ix ABSTRAK
Chairil Nurexsan (16180062), Penentuan Pola Pembelian Obat Dengan Metode Algoritma Apriori Perbandingan FP-Tree (Studi Kasus : PT Kimia Farma Plant Jakarta)
Dewasa ini perkembangan industri kesehatan terutama farmasi meningkat. Hal ini dapat dilihat dari bermunculannya prodi-prodi farmasi di berbagai civitas akademika. Seiring meningkatnya dunia industri maka informasi mengenai produk-produknya menjadi kebutuhan bagi perusahaan. Salah satu yang menjadi kebutuhan penting yaitu informasi mengenai penjualan obat dan informasi mengenai persediaan atau produksi obat. Algoritma Apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Aturan yang menyatakan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut affinity analysis atau market basket analysis. Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan suatu kombinasi item. Dan FP-Tree merupakan struktur penyimpanan data yang dimampatkan. FP-tree dibangun dengan memetakan setiap data transaksi ke dalam setiap lintasan tertentu dalam FP-tree. Berdasarkan data transaksi penjualan obat pada Kimia Farma Plant Jakarta, dilakukan analisis menggunakan algoritma Apriori dengan parameter minimum support 10% dan minimum confidance sebesar 50%. Hasil dari penelitian tersebut menghasilkan 7 aturan asosiasi dengan kombinasi item terbesar sampai 2 itemset.
Kata Kunci: Data Mining, Association Rules, Market Basket Analysis, Apriori, FP-Tree
x ABSTRACT
Chairil Nurexsan (16180062), Determination of Drug Purchase Patterns Using the A priori Algorithm of FP-Tree Comparison (Case Study: PT Kimia Farma Plant Jakarta)
Today the development of the health industry especially pharmaceutical increases. It can be seen from the emergence of pharmacy Prodi in the various Akademika civitas. As the industry grows, information about its products becomes a necessity for the company. One of the important needs is information about the sale of drugs and information about the preparation or production of drugs. The priori algorithm includes the type of association rules on data mining. Rules that state associations between multiple attributes are often called affinity analysis or market basketball analysis. Analysis of association or association rule mining is a data mining technique to find the rules of a combination of items. And FP-Tree is a compressed data storage structure. FP-Tree is built by mapping each transaction record into each specific path in FP-tree. Based on the transaction data of the drug sales in the chemical Farma Plant Jakarta, conducted analysis using a Apriori algorithm with a minimum parameter support 10% and the minimum confidance of 50%. The results of the study resulted in 7 Association rules with the largest combination of items up to 2 itemsets.
Key words: Data Mining, Association Rules, Market Basket Analysis, Apriori, FP-Tree
