Analisis Asosiasi Untuk Persediaan Alat-alat Kesehatan Pada Apotek Berkah Ciamis Menggunakan Algoritma Apriori - Evi Dewi Sri Mulyani; Balgis Zulfarida; Elma Meilani; Harin Sanditha Rahmawati; Mira Rismasari; Muhammad Irgi Daudi; Rita Oktaviani (STMIK Tasikmalaya, 2021)
Upaya untuk menggali informasi dan pengetahuan yang berharga pada database yang sangat besar disebut data mining atau Knowledge Discovery in Database disingkat KDD. Salah satu algoritma yang paling populer pada teknik data mining adalah algoritma Apriori. Sedangkan dalam penemuan pola kombinasi hubungan antar item-sets digunakan Association Rules (Aturan Asosiasi). Data Mining yang telah diimplementasikan ke berbagai bidang, diantaranya bidang bisnis, bidang pendidikan, dan juga telekomunikasi. Dibidang bisnis misalnya pentingnya sistem persediaan barang di suatu Apotek dan jenis barang apa yang menjadi prioritas utama yang harus di stok untuk mengantisipasi kekosongan barang. Karena minimnya stok barang dapat berpengaruh pada pelayanan konsumen dan pendapatan Apotek. Berbagai jenis alat-alat kesehatan di Apotek sebagai salah satu supplier alat-alat kesehatan, sehingga aktivitas pelayanan konsumen berjalan dengan baik. Apotek Berkah dapat mengolah data dengan menggunakan Metode Association Rule dapat menghasilkan data penjualan alat kesehatan yang paling sering dibeli atau paling banyak terjual sehingga dari hasil tersebut dapat menjadi acuan untuk menambah stok yang habis dan mengurangi beberapa stok yang jarang dibeli oleh konsumen. Sehingga Penerapan Algoritma Apriori pada teknik Data Mining sangat efisien dan dapat mempercepat proses pembentukan kecenderungan pola kombinasi itemset hasil penjualan alat-alat kesehatan di Apotek Berkah Ciamis, yaitu dengan minim support 70%. Sedangkan minim confidence 90%.