Yudanto, Bagus Ario
Unknown Affiliation

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Implementasi REST API Menggunakan Bahasa Go untuk Optimalisasi Manajemen Menu dan Pemesanan Yudanto, Bagus Ario; Laudri, Sabdha Putra; Felina, Ismi; Abinovan, Moh Rizqi Amanusa; Fadhil, Muhamad; Putra, Raja Fathir Rakha; Ulfa, Dinia Fachriza; Salzi, Wildan Faerus; Nuzulah, Rahnita
Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI) Vol 6, No 02 (2025): Jurnal Riset dan Aplikasi Mahasiswa Informatika (JRAMI)
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30998/jrami.v6i02.13367

Abstract

Dalam era digital yang terus berkembang, industri restoran dituntut untuk mengadopsi teknologi canggih guna meningkatkan efisiensi operasional dan pengalaman pelanggan. Artikel ini menjelaskan implementasi REST API dengan menggunakan bahasa pemrograman Go (Golang) dalam pengembangan sistem manajemen menu dan pesanan di restoran. Bahasa Go dipilih karena kemampuannya dalam menangani performa tinggi dan pengolahan data secara paralel, sehingga cocok untuk membangun sistem API yang cepat dan andal. Penelitian ini mencakup tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, dan pengembangan REST API. Implementasi REST API berbasis Go memungkinkan pengelolaan menu yang fleksibel, pemrosesan pesanan yang cepat, dan integrasi mudah dengan platform lain. Hal ini berdampak positif pada efisiensi operasional restoran dan kepuasan pelanggan. Dengan solusi ini, restoran dapat meningkatkan otomatisasi proses hingga 40% dibandingkan dengan metode manual tradisional, serta mengurangi waktu pemrosesan pesanan hingga 30%. Dengan demikian, restoran dapat meminimalkan keterlibatan manual, serta menyediakan layanan yang lebih responsif dan modern.
PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK SISTEM REKOMENDASI MENU DALAM APLIKASI PEMESANAN BERBASIS ANDROID: IMPLEMENTATION OF THE APRIORI ALGORITHM FOR A MENU RECOMMENDATION SYSTEM IN AN ANDROID ORDERING APP Yudanto, Bagus Ario
HOAQ (High Education of Organization Archive Quality) : Jurnal Teknologi Informasi Vol. 16 No. 2 (2025): Jurnal HOAQ - Teknologi Informasi
Publisher : STIKOM Uyelindo Kupang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52972/hoaq.vol16no2.p233-240

Abstract

Seiring berkembangnya teknologi, semakin banyak restoran, kedai makan, dan kafe yang mengadopsi sistem pemesanan berbasis aplikasi. Persaingan yang semakin ketat menuntut pelaku usaha untuk terus berinovasi guna meningkatkan kualitas pelayanan dan daya saing. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi menu dalam aplikasi pemesanan berbasis Android. Sistem ini dirancang untuk meningkatkan pengalaman pengguna sekaligus memberikan nilai tambah bagi pengelola usaha melalui peningkatan potensi penjualan. Algoritma Apriori digunakan dalam membentuk sistem rekomendasi berdasarkan pola asosiasi dari data transaksi pelanggan. Sebanyak 200 data simulasi transaksi dianalisis dengan parameter minimum support sebesar 7% dan confidence sebesar 26%. Dari analisis tersebut diperoleh 10 aturan asosiasi yang relevan, yang kemudian digunakan sebagai dasar pemberian rekomendasi menu secara otomatis kepada pelanggan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Apriori dapat diterapkan secara efektif dalam sistem rekomendasi berbasis data transaksi. Sistem yang dibangun mampu memberikan saran menu tambahan berdasarkan pilihan pelanggan, sehingga dapat meningkatkan efisiensi pelayanan dan mendorong pembelian menu yang lebih beragam.   As technology advances, more and more restaurants, food stalls, and cafes are adopting app-based ordering systems. Increasingly fierce competition requires businesses to continuously innovate in order to improve service quality and competitiveness. This study aims to develop a menu recommendation system in an Android-based ordering app. This system is designed to enhance the user experience while providing added value to business managers through increased sales potential. The Apriori algorithm is used to form a recommendation system based on association patterns from customer transaction data. A total of 200 simulated transaction data were analyzed with a minimum support parameter of 7% and a confidence level of 26%. From this analysis, 10 relevant association rules were obtained, which were then used as the basis for automatically providing menu recommendations to customers. The research results indicate that the Apriori algorithm can be effectively applied in a transaction-based recommendation system. The developed system is capable of providing additional menu suggestions based on customer preferences, thereby improving service efficiency and encouraging the purchase of a more diverse range of menu items.