## Analisis Hasil Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori pada Apotek

## Aris Wijayanti
Jurusan Teknik Informatika Universitas PGRI Ronggolawe Tuban Jl. Manunggal No. 61 Tuban
Ariswjy@yahoo.com
Abstrak — Penggalian  data  atau  data  mining  adalah  suatu metode  yang  digunakan  untuk  mencari  dan  menggali  data tertentu  yang  tersembunyi  dari  sebuah  data  yang  besar. Sebagai  contoh,  data  mining  dapat  digunakan  untuk mencari  informasi  kombinasi  item  dalam  suatu  penjualan, memprediksi  tingkat  kelulusan,  menentukan  penerima beasiswa,  dll.  Data  mining  sangat  berguna  bagi  suatu lembaga  atau  perusahaan  yang  ingin  melakukan  analisa terhadap  data  yang  besar.  Dengan  menggunakan  data mining, perusahaan akan  mampu  menganalisa secara tepat, cepat  dan  akurat  dibandingkan  dengan  menganalisa  secara manual.Apotek merupakan salah satu perusahaan yang bisa memanfaatkan  metode  data  mining  ini,  karena    di  apotek transaksi penjualan berlangsung setiap harisehingga semakin  lama  data  penjualan  yang  tersimpan  sangatlah besar.Salah satu pemanfaatan data mining di Apotek adalah untuk menentukan kombinasi item yang paling sering dibeli oleh  konsumen.  Untuk  dapat  menentukan  kombinasi  item yang paling sering dibeli oleh  konsumen bisa  menggunakan salah  satu  metode  data  mining,  yaitu  metode  assosiasi dengan  algoritma  apriori.  Dengan  algoritma  apriori  akan memudahkan  pihak  apotek  untuk  mencari  kombinasi  item penjualan.  Hasil  dari  analisa  ini  dapat  digunakan  oleh apotek untuk strategi pemasaran, promosi produk dll.

## Kata kunci — Penjualan Obat, Data mining, Association Rules, Apriori

## I. P ENDAHULUAN
Data  mining  adalah  suatu  proses  untuk  menggali informasi  yang  berguna dari data  yang besar. Dalam data mining  terdapat  banyak  metode,  diantaranya  yaitu assosiasi, clustering, klasifikasi dll.
Algoritma Apriori adalah aturan asosiasi pertambangan melalui beberapa scan set data, menemukan hubungan    antara    variabel    dan  menyajikan  aturan  yang kuat dalam database yang besar [7].
Apotek  ashari  farma  merupakan  salah  satu  dari sekian  banyak  apotek  yang  ada  di  kabupaten  Tuban. Apotek ini terletak tidak  jauh dari pusat kota, tepatnya di jalan hayam wuruk nomor 89/361 Kecamatan Semanding. Apotek  ashari  farma  selalu  berusaha  memberikan pelayanan dan  produk yang berkualitas, namun semua  itu dirasa  masih  kurang    untuk  bisa  bersaing  dengan  apotek- apotek lain di Tuban.
Maka  dari  itu  apotek  ashari  farma  harus  dapat mengerti  apa  yang  dibutuhkan  oleh  konsumennya.  Salah satu  cara  adalah  dengan  tetap  tersedianya  berbagai  jenis
obat-obatan  digudang  apotek.  Untuk    mengetahui    obat apa saja  yang dibeli oleh para konsumen dapat dilakukan teknik  analisis  dengan  menggunakan  data  mining  metode asosiasi  yaitu analisis dari kebiasaan  membeli konsumen. Dengan menerapkan Algoritma Apriori,  dapat membantu dalam  membentuk  kandidat  kombinasi  item  yang mungkin, kemudian dilakukan pengujian apakah kombinasi  tersebut  memenuhi    parameter    support    dan confidence minimum yang merupakan nilai minimal yang diberikan oleh pengguna.
Di  Apotek  ashari  farma  tuban,  kegiatan  jual  beli dan pelayanan terhadap konsumen setiap harinya semakin lama  semakin  tinggi,  sehingga  hal  ini  dapat  membuat tumpukan data yang semakin besar.
Walaupun  sampai  saat  ini  kegiatan  pelayanan  dan transaksi  di  Apotek  ashari  farma  belum  mengalami kendala,  namun  karena  semakin  besarnya  data  yang menumpuk  suatu  saat  bisa  menjadi  penghambat  dalam meningkatkan  pelayanan,  sehingga  menyulitkan  pihak apotek dalam menganalisa jenis barang mana yang paling diminati atau tidak diminati konsumen.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Kennedi  Tampubolon    dkk  [8]  membahas  tentang implementasi  data  mining  algoritma  apriori  pada  sistem persediaan  alat-alat  kesehatan.  Dengan  sistem  ini  dapat menentukan  frekuensi  tinggi  itemset  untuk  memprediksi persediaan barang diwaktu yang akan datang.
Heru Dewantara [2] membahas tentang pengembangan strategi bisnis peletakkan barang belanjaan yang  disesuaikan  dengan  pola  konsumsi  konsumen  di Swalayan  KPRI  Universitas  Brawijaya  Malang  dengan menggunakan  metode  Market  Basket  Analysis  (MBA) dengan  memanfaatkan  data  transaksi  penjualan  selama bulan Februari 2013.
Fusna  failasufa  [1]  membahas  tentang  penerapan data  minning  untuk  analisis  pola  pembelian  konsumen dengan  algoritma  apriori  pada  data  transaksi  penjualan studi  kasus  pamella  supermarket  dengan  tujuan  untuk mengetahui  pola  pembelian  di  masing-masing  cabang supermarket.
1.1. Rumusan Masalah
Pada  penelitian  ini,  masalah  yang  penulis rumuskan adalah:
1. Bagaimana  menerapkan  metode  data  mining  dengan algoritma  apriori  untuk  analisis  pola  pembelian  obat pada apotek?
2. Bagaimana mengolah data penjualan dengan menggunakan  data  mining  metode  apriori  agar  lebih bermanfaat?
3. Apakah  dengan  menggunakan  algoritma  apriori, didapatkan suatu kombinasi dari jenis produk- produk yang  sering  dibeli  secara  bersamaan  dalam  suatu waktu?
1.2. Batasan Masalah
Adapun  batasan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Penulisan penelitian ini tidak membandingkan antara metode data mining satu dengan metode lainnya.
2. Dalam penelitian ini tidak  membahas tentang sistem informasi penjualan.
3. Aplikasi  ini  tidak  melakukan  perhitungan  detil penjualan obat per periode.
4. Aplikasi  ini  tidak  mempertimbangkan  masalah keamanannya.
III. D ATA M INING
Data  mining  adalah  proses  untuk  menemukan interesting  knowledge  dari    sejumlah  besar  data  yang disimpan  dalam  database,  data  warehouse,  atau  media penyimpanan yang lainnya [3].
Ada  dua  alasan  mengapa  data  mining  perlu  untuk digunakan [10]:
1. Pencarian  pola  yang  terdapat  di  dalam  data  dapat mengecewakan  bagi  para  pembuat  keputusan  yang tidak  berpengalaman  karena  fakta  pola  potensial dalam data sering kali tidak terlihat.
2. Jumlah  data  terlalu  besar  untuk  analisis  secara manual.
Kemajuan  luar  biasa  yg  terus  berlanjut  dalam bidang data mining didorong oleh beberapa  faktor, antara lain [4]:
a. Pertumbuhan  data  yang  sangat  cepat  dalam pengumpulan data.
b. Penyimpanan  data  dalam  data  warehouse, sehingga  seluruh  perusahaan  memiliki  akses kedalam database yang baik.
c. Adanya  peningkatan  akses  data  melalui  navigasi web dan intranet.
d. Tekanan  kompetisi  bisnis  untuk  meningkatkan penguasaan pasar dalam globalisasi ekonomi.
e. Perkembangan  teknologi  perangkat  lunak  untuk data mining (ketersediaan teknologi).
f. Perkembangan  yang  hebat  dalam  kemampuan komputasi  dan  pengembangan  kapasitas  media penyimpanan.

## IV. A SSOCIATION R ULE
Association  rules merupakan  salah  satu  teknik didalam data  mining untuk  menentukan  hubungan  antar item  dalam  suatu  dataset  (sekumpulan  data)  yang  telah ditentukan. Konsep ini sendiri diturunkan dari terminologi market  basket  analysis ,  yaitu  pencarian  hubungan  dari beberapa produk di dalam transaksi pembelian [9].
Aturan  asosiasi  yang  berbentuk  “if…then…”  atau “jika…maka…”  merupakan pengetahuan  yang dihasilkan dari fungsi aturan asosiasi.
Aturan assosiatif biasanya dinyatakan dalam bentuk : {analgetik}  →  {antibiotika}  (support  =  34%,  confidence = 84%)
Support  34%,  menunjukkan  bahwa  34%  dari semua transaksi  yang dianalisis, analgetik dan antibiotika dibeli  secara  bersamaan,  sedangkan  confidence  sebesar 84% menunjukan bahwa  jika seorang konsumen membeli jenis obat analgetika maka terdapat 84% kemungkinan dia akan membeli jenis obat antibiotik juga [5].
Pencarian  aturan  asosiasi  harus  menggunakan parameter sehingga aturan yang didapat akurat. Parameter yang digunakan untuk pembentukan rules yaitu :
1. Support    (nilai  penunjang/pendukung):  suatu  ukuran yang  menunjukkan  seberapa  besar  tingkat  dominasi suatu  item/itemset  dari  keseluruhan  transaksi. Ukuran  ini  menentukan  apakah  suatu  item/itemset layak untuk dicari confidence-nya
Confidence    (nilai  kepastian/keyakinan):  suatu ukuran  yang  menunjukkan  hubungan  antar  2  item  secara conditional  (misal,  seberapa  sering  item  B  dibeli  jika orang membeli item A).

## V. A LGORITMA A PRIORI
Algoritma  apriori  digunakan  untuk  mencari frequent  itemset  yang  memenuhi  minimal  support kemudian  mendapatkan  rule  yang  memenuhi  minimal confidence dari frequent itemset tadi [6].
Secara  umum  pada  iterasi  ke-k  dilakukan  proses sebagai berikut :
1. Membentuk kandidat itemset Kandidat  k-itemset  dibentuk  dari  kombinasi  (k-1)- itemset yang didapat dari iterasi sebelumnya (join). Satu  ciri  dari  algoritma  Apriori  adalah  adanya pemangkasan    (prune)  kandidat  k-itemset  yang subset-nya  berisi  k-1  item  tidak  termasuk  dalam pola frekuensi tinggi dengan panjang k-1
2. Menghitung  support dari tiap kandidat k-itemset Support  dari  tiap  kandidat  k-itemset  didapat dengan  men-scan  database  untuk  menghitung jumlah  transaksi  yang  memuat  semua  item  di dalam  kandidat  k-itemset  tsb.  Ini  adalah  juga  ciri dari  algoritma  apriori  dimana    diperlukan penghitungan  dengan    scan    seluruh    database sebanyak k-itemset terpanjang
3. menetapkan pola frekuensi tinggi Pola  frekuensi  tinggi  yang  memuat  k  item  atau  k- itemset  ditetapkan  dari  kandidat  k-itemset  yang supportnya lebih besar dari minimum support.
4. Bila tidak didapat pola  frekuensi tinggi  baru  maka seluruh  proses  dihentikan.  Bila  tidak,  maka  k ditambah satu dan kembali ke bagian 1 (satu). Metodologi dasar analisis asosiasi terbagi menjadi dua tahap [4]:
1. Analisa pola frekuensi tinggi
Tahap ini mencari kombinasi item yang memenuhi syarat  minimum  dari  nilai  support  dalam  database.  Nilai support sebuah item diperoleh dengan rumus 2.1 dan 2.2:
Support(W)=
Sedangkan  pada  dua  itemset  atau  lebih  diperoleh dengan rumus:
Support(W,X)= (2.2)

## 2. Pembentukan aturan assosiatif
Setelah  semua   pola  frekuensi  tinggi ditemukan, barulah  dicari  aturan  assosiatif  yang  memenuhi  syarat minimum untuk confidence dengan menghitung confidence aturan assosiatif W_X.
Nilai  confidence  dari  aturan  W_X  diperoleh  dari rumus 2.3 Confidence(W->X)=

## VI. P ERANCANGAN S ISTEM
Perancangan  sistem  merupakan  langkah  pertama  di dalam  fase  pengembangan  suatu  sistem  informasi. Adapun  tujuan  perancangan  adalah  membuat  suatu perangkat  lunak  yang  dapat  memberikan  informasi  pada penjualan  obat.  Perancangan  sistem  ini  antara  lain diagram konteks, Flowchart, Entity Relation Diagram,dan DFD.
Bagan  alir  sistem  atau  flowchart  menggambarkan bagaimana urutan secara logika analisa sistem memecahkan  suatu  masalah  tertentu.  Berikut  ini  adalah flowchart  sistem  dari  implementasi  algoritma  Apriori untuk  menganalisa  keranjang  belanja  pada  data  transaksi penjualan di Apotek Ashari Farma Tuban.
Gambar 2. diagram konteks
Contexts Diagram digunakan untuk menggambarkan proses  kerja  sistem  secara  umum.  Contexts  Diagram adalah  Data  Flow  Diagram  (DFD)  yang  menggambarkan garis besar operasional sistem.
Gambar 3. data flow diagram
Diagram aliran data (Data Flow Diagram) atau DFD merupakan penjabaran dari Diagram Konteks secara lebih terperinci.  DFD  menjelaskan  bagaimana  fungsi-fungsi  di dalam sistem secara logika akan bekerja.

## VII. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Di  dalam  menganalisa  data  penjualan  obat  pada Apotek  Ashari  Farma  untuk  mendapatkan  rule  mining atau kombinasi item yang paling sering dibeli bersamaan, dilakukan dalam beberapa tahap.
Tahap  awal  dilakukan  dengan  Menemukan  data- data obat yang akan dianalisa dari data transaksi penjualan berdasarkan  periode  transaksi  yang  telah  ditentukan  oleh user seperti  yang ditunjukkan pada table I.
TABEL I
D ATA O BAT Y ANG D IANALISA
KODE ITEM NAMA ITEM 4170 aito tetes mata 8993347012305 albothyl 5 ml 411 alleron 4 mg 4101412100 alofar 100 mg 41141247 alpara tablet 4111174 alvita tablet 8992828881782 ambeven kapsul 9 amoxicillin nova 5000 4174637117 anacetin 60 ml 19 anastan forte 500mg 20 Andalan 22 andalan laktasi 8992003782354 antangin jrg cair
kemudian  menghitung  frekuensi  kemunculan  item obat yang dianalisa (C1), yaitu dengan menghitung jumlah kemunculan item obat pada data transaksi penjualan detail dan mengakumulasikannya. Dengan ketentuan bahwa jika didalam transaksi penjualan tersebut terdapat jumlah item obat  yang  dibeli  lebih  dari  satu  maka  support  countnya dihitung  sama  dengan  satu.  Seperti    yang  ditunjukkan pada tabel II.
TABEL II
D ATA K EMUNCULAN I TEM O BAT Y ANG D IANALISA
NAMA ITEM
SUP-
COUNT aito tetes mata 2 albothyl 5 ml 3 alleron 4 mg 1 alofar 100 mg 1 alpara tablet 1 alvita tablet 1 ambeven kapsul 1 amoxicillin nova 5000 8 anacetin 60 ml 1 anastan forte 500mg 1 Andalan 1 andalan laktasi 1
Selanjutnya  Menemukan  kandidat  1-itemset  yang memenuhi min_support (L 1 ), yakni yang terdiri dari satu item  obat  (1-itemset),  min_support  yang  diinputkan  oleh user  adalah  2  maka  kandidat  1-itemset  yang  memenuhi min_support≥2 adalah sebagai berikut :

## TABEL III
D ATA K EMUNCULAN I TEM O BAT Y ANG M EMENUHI M IN _S UPPORT D AN N ILAI S UPPORT D ARI I TEM O BAT NAMA_ITEM
SUPPORT COUNT NILAI_ SUPPORT aito tetes mata 2 1,13% albothyl 5 ml 3 1,69% amoxicillin nova 5000 8 4,52% antangin jrg cair 2 1,13% asam mefenamat 3 1,69% boraxglycerol 5% 15ml 2 1,13% bronchitin 50 ml 3 1,69% cataflam 50mg 2 1,13% combantrin 250 mg 3 1,69% furosemid 40 mg 2 1,13% gastran tablet 2 1,13% grathazone 0.5 mg 2 1,13% hansaplast 1 meter 2 1,13%
Tahap  selanjutnya  Menemukan  calon  2-itemset  (C 2)  dengan  cara  menggabungkan  (join)  antara  item  obat  L 1 dengan  item obat  L 1 sampai tidak ada item  yang tidak dapat  dikombinasikan  lagi,  dengan  aturan  bahwa  setiap kandidat  yang  dihasilkan  tidak  boleh  mengandung kandidat  yang  kembar  antara  satu  dengan  yang  lainnya, sehingga  diperoleh  tabel  seperti  pada  tabel  IV.    Adapun tampilannya dapat dilihat pada gambar 4.
TABEL IV.
H ASIL P ENGUJIAN
Nama Obat 1 Nama Obat 2 Nilai Support Confi- dence Kasa Steril Rivanol 100 Ml 1,13% 66,67% Rivanol 100 Kasa Steril 1,13% 100,00%
Gambar 4. Tampilan Hasil Analisa Apriori

## VIII. K ESIMPULAN
Dari  pembuatan  perangkat  lunak  data  mining  ini dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  aturan  asosiasi  yang dihasilkan  oleh  perangkat  lunak,  bisa  dipakai  untuk pertimbangan  dalam  mengambil  keputusan  di  appotek ashari  farma,  seperti  pengaturan  stok  obat,  segmentasi pembeli,  merancang  kampanye  pemasaran  kombinasi suatu  obat.  Aplikasi  juga  dapat  mengolah  data  transaksi untuk  menemukan  kandidat  dan  frequent  itemset, kemudian mengenerate association rulesuntuk ditampilkan dalam bentuk teks.
Dengan  menerapkan  metode  algoritma  apriori, penentuan pola pembelian dapat dilakukan dengan melihat hasil  dari  kecenderungan  konsumen  membeli  obat berdasarkan kombinasi 2 itemset.

## IX. S ARAN
Pada  penelitian  selanjutnya  dapat  membandingkan hasil  yang  diperoleh  dengan  memanfaatkan    algoritma association data  mining  lainya    seperti Generalized Rule  Iduction,  Algoritma  Hash  Base sehingga  dapat disimpulkan metode yang paling tepat untuk menganalisa data yang sangat besar.

## REFERENSI
[1] Failasufa, F. 2014. Penerapan Data Minning Untuk Analisis Pola Pembelian  Konsumen  Dengan  Algoritma  Apriori  Pada  Data Transaksi Penjualan Studi Kasus Pamella Supermarket . Penulisan penelitian. Tidak diterbitkan.
[2] Han,  J.,  &  Kamber,  M.  2006. Data  Mining  :  Concept  and Techniques Second Edition .Morgan Kaufmann Publishers.
[3] Dewantara,  H,  dkk.  2013.  Perancangan  Aplikasi  Data  Mining dengan  Algoritma  Apriori  untuk  Frekuensi  Analisis  Keranjang Belanja pada Data Transaksi Penjualan (Studi Kasus Di Swalayan Kpri  Universitas  Brawijaya).  Penulisan  penelitian.  Tidak diterbitkan.
[4] Larose, D. 2005. Discovering Knowledgein Data: An Introduction to Data Mining . John Willey & Sons.Inc.
[5] Meiwati,  L.,  &  Mustikasari,  M  (2010). Aplikasi  Data  Mining Menggunakan  Aturan  Asosiasi  dengan  Metode  Apriori  untuk Analisis  Keranjang  Pasar  pada  Data  Transaksi  Penjualan Apotek. belum diterbitkan.
[6] Mukhlason,  Ahmad,  dkk.  ”Pengembangan  Sistem  Rekomendasi Penelusuran  Buku  dengan  Penggalian  Association  Rule Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus Badan Perpustakaan  dan  Kearsipan  Provinsi  Jawa  Timur)”.  Journal Teknik ITS. 1 (Sept, 2012). 446-449
[7] Padmaja  dan  Poongodai  (2011). Mining  Weighted  Association Rules.
[8] Tampubolon, Kennedi, dkk. Implementasi Data Mining Algoritma Apriori  Pada  Sistem  Persediaan  Alat-Alat  Kesehatan .  Majalah Ilmiah  Informasi  dan  Teknologi  Ilmiah  (INTI),  Vol.I,  No.1, Oktober 2013. ISSN :  2339-210X.
[9] Witten, I. H and Frank, E. 2005. Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques Second Edition. San Francisco.
[10]  Zhang,  C.,  &  Zhang,  S.  2002. Association  Rule  Mining  Models and Algoritms . New York: Spinger.