## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 3 Desember 2021

## Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori dalam Rekomendasi Produk Restoran
Laurentinus #1
# Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, ISB Atma Luhur Jl. Jendral Sudirman, Kel. Selindung Baru, Kec. Gabek, Pangkalpinang, Prov. Bangka Belitung
1 Laurentinus@atmaluhur.ac.id
Abstrak — Pemanfaatan  teknologi  Data  mining  kini  telah banyak  diterapkan  di  perusahaan  besar  di  berbagai  aspek. Namun  sayangnya,  masih  banyak  usaha-usaha  di  Indonesia yang  belum  memanfaatkan  teknologi  data  mining  dalam meningkatkan  rencana  strategis  usaha  kedepan,  data-data yang  masuk  ke  perusahaan  hanya  menjadi  data  history, masuk  ke  arsip  perusahaan  dan  akhirnya  dibiarkan tersimpan.  Perusahaan  dituntut  memberikan  layanan  yang mudah  dan  cepat  kepada  customer  serta  menentukan strategi bisnis kedepannya, khususnya pada Restoran Bahari Bangka  Belitung  dalam  melayani  wisatawan  mendapatkan fakta  bahwa  wisatawan  sangat  sulit  menentukan  produk yang  ingin  dipesan  dan  meminta  rekomendasi  kepada pelayan.  Berdasarkan  masalah  yang  dihadapi  ini  dapat diselesaikan  dengan  memanfaatkan  data  transaksi  yang diolah  dalam  memberikan  rekomendasi  produk  atau  menu unggulan  yang  terkait  untuk  kepentingan  pemasaran.  Data mining  melakukan  penggalian  data  yang  sudah  tersimpan dalam  jangka  waktu  tertentu  untuk  dijadikan  refrensi didalam  memberikan  rekomendasi.  Algoritma  dalam penelitian ini adalah algoritma apriori berbasis website dan android  dengan  menggunakan  metode  prototype.  Hasil  dari penelitian  ini  yaitu  rekomendasi  apriori  terhadap  produk dalam  bentuk  aturan  asosiatif  atau  pola  transaksi  customer dengan  cara  mengumpulkan  data  transaksi  lalu  dengan eksperimen  dataset  sejumlah  274  transaksi  dihitung menggunakan  algoritma  Apriori  dengan  nilai  support minimal  50  dan  nilai  confidence  minimal  75%.  Pengujian User  Acceptance  Testing  dari  6  variabel  dengan  detail  10 pertanyaan  mengenai  effort  expectancy,  social  influence, performance  expectancy,  use  behavior,  supporting  facilitating dan  behavioral  intention  menghasilkan  indeks  rata-rata sebesar 90.4%.
Kata kunci — Data mining, apriori, aturan asosiatif, rekomendasi produk, android

## I. P ENDAHULUAN
Pemanfaatan teknologi telah berkembang di masyarakat Indonesia  dan  usaha-usaha  telah  banyak  menerakpan teknologi yang dampaknya sangat baik dalam menjalankan  usaha  menjadikan  proses  bisnis  menjadi efisien  dan  efektif  dalam  melayani  ,  namun  sayangnya dibidang Data mining masih  belum banyak dimanfaatkan dalam  meningkatkan  rencana  strategis  usaha  kedepan, data-data  yang  masuk  ke  perusahaan  hanya  menjadi  data
history ,  masuk  ke  rekapan  perusahaan  dan  akhirnya dibiarkan  tersimpan.  Data-data  yang  penting  ini  menjadi junk file jika tidak diolah. [1]
Perusahaan yang terdapat di Indonesia memasuki tahap mulai  menerapkan  teknologi  ke  dalam  usaha  namun belum  memiliki  pengetahuan  bahwa  data  yang  masuk dapat  dimanfaatkan  dalam  menentukan  strategi  usaha kedepannya, seperti  yang dilakukan oleh  Restoran Bahari Bangka  Belitung  yang  terdapat  di  Provinsi  Bangka Belitung  yang  masuk  ke  sektor  pariwisata  dan  usaha- usaha  lainnya  yang  ada  di  Indonesia,  dalam  memasarkan produk/menu  tanpa  strategi  hanya  dengan pricelist dari produk.  Masalah  yang  dihadapi  oleh  wisatawan  yaitu belum  mengetahui  produk  unggulan  dari  suatu  daerah sehingga  membutuhkan  rekomendasi  dalam  mengorder, rekomendasi  ini  merupakan  kombinasi  dari  1  produk dengan  produk  yang  lain  yang  saling  terkait.  Masalah  ini tentunya  berdampak  terhadap  kepuasan  pelanggan  dan berdampak terhadap pelanggan akan kembali atau tidak.
Restoran  dituntut  untuk  pelayanan  yang  cepat  dalam melayani customer ,  hal  yang  sama  dengan customer restoran  menginginkan  cepat  dalam  memesan  menu, mudah  dan  memilih  menu  yang  tepat.  Mudah  yang diharapkan  yaitu  proses  pemesanan  yang  berbasis teknologi mobile .  Pihak  restoran  membutuhkan  sistem agar  dapat  manajemen  restoran  kebutuhan customer serta perusahaan.  Sistem  memudahkan  manajemen  restoran dalam  menyimpan  transaksi,  memberikan  rekomendasi kepada customer ,  dan  mengatur  mengatur  status ketersediaan menu secara realtime .
Masalah  yang  dihadapi  ini  dapat  diselesaikan perusahaan  dengan  memanfaatkan Data  mining dalam memberikan  rekomendasi  produk  atau  menu  unggulan yang  terkait  berdasarkan  data  transaksi  mingguan  / bulanan  untuk  kepentingan  pemasaran  yaitu frequent pattern , dimana sistem memberikan informasi berupa pola yang terjadi dalam satu periode menggunakan association rule untuk  mengindentifikasi  hubungan  antar  produk. Data  mining  memiliki  banyak  algoritma,  salah  satu  yang paling  mudah  diterapkan  adalah  algoritma  apriori  yang menggunakan association  rule dalam  menganalisis  data dengan  2  parameter  minimal  yaitu minimum  support (jumlah transaksi yang memiliki hubungan dengan produk)
dan  minimum  confidence  yaitu  tingkat  hubungan  antar produk [2]–[4] penelitian ini berfokus terhadap rekomendasi  produk  berdasarkan  tingkat  hubungan  yang terjadi  pada  data  mining.  Saat  ini  terdapat  banyak penerapan algoritma apriori  seperti prediksi  daerah banjir [5] berdasarkan data yang dikumpulkan dapat memberikan  informasi  pattern  terjadinya  banjir  sehingga dapat  dilakukan  pengawasan.  Data  mining  juga  dapat diimplementasi  dalam  komputasi  masalah  blackbox  [6] dalam  menghasilkan  efisiensi  dan  ketahanan  komputasi. Bidang  Edukasi  penelitian  ini  berupaya  memberikan wawasan  yang  akan  membantu  untuk  memahami kemungkinan  penyebab  putus  sekolah  [7],  penelitian  [8] melakukan  peninjauan  dengan  cara  yang  dapat  dipahami dan  sangat  umum  yaitu  bagaimana  penambangan  data pendidikan  dan  analisis  pembelajaran  telah  diterapkan pada  data  Pendidikan.  Improve  algoritma  dalam rekomendasi  [9]–[11]  sehingga  mendapatkan  performa yang  lebih  baik.  Data  mining  juga  dapat  diterapkan berbasis  cloud  dalam  menjalankan  aplikasi  [12]. Berdasarkan  peneltian  yang  telah  dilakukan  didapatkan hasil  bahwa  data  mining  dapat  diterapkan  di  berbagai sektor, ilmu, dan platform, penelitian yang dilakukan tidak hanya menguji teori algoritma apriori namun telah dicoba langsung  menjadi  sebuah  aplikasi  berbasis  mobile  dan web  di  tempat  riset  dalam  menghasilkan  rekomendasi produk.
Dengan  memanfaatkan  teknologi android maka  proses bisnis dari usaha akan berjalan dengan efektif dan efisien, data transaksi yang masuk disimpan di database sehingga dapat  dimanfaatkan  oleh  algoritma  apriori  dalam  Data mining  sehingga  menghasilkan  rekomendasi  produk kepada  customer  yang  akan  ditampilkan  dalam  menu android

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Dalam Pengembangan penelitian ini penulis menggunakan  model  pengembangan  sistem prototype . Proses  dan  tahapan  pengembangan  perangkat  lunak dengan model prototype ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar. 1 Proses metode Prototype
Tahapan  dalam  penelitian  yang penulis gunakan dalam pengembangan  sistem  menggunakan  prototype,  sebagai berikut :
1) Proses  Identifikasi Masalah:  bertujuan  untuk mengumpulkan  data  dari  restoran  bahari  bangka  belitung yaitu  dengan  cara  observasi  dengan  mengumpulkan  data sejumlah 274 transaksi.
2) Analisis :  agar  mengetahui  kebutuhan  fungsional dan  non-fungsional  dalam  penelitian.  Pembangunan sistem  yang  dilakukan  yaitu Data  mining rekomendasi produk  pada  Restoran  Bahari  Bangka  Belitung  berbasis android  dan  web  dengan  database  MySql  [13].  Analisis terhadap  user  yang  mengakses  ke  sistem  yaitu customer , cashier , dan manager . Analisis dilakukan terhadap proses bisnis Restoran Bahari Bangka Belitung  dalam transaksi.
3) Perancangan: Setelah  memperoleh  data  dan menganalisis  seluruh  kebutuhan  dalam  pembangunan aplikasi,  proses  selanjutnya  dilakukan  tahap  desain prototype.
4) Prototipe  Sistem :  Proses  pembangunan  sistem menggunakan  bahasa  pemrograman  php  dan  java  dengan menerapkan algoritma apriori.
5) Pengujian  Sistem :  Pada  proses  ini,  dilakukan pengujian  terhadap  User  Acceptance  dalam  mengukur tingkat  penerimaan  perusahaan  dalam  menilai  Data mining.
Diagram Alur Proses Data mining Apriori dapat dilihat pada Gambar 2.
Identifikasi Masalah Studi Literatur Prototipe Sistem Evaluasi Pengujian Sistem Analisis Perancangan

## A. Pengumpulan data transaksi order produk
Pengumpulan  data  transaksi  diperoleh  dari point  of sales penjualan  berbasis  android  dengan database mysql. Struktur  data  yang  diperoleh  ditampilkan  pada  Tabel  1 dan Tabel 2.
TABEL I R ANCANGAN T ABEL P EMESANAN
tabel_pemesanan id id_menu jumlah user status waktu uniq
TABEL II R ANCANGAN T ABEL M ENU
Tabel_menu id judul harga jenis jenisbb nama_file deskripsi

## B. Ubah Tipe Transaksi
Proses  mengubah  tipe  transaksi  ini  dilakukan  untuk kemudahan  proses  data  dari database dikarenakan terdapat  banyak  atribut  yang  tidak  digunakan  dan  juga merubah  pemesanan  yang  memiliki  banyak record menu/produk  dapat  dijadikan  menjadi  1 record dengan menu  yang  tersimpan  didalam  1  atribut  dengan  nama produk. Proses ubah struktur transaksi dilakukan di sistem yang  sama  dan database yang  sama  dengan  nama  tabel yaitu  tabel  transaksi,  proses  ini  juga  mengecek  data  yang akan dianalisa telah sesuai, ditampilkan pada Tabel 3.
TABEL III T ABEL T RANSAKSI D ATA M INING transaksi id transaction_date produk C. Input Periode, minimum support, dan input minimum confidence
Proses analisis Data mining memiliki 3 parameter yaitu periode  tanggal, minimum support ,  dan minimum confidence .

## D. Analisis Frekuensi itemset
Proses analisis frekuensi didapatkan dengan  mengolah data  pada  tabel  transaksi  berdasarkan parameter yang telah  diinput  yaitu  periode  tanggal  dan minimum support untuk  mencari  1- itemset dengan  pola  frekuensi  tinggi.
Dalam  menghitung  nilai support item A  dapat  dilihat  di persamaan  1,  Nilai merupakan  jumlah  transaksi  yang memiliki    himpunan  item  A. merupakan  jumlah total transaksi.
(1)

## E. Analisis k-itemset
Proses  analisis  k- itemset dilakukan  untuk  mencari kombinasi  antara  item  1  dengan  item  lainnya  dibagi dengan  jumlah  total  transaksi  dengan  syarat minimal support sesuai  dengan  parameter    yang  diinput. Itemset yang  memenuhi  akan  dijadikan  pola  frekuensi  tinggi. Proses  ini  dilakukan  berulang  sehingga  tidak  didapatkan lagi k-itemset yang  memenuhi  kriteria  perhitungan berdasarkan minimum support .  Perhitunggan support ditampilkan pada persamaan 2-3.
Merupakan  transaksi  yang  memiliki  himpunan item  A  dan  item  B. merupakan  transaksi  yang memiliki himpunan item A, B, dan C. Perhitungan itemset akan berlanjut hingga itemset ke n tidak terpenuhi.
(2)
(3)

## F. Pembentukan Association rule
Setelah  proses  perhitungan  nilai support maka  akan dilakukan  pembentukan  aturan  assosiatif  untuk  mencari nilai confidence yang  sesuai  dengan minimal confidence yang telah diinput. Perhitungan nilai confidence bertujuan untuk menghitung kuatnya hubungan antara beberapa item dalam association rule , association  rule biasanya dinyatakan dalam A → B, hal ini berbeda nilai confidence B  →  A  dikarenakan  jumlah  transaksi  dari  A  dan  B berbeda  dalam  periode  tersebut  sehingga  mempengaruhi hasil perhitungan confidence . Persamaan dalam perhitungan confidence dapat dilihat pada persamaan 4-5.
(4)
(5)
Hasil  dari  perhitungan  aturan  asosiatif  yaitu  nilai confidence yang melewati input nilai minimum confidence yang  artinya  produk  tersebut  memiliki  tingkat  hubungan yang baik dan dapat direkomendasikan. Uji lift ratio dapat dilihat  pada  persamaan  6-7,  tujuan  dari  uji lift menghasilkan nilai kevalidan sebagai acuan dalam menilai apakah hubungan suatu item valid, penilaian valid tersebut dapat  dilihat di  hasil akhir uji lift yang bernilai lebih dari
1,00. berfungsi  untuk Benchmark confidence terhadap  item  A  dan  item  B,  sedangkan merupakan jumlah  transaksi  himpunan  dengan  item  yang  menjadi consequent, dan N merupakan jumlah transaksi.
(6)
(7)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pembahasan  pada  penelitian  ini  mencakup  2  hal  yaitu Analisa  Data  mining  menggunakan  algoritma  apriori  dan juga input output sistem yang menggunakan android serta website  dalam  mengolah  data  dan  menghasilkan  aturan asosiatif  dengan  uji lift dalam  pengukuran  kevalidan. Hasil  Analisa  produk  akan  dimasukkan  kedalam  sistem sehingga  dapat  direkomendasikan  kepada  pengguna. Sedangkan pengujian keefektifan sistem dalam penerapannya dilakukan dengan user acceptance test.
TABEL IV R ANCANGAN T ABEL T RANSAKSI D ATA M INING No Item Jumlah Support 1 Es Jeruk Peras 168 61,31 2 Ayam Penyet 82 29,93 3 Kentang Goreng 75 27,37 4 Tongseng 76 27,74 5 Pisang Goreng 63 22,99 6 cumi bakar 42 15,33 7 Ikan Bandeng Bakar 61 22,26 8 Cah Kangkung 16 5,84 9 Ayam Bakar Kalasan 162 59,12 10 Ikan Lempah Kuning 131 47,81 11 Ayam Cabe Ijo 77 28,10 12 Jantung Pisang 16 5,84 13 Jus Mangga 25 9,12 14 Roti Bakar 73 26,64 15 Cemilan Hits 16 5,84 16 Kopi Susu Dingin dan Hangat 28 10,22 17 Ikan Nila Goreng 41 14,96 18 Jus alpukat 38 13,87 19 Sayur Capcay 18 6,57 20 Jus Apel 39 14,23 21 Jus Buah Naga 29 10,58 22 Jus Pisang 26 9,49 23 Iga Sapi Bakar 19 6,93 24 Ikan Bakar Tenggiri 59 21,53 25 Ikan Saus Tiram 45 16,42 26 Ayam Bakar Rawit 76 27,74 27 Es Capucino 28 10,22 28 Ikan Bawal Bakar 43 15,69 29 Red Velvet 12 4,38 30 Daging Rendang 19 6,93 31 Nasi Goreng Telor 69 25,18 32 Ayam Geprek 81 29,56 33 Es Teh Manis 59 21,53 34 Sop Iga Sapi 18 6,57
No Item Jumlah Support 35 Macaroni Schotel 14 5,11 36 Pisang nugget 14 5,11 37 Ayam Goreng Mentega 14 5,11 38 charly Kentang Goreng 3 1,09 39 Choco Milk 15 5,47
Proses  pengolahan  data  transaksi  yang  pertama  yaitu menganalisis frekuensi itemset
A menggunakan persamaan  1,  menghasilkan  nilai  pada  Tabel  4.  Dengan minimum support yaitu 50 dan minimum confidence 75% maka  dilakukan  filter  minimum support yang  memenuhi kriteria, dapat dilihat pada Tabel 5.
TABEL V I TEMSET 1 YANG M EMENUHI No Item Frekuensi Support 1 Es Jeruk Peras 168 61,31 2 Ayam Penyet 82 29,93 3 Kentang Goreng 75 27,37 4 Tongseng 76 27,74 5 Pisang Goreng 63 22,99 6 Ikan Bandeng Bakar 61 22,26 7 Ayam Bakar Kalasan 162 59,12 8 Ikan Lempah Kuning 131 47,81 9 Ayam Cabe Ijo 77 28,10 10 Roti Bakar 73 26,64 11 Ikan Bakar Tenggiri 59 21,53 12 Ayam Bakar Rawit 76 27,74 13 Nasi Goreng Telor 69 25,18 14 Ayam Geprek 81 29,56 15 Es Teh Manis 59 21,53 Pembentukan itemset 2 dengan menggunakan persamaan  2,  diperoleh  4  data  yang  memenuhi  seperti pada Tabel 6.
TABEL VI I TEMSET 2 YANG M EMENUHI No Item 1 Item 2 Jumlah  Support 1 Es Jeruk Peras Ayam Bakar Kalasan 129 47,08 2 Es Jeruk Peras Ikan Lempah Kuning 110 40,15 3 Ayam Bakar Kalasan Ikan Lempah Kuning 126 45,99 4 Ayam Bakar Kalasan Ayam Bakar Rawit 51 18,61 Pembentukan itemset 3 dengan menggunakan persamaan  3,  diperoleh  1  data  yang  memenuhi  seperti pada  Tabel  7.    Proses  pembentukan itemset 3  menjadi akhir  dari  pembentukan itemset dikarenakan itemset 4 tidak terpenuhi.
TABEL VII I TEMSET 3 YANG M EMENUHI No Item 1 Item 2 Item 3 Jumlah Support 1 Es Jeruk Peras Ayam Bakar Kalasan Ikan Lempah Kuning 108 39,42
Perhitungan nilai confidence dari itemset 2 (lihat Tabel 8)  diperoleh  4  aturan  yang  memenuhi  yaitu  diatas  nilai confidence diatas  75%,  hal  ini  dilakukan  dalam memudahkan  memberikan  rekomendasi  produk  yaitu rekomendasi item yang kepastiannya tinggi.
TABEL VIII C ONFIDENCE DARI I TEMSET 2 No X => Y Support X U Y Support X Conf. Ket 1 Es Jeruk Peras => Ayam Bakar Kalasan 47,08 61,31 76,79 Memenuhi 2 Ayam Bakar Kalasan => Es Jeruk Peras 47,08 59,12 79,63 Memenuhi 3 Es Jeruk Peras => Ikan Lempah Kuning 40,15 61,31 65,48 Tidak Memenuhi 4 Ikan Lempah Kuning => Es Jeruk Peras 40,15 47,81 83,97 Memenuhi 5 Ayam Bakar Kalasan => Ikan Lempah Kuning 45,99 59,12 77,78 Memenuhi 6 Ikan Lempah Kuning => Ayam Bakar Kalasan 45,99 47,81 96,18 Memenuhi 7 Ayam Bakar Kalasan => Ayam Bakar Rawit 18,61 59,12 31,48 Tidak Memenuhi 8 Ayam Bakar Rawit => Ayam Bakar Kalasan 18,61 27,74 67,11 Tidak Memenuhi
Perhitungan  nilai confidence dari itemset 3  (lihat  Tabel 9)  diperoleh  4  aturan  yang  memenuhi  yaitu  diatas  nilai confidence diatas 75%.
TABEL IX C ONFIDENCE DARI I TEMSET 3 No X => Y Support X U Y Support X Conf. Ket 1 Es Jeruk Peras , Ayam Bakar Kalasan => Ikan Lempah Kuning 39,42 47,08 83,72 Memenuhi 2 Ayam Bakar Kalasan , Ikan Lempah Kuning => Es Jeruk Peras 39,42 45,99 85,71 Memenuhi 3 Ikan Lempah Kuning , Es Jeruk Peras => Ayam Bakar Kalasan 39,42 40,15 98,18 Memenuhi 4 Es Jeruk Peras => Ikan Lempah 39,42 61,31 64,29 Tidak Memenuhi
No X => Y Support X U Y Support X Conf. Ket Kuning , Ayam Bakar Kalasan 5 Ayam Bakar Kalasan => Es Jeruk Peras , Ikan Lempah Kuning 39,42 59,12 66,67 Tidak Memenuhi 6 Ikan Lempah Kuning => Ayam Bakar Kalasan , Es Jeruk Peras 39,42 47,81 82,44 Memenuhi
Hasil  dari  perhitungan  nilai confidence dari itemset 2 dan itemset 3  menhasilkan  total  9  data  yang  memenuhi minimum support yaitu 50 dan minimum confidence yaitu 75%,  pembentukan  aturan  asosiatif  dapat  dilihat  pada Tabel 10-11.
TABEL X
P EMBENTUKAN A TURAN A SOSIATIF No X => Y Confidence Nilai Uji lift 1 Es Jeruk Peras , Ayam Bakar Kalasan => Ikan Lempah Kuning 83,72 1,75 2 Ayam Bakar Kalasan , Ikan Lempah Kuning => Es Jeruk Peras 85,71 1,40 3 Ikan Lempah Kuning , Es Jeruk Peras => Ayam Bakar Kalasan 98,18 1,66 4 Ikan Lempah Kuning => Ayam Bakar Kalasan , Es Jeruk Peras 82,44 1,75 5 Es Jeruk Peras => Ayam Bakar Kalasan 76,79 1,30 6 Ayam Bakar Kalasan => Es Jeruk Peras 79,63 1,30 7 Ikan Lempah Kuning => Es Jeruk Peras 83,97 1,37 8 Ayam Bakar Kalasan => Ikan Lempah Kuning 77,78 1,63 9 Ikan Lempah Kuning => Ayam Bakar Kalasan 96,18 1,63
T ABEL XI H ASIL A NALISA
No Hasil Analisa 1 Jika customer memesan Es Jeruk Peras , Ayam Bakar Kalasan, maka customer juga akan memesan Ikan Lempah Kuning
2 Jika customer memesan Ayam Bakar Kalasan , Ikan Lempah Kuning, maka customer juga akan memesan Es Jeruk Peras
3
Jika customer memesan Ikan Lempah Kuning , Es Jeruk Peras, maka customer juga akan memesan Ayam Bakar Kalasan
4 Jika customer memesan Ikan Lempah Kuning, maka customer juga akan memesan Ayam Bakar Kalasan ,
Es Jeruk Peras
5 Jika customer memesan Es Jeruk Peras, maka customer juga akan memesan Ayam Bakar Kalasan
6 Jika customer memesan Ayam Bakar Kalasan, maka customer juga akan memesan Es Jeruk Peras
7 Jika customer memesan Ikan Lempah Kuning, maka customer juga akan memesan Es Jeruk Peras
8 Jika customer memesan Ayam Bakar Kalasan, maka
customer juga akan memesan Ikan Lempah Kuning
9 Jika customer memesan Ikan Lempah Kuning, maka customer juga akan memesan Ayam Bakar Kalasan
A. Eksperimen Sistem
Pengujian  sistem berdasarkan eksperimen Data mining algoritma  apriori  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu  data transaksi  yang  berbasis android yang  menjadi input serta output kepada Data  mining sehingga  dapat  memberikan rekomendasi  produk  kepada  pelanggan,  dan  yang  kedua adalah  proses  perhitungan  apriori  yang  berbasis website [14],  [15]. Tampilan  layar  aplikasi  Data  mining  berbasis website dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Tampilan perhitungan Data mining Apriori
Proses  perhitungan  mengisi  tanggal, minimum  support yaitu  50 dan minimum confidence 75% memberikan hasil yang  sama  dengan  Tabel  4-11.  Data  yang  telah  diproses akan  mendapatkan  hasil rule asosiatif  yang  akan dimanfaatkan  dalam  menentukan  strategi  bisnis  dengan memberikan  paket  yang  lebih  diminati customer . Menu/produk  rekomendasi  akan  tampil  ketika  pelanggan meminta  rekomendasi  menu  pada  aplikasi android baik dalam bentuk paket maupun berdasarkan item/produk.
Berdasarkan hasil Data mining apriori maka memberikan  rekomendasi  item-item  kepada  pemilik dalam  menyusun  paket  menu,  sehingga  pelanggan  yang memasukkan ayam kalasan akan mendapatkan rekomendasi 3 paket tersebut (lihat pada Gambar 4).

## Gambar 5 Tampilan menu utama
Aplikasi android dapat  dilihat pada  Gambar  5, dimana pelayan  akan  melakukan  login  untuk  membuka  halaman utama,  dan  memasukkan  data-data  pemesanan  pelanggan seperti  pada  Gambar  6.  Data  transaksi  yang  diinput  akan dianalisa oleh apriori.

## Gambar 6 Tampilan menu pemesanan
Produk yang direkomendasi oleh algoritma apriori akan ditampilkan  Ketika  pelanggan  klik  icon  rekomendasi  di menu  cart  yang  akan  menampilkan  paket-paket  yang berhubungan  dengan  produk  yang  dipilih  pelanggan, minimum support 50 dan minimum confidence 75%.  jika terdapat  menu/produk  yang  memenuhi  serta  bernilai korelatif  positif  akan  muncul  menu  rekomendasi,  seperti
pada  Gambar  7.  Pelanggan  akan  dimudahkan  dalam memilih  suatu  produk  yang  dipaketkan,  yang  akhirnya akan  berdampak  terhadap  penjualan,  efektifitas  promosi, dan penerapan sistem yang diterima oleh pengguna karena efektif dan efisien.

## Gambar 7 Tampilan Rekomendasi Apriori
B. Pengujian UAT (User Acceptance Testing)
Pengujian yang dilakukan dalam riset ini menggunakan kuisioner  dengan  perhitungan  menggunakan  skala likert (lihat  Tabel  12).  Pengujian  dilakukan  terhadap  pimpinan dan pengurus Restoran Bahari.
TABEL XII P ILIHAN J AWABAN S ERTA B OBOT UAT Jawaban Penjelasan Bobot A Sangat : Baik/Sesuai/Mudah /Sering 5 B Baik/Sesuai/ Mudah /Sering 4 C C.   Rata-rata/Biasa 3 D Cukup : Baik /Sesuai/Sulit /Kadang 2 E Sangat : Jelek/TidakSesuai /Jarang  1 Kuisioner memuat pertanyaan-pertanyaan dalam pengukuran user  acceptance [16],  variable  ditunjukkan pada tabel 13.
T ABEL XIII P ERTANYAAN PADA KUESIONER
Pertanyaan Variabel Q1 Apakah Kinerja data mining memberikan peningkatan penjualan ? Performance Expectancy Q2 Apakah data mining mempermudah pelayanan ? Performance Expectancy
Pertanyaan Variabel Q3 Apakah data mining meningkatkan kualitas usaha ? Performance Expectancy Q4 Apakah data mining telah sesuai dengan apriori ? Performance Expectancy Q4 Apakah data mining dapat meningkatkan efektifitas serta efisiensi dalam rekomendasi ? Effort Expectancy Q5 Apakah aplikasi Data mining mudah digunakan ? Effort Expectancy Q6 Apakah nyaman dengan Interface aplikasi ? Effort Expectancy Q7 Apakah founder akan menerapkan data mining kedalam usaha ? Social Influence Q7 Apakah skill pengguna cukup dalam menguasai aplikasi ? Supporting Facilitating Q8 Sisem Kompatibel dengan perangkat kerja ? Supporting Facilitating Q9 Apakah data mining akan digunakan dalam merekomendasi menggantikan rekomendasi manual ? Behavioral Intention Q1 0 Seberapa intensitas menggunakan sistem rekomendasi  produk ? Use Behavior
Hasil pengujian User Acceptance terhadap 5 pemangku kepentingan  pada  Restoran  Bahari  Bangka  Belitung, ditunjukkan pada Tabel 14.
T ABEL XIV
H ASIL PENGUJIAN
Nilai Jumlah  Persentase A B C D E Q1  4x5  1x4 24 96% Q2  3x5  2x4 23 92% Q3  3x5  2x4 23 92% Q4  4x5  1x4 24 96% Q4  1x5  3x4  1x3 20 80% Q5  4x5  1x4 24 96% Q6  3x5 2x3 21 84% Q7  3x5  2x4 23 92% Q7  4x5  1x4 24 96% Q8 5x4 20 80% Rata-Rata 90.4%
Rata-rata indeks dari pengujian User Acceptance yakni 90.4%,  yang  artinya  sistem  berjalan  sangat  baik  dan mampu  memberikan  kinerja  yang  sangat  baik  terkait performance,  supporting  facilitating,  effort  expectancy, social influence, behavioral intention dan use behavior.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  dan  hasil  penelitian  maka  dapat disimpulkan  sistem  rekomendasi  menggunakan  algoritma apriori  dapat  diterapkan  di  seluruh  usaha  baik  dagang maupun jasa dalam menentukan strategi bisnis. Penelitian ini  menganalisis  data  transaksi  dengan  minimum support 50  dan  minimum confidence 75%  yang  menghasilkan association  rule  /  pola  transaksi  dari customer sehingga
didapatkan nilai uji lift yang diatas 1.00 sebagai data yang valid,  kemudian  ditampilkan  di  aplikasi android sebagai rekomendasi paket produk. Data mining dengan algoritma apriori juga sangat  membantu dalam  memberikan strategi bisnis, dapat diterapkan dengan baik di berbagai perangkat yaitu android dan website dengan  pengujian  user acceptance  testing  didapatkan  nilai  kinerja  yang  sangat baik yaitu 90.4%.

## REFERENSI
[1] P.  H.  Simbolon,  “Implementasi  Data  Mining  Pada  Sistem Persediaan  Barang  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (  Studi Kasus :  Srikandi  Cash  Credit  Elektronic  dan  Furniture  ),” J.  Ris. Komput. , vol. 6, no. 4, 2019.
[2] C.  Adiwihardja,  N.  Hardi,  and  W.  Widyastuty,  “Implementasi Data  Mining  Penjualan  Kosmetik  Pada  Toko  Zahrani Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Speed – Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi , vol. 11, no. 2, 2019.
[3] A.  R.  Riszky  and  M.  Sadikin,  “Data  Mining  Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” J. Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  7,  no.  3,  2019,  doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[4] S.  Saefudin  and  D.  Fernando,  “PENERAPAN  DATA  MINING REKOMENDASI  BUKU  MENGGUNAKAN  ALGORITMA APRIORI,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.30656/jsii.v7i1.1899.
[5] N.  A.  Harun,  M.  Makhtar,  A.  A.  Aziz,  Z.  A.  Zakaria,  F.  S. Abdullah, and J. A. Jusoh, “The application of Apriori algorithm in predicting flood areas,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol. , vol.
7, no. 3, pp. 763–769, 2017, doi: 10.18517/ijaseit.7.3.1463.
[6] J. Liu, H. Dong, and P. Wang, “Multi-fidelity global optimization using a data-mining strategy for computationally intensive black- box  problems,” Knowledge-Based  Syst. ,  vol.  227,  2021,  doi: 10.1016/j.knosys.2021.107212.
[7] M. Marufuzzaman, D. J. Gomes, A. A. A. Rupai, and L. M. Sidek, “Discovering  rules  for  nursery  students  using apriori  algorithm,” Bull.  Electr.  Eng.  Informatics ,  vol.  9,  no.  1,  2020,  doi: 10.11591/eei.v9i1.1665.
[8] C. Romero and S. Ventura, “Educational data mining and learning analytics: An updated survey,” Wiley Interdiscip. Rev. Data Min. Knowl. Discov. , vol. 10, no. 3, 2020, doi: 10.1002/widm.1355.
[9] P. K. Singh, E. Othman, R. Ahmed, A. Mahmood, H. Dhahri, and P.  Choudhury,  “Optimized  recommendations  by  user  profiling using apriori algorithm,” Appl. Soft Comput. , vol. 106, 2021, doi:
10.1016/j.asoc.2021.107272.
[10]  R.  Sun,  “A  combination  of  prefixed- itemset and  database optimization  to  improve  apriori  algorithm  on  hadoop  cluster,” 2019, doi: 10.1109/ICMCCE48743.2019.00223.
[11]  S.  Yu,  “A  kind  of  improved  algorithm  for  weighted  Apriori  and application to data mining,” 2010,
doi: 10.1109/ICCSE.2010.5593564.
[12]  J.  J.  Fang  and  X.  L.  Li,  “Research  on  the  application  of  cloud computing  in  data  mining  algorithm,” Agro  Food  Ind.  Hi.  Tech. , vol. 28, no. 3, 2017.
[13]  H.  Sakai,  M.  Nakata,  and  J.  Watada,  “NIS-Apriori-based  rule generation with three-way decisions and its application system in SQL,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 507, 2020, doi:
10.1016/j.ins.2018.09.008.
[14]  M. J. Hamid Mughal, “Data mining: Web data mining techniques, tools  and  algorithms:  An  overview,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci. Appl. , vol. 9, no. 6, 2018, doi: 10.14569/IJACSA.2018.090630.
[15]  Z.  Q.  Wang  and  H.  L.  Li,  “Research  of  massive  web  log  data mining based on cloud computing,” 2013, doi: 10.1109/ICCIS.2013.162.
[16]  L.  Laurentinus  and  S.  Rinaldi,  “Implementasi  Metode  Analytical Hierarchy  Process  dan  Simple  Additive  Weighting  untuk Pemilihan  Dosen  Terbaik  Studi  Kasus  STMIK  Atma  Luhur,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019661636.