<![CDATA[Apotek Medika menawarkan beragam produk farmasi, mulai dari obat bebas hingga obat resep. Namun, penataan obat yang ada saat ini masih berdasarkan urutan alfabet atau kategori, tanpa memperhatikan pola pembelian konsumen, sehingga menyulitkan proses pencarian dan pelayanan. Dalam penelitian ini, algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) diterapkan untuk menganalisis 45 data transaksi penjualan dengan tujuan mengidentifikasi pola obat yang sering dibeli bersamaan. Tahapan analisis mencakup praproses data, pembentukan FP-Tree, dan pencarian aturan asosiasi dengan batas minimum support 20% dan confidence 75%. Hasil analisis mengungkap 22 aturan asosiasi, termasuk kombinasi pembelian Tonikum 110 ml, Salonpas Cream 15 gr, Lerzin Sirup, dan Gpu Cream. Temuan ini menjadi dasar dalam merancang ulang tata letak obat agar produk yang kerap dibeli bersamaan bisa diletakkan berdekatan, sehingga memudahkan pencarian, meningkatkan efisiensi pelayanan, dan berpotensi meningkatkan kepuasan pelanggan serta performa penjualan apotek. Dengan demikian, penerapan algoritma FP-Growth diharapkan dapat membantu mengoptimalkan pengaturan produk dan meningkatkan omzet Apotek Medika.]]>
Copyrights © 2026
