## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 2, No 4, Februari 2022 Hal 123-131 https://djournals.com/klik

## Analisis Data Mining Algoritma  Decision Tree Pada Prediksi Persediaan Obat (Studi Kasus : Apotek Franch Farma)
Dwita Elisa Sinaga 1,* , Agus Perdana Windarto 2 , Rizki Alfadillah Nasution 3
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Jl. Kartini, Proklamasi, Kec. Siantar Bar,Pematang Siantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 dwitaelisa01sinaga@gmail.com, 2 aguspw.amcs@gmail.com, 3 rizkialfadillahnst@amiktunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: dwitaelisa01sinaga@gmail.com
Abstrak− Obat  merupakan  suatu  benda  yang  diracik  para  tenaga  medis  guna  untuk  membantu  dalam  melakukan  pencegahan, penyembuhan,  pemulihan  serta  peningkatan  kesehatan  pasien.    Apotek  merupakan  tempat  penyedia  berbagai  jenis  obat  yang dibutuhkan  pasien,  tetapi  apotek  kerap  kali  memiliki  masalah  dalam  melakukan  penyediaan  obat  yang  mengakibatkan  terjadi kekosongan  barang ketika  ada yang  membutuhkan hal  ini dapat  berdampak  pada kurang baiknya pelayanan  yang  terjadi  di  apotek serta  dapat  membuat  apotek  mengalami  kerugian  di  berbagai  aspek.  Permasalahan  ini  akan  diselesaikan  dengan  menggunakan algoritma  C4.5 berdasarkan data  yang didapat  dari  Apotek  Franch  Farma.  Tujuan  dari penelitian  ini  ialah  memprediksi persediaan obat yang akan dibutuhkan dengan membagi kedalam 6 variabel yaitu nama barang, jenis obat, persediaan, stok awal, stok akhir dan goal. Proses uji penelitian menggunakan software Rapidminer untuk membuat pohon keputusan. Dan hasil yang di peroleh 12 rules untuk memprediksi persediaan obat yang akan dilakukan Apotek Franch Farma  dengan tinggkat akurasi yang dihasilkan sebanyak 80,00%. Dari hasil analisis diharapkan dapat membantu apoteker dalam melakukan persediaan obat yang lebih efektif dan efesien.
Kata Kunci: Data mining; Algoritma C4.5; Obat; Apotek; Persediaan.
Abstract− Medicine is an object that is formulated by medical personnel to assist in preventing, healing, recovering and improving the  health of patients.  Pharmacies  are  places  that  provide various  types  of  drugs  that  are  needed by  patients,  but pharmacies  often have problems in providing drugs which result in a shortage of goods when someone needs it. aspect. This problem will be solved by using the C4.5 algorithm based on data obtained from the Franch Farma Pharmacy. The purpose of this study is to predict the supply of drugs that will be needed by dividing into 6 variables, namely the name of the item, type of drug, inventory, initial stock, ending stock and goal. The research test process uses Rapidminer software to create a decision tree. And the results obtained are 12 rules to predict drug supplies to be carried out by Franch Farma Pharmacy with an accuracy rate of 80.00%. From the results of the analysis, it is hoped that it can help pharmacists in making drug supplies more effective and efficient.
Keywords : Data Mining; C4.5 Algorithm; Drugs; Pharmacies; Supplies .

## 1. PENDAHULUAN
Obat merupakan suatu benda yang diracik oleh para tenaga medis guna untuk membantu dalam menetapkan Diagnosa, Pencegahan, Penyembuhan, Pemulihan, Peningkatan kesehatan dan Kontasepsi [1]. Obat memiliki peran penting dalam pelayanan kesehatan terutama dalam membantu pemulihan pasien pasien yang menderita sakit kronis dan pasien yang hidupnya sudah bergantung pada obat, dikarenakan pada zaman yang semakin berkembang ini maka semakin banyak pula  orang  orang  yang  tidak memperdulikan  kesehatannya  disebabkan  adanya  rutinitas sehari  hari  yang  sangat padat, hal  itu  mengakibatkan  tidak  sedikit  masyarakat  yang  terserang  penyakit,  baik  itu  penyakit  kronis  maupun  penyakit biasa. Sesuai dengan keputusan Menteri Kesehatan RI Nomor 922/Menkes/Per/X/1993 tentang Ketentuan dan tata cara Pemberian Izin Apotek, Apotek ini bertujuan untuk melayani kesehatan masyarakat umum [2]. Apotek Franch Farma adalah apotek yang terletak di provinsi Sumatra Utara kabupaten Dairi yang beralamat Jl.RSU No 17A SIDIKALANG Apotek ini merupakan salah satu apotek yang banyak dikunjungi konsumen karena letaknya yang bersebelahan dengan Rumah Sakit Umum Sidikalang, namun sangat disayangkan, apotek ini masih memiliki kekurangan diberbagai bidang. Salah  satunya  yaitu  kurang  efektifnya  dalam  melakukan  persediaan  obat,  banyaknya  jenis  obat  yang  di  jual mengakibatkan  pemilik  apotek  tidak  dapat  mengambil  keputusan  dengan  baik  dalam  melakukan  persediaan  obat, sehingga  pemilik  apotek  kerap  kali  melakukan  pemesanan  obat  secara  berulang  ulang.  Adanya  kendala  dalam persediaan dan pembelian obat dapat juga mempengaruhi penjualan obat. Jika persediaan tidak mencukupi maka akan terjadi  kerugian  dan  apotek  itu  sendiri  akan  kehilangan  kepercayaan  dari  para  pelanggan.  Sedangkan  jika  terjadi penimbunan stok obat pemilik apotek juga akan tetap merugi di sebabkan obat obatan akan rusak jika disimpan terlalu lama.  Maka  diperlukan  adanya  prediksi  dalam  melakukan    persediaan  obat  yang  tepat  agar  dapat  membantu  pemilik toko dalam mengambil keputusan yang bijaksana untuk persediaan  obat
Terdapat penelitian terdahulu yang sudah melakukan penelitian mengenai prediksi salah satunya ialah : Analisa Algoritma  C4.5  untuk  Prediksi  Penjualan  Obat  Pertanian  di  Toko  Dewi  Sri,  Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk memprediksi  penjualan  obat  pertanian.  Dimana  metode  ini  bekerja  dengan  membentuk  suatu  pohon keputusan. Berdasarkan hasil perhitungan yang telah dilakukan didapatkan hasil Akurasi sebesar 75%  [3]. Penelitian lainnya yakni Penerapan Algoritma C4.5 untuk menetukan data stok dan target permintaan material yang paling dibutuhkan gudang logistik  pada  pt  pln  (persero)  area  kebon  jeruk,  Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengklasifikasi  data  stok  dan  target permintaan  material  yang  paling  dibutuhkan.  Setelah  dilakukan  Penyelesaian  menggunakan data  mining maka  dapat disimpulkan dengan algoritma C4.5 berdasarkan tingkat akurasi yang dihasilkan oleh sistem decision tree pada aplikasi Rapidminer adalah  100  %  Sehingga dapat disimpulkan  penelitian  ini  dapat  membantu  user/  pengawas  gudang  dalam memilih dan menyiapkan stok material yang dibutuhkan [4].
Dwita Elisa Sinaga, Analisis Data Mining  Algoritma  Decision Tree Pada Prediksi Persediaan Obat  (Studi Kasus : Apotek Franch Farma)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining merupakan  pembelajaran  mengenai  mengumpulkan,  membersihkan,  memproses,  menganalisis,  dan mendapatkan  wawasan  berguna  dari  data    [5].  Data  mining  menganalisa  sejumlah  besar  kumpulan  data  observasi, menemukan suatu hubungan tidak terduga serta dapat merangkum data dengan cara  yang baru sehingga dapat berguna dan  dimengerti  bagi  pengguna  [6]. Data  mining adalah  proses  yang  dapat  mengidentifikasi  pengetahuan  potensial berguna  dan  bermanfaat  yang  ada  didalam  sebuah  database  besar  menggunakan  bantuan  dari  teknik statistic , matematik, kecerdasan buatan dan machine learning [7]. Data mining juga merupakan kegiatan berupa pengumpulan dan  pengolahan  data  data  yang  tidak  digunakan  untuk  menganalisis  dan  menemukan  sebuah  nilai  atau  pengetahuan yang dapat membantu dalam penyelesaian sebuah masalah [8] . Data  mining juga  disebut  dengan  istilah Knowledge  Discovery  in  Database (KDD).  KDD  merupakan  suatu wilayah  yang  mengintegrasikan  berbagai  metode  seperti mathematic , statistic ,  basis  data,  kecerdasan  buatan,  sistem informasi manajemen, dan sistem berbasis pengetahuan [9].
Data mining memiliki beberapa fungsi dasar yang dapat dimanfaatkan untuk memperoleh informasi, yaitu [10]: 1. Fungsi Prediksi (prediction)
2. Fungsi Estimasi
3. Fungsi Klasifikasi (classification)
4. Fungsi Klastering (Clustering) 5. Fungsi Asosiasi (Association Rule)

## 2.2 Pohon Keputusan (Decision Tree)
Pohon keputusan (Decision tree ) adalah Sebuah metode kecerdasan buatan yang berbentuk pohon dimana pada setiap cabang memiliki pilihan serta alternatife dengan  daun yang menyatakan keputusan yang dipilih. Decision tree banyak digunakan karena dapat menggabungkan sebuah pola/pengetahuan/ informasi kedalam sebuah bentu pohon keputusan [11]. Decision tree terdiri dari kumpulan node (simpul) yang dihubungkan oleh cabang. Terdapat tiga jenis node pada decision tree : 1. Root node , merupakan simpul yang tidak memiliki input tetapi memiliki output yang lebih dari satu.
2. Internal node , memiliki satu input dan memiliki output lebih dari dua 3. Leaf atau terminal node , mempunyai satu input dan tidak mempunyai output .
Pada  setiap decision  tree, setiap leaf memiliki  sebuah  nama  kelas .  Root  node dan internal  node berisi  aturan yang digunakan untuh membedakan data yang memiliki karakter berbeda [12].

## 2.3 Algoritma C4.5
Ada  beberapa  algoritma yang  dapat  dilakukan untuk  membuat  suatu  pohon keputusan (decision  tree) salah  satu  yang sering digunakan  adalah algoritma C4.5 . algoritma C4.5 dikembangkan oleh Ross Quinlan sebagai pengembangan dari algoritme ID3 . Algoritma C4.5 adalah pembentukan pohon keputusan berdasarkan traning data kelebihan dari algoritma ini yaitu dapat mengatasi missing value , dapat mengolah data numeric serta kategori noisy data [13]. Dalam membuat pohon keputusan dengan algoritma c45 diperlukan langkah langkah sebagai berikut [14] 1. Siapkan data training Data  traning  adalah  data histori yang  telah  disiapkan  sebelumnya  dan  telah  dikelompokkan  kedalam  bentuk kelas kelas tertentu.
2. Menentukan akar dari pohon
Akar akan ditentukan melalui atribut yang telah dipilih dengan cara menghitung  nilai gain gari setiap atribut, nilai gain yang  paling  tinggi  nantinya  akan  menjadi  akar  pertama.  Sebelum  menghitung  nilai gain dari  atribut  perlu menghitung terlebih dahulu nilai entropy . Untuk menghitung nilai entropy memiliki dapat digunakan Rumus sebagai berikut
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑁) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 𝑖=1 𝑝𝑖 (1)
Dimana : N : Himpunan Kasus P : Jumlah partisi N Pi:Proporsi dari Ni terhadap N 3. Setelah  menghitung  entropy  setiap  kasus  maka  selanjutnya  menghitung  nilai Gain menggunakan  rumus  sebagai berikut :
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑁, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑁) − ∑ |𝑁𝑖| |𝑁| 𝑝 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑁𝑖)
(2)
Dimana : N : Himpunan Kasus
Dwita Elisa Sinaga, Analisis Data Mining  Algoritma  Decision Tree Pada Prediksi Persediaan Obat  (Studi Kasus : Apotek Franch Farma)
A : Atribut P : Jumlah partisi atribut A |Ni|  : jumlah kasus pada partisi ke i |N|  : Jumlah kasus dalam N 4. Setelah selesai lalu ulangi langkah ke 2 dan ke 3  sampai semua atribut dihitung dan memiliki informasi dan yang akan dijadikan sebagai node (akar).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengolahan data menggunakan algoritma C4.5
Pemilihan algoritma C4.5 diawali dengan menentukan atribut akar dengan menjumlahkan kasus keputusan Tersedia dan Tidak tersedia. Menghitung entropy dari semua kasus yang dibagi berdasarkan jenis obat, Persediaan,  stok awal, stok akhir dan Goal. Setelah itu dilakukan perhitungan gain untuk masing masing atribut. Sebelum melakukan perhitungan terlebih dahulu kita melakukan batasan pada atribut . dapat di jelaskan pada tabel 1.
Tabel 1. Penjelasan Atribut No Atribut Penjelasan 1 Jenis Obat 1. Obat Keras 2. Obat Bebas 2 Persediaan 1. Ampul 2. Kapsul 3. Sirup 4. Sprei Nasal 5. Tablet 6. Tube 7. Cairan 3 Stok Awal Stok Akhir 1. Jika stok awal < 200 = Sedikit
2. Jika stok awal  200 – 600 = Sedang
3. Jika stok awal > 600 = Banyak 4 Goal 1. Tidak Tersedia 2. Tersedia Tabel 2. Data Penelitian Yang Sudah Di olah No Nama Barang Jenis Obat Persediaan Stok Awal Stok Akhir Goal 1 Alprazolam Obat Keras Tablet Banyak Sedikit Tidak Tersedia 2 Alprazolam Obat Keras Tablet Banyak Sedang Tidak Tersedia 3 Codeine Obat Keras Tablet Sedang Sedikit Tidak Tersedia 4 Hexymer Obat Keras Tablet Banyak Sedang Tidak Tersedia 5 Mst Continus Obat Keras Tablet Sedikit Sedikit Tidak Tersedia 6 Stesolid Obat Keras Ampul Sedikit Sedikit Tersedia 7 Merlopam Obat Keras Tablet Sedang Sedang Tidak Tersedia 8 Stesolid Obat Keras Sirup Sedikit Sedikit Tersedia 9 Sibital Injeksi Obat Keras Ampul Sedikit Sedikit Tersedia 10 Sernade Obat Keras Tablet Sedang Sedikit Tidak Tersedia 11 Pethidin Hcl Injeksi Obat Keras Ampul Sedikit Sedikit Tersedia 12 Valdimex Obat Keras Tablet Sedang Sedikit Tidak Tersedia 13 Sibital Obat Keras Tablet Sedikit Sedikit Tersedia 14 Opizolam Obat Keras Tablet Sedikit Sedikit Tersedia 15 Tradosik Obat Keras Kapsul Sedikit Sedikit Tersedia 16 Stesolid Rt Obat Keras Tube Sedikit Sedikit Tidak Tersedia 17 Pheno Barbital Obat Keras Tablet Sedikit Sedikit Tidak Tersedia 18 Noprenia Obat Keras Tablet Sedikit Sedikit Tidak Tersedia 19 Tradosik / Dolgestik Obat Keras Ampul Sedikit Sedikit Tidak Tersedia 20 Clofritis Obat Keras Tablet Sedang Sedikit Tersedia 21 Pethidin Hcl Obat Keras Ampul Sedikit Sedikit Tersedia 22 Opizolam Obat Keras Tablet Sedikit Sedikit Tidak Tersedia 23 Stesolid Obat Keras Tablet Sedikit Sedikit Tidak Tersedia 24 Hytrin Obat Keras Tablet Sedikit Sedikit Tersedia 25 Cefadroxil Obat Keras Kapsul Sedikit Sedikit Tidak Tersedia 26 Ciprofloxacin Obat Keras Tablet Sedang Sedikit Tidak Tersedia 27 Metronidazole Obat Keras Tablet Sedang Sedikit Tidak Tersedia 28 Dilatamol Obat Keras Sprei Nasal Sedang Sedikit Tersedia 29 Profigen Obat Keras Kapsul Sedikit Sedikit Tersedia 30 Proster Obat Keras Tablet Sedang Sedang Tersedia 31 Mucopect Obat Keras Sirup Sedang Sedikit Tidak Tersedia
Dwita Elisa Sinaga, Analisis Data Mining  Algoritma  Decision Tree Pada Prediksi Persediaan Obat  (Studi Kasus :

## Apotek Franch Farma)
No Nama Barang Jenis Obat Persediaan Stok Awal Stok Akhir Goal 32 Tracetate Obat Keras Sirup Sedikit Sedikit Tersedia 33 Nucral Obat Keras Sirup Sedang Sedang Tidak Tersedia 34 Muscopan Obat Keras Tablet Sedang Sedikit Tidak Tersedia 35 Amlodipine Obat Keras Tablet Sedang Sedikit Tidak Tersedia 36 Celebrex Obat Keras Kapsul Sedikit Sedikit Tersedia 37 Metformin Obat Keras Tablet Sedikit Sedikit Tidak Tersedia 38 Recolfar Obat Keras Tablet Sedang Sedang Tersedia 39 Hemorogard Obat Keras Kapsul Sedikit Sedikit Tersedia 40 Akilen Obat Keras Cairan Sedikit Sedikit Tersedia 41 Astharol Obat Keras Sirup Sedikit Sedikit Tersedia 42 Lansoprazole Obat Keras Kapsul Sedikit Sedikit Tidak Tersedia 43 Colfin Obat Bebas Kapsul Sedang Sedikit Tidak Tersedia 44 Azithromycin Obat Keras Tablet Sedang Sedikit Tidak Tersedia 45 Tibirif Obat Keras Kapsul Sedikit Sedikit Tersedia 46 Frego Obat Bebas Tablet Sedang Sedikit Tidak Tersedia 47 Bisolvon Obat Keras Sirup Sedikit Sedikit Tidak Tersedia 48 Hufagrif Obat Keras Sirup Sedikit Sedikit Tidak Tersedia 49 Bodrexin Obat Bebas Kapsul Sedikit Sedikit Tidak Tersedia 50 Sanmol Obat Bebas Kapsul Sedikit Sedikit Tidak Tersedia
Langkah-langkah  dalam  pembentukan  pohon  keputusan  pada  prediksi  Persediaan  obat    dalam  menulis  karya ilmiah  dilakukan  sesuai  data  yang  tertera  pada  tabel  2.  Untuk  perhitungan    algoritma  C4.5  dapat  diuraikan  sebagai berikut:
Langkah  1: Menghitung    jumlah    kasus,    jumlah    kasus    untuk  keputusan  Tidak  Tersedia,  jumlah  kasus  untuk keputusan Tersedia, dan Entropy dari  semua  kasus  yang dibagi  berdasarkan  atribut  Jenis obat, Persediaan, Stok awal , stok akhir dan goal. Setelah itu  dilakukan  penghitungan Gain untuk  masing-masing atribut. Langkah  2: Menghitung Entropy pada  baris  total  dengan  persamaan  (1).  Selanjutnya  dilakukan  penghitungan Gain untuk masing-masing atribut dengan persamaan (2). Berikut ini adalah perhitungan nilai entropy dan gain. Menghitung Entropy total :
Entropy [Total] = (− 30 50 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 30 50 )) + (− 20 50 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 20 50 ))
= 0,970951 Menghitung entropy dan gain Jenis Obat :
Entropy [Jenis obat  – Obat Keras] = (− 26 46 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 26 46 )) + (− 20 46 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 20 46 )) = 0,987693
Entropy [Jenis obat  – Obat Bebas] = (− 4 4 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 4 )) + (− 0 4 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 4 )) = 0 Gain (Total, Jenis obat) = 0,970951 - ( 46 50 𝑥 0,987693) − ( 4 50 𝑥 0) = 0.970951 −  0.908677 − 0 = 0.062273
Menghitung entropy dan gain Jenis Persediaan:
Entropy [Persediaan –  Ampul]
= (− 1 5 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 5 )) + (− 4 5 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 5 )) = 0.721928
Entropy [Persediaan –  Kapsul] = (− 5 10 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 10 )) + (− 5 10 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 5 10 )) = 1 Entropy [Persediaan –  Sirup] = (− 4 7 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 7 )) + (− 3 7 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 7 )) = 0.985228
Entropy [Persediaan –  Sprei Nasal] = (− 0 1 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 1 1 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) =  0
Entropy [Persediaan –  Tablet]
= (− 19 25 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 19 25 )) + (− 6 25 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 6 25 )) = 0.79504
Entropy [Persediaan –  Tube] = (− 1 1 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) +   (− 0 1 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0
1 )) =  0
Entropy [Persediaan –  Cairan] = (− 0 1 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 0 1 )) + (− 1 1 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 1 )) =  0 Gain (Total, Persediaan) = 0,970951 - ( 5 50 𝑥 0,721928) − ( 10 50 𝑥 1) −   ( 7 50 𝑥 0.985228) −   ( 1 50 𝑥 0) −
( 25 50 𝑥 0.79504) −   ( 1 50 𝑥 0) −   ( 1 50 𝑥 0) = 0.970951 −  0.72192 − 0.2 − 0.137931 − 0 − 0.39752 − 0 − 0 =  0.983555
Menghitung entropy dan gain Stok Awal :
Entropy [Stok Awal - Banyak] = (− 3 3 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 3 )) + (− 0 3 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 0
3 )) = 0 Entropy [Stok Awal – Sedang ] = (− 13 17 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 13 17 )) + (− 4 17 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 17 )) = 0.787127
Dwita Elisa Sinaga, Analisis Data Mining  Algoritma  Decision Tree Pada Prediksi Persediaan Obat  (Studi Kasus : Apotek Franch Farma)
Entropy [Stok Awal - Sedikit] = (− 14 30 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 14 30 )) + (− 16 30 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 16 30 )) = 0.996792 Gain (Total, Stok awal) = 0,970951 - ( 3 50 𝑥 0) - ( 17 50 𝑥 0,787127) − ( 30 50 𝑥 0.996792)
= 0.970951 −  0 − 0.267623 − 0.598075 = 0.105253
Menghitung entropy dan gain Stok Akhir:
Entropy [Stok Akhir – Sedang ]
= (− 4 6 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 4 6 )) + (− 2 6 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 2 6 )) = 0.918296 Entropy [Stok Akhir - Sedikit] = (− 26 44 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 ( 26 44 )) + (− 18 44 𝑥𝑙𝑜𝑔 2 ( 18 44 )) = 0.976021 Gain (Total, Stok Akhir ) = 0,970951 - ( 6 50 𝑥 0.918296 ) − ( 44 50 𝑥 0.976021)
= 0.970951 − 0.110195  - 0.858898
= 0.001857
Hasil perhitungan ditunjukkan pada tabel 3. Perhitungan Node 1
Tabel 3. Perhitungan Node 1 Node akar 1 Jumlah  Tidak Tersedia  Tersedia Entropy gain total 50 30 20 0.970951 jenis obat 0.062273 Obat Keras 46 26 20 0.987693 Obat Bebas 4 4 0 0 Persediaan 0.983555 Ampul 5 1 4 0.721928 Kapsul 10 5 5 1 Sirup 7 4 3 0.985228 Sprei Nasal 1 0 1 0 Tablet 25 19 6 0.79504 Tube 1 1 0 0 Cairan 1 0 1 0 Stok Awal 0.105253 Banyak 3 3 0 0 Sedang 17 13 4 0.787127 Sedikit 30 14 16 0.996792 Stok Akhir 0.001857 Sedikit 44 26 18 0.976021 Sedang 6 4 2 0.918296
Dari hasil perhitungan tersebut dapat digambarkan pohon keputusan sementara tampak seperti Gambar 1.
Gambar 1. Pohon Keputusan Dari Perhitungan Node 1
Dari hasil perhitungan tabel 3 diperoleh nilai atribut tertinggi adalah Persediaan dengan gain sebesar  0.983555. maka  atribut  yang  menjadi Node  akar adalah  Persediaan  dimana  terdiri  dari  tujuh  sub  atribut  yaitu  Ampul,  Kapsul, Sirup,  Sprei  Nasal,  Tablet,  Tube  dan    Cairan.  Berdasarkan  nilai  entropy  dari  ke  tujuh  sub  tersebut    terdapat    empat atribut yang belum memperoleh hasil  dan dikarenakan nilai gain dari perhitungan ampul sudah menghasilkan nilai nol maka perhitungan terhenti dan hasil dari ampul yaitu Tersedia dengan perolehan nilai (Tidak Tersedia 1, Tersedia 4),
Persediaan
Tersedia 1.1 Tersedia Ampul
Kapsul Sirup Sprei Nasal Tablet Tubel Cairan 1.2 1.3 Tidak
Tersedia
Tersedia
Dwita Elisa Sinaga, Analisis Data Mining  Algoritma  Decision Tree Pada Prediksi Persediaan Obat  (Studi Kasus : Apotek Franch Farma)
sedangkan  tiga  atribut  lainnya  belum  memperoleh  hasil  maka  perlu  dilakukan  perhitungan  lebih  lanjut.  Lakukan perhitungan yang serupa untuk menemukan hasil pada tiga atribut. Setelah dilakukan perhitungan pada tiap tiap atribut yang  menghasilkan  gain  tertinggi  maka  proses  perhitungan  telah  selesai  dilakukan  kemudian  pohon  keputusan perhitungan C4.5 dapat dilihat pada gambar dibawah
Gambar 2. Pohon Keputusan

## 3.2 Implementasi Pada Rapidminer
Rapidminer adalah  perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  yang  menggunakan  berbagai  macam  teknik deskriptif  dan  klasifikasi  untuk  dapat  menghasilkan  suatu  informasi  dan  pengetahuan  kepada  penggunanya,  sehingga dapat menghasilkan sebuah keputusan yang akurat. RapidMiner ini adalah perangkat lunak yang bersifat terbuka ( open source ) [15]. Dalam pengimplementasian algoritma C4.5 pada aplikasi rapidminer 5.3 dapat dilihat sebagai berikut : 1. Jalankan aplokasi rapidminer 5.3 , lalu pilih new process
2. Pilih operator Read Excel di Main Procees untuk memasukkan data berbentuk excel
Persediaan
Tersedia Jenis obat Tersedia Ampul Kapsul Sirup Sprei Nasa Tablet Tube Cairan
Stok
Awal
Stok
Awal
Tidak
Tersedia Tersedia Tidak Tersedia Tersedia Obat keras Obat bebas Sedang Sedikit Tidak Tersedia Tersedia Stok akhir Banyak Sedang Sedikit Tidak Tersedia Tidak Tersedia Sedang Sedikit Tidak Tersedia Tersedia
Dwita Elisa Sinaga, Analisis Data Mining  Algoritma  Decision Tree Pada Prediksi Persediaan Obat  (Studi Kasus :

## Apotek Franch Farma)
3. Penyesuaian  data.  Untuk  melakukan  pengecekan  pada  apk rapidminer perlu  dilakukan  nya  penyesuaian  data perhitungan excel yang  akan  di  olah  dapat  dilakukan  dengan  mengikuti  perintah  yang  ada  dalam import configuration wizard , 4. Menghubungkan port read excel dengan port validation
Gambar 4 . Penghubungan port read excel dengan port validation data
Langkah  selanjutnya  untuk  melakukan testing ialah  dengan drag dan drop  split  validation pada  menu operators kedalam panel process , setelah split validation seperti gambar di atas. Kemudian double click pada validation untuk membuka tampilan sub process    training dan testing 5. Tampilan operator decision tree pada tabel training Pada tabel training lakukan drag dan drop algoritma yang akan digunakan yaitu decision tree. 6. operators apply model pada tabel testing Pada  tabel Testing lakukan Drag dan Drop  Apply  Model.  Apply  model berfungsi  untuk  mempelajari  informasi ExampleSet yang telah dilatih dan digunakan untukprediksi menggunakan model ini. 7. Tampilan operators performance pada tabel testing
Gambar 5. Tampilan operators performance pada tabel testing
Kemudian  lakukan Drag dan Drop  Performance  classification pada table  testing . Performance digunakan  untuk evaluasi statistik dari kinerja klasifikasi dan memberikan daftar nilai kriteria dari kinerja klasifikasi tersebut.
8. Tampilan menghubungkan port decision tree, apply model dan performance
Gambar 6. Tampilan menghubungkan port decision tree, apply model dan performance
Selanjutnya  hubungkan port-port dari operator  decision  tree , operator  Apply  Model dan operator  Performance seperti gambar diatas, kemudian klik icon Run pada toolbar untuk menampilkan hasil. 9. Tampilan decision tree
Dwita Elisa Sinaga, Analisis Data Mining  Algoritma  Decision Tree Pada Prediksi Persediaan Obat  (Studi Kasus : Apotek Franch Farma)
Gambar 7. hasil decision tree Setelah  dilakukan perhitungan  dan pengujian  data  pada  masing-masing  atribut dengan  algoritma  C4.5, maka  akan didapatkan pola pohon keputusan akhir.
10. Tampilan deskripsi decision tree
Gambar 8. Deskripsi decision tree

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  seluruh  hasil  tahapan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  analisis  datamining  algoritma decision  tree pada prediksi persediaan obat dapat disimpulkan  dari data laporan penjualan dan pembelian obat pada Apotek Franch Farma  dapat  dihasilkan  sebuah  dataset  yang  dapat  diproses  dan  menghasilkan rule untuk  menjadi  acuan  dalam melakukan  prediksi  pada  apotek  franch  farma.  Dengan  total  data  yang  digunakan  sebanyak  50  data  dengan  variabel nama  barang,  jenis  obat,  Persediaan,  stok  awal,  stok  akhir  dan  goal  dengan  menghasilkan  26  jenis  obat  yang    perlu dilakuakan persediaan  oleh Apotek franch farma berdasarkan hasil yang di peroleh dari pohon keputusan . Berdasarkan hasil  pengujian rapidminer diperoleh  hasil  yang  sama  dengan  analisis  perhitungan  algoritma  C4.5  dimana  diperoleh tingkat akurasinya sebesar 80,00%. Serta dari perhitungan dengan algoritma C4.5 maka didapatkan faktor yang paling dominan adalah persediaan dengan nilai gain sebesar  0.983555.

## REFERENCES
[1] R. Sanjoyo, “Obat (biomedik farmakologi),” Obat (Biomedik Farmakol. , pp. 1–37, 2009.
[2] S. Hanik Mujiati, “Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Stok Obat Pada Apotek Arjowinangun,” Indones. J. Comput. Sci. - Speed FTI UNSA , vol. 9330, no. 2, pp. 1–6, 2013.
[3] K. R. Dewi, K. F. Mauladi, and Masruroh, “Analisa Algoritma C4.5 untuk Prediksi Penjualan Obat Pertanian di Toko Dewi Sri,” Semnas Inotek , vol. 4, no. 3, pp. 109–114, 2020.
[4] bahrun  said  Renhoran,  N.  Nurhandayani,  and  L.  Septiana,  “Inti  nusa  mandiri,” PENERAPAN  Algoritm.  C4.5  UNTUK MENENTUKAN DATA STOK DAN TARGET PERMINTAAN Mater. YANG PALING DIBUTUHKAN GUDANG , vol. 12, no. 2, pp. 13–20, 2018.
[5] N. Wardani, “Penerapan Data Mining Dalam Analytic CRM,” Yayasan Kita Menulis . pp. 47–48, 2020.
[6] G.  Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J.
Dwita Elisa Sinaga, Analisis Data Mining  Algoritma  Decision Tree Pada Prediksi Persediaan Obat  (Studi Kasus : Apotek Franch Farma)
Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[7] E. Pramadani, H. Sunandar, and Y. Hasan, “IMPLEMENTASI DATA MINING PENJUALAN KORAN DENGAN METODE C4 . 5 ( STUDI KASUS : PT . MEDIA MASSA CAHAYA,” vol. 6, pp. 11–15, 2018.
[8] A.  Fikri  and  W.  Verina,  “PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK  PREDIKSI  PENJUALAN  ALAT  MEDIS MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 PT. MURNI INDAH SENTOSA,” vol. 5, no. 1, pp. 70–83, 2020.
[9] W. D. Septiani, P. Studi, and M. Informatika, “DAN NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENYAKIT HEPATITIS,” vol. 13, no. 1, pp. 76–84, 2017.
[10]  D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, Algoritma Data Mining Dan Pengujian . 2019.
[11]  J. SUNTORO, “DATA MINING : Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman php.” p. 179, 2019.
[12]  S. Andinugroho and Y. A. Sari, Implementasi Data Mining Menggunakan Metode , vol. 15, no. 3. UB Press, 2018.
[13]  M. R. Lubis, “Analisa Prediksi Penjualan Produk Dengan Menggunakan Metode C4 . 5 ( Studi Kasus : PT . Kawan Lama Ace Hardware ),” vol. 6, no. 5, pp. 545–549, 2019.
[14]  S.  D.  Manullang,  E.  Buulolo,  and  I.  Lubis,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Pinjaman  Dengan Algoritma C4 . 5 Pada Kopdit CU Damai Sejahtera,” vol. 1, pp. 265–272, 2020, doi: 10.30865/json.v1i3.2153.
[15]  A. Supriadi, Poningsih, and H. Qurniawan, “Metode Data Mining Klasifikasi Pada Kualitas Pelayanan Terhadap Nasabah Bank Syariah Mandiri dengan Model C4 . 5,” vol. 6, no. 1, pp. 150–160, 2020.