Penerapan Metode Clustering Pada Penjualan Makanan Dan Minuman Dalam Menentukan Strategi Marketing

Abstract

Persaingan bisnis termasuk bisnis restoran semakin ketat dengan adanya perubahan cara berbisnis dari konvensional menjadi online (digital). Hal yang menjadi permasalahan ialah menu yang terjual tidak selalu sebanding dengan pengeluaran bahan baku yang dibeli restoran untuk membuat menu makanan dan minuman mereka. Oleh sebab itu, diperlukan strategi marketing yang sesuai untuk dapat diterapkan. Restoran yang dijadikan bahan penelitian adalah restoran “Ben’s Haus Bistro”. Atribut yang digunakan terdiri dari Item Name, Category Name, dan Item Sold. Pada penelitian ini akan menerapkan salah satu metode data mining, yaitu metode clustering menggunakan algoritma K-Means untuk menentukan strategi marketing. Selain itu juga akan dilihat berapa tingkat akurasi yang didapatkan dari hasil proses clustering yang telah dilakukan. Berdasarkan hasil tingkat akurasi dari proses clustering yang telah dilakukan, didapatkan nilai sebesar 0,6595. Sedangkan hasil penerapan metode clustering menggunakan algoritma K-Means untuk data penjualan secara keseluruhan menghasilkan 4 cluster, karena hasil perhitungan metode elbow untuk menentukan nilai K optimal mendapatkan hasil K=4. Cluster 1 memperoleh hasil sebanyak 6 item, Cluster 2 memperoleh hasil sebanyak 10 item, Cluster 3 memperoleh hasil sebanyak 43 item, dan Cluster 4 memperoleh hasil sebanyak 52 item. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa metode clustering menggunakan algoritma K-Means dapat diterapkan pada data penjualan makanan dan minuman untuk membantu dalam menentukan strategi marketing.

Keywords

• Clustering
• Data Mining
• Data Penjualan
• K-Means
• Basis Data
• Strategi Marketing