Analisi Pola Pemesanan Pelanggan Menggunakan Algoritma Apriori-Tid Untuk Rekomendasi Paket Bundling Menu Pada Autotec Coffee
DOI:
https://doi.org/10.53513/jursi.v5i2.12510Keywords:
Data Mining, Apriori-TID, Association Rule, Market Basket Analysis, Bundling MenuAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola pemesanan pelanggan pada Autotec Coffee menggunakan algoritma Apriori-TID guna menghasilkan rekomendasi paket bundling menu. Data yang digunakan merupakan 8.670 transaksi periode Mei 2024 hingga September 2025. Metodologi penelitian mengacu pada CRISP-DM yang meliputi pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan deployment. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Apriori-TID mampu menemukan aturan asosiasi dengan nilai minimum support 1% dan confidence 25%. Pola keterkaitan menu yang ditemukan dapat dimanfaatkan sebagai dasar strategi promosi berbasis data untuk meningkatkan nilai transaksi dan kepuasan pelanggan.
References
D. Pratama and E. Tohidi, “MARKET BASKET ANALYSIS PADA DATA PENJUALAN UMKM MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH,” vol. 8, no. 4, pp. 8197–8206, 2024.
C. Fernandez-basso and M. D. R. M. J. Martin-bautista, “New Spark solutions for distributed frequent itemset and association rule mining algorithms,” Cluster Comput., vol. 27, no. 2, pp. 1217–1234, 2024, doi: 10.1007/s10586-023-04014-w.
A. F. Haqqi, W. Purnomo, and A. N. Rusydi, “Market Basket Analysis menggunakan Algoritma FP-Growth untuk Strategi Penjualan ( Studi Kasus : PT XYZ ),” vol. 9, no. 7, pp. 1–14, 2025.
I. Riadi, H. Herman, F. Fitriah, S. Suprihatin, A. Muis, and M. Yunus, “Implementation of association rule using apriori algorithm and frequent pattern growth for inventory control,” J. Infotel, vol. 15, no. 4, pp. 369–378, 2023, doi: 10.20895/infotel.v15i4.980.
A. I. Idris, E. A. M. Sampetoding, V. Yoga, P. Ardhana, and I. Maritsa, “Comparison of Apriori , Apriori-TID and FP-Growth Algorithms in Market Basket Analysis at Grocery Stores,” vol. 6, no. 2, pp. 107–112, 2022, doi: 10.30865/ijics.v6i2.4535.
I Komang Setia Buana, “Implementasi Aplikasi Speech to Text untuk Memudahkan Wartawan Mencatat Wawancara dengan Python,” J. Sist. dan Inform., vol. 14, no. 2, pp. 135–142, 2020, doi: 10.30864/jsi.v14i2.293.
V. Issue, “JUTIN : Jurnal Teknik Industri Terintegrasi Penerapan Association Rule-Market Basket Analysis ( AR-MBA ) Dalam Menentukan Strategi Product Bundling : Studi Kasus Pada Minimarket AKPRIND,” vol. 7, no. 1, pp. 379–386, 2024, doi: 10.31004/jutin.v7i1.24873.
A. Sharma and A. Ganpati, “ASSOCIATION RULE MINING ALGORITHMS : A COMPARATIVE REVIEW,” pp. 848–853, 2021.
A. Pola, P. Makanan, M. Algoritma, A. Di, and R. S. Raya, “Jurnal Hasi Penelitian Dan Pengkajian Ilmiah Eksakta,” vol. 04, no. 02, pp. 201–210, 2025.
N. I. Chendana and M. Mardiani, “Penemuan Pola Asosiasi pada Data Transaksi PT Bumi Kaya Kuliner Menggunakan Algoritma Apriori,” MDP Student Conf., vol. 4, no. 1, pp. 60–66, 2025, doi: 10.35957/mdp-sc.v4i1.10978.
D. V. Waas, “Aplikasi Data Mining Asosiasi Barang Menggunakan Algoritma,” vol. 7, no. 1, pp. 38–45, 2022.
A. Wisesa Bong, “4 TH MDP STUDENT CONFERENCE (MSC) 2025 Penerapan Data Analitik untuk Menentukan Pola Asosiasi Penjualan dengan Algoritma Apriori”.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
