REKOMENDASI PAKET MENU PADA KOPI MESRA ABADI MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH DAN K-MEANS - Maulana Arrasyid, Nizar; Dyar Wahyuni, Eka; Anjani Arifiyanti, Amalia (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Penurunan penjualan di Kopi Mesra Abadi, yang turun dari surplus 131,6% pada Oktober 2023 menjadi 37,96% pada Maret 2024, menunjukkan perlunya strategi promosi yang lebih relevan untuk mencapai target penjualan per bulan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang strategi promosi yang lebih relevan dengan menggunakan analisis pola pembelian pelanggan dan menu yang sering dibeli bersamaan. Metodologi yang digunakan mencakup dua algoritma: FP-Growth dan K-Means Clustering. FP-Growth digunakan untuk menemukan Frequent Itemsets dan Association Rules guna mengidentifikasi kombinasi menu yang sering dibeli bersama. K-Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan ke dalam tiga klaster berdasarkan waktu pembelian di tiga sesi: Sesi 1 (09.00-13.59), Sesi 2 (14.00-16.59), dan Sesi 3 (17.00-23.59). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pembagian pelanggan ke dalam klaster per sesi membantu merancang paket menu yang sesuai dengan preferensi mereka. Sebagai contoh, Sesi 1 Klaster 0 lebih memilih "Nasi Ayam Pedas" dan "Teh O" untuk makan siang, Sesi 2 Klaster 2 memilih "Nasi Ayam Telor Asin" dan "Nasi Goreng Mawut" untuk pulang kerja, dan Sesi 3 Klaster 2 memilih paket Executive Meeting dengan "Kopi Butter," "Kopi Karamel," dan "Kopi Baileys." Penerapan FP-Growth dan K-Means membantu merancang paket menu yang menarik dan mencapai target penjualan.