## PENERAPAN CROSS SELLING UNTUK MENINGKATKAN PENJUALAN PADA KLINIK KECANTIKAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Anas Syaifudin, Risqiati, Devi Sugianti  , Arief Soma Darmawan
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Widya Pratama, Pekalongan, Indonesia Email: devi.sugianti9807@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol7No2.pp295-300

## ABSTRACT
Beauty clinic managers must be able to make strategies and seek opportunities in order to compete. weaknesses that are often made in offering products without considering the needs of buyers, so that the goods offered are sometimes not sold. The aim of this research is to find out the pattern of the relationship between sales and cross selling using the apriori method, whether it has an impact on increasing sales. Sales data can be used to analyze customer  behavior.  A  web-based  cross  selling  application  built  with  the  apriori  algorithm.  The  data  used  in processing as much as 1539 transaction data. With a minimum support value of 0.08 and a minimum confidence of 0.8, the combination results obtained resulted in 3 beauty therapy packages. From the evaluation carried out for 6 months, the 3 beauty packages offered increased sales, package 1 experienced an increase of 77%, package 2 experienced an increase of 57% and package 3 experienced an increase of 64%.
Keyword: Cross Selling, Apriori.

## ABSTRAK
Manajer klinik kecantikan harus dapat membuat strategi dan mencari peluang agar dapat bersaing. kelemahan yang sering dilakukan dalam menawarkan produk tanpa mempertimbangkan kebutuhan pembeli, sehingga barang yang ditawarkan terkadang tidak terjual. Tujuan penelitian menemukan pola hubungan penjualan dengan cross selling  dengan  menggunakan  metode  apriori  apakah  berdampak  pada  peningkatan  penjualan.  Data  penjualan dapat  dimanfaatkan  untuk  dapat  melakukan  analisa  perilaku  pelanggan.  Aplikasi  cross  selling  yang  dibangun berbasis web dengan algoritma Apriori. Data yang digunakan dalam pengolahan sebanyak 1539 data transaksi. Dengan nilai minimum support 0.08 dan minimum confidence 0.8 hasil kombinasi yang didapat menghasilkan 3 paket terapi kecantikan. Dari evaluasi yang dilakukan selama 6 bulan maka 3 paket kecantikan yang ditawarkan adanya peningkatan penjualan, paket 1 mengalami peningkatan 77 %, paket 2 mengalami peningkatan 57 % dan paket 3 mengalami peningkatan 64 %.
Kata Kunci: Cross Selling, Apriori.

## PENDAHULUAN
Persaingan dalam dunia bisnis yang sangat ketat maka  perusahaan  harus  dituntut  untuk  melakukan strategi  agar  dapat  bersaing  dan  dapat  mengenal pelanggan sesuai dengan kebutuhan yang diinginkannya (Monalisa & Roza, 2021). Strategi yang digunakan adalah  CRM yang berpusat  pada kepuasan pelanggan  agar  dapat  meningkatkan  omset  penjualan, strategi  yang  digunakan  dalam  CRM  dengan menerapkan Cross selling dan Up selling (Yuniarti & Abdillah,  2022).  Strategi  c ross  selling dapat menawarkan  atau  memberikan  rekomendasi  paket barang  kepada  pelanggan  yang  akan  membeli  barang (Sunandar & Lubis, 2018).
Pelaku  bisnis  dituntut  memutar  otak  untuk mencari  peluang,  kelemahan  yang  sering  dilakukan dalam  menawarkan  produk  tanpa  mempertimbangkan
kebutuhan pembeli, sehingga barang yang  ditawarkan terkadang tidak terjual (Muhammad et al., 2021). Data penjualan  dapat  dimanfatkan  oleh  pelaku  bisnis  agar dapat  mengetahui  kebutuhan  atau  kebiasaan  dari pembeli tentang produk yang sering dibeli (Listriani et al., 2016).
Dengan  banyaknya  jumlah  traksaksi  penjualan yang  diinput  sehari-hari.  Pelaku  bisnis  tidak  dapat melakukan  analisa  secara  manual  agar  dapat menemukan  pola  kecenderungan  yang  muncul  dalam pembelian  produk  dibarengi  dengan  produk  yang sering  diberi  oleh  pelanggan,  maka  membutuhkan algoritma  apriori  (Cahyono,  2022).  Algoritma  apriori dapat  digunakan  untuk  menemukan  hubungan  antara atibut  agar  dapat  menganalisa.  Metode  apriori  dapat digunakan untuk menganalisa perilaku pelanggan agar
ISSN: 2620-4339 (media online)
dapat  menentukan  strategi  promosi  (Pratama  & Prasetyaningrum, 2021).
Untuk dapat  menunjang penampilan agar lebih menarik para wanita sering kali melakukan perawatan di kilinik kecantikan. Klinik kecantikan sekarang tidak hanya  menawarkan  jasa  tetapi  juga  menawarkan produk,  serta  konsultasi  kepada  dokter  spesialis  kulit (Royani & Berampu, 2022).
Pada  penelitian  ini  menggambil  data  pada Klinik  kecantikan  Haifa  pada  sebuah  klinik  yang menjual  kosmetik  dan  menyediakan  perawatan  kulit. Sebagai seorang manajer klinik diberikan target untuk melakukan peningkatan penjualan,  dengan melakukan cara  menawaran  produk  ke  konsumen  dengan mempertimbangkan kebutuhan dari konsumen.
Dari  permasalahan  tersebut  maka  tujuan penelitian ini adalah untuk menemukan pola hubungan penjualan  dengan  cross  selling  dengan  menggunakan metode  apriori  apakah  berdampak  pada  peningkatan penjualan.

## Penelitian Terdahulu
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh (Safii  &  Trydillah,  2019)  bahwa  Algoritma  Apriori dapat  diterapkan  untuk  menemukan  pola  hubungan dalam  pembelian  obat  dengan  kombinasi  yang digunakan 2 itemset.
Metode  Apriori  juga  dapat  digunakan  untuk pendukung  pemilihan  pekerjaan  dengan  korelasi jurusan  dengan  IPK  agar  tepat  dalam  mengambil pekerjaan (Fauzi et al., 2018).
Dalam merokomendasikan buku kepada pengunjung  untuk  buku-buku  yang  sering  dipinjam dengan buku yang terkait. Asosiasi dapat menganalisis untuk  menghasilkan  kombinasi  agar  menghasilkan pola.  Penelitian  ini  yang  dilakukan  oleh  (Parhusip, 2019).

## TINJAUAN PUSTAKA Cross Selling
Cross  selling  merupakan  sebuah  strategi  yang digunakan  oleh  marketing  dalam  menjual  produk ataupun jasa dengan menawarkan produk yang berbeda kepada  konsumennya  (Ardiansyah  &  Kardianawati, 2019).  Dalam  menanalisa cross  selling dibutuhkan database transaksi  penjualan,  infrastruktur  teknologi informasi  untuk  dapat  menawarkan  produk  atau  jasa kepada  pelanggan.  Keuntungan  yang  diperoleh perusahaan dengan strategi cross selling dapat menjual produk  atau  jasa  yang  berbeda  (Sunandar  &  Lubis, 2018).
Cross selling dilakukan pada penelitian ini agar dapat memberikan rekomendasi produk kosmetik yang akan  ditawarkan  kepada  pembeli,  agar  sesuai  dengan kebutuhan pembeli.

## Apriori
Algoritma  apriori  merupakan  salah  satu algoritma dari data mining untuk menemukan pola dari frekuensi data. Algoritma apriori menghasilkan aturan If  Then, yang digunakan untuk membentuk kombinasi item (Hafrida et al., 2020).  Penelitian ini menghasilkan frekuensi  tertinggi  dengan  menentukan  tolak  ukur support dan confidence (Safii & Trydillah, 2019) .
1. Menentukan nilai support
Nilai support merupakan nilai kombinasi item yang  ada  didalam  sebuah  data.  Ini  merupakan  tahap awal untuk algoritma apriori dengan nilai support untuk dapat  mencari  kombinasi  item  dengan  syarat  nilai support minimal.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑋 100%

## 2. Menentukan nilai confindence
Tahap  ini  membentuk  aturan  asosiasi  dengan pola  frekuensi  yang  tinggi  ditentukan,  lalu  tentukan aturan  asosiasi  yang  telah  memenuhi  syarat  dengan minimum confindence. Untuk  menghitung  nilai confidence  A → B. Untuk  nilai  A → B  menggunakan rumus sebagai berikut:

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒
= ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑥100 %

## METODE PENELITIAN
Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini seperti berikut ini:
1. Indentifikasi Permasalahan Pada  penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  dapat meningkatkan  penjualan  di  klinik  Haifa,  dengan dapat  merekomendasikan  jenis  perawatan  yang sesuai dengan kebutuhan konsumen.
2. Pengumpulan data Penelitian  ini  menggunakan  data  transasksi penjualan pada klinik  Haifa dari tanggal  3 Januari 2022 sampai dengan 30 Juni 2022.
Gambar 1. Langkah-langkah penelitian
Adapun  field  yang  ada  di  tabel  transaksi  seperti pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Field Transaksi Penjualan No Nama field Keterangan 1 notransaksi No transaksi 2 Tanggal Tanggal transaksi 3 id_Pelanggan No id dari pelanggan 4 Nama Pelanggan Nama Pelanggan 5 Alamat Alamat Pelanggan 6 Kodeterapi Kode terapi 7 namaterapi Nama terapi 8 harga Harga 9 Jml beli Jumlah beli 10 Subtotal Sub total 11 Diskon Diskon 12 Jumlah Jumlah 13 Bayar Pembayaran 14 Kembali Pengembalian uang
3. Pengolahan data Persiapan data diperlukan untuk dapat mempertimbangkan  pemilihan  filed  yang  akan digunakan  dalam  proses  pemodelan.  Tahapan persiapan data dilakukan sebagai berikut:
a. Pembersihan data Tahap ini melakukan pembersihan data dari data yang  kosong,  dan  data  yang  membeli  produk hanya 1. Serta pada penelitian ini dibatasi pada perawatan  wajah.  Data  yang  diambil  dari tanggal  3  Januari  2022  sampai  dengan  30  Juni 2022  sebanyak  26.784  transaksi.  Data  yang digunakan untuk melakukan proses pehitungan 1.539  transaksi,  yang  telah  dilakukan  proses pembersihan  data  dengan  pemilihan  data  yang melakukan  lebih  dari  1  perawatan  khususnya kulit wajah
b. Memilih fitur yang akan dipakai Pada tahap ini memilih fitur atau field pada tabel transaksi yaitu: notransaksi, tanggal, kodeterapi,
namaterapi
c. Melakukan transformasi data
Transformasi  data  dilakukan  setelah  memilih fitur atau field yang dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Transformasi Data No No Transaksi Tanggal Kode Terapi 1 R43-030122098 3/1/2022  MM-03,PP-01 2 R43-030122158 3/1/2022  PP-01,FC-02 3 R43-010322023 3/1/2022  PP-04,FC-01 4 R43-010322092 3/1/2022  PP-04,FC-01 ... 1538 R43-300722235 7/31/2022  PP-01,FC-02 1539 R43-300722169 7/31/2022  PP-03,FC-03
4. Pembuatan Aplikasi
Dalam  proses  pembuatan  aplikasi  membutuhkan perancangan aplikasi dan pembuatan aplikasi
a. Perancangan Aplikasi
Pada  fase  perancangan  aplikasi  menggunakan alat bantu UML dengan diagram use case
Gambar 2. Use Case diagram
indentifikasi permasalahan • menemukan pola hubungan penjualan dengan cross selling
• agar dapat meningkatkan penjualan
• mempertimbangkan kebutuhan pembeli
Pengumpulan data
• Analisis data • Eksplorasi data Pengolahan data • pembersihan data • pemilihan field • transformasi data Pembuatan model dan aplikasi • Perancangan aplikasi • pembuatan aplikasi Evaluasi • Evaluasi sistem • Pengecekan data penjualan
Pada  gambar  2  dapat  dideskripsikan  bahwa seorang  manajer  dapat  melakukan  pengolahan data  terapi,  untuk  dapat  menghitung  apriori maka harus melakukan pemilihan data transaksi,  lalu  pemilihan  jenis  terapi,  serta menentukan  rule  atau  aturan support. Dari proses  pehitungan  apriori  dapat  menghasilkan aturan asosiasi.
b. Pembuatan Aplikasi
Aplikasi  yang  dibagun  menggunakan  bahasa pemrograman HTML, PHP dan Java Scrip dan dengan  database  My  Sql.  Sistem  ini  sudah terintegrasi  dengan  sistem  yang  dimiliki  oleh klinik kecantikan.
5. Evaluasi
a. Evaluasi Sistem
Pada proses evaluasi melakukan pembandingan antara program aplikasi dengan python.
b. Pengecekan Data Penjualan
Data transaksi yang digunakan untuk melakukan  pengolahan  dari  tanggal  3  Januari 2022  sampai  dengan  30  Juni  2022.  Untuk melakukan pengecekan peningkatan data penjualan  maka  akan  melakukan  pembanding data.  Data  transaksi  yang  digunakan  sebagai pembanding adalah data transaksi dari tanggal 1 Juli 2022 sampai dengan 30 Desember 2022.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Persiapan Data
Pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Apriori  dengan  data  transaksi  dari  tanggal  3  Januari 2022 sampai dengan 30 Juni 2022 sebanyak 1.539 data, khusus perawatan kulit. Dengan fitur yang di gunakan no transaksi, tanggal, kodeterapi, namaterapi.

## Implementasi Antar Muka

## Tampilan Data Produk
Pada  gambar  3  dapat  melakukan  menginput, dapat melihat, edit, hapus data produk terapi

## Tampilan Data Transaksi
Gambar 4. Halaman Transaksi
Pada  gambar  4.  Halaman  transaksi  dapat malakukan  filter  tanggal  transaksi  awal  dan  transaksi akhir yang akan diproses untuk perhitungan.

## Tampilan Data Pemilihan Jenis Terapi
Gambar 5 . Tampilan Pemilihan Jenis Terapi
Pada gambar 5 menjelaskan bahwa jenis terapi dapat  dipilih.  Pemilihan  jenis  terapi  dapat  lebih  dari satu  dengan mengklin  tombol  pilih.  Data terapi yang dipilih dapat terilhat pada tabel.
ISSN: 2620-4339 (media online)

## Tampilan Hitung Apriori
Gambar 6. Tampilan Hitung Apriori
Pada  gambar  6  menampilkan  untuk  proses perhitungan  apriori  dengan  menginput  nilai  support yang  diinginkan.  lalu  klik  tombol  hitung  maka  akan tampil combinasi 1 item jenis terapi, dan combinasi 2 item  jenis  terapi.  Dan  akan  menampilkan  nilai confidence dari data transaksi

## Evaluasi Sistem
Tahap evaluasi sistem aplikasi membandingkan dengan membandingkan anatara hasil program aplikasi dengan  python  dapat  dilihat  pada  python  seperti gambar 7.
Gambar 7. Hasil Perhitungan Nilai Support Dengan Python
Gambar  7  menampilkan  hasil  olahan  data transaksi  dengan  menggunakan  python.  Minumum support  yang  digunakan  adalah  8%  atau  0.08.  dan minimum confidence yang ditetapkan adalah 80 % atau 0.8 maka yang akan tampil seperti pada gambar no 8
Gambar 8. Hasil Perhitungan Nilai Confidence
Dengan Python
Dari  hasil program  aplikasi cross selling dapat memberikan saran seperti pada tabel 3:
Tabel 3 . Hasil Aplikasi Cross Selling Nilai Support Nama Terapi 1 Nama Terapi 2 Support Peeling Acne facial acne 0,45 peeling bright A facial superwhite facial 0,15 peeling bright C oxyegen detok 0,09
Dengan nilai confidence yang ditetapkan 80 % maka dapat dilihat pada tabel 4:
Tabel 4. Hasil aplikasi cross selling nilai confidence
Nama Terapi 1 Nama Terapi 2 Nilai Confidence Peeling Acne facial acne 0,95 facial acne Peeling Acne 0,95 facial oxyegen detok peeling bright C 0,96 peeling bright C facial oxyegen detok 0,98 Aplikasi cross selling dapat  memberikan saran kepada  pihak  manajer  klinik  kecantikan  untuk merekomendasikan  jenis  terapi  kepada  pengunjung. Manajer  klinik  membagi  menjadi  3  paket  kecantikan seperti pada tebel 5 berikut ini:
Tabel 5. Paket terapi kecantikan Paket Jenis Terapi Paket A Peeling Acne, facial acne Paket B peeling bright A, facial superwhite Paket C peeling bright C, facial oxyegen detok
Penelitian  ini  melakukan  pengamatan  untuk dapat mengevaluasi paket kecantikan yang ditawarkan. Berdarkan  data  transaksi  dari  tanggal  1  Juli  2022 sampai dengan 30 Desember 2022 maka dapat dilihat
adanya  peningkatan  transaksi  dapat  dilihat  pada gambar 9.
Gambar 9. Grafik Peningkatan Transaksi

## KESIMPULAN
Dengan  adanya  aplikasi cross  selling  dengan metode  Apriori dapat  membantu  manajer  klinik kecantikan  untuk  pengambilan  keputusan  dalam merekomendasikan  jenis  perawatan  yang  sesuai dengan  kebutuhan  konsumen,  terdapat  3  paket  yang ditawarkan  yaitu  paket  ke  satu:  Peeling  Acne  dengan facial  acne,  paket  ke  dua  :peeling  bright  A  dengan facial  superwhite,  dan  paket  ke  tiga  peeling  bright  C dengan  facial  oxyegen  detok.    Semua  paket  yang ditawarkan  adanya  peningkatan  penjualan.  Paket  1 mengalami  pengingkatan  penjualan  sebesar  77  %, paket ke dua mengalami peningkatan 57 % sedangkan untuk paket ke tiga menalami peningkatan 64%

## DAFTAR PUSTAKA
Ardiansyah, A., & Kardianawati, A. (2019). Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Cross Selling Produk Pada Apotek RSUD Tugurejo Semarang. JOINS (Journal of Information System) , 4 (1), 110–118. https://doi.org/10.33633/joins.v4i1.2551 Cahyono, Y. (2022). Rancang Bangun Aplikasi Data Mining untuk Market Basket Analysis dengan Algoritma Apriori. Jurnal Informatika Universitas Pamulang , 7 (2), 262–270.
Fauzi, A., Marpaung, I. J. S., & Pardede, A. M. H.
(2018). Sistem Pendukung Pemilihan Pekerjaan Menggunakan Metode Apriori Berdasarkan Korelasi Jurusan Dengan Ipk Untuk Mengetahui Pekerjaan Yang Tepat. METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi , 2 (2), 152–159. Hafrida, E., Sari, F., Desyanti, D., & Nurjannah, S. (2020). Data Mining Pembentukan Pola Penggunaan Alat Kontrasepsi Dengan Metode Association Rule. METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika Dan Komputerisasi Akuntansi , 4 (2), 186–191. https://doi.org/10.46880/jmika.v4i2.210 Listriani, D., Setyaningrum, A. H., & M.A, F. E.
(2016). Penerapan Metode Asosiasi Menggunakan Algoritma Apriori Pada Aplikasi Pola Belanja Konsumen ( Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro ). Jurnal Teknik
Informatika , 9 (2), 120–127.
Monalisa, S., & Roza, A. S. (2021). Penerapan Association Rules untuk Elemen Cross Selling Pada Sistem Informasi Customer Development.
Techno.Com , 20 (3), 420–429. https://doi.org/10.33633/tc.v20i3.4750
Muhammad, I. N., Islam, M. F., & Nugroho, A.
(2021). Prediksi Produk Bundle Pada Promo Dengan Algoritma Apriori Menggunakan
Association Rule. Jurnal Ilmu Komputer Dan Bisnis , 12 (2), 178–188. https://doi.org/10.47927/jikb.v12i2.174 Parhusip, F. (2019). Pemanfaatan Data Mining Penempatan Buku Perpustakaan Menggunakan Metode Association Rule (Study Kasus: Sma Negeri 1 Sidamanik). METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi , 3 (1), 61–65. Pratama, I., & Prasetyaningrum, P. T. (2021). Pemetaan Profil Mahasiswa Untuk Peningkatan Strategi Promosi Perguruan Tinggi Menggunakan Predictive Apriori. Jurnal Eksplora Informatika , 10 (2), 159–166. https://doi.org/10.30864/eksplora.v10i2.505 Royani, I., & Berampu, L. T. (2022). Determinasi
Perempuan Dalam Membeli Produk Kecantikan di Klinik Aestetic di Kota Medan. Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Bisnis (JIMBI) , 3 (1), 120–129. https://doi.org/10.31289/jimbi.v3i1.1118
Safii, M., & Trydillah, A. (2019). Implementasi Data Mining Dalam Menentukan Pola Pembelian Obat Dengan Metode Algoritma Apriori. METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi , 3 (1), 66.
Sunandar, A., & Lubis, R. (2018). Penerapan Cross Selling Pada Sistem Customer Relationship Management Penjualan Buku. Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer Dan Informatika , 7 (2), 69–76. https://doi.org/10.34010/komputa.v7i2.3039 Yuniarti, E., & Abdillah, L. (2022). Penerapan Customer Relationship Management (CRM) pada Toko Bella Songket Palembang dengan Metode Up Selling dan Cross Seliing. The Fourth Bina Darma Conference Series on Computer Science (BDCCS2022) , 4 (1), 96–105. 0 500 1000 Paket A Paket B Paket C Grafik transaksi SEBELUM SESUDAH