PENERAPAN METODE ROOT CAUSE ANALYSIS (RCA) PADA ANALISIS DATA PENJUALAN UNTUK MENGIDENTIFIKASI POLA MUSIMAN DI UNIDA MART GONTOR
Author
Abstract
Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis penjualan di Unida Mart Gontor, dengan tujuan mengidentifikasi faktor-faktor yang menyebabkan fluktuasi penjualan melalui teknologi informasi dan analisis data. Dalam era digital, teknologi informasi memberikan manfaat besar bagi perusahaan, termasuk dalam pengambilan keputusan dan optimalisasi operasional. Unida Mart dihadapkan pada tantangan untuk memahami dinamika penjualan yang dipengaruhi oleh peristiwa kampus, seperti masa orientasi, ujian, dan liburan. Dengan memanfaatkan metode Root Cause Analysis (RCA), penelitian ini dirancang untuk mengidentifikasi akar penyebab fluktuasi penjualan musiman. Penelitian ini mengikuti langkah-langkah RCA yang meliputi identifikasi masalah, pengumpulan data, analisis penyebab, pengembangan solusi, dan implementasi. Data penjualan dari Desember 2023 hingga Juni 2024 dianalisis untuk mengidentifikasi pola fluktuasi penjualan dan faktor penyebabnya. Hasil penelitian juga menunjukkan bahwa hipotesis terkait fluktuasi penjualan sebagian besar didukung oleh data. Pada awal bulan, penjualan cenderung meningkat, terutama di bulan Januari, Februari, dan Mei. Namun, penjualan di akhir bulan tidak sepenuhnya menurun, menunjukkan adanya faktor lain yang mempengaruhi. Selain itu, penjualan selama event besar kampus seperti Ospek dan FESYAR menunjukkan peningkatan signifikan, sementara event seremonial seperti wisuda dan apel tahunan justru menyebabkan penurunan penjualan. Penjualan menjelang liburan juga menunjukkan peningkatan, yang berlawanan dengan asumsi awal. Implementasi hasil penelitian dilakukan dengan mengembangkan website dashboard interaktif yang memvisualisasikan data penjualan, membantu manajemen dalam memantau penjualan dan membuat keputusan berbasis data. Dengan visualisasi yang lebih intuitif, manajemen dapat dengan cepat merespons tren penjualan yang terjadi. Hasil ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi operasional Unida Mart dan mengurangi dampak negatif dari fluktuasi musiman.