Abstrak—Persaingan  usaha  telah  memaksa  perusahaan perdagangan  untuk  lebih  selektif  dalam  menerapkan  strategi pemasarannya.  Customer  Relationship  Management  (CRM) hadir  sebagai  sebagai  sebuah  solusi.  Bagian  CRM  seperti cross/up selling, product affinity analysis, dan product bundling dapat  digunakan  sebagai  sebuah  solusi  alternatif.  Transaksi penjualan dimungkinkan dapat ditingkatkan melalui penjualan additional products dari produk utama dimana pelanggan telah berkomitmen  untuk  membelinya.  Paper  ini  akan  melakukan analisis  terhadap  data  transaksi  penjualan  sebuah  perusahaan ritel  umum  yang  bergerak  di  bidang  fotografi,  fotokopi, medical  imaging,  printing,  dan  telekomunikasi  yang  memiliki variasi produk yang sangat beragam. Keanekaragaman produk ini  menghasilkan  kemungkinan  kombinasi  produk  yang  lebih beragam  pula.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa penetapan  strategi  penjualan  dengan  menggunakan  data  pada tengah  semester  pertama,  tren  penjualan  dari  masing-masing kombinasi produk pada semester kedua mengalami peningkatan yang signifikan.
Kata  Kunci—Association  rules,  CRM,  strategi  penjualan, data transaksi, perusahaan ritel umum.

## I. P ENDAHULUAN
RM  adalah  sebuah  strategi  bisnis  untuk  memahami, mengantisipasi  dan  mengelola  kebutuhan  pelanggan yang  potensial  dalam  suatu  organisasi  pada  saat  sekarang dan  yang  akan  datang  [1].  Menurut  Xu  et  al  [2],  konsep CRM yang diimplementasikan di berbagai perusahaan lebih didominasi  oleh  aplikasi-aplikasi  pada  level  operasional, seperti  penjualan  dan  pemasaran.  Pemanfaatan  perangkat- perangkat Analytical CRM seperti business intelligence (BI) belum  maksimal  dilakukan,  akibatnya  data  transaksi  yang bersifat  kompleks  dan  memiliki  volume  yang  besar  tidak dapat  dijadikan  sebagai  sumber  informasi  untuk  proses pengambilan  keputusan  dalam  menetapkan  strategi  CRM selanjutnya.
Peningkatan revenue perusahaan merupakan dampak yang paling  bisa  dirasakan.  Ketika  sebuah  strategi  cross-selling dijalankan,  fokus  utama  perusahaan  tidak  lagi  kepada bagaimana  mendapatkan  pelanggan  baru  yang  potensial (prospecting  customer),  tetapi  bagaimana  menjual  lebih banyak  produk  kepada  pelanggan  yang  sudah  ada  (existing customer)  [6].  Sebuah  literatur  menyebutkan,  bahwa  biaya (cost) yang harus dikeluarkan perusahaan untuk mendapatkan  pelanggan  baru  lebih  mahal  sepuluh  kali  lipat jika  dibandingkan  dengan  mempertahankan  pelanggan  yang
Bayu  Adhi  Tama  adalah  peneliti  dan  staf  pengajar  di  Jurusan  Sistem Informasi,  Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas  Sriwijaya,  Inderalaya, Ogan Ilir, Sumatera Selatan. (E-mail: bayu@unsri.ac.id).
sudah ada [3].
Sebagai  bagian  dari  CRM,  cross-selling  harus  didahului oleh  analisis  yang  mendalam  mengenai  data  transaksi pelanggan  dengan  menggunakan  konsep  data  mining  yang melibatkan  proses  pengambilan  sumber  informasi  dari sebuah  transaksi  pelanggan,  yang  mencakup  produk  apa yang  mereka  beli,  perilaku  pembelian  pelanggan,  dan  lain- lain [12].
Data  mining  dapat  membantu  mempercepat  proses pengambilan  keputusan  secara  cepat,  memungkinkan perusahaan  untuk  mengelola  informasi  yang  terkandung  di dalam data transaksi menjadi sebuah pengetahuan (knowledge)  yang  baru.  Lewat  pengetahuan  yang  didapat, perusahaan dapat meningkatkan pendapatannya dan mengurangi  biaya,  dan  pada  akhirnya  di  masa  yang  akan datang perusahaan dapat lebih kompetitif [4], [14].
Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  hipotesis  strategi pemasaran cross-selling melalui peluang penjualan additional  product  untuk  produk-produk  utama  (base product)  dimana  pelanggan  telah  berkomitmen  untuk membelinya,  sehingga  diharapkan  dapat  meningkatkan loyalitas  pelanggan  (dari  sisi  customer)  dan  volume penjualan (dari sisi perusahaan).

## II. T INJAUAN P ENELITIAN S EBELUMNYA
Penelitian  di  bidang  ini  telah  banyak  dilakukan,  yaitu antara  lain  Bugher  [5],  [13]  yang  membuat  tabulasi  data untuk mengetahui frekuensi dari masing-masing item produk yang  terjual  bersama  item  produk  yang  lain.  Direct Marketing Association (DMA) tahun 1991 menentukan one- to-one  relationship  diantara  product  groupings.  Untuk mengidentifikasi  kelompok  pembeli  yang  membeli  dua atau lebih  kategori  produk,  DMA  menggunakan  variable clustering  dan  factor  analysis.  Masing-masing  pelanggan dan  sejarah  pembeliannya  dibandingkan  dengan  sejarah pembelian dari pelanggan yang lain sehingga dapat diketahui cluster pelanggan yang memiliki product affinity yang sama [6].
Paun  [7]  menggunakan  product  bundling  menentukan produk-produk mana yang sebaiknya dijual secara bersama- sama  sebagai  sebuah  paket  untuk  meningkatkan  revenue. Setidaknya  ada  empat  faktor  mengapa  produk-produk seharusnya dijual secara paket, yaitu:
1) Faktor  Pelanggan  :  pelanggan  setuju  untuk  membeli produk  sebagai  sebuah  paket  ketika  mereka  percaya bahwa  dengan  sekali  belanja  (one-stop  shopping) mereka mampu menghemat waktu dan tenaga.

## Penetapan Strategi Penjualan Menggunakan Association Rules dalam Konteks CRM
Bayu Adhi Tama * , Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya
C
2) Faktor Lingkungan : sebuah paket produk akan menarik ketika  kompetitor  hanya  menjual  paket  tanpa  adanya kompetitor  lain  yang  menjualnya  secara  terpisah (unbundled).
3) Faktor  Perusahaan : sebuah paket produk akan berhasil jika perusahaan mampu mengendalikannya dan kompetitor memang tidak mampu menduplikasinya.
4) Faktor  Produk  :  sebuah  paket  produk  sebaiknya merupakan  komplemen,  substitute,  atau  unrelated products.
Harlam  [8]  mengusulkan  tiga  skenario  harga  yang  dapat diterapkan,  yaitu:  “Together”  (misalnya,  “beli  X  dan  Y dengan  harga  $__”),  “Separate”  (misalnya,  “beli  X  dengan harga  $__,  dan  dapatkan  Y  hanya  dengan  harga  $__”),  dan “Freebie”  (misalnya,  “beli  X  dengan  harga  $__,  dan  gratis Y”).
Metode lain adalah Best Next Offer dilakukan oleh Berry dan Linoff [9] untuk menentukan cross-selling product yang sesuai  untuk  salah  satu  bank  terbesar  di  Amerika  yang memiliki jutaan pelanggan.

## III. D ESAIN DAN M ETODE

## A. Association Rules
Association  rules  merupakan  salah  satu  teknik  didalam data  mining  untuk  menentukan  hubungan  antar  item  dalam suatu  dataset  (sekumpulan  data)  yang  telah  ditentukan. Konsep  ini  sendiri  diturunkan  dari  terminologi  market basket  analysis,  yaitu  pencarian  hubungan  dari  beberapa produk  di  dalam  transaksi  pembelian  [10].  Teknik  ini mencari  kemungkinan  kombinasi  yang  sering  muncul (frequent) dari suatu itemset (sekumpulan item).
Ada  dua  langkah  didalam  algoritma  ini,  seperti  yang diilustrasikan pada Gambar 1 di bawah ini. Langkah pertama adalah  melakukan  perhitungan  untuk  menemukan  frequent itemsets  dan  langkah  kedua  mencari  kaidah  asosiasi  (rules) dari sekumpulan frequent itemsets tadi.
Gambar 1. Dua Langkah Proses Didalam Algoritma

## Association Rule
Dalam  menggunakan  metode  ini,  terdapat  tiga  kriteria ukuran yaitu [11] :
1) Support  :  ukuran  yang  menunjukkan  tingkat  dominasi itemset  dari  keseluruhan  transaksi  (misalkan  dari seluruh transaksi yang ada, seberapa besar kemungkinan
item A dan item B dibeli secara bersamaan).
Support ({A,B}) = Number of Transaction (A,B)
(1)
2) Confidence  (Probability)  :  ukuran  yang  menyatakan hubungan  antara  dua  item  secara conditional (misalkan seberapa sering item  A dibeli, jika pelanggan membeli item B).
Confidence (A U B)=Probability (B | A) = Support (A,B ) / Support (A)
(2)
3) Improvement  (Importance)  :  ukuran  yang  menyatakan besarnya  kemungkinan  dua  item  dapat  dibeli  secara bersamaan.
Importance ({A,B})=Probability (A,B)/
Probability (A) * Probability (B)) (3 )

## B. Sumber Data Transaksi
Dalam  menentukan  strategi  cross-selling,  data  yang digunakan  adalah  transaksi  penjualan  salah  satu  perusahaan ritel terbesar di Indonesia yang menjual lebih dari 1000 item ke lebih dari 400 pelanggan tetapnya. Data ini diekstrak dari sistem  ERP  (Enterprise  Resource  Planning)  selama  satu tahun yaitu dari bulan Januari 2007 hingga Desember 2007. Perusahaan  ini  belum  mengimplementasikan  aplikasi  BI lainnya  seperti  data  warehouse,  sehingga  tugas  dari  data mining  ini  adalah  me-mining  tabel  dari  basis  data  OLTP (online transaction processing) secara langsung [11].

## C. Desain Eksperimen
Dari  seluruh  data  penjualan  produk  yang  ada  tidak semuanya  akan  dilibatkan  dalam  proses  penentuan  cross- selling  product,  tetapi  hanya  produk-produk  yang  memiliki peringkat  penjualan  tertinggi  (berdasarkan  seberapa  sering produk  yang  bersangkutan  dibeli,  bukan  seberapa  banyak produk tersebut dibeli).
Tahapan preprocessing dilakukan terhadap 4676 records, dengan mengeliminasi kemunculan produk minimal sebanyak  10  kali,  sehingga  didapatkan  3885  records  yang terdiri  dari  56  produk  yang  memiliki  peringkat  penjualan tertinggi.
Parameter  batasan  (treshold)  yang  akan  dicapai  dalam menjalankan proses pencarian asosiasi ini adalah min_support  =  0,1%  dan  min_confidence  =  1%.  Pemilihan parameter  tersebut  dilakukan  dengan  cara  trial  and  error untuk  mendapatkan  itemset  dan  rules  sesuai  dengan  yang diinginkan.  Hal  ini  dilakukan  karena  data  dengan  jumlah yang  relatif  besar,  pemilihan  parameter  yang  terlalu  kecil akan  memakan  waktu  yang  lama  dan  membutuhkan  alokasi memori komputer yang lebih banyak.

## D. Model Analisis
Kemungkinan  untuk  menghasilkan  cross-selling  product yang terbaik dari total transaksi per pelanggan pada periode tertentu  adalah  item  dengan  confidence  score  yang  tinggi. Jadi  misalkan  produk  pertama  adalah  kombinasi  A  dan  B dengan confidence score x% berarti bahwa ketika produk A dibeli,  kemungkinan  produk  B  juga  dibeli  sebesar  x%  dari seluruh periode transaksi.
Indikator  kedua  yang  harus  ditentukan  adalah  support
score  yang  menentukan  seberapa  banyak  produk  A  dan produk  B  muncul  bersama-sama  didalam  seluruh  transaksi. Misalkan kombinasi produk C dan D memiliki support score y% mengindikasikan bahwa produk C dan produk D muncul secara bersama-sama sebesar y% dari seluruh total transaksi, sedangkan  untuk  kombinasi  produk  E  dan  F  misalnya  yang memiliki  improvement  score ≥ 1,  mengindikasikan  bahwa produk E dan F merupakan positive correlated, yang berarti bahwa  jika  pelanggan  membeli  produk  E,  pelanggan  juga setuju untuk membeli produk F, sebaliknya jika improvement score < 1, produk E dan F merupakan negative correlated.  Produk  dengan  negative  correlated  tidak  dapat dijadikan  sebagai  saran  dalam  penetapan  cross-selling product  walaupun  memiliki  support  score  dan  confidence score yang tinggi.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Pencarian Asosiasi
Dengan  mengacu  kepada  pemodelan  dalam  menentukan cross-selling  product  diatas,  maka  dari  seluruh  kombinasi yang  ada,  seluruh  rules  yang  mengandung  kombinasi  dua produk  akan  diteliti,  namun  hanya  kombinasi  yang mengandung  unsur  masing-masing  produk  yang  menduduki peringkat 20 teratas sebagai produk pertama dari kombinasi tersebut yaitu sebanyak 197 kombinasi produk.

## Gambar 2. Rules yang Dihasilkan

## B. Penetapan Strategi Penjualan
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  maka  dapat  ditetapkan strategi penjualan sebagai berikut.
1) Beberapa kombinasi produk memiliki tingkat confidence  score  yang  tinggi  (>80%)  bahkan  ada  yang mencapai 100%, hal ini mengindikasikan jika produk di sisi  kiri  (yang  berperan  sebagai  base  product)  terjual maka  seharusnya  produk  di  sisi  kanan  (cross-selling product  yang  disarankan)  juga  ditawarkan  kepada pelanggan  yang  sama  dengan tingkat kepercayaan yang tinggi.  Dengan  kata  lain,  kedua  produk  tersebut memiliki  reliabilitas  yang  tinggi  jika  dijual  secara komplemen satu sama lain.
Gambar 3. Kombinasi Produk dengan Confidence Score 100%
2) Beberapa  produk  memiliki  produk  komplementer dengan nilai (value) yang lebih tinggi dari produk yang bersangkutan dan keduanya memiliki tingkat confidence 100%.  Hal  ini  mengindikasikan  terciptanya  peluang untuk  menjual  secara  up-selling  (menawarkan  produk yang memiliki harga lebih tinggi dari base product).
Gambar 4. Peluang Kombinasi Up-Selling Product
3) Beberapa  kombinasi  produk  memiliki  improvement score    >  1.5,  sehingga  sangat  dianjurkan  untuk menjualnya secara bersamaan.
Gambar 5. Kombinasi Produk Dengan Improvement Score > 1.5
4) Peluang  untuk  menjual  produk  secara  bundling  dengan memperhatikan  support  score-nya,  terutama  kombinasi produk dengan support score yang kecil.

## C. Evaluasi
Evaluasi  penetapan  cross-selling  dilakukan  dengan membandingkan  hasil  penetapan  cross-selling  dengan  tren penjualan  untuk  tahun  2008.  Melalui  tren  penjualan  tahun 2008  ini  dapat  dilihat  bahwa  kombinasi  untuk  masing- masing  produk  mengalami  peningkatan  yang  signifikan (Gambar 7).

## Gambar 7. Dukungan untuk Kombinasi Masing-masing Kombinasi Produk di Tahun 2008

## D. Presentasi Cross-Selling
Gambar  8  menunjukkan  aplikasi  untuk  menampilkan cross-selling  product  yang  sudah  dilakukan.  Aplikasi  ini berbasis  web  yang  memungkinkan  salesman  untuk  dapat melihat lebih jauh mengenai saran cross-selling product dari setiap transaksi yang ada. Untuk menampilkan cross-selling product  cukup  memasukkan  kode  produk  yang  berperan sebagai  base  product.  Hasil  query  tersebut  kemudian menampilkan kesepuluh cross-selling product yang disarankan yang diurutkan berdasarkan confidence score-nya secara descending.
Gambar 8. Presentasi Cross-Selling yang Disarankan

## V. K ESIMPULAN
Peningkatan revenue perusahaan merupakan dampak yang langsung  bisa  dirasakan  didalam  menerapkan  strategi penjualan  cross-selling  ini.  Dengan  perangkat  bantuan business  intelligence  tools,  data  transaksi  yang  sebelumnya tidak  terpakai,  dapat  digunakan  sebagai  acuan  penetapan strategi  penjualan.  Dalam  hal  ini  data  mining  menjadi konsep  yang  berperan  sangat  penting  untuk  mengekstrak data  transaksi  menjadi  sebuah  pengetahuan  (knowledge) yang didapatkan dari association rules.
Penetapan cross-selling
dengan
tidak hanya diperuntukkan bagi kasus perusahaan ritel seperti
supermarket, minimarket, pasar swalayan, ataupun hypermarket,  namun  berlaku  pula  bagi  perusahaan  ritel umum yang telah memiliki pelanggan tetap.
Dalam  penerapan  selanjutnya,  kondisi  ini  bergantung kepada  dimensi  waktu,  jika  perusahaan  bermaksud menerapkan  strategi  pemasaran  cross-selling  pada  awal tahun, maka data transaksi yang digunakan sebaiknya adalah data transaksi selama satu tahun sebelumnya. Selain dimensi waktu  dan  jumlah  datanya,  faktor  lain  juga  berpengaruh adalah tren penjualan dari produk-produk yang bersangkutan.  Kemungkinan  kombinasi  produk  tertentu masih  relevan  diterapkan  kedalam  transaksi  penjualan  pada periode  selanjutnya,  namun  beberapa  produk  tidak  relevan lagi  untuk  diterapkan.  Hal  ini  sesuai  dengan  yang  telah diungkapkan  oleh  Cashin  [6],  tidak  hanya  aspek  teknis  saja yang harus diperhatikan, namun aspek common-sense-based dari  kombinasi  produk  yang  akan  ditetapkan  sebagai  cross- selling-nya.

## R EFERENCES
[1] Brown, Stanley A. Customer Relationship Management : A Strategic Imperative in the World of e-Business, Kanada : Jhon Wiley and Sons Ltd, 2000.
[2] Xu,  M.  and  Walton,  J.  “Gaining  Customer  Knowledge  Through Analytical  CRM,”  Industrial  Management  &  Data  System,  Vol.105 No.7 (2005), pp 955-977.
[3] Waxman, M. “Harvest the ‘low hanging fruit’ first,” Business Journal Serving Jose & Silicon Valley, Vol 17, No. 6, pp. 14.
[4] Tama,  Bayu  A.,  “Analisis  Penetapan  Cross-Selling  Product  dalam Konteks  Analytical  CRM  Menggunakan  Teknik  Association  Rules”, MTI Thesis, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia, 2008.
[5] Bugher, G. 2000, “Market Basket Analysis of Sales Data for a client of  Cambridge  Technology  Partner,”  Megaputer  Intelligence  Inc., available www.megaputer.com/ mba_ctp.pdf [June 10, 2008]
[6] Cashin, Jefrey R. “Implementation of A Cross-Selling Strategy for A Large  Midwestern  Healthcare  Equipment  Company,”  Ph.D Dissertation,  Department of Psychology, Southern Illinois University at Carbandole, February 2003
[7] Paun,  D.,  “When  Bundle  or  Unbundle  products,”  Industrial marketing Management, 1993, 22, pp. 29-34.
[8] Harlam,  B.  A.  et  al.,  “Impact  of  Bundle  Type,  Price  Framing  and Familiarity  on  Purchase  Intention  for  the  Bundle.”  Journal  of Business Research, 1995, 33, pp. 57-66.
[9] Berry,  M.  J.  A.  and  Linoff,  G.  S.  Mastering  Data  Mining  – The Art and Science of Customer Relationship Management, New York: Jhon Wiley and Sons, 2000.
[10] Witten,  Ian  H.  and  Frank,  E.  Data  Mining  –  Practical  Machine Learning  Tools  and  Techniques  2nd  Edition,  Morgan  Kaufmann Publisher, 2005.
[11] Tang,  Z  and  MacLennan,  J.  Data  Mining  with  SQL  Server  2005, Indianapolis: Wiley Publishing Inc, 2005
[12] IBM.  2004,  ”Retail  Selling  Optimization  –  Strategic  Cross-selling and  Up-selling  for  Survival  in  The  Volatile  Retail  Market  (white paper),”  IBM  Retail  Industry  Solution,  available  www-03.ibm.com/ industries/retail/doc/content/bin/retail-selling-optimization.pdf  [June 10, 2008].
[13] Bugher,  G.  1999,  “Market  Basket  Analysis  –  Knowledge  Discovery in  Transactional  Data  (white  paper),”  Megaputer  Intelligence  Inc. [Online], available www.megaputer.com [June 10, 2008].
[14] Han,  Jiawei  and  Kamber,  M.,  Data  Mining  –  Concepts  and Techniques  2nd  Edition,  San  Fransisco:  Morgan  Kaufmann Publisher, 2006.