Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori dalam Rekomendasi Produk Restoran

Abstract

Pemanfaatan teknologi Data mining kini telah banyak diterapkan di perusahaan besar di berbagai aspek. Namun sayangnya, masih banyak usaha-usaha di Indonesia yang belum memanfaatkan teknologi data mining dalam meningkatkan rencana strategis usaha kedepan, data-data yang masuk ke perusahaan hanya menjadi data history, masuk ke arsip perusahaan dan akhirnya dibiarkan tersimpan. Perusahaan dituntut memberikan layanan yang mudah dan cepat kepada customer serta menentukan strategi bisnis kedepannya, khususnya pada Restoran Bahari Bangka Belitung dalam melayani wisatawan mendapatkan fakta bahwa wisatawan sangat sulit menentukan produk yang ingin dipesan dan meminta rekomendasi kepada pelayan. Berdasarkan masalah yang dihadapi ini dapat diselesaikan dengan memanfaatkan data transaksi yang diolah dalam memberikan rekomendasi produk atau menu unggulan yang terkait untuk kepentingan pemasaran. Data mining melakukan penggalian data yang sudah tersimpan dalam jangka waktu tertentu untuk dijadikan refrensi didalam memberikan rekomendasi. Algoritma dalam penelitian ini adalah algoritma apriori berbasis website dan android dengan menggunakan metode prototype. Hasil dari penelitian ini yaitu rekomendasi apriori terhadap produk dalam bentuk aturan asosiatif atau pola transaksi customer dengan cara mengumpulkan data transaksi lalu dengan eksperimen dataset sejumlah 274 transaksi dihitung menggunakan algoritma Apriori dengan nilai support minimal 50 dan nilai confidence minimal 75%. Pengujian User Acceptance Testing dari 6 variabel dengan detail 10 pertanyaan mengenai effort expectancy, social influence, performance expectancy, use behavior, supporting  facilitating dan behavioral intention menghasilkan indeks rata-rata sebesar 90.4%.