Sistem Rekomendasi Produk Obat pada Apotek Juang Jaya Menggunakan Algoritma Apriori

Abstract

Dinamika persaingan bisnis khususnya di dunia kesehatan mendorong pengusaha untuk menemukan strategi pemasaran produk obat yang efektif. Permasalahan penjualan produk obat pada Apotek Juang Jaya yang sering terjadi adalah penumpukan obat yang kurang diminati sehingga  menjadikan obat menjadi kadaluarsa. Penerapan sistem rekomendasi dapat meningkatkan penjualan obat yang diminati dan mengurangi kerugian dari produk yang kurang diminati,  dengan cara   mengolah data transaksi dan memberikan rekomenadasi obat yang memiliki keterhubungan. Algoritma Apriori atau sering disebut analisis asosiasi adalah salah satu teknik data mining untuk menemukan aturan asosiasi antara suatu kombinasi item dalam data transaksi penjualan. Aturan asosiasi ini bertujuan untuk mendapatkan kombinasi antar item dan pola pembelian konsumen. Parameter aturan asosiasi yang digunakan adalah nilai support, nilai confidence, dan pengujian menggunakan nilai lift untuk mengetahui aturan asosiasi valid atau tidak. Dalam perhitungan menggunakan algoritma Apriori, nilai support yang digunakan adalah 20%, dan nilai confidence yang digunakan adalah  60%. Hasil perhitungan pengolahan data pada Apotek Juang menggunakan algoritma Apriori mendapatkan aturan asosiasi sebanyak 7 rule, dimana hasil penghitungan korelasi positif tertinggi adalah membeli Pimtrakol, maka membeli Bodrexin Flu dengan   nilai support 22,58%, nilai confidence 77,78% dan nilai pengujian lift adalah 1,85 yang berarti aturan asosiasi valid.