## Journal of Information System Research (JOSH)

## Data Mining Menggunakan Metode Asosiasi Apriori untuk Merekomendasi Pola Obat Pada Puskesmas
Dewinta Marthadinata Sinaga * , Agus Perdana Windarto, Heru Satria Tambunan, Irfan Sudahri Damanik 4
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar Jl. Jendral Sudirman Blok A No.1, 2 & 3 Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 dewintamarthadinatasinaga09@gmail.com Submitted: 19/01/2022 ; Accepted: 31/01/2022 ; Published: 31/01/2022
Abstrak −Obat  merupakan  salah  satu  komponen  terpenting  dalam  hal  kesehatan  baik  untuk  menyembuhkan  maupun mengurangi rasa sakit akibat penyakit yang diderita setiap orang, selain itu pemakaian obat juga memberikan kita informasi tentang apa saja penyakit yang diderita setiap orang sehingga informasi tersebut sangat membantu tenaga kesehatan. Untuk itu obat perlu dikelola dengan baik, efektif  dan  efisien.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  menganalisa  algoritma  apriori  pada  data keluaran obat di Puskesmas Parsoburan Pematangsiantar untuk mengetahui jenis obat apa saja yang paling banyak dibutuhkan pasien  secara  bersamaan  dalam  suatu  waktu.  Data  yang  digunakan  berupa  data  keluaran  obat  pada  bulan  April  2021. Berdasarkan perhitungan algoritma apriori diperoleh 70 aturan asosiasi yang terbentuk dengan jumlah minimum support 90% dan minimum confidence 90%. Diharapkan hasil penelitian dapat membantu pihak Puskesmas Parsoburan Pematangsiantar mengoptimalkan  pelayanan  kesehatan  yang  berkualitas  untuk  perencanaan  kebutuhan  obat  kedepannya  dan  menghasilkan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan.
Kata Kunci: Obat; Puskesmas; Data Mining; Association Rule; Apriori
Abstract −Drugs are one of the most important components in terms of health, both to cure and reduce pain due to illness suffered by everyone, besides that the use of drugs also gives us information about what diseases everyone suffers so that the information is very helpful for health workers. For this reason, drugs need to be managed properly, effectively and efficiently. This study aims to analyze the a priori algorithm on drug output data at the Parsoburan Health Center Pematangsiantar to find out what types of drugs are most needed by patients at the same time. The data used is in the form of drug output data in April 2021. Based on the a priori algorithm calculations, 70 association rules were formed with a number minimum of support 90% and  a  minimum  confidence  of  90%.  It  is  hoped  that  the  results  of  the  research  can  help  the  Parsoburan  Health  Center Pematangsiantar optimize quality health services for planning future drug needs and produce useful information for decision making.
Keywords : Medicine; Health Center; Data Mining; Association Rule; Apriori

## 1. PENDAHULUAN
Obat  merupakan  salah  satu  komponen  terpenting  dalam  hal  kesehatan  baik  untuk  menyembuhkan  maupun mengurangi rasa sakit akibat penyakit yang diderita setiap orang, selain itu pemakaian obat juga memberikan kita informasi tentang apa saja penyakit yang diderita setiap orang sehingga informasi tersebut sangat membantu tenaga kesehatan  [1].  Untuk  itu  obat  perlu  dikelola  dengan  baik,  efektif  dan  efisien.  Perencanaan  kebutuhan  obat merupakan hal yang penting dilakukan untuk menjamin bahwa instansi-instansi yang terkait dengan pelayanan kesehatan,  baik  itu  Rumah  Sakit,  Puskesmas,  Dinas  Kesehatan  dan  lain  sebagainya  dapat  menyediakan  dan mendistribusikan obat pada tempat dan waktu yang tepat [2]. Puskesmas merupakan suatu unit layanan kesehatan yang penting untuk masyarakat dikarenakan Puskesmas sebagai tumpuan dalam bidang kesehatan dasar [3]. Dalam kegiatan operasional setiap harinya, Puskesmas memberikan pelayanan kesehatan kepada masyarakat. Layanan pemberian  obat-obatan  kepada  pasien  berdasarkan  kebutuhan  penyakit  yang  diderita.  Dalam  hal  pengadaanya, Apoteker  Puskesmas  melakukan  pendataan  setiap  bulannya  untuk  menghasilkan  laporan  pemakaian  dan permintaan obat yang ditujukan kepada Gudang Farmasi. Namun, belum adanya sistem komputerisasi yang dapat digunakan untuk mengelola persediaan obat dengan baik yang mengakibatkan banyaknya tumpukan data rekam medis  hanya  dijadikan  sebagai  arsip  tanpa  diolah  lebih  lanjut.  Padahal  dari  kumpulan  data  tersebut  dapat dimanfaatkan  untuk  menghasilkan  informasi  yang  berguna salah  satunya  untuk  mengetahui  jenis  obat  apa  saja yang  paling  banyak  dibutuhkan  pasien  secara  bersamaan  dalam  suatu  waktu.  Hal  ini  dapat  dilakukan  untuk mengantisipasi  terjadinya  kekosongan  stok  obat  dan  adanya  obat  kadaluwarsa.  Penelitian  ini  dilakukan  di Puskesmas Parsoburan Pematangsiantar.
Pengelolaan obat secara komputerisasi dapat dilakukan menggunakan teknik Data Mining . Data Mining merupakan proses menemukan korelasi, pola dan tren baru yang berguna dengan mengambil sejumlah besar dari penyimpanan data menggunakan teknologi pengenalan pola seperti statistik dan teknik matematika [4]. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah Apriori . Apriori merupakan algoritma pengambilan data menggunakan analisis asosiasi ( Association rule ) untuk menemukan aturan aosiasi dalam suatu kombinasi item [5]. Kelebihan dari algoritma apriori lebih sederhana dan dapat menangani data dalam jumlah yang besar dibandingkan dengan algoritma lain yang memiliki kelemahan dalam penggunaan memori ketika jumlah data yang besar dan tentunya dapat  mempengaruhi  banyaknya  item  yang  diproses  serta  mudah  untuk  memahami  struktur  kerja  dan penerapannya [6].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 143−149 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1237
Penelitian terkait obat-obatan sudah dilakukan oleh beberapa peneliti sebelumnya diantaranya [7] tentang penggunaan teknik Data Mining K-Means Clustering dalam mengelompokkan data obat-obatan di Rumah Sakit Umum  Daerah  Pekanbaru.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  referensi  dalam  pengambilan keputusan  dalam  perencanaan  dan  pengendalian  pasokan  medis  dirumah  sakit  tersebut.  Penelitian  selanjutnya dilakukan  oleh  [8]  tentang  penjualan  obat  menggunakan  algoritma Naive  Bayes. Hasil  penelitian  tersebut menyebutkan bahwa tingkat akurasi dengan nilai 88.00% dimana dalam pengujian model data, keseluruhan data set digunakan sebagai data testing .
Dari penjelasan sebelumnya tentang beberapa perbedaan penelitian yang dilakukan, maka perbedaan dalam penelitian ini menganalisis algoritma apriori pada data keluaran obat. Hasil dari penelitian ini berupa pola obat yang  memiliki  kecenderungan  antara  satu  item  dengan  item  lainnya.  Semakin  kuat  pola  kecenderungan  yang muncul dapat dijadikan sebagai acuan dalam menjamin bahwa item tersebut dapat disediakan pada saat dibutuhkan dan  persediaannya  terpenuhi.  Diharapkan  hasil  penelitian  dapat  membantu  pihak  Puskesmas  Parsoburan Pematangsiantar  mengoptimalkan  pelayanan  kesehatan  yang  berkualitas  untuk  perencanaan  kebutuhan  obat kedepannya dan menghasilkan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasaran buatan, dan machine learning dengan  cara  mengekstraksi  dan  menemukan  informasi  yang  berguna  dari  sekumpulan database yang besar. Data  Mining disebut  juga  dengan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  merupakan  kegiatan  yang meliputi pengumpulan dan penggunaan data historis untuk menemukan keteraturan, pola, atau hubungan dalam kumpulan data besar [9].

## 2.2 Association Rule Mining
Association Rule Mining merupakan teknik data mining yang digunakan untuk menemukan aturan asosiasi suatu kombinasi  item.  Tahapan  analisis  asosiasi  banyak  digunakan  penelitian  untuk  menghasilkan  algoritma  yang mudah, yaitu analisis pola frekuensi tinggi ( frequent pattern mining ). Aturan asosiasi dapat diketahui dengan dua parameter, yaitu support dan confidence . Support (nilai penunjang) merupakan persentase kombinasi item dalam database . Sedangkan confidence (nilai kepastian) merupakan kuatnya hubungan antar item dalam aturan asosiasi [10]. Metodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap [11] :
a) Analisis pola frekuensi tinggi
Analisa pola frekuensi tinggi digunakan untuk menemukan kombinasi item yang sesuai dengan syarat minimum support dalam database yang telah ditentukan. Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (1)
Sedangkan nilai dari support 2 item diperoleh dengan rumus :
𝑆𝑢𝑝𝑝𝑜𝑟𝑡 (𝐴, 𝐵) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 (2)
b) Pembentukan aturan asosiasi
Tahap ini melakukan pencarian aturan asosiatif setelah ditemukan seluruh pola frekuensi tinggi. Aturan yang dicari memenuhi syarat minimum confidence dengan menghitung confidence aturan asosiasi “Jika A maka B”. Nilai confidence dari aturan “Jika A maka B”. diperoleh dari rumus : 𝐶𝑜𝑛𝑓𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 = 𝑃 (𝐵|𝐴) = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑡𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐴
(3)

## 2.3 Algoritma Apriori
Apriori merupakan jenis aturan asosiasi pada data mining yang digunakan untuk menemukan pola frekuensi tinggi. Pola frekuensi tinggi berupa pola-pola item yang ada dalam basis data yang memiliki frekuensi atau support diatas ambang batasan tertentu yang disebut dengan minimum support . Algoritma apriori hanya membutuhkan frequent itemset yang  diketahui  sebelumnya  untuk  memproses  informasi  selanjutnya  [11]. Proses  pembentukan  pola kombinasi itemsets dan pembuatan rules dapat dilihat sebagai berikut [12] : a) Pembentukan kandidat itemset dibentuk dari kombinasi (k-1)- itemset yang diperoleh dari iterasi sebelumnya. Satu cara dari algoritma apriori adanya pemangkasan kandidat k- itemset yang subsetnya berisi k-1 item yang tidak ada dalam pola frekuensi tinggi dengan panjang k-1.
b) Perhitungan support dari  setiap  kandidat  k- itemset . Support dari  tiap  kandidat  k- itemset didapat  dengan memindai basis data untuk menghitung jumlah transaksi yang memuat semua item di dalam kandidat k- itemset tersebut.  Ini  juga  merupakan  cara  dari  algoritma  apriori  di  mana  diperlukan  perhitungan  dengan  memindai seluruh basis data sebanyak k-itemset terpanjang.

## Journal of Information System Research (JOSH)
c) Tetapkan pola frekuensi tinggi yang memuat k-item atau k- itemset ditentukan dari kandidat k-iitemset yang support nya lebih besar dari minimum support.
d) Bila tidak didapat pola frekuensi tinggi maka seluruh proses dihentikan. Bila tidak, maka k tambah satu dan kembali ke bagian 1.

## 2.4 WEKA (Wakaito Enviroment for Knowledge Analysis)
WEKA ( Wakaito Enviroment for Knowledge Analysi s) merupakan sebuah perangkat lunak Data Mining yang dapat digunakan dan dimodifikasi siapa pun secara gratis ( open source ) yang berbasis Java. WEKA dikembangkan oleh Universitas  Waikato  di  Selandia  Baru.  Aplikasi  ini  menerapkan  berbagai  algoritma machine  learning untuk melakukan generalisasi/formulasi dari sekumpulan data sampling [13].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  rekam  medis  pasien berupa  data  keluaran  obat di Puskesmas  Parsoburan Pematangsiantar pada bulan April 2021. Adapun data keluaran obat dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Data Keluaran Obat Tanggal Nama  Obat 01/04/2021 Erythromycin,  Paracetamol,  Dexamethasone,  Vitamin  C,  Salep  Betametason,  Tetracyline,  Vitamin  B Complex,  Ferrous  Sulfat,  Doxycycline,  Asam  Mefanamat,  Salep  Gentamicin,  Metilprednisolon, Acetylcysteine, Chlorpheniramine (CTM), Lansoprazole, Sirup Antasida, Vitamin B1, Kotrimoksazol,
Amoxicilin,  Sirup Cefadroxil, Prednison, Antasida, Natrium Diklofenak, Allopurinol, Kalsium Laktat,
Betahistine. 03/04/2021 Amoxicilin, Dexamethasone, Paracetamol, Acetylcysteine, Retaphyl, Salep Betametason.
05/04/2021 Amoxicilin, Dexamethasone, Acetylcysteine, Vitamin C, Allopurinol, Prednison, Natrium Diklofenak, Paracetamol,  Vitamin  B  Complex,  Vitamin  B1,  Chlorpheniramine  (CTM),  Sirup  Antasida, Lansoprazole, Vitamin B6, Sirup Cetirizine, Kotrimoksazol, Retaphyl, Chloramphenicol, Domperidone, Glyceryl Guaiacolate, Antasida, Cetirizine.
06/04/2021 Paracetamol, Simvastatin, Natrium Diklofenak, Vitamin B1, Antasida, Metilprednisolon, Lansoprazole, Domperidone, Allopurinol, Amoxicilin, Dexamethasone, Acetylcysteine, Furosemide, Cetirizine,  Sirup Cefadroxil,  Amlodipine,  Asam  Mefanamat,  Betahistine,  Kotrimoksazol,  Vitamin  C,  Cefadroxil,
Tetracyline,  Sirup  Cetirizine,  Sirup  Antasida,  Vitamin  B6,  Prednison,  Vitamin  B  Complex,
Chlorpheniramine (CTM). … …
29/04/2021 Natrium  Diklofenak,  Amlodipine,  Vitamin  B  Complex,  Lansoprazole,  Salep  Fusidex,  Antasida,
Acetylcysteine,  Dexamethasone,  Vitamin  C,  Amoxicilin,  Paracetamol,  Cetirizine,  Cefixime,  Asam Mefanamat,  Chlorpheniramine  (CTM),  Metilprednisolon,  Clindamycin,  Vitamin  B6,  Tetracyline,
Vitamin B1, Sirup Ibuprofen, Sirup Antasida, Kalsium Laktat.
30/04/2021 Sirup  Ibuprofen,  Sirup  Cefadroxil,  Amoxicilin,  Cetirizine,  Lansoprazole,  Prednison,  Vitamin  C,
Natrium  Diklofenak,  Antasida,  Dexamethasone,  Asam  Mefanamat,  Cefixime,  Vitamin  B  Complex,
Salep Bufacetine Kloramfenikol, Ferrous Sulfat, Salep Hydrocortisone, Chlorpheniramine (CTM), Sirup Antasida, Acetylcysteine, Salep 2-4, Acyclovir, Kotrimoksazol, Paracetamol.
Berdasarkan  tabel  1  data  keluaran  obat  terdiri  dari  65  record  yang  dapat  direpresentasikan  pada  tabel  2 sebagai berikut :
Tabel 2. Representasi Data Keluaran Obat No  Kode Obat Nama Obat 1 A1 Acetylcysteine 2 A2 Acyclovir 3 A3 Albendazole No  Kode Obat  Nama Obat … … … 64 V3 Vitamin B6 65 V4 Vitamin C
Representasi data keluaran obat pada tabel 2 dapat diakumulasikan berdasarkan 2 kriteria yaitu transaksi dan nama item obat yang dapat dilihat pada tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3. Akumulasi Data keluaran Obat Transaksi Nama  Item Obat T01 E1, P1, D1, V4, S5, T1, V1, F1, D3, A8, S8, M1, A1, C6,  L1, S16, V2, K3, A6,  S17, P3, A7, N1, A4, K1, B1.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 143−149 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1237
Transaksi Nama  Item Obat T02 A6, D1, P1, A1, R1, S5. T03 A6, D1, A1, V4, A4, P3, N1, P1, V1, V2, C6, S16, L1, V3, S18, K3,  R1, C5, D2, G1, A7, C4. … … T22 N1, A5, V1, L1, S7, A7, A1, D1, V4, A6, P1, C4, C3, A8, C6, M1, C7, V3, T1, V2, S19, S16, K1. T23 S19, S17, A6, C4, L1, P3, V4, N1, A7, D1, A8, C3, V1,  S6, F1, S9, C6, S16, A1, S2, A2, K3, P1.

## 3.1.1 Analisis Pola Frekuensi Tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat minimum support yang telah ditentukan dalam database . Selanjutnya proses pembentukan 1 itemset dapat ditentukan dengan jumlah minimum support 90 % yang dapat dilihat pada tabel 4 sebagai berikut :
Tabel 4. Support setiap item Itemset Jumlah Support A1 21 21/23 91% A2 4 4/23 17% A3 1 1/23 4% … … … … V3 8 8/23 35% V4 21 21/23 91%
Setelah pembentukan setiap itemset diketahui maka selanjutnya menyeleksi itemset yang memenuhi syarat minimum support 90% yang dapat dilihat pada tabel 5 sebagai berikut :

## Tabel 5. Minimum support 1 Itemset
Itemset Jumlah Support A1 21 21/23 91% A6 22 22/23 96% C5 22 22/23 96% D1 21 21/23 91% P1 23 23/23 100% V4 21 21/23 91%
Kemudian hasil dari pembentukan 1 itemset akan dilakukan kombinasi 2 itemset dengan jumlah minimum support 90 % yang dapat dilihat pada tabel 6 sebagai berikut :
Tabel 6. Support 2 Itemset Itemset Jumlah Support A1 A6 21 21/23 91% A1 C5 20 20/23 87% A1 D1 20 20/23 87% … … … … … D1 V4 20 20/23 87% P1 V4 21 21/23 91%
Dari pola kombinasi 2 itemset diketahui ada beberapa kombinasi itemset yang memenuhi syarat minimum support 90% yang dapat dilihat pada tabel 7 berikut :
Tabel 7. Minimum support 2 Itemset Itemset Jumlah Support A1 A6 21 21/23 91% A1 P1 21 21/23 91% A6 C5 21 21/23 91% … … … … … D1 P1 21 21/23 91% P1 V4 21 21/23 91%
Selanjutnya hasil dari pembentukan 2 itemset akan dilakukan kombinasi 3 itemset dengan jumlah minimum support 90 % yang dapat dilihat pada tabel 8 sebagai berikut :
Tabel 8. Support 3 Itemset
Itemset Jumlah Support A1 A6 P1 21 21/23 91%
A1 A6 C5 20 20/23 87% A1 A6 D1 20 20/23 87% … … … … … …

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 143−149 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1237
Itemset Jumlah Support C5 P1 V4 21 21/23 91% D1 P1 V4 20 20/23 87%
Setelah pembentukan pola kombinasi 3 itemset diketahui ada beberapa kombinasi itemset yang memenuhi syarat minimum support 90% yang dapat dilihat pada tabel 9 sebagai berikut :
Tabel 9. Minimum support 3 Itemset Itemset Jumlah Support A1 A6 P1 21 21/23 91% A6 C5 P1 21 21/23 91% A6 C5 V4 21 21/23 91% … … … … … … A6 P1 V4 21 21/23 91% C5 P1 V4 21 21/23 91%
Selanjutnya hasil dari pembentukan 3 itemset akan dilakukan kombinasi 4 itemset dengan jumlah minimum support 90 % yang dapat dilihat pada tabel 10 sebagai berikut :
Tabel 10. Support 4 Itemset Itemset Jumlah Support A1 A6 P1 C5 20 20/23 87% A1 A6 P1 V4 20 20/23 87% A1 A6 P1 D1 20 20/23 87% … … … … … … … A6 C5 V4 D1 20 20/23 87% A6 D1 P1 V4 20 20/23 87%
Dari pola kombinasi 4 itemset diketahui ada beberapa kombinasi itemset yang memenuhi syarat minimum support 90% yang dapat dilihat pada tabel 11 sebagai berikut :
Tabel 11. Minimum support 4 Itemset Itemset Jumlah Support A6 C5 P1 V4 21 21/23 91%
Karena  item  yang  tersisa  tidak  dapat  membentuk  kombinasi itemset selanjutnya,  maka  proses  pencarian  pola frekuensi dihentikan pada tahap kombinasi 4 itemset.

## 3.1.2 Pembentukan Aturan Asosiasi
Setelah semua pola frekuensi tinggi ditemukan, kemudian dicari aturan asosiasi yang memenuhi syarat minimum confidence aturan asosiasi “ Jika A maka B” dan jumlah minimum confidence 90%   yang dapat dilihat pada tabel 12 sebagai berikut :
Tabel 12. Aturan Asosiasi No Aturan Asosiasi Confidence 1 Jika A1 maka akan ada A6 21/21 100% 2 Jika A6 maka akan ada A1 21/22 95% 3 Jika A1 maka akan ada P1 21/21 100% …  … … … 69 Jika P1 dan V4 maka akan ada A6 dan C5 21/21 100% 70 Jika A6 dan C5 maka akan ada PI dan V4 21/21 100%
Selanjutnya pembentukan aturan asosiasi final yang memenuhi syarat minimum support 90% dan minimum confidence 90% dapat dilihat pada tabel 13 sebagai berikut :
Tabel 13. Aturan Asosiasi Final No Aturan Asosiasi Support Confidence 1 Jika A1 maka akan ada A6 91% 100% 2 Jika A6 maka akan ada A1 91% 95% 3 Jika A1 maka akan ada P1 91% 100% …  … … … 69 Jika P1 dan V4 maka akan ada A6 dan C5 91% 100% 70 Jika A6 dan C5 maka akan ada PI dan V4 91% 100%
Berdasarkan  tabel  13  dapat  diketahui  bahwa  obat  yang  paling  banyak  dibutuhkan  yaitu  :  A1 (Acetylcysteine), A6 (Amoxicilin), D1 (Dexamethasone), P1 (Paracetamol), C5 (Chlorpheniramine (CTM) dan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 143−149 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1237
V4 (Vitamin C) yang menghasilkan 70 aturan asosiasi yang terbentuk dengan jumlah minimum support 90% dan minimum  confidence 90%.  Salah  satu  aturan  asosiasi  yang  terbentuk,  misalnya  pada  aturan  :  Jika  A1 (Acetylcysteine) maka akan ada A6 (Amoxicilin) dengan jumlah minimum support 91% dan minimum confidence 100%  yang  berarti  bahwa  91%  dari  seluruh  transaksi  yang  ada  memuat  kedua  item  tersebut  dan  100%  dari keseluruhan transaksi obat yang memuat A1 (Acetylcysteine) juga memuat A6 (Amoxicilin). Hal ini menunjukkan bahwa kecenderungan yang muncul dapat dijadikan sebagai acuan dalam menjamin item tersebut dapat disediakan pada saat dibutuhkan dan persediannya terpenuhi.

## 3.2 Implementasi Menggunakan WEKA 3.9.5
Setelah  mendapatkan  hasil  akhir  dari  pengolahan  data,  selanjutnya  mengimplementasikan  hasil  dari  algoritma apriori menggunakan software WEKA 3.9.5 untuk melihat keakuratan hasil yang diperoleh. Sehingga hasil analisis pola obat menggunakan algoritma apriori dapat dilihat pada gambar 1 sebagai berikut :
Gambar 1. Hasil Analisa Apriori
Berdasarkan  gambar  1  dapat  dijelaskan  bahwa  proses  pencarian  pola  frekuensi  dihentikan  pada  tahap kombinasi  4 itemset .  Selanjutnya  diketahui  bahwa  70  aturan  asosiasi  yang  terbentuk  dengan  jumlah minimum support dan minimum confidence yang telah ditentukan yang dapat dilihat pada gambar 2 berikut :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 143−149 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1237

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan Data Mining menggunakan metode asosiasi apriori  terbukti  mampu  mengetahui  hasil  analisis  pola  obat  yang  muncul  secara  bersamaan  berdasarkan  data keluaran  obat  di  Puskesmas  Parsoburan  Pematangsiantar  dengan  jumlah minimum support 90%  dan minimum confidence 90% menghasilkan 70 aturan asosiasi yang terbentuk. Hasil uji coba menggunakan software WEKA 3.9.5 sebagai  alat  bantu  untuk  membuktikan  bahwa  perhitungan  data  manual  hasilnya  sama  dengan  pengujian dilakukan menggunakan software WEKA 3.9.5.

## REFERENCES
[1] Suhartini,  L.  kerta  Wijaya,  and  N.  A.  Pratiwi,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Pendataan  Obat  Berdasarkan Laporan Bulanan Pada Dinas Kesehatan Kabupaten Lombok Timur,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 147–156, 2020.
[2] Taslim and Fajrizal, “Penerapan algorithma k-mean untuk clustering data obat pada puskesmas rumbai,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 7, no. 2, pp. 108–114, 2016, doi: 10.31849/digitalzone.v7i2.602.
[3] C. D. Pratiwi, A. A. Rumayar, and C. K. F. Mandagi, “Hubungan Kualitas Jasa Pelayanan Kesehatan Dengan Kepuasan Pasien Di Puskesmas Mopuya Kecamatan Dumoga Utara Kabupaten Bolaang Mongondow,” KESMAS ,  vol. 7, no.  5, 2018.
[4] K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto,  “Data  Mining:  Penerapan  Rapidminer  Dengan  K-Means  Cluster  Pada  Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan Provinsi,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 173–178, 2018, doi: 10.24114/cess.v3i2.9661.
[5] L. Henando, “Algoritma Apriori Dan Fp-Growth Untuk Analisa Perbandingan Data Penjualan Leptop Berdasarkan Merk Yang Diminati Konsumen (Studi Kasus : Indocomputer Payakumbuh),” J-Click (Jurnal Sist. Inf. Dan Manaj. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 1–17, 2019.
[6] R.  Rismanto,  L.  Darmawan,  and  A.  Prasetyo,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Dalam  Menentukan  Pola  Pembelian Konsumen Di Kafe Hidden Toast And Float,” Teknol. Inform. dan Terap. , vol. 04, no. 02, pp. 97–102, 2017.
[7] Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17- 24.
[8] H. D. Wijaya and S. Dwiasnati, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes pada Penjualan Obat,” J. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[9] Y. A. M, W. Choiriah, and Akmal, “Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Assiciation Rule Dengan Algoritma Apriori Untuk Analisa Pola Penjualan Barang,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 193– 198, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.362.
[10]  E. Budiyati, Hurniningsih, and M. D. Lusita, “Implementasi Metode Algoritma Apriori Untuk Penempatan Buku Pada Rak Perpustakaan Stmik Jakarta Sti&K,” J. Inf. Syst. Informatics Comput. , vol. 4, no. 1, pp. 30–39, 2020.
[11]  A. Rahmadsyah, Hartono, and R. Rosnelly, “Analisa Association Rule Pada Algoritma Apriori Untuk Minat Pembelian Alat Kesehatan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 280–286, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2658.
[12]  F. A. K. Wardani and T. Kristiana, “Implementasi Data Mining Penjualan Produk Kosmetik Pada PT. Natural Nusantara Menggunakan  Algoritma  Apriori,” Paradig.  -  J.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  85–90,  2020,  doi: 10.31294/p.v21i2.
[13]  N. Rahmawati, Y. Novianto, and Jasmir, “Klasifikasi Kondisi Gizi Balita Menggunakan Metode Naive Bayes ( Studi Kasus Posyandu Melati IV),” J. Ilm. Mhs. Tek. Inform. , vol. 2, no. 3, pp. 257–268, 2020.