Implementasi Metode Apriori dalam Data Mining Penentuan Minat Beli Makanan dan Minuman - Dinda, Dinda Ayu Alifa; Adil, Adil Setiawan (Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), 2025)
Perkembangan teknologi informasi memungkinkan pelaku usaha di bidang kuliner untuk memanfaatkan data transaksi dalam memahami pola perilaku konsumen. Belawan Cafe sebagai salah satu penyedia makanan dan minuman menghadapi tantangan dalam mengidentifikasi minat beli pelanggan secara efektif, sehingga diperlukan sistem yang dapat mengolah data transaksi untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat. Penelitian ini mengimplementasikan metode Apriori dalam teknik data mining guna menentukan pola keterkaitan antar produk makanan dan minuman yang sering dibeli secara bersamaan. Analisis dilakukan terhadap 130 transaksi dengan parameter minimum support 20% dan minimum confidence 30%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa beberapa menu memiliki tingkat kemunculan tinggi, seperti Ayam Penyet (65%), Indomie Goreng (65%), dan Kentang Goreng (58%). Aturan asosiasi terbaik yang terbentuk yaitu “Jika membeli Kentang Goreng maka membeli Ayam Penyet” dengan nilai support 43% dan confidence 73,68%, serta kombinasi “Es Jeruk dan Ayam Geprek maka membeli Ayam Penyet” dengan confidence 75,61%. Temuan ini menunjukkan adanya pola pembelian yang kuat dan konsisten di antara konsumen, sehingga dapat dimanfaatkan untuk strategi promosi, pengelolaan stok, dan peningkatan layanan di Belawan Cafe. Sistem berbasis website yang dibangun juga memudahkan pengelola untuk melakukan analisis secara cepat, praktis, dan interaktif. Dengan demikian, penerapan metode Apriori terbukti efektif dalam membantu pengambilan keputusan terkait pengembangan bisnis kuliner di Belawan Cafe.