Penerapan Metode Two Step Cluster dalam Analisis Menu Engineering pada Usaha Kuliner
Dalam usaha kuliner, analisis menu perlu dilakukan untuk melihat keseimbangan antara food cost, harga menu, popularitas item, juga pertimbangan finansial dan pemasaran. Menu engineering merupakan metodologi untuk mengelompokkan menu berdasar pada margin kontribusi dan popularitas. Pada penelitian in...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2020-02-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2012 |
| _version_ | 1818188497415045120 |
|---|---|
| author | Nina Setiyawati Dwi Hosanna Bangkalang |
| author_facet | Nina Setiyawati Dwi Hosanna Bangkalang |
| author_sort | Nina Setiyawati |
| collection | DOAJ |
| description | Dalam usaha kuliner, analisis menu perlu dilakukan untuk melihat keseimbangan antara food cost, harga menu, popularitas item, juga pertimbangan finansial dan pemasaran. Menu engineering merupakan metodologi untuk mengelompokkan menu berdasar pada margin kontribusi dan popularitas. Pada penelitian ini dilakukan analisis menu engineering pada suatu Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) di Kota Salatiga yang bergerak di bidang kuliner menggunakan Two-Step Cluster yang dapat menggali cluster alami sesuai dengan kumpulan data menu yang ada sehingga akan ditemukan jumlah cluster yang optimal. Two-Step Cluster adalah metode yang dapat menangani variabel kategori dan kontinu, oleh karena itu dilakukanlah adaptasi model menu engineering yang diusulkan Kasavana dan Smith (1982) dengan menambahkan variabel category, sehingga dengan menggunakan Two-Step Cluster dapat dilihat mayoritas kategori menu yang menjadi anggota pada setiap cluster. Adaptasi juga dilakukan dalam kelompok variabel kontinu, yaitu dengan menambahkan variabel revenue yang digunakan untuk perbandingan pada hasil cluster. Dengan indikator Schwarz's Bayesian Information Criterion (BIC) dihasilkanlah jumlah cluster optimal yaitu 4 cluster dengan anggota paling sedikit pada cluster “popularitas tinggi dan mempunyai margin kontribusi yang berada di atas rata-rata”. Pengujian clustering dilakukan dengan menggunakan metode Silhoutte dan menunjukkan kualitas cluster yang dihasilkan memiliki nilai Silhoutte yang besar yaitu 0,7. Hal ini membuktikan cluster-cluster yang terbentuk telah terklasterisasi dengan baik. Adapun manfaat dari penelitian ini adalah didapatkannya rekomendasi kebijakan baru untuk setiap cluster yang dihasilkan sehingga dapat digunakan pemilik UMKM dalam upaya peningkatan revenue usaha.
Abstract
In culinary business, menu analysis is needed to see the balance of food cost, menu item prices, item popularity, as well as the financial and marketing considerations. Menu engineering is a method to group menu according to the contribution margin and popularity. The present study conducts a menu analysis to a Small Medium Enterprise (SME) in culinary business in Salatiga by implementing Two-Step Cluster analysis. It aims to find the natural clusters based on the existing menu data set to discover the optimal cluster number. Two-Step Cluster is a method that can be used to process categorical and continuous variables. In this study, the menu engineering model by Kasavana and Smith (1982) was adapted by adding the categorical variable. Therefore, by using the Two-Step Cluster method, the majority of menu category in each cluster can be seen. This adaption was also implemented in the continuous variable group by adding the revenue variable used for the comparison of the cluster results. With Schwarz's Bayesian Information Criterion (BIC) indicator, the results of the study show there are four clusters, in which “the highest popularity and the contribution margin above the average” cluster has the least members. Using Silhouette method, clustering testing was conducted, indicating the cluster quality result with 0,7 Silhouette value. As for the benefit of the study, new strategic recommendations can be generated for the resulted clusters based on which SME owners can improve their revenue. |
| first_indexed | 2024-12-11T23:27:52Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-3f161503c15c4684a1d4acb71c6d2c20 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| last_indexed | 2024-12-11T23:27:52Z |
| publishDate | 2020-02-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj.art-3f161503c15c4684a1d4acb71c6d2c202022-12-22T00:46:07ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792020-02-017235936610.25126/jtiik.2020722012545Penerapan Metode Two Step Cluster dalam Analisis Menu Engineering pada Usaha KulinerNina Setiyawati0Dwi Hosanna Bangkalang1Fakultas Teknologi Informasi-Universitas Kristen Satya WacanaFakultas Teknologi dan Desain-Universitas Bunda MuliaDalam usaha kuliner, analisis menu perlu dilakukan untuk melihat keseimbangan antara food cost, harga menu, popularitas item, juga pertimbangan finansial dan pemasaran. Menu engineering merupakan metodologi untuk mengelompokkan menu berdasar pada margin kontribusi dan popularitas. Pada penelitian ini dilakukan analisis menu engineering pada suatu Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) di Kota Salatiga yang bergerak di bidang kuliner menggunakan Two-Step Cluster yang dapat menggali cluster alami sesuai dengan kumpulan data menu yang ada sehingga akan ditemukan jumlah cluster yang optimal. Two-Step Cluster adalah metode yang dapat menangani variabel kategori dan kontinu, oleh karena itu dilakukanlah adaptasi model menu engineering yang diusulkan Kasavana dan Smith (1982) dengan menambahkan variabel category, sehingga dengan menggunakan Two-Step Cluster dapat dilihat mayoritas kategori menu yang menjadi anggota pada setiap cluster. Adaptasi juga dilakukan dalam kelompok variabel kontinu, yaitu dengan menambahkan variabel revenue yang digunakan untuk perbandingan pada hasil cluster. Dengan indikator Schwarz's Bayesian Information Criterion (BIC) dihasilkanlah jumlah cluster optimal yaitu 4 cluster dengan anggota paling sedikit pada cluster “popularitas tinggi dan mempunyai margin kontribusi yang berada di atas rata-rata”. Pengujian clustering dilakukan dengan menggunakan metode Silhoutte dan menunjukkan kualitas cluster yang dihasilkan memiliki nilai Silhoutte yang besar yaitu 0,7. Hal ini membuktikan cluster-cluster yang terbentuk telah terklasterisasi dengan baik. Adapun manfaat dari penelitian ini adalah didapatkannya rekomendasi kebijakan baru untuk setiap cluster yang dihasilkan sehingga dapat digunakan pemilik UMKM dalam upaya peningkatan revenue usaha. Abstract In culinary business, menu analysis is needed to see the balance of food cost, menu item prices, item popularity, as well as the financial and marketing considerations. Menu engineering is a method to group menu according to the contribution margin and popularity. The present study conducts a menu analysis to a Small Medium Enterprise (SME) in culinary business in Salatiga by implementing Two-Step Cluster analysis. It aims to find the natural clusters based on the existing menu data set to discover the optimal cluster number. Two-Step Cluster is a method that can be used to process categorical and continuous variables. In this study, the menu engineering model by Kasavana and Smith (1982) was adapted by adding the categorical variable. Therefore, by using the Two-Step Cluster method, the majority of menu category in each cluster can be seen. This adaption was also implemented in the continuous variable group by adding the revenue variable used for the comparison of the cluster results. With Schwarz's Bayesian Information Criterion (BIC) indicator, the results of the study show there are four clusters, in which “the highest popularity and the contribution margin above the average” cluster has the least members. Using Silhouette method, clustering testing was conducted, indicating the cluster quality result with 0,7 Silhouette value. As for the benefit of the study, new strategic recommendations can be generated for the resulted clusters based on which SME owners can improve their revenue.http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2012 |
| spellingShingle | Nina Setiyawati Dwi Hosanna Bangkalang Penerapan Metode Two Step Cluster dalam Analisis Menu Engineering pada Usaha Kuliner Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Penerapan Metode Two Step Cluster dalam Analisis Menu Engineering pada Usaha Kuliner |
| title_full | Penerapan Metode Two Step Cluster dalam Analisis Menu Engineering pada Usaha Kuliner |
| title_fullStr | Penerapan Metode Two Step Cluster dalam Analisis Menu Engineering pada Usaha Kuliner |
| title_full_unstemmed | Penerapan Metode Two Step Cluster dalam Analisis Menu Engineering pada Usaha Kuliner |
| title_short | Penerapan Metode Two Step Cluster dalam Analisis Menu Engineering pada Usaha Kuliner |
| title_sort | penerapan metode two step cluster dalam analisis menu engineering pada usaha kuliner |
| url | http://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/2012 |
| work_keys_str_mv | AT ninasetiyawati penerapanmetodetwostepclusterdalamanalisismenuengineeringpadausahakuliner AT dwihosannabangkalang penerapanmetodetwostepclusterdalamanalisismenuengineeringpadausahakuliner |