Pemanfaatan Data Point of Sales berbasis Market Basket Analysis (FP-Growth) dalam Perumusan Bauran Pemasaran Gyomo Fish House

Abstract

Pertumbuhan cepat industri makanan dan minuman pascapandemi di Jakarta, khususnya kawasan Blok M, memicu persaingan ketat yang menuntut strategi pemasaran berbasis data pelanggan. Gyomo Fish House, restoran Jepangberbahan baku seafood Indonesia, menghadapi tantangan khas perusahaanrintisan dalam menetapkan strategi pemasaran. Penelitian ini bertujuanmengidentifikasi karakteristik perilaku transaksi konsumen B2C dan polaasosiasi menu menggunakan Market Basket Analysis (MBA) dengan algoritma FP-Growth pada data transaksi Point of Sales (POS) periode April 2025-April 2026 (4.778 transaksi). Analisis deskriptif mengidentifikasi karakteristikperilaku konsumen pada keempat elemen bauran pemasaran, sedangkan FP-Growth melalui dua kali penambangan menghasilkan 39 aturan asosiasi yangterseleksi menjadi 16 aturan, dengan Carpaccio Baked Lemon dan Otoro Paitan Ramen sebagai dua produk anchor utama. Integrasi kedua temuan melahirkansembilan rekomendasi Strategi Pemasaran 4P data-driven, berpusat pada paket bundling menu, insentif harga, penjadwalan promosi berbasis waktu, serta tatakelola kapasitas dan kanal layanan.

The rapid post-pandemic growth of Jakarta's food and beverage industry, particularly in Blok M, has intensified competition, requiring data-drivencustomer strategies. Gyomo Fish House, a Japanese-style restaurant using localIndonesian seafood, faces typical start-up challenges in its marketing strategy. This study identifies B2C transaction behavior and menu association patternsusing Market Basket Analysis (MBA) via FP-Growth on POS (Point of Sales)transaction data from April 2025-April 2026 (4,778 transactions). Descriptiveanalysis reveals customer behavior across the four marketing mix elements, whileFP-Growth, run twice, generated 39 association rules narrowed to 16, withCarpaccio Baked Lemon and Otoro Paitan Ramen identified as the two primaryproduct anchors. Integrating both findings yields nine data-driven 4P strategyrecommendations centered on menu bundling, pricing incentives, time-basedpromotional scheduling, and capacity and service-channel management