Usulan Strategi Penjualan Sepeda Motor Honda di Hondatama Mitra Cemerlang

Authors

  • Noto Wiroto Sekolah Tinggi Teknologi Dumai
  • Risdiana Risdiana Sekolah Tinggi Teknologi Dumai
  • Juni Saputra Sekolah Tinggi Teknologi Dumai
  • Sirlyana Sirlyana Sekolah Tinggi Teknologi Dumai

DOI:

https://doi.org/10.52072/arti.v18i2.656

Keywords:

ANN, Honda, Marketing Mix, Peramalan

Abstract

Peramalan penjualan dilakukan untuk memprediksi penjualan dimasa datang. Peramalan tidak wajib memberikan jawaban pasti tentang apa yang akan terjadi, setelah dilakukan peramalan penjualan untuk masa yang akan datang perusahaan dapat memutuskan strategi yang harus dilakukan. Peramalan dilakukan pada sepeda motor Honda PCX, Beat, dan Scoopy dengan menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) dan marketing mix untuk usulan strategi penjualan. Tujuan dari penelitian ini adalah membentuk ANN yang terbaik untuk menghitung penjualan produk untuk 7 bulan kedepan dengan menggunakan data trend 5 tahun yang lalu. Hasil dari penelitian ini menyimpulkan metode ANN dengan momentum constant 0,9 ialah pola 12-20-1 untuk motor PCX dengan LR 0,2 dan iterasi 3000, sedangkan untuk motor Beat menggunakan pola 12-5-1 dengan LR 0,4 dan iterasi 3000. Sedangkan untuk motor Scoopy menggunakan pola 12-15-1 dengan fungsi pelatihan Trainlm, fungsi pendistribusian Tansig dengan nilai momentum absolut sebesar 0,001 pada iterasi 8. Usulan strategi pemasaran untuk PT Hondatama Mitra Cemerlang yang berfokus pada faktor produk ialah membangun function product brand, memberikan dan membuat pedoman yang jelas untuk melakukan perawatan produk dengan baik, membuat tutorial dan petunjuk dalam penggunaan produk yang benar terkait pengoperasian kendaraan. Pada harga dan tempat ialah membuat sistem online purchase dan online service, membuat program quarterly discount sales. Pada promosi ialah membuat suatu paduan informasi terkait produk yang bersifat absolut, menjadi sponsor dalam suatu kegiatan. dan meningkatkan frekuensi pengenalan produk di media sosial secara rutin dan terjadwal dengan menyediakan informasi yang menarik baik berupa visual dan non-visual.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Akhiri, Samron. 2019. “Pengaruh Bauran Pemasaran (7p) terhadap Keputusan Pembelian Motor Yamaha Tipe Nmax.” Management Studies and Entrepreneurship Journal (MSEJ) 1(1):50–63. doi: 10.37385/msej.v1i1.30.

Dzulfikar, Aly, Nopi, R, Sutjiningtyas. 2021. Implementasi Peramalan Penjualan Produk di PT Prima Per Tradea Utama Menggunakan Metode Artificial Neural Network. Vol. Xi.

Ensaftyan, M.B., Akmal, S., dan Bahri, S., 2022, Perencanaan Dan Pengendalian Produksi Roti Menggunakan Metode Aggregate Planning Heuristik Di CV. Family Bakery. Jurnal ARTI (Aplikasi Rancangan Teknik Industri), 17(2), 136-144. https://doi.org/10.52072/arti.v17i2.409

Ginting, R., dan C. Humaira. 2021. “Penerapan Data Mining: Prediksi Penjualan Mobil Toyota Menggunakan Artificial Neural Network pada Software Orange.” Talenta Conference Series.

Haristyarini, Raniar, dan Wiyli, Y. 2021. “Penerapan Metode Market Basket Analysis dengan Algoritma Eclat dan Prediksi dengan Artificial Neural Network pada Data Transaksi Penjualan.” Journal of Emerging Information Systems and Business Intelligence 02(3):2021.

Juliana, A., Hamidatun, R., 2019. Modern Forecasting.

Maulana, H., Rahayu, E., 2019. “Pengaruh Bauran Pemasaran Terhadap Keputusan Konsumen Perusahaan Jasa Pengiriman Paket pada PT Jne Agen 012 Citeureup Kabupaten Bogor The.”

Pratama, R., dan A. W. Poningsih. 2022. Saraf Tiruan Memprediksi Tingkat Penjualan Sepeda Motor Menggunakan Metode Back-propagation Artificial Neural Network Predicts Motorcycle Sales Level.

Winardi. 2019. Aspek-Aspek Bauran Pemasaran

Downloads

Published

2023-11-29

How to Cite

Wiroto, N., Risdiana, R., Saputra, J., & Sirlyana, S. (2023). Usulan Strategi Penjualan Sepeda Motor Honda di Hondatama Mitra Cemerlang. Jurnal ARTI (Aplikasi Rancangan Teknik Industri), 18(2), 170–180. https://doi.org/10.52072/arti.v18i2.656

Most read articles by the same author(s)

1 2 > >>