<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>
The use of information and communication technology could increase the quantity and quality of agricultural production, including horticulture. This study focuses on the development of a mobile-based interface that makes it easier for farmers to view the data obtained from the results of land monitoring. In designing mobile devices, applications, and user interfaces, it is important to consider the user experience. This paper focuses on UX design which is which is based on User-Centered Design approach that focuses on user needs and prioritizes empathy for users, so as to accommodate the identification of user needs and produce high fidelity pro-totypes. Based on the System Usability Scale and the User Experience Questionnaire testing on the prototype, it was found that the level of acceptance of horticultural farmers was positive with the level of the value of all UX elements above the average
Pengajuan permintaan pembelian kebutuhan barang kantor menjadi salah satu contoh interaksi yang sering dilakukan oleh karyawan. Untuk melakukan pengajuan, karyawan akan mengisi form dengan detail mengenai barang, tujuan, dana yang diperlukan, proses pembayaran, serta daftar nama atasan penyetuju. Lama waktu dalam pemberian persetujuan menjadi salah satu kendala yang dialami karyawan dalam proses pengajuan pembelian. Dari latar belakang masalah yang telah dijelaskan, maka dapat disimpulkan bahwa diperlukannya sebuah sistem manajemen workflow guna meningkatkan efektivitas waktu serta mempermudah karyawan baik dalam melakukan purchasing request maupun melakukan approval. Memanfaatkan framework Flask yang dimiliki oleh Python, maka akan dibangun sebuah sistem Purchasing Approval Request yang nantinya akan membantu karyawan dalam menyelesaikan permasalahan yang dialami. Hasil dari penelitian yang dilakukan berupa implementasi framework Flask berdasarkan aristektur Model View Controller dengan metode Rapid Application Development pada pembangunan aplikasi Purchasing Approval Request yang merupakan sebuah aplikasi manajemen workflow berbasis web. Dengan adanya aplikasi tersebut diharapkan dapat meningkatkan efektivitas waktu dalam kegiatan purchasing request dan approval.
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.