Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Rekomendasi Menu Pada Restoran - Ratu Suci Anisa; Muhammad Sahlul Fahmi; Dinda Ayu Muthia (TEKNIKA, 2025)
Industri kuliner terus menghadapi persaingan yang semakin ketat, sehingga pelaku usaha perlu menerapkan strategi penjualan yang efektif untuk meningkatkan pendapatan dan menjaga loyalitas pelanggan. Sebuah restoran menghadapi kesulitan dalam menentukan produk promosi yang dapat mengoptimalkan penjualan. Meskipun memiliki banyak pilihan menu, beberapa restoran belum memiliki sistem untuk menganalisis data transaksi secara efisien guna menghasilkan rekomendasi yang sesuai. Penelitian ini berfokus pada penerapan algoritma Apriori untuk menganalisis data transaksi penjualan dan memberikan rekomendasi menu. Algoritma ini digunakan untuk mengidentifikasi pola pembelian pelanggan yang dapat membantu dalam merancang strategi promosi yang lebih terarah. Data restoran yang dianalisis sebanyak 451 transaksi pada periode Oktober 2024. Data dianalisis menggunakan software RapidMiner, dengan 3 kali uji coba pada tingkat minimum support dan minimum confidence, kombinasi pembelian Senang berenam dan Lemon tea memiliki tingkat kepercayaan tertinggi, yaitu 80%. Percobaan ini dengan minimum support 40% dan minimum confidence 60%. Pola ini mengindikasikan bahwa kedua menu tersebut sering dibeli bersama. Berdasarkan hasil ini, direkomendasikan untuk membuat paket promosi yang menggabungkan kedua produk tersebut. Penerapan algoritma Apriori terbukti efektif dalam menemukan pola pembelian pelanggan dan memberikan rekomendasi berbasis data, sehingga dapat membantu restoran meningkatkan penjualan, kepuasan pelanggan, dan efisiensi manajemen persediaan.