Integrasi Sistem berbasis Predictive Analytics untuk Pasar Tradisional Indonesia

Riovan Styx Roring, Kusrini Kusrini

Sari


Kebudayaan Indonesia yang terkenal dengan sikap hangatnya kepada setiap orang, terlebih khusus dilihat didalam kegiatan publik seperti aktifitas jual-beli di pasar tradisional. Sayangnya, kurangnya pengetahuan untuk mengelola dan menjaga usaha merupakan permasalahan yang umum ditemukan di hampir setiap pasar tradisional di Indonesia. Insting menjual habis meskipun pada harga yang merugikan, diskon yang berlebihan, bonus pembelian yang berebihan merupakan contoh-contoh yang mengakibatkan terjadinya kerugian tanpa sepengetahuan penjual. Implementasi sistem yang dapat mengatasi masalah masalah diatas terlihat mudah, namun menjadi sulit ketika dihadapkan dengan sistem yang mengelola usaha dikarenakan terdapat beberapa faktor yang dapat mempengaruhi sistem tersebut, seperti faktor kebudayaan. Merancang sistem yang dapat memprediksi market berdasarkan behavior dari pembeli dan menangkap informasi tersebut merupakan solusi terbaik, dimana solusi tersebut dapat beradaptasi dengan kebutuhan dari lingkungan pasar tradisional. Penjual diminta untuk meng-input informasi barang mereka yang nantinya digunakan sebagai input untuk proses predictive analytics. Hasilnya kemudian disajikan kepada pengguna sebagai bagian dari keputusan bisnis mereka, dan juga sebagai input knowledge capturing dan knowledge transfer. Kombinasi antara analisis dan knowledge process kemudian menjadi suatu sistem yang dapat di integrasikan, yang mana dapat digunakan sebagai sistem informasi yang beradaptasi dengan lingkungan pasar Indonesia.

Kata Kunci


data mining; knowledge management; enterprise

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Putri E, P., 2015 Metode Non Hierarchy Algoritma K-Means Dalam Mengelompokkan Tingkat Kelarisan Barang, Prosiding SENATKOM 2015

Lin C., H., Tsai F., S., Tarn D., D. Hsu C., S., C., 2015,Strategic fit among knowledge attributes, knowledge management systems, and service positioning, http://e resources.perpusnas.go.id:2071/docview/16997571 4, diakses tanggal 18 September 2016

Suryani, E., Vinarti, R.A., Pratama, K., dan Wibowo, R., P., 2013, Supply Chain Management Implementation for Food Security besides Rice (Cassava) Using ERP Software, Proceedings of the ISICO 2013

Ngugi V., N., and Yoshida C., Digital Media Platform to Connect Small and Medium Enterprises in Nairobi, http://ieeexplore.ieee.org/document/7550808/, diakses tanggal 19 September 2016

Hendriana Y., Umar R., dan Pranolo, A., Modelling And Design E-Commerce SMI Sector Using Zachman Framework, http://e-resources.perpusnas.go.id:2071/docview/171822303, diakses tanggal 19 September 2016

Turban, Efraim, Aronson, J., E., 2003, Decision Support System and Intelligent System, diterjemahkan oleh Dwi Prabantini,Penerbit Andi, Yogyakarta.

Cumby C., Katharina, Ghani, R., 2016,Retrieval and Ranking of Semantic Entities for Enterprise Knowledge Management Tasks, https://msbfile03.usc.edu/digitalmeasures/doleary/i tellcont/enterprise-knowledge-management-1.pdf, diakses tanggal 25 September 2016.

Daniel E, O., L., Enterprise Knowledge Management, https://msbfile03.usc.edu/digitalmeasures/doleary/intellcont/enterprise-knowledge-management-1.pdf, diakses tanggal 25 September 2016.

Jogiyanto, 2009, Sistem Teknologi Informasi, Penerbit Andi, Yogyakarta, 2009

Eko P, Data Mining, Konsep, dan Aplikasi menggunakan MATLAB, Penerbit Andi, 2012

Elkan C, Predictive Analytics and Data Mining, https://cseweb.ucsd.edu/~jmcauley/cse255/files/elkan_dm.pdf, diakses tanggal 28 September 2016




DOI: http://dx.doi.org/10.22303/csrid.9.1.2017.21-30

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.

Komentar di artikel ini

Lihat semua komentar


##submission.copyrightStatement##

##submission.license.cc.by4.footer##

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

Kantor Redaksi CSRID. Universitas Potensi Utama. Jl. K.L. Yos Sudarso Km 6,5 No.3-A Telp. (061) 6640525 Ext. 214 Tanjung Mulia Medan 20241