Vol. 3 No. 1 (April 2019)
Halaman 66

## IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM MENENTUKAN POLA PEMBELIAN OBAT DENGAN METODE ALGORITMA APRIORI
1 M. Safii, 2 Alrizca Trydillah
1 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, AMIK Tunas Bangsa
2 Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Email: 1 m.safii@amiktunasbangsa.ac.id , 2 alrizcatrydillah@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol3No1.pp66-71

## ABSTRACT
Data mining is the process to obtain useful information from the warehouse database in the form of science. This study analyzes the data by using data mining algorithms and methods appriori. The system is built is intended for fulfillment in determining the pattern of drug purchases by using Visual Basic 6.0 programming language and MySQL database on a case study in the health sector. The system is built based on the needs of users obtained through interviews and field studies. System development methodology used is the waterfall method  which  consists Analysis,  Design,  Coding  and  Testing.  Test  results  with  a  priori  algorithms  and systems built show results that have met the requirements in determining the pattern of drug purchases by the tendency  of  drug  purchases  by  customers.  Compared  with  the  current  system  performance information  is shown on the effectiveness of the system of determining the pattern of drug purchases for the availability of drugs and drug layout for ease in knowing where drugs are viewed from 2 itemset drug. Keywords: Data Mining, Appriori, Association Rule, Itemset, Purchasing.

## PENDAHULUAN
Dalam persaingan dunia bisnis sekarang ini menuntut  para  pelakunya  untuk  senantiasa mengembangkan bisnis mereka dan juga agar selalu bertahan  dalam  persaingan.  Untuk  mecapai  hal  itu, ada  beberapa  hal  yang  bisa  dilakukan  yaitu  dengan meningkatkan  kualiatas  produk,  penambahan  jenis produk, dan pengurangan biaya operasial perusahaan.  Untuk  memenuhi  kebutuhan  tersebut terdapat  beberapa  hal  yang  bisa  dijalankan  salah satunya dengan melakukan analisis data perusahaan (Thoriq, 2015).
Data  Mining  adalah  proses  penggalian informasi  dari  kumpulan  data  besar  melalui penggunaan algoritma dan teknik yang diambil dari bidang Statistik, Pembelajaran Mesin dan Basis Data Sistem  Menejemen  (Devale,  2012).  Salah  satu  area penerapan data  mining adalah  di  dalam  bidang
kesehatan.  Bila  sasaran  pembelian  obat  tidak ditentukan  secara  baik,  dalam  arti  tidak  diupayakan mencari  sasaran  pembelian  obat  yang  potensial, maka  hanya  akan  menghabiskan  banyak  waktu  dan biaya  yang  seharusnya  bisa  diminimalisir  melalui pemilihan  target  pembelian  obat  yang  baik.  Salah satu  cara  yang  dapat  diterapkan  adalah  dengan menerapkan  penggunaan data  mining (Yanto  dan Khoiriah, 2015).
Dalam  persaingan  di  dunia  bisnis, khususnya  industri  Apotek,  menuntut  para pengembang  untuk  menemukan  suatu  strategi  jitu yang dapat meningkatkan penjualan obat. Salah satu cara mengatasinya adalah dengan tetap tersediaannya  berbagai  jenis  obat  yang  dibutuhkan oleh  konsumen.  Untuk  mengetahui  obat  apa  saja yang  biasa  dibeli  oleh  konsumen.  Penerapan Algoritma  Apriori  dapat  membantu  dalam
Vol. 3 No. 1 (April 2019)
membentuk  kandidat  kombinasi item ,  kemudian dilakukan  pengujian  apakah  kombinasi  tersebut memenuhi  parameter support dan confidence minimum  yang  merupakan  nilai  ambang  yang diberikan oleh pengguna. Jika memenuhi parameter support dan confidence maka  hasil  tersebut  dapat membantu  dalam  penentuan  pola  pembelian  obat dan  membantu  tata  letak  obat  berdasarkan kencenderungan  konsumen  membeli  obat.  Ruang lingkup  penelitian  ini  sebagai  dasar  batasan penelitian  adalah  menggunakan  metode  algoritma appriori,  pengujian  dilakukan  berdasarkan  nama obat  bukan  taksonomi  obat,  kombinasi  2 itemset yang  akan  dijadikan  tolok  ukur  dalam  pencarian nilai support dan confidence pada  data  transaksi pembelian obat, pengolahan data dilakukan terhadap data  penjualan  obat  pada  periode  Januari  dan februari  2014  dengan  sampel  20  data  transaksi. Dengan  dilakukannya  penelitian  ini  diharapkan dapat memberikan hasil berupa informasi yang dapat bermanfaat  bagi  pihak–pihak  terkait  dalam melakukan  pengambilan  keputusan  manajerial, terutama dalam penentuan pola pembelian obat dan juga dapat membantu dalam tata letak obat.
Algoritma  Apriori  adalah  suatu  algoritma dasar  yang  diusulkan  oleh  Agrawal  &  Srikant  pada tahun 1994 untuk penentuan frequent itemsets untuk aturan asosiasi boolean (Gunadi dan Sensuse, 2016). Analisis keranjang  pasar  (juga  dikenal  sebagai Association  Rule  Mining )  merupakan  salah  satu metode data mining yang berfokus pada menemukan pola  pembelian  dengan  mengekstraksi  asosiasi  atau kejadian  dari  data  transaksional  sebuah  toko (Triyanto,  2016).  Algoritma  apriori  ini  akan  cocok untuk  diterapkan  bila  terdapat  beberapa  hubungan item yang  ingin  dianalisa.  Salah  satunya  yang  bisa diterapkan  adalah  di  dalam  bidang  kesehatan  dan penentuan  pola  pembelian  obat.  Algoritma  apriori dibagi  menjadi  beberapa  tahap  yang  disebut  narasi atau pass:
a. Pembentukan  kandidat itemset ,  kandidat  k- itemset dibentuk  dari  kombinasi  (k-1)- itemset
yang didapat dari iterasi sebelumnya. Satu cara dari algoritma apriori adalah adanya pemangkasan  kandidat  k- itemset yang subset - nya yang berisi k-1 item tidak termasuk dalam pola frekuensi tinggi dengan panjang k-1 b. Penghitungan support dari  tiap  kandidat  k itemset . Support dari  tiap  kandidat  k itemset didapat  dengan  men -scan  database untuk menghitung  jumlah  transaksi  yang  memuat semua item didalam  kandidat  k itemset tersebut.  Ini  adalah  juga  ciri  dari  algoritma apriori  dimana  diperlukan  penghitungan dengan  cara  seluruh database sebanyak  k- itemset terpanjang.
c. Tetapkan  pola  frekuensi  tinggi.  Pola  frekuensi tinggi  yang  memuat  k item atau  k itemset ditetapkan  dari  kandidat  k- itemset yang support nya lebih besar dari minimum support .
d. Bila  tidak  didapat  pola  frekuensi  tinggi  baru maka  seluruh  proses  dihentikan.  Bila  tidak, maka  k  ditambah  satu  dan  kembali  bagian  1 (Waruwu, dkk., 2017).

## METODE PENELITIAN Data Mining
Analisis  asosiasi  atau association  rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan  asosiasi  antara  suatu  kombinasi item. Interestingness  measure yang  dapat  digunakan dalam data mining adalah:
1. Support , adalah suatu ukuran yang menunjukkan  seberapa  besar  tingkat  dominasi suatu item atau itemset dari  keseluruhan transaksi.
2. Confidence ,  adalah  suatu  ukuran  yang menunjukkan  hubungan  antar  dua item secara conditional (berdasarkan suatu kondisi tertentu).

## Algoritma Apriori
Algoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan asosiasi pada data mining. Aturan yang menyatakan
Vol. 3 No. 1 (April 2019)
asosiasi  antara  beberapa  atribut  sering  disebut affinity analysis atau market  basket  analysis . Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik  data  mining  untuk  menemukan  aturan  suatu kombinasi  item.  Salah  satu  tahap  analisis  asosiasi yang  menarik  perhatian  banyak  peneliti  untuk menghasilkan algoritma yang efisien adalah analisis pola  frenkuensi  tinggi  ( frequent  pattern  mining ). penting  tidaknya  suatu  asosiasi  dapat  diketahui denga dua tolak ukur, yaitu: support dan confidence . Support (nilai  penunjang)  adalah  persentase kombinasi item tersebut dalam database, sedangkan confidence (nilai  kepastian)  adalah  kuatnya hubungan  antar  item  dalam  aturan  asosiasi.  Tahap awal  dalam  algoritma  apriori  adalah  analisis  pola frekuensi  tinggi  yaitu  dengan  cara  mencari kombinasi  item  yang  memenuhi  syarat  minimum dari  nilai support dalam  basis  data,  Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut:
𝑺𝒖𝒑𝒑𝒐𝒓𝒕 = 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝒙 𝟏𝟎𝟎%
Frequent  itemset menunjukkan itemset yang memiliki  frekuensi  kemunculan  lebih  dari  nilai minimum yang ditentukan.
Tahap  selanjutnya  adalah  pembentukan aturan  asosiasi,  yaitu  setelah  semua  pola  frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi yang memenuhi  syrat  minimum confidence dengan menghitung confidence A→B. Nilai confidence dari aturan A→B diperoleh rumus berikut:
𝑪𝒐𝒏𝒇𝒊𝒅𝒆𝒏𝒄𝒆 = ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑥 100%
Untuk  menentukan  aturan  asosiasi  yang akan  dipilih  maka  harus  diurutkan  berdasarkan support  x  confidence. Aturan  diambil  sebanyak  n aturan yang memiliki hasil terbesar.
Tahap  ini  bertujuan  dalam  merumuskan latar  belakang,  tujuan  dan  permasalahan  yang  akan
dibahas  adapun  beberapa  hal  yang  dilakukan  pada tahapan ini adalah:
a. Mempelajari masalah
b. Menentukan ruang lingkup masalah
c. Mempelajari beberapa literatur
d. Analisa Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  hasil berdasarkan  perhitungan  algoritma  appriori  dan analisis  hasil  dari  sistem  yang  dibangun  sehingga menghasilkan  keputusan  yang  dapat  digunakan untuk pengambilan keputusan dalam penentuan pola pembelian  obat.  Adapun  langkah  analisa  hasil  yang dilakukan adalah:
a. Mengolah  data  transaksi  penjualan  obat  untuk diuji dengan menggunakan metode data mining
b. Mengolah data transaksi penjualan obat dengan sistem yang dibangun
c. Melakukan  perbandingan  dari  hasil  pengujian dari  data  mining  dan  sistem  yang  dibangun apakah  hasil  dari  pengujian  tersebut  sudah sesuai. jika sudah sesuai maka dapat dijadikan pedoman dalam pengambilan keputusan dalam penentuan pola pembelian obat.

## Data Transaksi Penjualan Obat
Berdasarkan  data  transaksi  pada  periode Januari  dan  Februari  2014  dilakukan  akumulasi transaksi  penjualan  obat  dapat  dilihat  pada  tabel  1 berikut:
Tabel 1. Transaksi Penjualan Obat Transaksi Item Pembelian 1 Kaditic, Asamefenamat, Amoxicilin, Redoxon, Sangobion 2 Sanmol Cefadroxil, CDR, Redoxon 3 Amoxicilin, Asamefenamat, CDR,
Cefadroxil, Nonflamin
4 Asamefenamat, Nonflamin, Amoxicilin 5 Sanmol, Asamefenamat, Redoxon, Amoxicilin 6 Cefadroxil, Sanmol, CDR, Anastan 7 Anastan, Amoxicilin, Redoxon 8 Kaditic, Asamefenamat, Nonflamin, CDR
Vol. 3 No. 1 (April 2019)
9 Cefadroxil, Sanmol, CDR, Redoxon
10 Amoxicilin, Nonflamin, Asamefenamat 11 Asamefenamat, Kaditic, CDR, Cefadroxil, Nonflamin 12 Sanmol, CDR, Cefadroxil, Redoxon 13 Sanmol, Amoxicilin, Cefadroxil, Asamefenamat 14 Kaditic, Asamefenamat, Amoxicilin, Anastan, CDR 15 Sanmol, Cefadroxil, Asamefenamat, Redoxon 16 Asamefenamat, Amoxicilin, CDR, Metronidazol 17 Anastan, Amoxicilin, Nonflamin, Kaditik 18 Nonflamin, Asamefenamat, CDR, Amoxicilin, Kaditic 19 Redoxon, Sanmol, Cefadroxil 20 Kaditic, Amoxicilin, CDR, Redoxon

## Tabulasi Data Transaksi
Pada  data  transaksi  penjualan  obat  di bentuk tabel tabular yang akan mempermudah dalam mengetahui  berapa  banyak  item  yang  ada  dibeli dalam setiap transaksi seperti pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Format Tabular Data Transaksi

## Pembentukan Itemset
Berikut ini adalah penyelesaian berdasarkan data  yang  sudah  disediakan  pada  tabel  2  Proses pembentukan  C1  atau  disebut  dengan  1  itemset dengan  jumlah minimum  support =  40%  Dengan rumus sebagai berikut: Support(A)
𝑺𝒖𝒑𝒑𝒐𝒓𝒕 = 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝒕𝒓𝒂𝒏𝒔𝒂𝒌𝒔𝒊 𝒙 𝟏𝟎𝟎% Tabel 3. Support dari Setiap Item Nama Item Jumlah Support Amoxcilin 12 60% Anastan 4 20% Asamefenamat 12 60% CDR 11 55% Cefadroxil 9 45% Kaditic 7 35% Nonflamin 7 35% Redoxon 9 45% Sanmol 8 40% Sangobion 1 5% Metronidazol 1 5% Dari proses pembentukan itemset pada tabel 3  dengan minimum  support 40  %dapat  diketahui yang  memenuhi  standar  minimum support yaitu pada  obat  amoxcilin,  asamefenamat,  CDR, cefadroxil,  redoxon  dan  sanmol.  Kemudian  dari hasil  pembentukan  1 itemset akan  dilakukan kombinasi 2 itemset seperti pada tabel 4.

## Kombinasi 2 Itemset
Proses  pembentukan  C2  atau  disebut dengan 2 itemset dengan jumlah minimum support = 40% Dapat diselesaikan dengan rumus berikut:
Support (A,B) = P(A∩B)
Support (A,B) = ∑ "#$%&$'&( *+%,$%-.%, / -$% 0 ∑ "#$%&$'&( *+%,$%-.%, / 𝑥 100% Tabel 4. Minimum Support dari 2 Itemset 40% Nama Item Jumlah Support Amoxcilin, Asamefenamat 10 50% Amoxcilin, CDR 6 30% Amoxcilin, Cefadroxil 2 10% Amoxcilin, Redoxon 4 20% Amoxcilin, Sanmol 2 10% Asamefenamat, CDR 6 30% Asamefenamat, Cefadroxil 3 15% Asamefenamat, Redoxon 3 15%
Vol. 3 No. 1 (April 2019)
Asamefenamat, Sanmol 3 15% CDR, Cefadroxil 6 30% CDR, Redoxon 4 20% CDR, Sanmol 4 20% Cefadroxil, Redoxon 4 20% Cefadroxil, Sanmol 10 50% Redoxon, Sanmol 6 30% Dari kombinasi 2 itemset dengan minimum support 40  %  dapat  diketahui  kombinasi  2 itemset yang  memenuhi  standar minimum  support yaitu amoxcilin, asamefenamat dengan support sebesar 50 %  dan  cefadroxil,  sanmol  dengan support 50  %. Dari  hasil  kombinasi  2 itemset akan  dilakukan pembentukan 3 itemset seperti pada tabel 5.

## Kombinasi 3 itemset
Proses  pembentukan  C3  atau  disebut dengan 3 itemset dengan jumlah minimum support = 40% Dapat diselesaikan dengan rumus berikut:
= ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴, 𝐵, 𝑑𝑎𝑛 𝐶
∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 Tabel 5. Kombinasi 3 Itemset Nama Item Jumlah Support Amoxcilin, Asamefenamat, Cefadroxil 2 10% Amoxcilin, Asamefenamat, Sanmol 2 10% Amoxcilin, Cefadroxil, Sanmol 1 5% Asamefenamat, Cefadroxil, Sanmol 1 5% Karena Kombinasi 3 itemset tidak ada yang memenuhi minimal support 40%, maka kombinasi 2 itemset yang  memenuhi  untuk  pembentukan asosiasi.

## Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi ditemukan,  barulah  dicari  aturan  asosiasi  yang
memenuhi syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan  asosiatif  A→B. Minimum  Confidence =  70%  Nilai Confidence dari aturan A→B diperoleh:
𝑐𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴)
= ∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
Tabel 6. Aturan Asosiasi Aturan Confidence Jika membeli Amoxcilin makan membeli Asamefenamat 9/12 75% Jika membeli Cefadroxil makan membeli Sanmol 7/9 77,77%
Berdasarkan  Tabel  6,  obat  yang  paling sering  dibeli  oleh  konsumen  adalah  Cefadroxil, sanmol,  amoxcilin  dan  asamefenamat,  dengan diketahuinya  obat  yang  paling  sering  dibeli konsumen,  maka  perusahaan  dapat  menyusun strategi  dalam  penentuan  pembelian  obat  untuk menjaga  ketersedian  obat  yang  dibutuhkan konsumen  dan  juga  dapat  mengatur  tata  letak  obat berdasarkan kombinasi itemset obat yang terbentuk.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  proses  perhitungan  dengan  algoritma appriori  pada  tabel  6  dan  dari  perhitungan  dengan sistem  yang  dibangun  ditentukan  nilai  minimum support : 50 % dan nilai minimum confidence 70 % maka  dihasilkan  kecenderungan  obat  yang  dibeli oleh konsumen yaitu:
No Teknik Perhitungan Hasil 1 Perhitungan  dengan Algoritma Apriori a. Jika membeli Amoxicilin maka membeli obat Asamefenamat dengan confidence 75% b. Jika membeli Cefadroxil maka
Vol. 3 No. 1 (April 2019) ISSN: 2620-4339 (media online)
membeli Sanmol dengan confidence 77% 2 Perhitungan dengan sistem yang dibangun a. Jika membeli Amoxicilin maka membeli obat Asamefenamat dengan confidence 75% b. Jika membeli Cefadroxil maka membeli Sanmol dengan confidence 77%
Dari  pengujian  menggunakan  algoritma appriori  dan  menggunakan  sistem  yang  dibangun menghasilkan  nilai  yang  sama  sesuai  dengan  nilai minimum  support  dan  minimum  confidence  yang telah ditentukan.
Dari  hasil  tersebut  maka  sistem  ini  dapat membantu  pola  pembelian  obat  berdasarkan kecenderungan  obat  yang  dibeli  konsumen  yang terdiri  dari  2  itemset  obat,  kemudian  dari  hasil pengujian ini juga dapat membantu pihak karyawan dalam  mengatur  tata  letak  obat  yang  terdiri  dari  2 itemset obat  secara  berdekatan  untuk  memudahkan karyawan dalam mengetahui keberadaan obat.

## KESIMPULAN
Proses  penentuan  pola  pembelian  obat dapat  dilakukan  dengan  menerapkan  data  mining dengan  metode  algoritma  appriori,  dengan  metode tersebut  penentuan  pola  pembelian  dapat  dilakukan dengan melihat hasil dari kecenderungan konsumen membeli obat berdasarkan kombinasi 2 itemset .
Pengetahuan  baru  yang  dapat  diperoleh berdasarkan  hasil  perhitungan  algoritma  apriori  dan sistem  yang  dibangun  dapat  dilakukan  pengaturan tata letak obat secara berdekatan untuk memudahkan keberadaan obat.

## DAFTAR PUSTAKA
Devale, A. B. (2012). Applications of Data Mining Techniques in Life Insurance, International Journal of Data Mining & Knowledge Manaement. Process (IJDKP) , Vol. 2 No. 4, pp. 31–40.
Gunadi, G. dan Sensuse, D. I. (2016). Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth (Fp- Growth) : Studi Kasus Percetakan PT. Gramedia, Telematika , Vol. 4 No. 1.
Thoriq, M. A. (2015). Penerapan Data Mining Pada Data Transaksi Penjualan Untuk Mengatur Penempatan Barang. Skripsi. Universitas Dian Nuswantoro.
Triyanto, W. A. F. (2014). Assocition Rule Mining Untuk Penentuan Rekomendasi, Simetris , Vol. 5 No. 2, pp. 121–126.
Waruwu, F. T., Buulolo, E. & Ndruru, E. (2017). Implementasi Algoritma Apriori Pada Analisa Pola Data Penyakit Manusia Yang Disebabkan Oleh Rokok Fince, KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , Vol. 1 No. 1, pp. 176–182.
Yanto, R. dan Khoiriah, R. (2015). Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat, Creative Information Technology Journal , Vol. 2 No. 2, p. 102-113.