D’Media, FEB – Di era modern saat ini, peningkatan penjualan di suatu bisnis bukan lagi persoalan marketing karena sudah bisa menggunakan teknologi Artificial Intelligence (AI). Namun, bukan berarti marketing tidak lagi digunakan. Ia telah mengalami transformasi dalam bentuk lagi dengan menggunakan algoritma. Peluang ini pun dimanfaatkan oleh Karisma Dwi Fernanda, mahasiswa Akuntansi Universitas Dinamika.
Karisma, demikian biasa dia dipanggil, merumuskan model strategi peningkatan penjualan minimarket dengan menggunakan algoritma apriori. Algoritma ini pada dasarnya menggunakan aturan asosiasi, mencari pola hubungan dalam suatu dataset. “Data asosiasi atau pola hubungan ini yang saya gunakan untuk membuat sebuah probabilitas atau kemungkinan pelanggan membeli lebih dari satu barang dalam sekali transaksi.”, ujar Karisma.
Pola asosiasi ini kemudian dikembangkan dengan menggunakan dua komponen utama yaitu support dan confidence. Data perilaku pembeli direkap dari data transaksi penjualan untuk memperlihatkan potensi pengguna yang akan membeli barang penyerta. “Misal saat kita membeli kebutuhan toiletries, maka produk tersebut dikelompokkan dengan produk lain yang sejenis.”, ucap mahasiswa Akuntansi angkatan ’19 tersebut.
Karisma menjelaskan bahwa tujuannya menggunakan algoritma apriori untuk membantu minimarket mengelompokkan barang/produk yang berpotensi akan dibeli secara bersamaan. Hal ini pada dasarnya algoritma tersebut mendorong psikologi pelanggan dalam memutuskan pembelian barang lain dalam sekali transaksi. Meskipun pelanggan tidak berniat untuk membeli barang lain, namun dengan mengelompokkan barang/produk dalam satu asosiasi pelanggan akan terpengaruh untuk membeli barang lainnya.
Tony Soebijono, Kepala Program Studi (Kaprodi) Akuntasi mengungkapkan bahwa model strategi yang diciptakan Karisma ini dapat menjadi sumbangsih Prodi Akuntansi Universitas Dinamika terhadap dunia usaha dan industri. “Algoritma apriori mampu memberikan data yang digunakan untuk pengambil keputusan.”, kata Tony.
Di sisi lain, Arifin Puji Widodo, Dekan Fakultas Ekonomi dan Bisnis (FEB) Universitas Dinamika menambahkan bahwa model ini masih bisa dikembangkan lagi untuk diterapkan pada bisnis ritel digital atau marketplace. Dengan kata lain, model ini merupakan model yang masih cukup generik namun sudah dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi dunia usaha dan industri.
Karisma menjelaskan lebih detail bahwa model algoritma apriori yang digunakan ini pada dasarnya memanfaatkan pola yang terbentuk dari kebiasaan pembeli dalam berbelanja, yakni aturan dalam membeli barang. Misalnya, jika pelanggan membeli roti tawar, maka probabilitas tertinggi produk yang akan dibeli adalah keju, margarin, dan coklat meses. Dari pola tersebut, maka model ini mampu memberikan informasi barang apa saja yang harus ada/disediakan dalam satu kelompok rak. “Kelompok rak inilah yang nantinya akan mempengaruhi psikologi pelanggan dalam memutuskan pembelian.”, ungkap Karisma.
Dengan pemanfaatan model algoritma apriori tersebut, Karisma berharap bahwa strategi ini kedepannya dapat diterapkan ke minimarket-minimarket dan bisnis rintisan berbasis ritel lainnya untuk membantu meningkatkan omset mereka. (rud/tta)