IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI UNTUK REKOMENDASI PAKET MENU PADA CAFE ABC BERBASIS WEBSITE

Rizal Putra Aditya, Fahrullah Fahrullah, Nariza Wanti Wulan Sari

Abstract


Meningkatnya persaingan yang mendorong pelaku usaha untuk membuat berbagai cara dalam strategi penjualan untuk menarik pelanggan. Salah satunya ialah rekomendasi paket menu, namun dalam pembuatan rekomendasi paket menu berdasarkan keinginan pemilik saja. Pemanfaatan data transaksi dapat digunakan untuk membantu memberikan saran berupa aturan asosiasi yang dapat memberikan saran kepada pemilik usaha untuk membantu dalam mengambil keputusan pemilihan rekomendasi promosi paket menu. Aturan asosiasi diperoleh dengan cara mengimplementasikan data mining algoritma apriori ke sistem berbasis website menggunakan Laravel dan hasil perhitungan yang dihasilkan ialah berupa aturan asosiasi produk yang dibeli secara bersamaan. Dengan nilai minimum support 1% terdapat 48 item pada 1-itemset lolos minimum support dan 59 aturan asosiasi yang terbentuk dari keseluruhan transaksi sebanyak 756 data dengan nilai confidence yang didapatkan lebih dari 6%. Dari Aturan asosiasi yang dihasilkan tersebut terdapat aturan asosiasi dengan nilai confidence tertinggi yaitu 100% berupa pasangan takjil dan iftar yang dibeli secara bersamaan, sehingga dapat memberikan saran kepada pemilik Ruang Temu untuk merekomendasi paket menu pada makanan takjil dan iftar.

Kata kunci : Apriori, Association Rule, Data Mining, Laravel.


References


Toffin Indonesia, “Toffin Indonesia Merilis Riset ‘2020 Brewing in Indonesia,’” 2020, 2020. https://insight.toffin.id/toffin-stories/toffin-indonesia-merilis-riset-2020-brewing-in-indonesia/

R. Temu, “Transaksi penjualan Mei - September 2021,” 2021.

S. Tualeka, F. Alameka, and N. Wanti Wulan Sari, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Penjualan Dan Penempatan Stok Barang Pada Cv Pasti Jaya Houseware Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Seminastika, vol. 3, no. 1, pp. 115–123, 2021, doi: 10.47002/seminastika.v3i1.258.

A. Oleksy, “Data Science with R,” Livro, p. 276, 2018.

A. K. Maheshwari, Business intelligence and data mining. New York: Business Expert Press, 2015.

P. Bhatia, Data Mining and Data Warehousing. Cambridge University Press, 2019. doi: 10.1017/9781108635592.

L. Foulkes, Learn Microsoft Office 2019. 2020.

Aminudin, “Cara Efektif Belajar Framework Laravel,” Ilmu Teknol. Inf., vol. 1, no. 1, p. 203, 2015.

F. Razzoli, Mastering MariaDB. Packt Publishing, 2014.

L. Khoa, “Laragon,” 2020. https://laragon.org/docs/

S. Hansen, “Investigasi Teknik Wawancara dalam Penelitian Kualitatif Manajemen Konstruksi,” J. Tek. Sipil, vol. 27, no. 3, p. 283, 2020, doi: 10.5614/jts.2020.27.3.10.

Alvina Felicia Watratan, Arwini Puspita. B, and Dikwan Moeis, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” J. Appl. Comput. Sci. Technol., vol. 1, no. 1, pp. 7–14, 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i1.9.

E. Szöcs, T. Stirling, E. R. Scott, A. Scharmüller, and R. B. Schäfer, “Webchem: An R package to retrieve chemical information from the web,” J. Stat. Softw., vol. 93, no. 13, 2020, doi: 10.18637/jss.v093.i13.

K. Rahul and R. K. Banyal, “Data cleaning mechanism for big data and cloud computing,” Proc. 2019 6th Int. Conf. Comput. Sustain. Glob. Dev. INDIACom 2019, no. September, pp. 195–198, 2019.

Fahrullah, F. (2021). Implementasi Pengujian Black Box Pada Sistem Informasi Monitoring Akademik Dengan Pendekatan Teknik Equivalence Partitions. Jurnal Teknosains Kodepena, 1(2), 94-100. Retrieved from http://www.jtk.kodepena.org/index.php/jtk/article/view/25

S. AuliaMiranda, F. Fahrullah, and D. Kurniawan, “Implementasi Association Rule Dalam Menganalisis Data Penjualan Sheshop dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” Metik Jurnal, vol. 6, no. 1, pp. 30–36, 2022.




DOI: https://doi.org/10.21107/simantec.v11i2.16343

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Rizal Putra Aditya, Fahrullah Fahrullah, Nariza Wanti Wulan Sari

Indexed By