Implementasi Algoritma Apriori untuk Mengoptimalkan Kombinasi Menu di Kane Pizzeria Bandung

Melihat dari begitu banyak jumlah usaha cafe di Kota Bandung dari tahun ke tahun yang mengalami kenaikan, sehingga persaingan usaha di bidang cafe semakin ketat setiap tahunnya. Hal tersebut membuat para pelaku usaha perlu menciptakan inovasi baru dalam bisnisnya. Setiap harinya cafe ini menyimpan banyak transaksi pembelian. Namun data transaksi yang ada tersebut tidak diolah dan kesulitan untuk melihat asosisasi antara penjualan barang yang satu dengan yang lain. Berdasarkan hal tersebut maka perlu adanya suatu sistem yang dapat membantu untuk membentuk kombinasi menu terlaris yang dapat diolah dari data transaksi pembelian dengan menggunakan teknik asosiasi dengan algoritma apriori sehingga data transaksi yang ada di cafe tersebut bisa digunakan secara maksimal dan efisien. Dari hasil analisis dan pengujian telah dilakukan ujicoba sistem sebanyak 10 kali menggunakan data transaksi Kane Pizzeria Bandung selama periode bulan Mei 2017 (31 hari) dengan menentukan nilai minimum support dan minimum confidence maka dapat disimpulkan kombinasi menu item terlaris yang terbentuk untuk kemudian dijadikan pengembangan promosi menjadi menu paket yaitu Swimming Potato => Ice Lemon Tea dengan nilai confidence tertinggi 83,3% dan Royal Smoked Beef => Ice Lychee Tea dengan nilai confidence 62,5%