IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PERSEDIAAN OBAT DI APOTEK RITONGA FARMA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES - Kiki Widya Pratiwi; Supiyandi Supiyandi; Aidil Halim Lubis (Smart Education, 2024)
Abstract: At the pharmacy drug supply is the most important thing in order to serve consumers. The phenomenon that is happening at this time is the undiagnosed availability of drugs and health needs at the Farma Ritonga Pharmacy because pharmacists are still checking into the warehouse, making it difficult to determine when the drug stock will run out. This research will build a system that can predict drug supply using the Naïve Bayes algorithm, the purpose of this study is to implement data mining on drugs with the Naïve Bayes method to determine drug inventory and build data mining applications that can be used as a tool to determine web-based inventory. The results obtained in this study are in the form of a website-based system that predicts drug supply. This research will use 20 data training and use 2 classes, with testing 7. Namely sufficient supply and insufficient supply. The naïve Bayes algorithm produces 100% accuracy in predicting drug supply. Keywords: inventory, medicine, data mining, naïve bayes Abstrak: Pada apotek persediaan obat menjadi hal yang paling penting supaya dapat melayani konsumen. Fenomena yang terjadi pada saat ini yaitu belum terkontrolnya ketersediaan obat dan kebutuhan kesehatan yang ada pada Apotek Ritonga Farma karena masi mengecek ke gudang yang dilakukan oleh petugas apoteker sehingga sulit untuk menentukan kapan stok obat akan habis. Penelitian ini akan membangun sistem yang dapat melakukan prediksi persediaan obat dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, tujuan penelitian ini melakukan implementasi data mining pada persediaan obat dengan metode Naïve Bayes untuk menentukan persediaan obat dan Membangun aplikasi data mining yang dapat digunakan sebagai alat untuk menentukan persediaan barang berbasis web. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini berupa sistem berbasis website yang melakukan prediksi persediaan obat, Penelitian ini akan menggunakan 20 data training dan menggunakan 2 class yaitu persediaan cukup dan persediaan tidak cukup dengan testing 7. Pada algoritma naïve bayes menghasilkan akurasi 100% dalam memprediksi persediaan obat. Kata kunci: persediaan, obat, data mining, naïve bayes