## IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DALAM MENENTUKAN PERSEDIAAN OBAT
Gesta Wulandari 1) , Sasmita 2) , Fitria Rahmadayanti 3)
1,2,3 Fakultas Teknik, Institut Teknologi Pagar Alam email: gestawulan2611@email.com , sasmitha661@email.com , ia.ria.rr.71@email.com

## Abstract
This study aims to enhance the efficiency of drug inventory management at UPTD Puskesmas Rawat Inap Bandar Kota Pagar Alam by applying the Apriori algorithm to analyze patient drug purchasing patterns. The dataset consists of 470 drug transactions from January to May 2023, with a minimum support of 12% and a minimum confidence of 10%. The research follows the CRISP-DM method, which includes business understanding,  data  understanding,  data  preparation,  modeling,  evaluation,  and  deployment.  Analysis using RapidMiner revealed several association patterns, such as patients who purchase ibuprofen 400 mg also tend to buy calcium lactate 500 mg with a confidence of 0.100, and patients who buy sanmol 500 mg also  buy  pyrantel  pamoate  tab  scored  125  mg  with  a  confidence  of  0.122.  Implementing  this  algorithm helps the health center manage drug inventory more effectively, reducing overstock and understock issues, and  minimizing  errors  in  drug  data  recording.  The  study  concludes  that  the  application  of  the  Apriori algorithm is beneficial for identifying drug purchasing patterns, thereby improving the quality of healthcare services at the health center.
Keywords : Supplies, Drug, Apriori, Crips-Dm, RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi saat ini sangat  pesat  mendorong  setiap  sektor  organisasi baik  formal  maupun  informal  untuk  dapat memanfaatkan teknologi informasi yang dibutuhkan  [1].  Teknologi  informasi  merupakan sumber  daya  yang  berperan  dalam  membantu proses pembuatan, analisis, penyimpanan, penghapusan  data  dan  informasi  [2]–[9]. Peningkatan  mutu  pelayanan  dapat  dicapai dengan menerapkan metode mining.
Data mining adalah proses yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi yang bermanfaat dari berbagai dataset [10]. Peran penting  dalam  data  mining  adalah  metode asosiasi seperti Association rule. Asosiasi adalah teknik  untuk  menentukan  hubungan  antar  item dalam dataset yang sudah ditetapkan dengan skor support dan confidence tertinggi [11]. Salah satu metode  asosiasi  yang  umum  digunakan  adalah Algoritma  Apriori.  Algoritma  Apriori  adalah algoritma  yang  melakukan  pencarian  frequent
itemset  dengan  menggunakan  teknik  association rule.  Algoritma  ini  menggunakan  frekuensi atribut  yang  sudah  diketahui  sebelumnya  untuk memproses  informasi  selanjutnya.  Algoritma Apriori  menentukan  kandidat  yang  mungkin muncul  dengan  mempertimbangkan  minimum support  dan  minimum  confidence.  Support adalah persentase kombinasi item dalam dataset. Confidence  adalah  nilai  kepercayaan  hubungan antara  item  sebagai  apriori  [12].  Implementasi dari  Algoritma  Apriori  merupakan  salah  satu unsur penting dalam menjaga dan meningkatkan mutu pelayanan kesehatan masyarakat [13].
Implementasi adalah tindakan atau pelaksanaan  dari  sebuah  rencana  yang  sudah disusun secara matang dan terperinci [14]. Dalam proses  implementasi,  persiapan  yang  matang sangat  dibutuhkan.  Persiapan  ini  mencakup manajemen persediaan yang merupakan prioritas utama dalam sebuah usaha [15], [16]. Salah satu bidang  usaha  yang  memerlukan  manajemen persediaan  adalah  puskesmas.  Obat  merupakan salah  satu  komponen  yang  tidak  terpisahkan dalam pelayanan kesehatan. Fungsi obat meliputi
upaya pencegahan, penyembuhan, dan peningkatan kesehatan bagi manusia [17].
UPTD  (Unit  Pelaksana  Teknis  Daerah) adalah organisasi yang memiliki tugas dan fungsi untuk  melakukan  kegiatan  operasional  sebagai penunjang  pada  dinas  atau  badan  organisasi perangkat  daerah  [18].  Salah  satu  pelayanan kesehatan  yang  banyak  menjangkau  masyarakat adalah  puskesmas.  Puskesmas  adalah  fasilitas pelayanan  kesehatan  yang  menyelenggarakan upaya  kesehatan  masyarakat  dan  perseorangan tingkat pertama, dengan lebih menekankan upaya promotif  dan  preventif,  untuk  mencapai  derajat kesehatan masyarakat yang setinggi-tingginya di wilayah  kerjanya  [19]. Puskesmas  bahkan  dapat menjangkau  daerah  terpencil  sekalipun,  sebagai layanan  kesehatan  primer  yang  dilakukan  di bawah  pengawasan  puskesmas  dan  memiliki peran  penting  dalam  memberikan  layanan kesehatan kepada masyarakat [20].
Rawat  Inap  adalah  fasilitas  pelayanan rumah  sakit  yang  menjadi  bagian  dari  upaya penyembuhan  atau  mengatasi  masalah  pasien. Pelayanan  rawat  inap  mencakup  observasi, diagnosis,  pengobatan,  rehabilitasi  medik,  dan upaya  pelayanan  kesehatan  lainnya  dengan pasien  menginap  di  rumah  sakit  [21].  Dalam semua  bentuk  pelayanan,  data  yang  diambil adalah  transaksi  obat,  pada  UPTD  Puskesmas Rawat  Inap  Bandar  Kota Pagar  Alam  penelitian ini  didukung  dengan  perangkat  lunak  dan  data agar dapat melihat hasil dari penelitian.
Microsoft  Excel  adalah  program  aplikasi pada  Microsoft  Office  yang  digunakan  dalam pengolahan  angka  (aritmatika).  Microsoft  Excel memiliki  program  penggunaan  rumus  yang lengkap  sehingga  mempermudah  pengolahan angka  untuk  menghasilkan  dokumen  yang  lebih canggih  [22].  Bentuk  binari  yang  juga  dikenal dengan  reachability  matrix.  Reachability  matrix dilakukan  dengan  menerjemahkan  hubungan antar  faktor  dengan  mengubah  bentuk  transaksi menjadi angka biner, yaitu "1" dan "0" [23].
Rapid  Miner  merupakan  perangkat  lunak terbuka  (open  source)  [24].  Rapid  Miner  adalah perangkat lunak untuk pengolahan data. Dengan menggunakan prinsip dan algoritma data mining,
Rapid Miner  mengekstrak pola-pola dari dataset besar dengan mengkombinasikan metode statistika, kecerdasan buatan, dan database [25].
Berdasarkan beberapa penelitian
sebelumnya, permasalahan yang dihadapi adalah masih ada kendala dalam memprediksi kesesuaian  stok  obat  yang  dibutuhkan  dengan ketersediaan  stok  yang  ada  [26].  Masalah  lain yang  teridentifikasi  mencakup  pengelolaan persediaan  obat  yang  tidak  efisien,  kurangnya pemahaman tentang preferensi konsumen terhadap obat-obatan, kekurangan strategi pemasaran yang tepat berdasarkan pola penjualan obat,  dan  kurangnya  pengambilan  keputusan berbasis data yang mendalam [27].
Berdasarkan hasil observasi dan wawancara  yang  dilakukan  peneliti  pada  UPTD Puskesmas Rawat Inap Bandar Kota Pagar Alam, terdapat  permasalahan  dalam  proses  pencatatan data  obat  yang  masih  dilakukan  secara konvensional  dengan  mencatat  data  obat  ke dalam  buku  besar  dan  direkap  dalam  software excel. Data yang sudah direkap harus dilaporkan kepada  kepala  puskesmas  setiap  satu  bulan sekali.  Dalam  proses  pengadaan  obat,  pihak apoteker puskesmas sering mengalami kesalahan dalam  penginputan  data  obat  dan  kesulitan melihat  obat  apa  saja  yang  sering  dan  jarang dibeli oleh pasien karena harus melihat rekapan 3 bulan  sebelumnya.  Pencatatan  di  puskesmas sering terjadi kelebihan dan kekurangan stok, hal ini  disebabkan  oleh  perhitungan  data  obat  yang belum akurat karena banyaknya data yang  harus dicek dan dihitung satu persatu dalam buku besar dan software excel. Akibatnya terjadi kekeliruan dalam  menghitung  data  obat  yang  memakan waktu cukup lama, sehingga menghambat proses pengelolaan persediaan obat.
Dengan  permasalahan  di  atas,  pihak puskesmas  membutuhkan  teknik  data  mining dengan  Algoritma  Apriori  untuk  menganalisis pola  pembelian  obat  oleh  pasien  di  puskesmas. Algoritma Apriori digunakan untuk mengidentifikasi  asosiasi  antara  berbagai  jenis obat  yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  oleh pasien.
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 146

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  ada  beberapa  tahapan yang berisi langkah-langkah pelaksanaan penelitian.  Tahapan  penelitian  dilakukan  sesuai dengan  kerangka  yang  telah  direncanakan. Kerangka  kerja  yang  digunakan  pada  penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1.Framework Penelitian
Pengolahan  data  dilakukan  dengan metode  Crisp-Dm.  CRISP-DM  merupakan standar proses Data Mining sebagai strategi pemecahan masalah secara umum dari bisnis atau unit penelitian[28]. Proses Data Mining berdasarkan  CRISP-DM  ( Cross  Industry Standard  Process  for  Data  Mining )  terdiri dari enam fase adalah sebagai berikut :
1. Business  Understanding (Pemahaman Bisnis): Memahami  tujuan  dari  penerapan
algoritma Apriori pada persediaan obat di  UPTD  Puskesmas  Rawat  Inap Bandar  dan  mendefinisikan  masalah yang  ingin  diselesaikan,  yaitu  dengan mengelolah  obat  lebih  efisien  dan mengurangi  terjadinya  kelebihan  dan kekurangan stok obat
2. Data Understanding (Pemahaman Data):
Mengumpulkan  data  obat  dari UPTD Puskesmas Rawat Inap Bandar, termasuk  informasi  tentang  Tanggal transaksi obat, nama obat dan satuan.
3. Data Preparation (Persiapan Data):
A. Membersihkan  data  dari  duplikasi, missing values , atau outlier yang  tidak relevan.
B. Menyiapkan  data  dalam  format  yang sesuai untuk analisis dengan algoritma Apriori , seperti dalam bentuk transaksi, association rules atau data transformasi . 4. Modeling (Pemodelan): A. Mengaplikasikan algoritma  Apriori pada  data  persediaan  obat  untuk menemukan  pola  asosiasi  antara item obat. B. Mengatur  parameter algoritma seperti support dan confidence untuk menyesuaikan tingkat kepentingan pola yang dihasilkan. C. Melakukan  iterasi  dan  eksperimen dengan berbagai konfigurasi algoritma untuk  mendapatkan  pola  yang  relevan dan bermanfaat.
5. Evaluation (Evaluasi):
Mengevaluasi  hasil  dari  model
Apriori yang  diterapkan,  termasuk aturan asosiasi yang dihasilkan.
6. Deployment (Implementasi):
A. Melakukan  komunikasi  hasil  kepada pihak  UPTD  Puskesmas  Rawat  Inap Bandar dan menyusun strategi implementasi  untuk  memanfaatkan wawasan yang diperoleh dari analisis.
B. Memantau  dan  melakukan  pembaruan secara  berkala  terhadap  model  dan proses  berdasarkan  hasil  evaluasi  dan feedback dari implementasi.
Gambar 2. Tahapan Crisp-Dm
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 147

## Metode Pengumpulan Data
Adapun sumber pengumpulan data yang dilakukan penulis untuk mendapatkan data yang valid yaitu sebagai berikut :
1. Observasi
Observasi  ialah metode  pengumpulan informasi  yang  mengadakan  pengamatan- pengamatan secara langsung dengan
mendatangi  UPTD  Puskesmas  Rawat  Inap Bandar  untuk  mengetahui  kondisi  dan permasalahan yang sedang terjadi.
2. Wawancara
Wawancara
merupakan
tata cara
pengumpulan informasi yang melaksanakan tanya  jawab  secara  langsung  kepada pegawai yang mengelolah obat-obatan yaitu kepada Apt.Rae Resta Lestari S,Fram.
3. Studi Pustaka
Studi
pustaka
merupakan teknik
pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan cara mengumpulkan buku, ebook dan jurnal untuk  melakukan  tinjauan  pada  sumber tersebut  serta  referensi  relevan  yang berhubungan dengan penelitian.
4. Dokumentasi
Dokumentasi merupakan Teknik pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan cara  memperoleh  datanya  dalam  bentuk gambar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset yang  digunakan  adalah  data transaksi  obat  di  UPTD  Puskesmas  Rawat  Inap Bandar dalam periode bulan Januari 2023 s/d Mei 2023  sebanyak  470  data  transaksi  dengan ketentuan minimum  suppo rt  12%  dan minimum confidence 10% sebagai berikut :
Tabel 1. Data Transaksi
Dari  data  transaksi  di  atas  di  lakukan proses transformasi data berdasarkan nama obat. Adapun  hasil  dari  transformasi  data  adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Data Trasformasi
T e m pe ra D e lon F al be n daz ol al opur in ol
A nt as ida A sam f ol a t
A sam as k robat V it am in C 1 1 1 1 0 0 0
1 0 0 0 1 1 1
0 0 0 0 0 0 0
Setelah  dilakukan  transformasi  data  maka langkah selanjutnya yaitu mengimportkan data ke RapidMiner. Disini data yang di import sebanyak 470 data transaksi.
Gambar 2. Import Data Rapidminer
setelah menyiapkan dataset maka
selanjutnya menentukan desain perhitungan pada RapidMiner. Setelah didapatkan hasil transformasi  data  dengan  bentuk  0  dan  1  maka selanjutnya membuat desain pada RapidMiner.
Gambar 3. Desain Rapidminer
Dari  aplikasi RapidMiner ini algoritma apriori dengan  metode association  rule akan  di
Kode Transaksi Tanggal Nama Obat K01 2023/01/01  tempera, delon f, albendazol  tab  400  mg, alopurinol tab 100 mg K02 2023/01/02  antasida,  asam  askrobat vitamin c, tempera, asam folat tab 5 mg K470 ........... ................
https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/ 148
proses,  dengan  demikian  nilai support dan confidence harus  ditentukan  terlebih  dahulu. disini nilai support 12% dan confidence 10%.
Gambar 4. Support & Confidence
Setelah  membuat  desain  dan  memasukan minimum  support dan minimum  confidence selanjutnya  desain  dapat  langsung  dijalankan sehingga  didapatkan  hasil association rule sebagai berikut :
Gambar 5. Association Rule
Dari  rule  yang  dihasilkan  dari  data transaksi obat pada UPTD Puskesmas Rawat Inap Bandar  periode  bulan  Januari  s/d  Mei  sebanyak 470  data  transaksi  obat,  maka  hasil  yang  di dapatkan sebagai berikut :
1. Jika  pasien  membeli  obat  ibuprofen  tab 400  mg  kemungkinan  pasien  juga  akan membeli kalsium laktat tab 500 mg dengan confidence 0.100.
2. Jika  pasien  membeli  obat  vitamin  b kompleks  kemungkinan  pasien  juga  akan membeli  sangobion  10  kaps  dengan confidence 0.101
3. Jika pasien  membeli  obat parasetamol tab
500  kemungkinan  pasien  juga  membeli asam askrobat vitamin c dengan confidence 0.109
4. Jika  pasien  membeli  obat  ibuprofen  tab 400 mg kemungkinan pasien juga membeli sanmol 500 mg dengan confidence 0.109 5. Jika  pasien  membeli  obat  antasida kemungkinan pasien juga membeli delon f dengan confidence 0.115 6. Jika  pasien  membeli  obat  antasida kemungkinan  pasien  juga  membeli  ibu profen  sirup  100  mg  dengan  confidence 0.115 7. Jika  pasien  membeli  obat  antasida kemungkinan pasien juga membeli albendazol tab 400 mg dengan confidence 0.115 8. Jika  pasien  membeli  obat  sanmol  500  mg kemungkinan pasien juga membeli isosorbid  dinitrat  tab  5  mg  dengan confidence 0.115 9. Jika  pasien  membeli  obat  sanmol  500  mg kemungkinan pasien juga membeli pirantel pamoat  tab  scored  125  mg  dengan confidence 0.122 10. Jika  pasien  membeli  obat  sangobion  10 kaps  kemungkinan  pasien  juga  membeli ibuprofen tab 400 mg, acitral sirup 120 ml dengan confidence 0.115

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan disimpulkan bahwa penerapan Algoritma  Apriori  untuk  menganalisis  pola pembelian obat di UPTD Puskesmas Rawat Inap Bandar  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan efisiensi  pengelolaan  stok  obat  dan  mengurangi kelebihan serta kekurangan stok. Proses  dimulai dengan  memahami  bisnis,  mengumpulkan  dan menyiapkan  data,  kemudian  memodelkan  data menggunakan  RapidMiner.  Dari  470  data transaksi  obat,  ditemukan  bahwa  obat-obatan tertentu  sering  dibeli  bersamaan,  seperti  sanmol 500  mg  dengan  pirantel  pamoat  tab  scored  125 mg,  dengan  confidence  0.122%.  Hasil  ini membantu puskesmas dalam mengatur persediaan  obat  lebih  efektif  berdasarkan  pola pembelian yang teridentifikasi, sehingga mengurangi kesalahan pencatatan dan
memastikan  ketersediaan  obat  sesuai  kebutuhan pasien.

## 5. REFERENSI
[1] S. Nurul, S. Anggrainy, and S. Aprelyani,
“Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Keamanan  Sistem  Informasi :  Keamanan Informasi  ,  Teknologi  Informasi  Dan Network  (  Literature  Review  Sim  ),” J. Ekon.  Manaj.  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  5,  pp. 564–573, 2022, doi: 10.31933/jemsi.v3i5.
[2] V. M. M. Siregar, K. Sinaga, E. Sirait, A. S. Manalu, and M. Yunus, “Classification of Customer Satisfaction Through
Machine  Learning :  An  Artificial  Neural
Network Approach,” IOTA , vol. 3, no. 3, pp. 273–282, 2023, doi: 10.31763/iota.v3i3.643.
[3] V. M. M. Siregar and E. D. Siringo-Ringo, “Decision  Support  System  to  Determine Scholarship  Recipients  Using  the  Electre Method,” COSTA  J.  (Computer  Sci.
Technol. Appl. Journal) , vol. 1, no. 2, pp.
39–49, 2023.
[4] V. M. M. Siregar and E. D. Siringo-Ringo, “Decision  Support  System  to  Determine Scholarship  Recipients  using  Analytical Hierarchy  Process  Method,” COSTA  J.
(Computer  Sci.  Technol.  Appl.  Journal) , vol.  1,  no.  1,  pp.  39–49,  2023,  doi: 10.35335/idss.v4i2.67.
[5] V.  M.  M.  Siregar  and  M.  A.  Hanafiah, “Perancangan Aplikasi Augmented Reality Untuk Edukasi Penerapan Konsep Green  Economy  Dalam  Pengembangan
Desa Wisata Sebagai Upaya Mewujudkan Pembangunan Berwawasan Lingkungan,”
J. TEKINKOM , vol. 6, no. 2, pp. 339–348, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i2.950.
[6] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,” AIP  Conf.  Proc. , vol. 2453, no. July, 2022, doi:
10.1063/5.0094385.
[7] N.  A.  Sinaga et  al. ,  “Decision  support system with MOORA method in selection of the best teachers,” AIP Conf. Proc. , vol.
2453, no. July, 2022,
doi:
10.1063/5.0094437. [8] H.  Sugara,  V.  M.  M. Siregar,  K. Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods
Implementation for Scholarship  Awardee Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[9] P.  D.  P.  Adi et  al. ,  “A  Performance Evaluation of ZigBee Mesh
Communication on the Internet of Things (IoT),” 3rd  2021  East  Indones.  Conf.
Comput.  Inf.  Technol.  EIConCIT  2021 , pp. 7–13, 2021, doi: 10.1109/EIConCIT50028.2021.9431875.
[10] F.  Rahmadayanti  and  I.  Anggraini, “Penerapan Metode Decision Tree Dalam Menentukan  Kelulusan  Mahasiswa,”
Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  3, no. 3, pp. 441–445, 2021, doi:
10.47065/bits.v3i3.1154.
[11] S. Sunarti, F. Handayanna, and E. Irfiani, “Analisa  Pola  Penjualan  Makanan Dengan  Penerapan  Algoritma  Apriori,” Techno.Com , vol. 20, no. 4, pp. 478–488,
2021, doi: 10.33633/tc.v20i4.4715.
[12] M. Ramadhan, J. Hutagalung, M. Dahria,
I.  Zulkarnain,  and  H.  Jaya,  “Prediksi Penjualan  Spare  Part  Mobil  Daihatsu Menggunakan Algoritma Apriori,” Techno.Com , vol. 22, no. 1, pp. 156–166, 2023, doi: 10.33633/tc.v22i1.7192.
[13] E.  Elmayati,  “Data  Mining  Dengan Metode  Clustering  Untuk  Pengolahan Informasi  Persediaan  Obat  Pada  Klinik Srikandi  Medika  Berbasis  Web,” Pelita Inform. Inf. dan Inform. , vol. 16, no. 4, pp.
357–362, 2019.
[14] E. Pangestu, FA & Rahayu, “Implementasi Pendekatan Saintifik
Untuk  Meningkatkan  Hard  Skills  Dan Soft  Skill  Siswa  Wahsun,” J.  Pendidik. dan  Konseling ,  vol.  4,  pp.  1349–1358, 2022.
[15] Subekti and Yevita Nursyanti, “Optimasi Persediaan Dengan Pendekatan
Deterministik  Dinamis  Pada  Industri Manufaktur,” J. Teknol.  dan  Manaj.  Ind.
Terap. , vol. 2, no. I, pp. 8–18, 2023, doi:
10.55826/tmit.v2ii.83.
[16] S.  A.  Pratiwi,  A.  Fauzi,  S.  Arum,  P.
Lestari, and  Y.  Cahyana, “KLIK:  Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
Prediksi  Persediaan  Obat  Pada  Apotek Menggunakan Algoritma Decision Tree,”
Media  Online ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  2381– 2388, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1681.
[17] R.  D.  Firdaus,  T.  G.  Laksana,  and  R.  D.
Ramadhani, “Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan  Metode  K-Means  Dengan Hierarchical  Clustering  Single  Linkage,”
J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol.  2,  no.  1,  pp.  33–48,  2019,  doi: 10.20895/inista.v2i1.87.
[18] A.  Irfan,  Z.  Rachmat,  W.  S,  and  A. Hasyim, “Sistem Informasi Rekam Medis Pada  Unit  Pelaksana  Teknis  Daerah (UPTD) Puskesmas Cabbenge,” J.  Minfo Polgan ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  1894–1906, 2023, doi: 10.33395/jmp.v12i2.13064.
[19] R.  Zaini,  S.  Khodijah  Parinduri,  and  E. Dwimawati, “Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Pemanfaatan Pelayanan Kesehatan di Puskesmas Tegal
Gundil  Kota  Bogor  Tahun  2020,”
Promotor ,  vol.  5,  no.  6,  pp.  484–487, 2022, doi: 10.32832/pro.v5i6.8752.
[20] J.  E.  Lapian  and  I.  H.  Harahap,  “Upaya Pemerintah Kabupaten Banyuwangi Menurunkan  Stunting  (SDG  2.2),” Manag. Ind. , vol. 06, no. 03, pp. 175–186, 2023.
[21] A. Risiko, K. Kerja, I. Rawat, R. S. I. Ibnu, and  S.  Pekanbaru,  “Risk  Analysis  of Occupational Safety and Health Using the HIRARC  Method  on  Nurses  at  the Inpatient  Installation  of,”  vol.  10,  no.
November 2023, pp. 77–85, 2024.
[22] Z. Azhar, J. Hutahaean, Y. Siagian, and A. Z. Syah, “Pelatihan Pembuatan Blog Pada Siswa Lembaga Kursus Pendidikan (Lkp) Mandiri,” Jurdimas  (Jurnal  Pengabdi.
Kpd. Masyarakat) R. , vol. 2, no. 1, pp. 65–
74, 2019,
doi:
10.33330/jurdimas.v2i1.285.
[23] I.  I.  Irfandi  and  F.  Rachmawati,
“Identifikasi  dan  Benchmarking  Faktor Penghalang  Implementasi  Konsep  Lean Construction pada Megaproyek di Indonesia dengan Metode MICMAC,” J. Apl. Tek. Sipil , vol. 21, no. 2, p. 177, 2023, doi: 10.12962/j2579-891x.v21i2.15342.
[24] I. K. D. A. Saputra, I. P. Satwika, and N. W. Utami, “Analisis Transaksi Penjualan Barang  Menggunakan  Metode  Apriori pada  UD.  Ayu  Tirta  Manis,” J. Krisnadana ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  11–20, 2022, doi: 10.58982/krisnadana.v1i2.111.
[25] D.  Novianti,  “Implementasi  Algoritma Naïve  Bayes  Pada  Data  Set  Hepatitis Menggunakan Rapid Miner,” Paradig. - J. Komput.  dan  Inform. ,  vol.  21,  no.  1,  pp. 49–54, 2019, doi: 10.31294/p.v21i1.4979.
[26] A.  Rahman,  I.  Ismail,  A.  Irianti,  and  N. Nurmaliana, “Implementasi  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada Sistem  Persediaan  Obat  Di  Puskesmas Banggae II Kabupaten Majene,” J. Minfo Polgan , vol. 12, no. 1, pp. 135–155, 2023, doi: 10.33395/jmp.v12i1.12334.
[27] A. Ardiansyah, A. T. Zy, and A. Nugroho,
“IMPLEMENTASI  DATA  MINING
ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM PERSEDIAAN OBAT ( STUDI KASUS KLINIK PRATAMA KELUARGA  KESEHATAN  ),”  vol.  7, no. 3, pp. 777–788, 2023, doi:
10.52362/jisamar.v7i3.1163.
[28] F.  A.  K.  Wardani  and  T.  Kristiana,
“Implementasi  Data  Mining  Penjualan Produk  Kosmetik  Pada  PT.  Natural Nusantara Menggunakan Algoritma Apriori,” Paradig.  -  J.  Komput.  dan Inform. ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  85–90,  2020, doi: 10.31294/p.v22i1.6520.