Abstract:
Dinamika persaingan bisnis khususnya di dunia kesehatan mendorong pengusaha untuk
menemukan strategi pemasaran produk obat yang efektif. Permasalahan penjualan obat
yang sering terjadi adalah penumpukan barang yang tidak laku menjadikan produk
kadaluarsa dan persediaan stok. Penerapan sistem rekomendasi dapat meningkatkan
penjualan obat dengan megolah data transaksi dan memberikan rekomenadasi obat yang
memiliki keterhubungan. Algoritma Apriori atau sering disebut analisis asosiasi adalah
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 adalah nilai
support, confidence dan lift ratio. Perhitungan Apriori dengan nilai support 25%, nilai
confidence 60% serta pengujian lift ratio untuk menguji aturan asosiasi valid atau tidak.
Hasil perhitungan pengolahan data menggunakan Apriori mendapatkan aturan asosiasi
sebanyak 5 rule dengan membeli Fresh Care, maka membeli Tolak Angin dengan nilai
support 30%, nilai confidence 90% dan pengujian lift ratio 1,08 yang berarti aturan
asosiasi valid.
