PENERAPAN ALGORITMA APRIORI PADA APLIKASI DATA MINING UNTUK PENGAMATAN DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT

By :  Ardelia Mahardika, Tri Ginanjar Laksana 

Negara Indonesia merupakan negara dengan populasi penduduk terbanyak keempat di dunia. Banyaknya jumlah penduduk harus diimbangi dengan meratanya jumlah fasilitas kesehatan yang tersebar di seluruh Indonesia, seperti: rumah sakit, puskesmas, apotik, dan posyandu. Selain pemerataan fasilitas kesehatan, jumlah obat-obatan yang dibutuhkan oleh masyarakat juga turut mempengaruhi pertumbuhan kesehatan di Indonesia. Salah satu fasilitas kesehatan yang dibutuhkan adalah apotik, salah satu tempat untuk mendapatkan obat-obatan yang dibutuhkan oleh masyarakat. Apotek sebagai salah satu tempat untuk mendapatkan obat-obatan setiap harinya melayani masyarakat dalam penjualan obat-obatan. Transaksi penjualan obat-obatan yang dilakukan setiap hari jika dikumpulkan merupakan data penting untuk kebutuhan apotek ke depannya. Sayangnya, data-data penjualan obat-obatan yang terkumpul tersebut seringnya kurang dimanfaatkan dengan maksimal oleh pengelola, sehingga mempengaruhi pola strategi penjualan obat-obatan. Pengumpulan data yang dilakukan pun masih berbasis teknik statistik dasar, dimana memiliki kelemahan dalam konsistensi data dan minimnya informasi antar data. Data mining adalah proses yang menggunakan statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terakit dari berbagai basis data besar. Penelitian ini membahas tentang penerapan algoritma Apriori dengan menggunakan parameter minimum support, minimum confidence, dan periode bulan transaksi penjualan untuk menemukan aturan asosiasi. Algoritma Apriori berfungsi untuk membentuk kandidat kombinasi item yang mungkin, lalu diuji apakah kombinasi tersebut memenuhi parameter minimum support dan minimum confidence yang merupakan nilai ambang yang diberikan oleh pengguna. Nantinya, algoritma ini digunakan untuk menentukan pola penjualan obat-obatan di apotek berbasis data mining. Harapannya, keluaran yang dihasilkan dari penelitian ini adalah sebagai salah satu acuan untuk menentukan pola dan strategi penjualan berdasarkan analisis kebiasaan pembelian obat-obatan oleh masyarakat atau produk yang sering dibeli secara bersamaan, sehingga dapat meningkatkan penjualan obat-obatan bagi apotek. Dengan menggunakan algoritma Apriori, maka pencarian data penjualan obat-obatan yang dibutuhkan oleh apotek dapat dengan mudah dilakukan.

Keywords: Algoritma Apriori, Aturan Asosiasi, Data Mining, Itemset, Penjualan.