Optimalisasi Distribusi Barang Dengan Algortima Apriori: Studi Kasus PT. Satria Teknik Indonesia

Dalam dunia bisnis yang semakin kompetitif, perusahaan dituntut untuk mengambil keputusan strategis yang lebih cermat untuk meningkatkan efisiensi operasional. Pergeseran tren kebutuhan pelanggan menjadi tantangan besar yang dihadapi PT Satria Teknik Indonesia sebagai perusahaan distribusi Barang. Untuk mengatasi tantangan ini, PT Satria Teknik Indonesia dapat memanfaatkan data transaksi guna menganalisis pola pembelian pelanggan. Dengan memanfaatkan hasil analisis ini, perusahaan dapat meningkatkan ketepatan dalam memprediksi kebutuhan pelanggan, mempercepat pengambilan keputusan berbasis data, serta mengoptimalkan manajemen inventori. Salah satu metode yang efektif untuk analisis ini adalah algoritma Apriori, Data yang digunakan diperoleh dari sistem pencatatan transaksi perusahaan selama periode Januari 2023 hingga Oktober 2024 yang digunakan untuk menemukan aturan asosiasi dalam dataset besar dan mengidentifikasi hubungan antara produk yang sering dibeli secara bersamaan. Hasil penelitian ini mengungkap bahwa terdapat dua item yang menjadi prioritas pemesanan, yaitu Back Support dan Safety Shoes Cheetah. Jika pelanggan membeli Back Support, mereka cenderung membeli Safety Shoes Cheetah dengan nilai support sebesar 20,22% dan confidence mencapai 100%. Sebaliknya, jika pelanggan membeli Safety Shoes Cheetah, maka mereka cenderung membeli Back Support dengan nilai support sebesar 20% dan confidence sebesar 94,74%, penelitian ini menemukan pola asosiasi pembelian yang kuat antara produk Back support dan safety shoes cheetah, memberikan bukti empiris tentang manfaat penerapan data mining dalam meningkatkan efektivitas pengelolaan inventori dan respons terhadap kebutuhan pelanggan

Kata Kunci: Algoritma Apriori, Aturan asosiasi, Distribusi, Manajemen Inventori