ABSTRAK
Fahjri Septi Uthama Chania 17200631 Penerapan Algoritma K-Means Untuk Mengelompokan Menu Terlaris Di Rumah Makan Fahjri Chaniago
Perkembangan bisnis Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) dalam bidang makanan
merupakan salah satu usaha yang dibutuhkan masyarakat, karena hanya dengan makan
manusia dapat melangsungkan hidupnya. Dengan alasan itu banyak pengusaha yang mulai
bermunculan dalam bisnis kuliner yang pada akhir nya berdampak semakin ketatnya
persaingan. Salah satu industri makanan yang memiliki daya saing tinggi adalah rumah
makan padang. Menu di rumah makan ini bisa di cluster untuk mengetahui apa saja yang
menjadi menu terlaris di rumah makan tersebut. Salah satu algoritma clustering adalah kmeans. Beberapa penelitian serupa dilakukan menggunakan k-means dengan menghitung
jarak menggunakan rumus euclidean distance. Penelitian ini akan men cluster daftar menu
rumah makan Fahjri Chaniago menjadi 3 cluster yaitu cluster kriteria menu terlaris, kriteria
menu menengah dan kriteria menu terendah. Dari hasil perhitungan clustering tersebut
menghasilkan menu terlaris pada cluster 0 yang memiliki 3 anggota menu yaitu
Tunjang,kikil,Gulai kakap. Untuk kriteria menu menu menengah memiki 23 anggota
menu, serta kriteria menu terendah memiliki 14 anggota menu
COVER SKRIPSI FAHJRI
FULL SKRIPSI
Asyifa Tasya. (2020). IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK TARGETING ADS.
Erika, E., Yunior, K., Devita, F., Tamara, I., & Herryanto, C. (2021). Pengaruh Disiplin Kerja, Kompensasi dan Kepemimpinan terhadap Kinerja Karyawan dalam PT. Sabas Indonesia. Jesya (Jurnal Ekonomi & Ekonomi Syariah), 4(2), 905–914. https://doi.org/10.36778/jesya.v4i2.465
Herlinda, V., & Darwis, D. (2021). ANALISIS CLUSTERING UNTUK RECREDESIALING FASILITAS KESEHATAN MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS. Darwis, Dartono, 2(2), 94–99. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
Indraputra, R. A., & Fitriana, R. (n.d.). K-Means Clustering Data COVID-19.
Indraputra, R. A., & Fitriana, R. (2020). K-Means clustering data COVID-19. Jurnal Teknik Industri, 10(3), 275–282.
Komalasari, Y. & Rahmah,P. (2024). Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Menentukan Kepuasan Pengguna Aplikasi E-Open Study Kasus : Kelurahan Jati Makmur
Marvell Geraldine, Y., & Susanti, A. (2021). POINT PENGARUH MEREK, KUALITAS PRODUK, MEDIA SOSIAL DAN HARGA TERHADAP MINAT BELI KONSUMEN PADA PRODUK BRAND WARDAH. https://ejournals.umma.ac.id/indeks.php/point
Megawati. (2022). STRATEGI MEMPERTAHANKAN EKSITENSI DAN PENDAPATAN RUMAH MAKAN PONDOK BAMBU MOROTUMAN PASCA COVID-19 DESA HASANAH KEC MAPPEDECENG KAB LUWU UTARA.
Nugroho, M. R., Hendrawan, I. E., & Purwantoro, P. P. (2022). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Data Obat Pada Rumah Sakit ASRI. Nuansa Informatika, 16(1), 125–133.
Nurlina. (2020). ANALISIS BAURAN PEMASARAN PADA MASA NEW NORMAL DI PRAKTIK KEPERAWATAN MANDIRI KOTA TASIKMALAYA MARKETING MIX ANALISYS IN NEW NORMAL ERA IN INDEPENDENT NURSING PRACTICES TASIKAMLAYA CITY 1).
Prasetiani, S. D., & Rochmawati, N. (2022). Penerapan Data Mining Untuk Clustering Menu Favorit Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus Kedai Expo). Journal of Informatics and Computer Science, 03.
Samudra, F. P., Pudjiantoro, T. H., & Santikarama, I. (2021). Klasterisasi Tingkat Penjualan Produk Menggunakan Metode K-Means Untuk Penerapan Konsep Down-Selling: Studi Kasus pada Artch Indonesia. SNIA (Seminar Nasional Informatika Dan Aplikasinya), 5, B9-15.