## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1892 − 1898 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3142

## Penerapan Data Mining Pada Analisa Pola Pembelian Obat Menerapkan Algoritma Hash Based

## Rima Tamara Aldisa
Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional, DKI Jakarta, Indonesia Doktor Sistem Informasi, Sekolah Pascasarjana, Universitas Diponegoro, Semarang, Indonesia
Email: rimatamaraa@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com Submitted: 14/02/2023 ; Accepted: 27/03/2023 ; Published : 31/03/2023
Abstrak− Seiring dengan perkembangan zaman, kehidupan manusia juga turut berkembang. Baik dari pola pikir, cara pandang serta cara hidup. Perkembangan zaman menuntut masyarakat untuk ikut berkembang mengikuti era yang semakin canggih. Salah satu perkembangan zaman yang tidak dapat ditolak dalam kehidupan bermasyarakat adalah perkembangan teknologi yang semakin canggih[1].  Sehingga  dalam  melakukan  sebuah  usaha diperlukan  kecakapan dalam  mengelola  dan  memenejemen  usaha  sesuai dengan perkembangan teknologi. Usaha penjualan obat atau sering disebut juga apotik merupakan usaha yang tersebar hampir diseluruh  pelosok  dunia termasuk di  Indonesia. Apotik  merupakan usaha yang  bergerak  dibidang obat-obatan.  Apotik  menjual berbagai jenis obat yang kemungkinan akan diresepkan oleh medis, atau obat lain yang biasa dibeli oleh masyarakat. Disini studi kasus penulis adalah salah satu Apotik di wilayah Jakarta Timur. Keberlangsungan sebuah usaha dapat dipengaruhi oleh beberapa aspek,  namun  aspek  utama  yang  sangat  berpengaruh  adalah  menejemen  pengelolaan  usaha.  Data  base  merupakan  informasi mengenai seluruh transaksi yang pernah dilakukan dalam usaha. Dimana dengan adanya database penjualan sebelumnya, pemilik usaha dapat menilai produk mana yang sangat diminati oleh konsumen dan mana yang tidak diminati oleh konsumen. Hal ini dapat membantu pemilik usaha dalam mencegah kerugian dalam hal tanggal kadaluarsa dan mengelola restok barang. Pengelolaan ini baiknya dilakukan dengan mengoptimalisasikan data mining dengan menerapkan alhoritma hash based. Algoritma Hash Based merupakan algoritma yang bertujuan untuk menemukan pola kombinasi dari beberapa alternatif dengan kriteria atau atribut yang dijadikan  sebagai  pembanding  dengan  perhitungan  menggunakan  teknik  penyaringan  sehingga  dapat  menghasilkan  suatu  pola kombinasi itemset. Berdasarkan hasil dari penelitian dengan menerapkan algoritma hash based dihasilkan 3 itemset yang menjadi prioritas utama yaitu B= Amoxiline, E= Amil Nitrit dan G= Biotin dengan nilai support 20% dan confidance 50%.
Kata Kunci : Data Mining; Algoritma Hash Based; Usaha Penjualan Obat (Apotik)
Abstract− Along  with  the  times,  human  life  is  also  developing.  Both  from  the  mindset,  perspective  and  way  of  life.  The development  of  the times  requires  society to  participate  in  developing  following  an  increasingly  sophisticated  era.  One  of  the developments that cannot be denied in social life is the development of increasingly sophisticated technology. So that in doing a business skills are needed in managing and managing a business in accordance with technological developments. The business of selling drugs or often called pharmacies is a business that is spread in almost all corners of the world, including in Indonesia. Pharmacy is a business engaged in medicine. Pharmacies sell various types of drugs that are likely to be prescribed by a medical doctor, or other drugs that are commonly purchased by the public. Here the author's case study is one of the pharmacies in the East Jakarta area. The sustainability of a business can be influenced by several aspects, but the main aspect that is very influen tial is business management. The database is information about all transactions that have been carried out in the business. Where with the previous sales database, business owners can assess which products are of great interest to consumers and which are not o f interest to consumers. This can help business owners prevent losses in terms of expiration dates and manage stocks of goods. This management should be done by optimizing data mining by applying a hash-based algorithm. The Hash Based Algorithm is an algorithm that aims to find combination patterns of several alternatives with criteria or attributes that are used as comparisons by calculating using filtering techniques so as to produce an itemset combination pattern. Based on the results of research using a hash based algorithm, 3 itemsets were produced which became the top priority, namely B = Amoxiline, E = Amyl Nitrite and G = Biotin with a support value of 20% and 50% confidence.
Keywords: Data Mining; Hash Based Algorithm; Drug Sales Business (Pharmacy)

## 1. PENDAHULUAN
Usaha penjualan obat atau seing disebut juga apotik merupakan usaha yang tersebar hampir diseluruh pelosok dunia termasuk di Indonesia. Apotik merupakan usaha yang bergerak dibidang obat-obatan. Apotik menjual berbagai jenis obat  yang  kemungkinan  akan  diresepkan  oleh  medis,  atau  obat  lain  yang  biasa  dibeli  oleh  masyarakat. Keberlangsungan sebuah usaha dapat dipengaruhi oleh beberapa aspek, namun aspek utama yang sangat berpengaruh adalah  menejemen  pengelolaan  usaha[2].  Dimana  Seiring  dengan  perkembangan  zaman,  kehidupan  manusia  juga turut berkembang. Baik dari pola pikir, cara pandang serta cara hidup. Perkembangan zaman menuntut masyarakat untuk ikut berkembang mengikuti era yang semakin canggih[3][4]. Salah satu perkembangan zaman yang tidak dapat ditolak dalam kehidupan bermasyarakat adalah perkembangan teknologi yang semakin canggih[1]. Sehingga dalam melakukan  sebuah  usaha  diperlukan  kecakapan  dalam  mengelola  dan  memenejemen  usaha  sesuai  dengan perkembangan teknologi.
Teknologi dibuat guna memudahkan pekerjaan manusia. Banyak pekerjaan manusia yang dapat dibantu oleh teknologi. Teknologi dapat menggantihkan pekerjaan manusia jika dikelola dengan baik. Salah satu fungsi teknologi adalah melakukan penyimpanan data dalam bentuk database dimana data yang ada didalam database dapat dipakai untuk menyimpan berbagai data dan informasi serta ilmu pengetahuan yang jika dikelola kembali dapat menghasilkan informasi baru yang dapat dikelola demi mencapai kemajuan masyarakat[5][6]. Pada Usaha apotik, teknologi dapat

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1892 − 1898 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3142
digunakan  dalam  membantu  perkembangan  sebuah  usaha  tersebut.  Salah  satunya  dengan  menggunakan  database penjualan guna memenejemen restok barang atau obat pada penjualan. Hal ini sangat diperlukan karena obat memiliki jangka  waktu  simpan  sehingga  jika  disimpan  terlalu  lama  akan  mencapai  tanggal  kadaluarsa.  Hal  ini  dapat menyebabkan kerugian bagi pemilik usaha. Oleh karena itu maka permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan menggunakan teknologi dengan mengoptimalisasikan data mining dalam mengelola data base.
Data  base  merupakan  informasi  mengenai  seluruh  transaksi  yang  pernah  dilakukan  dalam  usaha.  Dimana dengan adanya database penjualan sebelumnya, pemilik usaha dapat menilai produk mana yang sangat diminati oleh konsumen dan mana yang tidak diminati oleh konsumen. Hal  ini dapat  membantu pemilik usaha dalam mencegah kerugian dalam hal tanggal  kadaluarsa dan mengelola restok  barang[7]. Pengelolaan ini baiknya dilakukan dengan mengoptimalisasikan  data  mining  dengan  fungsi  pengklasteran.  Data  mining  merupakan  penyimpanan  dan penambangan berbagai jenis data, informasi serta ilmu pengetahuan yang akan dikelola untuk menghasilkan informasi baru,  pengtahuan  baru  yang  dapat  dijadikan  accuan  untuk  melakukan  suatu  kemajuan  dengan  berpatokan  pada informasi  baru  tersebut[8][9].  Salah  satu  algoritma  pada  data  mining  yang  dapat  dipakai  dalam  menentukan  pola penjualan guna mengoptimalisasi tata letak dan restok barang adalah algoritma hash based.
Algoritma Hash Based merupakan algoritma yang bertujuan untuk menemukan pola kombinasi dari beberapa alternatif dengan kriteria atau atribut yang dijadikan sebagai pembanding dengan perhitungan menggunakan teknik penyaringan sehingga dapat menghasilkan suatu pola kombinasi itemset[10]. Algoritma ini merupakan algoritma yang dikembangkan  dari  algoritma  apriori,  sehingga  fungsi  algoritma  ini  sama  dengan  fungsi  algoritma  apriori.  Pola kompbinasi yang diperoleh dari pengelolaan data-data hasil transaksi yang telah dilakukan pada penjualan berbagai itemset  sebelumnya.  Sehingga  dalam  pengelolaan  data  menggunakan  algoritma  Hash  Based  ini  harus  dilakukan dengan menggunakan data dari hasil transaksi hasil penjualan sebelumnya.
Beberapa  penelitian  terdahulu  seperti  yang  dilakukan  pada  tahun  2017  oleh  Sulastri  dkk  yang  membahas tentang  optimalisasi  data  mining  pada  kluster  penyakit  dengan  hasil  penelitian  yang  sesuai  dan  penelitian  tersebut berjalan  dengan  lancar[11]. Penelitian  selanjutnya  dilakukan  pada  tahun  2017  oleh  sari  dkk  yang meneliti  tentang lokasi prioritas di kecamatan dumai timur dengan hasil yang berjalan 90%[9]. Penelitian lain dilakukan pada tahun 2019 oleh Nur Zahputra dkk tentang penilaian dosen terbaik dengan hasil 3 dosen terbaik yang diperoleh dari hasil klaster tersebut[12] penelitian lain dilakukan pada tahun 2020 dengan peneliti bernama Natalia Silalahi dkk tentang tips  pengenalan  kampus  Universitas  Budi  Darma  yang  menghasilkan  3  tips  pengenalan  kampus  yang  baik[13]. Penelitian lainnya  dilakukan  pada tahun 2019  oleh lestari dkk mengenai  pola kombinasi  itemset   penjualan Barbar Warehouse dengan hasil 90% tingkat akurasi[14].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan penyimpanan dan penambangan berbagai jenis data, informasi serta ilmu pengetahuan yang akan dikelola untuk  menghasilkan informasi  baru, pengtahuan baru yang dapat  dijadikan accuan untuk  melakukan suatu  kemajuan dengan berpatokan pada informasi  baru tersebut.  Data mining merupakan aktifitas yang dilakukan untuk penambangan data sehingga memperoleh informasi baru, pengetahuan baru serta data baru yang dapat dipakai untuk  melakukan  pengembangan  terhadap  objek  yang  sedang  dikelola  [15]. Data  mining  disebut  juga  merupakan cabang dari integral ilmu komputer yang  digunakan dalam pengelolaan data dalam jumlah yang besar[16]–[18].

## 2.2 Usaha Penjualan Obat
Usaha penjualan obat atau seing disebut juga apotik merupakan usaha yang tersebar hampir diseluruh pelosok dunia termasuk di Indonesia. Apotik merupakan usaha yang bergerak dibidang obat-obatan. Apotik menjual berbagai jenis obat  yang  kemungkinan  akan  diresepkan  oleh  medis,  atau  obat  lain  yang  biasa  dibeli  oleh  masyarakat. Keberlangsungan sebuah usaha dapat dipengaruhi oleh beberapa aspek, namun aspek utama yang sangat berpengaruh adalah menejemen pengelolaan usaha. Pada Usaha apotik, teknologi dapat digunakan dalam membantu perkembangan sebuah usaha tersebut. Salah satunya dengan menggunakan database penjualan guna memenejemen restok barang atau obat  pada penjualan. Hal  ini sangat  diperlukan karena obat  memiliki jangka waktu  simpan sehingga jika disimpan terlalu lama akan mencapai tanggal kadaluarsa. Hal ini dapat menyebabkan kerugian bagi pemilik usaha[19].

## 2.3 Algoritma Hash Based
Algoritma  Hash  Based  merupakan  algoritma  yang  bertujuan  untuk  menemukan  pola  kombinasi  dari  beberapa alternatif dengan kriteria atau atribut yang dijadikan sebagai pembanding dengan perhitungan menggunakan teknik penyaringan sehingga dapat menghasilkan suatu pola kombinasi itemset[20]. Algoritma ini merupakan algoritma yang dikembangkan  dari  algoritma  apriori,  sehingga  fungsi  algoritma  ini  sama  dengan  fungsi  algoritma  apriori.  Pola kompbinasi yang diperoleh dari pengelolaan data-data hasil transaksi yang telah dilakukan pada penjualan berbagai itemset  sebelumnya.  Sehingga  dalam  pengelolaan  data  menggunakan  algoritma  Hash  Based  ini  harus  dilakukan dengan menggunakan data dari hasil transaksi hasil penjualan sebelumnya. Adapun langkah-langkah Algoritma Hash Based sebagai berikut[20], [21]:
a. Proses Pengolahan Data

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1892 − 1898 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3142
Tahapan paling awal adalah pengolahan data. Tahap ini bertujuan untuk memperoleh kombinasi dari setiap item dengan menggunakan aturan assosiatif.
b. Pencarian kombinasi itemset mining
Dilakukan  selanjutnya  adalah  melakukan  pengolahan  hashing  pada  kandidat  di  setiap  1-itemset  untuk memasukkan itemset kedalam tabel hash menggunakan rumus :
H (X, Y) = [( order of item x) * penambahan ctr hash table + ( order of item y) mod prima Keterangan : H = address pada tabel hash. order of item x = nilai x. penambahan  ctr hash  table yaitu  nilai  modulus  bilangan  prima,  apabila  terjadi collision maka  nilai  tersebut ditambah 1 hingga tidak terdapat collision lagi. order of item y = nilai y.

## 2.4 Tahapan Penelitian
Berikut merupakan beberapa tahapan yang harus dilalui dalam melakukan penelitian :
a. Tahap Studi kepustakaan
Tahap studi kepustakaan merupakan tahap dimana peneliti menganalisa pemasalahan dan melakukan pencarian informasi  yang  sama  dengan  masalahyang  sedang  dihadapi.  Pencarian  informasi  tersebut  dapat  dilakukan  dengan melakukan studi literatur yaitu mencari nformasi mengenai pemasalahan yang sedang dihadapi. Banyak sumber yang dapat dipakai seperti buku, jurnal terdahulu dan berbagai sumber lainnya. Selain itu informasi juga dapat dilakukan dengan melakukan tahap wawancara atau bertanya langsung kepada narasumber, bisa juga dilakukan observasi.
b. Tahap analisa algoritma
Tahap kedua adalah melakukan analisa algoritma. Setelah melakukan Analisa permasalahan dan studi literatur sehingga menemukan solusi permasalahan yaitu dengan menerapkan suatu algoritma. Analisa algoritma ini bertujuan untuk menganalisa kecocokan dan keterkaitan antara permasalahan yang sedang dihadapi dengan algoritma yang akan dipakai. Jika memiliki kecocokan maka akan dilanjutkan ketahap selanjutnya.
c. Tahap penerapan metode
Tahap selanjutnya adalah penerapan metode. Penerapan metode merupakan proses dimana penulis melakukan keseluruhan dari tahapan metode atau algoritma yang sedang dihadapi. Tahapan ini adalah tahapan penting dimana pada tahap ini merupakan tahap penentu keberhasilan dari sebuah penelitian. Jika pada tahapan ini penulis melakukan kesalahan, maka hasil dari penelitian yang dilakukan tidak akan sempurna.

## d. Tahap pengujian algoritma
Tahap selanjutnya adalah Tahapan pengujian  algoritma. Tahapan ini dilakukan setelah dilakukan penerapan algoritma dan tahap tersebut harus selesai terlbih dahulu supaya tahap pengujian dapat dilakukan. Tahap pengujian algoritma ini adalah tahap dimana penulis menilai keberhasilan dari  penelitian yag dilakukan. Jika penelitian yang dilakukan sudah lolos tahap uji algoritma, maka penelitian tersebut dapat dipublikasikan.
e. Tahap penarikan kesimpulan
Tahap terakhir adalah penarukan kesimpulan. Tahap ini dapat dilakukan jika seluruh langkah penelitian telah dilakukan  dan  langkah  tersebut  sudah  berhasil  dilakukan.  Penarikan  kesimpulan  berarti  merangkum  secara keseluruhan dari isi penelitian, dimana dengan adanya tahap penarikan kesimpulan ini artinya penelitian telah selesai dilakukan.
Berikut ini merupakan bagan sederhana yang menggambarkan keseluruhan dari proses yang harus dilalui oleh penulis dalam melakukan suatu penelitian ini.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1892 − 1898 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3142

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisa  masalah  merupakan  tahap  paling  awal  pada  saat  melakukan  proses  pengelolaan  data,  dengan  tujuan memperoleh pola pada setiap item untuk memperoleh pola kandidat itemset penjualan, dimana data yang diperoleh penulis akan dijadikan sebagai data yang akan dikelola. Data yang diperoleh penulis dapat dilihat pada tabel 1 yang akan dikelola dengan menerapkan algoritma Hash Based.

## 3.2 Penetapan Algoritma Hash Based
Data yang akan diolah pada algoritma Hash Based dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data  Penjualan Obat
Bulan 2022 Parace tamol Amoxili ne ranitidi ne Ambrox ol Amil Nitrit Betadi ne Bioti n CT M Danaz ole Eperiso ne Estradi ol Januari 51 57 41 29 21 27 58 51 58 37 56 Februari 31 44 67 27 37 38 27 55 29 47 33 Maret 25 58 25 43 59 97 53 30 34 26 24 April 31 41 58 57 82 28 38 47 42 45 57 Mei 74 69 51 55 49 65 95 41 27 47 39 Juni 41 50 69 38 52 45 21 29 45 86 57 Juli 44 51 49 33 62 28 27 60 24 33 29 Agustus 49 49 57 33 78 67 64 63 46 75 36 September 49 35 49 54 90 58 58 43 32 50 24 Oktober 50 32 51 48 60 37 27 71 57 32 23 November 78 87 55 81 40 26 53 42 61 17 42 Desember 32 52 36 31 54 33 38 90 26 85 14
Pada tabel  1 akan diproses dan dibuat ke tabel 2 dengan  melakukan  pengolahan berformat tabular, dimana aturannya adalah bahwa jika nilai <50 akan disubtitusi ke angka 0, sedangkan >=50 akan disubtitusi ke angka 1. Serta pada setiap alternatif diberi inisial seperti tabel 2:
Tabel 2. Data Penjualan Obat dalam Bentuk Tabular
Bulan 2022 Parace tamol (A) Amoxili ne (B) Ranitidi ne (C) Ambrox ol (D) Amil Nitrit (E) Betadi ne (F) Bioti n (G) CT M (H) Danaz ole (I) Eperiso ne (J) Estradi ol (K) Januari 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 Februari 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 Maret 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 April 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 Mei 1 1 1 1 0 1 1 0 0 0 0 Juni 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 Juli 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 Agustus 0 0 1 0 1 1 1 1 0 1 0 September 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 Oktober 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 0 November 1 1 1 1 0 0 1 0 1 0 0 Desember 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0
Dari  data  pada  tabel  2  terlihat  bahwa  ada  beberapa  data  yang  tidak  memiliki  nilai  atau  sering  disebut  juga missing  value ,  sehingga  untuk  mempermudah  pengolahan  data,  maka  tabel  3  akan  menunjukkan  data  yang  hanya memiliki nilai.
Tabel 3. Data Penjualan Obat yang Sudah di Cleaning No Bulan Items 1 Januari A, B, G, H, I, K 2 Februari C, H 3 Maret B, E, F, G 4 April C, D, E, K 5 Mei A, B, C, D, F, G 6 Juni B, C, E, J, K 7 Juli B, E, H 8 Agustus C, E, F, G, H, J

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1892 − 1898 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3142
9 September D, E, F, G, J 10 Oktober A, C, E, H, I 11 November A, B, C, D, G, I 12 Desember B, E, H, J
Setelah  memperoleh    tabel  3  maka  daoat  diterapkan  algoritma  hash  based.  Dengan  tahap  pertama  yaitu menetapkan large 1-itemset dari kandidat 1-itemset. lalu dicari kandidat 2 –itemset dengan menemukan nilai minsup yang diperlukan untuk mendapatkan alamat hash. Nilai minsup yang ditetapkan sebesar >=40%, sehingga diperoleh tabel persentase pada large 1-itemset seperti berikut.
Tabel 4. Tabel Nilai Support No Item Frekuensi Support 1 A 4 4/11 *100% = 36.4% 2 B 7 7/11 *100% = 63.6% 3 C 7 7/11 *100% = 63.6% 4 D 4 4/11 *100% = 36.4% 5 E 8 8/11 *100% = 72.7% 6 F 4 4/11 *100% = 36.4% 7 G 6 6/11 *100% = 54.5% 8 H 6 6/11 *100% = 54.5% 9 I 3 3/11 *100% = 27.3% 10 J 4 4/11 *100% = 36.4% 11 K 3 3/11 *100% = 27.3%
Dari  tabel  4  dilihat  nilai  suport  yang  diatas  nilai  minsub  sepertti  tabel  di  5  dimana  nilai  minimum  support sebesar 40%. Lalu diberikan kode oerder untuk mencari address di setiap iterasi.
Tabel 5. Tabel Hash Based No Item Address 1 B 1 2 C 2 3 E 3 4 G 4 5 H 5
Langkah berikutnya ialah proses iterasi 2 dengan mencari frequent 2-itemset dengan pola kombinasi item dari frequent  1-itemset  untuk  mencari  address  atau  alamat  2-itemset  kedalam  tabel  hash.  Perhitungan  pada  iterasi  2 dilakukan dengan perkalian 11 karena nilai tersebut didapatkan dari bilangan prima yang terdekat dan lebih besar dari 10 (jumlah kombinasi 2-itemset ). Berikut merupakan perhitungan menggunakan rumus hash :
Tabel 6. Tabel Hash 2-itemset No Kombinasi 2 -itemset Perhitungan Hasil 1 BC [(1)*11+(2)] mod 11 2 2 BE [(1)*11+(3)] mod 11 3 3 BG [(1)*11+(4)] mod 11 4 4 BH [(1)*11+(5)] mod 11 5 5 CE [(2)*11+(3)] mod 11 3 6 CG [(2)*11+(4)] mod 11 4 7 CH [(2)*11+(5)] mod 11 5 8 EG [(3)*11+(4)] mod 11 4 9 EH [(3)*11+(5)] mod 11 5 10 GH [(4)*11+(5)] mod 11 5 Pada tabel 6 masih terdapat collision pada address . Dimana Collision adalah hasil pencarian alamat pada hash yang  sama  pada  beberapa  itemset.  Maka  dilanjutkan  langkah  ke-2  yaitu  melakukan  perulangan  dengan  nilai  mod sebesar 13 sebagai nilai bilangan prima setelah 11. Selain itu bilangan pengali akan bernilai 12 sebagaimana urutan selanjutnya dari bilangan sebelumnya.
Berikut tabel perhitungannya :
Tabel 7. Perulangan 1 Tabel Hash 2-itemset No Kombinasi 2 -itemset Perhitungan Hasil 1 BC [(1)*12+(2)] mod 13 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1892 − 1898 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3142
2 BE [(1)*12+(3)] mod 13 2 3 BG [(1)*12+(4)] mod 13 3 4 BH [(1)*12+(5)] mod 13 4 5 CE [(2)*12+(3)] mod 13 5 6 CG [(2)*12+(4)] mod 13 6 7 CH [(2)*12+(5)] mod 13 7 8 EG [(3)*12+(4)] mod 13 11 9 EH [(3)*12+(5)] mod 13 12 10 GH [(4)*12+(5)] mod 13 15
Berdasarkan  tabel  7  diperoleh  informasi  bahwa  sudah  tidak  ditemukan collision maka  dapat  dilanjutkan kelangkah berikutnya yaitu menyusun alamat hash dan basket count dan mencari nilai support.
Tabel 8. Tabel Basket Count No Address Item Basket Count Support 1 1 BC 3 30% 2 2 BE 4 40% 3 3 BG 4 40% 4 4 BH 3 30% 5 5 CE 2 20% 6 6 CG 3 30% 7 7 CH 3 30% 8 11 EG 3 30% 9 12 EH 3 30% 10 15 GH 2 20%
Sesuai dengan ketentuan awal bahwa nilai minsup sebesar >= 40% maka diperoleh hanya 2 kombinasi itemset yang memenuhi yaitu :
Tabel 9. Tabel Kombinasi 2-itemset No Address Item Basket Count Support 1 2 BE 4 40% 2 3 BG 4 40%
Langkah Selanjutnya adalah melakukan pembentukan  kombinasi 3 –itemset yang diperoleh dari itemset yang memenuhi minsup.
Tabel 10. Tabel Kombinasi 3-itemset No Kombinasi 3-Itemset Basket Count Support 1 BEG 2 20%
Langkah Selanjutnya adalah melakukan perhitungan nilai confidance, yaitu Setelah menemukan nilai support. Berikut cara menghitung nilai confidance dari kombinasi 3-itemset.
Tabel 11. Confidance Kombinasi 3-itemset No Kombinasi 3-Itemset Basket Count Support Confidence 1 BEG 2 20% 2/4*100% = 50%
Berdasarkan hasil dari penelitian dengan menerapkan algoritma hash based dihasilkan 3 itemset yang menjadi prioritas utama yaitu B= Amoxiline, E= Amil Nitrit dan G= Biotin dengan nilai support 20% dan confidance 50%.

## 4. KESIMPULAN
Sesuai dengan hasil yang diperoleh berdasarkan penelitian, maka diperoleh kesimpulan bahwa dengan memanfaatkan data  base  dalam  data  mining  dengan  menerapkan  algoritma  hash  based,  dapat  memperoleh  solusi  mengenai pengelolaan pola tata letak dan restok obat di apotik dengan hasil prioritas utama yaitu B= Amoxiline, E= Amil Nitrit dan G= Biotin dengan nilai support 20% dan confidance 50%. Selain itu dengan adanya penelitian ini dapat ditemukan informasi bahwa dengan menerapkan algoritma hash based dapat membantu pemilik apotik dalam memenejemen pola tata letak segala jenis obat di apotik. Penelitian ini juga dapat digunakan untuk peneliti selanjutnya dalam melakukan penelitian yang terkait dengan penelitian ini.

## REFERENCES
[1] R.  S.  P.  Melisa  Elistri,  Jusuf  Wahyudi,  “Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making.  Yogyakarta.  Graha  Ilmu.,”  J.  Media

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 4, Maret 2023 Page: 1892 − 1898 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i4.3142
Infotama Penerapan Metod. SAW… ISSN, vol. 10, no. 2, p. 361, 2014.
[2] 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.
[3] E. Irdiansyah, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Minuman Di Pt . Pepsi Cola Indobeverages Menggunakan Metode,” J. TA/SKRIPSI, vol., no., pp. 1–6, 2017.
[4] N.  Vendyansyah  and  Y.  A.  Pranoto,  “Perancangan  dan  Pembuatan  Aplikasi  untuk  Mendeteksi  Kemiripan  Jawaban Menggunakan Cosine Similarity,” J. Tek. (Jurnal Fak. Tek. Univ. Islam Lamongan), vol. 13, no. 1, pp. 23–28, 2021.
[5] H. A. Septilia and Styawati, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Dana Bantuan Menggunakan Ahp,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 34–41, 2020.
[6] E. Ndruru, “Pemanfaatan Sistem Pendukung Keputusan Dalam Seleksi PKW Terbaik Dengan Metode Aras Pada LPK2- Pascom Medan,” J. Inf. Log., vol. I, no. 2, pp. 26–34, 2019.
[7] K. Fatmawati, A. P. Windarto, and M. R. Lubis, “Analisa SPK Dengan Metode AHP Dalam Menentukan Faktor Konsumen Dalam Melakukan Kredit Barang,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput., vol. I, pp. 314–321, 2017.
[8] A. H. SIREGAR, “Analisis Prediksi Aturan Asosiasi Menggunakan Algoritma Ct-Pro Dan Algoritma Hash-Based Dalam Kasus Kekerasan Pada Anak,” 2020.
[9] Sari, F. Saro, and David, “Implementasi Algoritma C4.5 Dalam Menentukan Lokasi Prioritas Penyuluhan Program Keluarga berencana di kecamatan dumai timur,” J. Penelit. Pos dan Inform., vol. 8, no. 1, p. 63, 2018.
[10]  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.
[11]  H. Sulastri and A. I. Gufroni, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 299–305, 2017.
[12]  A.  Nurzahputra,  M.  A.  Muslim,  and  M.  Khusniati,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Penilaian  Dosen Berdasarkan Indeks Kepuasan Mahasiswa,” Techno.Com, vol. 16, no. 1, pp. 17–24, 2017.
[13]  N.  Silalahi,  “Penentuan  Strategi  Promosi  Universitas  Budi  Darma  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering,”  TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 1, pp. 40–46, 2020.
[14]  A. F. Lestari and M. Hafiz, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Barbar Warehouse,”  INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 5, no. 1, p. 96, 2020.
[15]  Y. Mahena, M. Rusli, and E. Winarso, “Prediksi Harga Emas Dunia Sebagai Pendukung Keputusan Investasi Saham Emas Menggunakan Teknik Data Mining,” Kalbiscentia J. Sains dan Teknol., vol. 2, no. 1, pp. 36–51, 2015.
[16]  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.
[17]  J.  Nasir,  “Penerapan Data  Mining  Clustering Dalam  Mengelompokan  Buku  Dengan  Metode K-Means,”  Simetris  J.  Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 11, no. 2, pp. 690–703, 2021.
[18]  R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi. CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[19]  F. Anggraini Fistiana, Evanita, and A. Akbar Riadi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tanaman Hias Hoya Carnosa Berbasis Android Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform., vol. 6, pp. 305–311.
[20]  D.  Ismanda,  B.  Sihotang,  and  L.  Simangunsong,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  HASH-BASED  DALAM MENGETAHUI POLA PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN ( STUDI KASUS : UNIVERSITAS BUDI DARMA ),” 2022.
[21]  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.