Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Penerapan Metode Associaton Rule Terhadap Pola Data Penyakit Pada RSUD Jakarta Menggunakan Algoritma Apriori
Citra Permana Putra 1 , Achmad Rifai 2 , Irmawati 3 , Kudiantoro Widianto 4
Jurusan Sistem Informasi 1234
Fakultas Teknik dan Informatika 1234
Universitas Nusa Mandiri 12 , Universitas Bina Sarana Informatika 34
12207209@nusamandiri.ac.id, achmad.acf@nusamandiri.ac.id irmawati.iat@bsi.ac.id, kudiantoro.kdw@bsi.ac.id, ,
Received: June 16, 2022 . Revised: July 15, 2022 . Accepted: July 27, 2022 . Issue Period: Vol.6 No.4 (2022), Pp.665-674
Abstrak: Rumah sakit adalah tempat untuk merawat pasien yang datang dari berbagai daerah dengan  berbagai  macam  penyakit,  karena  gaya  hidup  dan  lingkungan  berperan  dalam perjalanan  penyakit.  Beberapa  permasalahan  yang  timbul  dalam  menangani  penyakit  antara lain  kurangnya  informasi  tentang  penyebaran  penyakit  dan  tingkat  prosentase  penyebaran penyakit  yang  ada  di  masyarakat.  Salah  satu  solusi  dari  masalah  tersebut  yaitu  penerapan metode association rule yang mencari pola atau hubungan antar item dalam suatu dataset yang ditentukan dengan algoritma apriori yang dapat melakukan penelusuran terhadap data historis untuk  mengidentifikasi pola data  yang didasarkan pada sifat  yang teridentifikasi  sebelumnya. Metode penelitian ini adalah data kuantitatif dengan data primer yang diambil dari data rekam medis RSUD Johar Baru Jakarta. Yang kemudian dapat diperoleh suatu informasi penyakit apa yang  paling  sering  muncul  bersamaan  pada  rumah  sakit  sehingga  dilakukan  pencegahan penyakit  tersebut.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menemukan  pola  penyakit  yang  sedang berkembang di masyarakat. Informasi yang dihasilkan selanjutnya dapat digunakan oleh pihak rumah sakit untuk dapat memaksimalkan ketersediaan obat, kelengkapan peralatan medis, dan ruangan di rumah sakit.
Kata kunci: Data Mining, Association Rule, Algoritma Apriori, Pola Data Penyakit
Abstract: The hospital is a place to treat patients who come from various regions with various diseases, because lifestyle and the environment play a role in the course of the disease. Some of the problems that arise in dealing with disease include lack of information about the spread of disease and the percentage level of disease  spread in  the community. One  solution  to  this problem  is  the  application  of  the  association  rule  method  that  looks  for  patterns  or relationships between items in a dataset determined by an a priori algorithm that can search historical  data  to  identify  data  patterns  based  on  previously  identified  properties.  This research method  is quantitative data  with primary data  taken from medical records of Johar Baru  Hospital  Jakarta.  Which  then  can  be  obtained  an  information  on  what  diseases  most often appear together in hospitals so that prevention of these diseases can be done. This study aims  to  find  patterns  of  disease  that  are  developing  in  the  community.  The  resulting
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
information  can then be used by the hospital to  maximize the availability of drugs, complete medical equipment, and rooms in the hospital.
Keywords: Data Mining, Association Rule, Apriori Algorithm, Disease Data Pattern

## I. PENDAHULUAN
Kesehatan  adalah unsur vital  manusia  yang  harus terpenuhi. Tingkat kematian  yang tinggi disebabkan oleh infeksi yang berbeda menyebabkan kesehatan menjadi prioritas dalam kebutuhan manusia. Pada umumnya, penyakit  tidak  mengenal  batas  waktu  dan  usia  seseorang,  karena  itu  penyakit  dapat  menyerang  siapa  pun  dan kapan  pun.  Berbagai  macam  penyakit  mulai  dari  gejala  ringan  hingga  penyakit  kronis  dapat  menyebabkan kematian.[1]
Rumah  sakit  adalah  tempat  untuk  merawat  pasien  yang  datang  dari  berbagai  daerah  dengan  berbagai macam penyakit, karena gaya hidup dan lingkungan berperan dalam perjalanan penyakit.[2]
Jumlah  berbagai  macam  penyakit  membuat  pihak  rumah  sakit  mengalami  banyak  permasalahan  yang berdampak  sehingga  membahayakan  bagi  pasien.  Beberapa  permasalahan  yang  timbul  dalam  menangani penyakit  antara  lain  kurangnya  informasi  tentang  penyebaran  penyakit  dan  tingkat  prosentase  penyebaran penyakit yang ada di masyarakat. Salah satunya yang mengalami masalah tersebut adalah RSUD Johar Baru.
RSUD  Johar  Baru  merupakan  salah  satu  rumah  sakit  yang  berada      di  Jakarta  Pusat  yang  tepatnya berlokasi di Jl. Tanah Tinggi XII No.15-23, RT.10/RW.9, Tanah Tinggi,  Kec. Johar  Baru, Kota Jakarta Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta . Rumah sakit yang terletak di tengah pemukiman penduduk yang padat dengan kondisi  gaya  hidup  masyarakatnya  yang  kurang  baik,  memungkinkan  timbulnya  berbagai  penyakit  dalam  satu kurun waktu.
Berdasarkan hal tersebut untuk meningkatkan upaya dalam mengurangi angka penyakit dan munculnya komplikasi pada penyakit maka diperlukan adanya penelitian yang mengarah pada pembuatan sistem yang dapat mendeteksi munculnya penyakit sehingga dapat dilakukan upaya pencegahan serta upaya pemulihan bagi pasien dengan penanganan yang menyeluruh.
Dalam  upaya  mendukung pelayanan  yang  baik pada RSUD  Johar Baru  membutuhkan tata kerja  yang tertib,  rapi,  dan  teliti  sehingga  akan  menghasilkan  informasi  yang  akurat,  cepat  dan  tepat  waktu.  Pada  RSUD Johar Baru jumlah data pasien yang ada dalam rekam medik selalu bertambah setiap harinya.
Kumpulan data yang banyak tersebut membuat kesulitan pihak medis dalam menganalisa pola penyakit yang sedang berkembang di masyarakat karena belum ada pengolahan data yang efektif untuk menganalisa data pola penyakit
Analisa  terhadap  data  penyakit  pasien  ini  diperlukan  [3]  untuk  menghasilkan  informasi  mengenai penanganan  terhadap  penyakit  dan  potensi  adanya  penyakit  tertentu  sehingga  informasi  –  informasi  ini  dapat memberikan pengarahan bagi para tenaga medis untuk melakukan penanganan  pada suatu penyakit.
Salah satu pemecahan masalah tersebut yaitu dengan penerapan metode association rule yang mencari pola atau hubungan antar item dalam suatu dataset yang ditentukan dengan algoritma apriori.[4] Association  rule  merupakan  salah  satu  teknik  data  mining  yang  paling  banyak  digunakan  dalam penelusuran pola pada sistem pembelajaran unsupervised [5]
Metode  algoritma  apriori  dapat  melakukan  pencarian  pada  historis  untuk  mengidentifikasi  pola  data yang didasarkan pada sifat – sifat yang teridentifikasi sebelumnya.[2]
Yang  kemudian  dapat  diperoleh  suatu  informasi  penyakit  apa  yang  paling  sering  muncul  bersamaan pada rumah sakit sehingga dapat dilakukan pencegahan penyakit tersebut.

## II. METODE DAN MATERI
Metode penelitian adalah prosedur atau cara yang harus dipilih untuk melakukan sebuah penelitian. Metode penelitian merupakan cara utama yang digunakan peneliti untuk mencapai tujuan dan menentukan jawaban atas masalah yang diajukan [6].

## 1. Metode Algoritma Apriori
Algoritma  Apriori  merupakan  salah  satu  algoritma  data  mining  yang  termasuk  dalam  teknik  asosiasi
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
( Association Rule Mining ).[7]
Algoritma  apriori  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  menemukan  pola  frekuensi tinggi  yang  sangat  terkenal.  [8].  Algoritma  apriori  banyak  digunakan  pada  data  transaksi  atau  biasa  disebut market basket [9].
Dalam permodelan sistem ini, market basket yang dimaksud adalah data rekam medis pasien dengan item data yang digunakan adalah data nama penyakit yang berasal dari data rekam medis RSUD Johar Baru.
Adapun tahapan – tahapan yang digunakan untuk menyelesaikan algoritma apriori [10],  adalah:
a. Menentukan minimum support b. Iterasi 1: Hitung item-item dari support (transaksi yang memuat seluruh item) dengan men-scan database untuk 1-itemset, setelah 1-itemset didapatkan, dari 1-itemset apakah diatas minimum support, apabila telah memenuhi minimum support, 1-itemset tersebut akan menjadi pola frequent tinggi. c. Iterasi 2 : untuk mendapatkan 2-itemset, harus dilakukan kombinasi dari k-itemset sebelumnya, kemudian scan database lagi untuk hitung item-item yang memuat support. itemset yang memenuhi minimum support akan dipilih sebagai pola frequent tinggi dari kandidat d. Tetapkan nilai k-itemset dari support yang telah memenuhi minimum support dari k-itemset,
e. Lakukan proses untuk iterasi selanjutnya hingga tidak ada lagi k-itemset yang memenuhi minimum support.

## 2. Metode Analisis Data
Pada tahap ini data yang diperoleh akan diolah dan dianalisa untuk memperoleh informasi sesuai kebutuhan dalam  proses  asosiasi  data  dalam  penyelesaian  masalah.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  analisis  data kuantitatif  yang  merupakan  suatu  data  yang  berupa  angka  atau  billangan  yang  dapat  diukur  secara  langsung. Dalam hal ini analisis data dilakukan dengan menggunakan metode association rule dengan algoritma apriori , dengan rincian sebagai berikut:
a. Analisa Permasalahan di RSUD Johar Baru Menganalisa permasalahan yang terjadi dengan menggunakan metode algoritma apriori.
b. Pengolahan Data dengan Perhitungan Algoritma Apriori
Tahapan yang di lakukan dalam perhitungan dengan Algoritma Apriori adalah sebagai berikut:
1) Mencari 10 nilai terbesar kode penyakit yang paling banyak terjangkit
Pada  langkah  pertama  yaitu  mencari  nilai  keterjangkitan  penyakit  yang  paling  tinggi  dalam  suatu  data rekam medis selama sebulan dengan langkah-langkah:
a) Menentukan kode penyakit
b) Menentukan data keterjangkitan penyakit
2) Melakukan Pengelompokan 3 kode penyakit yang paling banyak terjangkit
3) Melakukan Representasi data Penyakit Pasien
Setelah  pengelompokan  3  kode  penyakit  yang  di  lakukan  pada  tahap  2,  selanjutnya  data  juga  dapat  di representasikan.
4) Pembuatan Format Tabular
Bila  sudah  di  ketahui  nilai  keterjangkitan  terbesar  setiap  bulannya,  maka  di  buatlah  format  tabular  agar dapat di analisis dengan algoritma apriori .
5) Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Pada  tahap  ini  dilakukan  pencarian  kombinasi item yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam database . Nilai support sebuah item di peroleh dengan rumus sebagai berikut. 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A) = Jumlah transaksi mengandung A Total transaksi Sementara itu, rumus 2 itemset di peroleh dengan rumus.
S 𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A,B) =
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Σtransaksi mengandung A dan B Σtransaksi Dalam  pencarian  pola frekuensi tinggi  akan  di  hentikan  apabila  kombinasi  sudah  tidak  memenuhi  syarat support yang sudah di tentukan.
7)     Pembentukan Aturan Asosiasi Setelah semua pola frekuensi tinggi di temukan, barulah kita mencari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence atau asosiatif A         B. Nilai confidence dari aturan A        B di peroleh dari rumus berikut:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃 ( 𝐵 | 𝐴 ) = Σtransaksi mengandung A dan B

## ΣTransaksi mengandung A
Pencarian nilai confidence juga di lakukan sampai nila sudah tidak memenuhi syarat minimum confidence lagi.
8)    Aturan Asosiasi Final
Dari  analisis  yang  telah  di  lakukan  dalam  tahap  ini  akan  terlihat  asosiasi  yang  terbentuk  dengan menggunakan perhitungan algoritma apriori .

## III. PEMBAHASA DAN HASIL
RSUD  Johar  Baru  merupakan  salah  satu  rumah  sakit  yang  berada  di  Jakarta  Pusat  yang  tepatnya berlokasi  di  Jl.  Tanah  Tinggi  XII  No.15-23,  RT.10/RW.9,  Tanah  Tinggi,  Kec.  Johar  Baru,  Kota  Jakarta Pusat,  Daerah  Khusus  Ibukota  Jakarta.  Rumah  sakit  yang  terletak  di  tengah  pemukiman  penduduk  yang padat  dengan  kondisi  gaya  hidup  masyarakatnya  yang  kurang  baik,  memungkinkan  timbulnya  berbagai penyakit dalam satu kurun waktu.
Berdasarkan hal tersebut untuk meningkatkan upaya dalam mengurangi angka kesakitan dan munculnya komplikasi pada penyakit maka diperlukan adanya penelitian yang mengarah pada pembuatan sistem yang dapat  mendeteksi  munculnya  penyakit  sehingga  dapat  dilakukan  upaya  pencegahan  dan  upaya  pemulihan bagi pasien dengan penanganan yang menyeluruh.
Dalam  upaya  mendukung pelayanan  yang  baik pada RSUD  Johar Baru  membutuhkan tata kerja  yang tertib,  rapi,  dan  teliti  sehingga  akan  menghasilkan  informasi  yang  cepat,  akurat,  dan  tepat  waktu.  Pada RSUD  Johar  Baru  jumlah  data  pasien  yang  ada  dalam  rekam  medik  selalu  bertambah  setiap  harinya. Kumpulan  data  yang  banyak  tersebut  membuat  kesulitan  pihak  medis  dalam  menganalisa  pola  penyakit yang sedang berkembang di masyarakat karena belum ada pengolahan data yang efektif untuk menganalisa data  pola  penyakit.  Analisa  terhadap  data  penyakit  pasien  ini  diperlukan  untuk  menghasilkan  informasi mengenai  penanganan  terhadap  penyakit  dan  potensi  adanya  penyakit  tertentu  sehingga  informasi  – informasi  ini  dapat  memberikan  pengarahan  bagi  para  tenaga  medis  untuk  melakukan  penanganan    pada suatu penyakit.

## 2. Pengolahan Data Dengan Hitungan Algoritma Apriori a. Menentukan Data Keterjangkitan Penyakit
Data  traning  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  rekam  medis  RSUD  Johar  Baru  selama  1 tahun, dimulai pada Januari 2020 sampai dengan Desember 2020.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Tabel 1. Pola Penyakit Tahun  2020 Bulan Itemset Januari E11.8 , R50.9, J06.9 Februari J06.9, A09, J00 Maret R50.9, E11.8, I10 April Z03.8, K30, E11.6 Mei Z03.8,  E11.8, K30 Juni E11.8, Z34.8, I10 Juli E11.8, Z34.8, I10 Agustus Z34.8, I10, E11.9 September Z03.8, Z34.8, E11.8 Oktober E11, I10, E11.9 November E11.9, E11, Z34.9 Desember E11, E11.9, I10
Sumber: Data Penelitian

## b. Menentukan Kode Penyakit
Dari data pola penyakit pada tabel 1. Didapatkan beberapa item penyakit yang akan dianalisa, antara lain:
Tabel 2. Daftar Penyakit Kode ICD-10 Diagnosa / Deskripsi E11.8 Non – insulin-dependent diabetes mellitus dengan komplikasi yang tidak spesifik R50.9 Demam , tidak spesifik J06.9 ISPA bagian atas , tidak spesifik A09 Diare dan gastroenteritis oleh penyebab penyakit menular J00 Nasopharyngitis akut [ flu biasa ] I10 Esensial ( primer) hipertensi Z03.8 Pengamatan untuk penyakit lain yang dicurigai dan kondisi K30 Pencernaan yg terganggu E11.6 Non – insulin -dependent diabetes mellitus dengan komplikasi tertentu lainnya Z34.8 Pengawasan kehamilan normal lainnya E11.9 Non – insulin-dependent diabetes mellitus tanpa komplikasi E11 Non – insulin -dependent diabetes mellitus dengan koma Z34.9 Pengawasan kehamilan normal , tidak spesifik
Sumber: Data Penelitian

## c. Melakukan Representasi Data Penyakit Pasien
Representasi data penyakit pasien dibuat berdasarkan data penyakit pasien selama satu tahun yang terdapat pada table 1.,  dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Tabel 3. Representasi Data Penyakit Pasien NO Jumlah Pasien Item Penyakit Diagnosa 1 5 E11.8 Non – insulin-dependent diabetes mellitus dengan komplikasi yang tidak spesifik 2 2 R50.9 Demam , tidak spesifik 3 1 J06.9 ISPA bagian atas , tidak spesifik 4 1 A09 Diare dan gastroenteritis oleh penyebab penyakit menular 5 1 J00 Nasopharyngitis akut [ flu biasa ] 6 4 I10 Esensial ( primer) hipertensi 7 3 Z03.8 Pengamatan untuk penyakit lain yang dicurigai dan kondisi 8 2 K30 Pencernaan yg terganggu 9 1 E11.6 Non – insulin -dependent diabetes mellitus dengan komplikasi tertentu lainnya 10 2 Z34.8 Pengawasan kehamilan normal lainnya 11 4 E11.9 Non – insulin-dependent diabetes mellitus tanpa komplikasi 12 3 E11 Non – insulin -dependent diabetes mellitus dengan koma 13 1 Z34.9 Pengawasan kehamilan normal , tidak spesifik
Sumber: Data Penelitian

## d. Pembuatan Format Tabular
Format tabular data penyakit pasien bulanan bila dibentuk akan tampak seperti tabel dibawah ini:
Tabel 4. Format Tabular Data Penyakit Pasien Bulan A09  E11  E11.6  E11.8  E11.9  I10  J00  J06.9  K30  R50.9  Z03.8  Z34.8  Z34.9 Januari 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 Februari 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 Maret 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 0 April 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 Mei 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 Juni 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 Juli 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 Agustus 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 Septmber 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 Oktober 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 November 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 Desember 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 Jumlah 1 3 1 6 4 6 1 2 2 2 3 4 1 Sumber: Data Penelitian

## Analisa Pola Frekuensi
1) Pembentukan Itemset Proses pembentukan C 1 atau disebut dengan 1 itemset dengan jumlah minimum support = 20%. Dengan rumus sebagai berikut:
Support(A)
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Tabel 5. Kombinasi 1 Itemset No Penyakit Frek Support 1 A09 1 8,33 % 2 E11 3 25 % 3 E11.6 1 8,33 % 4 E11.8 6 50% 5 E11.9 4 33,33 % 6 I10 6 50% 7 J00 1 8,33 % 8 J06.9 2 16,67 % 9 K30 2 16,67 % 10 R50.9 2 16,67 % 11 Z03.8 3 25% 12 Z34.8 4 33,33 % 13 Z34.9 1 8,33 % Sumber: Data Penelitian
Dari tabel diatas untuk nilai support yang bercetak tebal merupakan nilai support yang memenuhi standart minimum support kombinasi 1 itemset . Nilai tersebut kemudian digunakan untuk mencari kombinasi 2 itemset .
2) Kombinasi 2 Itemset
Proses pembentukan C 2 atau disebut dengan 2 itemset dengan jumlah minimum support 20% dengan rumus sebagai berikut:
Support(A,B) = P(A∩B)
Support(A,B)= ∑ penyakit yang mengandung A dan B
∑ penyakit
Tabel 6. Kombinasi 2 Itemset No Penyakit Frek Support 1 E11, E11.8 0 0% 2 E11, E11.9 3 23,08 % 3 E11, Z03.8 0 0% 4 E11, Z34.8 0 0% 5 E11, I10 1 7,69 % 6 E11.8, E11.9 0 0% 7 E11.8, Z03.8 2 15,38 % 8 E11.8, Z34.8 3 23,08 % 9 E11.8, I10 3 23,08% 10 E11.9, Z03.8 0 0% 11 E11.9, Z34.8 1 7,69 % 12 E11.9, I10 3 23,08 % 13 Z03.8, Z34.8 1 7,69 %
14
I10, Z03.8 0 0%
*100 %
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
15 I10, Z34.8 3 23,08 % Sumber: Data Penelitian
Dari  tabel  diatas  untuk  nilai support yang  bercetak  tebal  merupakan  nilai support yang  memenuhi standart  minimum  support kombinasi  2 itemset .  Nilai  tersebut  kemudian  digunakan  untuk  mencari kombinasi 3 itemset .

## 3) Kombinasi 3 Itemset
Proses pembentukan C 3 atau disebut dengan 3 itemset dengan jumlah minimal support 20% dengan rumus sebagai berikut:
Tabel 7. Kombinasi 3 Itemset No Penyakit Frek Support 1 E11, E11.9, E11.8 0 0% 2 E11, E11.9, Z34.8 0 0% 3 E11, E11.8, Z34.8 0 0% 4 E11.8, Z34.8, I10 2 15,38% 5 E11, E11.8, I10 0 0% 6 E11, E11.9, I10 2 15,38% 7 E11.8, Z34.8, I10 2 15,38% 8 E11.9, E11.8, Z34.8 2 15,38% 9 E11.9, E11.8, I10 2 15,38% 10 E11.9, Z34.8, I10 2 15,38%
Sumber: Data Penelitian
Karena kombinasi 3 penyakit tidak ada yang memenuhi nilai minimum support 20% maka yang digunakan untuk pembentukan aturan asossiasi adalah kombinasi 2 penyakit.
4) Pembentukan Aturan Asosiasi
Pembentukan aturan asosiasi didapat dari kombinasi 2 penyakit sebagai berikut:
Tabel 8. Pembentukan Aturan Asosiasi No Penyakit Frek Support Confidence 1 E11, E11.9 3 23,08 % 100% 2 E11.8, Z34.8 3 23,08 % 50% 3 E11.8, I10 3 23,08% 50% 4 E11.9, I10 3 23,08 % 75%
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
5 I10, Z34.8 3 23,08 % 50% Sumber: Data Penelitian Tabel 9. Hasil Asosiasi dari F2 No Aturan Confidence 1 Jika mengidap E11, maka mengidap E11.9 3/3 100% 2 Jika mengidap E11.9, maka mengidap E11 4/3 75% 3 Jika mengidap E11.8, maka mengidap Z34.8 3/6 50% 4 Jika mengidap Z34.8, maka mengidap E11.8 3/4 75% 5 Jika mengidap E11.8, maka mengidap I10 3/6 50% 6 Jika mengidap I10, maka mengidap E11.8 3/6 50% 7 Jika mengidap E11.9, maka mengidap I10 3/4 75% 8 Jika mengidap I10, maka mengidap E11.9 3/6 50% 9 Jika mengidap I10, maka mengidap Z34.8 3/6 50% 10 Jika mengidap Z34.8, maka mengidap I10 3/4 75%

## Sumber: Data Penelitian
Aturan asosiasi final terurut berdasarkan Support x Confidence terbesar dapat dilihat pada tabel 10. berikut:
Tabel 10. Aturan Asosiasi Final No Aturan Confidence 1 Jika mengidap E11, maka mengidap E11.9 3/3 100% 2 Jika mengidap E11.9, maka mengidap E11 3/4 75%
Sumber: Data Penelitian
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  dan  pembahasan  yang  dilakukan  pada  pola  data  penyakit  pada  RSUD  Johar  Baru menggunakan  metode  association  rule  dengan  algoritma  apriori,  maka  dapat  diambil  kkesimpulan  sebagai berikut:
1. Penggunaan  metode  association  rule  dengan  algoritma  apriori  dapat  membantu  rumah  sakit  dalam melakukan  penelusuran  terhadap  data  histori  penyakit  untuk    mengidentifikasi  pola    penyakit  yang berdasarkan pada sifat-sifat yang telah teridentifikasi sebelumnya.
2. Dari aturan asosiasi  final diketahui  jika  mengidap Non  – insulin  -dependent diabetes  mellitus dengan koma maka mengidap Non – insulin-dependent diabetes mellitus tanpa komplikasi dengan nilai support 23,08%  dan  nilai  confidence  100%.  Dan  jika  mengidap  Non  –  insulin-dependent  diabetes  mellitus tanpa  komplikasi  maka  mengidap  Non  –  insulin  -dependent  diabetes  mellitus  dengan  koma  dengan nilai support 23,08% dan confidence 75%.
3. Metode  association  rule  dengan  algoritma  apriori  dapat  membantu  memperkirakan  penyakit  pasien yang harus ditangani oleh rumah sakit pada masa yang akan datang.

## REFERENASI
[1] O.  Kristiani,  “Association  Rule  Mining  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa  Data  Pola Penyakit,” Simki-Techsin , Vol. 01, No. 01, Pp. 1–7, 2017.
[2] H. Kurniawan, Fujiati, And A. Saleh, “Analisa Pola Data Penyakit Rumah Sakit Dengan Menerapkan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori,” Semin. Nas. Inform. , Pp. 195–201, 2014.
[3] H. Indriyawati, Khoirudin, And E. Widodo, “Penerapan Association Rule Dengan Algoritma Apriori Untuk Prediksi Penjadwalan Mata Kuliah,” J. Teknol. Inf. Dan Komun. , Vol. 12, No. 2, Pp. 42–47, 2021.
[4] J. Han, M. Kamber, And J. Pei, Data Mining: Concepts And Techniques . 2012.
[5] A.  Haris,  “Risiko  Penyakit  Kardiovaskuler  Pada  Peserta  Program  Pengelolaan  Penyakit  Kronis  ( Prolanis  )  Di  Puskesmas  Kota  Bima :  Korelasinya  Dengan  Ankle  Brachial  Index  Dan  Obesitas  Pendahuluan Metode,” Vol. 22, No. September, Pp. 200–208, 2019.
[6] D. Romdon And I. Kholil, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Apriori Dalam Menentukan Pola Pemilihan Pemeriksaan Kimia,” Vol. 2, No. 10, Pp. 642–651, 2022.
[7] Kusrini & Emha Taufiq, Algoritma Data Mining . Yogyakarta: C.V Andi Offset, 2009.
[8] A. Wanto Et Al. , Data Mining: Algoritma Dan Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] Hernawati And M. Hariyanto, “Inti Nusa Mandiri Market Basket Analysis Tren Hijab Mengunakan Algoritma,” Vol. 16, No. 2, Pp. 1–6, 2022.
[10] A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” Jatisi (Jurnal Tek. Inform. Dan Sist. Informasi) , Vol. 7, No. 2, Pp. 262–276, 2020.