Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori pada Brand Milenials Cafe
DOI:
https://doi.org/10.46880/jmika.Vol8No2.pp215-221Keywords:
Millenials Café, Data Mining, Apriori Algorithm, Transaction Data, Association RulesAbstract
Millennials Café is a cafe that just opened in March 2024, in an effort to stay relevant and competitive in this field, Millennials Café needs to continue to innovate and adjust to customer preferences. One way is to utilize data mining technology. The Apriori algorithm is one of the data mining technologies that can be used. The application of the apriori algorithm to the Milenials Café transaction data aims to find association rules to be able to generate frequencies and relationships between one or more items in the transaction data in the Milenials Café. This research produces 33 association rules that can help the sales strategy at Milenials Café. The following are the association rules with the highest confidence value, namely the Thai Tea menu, Milo Dinasourus, 100% Millennials Pizza, Hezelnut Chocolate, Oreo Cookies and Cream Shake 97%. Millennials Pizza, Fried Potatoes 96%. The 33 rules that already exist can be used as a reference for the owner of Millennials Café to create a sales strategy that can increase cafe revenue.
References
Abidin, Z., Amartya, A. K., & Nurdin, A. (2022). Penerapan Algoritma Apriori Pada Penjualan Suku Cadang Kendaraan Roda Dua (Studi Kasus: Toko Prima Motor Sidomulyo). Jurnal Teknoinfo, 16(2), 225. https://doi.org/10.33365/jti.v16i2.1459
Andini, Y., Hardinata, J. T., Purba, Y. P., Studi, P., Informasi, S., Utara, S., & Apriori, M. (2022). Penerapan Data Mining Terhadap Tata Letak Buku. Jurnal Technology Informatics & Computer System, Xi(1), 9–15.
Elvi, B., Sitorus, D., Manalu, D. R., Yulianti, Y., Rumapea, P., Komputer, F. I., & Indonesia, U. M. (2024). Kombinasi Paket Menu Makanan Dengan Algoritma Apriori Pada Cafe Habitat Coffee. 10(1), 22–26.
Dianti, R. N., & Zeniarja, J. (2024). Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Pada Toserba Yusuf Semarang. 9(2), 1013–1021.
Kusumo, H., Sediyono, E., & Marwata, M. (2019). Analisis Algoritma Apriori Untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi. Walisongo Journal Of Information Technology, 1(1), 49. https://doi.org/10.21580/wjit.2019.1.1.4000
Merliani, N. N., Khoerida, N. I., Widiawati, N. T., Triana, L. A., & Subarkah, P. (2022). Penerapan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Untuk Rekomendasi Menu Makanan Dan Minuman. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 8(1), 9–16. https://doi.org/10.25077/teknosi.v8i1.2022.9-16
Prasetyo, A., Sastra, R., & Musyaffa, N. (2020). Implementasi Data Mining Untuk Analisis Data Penjualan Dengan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus Dapoerin’s). Jurnal Khatulistiwa Informatika, 8(2). https://doi.org/10.31294/jki.v8i2.8994
Randy, R. (2023). Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Promosi Penjualan Menggunakan Metode Algoritma Apriori (Studi Kasus: Coffe Shop Kopi Bonjera Jakarta). 1(6), 1522–1531. Https://Repository.Unpam.Ac.Id/11032/
Rosmayati, I., Wahyuningsih, W., Harahap, E. F., & Hanifah, H. S. (2023). Implementasi Data Mining Pada Penjualan Kopi Menggunakan Algoritma Apriori. Jurnal Algoritma, 20(1), 99–107. https://doi.org/10.33364/algoritma/v.20-1.1259
Saefudin, S., & Dn, S. (2019). Penerapan Data Mining Dengan Metode Algoritma Apriori Untuk Menentukan Pola Pembelian Ikan. Jsii (Jurnal Sistem Informasi), 6(2), 36. https://doi.org/10.30656/jsii.V6i2.1587
Sari, P., Indra Kusuma, L., Fali Oklilas, A., & Ali Buchari, M. (2024). Ijcs_13_1+Sari. 13(1), 1135–1152.
Setyoardi, K., & Ariyani, P. F. (2024). Implementasi Data Mining Pada Data The Javanese Cafe Implementation Of Data Mining On The Javanese Café Data Based On Web Using Apriori Algorithm. 3(140), 195–203.
Siddik, R., Juledi, A. P., & Sihombing, V. (2024). Memanfaatkan Algoritma Apriori: Aplikasi Berbasis Web Untuk Penambangan Aturan Asosiasi. Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi (Jikomsi), 7(1), 349–354.
Takdirillah, R. (2020). Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Terhadap Data Transaksi Sebagai Pendukung Informasi Strategi Penjualan. Edumatic : Jurnal Pendidikan Informatika, 4(1), 37–46. https://doi.org/10.29408/edumatic.V4i1.2081
Tundo, Yel, M. B., Arinal, V., James, B. A., Saidah, A., Informatika, T., Informasi, S., & Listrik, D. (2024). Sebuah Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Klasifikasi Masyarakat Miskin Pada Desa Tanjungsari. 6(1), 77–83.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2024 Hadi Gunawan, Tundo Tundo, Devika Azahra Ramadhani, Farhan Adriansyah Waloeya
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
