Ridwan Rismanto 1 , Lucki Darmawan 2 , Arief Prasetyo 3 Jurusan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Politeknik Negeri Malang
1 r.rismanto@gmail.com, 2 luckidarma@gmail.com, 3 tiyok_pras@yahoo.com

## Abstrak
Advances  in  Information  Technology  encourage  culinary  entrepreneurs  to  innovate,  one  of  them  with  a computerized system, online-based sales and some interesting features that can increase consumer interest and increase  sales  become the most  frequently used innovation  today.  Cafe "Hidden  Toast and  Float"  is  a  cafe  in Kediri. To increase sales from the cafe, a system is needed that can facilitate the owner in recording sales and increase the number of sales by providing automatic menu recommendations to customers. Based on the problem, in this thesis will be made a recording system and website-based sales system accompanied by application of a priori algorithm to know the pattern of purchasing from customers as well as automatic menu recommendation from system to customer. The test results from this thesis are two website-based systems with admin systems used to process existing data on the database and customer website used for online purchases, as well as the application of a priori algorithm with the results of sample data and real data sampling resulting in recommendation of menu combination most often purchased based on all transaction data of Dark Choco Jam and Cappucino with 15% support value and 45% confidence value.
Kata Kunci : Kafe Hidden Toast and Float, Website, Algoritma Apriori
1. Pendahuluan
1.1 Latar Belakang
Hirarki  kebutuhan  manusia  terbagi  menjadi beberapa  kategori  yaitu  kebutuhan  fisiologis  atau dasar,  kebutuhan  untuk  dicintai  dan  disayangi, kebutuhan  untuk  dihargai  dan  kebutuhan  untuk aktualisasi  diri.  Pada  tingkat  kebutuhan  dasar  atau kebutuhan  fisiologis  adalah  kebutuhan  yang  sangat berkaitan  erat  dengan  kebutuhan  tubuh  manusia.[7] Contohnya  adalah  kebutuhan  pangan,  pangan merupakan salah satu dari sekian kebutuhan primer. Maka pemenuhan terhadap pangan menjadi hal yang mutlak  bagi  manusia  agar  menjaga  kelangsungan hidupnya.  Setelah  kebutuhan  primer  terpenuhi  baru akan muncul kebutuhan – kebutuhan lainnya seperti kebutuhan bersosialisasi, percaya diri dan aktualisasi diri yang dirata – rata merupakan 3 teratas kebutuhan manusia.
Kafe  “ Hidden  Toast  And  Float ”  merupakan sebuah kafe di Kota Kediri yang berdiri sejak tahun 2014. Kafe ini terletak di Jalan Mojoroto Gang 2 No 12F  Kota  Kediri.  Pada  kafe  ini  lebih  banyak menyediakan  menu-menu  berupa  makanan  ringan seperti roti, kentang goreng, rice bowl dan sebagainya. Dengan harga yang ekonomis sasaran kafe ini yaitu
lebih  kepada  mahasiswa  maupun  kalangan  pelajar, dikarenakan letak kafe yang dekat dengan universitas dan  sekolah.  Dengan  adanya  fasilitas take  away , pelanggan  dapat  membeli  tanpa  harus  datang  ke tempat. Banyaknya pilihan menu semakin memanjakan pelanggan untuk berulang membeli dari kafe  ini,  tetapi  akan  lebih  baik  jika  terdapat  sebuah sistem  yang  dapat  memberikan  sebuah  rekomendasi menu  kepada  pelanggan  dan  juga  sistem  untuk melayani  pembelian  secara online pada  lingkup Kediri kota, sehingga akan memberikan keuntungan baik kepada pihak kafe maupun pihak pelanggan Penelitian  ini  dilakukan  untuk  Mengetahui bagaimana  konsep e-commerce diterapkan  dalam sistem  jual-beli  dan  menganalisa  algoritma  Apriori untuk  memanfaatkan  data  transaksi  yang  tersimpan pada database web e-commerce Kafe  Hidden Toast ad Float guna mengetahui jumlah dan kombinasi item kategori menu yang banyak terjual secara bersamaan sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  membuat kebijakan dan strategi  bisnis melalui analisa dengan algoritma Apriori serta mengetahui cara perancangan desain  web e-commerce Kafe Hidden  Toast  And Float .

## PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM MENENTUKAN POLA PEMBELIAN KONSUMEN DI KAFE HIDDEN TOAST AND FLOAT
1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  maka rumusan masalah adalah sebagai berikut :
a. Bagaimana cara penerapan Algoritma Apriori dalam menentukan pola pembelian konsumen pada Kafe Hidden Toast And Float ?
b. Data  apa  sajakah  yang  akan  diolah  oleh Algoritma  Apriori  sehingga  didapatkannya sebuah pola pembelian konsumen?

## 1.3 Tujuan
Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai  dari penelitian yang dilakukan yaitu :
a. Untuk  mengetahui  pola  pembelian  konsumen pada  Kafe  Hidden  Toast  And  Float  pada  sisi pemilik kafe.
b. Untuk  memberikan  rekomendasi  menu  pada konsumen.
1.4 Batasan Masalah
a. Sistem ini digunakan sebagai sarana rekomendasi menu untuk pelanggan.
b. Pengambilan  data  dilakukan  di  Kafe Hidden Toast And Float Kediri.
c. Sistem  ini  hanya  mencakup  wilayah  Kediri Kota.
d. Data yang diambil adalah data transaksi selama 1 tahun terakhir.
2. Landasan Teori
2.1. CodeIgniter
CodeIgniter  adalah  sebuah framework php yang bersifat open source dan menggunakan metode MVC (Model, View, Controller) . CodeIgniter bersifat free alias tidak berbayar. Framework CodeIgniter di buat dengan tujuan sama seperti framework lainnya, yaitu untuk mempermudah developer atau programmer dalam  membangun  sebuah  aplikasi berbasis webiste tanpa  harus  membuat  dari  awal[8]. Pada  Sistem  yang  saya  kembangkan  ini,  Penerapan framework codeigniter digunakan  untuk  halaman admin dan user.
2.2. Data Mining
Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstrasi dan mengedintifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database besar.[2]  Data  mining  bukanlah  suatu  bidang  yang sama  sekali  baru.  Salah  satu  kesulitan  untuk mendefinisikan data mining adalah kenyataan bahwa data  mining  mewarisi  banyak  aspek  dan  teknik  dari
bidang-bidang  ilmu  yang  sudah  mapan  terlebih dahulu.
Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok  berdasarkan  tugas  yang  dapat  dilakukan, yaitu : a. Deskripsi b. Estimasi c. Klasifikasi d. Prediksi e. Pengklusteran f. Asosiasi

## 2.2 Algoritma Apriori
Apriori  adalah  algoritma  yang  digunakan dalam  melakukan  pencarian frequent itemset untuk mendapatkan aturan asosiasi. Sesuai dengan namanya, algortima  ini  menggunakan prior  knowledge mengenai frequent  itemset properties yang  telah diketahui  sebelumnya  untuk  memproses  informasi selanjutnya. Apriori menggunakan pendekatan secara iterative yang disebut juga sebagai level-wish search dimana  k-itemset  digunakan  untuk  mencari  (k+1) itemset .  Pertama-tama  dicari  set  dari frequent 1- itemset, set ini dinotasikan sebagai L1. L1 yaitu large itemset  pertama  yang  digunakan  untuk  menemukan L2,  kemudian set dari frequent 2-itemset digunakan untuk  menemukan  L3,  dan  seterusnya  sampai  tidak ada  lagi frequent k-itemset  yang  dapat  ditemukan. Large itemset adalah itemset yang sering terjadi atau itemset-itemset yang sudah melewati batas minimum support .
Algoritma  Apriori  sendiri  termasuk  ke  dalam data  mining  asosiasi  atau Association  Rule mining yang  teknik  data  mining  untuk  menemukan  aturan asosiatif  antara  suatu  kombinasi  item.[4]  Contoh aturan asosiatif dari analisis pembelian di suatu pasar swalayan  adalah  dapat  diketahuinya  berapa  besar kemungkinan  seorang  pelanggan  membeli  roti bersama dengan susu. Dengan pengetahuan tersebut, pemilik pasar swalayan dapat mengatur penempatan barangnya  atau  merancang  kampanye  pemasaran dengan  memakai  kupon  diskon  untuk  kombinasi barang  tertentu,  aturan  yang  menyatakan  asosiasi antara  beberapa  atribut  sering  disebut  affinity analiysis atau Market Basket Analysis .
Kelebihan  dari  algoritma  apriori  ini  adalah lebih sederhana dan dapat menangani data yang besar. Sedangkan  algoritma  lainnya  memiliki  kelemahan dalam  penggunaan  memori  saat  jumlah  data  besar, tentunya berpengaruh terhadap banyaknya item yang
diproses  serta  mudah  di  pahami  struktur  kerja  dan implementasinya.[4]
Apriori  memiliki  kelemahan  karena  harus melakukan scan database setiap kali iterasi, sehingga waktu  yang  diperlukan  bertambah  dengan  makin banyak terasi yang telah ditentukan.[4]
3. Metodologi

## 3.1. Tahapan Penelitian
Metode pengembangan yang digunakan dalam “Penerapan  Algoritma  Apriori  dalam  Menentukan Pola Pembelian Konsumen di Kafe Hidden Toast and Float” adalah Model Prototyping , model Prototyping sendiri  adalah  proses  iteratif  dalam  pengembangan sistem  di  mana  kebutuhan  diubah  ke  dalam  sistem yang  berkerja (working  system) yang  secara  terus menerus  diperbaiki  melalui  kerjasama  antara pengguna dan analis.[1]
Gambar 2.1 Metode Prototyping Pada algoritma Apriori  menentukan kandidat yang  mungkin  muncul  dengan  cara  memperhatikan minimum support dan minimum confidence . Support adalah  nilai  pengunjung  atau  persentase  kombinasi sebuah item dalam database .
Rumus support adalah sebagai berikut :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝑃 (𝐴  ∩ 𝐵)

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 𝐴, 𝐵) =

## 𝛴 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝛴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑥 100% Rumus Support [12]
Sedangkan confidence adalah  nilai  kepercayaan yaitu  kuatnya  hubungan  antar  item  dalam  sebuah Apriori. Confidence dapat  dicari  setelah  pola frekuensi munculnya sebuah item ditemukan. Berikut rumus confidence :
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃 (𝐵|𝐴) =
𝛴 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑥 100%
Rumus Confidence [12] Konsep Apriori : Itemset adalah  sekumpulan  item  item  dalam sebuah keranjang ( Support ). K-itemset adalah itemset yang  berisi  K  item,  misalnya  beras,telur,minyak adalah 3-itemset (Dinotasikan sebagai K-itemset).
Frequent  support adalah k-itemset yang  dimiliki oleh support dimana frequent k-itemset yang dimiliki diatas  minimum support atau  memenuhi  minimum support (dinotasikan sebagai Fi).
Kandidat  itemset  adalah frequent itemset yang dikombinasikan dari k-itemset sebelumnya (dinotasikan sebagi Ci).

## 3.2. Gambaran Sistem
Berdasarkan  hasil  wawancara,  diskusi  dan survei  langsung  ke  kafe Hidden  Toast  And  Float , owner dari kafe setuju untuk dibuatkan sebuah sistem pemesanan  yang  berbasis online ,  baik  pemesanan menu makanan atau miniman dan pemesanan tempat untuk acara ulang tahun, serta menerapkan hasil dari algoritma  apriori  ke  dalam  sistem  pelanggan  yang merekomendasikan menu makanan disaat pelanggan melihat detail dari salah satu menu. Gambaran desain sistem dapat dilihat dari Gambar 4.1.
Admin Pelanggan Sistem Data Menu Rekomendasi Menu Data Menu Data Transaksi Data Pelanggan Data Reservasi Rule Algoritma Website Website Pengolahan Data Data Diri Data Transaksi Gambar 2.2 Gambaran Sistem
4. Hasil dan Pembahasan
4.1. Analisa dan Perancangan
Pada  tahap  ini  sistem  pertama  kali  akan dikembangankan  dalam  tahap  implementasi  kecil, penulis  menggunakan  excel  untuk  mengolah  data kecil  terlebih  dahulu  dalam  penerapan  algoritma apriori. Langkah analisa apriori sebagai berikut :
a. Data Transaksi
Tabel 4.1 Data Transaksi Permenu No Nama Menu Jumlah 1 Mayo Beef 3 2 Vanilla Cheese 0
3 Sweet Strawberry Jam 10 4 Dark Choco Jam 20 5 Banana Choco Corn 0 6 Ricebowl Original 7 7 Ricebowl Hot Chili 4 8 Ricebowl Barbeque 9 9 Ricebowl Teriyaki 3 10 Ricebowl Blackpepper 3 11 French Fries 18 12 Big Sosis 3 13 Ice in Cup 0 14 Burger 5 15 Crispy Nugget 1 16 Fried Banana Jam 0 17 Ice Tea 6 18 Lemon Tea 3 19 Cappucino 23 20 Strawberry Squash 3 21 Lemon Squash 0 22 Green Mojito 9 23 Vanilla Float 1 24 Choco Float 12 25 Strawberry Float 0 26 Cocacola Float 1 27 Fanta Float 0 28 Hot Choco 1 29 Hot Tea 0 30 Hot Cappucino 2 31 Hot Coffe 3 32 Hot Creamy Coffe 0 33 Hot Lemon Tea 0 34 Choco Gingger 0 35 Gingger Milk 0
Kemudian  menentukan  apakah  data  transaksi tersebut memenuhi minimum support , yaitu minimum support yang ditentukan 20 %.
Tabel 4.2 Nilai Support Transaksi Per Menu No Nama Menu Nilai Support 1 Mayo Beef 8 2 Vanilla Cheese 0
3 Sweet Strawberry Jam 26 4 Dark Choco Jam 53 5 Banana Choco Corn 0 6 Ricebowl Original 18 7 Ricebowl Hot Chili 11 8 Ricebowl Barbeque 24 9 Ricebowl Teriyaki 8 10 Ricebowl Blackpepper 8 11 French Fries 47 12 Big Sosis 8 13 Ice in Cup 0 14 Burger 13 15 Crispy Nugget 3 16 Fried Banana Jam 0 17 Ice Tea 16 18 Lemon Tea 8 19 Cappucino 61 20 Strawberry Squash 8 21 Lemon Squash 0 22 Green Mojito 24 23 Vanilla Float 3 24 Choco Float 32 25 Strawberry Float 0 26 Cocacola Float 3 27 Fanta Float 0 28 Hot Choco 3 29 Hot Tea 0 30 Hot Cappucino 5 31 Hot Coffe 8 32 Hot Creamy Coffe 0 33 Hot Lemon Tea 0 34 Choco Gingger 0 35 Gingger Milk 0
Tahap selanjutnya dengan mencari kombinasi itemset yang memenuhi support , dengan rumus yang telah ditentukan.
Tabel 4.3 Transaksi yang Memenuhi Support
N o Menu 1 Menu 2 Ju mlah Suppor t (%)
1 Dark Choco Jam Cappu cino 14 37 2 Riceb owl Barbeque Cappu cino 8 21 3 Frenc h Fries Cappu cino 13 34 4 Cappu cino Dark Choco Jam 14 37 Setelah  mendapatkan  kombinasi  dua  menu yang memenuhi support , kemudian langkah selanjutnya  mencari  kombinasi  dua  menu  yang memenuhi nilai minimum confidence yaitu 60%.
Tabel 4.4 Transaksi yang Memenuhi Confidence N o Menu 1 Menu 2 Jumla h Co nfiden ce 1 Dark Choco Jam Cappu cino 14 70 2 Ricebo wl Barbeque Cappu cino 8 89 3 French Fries Cappu cino 13 72 4 Cappu cino Dark Choco Jam 14 61
Dari  hasil  kombinasi  dua  menu  yang memenuhi  nilai  minimum support dan  minimum confidence ,  didapatkan  4  kombinasi  menu  yang menjadi rute dari algoritma apriori. Yaitu kombinasi menu Dark  Choco  Jam dan Cappucino ,  Ricebowl Barbeque  dan Cappucino ,  French  Fries  dan Cappucino , Cappucino dan Dark  Choco  Jam . Sementara  untuk  hasil  perkalian Support X Confidence dapat dilihat pada tabel 4.5 Tabel 4.5 Nilai Support X Confidence No Menu 1 Menu 2 Support X Confidence 1 Dark Choco Jam Cappucin o 0,26 2 Ricebowl Barbeque Cappucin o 0,19 3 French Fries Cappucin o 0,25 4 Cappucin o Dark Choco Jam 0,22
Kombinasi dari dua menu yang memiliki nilai support X confidence terbesar  adalah Dark  Choco Jam dan Cappucino dengan nilai 0,26.
5. Implementasi
5.1. Tampilan  Rule  Algoritma  Apriori  Pada Website Admin
Penerapan  Algoritma  Apriori  pada  sisi  amin menampilkan  hasil  frekuensi  pembelian  tertinggi yang telah dilakukan oleh pelanggan.
Gambar 5.1 Penerapan Algoritma Apriori

## 5.2. Rekomendasi Menu
Hasil  penerapan  Algoritma  Apriori  pada  sisi pelanggan  yaitu  memberikan  rekomendasi  menu otomatis kepada pelanggan, seperti yang ditunjukkan pada gambar 5.2 berikut ini :

## Gambar 5.1 Rekomendasi Menu
6. Ujicoba 6.1. Pengujian 6.1.1. Hasil Pengujian Algoritma Rekomendasi Menu Tabel 6.1 Hasil Pengujian No Menu Rekomendasi 1 Mayo Beef -  Dark  Choco Jam - Ice Tea - Cappucino 2 Vanilla Cheese - Cappucino 3 Sweet Strawberry Jam -  Dark  Choco Jam - Ice Tea - Cappucino 4 Dark Choco Jam - Ice Tea - Lemon Tea - Cappucino - Green Mojito - Mayo Beef 5 Ricebowl Original - Ice Tea - Cappucino 6 Ricebowl Hot Chili - Cappucino
7 Ricebowl Blackpepper - Ice Tea - Cappucino 8 French Fries - Cappucino 9 Crispy Nugget - Cappucino 10 Ice Tea - Cappucino 11 Cappucino - Choco Float
Hasil  pengujian  menggunakan  data  real sebanyak 1065 data transaksi menghasilkan beberapa rekomendasi  kombinasi  menu  seperti  yang  terlihat pada  gambar  6.1,  dengan  kombinasi  menu  yang paling  sering  dibeli  yaitu Dark  Choco  Jam disertai pembelian Cappucino dengan nilai support 15% dan nilai confidence 45%.
7.
Kesimpulan
7.1. Kesimpulan
Beberapa kesimpulan yang dapat diambil dari hasil penelitian ini :
a. Hasil  Penerapan  Algoritma  Apriori  pada  sisi Admin,  dapat  menampilkan  kombinasi  menu yang sering dibeli oleh pelanggan.
b. Penerapan  Algoritma  Apriori  pada  sisi Pelanggan  dapat  menghasilkan  rekomendasi menu  yang  secara  otomatis  diberikan  oleh sistem.
c. Nilai  minimum support menunjukkan  bahwa semakin  tinggi  nilai  ,  semakin  sering  menu dibeli oleh pelanggan.
d. Semakin  tinggi  nilai  minimum confidence , semakin kuat hubungan antara dua menu yang dibeli.
e. Algoritma  Apriori  cocok  digunakan  untuk menemukan  kombinasi  pembelian  menu tertinggi dari pelanggan dengan hasil dari data sampel dan data real menghasilkan kombinasi menu  yang  sama  yaitu Dark  Choco  Jam dan Cappucino dengan nilai support 15% dan nilai confidence 45%.

## 7.2. Saran
a. Penerapan Algoritma Apriori agar dapat dimaksimalkan untuk promo produk, sehingga menambah minat pelanggan.

## 8. Daftar Pustaka
[1]  Al  Fatta,  Hanif.  2007.  “Analisis  &  Perancanan  Sistem Informasi  untuk  Keunggulan  Bersaing  Perusahaan  & Organisasi Modern”. Andi Offset. Yogyakarta.
[2] Kusrini dan Luthfi, E. T., 2009, Algoritma Data Mining, Andi Offset, Yogyakarta
[3  ]Robi  Yanto,  Riri  Khoiriah,  “Implementasi  Data  Mining dengan  Metode  Algoritma  Apriori  dalam  Menentukan
Pola  Pembelian  Obat”,  Citec  Journal,  Vol  2,  No.  2, Februari 2015-April 2015.
[4]  Safar  Riduan  Pasaribu,  "Sistem  Pendukung  Keputusan Analisa Pola Penjualan Barang dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus: Lucky Swalayan)," Pelita Informatika Budi Darma, vol. 6, no. 2, pp. 119 - 123, 2014.
[5] Susanto, Azhar. 2004. “Sistem Informasi Manajemen Konsep dan Pengembangannya”. Bandung: Lingga Jati
[6] Bansal, Ubay. 2016. “Sistem Informasi dalam Bisnis Global”. http://www.ubaybansal.tk/2016/04/sistem-informasi- dalam-bisnis-global.html Diakses Tanggal 21 Juni 2016
[7] GoPangan Lokal. 2013. “Peran Strategis Industri Kuliner Bagi Pertumbuhan
Ekonomi” .
http://gopanganlokal.miti.or.id/index.php/peran- strategis-industri-kuliner-bagi-pertumbuhan-ekonomi. [Tanggal 14 Desember 2016] [8] Hadi, Diki Alfarabi. 2016. “CodeIgniter Part 1: Pengertian dan Cara Menggunakan CodeIgniter”. http://www.malasngoding.com/pengertian-dan-cara- menggunakan-codeigniter [Tanggal 2 Januari 2017]
[9] Hia, Budieli. 2009. “Teori Abraham Maslow Tentang Tingkat Kebutuhan
Hidup”. https://budishia.wordpress.com/2009/12/29/teori- kebutuhan-menurut-maslow/.  [Tanggal  14  Desember 2016]
[10]  Putra,  Michael.  2016.  “Pengertian  dan  Manfaat  Website”. https://www.sayanda.com/pengertian-dan-manfaat- website/. [Tanggal 2 Januari 2017]
[11]  Restofocus.  2015.  “Pengertian  dan  Unsur  Restoran”. http://www.restofocus.com/2015/01/pengertian-dan- unsur-restoran.html. [Tanggal 14 Desember 2016]
[12]    Ruci  Tita.  2016.  “Pengertian  Algoritma  Apriori”. http://www.ilmuskripsi.com/2016/05/algoritma- apriori.html [Tanggal 2 Januari 2017]