<![CDATA[Meningkatnya jumlah menu pada restoran modern menuntut adanya sistem yang dapat membantu pelanggan memilih hidangan secara cepat dan sesuai preferensi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem rekomendasi menu restoran berbasis web menggunakan metode clustering pada teknik data mining dengan algoritma K-Means. Proses pengelompokan dilakukan terhadap data menu di restoran AF Brew berdasarkan atribut harga, kategori makanan, dan tingkat popularitas. Hasil evaluasi menggunakan Silhouette Score menunjukkan nilai terbaik sebesar 0.0907 pada k=2, yang menandakan bahwa data menu secara optimal terbagi dalam dua kelompok utama. Sistem kemudian menghasilkan rekomendasi menu berdasarkan hasil pengelompokan tersebut dan menampilkan informasi secara interaktif kepada pengguna melalui antarmuka web. Hasil pengujian menunjukkan sistem berfungsi dengan baik dan memberikan rekomendasi yang relevan sesuai preferensi pelanggan. Dengan demikian, sistem ini dapat menjadi solusi digital untuk mendukung strategi pemasaran dan peningkatan layanan restoran.]]>
Copyrights © 2025
