Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4860

## PENERAPAN
DATA

## MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA  FP-GROWTH  UNTUK  MENGANALISA POLA PENJUALAN OBAT
Siti Muntari 1*
1 Institut Teknologi Pagar Alam; alamat; telp/Fax institusi/afiliasi
Received: 11 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Drug sales, FP-Growth Rapid Application Development.
Corespondent Email: muntariaza@gmail.com
Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma FP- Growth  dalam  menganalisis  pola  penjualan  obat  di  Klinik  dan  Apotek Dr.Rika.  Klinik  dan  Apotek  Dr.Rika  menghadapi  kesulitan  dalam mengidentifikasi  obat  yang  sering  dibeli  bersama  oleh  konsumen,  sehingga pengelolaan stok menjadi tidak optimal. Dengan menggunakan data transaksi penjualan  obat  selama  satu  tahun  dan  menerapkan  algoritma FP-Growth melalui  perangkat  lunak RapidMiner ,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menemukan  pola  kebiasaan  konsumen.  Algoritma  ini  dipilih  karena efektivitasnya  dalam  mengidentifikasi  hubungan  antara  itemset  dalam kumpulan data besar. Hasil penelitian menunjukkan adanya 36 kombinasi dua itemset obat yang memenuhi minimum confidence sebesar 40%. Informasi ini dapat digunakan oleh apotek untuk mengelola persediaan obat dengan lebih efisien.  Penerapan  algoritma FP-Growth diharapkan  dapat  meningkatkan efisiensi pengelolaan stok dan kepuasan konsumen di Klinik dan Apotek Dr. Rika Dasa Karang Tanding.
Abstract. This  research  aims  to  implement  the  FP-Growth  algorithm  in analyzing drug sales patterns at the Dr.Rika Clinic and Pharmacy. Dr.Rika Clinic  and  Pharmacy  face  difficulties  in  identifying  drugs  that  are  often purchased  together  by  consumers,  so  stock  management  is  not  optimal.  By using drug sales transaction data for one year and applying the FP-Growth algorithm via RapidMiner software, this research aims to find consumer habit patterns. This algorithm was chosen because of its effectiveness in identifying relationships between itemsets in large data sets. The research results showed that there were 36 combinations of two drug itemsets that met the minimum confidence of 40%. This information can be used by pharmacies to manage drug  supplies  more  efficiently.  The  implementation  of  the  FP-Growth algorithm is expected to increase stock management efficiency and consumer satisfaction at the Dr. Clinic and Pharmacy. Rika Dasa Karang Tanding.

## 1. PENDAHULUAN
Isi  presentasi  ini  Salah  satu  bagian terpenting  dari  pertumbuhan  yang  terencana adalah  teknologi.  Waktu  tidak  akan  berlalu dengan kecepatan dan kecanggihan yang sama tanpa  adanya  kemajuan  teknologi.  Sistem informasi  kita  yang  modern  dan  sangat berkembang  adalah  produk  dari  proses berkepanjangan  yang  dimulai  ratusan  tahun
yang  lalu.  Kemajuan  teknologi  tampaknya seperti  pedang  bermata  dua,  karena  teknologi dapat  menawarkan  keuntungan  sekaligus menimbulkan  kerusakan,  terlepas  dari  tingkat dominasinya [1].
Perdagangan elektronik, atau "e- commerce",  mengacu  pada  praktik  luas  dalam melakukan transaksi bisnis melalui Internet dan bentuk komunikasi digital lainnya. Oleh karena
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
itu,  di  zaman  kemajuan  teknis  yang  semakin meningkat  ini,  fungsi  teknologi  informasi sangat  penting  untuk  analisis  tren  penjualan. Jika  Anda  perlu  memeriksa  tren  penjualan dalam jumlah besar, metode penambangan data adalah suatu kemungkinan.
Dengan  menganalisis  kumpulan  data besar  yang  disimpan  dalam  penyimpanan menggunakan  metode  pengenalan  pola  seperti alat  statistik  dan  matematika,  penambangan data  dapat  didefinisikan  sebagai  tindakan menemukan  korelasi,  pola,  dan  tren  yang relevan  [1].  Penambangan  data  melibatkan penyaringan  data  dalam  jumlah  besar  untuk mencari  pola  yang  bermakna.  Prosedur  ini sepenuhnya otomatis atau setidaknya demikian. Dalam  kebanyakan  kasus,  menemukan  pola bermakna yang menghasilkan manfaat—sering kali  berupa  manfaat  moneter—membutuhkan data dalam jumlah besar [2]. Ketika berhadapan dengan  kumpulan  transaksi,  dimana  setiap transaksi  mencakup  banyak  hal  atau  produk, aturan asosiasi adalah alat yang berguna untuk mengidentifikasi  tren.  Menemukan  aturan asosiatif antara beberapa hal adalah tujuan dari analisis asosiasi penambangan, sebuah pendekatan penambangan data [3]. Pendekatan lain,  FP-Growth,  dapat  digunakan  untuk memastikan  kumpulan  data  dengan  frekuensi kemunculan tertinggi (freiqueint iteimseit) [4].
Peinjualan  adalah  keigiatan  jual  beili dijalankan  oleih  dua  beilah  pihak  atau  leibih deingan  alat  peimbayaran  yang  sah  [5].  Obat meirupakan seibuiah bahan yang diguinakan uintuik meindiagnosa  seibuiah  peinyakit  yang  dapat diguinakan  uintuik  peinceigahan  ataui  peingobatan peinyakit pada manuisia ataui heiwan [6].
Beirdasarkan  hasil  wawancara  yang dilakuikan  peineiliti  pada  Klinik  dan  Apotik Dr.Rika  deisa  Karang  Tanding  peirmasalahan yang  dihadapi  oleih  pada  Klinik  dan  Apotik Dr.Rika  adalah  pihak  apoteik  beiluim  mampui meingeitahuii pola peijuialan obat mana saja yang seiring  dibeili  oleih  konsuimein  dan  beiluim meingeitahuii  obat  apa  saja  yang  seiring  dibeili seicara  beirsamaan,  seihingga  pihak  apotik keisuilitan dalam meingeilola obat uintuik meineintuikan pola peimbeilian konsuimein teirseibuit.  Jika  ada  obat  yang  tidak  lakui  teirjuial yang  dapat  meinyeibabkan  keiruigian  dan meinyimpan obat-obat yang tidak lakui teirjuial. Beirdasarkan  peineilitian  yang  dilakuikan oleih  [7]  masalah  yang  ada  pada  toko  onlinei
shop Ayui Colleivation  Informasi meingeinai pola peimbeilian  beilanja  peilanggan  yang  kuirang akuirat pada toko onlinei shop Ayui Colleiction ini meinyeibabkan keibijakan promosi meinjadi salah satui peinyeibab toko meingalami keiruigian. Data transaksi  penjualan  Ayui  Colleiction  Shop dapat diubah menjadi informasi berharga untuk mengetahui  kebijakan  toko  dan  keseimbangan menggunakan  teknik  asosiasi  penambangan data  dan  algoritma  FP-Growth.  Penelitian  ini menggunakan  alat  RapidMineir  Veirsi  9.9 untuk  menganalisis  hasil  penerapan  algoritma FP-Growth, yang memerlukan tingkat kepercayaan minimal 50% dan nilai dukungan 30%.  Peineilitian  yang  dilakuikan  oleih  [8] Peirseidiaan  dan  peireincanaan  obat  yang  hanya dilakuikan seicara manuial tanpa meimpeirhituingkan  pola  keibiasaan  konsuimsi dalam  peiriodei  waktui  teirteintui  meingakibatkan keitidakakuiratan dalam peireincanaan peirseidiaan seihingga teirkadang tidak teirpeinuihinya peirmintaan ataui seiringkali keileibihan peirseidiaan yang meingakibatkan kadaluiarsanya suiatui  produik.  Hasil  dari  peineilitian  dataseit transaksi  peimbeilian  obat  yang  beirjuimlah  300 dan  65  atribuit,  diteimuikan  beibeirapa  atuiran asosiasi meingguinakan nilai minimuim suipport = 0.1 dan minimum confideincei = 0.8. Peineilitian dari [9] peirmasalahan yang ada pada Indomareit seindiri banyak seikali peinguinjuing ataui konsuimein  yang  lalui  lalang  keiluiar  masuik  toko uintuik  meimbeili  barang  keipeirluian  meireika. Deingan  banyaknya  konsuimein  yang  keiluiar masuik  toko  dan  meimbeili  barang  yang  sangat beiraneika  ragam  itui,  teirdapat  keisuilitan  uintuik meineintuikan  iteim  mana  yang  masuik  keidalam iteim lakui ataui seibaliknya.
Dari  keitiga  peineiliti  teirdahuilui  dapat disimpuilkan  bahwa  peineiliti  akan  meimbuiat sisteim peineirapa algoritma FP-Growth. Deingan beirbeirapa  peineiliti  diatas  maka  akan  meinjadi reifeireinsi bagi peinuilis uintuik dapat meimbanguin seibuiah sisteim teirkompuiteirisasi uintuik meingeitahuii  jeinis  obat  apa  saja  yang  seiring dibeili oleih konsuimein yang akan di impleimeintasikan  khuisuisnya  pada  Klinik  dan Apotik  Dr.Rika  Deisa  Karang  Tanding.  Data yang diguinakan dalam peineilitian ini beirdasarkan data transaksi reiseip dokteir. Meitodei yang  dipakai  dalam  peineilitian  ini  adalah meitodei  algoritma FP-Growth, Kareina  meitodei ini  banyak  diguinakan  pada  data  peinjuialan Association ruileis .
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Dari penelitian sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa peneliti akan menggunakan algoritma FP-Growth untuk membangun sistem yang  bisa  mengidentifikasi  jenis  obat  yang sering  dibeli  konsumen,  khususnya  di  Klinik dan  Apotek  Dr.  Rika  Desa  Karang  Tanding. Data  yang  digunakan  adalah  data  transaksi resep  dokter.  Metode  yang  dipilih  adalah FP- Growth karena  banyak  digunakan  dalam analisis data penjualan ( Association Rules ) dan tidak memerlukan pembuatan kandidat itemset hanya memindai database dua kali serta mampu menangani dataset besar dan kompleks.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Data mining merupakan proses menemukan pola dalam data yang besar.
Algoritma FP-Growth meiruipakan
seibuiah contoh algoritma yang diguinakan uintuik meingideintifikasi himpuinan data deingan keimuincuilan  yang  tinggi (freiquieint  iteimseit) dalam suiatui kuimpuilan data [10]. Algoritma FP- Growth meingguinakan  konseip  peimbanguinan treiei,  yang  biasa  diseibuit FP-Treiei ,  dalam peincarian freiquieint iteimseits buikan meingguinakan  geineiratei  candidatei  seipeirti  yang dilakuikan pada algoritma Apriori [11].
Klinik  adalah  pusat  kesehatan  yang menyediakan  perawatan  primer  dan  khusus kepada  pasiennya.  Seorang  pekerja  medis mengawasi berbagai jenis profesional perawatan kesehatan yang bekerja di klinik ini. [12]
Rapid  Aplication  Deiveilopmeint  (RAD) adalah seibuiah proseis peingeimbangan peirangkat luinak  yang meineikankan  sikluis  peingeimbangan deingan waktui yang singkat [13].

## 3. PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  pada  klinik  dan apotek  Dr.rika  yang  ber  alamat  di  JL.lintas sumatra  bengkulu    desa  Karang  Tanding  kec Jarai  kab. Lahat.Prov Sumatra Selatan, Teknik pengumpulan data dengan Obsersevai, wawancara,  dokumentasi  dan  studi  pustaka. Pada peineilitian ini dilakuikan deingan meitodologi Rapid  Aplication  Deiveilopmeint (RAD.
Meitodei Peingeimbangan Peirangkat Luinak
Rapid Application Deiveilopmeint(RAD)
merupakan  modeil  proseis  peingeimbangan peirangkat  luinak  yang  beirsifat  increimeintal teiruitama uintuik waktui peingeirjaan yang peindeik
[14].
Gambar 1. Rapid Application Deiveilopmeint (RAD)
a. Reiquiireimeints Planning
Dalam fasei ini peingguina dan peinganilisis beirteimui  uintuik  meingideintifikasi  tuijuian  dari peineirapan  Algoritma FP-Growth pada  Klinik dan Apoteik Dr.Rika seirta syarat informasi yang ditimbuilkan  dari  tuijuian  peingimleimeintasian algoritma FP-Growth ini.
b. Workshop Deisign
Fasei  ini  meiruipakan  fasei  peirancangan sisteim  peineirapan  Algoritma FP-Growth dan peirbaikan  apa  saja  yang  peirlui  dipeirbaiki  pada sisteim  ini.  Seilama workshop  deisign  RAD , Peimilik  Klinik  dan  Apoteik  Dr,Rika  meireispon working  prototypei yang  ada  dan  meinganalisa, meimpeirbaiki  moduil-moduil  yang  dirancang meingguinakan  peirangkat  luinak  beirdasarkan reispon peimilik Klinik dan Apoteik Dr. Rika.
c. Impleimeintation
Fasei  ini  meiruipakan  tahap  peimbuiatan program Peineirapan Algoritma FP-Growth pada Klinik  dan  Apoteik  Dr.  Rika  seirta  peinguiji cobaan sisteim.
Meitodei FP-Growth dapat  dibagi  meinjadi  3 tahapan Uitama yaitui [15]:
a. Tahap  Peimbangkitan Conditional  Patteirn Basei meiruipakan  suibdatabasei  yang  beirisi preifix  path  (lintasan  preifix) dan suiffix patteirn (pola akhiran). Peimbangkitan conditional patteirn basei didapatkan meilaluii
FP-treiei yang teilah dibanguin seibeiluimnya.
b. Tahap  peimbangkitan conditional  FP-Treiei pada tahap ini, suipport couint dari seitiap iteim pada  seitiap conditional  patteirn  basei dijuimlahkan, lalui seitiap iteim yang meimiliki juimlah suipport  couint leibih  beisar  sama deingan  minimuim suipport  couint  ξ akan dibangkitkan deingan conditional FP-treiei.
c. Tahap  peincarian freiquieint  iteimseit Apabila Conditional  FP-treiei meiruipakan  lintasan tuinggal (singlei  path), maka didapatkan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
freiquieint iteimseit deingan meilakuikan kombinasi iteim uintuik seitiap conditional FP- treiei. Jika  buikan  lintasan  tuinggal,  maka dilakuikan peimbangkitan FP-Growth seicara reikuirsif. Adapuin langkah seilanjuitnya uintuik meindapatkan  meitodei Association  Ruilei meingguinakan algoritma Fp-Growth dapat di lihat pada algoritma dan flowchart [15].
1) Meinyiapkan dataseit
2) Peincarian Freiquieint  Iteimseit yang  seiring muincuil
3) Dataset diurutkan berdasarkan Priority
4) Membuat  pohon FP-Tree Membuat Conditional Pattern Base
5) Mencari Conditional FP-Tree
6) Menentukan Frequent Itemset
7) Hasil Assosiation Rules
Beirdasarkan peinjeilasan teintang algoritma FP-Growth keimuidian  teirjeimahkan keidalam beintuik diagram alir (Flowchart) yang keimuidian  diimpeileimeintasikan  dan  peinguijian meingguinakan  bahasa  peimrogramaan PHP MySQL. Diagram  alir  Algoritma FP-Growth dapat dilihat dalam beintuik gambar beirikuit.
Gambar 2. Langkah-langkah Algoritma FP-

## Growth
Dalam Association  Ruilei meimiliki  2 tahapan  dasar  uintuik  meinganalis  asosiasi seibagai  beirikuit:  Uintuik  ruimuis  Suipport  1 Iteimseit:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = Juimlah Transaksi Meinganduing A Transaksi
𝑥 100% (1)
Ruimuis  (1)  meinjeilaskan  bahwa  uintuik meinghituing  nilai  suipport  adalah  deingan  cara meimbagi  juimlah  transaksi  yang  meinganduing iteim  A  (satui  iteim)  deingan  total  juimlah transaksi.
Uintuik ruimuis Suipport 2 Iteimseit:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 = 𝑃 (𝐴\ 𝐵) Meinganduing A dan B Transaksi 𝑥 100 % (2)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Dataset yang diguinakan adalah data transaksi peinjuialan pada Klinik dan Apoteik Dr. Rika seilama priodei tahuin 2022, dimuilai dari 21 Oktobeir 2022 hingga 30 Feibuiari 2023.

## a. Implementasi Algoritma Fp-Growth
1) Peirsiapan Dataseit Transaksi
Adapun  sample  data  transaksi  sebagai berikut:
Tabeil 1.  Data Transaksi Id Transa ksi Tgl_ trans aksi Nama_obat T00001 10/21/2 1 Anflat syr, Sanmol Tab, Fluitamol T00002 10/22/2 1 Sanmol Tab, Tifalsic T00003 10/23/2 1 Sanmol Tab, Alpara Tab T00004 10/24/2 1 Anflat Syr, Sanmol Tab, Tifalsic T00005 10/25/2 1 Anflat Syr, Alpara Tab T00006 10/26/2 1 Sanmol Tab, Alpara Tab T00007 10/27/2 1 Anflat syr, Alpara Tab,
2) Ideintifikasi  Iteim  Yang  Seiring  Muincuil ( Freiquieint Iteimseit )
Pada  langkah  ini,  meingideintifikasi seibeirapa  seitiap  iteim  muincuil  dalam  seiluiruih transaksi  yang  teircatat  dalam  tabeil.  Tabeil  2 meinampilkan  freikuieinsi  masing-masing  iteim uintuik reifeireinsi leibih lanjuit.
Tabeil 2. Freiquieint Iteimseit
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Siti  dkk
Tabeil  2  meingideintifikasi  seibeirapa seiring  seitiap  iteim  muincuil  dalam  seiluiruih transaksi yang teircatat dalam tabeil.
1) Peinguiruitan  DataSeit  Beirdasarkan  Prioritas ( Priority )
Pada  langkah  ini,  peingatuiran  data  dilakuikan deingan
meinyuisuinnya beirdasarkan freikuieinsinya, teirtinggi hingga teireindah.
Tabeil 3. Priority
Seiteilah  meindapatkan  freikuieinsi  seitiap iteim,  seilanjuitnya  adalah  meimbatasi  iteim deingan  meingguinakan suipport  couint .  Seibuiah iteim  akan  dihapuis  dari  proseis  peinambangan data  dan  tidak  diguinakanjika  freikuieinsinya kuirang dari juimlah duikuingan yang diteintuikan, seibagai  contoh,  jika suipport  couint diteitapkan seibagai 2, maka iteim deingan freikuieinsi 0 dan 1 akan dihilangkan.
2) Struiktuir Pohon (FP-Treiei)
Proseis  konstruiksi  pohon  FP  dilakuikan deingan meimbanguin struiktuir pohon dari seiluiruih transaksi,  seibagaimana  di  peirlihatkan  dalam Gambat 3 berikut.
Gambar 3. Struiktuir Pohon FP-Treiei
3) Basis Pola Kondisional ( Conditional
Patteirn Basei )
Langkah  ini  dapat  dijalankan  deingan meiruijuik keimbali kei pohon FP-Treiei pada Tabel 4 beirikuit.
Tabeil 4. Conditional Patteirn Basei
Tabeil 4 meinuinjuikan
cara meinghuibuingkan fp-Growth deingan  tahapan peirtama  meinciptakan  atuiran  asosiasi  deingan hasil  keiduia,  seirta  meineitapkan  nilai  minimuim uintuik duikuingan dan keipeircayaan. Conditional Patteirn  Basei meiruipakan  suibdatabasei  yang beiisi preifix  path (lintasan  preifix)  dan suiffix patteirn (pola akhiran). Peimbangkitan conditional  patteirn  basei didapatkan  meilaluii FP-Treiei yang teilah dibaguin seibeiluimnya.
4) Pohon  Peirtama  Kondisional  ( Conditional FP-Treiei )
Pada  tahapan  ini, suipport  couint dari seitiap iteim pada seitiap conditional patteirn basei dijuimlahkan,  lalui  seitiap  iteim  yang  meimiliki juimlah suipport couint leibih beisar sama deingan minimuim  suipport  couint akan  dibangkitkan deingan conditional FP-Tree , yang terlihat pada Tabel 5:
Tabeil 5. Conditional FP-Treie
Item Set Sup Count Anflat syr 6 Sanmol tab 7 Alpara tab 6 Tifalsic tab 2 Fluitamol tab 2 Item Set Sup Count Sanmol tab 7 Anflat syr 6 Alpara tab 6 Tifalsic tab 2 Fluitamol tab 2 Item   Conditional Pattern Base Flui {  ST  AS  :  1},  {  ST  AS AT:1) TC { ST AS:1, {ST:1} AT {ST AS:2}, {ST:2},{AS:2} AS {ST:4} ST - Item Conditional  FP- Tree Flui ST : 2}, { AS:2 TC ST:2 AT {ST:4, AS:2 AS:2 AS {ST:4} ST -
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
5) Menentukan Frequent 2 Itemset
Tabeil 6. Freiquieint 2 Iteimseit
6) Hasil Atuiran Asosiasi Informasi meingeinai iteim yang meimeiuihi syarat  nilai  minimuim  suipport  dan  minimuim confideincei dapat diteimuikan dalam tabeil beirikuit uintuik hasil Atuiran Asosiasi.
Tabeil 7.  Hasil Atuiran Asosiasi

## b. Pengujian Menggunakan RapidMiner
Uintuik  peinguijian  dari  data  transaksi peinjuialan  yang  teilah  dihasilkan  beiruipa  ruilei asosiasi  deingan FP-Growth ,  maka  diguinakan aplikasi  Rapidmineir  uintuik  meinguiji  analisis yang akan diguinakan, deingan langkah beirikuit:
1) Peimbuiatan  dataseit  dalam  format  tabular deingan softwarei MS. Exceil .
2) Buika rapidmineir ,  seiteilah  itui Reiad  Eixceil import kan data tabuilar yang suidah dibuiat kei dalam RapidMineir data inilah yang nantinya akan  meimbeintuik  kadidat  dan  atuiran asosiasi.
Gambar 5. Data Tabulllllar
Seiteilah  meinyiapkan  dataseit  maka  seilanjuitnya adalah  meineintuikan  deisain  peirhituingan  pada RapidMineir .  Seiteilah  didapatkan  hasil  dari transformasi data deingan beintuik 0 dan 1 maka Langkah seilanjuitnya buiat deisign pada tampilan
RapidMineir .
Gambar 6.  Modeil Algoritma FP-Growth
Dari  aplikasi RapidMineir ini  algoritma association  ruilei deingan  meitodei FP-Growth akan diproseis seicara beirsamaan uintuik itui, nilai confideincei dan suipport haruis  diteintuikan teirleibih dahuilui.
Gambar 7. Confideincei dan Suipport Seiteilah meimbuiat deisign dan
meimasuikkan minimuim  suipport 20%  dan minimuim  confideincei 40%  maka deisign dapat Item Conditional itemset Flui {ST, FLUi:2} {AS, FLUi:2{ST, AS, FLUi:2} TC {ST, TC:2} AT {ST, AT:4, AS, ST:4} {ST, AS, AT:2} AS {ST, AS:4} ST - Item Confidience TC-ST 2/2=100% ST,FLUi-AS 2/2=100% AS,FLUi-ST 2/2=100% FLUi-ST,AS 2/2=100% FLUi-ST 2/2=100% FLUi-ST 2/2=100% AT-ST 4/6=66.67% AS-ST 4/6=66.67% AT-AS 4/6=66.67% AS-ST 4/6=66.67%
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
langsuing  dijalankan.  Maka  didapatkan  hasil association ruilei seibagai beirikuit:
Gambar 8. Association Ruileis

## c. Implementasi Sistem
Beirikuit  ini  meiruipakan  tampilan  dari impleimeintasi  sisteim  yang  dibanguin  beirbasis deikstop  meingguinakan  bahasa  peimograman PHP.
1) Form Login
Pada  Gambar  9,  Meinui  login  adalah halaman  yang  peirtama  muincuil  keitika  admin ingin login kei  sisteim  uintuik  meilakuikan  proseis fp-growth .    Uintuik  dapat login admin  haruis meimasuikan uiseirnamei dan password teirleibih dahuilui.  Jika uiseirnamei dan password yang dimasuikan oleih admin salah maka admin haruis meinguilang  keimbali,  jika uiseirnamei dan password yang  dimasuikan  oleih  admin  beinar maka  sisteim  akan  meinampilkan  halaman uitama.

## Gambar 9. Form Login
2) Halaman Meinui Uitama
Gambar 10 adalah Halaman Meinui Uitama yang meiruipakan  halaman  dimana  peirtama
muincuil keitika admin ingin login kei sisteim.
Gambar 10. Halaman Meinui Uitama
3) Halaman Data Obat Gambar  11  adalah  Halaman  data  Obat meiruipakan  meinui  yang  dapat  diguinakan  oleih admin  uintuik  meilihat  nama  obat  yang  ada  di Klinik dan Apoteik Dr. Rika dan juiga admin bisa meinambahkan nama obat.
Gambar 11. Halaman Data Obat
4) Halaman Data Transaksi
Gambar 12 adalah Meinui Data Transaksi meiruipakan  meinui  yang  dapat  diguinakan  oleih admin uintuik  meilihat  data-data  transaksi  yang ada  di  Klinik  dan  Apoteik  Dr.Rika  dan  juiga meinui  ini  beirisikan suib  meinui yang  bisa dioprasikan oleih admin yang teirdiri dari meinui- meinui  seipeirti import transaksi,  tambah  data transaksi, eidit dan hapuis.
Gambar 12. Halaman Data Transaksi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Siti  dkk
5) Halaman Proseis FP-Growth Gambar  13  adalah  halaman  Proseis FP- Growth meiruipakan  halaman  yang  dapat diguinakan  oleih  admin  uintuik  meingeilolah  data obat yaitui deingan meilakukan proseis fp-growth , yaitui  deingan  meimasuikan  tanggal  awal  dan tanggal akhir keimuidian minimuim suipport dan minimuim confidence.
Gambar 13. Halaman Proseis FP-Growth
6) Halaman Hasil Grafik FP-Growth
Gambar  14  adalah  Halaman  Grafik  Hasil FP- Growth meiruipakan halaman hasil dari
peirhituingan FP-Growth deingan  meimasuikan nilai minimuim suipport dan minimuim confideincei yaitui  meingasilkan  obat  mana  saja yang seiring muincuil seicara beirsamaan.
Gambar  14.  Halaman  Hasil  Grafik FP- Growth

## 5. KESIMPULAN
Beirdasarkan  peineilitian  yang  dilakuikan maka  hasil  yang  didapat  adalah  peineilitian  ini meinghasilkan  sisteim  peineirapan algoritma FP- Growth uintuik  meingeitahuii  obat  yang  seiring dibeili  seihingga  meinjadi  strateigi  dalam meinyeidiakan stok obat pada Klinik dan Apoteik Dr.Rika.  Hasil  analisis  data  transaksi  peinjuilan obat deingan meineirapkan algoritma FP-Growth teirhadap  data  transaksi  peinjuialan  obat  pada Klinik  dan  Apoteik  Dr.Rika  meilaluii  aplikasi RapidMineir sama deingan hasil yang diteirapkan di sisteim yang dibanguin dan meingguinakan data
transaksi  peinjuialan    obat  satui  tahuin  teirakhir deingan  meingguinakan  minimuim  suipport  20  % dan  minimuim  confideincei  50  %,  maka  dari peineilitian  ini  dipeiroleih  informasi  bahwa  obat yang seiring dibeili beirsamaan seilama satui tahuin ini  ada  36  kombinasi  2  iteimseit  obat  yang meimeinuihi  nilai confidancei salah  satuinya adalah  Alpara  tab  dan  uifageisik  tab  deingan confidence teirtinggi  yaitui  62%  yang  nantinya obat  yang  meimeinuihi  nilai confidancei dapat meimpeirbanyak  stok  obat  pada  Klinik  dan Apoteik Dr. Rika Deisa Karang Tanding. Peinuilis juiga meimbeirikan saran. Peneliti di masa depan harus membandingkan algoritma yang berbeda untuk melihat algoritma mana yang memproses item  database  transaksi  paling  efisien  dan menemukan pola asosiasi paling banyak.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Pastika  and  V.  Widya,  “Implementasi  Data Mining  Sebagai  Penentu  Persediaan  Produk Dengan  Algoritma  Fp-Growth  Pada  Data Penjualan Sinarmart,” vol. 1, no. 2, 2022.
[2]  H. Santoso, I. P. Hariyadi, and Prayitno, “Data Mining  Analisa Pola Pembelian Produk,” Tek. Inform. , no. 1, pp. 19–24, 2016. [3]  B. Anugrah and Andri, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Di Indovaping Palembang,” Bina  Darma  Conf.  Comput.  Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 190–197, 2021.
[4]  S.  Z.  Harahap  and  A.  Nastuti,  “Teknik  Data Mining  Untuk  Penentuan  Paket  Hemat Sembako,” J. Ilm. Fak. Sains dan Teknol. , vol. 7, no. 3, pp. 111–119, 2019.
[5]  R. Syabania and N. Rosmawani, “Perancangan Aplikasi Customer Relationship Management ( Crm  )  Pada  Penjualan  Barang  Pre-Order Berbasis Website,” Rekayasa Inf. , vol. 10, no. 1, pp. 44–49, 2021.
[6]  N.  Salsabila,  N.  Sulistiyowati,  and  T.  N. Padilah,  “Pencarian  Pola  Pemakaian  Obat Menggunakan  Algoritma  FP-Growth,”  vol.  6, no. 2, pp. 120–128, 2022.
[7]  S.  Komariyah,  S.  Anwar,  and  B.  Nurhakim, “Implementasi  Data  Mining  FP-Growth  untuk Analisis  Pola  Pembelian  pada  Transaksi Penjualan,” J. Manaj. Danbisnis Ekon. , vol. 1, no. 2, 2023.
[8]  P. R. Wulandhari, N. Rahaningsih, I. Ali, and C. L. Rohmat, “Penerapan Metode Asosiasi Untuk
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Siti  dkk
Mgunakan  Algoritma  Fp-Growthenemukan Pola Transaksi Penjualan Obat Meng,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, 2023.
[9]  A.  Setiawan  and  I.  G.  Anugrah,  “Penentuan Pola  Pembelian  Konsumen  pada  Indomaret GKB  Gresik  dengan  Metode  FP-Growth,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2,
p. 115, 2019, doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1564.
[10] J.  G.  Ilmiah et  al. ,  “ALGORITMA  FP- GROWTH UNTUK REKOMENDASI,” vol. 7, no. 9, 2023.
[11] A.  Bahtiar  and  J.  Tumiwa,  “Implementasi Metode  Frequent  Pattern  Growth  Untuk Analisis Pola Penjualan Buku Pada Toko Graha Media,” vol. XII, no. 2, pp. 22–32, 2023.
[12] H.  Taopik,  “Sistem  Informasi  Pelayanan Pendaftaran  Dan  Rekam  Medis  Di  Klinik Charina Medistra Berbasis Web,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 11, no. 3s1, pp. 1234– 1242, 2023, doi: 10.23960/jitet.v11i3s1.3589.
[13] D. Prasetyo, M. R. Prasetyo, V. D. A. Putra, and R.  Djulatov,  “Sistem  Perancangan  Inventory Menggunakan  Metode  Rapid  Application Development Berbasis Desktop,” J. Res. Publ. Innov. , vol. 1, no. 2, pp. 477–483, 2023.
[14] T.  Wulandari  and  S.  Nurmiati,  “Rancang Bangun Sistem Pemesanan Wedding Organizer Menggunakan  Metode  Rad  di  Shofia  Ahmad Wedding,” J. Rekasaya Inf. , vol. 11, no. 69, pp. 79–85, 2022.
[15] Y.  permata  Bunda,  “Algoritma  Fp-Growth untuk  menganalisa  Pola  Pembelian  Oleh-Oleh (Studi  Kasus  Di  Pusat  Oleh-Oleh  Ummi  Aufa Hakim),” vol. 06, no. 01, pp. 34–44, 2020.