<p class="Abstrak">Dalam usaha kuliner, analisis menu perlu dilakukan untuk melihat keseimbangan antara <em>food cost</em>, harga menu, popularitas <em>item</em>, juga pertimbangan finansial dan pemasaran. <em>Menu engineering</em> merupakan metodologi untuk mengelompokkan menu berdasar pada margin kontribusi dan popularitas. Pada penelitian ini dilakukan analisis <em>menu</em><em> engineering</em> pada suatu Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) di Kota Salatiga yang bergerak di bidang kuliner menggunakan <em>Two-Step Cluster</em> yang dapat menggali <em>cluster</em> alami sesuai dengan kumpulan data menu yang ada sehingga akan ditemukan jumlah <em>cluster</em> yang optimal. <em>Two-Step Cluster</em> adalah metode yang dapat menangani variabel kategori dan kontinu, oleh karena itu dilakukanlah adaptasi model <em>menu engineering</em> yang diusulkan Kasavana dan Smith (1982) dengan menambahkan variabel <em>category</em>, sehingga dengan menggunakan <em>Two-Step Cluster</em><em> </em>dapat dilihat mayoritas kategori menu yang menjadi anggota pada setiap <em>cluster</em>. Adaptasi juga dilakukan dalam kelompok variabel kontinu, yaitu dengan menambahkan variabel <em>revenue</em><em> </em>yang digunakan untuk perbandingan pada hasil <em>cluster</em>. Dengan indikator <em>Schwarz's Bayesian Information Criterion</em> (BIC) dihasilkanlah jumlah <em>cluster</em> optimal yaitu 4 <em>cluster</em> dengan anggota paling sedikit pada <em>cluster</em> “popularitas tinggi dan mempunyai margin kontribusi yang berada di atas rata-rata”. Pengujian <em>clustering </em>dilakukan dengan menggunakan metode Silhoutte dan menunjukkan kualitas <em>cluster </em>yang dihasilkan memiliki nilai Silhoutte yang besar yaitu 0,7. Hal ini membuktikan <em>cluster-cluster</em> yang terbentuk telah terklasterisasi dengan baik. Adapun manfaat dari penelitian ini adalah didapatkannya rekomendasi kebijakan baru untuk setiap <em>cluster</em> yang dihasilkan sehingga dapat digunakan pemilik UMKM dalam upaya peningkatan <em>revenue</em> usaha.</p><p class="Abstrak"> </p><p class="Abstrak"><em><strong>Abstract</strong></em></p><p class="Abstract"><em>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.</em></p><p class="Judul2"> </p><p class="Abstrak"><em><strong><br /></strong></em></p>
Requirements engineering is the initial phase of the software development life cycle it is a critical aspect of application development since it has a significant impact on the results of the product being created. This article focuses on the engineering requirements of the web-based application development process for reporting and assisting victims of violence against women using the Loucopoulos and Kanakostas Iterative Requirements Engineering Process Model. The application was created to contribute to the solution of the problem of violence against women in Indonesia, where violence against women is an iceberg phenomenon because not all incidents are reported. Furthermore, victims of violence against women require support in receiving emotional support in the form of counseling, which can be done online via chat or video calls. The results of these requirements engineering are alternative solutions, application feature design, database design, system modeling using UML, and application architecture design. The validation of requirements engineering was carried out using a low fidelity prototype
Peran tenaga penjual besar bagi suatu perusahaan, oleh karena itu perlu dilakukan pengawasan terhadap kinerja tenaga penjual untuk menjaga tenaga penjual bergerak di arah yang tepat sesuai dengan yang telah direncanakan sehingga dapat dipastikan tujuan perusahaan tercapai. Untuk menjalankan fungsinya dalam menarik dan mengeluarkan uang dalam masyarakat, terutama memberikan kredit dan jasa dalam lalu lintas pembayaran dan peredaran uang, Bank memiliki tenaga penjual baik untuk produk simpanan maupun kredit, dimana tenaga penjual salah satu tugasnya adalah mencari nasabah untuk menggunakan produk tersebut, sehingga membuat tenaga penjual akan banyak turun ke lapangan. Untuk mempermudah dalam pengawasan dibutuhkan aplikasi monitoring kinerja tenaga penjual. Dalam membangun suatu aplikasi, tahapan yang esensial adalah rekayasa kebutuhan karena jika dilakukan dengan kurang baik maka pembangunan aplikasi menjadi sangat rentan. Pada paper ini disajikan proses rekayasa kebutuhan aplikasi monitoring kinerja tenaga penjual berdasarkan model System Engineering Life Cycle yaitu concept development, yang terdiri dari fase needs analysis, concept exploration, and concept definition.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.