Analisis Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Apriori dan Hash-Based - Prayogi, Dhimas; Novelan, Muhammad Syahputra; Lubis, Syaiful Rahman; Rizko, M. Azhari; Suteja, Ade Guna (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2025)
Penggunaan teknologi data mining telah menjadi aspek penting dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan data di berbagai sektor industri, termasuk di bidang kuliner seperti restoran. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Apriori dan teknik Hash-Based dalam proses pengolahan data transaksi penjualan.. Algoritma Apriori digunakan untuk menggali pola asosiasi dari data transaksi pelanggan, seperti kombinasi menu makanan dan minuman yang sering dibeli secara bersamaan. Sementara itu, teknik Hash-Based diterapkan untuk mengoptimalkan proses penyimpanan dan pencarian data agar lebih cepat dan hemat memori. Penelitian ini tidak hanya menjelaskan langkah-langkah implementasi dari kedua metode tersebut, tetapi juga mengevaluasi kinerjanya dari segi waktu proses dan kualitas aturan asosiasi yang dihasilkan. Dengan pengujian pada data transaksi nyata, hasil eksperimen menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu meningkatkan efisiensi dalam pengolahan data serta menghasilkan informasi yang berguna dalam mendukung pengambilan keputusan strategis oleh manajemen rumah makan. Temuan ini diharapkan dapat memberikan kontribusi nyata dalam pengembangan sistem informasi yang cerdas dan adaptif di bidang kuliner, sekaligus menjadi referensi bagi penelitian lanjutan yang ingin menggabungkan algoritma data mining untuk kebutuhan industri kecil dan menengah di era digital.