Penerapan Algoritma K-Medoids Clusetering Untuk Rekomendasi Menu dan Strategi Stok Bahan Baku - Rinci Kembang Hapsari; M Safi Anwar Anas; Reza Zulkifli Ferdiansyah; Hanif Prasetyo; Mochamad Muhajir (Department of Science and Technology Ibrahimy University, 2024)
Kedai kopi yang merupakan sebuah tempat yang menyediakan minuman kopi maupun minuman panas lainnya. Banyak pelanggan terutama anak muda yang berkunjung ke kedai kopi untuk menikmati makanan dan minuman sambil bersantai. Seiring pertumbuhan kedai kopi yang semakin meningkat dikarenakan tempat yang modern serta harga makanan dan minumannya yang terjangkau. Dalam berkompetisi service kedai kopi kepada pelanggan, banyak kedai kopi yang mengembangkan varian/ jenis minimum dan makanan yang dijual di kedai kopi. Banyaknya varian makanan dan minuman membuat pelanggan memerlukan waktu yang agak lama dalam memilih menu, dan juga membuat kesulitan bagian pembelian pada saat menyediakan stok bahan baku. Sehingga pada penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan menu yang ada di kedai kopi menjadi 2 cluster, yaitu cluster menu yang laku dan cluster menu cukup laku. Dalam penelitian ini dilakukan proses klasterisasi terhadap data penjualan menu kedai kopi dengan mengimplementasikan algoritma k-medoids. Dan dapat mengetahui setiap anggota dari cluster 1 dan setiap anggota dari cluster 2. Dari pengujian yang telah dilakukan, dapat membantu para pelanggan dan pengusaha kedai kopi untuk mendukung strategi pembelian. Dengan melihat menu cluster 1, dapat dijadikan sebagai informasi rekomendasi menu sehingga konsumen lebih mudah dalam memilih menu minuman dan makanan di kesai kopi. Selain itu juga dapat dijadikan sebagai dasar untuk melakukan pembelian bahan baku makanan dan minuman.