## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2658

## Analisa Association Rule Pada Algoritma Apriori Untuk Minat Pembelian Alat Kesehatan

## Andi Rahmadsyah, Hartono, Rika Rosnelly
Fakultas Teknik dan Ilmu komputer, Prodi Magister Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia Email: 1,* andijohorr@gmail.com, 2 hartonoibbi@gmail.com, 3 rikarosnelly@gmail.com Email Penulis Korespondensi: andijohorr@gmail.com
Abstrak− Dalam  persaingan  di  dunia  bisnis,  khususnya  industri  Alat  Kesehatan,  menuntut  para  pengembang  untuk menemukan suatu strategi jitu yang dapat meningkatkan penjualan barang. Salah satu cara mengatasinya adalah dengan tetap tersediaannya berbagai jenis alat-alat kesehatan secara kontinu digudang. Untuk mengetahui alat-alat kesehatan apa saja yang dibeli oleh para konsumen, dilakukan teknik analisis keranjang pasar yaitu analisis dari kebiasaan membeli konsumen. Untuk mempermudah Perusahaan dalam menentukan minat pembeli terhadap alat kesehatan diperlukan suatu metode data mining yang  disertai  dengan  algoritma  apriori  didasarkan  pada  proses  pembelian  yang  dilakukan  oleh  konsumen  berdasarkan keterkaitan  antar  produk  yang  dibeli.  Berdasarkan  sampel  data  penjualan  Alat  kesehatan  CV  Andira  Karya  Jaya  yang berjumlah 25 transaksi dan  Pada penelitian ini akan digunakan minimum support = 12% dan minimum confidence = 70 % . Pada tahap akhir, diperoleh hasil yaitu  didapatkan alat-alat kesehatan yang diminati oleh pembeli pada CV. Andira  Karya Jaya yaitu  tabung oksigen  1  M3  dan troley oksigen  1 M3.  Beradasarkan  data tersebut,  pihak  CV. Andira  karya  jaya dapat menyediakan persediaan alat-alat kesehatan yang diminati oleh pembeli.
Kata Kunci: Alat Kesehatan, Data Mining, Apriori.
Abstract− In the competition in the business world, especially the Medical Device industry, it requires developers to find an accurate strategy that can increase sales of goods. One way to overcome this problem is to continue to provide various types of medical devices in the warehouse. To find out what medical devices are purchased by consumers, market basket analysis techniques are carried out, namely analysis of consumer buying habits. In order to make it easier for companies to determine Buyers' interest in medical devices, a data mining method is needed which is accompanied by an a priori algorithm based on the  purchasing  process  carried  out  by  consumers  based  on  the  relationship  between  the  products  purchased.  Based  on  the sample  sales  data  for  medical  devices  CV  Andira  Karya  Jaya,  amounting  to  25  transactions  and  in  this  study  a  minimum support = 12% and a minimum confidence = 70% will be used. In the final stage, the results obtained are medical devices that are in demand by buyers at CV. Andira Karya Jaya, namely 1 M3 oxygen cylinder and 1 M3 troley of oxygen. Based on this data, CV. Andira Karya Jaya can provide supplies of medical devices that are of interest to buyers.
Keywords : Medical Devices; Data Mining; Apriori

## 1. PENDAHULUAN
Pada  dunia  bisnis,  informasi  ialah  data  yang  sangat  berarti  guna  memperluas  meningkatkan  ruang  bisnisnya. Buat  mendapatkan  perihal  itu,  terdapat  sebagian  metode  yang  wajib  dicoba  ialah  tingkatkan  mutu  produk, mengoptimalkan  tipe  produk,  serta  mengurangi  bayaran  operasional  industri.  Seluruh  metode  tersebut  bisa dicoba dengan satu langkah ialah analisis informasi industri.
CV  Andira  Karya  Jaya  adalah  Perusahaan  yang  bergerak  dibidang  penjualan  alat  kesehatan.  Alat kesehatan  merupakan  salah  satu  bagian  penting  dalam  pelayanan  kesehatan  yang  digunakan  untuk  membantu dalam pencegahan, penegakkan diagnosa, pengobatan maupun pemulihan penyakit.  Dalam persaingan di  dunia bisnis, khususnya industri Alat Kesehatan, menuntut para pengembang untuk menemukan suatu strategi jitu yang dapat meningkatkan penjualan barang. Salah satu cara mengatasinya adalah dengan tetap tersediaannya berbagai jenis alat-alat kesehatan secara kontinu digudang. Untuk mengetahui alat-alat kesehatan apa saja yang dibeli oleh para  konsumen,  dilakukan  teknik  analisis  keranjang  pasar  yaitu  analisis  dari  kebiasaan  membeli  konsumen. Untuk  mempermudah  Perusahaan  dalam  menentukan  minat  Pembeli  terhadap  alat  kesehatan  diperlukan  suatu metode data mining . Data mining berfungsi  untuk memberikan solusi  kepada para pengambil  keputusan dalam bisnis  guna  meningkatkan  bisnis  perusahaan  [1][2][3][4][5].  Dalam  proses  data  mining  terdapat  beberapa algoritma  atau  metode  salah  satunya  yaitu  algoritma Apriori yang  termasuk  dalam  aturan  asosiasi  dalam data mining .  Algoritma  Apriori  bertujuan  untuk  menemukan frequent  item  sets di  sekumpulan  data.  Algoritma Aprior i  yaitu  suatu  proses  untuk  menemukan  suatu  aturan  Apriori  yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk support dan syarat minimum untuk confidence . Association rule ( ketentuan asosiasi), ialah metode informasi mining buat menciptakan ketentuan asosiatif sesuatu  campuran  item.  Pencarian  pola  asosiasi  berawal  dari  pengolahan  informasi  transaksi  penjualan perlengkapan  kesehatan,  setelah  itu  dicari  ikatan  antar  perlengkapan  kesehatan  yang  dibeli.  Proses  pencarian asosiasi  ini  memakai  dorongan  algoritma  apriori  yang  ialah  algoritma  yang  digunakan  buat  menciptakan association rule dengan pola“ if then” yang berperan buat membentuk campuran item yang bisa jadi, setelah itu diuji  apakah  campuran  tersebut  penuhi  parameter support serta confidence minimum  yang  ialah  nilai  ambang yang diberikan oleh user[6][7][8].
Penelitian  terdahulu  [9]  dengan  menggunakan  algoritma  apriori  dapat  diterapkan  pada  sistem  simulasi prediksi  hujan.  Semakin  tinggi  minimum support dan minimum  confidence yang  digunakan  maka  semakin

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2658
sedikit  jumlah frequent  itemset dan rule yang  terbentuk  serta  akurasi  semakin  berkurang.  Semua rule yang dihasilkan  pada  penelitian  ini  memiliki  nilai lift  ratio lebih  dari  1.00  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  acuan dalam memprediksi hujan.
Penelitian [10] ini sukses menganalisa informasi transaksi peminjaman buku buat mengenali buku- buku yang  kerap  dipinjam  secara  bertepatan  memakai  algoritma  Apriori.  Hasil  dari  analisa  pada  seluruh  informasi transaksi  peminjaman  buku  dari  tahun  2016-  2018  bisa  disimpulkan  kalau  bila  peminjam  meminjam  buku dengan jenis buku agama hingga hendak meminjam bukul dengan jenis novel ilmu sosial ketentuan ini memilik nilai  support  11,  71%  serta confidence 41,  43%  serta  bila  wisatawan  meminjam  buku  dengan  jenis  buku teknologi hingga hendak meminjam buku dengan jenis buku ilmu sosial ketentuan ini mempunyai nilai support 13, 8% serta confidence 40, 75%.
Penelitian  ini  [11]  berhasil  menganalisa  data  transaksi  peminjaman  buku  untuk  mengetahui  buku-buku yang sering dipinjam secara bersamaan menggunakan algoritma Apriori. Dari data 11.550 transaksi peminjaman buku selama 3 tahun yang telah diproses menghasilkan 4 rules dengan kombinasi item terbesar adalah kategori buku  agama  dan  ilmu  sosial  sering  dipinjam  secara  bersamaan  dengan  nilai  support  11,71%  dan  confidence 41,43%.  Selain  itu,  kategori  buku  teknologi  dan  ilmu  sosial  sering  dipinjam  secara  bersamaan  dengan  nilai support 13,8% dan confidence 40,75%.
Penelitian sebelumnya[12]  Dengan menerapkan proses association  rule menggunakan algoritma Apriori dapat membantu pihak manajemen untuk menganalsis proses penjualan dan pola keterhubungan antar spare part dan dapat diketahui produk yang paling banyak dibeli oleh konsumen. bagian penjualan dapat sesegera mungkin membuat  laporan  penjualan khusus terhadap spare part yang bersangkutan, untuk membuat  pengajuan restoc k persediaan spare part sehingga kebutuhan terhadap spare part dapat selalu tersedia.
Pada penelitian ini, penulis akan melakukan analisis terhadap data transaksi penjualan alat kesehatan yang akan  dilakukan  dengan  mekanisme  perhitungan  nilai support dan confident dari  suatu  hubungan  item,  yang nantinya  hasil  nilai support dan confident akan  menghasilkan  pola  minat  pembeli  alat  kesehatan  dan  akan digunakan untuk proses pengambilan keputusan oleh pihak CV Andira Karya Jaya untuk meningkatkan strategi pemasaran.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja riset terbuat secara sistematis yang menuju pada tahapan proses yang hendak ditempuh pada riset ini bisa dilihat pada gambar 1.
G ambar 1. Kerangka Penelitian

## 1. Analisis Masalah
Menganalisa  masalah  adalah  langkah  awal  dalam  penelitian,  dengan  memahami    identifikasi  masalah    dan batasan  masalah,  diharapkan  peneliti  dapat  memahami  masalah  menentukan  minat  pembeli  alat-alat  kesehatan dengan baik.

## 2. Menentuan Tujuan
Menentukan tujuan penelitian, akan menentukan target dan solusi dalam mengatasi masalah pada minat beli alat- alat kesehatan.
3. Mempelajari Literatur
Analisa Masalah Menentukan Tujuan Mempelajari Literatur Mengumpulkan Data Mengolah Data Penerapan Metode Apriori Pengujian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2658
Peneliti mempelajari literatur yang berhubungan dengan penelitian, adapun yang digunakan dalam literatur yaitu buku-buku, jurnal, artikel dan bahan bacaan lainnya.

## 4. Mengumpulan Data
Dalam  Pengumpulan  data,  peneliti  melakukan  observasi  langsung  di  CV.  Andira    Karya  Jaya.  Data  yang digunakan adalah laporan penjualan alat-alat kesehatan.

## 5. Mengolah Data
Tahap  selanjutnya  mengolah  data  yang  telah  dikumpulkan.  Data  awal    laporan  penjualan  alat-alat  kesehatan diloah berdasarkan tahapan pada algoritma yang digunakan oleh peneliti.

## 6. Penerapan Metode Apriori
Menerapkan  metode  dimana  dilakukan  perhitungan  manual  berdasarkan  data  awal  sesuai  dengan  algoritma Apriori.

## 7. Pengujian
Pada  Tahapan  ini,  dilakukan  pengujian  antara  perhitungan  manual  dengan  perhitungan  dengan  menggunakan tools.

## 2.2 Tahapan Association Rule
Analisis asosiasi dikenal juga sebagai salah satu teknik data mining yang menjadi dasar dari berbagai teknik data mining lainya.  Khususnya  salah  satu  tahap  dari  analisis  asosiasi  yang  disebut  analisis  pola  frekuensi  tinggi ( frequent pattern mining ) menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efesisien. Metodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap [8][13] :
1. Analisa pola frekuensi tinggi
Tahap  ini  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari    support  dalam  database.  Nilai support sebuah item diperoleh dengan memakai rumus berikut :
Support (A)= JumlahTransaksi Mengandung A
Total Transaksi (1)
Sedangkan nilai dari support dua item diperoleh dari rumus berikut :
Support(A,B)=(AΩB) Jumlah Transaksi Mengandung A dan B Total Transaksi (2)
2. Pembentukan Aturan Asosiasi Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan assosiatif yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk  confidence  dengan  menghitung  confidence  aturan  asosiasi  “  jika  A maka  B  “.  Nilai  confidence  dari  aturan  “  jika  A  maka  B  “  diperoleh    dari  rumus  berikut  :  Confidence  = P(B|A) =
Jumlah Transaksi Mengandung A dan B Jumlah Trasnsaksi Mengandung A (3)

## 2.3. Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  memakai  pengetahuan  mengenai frequent  itemset yang  telah  diketahui  sebelumnya,  untuk memproses  informasi  selanjutnya.  Pola  frekuensi  besar  merupakan  pola-  pola  item  dalam  database  yang mempunyai  frekuensi  ataupun support  di  atas ambang batasan tertentu yang diucap sebutan minimum  support. Pola  frekuensi  besar  ini  digunakan  buat  menyusun  ketentuan  asosiatif  serta  pula  sebagian  metode  informasi mining yang lain. Prinsip dari algoritma apriori adalah[14][15][16] :
1. Kumpulkan jumlah item tunggal, dapatkan item besar
2. Dapatkan candidate pairs , hitung large pairs dari item-item 3. Dapatkan candidate triplets , hitung large triplets dari item-item dan seterusnya
4. Sebagai petunjuk : setiap subset dari sebuah frequen t itemset harus menjadi frequent .

## 2.4. Alat Kesehatan
Berdasarkan  PERMENKES  1189-1190-1191  tahun  2010  menjelaskan  alat  kesehatan  adalah  instrumen, apparatus, mesin dan atau implan yang tidak mengandung obat yang digunakan untuk mencegah, mendiagnosis, menyembuhkan dan meringankan penyakit, merawat orang sakit, memulihkan kesehatan pada manusia, dan atau membentuk struktur dan memperbaiki fungsi tubuh. Contoh spiut, alcohol swab, dan lain sebagainya [17]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data
Dilakukan pengumpulan data, yaitu berupa data penjualan alat kesehatan di CV Andira Karya Jaya, data alat-alat kesehatan keluar terdiri atas tanggal, kode jual, nama barang.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2658
Tabel 1. Daftar Penjualan Alat Kesehatan No Tanggal Kode Jual Nama Barang 1 02-Oct-2020 JL. 0020865 SENTER KEPALA S-1 TABUNG OKSIGEN 1M3 TROLEY OKSIGEN 1M3 D ICE BAG ONEMED 2 06-Oct-2020 JL. 0021172 BOLA TERAPI BERDURI KARET TABUNG OKSIGEN 1M3 TROLEY OKSIGEN 1M3 D ICE BAG ONEMED 3 07-Oct-2020 JL. 0021224 TENSIMETER DIGITAL OMRON 8712 THERMOMETER DIGITAL OMRON 4 09-Oct-2020 JL. 0007085 PINSET ANATOMI 14 CM GAGANG PISAU NO.3 ARTERI KLEM LURUS 12 CM 5 09-Oct-2020 JL. 0007086 ARTERI KLEM LURUS 14 CM ARTERI KLEM BENGKOK 14 CM TIMBANGAN GEA TEBAL 6 09-Oct-2020 JL. 0007087 GUNTING TAJAM TUMPUL LURUS NEEDLE HOLDER 14 CM TAS P3K SELEMPANG 7 09-Oct-2020 JL. 0007158 MASKER SENSI ASEPTIC GEL ANIOS 500 ML PELINDUNG MUKA HELM 8 09-Oct-2020 JL. 0021455 STETOSKOP GEA EKONOMI TENSIMETER ANEROID GENERAL CARE DOPLER HI BEBE LCD 9 10-Oct-2020 JL. 0021598 DOPLER HI BEBE LCD -- ------- -----------------  ---------------------------------------------------- 23 27-Sept-2020 JL. 0011413 ALAT BANTU DENGAR COFOE KACAMATA GOGGLE KARET 24 28-Sept-2020 JL. 0020510 REGULATOR O2 GEA
TABUNG OKSIGEN 1M3
TROLEY OKSIGEN 1M3 D ALAT TINDIK TELINGA 25 29-Sept-2020 JL. 0016040 TIMBANGAN DIGITAL BAYI OD SARUNG TANGAN MACAN M PELINDUNG MUKA 7
Sesi  dalam  menganalisa  informasi  dengan  algoritma  Apriori  pada  penjualan  diawali  dengan  menyeleksi serta mensterilkan informasi  informasi  yang hendak dianalisis, setelah itu mencari  seluruh tipe item  nama alat- alat kesehatan yang terdapat didalam list transaksi penjualan, selanjutnya mencari jumlah tiap item yang terdapat pada tiap transaksi penjualan( alat-alat kesehatan).

## 3.2 Penerapan Algoritma Apriori

## 3.2.1 Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Tahapan  ini  mencari  kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum  dari  nilai support dalam database. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut :
Support (A)= JumlahTransaksi Mengandung A
Total Transaksi (1)
Sedangkan nilai support dari 2 item diperoleh dengan rumus berikut:
Support(A,B)=(AΩB)
Jumlah Transaksi Mengandung A dan B Total Transaksi (2)
Tabel 2. Daftar Jenis items Alat-alat Kesehatan No Nama Item Support Support (%)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2658
No Nama Item Support Support (%) 1 ALAT BANTU DENGAR COFOE 1 4% 2 ALAT TINDIK TELINGA 1 4% 3 ARTERI KLEM BENGKOK 14 CM 1 4% 4 ARTERI KLEM LURUS 12 CM 1 4% 5 ARTERI KLEM LURUS 14 CM 1 4% 6 ASEPTIC GEL ANIOS 500 ML 1 4% 7 ASEPTIC GEL ONEMED 500 ML 1 4% 8 BAJU OK BIRU MUDA PANJANG M 1 4% 9 BAJU OK MERAH MARON PANJANG XL 1 4% 10 BAJU OK NAVY PANJANG L 1 4% 11 BAJU OK NAVY PANJANG M 1 4% 12 BOLA TERAPI BERDURI KARET 2 8% 13 CELEMEK WARNA APRON 2 8% 14 DOPLER HI BEBE LCD 2 8% 15 GAGANG PISAU NO.3 1 4% 16 GUNTING TAJAM TUMPUL LURUS 1 4% 17 ICE BAG ONEMED 2 8% 18 KACAMATA GOGGLE KARET 3 12% 19 KURSI RODA 3 FUNGSI 609 GCU GEA 1 4% 20 KURSI RODA JARI GEA FS 871 1 4% 21 MASKER SENSI 1 4% 22 NEEDLE HOLDER 14 CM 1 4% 23 P3K DOMPET 1 4% 24 PELINDUNG MUKA 1 4% 25 PELINDUNG MUKA 7 2 8% 26 PELINDUNG MUKA ANAK 1 4% 27 PELINDUNG MUKA HELM 1 4% 28 PELINDUNG MUKA KACAMATA 1 4% 29 PINSET ANATOMI 14 CM 1 4% 30 PIPET TETES PENDEK KUNING 9CM 1 4% 31 REGULATOR O2 GEA 1 4% 32 REGULATOR O2 NESCO 1 4% 33 SARUNG TANGAN MACAN M 2 8% 34 SENTER KEPALA S-1 1 4% 35 STANDARD INFUS PUTIH 2 8% 36 STETOSKOP GEA EKONOMI 1 4% 37 STETOSKOP GENERAL CARE PREMIUM 2 8% 38 TABUNG OKSIGEN 1M3 3 12% 39 TABUNG OKSIGEN 1M3 BARU 2 8% 40 TAS P3K SELEMPANG 2 8% 41 TEMPAT GANTUNGAN ASEPTIC PLASTIK 1 4% 42 TENSIMETER ANEROID GEA MD 2 8% 43 TENSIMETER ANEROID GENERAL CARE 4 16% 44 TENSIMETER ANEROID ONEMED 1 4% 45 TENSIMETER ANEROID ONEMED P 1 4% 46 TENSIMETER DIGITAL DR CARE HL 168 1 4% 47 TENSIMETER DIGITAL OMRON 8712 1 4% 48 THERMOMETER DIGITAL OMRON 1 4% 49 TIMBANGAN DIGITAL BAYI OD 1 4% 50 TIMBANGAN GEA TEBAL 1 4% 51 TROLEY INSTRUMEN 3 TINGKAT 1 4% 52 TROLEY OKSIGEN 1M3 1 4% 53 TROLEY OKSIGEN 1M3 D 4 16%
Berdasarkan data telah terbentuk data 1 item dari alat-alat kesehatan, Sedangkan Tabel 3 adalah item data yang terpilih dengan minimal support adalah 12%. Seperti yang terlihat pada tabel berikut ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2658
Tabel 3. Daftar Jenis items Alat-alat Kesehatan dengan support yang telah ditentukan No Nama Item Support Support (%) 1 KACAMATA GOGGLE KARET 3 12% 2 TABUNG OKSIGEN 1M3 3 12% 3 TENSIMETER ANEROID GENERAL CARE 4 16% 4 TROLEY OKSIGEN 1M3 D 4 16%

## 3.2.2  Pembentukan Pola Kombinasi dua items
Pembuatan pola frekuensi 2 item, dibentuk dari items  jenis perlengkapan  kesehatan yang memenuhi support minimal yakni dengan tata cara mengkombinasi segala items kedalam 2 kombinasi, hasil dari kombinasi 2 items semacam pada tabel 4 berikut ini:
Tabel 4. Daftar Calon Pola Kombinasi Dua itemset No Nama Item Support Support (%) 1 KACAMATA GOGGLE KARET, TABUNG OKSIGEN 1M3 0 0 2 KACAMATA GOGGLE KARET, TENSIMETER ANEROID GENERAL CARE 1 4% 3 KACAMATA GOGGLE KARET, TROLEY OKSIGEN 1M3 D 0 0 4 TABUNG OKSIGEN 1M3, TENSIMETER ANEROID GENERAL CARE 0 0 5 TABUNG OKSIGEN 1M3, TROLEY OKSIGEN 1M3 D 3 12% 6 TENSIMETER ANEROID GENERAL CARE, TROLEY OKSIGEN 1M3 D 0 0
Tabel 5. Daftar Pola kombinasi dua items yang memenuhi support minimal No Nama Item Support Support (%) 1 KACAMATA GOGGLE KARET, TABUNG OKSIGEN 1M3 0 0 2 KACAMATA GOGGLE KARET, TENSIMETER ANEROID GENERAL CARE 1 4% 3 KACAMATA GOGGLE KARET, TROLEY OKSIGEN 1M3 D 0 0 4 TABUNG OKSIGEN 1M3, TENSIMETER ANEROID GENERAL CARE 0 0 5 TABUNG OKSIGEN 1M3, TROLEY OKSIGEN 1M3 D 3 12% 6 TENSIMETER ANEROID GENERAL CARE, TROLEY OKSIGEN 1M3 D 0 0

## 3.2.3  Pembentukan Pola Aturan Asosiasi
Pembuatan  association  rule  merupakan  menganalisis  pola  frekuensi  besar,  sesi  ini  mencari  campuran  yang penuhi  ketentuan  minimum  dari  s uppor t  dalam  database,  Pembuatan  aturan association  rule ,  dengan  mencari nilai confidence. Dimana  s uppor t  merupakan jumlah  dari  campuran  antara  sesuatu  item  dengan  item  yang  lain sedangankan confidence merupakan nilai yang mendefinisikan kuat tidaknya ikatan antara item- item tersebut . Confidence = P(B|A) = Jumlah Transaksi Mengandung A dan B
Jumlah Transaksi Mengandung A (3)
Dari  tabel  5  yaitu  tabel  pola  kombinasi  dua item ,  dengan  menetapkan  nilai  confidence  minimum  adalah  70 persen(%), maka aturan yang bisa terbentuk adalah aturan seperti pada tabel 6.
Tabel 6. Daftar Calon Aturan Asosiasi No  Kombinasi Item Confidence 1 Jika membeli TABUNG OKSIGEN 1M3 maka membeli TROLEY OKSIGEN 1M3 D 3/3 100% 2 Jika membeli TROLEY OKSIGEN 1M3 D maka membeli TABUNG OKSIGEN 1M3 3/4 75%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2658

## 4. KESIMPULAN
Dengan menganalisa A ssociation Rule pada teknik data mining didapatkan alat-alat kesehatan yang diminati oleh pembeli  pada  CV.  Andira    Karya  Jaya  yaitu  tabung  oksigen  1  M3  dan  troley  oksigen  1  M3.  Dengan  nilai confidence minimum adalah 70% maka terbentuklah aturan asosiasi : Jika membeli tabung oksigen 1 M3 maka membeli troley oksigen 1 M3 D, Jika membeli TROLEY OKSIGEN 1M3 D maka membeli TABUNG OKSIGEN 1M3. Beradasarkan data tersebut, pihak CV. Andira karya jaya dapat menyediakan persediaan alat-alat kesehatan yang diminati oleh pembeli.

## REFERENCES
[1] F.  Harahap,  “Penerapan  data  Mining  dalam  Pemilihan  Mobil  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  VOI  (Voice Informatics) , vol. 7, no. x, 2018.
[2] Hartono,  “Model  Optimisasi  Hybrid  Ensembles  Dalam  Menyelesaikan  Permasalahan  CLASS  IMBALANCE,” TECHSI-Jurnal Tek. Inform. , pp. 54–67, 2019.
[3] S. Aliyah and F. Harahap, “Description Method to Find Patterns on Employee Attendance,” 2020 8th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. (CITSM), Pangkal Pinang, Indones. , no. 1, pp. 21–24, 2020.
[4] M.  Sadikin,  R.  Rosnelly,  and  T.  S.  Gunawan,  “Perbandingan  Tingkat  Akurasi  Klasifikasi  Penerimaan  Dosen  Tetap Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan C4 . 5,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 4, pp. 1100–1109, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2434.
[5] F. Harahap, A. Y. N. Harahap, E. Ekadiansyah, R. N. Sari, R. Adawiyah, and C. B. Harahap, “Implementation of Naïve Bayes Classification Method for Predicting Purchase,” 2018  6th  Int.  Conf.  Cyber  IT  Serv.  Manag.  CITSM  2018 , no. Citsm, pp. 1–5, 2019, doi: 10.1109/CITSM.2018.8674324.
[6] N.  A.  Hasibuan et  al. ,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK  PENGATURAN  LAYOUT  MINIMARKET DENGAN MENERAPKAN ASSOCIATION RULE,” vol. 4, no. 4, pp. 6–11, 2017.
[7] A. Fauzi,  iis joice Marpaung, and A. M. H. Pardede, “Sistem Pendukung Pemilihan Pekerjaan Menggunakan Metode Apriori  Berdasarkan Korelasi  Jurusan  Dengan  Ipk Untuk  Mengetahui  Pekerjaan  Yang Tepat,” eminar Nas. “Inovasi dalam Desain dan Teknol. - IDeaTech 2015 , vol. 2, no. 2, pp. 152–159, 2018.
[8] D.  Listriani,  A.  H.  Setyaningrum,  and  F.  Eka,  “PENERAPAN  METODE  ASOSIASI  MENGGUNAKAN ALGORITMA  APRIORI  PADA  APLIKASI  ANALISA  POLA  BELANJA  KONSUMEN  (Studi  Kasus  Toko  Buku Gramedia Bintaro),” J. Tek. Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 120–127, 2018, doi: 10.15408/jti.v9i2.5602.
[9] M. Fauzy, K. R. Saleh W, and I. Asror, “Penerapan Metode Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori pada Simulasi Prediksi Hujan Wilayah Kota Bandung,” J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  Terap. ,  vol.  II,  no.  2,  pp.  221–227,  2016,  doi: 2407-3911.
[10]  R. M. Afdal M, “Penerapan Association Rule Mining Untuk Analisis Penempatan Tata Letak Buku Di Perpustakaan Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Ilm. Rekayasa dan Manag. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 99–108, 2019.
[11]  M. A. M. Afdal and M. Rosadi, “Penerapan Association Rule Mining Untuk Analisis Penempatan Tata Letak Buku Di Perpustakaan Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, p. 99, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7379.
[12]  U.  Ependi  and  A.  Putra,  “Solusi  Prediksi  Persediaan Barang  dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus: Regional  Part  Depo  Auto  2000  Palembang),” J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  139,  2019,  doi: 10.26418/jp.v5i2.32648.
[13]  M.  Badrul,  “Algoritma  Asosiasi  Dengan  Algoritma  Apriori  Untuk  Analisa  Data  Penjualan,” J.  Pilar  Nusa  Mandiri Vol.XII, vol. 12, no. 2, pp. 121–129, 2016.
[14]  A. Anas, “Analisa Algorithma Apriori Untuk Mendapatkan Pola Peminjaman Buku Perpustakaan Smpn 3 Batanghari,” J. Ilm. Media SISFO , vol. 10, no. 2, pp. 628–641, 2016.
[15]  A. A. NUGROHO, “Membangun Aplikasi E-Commerce Dengan Sistem Penunjang Keputusan Metode Apriori Untuk Memberikan Rekomendasi Kepada Calon Pembeli Di Toko Islam Malang,” Inf. Technol. , vol. 06, p. 11, 2018.
[16]  R.  Buaton,  Y.  Maulita,  and  A.  R.  Febria,  “KORELASI  KECERDASAN  EMOSIONAL  DENGAN  PRESTASI BELAJAR SISWA MENGGUNAKAN METODE A PRIORI (STUDI KASUS: SMPIT ALKAFFAH BINJAI),” JIK (Jurnal Inform. Kaputama) , vol. 1, no. 1, pp. 33–43, 2017.
[17]  E. N. Salamah  and N. Ulinnnuha, “Analisis Pola Pembelian Obat dan Alat Kesehatan di Klinik Ibu dan Anak Graha Amani dengan Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 1–6, 2017, doi: 10.25139/ojsinf.v2i1.401.