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 (STIKOM Uyelindo Kupang, 2025)
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.