## Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Stok Obat
Winanda Delrinata [1]* , Fernando B Siahaan [2]
Program Studi Ilmu Komputer STMIK Nusa Mandiri [1] , Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika [2] wdelrinata@gmail.com [1] , fernando.fbs@bsi.ac.id [2]
Abstract— The  supply  of  drugs  in  a  pharmacy  is  very important  to  maintain  the  fulfillment  of  consumer  needs  base  d on  a  doctor's  prescription.  Problems  arise  due  to  limitations  on the  expiry  date  of  each  drug,  this  needs  to  be  overcome  so  that there  is  no  buildup  of  drug  stocks  at  the  pharmacy  so  that  it causes  losses  because  there are  types of  drugs  that have  expired in  sufficient  quantities,  therefore  we  need  data  mining  that  can determine which pattern of drug type works best, using a priori algorithm.  The  association  method  is  needed  to  see  the correlation  between  a  number  of  attributes  for  example  if  a consumer buys drug A then he will buy drug B as well. A priori analysis  to  determine  the  minimum  conditions  for  support  and confidence.  The  conclusion  of  this  research  is  that  if  you  buy amlodipine  5  mg,  you  will  buy  sanmol,  this  is  obtained  from 33.33%  support  and  66.66%  confidence,  if  you  buy  500  mg amoxan, you will buy sanmol with a support value of 41.66% and confidence 71, 42% and if you buy sanmol, you will buy amoxan 500 mg with a support value of 41.66% and confidence 62.50%.
Keywords— datamining, a priori algorithm, drug inventory
Abstrak—Persediaan obat pada sebuah apotek sangat penting untuk menjaga terpenuhinya kebutuhan konsumen berdasarkan resep dokter. Permasalahan timbul karena adanya keterbatasan pada tanggal kadaluwarsa dari masing-masing obat, hal ini perlu untuk  diatasi  agar  tidak  terjadi  penumpukan  stok  obat  pada apotek  sehingga  menyebabkan  kerugian  karena  terdapat  jenis obat yang sudah kadaluwarsa dalam jumlah cukup banyak, oleh karena itu diperlukan data mining yang dapat menentukan pola jenis  obat  mana  yang  paling  laku,  dengan  menggunakan algoritma  apriori.  Metode  asosiasi  diperlukan  untuk  melihat korelasi  antara  sejumlah  atribut  misal  jika  konsumen  membeli obat  A  maka  dia  akan  membeli  obat  B  juga.  Analisa  apriori untuk  menentukan  syarat  minimum  untuk  support  dan confidence. Kesimpulan pada penelitian ini adalah jika membeli amlodipine  5  mg  maka  akan  membeli  sanmol  hal  ini didapat dari  support 33,33% dan confidence  66,66 %, jika membeli  amoxan  500  mg  maka  akan  membeli  sanmol dengan  nilai  support  41,66%  dan  confidence  71,42%  dan jika membeli sanmol maka akan membeli amoxan 500 mg dengan nilai support 41,66%dan confidence 62,50%.
Kata Kunci—data mining, algoritma apriori, persediaan obat

## I. PENDAHULUAN
Pada  sebuah  Apotek  persediaan  obat  menjadi  hal  yang paling  penting  agar  dapat  melayani  konsumen.  Konsumen yang  datang  pada  apotek  berdasarkan  resep  dokter  untuk membeli  obat  atau  membeli  tidak  mnggunakan  resep  dokter. Untuk  itu  persediaan  obat  perlu  diperhatikan  agar  obat  yang dicari  konsumen  tidak  kosong.  Toko  perlu  menyediakan berbagai macam peralatan tulis agar dapat mengetahui tingkat pembelian  pada  produk-produk  yang  lebih  sering  dibeli  oleh konsumen[1].    Penerapan  data  mining  di  bidang  kesehatan untuk  persediaan  alat  kesehatan  merupakan  faktor  yang mempengaruhi  kualitas  pelayanan  pada  rumah  sakit[2].  Perlu dilakukan  startegi  jitu  untuk  meningkatkan  penjualan  obat agar stok selalu tersedia sehingga diperlukan informasi tentang jenis  obat  yang  paling  laku  terjual[3].  Stok  barang  perlu diperhatikan  oleh  sebuah  toko  agar  jumlah  barang  yang tersedia  tidak  lebih  banyak  dari  yang  dibeli  konsumen dikarenakan  barang  akan  kadaluwarsa  sehngga  menyebabkan kerugian  pada  pihak  toko,  namun  sebaliknya  toko  jangan mempunyai  stok  yang  minim  sehingga  saat  konsumen  ingin membeli  barang  ternyata  barang  tidak  ada.  Untuk  itu diperlukan  sistem  cerdas  yang  dapat  mengetahui ketersediaan stok  barang[4].  Persaingan  yang  ketat  mengharuskan  pelaku usaha  melakukan  analisa  terhadap  ketersediaan  barang  yang dijual  supaya  kebutuhan  konsumen  dapat  selalu  terpenuhi[5]. Proses  penjualan  pada  supermarket  terjadi  secara  continue sehingga  jumlah  transaksi  selalu  bertambah,  data  penjualan tersebut  tentunya dapat dimanfaatkan untuk dipelajari  sebagai strategi  penjualan  pada  tahun  mendatang  dengan  harapan terjadinya peningkatan penjualan pada tahun-tahun mendatang[6].
Data  mining  diperlukan  untuk  mengetahui  buku  yang dibeli  secara  bersamaan,  kebiasaan  konsumen  untuk melakukan  pembelian  buku  apa  saja  yang  sering  dilakukan, analisa  kebiasaan  pelanggan  dapat  dilakukan  dengan meganalisa  keranjang  pasar  ( market  basket  analysis ) tujuannya  menemukan  produk-produk  yang  sering  dibeli secara  bersamaan[7].    Metode asosiasi  atau  association  rule mining diperlukan  untuk  melihat  korelasi  atau  hubungan asosiasi  antara  sejumlah  atribut,  dengan  menggunakan algoritma  apriori.  Algoritma  apriori  termasuk  jenis  aturan asosiasi untuk menemukan frequent item set pada sekumpulan data.  Analisis  apriori  untuk  menentukan  semua  aturan  apriori
yang  memenuhi  syarat  minimum  untuk support dan confidence [8].
Penelitian  ini  ingin  mengatasi  permasalahan  tentang ketersediaan  stok  obat  di  apotik  dengan  menganalisis pembelian  obat  yang  dilakukan  oleh  konsumen,  misal  jika konsumen  membeli  obat  “A”  maka  dia  juga  akan  membeli obat “B”. Tujuan penelitian ini membantu pihak apotek “CNC Farma”  didalam  mengendalikan  persediaan  obat  agar  obat tidak kadaluwarsa sehingga merugikan apotek sendiri.

## II. BAHAN DAN METODE
Data  mining  merupakan  suatu  proses  otomatis  terhadap data yang sudah ada, diproses berupa data yang  sangat  besar, tujuan data mining adalah untuk mendapatkan hubungan yang dapat  memberikan  indikasi  bermanfaat[9].  Knowledge discovery in databases (KDD) sering dipakai secara bergantian untuk  menjelaskan  suatu  proses  penggalian  informasi  secara tersembunyi.  Tahapan  proses  Knowledge  discovery  in databases dapat dilihat pada gambar1 dibawah ini.

## Gambar 1. Tahapan pada Knowledge discovery in databases (KDD)
Tahapan  pada  gambar  1  tersebut  dapat  dijabarkan  sebagai beikut[10]:
1) Data selection
Dilakukan  penyeleksian  dari  sekumpulan  data  besar  yang akan digali sebagai tahap awal.
2) Pre-processing/Cleaning
Proses  pembersihan  (cleaning)  perlu  dilakukan  untuk membuang  data  yang  tidak  digunakan  atau  data terduplikasi  sehingga  data  menjadi  lebih  sedikit  namun mempunyai arti.
3) Transformation
Proses  transformasi  pada  data  yang  telah  dipilih  sehingga data tersebut sudah sesuai untuk proses data mining.
4) Data mining
Proses mencari pola pada data terpilih dengan menggunakan  metode  tertentu,  algoritma  yang  dipakai menyesuaikan  dengan  tujuan  dan  proses  KDD  secara keselurhuan.
5) Interpretation/Evaluation
Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  data  mining ditampilkan dalam bentuk yang dapat dipahami oleh pihak yang berkepentingan.
Algoritma  apriori  adalah  algoritma  yang  paling  sesuai untuk  menemukan  pola  frekuensi  tinggi[11].  Tahapan  dalam algortima apriori adalah sebagai berikut:
1. Pembentukan  kandidat  item  set  (k-itemset)  dibentuk  dari kombiasi  (k-1)  itemset  yang  didapat  dari  iterasi sebelumnya
2. Penghitungan support dari tiap k-itemset. Support dari tiap kandidat  k  itemset  didapat  dengan  men-scan  database untuk  menghitung  jumlah  transaksi  yang  memuat  semua item didalam kandidat k-item tersebut.
3. Tetapkan pola frekuensi tinggi. Pola frekuensi  tinggi  yang memuat  k  item  ditetapkan  dari  kandidat  k-itemset  yang supportnya lebih besar dari minimum support.
4. Bila tidak didapat pola frekuensi tinggi baru maka seluruh proses dihentikan, bila tidak maka k ditambahkan satu dan kembali ke bagian 1.

## a. Support
Nilai support  sebuah item  diperoleh dengan menggunakan rumus:
Support(A,B) = P(A∩B)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
Penjelasan:
∑ Transaksi  mengandung  A  dan  B  =  banyaknya  item  A dan  item  B  secara  bersamaan  dalam  transaksi keseluruhan
∑ Transaksi = jumlah total keseluruhan transaksi
b. Confidence
Confidence  dari  association  rule  adalah  urutan  ketepatan suatu  rule,  yaitu  presentasi  transaksi  dalam  database  yang mengandung  A  dan  mengandung  B.  Confidence  dapat mengukur kuatnya hubungan antar item dalam association rule. Cara menghitung confidence dengan rumus: Confidence = P(B|A)

## 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
Penjelasan:
∑  Transaksi  mengandung  A  dan  B  =  banyaknya  muncul item  A  dan  item  B  secara  bersamaan  dalam  transaksi keseluruhan.
∑  Transaksi  A  =  banyaknya  muncul  item  A  pada keseluruhan transaksi.
Penelitian  ini  dilakukan  pada  Apotek  CNC  Farma  yang berlokasi di Bekasi dengan mengumpulkan data transaksi obat yang  terjual  selama  satu  tahun  (dari  September  2016  sampai Agustus  2017)  dimana  ada  161  jenis  obat  yang  terjual. Penelitian ini menggunakan algoritma apriori untuk mengetahui  jenis  obat  mana  yang  paling  sering  dibeli konsumenn.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data Penjualan Obat dalam setahun
Data  diambil  dari  transaksi  penjualan  obat  selama  satu tahun  dari  bulan  September  2016  sampai  Agustus  2017  yang disajikan pada tabel dibawah ini.

## Tabel 1. Penjualan Obat Bulan September 2016
No Data Obat Total 1 Clindamycin 300mg 175 Kaps 2 Sanmol tab 132 tab 3 Becom C kapl 130 kapl 4 Amlodipine 5mg tab 125 tab 5 Amoxicillin 500mg 125 tab 6 Cataflam 50 mg 105 tab 7 Neurobion Forte tab 100 tab 8 Caviplex 95 kapl 9 Dexamethasone 0.5mg 95 tab 10 Vitazym tab 70 tab 11 Mefinal tab 65 tab 12 Imboost tab 60 tab 13 Renitidine tab 60 tab 14 Asam mefenamat 500 mg 55 tab 15 Imbost Force Tab 50 tab Tabel 2. Penjualan Obat Bulan Oktober 2016 No Data Obat Total 1 Clindamycin 300mg 144 kaps 2 Sanmol tab 139 tab 3 Neurobion Forte tab 125 tab 4 Dexamethasone 0.5mg tab 93 tab 5 Amoxan 500mg tab 80 tab 6 Becom-C kapl 70 kapl 7 Dexamethasone 0.75mg tab 60 tab 8 Mefinal tab 60 tab 9 Imboost tab 60 tab 10 Ester-C kapl 60 kapl 11 Cataflam 50mg 50 tab 12 Neuralgin tab 50 tab 13 Omeprazole kaps 40 kaps 14 Ponstan tab 40 tab 15 Mertigo tab 40 tab Tabel 3. Penjualan Obat Bulan November 2016 No Data Obat Total 1 Amoxan 500mg kaps 175 kaps 2 Sanmol tab 127 tab 3 Amlodipine 5mg tab 100 tab 4 Neurobion Forta tab 95 tab 5 Clindamycin 300mg 72 kaps 6 Rhinos SR kaps 70 kaps 7 Simvastatin 20mg tab 70 tab 8 Cataflam 50mg 60 tab 9 Becom-C kapl 60 kapl 10 Amlodipine 10mg tab 60 tab 11 Dexamethasone 0.5tab 50 tab 12 Imboost tab 50 tab 13 Ponstan tab 45 tab 14 Amoxicillin 500mg 45 kaps 15 Ciprofloxacin 500mg tab 40 tab
Tabel 4. Penjualan Obat Bulan Desember 2016 No Data Obat Total 1 Becom-C kapl 180 kapl 2 Neurobion Forte tab 130 tab 3 Amlodipine 5mg tab 100 tab 4 Clindamycin 300mg kaps 97 kaps 5 Paratusin tab 90 tab 6 Amoxan 500mg kaps 90 kaps 7 Ponstan tab 90 tab 8 Imboost tab 80 tab 9 Sanmol tab 76 tab 10 Mefinal tab 70 tab 11 Asam Mefenamat 500mg tab 60 tab 12 Mertigo tab 50 tab 13 Amoxicillin 500mg tab 50 tab 14 Cefadroxil 500mg kaps 40 kaps 15 Dolo Neurobion tab 40 tab Tabel 5. Penjualan Obat Bulan Januari 2017 No Data Obat Total 1 Sanmol tab 148 tab 2 Clindamycin 300mg 136 kaps 3 Amoxan 500mg kaps 125 kaps 4 Cataflam 50mg 100 tab 5 Paratusin tab 80 tab 6 Rhinos SR kaps 70 kaps 7 Becom-C 65 kapl 8 Imboost tab 60 tab 9 Dexamethasone 0.5mg 55 tab 10 Cefadroxil 500mg 50 kaps 11 Stimuno kaps 50 kaps 12 Amlodipine 10mg tab 50 tab 13 Amlodipine 5mg tab 50 tab 14 Imboost Force tab 40 tab 15 Cefixime 200mg kaps 40 kaps Tabel 6. Penjualan Obat Bulan Februari 2017 No Data Obat Total 1 Neurobion Forte tab 100 tab 2 Clindamycin 300mg 96 kaps 3 Amlodipine 5mg tab 95 tab 4 Amoxan 500mg kaps 90 kaps 5 Cataflam 25mg tab 70 tab 6 Epexol tab 70 tab 7 Ponstan tab 60 tab 8 Dexamethasone 0.5mg 40 tab 9 Imboost tab 38 tab 10 Mertigo tab 30 tab 11 Cefadroxil 500mg 30 tab 12 Asam Mefenamat 500mg 30 tab 13 Mefinal tab 30 tab 14 Dolo Neurobion tab 30 tab 15 Acyclovir 400mg tab 30 tab Tabel 7. Penjualan Obat Bulan Maret 2017 No Data Obat Total 1 Amlodipine 5mg tab 160 tab 2 Sanmol Tab 130 tab 3 Amoxan 500mg kaps 105 kaps 4 Neurobion Forte tab 100 tab 5 Clindamycin 300mg 90 kaps 6 Cataflam 50mg 60 tab 7 Becom-C kapl 60 kapl
8 Paratusin tab 40 tab 9 Neuralgin tab 40 tab 10 Imboost tab 40 tab 11 Dexteem plus tab 40 tab 12 Dexamethasone 0.5mg 40 tab 13 Cefadroxil 500mg 40 tab 14 Amoxicillin 500mg 40 tab 15 Stimuno kaps 30 kaps Tabel 8. Penjualan Obat Bulan April 2017 No Data Obat Total 1 Sanmol Tab 145 tab 2 Becom-C kapl 120 kapl 3 Amoxan 500mg kaps 103 kaps 4 Ciprofloxacin 500mg tab 95 tab 5 Amlodipine 10mg tab 95 tab 6 Neurobion Forte tab 90 tab 7 Clindamycin 300mg 90 kaps 8 Rhinos SR kaps 80 tab 9 Amlodipine 5mg tab 80 tab 10 Cataflam 50mg 75 tab 11 Dexamethasone 0.75mg 60 tab 12 Imboost tab 60 tab 13 Legiron 60 tab 14 Ponstan tab 60 tab 15 Mefinal tab 55 tab Tabel 9. Penjualan Obat Bulan Mei 2017 No Data Obat Total 1 Neurobion Forte tab 107 tab 2 Clindamycin 300mg 105 kaps 3 Amoxan 500mg kaps 100 kaps 4 Sanmol Tab 90 tab 5 Becom-C kapl 80 kapl 6 Dexamethasone 0.5mg 60 tab 7 Cataflam 50mg 50 tab 8 Mefinal tab 40 tab 9 Amlodipine 10mg tab 40 tab 10 Dexamethasone 0.75 30 tab 11 Imboost tab 30 tab 12 Omeprazole kaps 30 tab 13 Kaflam 50mg 30 tab 14 Prednison tab 30 tab 15 Rhinos SR kaps 30 kaps Tabel 10 . Penjualan Obat Bulan Juni 2017 No Data Obat Total 1 Becom-C kapl 100 kapl 2 Amlodipine 5mg tab 95 tab 3 Neurobion Forte tab 92 tab 4 Amoxicillin 500mg 90 tab 5 Clindamycin 300mg 90 kaps 6 Sanmol Tab 84 tab 7 Cataflam 50mg 70 tab 8 Paratusin tab 70 tab 9 Ester-C kapl 60 tab 10 Amoxan 500mg kaps 55 kaps 11 Amoxan 500mg kaps 55 kaps 12 FG Troches tab 50 tab 13 Neuralgin tab 50 tab 14 Dexamethasone 0.75 45 tab 15 Allopurinol 100mg tab 45 tab
Tabel 11. Penjualan Obat Bulan Juli 2017 No Data Obat Total 1 Amoxan 500mg kaps 120 kaps 2 Sanmol Tab 100 tab 3 Amlodipine 5mg tab 95 tab 4 Becom-C kapl 90 kapl 5 Lipitor 20mg 60 tab 6 Stimuno caps 50 kaps 7 Rhinos SR kaps 50 kaps 8 Imboost tab 40 tab 9 Dexamethasone 0.5mg 40 tab 10 Mefinter tab 40 tab 11 Clindamycin 300mg 34 kaps 12 Premaston tab 30 tab 13 Amoxicillin 500mg 30 tab 14 Sumagesic tab 30 tab 15 Cefadroxil 500mg 30 tab Tabel 12. Penjualan Obat Bulan Agustus 2017 No Data Obat Total 1 Neurobion Forte tab 120 tab 2 Amlodipine 5mg tab 105 tab 3 Sanmol Tab 95 tab 4 Clindamycin 300mg 74 kaps 5 Amoxan 500mg kaps 70 kaps 6 Mefinal tab 65 tab 7 Ester-C kapl 60 tab 8 Becom-C kapl 50 kapl 9 Dexamethasone 0.5mg 40 tab 10 Mertigo tab 40 tab 11 Premaston tab 30 tab 12 Cataflam 50mg 30 tab 13 Dexamethasone 0.75 30 tab 14 Imboost tab 30 tab 15 Stimuno caps 30 aps

## B. Pola Transaksi Penjualan Obat
Berdasarkan  data  penjualan  obat  selama  satu  tahun didapatkan  pola  transaksi  dengan  menganalisa  tiga  macam obat seperti pada tabel 13 dibawah ini.
Tabel 13 Pola Transaksi Penjualan Obat selama satu tahun
Bulan Item Set 1 Clindamycin 300mg kaps, Sanmol tab, Becom-C kapl 2 Clindamycin 300mg kaps, Sanmol tab, Neurobion Forte tab
3 Amoxan 500mg kaps, Sanmol tab, Amlodipine 5mg tab
4 Becom-C kapl, Neurobion Forte tab, Amlodipine 5mg tab
5 Sanmol tab, Clindamycin 300mg kaps, Amoxan 500mg kaps
6 Neurobion Forte tab, Clindamycin 300mg kaps, Amlodipine 5mg tab
7 Amlodipine 5mg tab, Sanmol tab, Amoxan 500mg kaps
8 Sanmol tab, Becom-C kapl, Amoxan 500mg kaps
9 Neurobion Forte tab, Clindamycin 300mg kaps, Amoxan 500mg kaps
10 Becom-C kapl, Amlodipine 5mg tab, Neurobion Forte tab
11 Amoxan 500mg kaps, Sanmol tab, Amlodipine 5mg tab
12 Neurobion Forte tab, Amlodipine 5mg tab, Sanmol tab
Pembuatan  Format  Tabular  berdasarkan  data  transaksi bulanan akan terlihat seperti tabel 14 dibawah ini.
Tabel 14. Format Tabular Data Transaksi Bulan Aml5 Amox Bcom Clin Neuf Sann 1 0 0 1 1 0 1 2 0 0 0 1 1
1 3 1 1 0 0 0 1 4 1 0 1 0 1 0 5 0 1 0 1 0 1 6 0 1 0 1 1 0 7 1 1 0 0 0 1 8 0 1 1 0 0 1 9 0 1 0 1 1 0 10 1 0 1 0 1 0 11 1 1 0 0 0 1 12 1 0 0 0 1 1 Keterangan: Aml5: Amlodipine 5mg tab
Amox: Amoxan tab Bcom: Becom-C kapl Clin: Clindamycin 300mg kaps Neuf: Neurobion Forte tab Sann: Sanmol tab

## C. Analisa Pola Frekuensi Tinggi
1) Pembentukan 1 Itemset
Proses  pembentukan  C1  atau  disebut  dengan  1  itemset dengan jumlah minimum support = 30% Dengan menggunakan rumus:

## 𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴) = 𝛴𝑇𝑟𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔  𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100%
Berdasarkan  rumus  tersebut  maka  pembentukan  1 itemset sebagai berikut:
𝑆(𝐴𝑚𝑙5) = 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴𝑚𝑙5 𝛴12 = 6 12 ∗ 100% = 50% 𝑆(𝐴𝑚𝑜𝑥) = 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐴𝑚𝑜𝑥 𝛴12 = 7 12 ∗ 100% = 58,33%
𝑆(𝐵𝑐𝑜𝑚) = 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐵𝑐𝑜𝑚 𝛴12 = 4 12 ∗ 100% = 33,33% 𝑆(𝐶𝑙𝑖𝑛) = 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝐶𝑙𝑖𝑛 𝛴12
= 5 12 ∗ 100% = 41,66%
𝑆(𝑁𝑒𝑢𝑓) = 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝑁𝑒𝑢𝑓 𝛴12 = 6 12 ∗ 100% = 50%

## 𝑆(𝑆𝑎𝑛𝑚) = 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝑆𝑎𝑛𝑚
𝛴12 = 8 12 ∗ 100% = 66,66%
Berdasarkan hasil diatas maka dapat dilihat pada tabel 15 dibawah ini.
Tabel 15. Support pembentukan 1 itemset No Itemset Support 1 Aml5 50% 2 Amox 58,33% 3 Bcom 33,33% 4 Clin 41,66% 5 Neuf 50% 6 Sanm 66,66%
2)

## Kombinasi 2 itemset
Proses  pembentukan  C2  atau  disebut  dengan  2  itemset dengan jumlah minimum support = 30% Dapat diselesaikan dengan rumus : Support (A,B) = P (A∩B)
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵) = 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴, 𝐵 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100%
Berdasarkan  rumus  tersebut  maka  pembentukan  2 itemset sebagai berikut:
Support (Aml5, Amox) = 3 12 ∗ 100% = 25%
Support (Aml5, Bcom) = 2 12 ∗ 100% = 16,66%
Support (Aml5, Clin) = 3 12 ∗ 100% = 25%
Support (Aml5, Neuf) = 0 12 ∗ 100% = 0%
Support (Aml5, Neuf) = 3 12 ∗ 100% = 25%
Support (Aml5, Sanm) = 4 12 ∗ 100% = 33,33%
Support (Amox, Bcom) = 1 12 ∗ 100% = 8,33%
Support (Amox, Clin) = 3 12 ∗ 100% = 25%
Support (Amox, Neuf) = 2 12 ∗ 100% = 16,66%
Support (Amox, Sann) = 5 12 ∗ 100% = 41,66%
Support (Bcom, Clin) = 1 12 ∗ 100% = 8,33%
Support (Bcom, Neuf) = 2 12 ∗ 100% = 16,66%
Support (Bcomn, Sanm) = 2 12 ∗ 100% = 16,66%
Support (Clin, Neuf) = 3 12 ∗ 100% = 25%
Support (Clin, Sanm) = 3 12 ∗ 100% = 25%
Support (Neuf, Sanm) = 3 12 ∗ 100% = 16,66%
Berdasarkan hasil diatas maka dapat dilihat pada tabel 16 dibawah ini.
Tabel 16. Pembentukan Calon 2 itemset No Itemset Support 1 Aml5,Amox 25% 2 Aml5,Bcom 16,66% 3 Aml5,Clin 0%
4 Aml5,Neuf 25% 5 Aml5,Sanm 33,33% 6 Amox,Bcom 8,33% 7 Amox,Clin 25% 8 Amox,Neuf 16,66% 9 Amox,Sanm 41,66% 10 Bcom,Clin 8,33% 11 Bcom,Neuf 16,66% 12 Bcom,Clin 16,66% 13 Clin,Neuf 25% 14 Clin,Sanm 25% 15 Neuf, Sanm 16,66%
Berdasarkan  tabel  16  tersebut  maka  minimal  support adalah  30%,  untuk  itu  itemset  yangtidak  memenuhi  minimal support akan dihilangkan sehingga yang terbentuk adalah
Tabel 17 Hasil minimal Support 2 Itemset No Itemset Support 1 Aml5, Sanm 33,33% 2 Amox, Sanm 41,66% 3) Kombinasi 3 Itemset
Proses pembentukan C3 dengan jumlah support = 30% Dapat diselesaikan dengan rumus:
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡(𝐴, 𝐵, 𝐶) = 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴, 𝐵, 𝐶
𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100%
Berdasarkan  rumus  tersebut  maka  pembentukan  3 itemset sebagai berikut:
Support(Aml5, Amox, Bcom) = 0 12 ∗ 100% = 0%
Support(Aml5, Amox, Clin) = 0 12 ∗ 100% = 0%
Support(Aml5, Amox, Neuf) = 0 12 ∗ 100% = 0%
Support(Aml5, Amox, Sanm) = 3 12 ∗ 100% = 25%
Support(Amox, Bcom, Clin) = 0 12 ∗ 100% = 0%
Support(Amox, Bcom, Neuf) = 0 12 ∗ 100% = 0%
Support(Amox, Bcom, Sanm) = 1 12 ∗ 100% = 8,33%
Support(Amox, Clin, Neuf) = 2 12 ∗ 100% = 16,66%
Support(Amox, Clin, Sanm) = 1 12 ∗ 100% = 8,33%
Support(Bcom, Clin, Neuf) = 0 12 ∗ 100% = 0%
Support(Clin, Neuf, Sanm) = 0 12 ∗ 100% = 0%
Berdasarkan hasil diatas maka dapat dilihat pada tabel 18 dibawah ini.
Tabel 18. Pembentukan Calon 3 Itemset No Itemset Support 1 AMl5,Amox,Bcom 0% 2 AMl5,Amox,Clin 0% 3 AMl5,Amox,Neuf 0% 4 AMl5,Amox,Sanm 25% 5 Amox,Bcom,Clin 0% 6 Amox,Bcom,Neuf 0% 7 Amox,Bcom,Sanm 8,33% 8 Amox,Clin,Neuf 16,66% 9 Amox,Clin,Sanm 8,33% 10 Bcom,Clin,Neuf 0% 11 Bcom,Clin,Sanm 0% 12 Clin,Neuf,Sanm 8,33%
Karena  kombinasi  3  itemset  tidak  ada  yang  memenuhi minimal  Support,  maka  2  kombinasi  itemset  yang  memenuhi untuk pembentukan asosiasi.

## 4) Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi  ditemukan,  langkah selanjutnya  adalah  mencari  aturan  asosiasi  yang  memenuhi syarat confidence dengan  menghitung confidence aturan asosiasi A → B. Minimal Confidence = 60% Nilai Confidence dari aturan A → B diperoleh dengan rumus: Confidence = P(B|A) =

## 𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖  𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴, 𝐵
𝛴𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 ∗ 100%
Berdasarkan  rumus  tersebut  maka  perhitungan confidence sebagai berikut:
Confidence = P(Aml5|Sanm) = 4 6 ∗ 100% = 66,66%
Confidence = P(Sanm5|Aml5) = 4 8 ∗ 100% = 50%
Confidence = P(Amox|Sanm) = 5 7 ∗ 100% = 71,43%
Confidence = P(Sanm|Amox) = 5 8 ∗ 100% = 62,5%
Dari  kombinasi  2  itemset  maka  dapat  dibentuk  calon aturan asosiasi pada tabel 19 dibawah ini.
Tabel 19. Calon Aturan Asosiasi Final Aturan Confidence Jika membeli Aml5, maka akan membeli Sanm 4/6 66,66% Jika membeli Sanm, maka akan membeli Aml5 4/8 50% Jika membeli Amox, maka akan membeli Sanm 5/7 71,42% Jika membeli Sanm, maka akan membeli Amox 5/8 62,5%

## 5) Aturan Asosiasi Final
Berdasarkan  dari  calon  aturan  asosiasi  pada  tabel  19 diatas  maka  yang  memnuhi  support  30%  dan  minimal confidence 60% dapat lihat pada tabel 20 dibawah ini.
Tabel 20. Aturan Asosiasi Final Aturan Support Confidence Jika  membeli  Aml5,  maka  akan membeli Sanm 33,33% 66,66% Jika  membeli  Amox,  maka  akan membeli Sanm 41,66% 71,42% Jika  membeli  Sanm,  maka  akan membeli Amox 41,66% 62,5%
Dari  pembahasan  ini  didapatkan  hasil  bahwa  obat  yang paling banyak terjual adalah Amoxan 500 mg  kapsul, sanmol tablet dan amlodipine 5 mg tablet. Dengan tingkat confidence tertinggi sebesar 71,42% dimana jika konsumen membeli obat amoxan 500 mg pasti akan membeli sanmol tablet.

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapat  pada  penelitian  ini  adalah  Obat yang  paling  sering  dibeli  oleh  konsumen  adalah  amoxan  500 mg, sanmol tablet dan amlodipine 5 mg. Jika membeli amoxan maka  akan  membeli  sanmol  dengan  nilai  confidence  sebesar
71,  42%,  jika  membeli  amlodipine  maka  akan  membeli sanmol dengan nilai confidence sebesar 66,66%, jika membeli sanmol  maka  akan  membeli  amoxan  dengan  nilai  confidence 62,5%  dan  jika  membeli  sanmol  akan  membeli  amlodipine dengan nilai confidence sebesar 50%.
Pihak apotek mendapatkan informas tentang penjuala obat yang  paling  sering  dibeli  konsumen  yaitu  amoxan  500  mg, sanmol  tablet  dan  amlodipine  5  mg.  Sehingga  pihak  apotek perlu  untuk  menjamin  ketersediaan  dari  jenis  obat  tersebut pada stok obat.

## REFERENCES
[1] A. Valerian and L. Hakim, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Prediksi Stok Peralatan Tulis Pada Toko XYZ,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap. , vol. V, no. 1, pp. 18–22, 2018.
[2] M.  R.  Maulana,  K.  Kunci,  :  Sistem,  P.  Keputusan,  and  P.  K. Karyawan,  “PENILAIAN  KINERJA  KARYAWAN  DI  IFUN JAYA  TEXTILE  DENGAN  METODE  FUZZY  SIMPLE ADDITIVE WEIGHTED,” J. Ilm. ICTech , no. 1, 2012.
[3] R.  Yanto  and  R.  Khoiriah,  “Implementasi  Data  Mining  dengan Metode  Algoritma  Apriori  dalam  Menentukan  Pola  Pembelian
Obat,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 2, no. 2, p. 102, 2015.
[4] Moh.Sholik and A. Salam, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Mencari  Asosiasi  Barang  yang  Dijual  di  E-commerce  OrderMas,” Techno.COM , vol. 17, no. 2, pp. 158–170, 2018.
[5]
A. Nursikuwagus and T. Hartono, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Analisis Penjualan Dengan Berbasis Web,” Simetris  J. Tek.
Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 2, p. 701, 2016.
[6] E.  Buulolo,  “Algoritma  Apriori  Pada  Data  Penjualan  Di Supermarket,” Semin.  Nas.  Inov.  dan  Teknol.  Inf.  2015 ,  vol.  2015, no. September 2015, pp. 53–55, 2015.
[7] D.  Listriani,  A.  H.  Setyaningrum,  and  F.  Eka,  “PENERAPAN METODE ASOSIASI MENGGUNAKAN ALGORITMA
APRIORI  PADA  APLIKASI  ANALISA  POLA  BELANJA KONSUMEN (Studi Kasus Toko Buku Gramedia Bintaro),” J. Tek.
Inform. , vol. 9, no. 2, pp. 120–127, 2018.
[8] S.  Kanti  and  R.  E.  Indrajit,  “Implementasi  Data  Mining  Penjualan Handphone  Oppo  Store  Sdc  Tanggerang  Dengan  Algoritma Appriori,” Semin.  Nas.  Sains  dan  Teknol. ,  no.  November,  pp.  1–2, 2017.
[9] Kusrini and E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining . Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
[10] F. A. Hermawati, Data Mining . Yogyakarta: Andi, 2013.
[11] F.  A.  Sianturi,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk  Penentuan Tingkat Pesanan,” Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 50–57, 2018.