<![CDATA[Pengelolaan persediaan barang sangat penting untuk dilakukan, karena banyak dampak yang diberikan jika persediaan barang tidak dikelola dengan baik. Pada toko Mitra Sukses Abadi pencatatan persediaan barang masih manual, melihat hal itu menerapkan sistem persediaan barang akan membantu toko dalam pengelolaan persedian barang. Sistem persediaan yang baik dapat memberikan keputusan dari olahan data yang ada, karena itu menerapkan data mining pada sistem persediaan akan membantu dalam membuat suatu keputusan. Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma pada data mining untuk mencari frequent item/itemset pada transaksional database. Dengan menerapkan apriori maka kita dapat mencari hubungan itemset yang satu dengan hubungan itemset yang lain, hasilnya berupa knowledge atau pengetahuan karena bisa di analisis pembelian barang mana yang transaksinya secara bersamaan dengan pembelian barang lainnya sehingga dapat mengantisipasi persediaan stok barang berlebih ataupun kurang. Perhitungan algoritma apriori dari penelitian ini menghasilkan 4 rule , dimana itemset BR13 (pell) dan BR17 (sapu) dengan confidence 57%, itemset BR17 (sapu) dan BR13 (pell) dengan confidence 72,4%, itemset BR13 (pell) dan BR19 (sikat lantai) dengan confidence 55,2%, dan itemset BR19 (sikat lantai) dan BR13 (pell) dengan confidence 85,8%.]]>
