Implementasi Data Mining Untuk Menyusun Strategi Promosi Dalam Menetapkan Paket Menu Menggunakan Algoritma Apriori

Authors

DOI:

https://doi.org/10.53513/jis.v22i2.8242

Keywords:

Knowledge Discovery, Data Mining, Algoritma Apriori, Promosi Paket Menu, Ayam Presto Cabe Hijo

Abstract

AbstrakAyam Presto Cabe Hijo Cabang Medan merupakan perusahaan yang bergerak dibidang kuliner di Kota Medan. Namun kondisi perusahaan saat ini menurut evaluasi bulanan memiliki hasil pendapatan yang kurang maksimal, karena proses penjualan menu restoran yang ditawarkan kepada pelanggan kurang maksimal. Menu yang dijual kepada pelanggan di restoran tidak terjual secara merata. Menu yang tidak terjual habis mengakibatkan stock menu di restoran mengalami penumpukan bahan baku makanan, sehingga mengakibatkan kerusakan bahan makanan yang telah lama di stock. Sehingga di butuhkan solusi berupa pengelompokan data transaksi pelanggan yang dilakukan penambangan informasi. Cara ini dikenal dengan istilah data mining. Data Mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan didalam database atau sering disebut Knowledge Discovery in Database (KDD).Dari hasil penambangan tersebut, maka akan akan dibuat promosi paket menu dimana akan dilakukan penggabungan makanan dan minuman yang diminati oleh pelanggan dan yang kurang diminati, sehingga penjualan makanan dan minuman akan menjadi seimbang dan bisa meningkatkan penjualan. Dengan menggunakan algoritma apriori dapat mengetahui berapa banyak yang terjual makanan dan minuman yang muncul bersamaan dalam suatu transaksi.AbstractChicken Presto Cabe Hijo Medan Branch is a company engaged in the culinary field in the city of Medan. However, based on the monthly evaluation, the company's current condition is that revenue is not optimal, because the restaurant menu sales process offered to customers is not optimal. Menus sold to customers in restaurants are not sold evenly. Menus that are not sold out cause menu stock in restaurants to accumulate food raw materials, resulting in damage to food ingredients that have been in stock for a long time. So a solution is needed in the form of grouping customer transaction data carried out by information mining. This method is known as data mining. Data Mining is a term used to describe the discovery of knowledge in databases or often called Knowledge Discovery in Database (KDD). From the mining results a menu package promotion will be made that will combine food and beverages that are of interest to customers and those that are less desirable, so that food and beverage sales are balanced and can increase sales. By using the a priori algorithm, you can find out how much food and drink that is sold appears together in a transaction.

Author Biographies

Muhammad Zunaidi, STMIK Triguna Dharma

Program Studi Sistem Informasi

Vina Winda Sari, STMIK Triguna Dharma

Program Studi Sistem Informasi

Leni Marsaulina, STMIK Triguna Dharma

Program Studi Sistem Informasi

References

A. Sharif, “Data Mining Untuk Memprediksi Itemset Promosi Penjualan Barang Menggunakan Metode Market Basket Analysis ( Mba ) ( Studi Kasus : Toko Sentra Ponsel ),†vol. 3, no. 2, pp. 117–123, 2019.

M. Syahril, K. Erwansyah, and M. Yetri, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan Peralatan Sekolah Pada Brand Wigglo Dengan Menggunakan Algoritma Apriori,†J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 3, no. 1, pp. 118–136, 2020.

Y. Syahra and S. Triguna Dharma, “J-SISKO TECH Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD Implementasi Data Mining Untuk Penjualan Paket Promosi Pada I-Mobil Dengan Menggunakan Algoritma Frequent Pattern Growth Pada PT. Indomarco Prismatama,†◼, vol. 42, no. 1, pp. 42–53, 2019.

Rachman, Rizal. "Penerapan Metode Algoritma Apriori dan FP-Tree Pada Penentuan Pola Pembelian Obat." Jurnal Informatika dan Komputer, Vol. 22, No. 2 (September 2020): pp 175-182.

Junaid, Agus. "Implementasi Algoritma Apriori dan FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart pada Bengkel." Jurnal SISFOKOM Volume 08, Nomor 01 (Maret 2019): pp 61-67.

S. P. Tamba, A. W. Tan, Y. Gunawan, and U. P. Indonesia, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK PEMBUATAN PAKET PROMOSI PENJUALAN MENGGUNAKAN KOMBINASI FP-TREE DAN TID-LIST,†vol. 4, 2021.

A. H. Nasyuha et al., “Frequent pattern growth algorithm for maximizing display items,†Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control., vol. 19, no. 2, pp. 390–396, 2021, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v19i2.16192.

P. Rahardika, “Program Studi Informatika Fakultas Teknologi Informasi Dan Elektro Universitas Teknologi Yogyakarta 2020,†2020, [Online]. Available: http://eprints.uty.ac.id/4888/.

R. Abizal and Y. Syahra, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menganalisis Pola Penjualan Pada Restoran Sederhana,†J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 5, no. 1, pp. 76–82, 2022.

E. Elisa, “Market Basket Analysis Pada Mini Market Ayu Dengan Algoritma Apriori,†J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 2, no. 2, pp. 472–478, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.280.

Kusrini, “Konsep Data Mining,†Andi, Yogyakarta, 2007.

Rosa A, S.M. Shalanuddin, “Rekayasa Perangkat Lunakâ€,Informatika, Bandung, 2013.

Hendrayudi, “Microsoft Visual Basic 2008â€,Cet-1, Satu Nusa, Bandung, 2010.

Pramono D, “Microsoft Access 2007â€,Alex Media Komputindo, Jakarta, 2010.

Musliadi K.H., “Tips Cepat Bekerja Dengan Database di Microsoft Office 2013â€,Andi Offset, Yogyakarta, 2013.

Priyanto H, “Visual Basic .Netâ€,Informatika, Bandung, 2015.

Vulandari, T.R., “Data Mining; Teori dan Aplikasi Rapidminerâ€,Gava Media, Yogyakarta, 2017.

Downloads

Published

2023-08-12