ANALISIS POLA PEMESANAN MAKANAN DAN MINUMAN DI MULANA COFFEE MENGGUNAKAN METODE FREQUENT PATTERN

EZHA ARDEVITA BEEN (2023), ANALISIS POLA PEMESANAN MAKANAN DAN MINUMAN DI MULANA COFFEE MENGGUNAKAN METODE FREQUENT PATTERN . Skripsi, Universitas Samudra.

ABSTRAK

Di dunia bisnis makanan saat ini, terutama dalam bisnis yang sedang marak yaitu coffee shop, kini sudah tersedia berbagai pilihan menu selain kopi seperti teh, milk shake dan juga terdapat makanan dan dessert yang bisa dipesan. Karena banyaknya pilihan pada menu, terkadang membuat pelanggan bingung saat membeli atau memilih menu yang tersedia. Oleh karena itu, diperlukan suatu rekomendasi paket menu makanan dan minuman agar bermanfaat terutama bagi pelanggan yang baru pertama kali berkunjung ke coffee shop tersebut. Pada penelitian ini menggunakan salah satu metode data mining yaitu Frequent Pattern Growth (FP-Growth). FPGrowth membangun Frequent Pattern Tree (FP-Tree) dari transaksi penjualan selama 3 bulan dari bulan September, Oktober dan November 2022 dan hal ini dilakukan dengan cara data tersebut dipindai dua kali dalam tree untuk menentukan hasil frequent itemset. Pada penelitian ini juga menggunakan RapidMiner dan Python sebagai pembanding hasil yang didapat secara otomatis dengan hasil secara manual. Rules yang diperoleh dengan menggunakan minimal support 50% dan minimum confidence 80% adalah sebanyak 6028 rules dengan pasangan antara lemon tea dan sanger sebagai salah satu rules yang memiliki tingkat confidence tertinggi.

File ::(login required)

• s1-2023-170504074-cover.pdf (68.99 KB) |
• s1-2023-170504074-abstrak.pdf (91.25 KB) |
• s1-2023-170504074-di.pdf (72.56 KB) |
• s1-2023-170504074-bab1.pdf (74.51 KB) |
• s1-2023-170504074-bab5.pdf (46.85 KB) |