Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Penjualan Obat di Klinik Harapan Kita Batam

Hutahaean, Mangaratua (2022) Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Penjualan Obat di Klinik Harapan Kita Batam. Skripsi thesis, Prodi Teknik Informatika.

	Text cover.pdf - Submitted Version Download (1MB)
	Text bab I.pdf - Submitted Version Download (1MB)
	Text bab II.pdf - Submitted Version Download (3MB)
	Text bab III.pdf - Submitted Version Download (1MB)
	Text bab IV.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy
	Text bab V.pdf - Submitted Version Download (504kB)
	Text daftar pustaka.pdf - Submitted Version Download (428kB)
	Text lampiran.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Bergeraknya dengan sangat pesat teknologi berpengaruh bagi setiap aspek kehidupaan masyarakat luas. Perkembangan teknologi tidak hanya digunakan sebagai sumber berbagi informasi tetapi juga sudah dimanfatkan dalam sekala besar. Terkadang penyampaian berita tidak sebanding sama kepentingan berita yang tinggisehingga memerlukan pendalaman informasi lebih dalam dari data yang jumlahnya besar. Dalam proses pengambilan data ini menggunkan disebut komputasi, komputasi, teknologi metode pembelajaran mesin dan analisis data untuk memperoleh informasi berharga dan informasi terintegrasi dari berbagai kelompok besar. Klinik adalah tempat atau organisasi yang memberikan informasi kepada masyarakat tentang obat-obatan dan produk kesehatan lainnya. Saat ini sudah banyak klinik di pedesaan yang memudahkan masyarakat untuk berobat. Terdapat permasalahan yang dialami oleh klinik yaitu dalan menentukan apakah produk obat tersebut laku atau tidak dalam waktu ke depan. Akibat kurang pemahaman mengenai minat pembeli terhadap merek produk obat dapat menimbulkan penumpukan obat digudang ini mengakibatkan kerugian yang signifikan dan dapat menyebabkan barang obat-obatan kadarwarsa. Pemahaman yang baik mengenai barang yang sering terjual dapat meningkatkan jumlah pasokan produk obat yang paling banyak diminati atau di cari. Untuk mengatasi permasalahan demikian maka akan dilakukan pengelompokan obat yang laku atau tidak laku pada klinik tersebut berlandaskan variabel yang telah ditemukan menggunakan Agoritma Naive bayes yang dapat memberikan informasi mengenai produk yang ada di klinik serta meminimalisis penumpukan stok yang tidak laku dan menjadikan acuaan bagi pemilik untuk mengambil keputusan dalam menyuplai produk obat-obatan yang baru. Hasil yang di peroleh sebagai informasi di dapatkan dari pemerolehan nilai kemungkinan terdapat 45% dengan penjualan obat laku dan 28% dengan penjualan obat tidak laku pada tahun 2018, terdapat 18% dengan penjualan obat laku dan 40% dengan penjualan obat tidak laku pada tahun 2019, terdapat 36% dengan penjualan obat laku dan 32% dengan penjualan obat tidak laku pada tahun 2020 pada obat-obatan tersebut melalui pilihan. Data yang telah di dapat akan di kelola secara manual dan di input kedalam software rapidminner sehingga data yang di peroleh mendapatkaan hasil nilai akurat dari ROC(Rank Order Centroid) dengan nilai 80% berdasarkan tingkat pengelompokan dan prioritas.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Agoritma Naive bayes, Data mining, Prediksi Penjualan Obat: Data mining, Drug Sales Prediction, Naive bayes Agorithm
Subjects:	000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer > 004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Divisions:	Fakultas Teknik dan Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Melsa Yulia Putri
Date Deposited:	27 Oct 2022 04:45
Last Modified:	11 Dec 2024 07:00
URI:	http://repository.upbatam.ac.id/id/eprint/1847

Actions (login required)

View Item

Downloads