25 Jan 2024
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)
