Optimasi Manajemen Inventory Menggunakan Teknik Data Mining Dengan Algoritma Association Rules Studi Kasus: Toko Cahaya Elektrik
Keywords:
Manajemen Inventori, Data Mining, Association Rules, Apriori, Sistem Informasi, Python, RetailAbstract
Pengelolaan inventori yang efektif sangat penting untuk menjamin ketersediaan produk sekaligus menekan biaya penyimpanan di sektor ritel. Toko Cahaya Elektrik sebagai studi kasus dalam penelitian ini menghadapi kendala dalam mengatur stok barang karena sistem pencatatan yang masih manual dan kurangnya pemanfaatan data historis penjualan. Untuk menjawab permasalahan tersebut, dilakukan penerapan teknik data mining menggunakan algoritma Association Rules, khususnya pendekatan Apriori, guna mengidentifikasi pola keterkaitan antarproduk yang sering dibeli bersamaan. Hasil dari proses ini digunakan untuk memberikan rekomendasi stok dan strategi pengadaan barang yang lebih efisien dan berbasis data. Sistem dirancang menggunakan bahasa pemrograman Python, basis data SQLite, dan framework Django. Implementasi sistem terbukti mampu mengurangi potensi overstock dan stockout, mempercepat proses pencatatan, serta mendukung pengambilan keputusan manajerial yang lebih akurat. Penelitian ini menunjukkan bahwa pemanfaatan Association Rules dalam manajemen inventori dapat meningkatkan efisiensi operasional serta memberikan nilai tambah dalam pengelolaan stok barang.
References
Firdaus, A. &. (2023). Integrasi IoT dan AI dalam Sistem Informasi Inventori Modern. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, 8(2), 112–120.
Hamdani, R. S. (2023). Pemanfaatan SQLite dalam Pengembangan Sistem Inventori Skala Menengah. Jurnal Basis Data Terapan,, 6(1), 45–53.
Hidayat, R. &. (2023). Klasifikasi Teknik Data Mining dan Aplikasinya dalam Bisnis. Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, 5(1), 77–84.
Kurniawan, Y. R. (2024). Efisiensi Sistem Inventori Berbasis Cloud pada UMKM. Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis, 10(1), 33–41.
Kusumawati, N. (2022). Optimalisasi Inventori dalam Rantai Pasok Retail. Jurnal Logistik Indonesia,, 9(3), 145–153.
Nugroho, H. &. (2022). Fundamental HTML untuk Pengembangan Antarmuka Web. Jurnal Teknologi Web,, 3(2), 89–95.
Nugroho, R. &. (2024). Big Data dan Data Mining dalam Retail Modern. Jurnal Informatika dan Teknologi, 11(1), 23–31.
Pratama, D. &. (2024). Efektivitas Sistem Inventori Otomatis dalam Mengurangi Biaya Operasional. Jurnal Manajemen Operasional, 12(2), 65–74.
Putra, A. S. (2023). Algoritma Apriori dalam Penambangan Pola Asosiasi Transaksional. . Jurnal Data Sains Indonesia,.
Rahmawati, V. A. (2021). Pengaruh Penggunaan CSS terhadap UX Aplikasi Web. . Jurnal Rekayasa Antarmuka.
Santoso, I. W. (2023). Optimalisasi Apriori dengan Parallel Processing pada Dataset Besar. Jurnal Komputasi dan AI.
