33
VI. IMPLEMENTASI MODEL CRM
Tahapan implementasi Model CRM ini terdiri dari dua bagian yaitu transformasi desain dan evaluasi sistem. Transformasi desain menjelaskan piranti lunak yang digunakan untuk
mentransformasikan hasil rancangan model CRM menjadi suatu model PSP 1.0 yang nyata. Sedangkan tahap evaluasi sistem adalah tahap untuk melakukan verifikasi dan validasi sistem.
Tahap verifikasi dilakukan dengan cara pengujian keluaran paket program dan pelacakan kesalahan sistem testing and debuging. Dan tahap validasi dilakukan dengan cara
membandingkan data pada periode selanjutnya dari data penelitian dengan hasil data yang telah diolah, sehingga hasil dari validasi dapat disimpulkan. Metode validasi sitem yang digunakan
adalah metode face validity.
6.1 Transformasi Design
PSP 1.0 menggunakan bahasa pemograman Pascal yang terintegrasi dalam perangkat lunak Borland Delphi 7 Borland, 2002 sebagai desain Graphic User Interface. Manajemen basis data
pada PSP 1.0 ada dua jenis, yaitu basis data lokal local database dan basis data online online database sehingga PSP 1.0 memungkinkan diintegrasikan dengan perangkat lunak berbasis web
web based application. Manajemen basis data lokal yang digunakan adalah Microsoft Acces 2007 Microsoft, 2007 dengan koneksi yang digunakan adalah activeX data object ADO.
Sedangkan manajemen basis data online yang digunakan adalah MySQL Oracle, 2011 dengan koneksi yang digunakan adalah open database connection ODBC. Manajemen basis data pada
PSP 1.0 digunakan basis data lokal local database. Manajemen basis data lokal yang digunakan adalah Microsoft Acces 2007 Microsoft, 2007 dengan koneksi yang digunakan adalah activeX
data object ADO. Semua perangkat lunak yang digunakan tersebut dijalankan pada sebuah perangkat komputer notebook dengan spesifikasi, prosesor Intel Centrino, memori RAM 1GB.
Kapasitas hardisk 160 GB.
6.2 Penetapan Strategi Penjualan Menggunakan Nilai-Nilai Association
Rules Mining Support, Confidence, Improvement dan Analisis RFM Recency, Frequency, Monetary.
Penetapan strategi penjualan dilakukan berdasarkan tiga indikator diatas yaitu nilai support, nilai confidence dan nilai improvement dari rules hasil analisis frekuent item set serta dilakukan
juga penetapan strategi penjualan dengan menggunakan analisis RFM yang telah diolah dari data transaksi penjualan pada bulan May 2010. Hasil dari analisis RFM dapat dilihat pada lampiran 1.
Tabulasi Hasil Analisis RFM Recency, Frequency, Monetary
.
Tahapan penetapan strategi penjualan adalah sebagai berikut:
1. Menurut Adhitama,2010, produk dengan nilai support terbesar dapat dijual secara bundling paket dengan produk dengan nilai support terkecil. Hal ini dilakukan agar produk yang
paling dominan dibeli dapat membantu meningkatkan dominasi produk yang paling tidak dominan dan antara produk tersebut dapat saling melengkapi. Pada penelitian ini nilai support
terbesar adalah pada produk B dan nilai support terkecil terdapat pada produk A, N, dan P sehingga dapat ditetapkan bahwa produk B akan dapat dijual bersamaan dengan produk A,
34
atau produk N, atau produk P. Melalui analisis RFM dengan mengacu pada lampiran 1. Tabel hasil analisis RFM, strategi ini sebaiknya dijual pada customer dengan nilai binning frekuensi
dan recency tertinggi binning 5 yaitu pada CV. Laju Jaya, PT. Candra Buana Mandiri, CV. Sinar Rejeki Jaya, PT. Linda Hanta Wijaya, PT Arviapratama Tiara, PT Salawati Motorindo,
PT. Karaya Suka Abadi Padang, PT Putra Andalas Nusantara. Dengan begitu, diharapkan paket bundle dapat terjual semaksimal mungkin karena ditujukan untuk customer yang paling
sering melakukan penjualan dengan frekuensi besar dan bersifat loyal pada perusahaan. Dan dalam hal monetary, strategi ini sebaiknya ditujukan untuk customer CV. Sinar Rejeki Jaya,
PT. Centradist Partsindo Utama, CV Laju Jaya, PT. Christa Karya Mandiri. Hal ini karena customer tersebut dinilai paling banyak membeli produk B. Acuan untuk menetapkan strategi
penjualan tahap ini dapat dilihat pada Tabel 2. 2. Rules yang memiliki nilai terbesar dari hasil perkalian antara nilai support dan nilai
confidence dapat dijadikan untuk penetapan strategi penjualan cross-selling Novrina,2010. Pada penelitian ini rules yang memiliki nilai tebesar terbesar dari hasil perkalian antara nilai
support dan nilai confidence adalah rules If Buy B Then Buy D. Dalam Analisis RFM, strategi penjualan ini ditujukan untuk customer yang memiliki nilai frekuensi tertinggi yaitu CV. Laju
Jaya, PT. Candra Buana Mandiri, CV. Sinar Rejeki Jaya, PT. Linda Hanta Wijaya , PT Arviapratama Tiara, PT Salawati Motorindo, PT. Karaya Suka Abadi Padang, PT Putra
Andalas Nusantara. Hal ini dilakukan karena produk yang memiliki nilai perkalian support dan confidence tertinggi adalah produk yang paling digemari oleh customer sehingga sangat
tepat jika dijual pada customer yang melakukan penjualan dalam frekuensi besar dan bersifat loyal pada perusahaan. Strategi ini juga sangat tepat ditujukan untuk CV. Laju Jaya karena
customer CV. Laju Jaya yang melakukan pembelian B dan D secara bersamaan dengan monetary tertinggi. Acuan untuk menetapkan strategi penjualan tahap ini dapat dilihat pada
Tabel 3. Tabel 2. Penetapan Strategi Penjualan 1
Result of Calculating of Support Score Product
Support Product A
0.01 Product B
0.55 Product C
0.42 Product D
0.51 Product E
0.11 Product F
0.48 Product G
0.48 Product H
0.48 Product I
0.51 Product J
0.50 Product K
0.04 Product L
0.12 Product M
0.07 Product N
0.01 Product O
0.16 Product P
0.01
35
Tabel 3. Penetapan Strategi Penjualan 2
If Antecedent then Consequent
Score of Support X Confidence
If Buy B Then Buy J 0.1383
If Buy B Then Buy H 0.1418
If Buy B Then Buy G 0.1372
If Buy B Then Buy D 0.1817
If Buy B Then Buy F 0.1441
If Buy B Then Buy I 0.1303
If Buy D Then Buy F 0.1300
If Buy D Then Buy G 0.1371
If Buy D Then Buy I 0.1329
If Buy F Then Buy H 0.1382
If Buy G Then Buy I 0.1315
If Buy H Then Buy I 0.1301
If Buy H Then Buy J 0.1289
If Buy I Then Buy J 0.1285
3. Penetapan strategi pemasaran dapat dilakukan dengan melihat nilai nominal cross-selling dari strategi penjualan yang akan dilakukan Tsiptsis dan Chorianopoulos, 2009.
Semakin besar nilai cross selling pada suatu rules maka akan semakin meningkatkan revenue perusahaan serta dapat semakin meningkatkan pelayanan CRM pada customer.
Pada umumnya rules yang dihasilkan pada penelitian ini merupakan rules yang memiliki nilai cross-selling yang cukup signifikan artinya perbedaan nilai antar produk yang ada
pada rules sangat signifikan sehingga hal ini dinilai dapat semakin melengkapi antara produk yang memiliki nilai yang relatif rendah dengan produk yang memiliki nilai relatif
tinggi. Strategi ini sebaiknya ditujukan untuk customer yang juga memiliki ukuran binning recency dan frequency tertinggi agar customer tersebut dapat melakukan
pembelian pada strategi ini dalam jumlah banyak dan maksimal yaitu pada customer CV. Laju Jaya, PT. Candra Buana Mandiri, CV. Sinar Rejeki Jaya, PT. Linda Hanta Wijaya,
PT Arviapratama Tiara, PT Salawati Motorindo, PT. Karaya Suka Abadi Padang, PT Putra Andalas Nusantara. Dari hasil penelitian, rules yang memiliki nilai cross selling
yang signifikan tersebut juga memiliki nilai confidence diatas 50 sehingga ini semakin menguatkan bahwa rules tersebut dapat digunakan dalam penetapan strategi penjualan
cross-selling. Rules tersebut dapat dilihat pada Tabel 4. 4. Misalkan sebuah rules terdiri dari if buy B then buy F 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
Adhitama,2010. Rules yang memiliki Nilai improvement lebih dari 1 dapat digunakan dalam penetapan strategi penjualan. Hal ini karena nilai improvement menyatakan
besarnya kemungkinan dua item dapat dibeli secara bersamaan sehingga semakin besar nilai improvement maka mengindikasikan semakin besar juga peluang terjualnya kedua
produk secara bersamaan. Pada penelitian ini nilai improvement terbesar adalah pada rules If Buy B Then Buy D dengan nilai 1.128. Dan dengan analisis RFM rules tersebut,
36
strategi ini tepatnya ditujukan untuk CV. Laju Jaya, hal ini karena customer tersebut melakukan transaksi pembelian B dengan D dalam jumlah monetary yang besar. Acuan
untuk menetapkan strategi penjualan tahap ini dapat dilihat pada Tabel 4. Tabel 4. Penetapan Strategi Penjualan 3
K-Item Set=2 If Antecedent then
Consequent Support
Confidence Improve-
ment If Buy B Then Buy J
0.276 0.502
1.005 If Buy B Then Buy H
0.279 0.508
1.049 If Buy B Then Buy G
0.275 0.499
1.043 If Buy B Then Buy D
0.316 0.575
1.128 If Buy B Then Buy F
0.282 0.512
1.059 If Buy B Then Buy I
0.268 0.487
0.954 If Buy D Then Buy F
0.257 0.505
1.044 If Buy D Then Buy G
0.264 0.519
1.083 If Buy D Then Buy I
0.26 0.511
1 If Buy F Then Buy H
0.258 0.535
1.104 If Buy G Then Buy I
0.251 0.524
1.026 If Buy H Then Buy I
0.251 0.518
1.015 If Buy H Then Buy J
0.25 0.516
1.034 If Buy I Then Buy J
0.256 0.502
1.005
6.3 Evaluasi Sistem
