APLIKASI DATA MINING ANALISIS DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus di Apotek Setya Sehat Semarang) - Hapsari Dita Anggraeni; Ragil Saputra; Beta Noranita (Department of Informatics, Universitas Diponegoro, 2013)
Apotek sebagai salah satu organisasi yang menghasilkan data penjualan setiap hari, belum dapat memaksimalkan pemanfaatan data tersebut. Data penjualan hanya disimpan tanpa dilakukan analisis lebih lanjut. Diperlukan suatu aplikasi untuk menganalisis keranjang pasar data transaksi penjualan obat dengan menggunakan data mining sebagai suatu teknik analisis data yang dapat membantu apotek memperoleh pengetahuan berupa pola-pola penjualan dalam periode bulan tertentu. Aplikasi data mining dibangun menggunakan proses sekuensial linear dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Algoritma yang digunakan sebagai proses utama dari analisis keranjang pasar adalah algoritma apriori dengan menggunakan parameter minimum support, minimum confidence, dan periode bulan transaksi penjualan untuk menemukan aturan asosiasi. Aplikasi data mining menghasilkan aturan asosiasi antar item pada bulan Februari 2012 yaitu konsumen melakukan transaksi pembelian obat jenis obat darah dan analgesik secara bersamaan dengan support sebesar 2,08% dan confidence sebesar 45,45%. Dengan demikian, jika terdapat seorang konsumen membeli jenis obat darah maka kemungkinan terdapat 45,45% konsumen membeli jenis analgesik.