ISSN: 2337-7631 (Printed) ISSN: 2654-4091 (Online)

## PENERAPAN DATA MINING DALAM MENGETAHUI POLA TRANSAKSI PEMBELIAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI  DI APOTEK KHARISMA FARMA TIGA
Prastyadi Wibawa Rahayu 1* , I Nyoman Bernadus 2 dan Aulia Iefan Datya 3
1,2,3 Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Dhyana Pura, Bali
1 Email*: prastyadiwibawa@undhirabali.ac.id
2 Email: bernadus@undhirabali.ac.id 3 Email: iefandatya@undhirabali.ac.id

## ABSTRAK
Apotek Kharisma Farma Tiga menjual berbagai obat paten, obat luar, bebas, herbal, generik dan sirup  serta  beberapa  barang  kesehatan  lainnya  yang  dalam  sehari  dapat  menghasilkan  transaksi  dengan kisaran  antara  60 – 100  transaksi.  Pencacatan  transaksi  tersebut  sudah  menggunakan  sebuah  aplikasi komputer berbasis web dimana pencatatan tersebut disimpan didalam sebuah database. Berdasarkan hasil wawancara  dengan  pemiliki  apotek  didapati  bawah  data  tersebut  hanya  dijadikan  arsip  tanpa  ada pengembangan  analisa  untuk  kemajuan  bisnis  apotek.  Padahal  melalui  data  tersebut  dapat  dijumpai beberapa peluang seperti diterapkan pada indentifikasi pola transaksi produk-produk obat yang sering dibeli bersamaan. Hal  ini dikarenakan tidak adanya proses analisa terhadap data transaksi pembeliaan obat  di apotek untuk mengetahui pola dan kombinasi obat-obatan yang mungkin dibeli secara bersamaan. Dengan diketahuinya  pola  transaksi  produk  tersebut  dapat  membantu  pihak  petugas  apotek  untuk  menawarkan produk tambahan atau produk terkait berdasarkan pola pembelian obat sebelumnya. Untuk mengetahui pola transaksi pembelian obat maka dapat digunakan teknik data mining . Salah satu teknik data mining yang bisa  menemukan  kombinasi item dari  sebuah  data  adalah  algoritma  Apriori.  Dimana  algoritma  Apriori digunakan  untuk  menemukan  pola  hubungan  dalam  kumpulan  data.  Penerapan data  mining dalam mengetahui  pola  pembelian  obat  menggunakan  algoritma  Apriori  di  Apotek  Kharisma  Farma  Tiga dibangun berbasis web. Penelitian ini menggunakan 69 data transaksi pembelian obat dengan jenis obat obat paten, obat luar, bebas, herbal, generik dan sirup. Hasil pada penelitian ini adalah penerapan algoritma Apriori telah berhasil dilakukan, bisa memberikan rekomendasi pola dan kombinasi obat-obatan yang dibeli secara bersamaan. Rule asosiasi dengan minimal support 20% dan confidence 75% yaitu 2- itemset dengan 5 rule dan  3- itemset dengan  7 rule .  Nilai confidence yang  tertinggi  di  2- itemset adalah  jika  konsumen membeli  Minyak  GPU  60  ml  maka  membeli  Minyak  Angin  Cap  Kapak  10  ml  ( support :  27.54%  dan confidence : 100%), sedangkan pada 3 itemset adalah jika konsumen membeli Redoxon Effervescent 20s, Minyak GPU 60 ml maka membeli Minyak Angin Cap Kapak 10 ml ( support : 20.29% dan confidence : 100%). Kata kunci: Asosiasi, Apriori , Apotek, Confidence , Support

## ABSTRACT
Kharisma  Farma  Tiga  Pharmacy  sells  various  patent  medicines,  external  medicines,  over-the- counter medicines, herbals, generics and syrups as well as several other health goods which in a day can generate transactions ranging between 60 – 100 transactions. The recording of transactions uses a web- based computer application where the recording is stored in a database. Based on the results of interviews with  pharmacy  owners,  it  was  found  that  the  data  was  only  used  as  an  archive  without  any  analytical development for the progress of the pharmacy business. In fact, through this data several opportunities can be found, such as being applied to identifying transaction patterns for medicinal products that are often purchased  together.  This  is  because  there  is  no  analysis  process  for  drug  purchase  transaction  data  at pharmacies  to  determine  patterns  and  combinations  of  drugs  that  may  be  purchased  simultaneously. Knowing the product transaction patterns can help pharmacy staff to offer additional or related products based on previous drug purchasing patterns. To find out the pattern of drug purchase transactions, data mining techniques can be used. One data mining technique that can find combinations of items from data is the a priori algorithm. Where an a priori algorithm is used to find relationship patterns in a data set. The application of data mining to determine drug purchasing patterns using an a priori algorithm at the Kharisma Farma Tiga Pharmacy was built on a web basis. This research used 69 drug purchase transaction data with the types of patented drugs, external drugs, over-the-counter, herbal, generic and syrup. The results of this research  are  that  the  application  of  the  a  priori  algorithm  has  been  successful,  it  can  provide recommendations for patterns and combinations of drugs to be purchased simultaneously. Association rules
with a minimum support of 20% and confidence of 75% are 2-itemset with 5 rules and 3-itemset with 7 rules. The highest confidence value in the 2-itemset is if the consumer buys 60 ml GPU oil, then buys 10 ml Wind Cap Ax oil (support: 27.54% and confidence: 100%), while in the 3 itemset it is if the consumer buys  Redoxon  Effervescent  20s,  GPU  oil  60  ml  then  buy  10  ml  capax  wind  oil  (support:  20.29%  and confidence: 100%).
Keyword: Association, Apriori, Pharmacy, Confidence, Support

## 1. PENDAHULUAN
Apotek Kharisma Farma Tiga adalah sebuah tempat atau toko yang diatur oleh undang-undang dan berlisensi untuk menyediakan obat-obatan dan produk kesehatan kepada masyarakat.  Fungsi utama apotek adalah memastikan bahwa pasien mendapatkan obat-obatan yang aman, efektif, dan sesuai dengan resep dokter atau petunjuk penggunaan yang tepat [ 1 ]. Selain itu, apotek juga dapat memberikan informasi kesehatan kepada pasien tentang penggunaan obat, dosis yang tepat, efek samping, interaksi obat, dan lain- lain [ 2 ].
Apotek Kharisma Farma Tiga menjual berbagai obat paten, obat luar, bebas, herbal, generik, dan sirup, serta beberapa barang kesehatan lainnya yang dalam sehari dapat  menghasilkan transaksi dengan kisaran  antara  60 – 100  transaksi.  Pencacatan  transaksi  tersebut  sudah  menggunakan  sebuah  aplikasi komputer berbasis web dimana pencatatan tersebut disimpan didalam sebuah database. Berdasarkan hasil wawancara  dengan  pemiliki  apotek  didapati  bahwa  data  tersebut  hanya  dijadikan  arsip  tanpa  ada pengembangan  analisa  untuk  kemajuan  bisnis  apotek.  Padahal  melalui  data  tersebut  dapat  dijumpai beberapa peluang seperti diterapkan pada indentifikasi pola transaksi produk-produk obat yang sering dibeli bersamaan. Hal  ini dikarenakan tidak adanya proses analisa terhadap data transaksi pembeliaan obat  di apotek untuk mengetahui pola dan kombinasi obat-obatan yang mungkin dibeli secara bersamaan. Dengan diketahuinya  pola  transaksi  produk  tersebut  dapat  membantu  pihak  petugas  apotek  untuk  menawarkan produk tambahan atau produk terkait berdasarkan pola pembelian obat sebelumnya.
Untuk mengetahui pola transaksi pembelian obat maka dapat digunakan teknik data mining . Salah satu teknik data mining yang bisa menemukan kombinasi item dari sebuah data adalah algoritma Apriori[ 3 ]. Pada Penelitian ini penerapan data mining dalam mengetahui pola pembelian obat menggunakan algoritma Apriori  dibangun berbasis web. Dimana algoritma Apriori digunakan untuk menemukan pola hubungan dalam kumpulan data [ 4 ]. Pola asosiasi adalah hubungan antara beberapa item dalam dataset yang muncul bersama secara berulang berdasakan nilai support dan confidence [ 5 ]. Pada penelitian sebelumnya Arif Elsha Alma yang membahas mengenai penggunaan algoritma Apriori dalam merekomendasi produk pada toko  online,  Apriori  dapat  digunakan  untuk  menemukan  kombinasi  item  dalam  data  riwayat  transaksi dan menggunakan  nilai confidence yang  dihasilkan  dari  kombinasi  jenis  produk  yang  dibeli  pelanggan, algoritma ini dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi produk kepada pelanggan di toko online [ 6 ]. Sedangkan pada penelitian Putri Mai Sarah melakukan penelitian mengenai penggunaan algoritma Apriori dalam menentukan persediaan barang,  dengan menggunakan   algoritma  Apriori, dapat  digunakan untuk memprediksi hasil penjualan barang sembako di Toko Sinar Harahap dan menentukan barang apa yang harus disimpan [ 7 ]. Dalam penelitian Saefudin, metode algoritma Apriori digunakan untuk menentukan pola pembelian ikan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa aplikasi ini sangat membantu UD. Mumu Jaya dalam menentukan jenis ikan apa yang diminati konsumen, menyimpan data transaksi dan stok ikan [ 8 ].  Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  pada  Apotek  Kharisma  Tiga  Farma,  penulis  melakukan penelitan dengan judul “Penerapan Data Mining Dalam Mengetahui Pola Pembelian Obat Menggunakan Algoritma Apriori di Apotek Kharisma Tiga Farma”.

## 2. MATERI DAN METODE
Data Mining Data mining adalah proses yang mengekstraksi pola atau informasi penting dari kumpulan data yang besar atau kompleks [ 9 ]. Tujuan utama proses ini adalah untuk menggali pengetahuan baru yang dapat membantu dalam peramalan, pengambilan keputusan, atau pemahaman lebih mendalam tentang data yang ada [ 10 ].

## Aturan Asosiasi
Analisis asosiasi ini biasa dilakukan untuk membuat komputer menemukan aturan asosiasi dengan mencari keterkaitan antara item satu dengan yang lainnya dalam suatu dataset atau dalam hal ini transaksi. Algoritma yang biasa digunakan untuk membuat aturan asosiasi menggunakan data latih sebagai cara untuk menghasilkan pengetahuan. Pengetahuan ini dapat berupa informasi mengenai item atau produk yang sering dibeli  dalam  waktu  bersamaan.  Aturan  asosiasi  merupakan  sebuah  pengetahuan  yang  dihasilkan  dari
analisis  asosiasi.  Aturan  ini  dihitung  dari  data  yang  sifatnya  probabilistik.  Dalam  menentukan  aturan asosiasi,  terdapat  suatu interestingness  measure (ukuran  ketertarikan)  yang  didapatkan  dari  hasil pengolahan data dengan menghitung nilai support dan confidence . Nilai support dan confidence berfungsi untuk  menentukan ketertarikan aturan asosiasi yang nantinya dibandingkan dengan batasan ( threshold ). Batasan  yang  ditentukan  oleh  pengguna  tersebut  biasanya  disebut  minimum support dan  minimum confidence [ 11 ]. Metodologi dalam melakukan analisis asosiasi terbagi kedalam dua tahapan [ 12 ]:
1. Pola Frekuensi Tinggi
Analisis  pola  frekuensi  tinggi  adalah  suatu  langkah  yang  dilakukan  dalam  rangka  mencari kombinasi item yang  memenuhi  nilai  minimum support yang  telah  ditentukan  untuk  suatu dataset . Nilai support dari suatu item dapat diperoleh mengunakan Persamaan 1 .
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A) = Jumlah Transaksi mengandung A Total Transaksi (1)
Atau gunakan Persamaan 2 untuk menghitung support duah buah item .
𝑠𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (A ∩ B) = Jumlah Transaksi mengandung A dan B Total Transaksi (2)
2. Pembentukan Aturan Asosiasi
Pembentukan  aturan  asosiatif  dilakukan  setelah  seluruh  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan. Selanjutnya barulah mencari aturan asosiatif yang memenuhi syarat nilai minimum confidence . Jika support adalah presentasi kemunculan item A dan B secara bersamaan, confidence adalah seberapa seringnya suatu item B muncul dalam transaksi yang mengandung A. Nilai confidence dari suatu item dapat dicari dengan menggunakan Persamaan 3 .
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = P(B|𝐴) = Jumlah transaksi yang mengandung A dan B Jumlah transaksi mengandung A (3)

## Algoritma Apriori
Algoritma Apriori adalah suatu algoritma yang digunakan untuk melakukan pencarian kombinasi dari  sebuat itemset yang  memiliki  jumlah  kemunculan  tertentu  sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan. Algoritma  Apriori  menggunakan  pengetahuan  mengenai  frekuensi  dari itemset yang  telah  diketahui sebelumnya, untuk dijadikan informasi pada iterasi selanjutnya. Algoritma  Apriori memperhatikan nilai minimum support dalam  menentukan  kandidat-kandidat  yang  mungkin  muncul.  Algoritma  Apriori termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining aturan yang menyatakan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut market basket analysis [ 13 ]. Berikut adalah langkah-langkah dari algoritma Apriori  [ 14 ]:
1. Pada iterasi pertama, setiap item merupakan bagian dari himpunan item yang terdiri atas 1 item (kandidat 1- itemset ). Algoritma ini melakukan scan terhadap seluruh transaksi dalam dataset untuk menghitung jumlah kemunculan dari setiap item atau nilai support .
2. Tentukan nilai minimum support . Kandidat 1- itemset yang memiliki nilai support diatas nilai minimum support dipilih menjadi himpunan 1- itemset atau pola frekuensi tinggi.
3. Pada  iterasi  kedua,  setiap item pada  iterasi  sebelumnya  dikombinasikan  untuk  memperoleh kandidat 2- itemset . Kemudian scan terhadap dataset dilakukan kembali untuk menghitung nilai support dari kombinasi 2- itemset . Kandidat 2- itemset yang memenuhi nilai minimum support dipilih sebagai pola frekuensi tinggi.
4. Pada iterasi ketiga, dilakukan kombinasi dari hasil dari iterasi kedua yaitu himpunan 2- itemset untuk  mendapatkan  kandidat  3- itemset .  Kemudian scan kembali  ke  dalam dataset untuk menghitung  nilai support dari  kandidat  3- itemset .  Kandidat  3- itemset yang  memenuhi  nilai minimum support dipilih sebagai pola frekuensi tinggi dari kandidat.
5. Lakukan iterasi selanjutnya, jika masih terdapat kombinasi k- itemset yang dapat dibentuk dan memenuhi nilai minimum support . Tetapkan nilai support dari k-itemset dan pilih k- itemset yang memenuhi nilai minimum support .
6. Hitung nilai confidence dari setiap aturan asosiasi A→B, ambil aturan asosiasi yang memenuhi syarat nilai minimum confidence yang telah ditentukan.

## Metode Penelitian
Berikut alur penelitan yang terdiri dari 5 tahapan. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 .
Vol. 12 No. 1, Maret 2024, pp. 44~55 DOI: 10.35508/jicon.v12i1.13154
Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakuan  wawancara  dengan  petugas  apotek  Kharisma Farma  Tiga.  Data  yang  akan  digunakan  adalah  data  pembelian  obat  selama  bulan  Juni  yang mendapatkan jumlah transaksi pembelian obat sebanyak 69 transaksi dengan jenis obat paten, obat luar, bebas, herbal, generik, dan sirup.
2. Data Transformation
Pada Tahapan data transformation , penulis melakukan pemilihan atribut yang akan digunakan. Data awalnya, atribut data terdiri dari No. Transaksi, Tgl.Pembelian, User , Barcode , Item , Harga, ED, Qty ,  Subtotal, Disc ,  dan  Grand  Total  dapat  dilihat  pada  Gambar 2 .  Data  atribut  yang digunakan adalah No. Transaksi, Tgl.Pembelian dan Item. Setelah melakukan pemilihan atribut langkah selanjutnya adalah melakukan data transformation dari bentuk data .pdf menjadi .csv yang dapat dilihat pada Gambar 3 .
Gambar 2. Potongan Data Transaksi Pembelian Obat di Apotek
3. Perancangan Sistem Perancangan sistem dilakukan dengan menggunakan Use Case Diagram [ 15 ] yang dapat dilihat pada Gambar 4 .
Gambar 4. Use Case Diagram
4. Implementasi Sistem dan Apriori Melakukan implementasi agar dapat berfungsi sesuai dengan rancangan sistem yang dibuat dan penerapan  algoritma  Apriori  dengan  minimal support 20%  dan  minimal confidence 75%. Minimal Nilai support 20% didapatkan pada penelitian ini dari hasil wawancara dengan pihak apotek  yang  ingin  mengetahui  pola  keterkaitan item yang  minimal  jumlah  transaksinya  14 transaksi. Sedangkan nilai confidence didapat hasil wawancara dari kebutuhan apotek yang ingin mengetahui  informasi  peluang  pembelian  obat  secara  bersamaan  dengan  persentase  minimal 75%.
5. Kesimpulan
Penarikan kesimpulan dari hasi penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Implementasi Sistem
Berikut hasil implementasi sistem berdasarkan hasi perancangan sistem dengan menggunakan Use Case Diagram . Untuk memasuki sistem pertama petugas apotek harus melakukan login . Halaman login dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5. Halaman Login

## Halaman Utama
Setelah melakukan login sistem akan memunculkan ke halaman utama yang berisikan menu data, Apriori, dan logout . Halaman utama dapat dilihat pada Gambar 6 .
Gambar 6. Halaman Utama

## Halaman Data
Pada Halaman data akan menampilkan beberapa menu yaitu pencarian, refresh , tambah, import , cetak, dan kosongkan. Halaman data dapat dilihat pada Gambar 7 .
Gambar 7. Halaman Data
Halaman  tambah  data  berfungsi  untuk  menambahkan  data  transaksi  pembelian  obat.  Halaman tambah data dapat dilihat pada Gambar 8 .
Gambar 8. Halaman Tambah Data
Vol. 12 No. 1, Maret 2024, pp. 44~55 DOI: 10.35508/jicon.v12i1.13154
Halaman import dataset berfungsi untuk memasukan data pembelian obat dengan format data .csv. Halaman import dataset d apat dilihat pada Gambar 9 .
Gambar 9. Import Dataset
Halaman  cetak  berfungsi  untuk  mencetak  atau download data  pembelian  obat.  Halaman  cetak dapat dilihat pada Gambar 10 .

## Gambar 10. Halaman Cetak
Halaman Apriori
Pada halaman Apriori petugas akan menginputkan tanggal awal sampai tanggal akhir pembelian obat  yang  akan  dicari  pola  pembelian  obat  pada  apotek  Kharisma  Farma  Tiga,  serta  memasukan  nilai minimal support 20 % dan minimal confidence 75%. Halaman Apriori dapat dilihat pada Gambar 11 .
Gambar 11. Halaman Apriori Setelah  memasukan  tanggal  awal,  tanggal  akhir,  minimal support dan confidence barulah  bisa melakukan  perhitungan  dengan  menekan  tombol  hitung  di  sistem  yang  akan  menampilkan  hasil perhitungan nilai support untuk kandidat 1- itemset dapat dilihat pada Gambar 12 .
Gambar 12. Hasil Nilai Support Kandidat 1- Itemset Setelah mendapat hasil  nilai support untuk kandidat 1- itemset , langkah selanjutnya adalah jika nilai support kandidat 1- itemset lebih besar dari minimal support 20% maka akan masuk ke 1- itemset . Hasil 1- itemset dapat dilihat pada Gambar 13 .
Gambar 13. Hasil 1- Itemset
Hasil 1- Itemset yang memenuhi nilai minimal support akan dilakukan kombinasi per item untuk mencari kandidat 2- itemset dan nilai support . Hasil kandidat 2- itemset dilihat pada Gambar 14 .
Gambar 14. Hasil Potongan Kandidat 2- Itemset Setelah mendapat hasil nilai support untuk kandidat 2- itemset , langkah selanjut jika nilai support kandidat 2 -temset lebih besar dari minimal support 20% maka akan masuk ke 2- itemset . Hasil 2- itemset dapat dilihat pada Gambar 15 .
Gambar 15. Hasil 2- Itemset
Hasil 2- Itemset yang memenuhi nilai minimal support akan dilakukan kombinasi per item untuk mencari kandidat 3- itemset dan nilai support . Hasil kandidat 3- itemset dapat dilihat pada Gambar 16 .
Gambar 16. Kandidat 3- Itemset Setelah  mendapat  hasil  nilai support untuk  kandidat  3- itemset ,  langkah  selanjutnya  jika  nilai support item lebih besar dari minimal support 20% maka akan masuk ke 3- itemset . Hasil 3- itemset dapat dilihat pada Gambar 17 .
Gambar 17. Hasil 3- Itemset
Vol. 12 No. 1, Maret 2024, pp. 44~55 DOI: 10.35508/jicon.v12i1.13154
Hasil 3- Itemset yang memenuhi nilai minimal support akan dilakukan kombinasi per item untuk mencari kandidat 4- itemset dan nilai support . Hasil nilai support 4- itemset dapat dilihat pada Gambar 18 .
Gambar 18. Hasil Kandidat 4- Itemset Hasil  Kandidat  4- Itemset tidak  memenuhi  nilai  minimal  support  20%  maka  proses  dihentikan. Langkah selanjutnya melakukan analisis asosiasi (2- itemset ) dan mencari nilai confidence yang memenuhi nilai minimal confidence 75%. Hasil asosiasi (2- itemset ) dapat dilihat pada Gambar 19 .
Gambar 19. Hasil Asosiasi (2- itemset ) Langkah selanjutnya melakukan analisis asosiasi (3- itemset ) dan mencari mencari nilai confidence yang memenuhi nilai minimal confidence 75%. Hasil asosiasi (3- itemset ) dapat dilihat pada Gambar 20 .
Gambar 20. Hasil Asosiasi (3- itemset ) Hasil yang didapatkan dalam penerapan metode data mining algoritma Apriori dalam mengetahui pola pembelian obat dapat dilihat pada Gambar 16 dan 17 dengan minimal support 20% dan confidence 75%, mendapatkan 2 aturan asosiasi yaitu 2- itemset dan 3- itemset sebagai berikut:
1. 2-Itemset
a. Jika konsumen membeli Prohiper 10 mg tablet maka membeli Riklona 2 mg tablet ( support : 27.54% dan confidence : 100%)
b. Jika konsumen membeli Minyak GPU 60 ml maka membeli Minyak Angin Cap Kapak 10 ml ( support : 24.64% dan confidence : 94.44%)
c. Jika konsumen membeli Clofritis 10 mg tablet maka membeli Riklona 2 mg tablet ( support : 24.64% dan confidence : 94.44%)
d. Jika konsumen membeli Prohiper 10 mg tablet maka membeli Imboost Force Tablet ( support : 21.74% dan confidence : 83.33%)
e. Jika konsumen membeli Imboost Force tablet maka membeli Redoxon Effervescent 20s ( support : 50.72% dan confidence : 79.55%)
2. 3-Itemset
a. Jika konsumen membeli Redoxon Effervescent 20s, Minyak GPU 60 ml maka membeli Minyak Angin Cap kapak 10 ml
( support : 20.29% dan confidence : 100%)
b. Jika  konsumen  membeli  Imboost  Force  tablet,  Prohiper  10  mg  tablet  maka  membeli Riklona 2 mg tablet
( support : 20.29% dan confidence : 93.33%)
c. Jika  konsumen  membeli  Imboost  Force  tablet,  Minyak  Angin  Cap  Kapak  10  ml  maka
membeli Redoxon Effervescent 20s ( support : 27.54% dan confidence : 90.48%)
d. Jika konsumen membeli Riklona 2 mg tablet, Prohiper 10 mg tablet maka membeli Imboost Force tablet
( support : 20.29% dan confidence : 82.35%)
e. Jika konsumen membeli Imboost Force tablet, riklona 2 mg tablet maka membeli Prohiper 10 mg tablet
( support : 20.29% dan confidence : 77.78%)
f. Jika  konsumen  membeli  Prohiper  10  mg  tablet  maka  membeli  Imboost  Force  tablet, Riklona 2 mg tablet
( support : 20.29% dan confidence : 77.78%)
g. Jika konsumen membeli Redoxon Effervescent 20s, Minyak Angin Cap Kapak 10 ml maka membeli Imboost Force tablet
( support : 27.54% dan confidence : 76%)
Setelah melihat hasil perhitungan pengguna dapat melakukan cetak untuk download hasil rules yang didapat dalam perhitungan Apriori. Halaman cetak dapat dilihat pada Gambar 21 .
Gambar 21. Cetak

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan dengan data sebanyak 69 transaksi pembelian obat  dengan  jenis  obat  paten,  obat  luar,  bebas,  herbal,  generik  dan  sirup  mendapatkan  kesimpulan penerapan algoritma Apriori untuk mengetahui pola transaksi pembelian obat di apotek Kharisma Farma Tiga telah berhasil dilakukan dan dapat memberikan rekomendasi pola dan kombinasi obat-obatan yang dibeli  secara  bersamaan,  adapun rule asosiasi  yang  didapatkan  dengan  minimal support 20%  dan confidence 75% yaitu 2- itemset dengan 5 rule dan 3- itemset dengan 7 rule . Nilai confidence yang tertinggi di 2- itemset adalah jika konsumen membeli Minyak GPU 60 ml maka membeli Minyak Angin Cap Kapak 10 ml ( support : 27.54% dan confidence : 100%), sedangkan pada 3- itemset adalah jika konsumen membeli Redoxon Effervescent 20s, Minyak GPU 60 ml maka membeli Minyak Angin Cap Kapak 10 ml ( support : 20.29% dan confidence : 100%).
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  melakukan  perbandingan  dengan  metode asosiasi lain seperti FP-Growth, Eclat dan melakukan integrasi sistem penjualan pada apotek dengan sistem penerapan algoritma Apriori apotek agar memudahkan dalam melakukan import data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  G. Y. Andri and Djuariah, “ Bentuk Badan Usaha Apotek Ditinjau dari Hukum Perusahaan ,” Hukum Responsif, vol. 12, no. 2, pp. 81-93, 2021, doi: http://dx.doi.org/10.33603/responsif.v12i2.5876 .
[2]  A. Mukaddas and M. Sulaiman Zubair, “ Apotek Pendidikan Tadulako: Implementasi Pharmaceutical Care Secara Profesional pada Lingkup Farmasi Komunitas ,” vol. 24, no. 4, pp. 865-869, 2019, doi: http://dx.doi.org/10.24114/jpkm.v24i4.11984
[3]  A. N. Rahmi and Y. A. Mikola, “ Implementasi Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola Pembelian Pada Customer (Studi Kasus : Toko Bakoel Sembako),” Information System Journal, vol. 4, no. 1, pp. 14-19, 2021, doi: https://doi.org/10.24076/infosjournal.2021v4i1.561 .
[4]  H. Kusumo, E. Sediyono, and M. Marwata, “ Analisis Algoritma Apriori untuk Mendukung Strategi Promosi Perguruan Tinggi ,” Walisongo Journal of Information Technology, vol. 1, no. 1, pp. 49, 2019, doi: https://doi.org/10.21580/wjit.2019.1.1.4000 .
[5]  V.  N. Lafifah,  M.  T.  Furqon,  and  N.  Santoso,  ‘Implementasi  Algoritme  Modified -Apriori  Untuk Menentukan  Pola  Penjualan  Sebagai  Strategi  Penempatan  Barang  Dan  Promo’, Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer,  vol.  2,  no.  10,  pp.  3829 – 3834,  2018. [Online].  Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/2764 .  [Accessed  17 Februari. 2024]
[6]  E. Alma, E. Utami, and F. Wahyu Wibowo, “ Implementasi Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk  pada  Toko  Online ,” Citec  Journal,  vol.  7,  no.  1,  pp.  63-74,  2020,  doi: https://doi.org/10.24076/citec.2020v7i1.241 .
[7]  P. Mai, S. Tarigan, J. T. Hardinata, H. Qurniawan, M. Safii, and R. Winanjaya, “ Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan Persediaan Barang (Studi Kasus : Toko Sinar Harahap) ,” Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi, vol. 12, no. 2, pp. 51 – 61, 2022, doi: https://doi.org/10.24853/justit.12.2.%25p .
[8]  Saefudin and S. DN, “ Penerapan Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori untuk Menentukan Pola  Pembelian  Ikan’,” Jurnal  Sistem  Informasi,  vol.  6,  no.  2,  pp.  110 – 114,  2019,  doi: https://doi.org/10.30656/jsii.v6i2.1587 .
[9]  A. Prahendratno et al., Business Intelegent (Pengantar Business Intelligence dalam Bisnis). Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[10]  C. Leto, D. Sujana, V. S. Windyasari, and M. Ridwan, Konsep Data Mining dan Penerapan, 1st ed, vol. 1. Bandar Lampung: CV. Keranjang Teknologi Media, 2023.
[11]  R. F. Putra et al., Data Mining: Algoritma dan Penerapan. Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[12]  N. Fitrianti Fahrudin, “ Penerapan Algoritma Apriori untuk Market Basket Analysis ,” MIND Journal, vol. 4, no. 1, pp. 13-22, 2019, doi: https://doi.org/10.26760/mindjournal.v4i1.13-23 .
[13]  N.  Merliani  Nurisya,  N.  Khoerida  Isnaeni,  N.  Widiawati  Tri,  L.  Triana  Adi,  and  P.  Subarkah, “ Penerapan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Untuk Rekomendasi Menu Makanan dan Minuman ,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 8, no. 1, pp. 009 – 016, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.25077/TEKNOSI.v8i1.2022.9-16 .
[14]  P.  N.  Harahap  and  S.  Sulindawaty, “ Implementasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Transaksi Penjualan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus  PT.Arma  Anugerah  Abadi  Cabang  Sei Rampah) ,” MATICS, vol. 11, no. 2, pp. 46, 2020, doi: https://doi.org/10.18860/mat.v11i2.7821 .
[15]  P.  W.  Rahayu  and  I.  N.  Bernadus, “ Penerapan  Metode  Single  Exponential  Smoothing  Pada Peramalan Penerimaan Siswa Baru ,” Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis, vol. 12, no. 2a, pp. 122 – 127,
2021, doi: https://doi.org/10.47927/jikb.v12i2a.204 .