Kimia farma merupakan bagian dari perusahaan yang mengelola penjualan obat-obat dan alat-alat kesehatan. Adanya peningkatan transaksi penjualan tiap tahunnya tentunya pihak apotik harus merencanakan dan menyiapkan berbagai kebutuhan distribusi barang kedepannya. Namun masing terdapat kendala didalam proses menganalisa kebutuhan barang karena jumlah barang yang semakin meningkat dan membutuhkan waktu yang lama dalam merencanakan strategi penjualan.Dalam proses identifikasi dan strategi penjualan tentunya akan lebih baik jika dilakukan oleh sebuah sistem data mining yang terkomputerisasi sehingga proses analisis distribusi barang menjadi efektif dan efisien. Salah satu metode data mining adalah adalah metode FP-Growth. Algoritma FP-Growth digunakan untuk menentukan himpunan dari transaksi peritem penjualan yang paling sering muncul dalam sebuah kumpulan data transaksi.Implementasi metode FP-Growth untuk memprediksi penjualan alat-alat kesehatan dapat berjalan dengan baik. Tahapan FP-Growth yaitu dengan melakukan frequent item set selanjutnya pembentukan item tree sehingga menghasilkan rule dari data transaksi. Hasil akhir yang didapatkan pada sistem ini adalah rule transaksi penjualan dengan nilai support dan confident dari rule tersebut. Untuk pengambilan keputusan prediksi penjualan barang kedepannya, maka diambil rule transaksi dengan nilai confiden serta support yang terbesar.Kata kunci— Data Mining, Data Warehouse, Metode FP-Growth.
Copyrights © 2017