Jurnal WIDYA LAKSMI | http://jurnalwidyalaksmi.com Vol 4 | No 2 | Juli 2024 e-ISSN : 2775-0191 | p-ISSN : 2774-9940 | DOI : 10.59458 Penerbit : Yayasan Lavandaia Dharma Bali

## PKM  MENGEMBANGKAN  REVENUE  MANAGEMENT  SYSTEM UNTUK KAJA KANGIN WARUNG
Ni Wayan Sumartini Saraswati 1* , I Wayan Dharma Suryawan 2 , I Kadek Agus Bisena 3 , Dewa Ayu Kadek Pramita 4 , I Dewa Made Krishna Muku 5 , Eddy Hartono 6 , I Putu Dedy Sandana 7 , Ni Luh Pangestu Widya Sari 8 1*,2,3,4,5,6,7,8 Teknik Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia Jl. Tukad Pakerisan No 97, Denpasar, Bali, Indonesia e-mail: sumartini.saraswati@instiki.ac.id 1 , dharma.suryawan@instiki.ac.id 2 , agus.bisena@instiki.ac.id 3 , pramita.wayu@instiki.ac.id 4 , dewamuku@instiki.ac.id 5 , eddy.hartono@stiki-indonesia.ac.id 6 , dedy.sandana@gmail.com 7 , pangestuwidyasari@gmail.com 8
Received : Juli, 2024 Accepted : Juli, 2024 Published : Juli, 2024

## Abstrak
Kita berada pada era banjir data seiring dengan berkembangnya teknologi informasi dan internet. Biaya internet dan  biaya  media  penyimpanan  yang  semakin  murah  mendorong  masyarakat  industri  untuk  menggunakan teknologi  informasi  dalam  rangka  mendukung  jalannya  perusahaan.  Kaja  Kangin  Warung  merupakan  warung makan yang berada di daerah Ubud  dimana saat ini  hanya menggunakan sistem kasir dan dalam pengambilan keputusan untuk strategi bisnisnya. Untuk saat ini data yang terkumpul belum diolah secara maksimal dan belum memiliki informasi berharga untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Kegiatan pengabdian masyarakat ini mengembangkan descriptive analytics bagi Kaja Kangin Warung. Warung yang merupakan unit kecil ini memiliki urgensi yang lebih tinggi untuk mendapatkan penangangan berupa business intelligence system , mengingat bahwa perubahan  strategi  sangat  penting  untuk  pengembangan  warung. Descriptive  analytics akan  dikembangkan berbasis web  application berdasarkan  kebutuhan  dari  manajemen  akan  informasi  yang  digunakan  untuk pengambilan  keputusan.  Adapun  sumber  datanya  diperoleh  dari  data  historis  transaksi  penjualan  warung. Kegiatan  PKM  ini  menghasilkan  10  halaman  yang  menampilkan  visualisasi  bisnis  sehingga  dapat  bermanfaat dalam menjawab pertanyaan-pertanyaan bisnis Kaja Kangin Warung.
Kata Kunci: descriptive analytics , business intelligence , warung, visualisasi data

## Abstract
We are in an era of data proliferation alongside the advancement of information technology and the internet. The decreasing  costs  of  internet  access  and  storage  media  have  encouraged  industrial  communities  to  leverage information technology to support company operations. Kaja Kangin Warung is a food stall located in the Ubud area which currently only uses a cashier system and makes decisions for its business strategy. Currently, the data collected has not been processed optimally and does not contain valuable information for better decision making. This community service activity aims to develop descriptive analytics for Kaja Kangin Warung. Given the stall's urgent need for strategic changes to facilitate its development, implementing a business intelligence system is crucial.  Descriptive  analytics  will  be  developed  through  a  web  application  based  on  management's  need  for information to support decision-making. The data source will be derived from historical sales transaction data. This PKM activity produces 10 pages that display business visualization so that it can be useful in answering Kaja Kangin Warung's business questions.
Kata Kunci: descriptive analytics, business intelligence, small-unit stall, data visualization

## Pendahuluan
Kaja Kangin Warung merupakan salah satu warung  yang  berada  di  daerah  Ubud.  Warung  ini resmi beroperasi dari bulan Agustus 2022.  Warung ini  memiliki  harga  yang  terjangkau.  Dengan  kata lain  tidak  terlalu  murah  dan  tidak  terlalu  mahal,
sehingga  pengunjung  kelas  menengah  merupakan target  pasar  di  warung  ini.  Berbagai  menu  lainnya selain Bakso Balung Babi, warung ini menyediakan beraneka ragam menu ayam, seperti Ayam Kremes, Chicken Teriyaki, dan Skin Suna Cekuh, yaitu menu dengan  olahan  rempah-rempah  yang  khas.  Dengan berbagai  menu  yang  disediakan  akan  memberikan
experience kepada  pengunjung  dan  menjadi  salah satu  tempat  makan  yang  tidak  dapat  dilewatkan. Meskipun tidak berada di pusat Ubud, lebih tepatnya di  Desa  Singakerta  yang  merupakan  daerah  paling pinggir  Kecamatan  Ubud,  pengunjung  tidak  hanya berasal dari domestik, tetapi tamu mancanegara pun kerap berkunjung ke warung ini.
Adapun  dalam  manajemennya,  warung kaja  kangin  warung  melakukan  keputusan  strategi bisnis  melalui  intuisi  dan  menggunakan  Google Form  untuk  strategi  pasarnya.  Selain  itu,  untuk software yang  digunakan  adalah software point  of sales . Sehingga, data yang terkumpul belum pernah diolah  oleh  pengelola.  Oleh  karena  itu,  perlunya insight bisnis terkait warung tentunya sangat penting untuk  menganalisis  kelemahan  dan  kekuatan warung  untuk  kemajuan  warung.  Warung  belum menghasilkan insight bisnis yang cukup kuat untuk digunakan sebagai pengambilan keputusan. Dengan berbagai menu yang disediakan oleh warung, maka dengan memiliki insight bisnis seperti menu terlaris dan tidak terlaris, menu dengan kontribusi penjualan dan  keuntungan  terbesar, class menu,  kelompok menu,  serta  menu  dengan  distribusi  penjualan berdasarkan waktu, hingga prediksi penjualan akan sangat membantu dalam pengelolaan warung untuk kedepannya.
Permasalahan  yang  dihadapi  kaja  kangin warung  seperti  diungkapkan  di  atas  dapat  diatasi menggunakan teknik descriptive analytics . Descriptive  analytics sebagai  teknik  analisis  yang membantu  dalam  memberikan  informasi  dan memberikan  jawaban  akan  apa  yang  terjadi berdasarkan peristiwa yang telah berlalu (Munawar et al., 2023). Adapun data yang diolah pada teknik ini menggunakan data historis. Hal ini menunjukkan bahwa  data  yang  bertambah  seiring  berjalannya waktu dapat digunakan untuk melakukan analisis.
Dalam descriptive analytics , didukung juga dengan Competitive intelligence (CI). CI membantu dalam mengumpulkan, menganalisis, dan memahami  data  serta  informasi  dalam  menjawab masalah  penelitian  yang  disusun  dalam  program sistematis (Dan et al., 2019).
Dalam descriptive  analytics pun,  tidak terlepas  dari  adanya Business  Intelligence  System . Sistem BI ini membantu dalam mendapat informasi bisnis melalui beberapa tahap, seperti pengumpulan data,  pengintegrasian  data  yang  tidak  terstruktur menjadi data terstruktur, analisis data, dan pelaporan informasi, prediksi, hingga solusi dari analisis data yang telah diolah (Ahmad, Miskon, Alkanhal, et al., 2020;  Garani  et  al.,  2019).  Sistem  BI  ini  dapat menggunakan berbagai tools , aplikasi, dan metodologi  yang  mana  perusahaan  mengumpulkan data  dari  sumber  data  internal  maupun  eksternal untuk dianalisis hingga untuk melakukan pengambilan keputusan bisnis (Garani et al., 2019). Dalam  hal  ini, descriptive  analytics dan sistem  BI  dapat  mendukung  warung  dalam
mengubah  data  historis  menjadi  suatu  informasi yang  berharga  untuk  meningkatkan  keuntungan dalam  bisnis,  terutama pada Kaja  Kangin  Warung. Misalnya,  mendapatkan  informasi  seperti  menu yang paling laku dapat menjadi pertimbangan untuk dipertahankan  dan  meningkatkan  harganya,  serta mempelajari pelanggan seperti waktu paling ramai. Selain itu, salah satu contoh tadi, yaitu menu paling laku dapat menjadi pertimbangan untuk persediaan stok, sehingga dapat mengurangi kerugian.
Sistem  BI  yang  akan  dibangun  berbasis web  application  descriptive  analytics .  Selain  itu, dalam melakukan prediksi penjualan, penelitian ini mengimplementasikan machine  learning .  Ada beragam  metode  dalam machine  learning yang dapat  digunakan  berdasarkan kasus  yang  dihadapi. Karena  pada  penelitian  ini  menggunakan  prediksi, yaitu dengan data time series , maka metode machine learning yang  digunakan  adalah  metode Linear Regression .  Penelitian  yang  dilakukan  oleh (Pratama,  2023)  menggunakan Linear  Regression dalam  memprediksi  penjualan  perangkat  medis dengan nilai MAPE yang baik, yaitu 14.2%. Selain itu, untuk mengelompokkan menu, maka digunakan pula metode clustering dari machine learning , yaitu K-Means.
Adapun  tujuan  dilakukannya  pengabdian ini  adalah  untuk  membangun  dashboard  BI  sistem dalam membantu memberikan insight bisnis dalam menjalankan  strategi  bisnis  pada  Kaja  Kangin Warung berbasis web application .
Metode
Metode  pelaksanaan  PKM  dilakukan berdasarkan  alur  penelitian  pada  Gambar  1  yang akan diuraikan pada sub bab berikut ini.
2.1 Analisis Masalah
Pelaksanaan  PKM  dimulai  dari  analisis masalah  yang  dihadapi  oleh Kaja  Kangin  Warung. Sebagai  salah  satu  tantangan  yang  sering  dihadapi oleh  perusahaan  adalah  pembuatan  keputusan strategis  untuk  bisnis  mereka  (Jalil  et  al.,  2019). Penggunaan Business  Intelligence (BI)  menjadi menjadi  sebuah  kemajuan dan  solusi  bisnis  seiring perkembangan industri. Dengan sistem BI memberikan  laporan  yang  lebih  informatif  untuk pemangku kepentingan dan meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan pertumbuhan bisnis dari perusahaan (Ahmad, Miskon, Alabdan, et al., 2020). Dengan  BI  perusahaan  atau  organisasi  dapat menganalisis kelemahan, kekuatan, adanya kemungkinan terjadi risiko, mengungkapkan insight baru,  munculnya  sebuah  peluang  bisnis  mereka, hingga  memperkuat  pengambilan  keputusan  oleh pemangku kepentingan (Ain et al., 2019; Niu et al., 2021).  Selain  itu,  permasalahan  ini  diatasi  dengan penggunakan descriptive analytics dan penggunakan  metode machine  learning ,  yaitu Linear Regression dan K-Means . Linear Regression adalah metode peramalan  yang  menggunakan  garis  lurus  untuk menggambarkan  hubungan  antara  dua  variabel maupun  lebih.  Metode Linear  Regression ini diharapkan akan menghasilkan perhitungan persamaan yang akan dipergunakan dalam memprediksikan  nilai  target  berdasarkan feature yang terdapat pada dataset.
2.2 Pengumpulan Data
Setelah masalah dianalisis dan menemukan
solusi permasalahan, selanjutnya adalah pengumpulan  data.  Data  yang  dikumpulkan merupakan  data  historis  penjualan  pada  Kaja Kangin  Warung.  Data  tersebut  terdiri  dua  tabel. Tabel cost menu dan tabel detail report . Data yang dikumpulkan  merupakan  data  historis  penjualan mulai  dari  bulan  Agustus  2022  hingga  bulan  Mei 2024.
2.3 Mempelajari Data
Setelah pengumpulan data, tahap selanjutnya adalah mempelajari data yang dikumpulkan.  Adapun  dari  kedua  tabel  tersebut, tabel cost  menu merupakan  tabel  yang  terdiri  dari daftar  menu-menu  beserta  daftar  harga  yang  ada pada  Kaja  Kangin  Warung.  Tabel detail  report merupakan  tabel  yang  menyimpan  data  transaksi penjualan.
2.4 Membersihkan Data
Sebelum  melakukan  analisis,  dilakukan pembersihan  data.  Pembersihan  data  atau data
cleaning digunakan  untuk  membuang  data-data yang tidak relevan atau tidak digunakan, kemudian mengubah  format  data  sesuai  dengan  format  yang dibutuhkan  untuk  analisis  data  dan  pembangunan visualisasi data.
2.5 Analisis Data Tahap  analisis  data  dilakukan  setelah membersihkan  data.  Tahap  ini  diawali  dengan pertanyaan  bisnis,  yang  mana  hal  ini  dilakukan untuk  analisis  kebutuhkan  informasi  untuk. Pembangunan  visualisasi  data  nantinya  akan dibangun  berdasarkan  pertanyaan  tersebut.  Berikut ini adalah beberapa pertanyaan bisnisnya.
1) Bagaimana  pergerakan  penjualan  dan profit warung?
2) Apa saja menu paling laku dan paling tidak laku  beserta  kontribusi  penjualan  dan profitnya?
3) Bagaimana distribusi penjualan berdasarkan rentang waktu?
4) Bagaimana  pergerakan  penjualan  menu pertahun dan perbulan?
5) Bagaimana penjualan dan profit berdasarkan  hari  dalam  seminggu  dan penjualan berdasarkan jam?
6) Bagaimana menu-menu tersebut
digambarkan dalam kelompok atau klaster?
7) Bagaimana  prediksi  penjualan  dalam  tiga bulan  ke  depan  dan  bagaimana  prediksi jumlah menu terjual untuk minggu depan?
8) Bagaimana menu-menu tersebut digambarkan dalam class menu ?
9) Bagaimana menu-menu tersebut digambarkan secara statistik? 2.6 Perancangan Web  Application  Descriptive Analytics
Setelah dianalisis, tahap selanjutnya adalah merancang dashboard visualisasi  data  berdasarkan analisis  sebelumnya.  Tahap  pertama  adalah merancang data warehouse menggunakan Pentaho, yang  mana  ketika  membangun  sistem  nanti  akan berdasarkan join .
Tabel  yang  dirancang  menggunakan Pentaho  terdiri  dari  tabel  fakta  dan  tabel  dimensi. Tabel fakta berjumlah empat tabel fakta, yang terdiri dari tabel fakta detail report , tabel fakta class menu , tabel  fakta  prediksi  penjualan,  dan  tabel  fakta prediksi  menu.  Adapun  untuk  tabel  dimensi  terdiri dari  tiga  tabel  dimensi,  yaitu  tabel  dimensi  menu, tabel dimensi waktu, dan tabel dimensi jam.
Setelah Pentaho dirancang, kemudian web application dirancang  yang  terdiri  dari  halaman Login dan  halaman  visualisasi  data.  Halaman visualisasi  data  tersebut  akan  terdiri  dari  beberapa menu atau sidebar berdasarkan pertanyaan analisis sebelumnya,  yaitu  halaman Dashboard ,  halaman Profit  &  Revenue, halaman Best  Selling  Menu,
halaman Time  Group  Sales, halaman OLAP  Sales, halaman Weekdays & Hour, halaman Menu Cluster , halaman Prediction ,  halaman Menu  Class ,  dan halaman Menu  Sales  Statistics .  Masing-masing halaman  tersebut  berisi  visualisasi  data  yang  akan dijelaskan sebagai berikut.
Pertanyaan pertama adalah untuk merancang pergerakan penjualan dan profit warung untuk  melihat  kenaikan  dan  penurunan  penjualan. Visualisasi  data  menggunakan line  chart dengan kolom  yang  terlibat  adalah  kolom  profit, revenue , dan date .  Visualisasi  ini  berada  pada  halaman Dashboard dan  halaman Profit  &  Revenue . Perbedaannya  adalah  pada  halaman Profit & Revenue terdapat filter tahun. Adapun kolom profit didapatkan dari perhitungan berikut:
Profit = revenue – ( quantity * basic cost ) Pertanyaan kedua adalah menu paling laku dan  tidak  laku,  serta  menu  dengan  penjualan  dan profit  tertinggi.  Visualisasi  data  terdiri  dari  dua grafik  menggunakan horizontal  bar  chart dengan kolom  yang  terlibat  adalah  kolom quantity untuk menu paling laku dan tidak, serta kolom revenue dan profit  untuk  penjualan  dan  profit  tertinggi. Visualisasi  ini  berada  pada  halaman Best  Selling Menu . Selain itu, terdapat filter bulan dan tahun.
Pertanyaan ketiga adalah penjualan warung berdasarkan  rentang  waktu  untuk  melihat  waktu warung memiliki pengunjung paling ramai. Rentang waktu  akan  dibagi  menjadi  tiga,  yaitu  pagi,  siang, dan sore-malam. Visualisasi yang digunakan adalah grafik box  plot dengan  kolom  yang  terlibat  adalah kolom revenue dan date .  Visualisasi  ini  juga  diisi dengan filter bulan dan tahun. Visualisasi ini berada di halaman Time Group Sales .
Pertanyaan  keempat  adalah  pergerakan menu perbulan dan pertahun untuk melihat kenaikan dan  penurunan  menu.  Visualisasi  data  yang digunakan  adalah line  chart dengan  kolom  menu, revenue ,  dan date .  Filter  yang  digunakan  adalah filter  menu  dan  filter  waktu  (bulan  dan  tahun). Visualisasi ini berada di halaman OLAP Sales . Pertanyaan  kelima  adalah  penjualan  dan profit  berdasarkan  hari  dalam  seminggu,  dan penjualan  berdasarkan  jam.  Visualisasi  yang digunakan adalah vertical bar chart untuk penjualan berdasarkan  hari  dan area  chart untuk  penjualan berdasarkan  jam.  Adapun  kolom  yang  terlibat adalah kolom date , time , revenue , dan profit. Filter yang digunakan adalah bulan dan tahun. Visualisasi ini berada di halaman Weekdays & Hour . Pertanyaan  keenam  adalah  klaster  menu. Visualisasi  yang  digunakan  adalah box  plot dan tabel.  Adapun  untuk  mendapatkan  klasternya,  data diolah  menggunakan  metode  K-Means.  Klaster yang  dibangun  adalah  berdasarkan  kolom  profit, revenue , frequency , dan recency . Hasil tersebut akan menampilkan  menu  dan  klasternya.  Visualisasi  ini berada di halaman Menu Cluster .
Pertanyaan ketujuh adalah prediksi penjualan  dan  prediksi  menu.  Visualisasi  yang digunakan  adalah line  chart untuk  prediksi penjualan dan deskripsi untuk prediksi menu. Untuk mendapatkan  prediksi,  data  diolah  menggunakan metode Linear Regression . Untuk prediksi penjualan  akan  menampilkan  RMSE  atau  nilai error , penjualan tahun ini, penjualan tahun lalu, dan prediksi  penjualan  tiga  bulan  ke  depan.  Adapun prediksi  menu  akan  menampilkan  RMSE,  prediksi jumlah  menu  yang  terjual  dan  menunya.  Untuk prediksi  menu,  menu  yang  digunakan  adalah  tiga menu dengan profit tertinggi. Visualisasi ini berada di halaman Prediction.
Pertanyaan kedepalapan adalah class menu dengan menu  engineering .  Visualisasi  yang digunakan  adalah  grafik treemap beserta  tabel.
Kelas  menu  akan  dibagi  menjadi  empat  kelas berdasarkan  profit  dan  popularitasnya.  Kelas tersebut,  yaitu  kelas Star dengan  profit  dan popularity tinggi, kelas Puzzle dengan profit tinggi dan popularity rendah,  kelas Horse dengan  profit rendah dan popularity tinggi, serta kelas Dog dengan profit  dan popularity yang  rendah.  Visualisasi  ini berada di halaman Menu Class . Adapun tabel dapat diurutkan berdasarkan kolom.
Pertanyaan  kesembilan  adalah  penjualan menu secara statistik yang menampilkan tabel berisi menu  beserta  statistiknya.  Penjualan  menu  yang digunakan adalah jumlah menu terjual atau quantity yang  dikelompokkan  perminggu,  kemudian  dicari statistiknya. Dalam  hal  ini, statistik yang ditampilkan  adalah  rata-rata,  median,  modus, standar deviasi, nilai terendah dan tertinggi ( min dan max ), quantity , quartile ,  dan number  of  weeks . Visualisasi  yang  ditampilkan  adalah  berbentuk tabel. Visualisasi ini berada di halaman Menu Sales Statistics. Terdapat  filter  rentang  waktu  yang digunakan  dengan default adalah  penjualan  tiga bulan terakhir.
2.7 Pembangunan Sistem, Penyerahan dan Pelatihan
Setelah dashboard dirancang,  selanjutnya adalah  tahap  pembangunan  sistem  berbasis web application .  Barulah  kemudian,  sistem  diserahkan kepada  Kaja  Kangin  Warung  dan  melakukan pelatihan  kepada  pengguna  untuk  penggunaan dashboard .

## Hasil dan Pembahasan
Setelah melakukan analisis dan perancangan, kemudian pembangunan web application dilakukan  sesuai  dengan  rancangan. Berikut ini adalah hasil sistem dari rancangan yang telah dibuat.
3.1 Halaman Login
Web application akan menampilkan halaman Login untuk pertama kali yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2: Halaman Login
3.2 Halaman Dashboard
Setelah berhasil login , halaman dashboard pertama  kali  muncul  yang  berisi  grafik line  chart antara revenue dan  profit  yang  ditunjukkan  pada Gambar  3.  Profit  tunjukkan  oleh  garis  merah,  dan revenue ditunjukkan  oleh  garis  biru.  Profit  dan revenue yang ditampilkan adalah dari semua tahun. Selain itu, di samping halaman terdapat sidebar yang berisi halaman-halaman visualisasi lain, serta berisi button logout untuk keluar dari sistem.

## Gambar 3: Halaman Dashboard
3.3 Halaman Profit & Revenue Pada  halaman Profit  & Revenue akan menampilkan  grafik  yang  sama  seperti dashboard , tetapi  dengan  tambahan  filter  tahun  yang ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Pada  grafik  tersebut menunjukkan insight bisnis  bahwa  penjualan meningkat  seiring  waktu  dengan  peningkatkan revenue dan profit paling tinggi adalah bulan April 2024 dan  mengalami  penurunan  secaera  signifikan pada bulan Agustus 2023 dan Februari 2024.

## 3.4 Halaman Best Selling Menu
Untuk  hasil  dari  pertanyaan  kedua merupakan grafik untuk menu paling laku dan tidak laku,  serta  grafik revenue dan  profit  untuk  setiap menu berada pada halaman menu Best Selling Menu . Grafik ditunjukkan pada Gambar 5. Penjualan menu berdasarkan  quantity  yang  akan  dipakai  untuk menampilkan menu paling laku dan tidak laku akan diurutkan  dari  penjualan  menu  tertinggi,  sehingga decision  maker lebih  mudah  untuk  melihat  menu paling populer. Sedangkan, pada profit dan revenue untuk  menu  akan  diurutkan  dari  revenue  paling tinggi  ke  rendah.  Pada  menu ini  juga  ditambahkan filter tahun dan bulan. Pada grafik tersebut, terdapat insight bahwa untuk semua tahun dan bulan, menu Gorengan dan Es Teh/Teh Hangat merupakan menu paling  laku.  Adapun  menu  dengan revenue paling tinggi adalah menu Bakso Balung Babi yang diikuti oleh  menu  Bakso  Normal  dan  Ayam  Kremes. Namun, pada menu Ayam Kremes dengan revenue lebih  rendah  dibandingkan  dengan  Bakso  Normal, Ayam Kremes memiliki profit yang lebih tinggi. Hal ini menunjukkan bahwa revenue yang tinggi belum tentu memberikan profit yang tinggi pula.
Gambar 5: Halaman Best Selling Menu
3.5 Halaman Time Group Sales
Menjawab pertanyaan ketiga, yaitu penjualan  warung  berdasarkan  rentang  waktu ditampilkan pada halaman Time  Group  Sales yang ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Pada  grafik  ini  dapat difilter  berdasarkan  bulan  dan  tahun.  Grafik  yang ditampilkan  adalah box  plot berisi  rentang  waktu, misalnya pagi mulai dari pukul 06.00 – 11.59, siang mulai  dari  12.00  –  17.59,  sore  18.00  –  21.59,  dan malam  22.00  –  05.59.  Berdasarkan  grafik  terdapat insight yang  menunjukkan  bahwa  pembeli  yang berkunjung  dengan revenue paling  banyak  adalah pada saat siang hari, yang mana pembeli lebih suka berbelanja di warung saat makan siang.

## Gambar 6: Halaman Time Group Sales
3.6 Halaman OLAP Sales Untuk pertanyaan keempat adalah pergerakan  menu  dalam  bulan  dan  tahun  dalam bentuk line chart berada pada halaman OLAP Sales yang ditunjukkan pada Gambar 7. Pada halaman ini ditambahkan  filter  menu  dan  waktu  (tahun  atau bulan).  Secara default ,  grafik  yang  ditunjukkan adalah  lima  menu  dengan revenue paling  tinggi dengan filter bulan. Decision maker dapat memilih berdasarkan  tahun  dan dapat pula  membandingkan menu yang diinginkan melalui filter menu, misalnya ditunjukkan  pada  Gambar  8  dengan  filter  menu Ayam Kremes dan Bakso Balung Babi perbulannya. Dari  pergerakannya,  didapatkan insight bahwa Bakso  Balung  Babi  lebih  unggul  dibandingkan Ayam  Kremes,  meskipun  sempat  mengalami penjualan  lebih  rendah  dari  Ayam  Kremes  pada September 2023 dan Mei 2024.
Gambar 7: Halaman OLAP Sales
Gambar 8: Perbandingan Dua Menu Perbulan
3.7 Halaman Weekdays & Hour
Menjawab  pertanyaan  kelima,  yaitu  profit dan revenue dalam  minggu  dan  jam.  Hal  ini  dapat memberikan insight pada decision  maker ,  hari  dan jam  paling  ramai  pengunjung.  Grafik  digambarkan dalam  bentuk vertical  bar  chart untuk  profit  dan revenue dalam  mingguan,  sedangkan revenue per jam  digambarkan  dalam  bentuk area  chart yang ditunjukkan pada Gambar 9 dan Gambar 10 secara berurutan.  Selain  itu,  grafik  tersebut  dilengkapi dengan  filter  tahun  dan  bulan.  Dari  hasil  grafik mengungkapkan  bahwa  hari  paling  ramai  dengan penjualan tertinggi ada pada hari minggu dan pukul 7 malam.
Gambar 9: Halaman Weekdays & Hour Bagian Minggu
Gambar 10: Halaman Weekdays & Hour Bagian Jam
3.8 Halaman Menu Cluster Menjawab  pertanyaan  keenam,  yaitu klaster menu digambarkan dengan boxplot dan tabel. Klaster  terdiri  dari  klaster  berdasarkan amount ( revenue ),  profit, frequency ,  dan recency .  Grafik ditunjukkan pada Gambar 11 hingga 14. Pada grafik
tersebut,  dihasilkan  tiga  klaster  yang  diwakili dengan klaster Gold , Silver , dan Bronze , yang mana Gold paling  bagus  dan Bronze paling  tidak  bagus. Pada  tabel  ditunjukkan  daftar  menu  beserta klasternya.
Gambar 11: Halaman Menu Cluster beserta Tabel
Gambar 12: Cluster Profit Gambar 13: Cluster Recency Gambar 14: Cluster Frequency
Kelompok
Gold untuk amount menunjukkan kelompok  tersebut  memiliki revenue tinggi,  begitu  pula  pada  profit  dan frequency, yaitu
memiliki  profit  yang  paling  tinggi  dan  terjadinya transaksi yang paling sering. Sedangkan, Gold pada recency memiliki box paling kecil yang menggambarkan bahwa kelompok transaksi terakhir yang terjadi akhir-akhir ini, sedangkan Bronze pada recency menggambarkan  transaksi  terjadi  sudah sangat lama.
3.9 Halaman Prediction
Menjawab  pertanyaan  ketujuh  terkait prediksi  ditampilkan  dengan line  chart untuk prediksi revenue tiga  bulan  ke  depan,  dan  untuk prediksi quantity menu  minggu  depan  ditampilkan dalam  deskripsi.  Hal  ini  ditunjukkan  pada  Gambar 15,  mengungkapkan  bahwa  penjualan  mengalami kenaikan  hingga  bulan  Juli  dan  mengalami penurunan  pada  bulan  Juni  dan  Agustus  yang ditampilkan pada garis merah, sedangkan garis biru menggambarkan actual  sales .  Hal  ini  tentu dilengkapi dengan RMSE sebagai nilai error , yang mana  prediksi  tersebut  dapat  turun  ataupun  naik sebanyak nilai error tersebut. Dari hal ini, decision maker dapat  mengantisipasi  tindakan  untuk  tiga bulan  kedepan.  Selain  itu,  untuk  prediksi  menu untuk  minggu  depan  menggunakan  tiga  menu dengan  profit  paling  tinggi,  kemudian  ditampilkan jumlah  menu  yang  diprediksi  akan  terjual  beserta RMSE nya.

## Gambar 15: Halaman Prediction

## 3.10 Halaman Menu Class
Menjawab  pertanyaan  kedelapan  terkait menu  class yang  digambarkan  menggunakan treemap beserta  tabel  yang  menunjukkan  masing- masing  kelasnya  ditampilkan  pada  Gambar  16. Setelah  dihitung menu  engineering -nya,  dihasilkan bahwa  untuk  kategori main  course ,  Bakso  Balung Babi dan Ayam Kremes termasuk dalam kelompok Star dan dengan penjualan paling tinggi, dengan arti bahwa kedua menu tersebut memiliki popularity dan profit yang tinggi. Sedangkan kelas Horse ada pada menu Bakso Normal dan Bakso Hemat, yang berarti bahwa  kedua  menu  tersebut  memiliki popularity yang tinggi, tetapi dengan profit yang rendah. Pada kategori  bakso  rebusan  kelas Star ada  pada  menu Bakso  Keju  dan  Tahu,  dan  kelas Horse ada  pada menu  Bakso  Polos  dan  Siomay.  Untuk  kategori
minuman, kelas Star ada pada menu Es Jeruk/Jeruk Hangat dan kelas Horse ada pada menu Es The/Teh Hangat.
Gambar 16: Halaman Menu Class

## 3.11 Halaman Menu Sales Statistics
Adapun  pertanyaan  kesembilan  adalah penggambaran  penjualan  menu quantity secara statistik  yang  ditampilkan  pada  Gambar  17.  Pada tabel  tersebut,  salah  satu  menu,  yaitu  Air  Mineral selama  tiga  bulan  terakhir  memiliki  rata-rata penjualan  7  porsi,  dengan  median  7,  modus  6, standar  deviasi  2.7,  minimal  quantity  adalah  1, hingga quartile 25% 6, 50% 7, dan 75% 8, kemudian number  of  weeks adalah  13.  Dari  hasil menu  sales statistics ini dapat membantu decision maker untuk mempertimbangkan  jumlah  stok  yang  disediakan perminggunya.

## Gambar 17: Halaman Menu Sales Statistics

## Simpulan dan Saran
Berdasarkan hasil pembahasan, terdapat 10 halaman yang menampilkan visualisasi bisnis pada penelitian  ini  yang  mana  dapat  menjawab pertanyaan-pertanyaan bisnis Kaja Kangin Warung. Dari  visualisasi  data  yang  dirancang,  banyak informasi yang didapatkan yang mana menjadi suatu bahan untuk membuat keputusan, seperti menu yang perlu  dipertahankan  ataupun  dihapus  hingga  menu yang  perlu  ditingkatkan  harganya.  Dari  visualisasi tersebut, pemilik usaha dapat mempelajari perilaku konsumen,  seperti  waktu berkunjung  paling  ramai. Bahkan  dapat  mengantisipasi  strategi  bisnis
berdasarkan  prediksi  penjualan.  Maka,  pada penelitian  ini,  sistem  BI  berbasis web  application data analytics ini  membantu Kaja  Kangin  Warung mendapat insight dalam  meningkatkan  bisnis kedepannya.

## Daftar Rujukan
Ahmad,  S.,  Miskon,  S.,  Alabdan,  R.,  &  Tlili,  I. (2020).  Towards  Sustainable  Textile  and Apparel  Industry:  Exploring  the  Role  of
Business  Intelligence  Systems  in  the  Era  of Industry  4.0. Sustainability  2020,  Vol.  12, Page 2632 , 12 (7), 2632. https://doi.org/10.3390/SU12072632
Ahmad, S., Miskon, S., Alkanhal, T. A., & Tlili, I.
(2020).  Modeling  of  Business  Intelligence Systems Using the Potential Determinants and Theories  with  the  Lens  of  Individual, Technological, Organizational, and Environmental Contexts-A Systematic Literature  Review. Applied  Sciences  2020, Vol. 10, Page 3208 , 10 (9), 3208. https://doi.org/10.3390/APP10093208
Ain, N. U., Vaia, G., DeLone, W. H., & Waheed, M. (2019). Two decades of research on business intelligence  system  adoption,  utilization  and success  –  A  systematic  literature  review. Decision  Support  Systems , 125 ,  113113. https://doi.org/10.1016/J.DSS.2019.113113 Aytaç, E. (2020). Unsupervised learning approach in defining  the  similarity  of  catchments: Hydrological  response  unit  based  k-means clustering, a demonstration on Western Black Sea Region of Turkey. International Soil and Water Conservation Research , 8 (3), 321–331. https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2020.05.002 Bonthu,  H.  (2021). Understanding  KMeans
Clustering.  Introduction .  Analytics  Vidhya. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/ 08/kmeans-clustering/
Chen, L., Shan, W., & Liu, P. (2021). Identification of  concrete  aggregates  using  K-means clustering  and  level  set  method. Structures ,
34 (August),
2069–2076.
https://doi.org/10.1016/j.istruc.2021.08.048
Dan, C., Bagi, M., Manusia, K., Pendekatan, M., &
Tulungen,  F.  R.  (2019).  Cengkeh  Dan Manfaatnya Bagi Kesehatan Manusia Melalui Pendekatan Competitive Intelligence. Biofarmasetikal Tropis (The Tropical Journal of Biopharmaceutical) , 2 (2), 158–169. https://doi.org/10.55724/JBIOFARTROP.V2I 2.128
Fitri, E., & Riana, D. (2022). Analisa Perbandingan Model  Prediction  Dalam  Prediksi  Harga
Saham Menggunakan Metode Linear Regression,  Random  Forest  Regression  Dan Multilayer  Perceptron. METHOMIKA  Jurnal Manajemen  Informatika  Dan  Komputerisasi
Akuntansi , 6 (1), 69–78.
https://doi.org/10.46880/jmika.vol6no1.pp69-
78
Garani,  G.,  Chernov,  A.  V.,  Savvas,  I.  K.,  & Butakova,  M.  A.  (2019).  A  Data  Warehouse
Approach for Business Intelligence. Proceedings  -  2019  IEEE  28th  International Conference on  Enabling Technologies:
Infrastructure  for  Collaborative  Enterprises, WETICE 2019 , 70–75.
https://doi.org/10.1109/WETICE.2019.00022 Jalil, N. A., Prapinit, P., Melan, M., & Mustaffa, A. Bin. (2019). Adoption of Business Intelligence  -  Technological,  Individual  and Supply Chain Efficiency. Proceedings - 2019
International Conference on Machine Learning, Big Data and Business Intelligence, MLBDBI 2019 , 67–73.
https://doi.org/10.1109/MLBDBI48998.2019. 00021
Munawar, Z., Muliantara, A., Kmurawak, R. M. B., Reba, F., Sroyer, A., Sukmawan, D., Rahman, A.,  Asianingrum,  A.  H.,  &  Insany,  G.  P. (2023). Big Data Analytics: Konsep, Implementasi,  dan  Aplikasi  Terkini .  Kaizen
Media Publishing.
https://books.google.co.id/books?id=fWmxE
AAAQBAJ
Niu,  Y.,  Ying,  L.,  Yang,  J.,  Bao,  M.,  &
Sivaparthipan,  C.  B.  (2021).  Organizational business  intelligence  and  decision  making using big data analytics. Information Processing  &  Management , 58 (6),  102725. https://doi.org/10.1016/J.IPM.2021.102725 Pratama,    matthew.  (2023).  Utilizing  Linear Regression  for  Predicting  Sales  of  Top- Performing Products. International Journal of Information Technology and Computer Science Applications , 1 (3 SE-New Submission), 174–180. https://doi.org/10.58776/ijitcsa.v1i3.92 Sharma, P. (2019). The Ultimate Guide to K-Means Clustering Definition, Methods and Applications . Analytics Vidhya.
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/ 08/comprehensive-guide-k-means- clustering/#What_Is_K-Means_Clustering?
Suyanto. (2019). Data Mining untuk Klasfikasi dan Klasterisasi . Informatika.
Vadyala,  S.  R.,  Betgeri,  S.  N.,  Sherer,  E.  A.,  & Amritphale,  A.  (2021).  Prediction  of  the number of COVID-19 confirmed cases based on  K-means-LSTM. Array , 11 (August),
100085. https://doi.org/10.1016/j.array.2021.100085