Implementasi Algoritma Apriori Pada Penjualan Makanan (Studi Kasus: Warung Bakso Lezaatoz)

Reskyani Reskyani; Wahdania Nurarfiani Ashari

doi:10.31004/riggs.v4i4.3748

Authors

Reskyani Reskyani Politeknik Maritim AMI Makassar
Wahdania Nurarfiani Ashari Universitas Teknologi Akba Makassar

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v4i4.3748

Keywords:

Apriori Algorithm, Association, Data Mining

Abstract

Persaingan ketat dalam sektor bisnis kuliner modern menuntut setiap pengusaha untuk secara proaktif merumuskan strategi pemasaran yang efektif demi meningkatkan volume penjualan. Hal ini berlaku bagi Warung Bakso Lezaatoz, di mana data transaksi penjualan tercatat secara berkelanjutan setiap hari. Kumpulan data historis yang masif ini memiliki informasi tersembunyi yang sangat bermanfaat jika diolah dengan baik, terutama untuk memprediksi perilaku belanja konsumen dan mengoptimalkan persediaan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan memanfaatkan data tersebut dengan menerapkan Algoritma Apriori, salah satu metode Data Mining yang berfokus mencari dan mengidentifikasi pola asosiasi berdasarkan pola belanja konsumen. Metode ini digunakan untuk mengetahui item-item makanan yang selalu dibeli secara bersamaan, sehingga menghasilkan aturan yang dapat dijadikan dasar pengambilan keputusan. Penerapan algoritma ini terbukti efektif dalam memetakan perilaku konsumen. Berdasarkan hasil pengolahan data, ditemukan bahwa varian makanan yang paling sering dibeli oleh konsumen adalah Bakso Kenangan, Bakso Keju, dan Bakso Boom. Aturan asosiasi terkuat yang dihasilkan, dengan nilai confidence yang tinggi, menunjukkan hubungan yaitu jika konsumen membeli Bakso Keju dan Bakso Boom, maka mereka akan membeli Bakso Kenangan. Aturan ini memiliki nilai support sebesar 55% dan nilai confidence sebesar 91,2%. Dengan diketahuinya aturan asosiasi yang kuat ini, pihak Warung Bakso Lezaatoz dapat menyusun strategi pemasaran yang lebih cerdas, seperti membuat paket promosi bundling produk, untuk meningkatkan penjualan secara merata di seluruh menu yang ditawarkan dan memaksimalkan pendapatan.

Downloads

Download data is not yet available.

References

S. P. Sari, “Strategi Meningkatkan Penjualan Di Era Digital,” Sci. J. Reflect. Econ. Accounting, Manag. Bus., vol. 3, no. 3, pp. 291–300, 2020, doi: 10.37481/sjr.v3i3.224.

A. H. Nst, I. R. Munthe, and A. P. Juledi, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori untuk Meningkatkan Penjualan,” vol. 06, pp. 188–197, 2021.

S. Widyastuti, W. Ariandi, W. D. Putra, and R. R. Baratasena, “Using Apriori Algorithm to Analyze Library Borrowing Patterns at SMK Negeri 1 Cirebon,” J. Gen. Educ. Humanit., vol. 4, no. 2, pp. 285–298, 2025.

H. Novitasari and Y. Astuti, “Algoritma Apriori sebagai Penentu Pola Penjualan Produk Jeans,” J. Ilm. Edutic Pendidik. dan Inform., vol. 9, no. 1, pp. 20–28, 2022.

A. Firmansyah and N. Merlina, “Prediksi pola penjualan tiket kapal pt. pelni cabang makassar menggunakan metode algoritma apriori,” J. Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komput., vol. 5, no. 2, pp. 183–190, 2020.

T. Prasetya, J. E. Yanti, A. I. Purnamasari, and A. R. Dikananda, “Analisis Data Transaksi Terhadap Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” INFORMATICS Educ. Prof., vol. 6, no. 1, pp. 43–52, 2021.

R. Yanto and H. Di Kesuma, “Pemanfaatan Data Mining Untuk Penempatan Buku Di Perpustakaan Menggunakan Metode Association Rule,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 4, no. 1, pp. 1–10, 2017, doi: 10.35957/jatisi.v4i1.83.

I. Maryani, O. Revianti, H. M. Nur, and S. Sunanto, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Di Toko GOC Kosmetik Dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” Indones. J. Softw. Eng., vol. 8, no. 1, pp. 92–98, 2022, doi: 10.31294/ijse.v8i1.13017.

E. Elisa, “Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan,” J. RESTI, vol. 2, no. 2, pp. 472–478, 2018.

H. Annur, “Penerapan Data Mining Menentukan Strategi Penjualan Variasi Mobil Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Inform. UPGRIS, vol. 5, no. 1, pp. 40–45, 2019.

A. Damayanti and G. Testiana, “Penerapan Data Mining untuk Analisa Pemilihan Genre Film menggunakan Algoritma Apriori,” JBKom (Jurnal Bina Komputer), vol. 5, pp. 7–16, 2023.

H. Eddy, “Analisa data transaksi penjualan barang menggunakan algoritme Apriori dan FP-Growth”.

W. N. Ashari, M. Arafah, A. Maulidinnawati, and A. Kadir, “Penerapan Metode Pengembangan Agile pada Sistem Pencatatan dan Pelaporan Retribusi Sampah Secara Online,” pp. 325–331, 2022.

N. Hendrastuty, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Dalam Evaluasi Hasil Pembelajaran Siswa,” vol. 3, pp. 46–56, 2024.

J. Ha, M. Kambe, and J. Pe, Data Mining: Concepts and Techniques. 2011. doi: 10.1016/C2009-0-61819-5.