PENERAPAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN-GROWTH UNTUK REKOMENDASI MENU MAKANAN DAN MINUMAN

Abstract

Kedai Teras Ciremai, sebagai bisnis baru di wilayah Kalikoa yang telah berjalan selama tiga bulan, berhasil menarik perhatian pelanggan, khususnya kalangan mahasiswa, dalam konteks pertumbuhan ekonomi lokal. Tujuan penelitian ini adalah untuk meningkatkan rekomendasi menu dengan menerapkan analisis keranjang belanja pada data penjualan Kedai Teras Ciremai selama periode 22 September hingga 29 November 2023, menggunakan alat RapidMiner. Dengan fokus pada dataset transaksi penjualan kedai, metode Association Rules diterapkan dengan confidence minimum sebesar 0,2 (20%). Hasil analisis dengan menggunakan Algoritma FP-Growth dari 403 transaksi penjualan makanan dan minuman menunjukkan satu aturan dengan Support 0,015 dan Confidence 0,333, yang menyatakan bahwa pembelian makanan corndog sosis memiliki korelasi dengan pembelian minuman Pop ice avocado. Dalam penelitian di Kedai Teras Ciremai, dengan menerapkan metode Association Rules dan menggunakan algoritma FP-Growth, peneliti dapat mengidentifikasi hubungan antara makanan dan minuman yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan. Hasil temuan ini kemudian dapat digunakan oleh pemilik kedai untuk meningkatkan rekomendasi menu, strategi penjualan, dan meningkatkan penjualan.