https://jurnal.itscience.org/index.php/dsi/index

## Analisis Wawasan Penjualan Supermarket dengan Data Science
Mawaddah Harahap 1* , Facrul Rozi 2 , Yennimar 3 , Saut Dohot Siregar 4 1,3,4 Universitas Prima Indonesia, Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Indonesia
2 Universitas Harapan Medan, Fakultas Teknik dan Komputer, Sistem Informasi, Indonesia
1 mawaddah@unprimdn.ac.id Received: xx xx xxxx Accepted: Published: *Mawaddah Harahap Abstrak  :  Data  science  atau  ilmu  data  adalah  suatu  disiplin  ilmu  yang khusus mempelajari data, khususnya data kuantitatif (data numerik), baik yang  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur.  Pemanfaatkan  siklus  dalam pengembangan analisis untuk membuat keputusan bisnis yang praktis dan berbasis  data,  dan  menerapkan  perubahan  berdasarkan  keputusan tersebut.  Makalah  ini  menyajikan  analisis  wawasan  yang  berguna  pada kumpulan transaksi penjualan supermarket selama 3 bulan dari 3 cabang yang  berbeda.  Berdasarkan  hasil  analisis  nilai  rating  terting  adalah  10, terendah 4 dengan rata-rata rating produk 6.9 dan wanita lebih dominan membeli produk Aksesoris Fashion dan pria Kesehatan & Kecantikan.
Keywords: Data Science, Supermarket, Analisis Pelanggan, Analisis Penjualan
DSI: Jurnal Data Science Indonesia is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

## PENDAHULUAN
Data science  atau  ilmu  data  adalah suatu disiplin ilmu yang khusus mempelajari data, khususnya data kuantitatif (data numerik), baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur (Dhar 2013). Bidang ilmu data telah muncul dalam menanggapi peningkatan jumlah data. Sejumlah besar data telah tersedia untuk orang-orang di semua lapisan masyarakat, melalui jejaring sosial, perangkat seluler, dan berbagai perangkat sensor (yaitu "InternetofThings")  (Virkus  and  Garoufallou  2019).  Salah  satu  transaksi  data  yang  terus  meningkat  adalah transaksi penjualan retail seperti supermatrket. Optimalisasi pembelian pelanggan adalah masalah umum bagi banyak perusahaan, baik besar maupun kecil. Untungnya sebagian besar perusahaan harus memiliki banyak data  yang  tersedia  untuk  memprediksi  kemungkinan  perilaku  pembelian  bagi  banyak  pelanggan  sehingga dapat membuat keputusan yang tepat tentang menyimpan rak, memberikan rekomendasi pelanggan tentang barang,  promosi,  memprediksi  kapan  pelanggan  kehilangan  minat  pada  layanan  dan  kapan  pelanggan berencana untuk membeli dari pesaing (Salehinejad and Rahnamayan 2017). Mengelola hubungan pelanggan yang baik dalam suatu organisasi mengacu pada konsep, alat, dan strategi manajemen hubungan pelanggan (Anshari et al. 2019) dan umumnya menggunakan analisis data.
Analisis data melibatkan analisis kumpulan data untuk mengungkap tren dan wawasan yang kemudian digunakan untuk membuat keputusan organisasi yang terinformasi (Bashir, Mehboob, and Bhatti 2015). Analisis bisnis difokuskan pada menganalisis berbagai jenis informasi untuk membuat keputusan bisnis yang praktis dan berbasis data, dan menerapkan perubahan berdasarkan keputusan tersebut (Peng et al. 2015). Analisis bisnis  sering  menggunakan  wawasan  yang  diambil  dari  analisis  data  untuk  mengidentifikasi  masalah  dan menemukan  solusi  (Volk  et  al.  2017).  Setiap  keputusan  pembelian,  email  yang  diabaikan,  penawaran  yang diterima, keranjang yang ditinggalkan, ulasan produk, atau tindakan penipuan merupakan bagian integral dari pengalaman sebagian besar perusahaan yang dapat digunakan untuk meningkatkan keputusan bisnis di masa depan (Lieder, Asif, and Rashid 2020), namun bagaimana menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti data perusahaan sehingga menghasilkan informasi yang bermanfaat adalah sebuah pertanyaan yang perlu
dijawab.
Makalah ini menyajikan analisis wawasan penjualan pada supermarket dengan pendekatan data science dimana pendekatan yang digunakan adalah mengajukan beberapa pertanyaan dan mencoba mendapatkan jawaban tersebut dari data sehingga konstribusi utama penelitian ini adalah menemukan beberapa wawasan yang dapat membantu perusahaan meningkatkan strategi penjualan dan pemasaran di masa depan.

## TINJAUAN LITERATUR
Perilaku pelanggan adalah area penelitian yang dipelajari dengan baik dalam pemasaran ritel dan pengambilan keputusan  ritel.  Faktor  yang  berbeda  dari  sifat  manusia  dan  sosiologi  mempengaruhi  perilaku  pembelian pelanggan  (Rahim  et  al.  2021).  Studi  perilaku  pelanggan  dalam  belanja  online  biasanya  berkaitan  dengan identifikasi pelanggan dan pola perilaku pembelian mereka, beberapa pekerjaan mengusulkan penerapan data mining  untuk  memahami  bagaimana  menemukan  wawasan  yang  berguna  dalam  pengambilan  keputusan khususnya  dalam  bidang  retail,  seperti  (Gull  and  Pervaiz  2018)  menerapkan  teknik  data  mining  untuk menganalisis perilaku orang-orang yang mengunjungi situs belanja online dan menghabiskan waktu mereka di sana, menjelajahi berbagai hal. Juga akan diperhitungkan berapa banyak orang yang ada di sana dan berapa banyak dari mereka yang benar-benar berbelanja.
Abirami  dan  Pattabiraman  (Vijayakumar  and  Neelanarayanan  2016)  melakukan  klasifikasi  pelanggan menggunakan  analisis  RFM  dan  menerapkan  pendekatan  menggunakan  korelasi  rule  mining  dan  Kmeans. Mereka  menggunakan  data  pelanggan  untuk  menentukan  peringkat  pelanggan  berdasarkan  profitabilitas. Klasifikasi  pelanggan  potensial  di  berbagai  area  produk    toko  ditunjukkan  dalam  (Jha  et  al.  2014), menggunakan Naive Bayesian Classifier dan menggunakan banyak fitur, termasuk fitur RFM, untuk membuat pemasar  ritel  menguntungkan.  bawah  pemasar  ritel.  Kampanye,  pemasaran  yang  menargetkan  pelanggan yang sangat menguntungkan.
Metode  pengelompokan  pelanggan  diterapkan  dalam  (Maheswari,  Packia,  and  Priya  2017)  menerapkan klasifikasi Support Vector Machine. Kumpulan data persediaan dan kumpulan data penjualan yang tersedia di internet  digunakan,  dimana  setiap  aktivitas  pelanggan  disimpan  sebagai  byte  data  dalam  database  untuk mengumpulkan  informasi  seperti  bagaimana  pelanggan  menghabiskan  waktu  mereka  yang  berharga,  hari dalam keputusan pembelian. Barang yang paling sering dibeli dan jumlah pembelian juga dipertimbangkan. Pemodelan  marketing  mix  disajikan  oleh  (Istiqomatin,  Setiadi,  and  Ekowati  2021)  mengidentifikasi  bauran pemasaran  terhadap  keputusan  pembelian  untuk  membeli  pisang  cavendish  dan  menganalisis  pengaruh bauran  pemasaran  terhadap  keputusan  pembelian  untuk  membeli  pisang  cavendish  di  pasar  modern  di Semarang dan (Rita, Oliveira, and Farisa 2019) mengembangkan pengetahuan baru untuk lebih memahami dimensi terpenting dari kualitas layanan elektronik yang berdampak pada kepuasan pelanggan, kepercayaan pelanggan, dan perilaku pelanggan, membangun literatur yang ada tentang kualitas layanan elektronik dalam belanja online.

## BAHAN DAN METODE
Bahan dan metodologi yang digunakan pada penelitian ini diuraikan sebagai berikut:

## Pengertian Bisnis
Dataset  yang  digunakan  telah  disediakan  oleh  perusahaan  supermarket  yang  merinci  aktivitas  penjualan supermarket. Dataset tersebut merupakan salah satu history penjualan perusahaan supermarket yang tercatat di 3  cabang  berbeda selama 3  bulan. Penelitian ini fokus  pada masalah  bagaimana  menemukan beberapa wawasan yang dapat membantu mereka meningkatkan strategi penjualan dan pemasaran. Terdapat beberapa pertanyaan diajukan untuk analisis data, yaitu
1. Pada bulan apa sebagian besar penjualan terjadi?
2. Bagaimana kinerja secara keseluruhan di kantor cabang?
3. Berapa jumlah pelanggan yang menghasilkan lebih banyak pendapatan kotor? Dan apakah metode pembayaran memengaruhi pengalaman pelanggan sesuai jenis kelamin?
4. Produk dalam seminggu yang menghasilkan dan apa produk paling banyak terjual? Apakah penjualan produk ini menguntungkan?
5. Bagaimana peringkat lini produk yang berbeda? Apakah ada hubungan peringkat dengan harga?
6. Bagaimana pelanggan yang berbeda lebih suka mengunjungi supermarket?

## Analisis dan Pemahanan Data
Berdasarkan ketiga pertanyaan tersebut, wawasan yang ingin dicapai adalah:
 Menemukan hubungan kolom yang paling berkorelasi
 Menemukan kota tersibuk, jenis pembayaran, cabang
 Memvisualisasikan perbandingan berbasis Gender untuk jenis produk yang berbeda
 Memvisualisasikan perbandingan berbasis Kota untuk jenis produk yang berbeda
 Menemukan metode pembayaran mana yang lebih sering digunakan di kota, cabang, dan untuk jenis produk tertentu
 Menemukan cabang mana yang memiliki penjualan lebih baik untuk produk mana.

## HASIL PENELITIAN
Pada  bagian  ini  diuraiakn  hasil  penelitian  dimana  aplikasi  dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman python  3  dengan  jupyter  notebook,  beberapa  pustaka  seperti  numpy,  pandas,  seaborn  dan  matplotlib digunakan dalam pengolahan data, visualisasi dan normalisasi data. Hasil yang ditampilkan pada bagian ini merupakan uraian jawaban beberapa pertanyaan yang diajukan dalam analisis bisnis.
1. Pada bulan apa sebagian besar penjualan terjadi?

## Gambar 1 Analisis Penjualan Bulanan berbagai cabang
Dari Januari, penjualan supermarket sedikit menurun dan bulan februari menerima penjualan paling sedikit. Hal ini bisa jadi karena Februari adalah bulan terpendek, namun perubahan penjualan per bulan tidak terlalu signifikan dan transaksi penjualan setiap cabang serupa dan cabang di kota Mandalay merupakan penjualan paling konsisten diantara cabang lain.
2. Bagaimana kinerja secara keseluruhan di kantor cabang?

## Gambar 2 Perbandingan kinerja cabang
Dari hasil grafik pada gambar 2 penjualan dan keuntungan Napyitaw sedikit lebih besar dengan anggota yang hampir sama di setiap cabang.
3. Berapa  jumlah  pelanggan  yang  menghasilkan  lebih  banyak  pendapatan  kotor?  Dan  apakah  metode pembayaran memengaruhi pengalaman pelanggan sesuai jenis kelamin?

## Gambar 3 Pendapatan dan Kepuasan pelanggan
Grafik  menunjukkan  bahwa  pelanggan  pria  menghasilkan  lebih  banyak  pendapatan  kotor  per  item  saat membeli item dengan jumlah yang lebih rendah. Di sisi lain, pelanggan wanita cenderung menghasilkan lebih banyak  pendapatan kotor per item saat membeli dalam jumlah yang lebih tinggi. Grafik Kepuasan metode pembayaran  menunjukkan  bahwa  pelanggan  pria  cenderung  memberikan  peringkat  kepuasan  yang  lebih tinggi  untuk  pengalaman  berbelanja  saat  mereka  membayar  menggunakan  e-wallet  atau  kartu  kredit. Pelanggan  wanita,  sebaliknya,  cenderung  memberikan  peringkat  kepuasan  yang  lebih  tinggi  untuk pengalaman berbelanja saat membayar tunai.
4. Produk  dalam  seminggu  yang  menghasilkan  dan  apa  produk  paling  banyak  terjual?  Apakah  penjualan produk ini menguntungkan?
Gambar 4 Analisis Penjualan berdasarkan produk Pada grafik penjualan supermarket harian dapat dilihat bahwa pada hari Selasa dan Sabtu memiliki penjualan yang lebih besar dalam seminggu dan hari Senin adalah hari dimana penjualan paling sedikit. Sementara tren
penjualan produk yang berbeda menghasilkan penjualan yang tidak terjauh berbeda dimana keuntungan kira- kira sebanding dengan harga dan untuk produk aksesoris fashion dan makanan dan minuman secara signifikan lebih besar.
5. Bagaimana peringkat produk yang berbeda? Apakah ada hubungan peringkat dengan harga?
Memahami  peringkat  produk  merupakan  salah  satu  bagian  penting  yang  perlu  di  analisis  sehingga  dapat menjadikan sebuah acuan dalam kampaye pemasaran, selain itu informasi ini sangat berguna agar tidak terjadi kekosongan ataupun kelebihan stok.   Dari hasil grafik pada gambar 5 dapat dilihat bahwa produk  dengan harga yang lebih kecil cenderung mendapatkan peringkat yang sedikit lebih rendah.
Gambar 5 Analisis Peringkat Produk
6. Bagaimana pelanggan yang berbeda lebih suka mengunjungi supermarket? Siapa pembeli utama?
Gambar 6 Analisis Kunjungan Pelanggan berbeda

## Gambar 7 Analisis Pembeli utama
Pada gambar 6 dapat dilihat bahwa umumnya pelanggan melakukan kunjungan pada supermarket pada hari selasa  dan  minggu  dan  pembelian  member  lebih  besar.  Pada  hari-hari  ini,  supermarket  harus  fokus  pada segmen anggota. Pada hari Kamis, pembelian non-anggota lebih besar. Pada hari ini, supermarket memiliki peluang  lebih  besar  untuk  meningkatkan  keanggotaan.  Penjualan  dari  pria  dan  wanita  serupa.  Keluarga tampaknya melakukan sebagian besar pembelian, istimewanya, pada hari Selasa jumlah pelanggan wanita jauh lebih besar. Karena itu; pada hari selasa, supermarket harus lebih fokus pada segmen wanita. Sedangkan pada hari rabu dan kamis memiliki lebih banyak pelanggan pria. Karena itu; Pada hari-hari ini, supermarket harus fokus pada segmen pria.

## Diskusi
Berdasarkan hasil analisis, maka temuan yang dapat berguna bagi perusahaan adalah kota yang dipilih untuk ekspansi  di  cabang  Kota  Naypyitaw  dan  kategori  produk  Makanan  dan  Minuman,  Assesories  Mode,  dan Elektronik perlu dilakukan inventaris barang. Perusahaan harus meningkatkan pelayanan di ranah Elektronika dan layanan dalam mode pembayaran tunai. Kemudian total pelanggan 1000 terdiri dari wanita 501 dan pria 401 dengan rata-rata rating 6.9, rating terendah 4 dan tertinggi 10. Peringkat produk terbaik adalah makanan dan minuman dengan rata-rata pendapatan $307.58, pendapatan bersih berada pada produk Rumah & Gaya Hidup, pendapatan minimum produk Aksesoris Fashion dan umumnya pelanggan maksimum membeli 10 jenis produk dengan jenis pembayaran terbanyak melalui e-wallet. Umumnya wanita lebih dominan membeli produk Aksesoris Fashion dan pria Kesehatan & Kecantikan.

## KESIMPULAN
berdasarkan hasil analisis pada kumpulan data transaksi penjualan supermarket di 3 kota cabang, maka sangat perlu  dipertimbangkan  untuk  meningkatkan  pelayanan  pada  transaksi  pembayaran  tunai  dan  produk elektronik merupakan salah satu produk penjualan terendah di cabang kota Naypyitaw. Namun untuk produk Makanan dan Minuman, Assesories Mode, dan Elektronik perlu di inventarisasi agar tidak terjadi kekurangan stok.

## Supplementary Materials (optional)

## Tidak tersedia.

## Konstribusi Peneliti
Semua  penulis  memiliki  konstribusi  yang  sama  pada  makalah  ini  dan  semua  penulis  telah  membaca  dan menyetujui versi manuskrip yang diterbitkan.

## Konflik kepentingan
Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan.

## REFERENCES
Anshari,  Muhammad,  Mohammad  Nabil  Almunawar,  Syamimi  Ariff  Lim,  and  Abdullah  Al-Mudimigh.  2019. “Customer Relationship Management and Big Data Enabled: Personalization & Customization of Services.” Applied Computing and Informatics 15(2):94–101. doi: 10.1016/j.aci.2018.05.004.
Bashir,  Dr  Rizwana,  Irsa  Mehboob,  and  Waqas  Khaliq  Bhatti.  2015.  “Effects  of  Online  Shopping  Trends  on Consumer-Buying Behaviour: An Empirical Study of Pakistan.” Journal of Management and Research 2(2). Dhar, By Vasant. 2013. “Data Science and Prediction.” Communications of the ACM 56(12):64–73. Gull, Muqaddas, and Arshi Pervaiz. 2018. “Customer Behavior Analysis towards Online Shopping Using Data
Mining.” 5th International Multi-Topic ICT Conference: Technologies For Future Generations, IMTIC 2018 - Proceedings 1–5. doi: 10.1109/IMTIC.2018.8467262.
Istiqomatin,  Tutik,  Agus  Setiadi,  and  Titik  Ekowati.  2021.  “Effect  of  Marketing  Mix  on  Consumer  Purchase Decisions  to  Buy  Cavendish  Banana  at  Modern  Markets  in  Semarang.”  Journal  of  Agricultural Socioeconomics and Business 4(2):120–32.
Jha, Narendra Kumar, Manoj Kumar, Anurag Kumar, and Vijay Kumar Gupta. 2014. “Customer Classification in Retail Marketing by Data Mining.” International Journal of Scientific & Engineering Research 5(4):1–8.
Lieder, Michael, Farazee M. A. Asif, and Amir Rashid. 2020. “A Choice Behavior Experiment with Circular Business Models Using Machine Learning and Simulation Modeling.”  Journal of Cleaner Production 258:120894. doi: 10.1016/j.jclepro.2020.120894.
Maheswari, K., P. Packia, and Amutha Priya. 2017. “Predicting Customer Behavior in Online Shopping Using SVM
Classifier.” IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON INTELLIGENT TECHNIQUES IN
CONTROL,OPTIMIZATION AND SIGNAL PROCESSING.
Peng, Roger D., Elizabeth Matsui, Roger D. Peng & Elizabeth Matsui, Roger D. Peng, and Elizabeth Matsui. 2015. “The Art of Data Science: A Guide for Anyone Who Works with Data.” Journal of Chemical Information and Modeling 53:159. doi: 10.1017/CBO9781107415324.004.
Rahim,  Mussadiq  Abdul,  Muhammad  Mushafiq,  Salabat  Khan,  and  Zulfiqar  Ali  Arain.  2021.  “RFM-Based Repurchase Behavior for Customer Classification and Segmentation.” Journal of Retailing and Consumer Services 61(April):102566. doi: 10.1016/j.jretconser.2021.102566.
Rita, Paulo, Tiago Oliveira, and Almira Farisa. 2019. “The Impact of E-Service Quality and Customer Satisfaction on Customer Behavior in Online Shopping.” Heliyon 5(10):e02690. doi: 10.1016/j.heliyon.2019.e02690. Salehinejad,  Hojjat,  and  Shahryar  Rahnamayan.  2017.  “Customer  Shopping  Pattern  Prediction:  A  Recurrent Neural Network Approach.” 2016 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2016. doi: 10.1109/SSCI.2016.7849921.
Vijayakumar, V., and V. Neelanarayanan. 2016. Data Mining Approach for Intelligent Customer Behavior Analysis for a Retail Store. Vol. 49. edited by V. Vijayakumar and V. Neelanarayanan. Cham: Springer International Publishing.
Virkus,  Sirje,  and  Emmanouel  Garoufallou.  2019.  “Data  Science  from  a  Library  and  Information  Science Perspective.” Data Technologies and Applications 53(4):422–41. doi: 10.1108/DTA-05-2019-0076.
Volk, Matthias, Abed Elrahman Shareef, Naoum Jamous, and Klaus Turowski. 2017. “New E-Commerce User Interest Patterns.” Proceedings - 2017 IEEE 6th International Congress on Big Data, BigData Congress 2017 406–13. doi: 10.1109/BigDataCongress.2017.60.