Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 178 – 184 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3339 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## ANALISIS DATA MINING UNTUK PREDIKSI PERSEDIAAN OBAT DI RUMAH SAKIT PMC
Surga Dirgantara 1 , Elvira Asril 2*
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi, Universitas Lancang Kuning
2 Dosen Prodi Sistem Informasi, Universitas Lancang Kuning Email: elvira@unilak.ac.id*
Abstract: Prediction  of  medicine  inventory  at  the  Pekanbaru  Medical  Center  Hospital Pharmacy is done by estimating based on stock. If there is a shortage of inventory when there is demand,  it  will  be  an  obstacle,  thus  affecting  medicine  sales.  For  this  reason,  medicine inventory calculations are needed by applying data mining. The method used is a decision tree, with a data set that is processed into structured information with the best pattern. In predicting inventory at the RS.PMC pharmacy using the c45 algorithm, the highest gain ratio value was obtained,  namely  the  initial  stock  attribute  with  a  value  of  0.229865388  and  an  accuracy  of eighty-two  point  thirty-four  percent  (82.34%).  Based  on  the  use  of  the  c4.5  algorithm  in  this study, it can be concluded that it is very effective.
Keyword: Data mining, prediction, medicine, stock, inventory, algorithm c45.
Abstrak: Prediksi persediaan obat di Apotik Rumah Sakit Pekanbaru Medical Center dilakukan dengan  cara  memperkirakan  berdasarkan  stok.  Apabila  terjadinya  kekurangan  persediaan  saat adanya  permintaan  maka  itu  akan  menjadi  kendala,  sehingga  mempengaruhi  penjualan  obat. Untuk  itu  dibutuhkan  perhitungan  persediaan  obat  dengan  menerapkan  data  mining.  Metode yang  digunakan  adalah  decision  tree,  dengan  data  set  yang  diolah  menjadi  informasi  yang terstruktur  dengan  pola  terbaik.  Dalam  melakukan  prediksi  persediaan  di  apotik  RS.PMC menggunakan algoritma c45 didapatkan hasil nilai gain ratio tertinggi iyalah atribut stok awal dengan  nilai  0,229865388  dan  akurasi  delapan  puluh  dua  koma  tiga  puluh  emapat  persen (82,34%). Berdasarkan penggunan algoritma c4.5 pada penelitian ini dapat disimpulkan sangat efektif.
Kata kunci: Data mining, prediksi, obat, stok, inventory, algoritma c45.

## PENDAHULUAN
Apotik  Rumah  Sakit  Pekanbaru  Medical  Center  (RS  PMC)  melakukan  prediksi persediaan  obat  dengan  perhitungan  berdasarkan  stok.  Apa  bila  terjadinya  kekurangan persediaan saat adanya permintaan maka itu akan menjadi  kendala. Jika persediaan tidak mencukupi  maka  akan  kehilangan  kepercayaan  dari  para  pelanggan.  Oleh  sebab  itu diperlukan  adanya  prediksi  dalam  melakukan  persediaan  obat  yang  tepat  agar  dapat membantu  karyawan  apotik  rumah  sakit  Pekanbaru  medical  center  dalam  mengambil keputusan yang baik.
Dari  permasalahan  tersebut  untuk  mengatasi  agar  tidak  terjadinya  kesalahan  pada saat memprediksi persediaan obat di apotik RS PMC, maka di lakukannya penerapan data mining  untuk  memprediksi  persediaan  obat.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan adalah  metode  decision  tree  atau  disebut  dengan  pohon  keputusan [1] .  Pohon  keputusan merupakan metode klasifikasi [3] . Decision tree algoritma berbentuk pohon yang digunakan
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 178 – 184 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3339 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
Kesimpulan Algoritma c4.5 Analisis data Pengumpulan data Identifikasi Masalah
untuk pengambilan keputusan yang berkaitan dengan masalah klasifikasi [4] . Decision tree adalah  struktur  flowchart  yang  mempunyai  tree  (pohon),  dimana  setiap  simpul  internal menandakan suatu tes atribut, setiap cabang merepresentasikan hasil tes, dan simpul daun merepresentasikan kelas atau distribusi kelas [7] .
Dengan  metode  ini  data  set  yang  akan  di  dapatkan  akan  diolah  sehingga  menjadi informasi  yang  tersedia  terstruktur  ke  arah  pohon  keputusan  dan  mendapatkan  pola terbaik  dalam  prediksi  persediaan  obat  di  masa  yang  akan datang [2] .
Batasan masalah adalah data persediaan barang yang ada di apotik RS PMC selama 2 tahun  terakhir,  menggunakan  aplikasi  Rapid  Miner  sedangkan  metode  yang  digunakan adalah  Decision  Tree,  algoritma  C4.5.  Variabel  yang  digunakan  sebagai  atribut  yaitu kategori,sediaan,stok awal,stok akhir,status sebagai label. Adapun  tujuan dari Penelitian ini adalah  untuk  memprediksi  persediaan    obat  di  Apotik  RS.PMC  menggunakan  algoritama c4.5 dengan aplikasi  rapid miner dan excel.

## METODE
Tahap-tahap  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dimulai  dengan  identifikasi masalah,  pengumpulan  data,  analisis  data,  penerapan  algoritma  C4.5,  dan  kesimpulan. Adapun uraiannya dapat dijelaskan sebagai berikut [5][6] :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 178 – 184 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3339 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
Tahapan penelitian akan diuraikan sebagai berikut:

## 1) Identifikasi Masalah
Tahapan  ini  akan  dilakukan  dengan  mengidentifikasi masalah  serta  mempelajari masalah yang akan diselesaikan. Pengumpulan data yaitu dengan observasi (melakukan pengamatan  di  apotik  RS.  PMC,  terkait  dengan  penentuan  persediaan  obat).  Studi dokumentasi  (mengumpulkan  data  sekunder  yang  dibutuhkan  untuk  penelitian  yang terdiri dari tahap analisa sampai pada proses penentuan persediaan obat).
2) Analisis data
Kegiatan  yang  dilakukan  untuk  merubah  data  yang  didapat  dari  penelitian  menjadi suatu informasi yang dapat di ambil dalam menggunakan kesimpulan.
3) Algoritma C4.5
Dalam  melakukan  penelitian  ini  nantinya  akan  menggunakan  algoritma  C4.5  yaitu mencari  nilai-nilai  entropy  dari  setiap  kriteria,  mencari  nilai  gain  dari  seatribut, pembentukan  atribut  sebagai  akar  berdasarkan  gain  tertinggi  pembentukan  cabang berdasarkan  masing  masing  nilai.  Hasil  dari  penelitian  ini  akan  menjadi  sebuah kesimpulan atau jawaban tentang persediaan obat pada apotik RS.PMC.
4) Kesimpulan
Penulis  membuat  kesimpulan  dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  berdasarkan penerapan algoritma C4.5.
Metode yang di gunakan dalam  penelitian ini adalah algoritma  C4.5 yang  digunakan untuk klasifikasi dan prediksi dengan membuat pohon keputusan, terdapat beberapa langkah yang perlu di tempuh agar penelitian yang lebih efektif, di antara nya sebagai berikut [8]:
1) Kumpulkan data mentah yang akan di olah menjadi pohon keputsan
2) Lakukan pembersihan data pada data mentah yang akan di analisis
3) Pilihlah dataset menjadi atribut yaitu atribut biasa (nama  obat), atribut kriteria (kategori, sediaan, stok awal, stok akhir) dan atribut label (status).
4) Buatlah tabel klasifikasi untuk mencari nilai entrophy, gain, split info, dan gain rasio.
5) Dalam  melakukan  algoritma  klasifikasi  data  yang  ada  merupakan  data  supervisi  akan adanya apply model and performance hasil dari model algoritma C4.5 adalah pembuatan pohon keputusan dan nilai akurasi pada klasifikasi.
6) Learning adalah  data  supervise  yang  dibagi  menjadi  dua  yaitu  data  training  dan  data testing. Data training akan diolah menjadi algoritma C4.5 dari klasifikasi  data testing.
7) Nilai yang diambil dalam membuat pohon keputusan adalah nilai gain rasio yang terbesar.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah data dikumpulkan, selanjutnya adalah persiapan data yaitu melakukan pengujian aplikasi  excel  dan  rapid  miner.  Untuk  menemukan  hasil  klasifikasi  data  menggunakan metode algoritma C4.5, dapat dijabarkan tahapannya sebagai berikut:

## Persiapan data
Kumpulkan  data  mentah  yang  belum  di  olah,  di  analisis,  atau  di  modifikasi.  Data  ini seringkali  dikumpulkan  langsung  dari  sumbernya,  seperti  survei,  eksperimen,  atau transaksi dan belum melalui proses pembersihan.
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 178 – 184 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3339 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## Pembersihan data
Pembersihan data adalah proses identifikasi dan perbaikan kesalahan atau tidak kesesuaian dalam  data  untuk  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  dalam  analisis  atau  proses selanjutnya  adalah  akurat,  konsisten,  dan  lengkap.  Tujuan  dari  pembersihan  data  ialah meningkatkan kualitas data sehingga analisis yang dilakukan dapat memberikan hasil yang lebih dapat dipercaya.
Selanjutnya  data  yang  diambil  dari  tahapan  pembersihan  yang  disimpan  pada format  excel,  digunakan  sabagai  bahan  perhitungan  akurasi  dan  pohon  keputusan  yang akan dilakukan pada aplikasi rapid miner
Tabel 1. Variabel Atribut Persediaan
NO ATRIBUT ATRIBUT KRITERIA 1 Kategori 1. Obat 2. Alkes 3. Nebu 2 Sediaan Antibiotik, granul, lembar, infusan, nebu, rectalcream, bungkus, inhaler, ovula, roll, cream, injeksi, pasang, sachet, eliskir, kaleng, pcs, salep, fls, kapsul, pen, serbuk, gas, kit, pot, sirup, gel, larutan, psg, suppositoria, syringe, tablet. 3 Stok awal Stok akhir 1.jika stok <200=sedikit 2.jika stok 200-799=sedang 3.jika stok >799=banyak 4 Status 1.tersedia 2.tidak tersedia
Dari  tabel  1  yang  merupakan  atribut  persediaan  obat  di  apotek  RS.PMC  terdapat atribut kategori (dengan kriteria obat, alkes dan nebu), sediaan (Antibiotik, granul, lembar, infusan,  nebu,  rectalcream,  bungkus,  inhaler,  ovula,  roll,  cream,  injeksi,  pasang,  sachet, eliskir,  kaleng,  pcs,  salep,  fls,  kapsul,  pen,  serbuk,  gas,  kit,  pot,  sirup,  gel,  larutan,  psg, suppositoria, syringe, tablet), stok awal- stok akhir (jika stok <200=sedikit, jika stok 200- 799=sedang,  jika  stok  >799=banyak),  dan  status  menjadi  label  (tersedia  atau  tidak tersedia).
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 178 – 184 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3339 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
Berikut rincian klasifikasi algoritma C4.5 dalam bentuk tabel:
Tabel 2. Klasifikasi Algoritma jumlah (s) tersedia tidak tersedia entropy gain split info gain ratio total 1851 1028 823 0,991133939 kategori 0,003129751 0,797641695 0,003923755 Obat 1410 759 651 0,995763772 Alkes 440 268 172 0,965383712 Nebu 1 1 0 0 sediaan 0,023982822 2,958717211 0,008105818 antibiotik 1 0 1 0
box 14 9 5 0,940285959 bungkus 2 2 0 0 cream 84 38 46 0,993447238 eliskir 1 0 1 0 fls 3 2 1 0,918295834 gas 1 0 1 0 gel 16 6 10 0,954434003 granul 2 0 2 0 infusan 43 21 22 0,999609836 inhaler 2 2 0 0 injeksi 249 135 114 0,994863108 kaleng 2 0 2 0 kapsul 81 42 39 0,999010271 kit 5 0 5 0
larutan 243 132 111 0,994605981 lembar 5 2 3 0,970950594 nebu 1 1 0 0
ovula 2 1 1 1
pasang 1 0 1 0 pcs 416 251 165 0,968947897 pen 1 1 0 0 pot 1 1 0 0 psg 3 3 0 0
pulvis 5 4 1 0,721928095 rectalcream 1 1 0
0 roll 13 10 3 0,779349837 sachet 1 1 0 0
salep 7 2 5 0,863120569 serbuk 23 9 14 0,965636133 sirup 30 12 18 0,970950594 suppositoria 12 5 7 0,979868757 syringe 7 3 4 0,985228136 tablet 573 332 241 0,981729163 stokawal 0,248960273 1,083069859 0,229865388 banyak 171 171 0 0 sedang 1359 544 815 0,971122508 sedikit 321 313 8 0,168249116 stok akhir banyak 174 174 0 0 0,22140613 0,975062995 0,227068539 sedang 232 232 0 0 sedikit 1445 622 823 0,985997353
Selanjutnya adalah implementasi algoritma C4.5 pada aplikasi rapid miner.  Dari tabel diatas  diketahui  bahwa  untuk  mencari  nilai  atribut  klasifikasi  pada  algoritma  c4.5 dilakukan melalui pencarian nilai pada jumlah total, jumlah tersedia, jumlah tidak tersedia dan mencari nilai entropy, gain, split info, gain ratio.
Cara  untuk  membuat  pohon  keputusan  untuk  memprediksi  persediaan  dalam  menulis karya ilmiah yang dapat di ambil dari tabel di atas. Untuk perhitungan algoritma c4.5 dapat di lakukan sebagai berikut:
1) Carilah jumlah kasus pada tabel dengan rumus (=counta(seleksi barisdata))
2) Carilah  jumlah  total  tresedia  dan  tidak  tersedia  dengan  rumus  (=countif(seleksi baris data;”tersedia”)   (=countif(seleksi baris data;”tersedia”)
3) Carilah jumlah total dari atribut dengan rumus (=countif(seleksi baris data;”obat”)
4) Carilah jumlah pada atribut kriteria dan label statsus dengan
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 178 – 184 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3339 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
rumus(=countifs(seleksi baris data ;"Obat";seleksi baris data ;"tersedia") (cth :obat- tersedia : Gain (S, A) = Entropy(S) - ∑ n |si| * Entropy(Si) i=1  |S|
5) Carilah  nilai  dari  setiap  entropy  deangan  rumus  (=((-tersedia/jumlah)  * imlog2(tersedia/jumlah)  +  (-tidak  tersedia/jumlah)  *  imlog2  (tidak  tersedia /jumlah))
Entropy(S) = ∑ n -pi * log 2 pi i=0
5) Carilah  nilai  gain  dari  atribut  dengan  rumus(=(nilai  entropy  total)-((jumlah obat/jumlah total data )*nilai entropy obat)-((jumlah alkes/jumlah total data )*nilai entropy alkes)-((jumlah nebu /jumlah total data)*nilai entropy)
6) Carilah  nlai  split  info  dengan  rumus(=  -((jumlah  obat  /jumlah  total  data *(IMLOG2(jumlah  obat/jumlah  total  data  )))+(jumlah  alkes/jumlah  total  data *(IMLOG2(jumlah  alkes  /jumlah  total  data  )))+(jumlah  nebu/jumlah  total  data *(IMLOG2(jumlah nebu /jumlah total data)))
7) Carilah nilai gain ratio dengan rumus(= nilai gain / split info)
Dari  hasil  analisis  prediksi  persediaan  obat  menggunakan  aplikasi  rapid  miner  sebagai berikut:
1. Performa dari aplikasi rapid miner adalah dengan tingkat akurasi sebesar 82,34%
2. Dari  hasil  predikis  dengan  menggunakan  aplikasi  rapid  miner  ialah  dengan membuat  membuat pohon keputusan
3. Deskripsi dari aplikasi rapid miner sebagai berikut Stok awal banyak : tersedia
Stok awal sedang -stok akhir =banyak : tersedia -stok akhir =sedang : tersedia -stok akhir =sedikit : tidak tersedia Stok awal sedikit : tersedia

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  di  lakukan  oleh  penulis  maka  akan  dibuat  sebuah kesimpulan  yaitu  dalam  melakukan  prediksi  persediaan  di  apotik  RS.PMC  menggunakan metode algoritma c4.5.dengan aplikasi excel dan rapid miner sebagai implementasi dengan hasil  nilai  gain  ratio  tertinggi  iyalah  atribut  stok  awal  dengan  nilai  0,229865388  dan akurasi  delapan  puluh  dua  koma  tiga  puluh  emapat  persen  (82,34%).  dari  penggunan algoritma c4.5 pada penelitian ini data dalam pembuatan pohon keputusan terbilang sangat efektif
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 178 – 184 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3339 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  untuk  apotik  di  RS  PMC  dan  tim  yang  membantu  dalam penelitian  ini,  sehingga  penelitian  dapat  dilaksanakn  dengan  baik,  serta  menghasilkan prediksi yang akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] C.  Metode,  M.  Afdhal,  and  V.  Ariandi,  “MEMPREDIKSI  PENJUALAN  PADA TOKO HANIFAH,” vol. 4, no. 2, pp. 248–255, 2022.
[2] F. P. Dewanti and S. Harjanto, “Prediksi Persediaan Obat Untuk Proses Penjualan Menggunakan Metode Decision Tree Pada Apotek,” vol. 10, no. 1, 2022.
[3] D. E. Sinaga, A. P. Windarto, and R. A. Nasution, “Analisis Data Mining Algoritma Decision Tree Pada Prediksi Persediaan Obat ( Studi Kasus : Apotek Franch Farma ),” vol. 2, no. 4, pp. 123–131, 2022.
[4] G.  Esthiningtyas  and  P.  T.  Prasetyaningrum,  “Penerapan  Algoritma  C4  .  5  Untuk Menentukan  Persediaan  Obat  (  Studi  Kasus  Di  RS  Bethesda  Yogyakarta  ) Application  of  C4  .  5  Algorithm  to  Determine  Medicine  Supplies  (  Case  Study  at Bethesda Hospital Yogyakarta ),” no. 84, pp. 25–33.
[5] F.  F.  Harryanto,  S.  Hansun,  U.  M.  Nusantara,  G.  Serpong,  and  C.  Pegawai, “Penerapan Algoritma C4 . 5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE,” vol. 3, no. 2, pp. 95–103, 2017.
[6] M.  Kafil  and  F.  T.  Industri,  “PENERAPAN  METODE  K-NEAREST NEIGHBORS,” vol. 3, no. 2, pp. 59–66, 2019.
[7] A.  Lewis,  M.  Zarlis,  and  Z.  Situmorang,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Task Market Basket Analysis Pada Transaksi Penjualan Barang di AB Mart dengan Algoritma,” vol. 5, no. April, pp. 676–681, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2934.
[8] V.  M.  M.  Siregar,  “PERANCANGAN  APLIKASI  DATA  MINING  UNTUK MEMPREDIKSI  PENJUALAN  MENGGUNAKAN  METODE  DECISION  TREE PADA APOTIK THS PEMATANGSIANTAR,” vol. 7, no. 1, pp. 51–61, 2017.
[9] A.  Warujayeng,  S.  P.  Awalina,  R.  Helilintar,  and  A.  B.  Setiawan,  “Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Prediksi Penjualan,” vol. 7, 2023.
[10]  A.  S.  R.  Mahdalena  Simanjorang,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Menentukan Persediaan Obat Dengan,” vol. 22, pp. 414–421, 2023.
[11]  I.  T.  Nur  Syamsiyah,  “RANCANG  BANGUN  SISTEM  INFORMASI  PREDIKSI PINJAMAN  PADA  KOPERASI  PANCA  BHAKTI  BEKASI  MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5,” vol. IX, no. 1, pp. 1–22, 2019.