Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)

## IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM PERSEDIAAN OBAT (STUDI KASUS KLINIK PRATAMA KELUARGA KESEHATAN)
Afrizal Ardiansyah 1 , Ahmad Turmudi Zy 2 , Agung Nugroho 3
Program Studi Teknik Informatika 1 , Program Studi Teknik Informatika 2 , Program Studi Teknik Informatika 3
Fakultas Teknik 1 ,  Fakultas Teknik 2 , Fakultas Teknik 3
Universitas Pelita Bangsa 1 , Universitas Pelita Bangsa 2 , Universitas Pelita Bangsa 3
afrizalardiansyah@mhs.pelitabagsa.ac.id 1 , turmudi@pelitabangsa.ac.id 2 ,
agung@pelitabangsa.ac.id 3
Received: June 18 , 2023 . Revised: July 18, 2023 . Accepted: July 23, 2023 .  . Issue Period: Vol.7 No.3 (2023), Pp. 777-788
Abstrak: Penjualan  obat  di  klinik  merupakan  aspek  penting  dalam  pelayanan kesehatan  berkualitas.  Namun,  terdapat  beberapa  masalah  yang  perlu  diatasi  untuk mengoptimalkan  efisiensi,  kepuasan  pasien,  dan  kesuksesan  bisnis  klinik.  Masalah- masalah  yang  teridentifikasi  mencakup  pengelolaan  persediaan  obat  yang  tidak efisien,  kurangnya  pemahaman  tentang  preferensi  konsumen  terhadap  obat-obatan, kekurangan  strategi  pemasaran  yang  tepat  berdasarkan  pola  penjualan  obat,  dan kurangnya  pengambilan  keputusan  berbasis  data  yang  mendalam.  Dalam  penelitian ini, dilakukan analisis pembelian obat pada klinik dengan menggunakan metode data mining dari  algoritma  Apriori.  Data  transaksi  penjualan  obat  selama  periode  satu tahun di Klinik Pratama Keluarga Sehat, Cikarang Selatan, digunakan untuk mencari tahu jenis obat yang sering dibeli oleh konsumen. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa  dua  obat  yang  sering  dibeli  oleh  pasien  di  klinik  adalah Mecobalamin dan Omeprazole 20mg .  Pasien  yang  membeli Mecobalamin cenderung  juga  membeli Omeprazole 20mg dengan confidence 66%.  Begitu  juga  sebaliknya,  pasien  yang membeli Omeprazole 20mg kemungkinan besar juga membeli Mecobalamin dengan confidence 57.1%. Informasi ini sangat bermanfaat dalam mengelola persediaan obat dan  meningkatkan  efisiensi  pelayanan  kepada  pasien.  Penelitian  ini  memberikan manfaat signifikan bagi manajemen klinik dalam meningkatkan efisiensi operasional, kepuasan  pasien,  dan  memperkuat  strategi  pemasaran.  Harapannya,  temuan  dari penelitian  ini  dapat  menjadi  referensi  bagi  klinik  dalam  meningkatkan  standar pelayanan kesehatan kepada masyarakat.
Kata kunci : Algoritma Apriori, Data Mining, Pola Pembelian Obat.
Abstract: The  sale  of  drugs  in  the  clinic  is  an  important  aspect  of  quality  healthcare. However, there are several problems that need to be addressed to optimize efficiency, patient satisfaction, and the success of the clinic's business. The identified problems include inefficient drug inventory management, lack of understanding of consumer preferences for medications, lack  of  appropriate  marketing  strategies  based on  drug  sales  patterns,  and  insufficient data-
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
driven  decision-making.  In  this  study,  an  analysis  of  drug  purchases  in  the  clinic  was conducted  using  the  data  mining  method  of  the  Apriori  algorithm.  Transaction  data  of  drug sales  for  one  year  from  Klinik  Pratama  Keluarga  Sehat  in  Cikarang  Selatan  were  used  to determine  the  types  of  drugs  that  are  frequently  purchased  by  consumers.  The  results  of  the analysis  revealed  that  Mecobalamin  and  Omeprazole  20mg  are  the  two  most  frequently  sold drugs. This information is highly beneficial in managing drug inventory and improving service efficiency  for  patients.  The  research  provides  significant  benefits  to  clinic  management  in enhancing  operational  efficiency,  patient  satisfaction,  and  reinforcing  marketing  strategies. Hopefully, the findings of this study can serve as a reference for clinics to enhance healthcare service standards for the community.
Keyword : Apriori algorithm, Data Mining, Drug Purchase Patterns..

## I. PENDAHULUAN
Industri  kesehatan,  termasuk  klinik  dan  rumah  sakit,  berperan  sangat  vital  dalam  memberikan  layanan kesehatan  yang  berkualitas  kepada  masyarakat.  Salah  satu  komponen  vital  dalam  pelayanan  kesehatan  adalah penyediaan obat-obatan yang diperlukan bagi pasien. Persediaan obat yang efisien dan tepat dapat memastikan ketersediaan  obat  yang  memadai,  menghindari  kekurangan  stok  yang  dapat  menghambat  pelayanan,  serta mengoptimalkan  pengeluaran  klinik.  Dalam  konteks  ini,  pemahaman  yang  mendalam  tentang  pola  penjualan obat di klinik menjadi sangat penting [1][2].
Dalam  sebuah  klinik,  terdapat  berbagai  faktor  yang  dapat  mempengaruhi  pola  penjualan  obat.  Misalnya, preferensi  pasien  terhadap  merek  obat  tertentu,  keterjangkauan  harga  obat,  keberlanjutan  penggunaan  obat dalam  pengobatan  jangka  panjang,  dan  hubungan  antara  kondisi  penyakit  pasien  dengan  jenis  obat  yang diresepkan.  Mengidentifikasi  pola  pembelian  obat  yang  bermanfaat  dan  menganalisis  asosiasi  antara  berbagai jenis  obat  yang  sering  dibeli  bersamaan  dapat  memberikan  wawasan  penting  bagi  manajemen  klinik  dalam mengelola persediaan obat dan merencanakan strategi pemasaran yang lebih efektif.
Untuk menganalisis pola penjualan obat, digunakan metode data mining yang merupakan cabang dari ilmu komputer  dan  statistik  yang  berkaitan  dengan  ekstraksi  pengetahuan  atau  pola  tersembunyi  dari dataset yang besar.  Salah  satu  algoritma data  mining yang  populer  untuk  analisis  asosiasi  adalah  algoritma  Apriori. Algoritma Apriori memungkinkan pengenalan hubungan asosiatif antara itemset , yang dalam situasi ini adalah Jenis  obat  yang  kerap  kali  dibeli  bersamaan  oleh  pasien.  Dengan  menerapkan  algoritma  Apriori  pada  data pembelian obat di klinik, diharapkan akan ditemukan asosiasi yang berarti dan memberikan wawasan berharga bagi  manajemen  klinik  dalam  mengelola  persediaan  obat,  merencanakan  pemasaran,  dan  meningkatkan pengambilan keputusan [3].
Dalam  konteks  penjualan  obat  pada  klinik,  analisis  pola  penjualan  dan  pemodelan  asosiasi  dapat membantu  manajemen  klinik  dalam  beberapa  hal.  Pertama,  pola  penjualan  obat  dapat  mengungkapkan preferensi konsumen terhadap merek atau jenis obat tertentu, yang dapat membantu dalam penentuan persediaan dan  perencanaan  pembelian  obat.  Kedua,  dengan  mengidentifikasi  asosiasi  antara  berbagai  jenis  obat, manajemen  dapat  mengoptimalkan  pengelolaan  persediaan  obat  dengan  menjaga  stok  obat  yang  sering  dibeli bersamaan  agar  tetap  tersedia.  Ketiga,  analisis  pola  penjualan  obat  juga  dapat  mendukung  perencanaan pemasaran dengan mengidentifikasi kesempatan untuk mengombinasikan penjualan obat tertentu dengan produk atau layanan lain yang relevan [4].
Untuk  meningkatkan  efisiensi  operasional  dan  memberikan  layanan  yang  lebih  optimal  kepada  pasien, klinik perlu memahami dan mengoptimalkan pola penjualan obat. Oleh karena itu, penelitian tentang algoritma Apriori dalam konteks penjualan obat pada klinik akan  memberikan  manfaat  yang  signifikan bagi  manajemen klinik  dalam  mengelola  persediaan  obat  dan  pengambilan  keputusan  berdasarkan  analisis  data  yang  lebih terperinci dan mendalam.

## II. METODE DAN MATERI
2.1. Kajian Teori
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Penelitian  ini  menerapkan  Algoritma  Apriori  untuk  menganalisis  pola  transaksi  pengadaan  obat  di klinik.  Dengan  menetapkan  batas  nilai support sekitar  2%  dan  9%,  diperoleh  18  dan  2  aturan  dengan tingkat  kepercayaan  masing-masing  96%  dan  80%.  Temuan  ini  menunjukkan  kemampuan  Algoritma Apriori  dalam  memberikan  informasi  berharga  mengenai  pola  pembelian  obat  yang  sering  terjadi bersamaan, yang menjadi penting bagi klinik dalam mengoptimalkan strategi penjualan dan pengelolaan stok  obat  [5].  Di  sisi  lain,  dalam  penelitian  tentang  keterkaitan  penjualan  barang  di  toko  sembako, menggunakan  aplikasi data mining Rapid  Miner dengan  tujuan  memberikan  gambaran  tentang hubungan  antar  barang  berdasarkan  data  penjualan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  nilai support pola penjualan  sebesar  0.25%  dan  nilai confidence sebesar  0.5%.  Diharapkan  temuan  ini  dapat  membantu pemilik  toko  sembako  mengidentifikasi  pola  penjualan  yang  signifikan  dan  meningkatkan  keuntungan bisnis  [6].  Selain  itu,  hasil  penelitian  terkait  masalah  kadaluwarsa  obat  di  apotek  menunjukkan  bahwa dari  pendekatan  dengan  menggunakan  algoritma data  minning Apriori  dapat  membantu  meningkatkan efisiensi  dan  mengurangi  biaya  dalam  pengelolaan  stok  obat.  Dengan  demikian,  pendekatan  ini  juga dapat  membantu  mengoptimalkan  persediaan  obat  dan  mengurangi  risiko  kerugian  akibat  obat kadaluwarsa di apotek [7].

## 2.2. Metode Penelitian
1. Data Mining
Data mining adalah istilah yang mengacu pada proses penggalian atau "penambangan" informasi dari jumlah  data  yang  besar.  Meskipun  istilah  ini  adalah  kesalahan  nama  karena  tidak  mencerminkan sepenuhnya proses yang terjadi, seperti halnya penambangan emas dari batuan atau pasir yang disebut penambangan emas, namun istilah ini telah  menjadi populer. Lebih tepatnya, data mining seharusnya disebut sebagai "penambangan pengetahuan dari data," tetapi istilah tersebut terlalu panjang. Meskipun begitu, data  mining tetap  menjadi  istilah  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  proses  menemukan "pepatah  berharga"  atau  informasi  penting  dari  sejumlah  besar  data  mentah.  Selain data  mining , terdapat  banyak  istilah  lain  yang  memiliki  makna  serupa  atau  sedikit  perbedaan,  seperti  penggalian penambangan  pengetahuan  dari  data,  ekstraksi  informasi,  analisis  data/pola,  arkeologi  data,  dan eksplorasi data. [8].
Gambar 1 Langkah-langkah dalam penemuan pengetahuan dalam basis data (KDD).
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Banyak  orang  menginterpretasikan data  mining sebagai  istilah  lain  yang  sering  digunakan,  seperti
" Knowledge  Discovery  from  Data "  atau  KDD..  Tetapi,  ada  juga  sudut  pandang  yang  menyatakan bahwa data mining merupakan tahapan kritis dalam proses penemuan pengetahuan. Proses eksplorasi pengetahuan ini diilustrasikan sebagai urutan langkah-langkah berikut [9]:
a. Seleksi Data: Dilakukan pemilihan dari kumpulan data besar yang akan diintegrasikan sebagai langkah  awal.  Pemilihan  data  yang  relevan  dan  representatif  merupakan  langkah  penting untuk memastikan keberhasilan proses analisis.
b. Pra-pemrosesan/Pembersihan  Data:  Proses  pemrosesan  penting  dilakukan  penghilangan  data yang  tidak  relevan  atau  terduplikasi  untuk  mengompakkan  data  sambil  tetap  menyajikan informasi  yang  bermakna..  Pra-pemrosesan  juga  dapat  mencakup  normalisasi  data  dan penanganan nilai yang hilang.
c. Data Transformation :  Proses  pengubahan  data  dilakukan  pada  data  yang  telah  dipilih  agar data  tersebut  cocok  untuk  proses data  mining .  Transformasi  ini  dapat  melibatkan  konversi nilai ke format yang sesuai, menggabungkan data, atau menyederhanakan struktur data.
d. Data Mining: Langkah pencarian pola atau informasi berharga pada dataset yang telah dipilih dengan  menggunakan  metode  dan  algoritma  yang  cocok.  Pemilihan  algoritma data mining dapat disesuaikan dengan tujuan dan konteks dari keseluruhan proses Penemuan Pengetahuan dalam Basis Data (KDD).
e. Interpretasi/Penilaian: Hasil struktur informasi dari hasil analisis data mining dipresentasikan dalam  bentuk  yang  dapat  diuraikan  oleh  pihak  yang  berkepentingan.  Kemudian  tahap  ini melibatkan  analisis  dan  penilaian  hasil data mining untuk  mengambil  keputusan  yang  tepat dan mendapatkan wawasan yang berarti.
Dengan  mengikuti  proses-proses  ini,  tahap  Penemuan  Pengetahuan  dalam  Basis  Data  (KDD)  dapat mengungkapkan  informasi  berharga  dari  data  yang  berguna  untuk  pengambilan  keputusan  dan perbaikan kinerja bisnis.

## 2. Algoritma Apriori
Merupakan  suatu  pendekatan  yang  sangat  tepat  dalam  mengungkap  pola  frekuensi  tinggi  [10].
Langkah-langkah berikut menggambarkan proses dalam algoritma Apriori:
a. Proses  pembentukan  Kandidat  Item  Set  (K-Itemset)  melibatkan  pembentukan  kandidat  dari gabungan  (k-1)  itemset  yang  berasal  dari  iterasi  sebelumnya..  Langkah  ini  bertujuan  untuk mengeksplorasi berbagai kemungkinan pola yang dapat terbentuk.
b. Support untuk setiap k-itemset dihitung dengan mengamati seluruh transaksi dalam database dan menghitung berapa kali kandidat k-itemset tersebut muncul di dalamnya. Support digunakan untuk mengetahui seberapa sering pola tersebut muncul dalam database transaksi..
c. Penentuan Pola Frekuensi Tinggi: Pada langkah ini, pola frekuensi tinggi yang terdiri dari k item diidentifikasi  dengan  memperhatikan  kandidat  k-itemset  yang  memiliki  nilai  support  lebih  besar dari  minimum  support  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Pola  frekuensi  tinggi  merujuk  pada pola-pola yang muncul dengan cukup sering dalam data dan memiliki nilai di atas ambang batas supoort.
d. Peningkatan  Nilai  K  dan  Siklus:  Apabila  tidak  terdapat  struktur  frekuensi  tinggi    yang  baru ditemukan, maka seluruh struktur akan berhenti. Tetapi, jika masih terdapat kemungkinan adanya pola  frekuensi  tinggi  yang  belum  teridentifikasi,  nilai  k  akan  dinaikkan  satu  tingkat,  dan  proses akan kembali ke tahap pembentukan kandidat item set ( k-itemset ).
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Dengan  menggunakan  metode data  mining berbasis  algoritma  Apriori,  dapat  diidentifikasi  pola pembelian obat yang sering terjadi, yang kemudian memberikan informasi berharga bagi apotek dalam meningkatkan strategi penjualan dan manajemen persediaan obat..
1) Rumus  berikut  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai support dari  sebuah  item  atau kombinasi dua item:
Support (A, B) = Probabilitas(A dan B terjadi bersamaan)
𝑆(𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑇 (𝐴, 𝐵) ∑ 𝑇
Penjelasan:
Support (A, B) adalah nilai support untuk itemset yang terdiri dari item A dan B bersama- sama.
Probabilitas(A  dan  B  terjadi bersamaan)  menunjukkan  kemungkinan  bahwa  kedua  item A dan juga B terjadi dalam bersamaan pada transaksi di basis data.
Dengan  menghitung  nilai  support,  kita  dapat  mengetahui  seberapa  sering  item  A  dan  B muncul  bersama  dalam  database.  Nilai  support  ini  penting  untuk  algoritma  data  mining seperti Apriori dalam  mencari pola frekuensi tinggi atau association rules  yang relevan. Semakin tinggi nilai support, semakin penting pola tersebut dalam data..
2) Confidence adalah  ukuran  tingkat  kepercayaan  pada  suatu  aturan  asosiasi  ( association rule ). Confidence mengindikasikan  seberapa  akurat  aturan  tersebut,  Artinya  adalah berapa kali item B muncul dalam transaksi yang juga memiliki item A. Confidence bisa dipergunakan  untuk  mengukur  tingkat  kekuatan  hubungan  antara  item  dalam  aturan asosiasi. Cara perhitungan confidence menggunakan formula berikut:

## 𝐶 = ∑ 𝑇 (𝐴, 𝐵) ∑ 𝑇 (𝐴)
Penjelasan: Confidence adalah  nilai  persentase  transaksi  dalam  basis  data  yang  mengandung  kedua buah item A dan juga B secara bersamaan.
P(B|A)  adalah  probabilitas  bahwa  transaksi  dalam  basis  data  yang  berisi  item  A  juga berisi item B.
Menggunakan  perhitungan confidence ,  kita  bisa  menilai  sejauh  mana  hubungan  antara item A dan item B dalam transaksi. Confidence yang tinggi menunjukkan bahwa item A dan  B  memiliki  hubungan  yang  kuat  dalam  data. Confidence ini  penting  dalam menentukan aturan asosiasi yang relevan dan bermanfaat dalam analisis data mining .

## III. PEMBAHASA DAN HASIL

## 3.1 Data Transaksi Obat Dalam 1 Tahun
Catatan data berasal dari transaksi penjualan obat dalam rentang waktu satu tahun mulai dari Juni 2022 hingga Mei 2023, yang diterangkan dalam tabel berikut:
Tabel 1 Transaksi Obat dari Juni 2022 - Mei 2023 No  Nama Obat Jumlah  Bulan Tahun
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
No  Nama Obat Jumlah  Bulan Tahun 1 Dexamethasone Tab 430  Juni 2022 2 Cefixime 100mg 250  Juni 2022 3 Mecobalamin 250  Juni 2022 4 Mecobalamin 70  Juli 2022 5 Natrium diclofenat 70  Juli 2022 6 Caviplex Tab 60  Juli 2022 7 Caviplex Tab 450  Agustus 2022 8 Methylprednisolone tab 4mg 330  Agustus 2022 9 Natrium diclofenat 330  Agustus 2022 10 Caviplex Tab 360  September 2022 11 Cefixime 100mg 270  September 2022 12 Ambroxol HCL Tab 260  September 2022 13 Cefixime 100mg 430  Oktober 2022 14 Methylprednisolone tab 8mg 331  Oktober 2022 15 Omeprazole 20mg 300  Oktober 2022 16 Ambroxol HCL Tab 360  November 2022 17 Cefixime 100mg 320  November 2022 18 Omeprazole 20mg 300  November 2022 19 Ambroxol HCL Tab 150  Desember 2022 20 Amoxicilin Tab 150  Desember 2022 21 Bromifar Tab 130  Desember 2022 22 Omeprazole 20mg 100  Januari 2023 23 Caviplex Tab 90  Januari 2023 24 Mecobalamin 90  Januari 2023 25 Natrium diclofenat 140  Februari 2023 26 Mecobalamin 120  Februari 2023 27 Omeprazole 20mg 100  Februari 2023 28 Mecobalamin 100  Maret 2023 29 Omeprazole 20mg 100  Maret 2023 30 Dexamethasone Tab 90  Maret 2023 31 Omeprazole 20mg 240  April 2023 32 Mecobalamin 200  April 2023 33 Natrium diclofenat 190  April 2023 34 Caviplex Tab 230  Mei 2023 35 Omeprazole 20mg 210  Mei 2023 36 Paracetamol tab 180  Mei 2023 3.2 Asosiasi Transaksi Obat
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Dengan  menganalisis  data  transaksi  obat  selama  periode  satu  tahun,  Asosiasi  dari  tiga  jenis  obat  yang tercatat dalam tabel di bawah dapat diidentifikasi.
Tabel 2 Pengumpulan data transaksi obat selama periode satu tahun dengan melakukan analisis terhadap tiga
jenis obat paling populer

## Bulan  Item Set
1 Dexamethasone Tab Cefixime 100mg Mecobalamin 2 Mecobalamin Natrium diclofenat Caviplex Tab 3 Caviplex Tab Methylprednisolone tab 4mg Natrium diclofenat 4 Caviplex Tab Cefixime 100mg Ambroxol HCL Tab 5 Cefixime 100mg Methylprednisolone tab 8mg Omeprazole 20mg 6 Ambroxol HCL Tab Cefixime 100mg Omeprazole 20mg 7 Ambroxol HCL Tab Amoxicilin Tab Bromifar Tab 8 Omeprazole 20mg Caviplex Tab Mecobalamin 9 Natrium diclofenat Mecobalamin Omeprazole 20mg 10 Mecobalamin Omeprazole 20mg Dexamethasone Tab 11 Omeprazole 20mg Mecobalamin Natrium diclofenat 12 Caviplex Tab Omeprazole 20mg Paracetamol tab
Data transaksi bulanan dapat diorganisir dalam bentuk tabular, dengan informasi yang tersusun dalam tabel sebagaimana ditunjukkan dalam gambar di bawah ini.
Tabel 3 Tabular Data Transaksi Bulan AHT
AT BT CT CFX DT MCB MT4 MT8 ND OPL PT 1 0 0 0 0 1 1 1 0
0 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 1 0
0 1 0 0 3 0 0 0 1 0 0 0 1
0 1 0 0 4 1 0 0 1 1 0 0 0
0 0 0 0 5 0 0 0 0 1 0 0 0
1 0 1 0 6 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 7 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 8 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 9 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 10 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 11 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 12 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1
Tabel ini akan memberikan gambaran rinci mengenai transaksi bulanan dan data obat selama satu tahun. Format tabular ini memungkinkan analisis data yang efisien dan mudah dipahami. Dengan tabel ini, Anda dapat melihat pola pembelian, performa penjualan obat, dan tren secara visual.
Keterangan AHT : Ambroxol HCL Tab AT : Amoxicilin Tab BT : Bromifar Tab
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
CT
: Caviplex Tab
CFX
: Cefixime 100mg DT : Dexamethasone Tab MCB : Mecobalamin MT4 : Methylprednisolone tab 4mg MT8 : Methylprednisolone tab 8mg ND : Natrium diclofenat OPL : Omeprazole 20mg PT : Paracetamol tab

## 3.3 Analisa Pola Pembelian yang Sering Terjadi
Analisis  pola  Pembelian  yang  Sering  Terjadi  adalah  proses  pengidentifikasian  pola-pola  yang  sering muncul atau  frekuensinya tinggi dalam  suatu  kumpulan data. Dalam konteks ini, analisis pola frekuensi tinggi dilakukan untuk mengungkapkan hubungan dan kecenderungan tertentu antara item atau variabel dalam data. Dengan  menganalisis  pola  frekuensi  tinggi,  kita  dapat  mengidentifikasi  pola-pola  yang  signifikan  dan  sering muncul  dalam  data.  Data  tersebut  bisa  digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  pengambilan  keputusan, meningkatkan  efisiensi  operasional,  mengoptimalkan  strategi  pemasaran,  dan  memahami  tren  atau  preferensi pelanggan.
Dalam  konteks penelitian ini, analisis pola frekuensi tinggi dapat membantu kita  mengidentifikasi obat-obatan yang  sering  dibeli  oleh  pasien,  menemukan  hubungan  antara  obat-obatan  tersebut,  dan  mengungkapkan  pola pembelian  yang  paling  umum.  Dengan  memahami  pola-pola  ini,  kita  dapat  meningkatkan  manajemen persediaan  obat,  menyesuaikan  strategi  pemasaran,  dan  meningkatkan  kepuasan  pasien  dengan  menyediakan obat-obatan yang sering diminati dengan lebih efisien.
1. Pengelompokan 1 Itemset
Langkah-langkah  untuk  membentuk  C1,  juga  disebut  sebagai  1-itemset,  dilakukan  dengan  mengatur nilai support minimal sebesar 30%. Proses ini dapat dicapai dengan mengikuti formula berikut ini:
𝑆(𝐴) = ∑ 𝑇 (𝐴) ∑ 𝑇 ∗ 100%
Hasil dari penerapan formula tersebut menghasilkan terbentuknya 1- itemset dengan nilai berikut ini:
Tabel 4 Pembentukan 1- Itemset No Itemset Jumlah Support 1 AHT 3 25% 2 AT 1 12% 3 BT 1 12% 4 CT 5 41,6% 5 CFX 4 33,3% 6 DT 2 16,6% 7 MCB 6 50% 8 MT4 1 12% 9 MT8 1 12% 10 ND 4 33,3% 11 OPL 7 58,3% 12 PT 1 12%
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Dengan  acuan  dari  tabel  di  atas  dan  menggunakan  nilai support minimum  sekitar  30%, itemset yang tidak memenuhi kriteria support minimal akan dihapus, dan terbentuklah itemset berikut ini:
Tabel 5 Itemset-1 yang lolos minimum support sekitar 30%
No Itemset Support 1 CT 41.6% 2 CFX 33.3% 3 MCB 50% 4 ND 33.3% 5 OPL 58.3%

## 2. Perpaduan 2 Itemset
Langkah  penggabungan  C2,  juga  dikenal  sebagai  2-itemset,  dilakukan  dengan  menetapkan  batas minimal support sebesar 30%. Proses ini dapat diakhiri dengan mengaplikasikan rumus dibawah ini:
𝑆(𝐴, 𝐵) = ∑ 𝑇 (𝐴, 𝐵) ∑ 𝑇 ∗ 100%
Dengan rumus perhitungan diatas berikut nilai yang telah dihasilkan:
Tabel 6 Pembentukan 2 itemset No Itemset 1 Itemset 2 Jumlah Support 1 CT CFX 1 12% 2 CT MCB 1 12% 3 CT ND 2 16,6% 4 CT OPL 1 12% 5 CFX MCB 1 12% 6 CFX ND 0 0% 7 CFX OPL 2 16,6% 8 MCB ND 2 16,6% 9 MCB OPL 4 33,3% 10 ND OPL 1 12%
Dengan  menggunakan  format  tabel  di  atas  dan  mengatur  minimal support sekitar  30%,  itemset  yang tidak mencapai persyaratan minimal akan dihapus, sehingga terbentuk itemset berikut ini:
Tabel 7 Itemset-2 yang lolos minimum support sekitar 30%
No Itemset 1 Itemset 2 Support 1 MCB OPL 33,3%

## 3. Analisis asosiasi item
Setelah berhasil mengidentifikasi pola frekuensi tinggi, langkah berikutnya adalah menemukan aturan asosiasi dengan menghitung tingkat kepercayaan ( confidence ) untuk aturan A ke B. Dicari aturan yang memiliki confidence setidaknya 50%. Nilai confidence dihitung dengan rumus:
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
𝐶  =  𝑃(𝐵|𝐴)   = ∑ 𝑇 (𝐴, 𝐵) ∑ 𝑇 ∗ 100%
Mengacu pada rumus tersebut, maka perhitungan confidence dilakukan seperti berikut:
No  Itemset Nilai Confidence 1  MCB-OPL 4/6 66,7% 2  OPL-MCB 4/7 57,1%
Dari Kombinasi item diatas dapat di bentuk asosiasi sebagai berikut: Jika  seorang  pelanggan  membeli Mecobalamin (MCB),  kemungkinan  besar  juga  akan  membeli Omeprazole 20mg (OPL)  dengan  tingkat  kepercayaan  (confidence)  sebesar  66,7%.  Begitu  juga,  jika pelanggan  membeli Omeprazole 20mg (OPL),  kemungkinan  besar  juga  akan  membeli Mecobalamin (MCB) dengan tingkat kepercayaan sebesar 57,1%.
4. Perhitungan Lift Rasio Kemudian dilanjut dengan perhitungan Lift Rasio dengan rumus sebagai berikut:
𝐿  = ∑ 𝑆 (𝐴, 𝐵) ∑(𝑆 𝐴 ∗ 𝑆 𝐵) ∗ 100%
Maka dari perhitungan rumus diatas sebagai hasil, terlihat hasil pada tabel berikut:
Tabel 8 Pembentukan Nilai Lift No Item Set Confidence Support Lift 1 MCB=>OPL 33,3% 29,1% 1,14
Artinya  Ketika  apotek  menjual  MCB  Bersama-sama  dengan  OPL,  kemungkinan  seseorang  membeli keduanya sebayak 1.14 kali dibandingkan secara terpisah.
Apabila  nilai  lift  dibawah  satu,  maka  menandakan  bahwa  pasien  jarang  membeli  kedua  obat  tersebut secara  bersamaan.  Sebaliknya,  semakin  besar  nilainya,  maka  semakin  baik  kombinasinya  dan  pasien sering membelinya secara bersamaan

## 5. Implementasi dengan Aplikasi Rapidminner
Implementasi dengan aplikasi RapidMiner adalah proses penggunaan dan penerapan alat analisis data untuk  mengolah,  menganalisis,  dan  memahami  informasi  dari  kumpulan  data  yang  kompleks.  Dalam implementasi ini, langkah-langkah utama meliputi pengumpulan dan impor data, pra-pemrosesan data (jika  diperlukan),  penggunaan  operator  khusus  seperti  "Apriori"  untuk  menemukan  pola  asosiasi,  dan perhitungan nilai confidence dari aturan yang ditemukan.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Gambar 1 Desain Proses Apriori Aplikasi RapidMinner
Struktur penjelasan desain diatas sebagai berikut:
a. Retrieve Penjualan  Mengambil  data  set  yang  telah  di  masukan  ke  dalam Rapidminner menggunakan format xls atau Microsoft Excel
b. Select Atrributes Memilih Semua kolom terkecuali kolom bulan
c. Numerical to Binominal Mengonversi Nilai numeric ke binomial
d. Remap Binominal dengan mengsetting nilai negative 0 dan nilai positive 1 e. FP - Growth Mengsetting 3 item set yang terbaca dan menentukan nilai minimum support sebesar 0.3.
f. Create Association mengsetting nilai minimum confident sebensar 0.5.
Berikut ini adalah proses pengolahan data yang dilakukan untuk mendapatkan association rules , serta association rules yang ditemukan dari proses tersebut:
Gambar 2 Hasil AssociationRules dengan Aplikasi RapidMinner

## IV. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  dua  obat  yang  sering  dibeli  oleh  pasien  di  klinik  adalah Mecobalamin dan Omeprazole 20mg .  Dari  analisis  asosiasi,  ditemukan  bahwa  jika  seorang  pasien  membeli Mecobalamin ,  ada  Kemungkinan  besar  item  lain  akan  dibeli  juga Omeprazole 20mg Dengan  tingkat  keyakinan ( confidence ) sebesar 66%. Begitu juga, jika seorang pasien membeli Omeprazole 20mg , Kemungkinan besar item lain akan dibeli juga Mecobalamin dengan tingkat keyakinan sebesar 57.1%. Informasi  ini  memberikan  wawasan  yang  berharga  bagi  pihak  klinik.  Dengan  mengetahui  bahwa Mecobalamin dan Omeprazole 20mg adalah obat-obatan  yang sering dibeli atau dibutuhkan oleh pasien, klinik dapat  menjaga stok  obat-obatan  ini  agar  selalu  tersedia.  Dengan  demikian,  pihak  klinik  dapat  meningkatkan  efisiensi  dan pelayanan kepada pasien dengan memastikan ketersediaan obat-obatan yang sering diminati tersebut.
Dalam konteks  manajemen persediaan, informasi ini juga  membantu  klinik  untuk  menghindari kekurangan stok obat  yang  dapat  mengganggu  layanan  medis  dan  mempengaruhi  kepuasan  pasien.  Dengan  memanfaatkan
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
pengetahuan  tentang  pola  pembelian  obat  dari  hasil  analisis  ini,  klinik  dapat  merencanakan  strategi  pemasaran yang lebih tepat dan mengoptimalkan pengelolaan persediaan obat secara keseluruhan.

## REFERENASI
[1] M. Nancy Margareta S and S. Hendra Putra, “Sistem Informasi Pengolahan Data Pasien pada Klinik Essiva Berbasis Web dengan Metode Prototype,” Remik Ris. dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komput. , vol. 6, no. 2, pp. 330–339, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.polgan.ac.id/index.php/remik/article/view/11562
[2] L. J. R. Nababan, M. I. Hutapea, R. Perangin-angin, and E. N. Purba, “Aplikasi Persediaan Obat Dan Perlengkapan Alat Medis Pada Klinik Hana Kasih,” Maj. Ilm. METHODA , vol. 12, no. 1, pp. 32–36, 2022, doi: 10.46880/methoda.vol12no1.pp32-36.
[3] S. Nurajizah, “Analisa Transaksi Penjualan Obat menggunakan Algoritma Apriori,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 4, no. 1, p. 35, 2019, doi: 10.35314/isi.v4i1.938.
[4] L. S. R. Situmorang, M. S. Wahyuni, and M. Syaifuddin, “Implementasi Metode Fp-Growth Dalam Menganalisa Pola Penjualan Obat Pada Apotek,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 4, p. 362, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5315.
[5] W. Aprianti, J. Permadi, and Oktaviyani, “Penerapan Algoritma Apriori untuk Transaksi Penjualan Obat pada Apotek Azka,” Semin. Nas. Mat. dan Apl. , pp. 436–442, 2017.
[6] I. A. Rahman et al. , “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Toko Sembako Dengan Algoritma Apriori,” eProceedings … , vol. 9, no. 2, pp. 638–643, 2022, [Online]. Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/17628
[7] W. Delrinata and F. B. Siahaan, “Implementasi Algoritma Apriori Untuk Menentukan Stok Obat,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 222–228, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.875.
[8] J. Brieva, Datamining and its applications , vol. 2, no. 3. 2022. doi: 10.37965/jait.2022.0125.
[9] F. A. Hermawati, “Data Mining, Andi.” Yogyakarta, 2013.
[10] F. A. Sianturi, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Penentuan Tingkat Pesanan,” J. Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 50–57, 2018, [Online]. Available: http://bowmasbow.blogspot.com/20