Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat - Ramadani Saputra; Alexander J.P. Sibarani (Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat (LPPM) STMIK Global Informatika MDP, 2020)
Dengan adanya kegiatan transaksi penjualan setiap hari, data semakin lama akan semakin bertambah banyak. Data tersebut tidak hanya berfungsi sebagai arsip bagi perusahaan, data tersebut dapat dimanfaatkan dan diolah menjadi informasi untuk meningkatan penjualan obat. Permasalahan yang sering timbul di Apotik Pusaka Arta yaitu sering sekali penjualan obat yang diinginkan konsumen tidak ada atau habis karena apotek tidak memperhatikan stok, apotek tidak memanfaatkan data transaksi penjualan yang ada dan biasanya data transaksi penjualan tersebut hanya menjadi arsip yang tidak dimanfaatkan. Untuk memecahkan masalah tersebut, maka dibuatlah aplikasi Data mining menggunakan Algoritma Apriori. Metode yang dipakai penulis dalam menerapkan penelitian ini adalah Association Rules. Asociation Rule merupakan suatu teknik dalam data mining untuk menentukan hubungan antar item dalam satu data set (sekumpulan data) yang telah ditentukan. Teknik ini mencari kemungkinan kombinasi yang sering muncul (frequenct) dari suatu itemset (sekumpulan item). Dalam penelitian ini Association Rule berfungsi untuk menganalisa beberapa sering suatu obat yang sering dijual secara bersamaan, analisis ini akan ditinjau dari data transaksi yang telah terjadi. Penerapan Algoritma Apriori dalam aplikasi ini berhasil mencari kombinasi item terbanyak berdasarkan data transaksi dan kemudian membentuk pola asosiasi dari kombinasi item tersebut. Hasil aplikasi ini dapat mengetahui apa saja obat yang sering dibeli oleh konsumen secara bersamaan sehingga dapat mengetahui pola penjualan obat.