## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4338

## Penerapan Business Intelligence Terhadap Data Penjualan UMKM (Foodendez) Menggunakan Metode Algoritma Apriori Dalam Menentukan Segmentasi Pasar
Akhmad Rafi Oktavian * , Fitrah Rumaisa
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Widyatama, Bandung, Indonesia Email: 1 rafi.oktavian@widyatama.ac.id, 2 fitrah.rumaisa@widyatama.ac.id Email Penulis Korespondensi: rafi.oktavian@widyatama.ac.id
Abstrak− UMKM di Indonesia adalah UMKM dengan memiliki tingkat skala usaha 98,7 % adalah usaha mikro dan kategori penilaian skala UMKM ini dinilai ataupun di riset selama 10 tahun lalu yang hasilnya masih sama seperti penilaian sebelumnya, yang  disebabkan  rata  -  rata  para  UMKM  di  indonesia  tidak  mempunyai  sebuah  cara  atau  inovasi  yang  tepat  dalam mengembangkan  usahanya  terutama  dari  segi  produk  yang  dihasilkan  maupun  hal  yang  lainya,  contoh  dari  UMKM  yang mengalami hal tersebut  adalah  UMKM  Foodendez,  yang  menyebabkan UMKM tersebut  tidak  memilki progress penjualan secara signifikan. Maka dari itu untuk meningkatkan kualitas dan kemajuan pada usaha UMKM Foodendez, data penjualan yang dimiliki saat ini digunakan untuk melakukan rekapitulasi dan evaluasi terhadap segmentasi pasar UMKM Foodendez. Dengan  menggunakan  algoritma  apriori,  data  penjualan  tersebut  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  informasi  prediksi ketertarikan  konsumen  berdasarkan  kriteria  usia,  jenis  kelamin,  maupun  lokasi  penjualan.  Penerapan  business  intelligence menggunakan algoritma apriori, sehingga dapat membantu memberikan informasi prediksi ketertarikan konsumen pada suatu produk dan dapat secara jelas mengetahui segmentasi pasar nya dan dengan pengumpulan data melalui penjualan produk di marketplace bisa dilihat produk mana yang paling banyak di minati oleh konsumen, lalu data jumlah follower, komentar , dan like di setiap postingan pada sosial media agar bisa menentukan engagement(strategi promosi melalui sosial media). Dalam riset  ini  dilakukanlah  pengujian  yang  berdasarkan  lokasi  penjualan  pada  UMKM  Foodendez  sehingga  menghasilkan  data segmentasi pasar. Kesimpulan dari hasil pengujian sementara, frekuensi penjualan di marketplace merupakan yang tertinggi sebesar 52%, lalu untuk penjualan frekuensi terendah sebesar 12% di penjualan melalui bazaar pameran.
Kata Kunci: Algoritma Apriori; Business Intelligence; Foodendez; Segmentasi Pasar; UMKM
Abstract− MSMEs in Indonesia are MSMEs with a business scale level of 98.7% are micro-enterprises and this MSME-scale assessment category was assessed or researched 10 years ago, the results are still the same as the previous assessment, due to the average MSMEs in Indonesia not having a way or the right innovation in developing its business, especially in terms of the products produced and other things, an example of MSMEs experiencing this is MSME Foodendez, which causes these MSMEs to not have significant sales progress. Therefore, to improve the quality and progress of the Foodendez MSME business, the current  sales  data  is  used  to  recapitulate  and  evaluate  the  Foodendez  MSME  market  segmentation.  By  using  the  a  priori algorithm, the sales data can be used to find out predictive information on consumer interest based on age, gender, and sales location  criteria.  The  application  of  business  intelligence  uses  an  a  priori  algorithm  so  that  it  can  help  provide  predictive information on consumer interest in a product and can clearly know its market segmentation by collecting data through product sales in the marketplace it can be seen which products are most interested in by consumers, then data on the amount followers, comments, and likes in every post on social media in order to determine engagement (promotional strategies through social media).  In  this  research,  testing is  carried  out  based on  the location  of sales  at  Foodendez  SMEs  so  as  to  produce  market segmentation data. The conclusion from the temporary test results, the frequency of sales in the marketplace is the highest at 52%, then the lowest frequency of sales is 12% in sales through exhibition bazaars.
Keywords : Apriori Algorithm; Business Intelligence; Foodendez; Market segmentation; MSME

## 1. PENDAHULUAN
Kurang lebih 98.7% UMKM di Indonesia dikategorikan sebagai Usaha yang masih berada diperingkat Mikro, dan kondisi  seperti  ini  belum  mengalami  perubahan  secara  signifikan  sejak  10  tahun  lalu  [Implementasi  Sistem Penunjang  Keputusan  Menggunakan  Business  Intelligence  Untuk  UMKM  Di  Gunung  Putri  Kab.  Bogor]. Berdasarkan dari  data tersebut, menunjukkan bahwa UMKM di  Indonesia  belum mengalami peningkatan  kelas dari Usaha Mikro menjadi Usaha Kecil atau Menengah. Foodendez merupakan sebuah UMKM di Bandung yang memiliki produk kuliner, dengan produk best seller nya Uthi & Mies Krispi Kulit Ikan Patin dan Salmon. Akan tetapi UMKM tersebut saat ini belum mengalami peningkatan dalam penjualan secara signifikan dan belum mempunyai sebuah cara bagaimana mengembangkan suatu usaha nya dari usaha Mikro naik tingkat menjadi usaha kecil atau menengah, Hal ini dialami juga oleh sebagian rata – rata para UMKM di Indonesia [1] [UMKM SEBAGAI PILAR MEMBANGUN EKONOMI BANGSA]
Berdasarkan  uraian  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  UMKM  Foodendez  masih  belum  mengetahui  cara menentukan  segmentasi  pasar  yang  sesuai  dan  tepat.  Jumlah  penjualan  berdasarkan  lokasi  salah  satunya mempengaruhi  penentuan  UMKM  dalam  menentukan  segmentasi  pasar  sehingga  promosi  yang  dilakukan  bisa tepat sasaran pada konsumen yang tepat dan tidak salah agar dapat memaksimalkan biaya pengeluaran yang ada serta tidak boros dalam pengeluaran.[2] [3]Stream Mining (Studi Kasus: Penjadwalan PT. Citra Tiara Global) [4] Data penjualan yang ada di UMKM Foodendez pada saat ini digunakan untuk melakukan kegiatan rekapitulasi dan  evaluasi  terhadap  segmentasi  pasar.  Agar  dapat  tersebut  dapat  membantu  dalam  memprediksi  ketertarikan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4338
konsumen pada suatu  produk, maka dari itu diperlukanya sebuah penerapan model Business Intelligence untuk mendukung strategi dalam memajukan bisnis usahanya. [5]
Business  Intelligence adalah  kategori  yang  umumnya  digunakan  pada  aplikasi  dan  teknologi  untuk mengumpulkan, menyimpan, menganalisa, dan menyediakan akses pada data yang dapat membantu pengguna dari kalangan  perusahaan  agar  dapat  mengambil  kebijakan  yang  lebih  baik  dan  tepat  sesuai  dengan  kebutuhan  [6]. Proses ini menggunakan sebuah data transaksi penjualan milik UMKM tersebut sebagai bahan untuk dijadikanya analisis dan dibuatkanya sebuah perancangan yang nantinya dari data tersebut UMKM bisa  menemukan insight baru  yang  digunakan  untuk  keperluan  oleh  pihak  owner  UMKM  dalam menentukan  segmentasi  pasar,  strategi dalam melakukan  promosi,  mengindentifikasi kebutuhan produk yang harus disediakan, melihat perkembangan tren penjualan dari sisi produk dan pembeli, serta tingkat potensialnya profitabilitas pada suatu produk.
Dalam menerapkan sistem penunjang yang mendukung dalam pemebuatan suatu keputusan diperlukannya metode  penerapan Business  Intelligence terhadap  data  penjualan  produk  pada  perusahaan  CV.  Tangga  Mas Chemical untuk memberikan hasil berupa data grafik visual atau laporan yang nantinya akan digunakan sebagai bahan pengambilan dalam pembuatan suatu keputusan [7].
Pada  kasus  ini  diperlukannya  informasi  untuk  mengetahui  prediksi  ketertarikan  konsumen  dengan menggunakan  metode  algoritma  apriori.  Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Mateus  Paga  Tana  ,  Fitri Marisa dan Indra Dharma Wijaya ( 2018 ) menerapkan metode data mining market basket analysis terhadap data penjualan  produk  pada  Toko  Oase  untuk  menentukan  item  set  apa  saja  yang  dibeli  secara  bersamaan  ditoko tersebut dan menggunakan algoritma apriori[8], Karena algoritma apriori ini merupakan metode yang sangat cocok untuk menjadi penyelesaian masalah yang dihadapi UMKM Foodendez yang hasilnya nanti akan bisa menentukan item atau produk apa saja yang sering dibeli secara bersamaan yang dimana hal tersebut menjadi sebuah peluang baru  umkm  Foodendez  untuk  mengembangkan  strategi  baru  terhadap  pemasaran  kedepanya  harus  seperti  apa. Algortima apriori dapat menemukan nilai frekuensi tertinggi maupun nilai frekuensi terendah dari data penjualan yang dimiliki. Lalu untuk  mengatasi  masalah  dari  pemprosesan jumlah data yang banyak dan diproduksi secara terus menerus, sehingga  membutuhkan  waktu lama  dan dapat  menghabiskan memory, Dengan  metode data mining, diharapkan  sistem business  intelligence dapat menghasilkan  analisa berupa jumlah tingkat  ketertarikan konsumen  terhadap suatu produk [9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berisi Metode penelitian dibutuhkan untuk mendapat kesimpulan yang benar berdasarkan data real yang dimiliki oleh pihak UMKM (Foodendez).  Dalam laporan penelitian ini menggunakan  sistem Business Intelligence yang digunakan untuk memperkuat dan mengolah data yang telah didapat dari data penjualan maupun data social media UMKM  (Foodendez).  Dalam  merancang  dan    menerapkan Business  Intelligence ,  dapat  digunakan  beberapa metode pendekatan Business Intelligence roadmap [6] [10] (Studi Kasus di Fakultas Ilmu KomputerUniversitas Sriwijaya). Langkah-langkah yang ada pada sistem Business Intelligence adalah sebagai berikut [11]:
Gambar 1. Intelligence Roadmap

## 1. Justification
Tahapan pertama adalah Justification pada tahapan ini kegiatan yang dilakukan pada  adalah memonitor segala kebutuhan dalam bisnis, mengimplementasikan kebijakan perusahaan agar sesuai dengan prosedur,  melakukan pendataan  oprasional  secara  terperinci  ,  memberikan  informasi  serta  bimbingan  atas  tindakan  dalam pengambilan  keputusan,    memperhatikan  kebutuhan  pasar  dan  mempelajari  bisnis  kompetitor  yang menggunakan  sistem Business  Intelligence ,  lalu  menampilkan  hasil  keuntungan,pengeluaran  dalam  sistem analisis data. [12] Langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4338
a) Mengindentifikasi masalah yang sedang dipahami oleh UMKM Foodendez
b) Mendefinisikan peluang bisnis pada UMKM Foodendez
c) Mengindentifikasi kebutuhan yang diperlukan UMKM Foodendez
d) Menentukan tujuan pada sistem bisnis UMKM Foodendez
e) Memberikan solusi pada bisnis UMKM Foodendez agar usaha yang dijalankan makin berkembang

## 2. Planning
Tahapan  selanjutnya  adalah  dengan  menentukan  kondisi  dari  sumber  data  yang  didapat  dari  UMKM (Foodendez),  untuk  menentukan  dan  mengevaluasi  perkiraan  biaya,  mengevaluasi  manajemen  resiko, mengidentifikasi faktor penentu keberhasilan, mempersiapkan perencaaan usaha, dan menjalankan usaha

## 3. Business Analysis
Pada  kegiatan  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  adalah  menganalisis  kebutuhan  dalam  pengolahan  data, memonitor  segala  perubahan  di  dalam  usaha,  menganalisis  kebutuhan  dan  dapat  memprediksi  frekuensi tertinggi ketertarikan konsumen menggunakan algoritma apriori dengan rumus sebagai berikut ini[8][13].
Support (A) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖

## 4. Design
Kegiatan yang dilakukan pada tahap ini adalah pengolahan data penyimpanan, perancangan gambaran, dan melakukan Pengujian terhadap produk penyimpanan pengolahan data, merancang aplikasi pengolahan data, serta mengatur proses pemindahan data
5. Construction
Yang terakhir, hal yang perlu dilakukan membuat pengolahan data penyimpanan, membuat proses pemindahan data  dalam  aplikasi  pengolahan  data,  melakukan  pengujian  dalam  program  pengolahan  data  atau  kegunaan aplikasi produk, mempersiapkan penyimpanan pemgolahan data dalam proses produksi , serta memfasilitasi training penyimpanan data. [14]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini ditekankan UMKM Foodendez mendapatkan insight baru dari tahapan metodologi penelitian serta pengujian yang telah dilakukan. Hasil yang didapat dari penelitian ini nantinya akan disajikan dalam bentuk angka, grafik, tabel, dan lain-lain yang membuat pembaca memahami dengan mudah. Pada bagian ini ditekankan nilai baru dari penelitian yang memuat inovasi, serta implikasinya.
Pembahasan ini dapat  disimpulkan dari  hasil pengumpulan data penjualan yang di  peroleh dari  UMKM (Foodendez)  yang  mana  menemukan  sebuah  jangkauan  baru  terkait  kendala  yang  dihadapi  oleh  UMKM (Foodendez).  Kendala  tersebut  di  antaranya  adalah  dalam  menentukan  segmentasi  pasar  berdasarkan  data penjualan yang telah di dapatkan dan data engagement user di sosial media.[15] [Peran key opinion leader dalam strategi public relations pada komunikasi krisis perusahaan]
Pada  saat  melakukan  proses  Business  Intelligence  yang  dimulai  dengan  mengkolektifkan  beberapa  data yang dimiliki dari data penjualan konsumen yang nantinya akan diubah kedalam suatu format yang sama hal ini berguna  pada  saat  melakukan  proses  transformasi  data  (Mengintegrasikan  semuakumpulan  data  dari  berbagai sumber itu pada satu dokumen yakni aplikasi Microsoft excel dengan memperhatikan setiap jenis format penulisan , nominal jumlah/harga tidak boleh menggunakan tanda titik).
Setelah  proses  ekstraksi  selesai  dilakukan,  maka  akan  dilanjutkan  pada  proses  selanjutnya  yaitu  proses transformasi  data  yang  fungsinya  untuk  melakukan  pemeriksaan  secara  detail  data  yang  sudah  di  ekstraksi sebelumnya  jika  semua  sudah  sesuai  maka  diteruskan  ke  proses  load  yang  berfungsi  untuk  penginputan  data kedalam target dan setelah proses itu akan ada hasil berupa insight yang baru.[16].
Hal ini diperlukannya Excel untuk menyimpan dan mengolah data penjualan  keuangan, data produk, data pelanggan atau konsumen, hingga untuk  membuat  planning yang  sangat kompleks, data dapat disusun dalam format tabular, generate  charts, dan PivotTables. [17]
Tabel 1. Penjualan Foodendez Dari Hasil Rekapitulasi 5 Bulan Terakhir Transaksi Penjualan Pemasukan Feb 2020 2695000 Penjualan Dari Bazaaar Pameran 225000 Penjualan Dari Marketplace 1200000 Penjualan Dari Sosmed 1150000 Penjualan Dari Website 120000 Jan 2020 3330000 Penjualan Dari Bazaaar Pameran 425000 Penjualan Dari Marketplace 2320000

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4338
Transaksi Penjualan Pemasukan Penjualan Dari Sosmed 475000 Penjualan Dari Website 110000 Jun 2020 3418000 Penjualan Dari Bazaaar Pameran 0 Penjualan Dari Marketplace 2200000 Penjualan Dari Sosmed 18000 Penjualan Dari Website 1200000 Sept 2020 1100000 Penjualan Dari Bazaaar Pameran 300000 Penjualan Dari Marketplace 25000 Penjualan Dari Sosmed 725000 Penjualan Dari Website 50000 Des 2019 1010000 Penjualan Dari Bazaaar Pameran 425000 Penjualan Dari Marketplace 250000 Penjualan Dari Sosmed 225000 Penjualan Dari Website 110000 Grand Total 11553000 Tabel 2. Total Penjualan Foodendez Dari Hasil Rekapitulasi 5 Bulan Terakhir Total Transaksi Penjualan Total Pemasukan Penjualan Dari Bazaaar Pameran 1375000 Penjualan Dari Marketplace 5995000 Penjualan Dari Sosmed 2593000 Penjualan Dari Website 1590000 Grand Total 11553000
Pada tabel penjualan Foodendez  diatas dapat diketahui dan teroganisir untuk penjualan yang paling banyak dan paling sedikit dari bulan ke bulan serta mengetahui sejauh mana usaha nya bisa berkembang menjadi lebih baik lagi . Berdasarkan tabel penjualan diatas  bahwa penjualan paling banyak adalah melalui Marketplace dengan Jumlah total penjualan sebesar Rp 5.995.000.Dan penjualan paling sedikit adalah melalui bazzar pameran dengan jumlah total penjualan sebesar Rp 1.375.000
Dalam  tahapan  ini  untuk  melakukan  penyelesaian berdasarkan data yang sudah disediakan pada Tabel  2 berdasarkan dari  total data penjualan UMKM (Foodendez) di  5 bulan  terakhir  menggunakan algoritma apriori, dapat diketahui berdasarkan rumus analisa pola frekuensi tinggi sebagai berikut.
Support (Bazaar Pameran) = 1.375.000 11.553.000 = 0,12 * 100% = 12%
Support (Bazaar Pameran) = 5.995.000 11.553.000 = 0,52 * 100% = 52%
Support (Bazaar Pameran) = 2.593.000 11.553.000 = 0,22 * 100% = 22%
Support (Bazaar Pameran) = 1.590.000
11.553.000 = 0,14 * 100% = 14%
0 1000000 2000000 3000000 4000000 5000000 6000000 7000000 Marketplace Bazaaar Pameran Sosmed Website Total Total

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4338
Pivot chart dibuat berdasarkan total data transaksi penjualan di 5 bulan rekapan terakhir yang dibuat oleh pihak owner dan pivot chart ini dapat membantu dalam menjambarkan sebuah tabel dalam bentuk naik turunnya data  penjualan  pada  UMKM  Foodendez  sehingga  memudahkan  owner  dalam  menganalisa  dalam  penentuan segmentasi pasar berdasarkan tempat atau lokasi dengan lebih mudah.
Gambar 3. Chart Berdasarkan Jenis Kelamin
Pada Gambar 3 di atas terlihat data engagement user di sosial media Instagram berdasarkan jenis kelamin, bahwa pengunjung UMKM Foodendez lebih banyak didominasi oleh Perempuan dibanding Laki-laki
Gambar 4. Chart Berdasarkan Usia
Berdasarkan  pada  Gambar  4  membantu  owner  dalam  mengetahui  engagement  user  berdasarkan  rentang rata-rata  usia  dari  pengikut  UMKM  Foodendez,  hal  ini  dibutuhkan  untuk  membuat  data  dalam  penentuan segmentasi  pasar lebih jelas dan terperinci, sehingga strategi branding  yang akan dijalankan dalam memajukan suatu bisnis bisa tepat sasaran sesuai segmentasi pasar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan yang telah dijabarkan hasil dari studi kasus dalam penerapan Business  Intelligence pada UMKM Foodendez adalah membantu dalam memecahkan suatu  permasalahan pada pengolahan data penjualan UMKM Foodendez dari data berbentuk tidak tertata hingga menjadi kumpulan struktur data yang jelas dan mudah dipahami  agar  bisa  dimanfaatkan  secara  optimal,  maka  dengan  menjalankan  sistem  Business  Intelligence  dan menggunakan metode algortima apriori akan sangat membantu untuk UMKM Foodendez untuk mendapatkan hasil pengujian pada frekuensi penjualan di marketplace merupakan yang tertinggi sebesar 52%, lalu untuk penjualan frekuensi terendah sebesar 12% di penjualan melalui bazaar pameran. Sehingga data yang di dapat diolah secara cepat  dan  memudahkan  UMKM  Foodendez  dalam  memilih  dan  menentukan  keputusan  proses  bisnis  untuk meningkatkan  suatu  pendapatan,  meningkatkan  brand  awareness,  menekan  biaya  operasional,  dan  dapat mengetahui peluang bisnis pada proses bisnis yang sedang dijalankan dengan tujuan menentukan target pasar yang sesuai.

## REFERENCES
[1] S. Sarfiah, H. Atmaja, dan D. Verawati, “UMKM Sebagai Pilar Membangun Ekonomi Bangsa,” J. REP (Riset Ekon. Pembangunan) , vol. 4, no. 2, hal. 1–189, 2019, doi: 10.31002/rep.v4i2.1952.
[2] D. Penjualan dan P. Pt, “Business intelligence,” vol. 5, no. 2, hal. 76–85, 2020.
[3] H. Kusumo, E. Sediyono, dan M. Marwata, “Analisis Algoritma Apriori untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan
38% 62% Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan 51,8% 16,6% 14,8% 7,4% 0,0% 10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 18-24 TAHUN 35-44 TAHUN 25-34 TAHUN 13-17 TAHUN Usia

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4338
Tinggi,” Walisongo J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, hal. 49, 2019, doi: 10.21580/wjit.2019.1.1.4000.
[4] F. F. Adiwijaya dan A. Hadiana, “Realtime Business Intelligence Menggunakan Algoritma Apriori dengan Data Stream Mining (Studi Kasus: Penjadwalan PT. Citra Tiara Global),” J. Tata Kelola dan Kerangka Kerja Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, hal. 62–67, 2018, doi: 10.34010/jtk3ti.v4i2.1987.
[5] D. Astuti, “Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil Dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 1, no. 2, hal. 60–72, 2019, doi: 10.20895/inista.v1i2.71.
[6] T. R. Ariani, K. D. Tania, dan D. R. Indah, “Penerapan Business Intelligence Pada Sistem Informasi Penjualan Barang PT. WINSA (STUDI KASUS DI PT. WINSA PALEMBANG),” J. Sist. Inf. , hal. 103–110, 2016.
[7] D. Nurmalasari, “Implementasi Business Intelligence Dashboard pada Data Pasien Puskesmas Kecamatan Rokan,” J. Komput. Terap. , vol. 7, no. 2, hal. 174–183, 2021.
[8] M.  P.  Tana,  F.  Marisa,  dan  I.  D.  Wijaya,  “Penerapan Metode  Data  Mining  Market  Basket  Analysis  Terhadap  Data Penjualan Produk Pada Toko Oase Menggunakan Algoritma Apriori,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 3, no. 2, hal. 17–22, 2018, doi: 10.37438/jimp.v3i2.167.
[9] R. Fitriana, J. Saragih, dan N. Luthfiana, “Model business intelligence system design of quality products by using data mining  in  R  Bakery  Company,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  277,  no.  1,  2017,  doi:  10.1088/1757- 899X/277/1/012005.
[10]  M.  A.  Firdaus,  A.  Putra,  dan  D.  I.  Rosa,  “Analisis  Business  Intelligence  pada  Pengelolaan  Data  Alumni :  Upaya Mendukung  Monitoring  Kualitas  Alumni  di  Perguruan  Tinggi  (  Studi  Kasus  di  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Sriwijaya ),” J. Generic , vol. 8, no. 2, hal. 221–229, 2013.
[11]  M.  Ahmad,  “Penerapan  Business  Intelligence  Untuk  Menampilkan  Keuntungan  Pada  data  Superstore  Dengan Menggunakna Metode OLAP,” J. ALGOR , vol. 1, hal. 48–56, 2020.
[12]  J. Ming, L. Zhang, J. Sun, dan Y. Zhang, “Analysis models of technical and economic data of mining enterprises based on big data analysis,” 2018 3rd IEEE Int. Conf. Cloud Comput. Big Data Anal. ICCCBDA 2018 , hal. 224–227, 2018, doi: 10.1109/ICCCBDA.2018.8386516.
[13]  S. Saefudin dan S. DN, “Penerapan Data Mining Dengan Metode Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Ikan,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, hal. 36, 2019, doi: 10.30656/jsii.v6i2.1587.
[14]  A.  Zikri,  J.  Adrian,  A.  Soniawan,  R.  Azim,  R.  Dinur,  dan  R.  Akbar,  “Implementasi  Business  Intelligence  untuk Menganalisis Data Persalinan Anak di Klinik Ani Padang dengan Menggunakan Aplikasi Tableau Public,” J.  Online Inform. , vol. 2, no. 1, hal. 20, 2017, doi: 10.15575/join.v2i1.70.
[15]  D.  Yuanita,  “Peran  key  opinion  leader  dalam  strategi  public  relations  pada  komunikasi  krisis  perusahaan,” PRofesi Humas J. Ilm. Ilmu Hub. Masy. , vol. 6, no. 1, hal. 23, 2021, doi: 10.24198/prh.v6i1.29693.
[16]  A. Q. Syarli, Rosmawati Tamin, “Perancangan Business Intelligence System Pada Gudang Farmasi Dinas Kesehatan Kabupaten Mamasa,” JUTEKS (Jurnal Keteknikan dan Sains) , vol. 1, no. 1, hal. 7–14, 2018.
[17]  A. F. Budiantara dan C. Budihartanti, “Implementasi Data Mining Dalam Manajemen Inventory Pada Pt . Mastersystem Infotama Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” Prosisko , vol. 7, no. 1, hal. 26–31, 2020.