<![CDATA[Penggunaan teknologi dalam sektor kesehatan, khususnya untuk manajemen stok dan penjualan obat, sangat penting untuk meningkatkan efisiensi operasional apotek. Penelitian ini menggunakan algoritma FP-Growth tujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola penjualan obat di Apotek Vaza Farma. FP-Growth dikenal sebagai pendekatan efektif untuk menemukan pola frekuensi tinggi dalam data transaksi, membantu pengambilan keputusan pengelolaan stok yang lebih baik. Masalah yang dihadapi termasuk pengelolaan stok obat yang kurang efisien dan prediksi kebutuhan stok yang kurang akurat, yang sering menyebabkan kelebihan atau kekurangan stok. Metode penelitian melibatkan pengumpulan data transaksi penjualan obat dari sistem manajemen Apotek Vaza Farma selama satu bulan terakhir. Data yang diperoleh mencakup invoice no, trans date, due date, customer name, location, PLU, item name, QTY, unit, item price, discount, tax, subtotal dan status. Analisis dimulai dengan tahapan preprocessing, yaitu pembersihan dan transformasi data agar sesuai untuk diterapkan dengan algoritma fp-growth. Algoritma FP-Growth digunakan untuk menemukan itemset yang sering muncul bersamaan. Untuk meningkatkan efisiensi analisis, proses ini dilakukan menggunakan RapidMiner. Hasil penelitian ini menunjukkan FP-Growth berhasil mengidentifikasi beberapa pola pembelian obat diantaranya Erphaflam box sering dibeli bersama dengan Rhemafar box dengan nilai support 0.005 dan nilai confidence 0.298. hubungan lain ditemukan antara Rhemafar box dan Renadinac box dengan nilai support 0.006 dan nilai confidence 0.319, serta Ersolon box dan Erphaflam box dengan nilai support 0.004, dan nilai confidence 0.400 dengan nilai lift 22.664. Pola- pola ini memberikan wawasan penting untuk pengelolaan stok membantu mengurangi risiko kelebihan dan kekurangan stok serta meningkatkan kepuasan pelanggan. Hasil penelitian ini menggunakan algoritma data mining seperti FP-Growth dapat menjadi solusi yang efektif untuk tantangan manajemen stok obat. Keywords: Algoritma FP-Growth, pola penjualan obat, data mining, manajemen stok, Apotek Vaza Farma]]>
Copyrights © 2025
