PENGELOMPOKAN PELANGGAN DAN REKOMENDASI PAKET PRODUK BERDASARKAN POLA PEMBELIAN KONSUMEN MENGGUNAKAN K-PROTOTYPE DAN FP-GROWTH

Kuswardana, Dendy Arizki (2025) PENGELOMPOKAN PELANGGAN DAN REKOMENDASI PAKET PRODUK BERDASARKAN POLA PEMBELIAN KONSUMEN MENGGUNAKAN K-PROTOTYPE DAN FP-GROWTH. Undergraduate thesis, UPN Veteran Jawa Timur.

[img] Text (Cover)
21083010006_cover.pdf

Download (1MB)
[img] Text (Bab 1)
21083010006_Bab I.pdf

Download (241kB)
[img] Text (Bab 2)
21083010006_Bab II.pdf
Restricted to Repository staff only until 18 June 2028.

Download (618kB) | Request a copy
[img] Text (Bab 3)
21083010006_Bab III.pdf
Restricted to Repository staff only until 18 June 2028.

Download (719kB) | Request a copy
[img] Text (Bab 4)
21083010006_Bab IV.pdf
Restricted to Repository staff only until 18 June 2028.

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (Bab 5)
21083010006_Bab V.pdf
Restricted to Repository staff only until 18 June 2028.

Download (194kB) | Request a copy
[img] Text (Daftar Pustaka)
21083010006_Daftar Pustaka.pdf

Download (194kB)
[img] Text (Lampiran)
21083010006_Lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only until 18 June 2028.

Download (339kB) | Request a copy

Abstract

Persaingan bisnis kuliner di Kota Surabaya semakin ketat, termasuk di sektor UMKM yang menyajikan menu khas Jepang. Di tengah tantangan pencapaian target penjualan, terutama pada akhir pekan, diperlukan strategi berbasis data untuk memahami perilaku pelanggan dan meningkatkan efektivitas pemasaran. Penelitian ini menggabungkan dua pendekatan data mining, algoritma K-Prototype untuk pengelompokan pelanggan dan algoritma FP-Growth untuk analisis asosiasi pola pembelian menu. Hasil klasterisasi menunjukkan dua kelompok pelanggan, yaitu Klaster 0 (75%) yang didominasi pelanggan dengan frekuensi tinggi dan loyalitas stabil, serta Klaster 1 (25%) yang memiliki pola belanja lebih spesifik dan terbiasa dengan layanan digital. Nilai silhouette score sebesar 0,6168 mengindikasikan kualitas klaster yang baik. Sementara itu, analisis asosiasi mengidentifikasi kombinasi menu populer seperti Ocha Reffil → Gohan (Nasi Putih) dengan nilai confidence sebesar 64,17% dan lift sebesar 1,21. Temuan ini digunakan untuk merancang paketmenu strategis seperti “Paket Hemat Jepang” untuk Klaster 0, serta “Paket Mentai Lovers” dengan promosi digital untuk Klaster 1. Pendekatan gabungan ini tidak hanya mendorong strategi cross-selling dan personalisasi layanan, tetapi juga membantu dalam optimalisasi stok dan peningkatan loyalitas pelanggan.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Contributors:
ContributionContributorsNIDN/NIDKEmail
Thesis advisorPrasetya, Dwi ArmanNIDN0005128001arman.prasetya.sada@upnjatim.ac.id
Thesis advisorTrimono, TrimonoNIDN0008099501trimono.stat@upnjatim.ac.id
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Faculty of Computer Science > Departemen of Data Science
Depositing User: DENDY ARIZKI KUSWARDANA
Date Deposited: 19 Jun 2025 02:33
Last Modified: 19 Jun 2025 02:33
URI: https://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/38518

Actions (login required)

View Item View Item