## KOMBINASI PAKET MENU MAKANAN DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA CAFE HABITAT COFFEE
Betti Elvi Deliana Sitorus 1 , Darwis Robinson Manalu 2 , Yolanda Yulianti Pratiwi Rumapea 3
1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Methodist Indonesia
Jl. Hang Tuah No.8, Medan – Sumatera Utara
1 bettisitorus0909@gmail.com, 2 manaludarwis@gmail.com, 3 rumapeayolanda@gmail.com

## ABSTRACT
Habitat Coffee is a cafe that offers  various  types of drink and food menus at various prices which  are served to customers. Habitat Coffee can sell hundreds of transactions a month which results in a buildup of transaction data which is often not used due to limited time and large amounts of data making data management difficult. To change the nest of transaction data into a menu that customers buy simultaneously, a method or technique is needed so that Habitat Coffee information can innovate by creating new food menu packages that can increase sales profits because they can sell many menus in one food package and know what raw materials must be prepared or provided using data mining techniques, namely the apriori algorithm method. From tests that have been carried out 4 times using 150 transaction data by determining the minimum support value, minimum confidence and lift ratio to determine the level of validity of a rule, it produces a menu combination, namely if you buy special lontong you will buy sweet iced tea and French fries, if you buy betawi soto rice then you will buy plain iced tea and sweet iced tea.
Keywords - Apriori Algorithm, Minimum Confidence, Minimum Support, Lift Ratio.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  dunia  bidang  teknologi  yang  bertambah pesat  memberikan  efek  yang  sangat  besar  pada perkembangan dunia bisnis bidang kuliner, terbukti dari jumlah restoran dan kafe yang selalu meningkat sehingga dapat  membuat  persaingan  dibidang  kuliner  menjadi ketat,  sehingga  para  pelaku  usaha  dapat  menciptakan inovasi-inovasi  baru  yang  tepat  dalam  menentukan strategi bisnisnya [1] [2].
Habitat  Coffee    adalah    salah    satu  kafe    yang menawarkan  berbagai  jenis  menu  minuman  dan makanan  dengan  harga  yang  beragam  yang  disajikan kepada pelanggan. Habitat coffee dapat menjual ratusan transaksi dalam sebulan yang mengakibatkan penumpukan data transaksi yang kerap tidak digunakan dikarenakan  terbatasnya  waktu  dan  jumlah  data  yang banyak  sehingga  sulit  dalam  pengelolaan  data.  Padahal pihak  Habitat  Coffee  dapat  memperoleh  informasi mengenai  menu  yang  kerap  dibeli  pelanggan  secara bersamaan  dari  tumpukan  data  transaksi  tersebut  dan untuk  mengetahui bahan baku apa  saja  yang harus di siapkan atau disediakan karena makanan yang di sajikan tidak  lepas    dari    bahan    baku    yang  ada  di  gudang penyimpanan.
Sehingga diperlukan metode yang mengubah tumpukan data  transaksi  tersebut  menjadi  informasi  yaitu  data mining menggunakan algoritma apriori.
Data  mining  adalah  proses  pengumpulan  data  dalam database  yang  mana  data  tersebut  diekstraksi  dan diidentifikasi  menjadi  sebuah  informasi  yang  berguna sebagai pengambil keputusan yang baik [3][4].
Algoritma  apriori  digunakan  untuk  mencari  pola  dari sebuah  data  yang  akan  diidentifikasi  dengan  mencari pasangan  item  yang  sering  muncul  pada  data  tersebut. Algoritma  apriori  dapat  menemukan    pola-pola  itemset atau pola pembelian konsumen yang  terbentuk  dari data
transaksi penjualan makanan dan minuman yang dipesan secara  bersamaan  yang  akan  memberikan  informasi mengenai  kombinasi  item  yang  sering  dibeli  oleh pelanggan  sehingga  pelaku  usaha  dapat  membuat keputusan bisnis untuk pertimbangan dalam menetapkan strategi bisnis penjualan [5].
Penelitian  mengenai  algoritma  apriori  telah  dilakukan seperti penelitian tentang meningkatkan penjualan pada Kantin Universitas Tantri Abeng [6], penelitian tentang pembelian  pelanggan  di  Cafe  The  L.Co  Coffee  [7], penelitian  tentang  meningkatkan  minat  beli  pada Restoran  XYZ  [8]  dan  penelitian  tentang  penjualan  di Toko Buku Selecta [9].
Penelitian  ini  membahas  tentang  penerapan  algoritma apriori pada data transaksi penjualan untuk mengetahui menu yang paling sering dibeli secara bersamaan di Cafe Habitat  Coffee  yang mana data transaksi  sebanyak 150 data,  sistem  informasi  yang  dibangun  menggunakan bahasa  pemograman  php,  database  mysql  dan  tidak mencantumkan  harga  makanan  dan  minuman  dalam pembentukan  paket  menu.  Sehingga  diharapkan  dapat menghasilkan  paket  menu  baru  berdasarkan  data transaksi penjualan cafe habitat coffee dengan algoritma apriori  yang  diterapkan  pada  sebuah  aplikasi  yang memudahkan pihak cafe habitat coffee untuk menentukan  kombinasi  paket  menu  makanan  sehingga dapat membuat lebih banyak lagi jenis paket-paket menu makanan, memudahkan habitat coffee dalam menentukan  stok  bahan  baku  apa  saja  yang  harus disiapkan  atau  disediakan  dan  dapat  menjual  banyak menu  dalam  satu  paket  makanan,  sehingga  dapat meningkatkan penjualan.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan pada Cafe Habitat Coffee yang beralamat  di  Jalan  Abdullah  Lubis,  Kota  Medan, Sumatera  Utara  20152.  Alur  penelitian  yang  dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian
1. Identifikasi dan Perumusan Masalah
Tahap  ini  menganalisa  masalah  dalam  penelitian  yang diharapkan  mampu    dipahami    dengan    baik  mengenai pola pembelian konsumen pada cafe habitat coffee.
2. Studi Literatur
Tahap  studi  literatur  adalah  proses  mengumpulkan informasi  dari  berbagai  sumber  yaitu  buku  atau  karya ilmiah  yang  berhubungan  pada  algoritma  apriori, harapannya bisa memberikan referensi untuk mendukung penelitian.
3. Pengumpulan Data
Tahap  ini  data  yang  dikumpulkan  bersumber  dari  data primer  dengan  melakukan  observasi  dan  wawancara  ke Cafe Habitat Coffee.
a. Wawancara
Wawancara dengan pemilik usaha Habitat Coffee untuk mengumpulkan  dan  mendapatkan  data  dan  informasi mengenai penelitian yang dilakukan.
b. Observasi
Melakukan  pengamatan  secara  langsung  tentang kegiatan bisnis di Habitat Coffee guna mendapatkan data dan informasi yang dibutuhkan.
Data  transaksi  penjualan  yang  telah  dikumpulkan  pada Cafe  Habitat  Coffee  sebanyak  150  data  transaksi.  Data transaksi  pada  Cafe  Habitat  Coffee  dapat  dilihat  pada Tabel 1.

## Tabel 1. Pengumpulan Data
Transaksi Item Yang Dibeli 1 Caramel Latte, Chicken Garlic, Es Teh Manis, Es Teh Tawar, Iaso Dr.Juice, Ice Lychee Mint Tea, Kentang Goreng, Lontong Special, Nasi Goreng  Kampung,  Nasi  Putih,  Nasi  Soto Betawi  Ose,  Salted  Egg  C  Skin,  Teh  Manis, Telur Mata Sapi, Vejovis Dr.Juice. 2 Manggo Island, Passion Mojito Tea 3 Juice Jeruk … … 148 Chicken  Wings  Mongolia,  Chicken  Chop, Chicken  Maryland,  Dori  Smoked  Chicken, Kopi  Susu  Aren,  Nasi  Soto  Madura,  Pisang Goreng Kipas, Tahu Gejrot 149 Nasi  Ikan  Creamy  Rc,  Teh  Manis  ,  Es  Teh Manis, Latte, Martabak Mozza Chicken 150 Choco  Oreo  Ice  Blnd,  Es  Teh  Manis,  Nasi Goreng Kampung, Nasi Goreng Seafood Sumber : Cafe Habitat Coffee
4. Preprocessing Data Tahap preprocessing data pada penelitian ini dilakukan dengan  menghapus  data  yang  hanya  memuat  satu  item makanan  atau  minuman  pada  data  transaksi.  Setelah dilakukan pembersihan data maka data transaksi menjadi 132 transaksi. Pembersihan data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Preprocessing data Transaksi Item Yang Dibeli 1 Caramel Latte, Chicken Garlic, Es Teh Manis, Es Teh Tawar, Iaso Dr.Juice, Ice Lychee Mint Tea, Kentang Goreng, Lontong Special, Nasi Goreng  Kampung,  Nasi  Putih,  Nasi  Soto
Betawi  Ose,  Salted  Egg  C  Skin,  Teh  Manis,
Telur Mata Sapi, Vejovis Dr.Juice
2 Manggo Island, Passion Mojito Tea 3 Es  Teh  Manis,  Iced  Lemon  Tea,  Ifumie Goreng  Andaliman,  Kentang  Goreng,  Nasi Goreng Kampung … …
130 Chicken  Wings  Mongolia,  Chicken  Chop, Chicken  Maryland,  Dori  Smoked  Chicken, Kopi  Susu  Aren,  Nasi  Soto  Madura,  Pisang Goreng Kipas, Tahu Gejrot 131 Nasi  Ikan  Creamy  Rc,  Teh  Manis  ,  Es  Teh Manis, Latte, Martabak Mozza Chicken 132 Choco  Oreo  Ice  Blnd,  Es  Teh  Manis,  Nasi Goreng Kampung, Nasi Goreng Seafood

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  pada  Tabel  2,  yang  akan  dilakukan pertama adalah mencari nilai Itemset 1 dengan minimum support  5%.  Nilai  minimum  support  ditentukan  sendiri oleh  peneliti  untuk  mengurangi  kombinasi  itemset[7]. Pembentukan  1  itemset  dapat  dilihat  pada  Tabel  3. Rumus untuk mencari nilai dari sebuah item yaitu [10] :
Gambar 2. Rumus Support
Tabel 3. Pembentukan Itemset 1 No Nama Jumlah Proses Support Support 1 Caramel Latte 2 ((2/132)*100%) 1,52% 2 Chicken Garlic 7 ((7/132)*100%) 5,30% 3 Es Teh Manis 29 ((29/132)*100%) 21,97% … … … … … 165 Spicy Carbonara Fries 2 ((2/132)*100%) 1,52% 166 Sop Ikan 1 ((1/132)*100%) 0,76%
Pada  tahap  pertama  ini  nilai  support  pada  itemset  1 dibandingkan  dengan  minimal  support  yang  sudah ditentukan yaitu 5%, jika minimum support pada itemset 1  bernilai  sama  atau  lebih  besar  dari  minimum  support yang  sudah  ditentukan  maka  itemset  1  dapat  dihitung ketahap  selanjutnya.  Menu  yang  memenuhi  standart minimum support dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Pembentukan Itemset 1
No Nama Jumlah Support 1 Chicken Garlic 7 5,30% 2 Es Teh Manis 29 21,97% 3 Es Teh Tawar 17 12,88% … … … … 34 Sate Sambal Matah 8 6,06% 35 Choco Oreo Ice Blnd 10 7,58% 36 G Chick W Washed 7 5,30%
Selanjutnya  adalah  mencari  nilai  Itemset  2  yang  dapat dilihat diperoleh dari rumus berikut [10]:

## Gambar 3. Rumus Support 2 Item
Pembentukan itemset 2 dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pembentukan Itemset 2 No Nama Jumlah Proses Support Support 1 Chicken Garlic, Es Teh Manis 3 ((3/132)*100%) 2,27% 2 Chicken Garlic, Es Teh Tawar 4 ((4/132)*100%) 3,03% 3 Chicken Garlic, Kentang Goreng 4 ((4/132)*100%) 3,03% … … … … … 628 Sate Sambal Matah, Choco Oreo Ice Blnd 1 ((1/132)*100%) 0,76% 629 Sate Sambal Matah, G Chick W Washed 0 0 0,00%
630 Choco Oreo Ice Blnd, G Chick W Washed 0 0 0,00%
Menu yang mencukupi standart minimum support dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Pembentukan 2 Itemset No Nama Jumlah Support 1 Es Teh Manis, Es Teh Tawar 8 6,06% 2 Es Teh Manis, Kentang Goreng 9 6,82% 3 Es Teh Manis, Nasi Goreng Kampung 7 5,30%
Selanjutnya adalah mencari nilai Itemset 3. Pembentukan itemset 3 dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Pembentukan 3 Itemset No Nama Jumlah Proses Support Support 1 Es Teh Manis, Es Teh Tawar, Kentang Goreng 4 ((4/132)*100%) 3,03% 2 Es Teh Manis, Es Teh Tawar, Nasi Goreng Kampung 3 ((3/132)*100%) 2,27% 3 Es Teh Manis, Kentang Goreng, Nasi Goreng Kampung 4 ((4/132)*100%) 3,03%
Berdasarkan  Tabel  7  pembentukan  itemset  ke  4  tidak dapat  dilakukan  karena  pada  itemset  3  tidak  ada  yang mencukupi  standart  minimum    support  yaitu  5% sehingga untuk pembentukan aturan asosiasi digunakan itemset  2  yang  memenuhi  standart  minimum  support yaitu dengan minimum confidence 50%. Nilai minimum confidence  ditentukan  sendiri  oleh  peneliti  untuk mengurangi kombinasi itemset untuk membentuk aturan asosiasi.  Minumum  confidence  diperoleh  dari  rumus berikut [10]:

## Gambar 4. Rumus Confidence
Pembentukan aturan asosiasi dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Pembentukan Aturan Asosiasi
N o Nama Juml ah Tran saksi A dan B Juml ah Tran saksi A Perhitun gan Confiden ce Confid ence
1 Es Teh Manis, Es Teh Tawar 8 29 ((8/29)*1 00%) 27,59 % 2 Es Teh Tawar, Es Teh Manis 8 17 ((8/17)*1 00%) 47,06 % … … … … … … 5 Es Teh Manis, Nasi Goreng Kampung 7 29 ((7/29)*1 00%) 24,14 % 6 Nasi Goreng Kampung, Es Teh Manis 7 13 ((7/13)*1 00%) 53,85 %
Berdasarkan perhitungan minimum confidence pada Tabel 8 yang memenuhi standart minimum confidence dapat dilihat pada Tabel 9 .
Tabel 9. Hasil Pembentukan Aturan Asosiasi
No Nama Confidence 1 Nasi Goreng Kampung, Es Teh Manis 53,85%
Setelah  mendapatkan  aturan  asosiasi,  selanjutnya mencari  nilai  kevalidan  suatu  aturan  tersebut  dengan mencari nilai lift ratio dari tiap aturan asosiasi. Rumus lift ratio sebagai berikut [11]:

## 𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴, 𝐵)

## 𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒
Pengujian lift ratio dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Lift Ratio
N o Nama Con f.
Perhitu ngan Benchm ark Confide nce Bench mark Confi d  ence Perhitunga n Lift Ratio Lif t Ra t  io 1 Nasi Goreng Kamp ung, Es Teh Manis 53,8 5% (29/132) 21,97% (53,85%)/(2 1,97%) 2,4 5
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  4  kali  pengujian  data dengan nilai minimum support dan minimum confidence yang  berbeda  sehingga  menghasilkan  aturan  asosiasi yang  berbeda  pula.  Pengujian  yang  telah  dilakukan diimplementasikan  pada  sebuah  bahasa  pemograman dengan memilih tanggal data transaksi yang telah diinput pada halaman menu data transaksi lalu pengguna aplikasi menginput  atau  menentukan  minimun  support  dan minimum  confidence  yang  diinginkan  pada  saat melakukan analisis. User Interface Aplikasi dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. User Interface
1. Support  4%  dan  confidence  50%  menghasilkan  2 aturan seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Pengujian Kedua
2. Support  4%  dan  confidence  55%  menghasilkan  1 aturan seperti pada Gambar 7.

## Gambar 7. Hasil Pengujian Ketiga
3. Support  5%  dan  confidence  50%  menghasilkan  1 aturan seperti pada Gambar 8.

## Gambar 8. Hasil Pengujian Keempat
Berdasarkan  hasil  uji  yang  sudah  dilaksanakan  maka disimpulkan  jika  nilai  dari  minimum  support  dan minimum  confidence  yang  dimasukkan  rendah  maka aturan asosiai yang dihasilkan semakin banyak, jika nilai minimum  support  dan  minimum  confidence  yang dimasukkan tinggi maka aturan asosiasi yang dihasilkan semakin sedikit. Aturan asosiasi dengan nilai lift rationya besar dapat dipakai untuk rekomendasi paket menu baru. Maka  direkomendasikan  paket  menu  baru  berdasarkan nilai lift ratio yang bernilai tinggi yang dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Rekomendasi Paket Menu No. Hasil Rule Lift Ratio 1 Jika membeli Lontong Special maka akan membeli  Es  Teh  Manis  dan  Kentang Goreng 14,67 2 Jika membeli Nasi Soto Betawi maka akan membeli Es Teh Tawar dan Es Teh Manis 9,17 3 Jika membeli Es Teh Manis dan Kopi Susu Aren maka akan membeli Es Teh Tawar 5,18 4 Jika membeli Lontong Special maka akan membeli Es Teh Manis 4,55 5 Jika membeli Milo Popsicle maka akan membeli Es Teh Manis 3,64

## IV.   KESIMPULAN DAN SARAN
a. Kesimpulan Berdasarkan penelitian  yang telah dilaksanakan dengan menerapkan  algoritma  apriori  dari  150  data  transaksi yang diolah, maka direkomendasikan 5 paket menu baru yaitu: Jika membeli Lontong Special maka akan membeli Es Teh Manis dan Kentang Goreng; Jika membeli Nasi
Soto Betawi maka akan membeli Es Teh Tawar dan Es Teh Manis; Jika membeli Es Teh Manis dan Kopi Susu Aren maka akan membeli Es Teh Tawar, Jika membeli Lontong Special maka akan membeli Es Teh Manis; Jika membeli  Milo  Popsicle  maka  akan  membeli  Es  Teh Manis.  Informasi  tersebut  dapat  digunakan  oleh  pihak cafe  untuk  menyusun  strategi  bisnisnya,  misalnya strategi  penentuan  stok  bahan  baku  dan  strategi  promo paket  baru  yang  dapat  menarik  minat  pelanggan  yang dapat meningkatkan penjualan.
b. Saran
Untuk  pengembangan  berikutnya  agar  memakai  data transaksi  yang  jauh  lebih  banyak  sehingga  dapat menggunakan  nilai  minimum  support  dan  minimum confidence  yang  lebih  besar  dan  memperoleh  aturan asosiasi antar item yang lebih banyak.

## IV. REFERENSI
[1] F.  S.  Amalia,  Setiawansyah,  and  D.  Darwis,  “Analisis
Data Penjualan Handphone Dan Elektronik
Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus:  Cv  Rey Gasendra),” J. Telemat. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 1–
6, 2021,
[Online].
Available:
https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/telefortech/artic le/view/1810
[2] N.  N.  Merliani,  N.  I.  Khoerida,  N.  T.  Widiawati,  L.  A. Triana, and P. Subarkah, “Penerapan Algoritma Apriori Pada  Transaksi  Penjualan  Untuk  Rekomendasi  Menu Makanan Dan Minuman,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 8, no. 1, pp. 9–16, 2022, doi: 10.25077/teknosi.v8i1.2022.9-16.
[3] R.  Mahmud  and  A.  Hartanto,  “Penerapan  Data  Mining Rekomendasi Laptop Menggunakan Algoritma Apriori,” Juisi , vol. 06, no. 02, pp. 21–30, 2020.
[4] M. Rajagukguk, R. Dewi, E. Irawan, J. T. Hardinata, and
I. S. Damanik, “Implementasi Association Rule Mining Untuk  Menentukan  Pola  Kombinasi  Makanan  Dengan Algoritma  Apriori,” J.  FASILKOM ,  vol.  10,  no.  3,  pp. 248–254, 2020.
[5] M.  Syahril,  K.  Erwansyah,  and  M.  Yetri,  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Menentukan  Pola  Penjualan Peralatan  Sekolah  Pada  Brand  Wigglo  Dengan,” J- SISKO TECH , vol. 118, no. 1, pp. 118–136, 2020.
[6] M.  F.  Mulya,  N.  Rismawati,  and  R.  R.  Alifi,  “Analisis Dan Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori  Untuk  Meningkatkan  Penjualan  Pada  Kantin Universitas Tanri Abeng,” Fakt.  Exacta ,  vol.  12,  no.  3, pp. 210–218, 2019, doi: 10.30998/faktorexacta.v12i3.4541.
[7] M. Fahmi and F. A. Sianturi, “Analisa Algoritma Apriori Pada Pemesanan Konsumen Di Café the L . Co Coffe,” SAINTEK (Jurnal Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 1, pp. 52– 57, 2019.
[8] I.  Haidar  and  S.  Hidayat,  “Implementasi  Algoritma Apriori  pada  Transaksi  Penjualan  untuk  Meningkatkan Minat  Beli  pada  Restoran  XYZ,” AUTOMATA ,  vol.  2, 2021, [Online]. Available:
https://journal.uii.ac.id/AUTOMATA/article/view/1735 7/10891
[9] A.  S.  Sihombing,  D.  R.  Manalu,  and  A.  P.  Silalahi, “Penerapan  Market  Basket  Analysis  Dengan  Metode Apriori Pada Toko Buku Selecta,” J. Ilm. Sist. Inf. , vol. 2,  no.  2,  pp.  42–52,  2022,  [Online].  Available: http://ojs.fikom-methodist.net/index.php/methosisfo
[10]  R.  P.  Tulodo,  W.  Wahyudin,  and  M.  A.  Syafii, “Peningkatan  Penjualan  Oriental  Cafe  Menggunakan Algoritma  Apriori,” J.  Pendidik.  dan  Kewirausahaan , vol. 9, no. 1, pp. 284–296, 2021, doi: 10.47668/pkwu.v9i1.236.
[11]  Z.  Abidin,  A.  K.  Amartya,  and  A.  Nurdin,  “Penerapan Algoritma  Apriori  Pada  Penjualan  Suku  Cadang Kendaraan  Roda  Dua  (Studi  Kasus:  Toko  Prima  Motor Sidomulyo),” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 2, pp. 225–232, 2022, doi: 10.33365/jti.v16i2.1459.