A Penerapan Data Mining Menentukan Menu Potensial Menggunakaan Metode Clustering Dengan Algoritma Fuzzy C-Mean - Ramadhan, Puji Sari; Rina Dahlia Sihombing; Abu Hasan Al-Asyhari (STMIK Triguna Dharma, 2025)
Dalam era modern ini, perkembangan cafe di Indonesia semakin pesat, terlihat dari banyaknya kedai kopi yang menawarkan berbagai konsep dan fasilitas untuk menarik perhatian masyarakat, terutama generasi milenial. Namun, Bojack Coffeeshop menghadapi beberapa tantangan dalam manajemen penjualan, termasuk diversitas produk yang beragam, pengelolaan stok yang tidak efisien, dan kesulitan dalam memahami preferensi pelanggan. Masalah ini berdampak pada penjualan dan kepuasan pelanggan, yang memerlukan solusi untuk meningkatkan performa cafe secara keseluruhan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini memanfaatkan teknologi data mining dengan menerapkan algoritma clustering, khususnya Fuzzy C-Means, serta analisis Recency, Frequency, dan Monetary (RFM) untuk menentukan menu potensial di Bojack Coffeeshop. Metode clustering ini diharapkan dapat mengoptimalkan pengelolaan stok dan strategi pemasaran, serta memberikan wawasan mendalam tentang preferensi pelanggan yang beragam. Dengan analisis yang tepat, cafe dapat mengelola menu yang lebih efisien dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Hasil dari penelitian ini adalah terciptanya sebuah aplikasi yang menggunakan algoritma Fuzzy C-Means untuk menganalisis data penjualan dan mengidentifikasi menu-menu yang paling potensial di Bojack Coffeeshop. Aplikasi ini tidak hanya membantu dalam pengelolaan stok dan strategi pemasaran tetapi juga memungkinkan cafe untuk memahami pola pembelian pelanggan secara lebih baik. Dengan penerapan solusi ini, Bojack Coffeeshop diharapkan dapat meningkatkan penjualan dan mempertahankan kepuasan serta loyalitas pelanggan secara efektif.