## Perancangan Business Intelligence untuk Menganalisa Strategi Pemasaran PT XYZ
Alif Aulia Rahmansyah, Djamaludin*
Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Islam Bandung, Indonesia

## A R T I C L E   I N F O
Article history : Received  : 25/9/2023 Revised : 8/12/2023 Published  : 19/12/2023
Creative Commons Attribution- NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Volume : 3
No. : 2
Halaman  : 147 - 156 Terbitan  : Desember 2023

## A B S T R A K
PT XYZ merupakan perusahaan yang memproduksi akesoris berkendara untuk  kendaraan  roda  dua  (helm).  Penelitian  dilakukan  menggunakan kerangka  kerja  Business  Intelligence  Roadmap  Development  (BIRD) yang  diimplementasikna  melalui  6  tahap  utama  yaitu  Justification, Planning,  Business  Analysis,  Design,  Construction,  dan  Deployment. Selain  BIRD,  penelitian  ini  juga  menerapkan  pendekatan  Data  Mining dan  STP  (Segmentating,  Targetting,  dan  Positioning)  Process  sebagai interpretasi dalam memberikan pengetahuan terkait kondisi pasar secara objektif  dan  membantu  menganalisa  strategi  pemasaran  yang  telah  atau akan diimplementasikan. Hasil implementasi BIRD dalam mengakomodir kebutuhan perusahaan yaitu melahirkan 2 jenis aplikasi yang digunakan pada  sektor  front-office  dan  back-office.  Aplikasi  yang  digunakan  pada sektor front-office yaitu aplikasi yang berperan sebagai alat perekam data untuk dimasukan ke dalam pangkalan data sedangkan untuk aplikasi yang berada  pada  sektor  back-office  merupakan  aplikasi  yang  berbentuk dashboard report dengan tampilan yang sesuai untuk melakukan analisis secara multidimensional breakdown analysis dan slice & dice breakdown analysis.
Kata  Kunci :  Business  Intelligence  Roadmap  Development  (BIRD);  Data Mining; STP Process

## A B S T R A C T
PT  XYZ  is  a  company  that  manufactures  riding  accessories  for  two-wheeled vehicles  (helmets).  The  research  is  conducted  using  the  Business  Intelligence Roadmap  Development  (BIRD)  framework,  which  is  implemented  through  6 main  stages:  Justification,  Planning,  Business  Analysis,  Design,  Construction, and Deployment. In addition to BIRD, this study also applies Data Mining and STP  (Segmenting,  Targeting,  and  Positioning)  Process  approaches  as interpretations to provide objective market condition insights also help to analyze marketing  strategy  who  has  or  will  implemented.  The  implementation  of  the BIRD framework accommodates the company's needs by creating two types of applications  used  in  the  front-office  and  back-office  sectors.  The  front-office application serves as a data recording tool to be input into the database, while the back-office application is designed as a dashboard report with a suitable interface for performing multidimensional breakdown analysis and slice & dice breakdown analysis.
Keywords : Business Intelligence Roadmap Development (BIRD); Data Mining; STP Process
@ 2023 Jurnal Riset Teknik Industri Unisba Press. All rights reserved.

## A. Pendahuluan
Era  digitalisasi  saat  ini  menjadikan  ekosistem  masyarakat  berubah  secara  masif  dan  dinamis.  Hal tersebut dipengaruhi oleh percepatan aliran informasi yang ada di berbagai sektor. Informasi-informasi yang mengalir berada pada volume dan kecepatan yang sangat tinggi sehingga hal ini menjadi perhatian yang sangat penting untuk melakukan pengelolaan informasi-informasi menggunakan sistem yang ideal. Sistem yang ideal yang dimaksud yaitu sistem yang mampu untuk menjaga aliran informasi sesuai dengan yang dibutuhkan. Hal ini dapat menunjang percepatan sistem informasi yang sebelumnya menggunakan teknik-teknik konvensional dalam penggunaannya ke arah digitalisasi. [1]
Menghadapi fenomena tersebut maka terdapat salah satu cara dalam pengelolaan informasi yang terjadi secara masif yaitu dengan penerapan Business Intelligence (BI). Definisi dari BI menurut [2] yaitu merupakan gabungan dari dua definisi objek yaitu bisnis dan kecerdasan.
[3]  menyebutkan  bahwa  jenis  data  yang  digunakan  dalam  Business  Intelligence  (BI)  yaitu  Data Warehouse. Data Warehouse merupakan tempat penyimpanan data dari berbagai sumber yang ada. Sumber- sumber  yang  dapat  digunakan  pada  Data  Warehouse  yaitu  Internal  Data,  External  Data,  dan  Web-Based Systems. Proses pengelolaan Data Warehouse dibedakan menjadi 2 yaitu Data Marts dan Data Quality. Data Marts yaitu proses pengumpulan data berdasarkan kebutuhan bagian tertentu yang ada di organisasi sedangkan Data Quality yaitu proses persiapan data untuk memenuhi kualifikasi tertentu.
Penggunaan  Business  Intelligence  (BI)  sendiri  biasanya  dikombinasikan  dengan  Data  Mining  agar mendapatkan hasil yang lebih akurat. Menurut [4], Data Mining (DM) dapat didefinisikan sebagai teknologi yang digunakan untuk melakukan prediksi dan mengurai data menjadi sebuah definisi dimana fungsi tersebut dilakukan  melalui  dua  fase  yaitu  data  pre-processing  dan  data  post-processing  dengan  memperhatian pemodelan  data,  analisis  algoritma,  dan  hasil  yang  dapat  mendukung  pemangku  kebijakan  untuk  dapat memperkuat rasionalisasi dari keputusan yang diambil.
Penggunaan  Business  Intelligence  (BI)  yang  dipadukan  dengan  Data  Mining  (DM)  dapat  dijadikan corong informasi untuk menunjang persepektif salah satunya dalam menentukan strategi pemasaran. Menurut [5], menyebutkan strategi pemasaran yaitu cara sebuah bisnis melakukan penaklukan pasar melalui produk- produk yang ditawarkan kepada konsumen. Maksud dari penaklukan pasar yaitu produk-produk yang dimiliki dapat dijual dan dinikmati serta dibutuhkan oleh konsumen sehingga diperlukan sebuah rencana untuk dapat memenuhi kebutuhan konsumen dengan sebuah alat yang bernama strategi.
PT XYZ merupakan perusahaan yang memproduksi akesoris berkendara untuk kendaraan roda dua. PT XYZ menjual produk-produknya melalui 6 store yang ada di Jawa Barat dan melalui marketplace yang ada seperti Shopee, Lazada, dan Tokopedia. Pengelolaan informasi hasil penjualan produk yang ada di perusahaan ini  masih  menggunakan  mekanisme  konvensional  yaitu  monthly  report  dimana  laporan  yang  dibuat  masih berupa  rekapitulasi  data  penjualan  dari  masing-masing  store  dan  marketplace  yang  dimiliki  dan  tidak dilengkapi dengan analisis komprehensif dari data tersebut sehingga dapat dirumuskan masalah yang dialami oleh PT XYZ sebagai berikut, (1) Perusahaan tidak memiliki alat untuk melakukan control & tracing terhadap strategi  pemasaran  dijalankan,  (2)  Perusahaan  tidak  memiliki  teknik  evaluasi  yang  inkulsif  dari  strategi pemasaran  yang  diterapkan,  (3)  Perusahaan  tidak  memiliki  sudut  pandang  yang  objektif  dalam  memahami fenomena pasar.
Penyelesaian masalah yang timbul akibat fenomena yang terjadi yaitu dengan merancang sebuah alat yang  bisa  digunakan  untuk  melakukan  pemetaan  informasi-informasi  yang  bersifat  heterogen  kemudian memberikan perspektif baru dalam memahami informasi tersebut yaitu sebuah infrastruktur yang dicetuskan oleh [6] adalah Business Intelligence Roadmap Development (BIRD). Penggunaan BIRD dalam penelitian ini memiliki tujuan sebagai berikut, (1) Membuat infrastruktur untuk melakukan control & tracing yang bersifat realtime, (2) Mengimplementasikan metode pendekatan untuk menganalisa strategi pemasaran secara efektif, (3) Memberikan fasilitas yang dapat menghasilkan sudut pandang objektif untuk memahami fenomena pasar.

## B. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan konsep perancangan yang diusung oleh [7] tentang perancangan Business Intelligence yaitu Business Intelligence Roadmap Development (BIRD). BIRD merupakan alur yang disusun
dalam merancang sebuah BI dalam kegiatan bisnis secara inklusif. Fokus utama yang dilakukan pada BIRD yaitu  perancangan  secara  engineering  sehingga  memangkas  peranan  dari  sisi  eksternal  perusahaan. Penggunaan BIRD dilakukan melalui 6 tahap utama seperti yang ditunjukan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Business Intelligence Roadmap Development
Penggunaan  BIRD  dalam  penelitian  ini  dimulai  dari  tahap  justifikasi  (Justification)  dimana  objek penelitian (PT XYZ) memiliki penjualan lebih dari 15000 unit helm dengan total transaksi sebanyak ±4500 transaksi  dan  total  pendapatan  sebesar  ±Rp  10,74  Miliar.  Selain  itu  terdapat  6  store  yang  menjadi  fasilitas transaksi secara langsung dan 3 marketplace untuk melakukan order via online. [8]
Setelah  melakukan  justifikasi  maka  dilakukan  tahap  Planning  dimana  tahapan  ini  dilakukan  dengan mengevaluasi infrastruktur teknis dan non-teknis yang dimiliki perusahaan serta menentukan urutan proses dalam perancangan Business Intelligence.
Tahapan  Business  Analysis  dilakukan  dengan  melakukan  analisis  secara  keseluruhan  terkait  proses bisnis perusahaan, aliran data perusahaan, dan menentukan aplikasi yang akan digunakan dalam perancangan Business Intelligence. [9]
Setelah mendapatkan  modal  dalam melakukan  perancangan maka  dilakukan  tahap  Design  kemudian Construction sebagai bentuk prototyping dari rancangan Business Intelligence dimana dalam kedua tahapan tersebut dilakukan pembuatan struktur basis data dan aplikasi interface untuk mendukung rancangan Business Intelligence dalam perusahaan.
Tahapan  terkahir  yaitu  Deployment  dimana  tahapan  ini  dilakukan  untuk  menguji  dan  mengevaluasi Business Intelligence yang telah dirancang kemudian dibuatkan blueprint dari Business Intelligence ke dalam bentuk Activity Diagram. [10]

## C. Hasil dan Pembahasan

## Stage 1: Justification
Sepanjang  tahun  2021  dan  2022  PT  XYZ  telah  menjual  lebih  dari  15000  unit  helm  dengan  total  transaksi sebanyak ±4500 transaksi dan total pendapatan sebesar ±Rp 10,74 Miliar.

## Stage 2: Planning
Secara umum, perusahaan terbagi menjadi 4 divisi utama yaitu Finance Departement, Marketing Departement, Research & Development Departement, dan Human Resources Departement dengan data-data penjualan, data toko, dan data pegawai sebagai infrastruktur teknis serta bentuk proses bisnis penjualan sebagai infrastruktur non-teknis.

## Stage 3: Business Analysis
PT  XYZ  memiliki  proses bisnis  penjualan  dan  aliran  data  penjualan yang  ditampilkan  pada  Gambar  2  dan Gambar 3.
Engineering Project Stage 1: Justfication Stage 2: Planning Stage 3: Business Analysis Stage 6: Deployment Stage 5: Construction Stage 4: Design
Gambar 2. Proses Bisnis Penjualan
Gambar 3. Aliran Data Penjualan
Aplikasi yang digunakan untuk menunjang perancangan BI di perusahaan yaitu layanan Google Cloud Platform dimana alat yang dipilih dalam layanan tersebut yaitu Google Spreadsheet (sebagai storage data), Google BigQuery (sebagai tempat kegiatan ETL), Google Appsheet (sebagai aplikasi interface), dan Google Looker Studio (sebagai aplikasi dashboard report).

## Stage 4: Design
Tahapan Design dilakukan dengan membuat struktur basis data (entity relationship diagram), bentuk interaksi user (use-case diagram), aliran data BI (data flow diagram), bentuk proses bisnis (BPMN) yang dapat dilihat pada Gambar 4, Gambar 5, Gambar 6, dan Gambar 7.
C u st o m e r S to re O p er a si o n a l A d m in Start Mengunjungi store Menyediakan produk Melayani customer Melakukan pembelian Melayani transaksi Barang Tersedia Memilih produk Barang tidak tersedia Invoice Pembelian Menerima produk Daftar produk tersedia Mengunjungi marketplace OTS Online Add to cart Mengisi alamat pengiriman Melakukan pembayaran (transfer) Tidak checkout Check- out Invoice Transaksi 1. Pemilihan Produk Konsumen Detail Pesanan Admin Produk Tersedia 2. Melakukan Pembayaran Rincian Pesanan Uang Pesanan 3. Pengemasan Produk Produk Data Penjualan Produk; Bukti Transaksi 2.1 Membuat Report Chief Marketing Officer Laporan Penjualan
Gambar 4. Entity Relationship Diagram Business Intelligence
Gambar 3 . Use-Case Diagram Business Intelligence
Tabel Transaksi Offline (a) Tabel Produk (d) Tabel Store (c) Tabel Konsumen (e) Tabel Pegawai (f) Tabel Transaksi Online (b) Tabel Keranjang Online (As.2) Tabel Keranjang Offine (As.1) Meta Data Repository Tabel K-Means Invoice_ID PK Tanggal Kode_Store FK Kode_Produk PK Nama_Produk Kategori Kode_Store PK Nama_Store Alamat Email PK Nama ID_Pegawai PK Nama Jenis_Kelamin ID_Pegawai FK Invoice_ID PK Tanggal Kode_Store FK Email FK Invoice_ID FK Kode_Produk FK Qty Invoice_ID FK Kode_Produk FK Sub_Total Kota Provinsi No_Telp. Kota No_Telp. Provinsi Harga Kota Provinsi Kode_Pos Qty Sub_Total Total ID_Pegawai FK Total ID_Pegawai FK Metode_Pembayaran Jumlah_Bayar Jumlah_Kembali Invoice Invoice Tanggal Invoice_ID Nama_Produk Harga Qty Total Kota Provinsi Nama_Store Klaster Provinsi Klaster Nilai DBI
Konsumen Pegawai Login Update Produk <<include>> Transaksi <<include>> Pemilihan Produk <<include>> Pembayaran <<include>> Cetak Bukti Transaksi Update Transaksi <<include>> <<extend>> Cash Transfer <<extend>> <<extend>> <<extend>> Marketing Officer Akses Dashboard Analisis OLAP Analisis OLTP Membuat Laporan Penjualan <<extend>> <<extend>> <<include>> <<include>> Akses Meta Data Repository <<extend>>
Gambar 4. Data Flow Diagram Business Intelligence
Gambar 5. Proses Bisnis Penjualan Business Intelligence
1 Membuat Pesanan 2 Melakukan Pembayaran 3 Mencetak Invoice 1.1 Login 1.2 Update Transaksi 1.3 Membuat Report Konsumen Pegawai Aplikasi Transaksi Data Produk Data Pegawai Data Transaksi Username ID_Pegawai; Nama; Kota; Provinsi f (x)=data validation Nama_Produk; Qty Kode_Produk; Nama; Harga Invoice_ID; Tanggal; Kode_Store; ID_Pegawai; Total; Metode_Pembayaran; Jumlah_Bayar; Juml ah_Kembali Nama_Produk; Qty f (x)=aggregate calculation Invoice_ID; Tanggal; Kode_Store; ID_Pegawai; Total; Metode_Pembayaran; Jumlah_Bayar; Juml ah_Kembali; Nama_Produk; Harga; Q ty Uang Uang f(x)= data update Meta Data Repository f(x)= data update f(x)= data update Marketing Officer Laporan Penjualan C us tom er S tor e M ar ke tpl ac e M ar ke ti ng O ff ic er A pl ika si P enj ua la n Transaction [Start] Mengunjungi store Menyediakan produk Melayani customer Melakukan pembelian Melayani transaksi Barang Tersedia Memilih produk Barang tidak tersedia Invoice Pembelian Menerima produk Transaction and Purchasing [End] Daftar produk tersedia Mengunjungi marketplace On the spot Online Add to cart Mengisi alamat pengiriman Melakukan pembayaran (transfer) Tidak checkout Checkout Invoice Transaksi Data Produk Data Transaksi 1 Meta Data Repository Update Dashboard Reports Melakukan Login Data User Berhasil Login Tidak Berhasil Login Purchasing [Start] Application [Start] Back-end Process [Start] Data Transaksi 2 Cetak Invoice Update Data [Transaksi 2] Update Data [Transaksi 1] Cetak Invoice Application and Back-end Process [End] Product Assemble User Access Laporan Penjualan Lanjutan Transaksi Akhiri Transaksi

## Stage 5: Construction
Tahapan Construction berisi  pembuatan  aplikasi interface (dapat  dilihat  pada  Gambar  8,  Gambar  9,  dan Gambar 10), struktur building block Data Mining (dapat dilihat pada Gambar 11 dan Gambar 12), dan aplikasi dashboard report (dapat dilihat pada Gambar 13).
Gambar 6. Tamplikan Home Aplikasi Interface
Gambar 7. Tampilan Produk Aplikasi Interface
Gambar 8. Tampilan Transaksi Aplikasi Interface

## Gambar 10 . Struktur Model Asosiasi Data Mining
Hasil yang didapatkan pada penggunaan Data Mining menggunakan model Klasterisasi dan Asosiasi yaitu  wilayah pemasaran dibagi ke dalam 3 wilayah sebab nilai K=3 memiliki nilai DBI paling kecil yaitu sebesar 0,011 dan untuk atribut pemasaran yang paling cocok untuk menjadi acuan dalam menyusun strategi pemasaran yaitu unit sold rate dengan nilai rata-rata kolerasi yaitu 0,984.
Gambar 11. Aplikasi Dashboard Report

## Stage 6: Deployment
Penerapan Business Intelligence ke  dalam kegiatan penjualan memberikan pengaruh  yang  cukup  kompleks daripada  kegiatan  sebelumnya.  Berikut  adalah  bentuk  penerapan Business  Intelligence ke  dalam  kegiatan penjualan yang digambarkan melalui Activity Diagram pada Gambar 14.

## Gambar 12 . Activity Diagram Business Intelligence
Pengelompokan  konsumen  dilakukan  menggunakan  model  klasterisasi  dengan  variabel  metrik  yang digunakan yaitu income rate, transaction rate, dan unit sold rate dengan dimensi yang dijadikan acuan yaitu provinsi asal konsumen. Hasil dari pemodelan ini memberikan 3 wilayah yang menjadi kelompok pasar yaitu Wilayah I adalah DKI Jakarta, Wilayah II adalah Jawa Barat, dan sisanya adalah Wilayah III.
Penentuan  potensi  diurai  menjadi  3  dimensi  yaitu  dimensi  wilayah  kelompok  pasar,  jenis  kelamin konsumen, dan produk dengan metrik yang digunakan income rate, transaction rate, unit sold rate, agregat 1 (%transaction rate) sebagai market potential, dan agregat 2 (%unit sold rate) sebagai product strike. Hasil dari fase ini menunjukan bahwa Wilayah I dan Wilayah II memiliki karakteristik Selective Specialization dengan prioritas penetrasi berada di Wilayah II sedangkan Wilayah III memiliki karakteristik Full-Market Coverage dengan pendekatan melalui produk 2nd Level.
Hasil pada masing-masing wilayah menyebutkan bahwa variabel income rate sangat dipengaruhi oleh variabel unit sold rate dengan nilai rata-rata kolerasi yaitu 0,984 sehingga penentuan strategi pemasaran perlu memperhatikan variabel unit sold rate atau faktor atribut produk dan pengguna produk sebagai acuan dalam melakukan penetrasi pasar ke depan.

## D. Kesimpulan
Penerapan  infrastruktur  Business  Intelligence  untuk  menunjang  kegiatan  penjualan  dan  membantu memahami fenomena pasar yang terjadi menghasilkan kesimpulan sebagai berikut, (1) Infrastruktur Business Intelligence mampu melakukan fungsi control secara realtime pada kegiatan transaksi (add, update, dan delete record) dan pengelolaan informasi dalam ukuran besar & multidimensi, (2) Infrastruktur Business Intelligence mampu melakukan fungsi tracing secara realtime pada kegiatan evaluasi (extract, transform, dan load) dan pengelolaan  informasi  dalam  ukuran  besar  &  multidimensi,  (3)  Penerapan  Business  Intelligence  untuk menunjang kegiatan penjualan dan analisis strategi pemasaran dapat digunakan untuk melakukan menyimpan dan mengelola database serta melakukan analisa secara slice and dice, (4) Penggunaan Business Intelligence membantu subjek untuk melakukan analisis terhadap kondisi yang dialami dan memberikan perspektif yang lebih luas dalam menyusun strategi sebagai tindakan prevensi ke depan, (5) Integrasi Business Intelligence (BI) dengan STP Process menghasilkan sebuah fasilitas untuk melakukan simulasi sederhana dalam menyusun strategi  yang  efektif  sebab  pemetaan  yang  ada  di  dalam  STP  Process  dapat  mengoptimalkan  fungsi-fungsi yang ada pada BI secara menyeluruh.
Infrastruktur Business Intelligence Penjualan RSV Helmet
User Aplikasi Transaksi Dashboard Report Marketing Officer Meta Data Repository Tr an sa ks i Login Data Validation Menampilkan halaman sesuai otoritas akses Decision Tidak Valid Valid Masuk ke halaman transaksi Melakukan add data pada halaman transaksi Menampilkan form input Melakukan input data Decision Menyimpan data Data sesuai Data tidak sesuai Fork Membuat Nota Transaksi Menyimpan data ke database Join Mencetak Nota Menampilkan data transaksi terbaru Mengakses Dashboard Report Decision Menampilan Dashboard OLAP Menampilan Dashboard OLTP OLAP OLTP Refresh Data setiap 15 Menit Menyimpan data Melakukan pengurutan data Decision Refresh halaman Logout Transaksi selesai Melakukan analisis OLAP Melakukan analisis OLAP Merge Decision Analisis belum selesai Analisis selesai Transaksi belum selesai

## Daftar Pustaka
[1] N. Yuliani, H. Tunafiah, S. R. Sampurnaningsih, J. Andriani, and D. Erawati, “Analisis Penerapan Strategi Business Model Canvas (BMC) Pada Komunitas Kuliner STII-OK OCE Untuk Tumbuh Dan Bangkit Lebih Kuat Di Era Digitalisasi,” IKRAITH-EKONOMIKA , vol. 5, no. 3, pp. 148–160, Nov. 2022, doi: 10.37817/ikraith-ekonomika.v5i3.2450.
[2] W. , & R.-M. S. Grossman, Fundamentals of Business Intelligence . New York: Springer Heidelberg, 2015.
[3] C. Vercellis, Business Intelligence: Data Mining and Optimization for Decision Making . Milan: John Wiley & Sons Ltd, 2009.
[4] G. Zhou, Data Mining for Co-location Patterns - Principles and Applications . CRC Press, 2022.
[5] B. B. Schlegelmilch, Global Marketing Strategy : Executive Digest . Berlin: Springer International Publishing, 2016.
[6] M. T. , & A. S. Larissa, Business Intelligence Roadmap: The Complete Project Lifecycle or Decision Support Applications . Boston: Addison Wesley, 2003.
[7] R. H. Samujh, “Micro-businesses need support: Survival precedes sustainability,” Corporate Governance , vol. 11, no. 1, pp. 15–28, 2011.
[8] N. A. Rakhmawati, A. E. Permana, A. M. Reyhan, and H. Rafli, “Analisa Transaksi Belanja Online pada Masa Pandemi Covid-19,” Jurnal Teknoinfo , vol. 15, no. 1, p. 32, Jan. 2021, doi: 10.33365/jti.v15i1.868.
[9] J. A. Martilla and J. C. James, “Importance-Performance Analysis,” J Mark , vol. 41, no. 1, p. 77, Jan. 1977, doi: 10.2307/1250495.
[10] Saeful Nurochim, N. R. As’ad, and A. N. Rukmana, “Perancangan Produk Waistbag dengan Menggunakan Metode Quality Function Deployment (QFD),” Jurnal Riset Teknik Industri , vol. 1, no. 1, pp. 1–13, Jul. 2021, doi: 10.29313/jrti.v1i1.91.