Implementasi Data Mining Untuk Product Bundling Pada Coffee Shop - Aziz, Abdurrahman; Hamami, Faqih; Yulizar, Iqbal (eProceedings of Engineering, 2025)
Abstrak— Di era sekarang dalam menjalankan bisniscoffee shop sudah terbantu dengan layanan pengantaranmakanan dan minuman, seperti Gojek dan Grab. Dalammenjalankan bisnis coffee shop perlu merancang strategi agarpenjualan produk meningkat. Strategi pemasaran yang umumdilakukan yaitu menggunakan product bundle. Productbundle dilakukan dengan menjual dua produk atau lebihdalam 1 paket, biasanya disertai dengan potongan harga.Dalam penelitian ini, penulis melakukan data mining padadata penjualan milik Authen Café & Space untukmenghasilkan product bundle. Penelitian ini menggabungkanclustering dan association rules mining dalam menghasilkanproduct bundle. Hasil dari proses clustering diperoleh clusterefektif sebanyak tiga cluster. Setiap cluster kemudiandilakukan association rules mining. Association rules miningmenggunakan algoritma fp-growth dengan lift ratio minimalbernilai 1 pada dataset cluster pertama menghasilkan 6 rules,dataset cluster kedua menghasilkan 4 rules dan dataset clusterterakhir menghasilkan 8 rules. Berdasarkan hasil associationrules mining maka saran product bundle yang dapatditerapkan dengan mengambil nilai confidence dan lifttertinggi pada hasil association rules mining setiap cluster. Kata kunci — Product bundle, Clustering, Associationrules, K-means, Fp-growth