## ATURAN ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MENCIPTAKAN STRATEGI PEMASARAN PADA APOTEK
Feri Sulianta 1) Eriko Prayogo 2)
1,2) Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Widyatama Jl. Cikutra 204 A Bandung 40125, Indonesia E-mail: 1) feri.sulianta@widyatama.ac.id, 2) eriko.prayogo@widyatama.ac.id

## ABSTRAK
Penjualan kebutuhan obat di kalangan masyarakat semakin banyak, apalagi dengan adanya pandemi  akhir-akhir  ini  yang  menyebabkan  penjualan  obat  meningkat.  Hal  ini  membuat  bisnis farmasi  atau  penjualan  obat  memiliki  banyak  potensi.  Namun  demikian,  rencana  pemasaran  yang tepat  diperlukan  dalam  industri  farmasi  untuk  mengoptimalkan  pendapatan.  Menganalisis  tren penjualan  obat  dapat  memberi  wawasan  yang  berguna  untuk  membuat  rencana  pemasaran  yang unggul. Untuk membuat rencana pemasaran yang unggul diperlukan analisis data transaksi penjualan dengan bantuan data mining yang berguna untuk mendapatkan informasi yang penting dari dataset yang sedang dianalisis. Algoritma Apriori digunakan dalam penelitian ini untuk mengkaji pola aturan asosiasi penjualan obat di apotek. Informasi penjualan yang digunakan berupa dataset yang terdiri dari 600.000 data transaksional yang dikumpulkan selama enam tahun (2014–2019). Kumpulan data ini mencakup tanggal dan waktu penjualan, merek obat farmasi, dan informasi lainnya.
Kata kunci : pemasaran, apriori, aturan, asosiasi, data

## ABSTRACT
The sales of pharmaceutical products among the public are increasing, especially with the recent pandemic that has led to an increase in drug sales. This has created significant potential for the pharmaceutical industry or drug sales businesses. However, proper marketing plans are required in the pharmaceutical industry to optimize revenue. Analyzing drug sales trends can provide valuable insights for creating excellent marketing plans. To develop a superior marketing plan, an analysis of sales  transaction  data  is  necessary  with  the  help  of  data  mining,  which  is  useful  for  obtaining important information from the dataset being analyzed. The Apriori algorithm is used in this research to  examine  association  rule  patterns  of  drug  sales  in  pharmacies The  sales  information  used  as dataset is consisting of 600,000 transactional data collected over six years (2014–2019). This dataset includes the date and time of sales, pharmaceutical drug brands, and other relevant information. Keywords: marketing, apriori, assocation, rule, data

## 1. PENDAHULUAN
Untuk  meningkatkan  efektivitas  strategi pemasaran  apotek,  penelitian  ini  menggunakan algoritma Apriori untuk menilai pola penjualan obat di apotek. Kumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari situs kaggle dan  berisi  600.000  catatan  transaksi  yang
diekspor  dari  sistem point-of-sale di  masing- masing apotek. Catatan ini menunjukkan tanggal dan  waktu  penjualan,  merek  obat  farmasi,  dan jumlah  yang  terjual.  Catatan  dikumpulkan selama periode enam tahun (2014–2019).
Delapan obat dipilih dari kumpulan data untuk penyelidikan ini, dan kami mengkategorikannya  menggunakan  kategori
Sistem  Klasifikasi  Anatomi  Kimia  Terapeutik (ATC).  Kami  memeriksa  pola  penjualan  obat farmasi  menggunakan  algoritma  Apriori  dan mengidentifikasi  pola  penjualan  obat  yang penting.
Temuan investigasi ini dapat memberikan saran kepada pemilik apotek untuk membuat  rencana  pemasaran  yang  lebih berhasil.  Dalam  penelitian  ini  identitas  nama apotek  termasuk  lokasi point-of-sale yang digunakan  sebagai  sumber  data,  sifatnya konfidensial.  Hasil  penelitian  dapat  dijadikan pertimbangan  dalam  meningkatkan  efektivitas rencana  pemasaran  mereka  dan  meningkatkan pendapatan  bisnis  apotek  mereka  dengan mempertimbangkan  pola  penjualan  obat  yang ditemukan.

## 2. METODE PENELITIAN
Tujuan  dari  analisis dataset penjualan obat di apotek adalah untuk menentukan strategi pemesaran  obat-obatan  berdasarkan  hubungan pembelian obat dalam satu transaksi.
Metode yang digunakan untuk menentukan strategi pemasaran tersebut dikenal dengan  istilah Market  Basket  Analysis dimana teknik  penambangan  data  tersebut  digunakan untuk  mengungkap  pola  pembelian  yang bertujuan  untuk  memahami  perilaku  konsumen dengan  mengidentifikasi  antara  barang-barang yang dibeli, dimana jika variasi data tidak terlalu banyak. Algoritma Apriori dapat menghasilkan aturan asosiasi dengan tingkat confidence tinggi, demikian  pula  hal  ini  relevan  dengan  kasus sehubungan  data  apotek  dalam  penelitian ini[1][2].
Jika  pola  dari  market  basket  analysis ditemukan  pola  tersebut  bisa  digunakan  untuk mengelola penempatan produk yang lebih baik, meningkatkan point of sale , mengurangi retensi pelanggan  dan  juga  meningkatkan  pangsa pasar[3].
Aturan  asosiasi  dari Market  Basket Analysis disajikan  dengan  bantuan  algoritma Apriori,  Analisis  aturan  asosiasi  digunakan untuk  menemukan  aturan  dan  hubungan  antar variable  pada  kumpulan  data,  aturan  tersebut
biasanya digunakan untuk menganalisis strategi bisnis.
Algoritma
Apriori mampu
menghasilkan aturan atau rules pada kumpulan data  transaksi  yang  akan  mengungkapkan  pola pelanggan  yang  membeli  jenis  obat  tambahan yang biasanya sulit untuk ditebak[5], berdasarkan  karakteristik  data  yang  akan dianalisis  dan  hasilnya  akan  diperoleh  aturan- aturan.
Algoritma Apriori dapat menghasilkan aturan yang   baik jika atribut nya lengkap atau tepat  untuk  dianalisis  sesuai  dengan  pola penjualan  obat,  apotek  dapat  memahami preferensi konsumen terhadap jenis obat tertentu berdasarkan  kategori  ATC.  Hipotesis  ini  dapat membantu  apotek  meningkatkan  keuntungan bisnis mereka dengan mengoptimalkan penjualan obat-obatan yang paling diminati oleh konsumen.  Selain  itu,  hipotesis  ini  juga  dapat membantu apotek memprediksi permintaan obat di  masa  depan  dan  melakukan  persiapan  yang tepat untuk memenuhi kebutuhan konsumen[4][5][6].

## 3. HASIL DAN DISKUSI

## 3.1 Data Preparation
Tahap  awal  yang  dilakukan  adalah data preparation yang meliputi proses pengumpulan,  pemrosesan  dan  persiapan  data sebelum dilakukannya mining .
Dataset transaksi apotek ini berjumlah 2107  baris  dan  13  atribut.  Tidak  semua  data dalam  dataset  tersebut  akan  dilakukan mining , sehingga  perlu  dilakukan  analisis  data  terlebih dahulu, analisis data bertujuan untuk menemukan informasi yang berguna yang dapat dijadikan  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan pada proses mining data.
Selanjutnya  setelah  melakukan    analisis data  lakukanlah  transformasi  dan  seleksi  data yang bertujuan untuk merubah format data agar menjadi standar sesuai dengan yang dibutuhkan oleh  algoritma  Apriori.  Hal  ini  meliputi pembersihan data yang tidak diperlukan,menghapus  data  duplikasi  dan  juga transformasi  data  ke  format  yang  sesuai[7].

## Visualisasi data seperti ditunjukkan pada gambar
1.
Gambar 1. Visualisasi data
Proses transformasi data yakni berbagai  teknik  yang  digunakan  dalam  proses persiapan  data  sebelum  dilakukan  analisis, semisal  :  mengeliminasi  nilai  null,  koreksi  tipe data,  seleksi  fitur,  reduksi  data    dan    agregasi data.  Dalam  hal  ini,  agregasi  data  merupakan teknik  untuk  menggabungkan  beberapa  data supaya  mendapatkan  data  yang  ringkas  dan terstruktur.  Agregasi  data  dilakukan  dengan tujuan  untuk  mengurangi  jumlah  data  dan memudahkan pengelolaan data[8].
Selain  itu,  pemilihan  data  yang  akan dilakukan mining juga  menjadi  faktor  penting dalam Market  Basket  Analysis menggunakan algoritma  Apriori,  data  transaksi  yang  akan dilakukan  mining  berasal  dari  data  transaksi apotek  untuk  memudahkan  dalam  membuat strategi pemasaran untuk masa depan[3][9].
Pada  data  ini  atribut  diberikan  label sebagai berikut:
• M01AB  -  Produk  anti-inflamasi  dan antirematik,  non-steroid,  derivatif  asam asetat dan substansi terkait
• M01AE  -  Produk  anti-inflamasi  dan antirematik,  non-steroid,  derivatif  asam propionate
• N02BA  -  Analgesik  dan  antipiretik lainnya, asam salisilat dan derivatifnya
• N02BE/B  -  Analgesik  dan  antipiretik lainnya, pirazolon   dan anilida
• N05B - Obat psikoleptik, obat ansiolitik
• N05C  -  Obat  psikoleptik,  obat  hipnotik dan sedatif
• R03 - Obat untuk penyakit saluran napas obstruktif
• R06  -  Antihistamin  untuk  penggunaan sistemik
Gambar  2  menunjukkan  bagian  persiapan data.
Gambar 2. Bagian persiapan data

## 3.2 Proses Mining
Proses data  mining digunakan  untuk melakukan pelatihan pada data yang didapatkan dengan  menggunakan  algoritma  Apriori.  Hasil data  latih  nantinya  akan  digunakan  untuk menghasilkan rules atau  pola  yang  dapat dipertanggungjawabkan.
Untuk  proses  penanganan data  mining setiap prosesnya pasti akan berbeda-beda sesuai
START Input Data Drop Null Value Data Type Correction Feature selection Data Reduction Data Agggregation END
dengan  kebutuhan  informasi  dari  orang  yang melakukan proses tersebut.
Pertama yang
dilakukan untuk melakukan proses mining data adalah membuat alur  penelitian  terlebih  dahulu  setelah  itu lakukan pembersihan dan integrasikan data yang dimiliki  untuk  memastikan  kosistensi    data setelah  itu  transformasikan  data  untuk  men- standarisasi  data  agar  dapat  melanjutkan kedalam proses mining .
Diagram blok penelitian ini seperti ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Diagram Blok Penelitian
Pada  proses mining menggunakan algoritma  Apriori  untuk  mengetahui  pola dilakukanlah pengujian data berdasarkan
minimum  support , minimum  confidences ,  dan minimum lift .
Gambar  4 Aturan Asosiasi
Proses  kedua  adalah  visualisasikan  data untuk memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang  distribusi  data,  pola,  dan  tren  analisis data  menggunakan  statistik  deskriptif  untuk memperoleh  wawasan  tentang  karakteristik data[4].  Tentukan  nilai support dan confidence yang akan digunakan dalam algoritma Apriori.
Proses  ketiga  adalah  menggunakan algoritma  Apriori  untuk  menemukan itemset frekuensi dan aturan asosiasi seperti ditunjukkan pada gambar 4  dalam dataset level support dan confidence  minimum untuk  menyaring itemset dan aturan asosiasi yang tidak penting. Analisis hasil  untuk  memperoleh  wawasan  tentang hubungan  antara  item  dan  mengidentifikasi itemset  dan  aturan  asosiasi  yang  paling penting[10].
Proses  keempat  adalah  mengevaluasi itemset dan aturan asosiasi yang ditemukan untuk menentukan
kegunaannya dalam mengembangkan  strategi  pemasaran  yang efektif.  Interpretasi  hasil  dilakukan  untuk memperoleh  wawasan  tentang  perilaku  dan preferensi konsumen.
Pengumpulan data Pengolahan data (menggunakan algoritma apriori) Aturan asosiasi Aturan asosiasi lanjutan Hasil aturan confidence >70% Start Min support Min Confidencce Aturan asosiasi rule Hasil aturan End
Gambar 5. Pengolahan Data Mining Langkah
selanjutnya
yaitu
implementasikan  strategi  pemasaran  yang dikembangkan  di  apotek,  hal  ini  dilakukan melalui    monitoring  data  penjualan  untuk meningkatkan efektivitasnya[8][11].

## 3.3 Hasil Mining
Berdasarkan dataset transaksi  apotek yang  sudah  dianalisis  menggunakan  algoritma apriori didapatkan hasil yaitu :
Gambar  6  berikut  adalah    grafik sales  by product.
Grafik  tersebut  menampilkan  penjualan obat  berdasarkan  kode  perhari,  Dilihat  dari grafik  di  atas  penjualan  obat  tertinggi  berada pada  obat  dengan  kode  N02BE  dimana penjualan  tertingginya  adalah  160  point  dan yang  terendah  adalah  R06  dengan  kisaran rentang nilai yaitu  0 hingga 12.
Dari hasil grafik di atas obat yang jumlah penjualan  tinggi  bisa  ditambahkan  jumlah stoknya  untuk  meningkatkan  penjualan  dan untuk  obat  yang  jumlah  penjualannya  sedikit bisa disimpan ditempat yang mudah dilihat oleh pembeli  supaya  membuat  pembeli  tertarik  atau bisa  ketika  ada  pembeli  yang  beli  ditawarkan obat-obatan  yang  penjualannya  sedikit  untuk meningkatkan penjualan[8].
Gambar 6. Grafik Sales by product
Aturan yang dihasilkan perihal market basket analysis teralamati  seperti  ditunjukkan  pada tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Analisis Asosiasi
Antenden t Consequen t A.suppor t C.suppor t Support (M01AE) (M01AB) 0.98253 0.98059 0.9757 4 (M01AB) (M01AE) 0.98059 0.98253 0.9757 4 (N02BA) (M01AB) 0.96215 0.98059 0.9563 3 (M01AB) (N02BA) 0.98059 0.96215 0.9563 3 (N02BE) (M01AB) 0.98738 0.98059 0.9805 9 Keterangan : A.support = Antendent support C.support = Consequent support
Didapatkan dari aturan asosiasi di atas bahwa tingkat confidence di atas >90%
• Jika  membeli  M01AE  maka  akan membeli M01AB
• Jika  membeli  M01AB  maka  akan membeli M01AE
• Jika  membeli  N02BA  maka  akan membeli M01AB
• Jika  membeli  M01AB  maka  akan membeli N02BA
Start Data aa Algoritma apriori Metode asosiasi Rule End
• Jika  membeli  N02BE  maka  akan membeli M01AB
Berdasarkan dari hasil analisis asosiasi di atas  dapat  terlihat  ternyata  obat  M01AB banyak  dibeli  bersamaan  dengan  Obat  kode M01AE,N02BA dan juga  N02BE dikarenakan obat M01AB lebih baik dikosumsi dengan cara dikombinasikan dengan obat golongan lain.
Ternyata  jika  obat  M01AB  diminum tanpa  di  kombinasikan  dengan  obat  golongan yang telah disebut sebelumnya cara kerja obat lebih  lambat  namun  jika  dikombinaskan dengan  obat  M01AE,  NO2BA  atau  N02BE cara  kerja  lebih  cepat  dan  mengurasi  terjadi efek samping obat.
Dari  ketiga  obat  kombinasi  yang  telah disebutkan  sebelumnya  ternyata  obat  dengan kode  M01AB  lebih  sering  Dikombinasikan dengan  obat  N02BE  dengan  persentasi penjualan 98%.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  bisnis  apotek,  analisis  pola penjualan obat merupakan strategi yang penting untuk  meningkatkan  keuntungan.  Algoritma Apriori  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk menganalisis pola penjualan obat di apotek.
Penelitian  dimulai  dari  mengumpulkan data, mengolah data dan memasukkan algoritma apriori kedalam data tersebut untuk mendapatkan aturan asosiasi. Setelah
melakukan penelitian didapakkan  beberapa  aturan  yang  terjadi  dari dataset dimana  obat  dengan  kode  M01AB banyak dibeli dengan kode obat M01AE,N02AB dan juga N02BE dikarenakan jika obat M01AB dikombinasikan  dengan  ketiga  jenis  obat tersebut dapat mempercepat cara kerja obat dan juga  meminimalisir  terjadinya  efek  samping obat.
Namun berdasarkan aturan yang didapatkan  didalam  penelitian  ini  bisa  dilihat M01AB lebih cocok dengan obat N02BE karena memiliki persentasi penjualan 98%.
Dari  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan dapat dibuat menjadi beberapa strategi pemasaran  dimana  obat-obatan  yang  sering dibeli bersamaan bisa diletakkan di tempat yang
berdekatan  atau  ketika  ada  orang  yang  ingin membeli  obat  satuan  disarankan  dibeli  dengan obat  yang  cocok  dikombinasikan  berdasarkan aturan yang telah diperoleh dari penelitian ini.
Selain  itu,  hasil  analisis  juga  bisa digunakan  untuk  membatasi  jumlah  stok  obat agar  obat  tidak  menumpuk  di  gudang  dan menghindari terjadinya obat expired date .
Untuk  obat  dengan  kode  N02BE  dan juga  M01AB  dapat  ditingkatkan  keberadaan stoknya  karena  2  golongan  itu  termasuk  obat yang  paling  tinggi  persentasi  pembelian bersama[12].
Dan masih banyak lagi keuntungan yang didapatkan  ketika  menggunakan  algoritma apriori dalam analisis pola penjualan obat dapat memberikan informasi berharga dalam mengembangkan  strategi  pemasaran  yang efektif[13].

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] J. Han, J. Pei, and H. Tong, Data mining: concepts and techniques . Morgan kaufmann, 2006.
[2] R. S. Vairagade, T. Shah, T. Chavan, and R.  Bhatt, “Survey  on  Implementation  of Market  Basket  Analysis  using  Hadoop Framework,” Int J Comput Appl , vol. 975, p. 8887, 2016.
[3] R.  A.  Trihatmoko,  R.  Mulyani,  and  N. Lukviarman, “Product placement strategy in  the  business  market  competition: studies of fast moving consumer goods,” Business and Management Horizon , vol. 6, no. 1, pp. 150–161, 2018.
[4] E.  T.  L.  Kusrini  and  E.  Taufiq, “Algoritma  data  mining,” Yogyakarta: Andi Offset , 2009.
[5] J. D. Ullman, Mining of massive data sets .
Stanford university press, 2013. [6] F.  Lee  and  J.  Santana,  “Data  Mining: Meramalkan Bisnis Perusahaan,”
Jakarta:  PT.  Elex  Media  Komputindo , 2010.
[7] A.  R.  Riszky  and  M.  Sadikin,  “Data
Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan,” Jurnal Teknologi dan Sistem
Komputer ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  103–108,
2019.
[8] M. M. Campos, P. J. Stengard, and B. L.
Milenova,  “Data-centric  automated  data mining,” in Fourth International Conference  on  Machine  Learning  and Applications  (ICMLA’05) ,  IEEE,  2005,
pp. 8-pp.
[9] G. DN, C. Anshu, R. CS, and G. DN, “An algorithm  for  frequent  pattern  mining based  on  Apriori,” IJCSE)  International Journal  on  Computer  Science  and Engineering , vol. 2, no. 04, pp. 942–947,
2010.
[10]  A.  F.  and  R.  M.A.,  “Association  Rule Mining for Designing Marketing Strategies  in  Pharmacies,” Int  J  Pharm Healthc  Mark ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  54–61,
2016.
[11]  M.  Badrul,  “Algoritma  asosiasi  dengan algoritma  apriori  untuk  analisa  data penjualan,” Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri , vol. 12, no. 2, pp. 121–129, 2016.
[12]  D.  Nguyen,  B.  Vo,  and  B.  Le,  “CCAR: An  efficient  method  for  mining  class association rules with itemset
constraints,” Eng  Appl  Artif  Intell ,  vol.
37, pp. 115–124, 2015.
[13]  A.  R.  Wibowo  and  A.  Jananto, “Implementasi  Data  Mining  Metode Asosiasi  Algoritma  FP-Growth  Pada Perusahaan  Ritel,” Inspiration:  Jurnal
Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi , vol. 10, no. 2, pp. 200–212, 2020.