Nugroho, Rizwar Adi
Unknown Affiliation

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK OPTIMALISASI POLA ASOSIASI DALAM DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT: STUDI KASUS DI APOTEK XYZ Nugroho, Rizwar Adi; Suarna, Nana; Ali, Irfan; Efendi, Dendy Indriya
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol 13, No 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5621

Abstract

Perkembangan teknologi data mining telah membuka peluang besar untuk mengoptimalkan manajemen stok dan strategi pemasaran di sektor farmasi. Penelitian ini menggunakan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) untuk menganalisis pola pembelian konsumen di Apotek XYZ. Dengan menggunakan data transaksi penjualan obat selama periode 3 bulan tercatat pada tanggal 1 September hingga 5 November 2024dan menerapkan algoritma FP-Growth melalui perangkat lunak Altair Ai Studio. Dataset terdiri dari 16.112 transaksi, yang diolah melalui proses data preprocessing, transformasi, dan penerapan algoritma FP-Growth dengan minimum support 0.5 dan confidence 0.8. Hasil analisis menghasilkan 59 aturan asosiasi dengan confidence tertinggi mencapai 100%, yang menunjukkan hubungan kuat antara produk-produk tertentu. Studi ini berhasil mengidentifikasi pola pembelian yang signifikan, memberikan wawasan strategis untuk optimalisasi stok dan pemasaran berbasis data. Informasi ini memungkinkan apotek mengelola persediaan obat secara lebih efisien
PENERAPAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK OPTIMALISASI POLA ASOSIASI DALAM DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT: STUDI KASUS DI APOTEK XYZ Nugroho, Rizwar Adi; Suarna, Nana; Ali, Irfan; Efendi, Dendy Indriya
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 13 No. 1 (2025)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v13i1.5621

Abstract

Perkembangan teknologi data mining telah membuka peluang besar untuk mengoptimalkan manajemen stok dan strategi pemasaran di sektor farmasi. Penelitian ini menggunakan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) untuk menganalisis pola pembelian konsumen di Apotek XYZ. Dengan menggunakan data transaksi penjualan obat selama periode 3 bulan tercatat pada tanggal 1 September hingga 5 November 2024dan menerapkan algoritma FP-Growth melalui perangkat lunak Altair Ai Studio. Dataset terdiri dari 16.112 transaksi, yang diolah melalui proses data preprocessing, transformasi, dan penerapan algoritma FP-Growth dengan minimum support 0.5 dan confidence 0.8. Hasil analisis menghasilkan 59 aturan asosiasi dengan confidence tertinggi mencapai 100%, yang menunjukkan hubungan kuat antara produk-produk tertentu. Studi ini berhasil mengidentifikasi pola pembelian yang signifikan, memberikan wawasan strategis untuk optimalisasi stok dan pemasaran berbasis data. Informasi ini memungkinkan apotek mengelola persediaan obat secara lebih efisien