Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | 10.47065/bees.v3i1.3154

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 3, No 1, Juli 2022, pp 23 − 33

## Implementasi Algoritma Hash-Based Dalam Mengetahui Pola Penjualan Obat

## Berto Nadeak, Maringan Sianturi*
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 bertonadeak@gmail.com, 2,* maringan.sianturi@univ-bd.ac.id

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Article History: Received : Jun 29, 2022 Accepted : Jul 21, 2022 Published  : Jul 31, 2022 Berkembangnya  teknologi  dapat  mempermudahkan  kita  melakukan  transaksi penjualan  obat.  Dalam  melakukan  aktivitas  pemasaran  setiap  hari,dapat  membuat data  semakin  lama  semakin  banyak,karena  data  tersebut  tidak  hanya  berfungsi sebagai arsip bagi suatu perusahaan. Data tersebut bisa di gunakan dan di olah untuk menghasilkan sebuah informasi yang nanti nya akan meningkatkan penjualan obat pada apotek awiga. Permasalahan yang sering terjadi pada apotek awiga ialah tidak memperhatikan stok obat sehingga obat yang di inginkan konsumen tidak ada atau habis. Apotek awiga tidak memanfaatkan data transaksi yang ada. Maka dengan itu di butuhkan suatu data yaitu data mining agar dapat memecahkan permasalahan yang ada.Dalam  data  mining  sangat  dibutuhkannya  suatu  metode.  Pada  penelitian  ini penulis  menggunakan  metode  hash-based  agar  memudahkan  penulis  dalam mengetahui pola penjualan obat. Berdasarkan penerapan dalam data mining dengan menggunakan metode hash based dengan judul Implementasi Algoritma Hash-Based Dalam  Mengetahui  Pola  Penjualan  Obat  sehingga  mendapatkan  hasil  frequent  3- itemset  yaitu  terdiri  dari  (Asam  Mefenamat,  Astemizole,  Bisakodil  Supp),  (Asam Mefenamat,  Astemizole,  Bromhexin),  (Paracetamol,  Diflucortolen,  Ekanazol), (Paracetamol,  Diflucortolen,  Bisakodil  Supp),  (Bromhexin,  Astemizole,  Asam Mefenamat),  dan  (Asam  Mefenamat,Bisakodil  Supp,  Astemizole)  masing-masing address 3-itemsest memiliki nilai support count yang sama yaitu 2.
Kata Kunci : Algoritma Hash-Based; Apotek Awiga; Obat
K ORESPONDENSI
Email: maringan.sianturi@univ-bd.ac.id

## A B S T R A C T
The  development  of  technology  can  make  it  easier  for  us  to  carry  out drug  sales transactions. In carrying out marketing activities every day, you can make more and more data, because this data does not only  function as an archive for a company. This data can be used and processed to produce information that will increase drug sales at Awiga pharmacies. The problem that often occurs in awiga pharmacies is not paying attention to drug stocks so that the drugs consumers want are not available or run out. Awiga Pharmacy does not utilize existing transaction data. So with that we need a data, namely data mining in order to be able to solve existing problems. In data mining, a method is needed. In this study, the authors used the hash-based method to make it easier for the authors to find out drug sales patterns. Based on the application in data mining using the hash based method with the title Implementation of the Hash-Based Algorithm in Knowing Drug Sales Patterns so as to get frequent 3-itemset  results  consisting  of  (Mefenamic  Acid,  Astemizole,  Bisakodil  Supp), (Mefenamic  Acid,  Astemizole,  Bromhexin)  ,  (Paracetamol,  Diflucortolen, Ekanazol), (Paracetamol, Diflucortolen, Bisacodil Supp), (Bromhexin, Astemizole, Mefenamic Acid), and (Mefenamic Acid, Bisacodil Supp, Astemizole) each address 3-itemsest has the same support count value that is 2.
Keywords : Hash-Based Algorithm; Awiga Pharmacy; Medicine

## 1. PENDAHULUAN
Apotek adalah salah satu pekerjaan yang bergerak pada bidang kesehatan yang menyediakan serta melayani konsumen dalam pemilihan obat dan juga meningkatkan kesehatan tubuh. Apotek juga sangatlah di butuhkan oleh semua orang untuk menemukan berbagai jenis obat atau pun gejala yang di hadapi oleh konsumen[1]. Jenis-jenis obat banyak di jual  di  berbagai  apotek  manapun  dan  juga  obat  merupakan  suatu  bahan  atau  campuran  yang  digunakan  dalam menemukan  berbagai  macam  gejala  serta  untuk  menghilangkan  ataupun  mengurangi  rasa  sakit  pada  konsumen tersebut[2].
Apotek Awiga merupakan apotek yang berada di Nusa Tenggara Barat berdiri pada tahun 2018 yang dimana apotek Awiga menjual berbagai macam jenis obat-obatan seperti obat mag, obat sakit kepala, obat sakit gigi dan lain sebagainya.  Apotek  Awiga  melayani  pemesanan  obat  secara  langsung.  Apotek  Awiga  cukup  terkenal  di  sekitaran Lombok timur, Nusa Tenggara Barat. Semakin teknologi berkembang maka dapat memudahkan dalam  meningkatkan transaksi penjualan obat. Meningkatkan transaksi penjualan obat ialah dengan  memanfaatkan data transaksi penjualan obat agar data nya dapat di olah untuk menemukan pola tertentu dalam penjualan obat. Apabila suatu data transaksi penjualan  obat  sudah  di  analisa,  maka  mengetahui  sebuah  pola  yang  sangat  membantu  untuk  memajukan  apotek Awiga. Data transaksi penjualan obat semakin hari semakin bertambah banyak, maka dengan itu data tersebut dapat dimanfaatkan  serta  di  olah  menjadi  sebuah  informasi  yang  menguntungkan  dalam  meningkatkan  penjualan  obat. Adapun permasalahan yang sering terjadi dalam melakukan transaksi penjualan obat ialah  sering sekali lupa dalam menyediakan stok obat atau sering kehabisan obat, sehingga obat yang diingikan konsumen tidak ada di apotek Awiga . Hal itulah yang membuat kerugian bagi apotek di karenakan persediaan obat tidak terkontrol dengan baik. Dalam permasalahan ini dibutuhkan suatu pengolahan data yaitu algoritma yang dapat mengelola data transaksi penjualan yang dapat menghasilkan sebuah pola penjualan obat yaitu memanfaatkan data mining.
Data mining adalah salah satu aktivitas  berkaitan dengan pengumpulan data atau informasi sehingga output dalam  data  mining  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  alternative  pengambilan  keputusan[3].  Dalam  data  mining terdapat berbagai macam metode atau algoritma salah satu nya ialah algoritma hash –based . Algortima hash-based adalah  algoritma  yang  dapat  mengurangi  ukuran kandidat,  dan  juga    membangun  kandidat  itemset  sangat  penting dalam  algoritma hash  based dikarenakan  semakin  besar  jumlah  itemset,  maka  semakin  besar  juga  waktu  yang dibutuhkan  dalam  large  itemset  dari  basis  data  tersebut.  Algoritma hash-based juga  sangat  di  butuhkan  dalam melakukan transaksi penjualan obat karena algoritma tersebut dapat menjadi solusi dalam persediaan obat di apotek tersebut[4].
Berdasarkan  penelitian  terkait  yang  dilakukan  oleh  Pratama  Hayandi  dkk,  pada  tahun  2021  dengan  judul “Menemukan Pola Asosiasi Data Restoran Menggunakan Algoritma Hash-Based” kesimpulan dari penelitian tersebut adalah waroeng djamet membuat suatu kreasi dalam menu-menu baru agar pembeli merasa tertarik dengan waroeng djamet[5].  Penelitian  yang  dilakukan  Feresia  Panjaitan,  pada  tahun  2021  dengan  judul  “Analisis  Market  Basket Dengan Algoritma Hash-Based Pada Transaksi Penjualan” Kesimpulan nya ialah membangun sebuah aplikasi yang dapat mambantu dalam memajukan market basket tersebut [6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining  merupakan  sebuah  proses  pencarian  data  yang  menghasilkan  informasi  yang  ingin  diketahui.  Proses pengolahan  data  dengan  mencari  aturan  atau  pola  dengan  menganalisa  data  dalam  mengatasi  suatu  masalah.  Data mining  juga  melakukan Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD).  KDD  merupakan  sebuah  kegiatan  yang menyangkutpautkan  pengumpulan  dan  penggunaan  data  untuk  menemukan  pola  atau  hubungan  dalam  data  yang besar[7]–[9].

## 2.2 Obat
Obat merupakan campuran bahan kimia dan herbal yang di racik menjadi satu dalam berbagai sediaan atau bentuk seperti tablet, serbuk ataupun cairan. Obat merupakan suatu zat yang sangat baik dikonsumsi untuk menghilangkan rasa sakit maupun menyembuhkan berbagai  penyakit jika mengikuti anjuran konsumsi  obat  yang diberikan tenaga medis. Namun obat memiliki berbagai efek contohnya efek ketergantungan, efek samping seperti ngantuk, serta dapat menyebabkan  kematian  jika  dikonsumsi  tidak  sesuai  takaran  yang  dianjurkan.  Takaran  pemakaian obat  yang  baik harus dibawah anjuran tenaga medis[10].

## 2.3 Algoritma Hash-based
Algoritma hash-based menggunakan teknologi hashing yang merupakan salah satu algoritma aturan asosiasi mining baru yang disebut RBFI digunakan dalam menyimpan database kedalam format data vertical. Algoritma hash-based akan  menampilkan  seluruh database kedalam database vertikal  untuk  menemukan frequent itemset  baru  dan mengurangi jumlah itemset yang tidak digunakan pada awal iterasi. Adapun langkah-langkah Algoritma hash-based sebagai berikut[11]–[15]: 1. Pemrosesan Data Diproses dengan memberikan kode order pada setiap item untuk mencari address di setiap iterasi 2. Pencarian kombinasi itemset mining terhadap kandidat 1-itemset Dilakukan proses hashing yang bertujuan untuk memasukkan itemset kedalam tabel hash dengan rumus :
h (x) = (order of item x) mod n
(1)
Keterangan : h = address pada tabel hash order of item x = nilai x n = banyaknya alamat awal, untuk mencari nilai n dengan rumus yaitu : n = 2 * m +1
m =  jumlah alamat pada hash table sebelum dilakukan penambahan.
3. Rumus hash untuk pemrosesan hash table pada 2-itemset
h(xy) = ((order of x)*10 + order of y) mod n (2)
4. Rumus hash untuk pemrosesan hash table pada 2-itemset jika terjadi collision
h (xy) = ((order of x)*10 + order of y) mod j
(3)
Keterangan : order of item y = nilai y j =  banyak alamat setelah dilakukan penambahan, dimana dalam mencari nilai j menggunakan rumus yaitu : j = 2 * m +1 5. Rumus hash untuk pemrosesan hash table pada 3-itemset
h (xyz) = ((order of x)*100 + order of y)*10 +order of  Z) mod j
(4)
Keterangan : order of item z = nilai z

## 2.4 Tahapan Penelitian
Metodologi penelitian terkait dari beberapa tahapan yang sistematis, tahapan ini dibuat untuk mempermudah penulis dalam  melaksanakan  penelitian.Ada  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  penulis  dalam  melakukan  sebuah  penelitian sebagai berikut:
1. Identifikasi Masalah
Melakukan sebuah penelitian, mengidentifikasi sebuah permasalahan sangat lah penting supaya kita dapat menjadikan pokok pembahasan dalam sebuah penelitian tersebut sehingga masalah tersebut dapat terpecahkan dan terselesaikan. 2. Pengumpulan Data
Dalam  melakukan  sebuah  penelitian,  penulis  mengumpulkan  beberapa  data-data  untu  dijadikan  sebuah  referensi dalam  penelitian  tersebut.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  proses  wawancara  kepada  pemilik  Apotek  Awiga secara online untuk mengetahui data yang diperlukan.
3. Studi Literatur
Pada tahapan ini penulis melakukan pemahaman objek yang akan diteliti dengan membaca berbagai sumber referensi antara lain jurnal, e-book, serta sumber bacaan lainnya.
4. Analisa Data
Pada  tahap  ini  pengumpulan  data  sangatlah  penting  agar  penulis  dapat  menganalisa  dan  mengetahui  apakah  data tersebut dapat digunakan dalam mengetahui pola penjualan obat pada Apotek Awiga.
5. Penerapan Algoritma Hash-Based Algoritma hash-based di terapkan dalam penelitian ini, agar membantu penulis untuk mengetahui pola penjualan obat pada Apotek Awiga sesuai dengan data penjualan obat.
6. Dokumentasi
Pada tahap ini merupakan tahap terakhir yang penulis lakukan yaitu pembuatan laporan hasil penelitian tersebut dalam bentuk  dokumentasi.  Dokumentasi  dibuat  dengan  tujuan  menjelaskan  tahapan  penelitian  dalam  menyelesaikan masalah untuk  menghasilkan sesuatu  yang bermanfaat. Kerangka tahapan peneitian dapat  dilihat  dari  diagram alur sebagai berikut:
Identifikasi Masalah Studi Literatur Penerapan Algoritma Hash-Based Dokumentasi Analisa Data Pengumpulan Data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masaalah
Analisa masalah merupakan tahap awal yang dilakukan untuk memecahkan  permasalahan yang sedang terjadi. Pada tahap  analisa  ini  sangat  penting  karena  proses  analisis  yang  akurat  akan  menghasilkan  sebuah  system  yang  dapat digunakan untuk pengguna. Dalam hal ini permasalahan yang akan dibahas adalah mengetahui pola penjualan obat sehingga  memberikan  kemudahan  apotek  Awiga  dalam  mengelola  data  transaksi  penjualan  obat  dengan  tujuan membantu  apotek  Awiga  dalam  persaingan  bisnis  dalam  penjualan  obat.  Dan  penelitian  yang  dilakukan  bertujuan menghasilkan hasil pola penjualan obat berdasarkan dengan acuan yang sudah digunakan.

## 3.2 Penerapan Algoritma Hash-Based
Pada  penelitian  ini  penulis  menerapkan  beberapa  langkah-langkah  pada  algoritma hash-based dalam  menentukan frequent itemset yang digunakan untuk membentuk asosiasi penjualan obat pada apotek awiga.

## 3.2.1 Preprocessing Data
Cara awal dalam melakukan preprocessing data ialah mengganti data yang mentah menjadi data atau informasi yang lebih  jelas  sehingga  data  yang  di  hitung  sesuai  dengan  algoritma  yang  dibutuhkan.  Maka  dengan  ini  penulis membutuhkan data transaksi penjualan obat pada Apotek Awiga di bulan Januari 2022 agar dilakukan penyaringan data. Pada pembentukan association rule , attribut yang di perlukan hanya nomor transasksi dan nama obat terdapat pada item transaksi  penjualan obat pada Apotek Awiga. Berikut ini pada Tabel 1 terdapat data transaksi  penjualan obat yang siap digunakan:
Tabel 1. Data Penjualan Obat Apotek Awiga No. Transasksi Nama Obat P1 Asam Mefenamat, Betametason, Bisakodil Supp, Paracetamol P2 Asetilsistein, Astemizole, Betametason, Ekonazol P3 Asam Mefenamat, Astemizole, Bromhexin, Bisakodil Supp P4 Betametason, Bisakodil Supp, Ekonazol, Eritromisin, Gentamisin SO4 P5 Bisakodil Supp, Bromhexin, Diflucortolen, Glafenin, Paracetamol P6 Asam Mefenamat, Astemizole, Bromhexin, Hexetidine, Hidrokortison, Homochiorylizin HCl P7 Diflucortolen, Ekonazol, Gentamisin SO4, Glafenin, Homochiorylizin HCl, Paracetamol
P8 Bisakodil Supp, Didlucortolen, Ekonazol, Levamizone, Paracetamol, Panadol P9 Astemizole, Eritromisin, Gentamisin SO4, Hexetidine, Hidrokortison, Karbosistein P10 Diflucortolen, Glafein, Gentamisin SO4, Hexetidine, Piroxicam, Panadol P11 Asam Mefenamat, Betametason, Hexetidine, Glafenin, Karbosistein P12 Astemizole, Bromhexin, levamizone, Skopolamin, Paramex P13 Hidrokortison, Paracetamol, Skopolamin, Paramex P14 Homochiorcylizin HCl, Hidrokortison, Karbosistein, Panadol, Paracetamol P15 Asam Mefenamat, Karbosistein, Levamizone P16 Astemizole, Levamizone, Skopolamin, Paramex P17 Diflucortolen, Piroxicam, Panadol, Skopolamin P18 Betametason, Glafein, Gentamisin SO4, Hexetidine, Piroxicam P19 Astemizole, Asam Metafanamat, Ekonazol, Bisakodil Supp P20 Bromhexin, Karbosistein, Piroxicam, Paramex P21 Astemizole, Bromhexin, Diflucortolen, Eritromisin, Panadol
Adapun  langkah-langkah  penyelesaian  dalam  prosedur  perhitungan  dalam  algoritma hash-based adalah sebagai berikut : Langkah 1 a. Pemrosesan Data Data yang telah dilakukan preprocessing kemudian dapat di proses dengan menggunakan algoritma hash-based agar dapat menemukan frequent itemset .
Tabel 2. Order of Item
Order of Item Nama Obat 1 Asam Mefenamat 2 Paracetamol 3 Panadol 4 Paramex 5 Ekanazol 6 Bisakodil Supp 7 Betametason 8 Diflucortolen 9 Gentamisin S04
Order of Item Nama Obat 10 Bromhexin 11 Asam Mefenamat 12 Paracetamol Langkah 2
b. Mencari kombinasi itemset terhadap kandidat 1-itemset.
Berikut  ini  merupakan  proses hashing untuk  memasukkan itemset pada  tabel hash .  Jumlah  seluruh  item  di  bulan Januari 2022 ialah : n = 2 * 12 + 1 = 25. Dengan demikian nilai mod yang digunakan ialah 25 untuk mencari address pada tabel hash untuk 1-itemset berikut:
Tabel 3. Mencari Address Hash untuk 1-Itemset
No Item Rumus Hasil 1 Asam Mefenamat (1)mod 25 1 2 Paracetamol (2)mod 25 2 3 Panadol (3)mod 25 3 4 Paramex (4)mod 25 4 5 Ekanazol (5)mod 25 5 6 Bisakodil Supp (6)mod 25 6 7 Betametason (7)mod 25 7 8 Diflucortolen (8)mod 25 8 9 Gentamisin S04 (9)mod 25 9 10 Bromhexin (10)mod 25 10 11 Homochiorylizin HCl (11)mod 25 11 12 Astemizole (12)mod 25 12
Pada tabel  3 menghasilkan urutan address hash 1-itemset   yang dihasilkan dengan rumus hashing . Address yang dihuni setiap itemset akan menjadi node untuk menghasillkan link yang menuju ke transaksi yang berisi itemset hinggga menghasilkan link set , jumlah link akan diterima di support count seperti tabel berikut.
Tabel 4. Tabel Hash 1-Itemset Address Item Link Support Count 0 1 Asam Mefenamat P1, P3, P6, P11, P15, P19 6 2 Paracetamol P1, P5, P7, P8, P13, P14 6 3 Panadol P8, P10, P14, P17, P21 5 4 Paramex P12, P13, P16, P20 4 5 Ekanazol P2, P4, P7, P8, P19 5 6 Bisakodil Supp P1, P3, P4, P5, P8, P19 6 7 Betametason P1, P2, P4, P11, P18 5 8 Diflucortolen P5, P7, P8, P10, P17, P21 6 9 Gentamisin S04 P4, P7, P9, P10, P18 5 10 Bromhexin P3, P5, P6, P12, P21 5 11 Homochiorylizin HCl P6, P7, P14 3 12 Astemizole P2, P3, P6, P9, P12, P19, P21 7
Untuk menghasilkkan frequent 1-itemset harus menentukan min support count . Penulis membuat min support count = 5 dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Frequent 1-Itemset Item Support Count Asam Mefenamat 6 Paracetamol 6 Panadol 5 Ekanazol 5 Bisakodil Supp 6 Betametason 5 Diflucortolen 6 Gentamisin S04 5 Bromhexin 5 Astemizole 7 Langkah 3 c. Mencari kombinasi itemset terhadap kandidat 2-itemset
Mencari  kombinasi  itemset  terhadap kandidat 2-itemset  dengan menggunaan pola kombinasi  item  dari frequent 1- itemset untuk menemukan address 2-itemset kedalam tabel hash menggunakan rumus hash.
Tabel 6. Mencari Address Hash 2-Itemset No Itemset Rumus Hasil 1 Asam Mefenamat, Paracetamol ((1)* 10 + 2) mod 25 12 2 Asam Mefenamat, Panadol ((1)*10 + 3) mod 25 13 3 Asam Mefenamat, Ekanazol ((1) *10 + 5) mod 25 15 4 Asam Mefenamat,Bisakodil Supp ((1) )*10 + 6) mod 25 16 5 Asam Mefenamat, Betametason ((1) )*10 + 7) mod 25 17 6 Asam Mefenamat, Diflucortolen ((1) )*10 + 8) mod 25 18 7 Asam Mefenamat, Gentamisin S04 ((1) )*10 + 9) mod 25 19 8 Asam Mefenamat, Bromhexin ((1) )*10 + 10) mod 25 20 9 Asam Mefenamat, Astemizole ((1) )*10 + 12) mod 25 21 10 Paracetamol, Panadol ((2) )*10 + 3) mod 25 23 11 Paracetamol, Ekanazol ((2) )*10 + 5) mod 25 0 12 Paracetamol, Bisakodil Supp ((2)*10 + 6) mod 25 1 13 Paracetamol, Betametason ((2)*10 + 7) mod 25 2 14 Paracetamol, Diflucortolen ((2)*10 + 8) mod 25 3 15 Paracetamol, Gentamisin S04 ((2)*10 + 9) mod 25 4 16 Paracetamol, Bromhexin ((2)*10 + 10) mod 25 5 17 Paracetamol, Astemizole ((2)*10 + 12) mod 25 7 18 Panadol, Ekanazol ((3)*10 + 5) mod 25 10 19 Panadol, Bisakodil Supp ((3)*10 + 6) mod 25 11 20 Panadol, Betametason ((3)*10 + 7) mod 25 12 21 Panadol, Diflucortolen ((3)*10 + 8) mod 25 13 22 Panadol, Gentamisin S04 ((3)*10 + 9) mod 25 14 23 Panadol, Bromhexin ((3)*10 + 10) mod 25 15 24 Panadol, Astemizole ((3)*10 + 12) mod 25 17 25 Ekanazol, Bisakodil Supp ((5)*10 + 6) mod 25 6 26 Ekanazol, Betametason ((5)*10 + 7) mod 25 7 27 Ekanazol, Diflucortolen ((5)*10 + 8) mod 25 8 28 Ekanazol, Gentamisin S04 ((5)*10 + 9) mod 25 9 29 Ekanazol, Bromhexin ((5)*10 + 10) mod 25 10 30 Ekanazol, Astemizole ((5)*10 + 12) mod 25 12 31 Bisakodil Supp, Betametason ((6)*10 + 7) mod 25 17 32 Bisakodil Supp, Diflucortolen ((6)*10 + 8) mod 25 18 33 Bisakodil Supp, Gentamisin S04 ((6)*10 + 9) mod 25 19 34 Bisakodil Supp, Bromhexin ((6)*10 + 10) mod 25 20 35 Bisakodil Supp, Astemizole ((6)*10 + 12) mod 25 22 36 Betametason, Diflucortolen ((7)*10 + 8) mod 25 3 37 Betametason, Gentamisin S04 ((7)*10 + 9) mod 25 4 38 Betametason, Bromhexin ((7)*10 + 10) mod 25 5 39 Betametason, Astemizole ((7)*10 + 12) mod 25 7 40 Diflucortolen, Gentamisin S04 ((8)*10 + 9) mod 25 14 41 Diflucortolen, Bromhexin ((8)*10 + 10) mod 25 15 42 Diflucortolen, Astemizole ((8)*10 + 12) mod 25 17 43 Gentamisin S04, Bromhexin ((9)*10 + 10) mod 25 0 44 Gentamisin S04, Astemizole ((9)*10 + 12) mod 25 2 45 Bromhexin, Astemizole ((10)*10 + 12) mod 25 12
Dapat  dilihat  pada  tebel  hash  tersebut  ditemukan collision . Collision adalah  hasil  dari  pencarian address mempunyai address yang  sama lebih  dari  1-itemset.  Dengan  demikian  perlu  melakukan  pemeriksaan  ulang  dalam mencari alamat hash yang masih kosong.
Tabel 7. Mencari Address Hash 2-Itemset Loop 1 No Item Rumus Hasil 1 Asam Mefenamat, Paracetamol ((1)* 10 + 2) mod 51 12 2 Asam Mefenamat, Panadol ((1)*10 + 3) mod 51 13 3 Asam Mefenamat, Ekanazol ((1) *10 + 5) mod 51 15 4 Asam Mefenamat,Bisakodil Supp ((1) )*10 + 6) mod 51 16 5 Asam Mefenamat, Betametason ((1) )*10 + 7) mod 51 17 6 Asam Mefenamat, Diflucortolen ((1) )*10 + 8) mod 51 18 7 Asam Mefenamat, Gentamisin S04 ((1) )*10 + 9) mod 51 19 8 Asam Mefenamat, Bromhexin ((1) )*10 + 10) mod 51 20 9 Asam Mefenamat, Astemizole ((1) )*10 + 12) mod 51 21 10 Paracetamol, Panadol ((2) )*10 + 3) mod 51 23
No Item Rumus Hasil 11 Paracetamol, Ekanazol ((2) )*10 + 5) mod 51 25 12 Paracetamol, Bisakodil Supp ((2)*10 + 6) mod 51 26 13 Paracetamol, Betametason ((2)*10 + 7) mod 51 27 14 Paracetamol, Diflucortolen ((2)*10 + 8) mod 51 28 15 Paracetamol, Gentamisin S04 ((2)*10 + 9) mod 51 29 16 Paracetamol, Bromhexin ((2)*10 + 10) mod 51 30 17 Paracetamol, Astemizole ((2)*10 + 12) mod 51 32 18 Panadol, Ekanazol ((3)*10 + 5) mod 51 35 19 Panadol, Bisakodil Supp ((3)*10 + 6) mod 51 36 20 Panadol, Betametason ((3)*10 + 7) mod 51 37 21 Panadol, Diflucortolen ((3)*10 + 8) mod 51 38 22 Panadol, Gentamisin S04 ((3)*10 + 9) mod 51 39 23 Panadol, Bromhexin ((3)*10 + 10) mod 51 40 24 Panadol, Astemizole ((3)*10 + 12) mod 51 42 25 Ekanazol, Bisakodil Supp ((5)*10 + 6) mod 51 5 26 Ekanazol, Betametason ((5)*10 + 7) mod 51 6 27 Ekanazol, Diflucortolen ((5)*10 + 8) mod 51 7 28 Ekanazol, Gentamisin S04 ((5)*10 + 9) mod 51 8 29 Ekanazol, Bromhexin ((5)*10 + 10) mod 51 9 30 Ekanazol, Astemizole ((5)*10 + 12) mod 51 11 31 Bisakodil Supp, Betametason ((6)*10 + 7) mod 51 16 32 Bisakodil Supp, Diflucortolen ((6)*10 + 8) mod 51 17 33 Bisakodil Supp, Gentamisin S04 ((6)*10 + 9) mod 51 18 34 Bisakodil Supp, Bromhexin ((6)*10 + 10) mod 51 19 35 Bisakodil Supp, Astemizole ((6)*10 + 12) mod 51 21 36 Betametason, Diflucortolen ((7)*10 + 8) mod 51 27 37 Betametason, Gentamisin S04 ((7)*10 + 9) mod 51 28 38 Betametason, Bromhexin ((7)*10 + 10) mod 51 29 39 Betametason, Astemizole ((7)*10 + 12) mod 51 31 40 Diflucortolen, Gentamisin S04 ((8)*10 + 9) mod 51 38 41 Diflucortolen, Bromhexin ((8)*10 + 10) mod 51 39 42 Diflucortolen, Astemizole ((8)*10 + 12) mod 51 41 43 Gentamisin S04, Bromhexin ((9)*10 + 10) mod 51 49 44 Gentamisin S04, Astemizole ((9)*10 + 12) mod 51 0 45 Bromhexin, Astemizole ((10)*10 + 12) mod 51 10
Pada  tabel  7  masih  terdapat collision yang  sama maka  harus  mencari  address hash 3  sampai  tidak  terdapat collision yang sama.
Tabel 8. Mencari Address Hash 2 -Itemset No Itemset Rumus Hasil 1 Asam Mefenamat, Paracetamol ((1)* 10 + 2) mod 103 12 2 Asam Mefenamat, Panadol ((1)*10 + 3) mod 103 13 3 Asam Mefenamat, Ekanazol ((1) *10 + 5) mod 103 15 4 Asam Mefenamat,Bisakodil Supp ((1) )*10 + 6) mod 103 16 5 Asam Mefenamat, Betametason ((1) )*10 + 7) mod 103 17 6 Asam Mefenamat, Diflucortolen ((1) )*10 + 8) mod 103 18 7 Asam Mefenamat, Gentamisin S04 ((1) )*10 + 9) mod 103 19 8 Asam Mefenamat, Bromhexin ((1) )*10 + 10) mod 103 20 9 Asam Mefenamat, Astemizole ((1) )*10 + 12) mod 103 21 10 Paracetamol, Panadol ((2) )*10 + 3) mod 103 23 11 Paracetamol, Ekanazol ((2) )*10 + 5) mod 103 25 12 Paracetamol, Bisakodil Supp ((2)*10 + 6) mod 103 26 13 Paracetamol, Betametason ((2)*10 + 7) mod 103 27 14 Paracetamol, Diflucortolen ((2)*10 + 8) mod 103 28 15 Paracetamol, Gentamisin S04 ((2)*10 + 9) mod 103 29 16 Paracetamol, Bromhexin ((2)*10 + 10) mod 103 30 17 Paracetamol, Astemizole ((2)*10 + 12) mod 103 32 18 Panadol, Ekanazol ((3)*10 + 5) mod 103 35 19 Panadol, Bisakodil Supp ((3)*10 + 6) mod 103 36 20 Panadol, Betametason ((3)*10 + 7) mod 103 37 21 Panadol, Diflucortolen ((3)*10 + 8) mod 103 38 22 Panadol, Gentamisin S04 ((3)*10 + 9) mod 103 39
No Itemset Rumus Hasil 23 Panadol, Bromhexin ((3)*10 + 10) mod 103 40 24 Panadol, Astemizole ((3)*10 + 12) mod 103 42 25 Ekanazol, Bisakodil Supp ((5)*10 + 6) mod 103 56 26 Ekanazol, Betametason ((5)*10 + 7) mod 103 57 27 Ekanazol, Diflucortolen ((5)*10 + 8) mod 103 58 28 Ekanazol, Gentamisin S04 ((5)*10 + 9) mod 103 59 29 Ekanazol, Bromhexin ((5)*10 + 10) mod 103 60 30 Ekanazol, Astemizole ((5)*10 + 12) mod 103 62 31 Bisakodil Supp, Betametason ((6)*10 + 7) mod 103 67 32 Bisakodil Supp, Diflucortolen ((6)*10 + 8) mod 103 68 33 Bisakodil Supp, Gentamisin S04 ((6)*10 + 9) mod 103 69 34 Bisakodil Supp, Bromhexin ((6)*10 + 10) mod 103 70 35 Bisakodil Supp, Astemizole ((6)*10 + 12) mod 103 72 36 Betametason, Diflucortolen ((7)*10 + 8) mod 103 78 37 Betametason, Gentamisin S04 ((7)*10 + 9) mod 103 79 38 Betametason, Bromhexin ((7)*10 + 10) mod 103 80 39 Betametason, Astemizole ((7)*10 + 12) mod 103 82 40 Diflucortolen, Gentamisin S04 ((8)*10 + 9) mod 103 89 41 Diflucortolen, Bromhexin ((8)*10 + 10) mod 103 90 42 Diflucortolen, Astemizole ((8)*10 + 12) mod 103 92 43 Gentamisin S04, Bromhexin ((9)*10 + 10) mod 103 100 44 Gentamisin S04, Astemizole ((9)*10 + 12) mod 103 102 45 Bromhexin, Astemizole ((10)*10 + 12) mod 103 9
Setelah tidak terjadinya Collision pada tabel 8 maka kita letak pada tabel Hash 2- Itemset nya.
Tabel 9. Tabel Hash 2 -Itemset Address Itemset Link Support Count 0 - - - … … … … 9 Bromhexin, Astemizole P3, P6, P12, P21 4 … … … … 12 Asam Mefenamat, Paracetamol P1 1 13 Asam Mefenamat, Panadol - 0 … … … … 15 Asam Mefenamat, Ekanazol - - 16 Asam Mefenamat, Bisakodil Supp P1, P3, P19 3 17 Asam Mefenamat, Betametason P1, P11 2 18 Asam Mefenamat, Diflucortolen - 0 19 Asam Mefenamat, Gentamisin S04 - 0 20 Asam Mefenamat, Bromhexin P3, P6 2 21 Asam Mefenamat, Astemizole P3, P6, P19 3 … … … 23 Paracetamol, Panadol P14 1 … … … … 25 Paracetamol, Ekanazol P7, P8 2 26 Paracetamol, Bisakodil Supp P1, P5, P8 0 27 Paracetamol, Betametason P1 1 28 Paracetamol, Diflucortolen P5, P7, P8, 3 29 Paracetamol, Gentamisin S04 P7 1 30 Paracetamol, Bromhexin P5 1 … … … … 32 Paracetamol, Astemizole - 0 … … … … 35 Panadol, Ekanazol P8 1 36 Panadol, Bisakodil Supp P8 1 37 Panadol, Betametason - 0 38 Panadol, Diflucortolen P8, P10, P17, P21 4 39 Panadol, Gentamisin S04 P10 1 40 Panadol, Bromhexin P21 1 … … … … 42 Panadol, Astemizole P21 1 … … … … 56 Ekanazol, Bisakodil Supp P4, P8, P19 3 57 Ekanazol, Betametason P2, P4 2
Address Itemset Link Support Count 58 Ekanazol, Diflucortolen P8, 1 59 Ekanazol, Gentamisin S04 P4, P7 2 60 Ekanazol, Bromhexin - 0 … … … … 62 Ekanazol, Astemizole P2, P19 2 … … … … 67 Bisakodil Supp, Betametason P1, P4 2 68 Bisakodil Supp, Diflucortolen P5, P8 2 69 Bisakodil Supp, Gentamisin S04 P4 1 70 Bisakodil Supp, Bromhexin P5 1 … … … … 72 Bisakodil Supp, Astemizole P3, P19 2 … … … … 78 Betametason, Diflucortolen - 0 79 Betametason, Gentamisin S04 P4, P18 2 80 Betametason, Bromhexin - 0 … … … … 82 Betametason, Astemizole P2 1 … … … … 89 Diflucortolen, Gentamisin S04 P7, P10 2 90 Diflucortolen, Bromhexin P5, P21 2 … … … … 92 Diflucortolen, Astemizole P21 1 … … … … 100 Gentamisin S04, Bromhexin - 0 … … … … 102 Gentamisin S04, Astemizole P9 1
Dari tabel Hash dilakukannya eliminasi itemset pada nilai Support Count yang kurang dari 3 agar mendapatkan Frequent 3-Itemset nya.
Tabel 10. Frequent 3-Itemset Itemset Support Count Bromhexin, Astemizole 4 Asam Mefenamat,Bisakodil Supp 3 Asam Mefenamat, Astemizole 3 Paracetamol, Diflucortolen 3 Panadol, Diflucortolen 4 Ekanazol, Bisakodil Supp 3
Dari tabel Hash dilakukannya eliminasi itemset pada nilai Support Count yang kurang dari 3 agar mendapatkan Frequent 3-Itemset nya.
Tabel 11. Mencari Address Hash 3 -Itemset No Item Rumus Hasil 1 Bromhexin, Astemizole, Asam Mefenamat ((10) * 100 + (12) * 10 +1)  mod 103 91 ... ... ... ... 28 Paracetamol, Diflucortolen, Bisakodil Supp ((2) * 100 + (8) * 10 +6)  mod 103 80 29 Paracetamol, Diflucortolen, Betametason ((2) * 100 + (8) * 10 +7)  mod 103 81 30 Paracetamol, Diflucortolen, Gentamisin S04 ((2) * 100 + (8) * 10 +9)  mod 103 83 ... ... ... ... 38 Panadol, Diflucortolen, Gentamisin S04 ((3) * 100 + (8) * 10 +9)  mod 103 80 39 Panadol, Diflucortolen, Bromhexin ((3) * 100 + (8) * 10 +10)  mod 103 81 40 Panadol, Diflucortolen, Astemizole ((3) * 100 + (8) * 10 +12)  mod 103 83 ... ... ... ... 48 Ekanazol, Bisakodil Supp, Astemizole ((5) * 100 + (6) * 10 +12)  mod 103 57
Pada tabel 11 masih terdapat Collision yang lebih dari satu maka harus mencari agar tidak terdapat Collision yang sama.
Tabel 12. Loop Mencari Address Hash 3 -Itemset No Item Rumus Hasil 1 Bromhexin, Astemizole, Asam Mefenamat ((10) * 100 + (12) * 10 +1)  mod 207 86 2 Bromhexin, Astemizole, Paracetamol ((10) * 100 + (12) * 10 +2)  mod 207 87 ... ... ... ...
No Item Rumus Hasil 28 Paracetamol, Diflucortolen, Bisakodil Supp ((2) * 100 + (8) * 10 +6)  mod 207 79 29 Paracetamol, Diflucortolen, Betametason ((2) * 100 + (8) * 10 +7)  mod 207 80 30 Paracetamol, Diflucortolen, Gentamisin S04 ((2) * 100 + (8) * 10 +9)  mod 207 82 ... ... ... ... 38 Panadol, Diflucortolen, Gentamisin S04 ((3) * 100 + (8) * 10 +9)  mod 207 182 39 Panadol, Diflucortolen, Bromhexin ((3) * 100 + (8) * 10 +10)  mod 207 183 40 Panadol, Diflucortolen, Astemizole ((3) * 100 + (8) * 10 +12)  mod 207 185 ... ... ... ... 48 Ekanazol, Bisakodil Supp, Astemizole ((5) * 100 + (6) * 10 +12)  mod 207 158
Pada tabel 12 tidak terjadinya collision maka dapat masuk ke tabel Hash 3-Itemset .
Tabel 13. Tabel Hash 3 -Itemset Address Itemset Link Support Count 0 - - - ... ... ... ... 18 Asam Mefenamat, Astemizole, Ekanazol P19 1 19 Asam Mefenamat, Astemizole, Bisakodil Supp P3,P19 2 ... ... ... ... 23 Asam Mefenamat, Astemizole, Bromhexin P3, P6 2 ... ... ... ... 76 Paracetamol, Diflucortolen, Panadol P8 1 ... ... - 0 78 Paracetamol, Diflucortolen, Ekanazol P7, P8 2 79 Paracetamol, Diflucortolen, Bisakodil Supp P5, P8 2 ... ... ... ... 82 Paracetamol, Diflucortolen, Gentamisin S04 P7 1 83 Paracetamol, Diflucortolen, Bromhexin P5 1 ... ... ... ... 86 Bromhexin, Astemizole, Asam Mefenamat P3, P6 2 ... ... ... ... 88 Bromhexin, Astemizole, Panadol P21 1 ... ... ... ... 91 Bromhexin, Astemizole, Bisakodil Supp P3 1 92 Bromhexin, Astemizole, Betametason - 0 93 Bromhexin, Astemizole, Diflucortolen P21 1 ... ... ... .... 147 Ekanazol, Bisakodil Supp, Asam Mefenamat P19 1 148 Ekanazol, Bisakodil Supp, Paracetamol P8 1 149 Ekanazol, Bisakodil Supp, Panadol P8 1 ... ... ... ... 153 Ekanazol, Bisakodil Supp, Betametason P4 1 154 Ekanazol, Bisakodil Supp, Diflucortolen P8 1 155 Ekanazol, Bisakodil Supp, Gentamisin S04 P4 1 ... ... ... ... 158 Ekanazol, Bisakodil Supp, Astemizole P19 1 ... ... ... ... 162 Asam Mefenamat,Bisakodil Supp, Paracetamol P1 1 ... ... ... ... 165 Asam Mefenamat,Bisakodil Supp, Ekanazol P19 1 167 Asam Mefenamat,Bisakodil Supp, Betametason P1 1 ... ... ... ... 170 Asam Mefenamat,Bisakodil Supp, Bromhexin P3 1 172 Asam Mefenamat,Bisakodil Supp, Astemizole P3,P19 2 ... ... ... ... 175 Panadol, Diflucortolen, Paracetamol P8 1 ... ... ... ... 178 Panadol, Diflucortolen, Ekanazol P8 1 179 Panadol, Diflucortolen, Bisakodil Supp P8 1 ... ... ... ... 182 Panadol, Diflucortolen, Gentamisin S04 P10 1 183 Panadol, Diflucortolen, Bromhexin P21 1 ... ... ...
Address Itemset Link Support Count 185 Panadol, Diflucortolen, Astemizole P21 1 Tabel 14. Frequent 3-Itemset Itemset Support Count Asam Mefenamat, Astemizole, Bisakodil Supp 2 Asam Mefenamat, Astemizole, Bromhexin 2 Paracetamol, Diflucortolen, Ekanazol 2 Paracetamol, Diflucortolen, Bisakodil Supp 2 Bromhexin, Astemizole, Asam Mefenamat 2 Asam Mefenamat,Bisakodil Supp, Astemizole 2
Setelah penulis melakukan 3 kali iterasi dan tersisa 6 address pada tabel hash dengan 3-itemset di hasilkan dari tabel frequent 3-itemset  yaitu  terdiri  dari  (Asam  Mefenamat,  Astemizole,  Bisakodil  Supp),  (Asam  Mefenamat, Astemizole,  Bromhexin),  (Paracetamol,  Diflucortolen,  Ekanazol),  (Paracetamol,  Diflucortolen,  Bisakodil  Supp), (Bromhexin,  Astemizole,  Asam  Mefenamat),  dan  (Asam  Mefenamat,Bisakodil  Supp,  Astemizole)  masing-masing address 3-itemsest memiliki nilai support count yang sama yaitu 2.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  adalah  apotek  Awiga  sangat  membutuhkan  data mining untuk menemukan pola penjualan obat. Dengan menerapkan data mining menggunakan algoritma hash-based ini  dapat  membantu  menyelesaikan  masalah  dalam  menemukan  pola  penjualan  obat  yang  dapat  digunakan  dalam pengambilan  keputusan  terhadap  persediaan  obat.  Sehingga  penelitian  mendapatkan  hasil  frequent  3-itemset  yaitu terdiri  dari  (Asam  Mefenamat,  Astemizole,  Bisakodil  Supp),  (Asam  Mefenamat,  Astemizole,  Bromhexin), (Paracetamol,  Diflucortolen,  Ekanazol),  (Paracetamol,  Diflucortolen,  Bisakodil  Supp),  (Bromhexin,  Astemizole, Asam Mefenamat), dan (Asam Mefenamat, Bisakodil Supp, Astemizole) masing-masing address 3-itemsest memiliki nilai support count yang sama yaitu 2.

## REFERENCES
[1] R. Yanto and R. Khoiriah, “Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 2, p. 102, 2015, doi: 10.24076/citec.2015v2i2.41.
[2] B.  Anggraeni,  Hapsari  Dita,  Saputra,  Ragisl,  Noranita,  “Aplikasi  Data  Mining  Analisis  Data  Transaksi  Penjualan  Obat Menggunakan Algoritma Apriori,” Min. Massive Datasets , vol. 2, no. January 2013, pp. 5–20, 2005.
[3] N. R. S. Purba and F. Riandari, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Analisis Keranjang Belanja Pada Transaksi Penjualan Pada PT Madu Kembang Joyo,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 69– 74, 2021, doi: 10.32672/jnkti.v4i1.2745.
[4] A. A. Aldino and A. Rahma, “Comparative Analysis of Apriori Algorithm and Hash-Based Algorithm in Market Basket Analysis,” vol. 8, no. 6, pp. 382–385, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3574.
[5] T. D. Prakoso, I. Ernawati, and H. B. Seta, “Penemuan Pola Asosiasi Pada Data Restoran Menggunakan Algoritma Hash Based,” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl. , pp. 71–80, 2020.
[6] F. Panjaitan, A. Surahman, and T. D. Rosmalasari, “Analisis Market Basket Dengan Algoritma Hash-Based Pada Transaksi Penjualan  (Studi  Kasus:  TB.  Menara),” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  111–119,  2020,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[7] Z.  Chen,  P.  Xu,  F.  Feng,  Y.  Qiao,  and  W.  Luo,  “Data  mining  algorithm  and  framework  for  identifying  HVAC  control strategies in large commercial buildings,” Build. Simul. , vol. 14, no. 1, pp. 63–74, 2021, doi: 10.1007/s12273-019-0599-0.
[8] A. S. Devi, I. K. G. D. Putra, and I. M. Sukarsa, “Implementasi Metode Clustering DBSCAN pada Proses Pengambilan Keputusan,” Lontar Komput.  J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 6, no. 3, p. 185, 2015, doi: 10.24843/lkjiti.2015.v06.i03.p05.
[9] L.  Erlistya,  P.  S.  Sumarna,  and  ...,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  pada  Studi  Kasus  Seleksi  Mahasiswa Berprestasi  menggunakan  Visual  Basic,” Pros.  Semin.  … ,  vol.  4,  no.  2721,  2021,  [Online].  Available: http://prosiding.himatikauny.org/index.php/prosidinglsm/article/view/171%0Ahttp://prosiding.himatikauny.org/index.php/ prosidinglsm/article/download/171/95
[10]  C.  N.  Asy’ary,  “OBSERVASI  PENGKAJIAN  KELENGKAPAN  RESEP  OBAT  BATUK  SECARA  ADMINISTRATIF DAN FARMASETIK PADA PUSKESMAS CILAMAYA DI KABUPATEN  KARAWANG,” vol. 5, no. 74, pp. 25–34, 2022, doi: 10.36387/jifi.v5i1.905.
[11]  A. P. Kumar and N. Ramasubramanian, “Rule set optimization for packet pre-processing using hash based algorithm,” Int. Conf. Microelectron. Comput. Commun. MicroCom 2016 , 2016, doi: 10.1109/MicroCom.2016.7522599.
[12]  D. P. U. Ulva Rizky Amanda, “Penerapan Data Mining Algoritma Hash Based Pada Data Pemesanan Buah Impor Cv. Green Uni Fruit,” vol. 5, pp. 86–93, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3653.
[13]  F. Ye, “Research and application of improved APRIORI algorithm based on hash technology,” Proc. 2020 Asia-Pacific Conf. Image Process. Electron. Comput. IPEC 2020 , pp. 64–67, 2020, doi: 10.1109/IPEC49694.2020.9115141.
[14]  R. A. Haraty, B. Boukhari, and S. Kaddoura, “An Effective Hash-Based Assessment and Recovery Algorithm for Healthcare Systems,” Arab. J. Sci. Eng. , no. 0123456789, 2021, doi: 10.1007/s13369-021-06009-4.
[15]  A. H. Siregar, M. S. Lydia, and S. Wage, “Association Rule Analysis using CT-Pro and Hash-based Algorithm in Violence Case of Children,” no. Cesit 2020, pp. 565–573, 2021, doi: 10.5220/0010338805650573.