Optimasi Manajemen Inventory Menggunakan Teknik Data Mining Dengan Algoritma Association Rules Studi Kasus: Toko Cahaya Elektrik - Ardon Yerobiam Neno; Roeslan Djutalov (Buletin Ilmiah Ilmu Komputer dan Multimedia, 2025)
Pengelolaan inventori yang efektif sangat penting untuk menjamin ketersediaan produk sekaligus menekan biaya penyimpanan di sektor ritel. Toko Cahaya Elektrik sebagai studi kasus dalam penelitian ini menghadapi kendala dalam mengatur stok barang karena sistem pencatatan yang masih manual dan kurangnya pemanfaatan data historis penjualan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, dilakukan penerapan teknik data mining menggunakan algoritma Association Rules, khususnya pendekatan Apriori, guna mengidentifikasi pola keterkaitan antarproduk yang sering dibeli bersamaan. Hasil dari proses ini digunakan untuk memberikan rekomendasi stok dan strategi pengadaan barang yang lebih efisien dan berbasis data. Sistem dirancang menggunakan bahasa pemrograman Python, basis data SQLite, dan framework Django. Implementasi sistem terbukti mampu mengurangi potensi overstock dan stockout, mempercepat proses pencatatan, serta mendukung pengambilan keputusan manajerial yang lebih akurat. Penelitian ini menunjukkan bahwa pemanfaatan Association Rules dalam manajemen inventori dapat meningkatkan efisiensi operasional serta memberikan nilai tambah dalam pengelolaan stok barang.