DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v10i1.604
Prediksi Persediaan Obat Untuk Proses Penjualan Menggunakan Metode Decision Tree Pada Apotek
Febriana Putri Dewanti ) ; Setiyowati ) ; Sri Harjanto 3 )
1) Program Studi S1-Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara
2) Program Studi D3-Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara
3) Program Studi D3-Sistem Informasi Akuntansi, STMIK Sinar Nusantara
1) 17400038.febriana@sinus.ac.id; 2) setiyowati@sinus.ac.id; 3) hrjanto@gmail.com

## ABSTRACT
Medicine supplies in the drugstore are one of the important information for the sales process. Medicine  supplies  which  is  not  appropriate  with  the  consumers’  need  and  the  distribution  of medicines are less needed in the stock will cause losses because the medicines has expired due to  too  long  stored  in  the  warehouse.  One  of  the  problems  is  that  the  drugstore  cannot  give prediction about how many medicines needed to solve that problem is needed prediction system. That  problem  can  be  solved  by  the  decision  tree  method.  The  concept  of  the  Decision  Tree Algorithm changes the data into decision trees and decision rules. The development system with Waterfall Model, using language of PHP programming, My SQL database, planning system using object oriented approach, testing system using Black Box for functionality test, validity testing with rapid miner tools. The result the development system is the prediction of medicine sell in drugstore. The result of black-box testing is the whole of the development system work properly. The results of  the  validity testing  by comparing  between the old  system  and  the  new  system with the  rapid miner by using 30 transaction samples with the accuracy 89% it means that the system in good performance.
Keywords : Decision Tree, Algorithm, pharmacy, waterfall, black box testing

## I.  PENDAHULUAN
Persediaan obat Apotik merupakan informasi yang penting untuk melihat ketersediaan  obat  dalam  proses  penjualan, masalah persedian sering dihadapi oleh Apotik. Seringkali,  persediaan  obat  yang  sedang dibutuhkan  oleh  masyarakat  stoknya  kosong sedangkan obat yang kurang dibutuhkan justru stoknya melimpah di gudang.
Ketidaktersediaan  obat  yang  dibutuhkan, tentunya  membuat  kecewa  masyarakat  yang saat  itu  sedang  sangat  membutuhkan  obat tersebut.  Sedangkan  melimpahnya  obat  yang kurang dibutuhkan akan menimbulkan kerugian karena  obat  sudah  kadaluwarsa  akibat  terlalu lama tersimpan di gudang.
Persediaan obat lebih optimal, apabila bisa menyampaikan informasi terkait stok obat yang habis  maupun  stok  yang  masih  banyak  ( stock control ).  Permasalahan  yang  sering  timbul, pihak Apotik merasa kewalahan dalam memprediksi obat mana yang banyak dibutuhkan  dan  obat  mana  yang  kurang dibutuhkan oleh masyarakat. Mengingat proses prediksinya  masih  manual,  hanya  dengan memperkirakan  saja  tanpa  ada  perhitungan matematis.
Di  masa  pandemi  seperti  sekarang  ini, masyarakat  berbondong –  bondong  untuk membeli vitamin, suplemen, antibiotik maupun
sejenisnya untuk meningkatkan sistem imunnya. Melihat kondisi ini, Apotik seharusnya menyiapkan  persediaan  yang  cukup  untuk menghadapi  permintaan  masyarakat  yang kemungkinan terus meningkat.
Berdasarkan dari hasil penelitian sebelumnya, penulis memutuskan untuk merancang  Sistem  prediksi  menggunakan metode Decision  Tree dengan  Algoritma Decision  Tree .  Algoritma Decision  Tree digunakan  karena  merupakan  algoritma  yang cocok  untuk  masalah  klasifikasi  dan  data mining,  memetakan  nilai  atribut  menjadi  class yang  dapat  diterapkan  untuk  klasifikasi  baru. Konsep  dari  Algoritma Decision  Tree adalah mengubah  data  menjadi  pohon  keputusan ( Decision  Tree )  dan  aturan-aturan  keputusan ( rule ).
Berdasarkan  penjelasan  diatas  maka dibuatlah  Sistem  Prediksi  Persediaan  Obat Untuk Proses Penjualan Menggunakan Metode Decision  Tree Pada  Apotek  dengan  harapan agar  dapat  memudahkan  Apoteker  untuk memprediksi  penjualan  obat  pada  masa  yang akan datang.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA
2.1.  Apotek
Republik Indonesia Nomor 1332/MenKes/SK/X/2002,  Apotik  adalah  suatu
tempat  tertentu,  tempat  dilakukan  pekerjaan kefarmasian  penyaluran  perbekalan  farmasi kepada  masyarakat.  Mengenai  pembekalan kefarmasian yang terdiri dari obat, bahan obat, obat  tradisional,  alat  kesehatan  dan  kosmetik. Pada kegiatan sehari – hari, Apotik memiliki 2 fungsi yaitu sebagai penyedia sarana pelayanan  kesehatan  dan  sarana  bisnis  untuk mencari keuntungan atas produk yang dijual.

## 2.2.  Persediaan atau stok
Persediaan  adalah  barang –  barang yang harus  disimpan  untuk  digunakan  atau  dijual pada masa yang akan datang  [1].

## 2.3.  Prediksi
Prediksi atau Peramalan Penjualan adalah proses  perkiraan  (pengukuan)  besarnya  atau jumlah sesuatu pada waktu yang akan datang berdasarkan  data  pada  masa  lampau  yang dianalisis secara ilmiah khususnya menggunakan metode statistika [2].
2.4. Algoritma Decision Tree Decision Tree adalah sebuah diagram alir yang  berbentuk  seperti  struktur  pohon  yang mana  setiap  internal  node  menyatakan pengujian terhadap suatu atribut, setiap cabang menyatakan output dari pengujian tersebut dan leaf  node menyatakan  kelas –kelas  atau distribusi kelas. Secara umum langkah-langkah dalam  algoritma  C4.5  adalah  sebagai  berikut [3]:
a.  Pilih atribut sebagai akar.
b.  Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
c.  Bagi kasus dalam cabang.
d.  Ulangi  proses  untuk  setiap  cabang  sampai semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas yang sama.
Untuk  menghitung  gain  digunakan  rumus seperti yang tertera dalam persamaan (1).
𝑮𝒂𝒊𝒏 (𝑺, 𝑨) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 𝑋 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) (1)
Dimana:
S : himpunan kasus, A : atribut atau fitur, n : jumlah partisi atribut A, i : nilai partisi ke-i,
|S i | : jumlah kasus pada partisi ke-i, dan |S| : jumlah kasus dalam S.
Sementara  itu,  perhitungan  nilai  entropi  dapat dilihat pada persamaan (2).
𝑬𝒏𝒕𝒓𝒐𝒑𝒚 (𝑺) =   ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 − 𝑝𝑖 ∗   𝐿𝑜𝑔 2 𝑃𝑖 (2)
Dimana : S : himpunan kasus, n : jumlah partisi S,
i : nilai partisi ke-i, |S i | : jumlah kasus pada partisi ke-i, dan P i : proporsi dari Si terhadap S.

## 2.5. Penelitian Terdahulu
Permasalahan  yang  diteliti  sebelumnya tentang  menumpuknya  stok  obat  sejenis  di gudang,  sementara  untuk  jenis  obat  yang  lain sama sekali tidak ada persediaan. Pada Apotik THS  Pematangsiantar  menunjukkan  bahwa pohon  yang  dihasilkan  dari  perangkat  lunak yang  dibuat  dengan  metode Decision  Tree dengan  algoritma Decision  Tree memiliki persentase  66,67%  antara  pohon  kebenaran sampai  100%.  Persentase  besar  pohon kebenaran  sangat  dipengaruhi  oleh  data pelatihan  yang  digunakan  untuk  membangun model pohon [4].

## III. METODE PENELITIAN

## 3.1.  Metode Pengumpulan Data
Permasalahan  yang  terpenting  dalam penelitian adalah melalui metode tertentu untuk memecahkan  suatu  masalah  yang  diperoleh dengan tujuan agar mendapat hasil yang dapat dipertanggung  jawabkan.  Adapun  langkah- langkah dalam teknik pengumpulan data suatu penelitian adalah sebagai berikut:
a.  Observasi
Kegiatan  tersebut  mencakup  meninjau langsung  ke  Apotik,  identifikasi  proses penjualan, proses pengelolaan stok obat dan dokumentasi.
b.  Wawancara
Metode  wawancara  di  sini  dilakukan  untuk memperoleh data-data sekunder pendukung yang  terkait  dengan  Penjualan  dan  Stok Obat.  Wawancara  juga  dilakukan  dengan cara  bertanya  secara  langsung  dengan pihak Apotik untuk menggali informasi terkait penjualan dan pengelolaan stok obat.
c.  Studi Pustaka
Studi  literatur  berupa  penelusuran  jurnal ilmiah,  buku-buku,  dokumen,  dan  teori – teori yang berkaitan dengan topik penelitian.

## 3.2.  Metode Pengembangan Sistem
Metode  penelitian  yang  diterapkan  pada penelitian  ini  adalah  dengan  pengembangan metode waterfall. Metode waterfall merupakan model  pengembangan  sistem  informasi  yang sistematik  dan  sekuensial.  Metode  Waterfall memiliki tahapan-tahapan sebagai berikut [5] : a) Analisis Kebutuhan Sistem
1.  Kebutuhan Perangkat Keras (Hardware) a.  Satu  unit  laptop  Asus  BookSlim  dengan spesifikasi sebagai berikut
- Processor : Intel® Core™ i3-6006U CPU @ 2.00 GHz
- RAM : 4GB
- Harddsik : 1000 GB
b.  Harddsik external (1 TB) WD Blue
2.  Kebutuhan Perangkat Lunak (Software)
a.  OS Windows 10 Professional b.  XAMPP versi 3.2.4
c.  Sublime Text 3
d.  Browser (Google Chrome, Mozzila
Firefox)
e.  Microsoft Office 2010
3.  Kebutuhan Data
1)  Data  mengenai  sejarah,  visi  dan  misi, struktur  organisasi  Apotik  diperoleh  dari proses wawancara dengan pemilik Apotik.
2)  Data  Penjualan  Obat  selama  3  bulan sebagai data training penelitian diperoleh dari observasi dan wawancara langsung.

## b) Tahap Perancangan Sistem
Perancangan sistem informasi merupakan pengembangan  sistem  baru  dari  sistem  lama yang  ada,  dimana  masalah-masalah  yang terjadi  pada  sistem  lama  diharapkan  sudah teratasi pada sistem yang baru.
1.  Use Case Diagram
Usecase  diagram Diagram  yaitu  Diagram untuk pemodelan kelakuan ( behavior ) sistem informasi yang akan dibuat. 2.  Class Diagram
Class Diagram yaitu Diagram yang mengandung  informasi  untuk  menjelaskan sifat-sifat suatu jenis objek.
3.  Activity Diagram Activity  Diagram yaitu  Diagram  yang menggambarkan workflow atau aktivitas dari sebuah sistem yang akan dibuat.
4.  Sequence Diagram
Sequence  Diagram yaitu  Diagram  yang menggambarkan  kelakuan  objek  pada use case dengan  mendeskripsikan  waktu  hidup objek  dan message yang  dikirimkan  dan diterima antar objek.
5.  Perancangan Input/Output
Perancangan  input  output  menggambarkan desain  input  dan  output  dalam  sistem. Perancangan  input  dalam  sistem  ini  terdiri dari Data Obat, Data Pembelian Obat, Data Penjualan  Obat  dan  Proses  Perhitungan menggunakan Decision  Tree atau  C4.5. Sedangkan untuk perancangan output terdiri dari Laporan Data Prediksi Penjualan Obat. 6.  Perancangan Database
Desain Database mengintegrasikan kumpulan dari data yang saling
berhubungan  satu  sama  lain,  bagaimana menyimpan data dan bagaimana mendapatkan kembali data tersebut dengan mudah.  Tahapan  ini  dilakukan  untuk menentukan  data-data  yang  dibutuhkan dalam  sistem,  sehingga  informasi  yang dihasilkan dapat terpenuhi dengan baik.

## c) Tahap Implementasi
Implementasi  merupakan  tahap  dimana sistem siap untuk dioperasikan atau digunakan pada  keadaan  yang  sebenarnya  sehingga diketahui  apakah  sistem  tersebut  benar-benar dapat  menghasilkan  tujuan  yang  diinginkan. Tahap  Implementasi  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  dan  menghubungkannya dengan  database  MySQL  untuk  mengolah data-data sesuai dengan aturan sistem.

## d) Tahap Testing atau Pengujian
Pengujian  adalah  proses  yang  dibuat sedemikian rupa untuk mengidentifikasi ketidaksesuaian hasil sebuah sistem informasi dengan hasil yang diharapkan.
a.  Pengujian Fungsionalitas
Pengujian  fungsionalitas  atau black  box berfokus pada pengujian persyaratan fungsional perangkat lunak, untuk mendapatkan  serangkaian  kondisi  input yang sesuai dengan persyaratan fungsional suatu program. Sistem Informasi yang telah dibuat dinyatakan berhasil jika fungsi-fungsi dalam  sistem  sesuai  dengan  persyaratan fungsional  program  dan  dapat  dijalankan dengan baik.
b.  Pengujian Validitas
Pengujian  validitas  adalah  pengujian  yang digunakan  untuk  membandingkan  antara hasil  dari  sistem  yang  dibuat  apakah  sama dengan data hasil prediksi oleh aplikasi rapid miner.  Pengujian  ini  dilakukan  di  tahapan proses  pembentukan  pohon  keputusan sehingga  akan  terlihat  bahwa  program dibuat  sesuai  dengan  algoritma  yang digunakan.  Sistem  Prediksi  yang  telah dibuat  dinyatakan valid apabila  memiliki persentase kevalidan minimal sebesar 70%. e) Tahap Maintenance
Pada  tahap maintenance atau  perbaikan, sistem  prediksi  yang  telah  berhasil  dirancang kemudian  mulai  di  implementasikan  di  Apotik. Dalam kurun waktu 3 bulan dan selama 1 bulan sekali, dilakukan pengecekan sistem tujuannya yaitu  untuk  melihat  apakah  sistem  berjalan dengan seharusnya ataukah mengalami kendala.  Apoteker  juga  dapat  memberikan masukan untuk perbaikan apabila dirasa kinerja
sistem kurang optimal dalam melakukan proses pediksi. Tahap ini, bertujuan agar sistem yang telah  dibuat  dapat  memberi  manfaat  bagi pengguna  dan  sesuai  dengan  tujuan  awal sistem dibuat.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1  Metode Perancangan Sistem
Tujuan dari perancangan sistem ini antara lain  untuk  memenuhi  kebutuhan  pemakain sistem  dan  memberikan  gambaran  mengenai sistem  yang  dibangun.  Tahap  perancangan sistem  ini  menjelaskan  model  dari  program yang dibangun menggunakan Unified Modelling Languange (UML)  yang  terdiri  dari use  case diagram, class diagram, sequence diagram dan activity diagram.
1.  Use Case Diagram Use case diagram menunjukkan hubungan fungsi - fungsi dalam sistem berdasarkan pada kebutuhan  pengguna  yang  telah  dijelaskan sebelumnya. Use  case  diagram Sistem Pemetaan ditunjukan pada Gambar 1 sedangkan  untuk  peran  dan  fungsi  dijelaskan pada Tabel 1.
Gambar 1 Use Case Diagram

## Tabel 1 Peran dan Fungsi Aktor dalam Sistem Aktor Peran / Fungsi
Admin  Admin/Pengelola  adalah  orang  yang mengelola  data-data  master  yang  ada pada sistem. Mengelola data permintaan yang berisi input, edit dan hapus variabel permintaan.  Mengelola  data  persediaan yang berisi input, edit dan hapus variabel persediaan.  Mengelola  data  penjualan yang  terberisi  input,  edit  dan  hapus variabel  penjualan.  Mengakses  sistem yang berisi menginputkan jumlah penjualan,  menginputkan  persediaan dan perhitungan Algoritma C4.5.

## 2.  Class Diagram
Class  Diagram adalah  model  statis  yang menggambarkan  struktur  dan  deskripssi class serta hubungan antar class atau diagram yang menggambarkan  kelas-kelas  dalam  sebuah sistem  dan  hubungannya  antara  yang  satu dengan  yang  lain, class  diagram berfungsi untuk  memodelkan  struktur  kelas. Class Diagram prediksi  penjualan  obat  di  Apotik ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2 Class Diagram

## 4.2  Perhitungan Decision Tree
Pada  Tabel  2  merupakan  perhitungan prediksi  penjualan  obat  menggunakan  sistem baru,  diambil  dari  data  penjualan  selama  3 bulan yaitu bulan januari, februari, maret tahun 2021 dan data sampel sebanyak 30.

## Tabel 2 Data Penjualan selama 3 bulan
No Nama Obat Jenis Harga Bln Status
1 flucadex tab Obat Generik Rp1.875 Jan Laris 2 bodrex flu&btk att Obat Bebas Rp7.091 Jan Tidak Laris 3 antiz gel 60ml jrk Handsani tizer Rp6.565 Jan Laris
4 fatigon c plus Multivita min Rp4.428 Jan Laris
5 dexamethas on 0,75mg harsen Obat Generik Rp2.750 Jan Tidak Laris 6 bisolvon extra 60ml Obat Bebas Rp26.21 6 Jan Tidak Laris
No Nama Obat Jenis Harga Bln Status 7 bodrex batuk flu tab @4 Obat
Bebas Rp1.380 Jan Laris 8 flucadex syr 60 ml
Obat Generik Rp1.875 Jan Laris 9 bisolvon flu 60ml Obat Bebas Rp27.96 8 Jan Laris
10 antiz gel bt60 fresh Handsani tizer Rp6.565 Jan Laris
11 bodrex extra tab @4 Obat Bebas Rp1.668 Fe b Laris 12 antiz gel 60ml jrk
Handsani tizer Rp6.565 Fe b Tidak Laris
13 fatigon spirit Multivita min Rp5.579 Fe b Laris 14 dexamethas on 0,5 mg harsen Obat Generik Rp2.750 Fe b Laris 15 flucadex tab Obat Generik Rp1.875 Fe b Tidak Laris 16 bodrex migra Obat Bebas Rp1.758 Fe b Tidak Laris 17 fatigon tab @4 Multivita min Rp2.650 Fe b Tidak
Laris
18 bisolvon extra 60ml Obat Bebas Rp26.21 6 Fe b Laris 19 flucadex syr 60 ml Obat Generik Rp1.875 Fe b Laris 20 bisolvon tab Obat Bebas Rp2.013 Fe b Laris 21 bisolvon kid 60ml Obat Bebas Rp25.93 3 Ma r Laris 22 antiz gel bt60 fresh Handsani tizer Rp6.565 Ma r Tidak Laris 23 flucadex tab Obat Generik Rp1.875 Ma r Laris 24 fatigon spirit Multivita min Rp5.579 Ma r Tidak Laris 25 bodrex tab @10 Obat Bebas Rp2.635 Ma r
Tidak Laris 26 dexamethas on 0,5mg @1000 Obat Generik Rp2.750 Ma r Laris 27 flucadex syr 60 ml Obat Generik Rp1.875 Ma r Tidak Laris 28 bisolvon extra 60ml Obat Bebas Rp26.21 6 Ma r Tidak Laris 29 fatigon c plus Multivita min Rp4.428 Ma r Laris 30 dexamethas on 0,75mg harsen Obat Generik Rp2.750 Ma r Laris
Selanjutnya  data  pada  Tabel  2  akan  di lakukan perhitungan entropy dan gain terdapat pada Tabel 3.

## Tabel 3 Perhitungan node 1
NO DE Jml. Kas us (S) Lari s (S 1 )
Tid ak Lari s Entropy Gain
(S 2 )
1 Tot al 30 1
8 12 0,970
951 Jeni s Obat Generik 10 7 3 0,881 291 0,150 884 Obat Bebas 11 6 5 0,994 03 Handsaniti zer 4 4 0 0
NO DE Jml. Kas us (S) Lari s (S 1 ) Tid ak Lari s Entropy Gain (S 2 )
Multivitami n 5 3 2 0,970 951 Mer ek Flucadex 6 4 2 0,918 296 0,171 812 Dexameth ason 4 3 1 0,811 278
Antiz 4 4 0 0 Fatigon 5 3 2 0,970
951
Bisolvon 6 4 2 0,918 296
Bodrex
5 2 3 0,970 951 Bul an Januari 10 7 3 0,881 291 0,059
773 Februari 10 7 3 0,881 291
Maret
10 6 4 0,970 951
Baris  total entropy pada  Tabel  3  dihitung dengan persamaan 2 sebagai berikut:
Entropy(Total)= (− 12 30 ∗ log 2 ( 12 30 ) )+ (− 18 30 ∗ log 2 ( 18 30 ) )= 0,970951 Entropy(Total) = 0,970951 Gain (Total, Jenis)
= Gain(S, A) = Entropy(S)- ∑ │𝑆𝑖│ │𝑆│ 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑛) Gain (Total, Jenis)
=0,970951 - ( 10 30 ∗ 0,881291) + ( 11 30 ∗ 0,99403) + ( 4 30 ∗ 0) + ( 5 30 ∗ 0,970951) = 𝟎, 𝟏𝟓𝟎𝟖𝟖𝟒
Dari  hasil  tabel  3  dapat  diketahui  bahwa atribut  dengan Gain tertinggi  adalah  Merek, yaitu  0,171812.  dan  nilai  atribut  Antiz  sudah mengklasifikasikan kasus menjadi laris, sehingga  tidak  perlu  dilakukan  perhitungan lebih lanjut, sedangkan Flucadex, Dexamethasone, Fatigon, Bisolvon dan Bodrex diklasifikasikan menjadi beda tipis. Tetapi untuk atribut  Jenis  dan  bulan  masih  perlu  dilakukan perhitungan  lagi.  Dengan  demikian  Jenis  dan bulan  dapat  menjadi  node  cabang  dari  atribut Merek.
Berikut  ini  merupakan  gambar  pohon keputusan node 1.1.

## Gambar 3 Pohon Keputusan Hasil Perhitungan
Node 1.1
Berdasarkan dari perhitungan node 1.1, dapat ditarik kesimpulan seperti pada Tabel 4.

## Tabel 4 Keputusan
Atribut Nilai Atribut Laris Tidak Laris Status Merek Flucadex 4 2 Beda Tipis Merek Dexamethasone  3 1 Laris Merek Antiz 4 0 Laris Merek Fatigon 3 2 Beda Tipis Merek Bisolvon 4 2 Beda Tipis Merek Bodrex 2 3 Beda Tipis Jenis Obat Generik 7 3 Laris Jenis Obat Bebas 6 5 Beda Tipis Jenis Handsanitizer 4 0 Laris Jenis Multivitamin 3 2 Beda Tipis

## 4.3  Implementasi Sistem
1. Halaman Login Admin Pada Halaman ini, admin harus
memasukkan username dan password yang sudah terdaftar agar dapat masuk ke dalam sistem administrator, perhatikan Gambar 4.

## 2. Halaman Dashboard
Pada  halaman  ini  ditampilkan  jumlah  obat, terjual, laris, dan tidak laris, perhatikan Gambar 5.

## Gambar 5 Halaman Dashboard
3. Halaman Data penjualan
Pada  halaman  ini  ditampilkan  data penjualan  obat  selama  3  bulan  yakni  bulan januari hingga maret, perhatikan Gambar 6.

## Gambar 6 Halaman Data Penjualan
4. Halaman Keputusan
Pada  halaman  ini  menampilkan  tabel keputusan hari hasil perhitungan C45, perhatikan Gambar 7.
5. Halaman Iterasi Perhitungan
Halaman ini menampilkan iterasi
perhitungan C45 dalam bentuk tabel, perhatikan Gambar 8.

## Gambar 8 Halaman Iterasi Hitung

## 4.4  Pengujian
1. Pengujian Black Box
Pengujian sistem ini menggunakan pengujian Blackbox, yaitu  metode  pengujian perangkat  lunak  yang  tes  fungsionalitas  dari aplikasi  yang  bertentangan  dengan  struktur internal atau kerja. Penguji memilih input yang valid  dan  tidak  valid  dan  menentukan  output yang benar.
1)  Pengujian Login
Berikut adalah pengujian sistem pada halaman login terdapat pada Tabel 4.

## Tabel 4 Pengujian Halaman Login
No Test Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian 1. Kotak Username  tidak diisi text Kotak Password tidak diisi text Tombol Login ditekan Login tidak berhasil Diterima 2. Kotak Username  diisi text ‘admin’ Kotak Password tidak diisi text Tombol Login ditekan Login tidak berhasil Diterima 3. Kotak Username tidak diisi text Kotak Password diisi text ‘admin’ Tombol Login ditekan Login tidak berhasil Diterima 4. Kotak Username  diisi text ‘admin’ Kotak Password diisi text ‘admin’ Tombol Login ditekan Login berhasil, muncul menu pengelolaan data Diterima
2) Pengujian Halaman Dashboard
Berikut  adalah  pengujian  sistem  pada halaman dashboard terdapat pada Tabel 5.
Tabel 5 Halaman Dashboard No Test Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian 1. Menampilkan halaman atau menu Dashboard Menampilkan dashboard dan jumlah  item  di aplikasi C4.5. Terdapat  menu Dashboard , iterasi, penjualan, keputusan,  dan Logout . Diterima 3) Halaman Data Penjualan
Berikut  adalah  pengujian  sistem  pada halaman penjualan terdapat pada Tabel 6.
Tabel 6 halaman Data Penjualan No Test Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian 1. Menampilkan halaman atau menu data penjualan Menampilkan data  penjualan Apotik. Diterima 4) Halaman Iterasi
Berikut  adalah  pengujian  sistem  pada halaman iterasi terdapat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Halaman Iterasi Perhitungan
No Test Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian 1. Menampilkan halaman atau menu iterasi Menampilkan data-data  iterasi atau  perhitungan algoritma C4.5 pada Apotik. Diterima 5)  Halaman Pohon Keputusan
Berikut  adalah  pengujian  sistem  pada halaman Login terdapat pada Tabel 8.

## Tabel 8 Pohon Keputusan
No Test Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian 1. Menampilkan halaman atau menu keputusan Menampilkan hasil dari perhitungan prediksi penjualan menggunakan metode  algoritma C4.5 Diterima 6) Tombol Logout Berikut  adalah  pengujian  sistem  pada tombol logout terdapat pada Tabel 9.
Tabel 9 Logout No Test Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian 1. Tombol Logout Keluar dari web kembali ke login Diterima

## 2. Pengujian Validitas
Pengujian validitas adalah pengujian yang digunakan  untuk  membandingkan  antara  hasil dari  sistem  yang  dibuat  apakah  sama  dengan data  hasil  prediksi  aplikasi  rapid  miner. Pengujian ini dilakukan di proses pembentukan pohon keputusan sehingga akan terlihat bahwa program  dibuat  sesuai  dengan  algoritma  yang digunakan.  Sistem  Prediksi  yang  telah  dibuat dinyatakan valid apabila  memiliki  persentase kevalidan minimal sebesar 70%.
Berikut  ini  merupakan  hasil  Perhitungan
Prediksi
menggunakan Sistem
Baru ditampilkan pada Tabel 10. Tabel 10 Hasil Perhitungan Sistem Baru Merek Status BODREX MIGRA Tidak Laris FLUCADEX TAB Beda Tipis DEXAMETHASON 0,5MG HARSEN Laris FATIGON SPIRIT Beda Tipis ANTIZ GEL 60ML JRK Laris BODREX EXTRA TAB @4 Laris FLUCADEX SYR 60 ML Beda Tipis BISOLVON FLU 60ML Laris BODREX BATUK FLU TAB @4 Laris BISOLVON EXTRA 60ML Beda Tipis DEXAMETHASON 0,75MG HARSEN Beda Tipis FATIGON C PLUS Laris BODREX FLU&BTK ATT Tidak Laris FATIGON TAB @4 Tidak Laris BISOLVON TAB Laris BISOLVON KID 60ML Laris ANTIZ GEL BT60 FRESH Laris BODREX TAB @10 Tidak Laris
Sedangkan  hasil  dari  perhitungan  dengan aplikasi  rapid  miner  menunjukkan  pohon keputusan seperti pada Gambar 9.
Gambar 9 Pohon Keputusan Rapid Miner
Berdasarkan Gambar 9 dapat diambil kesimpulan diperlihatkan pada Tabel 11.
Tabel 11 Kesimpulan Hasil Rapid Miner Atribut Nilai Atribut Status Bulan Januari Tidak Laris Februari Laris Maret Tidak Laris Jenis_Obat Obat Generik Laris Obat Bebas Beda Tipis Handsanitizer  Laris Multivitamin Laris Harga >1713 Laris <=1713 Beda Tipis
Setelah itu dilakukan analisa pengujian dengan membandingkan kedua hasil tersebut, perhatikan Tabel 12.

## Tabel 12 Analisa Pengujian Validitas
Nilai Atribut Status (Sistem Lama) Status (Rapid Miner) Ket (T/F) Januari Laris Tidak Laris F Februari Laris Laris T Maret Tidak Laris Tidak Laris T Obat Generik Laris Laris T Obat Bebas Beda Tipis Beda Tipis T Handsanitizer  Laris Laris T Multivitamin Laris Laris T >1713 Laris Laris T <=1713 Beda Tipis Beda Tipis T Keterangan: True :  Benar.  Apabila  hasil  perhitungan  Sistem
Prediksi sama dengan perhitungan manual.
False :  Salah.  Apabila  hasil  perhitungan  Sistem Prediksi berbeda dengan hasil perhitungan manual.
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan maka diperoleh hasil:
𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑁 𝑁 + 𝑁𝑖 𝑥100% = 8 8 + 1 𝑥100%
= 89%
Dengan nilai N ialah total sesuai, N i ialah total tidak sesuai.
Berdasarkan hasil analisa pengujian pada Tabel 12 menyatakan bahwa Prediksi
Penjualan Obat di Apotik Dengan Metode C.45 dengan 30 sample data item penjualan memiliki keakuratan 89%, sehingga menunjukkan bahwa  sistem  yang  telah  dibuat  mempunyai kinerja  yang  baik  dan  dapat  digunakan  oleh Apotik    untuk  memprediksi  penjualan  obat  di masa yang akan datang.

## V.  PENUTUP

## 5.1  Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  pada  sebelumnya,  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
1.  Algoritma  C4.5  dapat  digunakan  sebagai metode  klasifikasi  dalam  memprediksi penjualan Obat di Apotik dengan memperhatikan  nilai  gain  (penguatan) tertinggi  dari  tiga  atribut  seperti  merek, jenis_obat, bulan.
2.  Algoritma  C4.5  dengan  metode  pohon keputusan  dapat  memberikan  informasi rule prediksi penjualan
untuk menggambarkan proses yang terkait dengan prediksi penjualan obat.
3.  Dari pohon keputusan yang telah
terbentuk, variabel tertinggi dalam
memprediksi  penjualan  adalah  variabel penjualan Antiz, artinya penjualan handsanitizer  Antiz  sangat  laku.  Atribut Bulan  memiliki  nilai  Gain  tertinggi  dengan nilai atribut Februari sudah diklasifikasikan sebagai Laris.
4.  Berdasarkan  pengujian  fungsional  atau blackbox menunjukkan bahwa sistem yang dibuat  telah  berjalan  sesuai  dengan  hasil yang  diharapkan,  tidak  ada  error  atau kendala,  sehingga  sistem  prediksi  dapat diterapkan di Apotik.
5.  Berdasarkan pengujian validitas,
menyatakan  bahwa  Prediksi  Penjualan Obat  di  Apotik  Dengan  Metode  C.45 dengan 30 sample data transaksi penjualan memiliki keakuratan 89%, sehingga menunjukkan  bahwa  sistem  yang  telah dibuat mempunyai kinerja yang cukup baik dan  dapat  digunakan  oleh  Apotik  untuk memprediksi penjualan obat di masa yang akan datang.

## 5.2 Saran
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan, peneliti berharap agar sistem aplikasi
penerapan  algoritma  C4.5  untuk  prediksi penjualan  obat  bermanfaat  bagi  Apotik.  Agar lebih maksimal dalam penggunaannya kedepan  terdapat  beberapa  saran  sebagai berikut:
1.  Menggunaan  metode  maupun  algoritma yang  berbeda  sehingga  dapat  dilakukan perbandingan  prediksi  penjualan.  Supaya proses  dan  hasil  yang  di  dapatkan  bisa lebih baik lagi.
2.  Program  ini  bisa  menambahkan  lebih banyak  obat  yang  lebih  mengenai  obat yang di jual.
3.  Penelitian selanjutnya sebaiknya menggunakan data yang lebih banyak agar menghasilkan rule yang lebih akurat.
4.  Penelitian selanjutnya sebaiknya menggunakan  atribut  yang  lebih  banyak agar menghasilkan data yang akurat.
5.  Penggunaan metode C4.5 bisa di implementasikan selain memprediksi tentang penjualan obat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  A.  F.  Saputri,  “Penerapan  Metode Fuzzy  Time  Series  Untuk  Prediksi Penjualan  Berbasis  Web  Pada  Toko Grosir  3 Roda Sengkaling,” JATI  (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 290 – 297, 2019.
[2] K.  R.  Dewi  and  K.  F.  Mauladi,  “Analisa Algoritma C4 . 5 untuk Prediksi Penjualan Obat Pertanian di Toko Dewi Sri,” Semin.
Nas. Inov. Teknol. , pp. 109 –114, 2020.
[3] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Prekdiksi
Penjualan Wallpaper Menggunakan  Algoritma  C4.5  STMIK Royal  Ksiaran,” JURTEKSI (Jurnal
Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 2, pp. 9 – 13, 2016.
[4] V. Marudut Mulia Siregar, “Perancangan
Aplikasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi Penjualan Menggunakan Metode Decision Tree Pada Apotik Ths
Pematangsiantar,” J. Murni Sadar , vol. 7, no. 1, pp. 51 –61, 2017.
[5] G .  W.  Sasmito,  “Penerapan  Metode Waterfall  Pada  Desain  Sistem  Informasi Geografis Industri Kabupaten Tegal,” vol.
2, no. 1, pp. 6 –12, 2017.