Terakreditasi Peringkat 4 Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, No. 225/E/KPT/2022 Masa berlaku dari Volume 8 Nomor 1 Tahun 2022 sampai dengan Volume 12 Nomor 2 Tahun 2026
Published online at: https://ejournal.raharja.ac.id/

## JOURNAL CERITA:

## Creative Education of Research in Information
Technology and Artificial informatics
Vol. 10 No. 2 (2024) 182-190 e-ISSN: 2655 - 2574

## Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Pembelian Obat di RSUD Dr. Moewardi
Agung Prasetyo *1 , Sri Sumarlinda 2 , Faulinda Ely Nastiti 3
1 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta, Indonesia
2,3 Sistem Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta, Indonesia Email: *1 202030330@mhs.udb.ac.id ; 2 sri_sumarlinda@udb.ac.id; 3 faulinda_ely@udb.ac.id

## ABSTRAK
Rumah sakit  merupakan bagian  integral  dari suatu organisasi  kesehatan yang berfungsi  menyediakan penyembuhan  penyakit  paripurna,  dan  pencegahan  penyakit  kepada  masyarakat.  khususnya  obat  - obatan pada bidang kesehatan yang terdapat pada rumah sakit. Pembelian obat yang tidak sesuai dengan kebutuhan  yang  ada  pada  saat  itu  membuat  rumah  sakit  mengalami  kerugian  yang  besar.  Sehingga Penulis melakukan analisa untuk pembelian obat dapat sesuai dengan kebutuhan yang ada berdasarkan analisa  dari  pola  pada  tahun  -  tahun  sebelumnya.  Menggunakan  metode  ARIMA  yang  memiliki keakuratan  ramalannya  baik  untuk  memprediksi  jangka  pendek.  Dengan  menggunakan  data  mining untuk menghitung jumlah data yang besar dari tahun – tahun sebelumnya, diharapkan dari perhitungan prediksi  ini  untuk  pembelian  obat  dapat  sesuai  dengan  kebutuhan  sehingga  tidak  membuat  kerugian yang  besar.  Dari  seluruh  data  obat  yang  ada,  Penulis  menggunakan  3  sampel  data  obat  yakni  Nacl, Ranitidin,  dan  Omeprazole.  Hasilnya  untuk  data  Nacl  tingkat  akurasi  nya  mencapai 14,29% ,  data Ranitidin  memiliki  tingkat  akurasi  mencapai 2,76% ,  serta  untuk  data  Omeprazole  memiliki  tingkat keakuratan 12,78% . Dari hasil analisis time series dan penerapan metode ARIMA, dapat disimpulkan bahwa  data  mining  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  pembelian  obat  dengan  akurat.  Dengan memahami  pola  pembelian  obat  dari  waktu  ke  waktu  dan  membangun  model  ARIMA  yang  sesuai, rumah sakit dapat membuat keputusan yang lebih baik dalam merencanakan pembelian dan persediaan obat. Dengan demikian, penerapan data mining dalam memprediksi pembelian obat dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi rumah sakit Dr. moewardi.
Kata kunci : Data Mining, Obat, ARIMA
Prasetyo, A., Sumarlinda, S., & Nastiti, F, E. (2024). Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Pembelian Obat di RSUD Dr. Moewardi. Journal Cerita: Creative Education of Research in Information Technology and Artificial Informatics , 10 (2), 182-190
DOI: https://doi.org/10.33050/cerita.v10i2.3440 s
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)

## ABSTRACT
Hospitals are an integral part of an organization of health that functions to provide completeness, cure diseases,  and  prevent  diseases  to  the  community.  especially  drugs  in  the  health  sector  contained  in hospitals. Purchasing drugs that are not in accordance with the needs that exist at that time makes the hospital suffer large losses. So that the author analyzes the purchase of drugs can be in accordance with existing  needs  based  on  analysis  of  patterns  in  previous  years.  Using the  ARIMA  method  which  has good forecast accuracy to predict the short term. By using data mining to calculate large amounts of data from previous years, it is hoped that from this prediction calculation for drug purchases can be in accordance with the needs so as not to make large losses. From all existing drug data, the author uses 3 samples of drug data, namely Nacl, Ranitidin, and Omeprazole. The results for Nacl data the accuracy rate reached 14.29% , Ranitidin data has an accuracy rate of 2.76%, and for Omeprazole data has an accuracy  rate  of  12.78%.  From  the  results  of  time series  analysis  and  the  application  of  the  ARIMA method,  it  can  be  concluded  that  data  mining  can  be  used  to  accurately  predict  drug  purchases.  By understanding the pattern of drug purchases over time and building a suitable ARIMA model, hospitals can  make  better  decisions  in  planning  drug  purchases  and  inventory.  Thus,  the  application  of  data mining in predicting drug purchases can provide significant benefits for Dr. Moewardi Hospital.
Keywords : Data Mining, Drug, ARIMA

## I. PENDAHULUAN
Bergeraknya  dengan  sangat  pesat  teknologi mempengaruhi  setiap  aspek  kehidupan  sosial. Perkembangan ini tidak hanya dijadikan sebagai sumber berbagai informasi tetapi juga dimanfaatkan secara besar-besaran. Pendalaman atau  penggalian  informasi  memerlukan  data dalam  jumlah  besar  dan  memanfaatkan  data warehouse sebagai sumber pengambilan keputusan.
Menurut WHO ( World Health Organization ) rumah sakit bagian integral dari suatu organisasi kesehatan yang berfungsi menyediakan pelayanan paripurna ( komprehensif) , penyembuhan penyakit ( kuratif) dan  pencegahan  penyakit  ( preventif ) kepada  masyarakat.  Khususnya  obat  –  obatan pada bidang kesehatan yang terdapat pada rumah sakit.
Prediksi  pembelian  obat  merupakan  aspek krusial  dalam  manajemen  industri  farmasi. Ketepatan  dalam  memprediksi  permintaan  obat dapat  menghindarkan  perusahaan  dari  risiko overstocking atau stockout yang dapat mengakibatkan kerugian finansial dan ketidakpuasan pelanggan. Menurut data dari IMS Health, kesalahan dalam prediksi permintaan obat dapat  menyebabkan  kerugian  hingga  miliaran dolar  setiap  tahunnya  (IMS  HEALTH,  2020). Oleh  karena  itu,  penerapan  metode  yang  efektif untuk  memprediksi  pembelian  obat  menjadi sangat penting.
Berdasarkan  Charles  Zia  (2022),  data mining  merupakan  alat  yang  membolehkan pengguna  mengakses  data  pada  jumlah  banyak dengan  cepat.  Penambangan  data  makin  khusus didefinisikan  menjadi  alat  serta  aplikasi  guna analisis  statistik  data.  Data  mining  merupakan prosedur penambangan ataupun penggalian data serta  informasi  pada  jumlah  banyak  yang sebelumnya  tidak  diketahui  tetapi  mampu dipahami  serta  bermanfaat  pada  database  yang banyak  serta  digunakan  guna  mengambil keputusan bisnis yang sangat penting. Penambangan data mendeskripsikan serangkaian metode  yang  bertujuan  guna  menciptakan  pola yang  tidak  diketahui  di  dalam  data  yang dikumpulkan.
Data mining, sebagai salah satu teknik dalam analisis  data  besar  (big  data),  menawarkan berbagai metode untuk mengidentifikasi pola dan tren  dalam  data  historis  yang  dapat  digunakan untuk  prediksi.  Salah  satu  metode  yang  populer dalam  analisis  data  time  series  adalah  ARIMA (AutoRegressive  Integrated  Moving  Average). Metode  ini  telah  terbukti  efektif  dalam  berbagai studi  untuk  memprediksi  data  yang  bersifat musiman dan memiliki tren yang jelas (Box, G. E. P., & Jenkins, 1976).
Metode ARIMA menggabungkan tiga komponen utama: AutoRegressive (AR), Integrated  (I),  dan  Moving  Average  (MA). Komponen  AR  mengacu  pada  hubungan  antara
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
observasi  saat  ini  dan  observasi  sebelumnya, komponen  I  menunjukkan  tingkat  differencing yang  diperlukan  untuk  membuat  data  stasioner, dan  komponen  MA  menggambarkan  hubungan antara  observasi  saat  ini  dan  kesalahan  prediksi sebelumnya. Kombinasi dari ketiga komponen ini memungkinkan ARIMA  untuk menangkap berbagai  karakteristik  dalam  data  time  series, menjadikannya  alat  yang  kuat  untuk  prediksi pembelian obat.

## II. METODE PENELITIAN

## A. Jenis dan Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data pembelian obat dari beberapa apotek dan  rumah  sakit  dalam  kurun  waktu  tertentu. Sumber data meliputi sistem informasi manajemen  apotek  dan  rumah  sakit,  serta  data penjualan dari perusahaan farmasi. Data dikumpulkan  melalui  metode  dokumentasi  dan wawancara dengan pihak terkait.

## B. Metode Pengumpulan Data
Dalam pengumpulan data ada 2 yaitu:
1) Metode Observasi Metode  observasi  adalah  suatu  teknik pengamatan langsung terhadap objek penelitian yang dilakukan oleh peneliti yaitu di RSUD Dr. Moewardi Surakarta. Observasi ini dilakukan untuk  mengetahui riil keadaan yang ada di di tempat tersebut.
2) Metodologi Penelitian
Tahap  –  tahap  penelitian  ARIMA dilakukan  seperti  flowchart  yang  ada  di bawah  ini.  Penulis  melakukan  pengambilan data, melakukan pemilihan algoritma dengan menggunakan  metode  ARIMA,  selanjutnya melakukan analisa data.

## Gambar 1. Bagan Algoritma ARIMA

## C. Rapid Miner
Rapid Miner merupakan perangkat lunak/software yang digunakan guna pengolahan data.  RapidMiner  menggunakan  prinsip  serta algoritma  penambangan  data,  dikombinasikan bersama  metode  statistik,  kecerdasan  buatan, serta  basis  data,  guna  mengekstrak  pola  dari himpunan data banyak. RapidMiner memungkinkan pengguna dengan mudah mengaplikasikan operator guna menghitung data pada kuantitas banyak. Perolehan yang dihasilkan  oleh  RapidMiner  juga  ditampilkan secara  grafis  (Muhammad  A.S  &  Zurrivan Purnama, 2023).
Urutan  menggunakan RapidMiner dengan menggunakan metode ARIMA, antara lain yaitu :
1) Mempersiapkan Data: Pastikan data obat Anda sudah dalam format yang sesuai (CSV, Excel, dll.). Data harus memiliki kolom waktu (misalnya,  tanggal)  dan  kolom  yang  akan diprediksi  (misalnya,  jumlah  penjualan obat). 2) Impor Data ke RapidMiner:
Buka RapidMiner Studio.
Gunakan  operator  "Read  CSV"  atau  "Read Excel"  untuk  mengimpor  data  obat  ke
RapidMiner.
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
3) Pra-pemrosesan Data: Gunakan  operator  "Filter  Examples"  atau "Select  Attributes"  untuk  memilih  kolom yang relevan.
Pastikan  data  Anda  bersih  dan  bebas  dari missing  values.  Anda  bisa  menggunakan operator  "Replace  Missing  Values"  jika perlu.
4) Membuat Time Series: Gunakan  operator  "Set  Role"  untuk mengatur kolom  waktu sebagai atribut  "id" dan kolom yang diprediksi sebagai "label". Gunakan  operator  "Windowing"  jika  Anda ingin  membuat  serangkaian  data  lag  untuk mempersiapkan data bagi model ARIMA.
5) Membangun Model ARIMA: Tambahkan operator "ARIMA (RapidMiner
Marketplace)"  ke  proses  Anda.  Anda mungkin perlu  menginstal  operator  ini  dari marketplace RapidMiner jika belum ada. Atur  parameter  ARIMA  sesuai  dengan kebutuhan (p, d, q). Nilai p, d, dan q adalah bagian dari model ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average).
6) Latih Model: Gunakan  operator  "Apply  Model"  untuk melatih model ARIMA pada data Anda. Gunakan  "Split  Data"  jika  Anda  ingin membagi  data  menjadi  set  pelatihan  dan pengujian untuk evaluasi model.
7) Evaluasi Model: Gunakan operator
"Performance (Regression)"  untuk  mengevaluasi  kinerja model  prediksi  Anda.  Anda  bisa  melihat metrik seperti MAE, RMSE, dll.
8) Prediksi:
Gunakan operator "Forecast" untuk menghasilkan prediksi masa depan berdasarkan  model  ARIMA  yang  telah dilatih.

## D. Teknik Analisis Data
Teknik-teknik yang digunakan untuk analisis data  meliputi  analisis  deskriptif,  analisis  time series,  dan  validasi  model.  Analisis  deskriptif digunakan  untuk  menggambarkan  karakteristik data  pembelian  obat,  sedangkan  analisis  time series digunakan untuk mengidentifikasi pola dan trend  dalam  data.  Proses  validasi  dan  evaluasi model  ARIMA  melibatkan  pengujian  akurasi
model  dengan  menggunakan  data  historis  dan membandingkan  hasil  prediksi  dengan  data aktual.
Software  dan  alat  bantu  yang  digunakan dalam analisis data meliputi Rapidminer, Navicat dan  Microsoft  Excel.  Rapidminer  digunakan untuk  analisis  data  dan  penerapan  metode ARIMA, Navicat untuk mengambil dan mengolah data,  sedangkan  Microsoft  Excel digunakan  untuk  pengolahan  data  awal  dan visualisasi hasil analisis. Bahan-bahan pendukung lainnya  meliputi  literatur  terkait,  jurnal  ilmiah, dan dokumen-dokumen referensi .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Time Series
Menurut  Robinson  &  Sciences  (2020), analisis time  series adalah  suatu  proses mengetahui informasi deret waktu serta menghasilkan  prediksi  bersumber  pada  pola dalam  data  tersebut.  Sedangkan  menurut  Anita Kaimuddin (2021), analisis time series membutuhkan  waktu  periode  tertentu,  baik  hari, minggu,  bulan,  maupun  tahun,  yang  dikenal sebagai lead  time .  Yang  dimana  tujuan  dari analisis time series antara lain :
a) Melihat  gambaran  utama  data  umumnya dilakukan  sesudah  sejumlah  bentuk  plotting data.
b) Menginterpretasikan isi data dan mengetahui relasi suatu variabel dengan variabel lainnya.
c) Prediksi  atau forecasting ,  yaitu  membuat harapan tentang keadaan masa depan berdasarkan data historis.
d) Pengendalian kualitas data umumnya dilakukan melewati observasi data.

## B. Metode ARIMA
Metode  ARIMA ( Autoregresivve Integrated Moving  Average )  adalah  peramalan  yang dilkembangkan  oleh  George  Box  dan  Gwilyn Jenkins  yang  sering  juga  disebut  metode  runtun waktu  Box  –  Jenkiins.  Secara  umum  model ARIMA dituliskan dengan notasi ARIMA (p,d,q), dimana  p  menyatakan  orde  data  stasioner,  dan  q menyatakan  orde  dari  difference  (perbedaan) yang  dilakukan  agar  data  stasioner,  dan  q menyatakan  orde  dari  proses  MA.  Untuk mendapatkan  model  ARIMA  dilakukan  dengan
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
tiga  tahap  strategi  pemodelan  yaitu  Identifikasi, Penaksiran, dan Pengujian (Pranzkratz, 1991).
Menurut  Rahmad  J.S  (2020),  ARIMA menerapkan  nilai  masa  lalu  serta  masa  kini melalui  variabel  dependen  guna  menciptakan prediksi  jarak  pendek  yang  akurat.  Akan  tetapi untuk  prediksi  jarak  panjang,  keakuratan ramalannya  kurang  baik.  Tujuan  ARIMA  ialah guna  mengetahui  interaksi  statistik  yang  baik antara  variabel  yang  diprediksi  menggunakan nilai  historis  variabel  tertera  sehingga  mampu dilakukan  perkiraan  menggunakan  dengan model ini. Bentuk Umum dari model ini adalah :
𝑌 𝑡 = 𝜑 1 𝑌 𝑡−1 + 𝜑 2 𝑌 𝑡−2 + ⋯ +   𝜑 𝑝 𝑌 𝑡−𝑝 + 𝛿 −   𝜃 1𝑒𝑡−1 −   𝜃 2𝑒𝑡−2 − ⋯ −   𝜃 𝑞𝑒𝑡−𝑞 Dimana :
Y t =   nilai series yang stasioner 𝑌 𝑡−1 , 𝑌 𝑡−1 =  Nilai  lampau  series yang bersangkutan 𝑒𝑡 − 1, 𝑒𝑡 − 2, =  Variabel  bebas  yang merupakan  lag  dari residual 𝜃 𝑞 , 𝛿 1 , 𝛿 𝑞 , 𝜑 1 , 𝜑 𝑝 =  Koefisien model

## C. Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari data historis pembelian obat dari tahun 2014 sampai tahun 2024 dari pembelian di rumah sakit  Dr.  Moewardi.  Dataset  ini  mencakup informasi  tentang  jenis  obat,  jumlah  pembelian, tanggal  pembelian,  dan  faktor-faktor  lain  yang dapat  mempengaruhi  pembelian  obat.  Dengan menggunakan  dataset  ini,  kita  dapat  melakukan analisis  time  series  dan  membangun  model ARIMA  untuk  memprediksi  pembelian  obat  di masa depan.
Dalam penelitian ini, Penulis  menggunakan data  penjualan  obat  dari  sebuah  apotek  selama periode satu tahun. Tabel data tersebut terdiri dari kolom-kolom seperti tanggal penjualan, jenis obat yang  dibeli,  jumlah  obat  yang  terjual,  dan  harga obat.  Berikut  adalah  contoh  tabel  data  yang digunakan:
Tabel 1. Contoh Data Nacl
Tabel 2. Contoh Data Ranitidin
No Tanggal GENERIK_ID GENRRIK_DESC Total 1 01/01/2014 340243 NA CL 0.9% 100 ML 5.800 2 01/03/2014 340243 NA CL 0.9% 100 ML 4.200 3 01/04/2014 340243 NA CL 0.9% 100 ML 3.900 4 01/05/2014 340243 NA CL 0.9% 100 ML 4.400 5 01/06/2014 340243 NA CL 0.9% 100 ML 2.500 6 01/07/2014 340243 NA CL 0.9% 100 ML 4.700 7 01/08/2014 340243 NA CL 0.9% 100 ML 2.400 8 01/09/2014 340243 NA CL 0.9% 100 ML 4.300 9 01/10/2014 340243 NA CL 0.9% 100 ML 5.000 10 01/11/2014 340243 NA CL 0.9% 100 ML 3.500 … … … … … 85 01/12/2023 340243 NA CL 0.9% 100 ML 18.793 86 01/01/2024 340243 NA CL 0.9% 100 ML 16.800 87 01/02/2024 340243 NA CL 0.9% 100 ML 15.975 88 01/03/2024 340243 NA CL 0.9% 100 ML 17.425 89 01/04/2024 340243 NA CL 0.9% 100 ML 51.200 90 01/06/2024 340243 NA CL 0.9% 100 ML 40.000
No Tanggal GENERIK_ID GENRRIK_DESC Total 1 01/01/2014 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 1.113 2 01/02/2014 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 720 3 01/03/2014 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 2.633 4 01/04/2014 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 1.877 5 01/05/2014 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 2.628 6 01/06/2014 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 1.880 7 01/07/2014 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 2.350 8 01/08/2014 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 590 9 01/09/2014 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 1.990 10 01/10/2014 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 1.830 … … … … … 61 01/11/2022 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 444 62 01/12/2022 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 3.000 63 01/01/2023 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 720 64 01/06/2023 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 2.160 65 01/08/2023 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 2.000 66 01/09/2023 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 4.840 67 01/01/2024 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 1.980 68 01/03/2024 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 1.980 69 01/05/2024 341120 RANITIDIN INJ 25 MG/ML AMP 2 ML 4.270
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
Tabel 3. Contoh Data Omeprazole
Tabel di atas memberikan gambaran tentang data  yang  digunakan  dalam  analisis  prediksi pembelian obat menggunakan metode ARIMA.

## D. Plot Time Series
Menurut  Anita  Kaimuddin  (2021),  analis deret  waktu  (time  series)  membutuhkan  waktu periode tertentu baik hari, minggu, bulan, maupun tahun yang dikenal sebagai lead time. Time series ini  berdasarkan  pada  komponen trend,  siklus /cycle, pola musiman / season, dan variasi acak / random.
Setelah  melakukan  analisis  time  series  dan mempersiapkan  dataset,  langkah  selanjutnya adalah membuat plot time series. Plot time series akan  menunjukkan  pola  pembelian  obat  dari waktu ke waktu, sehingga kita dapat melihat tren dan  musiman  yang  ada  dalam  data.  Dengan melihat  plot  time  series,  kita  dapat  memahami karakteristik data dan mempersiapkan data untuk langkah berikutnya dalam analisis.

## Gambar 2. Proses Analisa Time Series Nacl
Pada  gambar  di  atas,  dapat  dilihat  untuk prosesnya  yang  mana  data akan  dikelola  melalui forecast validation dan ARIMA. Akan memunculkan hasil seperti pada gambar 2.

## Gambar 3. Hasil Analisa Time Series Nacl
Pada  Gambar  2  hasil  yang  diperoleh  dalam memprediksi memperkirakan nilai yang mungkin muncul di masa depan berdasarkan pola data masa lalu untuk data Nacl pada tahun yang akan datang akan menurun.
Pada  Gambar  3.  merupakan  proses  dari analisa time series untuk data ranitidin, yang mana untuk  prosesnya  pada  data  sebelumnya  yakni Nacl.
Gambar 4. Proses Analisa Time Series Ranitidin

## No Tanggal GENERIK_ID
GENRRIK_DESC Total 1 01/01/2014 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 1.034 2 01/02/2014 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 3.111 3 01/03/2014 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 4.065 4 01/04/2014 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 4.310 5 01/05/2014 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 4.297 6 01/06/2014 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 3.478 7 01/07/2014 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 6.007 8 01/08/2014 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 3.228 9 01/09/2014 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 4.396 10 01/10/2014 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 2.250 … … … … … 70 01/05/2023 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 800 71 01/06/2023 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 800 72 01/07/2023 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 1.464 73 01/08/2023 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 4.636 74 01/01/2024 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 1.855 75 01/03/2024 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 1.855 76 01/04/2024 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 2.000 77 01/05/2024 340545 OMEPRAZOLE SERB INJ 40 MG 857
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)

## Gambar 4. Hasil Analisa Time Series Ranitidin
Pada Gambar 4, hasil yang  diperolah  dalam menganalisis time  series  ranitidin adalah  stabil berdasarkan  dari  pola  pada  tahun  –  tahun sebelumnya.
Pada  gambar  5.  Ini  juga  merupakan  proses dari  analisa time  series  omeprazole ,  akan  tetapi berbeda untuk data yang di kelolanya.

## Gambar 5. Proses Analisa Time Series Omeprazole
Pada  Gambar  6.  Merupakan  hasil  dari analisis time  series dari  data  omeprazole  yang diambil  dari  data  –  data sebelumnya  yaitu  untuk hasilnya stabil.
Gambar 6. Hasil Analisa Time Series Omeprazole

## E. Prediksi Model ARIMA
Langkah  ini  dilakukan  preprocessing  data untuk  membersihkan  data  error  dengan  cara melihat  nilai  yang  hilang/missing  yang  dapat diselesaikan  dengan  mencentang  menu  missing value  di  atas  tabel.  Pengaturan  untuk  perubahan role dapat dilakukan di area format. Jika tidak ada atribut  yang  missing,  maka  bisa  dilanjutkan  ke tahap selanjutnya
Tabel 4. Informasi Data Nacl

## Gambar 7. Hasil Relative Eror pada Analisis Data Nacl
Hasil  pada  perhitungan  metode  ARIMA terdapat relative error yakni 14.29%

## Gambar 7. Hasil prediksi Nacl
Pada gambar diatas merupakan hasil prediksi dari hasil perhitungan. Pada grafik terdapat garis hijau  dan  biru.  Garis  hijau  berarti  mewakili prediksi
total nilai yang
diharapkan     setiap   bulannya,    sedangkan  yang
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
garis biru artinya mewakili total nilai aktual yang tercatat setiap bulannya.
Tabel 5. Informasi Data Ranitidin
Gambar 8. Hasil Relative Error Pada Data

## Ranitidin
Hasil  pada  perhitungan  metode  ARIMA terdapat relative  error yakni  2.76%  untuk  data Ranitidin.
Pada  gambar  dibawah  merupakan  hasil prediksi  dari  hasil  perhitungan.  Pada  grafik terdapat  garis  hijau  dan  biru.  Garis  hijau  berarti mewakili prediksi total nilai yang diharapkan     setiap   bulannya,    sedangkan  yang garis biru artinya mewakili total nilai aktual yang tercatat  setiap  bulannya.  Hasilnya  pada  grafik untuk  nilai  aktualnya  seimbang  dengan  nilai prediksinya  hanya  pembeda  pada  tahun  2016  ke tahun 2017.
Gambar 9. Hasil prediksi ranitidin
Tabel  ini  bawah  ini  adalah  tabel  informasi dari data Omprazole yang akan dilakukan analisis dengan menggunakan metode ARIMA.
Tabel 6. Informasi Data Omprazole
Gambar 10. Hasil Relative Error Pada Data Omeprazole
Hasil  pada  perhitungan  metode  ARIMA terdapat relative  error yakni  12.78%  untuk  data Omeprazole.

## Gambar 9.Hasil prediksi omeprazole
Hasilnya pada grafik untuk nilai aktual lebih tinggi dibandingkan dengan  nilai prediksi. Garis hijau  berarti  mewakili  prediksi  total  nilai  yang diharapkan  setiap   bulannya,  sedangkan  yang garis biru artinya mewakili total nilai aktual yang tercatat setiap bulannya.

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil analisis time series dan penerapan metode  ARIMA,  dapat  disimpulkan  bahwa  data mining  dapat  digunakan  untuk  memprediksi pembelian obat dengan akurat. Dengan
Journal CERITA ( Creative Education of Research in Information Technology and Artificial informatics ) Vol. 10 No. 2 (2024)
memahami  pola  pembelian  obat  dari  waktu  ke waktu  dan  membangun  model  ARIMA  yang sesuai,  rumah  sakit  dapat  membuat  keputusan yang  lebih  baik  dalam  merencanakan  pembelian dan persediaan obat. Dari seluruh data obat yang ada,  Penulis  menggunakan  3 sample data  obat yakni  Nacl,  Ranitidin,  dan  Omprazole.  Hasilnya untuk  data  Nacl  tingkat  akurasi  nya  mencapai 14.29%,  data  Ranitidin  memiliki  tingkat  akurasi mencapai  2.76%,  serta  untuk  data  Omeprazole memiliki  tingkat  keakuratan  12.78%.  Dengan demikian, penerapan data mining dalam memprediksi  pembelian  obat  dapat  memberikan manfaat  yang  signifikan  bagi  rumah  sakit  Dr. moewardi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aminy, L. N. (2024). Perbandingan Model Feed Forward Neural Network Dan Arima Untuk  Meramalkan  Perkembangan  Covid- 19 Di Indonesia. Math Unesa Jurnal Ilmiah Matematika , 12 (1), 1–10.
[2] Andryana, S., Rahman, B., & Gunaryati, A. (2024). Predicting Market Segments From Twitter  Data  Using  Arima  Time  Series Analysis.  JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetahuan Dan  Teknologi  Komputer),  10(1),  66–72. https://doi.org/10.33480/jitk.v10i1
[3] Ayumi,  V.  (2023).  Jakarta  Smart  City: Pengembangan  Model  Smart  Mobility Prediction  Mengunakan  GHMM-ARIMA. JSAI:  Journal  Scientific  and  Applied Informatics,  6(1),  77–82.  https://doi.org/ 10.36085
[4] De  Jesus,  E.  N.,  &  Rozi,  A.  F.  (2021). Jurnal  Information  System  &  Artificial Intelligence. Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi  Jumlah  Data  Di  Puskesmas Haekesak  Menggunakan  Metode  Arima,
2(2), 108–116.
[5] Denny, Sanjaya (2022) Analisa Kombinasi Metode  Regresi  Linier  Sederhana  Dan Single  Moving  Average  Pada  Harga  Beli
Emas Digital. Other Thesis, Unsada.
[6] Manabung,  O.,  &  Rantung,  V.  P.  (2023). Analisis  Data  Kementrian  Agama  Kota Bitung Menggunakan Metode Data Science. Prosiding Sisfotek Sistem
Informasi Dan Teknologi, 175–179.
[7] Purliantoro,  D.,  &  Ayesha,  I.  (2023). Klasterisasi Data Mining K-Means Dengan Indeks  Davies  Bouldin  Berdasarkan  Hasil Peramalan  Produksi  Tanaman  Biofarmaka Di  Provinsi  Indonesia  Menggunakan Arima.  Journal  of  Scientech  Research  and Development, 5(1), 580–594.
[8] Supriatun,  Solihati,  I.,  Arum,  P.  R.,  & Utami,  T.  W.  (2020c).  Prosiding  Seminar
Edusainstech Fmipa Unimus 2020. Peramalan  Jumlah  Kasus  Covid-19  Di Semarang Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average.
[9] Syahab  ,  M.  A.,  &  Purnama  ,  Z.  (2023). Analisis  Rapid  Miner  Terhadap  Tujuan
Pendekatan  Keahlian  Pada  Keinginan Untuk  Keluar  Dengan  Motivasi  Intrinsik Sebagai Variabel Moderator. Jurnal Minfo Polgan, 12(1). Https://Doi.Org/10.33395/Jmp.V12i1.129 26 [10] Ramadhan, Ahmad Teguh (2021) Perbandingan Peramalan Frekuensi Kriminalitas  Menyangkut  Perempuan  Dan Anak  –  Anak  Dengan  Arimax  Dan Var.Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.
[11] Tumanggor,  E.  M.  (2021b).  Tin:  Terapan Informatika Nusantara. Analisa Dan Implementasi Data Mining Untuk
Memprediksi  Jumlah  Material  Bangunan Menggunakan  Algoritma  Autoreggresive Intergrated Moving Average (Arima), 2(6), 373–377.