IMPLEMENTASI INTELIJEN BISNIS UNTUK VISUALISASI POLA PEMBELIAN DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH

(Studi Kasus: Noble Coffee Yogyakarta)

  • Daffa Nayaka Bagaskara Jusuf Universitas Islam Indonesia
Keywords: Data Analisi, Aturan Asosiasi, Visualisasi Data, FP-Growth, Power BI, Bisnis, Pola Pemebelian

Abstract

Penelitian ini mencoba menggali pola pembelian pelanggan di Noble Coffee, sebuah kafe di Yogyakarta. Dengan menggunakan algoritma FP-Growth, analisis data dilakukan untuk mengidentifikasi aturan asosiasi antar produk dan kategori dengan penjualan tertinggi. Visualisasi data dilakukan melalui platform Power BI, memungkinkan pemahaman mendalam tentang perilaku pembelian pelanggan. Hasil analisis menunjukkan beberapa aturan asosiasi yang signifikan, seperti hubungan antara produk "King" dengan berbagai menu lainnya seperti "Mix Plater" dan "Café Latte". Analisis ini memberikan wawasan tentang produk yang sering dibeli bersamaan, memungkinkan Noble Coffee untuk merancang strategi penjualan yang lebih efektif. Penelitian ini menyoroti pentingnya analisis data dan visualisasi dalam mendukung keputusan bisnis. Melalui pendekatan ini, perusahaan dapat memahami kebutuhan pelanggan dengan lebih baik, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan mengoptimalkan operasional mereka. Kesimpulannya, analisis data berbasis algoritma FP-Growth dan visualisasi menggunakan Power BI dapat menjadi instrumen yang efektif dalam memahami perilaku pelanggan dan meningkatkan kinerja bisnis kafe seperti Noble Coffee.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Ahn, J. S., & Sohn, S. Y. (2009). Customer pattern search for after-sales service in manufacturing. Expert Systems with Applications, 36(3), 5371–5375. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.06.061

Andhika Putra, R., Bayu Putra, R., & Fitri, H. (2020). ANALISIS SWOT DALAM PENENTUAN STRATEGI BISNIS KAFE 165 UNIVERSITAS PUTRA INDONESIA YPTK PADANG. Jurnal Ilmu Manajemen Terapan, 1(5), 464–476. https://doi.org/10.31933/jimt.v1i5.206

Becker, L. T., & Gould, E. M. (2019). Microsoft Power BI: Extending Excel to Manipulate, Analyze, and Visualize Diverse Data. Serials Review, 45(3), 184–188. https://doi.org/10.1080/00987913.2019.1644891

Borgelt, C. (2005). An implementation of the FP-Growth algorithm. Proceedings of the 1st International Workshop on Open Source Data Mining: Frequent Pattern Mining Implementations, 1–5. https://doi.org/10.1145/1133905.1133907

Campbell, N. C. G., & Cunningham, M. T. (1983). Customer analysis for strategy development in industrial markets. Strategic Management Journal, 4(4), 369–380. https://doi.org/10.1002/smj.4250040407

Danuri, M. (2019). PERKEMBANGAN DAN TRANSFORMASI TEKNOLOGI DIGITAL. https://doi.org/https://doi.org/10.53845/infokam.v15i2.178

Indrayani, H. (2012). PENERAPAN TEKNOLOGI INFORMASI DALAM PENINGKATAN EFEKTIVITAS, EFISIENSI DAN PRODUKTIVITAS PERUSAHAAN. Jurnal EL-RIYASAH, 3(1), 48. https://doi.org/10.24014/jel.v3i1.664

Kurniawan, R., & Yusuf, R. (2023). PENERAPAN METODE ASOSIASI DENGAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PROMOSI. EDUSAINTEK: Jurnal Pendidikan, Sains Dan Teknologi, 10(2), 514–528. https://doi.org/10.47668/edusaintek.v10i2.786

Lawless, H. T., & Heymann, H. (2010). Descriptive Analysis (pp. 227–257). https://doi.org/10.1007/978-1-4419-6488-5_10

Lee, D., Park, S.-H., & Moon, S. (2013). Utility-based association rule mining: A marketing solution for cross-selling. Expert Systems with Applications, 40(7), 2715–2725. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.11.021

Lee, W. S., Moon, J., & Song, M. (2018). Attributes of the coffee shop business related to customer satisfaction. Journal of Foodservice Business Research, 21(6), 628–641. https://doi.org/10.1080/15378020.2018.1524227

Lenk, K. M., Caspi, C. E., Harnack, L., & Laska, M. N. (2018). Customer Characteristics and Shopping Patterns Associated with Healthy and Unhealthy Purchases at Small and Non-traditional Food Stores. Journal of Community Health, 43(1), 70–78. https://doi.org/10.1007/s10900-017-0389-5

Lin, W.-Y., Tseng, M.-C., & Su, J.-H. (2002). A Confidence-Lift Support Specification for Interesting Associations Mining (pp. 148–158). https://doi.org/10.1007/3-540-47887-6_14

Palepu, K. G., & Healy, P. M. (2013). Business analysis and valuation. South-Western, Cencage Learning.

Rifai, D., Fitri, S., & Ramadhan, I. N. (2022). Perkembangan Ekonomi Digital Mengenai Perilaku Pengguna Media Sosial Dalam Melakukan Transaksi. ADI Bisnis Digital Interdisiplin Jurnal, 3(1), 49–52. https://doi.org/10.34306/abdi.v3i1.752

Shanahan, J. G., & Dai, L. (2015). Large Scale Distributed Data Science using Apache Spark. Proceedings of the 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2323–2324. https://doi.org/10.1145/2783258.2789993

Susilowaty, O. A. I., & Rukismono, M. (2021). Faktor–Faktor Yang Dipertimbangkan Dalam Memilih Moka POS Sebagai Sistem Point Of Sale di Surabaya. Seminar Nasional Ilmu Terapan, 5(1), B08–B08.

Verma, R., Stock, D., & McCarthy, L. (2012). Customer Preferences for Online, Social Media, and Mobile Innovations in the Hospitality Industry. Cornell Hospitality Quarterly, 53(3), 183–186. https://doi.org/10.1177/1938965512445161

Wang, K., Tang, L., Han, J., & Liu, J. (2002). Top Down FP-Growth for Association Rule Mining (pp. 334–340). https://doi.org/10.1007/3-540-47887-6_34

Waskom, M. (2021). seaborn: statistical data visualization. Journal of Open Source Software, 6(60), 3021. https://doi.org/10.21105/joss.03021

Wei Zhang, Hongzhi Liao, & Na Zhao. (2008). Research on the FP Growth Algorithm about Association Rule Mining. 2008 International Seminar on Business and Information Management, 315–318. https://doi.org/10.1109/ISBIM.2008.177

Wijaya, K. T., & Pratama, I. (2022). Penerapan Algoritma FP-Growth Untuk Analisis Data Transaksi Penjualan Di Internet Learning Cafe Kaliurang. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI), 5(4), 642–651. https://doi.org/10.32672/jnkti.v5i4.4585

Yana Siregar, L., & Irwan Padli Nasution, M. (2020). Perkembangan Teknologi Informasi Terhadap Peningkatan Bisnis Online. Hirarki : Jurnal Ilmiah Manajemen Dan Bisnis, 2(1), 71–75. https://journal.upp.ac.id/index.php/Hirarki/article/view/331

Published
2023-10-31
How to Cite
Jusuf, D. N. B. (2023). IMPLEMENTASI INTELIJEN BISNIS UNTUK VISUALISASI POLA PEMBELIAN DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH. EDUSAINTEK: Jurnal Pendidikan, Sains Dan Teknologi, 11(2), 483 - 507. https://doi.org/10.47668/edusaintek.v11i2.1057
Section
Articles