Analisis Pola Pembelian Obat dengan Metode Association Rule menggunakan Algoritma FP-Growth
Abstract
Apotek adalah salah satu sarana kesehatan yang memiliki fungsi sebagai
penyedia obat dan alat kesehatan. Tentu di setiap harinya terjadi puluhan transaksi
pembelian di apotek, dan data transaksi akan terus bertambah serta akan terjadi
penumpukan. Data transaksi tersebut dapat digunakan oleh apotek untuk
mengetahui pola pembelian obat yang dapat meningkatkan strategi penjualan dan
pelayanan di apotek. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mengetahui pola
pembelian tersebut adalah dengan menggunakan Association Rule dengan
algoritma FP-Growth. Algoitma FP-Growth merupakan alternatif yang dapat
digunakan untuk menentukan data yang sering muncul (frequent pattern) dalam
suatu kumpulan data dengan menggunakan struktur FP-Tree. Tujuan penelitian ini
adalah untuk mengetahui bagaimana gambaran pembelian obat di apotek UII Farma
dan untuk mengetahui kecenderungan konsumen dalam pembelian obat. Data yang
digunakan adalah data penjualan obat non resep sebanyak 43.084 transaksi dan obat
resep sebanyak 2.006 transaksi periode Maret sampai dengan Juni 2023 di Apotek
UII Farma. Obat non resep menggunakan minimum support 0,0003 dan minimum
confidence 0,7 didapatkan 12 rule dengan nilai confidence tertinggi adalah 94%,
sedangkan obat resep menggunakan minimum support 0,002 dan minimum
confidence 0,7 didapatkan 6 rule dengan nilai confidence tertinggi adalah 100%.
Semua rule yang dihasilakan pada penelitian ini memiliki nilai lift ratio lebih 1.00,
sehingga dapat digunakan sebagai acuan dalam memprediksi pola pembelian
pelanggan.
Collections
- Statistics [900]