Analisis Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Algoritma Apriori Pada Data Transaksi Penjualan Apotek & Alkes 58

Abstract

Apotek & Alkes 58 merupakan salah satu usaha yang bergerak dalam bidang pelayanan kesehatan khususnya dalam penjualan obat dan alat kesehatan. Untuk meningkatkan kualitas pelayanan terhadap konsumen, perusahaan dituntut untuk dapat mengatasi permasalahan yang seringkali muncul diantaranya, seringnya kekosongan obat atau alat kesehatan tertentu yang dibutuhkan konsumen tentunya hal tersebut dapat menyebabkan hilangnya perusahaan dalam mendapatkan keuntungan. Selain itu, ada banyak obat yang memiliki stok berlebih yang justru kurang dibutuhkan oleh konsumen, dan hal tersebut dapat menyebabkan obat menjadi kedaluwarsa nantinya. Permsalahan tersebut disebabkan karena pola pembelian konsumen yang selalu berubah-ubah dan tidak dapat diprediksi. Oleh karena itu, dalam upaya mengatasi permasalahan yang terjadi, penelitian ini dibuat dengan tujuan untuk menganalisis pola pembelian konsumen pada Apotek & Alkes 58 dengan menerapkan algoritma apriori sehingga dapat diketahui pola pembelian konsumen dan diharapkan dapat meningkatkan penjualan pada apotek tersebut. Dalam penelitian ini menggunakan software Tanagra 1.4.50 dengan meneliti data transaksi penjualan selama 6 bulan. Data mining merupakan penggabungan teknik analisis data, sementara algoritma apriori merupakan metode yang paling sering digunakan karena sangat sederhana, mudah dan paling banyak diusulkan oleh beberapa peneliti. Pada penelitian ini, menggunakan nilai minimal support (penunjang) sebesar 30% dan nilai minimal confidence (kepastian) sebesar 70%. Hasil penelitian yang didapatkan, bahwa produk yang paling sering dibeli oleh konsumen adalah Amoxicillin 500, Paracetamol, Amlodipin 10Mg dan Dexaharsen 0.5Mg.