<![CDATA[Kafe Omah Kopi by NSN merupakan usaha kuliner yang menyediakan berbagai jenis minuman kopi dan makanan pelengkap. Permasalahan utama yang dihadapi adalah kesulitan dalam mengidentifikasi produk yang paling laris serta menentukan strategi penjualan yang tepat. Selama ini, proses analisis data penjualan masih dilakukan secara manual dan belum berbasis data historis. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) berbasis k-Means clustering untuk mengelompokkan produk berdasarkan jumlah penjualan dan total pendapatan. Hasil pengelompokan diklasifikasikan menjadi dua kategori, yaitu “Penjualan Tinggi” dan “Penjualan Rendah”. Sistem ini dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python di lingkungan Google Colab, dengan antarmuka berbasis kode yang disusun secara terstruktur. Evaluasi sistem dilakukan melalui metode black box testing, Elbow Method, dan Silhouette Coefficient untuk mengukur kualitas pengelompokan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem mampu mengelompokkan produk dengan akurasi dan konsistensi yang tinggi, sehingga dapat membantu pemilik kafe dalam merancang strategi promosi dan pengelolaan stok secara lebih efisien dan berbasis data.]]>
Copyrights © 2025
