## Pencarian Pola Asosiasi Keluhan Pasien Menggunakan Teknik Association Rule Mining
Ulya Anisatur Rosyidah*, Hardian Oktavianto** * Universitas Muhammadiyah Jember ** Universitas Muhammadiyah Jember * ulyaanisatur@gmail.com , ** hardian.oktavianto@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan dan pertumbuhan data di bidang kesehatan semakin meningkat dan bertambah, baik dari kualitas maupun kuantitas, dilihat dari sisi kualitas, perkembangan data ini mengalami perubahan dari bentuk  dokumen  tulis  menjadi  dokumen  digital  atau  yang  biasanya  kita  sebut  dengan  file.  Isu  yang muncul adalah apakah informasi yang bisa diambil atau didapatkan dari sekian banyak data medis yang tersedia hanya berupa informasi – informasi pada umumnya, sedangkan dari suatu basis data yang tersedia seringkali memuat beberapa variabel sekaligus, bahkan apabila diteliti lebih jauh lagi, basis data yang berbeda bisa jadi memuat beberapa variabel yang sama, dari isu tersebut maka diperlukan suatu metode untuk bisa menggali lebih dalam informasi – informasi yang belum diketahui. Berkaitan dengan data medis serta data mining, maka penelitian kali ini akan membahas tentang implementasi atau kegunaan dari  data  mining  pada  data  kunjungan  pasien  dengan  cara  menerapkan  association  rule  mining  untuk mendapatkan pola – pola asosiasi dari basis data kunjungan pasien yang tersedia menggunakan algoritma apriori dan algoritma FP- Growth . Baik algoritma apriori dan algoritma FP- Growth menghasilkan output yang  sama.  Perbedaan  hasil  uji  coba  terletak  pada  jumlah  rule  asosiasi  yang  ditemukan,  dengan menggunakan algoritma apriori ditemukan 3 buah rule asosiasi, sedangkan ketika digunakan algoritma FP- Growth ditemukan 2 buah rule asosiasi, hal ini terjadi pada saat  uji coba yang dilakukan menggunakan confidence sebesar 80%.
Keyword: data mining, association rule, apriori, FP- Growth

## 1. Latar Belakang
Perkembangan dan pertumbuhan data di bidang kesehatan semakin meningkat dan bertambah, baik dari kualitas maupun kuantitas, dilihat dari sisi kualitas, perkembangan data ini mengalami perubahan dari bentuk dokumen tulis menjadi dokumen digital atau yang biasanya kita sebut dengan file , baik file dokumen, gambar, maupun video, sedangkan apabila dilihat dari sisi kuantitas pertumbuhan data di bidang kesehatan mengalami pertambahan jumlah dari waktu ke waktu [2][4]. Sebagai contoh, data yang paling sering kita temui adalah data kunjungan pasien, data rekam medis pasien, data transaksi obat, data penyakit, sampai dengan data citra  medis  (hasil USG ,  hasil CT-Scan ,  hasil Rontgen ),  pada  umumnya  tumpukan  data  ini  disimpan  dan digunakan oleh pihak terkait untuk berbagai keperluan sesuai kebutuhan, data rekam medis biasanya digunakan sebagai  sarana  kontrol  terhadap  pasien,  data  transaksi  obat  untuk  sumber  informasi  persediaan  obat  serta distribusinya, data penyakit untuk mengetahui jenis – jenis penyakit serta cara penanggulangannya. Isu yang muncul adalah apakah informasi yang bisa diambil atau didapatkan dari sekian banyak data medis yang tersedia hanya berupa informasi – informasi pada umumnya, sedangkan dari suatu basis data yang tersedia seringkali memuat beberapa variabel sekaligus, bahkan apabila lebih teliti lagi, basis data yang berbeda bisa jadi memuat beberapa variabel yang sama, dari isu tersebut maka diperlukan suatu metode untuk bisa menggali lebih dalam informasi – informasi yang belum diketahui [1][5][7].
Data Mining merupakan salah satu teknik untuk menemukan, mencari, atau menggali informasi atau pengetahuan baru dari sekumpulan data yang sangat besar, dengan integrasi atau penggabungan dengan disiplin ilmu lain seperti statistika, kecerdasan buatan, serta machine learning , menjadikan data mining sebagai salah satu alat bantu untuk menganalisa data yang kemudian menghasilkan informasi yang berguna [4]. Fungsi data mining yang sering digunakan adalah untuk klasifikasi, klasterisasi, estimasi, prediksi, serta penemuan pola asosiasi. Association  rule  mining merupakan  salah  satu  teknik  dalam data  mining yang  berguna  untuk menemukan pola asosiasi tersembunyi dalam suatu basis data, pola yang dimaksud disini adalah keterkaitan atau korelasi antara tiap tiap item yang berbeda pada setiap record di dalam basis data. Pola asosiasi yang ditemukan nantinya berupa rule – rule dengan masing – masing nilai bobot asosiasinya, rule yang terbentuk biasa dinotasikan dengan X à Y dimana X dan Y disini adalah itemset , bobot asosiasi disini berupa nilai support yang  menjelaskan  berapa  kali  sebuah itemset tercatat  atau  muncul  dari  sejumlah  dataset  dan  nilai confidence yang menjelaskan seberapa kuat hubungan diantara itemset X dan Y[6][8].
Berkaitan  dengan  data  medis  serta data  mining ,  maka  penelitian  kali  ini  akan  membahas  tentang implementasi atau kegunaan dari data mining pada data kunjungan pasien dengan cara menerapkan association rule  mining untuk  mendapatkan  pola  –  pola  asosiasi  dari  basis  data  kunjungan  pasien  yang  tersedia menggunakan algoritma apriori dan algoritma FP-Growth serta software bantu WEKA [5], kedua algoritma ini  sengaja  dipakai  untuk  menunjukkan  sejauh  mana  kemampuan  masing  –  masing  algoritma  di  dalam penemuan pola – pola asosiasi, sampai saat ini apriori merupakan algoritma yang paling sering dipakai karena kemudahan  implementasinya,  sedangkan  algoritma FP-Growth merupakan  revisi  dari  apriori  yang  mana dilakukan perbaikan ketika proses scanning dataset dilakukan[3].

## 2. Metode Penelitian
Untuk dapat menemukan pola asosiasi keluhan pasien maka tentunya harus didapatkan dulu data yang akan  diproses,  setelah  pengumpulan  data  telah  selesai  maka  akan  dilakukan preprocess data  kemudian dilanjutkan  dengan data  transformation ,  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan association  rule  mining sehingga pola – pola asosiasi keluhan pasien bisa didapatkan. Deskripsi alur penelitian bisa dilihat pada gambar 1, yang diikuti dengan penjelasan mengenai tahapan – tahapan penelitian. Pada penelitian ini dibagi menjadi 3 tahap utama yaitu : Tahap persiapan data, tahap pengolahan data, serta tahap mining dan analisa hasil keluaran.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## Tahap Persiapan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  kunjungan  pasien  puskesmas  Ambulu  pada rentang waktu Agustus 2011 sampai januari 2012 dan diambil dari Dinas Kesehatan Kabupaten Jember. Data yang diambil termasuk data sekunder karena data ini merupakan hasil olahan Dinas Kesehatan yang berasal dari  laporan  bulanan  tiap  –  tiap  puskesmas  di  Kabupaten  Jember.  Data  yang  diperoleh  berbentuk  file  .xls (format Microsoft Excel), jumlah record sebanyak 16.169 buah, yang mempunyai 3 atribut yaitu nomor pasien, keluhan, serta kode penyakit. Data yang diperoleh ini tidak bisa langsung digunakan dalam proses association rule mining, sebelumnya data harus diperiksa apakah tidak ada data yang berulang, apakah terdapat duplikasi data,  atau  bahkan  apakah  ada  data  yang  tidak  lengkap,  selain  itu  diperiksa  juga  apakah  dari  ketiga  atribut tersebut dipakai semuanya ataukah tidak. Proses tersebut akan dilakukan pada tahap selanjutnya yaitu tahap pengolahan data, dimana nantinya akan ada 2 sub proses, preprocess , dan data transformation .

## Tahap Pengolahan Data
Data yang sudah diperoleh kemudian akan dipersiapkan untuk proses association rule mining melalui preprocess dan transformation [4][6][8], kedua proses ini menggunakan alat bantu yaitu software Microsoft Excel 2007 ( evaluation copy ). Preprocess , bertujuan untuk membersihkan dan memilih data, yang dimaksud dengan membersihkan data adalah memeriksa apakah ada duplikasi data, kesalahan pengetikan, serta data yang tidak lengkap, sedangkan yang dimaksud dengan pemilihan data adalah memilih variabel data yang diperlukan saja. Setelah melalui preprocess maka hanya tersedia 670 data saja yang siap untuk proses selanjutnya, hal ini disebabkan  karena  pada  variabel  “keluhan”  banyak  berisi  keluhan  tunggal,  keluhan  berupa  rujukan,  dan keterangan yang kosong. Transformation , bertujuan untuk merubah format data yang sudah ada menjadi format yang bisa diproses, format yang dipakai adalah format biner, dimana pada satu transaksi berisi angka 0 (nol) atau 1 (satu), dimana 0 (nol) merepresentasikan “tidak ada”, sedangkan 1 (satu) merepresentasikan “ada”.

## Tahap Mining dan Analisis
Pencarian pola asosiasi diantara keluhan pasien akan dikerjakan dengan dua algoritma, apriori dan FP- Growth ,  dengan  batasan  nilai support dan confidence yang  diinputkan  oleh user ,  setelah  pola  asosiasi didapatkan maka tahap yang terakhir adalah melakukan analisa terhadap rule – rule yang terbentuk, sehingga diharapkan akan ditemukan informasi baru yang menarik dan berguna. Berdasarkan dataset yang diberikan rule yang terbentuk biasa dinotasikan dengan X à Y dimana X dan Y disini adalah itemset , bobot asosiasi
disini berupa nilai support yang menjelaskan berapa kali sebuah itemset tercatat atau muncul dari sejumlah dataset dan nilai confidence yang menjelaskan seberapa kuat hubungan diantara itemset X dan Y.

## 3. Hasil dan Analisis
Pada bab ini akan disampaikan tentang hasil penelitian serta analisis dari hasil penelitian tersebut. Bab ini dibagi menjadi 2 sub bab, yang menjelaskan tentang dua tahapan penelitian yaitu tahap pengolahan data dan tahap mining dan analisis.

## 3.1.  Tahap Pengolahan Data
Tahap pengolahan data ini terbagi menjadi 2 sub proses yaitu preprocess dan transformation . Tahap preprocess ,  bertujuan  untuk  membersihkan  dan  memilih  data,  yang  dimaksud  dengan  membersihkan  data adalah memeriksa apakah ada duplikasi data, kesalahan pengetikan, serta data yang tidak lengkap, sedangkan yang  dimaksud  dengan  pemilihan  data  adalah  memilih  variabel  data  yang  diperlukan  saja.  Tahap transformation merubah format data yang sudah ada menjadi format yang bisa diproses, format yang dipakai adalah  format  biner,  dimana  pada  satu  transaksi  berisi  angka  0  (nol)  atau  1  (satu),  dimana  0  (nol) merepresentasikan “tidak ada”, sedangkan 1 (satu) merepresentasikan “ada”.

## Gambar 2. Alur Penelitian
Pada  gambar  2  merupakan  potongan  hasil  dari  proses  pengolahan  data,  dimana  0  (nol) merepresentasikan “tidak ada”, sedangkan 1 (satu) merepresentasikan “ada”, jadi dari gambar 2 dapat diartikan bahwa pada tiap baris mewakili pasien, baris pertama, si pasien mengalami pusing dan batuk, sedangkan pada baris kedua pasien mengalami panas dan pilek, begitu juga seterusnya.

## 3.2.  Tahap Mining dan Analisis
Skenario uji coba memakai 670 record data, dengan 5 nilai confidence yang berbeda – beda, yaitu 100%, 90%, 80%, 70%, dan 60%, dengan nilai support yang sama yaitu 1%. Alasan mengapa uji coba ini hanya  dilakukan  dengan  nilai confidence yang  berbeda  –  beda  adalah  karena  biasanya  pola  asosiasi  yang menarik  ada  pada  kecenderungan  pasangan  itemset  yang  sering  terjadi  (definisi  dari confidence ).  Uji  coba nantinya akan dilakukan bergantian, yaitu uji coba terlebih dahulu menggunakan algoritma apriori kemudian menggunakan algoritma FP- Growth .
Tabel menunjukkan hasil uji dengan variasi confidence yang berbeda – beda, secara konsep, rule – rule yang dihasilkan juga ditampilkan secara berbeda oleh kedua algoritma.
Tabel. 1 Hasil Uji Coba
Uji ke-  Confidence Hasil Apriori Hasil FP-Growth
PUSING PANAS FLU BATUK SESAK PILEK MUAL 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0
1 60% Generated sets of large itemsets: Size of set of large itemsets L(1): 6 Size of set of large itemsets L(2): 8 Best rules found: 1. PILEK=t 44 ==> PANAS=t 37 conf:(0.84) 2. FLU=t 344 ==> PANAS=t 288 conf:(0.84) 3. SESAK=t 45 ==> BATUK=t 36 conf:(0.8) 4. BATUK=t 259 ==> PANAS=t 168    conf:(0.65) FPGrowth found 4 rules (displaying top 4) 1. [PILEK=t]: 44 ==> [PANAS=t]: 37 <conf:(0.84)> lift:(1.08) lev:(0) conv:(1.21) 2. [FLU=t]: 344 ==> [PANAS=t]: 288 <conf:(0.84)> lift:(1.07) lev:(0.03) conv:(1.32) 3. [SESAK=t]: 45 ==> [BATUK=t]: 36 <conf:(0.8)> lift:(2.07) lev:(0.03) conv:(2.76) 4. [BATUK=t]: 259 ==> [PANAS=t]: 168   <conf:(0.65)> lift:(0.83) lev:(-0.05) conv:(0.62) 2 70% Generated sets of large itemsets: Size of set of large itemsets L(1): 6 Size of set of large itemsets L(2): 8 Best rules found: 1. PILEK=t 44 ==> PANAS=t 37 conf:(0.84) 2. FLU=t 344 ==> PANAS=t 288 conf:(0.84) 3. SESAK=t 45 ==> BATUK=t 36 conf:(0.8) FPGrowth found 3 rules (displaying top 3) 1. [PILEK=t]: 44 ==> [PANAS=t]: 37 <conf:(0.84)> lift:(1.08) lev:(0) conv:(1.21) 2. [FLU=t]: 344 ==> [PANAS=t]: 288 <conf:(0.84)> lift:(1.07) lev:(0.03) conv:(1.32) 3. [SESAK=t]: 45 ==> [BATUK=t]: 36 <conf:(0.8)> lift:(2.07) lev:(0.03) conv:(2.76) 3 80% Generated sets of large itemsets: Size of set of large itemsets L(1): 6 Size of set of large itemsets L(2): 8 Best rules found: 1. PILEK=t 44 ==> PANAS=t 37 conf:(0.84) 2. FLU=t 344 ==> PANAS=t 288 conf:(0.84) 3. SESAK=t 45 ==> BATUK=t 36 conf:(0.8) FPGrowth found 2 rules (displaying top 2) 1. [PILEK=t]: 44 ==> [PANAS=t]: 37 <conf:(0.84)> lift:(1.08) lev:(0) conv:(1.21) 2. [FLU=t]: 344 ==> [PANAS=t]: 288 <conf:(0.84)> lift:(1.07) lev:(0.03) conv:(1.32) 4 90% Generated sets of large itemsets: Size of set of large itemsets L(1): 6 Size of set of large itemsets L(2): 8 Best rules found: No rules found! 5 100% Generated sets of large itemsets: Size of set of large itemsets L(1): 6 Size of set of large itemsets L(2): 8 Best rules found: No rules found!
Pada gambar 3 disajikan grafik perbandingan secara persentase tentang jumlah rule yang dihasilkan berdasarkan skenario uji coba. Perbedaan hasil uji coba terletak pada jumlah rule asosiasi yang ditemukan, hal ini terjadi pada saat uji coba yang dilakukan menggunakan confidence sebesar 80%, dengan menggunakan algoritma apriori ditemukan 3 buah rule asosiasi, sedangkan ketika digunakan algoritma FP- Growth ditemukan 2 buah rule asosiasi.

## Gambar 3 Perbandingan Uji Coba

## 4. Kesimpulan
Algoritma  apriori  dan  algoritma  FP- Growth dapat  digunakan  untuk  mencari rule asosiasi  dalam konteks association rule mining ,  algoritma  apriori  menggunakan  prinsip  apriori  dalam  pencarian frequent itemset , yaitu semua subset yang tidak kosong dari sebuah frequent itemset pasti juga akan merupakan frequent , begitu  juga  dengan  semua  superset  yang  tidak  kosong  dari  sebuah  non- frequent itemset pasti  juga  akan merupakan  non- frequent .  Sedangkan  algoritma  FP- Growth menggunakan  konsep  pembangunan tree dalam pencarian frequent itemset s yang memungkinkan dapat secara langsung membentuk frequent itemset dengan menerapkan prinsip divide and conquer . Baik algoritma apriori dan algoritma FP_ Growth menghasilkan output yang sama. Perbedaan hasil uji coba terletak pada jumlah rule asosiasi yang ditemukan, dengan menggunakan algoritma apriori ditemukan 3 buah rule asosiasi, sedangkan ketika digunakan algoritma FP- Growth ditemukan 2 buah rule asosiasi, hal ini terjadi pada saat  uji coba yang dilakukan menggunakan confidence sebesar 80%.
Penelitian ini bisa dikembangakan dengan menggunakan kombinasi algoritma yang lain dalam bidang association  rule  mining ,  selain  itu  bisa  juga  dilakukan  analisa  tentang  perbandingan  waktu  proses  ketika melakukan pencarian rule asosiasi.

## Daftar Pustaka
[1] Danapana, H., Roy, M. S., Effective Data Mining Association Rules for Heart Disease Prediction System, IJCST Vol. 2, October – December, 2011.
[2] Erwin, Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori dan FP-Growth, Jurnal Generic Vol. 4 No. 2, Juli 2009.
[3] Han,  J.,  et  al,  Mining  Frequent  Pattern  Without  Candidate  Generation  A  Frequent-Pattern  Tree  Approach,  Data Mining and Knowledge Discovery, 8, 53–87, 2004.
[4] Han, J., Kamber, M., Pei, J., Data Mining Concepts and Techniques Third Edition, Morgan Kaufmann Publisher, 2012
[5] Ordonez, C., Santana, C. A., de Braal, L., Discovering Interesting Association Rules in Medical Data, Proccedings of ACM SIGMOD Workshop on Research Issues on Data Mining and Knowledge Discovery, 2000, Hal. 78 – 85.
[6] Sumathi, S., Sivanandam, S. N., Introduction to Data Mining and its Applications, Springer, 2006.
[7] Srinivas, K., Rao, G. R., Govardhan, A., Mining Association Rules from Large Datasets Towards Disease Prediction, International Conference on Information and Computer Networks, 2012.
[8] Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  Data  Mining  Practical  Machine  Learning  Tools  and  Technique,  Morgan  Kaufmann Publishers, 2005
4 3 3 0 0 4 3 2
0 0 CONF 60% CONF 70% CONF 80% CONF 90% CONF 100% APRIORI FP-GROWTH