Penerapan Algoritma Apriori untuk Analisis Pola Asosiasi Transaksi Penjualan Cafe Omalicious di Kota Manokwari - Anjelita Indri Sapitri Samsya Marjan; Ririn Ariyanti; Pricillia Lousiana Putri; Yuliana Maria Prisca Abuwarenan Supit (CV Firmos, 2026)
Meningkatnya persaingan di industri Cafe mendorong pemilik usaha untuk memanfaatkan data transaksi sebagai dasar pengambilan keputusan. Cafe Omalicious di Manokwari telah mengumpulkan ribuan transaksi selama Triwulan IV tahun 2025, namun belum pernah menganalisisnya untuk mengidentifikasi pola pembelian pelanggan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Apriori dalam menemukan aturan asosiasi antar menu yang sering dibeli bersamaan. Data primer sebanyak 2.062 transaksi bersih dengan 68 item unik diolah menggunakan pustaka mlxtend pada platform Google Colaboratory dengan parameter minimum support 0,02 dan minimum confidence 0,3. Hasil analisis menunjukkan bahwa aturan asosiasi terkuat adalah “Es Teh Manis → Ayam Geprek” dengan nilai support 0,0218, confidence 0,302, dan lift 1,36. Aturan ini mengindikasikan bahwa pelanggan yang membeli Es Teh Manis memiliki peluang 30,2% untuk turut membeli Ayam Geprek. Temuan ini memperkuat penerapan algoritma Apriori pada usaha kuliner skala lokal berbasis data transaksi riil, sekaligus dapat dijadikan landasan strategis bagi manajemen cafe dalam pengembangan paket bundling, rekomendasi menu, serta pengelolaan stok yang lebih efisien.