## JURNAL PENDIDIKAN DAN APLIKASI INDUSTRI
Vol. 10 No. 2 2023 : 103 - 115 p-ISSN : 0126 – 4036    e-ISSN : 2716 – 0416

## Penerapan Metode CRISP-DM dalam Menganalisis Data untuk Menentukan Customer Behavior di MeatSolution
Nur Cholifah Sastya 1 dan Isna Nugraha 2
1, 2) Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur Jl. Rungkut Madya No. 1, Gn. Anyar, Kota Surabaya, Jawa Timur 60294
1 nurcholifahsasty@gmail.com , 2 isna.nugraha.ti@upnjatim.ac.id

## Abstrak
MeatSolution merupakan platform penjualan B2B yang bergerak di bidang industri penjualan  daging.  Dalam  melakukan  strategi  pemasaran  diperlukan  analisa  dari hasil  penjualan  sebelumnya  agar  mengetahui  perbaikan  dan  strategi  yang  akan dilakukan  kedepannya.  Salah  satu  cara  dalam  mengetahui  strategi  pemasaran adalah  dengan  melakukan  analisa  menentukan customer  behavior .  Penelitian  ini dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mencari  customer  behavior  yang  dimiliki  oleh MeatSolution. Dalam penenlitian pencarian customer behavior ini, menggunakan metode  CRISP-DM  dengan  6  tahapan  yang  ada.  Metode  CRISP-DM  dilakukan dengan Business  Understanding , Data  Understanding,  Data  Preparation, Modeling,  Evaluation ,  dan Deployment .  Penggunaan  metode  ini  meggunakan software Microsoft  Excel  untuk cleansing Data  dan  Power  BI  untuk pengolahan data  dan  pembuatan  visualisasi.  Dari  hasil  penelitian  ini  didapatkan  bahwa customer behavior di MeatSolution untuk top 5 produk yang terjual adalah rendang 500gr, beef slice CS 500gr, shortplate US 250gr, daging giling premium 500 gr, dan shortrib . Selama 5 bulan terakhir (Juli – November 2022) penjualan terbanyak adalah bulan oktober dengan total penjualan 287 item. Untuk top of payment yang paling banyak digunakan adalah dengan sistem COD dengan 757 pengguna. Untuk pembeli  terbanyak  merupakan  dari  user  grosir  dengan  574  produk  yang  dibeli dengan produk yang banyak dibeli berupa rendang 500gr.
Kata  Kunci  : Kebiasaan  Pelanggan,  Metode  CRISP-DM,  Microsoft  Excel, Microsoft Power BI

## Abstract
MeatSolution  is  a  B2B  sales  platform  engaged  in  the  meat  sales  industry.  In carrying out the marketing strategy, it is necessary to analyze the results of previous sales in order to find out the improvements and strategies that will be carried out in the future. One way to find out the marketing strategy is to do an analysis to determine customer behavior. This research was conducted with the aim of looking for customer behavior owned by MeatSolution. In this search for customer behavior research,  using  the  CRISP-DM  method  with  6  existing  stages.  The  CRISP-DM method  is  carried  out  with  Business  Understanding,  Data  Understanding,  Data Preparation, Modeling, Evaluation, and Deployment. The use of this method uses Microsoft Excel software for data cleansing and Power BI for data processing and visualization creation. From the results of this study it was found that the customer behavior in the meat solution for the top 5 products sold were 500gr rendang, 500gr CS  beef  slice,  250gr  US  shortplate,  500gr  premium  ground  beef,  and  short  rib. During the last 5 months (July – November 2022) the most sales were in October with a total sales of 287 items. The most widely used top of payment is the COD system  with  757  users.  For  the  most  buyers  are  from  wholesale  users  with  574 products  purchased  with  the  products  that  are  mostly  purchased  in  the  form  of 500gr rendang.
Keywords : Customer Behavior, CRISP-DM Method, Microsoft Excel, Microsoft Power BI

## Article History:
Received 25 Des 2022
Revised 17 Jun 2023
Accepted 20 Jun 2023 Available online 04 Okt 2023

## 1. Pendahuluan
Setiap perusahaan yang bergerak di bidang industri selalu membuat perencanaan kerja kedepan untuk menentukan target penjualan yang akan dicapai dengan cara melakukan peramalan (Nugraha et al., 2020). Peramalan dilakukan dengan cara melakukan analisa hasil penjualan di kondisi masa lampau dengan bantuan seorang data analyst . Seorang data analyst mengolah informasi dari suatu perusahaan tentang  pengembangan  bisnisnya  untuk  masa  mendatang  dari  bergabagi  aspek  yang  nantinya  akan diteruskan  ke data  engineer (Setiawan,  2021).  Dengan  hal  itu,  sebuah  perusahaan  dapat  melakukan peramalan  di  masa  mendatang  dengan  memberikan  strategi  pemasaran  yang  akan  dilakukan  agar perusahaan tersebut  terus berkembang.  Salah  satu  cara  yang  bisa  dilakukan  dalam  penenuan  strategi kedepan adalah  dengan  mengetahui  kebiasaan  pelanggan  atau customer behavior yang  dimiliki  oleh perusahaan tersebut (Rahmad et al., 2019).
Customer  behavior merupakan  pelajaran  atau  mengetahui  bagaimana  seseorang,  grup  dan organisasi  untuk  melakukan  pilihan,  pembelian,  dan  penggunaan  serta  pembuangan  barang,  jasa, pemikiran  atau  ide,  serta  cara  untuk  mendapatkan  kepuasan  untuk  pemenuhan  kebutuhan  individu, grup, atau organisasi tersebut (Shakespeare, 2016). Customer behavior juga dapat diartikan sebagai niat untuk berperilaku adalah frekuensi dari pembelian yang setia terhadap satu produk atau merk tertentu (Indrata et al., 2018). Kebiasaan pelanggan atau customer behavior ini meupakan hal yang mendasari seorang pelanggan dalam melakukan purchasing atau pembelian (Wati et al., 2021). Dalam  penentuan customer  behavior dibutuhkan  sebuah  metode  analisa,  yaitu  menggunakan analisa data mining . Data mining adalah pemodelan ataupun penemuan pola yang tersembunyi dengan memanfaatkan  seuah  data  dalam  lingkup  yang  besar  (Moertini,  2017). Data  mining ini  dapat ddimanfaatkan oleh seorang data analyst sehingga dapat memahami pasar dengan menemukan peluang baru  untuk  meningkatkan  keuntungan  dan  juga  melakukan  prediksi  kriteria  pasar  (Angga  Ginanjar Mabrur,  2012). Data  mining memiliki  tujuan  dalam  mendapatkan  hubungan  yang  dapat  memberi indikasi yang dapat bermanfaat bagi perusahaan (C.Pradeepkumar & S.Loganathan, 2015). Di dalam data  mining terdapat  tiga  kelompok  metodologi  yang  dapat  diterakpkan,  yaitu  KDD,  SEMMA,  dan CRISP-DM(Amri, 2020). Dalam penelitian ini, peneliti akan menggunakan metode CRISP-DM.
Penggunaan  metode  CRISP-DM  pada data  mining dalam  pemahaman  bisnis  dan  data  dapat membuat  sebuah  rangka  model  tata  letak  dan  ruang  pasar  guna  meningkatkan  penjualan  sebuah perusahaan  dengan  menggunakan  metode decision  tree (Fadillah,  2015) . Alasan  dalam  penggunaan metode  ini  sebagai  proses  standar  dalam  penambangan  data  yang  diterapkan  dalam  strategi  untuk memecahkan masalah bisnis (Astuti, 2019). Metode CRISP-DM ini merupakan metodologi data mining yang  tersusun  karena  konsorsium  perusahaan  yang  telah  didirkan  oleh  Komisi  Eropa  di  tahun  1996 yang telah diterapkan guna proses standar dalam penerapan data mining (Ordila et al., 2020). Tujuan dari  metode  CRIPS-DM  ini  adalah  untuk  melakukan  proses  analisis  strategi  yang  digunakan  untuk memecahkan masalah penelitian ataupun permasalahan dari sebuah bisnis atau perusahaan (Fitriani et al., 2022). Metode CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process Model for Data Mining) merupakan penjelasan  tentang  proses data  mining dengan  menggunakan  enam  tahapan  (Suhanda  et  al.,  2020). Metode  CRISP-DM  memiliki  6  tahapan  yaitu business  understanding dengan  melakukan determine business dan  sebuah  perencanaan  produk.  Tahap  selanjutnya  adalah data  understanding dengan dilakukan  pengumpulan  data,  pendeskripsian  data  dan  eksplor  data.  Tahap  ketiga  adalah data preparation dengan  cara cleansing  data atau  pembersihan  data  kosong  atau null,  construct  data, intergrate  data, dan format  data. Tahap  keempat  adalah  tahap modeling dimana  akan  dilakukan pemilihan teknik modeling, generate test design, membuat model, dan assess model. Tahap selanjutnya yaitu evaluation dengan cara melakukan evaluasi dari data yang telah di visualisasikan atau modeling tersebut.  Tahap  terakhir  yaitu deployment dengan  memberikan suggest untuk  strategi  kedepannya (Hasanah et al., 2021).
MeatSolution merupakan platform B2B yang mengelolah dan memberdayakan pusat pengolahan daging  untuk  menghasilkan  daging  dengan  kualitias  terbaik  dengan  menghubungkan  mereka  untuk memvalidasi petani, distributor, dan pembeli di seluruh Indonesia. Sama halnya dengan MeatSolution, juga  membutuhkan  peramalan  untuk  perencanaan  kedepannya  untuk  membuat  target  penjualan. MeatSolution  juga  membutuhkan  evaluasi  dari  analisa  data  penjualan  sebelumnya.  MeatSolution membutuhkan analisa untuk mengetahui customer behavior agar dapat melakukan evaluasi penjualan sebelumnya dan strategi untuk penjualan berikutnya. Karena dengan menentukan customer behavior maka  dapat  mengetahui  pola  kebiasaan  pelanggan  dan  dapat  melakukan  peramalan  untuk  masa
mendatang dan dapat mengetahui strategi kedepannya peramalan (Nugraha et al., 2020).
Dalam analisa penentuan customer behavior, peneliti menggunakan metode CRISP-DM karena metode ini memiliki 6 tahapan yang sesuai guna menentukan kebiasaan pelanggan, yaitu dengan tahap business understanding, data understanding, data preparation, modelling, evaluation, dan deployment (Suhanda et al., 2020). Penggunaan metode CRISP-DM ini dilakukan dengan menggunakan software Microsoft  Excel  dan  Microsoft  Power  BI.  Penggunaan  Microsoft  Excel  akan  difokuskan  untuk pembersihan data kosong atau disebut cleansing data. Sedangkan, Microsoft Power BI akan difokuskan untuk  pengguaan  visualisasi  dan data  preparation. Data  yang  akan  dianalisis  adalah  data  penjualan selama 5 bulan terakhir, yaitu bulan Juli – November 2022. Alasan menggunakan data selama 5 bulan karena adanya keterbatasan akses dari pihak sumber yang hanya memberikan data penjualan selama 5 bulan. Dengan data tersebut akan dilakukan pencarian produk yang paling banyak dibeli, kenaikan atau penurunan yang  dialami  selama  5  bulan  terakhir,  pencarian  metode  pembayaran  yang  paling  banyak dilakukan  oleh  pelanggan,  serta  pencarian  pelanggan  dengan  pembelian  terbanyak.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui customer behavior dari MeatSolution menggunakan metode CRISP-DM.

## 2. Bahan dan Metode
Penelitian  ini  membahas  terkait  menentukan  kebiasaan  pelanggan  atau customer behavior dari MeatSolution dengan cara melakukan analisa data pelanggan selama 5 bulan terkahir (Juli – November 2022) yang dimiliki oleh pihak MeatSolution. Sumber data yang akan diolah berupa data tabel yang berisikan kode nama pembeli, jenis pelanggan, jenis pemabayaran, metode transaksi, tanggal transaksi, nama  produk  yang  dibeli,  dan  kuantitas  yang  tersimpan  dalam  Microsoft  Excel.  Pada  penelitian  ini dilakukan  menggunakan  metode Cross  Industry  Standard  Process  Model  for  Data  Mining (CRISP- DM). Proses pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara extract data  melalui database data  penjualan selama 5 bulan terakhir yang tersimpan di Microsoft Excel yang digabungkan menjadi satu file dan di extract ke dalam Microsoft Power BI setelah dilakukan proses cleansing data . Aplikasi yang digunakan untuk  mengolah  data  adalah  Microsoft  Excel  dan  Microsoft  Power  BI,  adapun  tahapan  metode penelitian sebagai berikut:

## 1. Business Understanding
Pemahaman  masalah  penelitian  mengacu  pada  segmentasi  penjualan  daging  yang  ada  di MeatSolution.  Pada  tahapan  ini  diperlukan  pemahaman  tentang  alur  penjualan  yang  ada  di MeatSolution  serta  pemahaman  tentang  perusahaan  tersebut.  Pemahaman  ini  dilakukan  guna mengetahui kebiasaan pelanggan atau customer behavior yang ada di MeatSolution.
2. Data Understanding
Pemahaman data mengacu pada database penjualan di MeatSolution. Tahap memahami format data secara permukaan dan secara lebih mendalam. Adapun data yang terdapat dalam database adalah : Tabel 1 . Database Penjualan MeatSolution PRODUK JULI PRODUK AGUST PRODUK SEPT PRODUK OKT PRODUK NOV Boneless Dada Ayam 24142 .9 Iga Gondrong 1 Kg 40 Boneless Dada Ayam Potong 500 Gr 30 Boneless Dada Ayam Potong 500 Gr 31 Boneless Paha Ayam Potong 500 Gr 20 Boneless Paha Ayam 17093 .4 Shortplate AUS 250 Gr 49 Beef Slice CS 500 Gr 169 Semur 500 Gr 48 Semur 500 Gr 52 Boneless Dada Ayam Potong 500 Gr 59 Shortplate US 250 Gr 148 Semur 1 Kg 50 Boneless Paha Ayam Potong 500 Gr 10 Saikoro Meltique 500 Gr 22 Boneless Paha Ayam Potong 500 Gr 58 Beef Slice CS 500 Gr 295 Rendang 1 Kg 65 Beef Slice CS 500 Gr 260 Shortplate US 500 Gr 71
PRODUK JULI PRODUK AGUST PRODUK SEPT PRODUK OKT PRODUK NOV Semur 1 Kg 51 Saikoro Meltique 250 Gr 56 Tetelan 95 CL 15 Shortplate US 500 Gr 73 Shortplate AUS 500 Gr 62 Iga Tulang 1 Kg 5 Saikoro Meltique 500 Gr 64 Ikan Dori 1Kg 280 Saikoro Meltique 250 Gr 29 Beef Slice CS 500 Gr 193 Iga Gondrong 1 Kg 5 Iga Daging 500 Gr 55 Shortplate US 250 Gr 321 Saikoro Meltique 500 Gr 28 Shortplate AUS 250 Gr 50 Beef Slice CS 250 Gr 117 Karkas Ayam 0.8 (Kg) 11951.4 Shortplate AUS 250 Gr 40 Shortplate AUS 250 Gr 67 Sirloin Steak 200 Gr 19 Shortplate US 250 Gr 370 Karkas Ayam 0.7 (Kg) 11621.8 Saikoro Meltique 500 Gr 7 Shortplate US 250 Gr 370 Sirloin Steak Meltique 200 Gr 27 Rendang 1 Kg 223 Karkas Ayam 1.1 (Kg) 8170.52 Sirloin Steak 200 Gr 20 Iga Daging 500 Gr 68 Tenderloin 5.33 Hati Sapi 500 Gr 54 Boneless Dada Ayam 4980 Ribeye Steak 200 Gr 9 Shortplate AUS 500 Gr 72 Saikoro Meltique 250 Gr 19 Saikoro Meltique 500 Gr 78 Shortplate AUS 500 Gr 198 Daging Giling Premium 500 Gr 186 Ikan Dori 1Kg 55 Iga Tulang 500 Gr 13 Shortplate AUS 250 Gr 67 Beef Slice Marinasi Teriyaki 500 Gr 22 Shortplate AUS 500 Gr 87 Daging Giling Premium 500 Gr 221 Ribeye Steak 200 Gr 8 Beef Slice CS 500 Gr 190 Shortplate US 500 Gr 68 Saikoro Meltique 250 Gr 11 MS Boneless Dada Ayam 43651 Ribeye Steak Meltique 200 Gr 13 Saikoro Meltique 250 Gr 32 Daging Giling Premium 500 Gr 462 Karkas Ayam 0.8 (Kg) 4512 MS Daging Giling Ayam 3000 Lamb Chop 500 Gr 82 Daging Giling Premium 500 Gr 287 Beef Slice CS 250 Gr 81 Karkas Ayam 0.7 (Kg) 2991 MS Karkas Ayam 0.5 2496 Ribeye Borthwick 200 Gr 1 Karkas Ayam 0.6 (Kg) 2017. 2 Rendang 500 Gr 615 Hati Sapi 1 Kg 2 MS Karkas Ayam 0.9 (Kg) 3497 Ribeye Borthwick 5.22 Karkas Ayam 1.2 (Kg) 5914. 4 Daging Giling 500 Gr 23 Iga Daging 500 Gr 21 Blade 12.5 Beef Slice Marinasi Teriyaki 500 Gr 5 Karkas Ayam 0.8 (Kg) 13049 .8 Flank 500 Gr 34 Paru Sapi 500 Gr 34 Beef Slice Marinasi Teriyaki 500 Gr 21 Rendang 500 Gr 971 Karkas Ayam 0.7 (Kg) 4506 Iga Tulang 500 Gr 93 Hati Sapi 500 Gr 53 Iga Premium 500 Gr 32 Iga Daging 500 Gr 38
PRODUK JULI PRODUK AGUST PRODUK SEPT PRODUK OKT PRODUK NOV Karkas Ayam Polos 1343 Sirloin Steak 200 Gr 60 Iga Tulang 500 Gr 36 Rendang 500 Gr 624 Paru Sapi 500 Gr 41 Beef Slice CL 500 Gr 100 Rendang 1 Kg 41 Ribeye Steak Meltique 200 Gr 44 Beef Slice CS 250 Gr 205 Beef Slice Marinasi Blackpepper 500 Gr 1 Rump 30 Tenderloin Steak Meltique 200 Gr 309 Beef Patty 500 Gr 4 Oxtail 99.615  Tenderloin Steak Meltique 200 Gr 277 Beef Slice CR 500 Gr 2 Sirloin Steak Meltique 200 Gr 57 Rendang 500 Gr 902 Rump 2 Tenderloin India 200 Gr 5 Sirloin Steak 200 Gr 71 Knuckle 500 Tetelan 500 Gr 6 Sirloin Steak 200 Gr 15 Hati Sapi 500 Gr 138 Rendang 500 Gr 610 Tenderloin 0.5 Semur 500 Gr 9 Rendang 1 Kg 228 Shortplate US 250 Gr 478 Semur 500 Gr 44 Sirloin 0.5 Sirloin Steak Meltique 200 Gr 43 Sirloin Steak Meltique 200 Gr 20 Saikoro Meltique 1 Kg 301 Semur 2 Kg 1 Shank 0.5 Tenderloin Steak Meltique 200 Gr 85 Tenderloin Steak Meltique 200 Gr 40 Tenderloin Steak 200 Gr 5 Shortplate AUS 500 Gr 82 Ikan Dori 1Kg 210 Daging Shank 500 Gr 190 Daging CM-01 4000 Rendang 1 Kg 125 Daging Giling 1 Kg 70 Daging Shank 500 Gr 140 Shortplate AUS 1 Kg 80 Karkas Ayam 1.1 (Kg) 115.46  Karkas Ayam 1.1 (Kg) 207.6 Sirloin Steak Meltique 200 Gr 42 Bullpack Slice 500 G 1 Tenderloin 500 Gr 80 Boneless Dada Ayam 236.4 Boneless Dada Ayam 30.06 Ribeye Steak 200 Gr 57 Ribeye Steak Meltique 200 Gr 40 Sirloin 500 Gr 80 Iga Gondrong 1 Kg 26 Ikan Dori 1Kg 25 Beef Slice Marinasi Teriyaki 500 Gr 32 Iga Premium 500 Gr 42 Karkas Ayam 1.1 (Kg) 243.2 Semur 1 Kg 12 Oxtail 74 Ribeye Steak Meltique 200 Gr 35 Ribeye Steak 200 Gr 50 Blade Slice 500 Gr 186 Ribeye Steak Meltique 200 Gr 11 Iga Gondrong 1 Kg 12 Tenderloin Steak Meltique 200 Gr 154 Silverside 53.62 Iga Tulang 1 Kg 1 Flank 500 Gr 30 Ayam Kampung 800-900 Gr 59 Middlewing 2001. 2 Shortribs 272.197 Daging Giling 500 Gr 3 Ayam Pejantan 0.8 (Ekor) 1 Daging Shank 1 Kg 105
PRODUK JULI PRODUK AGUST PRODUK SEPT PRODUK OKT PRODUK NOV Wingstick 3000. 07 Semur 500 Gr 21 Sirloin India 5.105 Daging Shank 500 Gr 101 Tenderloin India 1 Kg 55 Shortplate US 500 Gr 58 Boneless Dada Ayam 2 Kg 5 Beef Slice CS 250 Gr 61 Tenderloin 500 Gr 1 Shank 160.5 Saikoro Meltique 150 Gr 1 Boneless Paha Ayam 2 Kg 3 Beef Slice Marinasi Teriyaki 500 Gr 7 Knuckle 140.5 Tenderloin India 1.5 Daging Giling 500 Gr 22 Beef Slice CL 250 Gr 1 Shortplate US 500 Gr 46 Daging Giling 500 Gr 46 Beef Slice CS 250 Gr 6 Shortribs 1.26 Beef Slice CRB 250 Gr 1 Shortribs 295 Iga Tulang 500 Gr 30 Tenderloin 500 Gr 180 Blade Slice 500 Gr 20 Semur 1 Kg 1 Daging Giling Premium 1 Kg 20 Blade Slice 500 Gr 340 Sirloin 500 Gr 260 Flank 500 Gr 20 Neckbone 1.655 Daging Sapi Frozen 1 Kg 20 Silverside 124.04  Karkas Ayam Kampung 0.8 1 Knuckle 2 Kg 25 Bullpack 80 Paru Sapi 1 Kg 5 Paru Sapi 500 Gr 37 Karkas Ayam Kampung 1.0 1 Chucktender 100 Hati Sapi 1 Kg 10 Rendang 1 Box 20 Tetelan (Sisa Bahan) 109 Blade Slice 500 Gr 380 Tongue 419.8 9 Karkas Ayam 0.9 650 Flank 19.69 Sodas 4.2 Silverside 79.16 Shank 180 Karkas Ayam 1.1 - 1.2 500 Neckbone 17.2 Lontong 32.2 Shortribs 1 Kg 380 Cuberoll India 26.5 Paru Sapi 1 Kg 10 Shabu Shabu Shortplate US 250 Gr 95 Tenderloin 1 Kg 5 Shortribs 175 Daging Shank 500 Gr 10 Daging Giling Premium 1 Kg 15 Shabu Shabu Shortplate AUS 250 Gr 72 Shortplate AUS 1 Kg 5 Karkas Ayam 0.9 (Kg) 4.22 Tetelan 500 Gr 5 Hati Sapi 500 Gr 17 Shabu Shabu Sirloin 250 Gr 93 Shortribs 320 Beef Patty 500 Gr 6 Iga Premium 500 Gr 6 Dori 80 Oxtail 60 Karkas Ayam 0.9 (Kg) 17076. 78 Daging Giling Premium 500 Gr 158 Iga Tulang 500 Gr 10 Paru Sapi 500 Gr 2 Iga Rantai 2 Tetelan 500 Gr 1 Iga Premium 500 Gr 3
PRODUK JULI PRODUK AGUST PRODUK SEPT PRODUK OKT PRODUK NOV Beef Patty 500 Gr 20 Shabu Shabu Shortplate US 250 Gr 158 Boneless Paha Ayam 4 Hati Sapi 500 Gr 130 Daging Giling 500 Gr 5 Daging Rawon 500 Gr 20 Shabu Shabu Sirloin 250 Gr 54 Boneless Dada Ayam 2 Oxtail 500 Gr 26 Neckbone 29.7 Daging Soup 500 Gr 20 Paru Slice 500 Gr 7 Tenderloin India 80 Karkas Ayam 0.8 (Kg) 21.48 Brisketbone 15.02 Shabu Shabu Shortplate AUS 250 Gr 15 Shabu Shabu Shortplate AUS 250 Gr 84 Knuckle 500 G 1 Lidah 15 Tenderloin Meltique 400 Gr 162 Shabu Shabu Sirloin 250 Gr 20 Oxtail 41 Iga Premium 500 Gr 2 Boneless Paha Ayam 1 Kg 40 Paru Sapi 1 Kg 10 Shortribs 1 Kg 20 Boneless Paha Ayam 3 Beef Slice CS 1 Kg 25 Daging Giling Premium 1 Kg 19 Oxtail 500 Gr 1 Tenderloin India 20 Flank 27.26 Beef Slice CS 1 Kg 30 Beef Patty 500 Gr 1 Striploin 19.15 Boneless Dada Ayam 1 Kg 39 Cuberoll Chill 96.27 Paru Slice 500 Gr 11 Tenderloin Chill 19.55 Shabu Shabu Shortplate US 250 Gr 218 Shabu Shabu Shortplate US 250 Gr 182 Shabu Shabu Shortplate AUS 250 Gr 275 Shabu Shabu Shortplate AUS 250 Gr 482 Shabu Shabu Sirloin 250 Gr 116 Shabu Shabu Sirloin 250 Gr 100 Lontong 40 Paru Slice 500 Gr 15 Topside 1 Kg 120 Daging Giling Ayam (Paha) 500 Gr 6 Boneless Paha Ayam 1 Kg 7 Ribeye Steak 200 Gr 10 Karkas Ayam 1.1 - 1.2 7
PRODUK JULI PRODUK AGUST PRODUK SEPT PRODUK OKT PRODUK NOV Beef Patty 500 Gr 10 Lidah 500 Gr 11 Sumber : MeatSolution
- Data  tabel  penjualan  bulan  Juli  2022  yang  terdapat  40  pembeli,  5  jenis customer, 4  jenis pembayaran, dan 185 produk terjual.
- Data tabel penjualan bulan Agustus 2022 yang terdapat 50 pembeli, 5 jenis customer, 4 jenis pembayaran, dan 236 produk terjual.
- Data tabel penjualan bulan September 2022 yang terdapat 44 pembeli, 5 jenis customer, 4 jenis pembayaran, dan 221 produk terjual.
- Data tabel penjualan bulan Oktober 2022 yang terdapat 55 pembeli, 5 jenis customer, 4 jenis pembayaran, dan 287 produk terjual.
- Data tabel penjualan bulan November 2022 yang terdapat 44 pembeli, 5 jenis customer, 4 jenis pembayaran, dan 247 produk terjual.
3. Data Preparation
Langkah  pertama  yang  peneliti  lakukan  pada  proses ini adalah  dengan  mengumpulkan  data  dari database dari  Microsoft  Excel  penjualan  selama  5  bulan  dan  menggabungkannya  menjadi  satu tabel, lalu dilakukan tahapan seperti berikut :
- Proses  pembersihan  atau cleansing  data, dilakukan  dengan  cara  menghapus  seperti  data duplicate , data yang tidak ada isinya dan juga data error yang ada pada tabel.
- Penambahan kolom hari untuk mengetahui penjualan perhari nya
- Memperbaiki missing  value, yaitu  memperbaiki  data  yang  kosong  atau null dengan  cara menggantikannya menggunakan modus atau rata-rata dari data sesuai dengan kebutuhan
- Proses penggabungan 5 bulan data penjualan menjadi satu tabel agar mendapatkan customer behavior secara 5 bulan terakhir.
4. Modelling
Pada  langkah modelling ini  peneliti  menggunakan  visualisasi  dengan  menggunakan  aplikasi Microsoft Power BI dengan menentukan
- Melakukan pencarian produk yang paling banyak dibeli

## Gambar 1 . Top Product
Gambar 1 menjelaskan tentang 5 produk yang banyak terjual di MeatSolution. Hasil visualisasi top  5  produk  didapatkan  dengan  menggabungkan  hasil  5  bulan  penjualan  (Juli  –  November 2022) sehingga didapatkan hasil 5 produk yang banyak terjual yaitu Rendang 500gr, Beef Slice CS 500gr, Shortplate US 250gr, daging giling premium 500gr, dan shortbis .
- Mencari kenaikan atau penurunan yang dialami selama 5 bulan terakhir

## Gambar 2 Kenaikan dan Penurunan Penjualan
Gambar  2  menjelaskan  tentang  kenaikan  dan  penurunan  yang  terjadi  dalam  penjualan  di MeatSolution selama 5 bulan, yaitu bulan Juli – November 2022. Dapat terlihat bahwa pola penjualan  yang  dimiliki  adalan  di  setiap  penjualan  bulan  genap  mengalami  kenaikan  dan penjualan di bulan ganjil mengalami penurunan.
- Melakukan pencarian metode pembayaran yang paling banyak dilakukan oleh pelanggan

## Gambar 3. Metode Pembayaran Terbanyak
Gambar  3.  menjelaskan  tentang  metode  pembayarang  yang  paling  banyak  dilakukan  oleh pelanggan.  Berdasarkan  jenis  pembayaran  yang  dilakukan  oleh  jenis  pelanggan  terbanyak adalah pada pelanggan jenis grosir. Berdasarkan jenis pemabayaran terbanyak per bulan yang dilakukan adalah di bulan oktober. Berdasarkan jenis pembayaran yang banyak dilakukan oleh customer adalah pembayaran COD.
- Melakukan pencarian pelanggan dengan pembelian terbanyak.
Gambar 4. Top Buyer
Gambar  4  menjelaskan  tentang top  buyer atau  jenis  pelanggan  yang  melakukan  pembelian terbanyak. Dari gambar grafik tersebut diketahui bahwa penbeli terbanyak adalah pembeli jenis grosir .
3. Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini dapat dihasilkan bahwa :

## 1. Produk yang paling banyak dibeli

## Gambar 5. Top Product
Gambar  5  menjelaskan  bahwa  hasil  pengolahan  data  selama  5  bulan  penjualan  menunjukkan bahwa 5 produk yang paling banyak dibeli adalah rendang 500gr sebanyak 88 produk terjual, beef slice CS  500gr  sebanyak  72  produk  terjual, shortplate US  250gr  sebanyak  63  produk  terjual, daging  giling  premium  500gr  sebanyak  59  produk  terjual,  dan shortbis sebanyak  41  produk terjual. Maka, dengan begitu peneliti dapat memberikan saran agar jumlah produk yang masuk kedalam  5 top  product di  bulan  kedepannya  agar  diperbanyak  lagi stock agar  tidak  terjadi kekurangan atau kehabisan stock yang dapat mengurangi penjualan.
2. Kenaikan atau penurunan penjualan per 5 bulan

## Gambar 6. Kenaikan dan penurunan penjualan
Gambar 6 menjelaskan bahwa hasil pengolahan data oleh peneliti, diketahui bahwa selama bulan Juli  –  Agustus  terjadi  kenaikan  penjualan  sebanyak  28%  dengan  total  penjualan  di  bulan  Juli sebanyak  185  produk  dan  Agustus  sebanyak  236  produk.  Selama  bulan  Agustus-September terjadi  penurunan  penjualan  sebesar  6%  dengan  total  penjualan  bulan  september  sebesar  221 produk. Selama bulan September – Oktober terjadi kenaikan penjualan sebesar 30% dengan total 287  produk  terjual  di  bulan  oktober.  Selama  bulan  Oktober  –  November  terjadi  penurunan penjualan sebanyak 14% dengan total penjualan bulan November sebanyak 247 produk. Dari hasil analisa peneliti, dapat ditemukan pola bahwa penjualan di tiap bulan genap mengalami kenaikan dan penjualan di bulan ganjil mengalamu penurunan, dari hal itu akan ada kemungkinan di bulan  Desember  akan  terjadi  kenaikan  penjualan  lagi,  oleh  karena  itu  peneliti  menyarankan bagi pihak MeatSolution agar melakukan perbanyakan stok di bulan Desember dan melakukan peningkatan promosi di bulan ganjil.
3. Metode pembayaran yang paling banyak dilakukan
Gambar 7. Metode Pembayaran
Gambar 7 mejaelaskan bahwa hasil pengolahan data oleh peneliti, menunjukkan bahwa metode pembayaran yang paling banyak dilakukan oleh pelanggan di MeatSolution adalah metode COD dengan total 757 pengguna, lalu metode tempo 7 hari dengan 213 pengguna, metode tempo 14 hari dengan 183 pengguna, metode tempo 30 hari dengan 16 pengguna, dan metode tempo 3 hari dengan 7 pengguna.

## 4. Pelanggan yang paling banyak melakukan pembelian

## Gambar 8. Top Buyers
Gambar  8  menjelaskan  bahwa  hasil  pengolahan  data  oleh  peneliti,  dapat  dilihat  bahwa pelanggan terbanyak dari jenis pelanggan grosir dengan total produk yang dibeli sebanyak 574 total item yang dibeli, lalu pelanggan jenis end user dengan total 236 produk yang dibeli, lalu pelanggan jenis meat shop dengan total 210 produk yang dibeli, lalu pelanggan jenis catering dengan total 92 produk yang dibeli dan pelanggan jenis restoran dengan total 64 produk yang dibeli.
Saran yang diberikan oleh peneliti kepada pihak MeatSolution diantaranya adalah :
1) Mampu  menjaga  kualitas,  khususnya  yang  masuk  kedalam  top  5  dan  menambah  jumlah  stok produk sehingga mampu memenuhi target pasar pelanggam
2) Memberikan  promo-promo  yang  menarik  kepada  pelanggan  sehingga  dapat  menarik  banyak pelanggan baru dan sebagai apresiasi bagi pelanggan lama
3) Jika dalam bebberapa bulan kedepan pola penjualan masih sama, yaitu bulan genap mengalami kenaikan  dan  bulan  ganjil  mengalami  penurunan  maka  MeatSolution  diharapkan  mampu memberikan promosi menarik dibulan ganjil sehingga dapat meningkatkan penjualan
4) Memberikan  sistem  stampel  untuk  jenis  pembayaran  favorit  (COD),  misalkan  pelanggan  yang melakukan  pembelian  dengan  metode  COD  akan  mendapatkan  1  stampel,  dan  apabila  sudah terkumpul 10 stampel akan mendapatkan reward berupa produk gratis atau yang lainnya.
4. Kesimpulan
Dalam  penelitian  menentukan customer  behavior yang  ada  di  MeatSolution  dengan menggunakan  analisis 5  bulan  terakhir  menggunakan  metode  CRISP-DM dapat  ditarik  kesimpulan bahwa Produk favorit pelanggan MeatSolution adalah produk Rendang 500 Gram dan banyak terjual pada  bulan  september  dan  November.  Term  pembayaran  yang  paling  sering  digunakan  pelanggan MeatSolution  adalah Cash on  Delivery (COD).  Data  penjualan  5  bulan  terakhir  (Juli  –  November) menghasilkan  grafik  yang  fluktuatif,  dimana  pada  penjualan  bulan  genap  terjadi  kenaikan  dan penjualan di bulan ganjil mengalami penurunan. Top buyer dari customer MeatSolution adalah grosir dengan total 574 produk yang dibeli.
Dalam  penggunaan  metode  CRISP-DM  ini  terdapat  kekurangan  dalam  pengaplikasiannya menggunakan aplikasi Microsoft Power BI karena tools yang dimiliki masih ada beberapa kekurangan, maka peneliti berharap agar ada penelitian lebih lanjut dalam pengolahan data mining menggunakan metode CRISP-DM ini dengan mengkombinasikan 3 aplikasi yaitu Microsoft Power BI, Tableau, dan Pentaho. Selain metode CRSIP-DM ini ada metode lain yang dapat digunakan, yaitu metode KDD dan SEMMA.  Namun,  penggunaan  metode  CRISP-DM sudah  sesuai  dengan  studi  kasus  yang  dimiliki, apabila  dengan  metode  KDD  akan  terjadi  proses  yang  terlalu  kompleks  karena  terdapat  9  tahapan, sedangkan dengan menggunakan metode SEMMA harus memahami terlebih dahulu permasalahannya sehingga tidak dapat diproses secara langsung.
Dari  penarikan  kesimpulan  tersebut,  peneliti  memberikan  saran  atau  strategi  pemasaran kedepannya  kepada  pihak  MeatSolution  berupa  agar  pihak  MeatSolution  mampu  menjaga  kualitas produk  yang  masuk  dalam  Top  5  dan  menambah  stok  produk  sehingga  memenuhi  target  pasar pelanggan.  Memberikan  promo-promo  menarik  kepada  pelanggan  baik  dalam event-event tertentu sehingga  dapat  menarik  banyak  pelanggan  baru  maupun  sebagai reward /apresiasi  bagi  pelanggan setia. Jika data penjualan bulan genap dan ganjil konsisten, maka disarankan untuk lebih banyak stok produk  pada  bulan  genap  dibandingkan  pada  bulan  ganjil  dan  meningkatkan  promosi  pada  bulan ganjil. Saran dari peneliti adalah dengan memberikan sistem stempel untuk COD, misal stempel ada 10 dimana jika stempel sudah penuh pelanggan mendapatkan 1 produk acak dari MeatSolution karena hal itu dapat meningkatkan daya tarik pembeli untuk melakukan repeat order.

## Daftar Pustaka
Amri,  S.  (2020).  Perbandingan  Kerangka  Model  Klasifikasi  untuk  Pemilihan  Metode  Kontrasepsi dengan  Pendekatan  CRIPS-DM.  Information  Science  and  Library,  1(1),  14–23. https://doi.org/10.26623/JISL.V1I1.2488. Perbandingan  Kerangka  Model  Klasifikasi  Untuk Pemilihan  Metode  Kontrasepsi  Dengan  Pendekatan  CRIPS-DM.  Information  Science  and Library, 1(1), 14–23. Https://Doi.Org/10.26623/JISL.V1I1.2488 , 1 (1), 14–23.
Angga Ginanjar Mabrur, L. R. (2012). Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Kriteria Nasabah Kredit. Jurnal Komputer Dan Informatika (KOMPUTA) , 1 (1), 53–57.
Astuti,  D.  (2019).  Penentuan  Strategi  Promosi  Usaha  Mikro  Kecil  Dan  Menengah  (UMKM) Menggunakan  Metode  CRISP-DM  dengan  Algoritma  K-Means  Clustering. Journal  of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA) , 1 (2), 60–72. https://doi.org/10.20895/inista.v1i2.71
C.Pradeepkumar,  &  S.Loganathan.  (2015).  Penerapan  Metode  Asosiasi  Menggunakan  Algoritma Apriori  Pada  Aplikasi  Pola  Belanja  Konsumen  (  Studi  Kasus  Toko  Buku  Gramedia  Bintaro  ). International Journal of Science and Engineering Research (IJ0SER), 3 (4), 2.
Fadillah,  A.  P.  (2015).  Penerapan  Metode  CRISP-DM  untuk  Prediksi  Kelulusan  Studi  Mahasiswa Menempuh Mata Kuliah (Studi Kasus Universitas XYZ). Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 1 (3), 260–270. https://doi.org/10.28932/jutisi.v1i3.406
Fitriani, M., Nama, G. F., & Mardiana, M. (2022). Implementasi Association Rule Dengan Algoritma Apriori  Pada  Data  Peminjaman  Buku  UPT  Perpustakaan  Universitas  Lampung  Menggunakan Metodologi  CRISP-DM. Jurnal  Informatika  Dan  Teknik  Elektro  Terapan , 10 (1),  41–49. https://doi.org/10.23960/jitet.v10i1.2263
Hasanah, M. A., Soim, S., & Handayani, A. S. (2021). Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir. Journal of
Applied Informatics and Computing , 5 (2), 103–108.
https://doi.org/10.30871/jaic.v5i2.3200
Indrata,  S. L.,  Susanti,  C.  E.,  &  Kristanti,  M.  M. (2018).  Pengaruh  Perceived  Value  Dan  E-Service
Quality Terhadap Customer Behavioral Intention  Melalui Customer Satisfaction  Pada  Pengguna Gojek Di Surabaya. Kajian Ilmiah Mahasiswa Manajemen , 6 (2), 131–147. Moertini, V. (2017). Data Mining Sebagai Solusi Bisnis. Data Mining Sebagai Solusi Bisnis , 7 (1), 44– 56.
Nugraha, I.,  Hisjam,  M., &  Sutopo,  W.  (2020).  Aggregate  Planning  Method  as Production  Quantity Planning  and  Control  to  Minimizing  Cost. IOP  Conference  Series:  Materials  Science  and Engineering , 943 (1). https://doi.org/10.1088/1757-899X/943/1/012045
Ordila, R., Wahyuni, R., Irawan, Y., & Yulia Sari, M. (2020). PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA REKAM MEDIS PASIEN BERDASARKAN JENIS PENYAKIT DENGAN  ALGORITMA  CLUSTERING  (Studi  Kasus :  Poli  Klinik  PT.Inecda). Jurnal  Ilmu Komputer , 9 (2), 148–153. https://doi.org/10.33060/jik/2020/vol9.iss2.181 Rahmad, C., Wibowo, R. S., & Puspitasari, D. (2019). Peramalan Penjualan Daging Sapi Menggunakan Metode  Trend  Least  Square. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Terapan , 6 (1),  7–11. https://doi.org/10.25047/jtit.v6i1.104
Setiawan, I. (2021). Perbedaan Data Engineer, Data Scientist Dan Data Analyst. Widya Accarya , 12 (2), 306–309. https://doi.org/10.46650/wa.12.2.1142.306-309
Shakespeare, W. (2016). cust behavior. The New Oxford Shakespeare: Modern Critical Edition , 3 (3), 2359–2362. https://doi.org/10.1093/oseo/instance.00208734
Suhanda, Y.,  Kurniati,  I.,  &  Norma,  S.  (2020).  Penerapan  Metode  Crisp-DM Dengan  Algoritma  K- Means  Clustering  Untuk  Segmentasi  Mahasiswa  Berdasarkan  Kualitas  Akademik. Jurnal Teknologi Informatika Dan Komputer , 6 (2), 12–20. https://doi.org/10.37012/jtik.v6i2.299 Wati,  R.,  Indrawati,  M.,  &  Wijaya  Putra  Surabaya,  U.  (2021).  Pengaruh  E-Referral  Marketing,  E- Radical  Marketing,  E-Social  Marketing  Terhadap  E-Customer  Behavioral  Intention  Melalui  E- Customer  Satisfaction  Pada  Produk  Perawatan  Kecantikan  Ms  Glow  Di  Surabaya  Jurnal  Mitra Manajemen (Jmm Online). Rochima Wati , 1 (2), 207–222.

## Ucapan Terima Kasih
Dalam hal ini, penulis mengucapkan terima kasih kepada pihak Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur dan juga Pihak Kampus Merdeka yang telah memfasilitasi kegiatan MBKM SIB ini.  Penulis  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  pihak  MyEduSOlve  yang  telah  memberikan pengajaran yang sangat baik. Selain itu, penulis berterima kasih kepada mitra yang bekerja sama dalam penelitian  ini,  yaitu  pihak  MeatSolution  yang  telah  membantu  membimbing  penulis  dalam menyelesaikan penelitian ini.