Adri
Lukman (19161244), Analisa Pola Pnejualan Obat Menggunakan Algoritma Apriori Pada Apotek Jampang Medika
Bermunculannya
apotek-apotek baru menuntut para pengembang bisnis apotek harus menemukan suatu
strategi untuk meningkatkan penjualan obat, salah satunya yaitu dengan selalu
tersedianya beberapa jenis obat yang
dibutuhkan oleh konsumen. Konsumen akan batal membeli atau pindah membeli ke
apotek lain jika salah satu jenis obat di resep dokter yang konsumen akan beli tidak tersedia atau persediannya sedang
kosong. Data Mining memiliki banyak metode,salah satunya adalah Algoritma
Apriori. Algoritma Apriori adalah suatu metode untuk mencari pola hubungan
antar satu atau lebih item dalam suatu dataset.Dengan mencari pola
kecenderungan pembelian obat di Apotek Jampang Medika , maka akan didapatkan
informasi mengenai obat apa saja yang banyak dibeli dan yang sering dibeli
secara bersamaan oleh konsumen. Pada penelitian ini akan digunakan minimum support = 0,1 dan minimum confidence = 0,6. Pada tahap akhir diperoleh hasil yaitu 10
aturan asosiasi dengan kombinasi 2 itemset dan 3 itemset. Aturan tersebut
diharapkan dapat dapat mengembangkan strategi pemasaran, mengatur stok obat
agar tidak terjadi penumpukan obat maupun kekosongan obat dan mengatur tata
letak penyimpanan obat yang sering dibeli secara bersamaan untuk mempermudah
apoteker dalam mencari obat yang dibutuhkan guna mengoptimalkan pelayanan.
Adri Lukman (19161244), Analysis of Drug Sales Pattern
Using A priori Algorithm at Jampang Medika Pharmacy
The emergence of new pharmacies requires pharmacy
business developers to find a strategy to increase drug sales, one of which is
by always providing several types of drugs needed by consumers. Consumers will
cancel buying or moving to buy another pharmacy if one of the types of drugs prescribed
by the doctor that consumers will buy is not available or the supply is empty.
Data Mining has many methods, one of which is the A priori Algorithm. Apriori
Algorithm is a method to look for patterns of relationships between one or more
items in a dataset. By looking for patterns of drug purchase trends at Jampang
Medika Pharmacy, information will be obtained about which drugs are widely
purchased and which are often bought simultaneously by consumers. In this study
minimum support = 0.1 and minimum confidence = 0.5 will be used. In the final
stage the results obtained are 10 association rules with a combination of 2
itemset and 3 itemset. The regulation is expected to be able to develop
marketing strategies, regulate drug stocks so that there is no buildup of drugs
or vacancies and arrange the storage layout of drugs that are often purchased
simultaneously to facilitate pharmacists in finding the drugs needed to
optimize services.
LEMBAR PERSETUJUAN DAN PENGESAHAN
BAB III
BAB II
DAFTAR PUSTAKA
LEMBAR PERSETUJUAN PUBLIKASI
LEMBAR KONSULTASI
BAB I
BAB IV
LAMPIRAN
KATA PENGANTAR
LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI
Febrian, R.,
Dzulfaqor, F., Lestari, M. N., Romadhon, A. A., & Widodo, E. (2018). Analisis
Pola Pembelian Obat di Apotek UII Farma Menggunakan Metode Algoritma Apriori.
49–54.
Manurung, E.
mining tingkat pesanan inventaris kantor menggunakan algoritma apriori pada
kepolisian daerah sumatera utara, Hasugian, P. S., Studi, P., Informatika, T.,
Apriori, A., & Algorithm, A. (2019). Data mining tingkat pesanan
inventaris kantor menggunakan algoritma apriori pada kepolisian daerah sumatera
utara. 4(2), 8–13.
Saefudin, S.,
& Fernando, D. (2020). Penerapan Data Mining Rekomendasi Buku Menggunakan
Algoritma Apriori. JSiI (Jurnal Sistem Informasi), 7(1), 50.
https://doi.org/10.30656/jsii.v7i1.1899
Fatmawati, K.,
& Windarto, A. P. (2018). Data Mining: Penerapan Rapidminer Dengan K-Means
Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan
Provinsi. Computer Engineering, Science and System Journal, 3(2),
173. https://doi.org/10.24114/cess.v3i2.9661
Febrian, R.,
Dzulfaqor, F., Lestari, M. N., Romadhon, A. A., & Widodo, E. (2018). Analisis
Pola Pembelian Obat di Apotek UII Farma Menggunakan Metode Algoritma Apriori.
49–54.
Lingga, D.
(2016). Penerapan Algoritma Apriori Dalam Memprediksi Persediaan Buku Pada
Perpustakaan Sma Dwi Tunggal Tanjung Morawa. Majalah Ilmiah Informasi Dan
Teknologi Ilmiah, XI(1), 18–22.
Manurung, E.
mining tingkat pesanan inventaris kantor menggunakan algoritma apriori pada
kepolisian daerah sumatera utara, Hasugian, P. S., Studi, P., Informatika, T.,
Apriori, A., & Algorithm, A. (2019). Data mining tingkat pesanan
inventaris kantor menggunakan algoritma apriori pada kepolisian daerah sumatera
utara. 4(2), 8–13.
Moh.Sholik, &
Salam, A. (2018). Implementasi Algoritma Apriori untuk Mencari Asosiasi Barang
yang Dijual di E-commerce OrderMas. Techno.COM, 17(2), 158–170.
Nofitri, R.,
& Irawati, N. (2019). ANALISIS DATA HASIL KEUNTUNGAN MENGGUNAKAN
PENDAHULUAN Penerapan teknologi informasi saat ini berkembang begitu pesat .
Salah satunya penerapan teknologi yang dapat diterapkan didunia industri yaitu
untuk evaluasi terhadap kinerja perusahaan . Evaluasi me. V(2),
199–204.
Rahmat C.T.I.,
B., Agidtama Gafar, A., Fajriani, N., Ramdani, U., Rihin Uyun, F., Purnamasari
P., Y., & Ransi, N. (2017). Implemetasi k-means clustering pada rapidminer
untuk analisis daerah rawan kecelakaan. Seminar Nasional Riset Kuantitatif
Terapan 2017, April, 58–60.
Saefudin, S.,
& Fernando, D. (2020). Penerapan Data Mining Rekomendasi Buku Menggunakan
Algoritma Apriori. JSiI (Jurnal Sistem Informasi), 7(1), 50.
https://doi.org/10.30656/jsii.v7i1.1899
Sujaini, H.
(2016). Analisis Asosiasi pada Transaksi Obat Menggunakan Data Mining dengan
Algoritma A Priori. Justin, 4(2), 6.
Wijayanti, A. W.
(2017). Analisis Hasil Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori
pada Apotek. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 3(1),
60. https://doi.org/10.26418/jp.v3i1.19534