## Penerapan Data Mining Dengan Menggunakan Algoritma Ct-Pro Untuk Korelasi Obat
Septianti Ari Mindiawati Hasibuan, Berto Nadeak
Prodi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jl. Sisingamangaraja No. 338, Medan, Indonesia

## Abstrak
Kumpulan data transaksi yang begitu besar sering kali hanya disimpan di dalam suatu database dan kurang digali pemanfaatannya. Data penjualan tersebut bisa diolah lebih lanjut sehingga didapatkan informasi baru. Misalnya, dari  informasi  dapat  dilihat obat  yang  dibeli  secara  bersamaan.  Pengetahuan  tersebut  dapat  digunakan  sebagai pemasaran produk yang saling melengkapi dan membuat posisi rak obat yang  dijual pada Apotek Kimi Farma. Teknologi data mining sebagai solusi bagi para pengambil keputusan seperti manajer dalam menentukan strategi pemasaran  dan  korelasi  antara  obat  yang  dibeli  oleh  konsumen  sehingga  dapat  meningkatkan  pelayanan  pada konsumen.  Dengan  masalah  yang  ada  pada  Apotik  Kima  Farma,  maka  peneliti  mencoba  memberikan  suatu alternatif  dengan  menerapkan Algoritma CT-Pro.  Algoritma  ini adalah  algoritma  market basket analysis  yang digunakan untuk menghasilkan association rule, dengan pola “if-then” atau “jika-maka”. Market basket analysis merupakan  salah  satu  teknik  dari  data  mining  yang  mempelajari  tentang  perilaku  kebiasaan  konsumen  dalam membeli produk secara bersamaan dalam suatu waktu. Tujuan dari penggunaan ini dapat membantu pihak apotik untuk mengetahui korelasi antara obat yang diminati oleh konsumen  dalam penyusunan peletakan obat.dengan memanfaatkan transaksi penjualan obat dengan pasien.
Kata Kunci: Korelasi Obat,CT-Pro .

## Abstract
A  very  large  set  of  transaction  data  is  only  stored  in  the  database  and  less  utilized.  Sales  data  can  be  further processed to obtain  new  information. For example, from the  information can be  seen simultaneously provided drugs. Such knowledge can be used as marketing complementary products and make monster sold in Apotek Kimi Farma. Data mining technology as a solution for customers. Marketing strategy and advice between strategies that can  be  supported  by  consumers.  With  the  problems  that  exist  in  Apotik  Kima  Farma,  the  researchers  tried  to provide an alternative by applying the CT-Pro Algorithm. This algorithm is a market basket analysis algorithm used  to  produce  association  rules,  with  the  "if-then"  or  "if-then"  pattern.  Market  basket  analysis  is  one  of  the techniques of data mining that uses patterns in a time. The purpose of this use can help the pharmacist to know the improvement of complementary drugs obat.dengan utilize drug sales transactions with patients.
Keywords : Drug Correlation, CT-Pro

## 1. PENDAHULUAN
Kumpulan data transaksi yang begitu besar sering kali hanya disimpan di dalam suatu database dan kurang digali pemanfaatannya. Data penjualan tersebut bisa diolah lebih lanjut sehingga didapatkan informasi baru. Misalnya, dari  informasi  dapat  dilihat obat  yang  dibeli  secara  bersamaan.  Pengetahuan  tersebut  dapat  digunakan  sebagai pemasaran produk yang saling melengkapi dan membuat posisi rak obat yang  dijual pada Apotek Kimi Farma. Teknologi data mining sebagai solusi bagi para pengambil keputusan seperti Apoteker dalam menentukan strategi pemasaran  dan  korelasi  antara  obat  yang  dibeli  oleh  konsumen  sehingga  dapat  meningkatkan  pelayanan  pada konsumen.
Proses  data  mining  adalah  proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan algoritma. Pemilihan fungsi atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses pencarian pengetahuan secara keseluruhan. Penelitian ini menggunakan metode asosiasi yang merupakan teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu korelasi  item. Contoh aturan asosiatif dari analisis pembelian di suatu pasar swalayan adalah dapat diketahuI berapa besar kemungkinan seorang pelanggan membeli roti  bersamaan  dengan  mentega.  Dengan  pengetahuan  tersebut,  pemilik  swalayan  dapat  mengatur  penempatan barangnya  untuk  kombinasi  barang  tertentu.  Tujuan  dari  penggunaan  ini  dapat  membantu  pihak  apotik  untuk mengetahui  korelasi  antara  obat  yang  diminati  oleh  konsumen  dalam  penyusunan  peletakan  obat.dengan memanfaatkan transaksi penjualan obat dengan pasien.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Algoritma CT-Pro
Algoritma CT-Pro termasuk jenis aturan asosiasi pada data mining. Selain a priori, yang termasuk pada golongan ini adalah metode generalized rule induction dan algoritma hash based. Aturan yang menyatakan asosiasi antara beberapa atribut sering disebut affinity analysis atau market basket analysis. Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan assosiatif antara suatu kombinasi item. Contoh aturan assosiatif dari analisa pembelian di suatu pasar swalayan adalah dapat diketahuinya berapa besar kemungkinan seorang pelanggan membeli roti bersamaan dengan susu. Dengan pengetahuan tersebut pemilik pasar swalayan dapat  mengatur  penempatan  barangnya  atau  merancang  kampanye  pemasaran  dengan  memakai  kupon  diskon untuk kombinasi barang tertentu.

## 2.2 Korelasi
Secara sederhana, korelasi dapat diartikan sebagai hubungan. Namun ketika dikembangkan lebih jauh, korelasi tidak  hanya  dapat  dipahami  sebatas  pengertian  tersebut.  Korelasi  merupakan  salah  satu  teknik  analisis  dalam statistik  yang  digunakan  untuk  mencari  hubungan  antara  dua  variabel  yang  bersifat  kuantitatif.  Hubungan  dua variabel tersebut dapat terjadi karena adanya hubungan sebab akibat atau dapat pula terjadi karena kebetulan saja.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa  data  dilakukan  setelah  data  terkumpul  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  sistem  ini.Oleh  sebab  itu,  untuk menghasilkan kesimpulan berdasarkan aturan ( rule ) pada analisis data, diperlukan data transaksi yang telah dibeli konsumen.Analisis  data  tersebut  dilakukan  berdasarkan  teknik  aturan  asosiasi  menggunakan  algoritma ct-pro dengan beberapa iterasi atau langkah-langkah.
Berdasarkan  transaksi  penjualan  obat  bebas  pada  Apotek  Kimia  Farma,  transaksi  tersebut  dapat diakumulasikan.Akumulasi transaksi penjualan obat pada Apotek Kimia Farma diperoleh dari penjualan bulanan yang  diambil  dari  3 teratas  laporan  bulanan.  Untuk  sampel  perhitungan  pada  bab  4  akan  ditampilkan  15 tabel transaksi penjualan  dapat dilihat dalam tabel 1.
Tabel 1. Pola Transaksi Penjualan Obat No Itemset 1 Bisolvon,Sanaflu,Bodrex 2 Bodrex,Bisolvon,Magasida 3 Bisolvon,Antangin,Komix 4 Sanaflu,Bodrex,Bisolvon 5 Magasida,Komix,Bodrex 6 Dulcolax,Sanaflu,Bisolvon 7 Bodrex,Bisolvon,Molexflu 8 Molexflu,Bodrex,Antangin 9 Bodrex, Molexflu,Komix 10 Sanaflu,Bodrex,Komix 11 Bisolvon,Sanaflu,Antangin 12 Antangin,Bodrex 13 Molexflu,Antangin,Komix 14 Antangin,Bisolvon,Sanaflu 15 Molexflu,Antangin,Sanaflu
Selanjutnya, dilakukan pemilihan teknik data mining . Teknik data mining yang digunakan yaitu association rule mining ,  untuk  melihat  hubungan  antara  obat  yang  dibeli.  Hubungan  yang  menarik  tersebut  akan  memberikan informasi  berupa kecenderungan konsuken untuk membeli obat   A biasanya akan membeli  pula obat  B. Dari situlah rekomendasi penempatan layout obat  diberikan.
Secara  umum,  proses association  rule  mining terbagi  2  (dua),  yaitu  :  pemilihan frequent  patterns dan penentuan  kuatnya  suatu rule .  Untuk  menentukan frequent  patterns ,  digunakan  algoritma  CT-PRO.Dan  untuk menentukan  kuatnya  suatu rule ,  digunakan  rumus  nilai confidence .Agar  pemahaman  teknik  ini  lebih  baik, dijabarkan langkah – langkah perhitungan menggunakan data sampel sebanyak 12 transaksi penjualan dari tabel 1 dan nilai minimum support sebesar 4 (empat).oleh karena itu akan ditampilkan langkah-langkah untuk mencari asosiasi dengan menggunakan algoritma ct-pro.
1. Hitung frekuensi item dari semua transaksi
Tabel 2. Frekuensi Itemset
2. Hilangkan item yang nilanya dibawah min_sup.
3. Masukkan item ke dalam tabel global header. Disusun dari item frekuensi terbesar ke terkecil.
Masukkan Ke global header
Tabel 3. Global Header Index Item Frequency 1 Bodrex 9 2 Bisolvon 8 3 Sanaflu 7 4 Antangin 7 5 Komix 6 6 Molexflu 5 7 Magasida 3
1. Urutkan item dalam setiap transaksi menurut indeks dari item terkecil ke terbesar.
Tabel 4. Item Transaksi  Diurutkan
5. Lakukan pencarian frequent itemset secara lokal dari indeks terakhir, yaitu indeks
1. index 7
a. Magasida dan Molexflu = 0
b. Magasida dan Komix = 1
c. Magasida dan Antangin = 1
d. Magasida dan Sanaflu = 0
e. Magasida dan Bisolvon = 1
f. Magasids dan Bodrex = 3
2. index 6
a. Molexflu dan Komix =2
b. Molexflu dan Antangin = 3
c. Molexflu dan Sanaflu = 1
d. Molexflu dan Bisolvon = 1
e. Molexflu dan Bodrex = 3
Itemset Support Bisolvon 8 Sanaflu 7 Bodrex 9 Magasida 2 Antangin 7 Komix 6 Molexflu 5 No Items et 1 1,2,3 2 1,2,7 3 2,4,5 4 1,2,3 5 1,5,7 6 2,3,5 7 1,2,6 8 1,4,6 9 1,5,6 10 1,3,5 11 2,3,4 12 1,4,7 13 4,5,6 14 2,3,4 15 3,4,6
3. index 5
a. Komix dan Antangin = 2
b. Komix dan Sanaflu = 2
c. Komix dan Bisolvon = 2
d. Komix dan Bodrex = 3
4. index 4
a. Antangin dan Sanaflu = 3
b. Antangin dan Bisolvon = 3
c. Antangin dan Bodrex = 2
5    index 3 a. Sanaflu dan Bisolvon = 5
b. Sanaflu dan Bodrex = 3
5. Index 2
a. Bisolvon dan Bodrex = 4
6. Berikut hasil frequent patterns dari semua pencarian lokal :
Tabel 5. Hasil Frequent Patterns No Item Frequency 1 Antangin dan Bisolvon 5 2 Bisolvon dan Bodrex 4
Selanjutnya dilakukan pengujian untuk pola ( patterns )  yang ditemukan apakah  benar  –  benar dapat  digunakan untuk pemberian rekomendasi buku. Untuk menentukan kuat tidaknya suatu rule digunakan rumus confidence : conf (x=> y ) = ∑ 𝑥,𝑦 ∑ 𝑥 * 100
Nilai minimum confidence (min_conf) untuk penelitian ini berkisar dari 10% - 100%.Untuk contoh perhitungan ini, misal nilai minimum confidence adalah 40%. Berikut merupakan hasil perhitungan Berikut merupakan hasil perhitungan nilai confidence untuk beberapa patterns :
1. conf (Antangin=>Bisolvon)= ∑ Antangin  𝑑𝑎𝑛 Bisolvon ∑ 𝐴𝑛𝑡𝑎𝑛𝑔𝑖𝑛 = 5 / 8 = 0,63 * 100 = 63 % (Memenhui Confidence)
2. conf (Bisolvon=>Bodrex)= ∑ Bisolvon  𝑑𝑎𝑛 Bodrex ∑ 𝐵𝑖𝑠𝑜𝑙𝑣𝑜𝑛 = 4 / 8 = 0,5 * 100 = 50 % (Memenuhui Confidence)
Maka,  pola  ( patterns )  yang  memenuhi  nilai  min_conf  menjadi  aturan  ( rule )  dan  dijadikan  dasar  pemberian rekomendasi. Sehingga bisa disimpulkan untuk hasil perhitungan ini :
a. Jika  membeli  Antangin  maka  juga  sering  membeli  Bisolvon,  jadi  dapat  disimpulkan  Antangin  harus ditempatkan dalam layout yang sama dengan Bisolvon.
b. Jika  membeli  Bisolvon  maka  juga  sering  membeli  Bodrex,  jadi  dapat  disimpulkan  Bisolvon  harus ditempatkan dalam layout yang sama dengan Bodrex

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan, implementasi dan pengujian dari sistem, diperoleh beberapa kesimpulan:
1. Metode Association Rule disertai dengan Algoritma CT-Pro dengan parameter support dan confidence dapat memudahkan pihak Apotek Kimia  Frama untuk mengetahui pola pembelian dari pelanggan.
2. Aplikasi yang dibangun dapat membantu pihak perusahaan mengetahui merek dan jenis obat apa saja yang sering dipesan secara bersamaan oleh pelanggan.
3. Aplikasi yang dibangun dapat digunkan untuk proses transaksi penjualan obat di apotek Kimia farma.

## REFERENCES
[1]     Apotek Kimia Farma
[2]     JS.Badudu dan Zain.212  dalam ,http:// eprints,uny .ac.id /9331 %202.Pdf pengertian penerapam,Tanggal 31 Maret 2014
[3] Heri Susanto, 2008, data mining untuk  memprediksi prestasi siswa  berdasarkan sosial ekonomi, motivasi, kedisiplinan dan prestasi masa lalu
[4]    Rohmania Putri Nurlaiili, 2008 data mining untuk memprediksi prestasi  siswa berdasarkan sosial ekonomi, motivasi, kedisiplinan dan prestasi masa lalu.
[5] Ratna  Wulandari,  2009,  Layout  Perpustakaan  Sebagai  Daya  Tarik  Perpustakaan    Untuk  Meningkatkan  Minat  Baca  Pengguna Perpustakaan Fakultas Hukum Universitas Udayana.
[6]     PerMenKes 917/Menkes/Per/x/1993 [7]     Anam, Khoirul,Analisis Efisiensi Layout (2015) [8] Rita  Afyenni,  1  April  2014,  perancangan  data  flow  diagram  untuk  sistem  informasi  sekolah  (studi  kasus  pada  sma  pembangunan laboratorium unp)
[9] Moh.  Muttaqin,  1,  Juni  2016,  rancangan  diagram  alir  data  (dad)  untuk  pengembangan  information  retrieval  system  (irs)  dokumen penelitian menggunakan basis data non-relational.
[10]    J. I. Maanari, 2013, Perancangan Basis Data Perusahaan Distribusi dengan Menggunakan Oracle.
[11]   Winda Febriani Kusuma, Juli 2015, Pengembangan Halaman WEB menggunakan XCML Dalam Perkembangan WEB 2.0
[12]  M.  Maharani,  N.A.  Hasibuan,  N.  Silalahi,  S.D.  Nasution,  M.  Mesran,  S.  Suginam,  D.U.  Sutiksno,  H.  Nurdiyanto,  E.  Buulolo,  Y. Yuhandri,  IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK  PENGATURAN  LAYOUT  MINIMARKET  DENGAN  MENERAPKAN ASSOCIATION RULE, J. Ris. Komput. 4 (2017) 6–11.
[13]    Yuliansyah, , Januari 2014,Perancangan replikasi basis data mysql dengan Mekanisme pengamanan menggunakan ssl Encryption.
[14]    Januari 2014,Perancangan replikasi basis data mysql dengan Mekanisme  pengamanan menggunakan ssl Encryption.