Data mining Pengembangan Strategi Bisnis Berbasis Data dengan K-means Clustering dan Business intelligence Studi Kasus Soo Kyo Cafe: K-means Clustering dan Business intelligence - Ante Wahyu Alvianingrum; Annisa Noor Rachmawati (Jurnal Dinamika Informatika, 2026)
Penelitian dilakukan di Soo Kyo Café bertujuan untuk mengetahui pengembangan strategi dan rekomendasi bisnis untuk pihak manajemen Soo Kyo Cafe dengan memanfaatkan data penilaian pelanggan dengan kolaborasi K-means Clustering dan business intelligence. Penelitian ini dilatar belakangi dengan munculnya trend kunjungan dan pertumbuhan Café atau coffeshop yang ada di Indonesia khususnya di wilayah solo raya saat ini. Kegiatan penelitian meliputi identifikasi masalah, pengumpulan data (observasi dan kuisioner) yang dimiliki oleh pihak management, analisis data dengan K-means Clustering dan implementasi business intelligence untuk mendapatkan pola strategis. Hasil analisis data pelanggan untuk mengelompokkan nya mengguakan K-means Clustering yaitu Cluster 0 sebagai pelanggan selektif berorientasi kenyamanan dengan karakteristik usia tinggi, penilaian tinggi pada variabel kenyamanan tempat dan variasi menu dan rendah pada kualitas pelayanan, Cluster 1 sebagai pelanggan loyal dengan rentang usia rendah dan penilaian tinggi hampir pada ketiga aspek sedangkan Cluster 2 sebagai pelanggan kurang puas dengan rentang usia sedang dan memiliki penilaian rendah pada aspek kenyamanan tempatdan variasi menu. Pola strategis yang ditawarkan:penambahan variasi menu,optimalisasi pelayanan, promosi digital sesuai dengan target market dan menjalankan program loyalilitas, melakukan evaluasi kinerja karyawan sehingga dapat dilakukan pelatihan sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan pelanggan.