## IMPLEMENTASI DATA MINING POLA PEMBELIAN DOMINOS PIZZA MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Sandy Eka Permana 1 , Ega Salsa Nugraha 2 , Tineka handayani 3 , Ade Rizki Rinaldi 4 1,4 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI CIREBON
2,3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI CIREBON Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat sandyekapermana@gmail.com

## ABSTRAK
Studi  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  teknik  data  experience  menggunakan  algoritma  apriori  dalam menganalisis pola pembelian domino pizza. metode apriori digunakan untuk mengidentifikasi agregat yang sering terjadi untuk mengidentifikasi faktor dalam transaksi, sehingga memungkinkan peneliti menimbang sampel untuk memilih menu yang bermanfaat.data yang digunakan dalam studi yang diperoleh dari website kaggle termasuk riwayat transaksi pelanggan pembelian domino pizza. masalah yang dihadapi  dominos  pizza, tidak ada agregat penjualan  di  dominos  pizza.untuk    meningkatkan  keuntungan  perusahaan.salah  satu  hal  yang  harus  diketahui dominos adalah pelanggan membeli pizza secara teratur.penerapan algoritma apriori ini harus memberikan efek yang  berharga  bagi  perusahaan  dominos  pizza.tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  memahami  pembelian  pizza dominos  menggunakan  pelajaran  matematika  apriori  sehingga  mendapatkan  nilai  dukungan  dan  kepercayaan terbaik  menggunakan  aplikasi  rapidminer.  Hasil  studi  ini  memiliki  dukungan  terbaik,  yaitu  spinach  dan  feta (brooklyn style) dengan nilai dukungan 0,30. untuk nilai kepercayaan pelengkap pembelian pizza terbaik jika anda membeli 6 pizza wisconsin keju, juga punya kesempatan membeli pizza crush crispy tipis dengan nilai trust 0.78. dari hasil ini dapat meningkatkan keuntungan usaha dominos pizza.
Kata kunci: Pola Pembeliaan Pizza, implementasi Data Mining, FP-Growth, Data Mining, Algoritma Apriori

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  pesat  industri  kuliner,  terutama pada  bisnis  pizza,  menuntut  pemahaman  mendalam terhadap preferensi konsumen. Dalam upaya meningkatkan  strategi  penjualan  dan  memenuhi ekspektasi  pelanggan.  Algoritma  Apriori,  sebagai metode yang efektif, memungkinkan identifikasi pola pembelian  pizza  yang  signifikan.  Permasalahan Domino's Pizza adalah tidak adanya  hubungan bisnis sama  sekali.  Satu  hal  yang  ingin  diketahui  Domino's adalah jenis pizza apa yang dibeli pelanggannya.Kami menggunakan algoritme Apriori untuk mengidentifikasi kombinasi pizza yang dibeli bersama oleh pelanggan.[1]
PT  Mastersystem  Infotama  adalah  perusahaan yang  bergerak  di  bidang  Informasi,  Komunikasi  dan Teknologi (ICT). Saat menjalankan bisnis, perusahaan tidak  mengetahui  pasangan  peralatan  jaringan  mana yang  mereka  jual  pada  saat  yang  bersamaan.  Jika peralatan  jaringan  habis,  maka  perusahaan  meminta untuk mengirimkan hanya peralatan jaringan yang ada dalam  stok  dan  tidak  mengetahui  stok  set  peralatan jaringan yang dibeli pada saat yang bersamaan. Karena ada begitu banyak  jenis perangkat jaringan,  mungkin sulit  untuk  melacaknya.  Menggunakan  algoritma apriori    dapat  membantu  perusahaan    menentukan daftar  kumpulan  dependensi,  jadi  idenya  adalah dengan  menentukan  daftar  yang  benar,  akan  lebih mudah  untuk  mengkonfigurasi  direktori  organisasi untuk perangkat jaringan.[2](Budiantara & Budihartanti,  2020).  Algoritma  sebelumnya  adalah metode  penambangan  data  untuk  mengidentifikasi aturan korelasi antar kumpulan objek.Tujuan
penelitian tren pembelian adalah untuk mengidentifikasi kombinasi produk dan layanan yang paling populer.Fleet Computers kesulitan karena tidak mengetahui  apa  yang  diinginkan  pelanggan  atau bagaimana memasarkan produk tersebut.Salah satu hal yang  harus  diperhatikan  pembeli  adalah  barang  yang dijual  bersamaan.Untuk  mengatasi  masalah  ini, algoritma Apriori digunakan dalam  data mining untuk mengidentifikasi  kumpulan  produk  yang  dijual bersama oleh pelanggan.
Penelitian ini memberikan 29 aturan  pemasaran produk secara umum.Ini termasuk dukungan minimal 5% dan tingkat kepercayaan minimal 70%.Rekomendasi ini digunakan untuk mempromosikan  produk..[3]  Diperlukan  algoritma kamus  untuk  mencari  volume  penjualan  yang maksimal.  Algoritma  Apriori,  termasuk  berbagai aturan algoritmik dalam data  mining. Salah satu cara paling efektif untuk menghasilkan algoritma yang baik adalah  dengan  menganalisis  pola  frekuensi  tinggi. Pentingnya  relevansi  ditunjukkan  oleh  dua  indikator yaitu  dukungan  dan  kepercayaan.  Support  (nilai dukungan) adalah rasio kombinasi  item-item tersebut dalam  database,  sedangkan  keyakinan  (nilai  absolut) adalah  kekuatan  hubungan  antar  item-item  dalam aturan korelasi.[4].
Untuk  menemukan  sekumpulan  pola  pembelian Domino's  Pizza,  penulis  menggunakan  algoritma Apriori.  Dengan  menganalisis  hasil  dukungan  dan kepercayaan  Rapidminer,  Anda  dapat  melihat  pizza mana yang paling didukung dan mana yang memiliki kombinasi  penjualan  paling  andal.[5]  Algoritma Apriori  merupakan  salah  satu  data  mining  yang
digunakan untuk menemukan pola yang sering terjadi dengan menganalisis nilai support dan confidance.[6]
Hasil analisis tersebut adalah nilai dukungan dan reliabilitas  yang  dihasilkan.  Dengan  memahami  pola pembelian  pelanggan,  Anda  dapat  meningkatkan keuntungan Domino's Pizza.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penambangan  data  adalah  proses  menganalisis dan  secara  otomatis  mengekstraksi  pengetahuan menggunakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran berbantuan  komputer.[7]  Data  mining  adalah  istilah yang  menggambarkan  penemuan  pengetahuan  dalam database.Ini  adalah  proses mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  paling  berguna  dan pengetahuan  terkait  dari  berbagai  database  berskala besar  dengan  menggunakan    statistik,  matematika, kecerdasan buatan, dan teknik pembelajaran mesin.[8].  Data  mining  adalah  serangkaian  proses yang  mengekstraksi  nilai  tambahan  dari  database dalam  bentuk  informasi  yang  tidak  diketahui. Informasi  dihasilkan  dengan  mengekstraksi  dan mengenali pola yang bermakna atau menarik dari data database. Data mining  merupakan suatu teknik untuk memperoleh  pengetahuan  yang  terkandung  dalam repositori  yang  besar,  sehingga  disebut  juga  dengan penemuan pengetahuan dalam database.[9]

## 2.1. Data Mining
Penambangan data adalah proses otomatis untuk menemukan  informasi  berguna  di  area  penyimpanan
data yang besar. Teknik penambangan data digunakan untuk  memeriksa  database  besar  untuk  menemukan pola baru dan berguna.[10]

## 2.1.1. Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  adalah    data  mining  yang digunakan  untuk  menemukan  pola  Kombinasi pembelian.[11]

## 2.2. Assosiation Rules
bertujuan  untuk  menghasilkan  kriteria  Support dan Confidence dari dataset memberikan pemahaman yang  lebih  mendalam  terhadap  hubungan  antar- item.[12]

## 2.3. Rapidminer
Rapidminer  adalah  salah  satu  alat  yang digunakan dalam penambangan data.[13]

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  metode  KDD  (Knowledge  Discovery  in Database)  [10].  Tujuan  pemilihan  metode  penelitian ini  adalah  untuk  memberikan  gambaran  akurat mengenai  kebutuhan  pembelian  model  data  mining menggunakan  algoritma  apriori  berdasarkan  fakta yang  ada.  Untuk  keperluan  penelitian  ini  dipilih algoritma  apriori  yaitu  menggabungkan  hasil  data transaksi  pelanggan  dengan  menggunakan algoritma apriori .[14]
Tabel 1. Tahapan KDD Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas 1. Seleksi Data Memulai Aplikasi Rapidminer Membuka Aplikasi Rapidminers 2. Preprocessing Mengolah data Excel Mengolah Data excel Agar Bisa menghasilkan Hasil Terbaik diRapidminer 3. Transformation Mengolah pembentukan Item set Mencari Hasil Item set Output di Rapidminer 4. Data Mining Mencari Hasil Kombinasi dari Algoritma Apriori Berupa Hasil kombinasi dari Algoritma Apriori 5. Evaluation Mengidentifikasi Pola Hasil Mengidentifikasi Pola Dari Support dan Confidence

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  harga  pizza  yang  diperoleh  dari  website kaggle https://www.kaggle.com/datasets/knightbearr/pizza- price-prediction-real-data. Kami  memperoleh  12012 catatan  dari  pengumpulan  data.  File  yang  dihasilkan adalah  dokumen  Microsoft  Excel  dalam  format spreadsheet  xlsx.  Berikut  kumpulan  data  harga Domino's  Pizza  yang  diperoleh  dari  hasil  pendataan. Pada  Tahap  ini,  Pemilihan  Data  Dilakukan  Dengan Memilih data yang akan digunakan Seperti Pada Tabel 2
Tabel 2. Tabel Pizza Dominos. Company Pizza Name type Size Dominos Pizza Hand Tossed Cheeses Pizza Small Dominos Pizza Handmade Pan Cheeses Pizza Medium Dominos Pizza Crunchy Thin Crust Cheeses Pizza Large ……… Dominos Pizza Brooklyn Style Cheeses Pizza Large
Pada  tahap  ini,  pemilihan  data  dilakukan  untuk memilih  data  yang  akan  digunakan  dalam  proses analisis. Tertera Pada Tabel 3
Tabel 3. Pemilihan Data Wisconsin Crunchy Honolulu Spinach Philly Ultimate MeatZZa Deluxe Bacon Fiery 1 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 0 0
0 0 1 1 1 1 1 1 0 1
0 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1
0 1 1 1 0 0 0 1 0 0
0 0 1 1 0 …........ …........ …........ …........ …........ …........ …........ …........ …........ …........
Langkah  proses  selanjutnya  adalah  Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah pemilihan data. yang  akan  diproses  kedalam  Rapidminer,  dengan Import Data. Pada Gambar 1
Gambar 1. Import Data Excel
Mengimport  Data  Pizza  Dominos  Yang  Berupa File Excel Ke Rapidminer. Kemudian Pada Gambar 2 sampai 3 Hasil dari Proses Data Mining.
Gambar 2. Hasil dari Dataset Pizza Dominos
Pada gambar 2 merupakan hasil dari Fp-Growth dengan dataset Pizza Dominos
Gambar 3. Hasil dari dataset Pizza Dominos
Gambar  3  menunjukkan  hasil  aturan  asosiatif menggunakan dataset Dominos Pizza. Tabel 4.3 dan 4 menunjukkan hasil nilai support dan nilai maintenance. Tabel 5 Merupakan Nilai Support Yang Melebihi 20% Tabel 4. Tabel Nilai Support No Nama Pizza Support 1 Wisconsin 6 Cheese 18 2 Philly Cheese Steak 26 3 MeatZZa Feast® 24 4 Bacon Cheeseburger Feast® 28 5 Fiery Hawaiian™ 28 6 Spinach & Feta (Brooklyn Style) 30 7 Crunchy Thin Crust 24 Tabel 5. Tabel Nilai Confidence Daftar Pembelian 2 Item Confide nce Wisconsin 6 Chees & Crunchy Thin Crust 0.78 Philly Cheese Steak & Bacon Cheeseburger Feast® 0.77 MeatZZa Feast® & Fiery Hawaiian™ 0.75 Bacon Cheeseburger Feast® & Philly Cheese Steak 0.71 Philly Cheese Steak & Spinach & Feta (Brooklyn Style) 0.69 Bacon Cheeseburger Feast® & Spinach & Feta (Brooklyn Style) 0.64 Fiery Hawaiian™ & MeatZZa Feast® 0.65 Spinach & Feta (Brooklyn Style) & Philly Cheese Steak 0.6 Spinach & Feta (Brooklyn Style) & Bacon Cheeseburger Feast® 0.7 Crunchy Thin Crust & Wisconsin 6 Chees 0.58
Berikut  Hasil  dari  penelitian  yang  mempunyai Nilai Support tertinggi dan Nilai Confidence tertinggi pada tabel 6 dan 7
Tabel 6. Tabel Nilai Support Tertinggi NO Nama Pizza Support 2 Philly Cheese Steak 26 3 MeatZZa Feast® 24 4 Bacon Cheeseburger Feast® 28 5 Fiery Hawaiian™ 28 6 Spinach & Feta (Brooklyn Style) 30 7 Crunchy Thin Crust 24

## Tabel 7. Tabel Nilai Confidence
Daftar Pembelian 2 Item Confide nce Wisconsin 6 Chees & Crunchy Thin Crust 0.78 Philly Cheese Steak & Bacon Cheeseburger Feast® 0.77 MeatZZa Feast® & Fiery Hawaiian™ 0.75 Bacon Cheeseburger Feast® & Philly Cheese Steak 0.71 Philly Cheese Steak & Spinach & Feta (Brooklyn Style) 0.69 Bacon Cheeseburger Feast® & Spinach & Feta (Brooklyn Style) 0.64 Fiery Hawaiian™ & MeatZZa Feast® 0.65 Spinach & Feta (Brooklyn Style) & Philly Cheese Steak 0.6 Spinach & Feta (Brooklyn Style) & Bacon Cheeseburger Feast® 0.7 Crunchy Thin Crust & Wisconsin 6 Chees 0.58

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian,  maka  ditemukan  hasil kombinasi dari produk dominos pizza dengan hasil 10 kombinasi  yaitu: Wisconsin  6  Chees  &  Crunchy  Thin Crust 0.78, Philly Cheese Steak & Bacon Cheeseburger Feast®  0.77,  MeatZZa  Feast®  &  Fiery  Hawaiian™ 0.75,  Bacon  Cheeseburger  Feast®  &  Philly  Cheese Steak  0.71,  Philly  Cheese  Steak  &  Spinach  &  Feta (Brooklyn Style) 0.69, Bacon Cheeseburger Feast® & Spinach  &  Feta  (Brooklyn  Style)  0.64,  Fiery Hawaiian™ & MeatZZa Feast® 0.65, Spinach & Feta (Brooklyn Style) & Philly Cheese Steak 0.6, Spinach &  Feta  (Brooklyn  Style)  &  Bacon  Cheeseburger Feast® 0.7, Crunchy Thin Crust & Wisconsin 6 Chees 0.58.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  O.  Nurdiawan,  A.  Faqih,  and  ...,  “Pemanfaatan Sistem Informasi Layanan Berbasis Digital Desa Sinarancang,” AMMA  J.  … ,  vol.  2,  no.  8,  pp. 922–928, 2023, [Online]. Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/amm a/article/view/3561%0Ahttps://journal.mediapu blikasi.id/index.php/amma/article/download/356 1/1875
[2]  A. F. Budiantara and C. Budihartanti, “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  DALAM
MANAJEMEN  INVENTORY  PADA  PT  .
MASTERSYSTEM
INFOTAMA MENGGUNAKAN  METODE  ALGORITMA APRIORI,” vol. 7, no. 1, 2020.
[3]  I. Artikel and A. Info, “IMPLEMENTASI DATA MINING  UNTUK  MENENTUKAN  POLA PENJUALAN  DI  ARMADA  COMPUTER MENGGUNAKAN ALGORITMA,” vol. 2, no. 1, 2023.
[4]  A.  E.  Lubis,  T.  Informatika,  and  S.  Utara, “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  DALAM PENJUALAN  SEPEDA  MOTOR  SUZUKI PADA SEJAHTERA MOTOR,” vol. 1, no. 1, pp. 29–34, 2018.
[5]  F.  Firmansyah  and  O.  Nurdiawan,  “Penerapan Data Mining Menggunakan  Algoritma Frequent Pattern  -  Growth  Untuk  Menentukan  Pola Pembelian  Produk  Chemicals,” JATI  (Jurnal Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  547–551, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6371.
[6]  M.  R.  Sulistio,  N.  Suarna,  and  O.  Nurdiawan, “Analisa Penerapan Metode Clustering X-Means Dalam  Pengelompokan  Penjualan  Barang,” J. Teknol.  Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  37–42, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.
[7]  M. Badrul, “Algoritma asosiasi dengan algoritma apriori  untuk  analisa  data  penjualan,” J.  Pilar Nusa  Mandiri ,  2016,  [Online].  Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar /article/view/266
[8]  H. Nasution, “Implementasi Logika  Fuzzy pada Sistem  Kecerdasan  Buatan,” ELKHA  J.  Tek. Elektro ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  4–8,  2020,  [Online]. Available:
https://jurnal.untan.ac.id/index.php/Elkha/article /view/512%0Ahttp://download.garuda.kemdikb ud.go.id/article.php?article=1559615&val=2337 &title=Implementasi  Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan
[9]  T.  Prasetiya,  I.  Ali,  C.  L.  Rohmat,  and  O. Nurdiawan,  “Klasifikasi  Status  Stunting  Balita Di  Desa  Slangit  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor,” INFORMATICS Educ. Prof. J.  Informatics ,  vol.  5,  no.  1,  p.  93,  2020,  doi: 10.51211/itbi.v5i1.1431.
[10]  G.  Soepriyono  and  A.  Triayudi,  “Implementasi Data  Mining  dengan  Algoritma  Apriori  dalam Menentukan Pola Pembelian Aksesoris Laptop,” J. MEDIA Inform. … , 2023, [Online]. Available: http://www.stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/mib/article/vi ew/6555
[11]  E.  Tachi  and  N.  &  Andri,  “Penerapan  Data Mining  Untuk  Analisis  Daftar  Pembelian Konsumen  Dengan  Menggunakan  Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Toko Bangunan MDN,” 2021.
[12]  S. Kotsiantis and D. Kanellopoulos, “Association Rules Mining: A Recent Overview,” Science (80- . ). , vol. 32, no. 1, pp. 71–82, 2006.
[13]  G.  Soepriyono  and  A.  Triayudi,  “JURNAL
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma
Apriori  dalam  Menentukan  Pola  Pembelian Aksesoris Laptop,” vol. 7, pp. 2087–2096, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6555.
[14]  O. Nurdiawan, A. Faqih, A. I. Purnamasari, and ...,  “Pelatihan  Dan  Pendampingan  Tata  Kelola Website SMK Cendikia Kota Cirebon,” Prax. J.
… ,  vol.  1,  no.  1,  2021,  [Online].  Available: http://www.pijarpemikiran.com/index.php/praxi s/article/view/561%0Ahttp://www.pijarpemikira n.com/index.php/praxis/article/download/561/52 1