## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1063−1075 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5263

## Implementasi Algoritma Apriori Menggunakan Cross-Industry Standar Process for Data-Mining Untuk Menentukan Pola Pembelian Obat
Maya Istifarsari 1 , Leny Tritanto Ningrum 1,* , Lis Utari 2
1 Fakultas Informatika dan Komputer, Sistem Informasi, Universitas Binaniaga Indonesia, Bogor Jl. Mayor Oking Jayaatmaja No. 27, Kota Bogor, Indonesia
2 Fakultas Informatika dan Komputer, Teknik Informatika, Universitas Binaniaga Indonesia, Bogor Jl. Mayor Oking Jayaatmaja No. 27, Kota Bogor, Indonesia Email: 1 mayaistifarsarii@gmail.com, 2,* lenytrinie@unbin.ac.id, 3 lisutari@stikombinaniaga.ac.id Email Penulis Korespondensi: lenytrinie@unbin.ac.id Submitted: 03/06/2024; Accepted: 22/07/2024; Published: 24/07/2024
Abstrak −Pada  sektor  kesehatan,  ketersediaan  obat  yang  memadai  di  apotek  merupakan  hal  yang  sangat  penting  dalam memastikan pasien mendapatkan perawatan yang optimal. Ketersediaan obat yang tidak terjaga dengan baik dapat menghambat proses  pengobatan  dan  memberikan  dampak  negatif  terhadap  pelayanan  kesehatan  secara  keseluruhan.  Permasalahan  yang dibahas pada penelitian ini adalah terjadinya penumpukan stok obat yang diakibatkan oleh pembelian obat yang tidak seimbang dengan penjualan sehingga menyebabkan kerugian pihak apotek. Berdasarkan pada permasalahan tersebut dapat dinyatakan bahwa saat ini pihak apotek belum tepat dan efektif  dalam menentukan pola pembelian obat. Untuk itu diperlukan penentuan pola pembelian  obat  pada  apotek  menggunakan  Algoritma  Apriori. Penelitian  ini bertujuan untuk menentukan  itemset  obat berdasarkan  aturan  asosiasi  yang  nantinya  itemset  tersebut  dapat  lebih diutamakan  stoknya  dalam  setiap  pembelian,  hal  ini dapat pula ditampilkan oleh prototype aplikasi sehingga lebih mudah untuk mendapatkan kombinasi itemset dalam menentukan pembelian obat guna membantu mengantisipasi kebutuhan pasokan obat agar lebih efisien. Hasil akhir dari penelitian ini berupa kombinasi itemset berupa item-item obat yang memenuhi syarat nilai minimum support sebesar 25% dan minumum confidence sebesar 60% yaitu Methylprednisolone 4mg Novel dan Paracetamol Mef dengan nilai  support 41,57% dan nilai confidence 62,50%, FG Troches  dan Paracetamol Mef dengan nilai support 25% dan nilai confidence 100%, serta Metformin 500MG Hj dan Sanmol Tab dengan nilai suuport 25% dan nilai confidecne 60%. Hasil akhir aturan asosiasi tersebut telah dilakukan uji evaluasi untuk mengukuran kekuatan hubungan antar item menggunakan lift ratio dan menghasilkan nilai di atas 1% yaitu rata- rata nilai uji 2,4 %, maka dengan ini dapat dinyatakan bahwa hasil apriori tersebut dikatakan valid atau kuat.
Kata Kunci: Apotek; Apriori; Lift Ratio; Pembelian; Obat
Abstract −In  the  health  sector,  the  availability  of  adequate  medicines  in  pharmacies  is  very  important  in  ensuring  patients receive optimal care. The availability of drugs that is not well maintained can hamper the treatment process and have a negative impact on health services as a whole. The problem discussed in this research is the accumulation of drug stock caused by drug purchases  that  are  not  balanced  with  sales,  causing  losses  to  the  pharmacy.  Based  on  these  problems,  it  can  be  stated  that currently the pharmacy is not appropriate and effective in determining drug purchasing patterns. For this reason, it is necessary to determine drug purchasing patterns at pharmacies using the Apriori algorithm. This research aims to determine drug itemsets based on association rules so that these itemsets can be prioritized for stock in each purchase. This can also be displayed by an application prototype so that it is easier to get a combination of itemsets in determining drug purchases to help anticipate drug supply needs to be more efficient. . The final result of this research is a combination of itemsets in the form of drug items that meet  the  requirements  for  a  minimum  support  value  of  25%  and  a  minimum  confidence  value  of  60%,  namely Methylprednisolone 4mg Novel and Paracetamol Mef with a support value of 41.57% and a confidence value of 62.50%. FG Troches and Paracetamol Mef with a support value of 25% and a confidence value of 100%, as well as Metformin 500MG Hj and Sanmol Tab with a support value of 25% and a confidence value of 60%. The final result of the association rules was an evaluation test to measure the strength of the relationship between items using the lift ratio and produced a value above 1%, namely an average test value of 2.4%, so it can be stated that the a priori results are said to be valid or strong.
Keywords : Apriori; Lift Ratio; Medicine; Pharmacy; Purchasing

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan sistem teknologi dan informasi pada saat ini sangatlah pesat sehingga suatu instansi tidak terlepas dari penggunan komputer sebagai alat bantu pengolahan data. Pada saat ini, kebutuhan hidup manusia semakin hari  semakin  banyak.  Salah  satu  penunjang  untuk  memenuhi  kebutuhan  tersebut  adalah  adanya  persediaan terhadap  suatu  barang,  terutama  dalam  bidang  kesehatan  seperti  ketersediaan  obat.  Dengan  meningkatnya kebutuhan  tersebut  maka  dibutuhkan  pelayanan  yang  dapat  memberikan  kepuasan  kepada  masyarakat.  Apotek merupakan pelayanan produk dan jasa yang dikaitkan dengan kepuasan masyarakat khususnya bidang obat-obatan, alat  kesehatan  dan  sebagainya.  Setiap  masyarakat  tentunya  membutuhkan  inovasi  yang  dapat  menyediakan informasi-informasi kesehatan dengan mudah dan cepat. Apotek perlu melakukan pengadaan obat secara teratur agar persediaan tetap terjaga [1]. Pengadaan obat melibatkan hubungan dengan distributor farmasi atau pemasok obat.  Apotek  harus  memantau  persediaan  obat  yang  tersedia,  memperkirakan  permintaan  obat,  dan  memesan kembali  obat-obatan  yang  hampir  habis  agar  tidak  kehabisan  stok  [2].  Apotek  harus  melakukan  manajemen inventaris yang efektif untuk memastikan persediaan obat yang optimal. Hal ini melibatkan pemantauan stok obat, penilaian kecepatan perputaran obat, identifikasi obat yang sering atau jarang diminati pasien, dan penyesuaian

## Journal of Information System Research (JOSH)
pesanan  obat  berdasarkan  data  historis  dan  tren  permintaan  [3].  Kendala  yang  terjadi  pada  Apotek  ini  adalah kesulitan dalam mengontrol stok obat – obatan yang tersedia. Ketika ada stok obat habis, maka karyawan harus merestok    obat  [4].  Dampak  yang  ditimbulkan  dari  masalah  ini  adalah  dapat  terjadinya  kerugian  karena  harus selalu membeli atau merestok obat yang jarang habis stoknya sehingga obat yang jarang habis stoknya bisa saja mencapai tanggal kadaluwarsa obat dan menyebabkan kerugian secara materil. Hal ini seharusnya bisa dicegah dalam mengurangi stok obat yang jarang dibeli tersebut dengan melihat pola pembelian konsumen, karena dari pola pembelian konsumen Apotek dapat menentukan kombinasi obat apa yang sering dibeli dan obat apa yang cepat habis agar dapat memenuhi permintaan konsumen. Berikut adanya data persediaan obat yang masih belum sesuai permintaan konsumen pada Tabel 1.
Tabel 1. Sample Data Persediaan Obat No. Kode Nama Obat Satuan Stok Awal Pembelian  Persediaan  Penjualan Stok Akhir 1 APTSKT14 Amoxilin 500Mg Strip 250 200 450 27 423 2 APTSKT16 Ampicillin 500Mg Strip 70 30 100 - 100 3 APTSKT17 Asam Mefenamat 500Mg Strip 127 50 177 54 123 4 APTSKT18 Azitromycin 500Mg Strip 0 - - - - 5 APTSKT19 Antasida  Doen  Erla Tablet Strip 10 200 210 5 205 6 APTSKT20 Ambroxol 30Mg Strip 22 100 122 74 48 7 APTSKT21 Antalgin (Metamizole) Tablet Strip 15 50 65 - 65 8 APTSKT22 Acarbose 50Mg Strip 25 200 225 18 207 9 APTSKT26 Acarbose 100Mg Dexa Strip 17 10 27 6 21 10 APTSKT27 Acyclovir 200Mg Strip 8 100 108 3 105 11 APTSKT28 Acyclovir 400Mg Novel Strip 14 30 44 - 44 12 APTSKT29 Allopurinol  100Mg KF Strip 18 30 48 22 26 13 APTSKT30 Allopurinol 300Mg Strip 15 200 215 17 198 14 APTSKT31.1 Amlodipine 5Mg Novel Strip 22 150 172 126 46 15 APTSKT31.2 Amlodipine 5Mg HJ Strip 35 200 235 100 135 16 APTSKT31.3 Amlodipine 5Mg Berno Strip 13 100 113 2 111 17 APTSKT31.4 Amlodipine 5Mg Dexa Strip 16 10 26 5 21 18 APTSKT32.1 Amlodipine 10Mg HJ Strip 34 200 234 149 85 19 APTSKT32.2 Amlodipine 10Mg Novel Strip 12 50 62 - 62 20 APTSKT32.3 Amlodipine 10Mg Berno Strip 10 30 40 3 37
Data di atas menunjukan bahwa pada Tabel 1 yang dilabeli berwarna  abu-abu merupakan  bahwa masih terdapat  penambahan  stok  yang  tidak  sebanding  dengan  penjualan  dimana  hal  tersebut  dapat  merugikan  pihak apotek apabila terjadi penumpukan stok obat dan obat tersebut melampaui tanggal kadaluwarsa.
Berdasarkan permasalahan yang dideskripsikan pada paragraf sebelumnya solusi yang diharapkan untuk mengatasi permasalahan  yang dihadapi oleh apotek adalah dengan  menerapkan  metode data  mining khususnya algoritma apriori agar dapat menemukan pola pembelian obat yang tepat berdasarkan kombinasi itemset sehingga mengurangi penumpukan stok dan mengurangi masa penyimpanan. Alasan penggunaan metode algoritma apriori sebagai solusi permasalahan pada apotek adalah karena algoritma apriori mampu menghasilkan keluaran berupa aturan asosiasi yang berisi item-item yang dibeli bersamaan dan paling banyak dibeli oleh pelanggan berdasarkan data  transaksi  pembelian.  Sehingga  akan  didapatkan  item  obat  apa  saja  yang  ketersediaan  obatnya  perlu  untuk tetap  disediakan  oleh  apotek  agar  dapat  mengurangi  penumpukan  stok  berlebih.  Berdasarkan  hal  ini  dapat dinyatakan bahwa algoritma apriori merupakan metode yang tepat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan.
Beberapa judul penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya dapat menggambarkan perbandingan analisa permasalahan yang terjadi pada penelitian yang serupa sehingga dapat menjadi alasan latar belakang permasalahan pada penelitian ini.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5],  tentang  implementasi  algoritma  apriori  untuk  menentukan  stok  obat dengan permasalahan yang terjadi yaitu adanya keterbatasan pada tanggal kadaluwarsa obat yang menyebabkan kerugian  dengan  hasil  penelitian  berupa  kombinasi  kelompok  itemset  untuk  menentukan  jenis  obat  mana  yang paling laku.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6],  tentang  solusi  prediksi  persediaan  barang  dengan  menggunakan algoritma apriori dengan permasalahan yang terjadi adalah banyaknya jumlah spare part yang harus disediakan sehingga proses pemesanan barang menjadi indent karena kebutuhan konsumen meningkat maka pada penelitian ini dihasilkan keterkaitan pola pembelian sparepat konsumen agar dapat memprediksi pengadaan spare part yang diprioritaskan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7],  tentang  penerapan  algoritma  apriori  untuk  mencari  pola  penjualan produk  dengan  permasalahan  yang  dihadapi  adalah  sering  terjadinya  kekurangan  stok  jika  jumlah  konsumen meningkat maka berdasarkan penelitian yang dilakukan diharapkan dapat lebih efisien dalam pembelian produk dengan menggunakan aturan asosiasi algoritma apriori.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8],  tentang  pencarian  frequent  itemset  dalam  association  rule  mining menggunakan algoritma apriori untuk permasalahan pemilihan strategi bisnis yang sesuai agar dapat meningkatkan penjualan  dengan  cara  menerapkan  algoritma  data  mining  dengan  berdasarkan  pada  pola  pembelian  konsumen sehingga dapat diketahui selera konsumen dan kondisi pasar agar tepat dalam menyediakan produk penjualan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9],  tentang  implementasi  algoritma  apriori  pada  sistem  persediaan  obat apotek puskesmas untuk menyelesaikan permasalahan yang terjadi di apotek terkait penyampaian informasi stok obat yang kurang cepat sehingga konsumen memerlukan waktu lama saat pengambilan obat. Hasil dari penelitian ini  adalah  berupa  pola  penjualan  obat  yang  dijadikan  sebagai  acuan  untuk  merencanakan  penempatan  obat sehingga dapat lebih cepat memperoleh informasi stok obat.
Berdasarkan  permasalahan  dan  penelitian-penelitian  tersebut  dapat  dijelaskan  bahwa  pada  penelitian- penelitian  sebelumnya  adalah  belum  ditemukan  penyelesaian  permasalahan  terkait  pengelolaan  stok  obat  yang kadaluwarsa  yang  diintegrasikan  dengan  sistem,  maka  pada  penelitian  ini  akan  menemukan  itemset  yang  tepat dalam  menentukan  persediaan  obat  yang  lebih  dibutuhkan  agar  dapat  menemukan  korelasi  antara  itemset  obat pada apotek agar lebih efektif dalam menentukan pola pembelian obat yang di aplikasikan pada prototype untuk memudahkan pengelolaan stok [10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Penelitian  ini  menggunakan  teknik  data  mining  yang  merupakan  salah  satu  teknik  yang  digunakan  untuk mengekstraksi informasi penting dari sebuah kumpulan data yang tersimpan dalam gudang data pada perusahaan. Informasi yang ditemukan berupa pola atau model baru baik berupa pola pembelian konsumen dalam data transaksi atau  data  lainnya  yang  dapat  dijadikan  sebagai  dasar  analisa  dalam  pengambilan  keputusan  [11].  Model pembelajaran data mining terdiri dari supervised dan unsupervised learning, dimana pada masing-masing model tersebut memiliki algoritma tersendiri untuk menganalisa data, seperti salah satu algoritma unsupervised learning yaitu algorima apriori yang termasuk dalam teknik data mining dengan association rule [12].
Penelitian dengan konsep data mining memiliki standar proses penelitian berupa alur penelitian dengan metode Cross-Industry-Standard-Process model for Data Mining (CRISP-DM) yang terdiri dari 6 tahapan penelitian yaitu: Bussiness  Understanding,  Data  Understanding,  Data  Preparation,  Modeling,  Evaluation,  dan  Deployment  [13] dengan alur penelitian seperti pada Gambar 1.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Pada gambar 1 dapat dilihat bahwa dalam penelitian menggunakan teknik data mining diperlukan langkah- langkah  terstruktur  agar  penelitian  yang  dilaksanakan  mengikuti  pola  yang  sesuai  dengan  metode  penelitian. Langkah-langkah  tersebut  dikenal  dengan  istilah  CRISP-DM.  Adapun  Langkah-langkah  penelitian  dengan CRISP-DM secara detail dapat dijabarkan sebagai berikut [14]:
a. Bussiness Understanding
Pada fase ini diperlukan pemahaman terhadap data yang telah dimiliki dan tersimpan dalam data warehouse untuk  menemukan  permasalahan  dan  mencarikan  solusi  penyelesaian  terhadap  permasalahan  yang teridentifikasi serta menjabarkan tujuan dari penelitian.
b. Data Understanding
Pada fase ini dijelaskan pemahaman terkait dengan data yang dijadikan sebagai penelitian khususnya sumber data diperoleh, karakteristik data, atribut, dan jumlah record.
c. Data Preparation
Pada fase ini dilakukan cleaning dan beberapa penyesuaian terhadap dataset agar dapat dianalisa menggunakan model algoritma yang sesuai pada tahap modeling.
d. Modeling
Pada fase ini dilakukan proses modeling menggunakan algoritma data mining sesuai dengan dataset dan tujuan penelitian agar dapat menyelesaikan permasalahan yang teridentifikasi pada penelitian
e. Evaluation
Pada fase ini dilakukan pengujian terhadap hasil yang telah didapatkan pada tahap modeling berupa kelas data, kelompok  data,  atau  aturan  asosiasi  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi,  kekuatan  hubungan  antar  kelompok data, atau prosentase aturan asosiasi.
f. Deployment
Fase ini merupakan tahap akhir penerapan penelitian dengan standar proses data mining (CRISP-DM) dimana akan  dilakukan  visualisasi  terhadap  hasil  penelitian  sesuai  dengan  hasil  yang  telah  diperoleh  pada  tahap modeling.

## 2.2 Association Rule (Aturan Asosiasi)
Salah satu teknik data mining yang dapat digunakan untuk mengetahui pola pembelian konsumen adalah aturan asosiasi atau association rule. Association rule mampu menghasilkan aturan asosiatif pada kumpulan himpunan itemset  yang  dibeli  bersamaan  [15]  dan  menganalisa  data  transaksi  penjualan  obat  untuk  menentukan  strategi pemasaran berdasarkan pola pembelian konsumen [16]. Salah satu algoritma data mining yang digunakan untuk menganalisa data dengan model association rule adalah algoritma apriori dimana algoritma ini termasuk ke dalam pilihan algoritma yang paling banyak digunakan dalam menghasilkan pola pembelian yang tinggi [17].

## 2.3 Algoritma Apriori
Algoritma  ini  adalah  algoritma  yang  mengatur  hubungan  atau  asosiasi  dari  suatu  item  dengan  item  yang  lain. Selain  itu  pada  data  mining,  algoritma  Apriori  banyak  digunakan  untuk  menemukan  data  yang  paling  sering muncul dalam sebuah database[18]. Item data transaksi pada database membentuk itemset. Pada algoritma apriori juga dapat menemukan suatu item yang mempunyai frekuensi tertinggi yang dipelajari dari history atau riwayat itemset  pada  periode  waktu  sebelumnya  [19].  Metodologi  dasar  analisis  asosiasi  memiliki  2  tahap  dalam prosesnya, yaitu diantaranya  frequent pattern atau analisa pola frekuensi tinggi dan proses pembentukan aturan asosiasi [20] dengan penjelasan sebagai berikut:
a. Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Pada tahap ini dilakukan pencarian kombinasi item yang sudah memenuhi syarat minimum dari nilai support pada database. Nilai support  sebuah item dapat dtentukan dengan rumus sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100% (1)
Support digunakan untuk menentukan pola frekuensi yang muncul pada dataset [21]. Rumus support tersebut menjelaskan bahwa  nilai support didapat dengan cara  membagi jumlah transaksi  yang  mengandung item  A (satu item) dengan jumlah total seluruh transaksi. Untuk mencari nilai support 2  itemset dapat menggunaka rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝑃(𝐴 ∩ 𝐵) (2) 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100% (3)
Sedangkan untuk mencari nilai support kombinasi 3 itemset dapat menggunakan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵, 𝐶) = 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 𝐴,𝐵,𝐶 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100% (4)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1063−1075 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5263
Rumus  support  diatas  menjelaskan  bahwa  nilai  support  2-itemsets  didapat  dengan  cara  membagi  jumlah transaksi yang mengandung item A dan item B (Item pertama bersamaan dengan item yang lain) dengan jumlah total seluruh transaksi.
b. Pembentukan Aturan Asosiatif
Setelah menemukan semua pola frekuensi tinggi, tahap selanjutnya yaitu mencari aturan asosiatif yang telah memenuhi  syarat  minimum  terhadap  confidence  dengan  cara  menghitung  confidence  aturan  asosiatif  [22]. Berikut adalah rumus mencari Nilai Confidence:
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐴|𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
(5)

## 2.4 Lift Ratio
Hasil  aturan  asosiatif  yang  telah  diperoleh  diukur  kekuatannya  berdasarkan  nilai  support  serta  nilai  confidence menggunakan  mentode  pengujian  aturan  asosiasi  dengan  lift  ratio  yang  akan  menentukan  aturan  asosiasi  yang dihasilkan valid atau tidak valid. Metode pengujian dengan lift ratio merupakan pembagian antara nilai confidence dengan benchmark confidence [23]. Berikut adalah rumus mencari lift ratsio:
𝐿𝑖𝑓𝑡 (𝐴 → 𝐵) = 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴→𝐵) 𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (𝐴,𝐵) (6) 𝐵𝑒𝑛𝑐ℎ𝑚𝑎𝑟𝑘 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑁𝐶 𝑁 (7)
Keterangan : NC = Jumlah transaksi dengan item yang menjadi consequence (consequence = item yang mengikuti, jika transaksi item A, B maka consequence adalah item B)
N = Jumlah transaksi keseluruhan dalam basis data

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  metode  penelitian  yang  telah  dideskripsikan  pada  bagian  sebelumnya,  alur  penelitian  ini menggunakan konsep data mining dimana tahapan penelitian disesuaikan dengan dengan alur penelitian CRISP- DM, hasil dari penelitian ini terbagai menjadi beberapa bagian sesuai dengan tahapan alur penelitian data mining sebagai berikut:

## 3.1 Bussiness Understanding
Apotek  erat  kaitannya  dengan  Ketersediaan  obat  yang  tidak  terjaga  dengan  baik  dapat  menghambat  proses pengobatan  dan  memberikan  dampak  negatif  terhadap  pelayanan  kesehatan  secara  keseluruhan  sehingga mengurangi  tingkat  ketepatan  dan  efektifitas  dalam  menentukan  pola  pembelian  obat.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  menerapkan  algoritma  Apriori  dalam  konteks  prediksi  ketersediaan  obat  di  apotek  guna  membantu mengantisipasi kebutuhan pasokan obat secara lebih efisien.

## 3.2 Data Understanding
Dalam rangka memenuhi bahan penelitian khususnya data yang digunakan untuk analisis, dilakukan wawancara pada pihak apotek untuk pengumpulan data yang nantinya akan digunakan dalam pengembangan aplikasi. Adapun data yang dikumpulkan diperoleh dari pihak Apotek adalah berupa data Penjualan selama 1 tahun (12 bulan) dalam rentang waktu bulan Januari 2022 – Desember 2022 yang terdiri dari jumlah penjualan setiap obat dalam waktu 1 bulan sebanyak 240 data. Sample data penjualan obat yang didapatkan dari apotek selama 3 bulan dapat dilihat pada tabel 2, tabel 3, dan tabel 4.
Tabel 2. Data Penjualan Obat Bulan Januari 2022
No Nama Obat Jumlah 1 PARACETAMOL MEF 81 2 METHYLPREDNISOLONE 4MG NOVEL 74 3 FG TROCHES 57 4 TOLAK ANGIN SACHET 5ML 55 5 NEURALGIN RX 55 6 OMEPRAZOLE 2OMG NOVEL 53 7 METFORMIN 500MG HJ 50 8 SANMOL SYR 47 9 PARATUSIN TAB 46 10 PIROXICAM 20MG KF 43 11 DEXA HARSEN 0,5MG 43 12 CEK KOLESTROL,GULA,AS.URAT,TENSI 43

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1063−1075 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5263
No Nama Obat Jumlah 13 AMLODIPINE 10MG HJ 43 14 AMLODIPINE 5MG HJ 43 15 MEFINAL 500MG 37 16 CATAFLAM 50MG 36 17 VOLTADEX TAB 35 18 SANMOL TAB 34 19 DEXTEEM PLUS 34 20 PROMAG TAB 33
Tabel 2 merupakan data transaksi penjualan obat pada bulan Januari Tahun 2022  yang terdiri dari nama obat, jumlah item, dan jumlah penjualan  masing-masing jenis obat. Pada  masing-masing bulan diambil jumlah item yang terjual dengan penjualan terbanyak sebanyak 20 item.
Tabel 3. Data Penjualan Obat Bulan Februari 2022
No Nama Obat Jumlah 1 FG TROCHES 164 2 PARACETAMOL MEF 135 3 SANMOL TAB 96 4 DEXA HARSEN 0,5MG 96 5 METHYLPREDNISOLONE 4MG NOVEL 91 6 PARATUSIN TAB 83 7 TOLAK ANGIN SACHET 5ML 74 8 BECOM ZET TAB 65 9 OMEPRAZOLE 2OMG NOVEL 64 10 ACETYLCYSTEINE 200MG NOVEL 61 11 NEURALGIN RX 56 12 SANMOL SYR 55 13 ALPARA TAB 55 14 AMLODIPINE 10MG HJ 55 15 PANADOL TAB 53 16 ASAM MEFENAMAT 500MG 52 17 NEOZEP TAB 51 18 PANADOL EXTRA TAB 51 19 INTUNAL - F TAB 51 20 DUMIN 500MG 49
Tabel 3 merupakan data transaksi penjualan obat pada bulan Februari Tahun 2022 yang terdiri dari nama obat, jumlah item, dan jumlah penjualan  masing-masing jenis obat. Pada  masing-masing bulan diambil jumlah item yang terjual dengan penjualan terbanyak sebanyak 20 item.
Tabel 4. Data Penjualan Obat Bulan Maret 2022
No Nama Obat Jumlah 1 OMEPRAZOLE 2OMG NOVEL 70 2 METHYLPREDNISOLONE 4MG NOVEL 69 3 PARACETAMOL MEF 67 4 PARATUSIN TAB 55 5 AMLODIPINE 5MG HJ 55 6 SANMOL TAB 54 7 CETIRIZINE 10MG NOVEL 54 8 METFORMIN 500MG HJ 53 9 DEXA HARSEN 0,5MG 53 10 CATAFLAM 50MG 52 11 PIROXICAM 20MG KF 51 12 PROMAG TAB 51 13 FG TROCHES 50 14 MEFINAL 500MG 47 15 NEURALGIN RX 47 16 AMLODIPINE 10MG HJ 47 17 SIMVASTATIN 10MG NOVEL 45 18 TOLAK ANGIN SACHET 5ML 44 19 CEK GULA / AS.URAT 44

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1063−1075 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5263
No Nama Obat Jumlah 20 CEK KOLESTROL,GULA,AS.URAT,TENSI 39
Tabel 4 merupakan data transaksi penjualan obat pada bulan Maret Tahun 2022 yang terdiri dari nama obat, jumlah  item,  dan  jumlah  penjualan  masing-masing  jenis  obat.  Pada  masing-masing  bulan  diambil  jumlah  item yang terjual dengan penjualan terbanyak sebanyak 20 item.

## 3.3 Data Preparation
Data  yang  telah  didapatkan  pada  fase  data  understanding  selanjutnya  dilakukan  proses  data  mining  dengan melakukan pemilihan atribut dan transformasi data untuk menyesuaikan dengan format analisa algoritma apriori. Berdasarkan data penjualan obat selama satu tahun didapatkan pola transaksi dengan membentuk 3 item obat yang paling sering dibeli sejak bulan Januari hingga Desember 2022 seperti pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Pola Transaksi Penjualan Obat dalam 1 Tahun
Bulan Itemset 1 PARACETAMOL MEF, METHYLPREDNISOLONE 4MG NOVEL, FG TROCHES 2 FG TROCHES, PARACETAMOL MEF, SANMOL TAB
3 OMEPRAZOLE 2OMG NOVEL, METHYLPREDNISOLONE 4MG NOVEL, PARACETAMOL
MEF
4 OMEPRAZOLE 2OMG NOVEL, PROMAG TAB, AMLODIPINE 5MG HJ
5 METHYLPREDNISOLONE 4MG NOVEL, PARACETAMOL MEF, METFORMIN 500MG HJ
6 OMEPRAZOLE 2OMG NOVEL, METHYLPREDNISOLONE 4MG NOVEL, PARACETAMOL MEF
7 PARACETAMOL MEF, METFORMIN 500MG HJ, FG TROCHES
8 PARACETAMOL MEF, SANMOL TAB, PARATUSIN TAB
9 PARACETAMOL MEF, SANMOL TAB, METHYLPREDNISOLONE 4MG NOVEL
10 METFORMIN 500MG HJ, SANMOL TAB, TOLAK ANGIN SACHET 5ML
11 METFORMIN 500MG HJ, SANMOL TAB, VITACIMIN 500MG LEMON
12 METFORMIN 500MG HJ, TOLAK ANGIN SACHET 5ML, SANMOL TAB
Berdasarkan  pola  itemset  pada  tabel  5,  selanjutnya  dibuat  data  penjualan  dalam  format  tabular  yang mendeskripsikan  frekuensi  penjualan  masing-masing  item  berdasarkan  transaksi  bulanan.  Data  tersebut  dapat terlihat pada tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6. Pola Transaksi Penjualan Obat dalam 1 Tahun Bulan PRCT ML MEF MTHYL 4 NVL FG TRCS SAN TAB OMPR ZL 20 NVL PRMG TAB AMLDP 5 HJ MTFR 500 HJ PRTSN TAB TLK AGN 5ML VTCMN 500 LMN 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 3 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 5 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 6 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 7 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 8 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 9 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 11 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 12 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 Keterangan : PRCTML MEF : PARACETAMOL MEF MTHYL 4 NVL   : METHYLPREDNISOLONE 4MG NOVEL FG TRCS : FG TROCHES SAN TAB : SANMOL TAB
OMPRZL 20 NVL  : OMEPRAZOLE 2OMG NOVEL
PRMG TAB : PROMAG TAB
AMLDP 5 HJ : AMLODIPINE 5MG HJ MTFR 500 HJ : METFORMIN 500MG HJ
PRTSN TAB
: PARATUSIN TAB TLK AGN 5ML   : TOLAK ANGIN SACHET 5ML VTCMN 500 LMN : VITACIMIN 500MG LEMON

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1063−1075 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5263
Tabel 6 merupakan frekuensi item yang terjual setiap bulan dalam satu tahun terakhir. Frekuensi penjualan itemset  ini  divisualisasikan  dalam  bentuk  format  tabular  agar  dapat  memudahkan  dalam  dalam  perhitungan parameter dalam algoritma apriori khususnya support dan confidence.

## 3.4 Modeling
Fase ini merupakan tahap penerapan metode algoritma apriori yang diolah berdasarkan data tabular pada fase data preparation hingga menemukan pola aturan asosiasi menggunakan teknik analisa pola frekuensi tertinggi diawali dengan  kombinasi  1  itemset  hingga  3  itemset.  Adapun  langkah-langkah  penerapan  algoritma  apriori  untuk menemukan pola aturan asosiasi berupa kombinasi pembelian obat adalah sebagai berikut: a. Pembentukan 1 itemset
Proses  pembentukan  1  itemset  dengan  jumlah  minimum  support  =  25%  dengan  menggunakan  rumus  pada persamaan (1) sebagai berikut :
𝑆(𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹 ∑ 12 = 8 12 ∗ 100% = 66,67% 𝑆(𝑀𝑇𝐻𝑌𝐿 4 𝑁𝑉𝐿) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑇𝐻𝑌𝐿 4 𝑁𝑉𝐿 ∑ 12 = 5 12 ∗ 100% = 41,67% 𝑆(𝐹𝐺 𝑇𝑅𝐶𝑆) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐹𝐺 𝑇𝑅𝐶𝑆 ∑ 12
= 3 12 ∗ 100% = 25,00%
𝑆(𝑆𝐴𝑁 𝑇𝐴𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑆𝐴𝑁 𝑇𝐴𝐵 ∑ 12
= 16 12 ∗ 100% = 50,00%
𝑆(𝑂𝑀𝑃𝑅𝑍𝐿 20 𝑁𝑉𝐿) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑂𝑀𝑃𝑅𝑍𝐿 20 𝑁𝑉𝐿 ∑ 12
= 3 12 ∗ 100% = 25,00%
Nilai  support  hanya  dihitung  sampai  kombinasi  itemset  ke  5  dari  total  keseluruhan  item  sebanyak  11. Berdasarkan hasil diatas maka dapat dilihat nilai support dengan kombinasi 1 itemset pada tabel 7 dibawah ini.
Tabel 7. Hasil nilai support dari pembentukan 1 itemset
No Itemset Support 1 S(PRCTML MEF) 66,67% 2 S(MTHYL 4 NVL) 41,67% 3 S(FG TRCS) 25,00% 4 S(SAN TAB) 50,00% 5 S(OMPRZL 20 NVL) 25,00% 6 S(PRMG TAB) 8,33% 7 S(AMLDP 5 HJ) 8,33% 8 S(MTFR 500 HJ) 41,67% 9 S(PRTSN TAB) 8,33% 10 S(TLK AGN 5ML) 16,67% 11 S(VTCMN 500 LMN) 8,33%
Pada tabel 7 dapat dilihat bahwa nilai support untuk masing-masing item pada kombinasi 1 itemset terdapat item  yang  memenuhi  minimal  support  25%,  maka  item  tersebut  dilanjutkan  pada  proses  selanjutnya  untuk dikombinasikan menjadi 2 itemset.
b. Pembentukan 2 itemset
Proses pembentukan 2 itemset dengan jumlah minimum support = 25% dapat diselesaikan dengan rumus pada persamaan (2) dan (3) sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹, 𝑀𝑇𝐻𝑌𝐿 4 𝑁𝑉𝐿) = 5 12 ∗ 100% = 41,67%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹, 𝐹𝐺 𝑇𝑅𝐶𝑆) = 3 12 ∗ 100% = 25,00%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹, 𝑆𝐴𝑁 𝑇𝐴𝐵) = 3 12 ∗ 100% = 25,00%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹, 𝑂𝑀𝑃𝑅𝑍𝐿 20 𝑁𝑉𝐿) = 2 12 ∗ 100% = 16,67%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹, 𝑃𝑅𝑀𝐺 𝑇𝐴𝐵) = 0 12 ∗ 100% = 0,00%
Nilai support hanya dihitung sampai kombinasi itemset ke 5 dari total keseluruhan kombinasi itemset sebanyak 55. Berdasarkan hasil diatas rekapitulasi nilai support dapat dilihat pada tabel 8 dibawah ini. Tabel 8 hanya menampilkan  rekap  nilai  support  sampai  nilai  support  itemset  ke  10  dari  keseluruhan  55  nilai  support  dari kombinasi 2 itemset.
Tabel 8. Rekap nilai support dari pembentukan 2 itemset
No Itemset Support 1 PRCTML MEF,MTHYL 4 NVL 41,67% 2 PRCTML MEF,FG TRCS 25,00% 3 PRCTML MEF,SAN TAB 25,00% 4 PRCTML MEF,OMPRZL 20 NVL 16,67% 5 PRCTML MEF,PRMG TAB 0,00%

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1063−1075 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5263
No Itemset Support 6 PRCTML MEF,AMLDP 5 HJ 0,00% 7 PRCTML MEF,MTFR 500 HJ 16,67% 8 PRCTML MEF,PRTSN TAB 8,33% 9 PRCTML MEF,TLK AGN 5ML 0,00% 10 PRCTML MEF,VTCMN 500 LMN 0,00%
Pada  tabel  8  dapat  dilihat  bahwa  nilai  support  untuk  masing-masing  item  dari  kombinasi  2  itemset  yang ditentukan  dengan  minimal  support  25%  didapatkan  5  itemset  yang  memenuhi  minimal  support  dan  dapat dilihat pada tabel 9 dibawah ini.
Tabel 9. Kombinasi 2 itemset yang memenuhi nilai minimal support
No Itemset Support 1 PRCTML MEF,MTHYL 4 NVL 41,67% 2 PRCTML MEF,FG TRCS 25,00% 3 PRCTML MEF,SAN TAB 25,00% 4 SAN TAB,MTFR 500 HJ 25,00% 5 PRCTML MEF,MTHYL 4 NVL 41,67%
Pada tabel 9 dapat dilihat bahwa nilai support untuk masing-masing item pada kombinasi 2 itemset terdapat kombinasi item yang memenuhi minimal support 25%, maka item tersebut dilanjutkan pada proses selanjutnya untuk dikombinasikan menjadi 3 itemset.
c. Pembentukan 3 itemset
Proses pembentukan 3 itemset dengan jumlah minimum support = 25% dapat diselesaikan dengan rumus pada persamaan (4)  sebagai berikut:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹, 𝑀𝑇𝐻𝑌𝐿 4 𝑁𝑉𝐿, 𝐹𝐺 𝑇𝑅𝐶𝑆) = 1 12 ∗ 100% = 8,33%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹, 𝑀𝑇𝐻𝑌𝐿 4 𝑁𝑉𝐿, 𝑆𝐴𝑁 𝑇𝐴𝐵) = 1 12 ∗ 100% = 8,33%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹, 𝑀𝑇𝐻𝑌𝐿 4 𝑁𝑉𝐿, 𝑂𝑀𝑃𝑅𝑍𝐿 20 𝑁𝑉𝐿) = 2 12 ∗ 100% = 16,67%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹, 𝑀𝑇𝐻𝑌𝐿 4 𝑁𝑉𝐿, 𝑃𝑅𝑀𝐺 𝑇𝐴𝐵) = 0 12 ∗ 100% = 0,00%
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹, 𝑀𝑇𝐻𝑌𝐿 4 𝑁𝑉𝐿, 𝐴𝑀𝐿𝐷𝑃 5 𝐻𝐽) = 0 12 ∗ 100% = 0,00%
Nilai  support  hanya  ditampilkan  sampai  kombinasi  itemset  ke  5  dari  total  keseluruhan  kombinasi  itemset sebanyak 45. Berdasarkan hasil diatas rekapitulasi nilai support dapat dilihat pada tabel 10 dibawah ini. Tabel 10 hanya menampilkan rekap nilai support sampai nilai support itemset ke 10 dari keseluruhan 45 nilai support dari kombinasi 3 itemset.
Tabel 10. Rekap nilai support dari pembentukan 3 itemset
No Itemset Support 1 PRCTML MEF,MTHYL 4 NVL,FG TRCS 8,33% 2 PRCTML MEF,MTHYL 4 NVL,SAN TAB 8,33% 3 PRCTML MEF,MTHYL 4 NVL,OMPRZL 20 NVL 16,67% 4 PRCTML MEF,MTHYL 4 NVL,PRMG TAB 0,00% 5 PRCTML MEF,MTHYL 4 NVL,AMLDP 5 HJ 0,00% 6 PRCTML MEF,MTHYL 4 NVL,MTFR 500 HJ 8,33% 7 PRCTML MEF,MTHYL 4 NVL,PRTSN TAB 0,00% 8 PRCTML MEF,MTHYL 4 NVL,TLK AGN 5ML 0,00% 9 PRCTML MEF,MTHYL 4 NVL,VTCMN 500 LMN 0,00% 10 MTHYL 4 NVL,FG TRCS,SAN TAB 0,00%
Pada  tabel  10  dapat  dilihat  bahwa  nilai  support  untuk  masing-masing  item  dari  kombinasi  3  itemset  tidak terdapat kombinasi item yang memenuhi minimal support 25%, maka proses analisa pola frekuensi dihentikan dan tahap selanjutnya menggunakan kombinasi 2 itemset untuk membentuk aturan asosiasi.
d. Pembentukan aturan asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  langkah  selanjutnya  adalah  mencari  aturan  asosiasi  yang memenuhi  syarat  confidence  dengan  menghitung  confidence  aturan  A  B.  Minimal  confidence  yaitu  60%. Nilai Confidence dari aturan A  B diperoleh dengan rumus pada persamaan (5) sebagai berikut: 1. Menentukan rekomendasi aturan asosiasi
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹|𝑀𝑇𝐻𝑌𝐿 4 𝑁𝑉𝐿) = 4 8 ∗ 100% = 50,00% 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝑀𝑇𝐻𝑌𝐿 4 𝑁𝑉𝐿|𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹) = 4 5 ∗ 100% = 80,00%

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1063−1075 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5263
𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹|𝐹𝐺 𝑇𝑅𝐶𝑆) = 3 8 ∗ 100% = 37,50% 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐹𝐺 𝑇𝑅𝐶𝑆|𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹) = 3 3 ∗ 100% = 100,00% 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝐹𝐺 𝑇𝑅𝐶𝑆|𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹) = 3 6 ∗ 100% = 50,00% 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝑆𝐴𝑁 𝑇𝐴𝐵|𝑃𝑅𝐶𝑇𝑀𝐿 𝑀𝐸𝐹) = 3 8 ∗ 100% = 37,50% 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝑆𝐴𝑁 𝑇𝐴𝐵|𝑀𝑇𝐹𝑅 500 𝐻𝐽) = 3 6 ∗ 100% = 50,00% 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃(𝑀𝑇𝐹𝑅 500 𝐻𝐽|𝑆𝐴𝑁 𝑇𝐴𝐵) = 3 5 ∗ 100% = 60,00%
Berdasrkan kombinasi 2 itemset maka dapat dibentuk rekomendasi aturan asosiasi berikut nilai confidence seperti terlihat pada tabel 11 dibawah ini.
Tabel 11. Rekomendasi aturan asosiasi No Aturan Confidence 1 Jika Membeli PRCTML MEF, Maka akan membeli MTHYL 4 NVL 5/8 62,50% 2 Jika Membeli MTHYL 4 NVL, Maka akan membeli PRCTML MEF 5/5 100% 3 Jika Membeli PRCTML MEF, Maka akan membeli FG TRCS 3/8 37,50% 4 Jika Membeli FG TRCS, Maka akan membeli PRCTML MEF 3/3 100% 5 Jika Membeli PRCTML MEF, Maka akan membeli SAN TAB 3/8 37,50% 6 Jika Membeli SAN TAB, Maka akan membeli PRCTML MEF 3/6 50,00% 7 Jika Membeli SAN TAB, Maka akan membeli MTFR 500 HJ 3/6 50,00% 8 Jika Membeli MTFR 500 HJ, Maka akan membeli SAN TAB 3/5 60,00%
Pada tabel 11 dapat dilihat bahwa masih terdapat aturan asosiasi yang belum memenuhi syarat  minimum confidence  60%  maka  prose  selanjutnya  ditentukan  aturan  asosiasi  tahap  akhir  untuk  menentukan  hasil akhir kombinasi item pada aturan asosiasi yang memenuhi syarat.
2. Membentuk aturan asosiasi final
Berdasarkan dari rekomendasi aturan asosiasi pada tabel 11 diatas maka yang memenuhi minimum support 25% dan minimal confidence 60% dapat lihat pada tabel 12 dibawah ini.
Tabel 12. Aturan asosiasi final No Aturan Confidence 1 Jika Membeli PRCTML MEF, Maka akan membeli MTHYL 4 NVL 5/8 62,50 2 Jika Membeli MTHYL 4 NVL, Maka akan membeli PRCTML MEF 5/5 100,00 3 Jika Membeli FG TRCS, Maka akan membeli PRCTML MEF 3/3 100% 4 Jika Membeli MTFR 500 HJ, Maka akan membeli SAN TAB 3/5 60,00%
Berdasarkan  tabel  12  didapatkan  hasil  bahwa  obat  yang  paling  banyak  dibeli  oleh  konsumen  adalah METHYLPREDNISOLONE  4MG  NOVEL,  PARACETAMOL  MEF,  FG  TROCHES,  METFORMIN 500MG HJ, dan SANMOL TAB.

## 3.5 Evaluation
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  aturan  asosiasi  yang  telah  didapatkan  pada  tahap  sebelumnya menggunakan  rumus  lift  ratio  untuk  mengetahui  tingkat  kekuatan  aturan  asosiasi  yang  telah  didapatkan berdasarkan aturan asosiasi pada tabel 12 dengan mempertimbangkan probabilitas transaksi item. Evaluasi aturan asosiasi  menggunakan  lift  ratio  dapat  dilakukan  menggunakan  rumus  pada  persamaan  (6)  dan  hasil  evaluasi dengan lift ratio menghasilkan nilai prosentase sebagai berikut:
a. Menghitung benchmark confidence itemset Benchmark (PRCTML MEF, MTHYL 4 NVL) = 5/12 = 0,41
Benchmark (MTHYL 4 NVL, PRCTML MEF) = 5/12 = 0,41
Benchmark (FG TRCS, PRCTML MEF)
= 3/12 = 0,25
Benchmark (MTFR 500 HJ, SAN TAB)
= 3/12 = 0,25
b. Menghitung lift ratio
Lift Ratio (PRCTML MEF, MTHYL 4 NVL)
= 5 / 0,41 = 1,6
Lift Ratio (MTHYL 4 NVL, PRCTML MEF) = 0,8 / 0,41 = 1,9 Lift Ratio (FG TRCS, PRCTML MEF) = 1 / 0,25 = 4,0 Lift Ratio (MTFR 500 HJ, SAN TAB) = 0,6 / 0,25 = 2,4
Berdasarkan  ketentuan  lift  ratio,  jika  sebuah  itemset  memiliki  nilai  diatas  1  maka  hasil  itemset  tersebut dapat dikatakan valid atau kuat. Rata-rata yang didapat dari perhitungan lift ratio tersebut yaitu sebesar 2,4 dan dapat dikatakan hubungan itemset-itemset tersebut kuat.

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 3.6 Deployment
Hasil akhir dari penelitian ini adalah berupa prototype aplikasi untuk memudahkan dalam menentukan aturan asosiasi baru dengan dataset trasaksi penjualan obat pada tahun berikutnya. a. Form login
Gambar 2. Tampilan halaman login
Pada gambar 2 akan ditampilkan form login yang dapat diakses oleh user dengan  menginputkan username dan password yang sudah terdaftar dalam database.
b. Halaman utama
Halaman ini tampilan utama setelah user berhasil login dengan username dan password yang telah dibuat oleh admin  sistem.  Proses  yang  dilakukan  pada  halaman  ini  adalah  persiapkan  database  yang  digunakan  dan pastikan sudah sesuai dengan template model analisa algoritma apriori.

## Gambar 3. Tampilan halaman utama
Pada  gambar  3  akan  ditampilkan  halaman  utama  sebagai  tampilan  awal  ketika  berhasil  login  menampilkan menu dropdown untuk meng-import data transaksi penjualan yang akan dianalisa dengan algoritma apriori. c. Parameter nilai minimum support dan confidence
Gambar 4. Tampilan pengaturan parameter nilai minimum support dan confidence
Pada gambar 4 akan ditampilkan  pengaturan input parameter nilai  minimum  support dan confidence sesuai dengan ketentuan dan kebijakan dari user.
d. Hasil perhitungan algoritma apriori yang menampilkan aturan asosiasi kombinasi itemset

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1063−1075 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5263
Gambar 5. Tampilan hasil perhitungan algoritma apriori berupa aturan asosiasi
Pada  gambar  5  akan  ditampilkan  hasil  akhir  perhitungan  algoritma  apriori  berupa  kombinasi  itemset  dapat dilihat setelah meng-import dataset dan mengatur nilai support serta confidence.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  apotek  dapat  menerapkan metode  algoritma  apriori  agar  dapat  memperoleh  itemset  obat  yang  stoknya  lebih  diutamakan  dengan  frequent item  yang  dihasilkan  oleh  aturan  asosiasi,  dengan  demikian  akan  dapat  menentukan  proses  penentuan  pola pembelian obat pada apotek menggunakan frequent item. Hasil akhir dari penelitian ini berupa kombinasi itemset berupa  item-item  obat  yang  memenuhi  syarat  nilai  minimum  support  sebesar  25%  dan  minumum  confidence sebesar 60% yaitu Methylprednisolone 4mg Novel dan Paracetamol Mef dengan nilai support 41,57% dan nilai confidence 62,50%, FG Troches  dan Paracetamol Mef dengan nilai support 25% dan nilai confidence 100%, serta Metformin 500MG Hj  dan Sanmol Tab dengan nilai support 25% dan nilai confidence 60%. Hasil akhir aturan asosiasi tersebut telah dilakukan uji evaluasi untuk mengukuran kekuatan hubungan antar item menggunakan lift ratio dan menghasilkan nilai di atas 1% yaitu rata-rata nilai uji 2,4 %, maka dengan ini dapat dinyatakan bahwa aturan asosiasi hasil perhitungan algoritma apriori tersebut dikatakan valid atau kuat.

## REFERENCES
[1] A. Ishaq, L. A. Utami, and S. Mariana, “Analisa Pola Penjualan Obat Menggunakan Algoritma Apriori Pada Apotek Zam-Zam Bogor,” vol. 08, no. 1, pp. 13–23, 2019.
[2] S. Lestari and S. Saepudin, “Analisis Sentimen Vaksin Sinovac Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform., pp. 163–170, 2021.
[3] R.  Dahlia,  L.  A.  Fitriana,  and  S.  Seimahuira,  “Analisis  Pola  Pembelian  Obat  Demam  Dengan  Teknik  Data  Mining Menggunakan Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Apotek Ambawang Farma ),” vol. 15, no. 1, pp. 172–184, 2024.
[4] A. M. Sormin, “ALGORITMA APRIORI ( STUDI KASUS : PUSKESMAS UMBAN SARI ),” vol. 2, no. 1, pp. 149– 163, 2023.
[5] W. Delrinata and F. B. Siahaan, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Stok Obat,” vol. 09, pp. 222–228, 2020.
[6] U. Ependi and A. Putra, “Solusi Prediksi Persediaan Barang dengan Menggunakan  Algoritma Apriori ( Studi Kasus : Regional Part Depo Auto 2000 Palembang ),” vol. 5, no. 2, pp. 139–145, 2019.
[7] P.  Haryandi  et  al.,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  untuk  Mencari Pola Penjualan Produk  Herbal  ( Studi  Kasus :  Toko Hanawan Gemilang ),” vol. 4221, pp. 218–225, 2021.
[8] L. I. Prahartiwi and W. Dari, “Algoritma Apriori untuk Pencarian Frequent itemset dalam Association Rule Mining,” vol. 7, no. September, pp. 143–152, 2019.
[9] D. Pratiwi and J. S. Wibowo, “Implementasi Algoritme Apriori Pada Sistem Persediaan Obat Apotik Puskesmas,” Jutisi J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 12, pp. 214–219, 2023.
[10]  S. Awaliyah, R. Sutomo, and F. Handayanna, “Analisis Pola Pembelian Obat di Apotek Sekar Adi Menggunakan Metode Algoritma Apriori Depok,” vol. 4, pp. 112–127, 2020.
[11]  M. S. Sandy, H. Setiawan, U. Indahyanti, F. Sains, and D. Teknologi, “Analisis Data Mining Produk Retail Menggunakan Metode Asosiasi Dengan Menerapkan Algoritma Apriori,” vol. 4, no. 2, pp. 384–391, 2023.
[12]  K. P. Sinaga and M. S. Yang, “Unsupervised K-means clustering algorithm,” IEEE Access, vol. 8, pp. 80716–80727, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796.
[13]  R. Chapman, P., Clinton, J., Kerber., CRISP-DM 1.0 Step-by-step data mining guide, vol. 1. USA: SPSS, 2000.
[14]  L. T. Ningrum, I. Irmayansyah, and L. Utari, “Penerapan Metode K-Means dan Euclidean Distance Untuk Seleksi Metode Judul Tugas Akhir,” Acad. J. Comput. Sci. Res., vol. 6, no. 1, p. 13, 2024, doi: 10.38101/ajcsr.v6i1.10766.
[15]  D. Anggraini, U. P. Sanjaya, and I. A. Sa’ida, “Analisis Penerapan Metode Association Rule Mining Untuk Transaksi Penjualan di Toko Bangunan Dengan Algoritma Apriori,” SINTECH (Science Inf. Technol. J., vol. 5, no. 2, pp. 124– 138, 2022, doi: 10.31598/sintechjournal.v5i2.1193.
[16]  I. Qoniah and A. T. Priandika, “Analisis Market Basket Untuk Menentukan Asossiasi Rule Dengan Algoritma Apriori

## Journal of Information System Research (JOSH)
(Studi Kasus: Tb.Menara),” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2020, doi: 10.33365/jtsi.v1i2.368.
[17]  U. Baetulloh, A. I. Gufroni, and R. -, “Penerapan Metode Association Rule Mining Pada Data Transaksi Penjualan Produk Kartu Perdana Kuota Internet Menggunakan Algoritma Apriori,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 10, no. 1, pp. 173–188, 2019, doi: 10.24176/simet.v10i1.2890.
[18]  D. Sitanggang, Algoritma Apriori, 1st ed. Medan: Unpri Press Universitas Prima Indonesia, 2023.
[19]  S. Ningsih, “Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Dan Penjualan Tanaman Anggrek Secara Online,”  J. Sist. Inf. Bisnis, vol. 3, no. 2, pp. 63–70, 2022.
[20]  C. I. Wiryawan, Y. R. W. Utami, and D. Nugroho, “Algoritma Apriori Untuk Penentuan Assosiasi Penjualan Barang,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 9, no. 1, p. 7, 2021, doi: 10.30646/tikomsin.v9i1.538.
[21]  M. Syahrir, R. Rismayanti, and M. A. Wicaksono, “Penentuan Pola Pembelian Obat Menggunakan Algoritma Apriori,” J. SAINTEKOM, vol. 11, no. 2, p. 142, 2021, doi: 10.33020/saintekom.v11i2.249.
[22]  V.  C.  Nisa  and  F.  N.  Khasanah,  “Algoritma  Apriori  Dalam  Identifikasi  Pola  Pembelian  Konsumen  Pada  Produk Minuman,” vol. 8, no. 2, pp. 156–164, 2023.
[23]  Melinska  Ayu  Febrianti,  “ANALISIS  POLA  PEMBELIAN  PELANGGAN  BERDASARKAN  TRANSAKSI PENJUALAN PADA RITEL DENGAN METODE MULTILEVEL ASSOCIATION RULES,” UNIVERSITAS ISLAM YOGYAKARTA, 2022.