Melola Discovery

← Melola Discovery

Jurnal SINTA 2

Implementasi Weighted Product untuk memberikan Rekomendasi Prospek Pelanggan bagi Sales Marketing Berdasarkan Web Analytics

Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) · Vol. 7 No. 2 (2020) · pp. 367–372

DOI
10.25126/jtiik.2020702586
ISSN
2528-6579, 2355-7699
Published
2020-02-18
Publisher
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Language
id

Abstract

Keberhasilan sebuah perusahaan dalam memasarkan produk atau jasa yang ditawarkan sangat tergantung dari kinerja marketing. Kegiatan marketing saat ini berkembang tidak hanya dilakukan secara kovensional melalui tatap muka langsung dengan pelanggan. Salah satu pemasaran yang dilakukan pada perusahaan adalah dengan digital marketing. Digital marketing menggunakan Internet dan World Wide Web untuk mendekati pelanggan. Dalam mencapai tujuan ini, perusahaan harus mengadopsi Web analytics, yang didefinisikan sebagai pengukuran, pengumpulan, analisis dan pelaporan data Internet untuk tujuan memahami dan mengoptimalkan penggunaan Web. Dengan melakukan web analytics, marketing dapat mengenali calon pelanggan prospek yang sering mengakses website perusahaan. Tidak seperti kegiatan marketing konvensional, kegiatan mengenali pengunjung website menjadi kesulitan tersendiri. Pada penelitian ini akan dilakukan penggalian data lebih dalam untuk melihat perilaku dari pengunjung website dari sebuah perusahaan dengan menggunakan metode Weighted Product. Parameter yang dipertimbangkan antara lain: jumlah kunjungan (visit), durasi kunjungan (visit length), jumlah halaman yang dilihat (pageview), jumlah satu halaman yang dilihat pada satu kali kunjungan (bounce), kategori dari traffic source (medium), dan asal dari traffic (source). Berdasarkan proses perhitungan dan pengujian validasi maka didapatkan nilai kecocokan 100%. Sehingga dapat disimpulkan sistem rekomendasi memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Abstract The success of a company in marketing the product or service offered is very dependent on marketing performance. Marketing activities currently developing are not only done conventionally through face-to-face contact with customers. One of the marketing activities done by companies is digital marketing. Digital marketing uses the Internet and the World Wide Web to approach customers. In achieving this goal, companies must adopt Web analytics, which is defined as "measurement, collection, analysis and reporting of Internet data for the purpose of understanding and optimizing Web use. By doing web analytics, marketing can recognize potential customers who often access the company's website. Unlike conventional marketing activities, the activity of recognizing website visitors becomes a particular difficulty. In this study deeper data will be extracted to see the behavior of website visitors from a company using the Weighted Product method. Parameters considered include: number of visits (visit length), number of visits (pageview), number of pages viewed at one visit (bounce), category of traffic source (medium), and origin from traffic (source). Based on the comparison of the results of the decision by applying the WP and the expert achieving a 100% match value. So it can be concluded that the recommendation system has a high level of accuracy.

Collaboration network of the authors

40 authors · 69 co-authorship links · 1 across different organisations · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • University of Brawijaya
  • Akademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Bayu PriyambadhaUniversity of Brawijaya7
Retno Indah RokhmawatiUniversity of Brawijaya5
Satrio Agung WicaksonoUniversity of Brawijaya2
Achmad BasukiUniversity of Brawijaya2
Imam CholissodinUniversity of Brawijaya2
Fitri UtaminingrumUniversity of Brawijaya2
Novanto YudistiraUniversity of Brawijaya2
Herman TolleUniversity of Brawijaya2
Aisyah AwalinaUniversity of Brawijaya2
Aditya RachmadiUniversity of Brawijaya2
Rona SalsabilaUniversity of Brawijaya2
Muhammad ZulfikarrahmanUniversity of Brawijaya2
Diva Fardiana RisaUniversity of Brawijaya2
Intan Yusuf HabibieUniversity of Brawijaya2
Kharis AlfianUniversity of Brawijaya2
Joseph Ananda SugihdharmaUniversity of Brawijaya1
Rizal Setya PerdanaUniversity of Brawijaya1
Nathanael Victor DarenohUniversity of Brawijaya1
Ripto Mukti WibowoAkademi Komunitas Negeri Putra Sang Fajar Blitar1
Aulia Akhrian SyahidiUniversity of Brawijaya1
Fajerin BiabdillahUniversity of Brawijaya1
Mochammad AdhyUniversity of Brawijaya1
Elke Cahya PutriUniversity of Brawijaya1
Nanang Yudi SetiawanUniversity of Brawijaya1
Iqbal Taufiq Ahmad NurUniversity of Brawijaya1
Indra SyahputraUniversity of Brawijaya1
Bayu SutawijayaUniversity of Brawijaya1
Sulandri SulandriUniversity of Brawijaya1
Aisyatul MaulidahUniversity of Brawijaya1
Adam Syarif HidayatullahUniversity of Brawijaya1
Muhammad WafiUniversity of Brawijaya1
Ovy RochmawantiUniversity of Brawijaya1
M. Sofyan IrwantoUniversity of Brawijaya1
Admi Rut SinanaUniversity of Brawijaya1
Raga S. H. IstantoUniversity of Brawijaya1
Budi Darma SetiawanUniversity of Brawijaya1
Muhammad Nugraha Delta RevanzaAffiliation unknown1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/en/oai, first harvested 27 Okt 2026, last seen 27 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="id">Implementasi Weighted Product untuk memberikan Rekomendasi Prospek Pelanggan bagi Sales Marketing Berdasarkan Web Analytics</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="id">Pradana, Fajar</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Bachtiar, Fitra Abdurrachman</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Al Ikhsan, Mochammad Dearifaldi</dc:creator>
	<dc:description xml:lang="id">Keberhasilan sebuah perusahaan dalam memasarkan produk atau jasa yang ditawarkan sangat tergantung dari kinerja marketing. Kegiatan marketing saat ini berkembang tidak hanya dilakukan secara kovensional melalui tatap muka langsung dengan pelanggan. Salah satu pemasaran yang dilakukan pada perusahaan adalah dengan digital marketing. Digital marketing menggunakan Internet dan World Wide Web untuk mendekati pelanggan. Dalam mencapai tujuan ini, perusahaan harus mengadopsi Web analytics, yang didefinisikan sebagai pengukuran, pengumpulan, analisis dan pelaporan data Internet untuk tujuan memahami dan mengoptimalkan penggunaan Web. Dengan melakukan web analytics, marketing dapat mengenali calon pelanggan prospek yang sering mengakses website perusahaan. Tidak seperti kegiatan marketing konvensional, kegiatan mengenali pengunjung website menjadi kesulitan tersendiri. Pada penelitian ini akan dilakukan penggalian data lebih dalam untuk melihat perilaku dari pengunjung website dari sebuah perusahaan dengan menggunakan metode Weighted Product. Parameter yang dipertimbangkan antara lain: jumlah kunjungan (visit), durasi kunjungan (visit length), jumlah halaman yang dilihat (pageview), jumlah satu halaman yang dilihat pada satu kali kunjungan (bounce), kategori dari traffic source (medium), dan asal dari traffic (source). Berdasarkan proses perhitungan dan pengujian validasi maka didapatkan nilai kecocokan 100%. Sehingga dapat disimpulkan sistem rekomendasi memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Abstract The success of a company in marketing the product or service offered is very dependent on marketing performance. Marketing activities currently developing are not only done conventionally through face-to-face contact with customers. One of the marketing activities done by companies is digital marketing. Digital marketing uses the Internet and the World Wide Web to approach customers. In achieving this goal, companies must adopt Web analytics, which is defined as "measurement, collection, analysis and reporting of Internet data for the purpose of understanding and optimizing Web use. By doing web analytics, marketing can recognize potential customers who often access the company's website. Unlike conventional marketing activities, the activity of recognizing website visitors becomes a particular difficulty. In this study deeper data will be extracted to see the behavior of website visitors from a company using the Weighted Product method. Parameters considered include: number of visits (visit length), number of visits (pageview), number of pages viewed at one visit (bounce), category of traffic source (medium), and origin from traffic (source). Based on the comparison of the results of the decision by applying the WP and the expert achieving a 100% match value. So it can be concluded that the recommendation system has a high level of accuracy.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya</dc:publisher>
	<dc:date>2020-02-18</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2586</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.25126/jtiik.2020702586</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="id">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 7 No 2: April 2020; 367-372</dc:source>
	<dc:source xml:lang="en">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol. 7 No. 2: April 2020; 367-372</dc:source>
	<dc:source>2528-6579</dc:source>
	<dc:source>2355-7699</dc:source>
	<dc:source>10.25126/jtiik.202072</dc:source>
	<dc:language>id</dc:language>
	<dc:relation>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2586/pdf</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en">Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer</dc:rights>
</oai_dc:dc>