## PENERAPAN METODE ASOSIASI UNTUK MENEMUKAN POLA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA

## FP-GROWTH
Putri Rizky Wulandhari 1 , Nining Rahaningsih 2 , Irfan Ali 3 , Cep Lukman Rohmat 4 1,2 Program Studi D3 Komputerisasi, STMIK IKMI Cirebon
3 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
4 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B, Majasem, Cirebon Indonesia wulandharip@gmail.com, niningr157@yahoo.co.id, irfanali00@gmail.com, ceplukmanrohmat@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam dunia kesehatan, tersedianya obat merupakan salah satu faktor yang sangat penting. Persediaan dan perencanaan obat yang hanya dilakukan secara manual tanpa memperhitungkan pola kebiasaan konsumsi dalam periode waktu tertentu mengakibatkan ketidakakuratan dalam perencanaan persediaan sehingga terkadang tidak terpenuhinya permintaan atau seringkali kelebihan persediaan yang mengakibatkan kadaluarsanya suatu produk. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui data obat di Klinik Sapta Mitra Sejahtera yang dapat digunakan sebagai  referensi  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  perencanaan  dan  pengendalian  persediaan  obat-obatan pada  Klinik  tersebut.  Menganalisa  pemakaian  obat,  perencanaan  dan  pengendalian  obat  dapat  dilakukan  pada Data  Mining yaitu  dengan  pola  kombinasi  hubungan  antar  item-sets  menggunakan Association  Rules (Aturan Asosiasi) sehingga dapat menghasilkan data obat mana yang paling sering dibeli atau terjual, dari hasil tersebut dapat menjadi acuan untuk menambah stok atau mengurangi  beberapa stok yang  jarang dibeli oleh konsumen. Algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) dalam teknik Data Mining cukup efisien dalam mempercepat proses  pembentukan  kecenderungan  pola  kombinasi  itemset  dari  hasil  penjualan  pada  Klinik  Sapta  Mitra Sejahtera Jakarta. Pada metode penelitian ini menggunakan tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD) . Dalam  proses Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) ini  terdapat  tahapan Data  Selection , Data  Cleaning , Transformation Data , Data Mining , dan Interpretation atau Evaluation . Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah  untuk  membantu  perencanaan  dalam  persediaan  kebutuhan  obat  dengan  jumlah  dan  jenis  yang  sesuai dengan kebutuhan dan permintaan, agar pengadaan obat menjadi lebih efektif dan efisien, sehingga ketersediaan obat dapat diperoleh pada saat diperlukan
Kata kunci: Data Mining , Persediaan, Algoritma FP-Growth .

## 1. PENDAHULUAN
Data mining menganalisis  data  dalam  jumlah yang  cukup  besar,  dan  menemukan  hubungan  yang tidak terduga yang dapat  meringkas data dengan cara baru yang berguna dan dapat dipahami oleh pengguna. Tiap  tahunnya  data  medis  terus  berkembang  dengan selalu  adanya  pembaruan  data,  dimana  data  yang digabungkan  dengan  data  masa  depan  sehingga banyaknya  data  bertambah  dengan  data-data  yang akan  terus  diperbarui  kemudian  ada  aliran  data  yang semakin besar. Aliran data merupakan aliran informasi berkelanjutan,  karena  aliran  data  yang  besar  sangat penting dan berguna untuk membangun algoritma data mining yang bekerja secara efisien dengan adanya data dalam  jumlah  besar.  Klinik  merupakan  sarana pelayanan  kesehatan  masyarakat  yang  menyediakan pelayanan medis, perencanaan akan kebutuhan medis juga merupakan  suatu  aspek  penting  dalam mendefinisikan  manajemen  obat  yang  juga  akan mempengaruhi  pada  pengadaan,  distribusi  dan penggunaan obat.(Adiya & Desnelita, 2019)
Pengelolaan  bahan  medis  habis  pakai  dan  obat adalah  salah  satu  kegiatan  pelayanan  kefarmasian mulai  dari  perencanaan,  permintaan,  penerimaan, penyimpanan, pendistribusian, pengendalian,
pencatatan,  dan  pelaporan,  serta  pemantauan  dan evaluasi.  Tujuannya  untuk  memastikan  ketersediaan dan keterjangkauan obat maupun perbekalan kesehatan yang efektif, efisien, dan terjangkau secara berkelanjutan  dan  terus  menerus.  Perencanaan kebutuhan  obat  juga  salah  satu  aspek  penting  dalam mendefinisikan  manajemen  obat,  hal  itu  juga  dapat mempengaruhi perolehan, distribusi, dan penggunaan obat. Dengan perencanaan kebutuhan obat yang sesuai dan  tepat  maka  pengadaan  obat  dapat  dilakukan menjadi lebih efisien, sehingga ketersediaan obat yang cukup sesuai dengan kebutuhan serta dapat diperoleh pada waktu yang tepat atau pada saat yang dibutuhkan. Realitanya saat ini sebagian besar Klinik di Indonesia masih  belum  melakukan  pelayanan  kefarmasian seperti  yang  diharapkan  masyarakat  mengingat beberapa  kendala  seperti  kualifikasi  apoteker, terbatasnya  kapasitas  dalam  manajemen  klinik maupun  operasional  pada  kegiatan  kefarmasian,  dan keterbatasan  pihak  dalam  pelayanan  kefarmasian. Akibat  dari  kondisi  tersebut  maka  pelayanan  medik pada  Klinik  masih  bersifat  konvensional  yaitu  hanya berorientasi pada produk hanya sebatas pendistribusian  dan  penyediaan  saja.(Sofwan  et  al., 2020)
Berdasarkan  penelitian  pada  jurnal Journal  of Information System Research (JOSH) yang dilakukan Dewinta  Marthadinata  Sinaga  pada  penelitian  yang berjudul “Data Mining Menggunakam  Metode Asosiasi  Apriori untuk  Merekomendasi  Pola  Obat Pada  Puskesmas” ,  menjelaskan  tentang  bagaimana menganalisa algoritma apriori pada data keluaran obat di  puskesmas  Parsoburan  Pematangsiantar  untuk mengetahui  jenis  obat  apa  saja  yang  paling  banyak dibutuhkan  pasien  secara  bersamaan  dalam  suatu waktu. Data yang digunakan berupa data keluaran obat pada  bulan  April  2021.  Berdasarkan  perhitungan algoritma  apriori diperoleh  70  aturan  asosiasi  yang terbentuk  dengan  jumlah minimum  support 90%  dan minimum confidence 90%.(Sinaga et al., 2022)
Klinik  Sapta  Mitra  Sejahtera  merupakan Multispesialis  Clinic di  Malaka  Jaya,  Jakarta  yang melayani
beberapa pelayanan seperti vaccination/ immunization,  konsultasi  medis  umum, konseling  pasien, laboratorium dan  pertumbuhan, serta perkembangan termasuk general pediatri. Klinik ini juga menyediakan obat-obatan, alat kesehatan, dan beberapa  alat  medis  habis  pakai  untuk  kebutuhan operasional Klinik tersebut. Berikut hasil data sample yang  di  peroleh  dari  Admin  bagian  Farmasi  pada Klinik Sapta Mitra Sejahtera Jakarta untuk persediaan obat  selama  satu  tahun,  dimulai  sejak  tanggal  01 Januari sampai dengan 31 Desember tahun 2021.
Tabel 1. Transaksi Pembelian Obat Klinik Sapta Mitra Sejahtera Jakarta
PASIEN UMUR NAMA OBAT PASIEN 01 44 Tahun Paratusin Tablet, Mertigo Tablet, Megazing Kaplet PASIEN 02 9 Tahun Sanmol Syr 60ml, Apialys Syr 60ml PASIEN 03 39 Tahun Silex Syr, Im Boost Force PASIEN 04 43 Tahun Ensure Gold PASIEN 05 18 Tahun Pamol Tablet, Demacolin Tablet PASIEN 06 21 Tahun Gentasolon Cream, Dextamine Tablet PASIEN 07 22 Tahun Hufagrip BP Syr, Becom C Kaplet PASIEN 08 46 Tahun Rhinos SR Kapsul, Zegavit Kaplet PASIEN 09 38 Tahun Mefinal Kaplet, Amoxan Kapsul PASIEN 10 47 Tahun Zyloric 100mg, Hexicam 15mg PASIEN 11 24 Tahun Novalgin Kaplet, Licodexon Kaplet PASIEN 12 39 Tahun Atorvastatin 20mg PASIEN 13 51 Tahun Nutrican 175gr PASIEN 14 28 Tahun Ketoprofen 50mg, Becom Z Kaplet PASIEN 15 35 Tahun Metformin 500mg, Glibenclamid 5mg PASIEN 16 39 Tahun Mecobalamin 500mg PASIEN 17 37 Tahun Paratusin Syr, Becom Z Kaplet PASIEN 18 1 Tahun Tempra Drop PASIEN 19 24 Tahun Sangobion Syr PASIEN 20 41 Tahun Bisolvon Exp. Syr, Sakatonik Activ D1000 PASIEN 21 38 Tahun Iremax Tablet, Hi D1000 PASIEN 22 53 Tahun Grantusif Kaplet, Proris Kaplet, Caviplex Kaplet PASIEN 23 21 Tahun Molagit Tablet, Renalyte PASIEN 24 45 Tahun Superhoid Sipp PASIEN 25 12 Tahun Scout Emulsion PASIEN 26 23 Tahun Meldikin Tr Cream PASIEN 27 24 Tahun Cataflam Fast, Xonce 500mg Kaplet PASIEN 28 26 Tahun Vometa Tablet PASIEN 29 37 Tahun Tremenza Tablet, Novalgin Kaplet, Mucos Tablet PASIEN 30 27 Tahun Acetylcisteine 200mg Kapsul, Im Boost Tablet
…………….  ………….  ……………………………………………………..
PASIEN 300 53 Tahun Grantusif Kaplet, Proris Kaplet, Caviplex Kaplet
Sumber: Klinik Sapta Mitra Sejahtera Jakarta Tahun 2021
Berdasarkan data pada tabel 1 dapat disimpulkan bahwa  dalam  hal  penginputan  Persediaan  Obat  pada Klinik Sapta Mitra Sejahtera Jakarta masih menggunakan  Excel.  Dalam  satu  tahun  data persediaan  yang  di  peroleh  sudah  lebih  dari  5000, sehingga  sering  terjadinya  kekeliruan  pada  saat menentukan  persediaan  stok  obat  mana  yang  harus diutamakan dalam pengambilan keputusan.
Dalam  mengolah  data  Admin  bagian  Farmasi pada Klinik Sapta Mitra Sejahtera Jakarta juga masih menggunakan  pengolahan  data  secara  manual  tanpa memperhitungkan  pola  kebiasaan  konsumsi  dalam waktu periode tertentu mengakibatkan ketidakakuratan dalam perencanaan persediaan sehingga  terkadang  tidak  terpenuhinya  permintaan atau seringkali kelebihan persediaan yang mengakibatkan kadaluarsanya suatu produk.
Menganalisa  persediaan  obat  pada  Klinik  Sapta Mitra  Sejahtera  Jakarta  dapat  dilakukan  pada  data mining yaitu  dengan  menggunakan algoritma Frequent  Pattern  Growth  (FP-Growth) ,  karena dengan menggunakan algoritma ini dapat mempermudah  dalam  perencanaan  kebutuhan  obat- obatan  mana  yang  yang  sering  dibeli  maupun  jarang dibeli  di  setiap  tahunnya.  Sehingga  dapat  digunakan sebagai acuan pengambilan keputusan dalam perencanaan dan pengendalian persediaan obat-obatan untuk kedepannya.
Hasil  yang  nanti  bisa  lihat  adalah  dalam pengambilan  keputusan  obat  mana  saja  yang ketersediaannya  dapat  dipenuhi  lebih  dulu  dengan jumlah  dan  jenis  yang  sesuai  kebutuhan  dan permintaan, agar pengadaan obat menjadi lebih efektif dan  efisien.  Sehingga  ketersediaan  obat  dapat diperoleh pada saat yang diperlukan dan  mengurangi tingkat kelebihan persediaan.
Berdasarkan  pemaparan  latar  belakang  diatas maka  tugas  akhir  merumuskan  beberapa  masalah sebagai  berikut:  Bagaimana  mengetahui  pola transaksi  pembelian  obat  pada  Klinik  Sapta  Mitra Sejahtera  Jakarta.  Bagaimana  implementasi FP- Growth pada  transaksi  pembelian  obat  guna mengetahui  pola  persediaan  di  Klinik  Sapta  Mitra Sejahtera Jakarta.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data mining adalah  cara  penggunaan  sistem komputer  sebagai  alat  pembelajaran  untuk  menggali dan  menganalisis  pengetahuan  dengan  mudah  dan cepat. KDD  (Knowledge  Discovery  in  Database) merupakan  tahapan  dari  proses data mining,  KDD (Knowledge  Discovery  in  Database) ini  juga membatasi penggunaan metode ilmiah dalam knowledge mining. (Sapitri et al., 2022) Data Mining juga  merupakan  proses  yang menggunakan  statistik,  kecerdasan  buatan,  ilmu matematika, maupun machine learning guna mengidentifikasi  informasi  dan  pengetahuan  yang terkait dalam berbagai database besar.(Naldy & Andri, 2021)
Dapat  disimpulkan  bahwa  data  mining  adalah ilmu  yang  mempelajari  rangkaian  proses  dalam mengekstrak pengetahuan atau menemukan pola guna menghasilkan  suatu  informasi  yang  diinginkan  dari suatu basis data maupun sekumpulan data yang besar. Data  yang  menghasilkan  pengetahuan  inilah  yang telah  diolah  menjadi  informasi,  dengan  pengetahuan tersebut  nilai  dari  sebuah  data  akan  semakin tinggi.(Jurnal et al., 2022)

## 2.2. Asosiasi
Asosiasi merupakan salah satu tugas data mining yang  bertujuan  untuk  menemukan  aturan asosiasi antar item data. Langkah dasar  yang diguakan dalam aturan asosiasi ini adalah untuk mengetahui seberapa
sering  kombinasi item muncul  pada  suatu database yang disebut frequent pattern .(Rahman et al., 2022)

## 2.3. Algoritma FP-Growth
Algoritma FP-Growth adalah algoritma yang bisa dikatakan  efektif  dalam  mencari  data  mana  yang paling  sering  muncul  dalam  sekumpulan  data  yang besar.  Algoritma  ini  juga  memiliki  beberapa keunggulan untuk mengenali suatu objek secara non- linier,  juga  mempermudah  dalam  pemetaan  input menjadi  suatu  hasil  tanpa  mengetahui  proses  yang sebenarnya.(Prasetya et al., 2022)
Frequent  Pattern  Growth juga  menggunakan konsep  pembangunan tree untuk  pencarian frequent itemset .  Hal  itu  yang  menyebabkan  algoritma FP- Growth lebih cepat dari algoritma apriori. (Winarti et al., 2021)

## 2.4. Rapid Miner
Rapidminer  adalah  perangkat  lunak/ software yang  digunakan  untuk  mengolah  data  menggunakan prinsip  maupun  algoritma  data  mining,  rapidminer mengekstrak pola-pola dari dataset yang besar dengan mengkombinasikan metode kecerdasan buatan, stastistika, dan database.(Suhartini et al., 2020) Rapidminer juga merupakan alat yang menyediakan analisis melalui kerangka kerja berdasarkan  model,  dan  menyediakan  fitur-fitur seperti preprocessing data  dan  visualisasi,  analisis prediktif, evaluasi, dan pemodelan statis. Rapidminer dikatakan  sebagai  alat  pengujian  data  mining  yang paling  sesuai  karena  dapat  memberikan  pola pembelajaran,  model  maupun  algoritma  dari  pada tools lainnya.(Siregar & Wahiddin, 2020)

## 2.5. Akuntansi
Akuntansi sendiri adalah kegiatan yang berhubungan dengan jasa. Fungsi dari akuntansi yaitu menyediakan  informasi  kuantitatif  perihal  unit  usaha ekonomi yang bersifat keuangan, yang nantinya akan berguna  dalam  pengambilan  keputusan  ekonomi. Sebagai aktivitas jasa,  akuntansi memberikan informasi  kepada  pihak-pihak  yang  berkepentingan untuk  membantu  mereka.(Yulientinah  &  Siregar, 2021)
Dari definisi akuntansi dapat disimpulkan bahwa akuntansi adalah ilmu yang mempelajari suatu sistem yang  mampu  menghasilkan  informasi  yang  berkaitan dengan  peristiwa  status  keuangan  perusahaan  dan dapat  digunakan  untuk  membuat  keputusan  penting dan  komitmen  dalam  manajemen  keuangan  di lapangan.(Maryam, 2020)

## 2.6. Persediaan
Persediaan  adalah  barang  atau  bahan  yang disimpan  untuk  nantinya  akan  dipergunakan  atau dijual  pada  saat  tertentu  sesuai  pada  kebutuhan  yang diperlukan atau dijual pada periode yang akan datang. Persediaan  meliputi  persediaan  bahan  baku,  bahan setengah  jadi  atau  barang  dalam  proses,  sedangkan
persediaan bahan jadi atau barang dagangan biasanya disimpan  sebelum  nantinya  akan  dijual  atau dipasarkan.
Tanpa  adanya  persediaan  perusahaan  beresiko tidak dapat memenuhi harapan pelanggan. Oleh karena itu, tawaran tersebut harus diimbangi dengan investasi yang  tidak  terlalu  tinggi  tetapi  juga  tidak  terlalu rendah.  Persediaan  juga  merupakan  asset  milik perusahaan  yang  nantinya  dapat  dijual  jika  ada kepentingan dalam bisnis atau merupakan barang yang digunakan  guna  memproduksi  barang  yang  tersedia untuk  dijual.  Oleh  karena  itu,  persediaan  merupakan asset  yang  sangat  penting  untuk  perusahaan  karena persediaan  merupakan  sumber  terpenting  bagi terealisasikannya laba perusahaan.(Swasono & Prastowo, 2021)

## 2.7. Perencanaan
Perencanaan  merupakan  rangkaian  tindakan untuk  persiapan  mencapai  tujuan  tertentu.  Hal  yang harus  dilakukan  dalam  menyusun  sebuah  rencana adalah harus fokus pada apa yang ingin dilakukan dan dikerjakan,  tujuan  jangka  panjng  maupun  jangka pendek,  serta  memutuskan  alat  apa  yang  tepat digunakan dalam mencapai tujuan tersebut perlu dikaji lebih  dalam  lagi  sejauh  mana  kemungkinan- kemungkinan  tersebut  dapat  dicapai.  Baik  dari  segi ekonomi,  lingkungan  sosial,  dan  politik  dimana dengan  menghubungkan  sumber  yang  ada  untuk terwujudnya sutu rencana.(Pita et al., 2019)

## 2.8. Pengertian Obat
Obat  adalah  zat  atau  kombinasi  bahan  yang termasuk produk biologi, digunakan untuk mempengaruhi atau  menyelidiki  sistem  fisiologi  atau kondisi  patologis  sehubungan  dengan  diagnosis, pencegahan, pengobatan, pemulihan, dan peningkatan kesehatan.  Obat  juga  merupakan  bahan  yang digunakan  untuk  mendiagnosa,  mengurangi,  serta mengobati atau mencegah penyakit pada manusia atau hewan yang ketersediaannya merupakan salah satu hal yang  terpenting  dalam  pelayanan  kesehatan.(Nadhifa et al., 2022)

## 2.9. Profil Instansi
Klinik  Sapta  Mitra  Sejahtera  adalah  klinik multispecialis clinic di  Malaka  Jaya  Jakarta,  yang melayani beberapa pelayanan medis seperti vaccination/immunization ,  konsultasi  medis  umum, konseling pasien, laboratorium dan  pertumbuhan, serta perkembangan termasuk general pediatri.

## 2.10. Struktur Organisasi
Gambar  2.2.1.  Struktur  Organisasi  Klinik  Sapta Mitra Sejahtera Jakarta

## Gambar 1. Struktur Organisasi
2.11. Deskripsi Pekerjaan
a) Direktur
Tugas  dari  seorang  direktur  adalah  memimpin, mengontrol,  serta  memelihara  dan  mengelola sebuah  perusahaan  sesuai  dengan  tujuan  yang ingin dicapai.
b) Manager General Operasional
Tugas dan tanggung jawab dari divisi ini adalah untuk memastikan pengelolaan dan pengendalian proses produksi serta distribusi perusahaan, dan membantu  peraturan  internal  perusahaan  agar tidak bertentangan dengan kebijakan perusahaan.
c) Manager Marketing Tugasnya antara lain membuat strategi pemasaran, survey pemasaran maupun
kompetitor serta evaluasi kinerja dalam kampanye pemasaran.
d) Supervisor Laboratorium
Mengawasi sarana dan prasarana yang ada pada laboratorium,  mengelola  sumberdaya  manusia ataupun  tenaga  kerja yang  bertugas  di laboratorium,  dan  membuat  perencanaan  serta pengembangan untuk laboratorium.
e) Supervisor Marketing Melakukan  strategi  penjualan,  mengawasi  dan mengkoordinasi target penjualan.
f) Supervisor Apotek Bertanggung jawab atas keberlangsungan apotek mulai dari pengendalian, pengadaan, penyimpanan,  pengelolaan yang berkaitan dengan kefarmasian.

## 2.12. Alamat Penelitian
Tempat penelitian yang peneliti lakukan yaitu di Jl.  Taman  Malaka  Utara  No.1,  RT.005/RW.011, Malaka  Jaya,  Kecamatan  Duren  Sawit,  Kota  Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 13460.

## Gambar 2. Alamat Penelitian
3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Sumber data dalam penelitian adalah subyek dari mana  data  dapat  diperoleh.  Sumber  Data  meliputi, Nama  Sumber  Data,  Alamat,  Waktu  Pengambilan Data,  dan  Data  penelitian.  Data  pada  penelitian  ini terbagi menjadi dua yaitu:
1. Data Primer
Data  Primer  adalah  data  yang  diperoleh  peneliti secara  langsung  (Dari  tangan  pertama),  atau langsung pada bagian objek yang di teliti. Contoh data  primer  adalah  data  yang  diperoleh  dari responden melalui  kuesioner,  kelompok  fokus, dan panel, atau juga data hasil wawancara peneliti dengan  narasumber.  Pada  penelitian  ini  sumber yang  dijadika  sebagai  objek  penelitian  adalah Klinik Sapta Mitra Sejahtera.
2. Data sekunder Data Sekunder adalah data yang diperoleh peneliti dari  sumber  yang  sudah  ada.  Contoh  data sekunder  misalnya  catatan  atau  dokumentasi perusahaan berupa absensi, gaji, laporan keuangan publikasi perusahaan, laporan pemerintah, data yang diperoleh dari majalah, dan lain sebagainya. Pada penelitian ini data sekunder didapatkan  dari  Klinik  Sapta  Mitra  Sejahtera
Jakarta.  Data  yang  digunakan  yaitu  dataset persediaan  obat,  dataset  ini  berupa  deskripsi barang,  stok  awal,  stok  masuk,  stok  keluar,  dan stok akhir.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Merupakan  teknik  atau  cara  yang  dilakukan untuk  mengumpulkan  data.  Metode  menunjuk  suatu cara  sehingga  dapat  diperlihatkan  penggunaannya melalui angket, wawancara, pengamatan, tes, dokumentasi dan teknik penganbilan data. Jenis teknik pengumpulan data yang sering digunakan Wawancara, Observasi,  Kuisoner,  studi  dokumentasi.  Dalam penelitian ini teknik yang digunakan antara lain, yaitu:
1. Observasi
Observasi  ini  dilakukan  dengan  meminta  ijin kepada  Pimpinan  dan  juga  Staff  Admin  bagian Farmasi  Klinik  Sapta  Mitra  Sejahtera  Jakarta untuk pengambilan data mengenai data Persediaan  Obat  di  Klinik  tersebut  selama  tahun 2022, yang nantinya akan dijadikan dataset dalam Rapidminer.
2. Wawancara
Wawancara  ini  dilakukan  pada  karyawan  atau Staff  Admin  bagian  Farmasi  pada  Klinik  Sapta Mitra  Sejahtera  Jakarta,  dengan  bertujuan  untuk mengetahui masalah secara keseluruhan sehingga dapat  memiliki  konsep  untuk  memecahkan masalahnya.
3. Studi Pustaka Pada  Studi  Pustaka  ini  dilakukan  dengan  cara mencari  serta  mempelajari  referensi  terdahulu atau yang sudah ada sesuai dengan penelitian ini berdasarkan  pada  penelitian  terdahulu,  jurnal, internet, dan sebagainya.
4. Jenis Data Dalam penyelesaian permasalahan pada penelitian  ini  data  yang  diambil  dan  digunakan oleh peneliti adalah data kuantitatif. Adapun data tersebut dapat dilihat pada table dibawah ini : Tabel 2. Transaksi Pembelian Obat PASIEN UMUR NAMA OBAT PASIEN 01 44 Tahun Paratusin Tablet, Mertigo Tablet, Megazing Kaplet PASIEN 02 9 Tahun Sanmol Syr 60ml, Apialys Syr 60ml PASIEN 03 39 Tahun Silex Syr, Im Boost Force PASIEN 04 43 Tahun Ensure Gold PASIEN 05 18 Tahun Pamol Tablet, Demacolin Tablet PASIEN 06 21 Tahun Gentasolon Cream, Dextamine Tablet PASIEN 07 22 Tahun Hufagrip BP Syr, Becom C Kaplet PASIEN 08 46 Tahun Rhinos SR Kapsul, Zegavit Kaplet PASIEN 09 38 Tahun Mefinal Kaplet, Amoxan Kapsul PASIEN 10 47 Tahun Zyloric 100mg, Hexicam 15mg PASIEN 11 24 Tahun Novalgin Kaplet, Licodexon Kaplet PASIEN 12 39 Tahun Atorvastatin 20mg PASIEN 13 51 Tahun Nutrican 175gr PASIEN 14 28 Tahun Ketoprofen 50mg, Becom Z Kaplet PASIEN 15 35 Tahun Metformin 500mg, Glibenclamid 5mg PASIEN 16 39 Tahun Mecobalamin 500mg PASIEN 17 37 Tahun Paratusin Syr, Becom Z Kaplet PASIEN 18 1 Tahun Tempra Drop
PASIEN UMUR NAMA OBAT PASIEN 19 24 Tahun Sangobion Syr PASIEN 20 41 Tahun Bisolvon Exp. Syr, Sakatonik Activ D1000 PASIEN 21 38 Tahun Iremax Tablet, Hi D1000 PASIEN 22 53 Tahun Grantusif Kaplet, Proris Kaplet, Caviplex Kaplet PASIEN 23 21 Tahun Molagit Tablet, Renalyte PASIEN 24 45 Tahun Superhoid Sipp PASIEN 25 12 Tahun Scout Emulsion …………….  ………….  …………………………………………………….. PASIEN 300 53 Tahun Grantusif Kaplet, Proris Kaplet, Caviplex Kaplet
Sumber: Klinik Sapta Mitra Sejahtera Jakarta

## 3.3. Tahapan Perancangan
Gambar 3. Tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD)
Untuk  analisis  data  dalam  implementasi  data mining  ini  menggunakan  proses  tahapan Knowledge Discovery  in  Database  (KDD) ,  terdapat  beberapa proses untuk menganalisis data yaitu:
1. Data Selection
Adalah seleksi dari sekumpulan data yang perlu dilakukan  sebelum  tahap  pencarian  informasi dalam Knowledge  Data  Discovery  (KDD) dimulai.  Kemudian  data  dari  hasil  seleksi tersebut yang akan digunakan untuk proses data, lalu disimpan kedalam  berkas, dan terpisah dari basis data operasional.
2. Preprocessing atau Cleaning
Sebelum  melakukan  proses  data  mining  perlu dilakukan  proses  cleaning  pada  data.  Proses  ini untuk membuang duplikat data, memeriksa data
inkonsisten,  dan  juga  memperbaiki  kesalahan yang  ada  pada  data,  seperti  salah  ketik,  salah cetak  juga  dilakukan  proses enrichment yaitu proses  memperkaya  data  yang  ada  dengan informasi data lain yang relevan atau sesuai.
3. Transformation
Adalah  proses  transformasi  data  yang  sudah dipilih,  sehingga  data  yang  akan  digunakan sesuai  untuk  melakukan  proses  data  mining. Proses  ini  merupakan  proses  yang  sangat bergantung  kepada  jenis  informasi  yang  akan dicari dalam sebuah basis data.
4. Data Mining
Adalah  proses  dalam  pencarian  pola  ataupun informasi  menarik  dari  data  yang  terpilih menggunakan teknik atau metode tertentu. Pada pemilihan metode dan algoritma ini harus tepat, dan  sangat  bergantung  kepada  tujuan  proses Knowledge  Data  Discovery  (KDD) secara menyeluruh.
5. Interpretation/Evaluation Pola informasi yang didapatkan dari proses data mining perlu disajikan dalam bentuk yang mudah dimengerti  oleh  pihak-pihak  yang  bersangkutan ataupun  memiliki  kepentingan.  Tahap  ini  juga merupakan  bagian  proses  dari Knowledge  Data Discovery (KDD), yang  mencakup pemeriksaan apakah  pola  informasi  yang  ditemukan  sesuai atau malah bertentangan pada fakta dan hipotesis pada informasi yang sudah ada
sebelumnya.(Sumantri & Utami, 2020).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Database transaksi pembelian obat pada Klinik Sapta Mitra Sejahtera Jakarta.
Tabel 3. Tabel Transaksi Pembelian Obat PASIEN UMUR NAMA OBAT PASIEN 01 44 Tahun Paratusin Tablet, Mertigo Tablet, Megazing Kaplet PASIEN 02 9 Tahun Sanmol Syr 60ml, Apialys Syr 60ml PASIEN 03 39 Tahun Silex Syr, Im Boost Force PASIEN 04 43 Tahun Ensure Gold PASIEN 05 18 Tahun Pamol Tablet, Demacolin Tablet PASIEN 06 21 Tahun Gentasolon Cream, Dextamine Tablet PASIEN 07 22 Tahun Hufagrip BP Syr, Becom C Kaplet PASIEN 08 46 Tahun Rhinos SR Kapsul, Zegavit Kaplet PASIEN 09 38 Tahun Mefinal Kaplet, Amoxan Kapsul PASIEN 10 47 Tahun Zyloric 100mg, Hexicam 15mg PASIEN 11 24 Tahun Novalgin Kaplet, Licodexon Kaplet PASIEN 12 39 Tahun Atorvastatin 20mg
PASIEN UMUR NAMA OBAT PASIEN 13 51 Tahun Nutrican 175gr PASIEN 14 28 Tahun Ketoprofen 50mg, Becom Z Kaplet PASIEN 15 35 Tahun Metformin 500mg, Glibenclamid 5mg PASIEN 16 39 Tahun Mecobalamin 500mg PASIEN 17 37 Tahun Paratusin Syr, Becom Z Kaplet PASIEN 18 1 Tahun Tempra Drop PASIEN 19 24 Tahun Sangobion Syr PASIEN 20 41 Tahun Bisolvon Exp. Syr, Sakatonik Activ D1000 PASIEN 21 38 Tahun Iremax Tablet, Hi D1000 PASIEN 22 53 Tahun Grantusif Kaplet, Proris Kaplet, Caviplex Kaplet PASIEN 23 21 Tahun Molagit Tablet, Renalyte PASIEN 24 45 Tahun Superhoid Sipp PASIEN 25 12 Tahun Scout Emulsion …………….  ………….  …………………………………………………….. PASIEN 300 53 Tahun Grantusif Kaplet, Proris Kaplet, Caviplex Kaplet
Sumber: Klinik Sapta Mitra Sejahtera Jakarta Tahun 2022.
4.2. Pola Itemset
Gambar 4. Pola 1 Itemset
Gambar 5. Pola 2 Itemset
4.3. Dataset transaksi sebelum Preprocessing Gambar 6. Data Sebelum Preprocessing 4.4. Dataset transaksi sesudah Preprocessing
Gambar 7. Data Sesudah Preprocessing

## 4.5. Kebutuhan Sistem
Perangkat  lunak  yang  dimaksud  ialah  suatu sistem  atau  program yang  digunakan  untuk mengendalikan  kegiatan  dari  sistem  yang  ada  pada komputer.  Sistem  ini  sering  disebut  sebagai  sistem operasi,  yang  mana  program  utama  dari  sistem pengendali  komputer.  Spesifikasi  untuk  kebutuhan sitem perangkat lunak ini antara lain:
1) Microsoft Windows 10 2) Microsoft Word 2016 3) Microsoft Excel 2016 4) Rapidminer 10.0
4.6. Data Selection
Proses  pemilihan  data  mana  saja  yang  akan digunakan  dan  tidak  digunakan,  untuk  nantinya  akan dianalisis kedalam tools r apidminer.
Gambar 8. Import Data
Pada tahap ini yang langkah yang perlu dilakukan yaitu  klik read  excel lalu  klik import  configuration maka hasil yang akan tampil pada Gambar 8 lalu klik my computer , setelah itu akan muncul tampilan seperti pada  Gambar  9  kemudian  pilih  data  yang  akan  di proses.
Gambar 9. Selection Data

## 4.7. Data Cleaning
Proses  pembersihan  data  dari  data  yang  tidak sesuai  seperti  data  kosong,  data  ganda,  dan  data missing . Bertujuan agar tidak terjadi trouble dan data bisa di proses.
Gambar 10. Data Cleaning
4.8. Data Transformation
Setelah  proses  Cleaning  selanjutnya  dilakukan proses  transformasi  data  sesuai  dengan  jenis  data
terebut.  Pada  proses  ini  memerlukan  operator Numerical to Binominal
Gambar 11. Data Transformation
Pada  Gambar  4.  8.  menjelaskan  mengenai perubahan data  yang  sebelumnya  nominal dengan  isi dari  setiap  atributnya  sesuai  dengan  atribut  yang menjadi numerical dan isi atributnya menjadi angka.

## 4.9. Data Mining
Proses selanjutnya yaitu data mining, digunakan untuk  mencari  pola  dan  data  yang  unik  maupun menarik  kedalam  data  terpilih  dengan  menggunakan metode  dan  teknik  tertentu.  Digunakan  tools Rapidminer sebagai alat pengujinya. Tahap pengujiannya antara lain sebagai berikut:
Gambar 12. Halaman Utama Rapidminer
Setelah  membuka Rapidminer, maka  tahapan selanjutnya  yaitu drag  and  drop operator  yang  akan digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 13. Tampilan Operator
Operator yang akan digunakan dalam pengolahan data  transaksi  Klinik  Sapta  Mitra  Sejahtera  Jakarta
yaitu Read  Excel,  Select  Attributes,  Set  Role, Numerical to Binominal, FP-Growth, Create Association Rules.

## 4.10. Read Excel
Digunakan  untuk  membaca  data  dalam  bentuk excel  yang  nantinya  akan  diolah,  dan  untuk  import data memilih import configuation wizard yang terletak di  parameter  pada  kanan  layar  monitor.  Kemudian pilih data yang nantinya akan diolah.
Gambar 14. Read Excel

## 4.11. Select Attributes
Dipergunakan  untuk  memfilter  data  yang  akan digunakan  untuk  pemrosesan  data  transaksi  Klinik Sapta Mitra Sejahtera Jakarta. Dari 66 atribut menjadi 65 atribut yang digunakan, antara lain
Gambar 15. Select Attributes
Gambar 16. Parameter Select Attributes
Untuk  mengetahui  atribut  mana  saja  yang  akan digunakan  kita  pilih select  atributes seperti  pada Gambar 4.12 , kemudian akan tampil parameter seperti pada Gambar 4.13. Setelah itu pilih atribut yang akan digunakan lalu klik apply.

## 4.12. Set Role
Digunakan  untuk  mengubah  peran  satu  atau lebih dari satu atribut yaitu memberikan label atau id kepada variabel yang di inginkan. Pada penelitian ini variabel  “PASIEN”  diubah  menjadi id berikut parameter yang digunakan dalam Set Role :
Gambar 17. Set Role
Gambar 18. Parameter Set Role
Untuk mengubah variable “PASIEN” menjadi id, pilih set role seperti pada Gambar 4.14. kemudian akan tampil  parameter set  role seperti  pada  Gambar  4.15. setelah  itu select  attribute  name “PASIEN”  diubah menjadi id.
4.13. Numerical to Binominal Operator ini dalam Rapidminer digunakan untuk association  rules,  fungsinya  untuk  mengubah  data yang  sebelumnya  numerik  menjadi  data  binominal yang bernilai “ TRUE ” atau “ FALSE”
Gambar 19. Numerical to Binominal
4.14. FP-Growth Digunakan  untuk  mendapatkan itemset dengan frekuensi  yang  kemungkinan  kemunculannya  tinggi (frequent itemset) pada data transaksi di Klinik Sapta
Mitra  Sejahtera  dengan  membangun  data FP-Tree pada  program  tersebut.  Kemudian  jika  ingin  dapat jumlah frequent  itemset banyak,  dapat  dilakukan dengan  mengurangi  nilai  minimum support pada Rappidminer.
Gambar 20. FP-Growth

## 4.15. Association Rules
Gambar 21. Association Rules
Operator  ini  difungsikan  untuk  menghasilkan aturan asosiasi bersumber pada data frequent itemset , dan  membutuhkan  input  nilai  minimum confidence sebagai salah satu parameter association rules .
4.16. Interpretation/Evaluation
Hasil  dari  rapidminer  yaitu  berupa  graph  dan description.  Hasil  graph  dapat  dilihat  pada  Gambar 4.19. dan hasil description dapat dilihat pada Gambar 4.20.
Gambar 22. Graph Rapidminer

## Gambar 4. 20. Hasil rapidminer
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  dari graph dan description pada  Gambar  4.17  dan  Gambar  4.18 menunjukan  hasil  yang  sama,  asosiasi  tertingi  yaitu Hufagrip BP Syr dengan Becom C Kaplet, Licodexon Kaplet  dengan  Novalgin  Kaplet,  Rhinos  SR  Kapsul dengan Zegavit Kaplet, Zegavit Kaplet dengan Rhinos SR  Kapsul,  Lansoprazole  10mg  dengan  Omeprazole 20mg,  Omeprazole  dengan  Lansoprazole  10mg  , Rhinos Syr dengan Stimuno Syr, Stimuno Syr dengan Rhinos  Syr,  Silex  Syr  dengan  Im  Boost  Force,  dan Imboost  Force  dengan  Silex  Syr.  Atau  dapat diterjemahkan dengan argument sebagai berikut :
Jika  pasien  membeli  Hufagrip  BP  Syr  maka tingkat  kemungkinan  akan  membeli  Becom  C Kaplet adalah 100%.
Jika  membeli  Licodexon  Kaplet  maka  tingkat kemungkinan  akan  membeli  Novalgin  Kaplet adalah 100%.
Jika  membeli  Rhinos  SR  Kapsul  maka  tingkat kemungkinan akan membeli Zegavit Kaplet adalah 100%.
Jika  membeli  Zegavit  Kaplet  maka  tingkat kemungkinan  akan  membeli  Rhinos  SR  Kapsul adalah 100%.
Jika  membeli  Lansoprazole  10mg  maka  tingkat kemungkinan  akan  membeli  Omeprazole  20mg adalah 100%.
Jika membeli Omeprazole maka tingkat kemungkinan  akan  membeli  Lansoprazole  10mg adalah 100%.
Jika membeli Rhinos Syr maka tingkat kemungkinan  akan  membeli  Stimuno  Syr  adalah 100%.
Jika  membeli  Stimuno  Syr  maka  tingkat kemungkinan  akan  membeli    Rhinos  Syr  adalah 100%.
Jika membeli Silex Syr maka tingkat kemungkinan akan membeli Im Boost Force adalah 100%. Jika  membeli  Imboost  Force  maka  tingkat kemungkinan  akan  membeli  Silex  Syr  adalah 100%.
Dari hasil implementasi data mining menggunakan  algoritma FP-Growth dengan tools rapidminer dapat disimpulkan bahwa metode ini bisa menjadi bahan referensi Klinik Sapta Mitra Sejahtera Jakarta dalam pengambilan keputusan pada perencanaan  persediaan  obat  mana  saja  yang  tingkat
kemungkinan  nya  sering  dibeli  dan  jarang  dibeli, sehingga  dapat  diperkirakan  obat  apa  saja  yang ketersediaannya harus di dahulukan berdasarkan jenis yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  permintaan,  guna menjaga  kestabilan  operasional  kefarmasian  pada persediaan  obat  agar  dapat terpenuhi  kebutuhan  para pasien  maupun  konsumen  dalam  waktu  yang  tepat sehingga ketersediaan obat dapat diperoleh pada  saat yang  diperlukan  dan  mengurangi  tingkat  kelebihan persediaan .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  pemaparan  diatas  dapat  disimpulkan bahwa  implementasi algoritma FP-Growth pada data transaksi  pembelian  obat  dapat  membantu  dalam menentukan  pola  persediaan  obat  di  Klinik  Sapta Mitra Sejahtera Jakarta. Dari sample dataset transaksi pembelian  obat  yang  berjumlah  300  dan  65  atribut, ditemukan  beberapa  aturan  asosiasi  menggunakan nilai minimum support = 0.1 dan minimm confidence = 0.8. Dari hasil implementasi data mining menggunakan  algoritma FP-Growth pada  transaksi pembelian obat ini dapat membantu dalam pengambilan keputusan maupun memberikan informasi  pola  transaksi  pembelian  obat  yang  sering dibeli dan  jarang dibeli, sehingga perencanaan dalam persediaan  obat  diharapkan  dapat  lebih  efektif  dan efisien dari yang sebelumnya.
Setelah melakukan dan menyelesaikan penelitian dalam penyusunan Tugas Akhir  ini, saran  yang  ingin disampaikan  pada  penelitian  selanjutnya  atau  yang sejenis seperti penelitian ini, diharapkan agar implementasi dalam perencanaan persediaan obat menggunakan  data mining dengan  beberapa  metode bukan hanya dengan satu metode, agar bisa dijadikan perbandingan antara metode satu dengan metode yang lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Adiya, M. H., & Desnelita, Y. (2019). Penerapan Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data Obat-Obatan  Pada  RSUD  Pekanbaru . 01 ,  17– 24.
[2] Jurnal, H., Sandi, A. P., & Ningsih, V. W. (2022). JURNAL  PUBLIKASI  ILMU  KOMPUTER DAN MULTIMEDIA IMPLEMENTASI DATA MINING SEBAGAI PENENTU PERSEDIAAN
PRODUK DENGAN ALGORITMA FP- GROWTH PADA DATA PENJUALAN
SINARMART. JUPIKOM , 1 (2).
[3] Maryam,  S.  (2020).  Pengaruh  Kecerdasan Emosional,  Kecerdasan  Spiritual,  Perilaku Belajar, Terhadap Tingkat Pemahaman Akuntansi  (Studi  Kasus  Pada  Mahasiswa Akuntansi  STIE  Sutaatmadja  Subang). Prisma (Platform  Riset  Mahasiswa  Akuntansi) , 01 (02), 143–151.
[4] Nadhifa,  A.,  Zakaria,  M.,  &  Irwansyah,  D. (2022).  Analisis  Metode  Abc  (Always,  Better, Control)  Dan  Eoq  (Economic  Order  Quantity)
Dalam  Pengendalian  Persediaan  Obat  Pada Klinik  Vinca  Rosea. Industrial  Engineering Journal , 11 (2).
https://doi.org/10.53912/iej.v11i2.945
[5] Naldy, E. T., & Andri, A. (2021). Penerapan Data Mining  Untuk  Analisis  Daftar  Pembelian Konsumen  Dengan  Menggunakan  Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Toko Bangunan MDN. Jurnal Nasional Ilmu Komputer , 2 (2), 89–101. https://doi.org/10.47747/jurnalnik.v2i2.525
[6] Pita,  R.,  Ginting,  S.  B.,  &  Sagala,  L.  (2019). Analisis Anggaran Biaya Produksi Sebagai Alat Perencanaan Dan Pengendalian Biaya Produksi Pada  Pt.  Indapo  Batu  Rongkam . 1 (1),  40–46. http://stmb-multismart.ac.id/ejournal
[7] Prasetya,  T.,  Yanti,  J.  E.,  Purnamasari,  A.  I., Dikananda,  A.  R.,  &  Nurdiawan,  O.  (2022). Analisis Data Transaksi Terhadap Pola Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Metode Algoritma Apriori. INFORMATICS FOR EDUCATORS AND  PROFESSIONAL :  Journal of Informatics , 6 (1), 43.
https://doi.org/10.51211/itbi.v6i1.1688
[8] Rahman,  I.  A.,  Industri,  F.  R.,  Telkom,  U., Farifah,  R.  Y.,  Industri,  F.  R.,  Telkom,  U., Hamami,  F.,  Industri,  F.  R.,  &  Telkom,  U. (2022).  Implementasi  Data  Mining  Pada Penjualan  Toko  Sembako  Dengan  Algoritma Apriori. EProceedings  … , 9 (2),  638–643. https://openlibrarypublications.telkomuniversity .ac.id/index.php/engineering/article/view/17628
[9] Sapitri, A., Elisya, N., Mustafa, N. M., & Badrul, M.  (2022).  Makasar  Jakarta  Timur;  (021) 28534471;  Sistem  Informasi. Universitas  Nusa Mandiri Jl. Jatiwaringin , 7 (1), 28534471.
[10] Sinaga, D. M., Windarto, A. P., Tambunan, H. S., &  Damanik,  I.  S.  (2022).  Data  Mining Menggunakan  Metode  Asosiasi  Apriori  untuk Merekomendasi  Pola  Obat  Pada  Puskesmas. Journal of Information System Research (JOSH) , 3 (2),
143–149. https://doi.org/10.47065/josh.v3i2.1237 [11] Siregar,  A.  M.,  &  Wahiddin,  D.  (2020). Penerapan Algoritma K-Means Dalam
Mengurangi  Tingkat  Buta  Aksara  Di  Indonesia Sebagai Penunjang Keputusan. Scientific Student Journal for … , 1 , 55–60.
http://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/ind ex.php/ssj/article/download/10/9
[12] Sofwan, S. Vi., Iqbal, M., & Irdianti, Y. (2020). Penerapan Metode Pencatatan Pesediaan Obat Di Puskesmas  Cipedes. Jurnal  Ilmiah  Akuntansi , 10 (2), 37–38. https://www.ejournal.unibba.ac.id/index.php/ak urat/article/view/313/271
[13] Suhartini, S., Kerta Wijaya, L., & Arini Pratiwi, N. (2020). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pendataan  Obat  Berdasarkan  Laporan  Bulanan Pada  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Lombok
Timur. Infotek :  Jurnal  Informatika  Dan Teknologi , 3 (2), 147–156.
https://doi.org/10.29408/jit.v3i2.2315
[14] Sumantri,  R.  B.  B.,  &  Utami,  E.  (2020). Penentuan  Status  Tahapan  Keluarga  Sejahtera Kecamatan Sidareja Menggunakan Teknik Data Mining.
Respati , 15 (3), 71.
https://doi.org/10.35842/jtir.v15i3.375
[15] Swasono,  M.  A.,  &  Prastowo,  A.  T.  (2021). Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi Pengendalian Barang.
JATIKA (Jurnal Informatika  Dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak) , 2 (1), 134–143. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika/ article/view/734
[16] Winarti,  D.,  Kom,  M.,  Revita,  E.,  &  Kom,  M.
(2021).  Penerapan  Data  Mining  untuk  Analisa Tingkat Kriminalitas Dengan Algoritma Association  Rule  Metode  FP-Growth. Jurnal SIMTIKA , 4 (3), 8–22.
[17] Yulientinah,  D.  S.,  &  Siregar,  S.  A.  (2021).
Pengaruh Sistem Informasi Akuntansi Persediaan  Terhadap  Pengendalian  Internal Persediaan  Pada  Pt  Trijati  Primula. Land Journal , 2 (1), 54–64. https://doi.org/10.47491/landjournal.v2i1.1054