Analisis Pola Pembelian Konsumen Pada Era Pandemi Dengan Algoritma Apriori Berbasis Web Service - Acihmah Sidauruk; Ilyas Ferry Ceasar Widayanto; Hairul Januar; Miftakhurrokhmat (Center for Research and Community Service, Institut Informatika Indonesia (IKADO) Surabaya, 2022)
Sejak kasus pertama di Indonesia diumumkan yaitu di awal tahun 2020, Covid-19 terus menyebar ke berbagai kota. Pandemi virus Covid-19 berdampak besar terhadap daya beli masyarakat dan jumlah transaksi penjualan di hampir semua komoditi, baik barang maupun jasa. Banyak pemilik usaha yang mengeluhkan turunnya target penjualan. Akan tetapi tidak semua sektor usaha mengalami penurunan, ada juga sektor usaha yang mengalami pertumbuhan cukup signifikan. Di masa pandemi ini semua orang melakukan usaha perlindungan diri agar terhindar dari penyebaran virus corona dengan rutin mengkonsumsi obat atau vitamin. Data konsumsi obat dapat dilihat pada data transaksi penjualan apotek. Data transaksi penjualan obat yang lebih dari 3 bulan pastilah tidak sedikit, sehingga dalam melakukan evaluasi terhadap data-data tersebut dibantu dengan algoritma data mining. Penelitian ini memanfaatkan algoritma Apriori untuk mengetahui pola pembelian konsumen pada Apotek Jingga di masa pandemi, proses pengolahan data dibagi dua yaitu asosiasi data sebelum pandemi, kemudian data di masa pandemi. Dari pola tersebut akan diketahui pola hubungan antar item produk, bahwa konsumen yang membeli obat X cenderung membeli obat Y. Hal ini akan mempermudah dalam proses perencanaan pengadaan obat, dan diharapkan dapat membantu manajemen untuk menganalisis setiap transaksi yang dilakukan oleh konsumen beserta kecenderungannya di masa pandemi. Hasil perbandingan berdasarkan tiga kali percobaan dengan parameter minimum support dan minimum confidence yang berbeda, jumlah aturan yang terbentuk selama pandemi lebih sedikit dibandingkan dengan aturan sebelum pandemi.