Analisis Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Apriori Pada Data Transaksi Penjualan Apotek & Alkes 58 - Romdani Romdani; Syaifur Rahmatullah A.R (Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI), 2022)
Abstrak - Apotek Alkes 58 merupakan salah satu usaha yang bergerak dalam bidang pelayanan kesehatan khususnya dalam penjualan obat dan alat kesehatan. Untuk meningkatkan kualitas pelayanan terhadap konsumen, perusahaan dituntut untuk dapat mengatasi permasalahan yang seringkali muncul diantaranya, seringnya kekosongan obat atau alat kesehatan tertentu yang dibutuhkan konsumen tentunya hal tersebut dapat menyebabkan hilangnya perusahaan dalam mendapatkan keuntungan. Selain itu, ada banyak obat yang memiliki stok berlebih yang justru kurang dibutuhkan oleh konsumen, dan hal tersebut dapat menyebabkan obat menjadi kedaluwarsa nantinya. Permasalahan tersebut disebabkan karena pola pembelian konsumen yang selalu berubah-ubah dan tidak dapat diprediksi. Oleh karena itu, dalam upaya mengatasi permasalahan yang terjadi, penelitian ini dibuat dengan tujuan untuk menganalisis pola pembelian konsumen pada Apotek Alkes 58 dengan menerapkan algoritma apriori sehingga dapat diketahui pola pembelian konsumen dan diharapkan dapat meningkatkan penjualan pada apotek tersebut. Dalam penelitian ini menggunakan software Tanagra 1.4.50 dengan meneliti data transaksi penjualan selama 6 bulan. Data mining merupakan penggabungan teknik analisis data, sementara algoritma apriori merupakan metode yang paling sering digunakan karena sangat sederhana, mudah dan paling banyak diusulkan oleh beberapa peneliti. Pada penelitian ini, menggunakan nilai minimal support (penunjang) sebesar 30% dan nilai minimal confidence (kepastian) sebesar 70%. Hasil penelitian yang didapatkan, bahwa produk yang paling sering dibeli oleh konsumen adalah Amoxicillin 500, Paracetamol, Amlodipin 10Mg dan Dexaharsen 0.5Mg.Kata kunci: Data Mining, Algoritma Apriori, Pembelian, Tanagra Abtract - Apotek Alkes 58 is a business that is engaged in the field of health services, especially in the sale of drugs and medical. To improve the quality of service to consumers, companies are required to be able to overcome problems that often arise, including the frequent vacancies of certain medicines or medical devices needed by consumers, of course this can cause the company to lose profits. In addition, there are many drugs that have excess stock that consumers don't really need, and this can cause the drug to expire later. This problem is caused by consumer buying patterns that are always changing and unpredictable. Therefore, in an effort to overcome the problems that occur, this study was made with the aim of analyzing consumer buying patterns at Apotek Alkes 58 by applying an a priori algorithm so that consumer buying patterns can be known and is expected to increase sales at these pharmacies. In this study using software Tanagra 1.4.50 by examining sales transaction data for 6 months. Data mining is a combination of data analysis techniques, while the a priori algorithm is the method most often used because it is very simple, easy and the most widely proposed by several researchers. In this study, using a minimum support value is 30% and a minimum confidence value is 70%. The results obtained, that the products most frequently purchased by consumers are Amoxicillin 500, Paracetamol, Amlodipine 10Mg and Dexaharsen 0.5Mg.Keywords: Data Mining, A priori Algorithm, Purchasing, Tanagra