Implementasi Data Mining untuk Analisis Data Penjualan Batik CV. Sogan Batik Rejodani

Abstract

CV. Sogan Batik Rejodani adalah UMKM yang bergerak dibidang fashion batik, menghadapi tantangan dalam pengelolaan stok dan strategi pemasaran akibat fluktuasi penjualan yang signifikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi masalah pola pembelian produk yang sering dibeli bersamaan, menentukan waktu terbaik untuk meningkatkan penjualan, serta merancang strategi inovatif untuk meningkatkan kontribusi produk yang rendah. Metode yang digunakan adalah data mining berbasis Algoritma Apriori dengan parameter minimum support 2% dan minimum confidence 80%, serta analisis pola penjualan selama satu tahun 2023-2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa produk seperti INDANG OUTER dan SUA SKIRT adalah yang paling sering dibeli pelanggan. Selain itu, ditemukan pola pembelian seperti CAHAYA DRESS → LABBAIK DRESS yang cocok untuk strategi bundling dan cross selling. Penjualan tertinggi terjadi pada awal minggu, terutama Senin dan Selasa, sementara akhir pekan memerlukan promosi khusus seperti Sunday Treat untuk meningkatkan minat pelanggan. Selain itu, kategori dengan performa rendah seperti Blazer dan Inner membutuhkan inovasi seperti desain baru, kolaborasi dengan influencer, promosi kreatif, dan secara teknik nya menggunakan Flexible Manufacturing System (FMS). Pemanfaatan data transaksi melalui metode data mining dapat memberikan pengetahuan strategis yang mendukung pengelolaan stok lebih baik dan peningkatan daya saing perusahaan dalam pasar fashion batik.