<![CDATA[Pengelolaan pengadaan obat yang masih dilakukan secara manual dapat menyebabkan ketidakseimbangan persediaan, seperti terjadinya kekosongan stok pada obat yang banyak diminati maupun pennumpukan obat yang berisiko kedaluwarsa. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menciptakan sistem pendukung keputusan berbasis web yang dapat memberikan saran pengadaan obat berdasarkan pola pembelian konsumen dengan memanfaatkan algoritma Apriori. Penelitian ini dilaksanakan dengan metode Research and Development yang mencakup identifikasi kebutuhan, pengumpulan data melalui observasi, wawancara, serta studi pustaka, kemudian dilanjutkan dengan perancangan, implementasi, dan pengujian sistem. Algoritma Apriori digunakan pada lebih dari 500 data transaksi penjualan Toko Obat Larasati Farma untuk membangun frequent itemset dan aturan asosiasi dengan parameter nilai minimum support 10% dan minimum confidence 40%. Sistem ini dikembangkan menggunakan Vue.js sebagai frontend, Spring Boot sebagai backend, dan MySQL sebagai database. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil menghasilkan aturan asosiasi yang merepresentasikan pola pembelian obat sehingga dapat digunakan sebagai dasar rekomendasi pengadaan. Implementasi sistem membantu proses analisis data transaksi menjadi lebih terstruktur dan mendukung pengambilan keputusan pengadaan obat secara lebih efektif dibandingkan metode konvensional. Kata Kunci : Algoritma Apriori, Aturan Asosiasi, Market Basket Analysis, Pengadaan Obat, Sistem Pendukung Keputusan]]>
Copyrights © 2026
