## APLIKASI DATA MINING ANALISIS DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus di Apotek Setya Sehat Semarang)
Hapsari Dita Anggraeni, Ragil Saputra, dan Beta Noranita
Ilmu Komputer / Informatika FSM Universitas Diponegoro hapsari.dita@yahoo.com, ragil.saputra@undip.ac.id, betta@undip.ac.id

## ABSTRAK
Apotek  sebagai  salah  satu  organisasi  yang  menghasilkan  data  penjualan  setiap  hari,  belum  dapat memaksimalkan pemanfaatan data tersebut. Data penjualan hanya disimpan tanpa dilakukan analisis lebih lanjut. Diperlukan suatu aplikasi untuk menganalisis keranjang pasar data transaksi penjualan obat dengan menggunakan data mining sebagai suatu teknik analisis data yang dapat membantu apotek memperoleh pengetahuan  berupa  pola-pola  penjualan  dalam  periode  bulan  tertentu.  Aplikasi data  mining dibangun menggunakan  proses  sekuensial  linear  dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  basis  data  MySQL. Algoritma  yang  digunakan  sebagai  proses  utama  dari  analisis  keranjang  pasar  adalah  algoritma apriori dengan  menggunakan  parameter minimum  support,  minimum  confidence ,  dan  periode  bulan  transaksi penjualan  untuk  menemukan  aturan  asosiasi.  Aplikasi data  mining menghasilkan  aturan  asosiasi  antar item pada bulan Februari 2012 yaitu konsumen melakukan transaksi pembelian obat jenis obat darah dan analgesik  secara  bersamaan  dengan support sebesar  2,08%  dan confidence sebesar  45,45%.  Dengan demikian, jika terdapat seorang konsumen membeli jenis obat darah maka kemungkinan terdapat 45,45% konsumen membeli jenis analgesik.
Kata kunci : data mining , aturan asosiasi, algoritma apriori , analisis keranjang pasar.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  saat ini  menjadikan  suatu  informasi  sebagai  elemen yang penting dalam p erkembangan masyarakat. Penyajian informasi  tidak  sepadan  dengan  kebutuhan informasi yang sangat tinggi, sehingga informasi tersebut  perlu  digali  lebih  dalam  dari  data  yang jumlahnya  besar.  Penggalian  suatu  informasi atau  pola  yang  penting  atau  menarik  dari  data dalam  jumlah  besar  digunakan  para  pengambil keputusan  dalam  memanfaatkan  gudang  data. Proses  penggalian  ini  menggunakan  teknik statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk  mengidentifikasi informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan yang  terkait  dari  berbagai  basis  data  besar, disebut juga sebagai data mining [3].
Salah  satu  metode data  mining adalah aturan asosiasi dengan melakukan analisis suatu transaksi penjualan. Analisis transaksi penjualan bertujuan  untuk  merancang  strategi  penjualan atau pemasaran yang efektif dengan memanfaatkan  data  transaksi  penjualan  yang telah  tersedia  di  perusahaan.  Selain  itu, penggunaan  teknik  analisis  ini  juga  dapat
menemukan  pola  berupa  produk-produk  yang sering  dibeli  bersamaan  atau  produk  yang cenderung  muncul  bersama  dalam  sebuah transaksi dari data transaksi yang pada umumnya berukuran  besar.  Perusahaan  lalu  dapat menggunakan  pola  ini  untuk  menempatkan produk yang sering dibeli ke dalam sebuah area yang berdekatan, merancang tampilan produk di katalog,  merancang  kupon  diskon  bagi pelanggan  yang  membeli  produk  tertentu, merancang  penjualan  paket  produk,  dan sebagainya.
Banyaknya  persaingan  di  dunia  bisnis, khususnya  dalam  industri  apotek,  menuntut manajer apotek untuk menemukan suatu strategi yang dapat meningkatkan penjualan. Agar dapat mengetahui  obat  apa  saja  yang  dibeli  oleh  para konsumen,  dapat  dilakukan  dengan  teknik analisis  yaitu  analisis  dari  kebiasaan  membeli konsumen.  Pendeteksian  mengenai  obat  yang sering dibeli secara bersamaan dilakukan dengan menggunakan association rule (aturan asosiasi), yang  mana  proses  pencarian  asosiasi  atau hubungan  antar  item  data  ini  diambil  dari  suatu basis data relasional. Proses tersebut menggunakan  algoritma apriori ,  yang  berfungsi
untuk membentuk kandidat kombinasi item yang mungkin,  lalu  diuji  apakah  kombinasi  tersebut memenuhi  parameter minimum support dan minimum confidence yang  merupakan  nilai ambang yang diberikan oleh pengguna.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining Data  mining adalah  proses  yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terakit dari  berbagai  basis  data  besar  [3]. Data  mining , sering  juga  disebut Knowledge  Discovery  in Database atau  disingkat  menjadi  KDD,  adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau  hubungan  dalam  set  data  berukuran  besar [2].  Gambar  tahapan  pembuatan  aplikasi data mining ditunjukkan pada gambar 2.1.
Gambar 2.1 Tahapan Proses KDD [1]
Tahapan proses KDD ada 7 yaitu:
1) Pembersihan data ( data cleaning )
Pembersihan data merupakan proses menghilangkan noise dan  data  yang  tidak konsisten  atau  data  tidak  relevan.  Pada umumnya data yang diperoleh dari basis data suatu    perusahaan,  memiliki  isian-isian  yang tidak sempurna seperti data yang hilang, data yang    tidak  valid  atau  juga  sekedar  salah ketik. Selain itu, ada juga atribut-atribut data yang  tidak  relevan  dengan  hipotesa data mining yang dimiliki.
2) Integrasi data ( data integration )
Integrasi data merupakan penggabungan data dari berbagai basis data ke dalam suatu basis data baru.  Data  yang  diperlukan  untuk data mining tidak  hanya  berasal  dari  satu  basis data  tetapi  juga  berasal  dari  beberapa  basis data.  Integrasi  data  dilakukan  pada  atribut- atribut  yang  mengidentifikasikan  entitas- entitas  yang  unik  seperti  atribut  nama,  jenis produk, nomor pelanggan, dan lainnya.
3) Seleksi data ( data selection )
Data  yang  ada  pada  basis  data seringkali tidak  semuanya  dipakai,  oleh  karena  itu hanya  data  yang  sesuai  untuk  proses  analisis yang  akan  diambil  dari  basis  data.  Sebagai contoh,  sebuah  kasus  yang  meneliti  faktor kecenderungan  orang  membeli  dalam  kasus analisis  keranjang  belanja,  tidak  perlu mengambil nama pelanggan, cukup dengan id pelanggan.
4) Transformasi data ( data transformation )
Data  diubah  atau  digabung  ke  dalam  format yang  sesuai  untuk  diproses  dalam data mining .  Beberapa  metode data  mining membutuhkan  format  data  yang  khusus sebelum bisa diaplikasikan. 5) Proses mining Proses mining merupakan  proses  utama  saat metode diterapkan untuk menemukan pengetahuan  berharga  dan  tersembunyi  dari data. 6) Evaluasi pola ( pattern evaluation ) Evaluasi  pola  bertujuan  untuk  menemukan pola-pola menarik ke dalam basis
pengetahuan    yang  ditemukan.  Dalam  tahap ini hasil dari teknik data mining berupa pola- pola  yang  khas  maupun  model  prediksi dievaluasi  untuk  menilai  apakah  hipotesa yang ada memang tercapai.
7) Presentasi pengetahuan ( knowledge presentation ) Presentasi pengetahuan
merupakan visualisasi  dan  penyajian  pengetahuan mengenai  metode  yang  digunakan  untuk memperoleh  pengetahuan  yang  diperoleh pengguna.
Arsitekur  sistem data mining dapat  dilihat pada gambar 2.2.
Gambar  2.2. Arsitektur Sistem Data Mining [1]
Penjelasan bagian-bagian arsitektur sistem data mining antara lain :
1) Basis  data, data warehouse ,  atau  media penyimpanan lainnya
Media dalam hal ini dapat berupa basis data, data  warehouse , spreadsheets ,  atau  jenis- jenis  penampungan  informasi  lainnya. Pembersihan  data,  integrasi  data,  dan  seleksi data dilakukan pada bagian tersebut.
2) Server basis data/ data warehouse
Server basis data/ data warehouse
bertanggung  jawab  dalam  menyediakan  data yang relevan berdasarkan permintaan pengguna data mining. 3) Basis pengetahuan Pengetahuan yang digunakan dalam
pencarian hubungan dari pola yang dihasilkan,  seperti concept  hierarchies digunakan  untuk  mengorganisasikan  nilai atribut  atau  atribut-atribut  ke  dalam  level abstraksi yang berbeda.
4) Mesin data mining Mesin data  mining merupakan  bagian  dari perangkat  lunak  yang  menjalankan  program berdasarkan algoritma yang ada.
5) Model evaluasi pola Model  evaluasi  pola  merupakan  bagian  dari perangkat  lunak  yang  berfungsi  untuk menemukan  pola-pola  yang  terdapat  dalam basis  data  yang  diolah  sehingga  nantinya proses data  mining dapat  menemukan pengetahuan yang sesuai.
6) GUI Bagian ini merupakan sarana antar pengguna dan sistem data mining untuk berkomunikasi,
dimana  pengguna  dapat  berinteraksi  dengan sistem  melalui data  mining  query ,  untuk menyediakan informasi yang dapat
membantu  dalam  pencarian  pengetahuan. Bagian  ini  mengijinkan  pengguna  untuk melakukan browsing pada    basis  data dan data  warehouse ,  mengevaluasi  pola  tersebut dengan tampilan yang berbeda-beda [1].
2.2. Association Rules Mining
Association  rules  mining adalah  suatu prosedur  untuk  mencari  hubungan  antar item suatu dataset yang  telah  ditentukan  [1]. Association rules mining mencari dan menemukan hubungan antar item yang ada pada suatu dataset .  Penerapan data  mining dengan aturan  asosiasi  bertujuan  menemukan  informasi item - item yang  saling  berhubungan  dalam bentuk aturan/ rule . Aturan asosiasi adalah teknik data  mining untuk  menemukan  aturan  asosiasi antara  suatu  kombinasi item [1].  Dalam menentukan suatu aturan asosiasi, terdapat suatu ukuran  ketertarikan  ( interestingness  measure ) yang  didapatkan  dari  hasil  pengolahan  data dengan  data  perhitungan  tertentu.  Pada umumnya  terdapat  dua  ukuran  ketertarikan dalam aturan asosiasi, yaitu :
1) Support adalah  probabilitas  konsumen membeli  beberapa  produk  secara  bersamaan dari jumlah seluruh transaksi [4]. Ukuran ini menentukan  apakah  suatu item / itemset layak untuk  dicari  nilai confidence -nya  (misal  dari keseluruhan  transaksi  yang  ada,  seberapa besar  tingkat  dominasi  yang  menunjukkan bahwa item X dan Y dibeli bersamaan).
2) Confidence atau tingkat kepercayaan merupakan  probabilitas  kejadian  beberapa produk  yang  dibeli  bersamaan  dimana  salah satu  produk  sudah  pasti  dibeli    (misal, seberapa  sering item Y  dibeli  apabila konsumen membeli item X)[4].
Kedua  ukuran  ( support dan confidence ) berguna dalam menentukan aturan asosiasi, yaitu untuk  dibandingkan  dengan  batasan  ( threshold ) yang ditentukan oleh pengguna. Batasan tersebut umumnya  terdiri  atas minimum  support sebagai batasan minimum dari  nilai support dan min- imum  confidence sebagai  batasan minimum dari nilai confidence .    Langkah-langkah  dalam
pembentukan aturan asosiasi meliputi dua tahap, yaitu :
1) Analisis pola frekuensi tinggi Tahap  ini  mencari  kombinasi item yang memenuhi syarat minimum dari nilai support dalam    basis  data. Support untuk  aturan  “X =>  Y”  adalah  probabilitas  atribut  atau kumpulan  atribut  X  dan  Y  yang  terjadi bersamaan dalam suatu transaksi [4]. Bentuk  persamaan  matematika  dari  nilai support [1] adalah :
Support ( X => Y )   = P ( X ∩ Y ) Dengan keterangan : X => Y = item yang muncul bersamaan P (X ∩ Y)  =  probabilitas  transaksi  yang mengandung  X  dan  Y  dibagi  dengan  jumlah transaksi seluruhnya.
2) Pembentukan aturan asosiasi
Setelah  semua  pola  frekuensi  tinggi ditemukan,  kemudian  dicari  aturan  asosiasi yang  memenuhi  syarat minimum untuk confidence dengan  menghitung confidence dari  aturan if X then Y.  Bentuk  rumus matematika dari confidence [1] adalah : Confidence ( X => Y )  = P ( Y | X ) Dengan keterangan : X => Y = item yang muncul bersamaan P ( Y | X) =  probabilitas  jumlah  transaksi yang  mengandung  X  dan  Y  dibagi  dengan jumlah transaksi yang mengandung X.
2.3. Algoritma Apriori
Apriori adalah  algoritma  yang  digunakan dalam  melakukan  pencarian frequent  itemset untuk  mendapatkan  aturan  asosiasi  [1].  Sesuai dengan  namanya,  algoritma  ini  menggunakan prior  knowledge mengenai frequent  itemset properties yang  telah  diketahui  sebelumnya untuk memproses informasi selanjutnya. Apriori menggunakan    pendekatan  secara iterative yang disebut juga sebagai level - wish search dimana k- itemset digunakan  untuk  mencari  (k+1)- itemset . Pertama-tama dicari set dari frequent 1- itemset , set ini  dinotasikan  sebagai  L 1 .  L 1 yaitu large itemset pertama  yang  digunakan  untuk menemukan  L 2 ,  kemudian  set  dari frequent 2 - itemset digunakan  untuk  menemukan  L 3 ,  dan seterusnya  sampai  tidak  ada  lagi frequent k- itemset yang  dapat  ditemukan. Large  itemset adalah  itemset  yang  sering  terjadi  atau itemset-
itemset yang  sudah  melewati  batas minimum support yang telah ditentukan.
III. PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis dan Perancangan
Sistem  yang  berada  pada  apotek  saat  ini menghasilkan  data  transaksi  penjualan  dimana data  tersebut  hanya  disimpan  dalam  suatu  basis data  tanpa  adanya  pengolahan  data  lebih  lanjut. Data  transaksi  penjualan  obat  tersebut  dapat digali untuk menemukan informasi
menggunakan  teknik data  mining dengan  cara menemukan  aturan  asosiasi . Sistem  yang dibangun  dalam  penelitian  ini  adalah  perangkat lunak  berbasis  web  yang  digunakan  untuk menemukan  aturan  asosiasi  dari  data  transaksi penjualan  obat  yang  dihasilkan  oleh  apotek. Pengguna  sistem  adalah  manajer  yang  memiliki kewenangan  dalam  memutuskan  langkah  yang akan  diambil  untuk  meningkatkan  penjualan obat. Sistem ini bertujuan untuk mengetahui pola atau hubungan yang terkait antara data yang satu dengan  yang  lain.    Berdasarkan  pola  yang diperoleh, dapat diketahui keterkaitan data yang terdapat dalam penjualan obat.
Data  yang  digunakan    dalam  penulisan tugas  akhir  sepenuhnya  diambil  dari  data transaksi penjualan obat pada Apotek Setya Sehat  Semarang.  Basis  data  pada  apotek bernama  basis  data  “Apo”.  Pada  basis  data “Apo”,  tidak  dilakukan  pembersihan  data, integrasi  data,  dan  transformasi  data.  Alasan tidak  dilakukan  pembersihan  data  karena pembersihan sudah dilakukan oleh pihak Apotek Setya  Sehat,  sehingga  tidak  terdapat noise atau isian  yang  tidak  valid  pada  data  transaksi penjualan  obat.  Sedangkan  integrasi  data  dan transformasi  data  tidak  dilakukan  karena  data yang  diperoleh  berasal  dari  satu  basis  data  dan untuk  melakukan  proses data  mining tidak diperlukan  format  tipe  data  yang  khusus.  Basis data  ini  terdiri  atas  tiga  tabel,  yaitu  data  Obat, data  Transaksi,  dan  data  Detil  Transaksi.  Pada contoh perhitungan manual pembentukan aturan asosiasi,  dibutuhkan  sumber  data  yaitu  data transaksi  penjualan  apotek  pada  tanggal  14 Januari 2012.
1) Data  obat,  merupakan  data  yang  berisi  jenis obat.  Atribut  data  obat  antara  lain  id,  nama, keterangan.
2) Data  transaksi  merupakan  data  mengenai catatan  transaksi  penjualan  suatu  obat. Atribut  data  ini  antara  lain  id,  tgl,  no_resep, jenis_penjualan,  customer,  nama_dokter, nama_pasien, resep.
3) Data  detil  transaksi  merupakan  data mengenai detil dari suatu transaksi penjualan. Atribut  data  detil  penjualan  terdiri  atas id_transaksi dan id_obat.
Atribut pada tabel obat dan tabel transaksi tidak  semuanya  digunakan,  sehingga  dilakukan proses  seleksi  data  pada  basis  data  “Apo”. Atribut  yang  tidak  digunakan  dalam  pembuatan aplikasi ini adalah atribut  nama dan keterangan pada  tabel  obat  dan  atribut  no_resep, jenis_penjualan, customer, nama_dokter, nama_pasien, resep pada tabel transaksi.
Spesifikasi  kebutuhan  fungsional  dari Aplikasi Data Mining antara lain:
1) Sistem  dapat  menyeleksi  data  transaksi penjualan obat berdasarkan periode bulan
2) Sistem melakukan data mining terhadap data transaksi penjualan obat
3) Sistem  dapat  menyimpan  dan  menampilkan hasil data mining
4) Sistem menampilkan proses data mining Pemodelan  fungsional  dijelaskan  dalam DCD / DFD Level 0.
Manajer Aplikasi Apotek Setya Sehat Aplikasi Data Mining periode bulan minimum support minimum confidence informasi data mining
informasi proses data mining data transaksi penjualan obat Gambar 3.1 DCD /DFD Level 0
Perancangan form awal  Aplikasi  Data Mining Apotek dapat dilihat pada gambar 3.2.
Gambar 3.2 Perancangan Antarmuka Form
Utama  Aplikasi Data Mining

## 3.2. Implementasi
Proses  analisis  data  transaksi  penjualan obat  apotek  dengan  metode  aturan  asosiasi menggunakan algoritma apriori pada implementasi  fungsi  Proses Data  Mining , terdapat  dua  proses  utama,  yaitu  proses pembentukan frequent  itemset dan  proses pembentukan aturan.
1) Proses Pembentukan Frequent Itemset
Proses pembentukan frequent itemset menggunakan  algoritma  apriori.  Pada  proses ini  dilakukan  beberapa  iterasi  dan  berhenti sampai  tidak  terdapat  kandidat frequent itemset yang  memenuhi minimum  support . Proses pembentukan frequent itemset diawali dengan  menyimpan  hasil query basis  data yang berisi data transaksi penjualan di apotek berdasarkan bulan yang dimasukkan sebelumnya  ke  dalam dataset membentuk large itemset . Setelah
dilakukan penyimpanan query basis  data  ke  dalam dataset, proses berikutnya adalah menghitung nilai support kandidat  ke-1  atau  C k .  Proses selanjutnya  adalah  pembentukan frequent itemset L 1 dengan  melakukan  pemangkasan ( prune )  pada  kandidat itemset yang  tidak memenuhi minimum  support .  Kandidat itemset yang  tidak  memenuhi minimum support tidak  diikutkan  pada  iterasi berikutnya.  Iterasi  pertama  menghasilkan frequent itemset L 1 . Proses iterasi ke-2 adalah pembentukan large  itemset L 2 ,  dengan membentuk  kandidat itemset C 2 .  Proses pembentukan  kandidat itemset C 2 dilakukan dengan  melakukan  penggabungan  L 1 dengan L 2 .  Proses join menghasilkan  pasangan itemset yang  baru,  yang  dihitung  nilai support -nya.  Setelah  nilai support dihitung, kemudian  dilakukan  proses prune pada kandidat itemset C 2 .  Proses  iterasi  tersebut dilakukan  sampai  tidak  terdapat  kandidat itemset yang memenuhi minimum support .
2) Proses Pembentukan Aturan Setelah frequent  itemset terbentuk , tahap selanjutnya  adalah  proses  pembentukan aturan. Aturan asosiasi yang terbentuk adalah aturan  asoisasi  yang  telah  memenuhi minimum  support dan minimum  confidence yang  telah  ditentukan.  Proses  pembentukan
aturan  yang  dilakukan  adalah  menghitung nilai confidence .
Pada  implementasi  antarmuka,  terdapat menu  utama  yaitu  menu  “Analisis  Data  Jenis Obat”.  Menu  analisis  data  digunakan  untuk menganalisis  data  transaksi  penjualan  obat  di apotek.  Tampilan  menu  analisis  ditunjukkan pada gambar 3.3 .

## Gambar 3.3.Tampilan Menu Analisis

## 3.3. Pengujian
Teknik  yang  digunakan  dalam  pengujian Aplikasi Data  Mining ini  adalah  teknik pengujian black  box .  Teknik  yang  digunakan dalam pengujian black box antara lain :
1) Menguji  fungsi-fungsi  khusus  dari  perangkat lunak yang dirancang.
2) Kebenaran perangkat lunak yang diuji hanya dilihat  berdasarkan  keluaran  yang  dihasilkan dari  data  atau  kondisi  masukan  yang diberikan  untuk  fungsi  yang  ada  tanpa melihat
bagaimana proses
untuk mendapatkan
keluaran tersebut dan
bagaimana hasil dari proses data mining .
3) Dari  keluaran  yang  dihasilkan,  kemampuan program dalam memenuhi kebutuhan pengguna  dapat  diukur  sekaligus  dapat diketahui kesalahan-kesalahannya.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian berikutnya
yaitu
membandingkan  aturan  yang  dihasilkan  dengan menggunakan  parameter minimum  support dan minimum  confidence .  Pada  pengujian  ini,  data yang  digunakan  adalah  data  transaksi  penjualan obat  bulan  Januari,  Februari,  dan  Maret  tahun 2012.    Pada  bulan  Januari,  data  berisi  450 transaksi dan 1240 record. Pada bulan Februari, data berisi 480 transaksi dan 1104 record. Pada
bulan  Maret  data  berisi  397  transaksi  dan  903 record .  Untuk  pengujian dengan minimum support yang  berbeda-beda  digunakan minimum confidence yang  sama,  yaitu  50%.  Hasil pengujian  dengan minimum  support yang berbeda-beda dapat dilihat pada tabel 4.1.
Tabel  4.1  Hasil  Pengujian  dengan Minimum
Support yang Berbeda-beda Minimum Support Januari Februari Maret 1 619 aturan 125 aturan 124 aturan 2 48 aturan 5 aturan 15 aturan 3 18 aturan 2 aturan 5 aturan 4 6 aturan 0 aturan 0 aturan 5 4 aturan 0 aturan 0 aturan 6 3 aturan 0 aturan 0 aturan
Pada  tabel  4.1,  banyaknya minimum support berbanding  terbalik  dengan  jumlah aturan yang dihasilkan. Nilai minimum terendah menghasilkan  aturan  terbanyak,  yaitu  pada  uji dengan minimum  support =  1  menghasilkan aturan sebanyak 619 aturan (bulan Januari), 125 aturan  (bulan  Februari),  dan  124  (bulan  Maret). Nilai minimum  support tertinggi  menghasilkan aturan paling sedikit.
Sedangkan  untuk  pengujian  dengan minimum confidence yang berbeda-beda, menggunakan  data  transaksi  yang  sama,  yaitu pada  bulan  Januari,  Februari,  dan  Maret  tahun 2012,  dengan minimum  support =  4.  Hasil pengujian  dengan minimum  confidence yang berbeda-beda dapat dilihat pada tabel 4.2.
Tabel  4.2  Hasil  Pengujian  dengan Minimum Confidence yang Berbeda-beda
Minimum Confidence (%) Januari Februari Maret 10 152 aturan 77 aturan 62 aturan 20 99 aturan 38 aturan 27 aturan 30 53 aturan 10 aturan 13 aturan 40 21 aturan 2 aturan 4 aturan 50 6 aturan 0 aturan 0 aturan 60 2 aturan 0 aturan 0 aturan
Pada  tabel  4.2,  banyaknya minimum confidence mempengaruhi  jumlah  aturan  yang
dihasilkan.  Nilai  m inimum  confidence yang diberikan  paling  kecil  menghasilkan  jumlah aturan  yang  paling  banyak,  yaitu  nilai minimum confidence sebesar  10%,  menghasilkan  jumlah aturan  sebesar  152  aturan  (bulan  Januari),  77 aturan (bulan Februari), 62 aturan (bulan Maret). Begitu  juga  sebaliknya,  dengan  nilai minimum confidence terbesar  menghasilkan  aturan  yang paling  sedikit.  Apabila  diambil  nilai minimum support dan minimum  confidence yang menghasilkan  aturan  paling  sedikit,  maka  hasil dapat dilihat pada tabel 4.3.
Tabel  4.3  Hasil  Pengujian  dengan  Aturan Terkecil
Minimu m Support Mini mum
Confi dence
Januari  Februa ri Maret 6 40%  14 aturan  1 aturan  2 aturan 6 50%  3 aturan  0 aturan  0 aturan
6 60%  0 aturan  0 aturan  0 aturan
Minimum  support =  6  dan minimum confidence =  40%  menghasilkan  jumlah  aturan terkecil  untuk  bulan  Februari  dan  Maret, sedangkan  m inimum  support =  6  dan minimum confidence =  50%  menghasilkan  jumlah  aturan terkecil untuk bulan Januari.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan,  dihasilkan  aplikasi data  mining yang dibangun menggunakan proses sekuensial linear dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL.  Aplikasi data  mining menggunakan aturan  asosiasi  dengan  algoritma  apriori menyajikan informasi hubungan pembelian obat dengan  nilai support dan confidence tertinggi pada  bulan  Januari  yaitu  hubungan  pembelian antara  jenis  obat  kardiovaskuler  dan  obat  cerna, hubungan pembelian antara jenis obat analgesik, antimikroba dan obat cerna, hubungan pembelian  antara  jenis  analgesik,  obat  topikal kulit  dan  obat  cerna.  Pada  bulan  Februari menghasilkan  hubungan  pembelian  paling  kuat yaitu  antara  jenis  obat  darah  dan  analgesik. Bulan Maret menghasilkan dua aturan pembelian obat yaitu hubungan pembelian antara jenis obat
mata  dan  obat  nafas  serta  hubungan  pembelian antara jenis obat analgesik, obat topikal kulit dan obat nafas.
Nilai minimum  support 6  dan minimum confidence 40  %  merupakan  nilai  yang  dapat menghasilkan  aturan  paling  kuat  pada  bulan Februari  (1  aturan)  dan  Maret  (2  aturan), sedangkan  nilai minimum  support 6  dan minimum confidence 50% menghasilkan aturan paling kuat pada bulan Januari (3 aturan).

## 5.2. Saran
Saran  untuk  mengembangkan  penelitian ini  adalah  agar  pada  penelitian  selanjutnya diharapkan  sistem  melakukan data  mining terhadap atribut selain data jenis obat.
VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] Han,  J.  and  Kamber,  M,  2006,  “ Data
Mining  Concepts  and  Techniques  Second Edition” . Morgan Kauffman, San Francisco.
[2] Santosa,  Budi,  2007,  “ Data  Mining  Teknik
Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis”, Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta. [3] Turban,  E,  2005,  “ Decision  Support Systems  and  Intelligent  System ”,  Penerbit Andi, Yogyakarta.
[4] Yulita,  Marsela  dan  Veronica  S.  Moertini, 2004,  “ Analisis  Keranjang  Pasar  dengan Algoritma  Hash-Based  pada  transaksi Penjualan  di  Apotek ”,  Jurnal  Integral Majalah  Ilmiah  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan  Alam,  Vol  9,  No  3  (2004), Jurusan Ilmu Komputer Universitas Katolik Parahyang