Pengembangan Framework Seleksi Afiliator Pemasaran Afiliasi Menggunakan Metode Knowledge-Based Filtering

Abstract

Transformasi digital menjadikan pemasaran afiliasi sebagai strategi utama dalam industri pariwisata, namun proses seleksi afiliator yang masih pasif dan tanpa evaluasi analitis berdampak pada rendahnya tingkat konversi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan kerangka kerja konseptual sistem pendukung keputusan seleksi afiliator menggunakan pendekatan knowledge-based filtering. Pendekatan konseptual ini diterapkan melalui lima tahapan sistematis, yaitu pengumpulan data profil dari 81 afiliator teratas, akuisisi pengetahuan untuk mengenali pola keberhasilan, konstruksi aturan logika IF-THEN, perancangan mekanisme penalaran forward chaining, dan penyusunan alur proses penyaringan. Hasil penelitian merumuskan karakteristik utama afiliator efektif yang didominasi oleh segmentasi audiens keluarga (46%), preferensi penggunaan platform Instagram (80%), serta tingginya tingkat keterlibatan dari kelompok nano-influencer. Pengetahuan tersebut berhasil dikonversi menjadi tiga kategori aturan eksplisit di dalam arsitektur kerangka kerja yang terintegrasi. Implikasi manajerial dari penerapan kerangka ini adalah organisasi dapat meminimalkan subjektivitas rekrutmen dan memperoleh transparansi tinggi melalui justifikasi keputusan berbasis aturan yang spesifik (explainability). Kesimpulannya, rancangan sistem cerdas ini menghadirkan solusi evaluasi afiliator yang sangat sistematis, fleksibel, dan akuntabel guna meningkatkan efektivitas strategi pemasaran pariwisata. Sebagai rekomendasi tindak lanjut, penelitian selanjutnya perlu mengimplementasikan kerangka konseptual ini ke dalam wujud perangkat lunak fungsional, melakukan pengujian efektivitas secara empiris menggunakan data aktual, serta mengeksplorasi kemungkinan arsitektur hybrid yang menggabungkan model berbasis pengetahuan dengan algoritma berbasis data.

GS Cited Analysis