UMIUMI

METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi AkuntansiMETHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi

Milenials Café adalah sebuah kafe yang baru saja dibuka pada bulan Maret 2024, dalam upaya tetap relevan dan kompetitif di bidang ini maka Milenials Café perlu terus berinovasi dan menyesuaikan dengan preferensi pelanggan. Salah satu cara adalah dengan memanfaatkan teknologi data mining. Algoritma Apriori merupakan salah satu teknologi data mining yang dapat digunakan. Penerapan algoritma apriori pada data transaksi Milenials Café bertujuan untuk menemukan aturan asosiasi untuk dapat menghasilkan frekuensi dan hubungan antar satu atau lebih item pada data transaksi yang ada pada Milenials Café. Penelitian ini menghasilkan 33 aturan asosiasi yang dapat membantu strategi penjualan yang ada di Milenials Café. Berikut aturan-aturan asosiasi dengan nilai confidence tertinggi yaitu menu Thai Tea, Milo Dinasourus, Pizza Milenials 100%, Cokelat Hezelnut, Oreo Cookies and Cream Shake 97%. Pizza Milenials, Kentang Goreng 96%. Dari 33 aturan yang telah ada dapat dijadikan acuan bagi pemilik Milenials Café untuk membuat strategi penjualan yang dapat meningkatkan pendapatan kafe.

Penelitian ini menghasilkan 33 aturan asosiasi yang dapat digunakan untuk mendukung strategi penjualan di Milenials Café.Aturan dengan nilai confidence tertinggi menunjukkan kombinasi menu populer seperti Thai Tea, Milo Dinasourus, dan Pizza Milenials, serta korelasi kuat antara Pizza Milenials dan Kentang Goreng.Temuan ini dapat membantu pemilik kafe dalam memahami pola pembelian pelanggan serta meningkatkan kepuasan dan pendapatan kafe.

Pertama, perlu diteliti apakah variasi waktu pembelian, seperti hari tertentu atau jam sibuk, memengaruhi pola kombinasi menu yang dibeli bersamaan sehingga dapat dirancang promosi berbasis waktu secara lebih tepat. Kedua, perlu dikaji bagaimana faktor eksternal seperti cuaca atau event lokal berdampak pada preferensi menu, untuk mengetahui apakah strategi penjualan dapat disesuaikan secara dinamis. Ketiga, penting untuk mengeksplorasi perilaku pelanggan setia melalui integrasi data transaksi dengan sistem loyalitas, guna mengidentifikasi pola pembelian berulang dan merancang program promosi personalisasi yang lebih efektif. Penelitian lanjutan juga bisa menguji penerapan algoritma selain Apriori untuk membandingkan efektivitas penemuan aturan asosiasi. Selain itu, bisa dikaji bagaimana penataan ulang fisik kafe berdasarkan hasil aturan asosiasi memengaruhi keputusan pembelian. Studi lebih jauh juga dapat mengamati respons pelanggan terhadap paket menu hasil rekomendasi sistem data mining. Penelitian bisa dilanjutkan dengan menganalisis perbedaan pola pembelian antara pelanggan baru dan lama. Selain itu, perlu dievaluasi pengaruh harga promo terhadap kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi. Bisa juga diteliti apakah penambahan menu baru mengubah pola asosiasi yang sudah terbentuk. Akhirnya, penting untuk mengkaji pemanfaatan hasil data mining dalam merancang kampanye media sosial yang lebih terarah.

  1. IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK ANALISIS DATA PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS... doi.org/10.31294/jki.v8i2.8994IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK ANALISIS DATA PENJUALAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI STUDI KASUS doi 10 31294 jki v8i2 8994
  2. PENERAPAN ALGORITMA APRIORI PADA PENJUALAN SUKU CADANG KENDARAAN RODA DUA (Studi Kasus: Toko Prima Motor... ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/article/view/1459PENERAPAN ALGORITMA APRIORI PADA PENJUALAN SUKU CADANG KENDARAAN RODA DUA Studi Kasus Toko Prima Motor ejurnal teknokrat ac index php teknoinfo article view 1459
  3. Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori pada Brand Milenials Cafe | METHOMIKA: Jurnal Manajemen... doi.org/10.46880/jmika.Vol8No2.pp215-221Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori pada Brand Milenials Cafe METHOMIKA Jurnal Manajemen doi 10 46880 jmika Vol8No2 pp215 221
  4. Penerapan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Untuk Rekomendasi Menu Makanan Dan Minuman | Jurnal... teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/article/view/2026Penerapan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Untuk Rekomendasi Menu Makanan Dan Minuman Jurnal teknosi fti unand ac index php teknosi article view 2026
Read online
File size451.56 KB
Pages7
DMCAReport

Related /

ads-block-test