## SISTEM REKOMENDASI PENENTUAN PAKET MENU MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (STUDI KASUS: IFF AYAM ULEG CAK ABIT CABANG BENDUNGAN SUTAMI)
Ani Pitriya Rizki, Karina Auliasari, Deddy Rudhistiar Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
2018117@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Industri  restoran  di  Kota  Malang  telah  mengalami  pertumbuhan  yang  signifikan  dalam  beberapa  tahun terakhir,  menciptakan  tingkat  persaingan  yang  tinggi  di  antara  pelaku  bisnis  di  sektor  ini.  Salah  satu  merek restoran yang berada di tengah persaingan ketat adalah Restoran Ayam Uleg Cak Abit.Untuk mempertahankan posisinya sebagai pilihan utama bagi pelanggan, restoran ini perlu melakukan analisis terhadap paket menu yang paling  diminati  oleh  pelanggan.  Selain  itu,  memberikan  rekomendasi  paket  menu  yang  inovatif  juga  menjadi strategi penting untuk menjaga keberagaman dan menghindari kejenuhan pada selera pelanggan.Oleh karena itu, dibuatlah sistem rekomendasi paket menu menggunakan teknologi data mining untuk menganalisis data transaksi. Sistem ini diharapkan dapat menghasilkan informasi berharga, seperti pola asosiasi dan menu yang paling diminati pelanggan.  Sistem  ini  berhasil  menghasilkan  rekomendasi  paket  menu  dengan  nilai lift  rasio yang  signifikan, mencapai  3,64.  Angka  ini  menunjukkan  tingkat  validitas  asosiasi  yang  tinggi.  Penerapan  sistem  ini  dilakukan pada data testing GoFood yang terdiri dari 120 transaksi. Dengan menetapkan nilai min support sebesar 2% dan min confidence sebesar  70%,  hasilnya  sesuai  dengan  tujuan  utama  pembuatan  sistem,  yaitu  meningkatkan penjualan, memperbaiki pengalaman pelanggan, dan meningkatkan efisiensi pengelolaan stok pada restoran.
Kata kunci :  algoritma apriori, association rule, paket menu

## 1. PENDAHULUAN
Industri  restoran  di  Kota  Malang  telah mengalami  pertumbuhan  yang  signifikan dalam beberapa  tahun  terakhir.  Data  dari  Badan  Pusat Statistik Kota Malang menunjukkan bahwa dari tahun 2015  hingga  2020,  jumlah  restoran  terus  meningkat. Namun,  pada  tahun  2021,  terjadi  penurunan  jumlah restoran akibat pandemi COVID - 19 . Meskipun begitu, pada  tahun  2022,  masih  terdapat  sekitar  11,474 restoran  di  Kota  Malang.  Hal  ini  menciptakan persaingan  yang  semakin  ketat  di  dalam  industri  ini. Kepemilikan  dan  pengelolaan  restoran  yang  sukses memerlukan pemahaman mendalam tentang preferensi pelanggan dan kemampuan untuk menyediakan  pengalaman  kuliner  yang  memuaskan. Salah  satu  aspek  penting  dalam  menjaga  daya  saing restoran  adalah  menyajikan  menu  dan  paket  yang menarik  dan  relevan  bagi  pelanggan,  sehingga memerlukan  Analisa  yang  tepat  untuk  memastikan menu yang di rekomendasikan kepada pelanggan.
Restoran  Ayam  Uleg  Cak  Abit,  sebagai  salah satu  merek  yang  beroperasi  di  tengah  persaingan sengit  dalam  industri  makanan,  perlu  melakukan analisis  mendalam  terhadap  paket  menu  yang  paling diminati  oleh  pelanggan.  Hal  ini  bertujuan  untuk memastikan  bahwa  restoran  dapat  memberikan rekomendasi  menu  yang  sesuai  dengan  preferensi pelanggan,  mengingat  sistem  penentuan  paket  menu masih  dilakukan  secara  manual.  Saat  ini,  restoran belum memiliki sistem yang dapat menganalisis pola pembelian  pelanggan,  sehingga  hasil  rekomendasi paket  menu  mungkin  tidak  optimal  karena  kurang
sesuai  dengan  kecenderungan  pembelian  pelanggan. Pentingnya  sistem  analisis  yang  efisien  bukan  hanya untuk  meningkatkan  penjualan,  tetapi  juga  untuk memperbaiki  pengalaman  pelanggan  dan  mengelola stok restoran secara lebih efektif.
Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah  sistem rekomendasi  paket  menu  dengan  teknologi  data mining  yang  mampu  manganalisis data transaksi dan data  menu  sehingga  menghasilkan  informasi  yang berharga,  seperti  informasi  pola  asosiasi  yang signifikan  dari  dataset,  informasi  paket  menu  yang paling  diminati  pelanggan.  Sehingga  nantinnya restoran  dapat  mengambil  startegi  yang  tepat  dalam mempromosikan dan penyusunan paket menu.
Pada  penelitian  ini  telah  dibuatkan  website SIREKOM-AUCA  dengan  menggunakan  algoritma apriori di Restoran Ayam Uleg Cak Abit. Diharapkan bahwa penelitian ini dapat membantu Restoran dalam pembuatan paket menu unggulan yang dapat menarik minat  pelanggan  dan  meningkatkan  daya  saing Restoran  Ayam  Uleg  Cak  Abit  dengan  restoran  – restoran sejenisnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Muchamad  Ghofur,  Yosep  Agus  Pranoto,  dan F.X Ariwibisono telah melakukan penelitian berjudul " Application  of  Apriori  Algorithm  for  Transaction Sales Data Analysis on Web-Based Stores ." Penelitian ini  bertujuan  untuk  membantu  pemilik  toko  dalam menampilkan dan menyediakan informasi terkait item barang yang sering dibeli oleh pelanggan,
menggunakan  Algoritma  Apriori.  Dilakukan  di  Toko Kalibaru Mart, pada penelitian ini menerapkan teknik data  mining  menggunakan  Algoritma  Apriori. Pendekatan  ini  memungkinkan  identifikasi  pola pembelian  barang  dengan  menggabungkan  2-itemset dan 3-itemset. [1].
Marina Rajagukguk dan rekan-rekannya melakukan  penelitian  yang  berjudul  " Application  of Association  Rule  Mining  Techniques  for  Analyzing Patterns of Food Consumption Combinations with the Apriori Algorithm Approach ." Penelitian ini bertujuan untuk  meningkatkan  efisiensi  pengelolaan  stok  dan persediaan  bahan  makanan  dalam  sistem  informasi perusahaan OH5 Hash Cafe. Penelitian ini menerapkan metode Algoritma Apriori dan menggunakan aplikasi RapidMiner 9.7 untuk mengidentifikasi  pola  kombinasi  makanan.  Hasil  uji coba  menunjukkan  bahwa  pendekatan  data  mining dengan  Algoritma  Apriori  berhasil  mengidentifikasi pola  kombinasi  makanan  melalui  aturan  asosiasi dengan  melakukan  perhitungan  nilai  dukungan ( support ) dan kepercayaan ( confidence ) pada berbagai pilihan menu makanan[2].
Irmawati  Carolina,  Suharjanti,  Adi  Supriyatna, dan  Intan  Sarwono  Putri  dalam  penelitian  berjudul " Application of Data Mining for Sales Optimization in D'sdl  Lembang  Restaurant  Using  the  Apriori Algorithm  Method "  bertujuan  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  penentuan  paket  menu  yang sering  dibeli  secara  bersama-  sama  dengan  metode Algoritma Apriori. Hasil analisis dan pembahasan data menunjukkan  bahwa  penerapan  algoritma  Apriori memberikan  kontribusi  positif  dalam  Memberikan dukungan  kepada  pengusaha  dalam  pengambilan keputusan  dengan  melakukan  perkiraan  terhadap besarnya pendapatan penjualan. [3].
Menurut  penelitian yang  dilakukan  oleh Muhammad  Zunaidi,  Vina  Winda  Sari,  dan  Leni Masaulina  dengan  judul  "Implementasi  Data  Mining untuk Strategi Promosi Paket Menu dengan Algoritma Apriori,"  bertujuan  untuk  membantu  optimalisasi pendapatan di Ayam Presto Cabe Hijo dan mengurangi kelebihan  pembelian  stok  produksi.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  penggunaan  Algoritma  Apriori dalam  menetapkan  paket  menu  promosi  dapat signifikan meningkatkan penjualan dengan menganalisis  pola  transaksi  sebelumnya  untuk menentukan paket menu yang efektif [4].
Penelitian yang dilakukan oleh P.I Purnamasari, F. Marisa, dan I.D Wijaya dengan judul " Exploration of Data Mining through Apriori Algorithm to Enhance Cross-Selling  and  Up-Selling "  bertujuan  untuk mengidentifikasi dan menganalisis item makanan serta minuman  yang sering dibeli  secara bersamaan dalam setiap  transaksi  pembelian.  Hasil  temuan  dari penelitian  menunjukkan  bahwa  melalui  analisis  data mining  menggunakan  Algoritma  Apriori,  ditemukan pola  pembelian  yang  tercermin  dalam  Association Rule.  Informasi  ini  menjadi  dasar  untuk  merancang strategi bisnis dalam meningkatkan penjualan melalui
pendekatan Up-Selling dan Cross-Selling .  Dengan demikian,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi penting  untuk pengembangan strategi pemasaran dan peningkatan pendapatan usaha [5].

## 2.2. Restoran
Restoran    didefinisikan  sebagai  sebuah  entitas bisnis  yang  beroperasi  untuk  menyediakan  makanan dan  minuman  kepada  pelanggan,  dengan  tujuan memberikan pengalaman makan yang menyenangkan dan  memuaskan.  Restoran  dapat  memiliki  berbagai jenis  masakan,  mulai  dari  masakan  lokal  hingga internasional, dan dapat menawarkan berbagai macam menu, mulai dari hidangan a la carte hingga hidangan prasmanan.  Restoran  seringkali  memiliki  lingkungan yang  didesain  untuk  menerima  tamu,  termasuk  meja dan  kursi  untuk  makan  di  tempat,  serta  layanan pelanggan yang mencakup pemesanan, penyajian, dan penerimaan pembayaran.
Dalam industri restoran, strategi pemasaran yang efektif adalah kunci untuk memaksimalkan pendapatan  dan  kepuasan  pelanggan.  Salah  satu metode yang bisa diterapkan untuk mencapai sasaran tersebut, yaitu dengan mengidentifikasi dan mengembangakn  menu  –  menu  yang  paling  diminati oleh  pelanggan  serta  menciptakan  paket  menu  yang menarik berdasarkan analsisi pola pembelian.

## 2.3. Menu Makanan
Menu  berfungsi  sebagai  instrumen  penjualan utama  bagi  setiap  perusahaan  yang  menyajikan makanan  dan  minuman  untuk  dijual.  Dari  sudut pandang pelanggan, menu berperan dalam mengenali produk  yang  tersedia,  menampilkan  informasi  harga dan biaya lainnya, serta bersama-sama dengan elemen eksternal lainnya, mungkin menjadi ciri khas dari gaya pelayanan  makanan  yang  diberikan.  Dari  perspektif perusahaan,  menu  harus  dapat  memenuhi  tujuan  dari kebijakan  pemasaran,  kebijakan  katering,  dan kebijakan keuangan.[6]

## 2.4. Data Mining
Data  Mining  merupakan  serangkaian  tindakan dengan  tujuan  mengungkap  nilai  tambah  berupa informasi yang sebelumnya tidak teridentifikasi secara manual  dari  sumber  data  tertentu.  Perkembangan dalam bidang data mining dimulai pada tahun 1990-an sebagai  metode  yang  akurat  dan  efektif  dalam mengenali  pola  serta  informasi  yang  membantu mengungkap  hubungan  antar  data.  Teknik  ini memungkinkan  pengelompokan  objek  ke  dalam  satu atau beberapa kluster dengan tujuan agar objek-objek dalam kluster tersebut menunjukkan tingkat kesamaan yang tinggi di antara satu sama lain [7].
Pada  prinsipnya,  data  mining  dapat  dijelaskan sebagai proses ekstraksi informasi untuk mengungkapkan nilai signifikan yang bersifat implisit dan belum teridentifikasi sebelumnya. Selain itu, data mining memiliki hubungan yang kuat dengan berbagai disiplin  ilmu,  termasuk  statistika, machine  learning
(pembelajaran  mesin),  pengenalan  pola,  algoritma komputasi, teknologi basis data, dan high performance computing.

## 2.5. Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  yaitu  suatu  teknik  yang umumnya  digunakan  dalam  domain  data  mining .dikemukakan  pertama  kali  oleh  Agrawal  dan  rekan pada  tahun  1994.  Algoritma  ini  menjadi  salah  satu yang  sangat  populer  dalam mendeteksi  dan menganalisis  aturan  asosiasi  dalam  himpunan  data transaksi. [5].
Analisis asosiasi, atau dikenal sebagai penambangan  aturan  asosiasi,  merupakan  suatu metode yang digunakan untuk menemukan pola yang sering muncul di antara transaksi-transaksi yang berisi sejumlah  item.  Tujuan  dari  pendekatan  ini  adalah untuk  mendukung  sistem  rekomendasi  dengan mengenali  pola  asosiasi  antara  item  dalam  sejumlah transaksi yang terjadi. [7].
Algoritma Apriori
berfungsi
dengan mengestimasi  frekuensi  kemunculan  himpunan  item yang  terdapat  dalam  basis  data  melalui  serangkaian iterasi.  Setiap  iterasi  melibatkan  dua  langkah  kunci, yakni identifikasi kandidat dan perhitungan kandidat. Pada  tahap  awal  iterasi  pertama,  himpunan  yang dihasilkan  dari  kandidat  item-set  mencakup  seluruh himpunan  item  tunggal.  Ada  beberapa  istilah  dalam Algoritma Apriori antara lain:
1. Frequent Itemset adalah Kumpulan item  yang sering muncul bersama dalam sebuah transaksi.
2. Support adalah  presentase  transaksi  yang mengandung sebuah itemset.
3. Confidence adalah  presentase  transaksi  yang mengandung  itemset  A  juga  mengandung itemset B.
4. Lift adalah ukuran seberapa besar itemset A dan B saling terkait.
5. Minimum Support adalah  batas  minimum support yang  ditemukan  untuk  Menentukan aturan asosiasi.
6. Minimum Confidence adalah  batas  minimum confidence yang ditentukan untuk Menentukan aturan asosiasi.
7. Candidate itemset  adalah  Kumpulan  itemset yang dihasilkan dari proses generate candidate .
8. Pruning adalah proses menghilangkan candidate itemset  yang  tidak  memenuhi  min support.
9. Association Rule adalah aturan yang menggambarkan  hubungan  antar    dua  atau lebih item dalam sebuah transaksi.
Berikut  ini  rumus  meghitung  nilai support dan confidence.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔  𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
∗ 100% (1)
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑝(𝐵|𝐴)) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 ∗ 100% (2)
Berikut ini adalah diagram alur yang menggambarkan langkah-langkah secara umum dalam proses Algoritma Apriori [1].
Gambar 1. Flowchart Alur Algoritma Apriori.
Gambar 2.1 menggambarkan langkah – langkah yang  terlibat  dalam  Algoritma  Apriori.  Berikut  ini tahapan sesuai dengan flowchart pada gambar 1 : 1. Pada tahap pertama yaitu Scan database untuk memperoleh  nilai support (s)  dari setiap item. Pada tahap ini, support per item akan dihitung.
2. item  yang  tidak  memenuhi  kriteria  akan dihapus. Pada tahap kedua ini , item yang tidak memenuhi  persyaratan  min support akan dieliminasi.
3. Proses pembentukan kandidat 1, 2 dan 3. Pada tahap  ini,  kandidat  item  dibentuk.  Kandidat item  1  adalah  semua  item  tunggal  yang memenuhi  persyaratan  min support .  Kandidat item  2  adalah  semua  kombinasi  2  item  yang memenuhi  persyaratan  min support .  Kandidat item  3  adalah  semua  kombinasi  3  item  yang memenuhi persyaratan min support . 4. Tahap aturan asosiasi dengan nilai confidence . Pada  tahap  ini,  aturan  asosiasi  dibentuk  dari kandidat  item  yang  memenuhi  persyaratan minimum support .  Aturan  asosiasi  dibentuk dengan  Menentukan confidence dari  aturan tersebut.

## 2.6. Database
Basis  data  merujuk  pada  kumpulan  data  yang diatur  secara  terstruktur  dan  disimpan  dalam  format elektronik. Jenis informasi yang dapat dimasukkan ke dalam  basis  data  melibatkan  teks,  angka,  gambar,
video,  dan  berkas  lainnya.  Pengelolaan  data  dalam basis  data  dapat  dilakukan  dengan  memanfaatkan aplikasi perangkat lunak yang dikenal sebagai sistem manajemen basis data (DBMS) . [9].

## 2.7. PHP
PHP,  singkatan  dari Hypertext  Preprocessor , merupakan fondasi dasar pemrograman yang digunakan untuk menghasilkan aplikasi berbasis web yang  dinamis.  PHP  memiliki  kemampuan  untuk diintegrasikan  dengan  bahasa  pemrograman  lain seperti  HTML,  Java,  dan  Python.  PHP  bersifat open source [10]. 2.8. Laravel Laravel adalah suatu kerangka kerja (framework) yang memberikan dukungan efektif kepada pengembang  web  dalam  optimalisasi  pemanfaatan PHP  selama  tahapan  pengembangan  situs  web. Framework ini dirancang agar dapat menangani proses pengembangan  situs  web  dengan  efisiensi  tinggi, Laravel memiliki sejumlah fitur unggulan yang dapat mempermudah para pengembang dalam menciptakan solusi web yang berkualitas [11].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisa Kebutuhan Fungsional
Berikut  adalah    kebutuhan  fungsional  pada
SIREKOM  -  AUCA  menggunakan  algoritma  apriori antara lain:
1. Menampilkan  overview  data  menu  transaksi, dan history generate paket menu.
2. Input  variabel  yang  digunakan  yaitu  transaksi nama  menu,  nilai min  support ,  dan  nilai min confidence. 3. Output  variabel yang  digunakan  yaitu  nilai
support, nilai confidence, nilai asosiasi  final dan nilai lift ratio.
4. Membuat  rekomendasi  penyusunan  paket menu sesuai metode algoritma apriori.
5. Sistem  yang  dibuat  mampu  menampilkan informasi terkait data transaksi, proses, jumlah menu,asosiasi kedalam dashboard.

## 3.2. Analisa Kebutuhan Non-Fungsional
Website SIREKOM-AUCA membutuhkan spesifikasi minimal  antara lain :
1. Aplikasi  dapat  diakses  secara  online  24  jam melalui halaman web browser.
2. Aplikasi  yang  telah  dibuat  dapat  melakukan generate rekomendasi paket menu
3. Aplikasi  dapat  dijalankan  pada  semua  jenis platform  seperti  handphone  dan  laptop  yang terkoneksi internet.
4. Aplikasi  yang  telah  dibuat  dapat  dibuka  pada OS windows dan juga Android.
3.3. Use Case Diagram
Berikut ini adalah Use Case SIREKOM – AUCA dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Use Case Diagram SIREKOM-AUCA
Gambar 2. Menjelaskan use case dari SIREKOM-AUCA. Dimana didalamnya terdapat dua role user yang terlibat yaitu admin dan user.

## 3.4. Activity Diagram
Activity  Diagram SIREKOM  AUCA  dengan menggunakan  algoritma  Apriori  di  Restoran  Ayam Uleg  Cak  Abit terlihat pada  Gambar 3. Pada gambar tersebut,  dijelaskan  peran  dan  aktivitas  administrator saat menggunakan sistem.
Gambar 3. Activity Diagram
Gambar  3  menguraikan  Diagram  Aktivitas  dari SIREKOM-AUCA,  yang  mencerminkan  serangkaian kegiatan dalam sistem yang dimulai dari proses login.

## 3.5. Class Diagram
Class  Diagram sistem  rekomendasi  penentuan paket  menu  menggunakan  algoritma  apriori  di Restoran  Ayam  Uleg  Cak  Abit    ditampilkan  pada Gambar 4.
Gambar 4 . Class Diagram SIREKOM-AUCA
Gambar  4.  menguraikan  Diagram  kelas  dari SIREKOM-AUCA, yang berisi relasi antar kelas pada sistem.
3.6. Flowchart Metode  Algoritma  Apriori Sistem Rekomendasi Penentuan Paket Menu
Flowchart metode  Algoritma  Apriori  untuk sistem rekomendasi penentuan paket menu menggunakan  algoritma  apriori  di  Restoran  Ayam Uleg Cak  dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Flowchart Metode Algoritma

## 3.6.1. Scan Database
Data transaksi yang sudah terdapat pada sistem akan  dilakukan  pemindaian  ( scan )  pada  basis  data sesuai  dengan  menu  yang  dihasilkan.  pada  tahap  ini juga dilakukan perhitungan nilai support dari itemset menu dan proses inisialisasi nilai min support dan min confidence yang akan dilakukan untuk mengeliminasi itemset menu  yan tidak  memenuhi. pada sistem  yang dibuat ditentukan nilai min support dengan nilai 2 dan min confidence ditentukan dengan nilai 60.
Tabel 1. Tabel Data Transaksi No Transaksi Ke No Nota Nama Menu 1 Transaksi ke-1 TJ/OT03/16641/ 7/2023 GF PAKET 5, GF PAKET 7 2 Transaksi ke-2 TJ/OT03/16642/ 7/2023 GF PAKET 4 3 Transaksi ke-3 TJ/OT03/16663/ 7/2023 GF CHIC N CRISPY GF CHIC N WINGS GF NASI 4 Transaksi ke-4 TJ/OT03/16670/ 7/2023 GF PAKET 13 GF PAKET 5 5 Transaksi ke-5 TJ/OT03/16673/ 7/2023 GF PAKET 1 GF PAKET 4, GF SAMBAL + GF Teh .. ……… …………… ………… 12 0 Transaksi ke 120 TJ/OT03/22529/ 9/2023 GF NASI GF Spatula GF PAKET 13 GF SAMBAL
+
Pada  tabel  1  merupakan  data  transaksi  jenis gofood,  terdapat  120  transaksi  dengan  id  nota  yang berbeda  dimana  setiap  transaksinya  mencakup beberapa item menu yang di pesan.

## 3.6.2. Item yang tidak memenuhi syarat dibuang
Pada  tahap  ini  item  –  item  menu  yang  tidak memenuhi persyaratan support dan dibuang.

## 3.6.3. Proses pembentukan kandidat 1,2 dan 3
Pada  tahap  ini,  kandidat  item  menu  dari  data transaksi  yang  memenuhi  nilai min  support akan dilakukan pembentukan kandidat (kombinasi). Kandidat  item  1  adalah  semua  item  tunggal  yang memenuhi persyaratan minimum support persyaratan minum  support .  Dan  kandidat  item  3  adalah  semua kombinasi  tiga  item  yang  memenuhi  persyaratan minimum  support. Berikut  ini  rumus  dalam  mencari nilai support pada algoritma apriori.
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔  𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100% (3) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔  𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴,𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
∗ 100% (4)
Keterangan:
Support = Nilai support ∑ transaksi  = Total jumlah transaksi
Tabel 2. Tabel Perhitungan Nilai Support 1-item No Nama Menu Jml Support Y/ T 1 GF 1 TAHU 12 10% Y 2 GF 6TAHU GEPREK 6 5% Y 3 Gf AUCA Single 5 4.16666666666 67% Y 4 GF Chic N Que 3 2.5% Y 5 GF Jeruk 4 3.33333333333 33% Y … .. ………………… …… … … …………… … … 28 GF Teh Pucuk 3 2,5% Y
Tabel  2.  Merupakan  tabel  perhitungan  nilai support 1- itemset. Setelah mendapatkan nilai support untuk  1  item  yang  memenuhi  syarat,  langkah selanjutnya  adalah  membentuk  kombinasi  2  item  set dari  data  itemset  yang  telah  memenuhi  nilai support tersebut. Kemudian, dilakukan perhitungan ulang dan seleksi  untuk  menyaring  itemset  yang  masih memenuhi nilai support minimum yang ditetapkan.
Tabel 3. Tabel Perhitungan Nilai Support 2 -itemset
No Item 1 Item 2 Jml Support Y/ T 1 GF 1 TH  GF KR 5 4.16666666666 67% Y 2 GF 1 TH GF PAKE T 6 8 6.66666666666 67% Y 3 GF 1 TH GF PAKE T 6 4 3.33333333333 33% Y 4 GF 1 TH GF PAKE T 6 3 2.5% Y 5 GF 1 KR GF PAKE T 6 3 2.5% Y … .. ……… … …… … ……………… … … 17 GF Teh GF Teh 4 3.33333333333 33% Y
Tabel  3.  Merupakan  tabel  perhitungan  nilai support 2-  itemset.  Hasil  dari  nilai  perhitungan support 2 -itemset yang memenuhi min support akan digunakan pada pembuatan kandidat 3-itemset.
Tabel 4. Tabel Perhitungan Nilai Support 3 -itemset
No  Item 1 Item 2 Item 3 Jml Suppor t Y/T 1 GF 1 TAHU GF KALDU REMPA H GF PAKET 6 3 2.5% Y
No  Item 1 Item 2 Item 3 Jml Suppor t Y/T 2 GF PAKE T 5 GF PAKET 6 GF SAMBA L + 3 2.5% Y
Tabel  4.  Merupakan  tabel  perhitungan  nilai support 3- itemset. Pada tahap ini, telah di dapatkan hasil akhir perhitungan nilai support.
3.6.4. Aturan asosiasi dengan nilai confidence
Pada  tahap  ini  aturan  asosiasi  dibentuk  dari kandidat  item  yang  memenui  persyaratan minimum support .  Setelah  ditemukan  kandidat  2  dan  3  yang memenuhi nilai min support yaitu = 2. Maka tahap ini adalah  menentukan confidence dari  aturan  tersebut. confidence adalah  ukuran  kekuatan  hubungan  antara dua item atau lebih dalam sebuah aturan asosiasi. Pada umunnya nilai confidence berkisar antara 50% hingga 90%.  Nilai confidence yang  lebih  tinggi  menunjukan aturan  asosiasi  yang  lebih  kuat  dan  lebih  dapat  di andalkan.  Rumus  nilai confidence yang  digunakan dijelaskan pada Persamaan (3)
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝑝(𝐵|𝐴)) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴 ∗ 100% (5)
Tabel 5. Tabel Akhir Nilai confidence 2 dan 3 Item
No  Item 1 Item 2 Item 3 Confidenc e Y/ T 1 GF 1 TAHU GF PAKET 6 66.67% Y 2 GF PAKET 16 GF PAKET 6 60% Y 3 GF 1 TAHU GF KALDU REMPAH GF PAKET 6 60% Y 4 GF PAKET 5 GF PAKET 6 GF SAMBAL + 100% Y
Tabel  5.  Merupakan  tabel  hasil  nilai  akhir confidence 2 dan 3 yang memenuhi syarat.

## 3.6.5. Aturan Asosiasi
Pada  bagian  akhir  ini  membentuk  sebuah aturan asosiasi dengan menghitung nilai asosiasi final dan nilai lift ratio . Nilai asosiasi final adalah gabungan dari  dua  ukuran,  yaitu support dan confidence ,  nilai asosiasi final yang tingggi menunjukkan bahwa aturan asosiasi  tersebut  lebih  kuat  dan  lebih  dapat  di andalkan.  Sedangkan  nilai lift  ratio adalah  ukuran kekuatan hubungan antara dua item atau lebih dalam sebuah aturan asosiasi lift ratio juga digunakan untuk mengukur  apakah  Algoritma  apriori  sudah  optimal atau  belum.  Rumus  nilai  Aosiasi  Final  dan lift  ratio ditunjukan pada persamaan 6 .
𝐴𝑠𝑜𝑠𝑖𝑎𝑠𝑖 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑙 =  𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 ∗ 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (6) 𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜  = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴,𝐵) 𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘  𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴,𝐵) (7)
𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒  = 𝑁𝑐 𝑁
(8)
Keterangan : Nc  =  Jumlah  transaksi  dari  itemset  yang  menjadi consequent
N     = Total transaksi pada seluruh data
Tabel 6. Tabel Akhir Asosiasi Final
N o Item 1 Item 2  Item 3 Confide Lift AF 1 GF 1 TAH U GF PAKE T 6 0.06666666 6666667 0.6 667 10.0 005
2 GF
PAK ET 16 GF PAKE T 6 0.025 0.6 24
3 GF 1 TAH
U GF
KALD U REMP AH GF PAKE T 6 0.025 0.6 24 4 GF PAK ET 5 GF
PAKE T 6 GF SAMB AL + 0.025 1 40
Tabel  6.  Merupakan  tabel  hasil  nilai  akhir perhitungan algoritma apriori.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Implementasi Tampilan
Berikut  adalah  implementasi  tampilan  yang terdapat  pada  system  rekomendasi  penentuan  paket menu  menggunakan  algoritma  apriori  di  Restoran Ayam Uleg Cak Abit :

## 4.1.1. Halaman Generate Paket Menu
Pada  Gambar  6  merupakan  tampilan  generate bagian awal yang sudah dibuat. Halaman ini berfungsi untuk memasukkan nilai support dan confidence pada sistem  rekomendasi  paket  menu  dengan  algoritma apriori.
Gambar 6. Halaman Awal Generate Gambar  7  adalah  halaman  Generate  bagian akhir.  Halaman  ini  berfungsi  untuk  melakukan perhitungan metode setelah dilakukan input nilai min support dan min confidence .
Gambar 7. Halaman Hasil Perhitungan

## 4.2. Pengujian
Pengujian dilakukan terhadap output sistem yang dihasilkan  oleh  sistem  rekomendasi  penentuan  paket menu.  Hasil  pengujian  ini  menjadi  penentu  sejauh mana  program  memberikan  informasi  yang  akurat kepada  pemilik  usaha.  Beberapa  elemen  yang  akan diuji adalah sebagai berikut . :
4.2.1. Pengujian Lift Ratio Pengujian  ini  dilakukan  terhadap  aturan asosiasi yang telah diperoleh dari nilai min support dan min  confidence yang  sudah  ditentukan.  Pengujian  ini bertujuan untuk menentukan kevalidan aturan, dimana aturan asosiasi dianggap valid jika nilai lift ratio nya lebih  dari  satu[6].  Rumus  mencari Lift Ratio ditunjukan pada persamaan 5 dan 6 berikut
𝐿𝑖𝑓𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜  =
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴,𝐵) 𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘  𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒(𝐴,𝐵) (7)
𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒  = 𝑁𝑐 𝑁 (8) Keterangan :
Nc  =  Jumlah  transaksi  dari  itemset  yang  menjadi consequent
N    = Total transaksi pada seluruh data Tabel 7. Tabel Hasil Akhir Pengujian Lift Ratio No  Item 1  Item 2 Item 3 CS Cfndc LR 1 GF 1 TAHU GF PAKET 6 22.5 % 0.66 67 2,96 31 2 GF PAKE T 16 GF PAKET 6 22.5 % 0.6 2,66 66 3 GF 1 TAHU GF KALDU REMPA H GF PAKET 6 22.5 % 0.6 2,66 66
No  Item 1  Item 2 Item 3 CS Cfndc LR 4 GF PAKE T 5
GF
PAKET 6 GF SAMBA L + 27.5 % 1 3,63 63
Berdasarkan hasil tersebut secara keseluruhan, nilai lift  ratio yang  diperoleh  lebih  dari  1.  Sehingga dapat  dikatakan  bahwa  hasil  aturan  asosiasi  dari perhitungan metodenya adalah valid.
4.2.2. Pengujian  nilai min  support dan minim confidence
Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui nilai optimal  dari minimum  support dan minimum confidence pada algoritma Apriori dengan menggunakan  data  transaksi  gofood  dari  restoran Ayam Uleg Cak Abit. Tujuan dari pengujian ini adalah untuk memahami parameter yang paling sesuai untuk mencapai  performa  yang  optimal  dalam  mendeteksi asosiasi  antar-item  dalam  transaksi  restoran  tersebut. Berikut ini percobaan  metode dengan min support 1 dan min confidence 50 dijelaskan pada tabel 8.
Tabel 8. Tabel Asosiasi Support 1 dan Confidence 50
No  Item 1  Item 2  Item 3 support Confid ence 1 GF 1 TAHU GF PAKE T 6 0.066666666 666667 0.6667 2 GF PAKE T 16 GF PAKE T 6 0.025 0.5 3 GF 1 TAHU GF KALD U REMP AH 0.016666666 666667 0.6 4 GF PAKE T 5 GF PAKE T 6 0.016666666 666667 0.5 5 GF Jeruk GF SAMB AL + 0.016666666 666667 0.5 6 GF KALD U
REMP
AH GF PAK ET 6 0.025 0.5 7 GF PAKE T 16 GF PAKE T 6 0.025 0.6 8 GF PAKE T 9 GF SAMB AL + 0.041666666 666667 0.5 … . ……. …… … ……. ……. ……. 1 3 GF PAKE T 5 GF PAKE T 6 GF SAMB AL + 0.025 1 Berdasarkan
hasil tersebut dengan mengggunakan  nilai min  support 1,  dan min confidence 50  menghasilkan  aturan  asosiasi  akhir
sebanyak  13  rule.  Hasil  tersebut  tergolong  lumayan banyak  sehingga  akan  banyak  pilihan  yang  harus dipertimbangkan.
Percobaan  metode  selanjutnya    menggunakan nilai min support 2 dan min confidence 60 yang akan dijelaskan pada tabel 4.5
Tabel 9. Tabel Asosiasi Support 2 dan Confidence 60 No  Item 1  Item 2  Item 3 support Confid ence 1 GF 1 TAHU GF PAK ET 6 0.066666666 666667 0.6667 2 GF 6TAH U GEPR EK GF PAK ET 6 0.025 0.6 3 GF Bebek Lunak GF SAMB AL + GF PAK ET 6 0.025 0.6 4 GF Jeruk GF Milo GF SAMB AL + 0.025 1
Berdasarkan  hasil  tersebut,  penggunaan  nilai min support sebesar 1 dan min confidence sebesar 60 berhasil  membuat  4  aturan  asosiasi  akhir.  Hasil  ini dianggap  optimal  karena  pengguna  tidak  perlu mempertimbangkan  banyak  aturan,  hanya  sejumlah empat aturan saja.
Percobaan  selanjutnya  dengan  nilai min support 3 dan min confidence 70. Pada percobaan ini tidak  berhasil  membuat  aturan  asosiasi  yang signifikan.  Hal  ini  dianggap  kurang  optimal  karena kurangnya  pengembangan  hubungan  antar  -  item. Dapat  disimpulkan  bahwa  pembatasan  nilai support dan confidence yang lebih tinggi mungkin membatasi penemuan aturan asosiasi.
Dari  hasil  pengujian  ini,  dapat  disimpulkan bahwa  semakin  rendah  nilai min support dan confidence ,  maka  jumlah  aturan  asosiasi  yang dihasilkan  akan  semakin  banyak.  Begitu  juga Sebaliknya,  jika  nilai min support dan confidence tinggi,  maka  jumlah  aturan  asosiasi  yang  berhasil dibuat akan semakin sedikit.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang dapat diambil Setelah dilakukannya penelitian ini yaitu, pengujian menggunakan Lift  Ratio dengan  data  transaksi sebanyak  120,  dengan min  support 2%  dan min confidence 60%,  menghasilkan  nilai  lift  ratio  >1, menandakan  kevalidan  hasil  aturan  asosiasi.  Dari penelitian  yang  telah  dilakukan  disimpulkan  bahwa aplikasi yang dibuat dengan metode Algoritma apriori dapat memberikan rekomendasi paket menu dari hasil analisa pola pembelian, sehingga dapat  meningkatkan penjualan, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan pengeolaan stok yang lebih efisien pada restoran.Saran yang  diberikan  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah mencoba  metode  lain  seperti  Algoritma FP-Growth
untuk  mengurangi  kompleksitas  waktu  dan  memori Algoritma  Apriori.  Selain  itu,  disarankan  untuk melakukan penambahan halaman landing page kepada pembeli  untuk  melihat  hasil  rekomendasi  paket sehingga  pembeli  dapat  memberikan  tanggapan  dan saran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Ghofur,  Y.  A.  Pranoto,  and  F.  X. Ariwibisono,  “Penerapan  Algoritma  Apriori untuk  Analisis  Data  Transaksi  Penjualan  pada Toko Berbasis Web (Studi Kasus Kalibaru Mart Malang),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 279–286, 2020.
[2]  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.
[3]  I. Carolina, S. Janti, A. Supriyatna, and I. S. Putri, “Implementation  Of  Data  Mining  On  Sales  At Resto D’sdl Lembang Using Aprioric Algorithm Method,” J. INFORMATICS Telecommun. Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 92–100, 2021.
[4]  M.  Zunaidi,  V.  W.  Sari,  and  L.  Marsaulina, “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menyusun Strategi Promosi Dalam Menetapkan Paket Menu Menggunakan
Algoritma Apriori,”
J. SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj.  Inform.  dan Komputer) , vol. 22, no. 2, pp. 422–431, 2023.
[5]  P.  I.  Purnamasari,  F.  Marisa,  and  I.  D.  Wijaya, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
REKOMENDASI PAKET MENU MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI DENGAN  METODE  MARKET  BASKET ANALISIS PADA KINGS FOOD KENDARI,” SPIRIT , vol. 11, no. 1, 2019.
[6]  P. . Trianasari, Buku Ajar Manajemen Makanan dan Minuman . 2021.
[7]  A.  Salam,  J.  Zeniarja,  W.  Wicaksono,  and  L. Kharisma,  “Pencarian  Pola  Asosiasi  Untuk Penataan Barang Dengan Menggunakan Perbandingan Algoritma Apriori Dan Fp-Growth (Study  Kasus  Distro  Epo  Store  Pemalang),” Dinamik , vol. 23, no. 2, pp. 57–65, 2018.
[8]  M.  F.  Mulya,  N.  Rismawati,  and  A.  R.  Rizky, “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.
[9]  AWS,  “Apa  Itu  Database?,”  2023.  Accessed: Oct. 31, 2023. [Online]. Available: https://aws.amazon.com/id/what-is/database/
[10]  A.  Hendra,  “APA  ITU  PHP ?,  PENGERTIAN, SEJARAH, DAN BAGAIMANA CARA KERJANYA,” 14 Juni. Accessed: Oct. 31, 2023. [Online].
Available:
https://if.unpas.ac.id/berita/apa-itu-php- pengertian-sejarah-dan-bagaimana-cara- kerjanya/
[11]  R.  DHARMA,  “Mengenal  Laravel,  Framework PHP Terpopuler untuk Pengembangan Website,” 2  maret.  Accessed:  Oct.  31,  2023.  [Online]. Available: https://accurate.id/teknologi/laravel/