REKOMENDASI PENGELOLAAN MENU PADA RESTORAN BERDASARKAN KARAKTERISTIK PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DAN SINGLE MOVING AVERAGE

Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem rekomendasi pengelolaan
menu restoran berdasarkan karakteristik penjualan guna membantu pihak pengelola
restoran dalam menentukan stok menu, dengan menerapkan algoritma Apriori untuk
mengetahui pasangan menu favorit serta algoritma Single Moving Average untuk
memprediksi tren penjualan menu tertentu pada hari tertentu, dengan studi kasus
pada Restoran Hotel Aston Makassar. Sampel data yang diolah adalah data
transaksi penjualan pada bulan Januari sampai Desember tahun 2018 (sebagai data
latih) sebanyak 10.515 record, serta data bulan Januari 2019 sebagai data uji (untuk
menguji akurasi prediksi). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma apriori
dapat merekomendasikan pasangan menu dengan aturan yang kuat (korelasi positif)
jika minimum support dan confidence 0,2 sampai dengan 0,9. Dihasilkan sebanyak
102 rekomendasi pasangan menu pada pengujian confidence and support 0,2; 48
pasangan menu untuk uji confidence 0,3; 22 pasangan menu untuk uji confidence
0,4; 10 pasangan menu untuk confidence 0.5 dan 0,6; 4 pasangan menu untuk
confidence 0.7; serta 2 pasangan menu untuk confidence 0.8 dan 0,9. Hasil analisis
dengan Single moving average menghasilkan prediksi bulanan dan harian mengacu
pada top 5 menu dengan transaksi tertinggi. Prediksi bulanan menghasilkan tingkat
akurasi 96% sedangkan prediksi harian tingkat akurasinya 67%.