Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat

Abstract

Dengan adanya kegiatan transaksi penjualan setiap hari, data semakin lama akan semakin bertambah banyak. Data tersebut tidak hanya berfungsi sebagai arsip bagi perusahaan, data tersebut dapat dimanfaatkan dan diolah menjadi informasi untuk meningkatan penjualan obat. Permasalahan yang sering timbul di Apotik Pusaka Arta yaitu sering sekali penjualan obat yang diinginkan konsumen tidak ada atau habis karena apotek tidak memperhatikan stok, apotek tidak memanfaatkan data transaksi penjualan yang ada dan biasanya data transaksi penjualan tersebut hanya menjadi arsip yang tidak dimanfaatkan. Untuk memecahkan masalah tersebut, maka dibuatlah aplikasi Data mining menggunakan Algoritma Apriori. Metode yang dipakai penulis dalam menerapkan penelitian ini adalah Association Rules. Asociation Rule merupakan suatu teknik dalam data mining untuk menentukan hubungan antar item dalam satu data set (sekumpulan data) yang telah ditentukan. Teknik ini mencari kemungkinan kombinasi yang sering muncul (frequenct) dari suatu itemset (sekumpulan item). Dalam penelitian ini Association Rule berfungsi untuk menganalisa beberapa sering suatu obat yang sering dijual secara bersamaan, analisis ini akan ditinjau dari data transaksi yang telah terjadi. Penerapan Algoritma Apriori dalam aplikasi ini berhasil mencari kombinasi item terbanyak berdasarkan data transaksi dan kemudian membentuk pola asosiasi dari kombinasi item tersebut. Hasil aplikasi ini dapat mengetahui apa saja obat yang sering dibeli oleh konsumen secara bersamaan sehingga dapat mengetahui pola penjualan obat.

Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Analisis Minat Customer Parfume Dari Riwayat Data Penjualan

“…Association rule yang tujuannya dibuat oleh sistem untuk menghitung nilai support dan confidence pada gabungan item. Suatu aturan asosiasi diakui menarik apabila nilai support lebih tinggi daripada nilai minimum support sedangkan nilai confidence lebih tinggi daripada nilai minimum confidence [6].…”

Analisa Pola Penjualan Makanan Dengan Penerapan Algoritma Apriori

“…Pengaturan peletakan makanan yang berserakan Pengelolaan data penjualan yang tidak memadai dan distribusi produk yang tidak teratur [7] lokasi produk-produk yang diminati letaknya tidak berdampingan, oleh sebab itu waktu yang diperlukan menjadi lebih lama [8] Tidak tersedianya menu pesanan pelanggan peringkat terlaris [9] RP3 Tidak dapat diklasifikasikan pesanan konsumen berdasarkan permintaan Tidak tersedianya menu pesanan pelanggan peringkat terlaris [9] RP4 Ketersediaan produk tidak terditeksi dengan baik oleh penjual Sering kali tidak ada penjualan yang diinginkan konsumen atau kehabisan stok sebab petugas tidak mengontrol tersedianya produk, adanya terjadinya data transaksi penjualan menjadi file yang tak digunakan [4]. Data transaksi penjualan bertambah setiap hari, sehingga datanya menumpuk-numpuk, tetapi data ini sering dipergunakan untuk kumpulan data tanpa diproses lebih lanjut dan tidak memiliki skor tambah untuk digunakan dengan benar [11].…”

“…Laporan tersebut akan tersimpan sehingga daya simpan data jadi membesar. Laporan dari transaksi penjualan dipergunakan dan diproses menghasilkan informasi untuk meningkatkan penjualan produk-produknya [2] [4].…”

“…Beragam jenis varian rasanya, ada Swiss Choco, Choco Almond, Manggo, Strawberry, Lychee, Moca, dan Orange dengan proses pengolahan dengan banyak inovasi seperti dibuat cake pudding, pudding sedot, dan fruit pudding. Banyaknya variasi rasa dari Pudding Moiaa mengakibatkan penjual mengalami kesusahan mencari tahu varian rasa sering terbeli secara bersamaan [5] [6], pengaturan peletakan makanan yang berserakan [7] [8], tidak dapat diklasifikasikan pesanan konsumen berdasarkan permintaan [9][10], ketersediaan produk tidak terditeksi dengan baik oleh penjual [4][11] [6]. Permasalahan yang ada mengakibatkan penjual merasakan kesusahan mengetahui tiap stok makanan yang habis.…”

Application of Data Mining on Sales of Leather Handicrafts in Sidoarjo with Apriori Algorithm to Help Marketing Strategy

“…Data mining adalah proses yang memperkerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk menganalisis dan mengekstrasi pengetahuan (knowledge) secara otomatis [7]. Data mining merupakan bidang keilmuan yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik, database, dan visualisasi untuk pengenalan permsalahan pengambilan informasi dari database yang besar [10]. Secara sederhana dapat diartikan bahwa data mining atau yang disebut juga dengan Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah serangkaian proses untuk mengekstrak pola yang penting atau menarik dari sejumlah data yang sangat besar berupa pengetahuan yang selama ini tidak diketahui dengan proses manual.…”