REKOMENDASI STRATEGI PENJUALAN BUNDLING DI CAFE SZ POINT MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN GROWTH - harby, muhamad faiz; Wahyuni, Eka Dyar; Wibowo, Nur Cahyo (Universitas Lampung, 2024)
Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan rekomendasi strategi penjualan bundling yang efektif untuk Cafe SZ Point, sebuah UKM yang berlokasi di Jalan Sambikerep No.25, Sambikerep, Kec. Sambikerep, Surabaya, Jawa Timur. Cafe SZ Point baru memulai usahanya pada 11 Maret 2023. Sebelumnya, kafe ini pernah melakukan promosi bundling yang kurang efektif sehingga mengakibatkan kerugian dan penurunan pendapatan. Hal ini terjadi karena kafe tersebut belum memaksimalkan penggunaan data penjualan dari lunapos untuk mengidentifikasi tren konsumen, pola pembelian, dan preferensi pelanggan. Tanpa pemanfaatan data penjualan yang optimal, strategi pemasaran yang tepat sasaran sulit dirancang.Penelitian ini menggunakan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) melalui pendekatan metode CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) untuk menganalisis data transaksi dari Cafe SZ Point dan menemukan pola pembelian pelanggan yang sering muncul. Hasil analisis menunjukkan dapat diterapkan untuk menentukan pola pembelian menu dengan membentuk aturan asosiasi yang dapat digunakan untuk strategi penjualan. Rekomendasi strategi bundling yang dihasilkan dari penelitian ini diharapkan dapat membantu Cafe SZ Point dalam meningkatkan performa penjualannya. Abstract. This research aims to produce recommendations for an effective bundling sales strategy for Cafe SZ Point, an SME located on Jalan Sambikerep No.25, Sambikerep, Kec. Sambikerep, Surabaya, East Java. Cafe SZ Point just started its business on March 11 2023. Previously, this cafe had carried out bundling promotions that were less effective, resulting in losses and a decrease in income. This happens because the cafe has not maximized the use of sales data from LUNAPOS to identify consumer trends, purchasing patterns and customer preferences. Without optimal use of sales data, targeted marketing strategies are difficult to design.dThis research uses the Frequent Pattern Growth (FP-Growth) algorithm using the CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) method approach to analyze transaction data from Cafe SZ Point and find customer purchasing patterns that frequently appear. The analysis results show that it can be applied to determine menu purchasing patterns by forming association rules that can be used for sales strategies. It is hoped that the bundling strategy recommendations resulting from this research will help Cafe SZ Point improve its sales performance..