## Sistem Informasi Persediaan Obat dengan Metode Naïve Bayes Pada RSUD Tanjungpinang
Isron Al Miraz Siregar 1 , Elvianna 2 , Nurul Saepul 3
1,2,3 Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Indonesia Tanjungpinang Jln. Pompa Air No. 28 Tanjungpinang Kepulauan Riau Indonesia
1 isron86@gmail.com
2 elvianna@sttindonesia.ac.id
3 saepul@sttindonesia.ac.id
Intisari — Sistem  pengolahan  data  yang  ada  pada  Apotek  RSUD  tanjungpinang  yang  terintergrasi  belum  dapat memprediksi stok obat. Sistem prediksi data obat berdasarkan dari penjulan obat dan dari rata-rata penjualan obat. Alasan menggunakan metode naïve bayes adalah karena metode ini memberikan kemudahan dalam menghitung dan menentukan kemungkinan-kemungkinan yang terjadi  di apotek RSUD Tanjungpinang serta dapat membantu apotek dalam  mengambil  keputusan  untuk  melakukan  transaksi  pembelian  obat.  Pengembangan  sistem  informasi  dalam pembuatan perangkat lunak menggunakan metode Waterfall. Aplikasi pengembangannya menggunakan netbeans 7.3.1 dan MySQL sebagai databas. Program diuji dengan metode Black Box. Dengan adanya aplikasi ini dapat membantu pihak apotek dalam melakukan pendataan data obat dengan cepat dan tepat serta dapat membantu melakukan prediksi data obat menggunakan metode naïve bayes untuk mengambil keputusan dalam melakukan pembelian obat. Serta dapat membuat laporan yang nanti diserahkan kepada pimpinan.
Kata kunci— Prediksi, Apotek, NetBeans 7.3.1, MySQL.
Abstract — The integrated data processing system at the Tanjungpinang Hospital Pharmacy cannot predict the stock of drugs. Drug data prediction system is based on drug sales and drug sales rates. The reason for using the naïve Bayes method is because  this  method  makes  it  easy  to  calculate  and  determine  the  possibilities  that  occur  at  the  Tanjungpinang  Hospital pharmacy  and  can  help  the  pharmacy  in  making  decisions  to  make  drug  purchase  transactions.  The  development  of information systems in making software uses the Waterfall method. The development application uses netbeans 7.3.1 and MySQL as the database. The program was tested using the Black Box method. With this application, it can help the pharmacy to collect drug data quickly and accurately and can help predict drug data using the naïve Bayes method to make decisions in making drug purchases. And can make a report which will be submitted to the owner.
Keywords — Prediction, Pharmacy, NetBeans 7.3.1, MySQL.

## I. P ENDAHULUAN
Seiring  dengan  kemajuan  teknologi,  komputer  merupakan produk  teknologi  yang  mampu  memecahkan  masalah  bukan hanya  dalam  segi  perhitungan  tetapi  juga  dalam kemampuannya  menyimpan  dan  memberikan  informasi. Walaupun demikian dalam masyarakat modern komputer lebih banyak  dimanfaatkan  sebagai  pusat  data  (database) dibandingkan  penggunaan  lainnya.  Karena  peran  database sangat  menonjol.  Pemrosesan  basis  data  menjadi  perangkat andalan yang kehadirannya sangat diperlukan, dan tidak hanya mempercepat  pemerolehan  informasi,  tetapi  juga  dapat meningkatkan pelayanan kepada pelanggan.
Tempat  penulis  melakukan  penelitian  yaitu  di  RSUD Tanjungpinang bagian apotek. Fenomena yang terjadi saat ini adalah  belum  terkontrolnya  ketersediaan  obat  dan  kebutuhan kesehatan    yang  ada  apotek  RSUD  Tanjungpinang  karena masih harus mengecek  ke gudang yang dilakukan oleh petugas apoteker  sehingga  sulit  menentukan  kapan  stok    akan  habis. Dan juga saat melakukan pendataan stok obat dan kebutuhan kesehatan    masih  belum  tersistem  sehingga  sulitnya  mencari data  persediaan  stok  obat  di  Apotek  RSUD  Tanjungpinang. Pembuatan  laporan  persediaan  yang  dihasilkan  kurang
terperinci  sehingga  menyulitkan  pihak  manajemen  dalam mengambil  keputusan  tentang  persediaan  obat.[11]  Sehingga dengan  pembuatan  sistem  prediksi  obat  ini  dapat  membantu pihak  Apotek  RSUD  Tanjungpinang  menangani  persediaan obat yang dilakukan secara berkala.
Dalam  membuat  sistem  informasi  ini  menggunakan NetBeans yang  merupakan  IDE  ( Integrated  Development Environment )  untuk  membuat  aplikasi  dengan  Java,  PHP,  C, C++, dan HTML5. Secara garis besar, NetBeans IDE bekerja menyerupai Microsoft  Visual  Studio maupun Dreamweaver dalam konteks sebagai aplikasi yang memiliki lingkungan kerja lengkap  untuk  membangun  aplikasi  lain. NetBeans dimulai pada  tahun  1996  sebagai Xelfi yang  merupakan  proyek  IDE pada Universitas Charles di Praha . Pada tahun 1997, Roman Stanek mengomersialkan IDE NetBeans dan kemudian dibeli oleh Sun Microsystem pada tahun 1990. Pada tahun 2010, Sun (dan NetBeans ) diakuisisi oleh Oracle .[4]
Bahasa  pemograman  yang  digunakan  adalah  Java.  Java merupakan  bahasa  pemrograman  tingkat  tinggi  (high  level)  , artinya  bahasa  ini  mudah  dipahami  oleh  manusia  pada umumnya , karena menggunakan bahasa sehari-hari manusia. Java  dulu  dibuat  oleh  perusahaan  Sun  Microsystem  ,  oleh James Ghosling ,Patrick Naughton, dan Mike Sheridan  pada
tahun  1991,  untuk  mengembangkan  versi  pertama  dari  Java yang dulu bernama Oak, yang dimana sekarang Java diakuisisi oleh  perusahaan  Oracle[3]  serta  menggunakan  metode Algoritma  Naive  Bayes  Classifiers  merupakan  salah  satu algoritma yang terdapat pada teknik klasifikasi. Naive Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu  memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan pengalaman  dimasa  sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai Teorema  Bayes.  Teorema  tersebut  dikombinasikan  dengan Naïve  bayes  dimana  diasumsikan  kondisi  antar  atribut  saling bebas[5]
Dalam kesehariannya, kata sistem informasi sering dikaitkan dengan sistem yang berbasis komputerisasi. Akan tetapi, sistem informasi  tidaklah  harus  melibatkan  komputer.  Menurut (O’Brian,  2005),  Sistem  Informasi  adalah  kombinasi  antara prosedur kerja, informasi, orang dan teknologi informasi yang diorganisasikan  untuk  mencapai  tujuan  dalam  sebuah organisasi.[7] Secara sederhana sistem dapat diartikan sebagai suatu  kumpulan  atau  himpunan  dari  unsur  atau  variabel- variabel  yang  saling  terorganisasi,  saling  berinteraksi,  dan saling  bergantung  sama  lain  .[12]  Menurut  Hartono  sistem adalah  suatu  kesatuan  yang  terdiri  dua  atau  lebih  komponen atau  subsistem  yang  berinteraksi  untuk  mencapai  suatu tujuan  .[13]  Sedangkan  informasi  adalah  data  yang  diolah menjadi bentuk yang lebih berguna dan lebih berarti bagi yang menerimanya.  Dalam  beberapa  hal  pengetahuan  tentang peristiwa-peristiwa  tertentu  atau  situasi  yang  telah dikumpulkan  atau  diterima  melalui  proses  komunikasi  yang didapatkan dari berita juga dinamakan informasi.[14]
Obat  adalah  benda  atau  zat  yang  dapat  digunakan  untuk merawat penyakit, membebaskan gejala, atau mengubah proses kimia dalam tubuh. Obat ialah suatu bahan atau paduan bahan- bahan yang dimaksudkan untuk digunakan dalam menetapkan diagnosis, mencegah, mengurangkan, menghilangkan, menyembuhkan  penyakit  atau  gejala  penyakit,  luka  atau kelainan badaniah dan rohaniah pada manusia atau hewan dan untuk memperelok atau memperindah badan atau bagian badan manusia termasuk obat tradisional.[9] Jenis-jenis obat:
1. Obat Bebas
Obat  Bebas  ini  sering  disebut  juga  dengan  obat  daftar  F (Free= bebas) dimana oabat ini dijual bebas dan dapat dibeli tanpa resep dokter.
2. Obat Bebas Terbatas
Obat  Bebas  Terbatas  merupakan  obat-obatan  dalam  daftar obat  W  (Waarschuwig  =  Peringatan)  dimana  obat  ini merupakan  obat  keras  yang  dapat  diserahkan  kepada pemakainya tanpa resep dokter.
3. Obat Keras
Obat Keras merupakan obat yang hanya dapat dibeli dengan RESEP DOKTER. Adapun penandaannya diatur berdasarkan KMK  RI  No.  02396/A/SK/VIII/1986  tentang  tanda  khusus Obat  Keras  daftar  G    (Gevaarlijk  =  Berbahaya)    adalah lingkaran bulat berwarna merah dengan garis tepi dan terdapat huruf K yang menyentuh garis berwarna hitam.
4. Obat Psikotropika
Psikotropika  adalah  zat  atau  obatr,  baik  alamiah  maupun sintetis  bukan  narkotika,  yang  berkhasiat  psikoaktif  melalui pengaruh selektif pada susunan saraf pusat yang menyebabkan
perubahan khas pada aktivitas mental dan perilaku (UU No. 5 Tahun 1997).
5. Obat Narkotika Narkotika  adalah  zat  atau  obat  yang  berasal  dari  tanaman atau bukan tanaman, baik sintetis maupun semi sintetis, yang dapat  menyebabkan  penurunan  atau  perubahan  kesadaran, hilangnya rasa, mengurangi sampai menghilangkan rasa nyeri dan  dapat  menimbulkan  ketergantungan  yang  dibedakan  ke dalam  golongan-golongan  sebagaimana  terlampir  dalam  UU tentang Narkotika ( UU No. 35 Tahun 2009).
Data  mining didefinisikan  sebagai  sebuah  proses  untuk menemukan  hubungan,  pola  dan  tren  baru  yang  bermakna dengan  menyaring  data  yang  sangat  besar,  yang  tersimpan dalam  penyimpanan,  menggunakan  teknik  pengenalan  pola seperti  teknik  statistik  dan  matematikan.[1]  Pengelolaan  data mining terdiri dari beberapa metode pengolahan yaitu:
1) Predictive  Modelling yang  merupakan  pengolahan  data mining  dengan  melakukan  prediksi  /  peramalan.  Tujuan metode  ini  untuk  membangun  model  prediksi  suatu  nilai yang mempunyai cirri – ciri tertentu. Contoh algortimanya Linear  Regression,  Neural  Network,  Support  Vector Machine , dan lain – lain.
2) Association (Asosiasi)  merupakan  teknik  dalam  data mining  yang  mempelajari  hubungan  antar  data.  Contoh penggunaannya  seperti  untuk  menganalisis  perilaku mahasiswa yang data terlambat. Contohnya jika mahasiswa memiliki jadwal dengan dosen A dan B, maka mahasiswa akan datang terlambat. Contoh algortimanya FP-Growth, A priori , dan lain – lain.
3) Clustering (Klastering)  atau  pengelompokkan  merupakan teknik  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  suatu kelompok  tertentu.  Contoh  algortimanya K-Means,  K- Medoid,  Self-  Organitation  Map  (SOM),  Fuzzy  C-Means , dan lain – lain.
4) Deskripsi terkadang peneliti dan analisis secara sederhana ingin  mencoba  mencari  cara  untuk  menggambarkan  pola dan  kecenderungan  yang  terdapat  dalam  data.sebagai contoh,  petugas  pengumpulan  suara  mungkin  tidak  dapat menemukan keterangan atau fakta bahwa siapa yang tidak cukup professional akan sedikit didukung dalam pemilihan presiden.
5) Estimasi  model  dibangun  dengan  menggunakan record lengkap yang menyediakan nilai dari variabel targetsebagai prediksi. Selanjutnya, pada peninjauan berikutnya estimasi nilai dari variabel target dibuat berdasarkan nilai variabel prediksi.
6) Classification terdapat  variabel  kategori.  Sebagai  contoh, penggolongan  pendapatan  dapat  dipisahkan  dalam  tiga kategori, yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang, dan pendapatan rendah.
7) Classification merupakan  teknik  mengklasifikasikan  data. Perbedaannya dnegan metode clustering terletak pada data, dimana  pada  clustering  variabel dependen  tidak  ada, sedangkan  pada  classification  diharuskan  ada  variabel dependen.  Contoh  algortimanya  yang  menggunakan metode ini ID3 dan K-Nearest Neighbors.
Metode Bayes/ Bayesian Classification
adalah pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi  probabilitas  keanggotaan  suatu  class. Bayesian Classification didasarkan pada teorema Bayes yang memiliki
kemampuan klasifikasi serupa dengan Deicion Tree dan Neural Network . Bayesian Classification terbukti memiliki akurasi dan kecepatan  yang  tinggi  saat  diaplikasikan  kedalam  database dengan data yang besar.[10]
Gambar 1 Rumus Metode Naïve Bayes
Keterangan : X : Data dengan class yang belum diketahui H : Hipotesis data X P(HIX) : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X P(H) : Probabilitas hipotesis H P(XIH) :  Probabilitas  X  berdasar    kondisi  pada hipotesis H P(X) : Probabilitas dari X
MySQL merupakan perangkat lunak yang juga bersifat open source . Sesuai namanya, bahasa standar yang digunakan adalah SQL  ( Structure  Query  Language) ,  yang  merupakan  bahasa standar  untuk  pengolahan database .  SQL  menyediakan perintah untuk membuat database , field , ataupun index untuk menambah  atau  menghapus  data  menggunakan  bahasa  basis data  atau  yang  sering  kita  dengar  dengan  sebutan  DBMS ( Database Management System ).
Xampp adalah sebuah paket kumpulan software yang terdiri dari Apache, MySQL, Php MyAdmin , PHP, Perl, Felezilla dan lain-lain. Xampp berfungsi  untuk  memudahkan  instalasi lingkungan PHP, di mana biasanya lingkungan pembangunan web  memerlukan  PHP, Apache,  MySQL dan PhpMyAdmin serta software-software yang  terkait  dengan  pengembangan web.  Dengan  menggunakan Xampp ,  pengguna  tidak  perlu menginstal  aplikasi-aplikasi  tersebut  satu  persatu.  Paket aplikasi perlu di extract dan di install terlebih dahulu, dengan memilih jenis Xampp sesuai dengan jenis OS.[6] Setelah sukses menginstal Xampp ,  pengguna  dapat  langsung  mengaktifkan MySQL .

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodologi  penelitian  merupakan  suatu  proses  yang digunakan  untuk  memecahkan  suatu  masalah  secara  logis, dimana memerlukan data-data untuk mendukung terlaksananya suatu  penelitian.  Metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian ini adalah metode:

## A. Metode Pengumpulan Data
Dalam proses pengumpulan data ini penulis menggunakan cara  yang  sederhana  untuk  mendapatkan  data-data  dan informasi  yang  di  inginkan.  Data-data  atau  informasi  yang didapat secara langsung maupun tidak langsung tersebut dapat di  ambil  atau  yang  diperoleh  penulis  melalui  beberapa  tahap yang dimaksud penulis  diantaranya adalah sebagai berikut:
● Studi  Pustaka  yaitu  untuk  mengumpulkan  data  dan informasi  yang  berhubungan  dengan  masalah  yang dibahas,  dengan  cara  membaca  dan  memahami literature-literature dari beberapa buku.
● Wawancara,  teknik  pengumpulan  data  dengan  cara memberikan        beberapa  pertanyaan  langsung  kepada
pihak yang terkait maupun staf perusahaan atau instansi yang bersangkutan.
● Observasi (memantau), teknik pengumpulan data dengan melakukan  pengamatan  secara  langsung  atau  turun kelokasi  penelitian  untuk  mendapatkan  data  dan informasi yang lebih banyak dan akurat.

## B. Metode Pengembangan Perangkat Lunak

## Gambar 1. Model Pengembangan Air Terjun[8]
Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah  metode Waterfall .  Kelebihan  dari  metode  ini  adalah terstruktur,  dinamis,  dan sequential. Metode waterfall dapat dilihat pada gambar di halaman 10 yang terdiri dari beberapa tahap kegiatan antaran lain sebagai berikut[8] :
1. Requirement
Requirement (Analisis  kebutuhan)  yaitu  merupakan salah  satu  langkah  unuk  menganalisa  sebuah kebutuhan sistem. Pengumpulan data dalam tahap ini bisa  melakukan  sebuah  penelitian,  wawancara  atau study literatur.  Seorang  analis  akan  menggali informasi  sebanyak-banyaknya  dari user sehingga akan  tercipta  sebuah  sistem  komputer  yang  bisa melakukan  tugas-tugas  yang  diinginkan  oleh user tersebut.
2. Design System Design System ( Desing sistem)  adalah  Proses  desain yang  akan  menterjemahkan  syarat  kebutuhan kesebuah  perancangan  perangkat  lunak  yang  dapat diperkirakan  sebelum  dibuat  koding.  Proses  ini berfokus  pada  struktur  data,  arsitektur  perangkat lunak,  representasi interface ,  dan  detail  ( algoritma ) prosedural. Tahapan ini akan menghasilkan dokumen yang disebut software requirement.
3. Coding dan Testing
Coding dan Testing (Penulisan  Sintak  atau  kode program  dan  implementasi)  yaitu  merupakan penerjemahan design dalam bahasa yang bisa dikenali oleh computer yang dilakukan oleh programmer yang akan meterjemahkan transaksi yang diminta oleh user . Tahapan inilah yang merupakan tahapan secara nyata dalam  mengerjakan  suatu  sistem.Dalam  artian penggunaan computer akan  dimaksimalkan  dalam tahapan ini.
4. Penerapan dan Pengujian Program Penerapan  dan  Pengujian Program ( Integration and Testing )  adalah  Tahapan  yang  bisa  dikatakan  final
Analisis Pemeliharaan Testing Implementasi Perancangan Perencanaan
dalam  pembuatan sebuah  sistem.  Setelah  melakukan analisa, design dan  pengkodean  maka  sistem  yang sudah jadikan digunakan oleh user .
5. Pemeliharaan
Pemeliharaan  ( Operation  and Maintenance ) adalah Perangkat  lunak  yang  susah  disampaikan  kepada pelanggan  pasti  akan  mengalami  perubahan. Perubahan tersebut bisa karena mengalami kesalahan karena  perangkat  lunak  harus  menyesuaikan  dengan lingkungan ( periperal atau sistem operasi) baru, atau karena  pelanggan  membutuhkan  perkembangan fungsional.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Perhitungan Metode Naive Bayes
Metode naïve bayes digunakan untuk mengetahui stok obat yang  ada  apoteker  melakukan  perhitungan  penjualan  obat perbulannya sehingga dapat menetukan prediksi obat yang ada di  apotek.  Untuk  mempermudah  dalam  proses  penggunaan metode  naïve  bayes  maka  data  perlu  digunakan  sebagai perbandingan lalu dilakukan proses konversi ke dalam bentuk yang  dapat  diolah  dengan  proses  naïve  bayes  yang  ada  pun tahap nya sebagai berikut:
1. Nama Obat
Nama obat diliat berdasarkan jenis obat yang akan di hitung jumlah stoknya dengan naïve bayes.
2. Produk
Produksi obat yang dibuat. Contoh Kimia farma.
3. Satuan
Satuan  berdasarkan  kemasan  obat.  Contoh  Tablet,  Box, syrup.
4. Golongan
Golongan  obat  adalah  penggolongan  yang  dimaksudkan untuk peningkatan keamanan dan ketepatan penggunaan serta pengamanan distribusi. Contoh Obat Bebas.
5. Jenis Obat
Jenis berdasarkan penyakit obat.
6. Stok
Stok yang tersedia diapotek perbulannya.
7. Keterangan
Menghitung jumlah stok yang akan di klasifikasi cukup atau tidak cukup.
T ABEL
I K ETERANGAN No Keterangan 1 Cukup 2
Tidak Cukup
T ABEL II T ABEL P ENJUALAN O BAT
T ABEL III T ABEL I NPUTAN
Untuk menghitung algoritma naïve bayes dari sistem yang akan dibangun adalah sebagai berikut:
1.  Menghitung  nilai  peluang  kasus  baru  dari  setiap  data dengan class yang ada “P(Ci)”.
2.  Menghitung  nilai  akumulasi  peluang  dari  setiap  class “P(X|Ci)”.
3. Menghitung nilai dari setiap class.
4.Menentukan class dari kasus tersebut.
Mengitung dari tabel 2 dengan metode naïve bayes :
a. Menghitung P(Ci)
P(Keterangan = “CUKUP”) = 3/7 = 0.42 P(Keterangan = “TIDAK CUKUP”) = 4/7 = 0.57 b. Menghitung P(X|Ci) P(produk = Kimia farma | Y= CUKUP) = 3/7
P(produk = Kimia farma | Y= TIDAK CUKUP) = 4/7
P(satuan = tablet | Y= CUKUP) = 3/3 P(satuan = tablet | Y= TIDAK CUKUP) = ¾ P(golongan = Obat bebas | Y= CUKUP) = 3/7 P(golongan = Obat bebas | Y= TIDAK CUKUP) = 4/7
P(Jenis = Obat demam| Y= CUKUP) = 3/7
P(Jenis = Obat demam | Y= TIDAK CUKUP) = 4/7 Cukup =3/7*3/3*3/7*3/7=0.078 Tidak cukup =  4/7*3/4*4/7*4/7=0.139 c. P(x|Ci)* P(Ci)
P(Keterangan = “CUKUP”) * Cukup = 0.42*0.078 = 0.032 P(Keterangan = “TIDAK CUKUP”) * Tidak cukup = 0.57*0.139 = 0.079
d. Menghitung rata- rata penjualan untuk mengetahui stok obat yang akan bertahan.
e. Kesimpulannya adalah karena hasil P(Klasifikasi = “TIDAK CUKUP”)  lebih  besar  dari  P(Klsifikasi  =  “CUKUP”)  maka keputusannya “TIDAK CUKUP”.
B. Flowmap Berjalan
No Nama Obat Produk  Satuan  Golongan Jenis Stok Keter angan 1 Paraceta mol Kimia farma Tablet Obat bebas Obat demam 1000  Cukup 2 Paraceta mol Kimia farma Tablet Obat bebas Obat demam 1000  Cukup 3 Paraceta mol Kimia farma Tablet Obat bebas Obat demam 1000  Cukup 4 Paraceta mol Kimia farma Tablet Obat bebas Obat demam 1000  Cukup 5 Paraceta mol Kimia farma Tablet Obat bebas Obat demam 1000  Cukup 6. Paraceta mol Kimia farma Tablet Obat bebas Obat demam 500  Tidak Cukup 7. Paraceta mol Kimia farma Syrup Obat bebas Obat demam 600  Tidak Cukup No Nama Obat Produk  Satuan  Golongan Jenis Stok Keter angan 1 Paraceta mol Kimia farma Tablet Obat bebas Obat demam 400 ??
Gambar 3. Flowmap Berjalan Persediaan Obat
Prosedur Persediaan Obat Yang Sedang Berjalan:
1. Menghitung jumlah stok obat yang ada di gudang.
2. Bagian gudang memberikan data obat yang akan dibeli ke pimpinan.
3. Pimpinan  mengecek  data  obat  tersebut  jika  pimpinan tidak menyetujui pemesanan obat maka data obat akan dikembalikan  ke  bagian  gudang,  jika  pimpinan menyetujui maka akan memberikan data obat ke bagian gudang untuk melakukan pemesanan obat
4. Bagian gudang membuat data pesanan obat ke supplier.
5. Supplier mengecek ketersediaan obat, jika tidak tersedia maka  data  pesanan  obat  akan  dikembalikan  kepada bagian  gudang,  jika  tersedia  maka supplier mempersiapkan obat dan membuat nota pesanan obat.
6. Supplier memberikan nota pesanan ke bagian gudang.
7. Kemudian  bagian  gudang  mencatat  data  obat  masuk kedalam buku stok.
8. Bagian  gudang  memasukan  obat  ke  apotek  dan memberikan struk.
9. Apotek menerima obat dan struk tanda terima obat.
10. Bagian  gudang  membuat  2  laporan  data  obat  masuk, rangkap  pertama  untuk  pimpinan  dan  rangkap  kedua untuk diarsipkan.
11. Pimpinan menerima laporan data obat.
Gambar 4. Flowmap Berjalan Penjualan Obat
Prosedur Penjualan Obat Yang Sedang Berjalan:
1. Pasien  datang  ke  apotek  dan  memberikan  resep  ke pegawai apotek.
2. Pegawai  apotek  membuat  resep  obat  dan  menghitung jumlah harga obat.
3. Lalu  pegawai  apotek  menginput  data  penjualan  obat mengunakan  SIM,  dan  keluar  2  rangkap  struk  rangkap pertama untuk pasien dan rangkap kedua untuk arsip.
4. Pegawai  apotek  mencetak  laporan  penjualan  dan memberikan kepada pimpinan.

## C. Flowmap Usulan
Prosedur Penambahan Obat Usulan:
1. Melakukan proses pengecekan obat ke gudang.
2. Membuat data obat yang diberikan kepada pimpinan.
3. Pimpinan  mengecek  data  obat  tersebut  jika  pimpinan tidak  menyetujui  maka  data  obat  dikembalikan  kepada bagian  gudang,  jika  pimpinan  menyetujui  maka pimpinan  menyerahkan  data  obat  tersebut  kepada pegawai apotek.
4. Pegawai apotek menginput pembelian obat dan membuat form pembelian obat.
5. Supplier menerima form pembelian obat dan mengecek ketersediaan  obat,jika  tidak  ada  maka  formpembelian obat akan dikembalikan, jika ada maka akan dibuat nota pembeliaan obat.
6. Supplier  memberikan  nota  pembelian  obat  kepada pegawai.
7. Pegawai  menginputkan  data  obat  masuk  kedalam database.
8. Pegawai mencetak 2 rangkap laporan penambahan obat dan pembelian obat, rangkap pertama untuk diserahkan kepada pimpinan dan rangkap kedua diarsipkan.

## FLOWMAP BERJALAN PERSEDIAAN OBAT
STAF APOTEKER
PIMPINAN INSTALASI FARMASI SUPPLIER BAG. GUDANG Membuat data obat yang dibeli Data obat yang dibeli Cek data obat Setuju Data obat disetujui Data obat disetujui Membuat pesanan obat Data pesanan Data pesanan Mengecek pesanan Ada Mempersiapkan obat dan membuat bukti pesanan Nota pesanan Nota pesanan Mencatat obat masuk Buku stok Membuat laporan data pesanan obat Laporan data obat Tidak Masukkan obat ke apotek Menerima obat dari gudang Laporan data obat Ya Ya Tidak Menghitung jumlah stok obat FLOWMAP BERJALAN PENJUALAN OBAT STAF APOTEKER PIMPINAN INSTALASI FARMAASI PASIEN Resep obat Resep obat Membuat dan menghitung jumlah haraga obat Struk obat Struk obat Membuat laporan penjualan obat Laporan penjualan obat Laporan penjualan obat
9. Pimpinan menerima laporan.
Gambar 5. Flowmap Usulan Penambahan Obat
Prosedur Penjualan Obat Usulan:
1. Pasien memberikan resep obat kepada pegawai.
2. Pegawai menginput penjualan obat kedalam database.
3. Lalu  pegawai  mencetak  struk  menjadi  2  rangkap, rangkap  pertama  diserahkan  kepada  pegawai  dan rangkap kedua diarsipkan untuk dibuat laporan.
4. Kemudian  pegawai  akan  mencetak  laporan  penjualan obat  menjadi  2  rangkap,  rangkap  pertama  diserahkan kepada pimpinan dan rangkap kedua diarsipkan.

## Gambar 7. Flowmap Usulan Prediksi Obat
Prosedur Penjualan Obat Usulan:
1. Pihak  pegawai  melakukan  prediksi  obat  dengan  cara menginputkan kedalam database jumlah stok yang keluar berdasarkan  penjualan  obat  yang  sebelumnya  telah diarsipkan.
2. Pegawai mencetak hasil prediksi obat menjadi 2 rangkap, rangkap  pertama  diserahkan  kepada  pimpinan  dan rangkap kedua diarsipkan

## FLOWMAP USULAN PENAMBAHAN OBAT
STAF APOTEKER BAG.GUDANG PIMPINAN INSTALASI FARMASI SUPPLIER Pengecekan obat Data obat yang dibeli Data obat yang dibeli Setuju Ya Tidak Data obat disetujui Data obat disetujui Input pembelian obat pe m be lia n Form pesanan Form pesanan Mengecek ketersedia an obat pesanan Ada Membuat nota pembelian obat Nota pembelian obat Nota pembelian obat Input penambahan obat P en am ba ha n_ ob at Cetak laporan penambahan dan pembelian obat Laporan pembelian dan penambahan obat Laporan pembelian dan penambahan obat Ya Tidak FLOWMAP USULAN PENJUALAN STAF APOTEKER PIMPINAN INSTALASI FARMASI PASIEN Resep obat Resep obat Input penjualan obat Pe nju ala n_ ob at Cetak struk obat Struk Struk Cetak penjualan obat Laporan penjualan obat Laporan penjualan obat

## FLOWMAP USULAN PREDIKSI
PIMPINAN INSTALASI FARMASI STAF APOTEKER Laporan penjualan obat Input prediksi obat pre dik si Cetak hasil prediksi Laporan prediksi obat Laporan prediksi obat

## D. Diagram Konteks
Gambar 8. Diagram Konteks
E. Data Flow Diagram
Gambar 9. Data Flow Diagram (DFD) Level 0

## F. Entity Relationship Diagram
Gambar 10. Entity Relationship Diagram

## G. Struktur Menu

## Gambar 11. Struktur Menu
Dalam struktur menu terdapat 4 menu  dan sub menu lainnya yang terdiri dari:
1. File : Terdapat menu sign out untuk keluar dari program.
2. Menu obat : Terdapat menu Data obat, Penambahan obat, Penjualan obat, Pembelian obat, Komposisi, Supplier.
3. Menu  prediksi  :  Terdapat  menu  Prediksi  dan  Hasil prediksi.
4. Laporan  :  Terdapat  menu  laporan  penambahan  obat, laporan penjualan obat, laporan pembelian obat, laporan prediksi obat.

## H. Struktur Program

## Gambar 12. Struktur Program
Dalam struktur program terdapat 3 proses yang berjalan:
1. Input  :  Dimana  proses  input  untuk  melakukan penambahan obat dan mendata supplier obat.
2. Proses  :  Melakukan  proses  data  obat,  data  penjualan obat, data pembelian obat, prediksi obat.
3. Output  :  Berupa  laporan  penambahan  obat,  laporan penjualan obat, laporan pembelian obat, laporan prediksi obat.
SISTEM INFORMASI PERSEDIAAAN OBAT PADA APOTEK RSUD TANJUNGPINANG DENGAN METODE NAÏVE BAYES SUPPLIER PASIEN PIMPINAN INSTALASI FARMASI RESEP OBAT STRUK OBAT DATA SUPPLIER LAPORAN DATA OBAT LAPORAN PEMBELIAN OBAT LAPORAN PENJUALAN OBAT LAPORAN PENAMBAHAN OBAT LAPORAN PREDIKSI STAF APOTEKER PENJULAN,PENAMBAHAN, PEMBELIAN, PREDIKSI PEMBELIAN OBAT TRANSAKSI PEMBELIAN OBAT PEMBELIAN OBAT, PENJUALAN OBAT Supplier 1.0 pengolahan data pembelian 3.0 pengolahan data penambahan obat 2.0 pengolahan data supplier Pasien 4.0 pengolahan data penjualan 6.0 Cetak laporan 5.0 pengolahan data prediksi obat pimpinan T_pembelian T_supplier T_penambahan obat T_data obat T_hrg_obat T_ prediksi Data pembelian Data pembelian Data supplier Data supplier Data supplier Data penambahan obat Resep Obat Data penjualan obat Data prediksi Data obat Data penjualan Data prediksi Lap. Penambahan obat Lap. Penjualan obat Lap. Pembelian obat Lap. Data obat Lap. Prediksi obat Data penambahan obat Data pembelian obat Pembelian obat Penambahan obat Penjualan obat Prediksi Melakukan Menyimpan Menghasilkan Kode_supplier Nama_obat Jumlah_beli Total Nama_supplier Data obat Menghitung Nama_obat Kode_obat Nama_produk satuan golongan Jumlah masuk tambah Nama_obat Kode_obat Nama_produk satuan golongan Jumlah_stok Nama_obat Kode_obat Nama_produk satuan golongan Jumlah_stok terjual Nama_obat Bulan tahun keterangan
MENU FILE MENU OBAT LAPORAN MENU PREDIKSI SIGN OUT EXIT DATA OBAT PENAMBAHAN OBAT PENJUALAN OBAT PEMBELIAN OBAT KOMPOSISI SUPPLIER LAPORAN PREDIKSI HASIL PREDIKSI

## I. Rancangan Interface
Gambar 13. Login Gambar 14. Halaman Utama Gambar 15. Penjualan Obat Gambar 16. Prediksi Obat

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  proses  perancangan  dan  implementasi perangkat  lunak  yang  dilakukan  kepada  sistem,  dapat disimpulkan bahwa:
Sistem Informasi Persediaan Obat pada Apotek RSUD kota Tanjungpinang  menggunakan  metode  naive  bayes  dapat melakukan  proses  penyimpanan  data  persediaan  obat  serta transaksi  penjualan  dan  pembelian  dapat  terorganisir  dengan baik  dalam  satu  sistem. Pada  proses  pengembangan  Prediksi Persediaan  Obat  ini  menggunakan  metode  naïve  bayes diharapkan  dapat  membantu  masalah  dalam  proses  Prediksi Persediaan Obat. Laporan stok opname yang dihasilkan dapat langsung dicetak dan diberikan langsung kepada pimpinan atau diarsipkan.
R EFERENSI
[1] A.H Fajar, Data Mining, Andi Offset,2013,Yogyakarta.
[2] Anonim, Panduan Penulisan Laporan KP/Skripsi(All),STT INDONESIA,2014, Tanjungpinang.
[3] Enterprise  Jubilee,  Java  Untuk  Pemula,  PT  Elex  Media  Komputindo, 2014,Jakarta.
[4] Hariyanto Bambang, M.T, Esensi – esensi Bahasa Pemograman JAVA, Informatika,2003, Bandung.
[5] Husrini  &  Taufiq  Luthfi  Emha,  Algoritma  Data  Mining,  Andi  Offset, 2009, Yogyakarta.
[6] Presman, Roger, Rekayasa Perangkat Lunak Pendekatan Praktisi, 2012, Yogyakarta.
[7] Yakub, Pengantar Sistem Informasi, 2012, Yogyakarta.
[8] Yesin  Verdi,S.Kom,  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Berorientasi  Objek Pemodelan,  Arsitektur  dan  Perancangan  (Modeling,  Architecture  and Design), 2012, Jakarta.
[9] Furqan Muhammad , Wibowo H Sastia, S. Kom, M. Kom , Abdullah Dedy,  ST.  M,  Eng.  SISTEM  PERSEDIAAN  OBAT  PADA PUSKESMAS MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES (STUDI KASUS PUSKESMAS TALANG TINGGI SELUMA),2013[Online] Tersedia:https://leerpdf.com/index.php/download/sistem-persediaan- obat-pada-puskesmas-menggunakan-metode-nave-bayes-studi-kasus- puskesmas-talang-tinggi-seluma-_592dd2431723dd85fbc08283_pdf [22 februari 2017].
[10] Nofriansyah  Dicky,  Erwansyah  Kamil,  RamadhanEng  Mukhlis. Penerapan Data Mining dengan Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk Mengetahui  Minat  Beli  Pelanggan  terhadap  Kartu  Internet  XL  (Studi Kasus di CV. Sumber Utama Telekomunikasi),2016[Online] Tersedia:https://lppm.trigunadharma.ac.id/public/fileJurnal/hpgu1%20
Dicky_Mei2016.pdf [22 Agustus 2017].
[11] Hasil wawancara
[12] S. M. Metev and V. P. Veiko, Laser Assisted Microtechnology , 2nd ed., R. M. Osgood, Jr., Ed.  Berlin, Germany: Springer-Verlag, 1998.
[13] J. Breckling, Ed., The Analysis of Directional Time Series: Applications to Wind Speed and Direction , ser. Lecture Notes in Statistics.  Berlin, Germany: Springer, 1989, vol. 61.
[14] S. Zhang, C. Zhu, J. K. O. Sin, and P. K. T. Mok, “A novel ultrathin elevated channel low-temperature poly-Si TFT,” IEEE Electron Device Lett. , vol. 20, pp. 569–571, Nov. 1999.
LOGIN USERNAME PASSWORD LOGIN Lupa password? FILE MENU OBAT MENU PREDIKSI LAPORAN SETTING PENGGUNA : TANGGAL JAM KODE OBAT NAMA OBAT SISA BULAN/TAHUN HARGA JUAL TERJUAL LABEL LABEL LABEL SMPAN EDIT HAPUS REFRESH pencarian pencarian TABEL PENJUALAN OBAT TABEL DATA OBAT FORM PENJUALAN OBAT Field Field Field Field Field Field Field Field Field Field Nama Obat Nama Generik Jumlah stok Satuan Bulan Klasifikasi FORM PREDIKSI Field Field Field Field Field Field Field TABEL DATA OBAT PROSES REFRESH