Penerapan Algoritma Apriori Untuk Mempercepat dan Mempermudah Akses Barang di Gudang Material : (Studi Kasus pada PT.XYZ) - Arwin Datumaya Wahyudi Sumari; Maulana Zinedin Zidane; Odhitya Desta Triswidrananta (UPT P2M State Polytechnic of Malang, 2021)
Pada sebuah gudang material dengan beragam jenis barang dalam jumlah besar, menemukan satu barang atau kombinasi beberapa barang sesuai permintaan menjadi sebuah tantangan yang perlu diberikan solusi. Kecepatan dan kemudahan akses barang merupakan parameter-parameter penting yang membantu petugas gudang dalam memperoleh barang-barang sesuai yang diminta. Dalam penelitian ini telah dibangun sebuah sistem pemberi rekomendasi penataan barang atau kombinasi beberapa barang pada rak-rak di dalam gudang material menggunakan algoritma apriori. Studi kasus menggunakan data transaksi barang di gudang material PT. XYZ dengan beberapa kombinasi barang sesuai dengan kondisi riil. Dari penelitian ini diperoleh hasil bahwa sistem perekomendasi akan memberikan hasil penataan barang atau kombinasi beberapa barang yang optimal bila menggunakan nilai minimum support 2% yang mana akan diperoleh frequent 1-itemset sebanyak 55 itemset dan frequent 2-itemset sebanyak 26 itemset. Dari pengujian pada frequent 2-itemset diperoleh bahwa kombinasi terbaik adalah nilai minimum support 2% dan nilai minimum confidence 40% yang meghasilkan 42 aturan asosiasi pada kombinasi 2 macam barang yang sering diambil secara bersamaan. Untuk rekomendasi penentuan lokasi barang didasarkan nilai lift ratio (LR) dari setiap kombinasi barang.