## Implementasi Algoritma Apriori Untuk Mencari Relasi Pada Transaksi Pembelian Alat-Alat Kesehatan
Berta Rohana Br. Purba, Nelly Astuti Hasibuan, Guidio L. Ginting, Suginam
Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun, Medan

## Abstrak
Penerapan  data  mining dalam persediaan alat  kesehatan  yang  mempengaruhi kualitas pelayanan dirumah sakit, persediaan yang terlalu besar akan menyebapkan beberapa resiko, misalnya pencurian atau biaya penyimpanan yang sangat besar karena itu  dibutuhkan pencatatan seakurat  mungkin untuk  mengatasi persediaan alat-alat kesehatan.  Algoritma apriori  merupakan pengambilan  data  dengan  aturan  assosiatif  (association  rule)  untuk  menentukan  hubungan  assosiatif  suatu  kombinasi  item melalui mekanisme perhitungan support dan confidence dari suatu hubungan item, algoritma apriori cocok untuk diterapkan bila terdapan beberapa hubungan item salah satuya  dalam bidang kesehatan serta menganalisa dan penentuan pembelian alat- alat kesehatan.
Kata Kunci : Data Mining , Algoritma Apriori, Alat kesehatan

## Abstract
Implementation of data mining in the supply of health equipment that affects the quality of hospital services, excessive inventory will pose some risks, such as theft or enormous storage costs because it requires the accurate recording to address the supply of medical devices. A priori algorithm is a data gathering with association rule to determine the associative relation of an item through the  mechanism of  calculating the support and confidence  of an item relation, the apriori algorithm is suitable to be applied when some items of one item relationship in the health field are analyzed and analyzed and the determination of the purchase health equipment.
Keywords: Data Mining, Apriori Algorithm, Medical Device.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  lingkungan  medis  yang  bekerja  di  suatu  instansi  atau  praktek  sendiri  kita  dapat  mengetahui  betapa pentingnya alat kesehatan seperti stetoskop,termometer dan alat-alat kesehatan lainnya. Kegunaan alat kesehatan sangat  penting  oleh  karena  itu,  alat  kesehatan  yang  disediakan  harus  lebih  efisien.  Dalam  pengadaan  alat-alat kesehatan  kita  harus  memperhatikan  serta  mempertimbangkan  sebab  menyangkutkesehatan  dan  keselamatan pasien.
Salah satu area penerapan data minning adalah dalam bidang kesehatan dengan Persediaan alat kesehatan merupakan  faktoryang  sangat  mempengaruhi  kualitas  pelayanan  disuatu  rumah  sakit,  karena  merupakan  salah satu  elemen  pokok  bagi  suatu  perusahaan.  Persediaan  yang  terlalu  besar  akan  menyebabkan  beberapa  resiko misalnya  pencurian,kerusakan,  atau  biaya  penyimpanan  yang  sangat  besar  dan  dalam  persediaan  stok  alat-alat kesehatan dibutuhkan pencatatan seakurat mungkin untuk mengatasi persediaan alat-alat kesehatan. Sedangkan apabila suatu perusahaan mempunyai persediaan terlalu kecil berpengaruh terhadap keuntungan perusahaan atau menghilangkan pelanggan. Oleh karena itu, rumah sakit harus mempunyai sistem informasi terkomputerisasi agar pengelolaan  persediaan    alat-alat  kesehatan  tepat  dan  tidak  menimbulkan  biaya  pengadaan,  pemeliharaan,  dan pemindahan persediaan yang efisien salah satu cara yang dapat diterapkan adalah dengan menerapkan penggunaan data minning.
Dalam persaingan di dunia  bisnis,  menuntut  para pengembang untuk menemukan suatu strategi  jitu  yang dapat meningkatkan penjualan alat kesehatan. Salah satu cara mengatasinya adalah dengan tetap tersediaannya berbagai jenis alat kesehatan yang dibutuhkan oleh konsumen. Untuk mengetahui alat kesehatan apa saja yang biasa  dibeli  oleh  klinik.  Penerapan  Algoritma  Apriori  dapat  membantu  dalam  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 alat kesehatan.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Data Mining
Data  Mining  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan  didalam database.  Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pemgetahuan terikait dari  berbagai  database  besar.  Data  mining  adalah  suatu  proses  menemukan  hubungan  yang  berarti,  pola  dan
kecenderungan  dengan  memeriksa  sekumpulan  besar  data  yang  tersimpan  dalam  penyimpanan  menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematika [2].

## 2.2 Association Rule
Analisis asosiasi atau association  rule mining adalah teknik data mining untuk menemukanaturan asosiasi antara  kombinasi  item. Contoh dariaturan asosiasi  dari analisa pembelian di  suatu pasarswalayan adalah dapat diketahui  berapa  besarkemungkinan  seseorang  membeli  roti  bersamaandengan  susu.  Dengan  pengetahuan tersebut pemilikpasarswalayan dapat mengatur penempatanbarangnya atau merancang kampanye pemasarandengan  memakai  kupon  diskon  untuk  kombinasibarang  tertentuAturan  asosiasi  akan  menggunakan datalatihan,  sesuai  dengan  pengertian  data  mining,  untukmenghasilkan  pengetahuan.  Pengetahuan untukmengetahui item-item belanja yang sering dibelisecara bersamaan dalam suatu waktu. Aturan asosiasiyang berbentuk “if…then…” atau “jika…maka…”merupakan pengetahuan yang dihasilkan dari fungsi[3].

## 2.3 Algoritma Apriori
Algoritma apriori adalah suatu algoritma dasaryang diusulkan oleh Agrawal & Srikant pada tahun1994 untuk menentukan Frequent itemsets untukaturan asosiasi Boolean. Algoritma Apriori termasukjenis Aturan Asosiasi pada  data  mining.Aturan  yangmenyatakan  asosiasi  antara  beberapa  atribut  seringdisebut  affinity  analysis  atau market basket analysis.Analisis asosiasi atau association rule mining adalahteknik data mining untuk menemukan aturan suatu kombinasiitem.  Salah  satu  tahap  analisis  asosiasiyang  menarik  perhatian  banyak  peneliti  untukmenghasilkan algoritma  yang  efisien  adalah  analisispola  frequensi  tinggi(frequent  pattern  mining).Penting  tidaknya  suatu asosiasi dapat diketahuidengan dua tolok ukur, yaitu :support  dan confidence. Support (nilai penunjang) adalah persentasekombinasi  item  tersebut  dalam  database,  sedangkanconfidence  (nilai  kepastian)  adalah  kuatnya hubunganAlgoritma apriori dibagi menjadi beberapa[5].
Agoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan  asosiasi  pada  data  minning.  selain  apriori,  yang  termasuk,  pada golongan ini adalah metode Generalized Rule Induction dan algoritma hash based atau market basket analysis. Analisa asosiasi  atau association rule adalah teknik data minning untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item algoritma apriori yang bertujuan untuk menemukan frequent itemsets dijalankan pada sekumpulan data. Analisis apriori didefinisikan suatu proses untuk menemukan semua aturan apriori yang memenuhi syarat minimum untuk support dan syarat untuk confidence Support adalah nilai penunjang atau persentase atau kombinasi sebuah item dalam database. Rumus support sebagai berikut :
Support (A) = (Jumlah transaksi  mengandung A/Total transaksi) x 100%
sedangkan confidence adalah nili kepastian yaitu kuatnya hubungan antar item dalam sebuah apriori. Confidence bisa dicari setelah pola frekunsimunculnya sebuah item ditemukan. Rumus untuk menghitung confidence adalah sebagai berikut :
contoh misal ditemukan aruran A → B maka :
Confidence P(B|A) = (Total transaksi mengandung A dan B | transaksi mengandung A ) x 100%
Analisis  pola  frekuensi  tinggi  dengan  algoritma  apriori  Dalam  mencari  kombinasi item yang  memenuhi syarat minimum dari  nilai support dalam  basis data. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus  sebagai berikut :
Pembentukan aturan asosiasi setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, barulah dicari aturan asosiasi yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence aturan  asosiatif  A  U  B  Nilai Confidence dari  aturan  A  U  B diperoleh dengan rumus berikut.
Untuk menentukan aturan asosiasi yang akan dipilih maka diurutkan berdasarkan support confidence . Aturan diambil sebanyak n aturan yang memiliki hasil terbesar[5].

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa  masalah  merupakan  tahap  yang  sangat  penting  untuk  mengetahui  proses  yang  terjadi  di  dalam permasalahan yang akan dibahas. Permasalahan yang terjadi di dalam penelitian ini adalah cara untuk mengetahui mencari relasi transaksi pembelian alat kesehatan dengan  memanfaatkan data  mining menggunakan Algoritma Apriori Untuk  mengetahui  relasi  transaksi  pembelian  alat  kesehatan  yang  terjadi,  diperlukan  data  alat-alat kesehatan dari rumah sakit Estomihi Medan. Dan cara mencari relasi transaksi pembelian alat kesehatan tersebut dapat dilakukan apabila pasien banyak transaksi  yang dilakukan hanya 2 kali sebulan bahkan lebih, jika sedikit transaksi dilakukan 1 kali sebulan.
Prosedur sistem berjalan dalam penelitian ini yaitu dalam penelitian Rumah sakit melakukan transaksi ke toko  untuk  memilih  barang  jenis  alat-alat  kesehehatan  untuk  persediaan  alat-alat  kesehatan  untuk  mengatasi kekosongan  barang.  Tahap  dalam  menganalisa  data  dengan  algoritma  Apriori  pada  penjualan  (data  alat-alat kesehatan)  dimulai  dengan  menyeleksi  dan  membersihkan  data-data  yang  akan  dianalisis,  kemudian  mencari semua  jenis  item  nama  alat-alat  kesehatan  yang  ada  didalam list transaksi  penjualan,  selanjut  mencari  jumlah setiap item yang ada pada setiap transaksi pembelian (alat-alat kesehatan). Sesuai dengan support sesuai dengan jumlah item barang di dalam transaksi, itu disebut tpembentukan kombinasi satu item, maka terbentuklah beberapa item dengan data 2 kombinasi item yang berbeda dengan support yang ditentukan maka tereseleksilah beberapa data dua item demikian seterusnya sampai kombinasi batas maksimal item transaksi data dibawah adalah bentuk transaksi data pembelian alat-alat kesehatan real terdiri atas attribute nomor faktur dan nama alat-alat kesehatan
Tabel 1.  Daftar Real PembelianAlat-alat Kesehatan Tahun No.Faktur Nama Barang Januari 2016 JL1216-0018 Nurse Cap Onemed Blood Transfusi Set Gea Januari 2016 JL1218-0080 Syringe 5ccOnemed Folley Catheter Leukoplast(pack) 7,5cmx4,5 m(1625) Januari 2016 JL1216-0032 Oxygen Regulator wall yx-98 IIB Gea Conector Besierka 3000 Februari 2016 JL0216-0040 Urine Bag Onemed Februari 2016 D1612-01289 Thermometer HygroBeurerhm 16 Maret 2016 SUM 16120069 Leukoplast(pack) 7,5cmx4,5 m(1625) Maret 2016 SUM 16120330 IV Cat pen-Like 22G”gea’’Depkes RI IV Cat pen-Like 20G’’gea’’Depkes RI IV Cat pen_Like 26G’’gea’’Depkes RI Maret 2016 SUM16120311 Sterile Surgical Glove Sterile Surgical Glove folley catheter April 2016 JL1216-0013 Syringe 5ccOnemed Infuset child Alqohol 96 % April  2016 JL1216-0024 Indicator Tape Mei  2016 BM 011216011 Methamphetamine Card Thc Marijuana Card Juni  2016 JL1216-0018 Kapas 500 gr Swallow Juli 2016 JL1216-0008 Folley catheter Alcohol 96% Juli 2016 1115/XII/16/04 Alcohol 96% Syringe 5cc Onemed
Tahun No.Faktur Nama Barang Agustus 2016 1109/XII/16/04 chromic 2 sm Popidone Iodine Agustus  2016 1098/XII/16/03 Infuset Gea Adult Syringe 5cc Onemed September 2016 1095/XII/16/04 Alqohol 96 % Nasal O2 DewasaOxyflow Nasal O2 AnakAnzon September 2016 1077/XII/16/04 Kapas 500 gr Syringe 5cc Onemed Infuset DewasaGea Alqohol 96 % Oktober 2016 1093/XII/16/04 Chromic 2 sm Oktober 2016 1073/XII/16/04 Alqohol 96 % Extention Tube 150 om Terumo Nopember 2016 JL1216-0912 Masker Karet Onemed Handseal Latex uk.M Nopember2016 JL1216-0009 Infuset Gea Adult Syringe 5cc Onemed Nopember2016 JL1216-0086 Folley Catheter Chromic 2 sm Desember2016 JL0417-0034 Kapas 500 gr Masker karet Onomed Januari 2017 JL0417-0022 Syringe 5cc Onomed Folley Catheter Januari 2017 SUM 17050121 Infuset Folley Catheter Februari 2017 PMS/1232/III/17/ 04 Alcohol 96% Masker Karet Onemed Syringe 5cc Onemed Maret 2017 FJ/MD/17/03/17/ 0093 Genta Eye Ointment Catarlent Strip Minidose Asthenof Strip Minidose Asam Mefenamat Kplt Maret 2017 FJ/MD/17/03/29/ 0090 Genta Eye Ointment Catarlent Strip Minidose Asthenof Strip Minidose Asam Mefenamat Kplt April 2017 FJ/MD/17/04/05/ 0272 Yteers Strip Minidose April 2017 D1170-401103 Manset Dewasa Riester Hook Cuff Mei 2017 JL07-D048 Kasa Hidrofil Swallow Verban Swallow Nald Hecting MPM GT 13 Nald Hecting MPM GTV5 Abocath Gea Mei 2017 JL07-DD04 Alcohol 96% Syringe 5cc Onemed Mei 2017 JLD7-DO54 Catgut Chromic Silk Black Juni 2017 JLD7-DOO8 Syringe 3 cc Onemed Syringe 3 cc Onemed
Tahun No.Faktur Nama Barang Juni 2017 JLD17-D017 Bracelet Blue Maxter Juli 2017 JLD17-DO11 Kapas Swallow Kain Kasa Bunga Biru Juli 2017 JlL17-DOO2 Urine Bag Onemedd Syringe Onemed

## 3.1 Analisa Pola Frekuensi Tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam database. Nilai support sebuah item yang diperoleh Sebelum dilakukan pencarian pola dari data transaksi terlebh dahulu, dicari semua nama jenis item alat-alat kesehatan yang ada di dalam transaksi seperti pada tabel 4.1 sekaligus menentukan support per item jenis alat-alat kesehatan nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus berikut :
Berikut ini adalah penyelesaian dengan contoh berikut berdasarkan data yang disediakan pada tabel berikut ini, proses pembentukan C1 atau dengan 1 itemset , berikut merupakan perhitungan pembentukan itemset .
1. 𝑁𝑢𝑟𝑠𝑒 𝐶𝑎𝑝 𝑂𝑛𝑒𝑚𝑒𝑑   = ∑Transaksi Yang Mengandung  Nurse Cap Onemed ∑ 38
= 1 38 ∗ 100% = 2.63%
2. 𝐵𝑙𝑜𝑜𝑑 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑓𝑢𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑡 𝑔𝑒𝑎  = ∑Transaksi Yang Mengandung Blood Transfusi set g
∑ 38
= 1 38 ∗ 100% = 2.63%
3. 𝑆𝑦𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒 5𝑐𝑐 𝑜𝑛𝑒𝑚𝑒𝑑 = ∑Transaksi Yang Mengandung Syringe 5cc onemed
∑ 38
= 12 38 ∗ 100% = 31.75%
4. 𝐹𝑜𝑙𝑙𝑒𝑦 𝐶𝑎𝑡ℎ𝑒𝑡𝑒𝑟 = ∑Transaksi Yang Mengandung Folley Catheter
∑ 38
= 6 38 ∗ 100% = 15.78%
Tabel 2. Daftar jenis items Alat-alat kesehatan No Nama item Support Support (%) 1. Nurse Cap Onemed 1 2.63 % 2. Blood transfusi set gea 1 2.63 % 3. Syringe 5cc onemed 12 31.57% 4. Folley Catheter 6 15.78% 5. Leukoplast (Pack) 2 5.26 % 6. Oxygen Regulator Wall Yx -98 Gea 1 2.63% 7. Conector Besierka 1 2.63% 8. Urine Bag Onemed 2 5.26 % 9. Thermometer HygroBeurerhm 16 1 2.63% 10. IV Cat Pen-Like 22G”Gea” 3 7.89 % 11. Sterile Surgical Glove 2 5.26 % 12. Infuset 5 13.15% 13. Alqohol 96% 8 21.85% 14. Indicator Tape 1 2.63% 15. Metham phetamine card 1 2.63% 16. Thc marijuana card 1 2.63% 17. Kapas 500 gr Swallow 4 10.52% 18. Chromic 4 10.52% 19. Popidone 1 2.63% 20. Nasal 02 dewasa oxyflow 2 5.26 % 21. Extention tube 150 om terumo 1 2.63% 22. Masker karet onemed 3 7.89 % 23. Handseal latex uk.m 1 2.63% 24. Genta Eye Ointment 2 5.26 %
No Nama item Support Support (%) 25. Catarlent Strip Minidose 2 5.26 % 26. Athenof Strip Minidose 2 5.26 % 27. Asam Mafenat KPLT 1 2.63% 28. Yteers Strip Minidos 1 2.63% 29. Manset Dewasa Riester Hook Cuff 1 2.63% 30. Kasa Hidrofil Swallow 1 2.63% 31. Verban Swallow 1 2.63% 32. Nald Heacting MPM GT 2 5.26 % 33. Abocath Gea 1 2.63% 34. Catgu Chromic 1 2.63% 35. Silk Black 1 2.63% 36. Bracelet Swallow 1 2.63% 37. Maxter 1 2.63% 38. Kain Kasa Bunga Blue 1 2.63%
Semua alat-alat kesehatan yang ada didalam transaksi, support adalah  jumlah setiap item yang ada di semua transaksi, sedangkan support (100%) adalah persentasi jumlah item didalam transaksi yang didapat dari jumlah item dibagi  jumlah semua transaksi  yang  akan dianalisis x 100 %, sedangkan Tabel 4.3 adalah item data yang terpilih dengan minimal support adalah 7 % seperti yang terlihat pada tabel berikut ini
Tabel 3. Daftar Jenis Items Alat – Alat Kesehatan Dengan Support Yang Telah Ditentukan. No Nama item Support Support (%) 1. Syringe 5cc onemed 11 31.57% 2. Folley catheter 6 15.78% 3. Cat Pen-Like 22G”Gea” 3 7.89% 4. Infuset 4 10.52% 5. Alcohol 96% 8 21.05% 6. Kapas 500 gr Swallow 4 10.52% 7. Chromic 3 7.89% 8. Masker karet onemed 3 7.89%
Tabel diatas merupakan data item jenis alat-alat kesehatan yang terseleksi sesuai dengan support yang telah ditentukan. Dimana data diatas akan digunakan untuk membentuk pola atau kombinasi item dan juga digunakan untuk menentukan support dan condfidence akan dibahas untuk selanjutnya.

## 3.2 Pembentukan Pola Kombinasi Dua Items
Pembentukan  pola  frekuensi  dua item dibentuk  dari items-items jenis  alat-alat  kesehatan  yang  memenuhi support minimal  yaitu dengan cara mengkombinasi semua items kedalam dua kombinasi, hasil dari kombinasi semua jenis item. Dengan menetapkan support minimal maka diatas tterpilih, proses pembentukan c2 atau disebut dengan 2 itemset berikut merupakan perhitungan pemebntukan c2 atau 2 itemset.
1. 𝑆𝑦𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒 5𝑐𝑐 𝑂𝑛𝑒𝑚𝑒𝑑, 𝐹𝑜𝑙𝑙𝑒𝑦 𝐶𝑎𝑡ℎ𝑒𝑡𝑒𝑟 = ∑Transaksi Yang Mengandung A dan B
∑ 38
= 2 38 ∗ 100% = 5.26%
2. 𝑆𝑦𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒 5𝑐𝑐 𝑂𝑛𝑒𝑚𝑒𝑑, 𝐶𝑎𝑡 𝑝𝑒𝑛 −  𝐿𝑖𝑘𝑒  = ∑Transaksi Yang Mengandung A dan B
∑ 38 = 0 38 ∗ 100% = 0
3. 𝑆𝑦𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒 5𝑐𝑐 𝑂𝑛𝑒𝑚𝑒𝑑, 𝐼𝑛𝑓𝑢𝑠𝑒𝑡 = ∑Transaksi Yang Mengandung A dan B ∑ 38
= 4 38 ∗ 100% = 10.52%
4. 𝑆𝑦𝑟𝑖𝑛𝑔𝑒 5𝑐𝑐 𝑂𝑛𝑒𝑚𝑒𝑑, 𝐴𝑙𝑐𝑜ℎ𝑜𝑙 96% = ∑Transaksi Yang Mengandung A dan B
∑ 38
= 4 38 ∗ 100% = 10.52%
Tabel 3.  Daftar Calon Pola Kombinasi Dua Item Set Nama item Support Support (%) Syringe 5cc Onemed,  Folley Catheter 2 5.26% Syringe 5cc Onemed, Cat pen- Like 0 0 Syringe 5cc Onemed, Infuset 4 10.52% Syringe 5cc Onemed, Alcohol 96% 4 10.52% Syringe 5cc Onemed, Kapas 500 gr 1 2.63% Syringe 5cc Onemed, Chromic 0 0
Nama item Support Support (%) Syringe 5cc Onemed, Masker Karet Onemed 1 2.63% Folley Catheter , Cat Pen- Like 0 0 Folley Catheter , Infuset 1 2.63% Folley Catheter , Alcohol 96% 0 0 Folley Catheter , Kapas 500 gr 0 0 Folley Catheter , Chromic 1 2.63% Folley Catheter , Masker Karet Onemed 0 0 Cat Pen- Like, Infuset 0 0 Cat Pen- Like, Alcohol 96% 0 0 Cat Pen- Like, Kapas 500 gr 0 0 Cat Pen- Like, Chromic 0 0 Cat Pen- Like, Masker Karet Onemed 0 0 Infuset, Alcohol 96% 2 5.26% Infuset, Kapas 500 gr 1 2.63% Infuset, Chromic 0 0 Infuset, Masker Karet Onemed 0 0 Alcohol 96%, Kapas 500 gr 1 2.63% Alcohol 96%, Chromic 0 0 Alcohol 96%,Masker Karet Onemed 1 2.63% Kapas 500 gr, Chromic 0 0 Kapas 500 gr, Masker Karet Onemed 1 2.63% Chromic , Masker Karet Onemed 0 0
Dengan  menetapkan support minimal  sama  dengan  7%,  maka  data  diatas  terpilih,  seperti  pada  tabel  4.5 berikut ini.
Tabel 5. Daftar Pola Kombinasi Dua Item Yang Memenuhi Support Minimal Nama item Support Support (%) Syringe 5cc Onemed, Infuset 4 10.52% Syringe 5cc Onemed,  Alcohol 96% 4 10.52%
Data diatas adalah kombinasi pola dua item data yang terpilih dengan support yang telah ditentukan, terlihat data  kombinasi  jenis  Syringe  scc  Onemed,  Infuset  dan  Syringe  scc  Onemed,    Alcohol  96% support yang terbanyak, itu menandakan bahwa kombinasi dua item data tersebut paling banyak dalam transaksi.

## 3.3 Pembentukan Pola Aturan Asosiasi
Freqent itemset menunjukkan itemset yng  memiliki  frekuensi kemunculan  lebih dari  nilai  minimum  yang ditentukan,  maka  semua itemsets yang  frekuensi  kemunculanya  lebih  himpunan  dari frequent k- itemset dilambangkan  dengan  Fk.  Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  barulah  dicari  atran  asosiasi  yang memenuhi  syarat  minimum  untuk confidence dengan  menghitung confidence aturan  asosiatif  A → B.  Nilai confidence dari aturan A → B diperoleh dengan rumus berikut:

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐵|𝐴) = ΣTransaksi_yang_mengandung_A_dan_B ΣTransaksi_yang_mengandung_A
Tabel 6. Daftar Calon Aturan Asosiasi No. Kombinasi Item Merek Confidence 1. Jika membeli Syringe 5cc Onemed , maka akan membeli infuset 4/4 100 %
2. Jika membeli Infuset maka, akan membeli Syringe 5cc Onemed 4/8 50 %
3. Jika membeli Syringe 5cc Onemed , maka akan membeli Alqohol 96% 4/4 100 %
4. Jika membeli Alqohol 96% , maka akan membeli Syringe 5cc Onemed 4/8 50 %
Dengan menetapkan nilai confidence minimum 70 %, maka aturan yang bisa terbentuk adalah aturan seperti pada tabel 7 berikut ini
Tabel 7. Daftar Aturan Asosiasi Yang Terbentuk No. Kombinasi item Merek Support Confidance 1. Jika  membeli Syringe  scc  Onemed ,  maka  akan membeli infuset 10.52% 100 % 2. Jika  membeli Syringe  scc  onemed ,  maka  akan membeli Alqohol 96% 10.52% 100 %

## 3.4 Pengujian
Tampilan input menurut user tidak perlu diubah atau di evaluasi, karena sudah mudah dalam memindahkan item-item ke kotak input tanpa harus meng copy paste tinggal hanya meng block item-itemnya lalu arahkan ke tanda panah lalu tekan ok.
Gambar 1. Tampilan Input Aplikasi Tanagra
Tampilan output menurut user tidak perlu diubah atau di evaluasi , karena tampilannya sudah pas tinggal hanya penyelarasan kombinasi item-item nya saja.
Gambar 2. Tampilan Output Aplikasi Tanagra

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan   uraian   dan   analisis   yang   telah   dilakukan   diatas maka dapat disimpulkan:
1. Dalam  mencari  transaksi  pembelian  alat  kesehatan  dapat  menghasilkan  suatu  data  yang  benar  dengan mengetahui hasil dari data yang nantinya dapat dijadikan laporan rumah sakit.
2. Dapat menyelesaikan hasil dari data transaksi pembelian alat kesehetan dengan perhitungan yang telah dibuat, sehingga dapat hasil dari data perhitungan yang benar.melakukan pengujian data dengan tangra dengan hasil yang dapat diketahui dengan support dan confidence .

## REFERENCES
[1]  S.Kom & Andri Kusrini,  Tuntunan Praktis Membangun Sistem Informasi Akuntasi Dengan Visual Basic dan Microsoft SQL  Server , Sigit Suyontoro, Ed. Yogyakarta: C.V Andi Offset, 2007.
[2]  Kusrini & Emha Taufiq Lutvi, Algoritma Data Mining, Theresian Ari Prabowanti, Ed. Yogyakarta: C.V Andi OFFSET, 2009.
[3]  hoga  saragih,  bobby  reza  kennedi  tampubolon,  Implementasi  Data  Mining  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem  Persediaan  Alat-Alat Kesehatan, Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), vol. 1, oktober 2013.
[4]  Finn Lee S & Juan Santana, Data Mining : Meramalkan Bisnis Perusahaan. Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2010.
[5]  Riri Khoiriah Robi Yanto, Implementasi Data Minning Metode algoritma apriori dalam menentukan pola pembelian obat, Citec Journal, vol. 2, februari-april 2015.
[6]  SE , Akt, M.B.A Indra Bastian, Akuntansi Pendidikan, SE Suryadi & Yati Sumihuri, Ed. Yogyakarta: PT. Gelora Angkasa Pratama, 2006. [7]  Dr.Richardus Eko Indrajit, Proses Bisnis Outsourcing.: Grasindo, 2003.
[8]  Ronald Adrian Asroni, Penerapan metode k-means untuk clustering mahasiswa berdasarkan nilai akademik dengan weka interface , Junral ilmiah senesta teknika, vol. 18, mei 2015.
[9]  E. Buulolo, N. Silalahi, Fadlina, and R. Rahim, “C4.5 Algorithm To Predict the Impact of the Earthquake,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 6, no. 2, 2017.
[10] H. Widayu, S. D. Nasution, N. Silalahi, and M. Mesran, “DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JENIS TRANSAKSI NASABAH PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM DENGAN ALGORITMA C4.5,” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 2, Jun. 2017.
[11] E. Buulolo, “ALGORITMA APRIORI PADA DATA PENJUALAN DI SUPERMARKET,” in Seminar Nasional Inovasi dan Teknologi Informasi 2015 (SNITI) , 2015, no. September 2015, pp. 4–7.
[12] J. Simarmata, Pengenalan Teknologi Komputer dan Informasi . Yogyakarta: Andi, 2006. [13] M.  Maharani et  al. ,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK  PENGATURAN  LAYOUT  MINIMARKET  DENGAN MENERAPKAN ASSOCIATION RULE,” J. Ris. Komput. , vol. 4, no. 4, pp. 6–11, 2017. [14] J. Simarmata, Rekayasa Perangkat Lunak . Yogyakarta: Andi, 2010.
[15] F. T. Waruwu, E. Buulolo, and E. Ndruru, “IMPLEMENTASI ALGORITMA APRIORI PADA ANALISA POLA DATA PENYAKIT MANUSIA YANG DISEBABKAN OLEH ROKOK,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 176–182, 2017.
[16] E.  Buulolo,  “Implementasi  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem  Persediaan  Obat  (  Studi  Kasus :  Apotik  Rumah  Sakit  Estomihi  Medan  ),” Pelita Inform. Budi Dharma , vol. 4, no. Agustus 2013, pp. 71–83, 2013.
[17] W. Fitriani and A. P. U. Siahaan, “Comparison Between WEKA and Salford System in Data Mining Software,” Int. J. Mob. Comput. Appl. , vol. 3, no. 4, pp. 1–4, 2016.
[18] Y.  A.  Fiandra,  S.  Defit,  and  Yuhandri,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Klasifikasi  Data  Rekam  Medis  berdasarkan  International Classification Diseases (ICD-10),” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 2, pp. 82–89, 2017.
[19] L. Marlina, M. Muslim, and A. P. U. Siahaan, “Data Mining Classification Comparison ( Naïve Bayes and C4 . 5 Algorithms ),” Int. J. Eng. Trends Technol. , vol. 38, no. 7, pp. 380–383, 2016.