## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.6, No.2, Desember 2022, pp. 120~128 e-ISSN: 2548-6861

## Pencarian Pola Pemakaian Obat Menggunakan Algoritma FP-Growth
Nikita Salsabila 1 *, Nina Sulistiyowati 2 *, Tesa Nur Padilah 3 * * Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang nikita.salsabila18098@student.unsika.ac.id 1 , nina.sulistio@unsika.ac.id 2 , tesa.nurpadilah@staff.unsika.ac.id 3
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2022-06-26 Revised 2022-07-22 Accepted 2022-08-27
Obat ‘ merupakan  sebuah  bahan  yang  digunakan ‘ untuk  mendiagnosis  sebuah penyakit yang dapat digunakan untuk pencegahan atau pengobatan penyakit pada manusia  atau  hewan.  Dalam  penggunaannya,  proses  perencanaan  stok  obat  di klinik  atau  rumah  sakit  merupakan  hal  penting  yang  harus  diperhatikan  karena apabila  stok  obat  tidak  sesuai  maka  akan  menimbulkan  masalah  dalam ketersediaan stok obat. Pada  penelitian ini terjadi permasalahan  pada  stok obat pada  sebuah  klinik  yang  berlokasi  di  Kabupaten  Brebes  yang  mana  terjadi kelebihan  stok  obat  yang  mengakibatkan  jumlah  data  stok  obat  tidak  sesuai dengan stok obat yang tersedia. Oleh sebab itu proses data mining dengan bantuan metodologi Knowledge  Discovery  in  Databases ( KDD) digunakan  untuk membantu  dalam  pengelolaan  stok  obat  pada  klinik  tersebut.  Adapun  tahapan KDD diantaranya , data selection, data pre-processing, data transformation, data mining, dan interpretation/evaluation . Pengujian dilakukan dengan menggunakan aplikasi Rapid  Miner .  Penerapan  metode  asosiasi  pada data  mining mampu menghasilkan suatu aturan asosiasi baru dari masing–masing item. Berdasarkan analisis  yang  dilakukan  dengan  algoritme FP-Growth, ditetapkan  nilai support sebesar 75 frekuensi atau 23% dan nilai confidence sebesar 75%. Hasil penelitian menghasilkan  6  aturan  asosiasi  dengan  kombinasi item terbesar  hingga  3 item . Evaluasi  pengujian  yang  didapat  dari  nilai Lift  Ratio mendapat  nilai  rata-rata sebesar 1.267.
Keyword:
Algoritma FP-Growth,
Asosiasi,
Data Mining, Knowledge Discovery in Databases ( KDD),
Stok Obat
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Obat  merupakan  sebuah  bahan  yang  digunakan  untuk mendiagnosa  sebuah  penyakit  yang  dapat  digunakan  untuk pencegahan  atau  pengobatan  penyakit  pada  manusia  atau hewan.  Tingkat  efektivitas  obat  pada  setiap  orang  akan berbeda, tergantung kepada kepekaan tubuh setiap orang dan juga besaran jumlah dosis obat yang diberikan. Adapun dosis untuk  setiap  orang  akan  berbeda,  tergantung  keperluannya dan dapat dikelompokan sesuai dengan usia pengguna [1].
Proses  perencanaan  stok  obat  merupakan  salah  satu  hal penting  yang  harus  diperhatikan,  karena  apabila  stok  obat tidak sesuai dapat menimbulkan masalah dalam ketersediaan stok obat. Adapun hal yang terjadi dikarenakan perencanaan obat yang tidak sesuai dapat mengakibatkan ketersediaan obat menjadi  berkurang  atau  bahkan  berlebihan.  Selain  itu, dampak akibat perencanaan yang tidak sesuai menyebabkan
tempat  penyimpanan  obat  menjadi  penuh  sehingga  obat berisiko menjadi kadaluwarsa, rusak, hingga stok mati  [2].
Terdapat sebuah penelitian yang meneliti pengelolaan obat di RSUD Provinsi NTB dan menghasilkan terdapat sebanyak 2,8% obat kadaluarsa dan terdapat 4% stok obat yang mati. Stok  obat  mati  merupakan  stok  obat  yang  tidak  terpakai selama  3  bulan  atau  lebih.  Hal  ini  terjadi  disebabkan  oleh ketidaksesuaian  pada  saat  melakukan  perencanaan  obat. Perancanaan  yang  baik  dalam  mengelola  stok  obat  perlu diperhatikan untuk menghindari resiko yang dapat terjadi [3].
Dalam  upaya  mengatasi  kesalahan  yang  ada  secara  terus menerus  dalam  melakukan  perencanaan  stok  obat,  dapat diatasi  dengan  beberapa  cara.  Salah  satunya  cara  yang dilakukan yaitu melakukan analisis pencarian pola pemakaian obat  untuk  mengetahui  keefektifan  obat  yang  sering digunakan.  Proses data  mining dapat  dilakukan  untuk menggali  informasi  dari  sekumpulan  data  obat.  Informasi yang  didapat  kemudian  diolah  menggunakan  perangkat
121
komputer  dengan  menggunakan  proses  association.  Hasil yang  diperoleh  dapat  membantu  dalam  mencari  dan menentukan pola obat yang tepat  [4] .
Adapun  permasalahan  yang  terjadi,  yaitu  terdapat  pada data  stok  obat  pada  sebuah  Klinik  yang  berlokasi  di Kabupaten  Brebes.  Pihak  klinik  mengalami  kelebihan  stok obat yang mengakibatkan jumlah data stok obat tidak sesuai dengan  stok  obat  yang  tersedia.  Adapun  stok  obat  yang mengalami kelebihan yaitu Alpara Tab.
Penyebab terjadinya kelebihan pada stok obat yaitu karena kurang  tepat  pada  saat  melakukan  perencanaan  dalam mengatur  stok  obat.  Kesalahan  tersebut  harus  segera diselesaikan  dikarenakan  dapat  ber- impact besar  kepada klinik. Obat yang terlalu lama berada di klinik dapat menjadi permasalahan baru dikarenakan bisa habis masa berlakunya atau expired .
Untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, perlu dicari pola  pemakaian  obat  yang  tepat  dan  efektif.  Dalam pengolahan  data  obat  dapat  digunakan  dengan  salah  satu teknik data  mining dengan  menggunakan  algoritma FP- Growth dalam mencari kombinasi item set dari data obat. Data  mining memiliki  berbagai  macam  algoritma,  salah satunya  yaitu  algoritma FP-Growth .  Algoritma FP-Growth merupakan algoritma yang termasuk ke dalam aturan asosiasi (association rule). Pola hubungan antar satu atau lebih item set yang  ada  dalam  suatu  dataset  yang  d item ukan  dengan menggunakan  metode  association  rule.  Algoritma Frequent Pattern  Growth  (FP-Growth) merupakan  algoritma  yang digunakan  untuk  menentukan  himpunan  data  yang  paling sering muncul (frequent itemset) dalam sebuah kumpulan data [5] Dalam perhitungan algoritma FP-Growth diperlukan tree untuk  menemukan  suatu  aturan  asosiasi  yang  memenuhi syarat  minimum  untuk support dan syarat  minimum  untuk confidence [5] Algoritma FP-Growth merupakan  algoritma  yang digunakan  dalam  membuat  sebuah  kombinasi item . Kombinasi item diuji  apakah  memenuhi  syarat  minimum support dan confidence yang  ditetapkan.  Jika  memenuhi, maka hasil pengujian dapat membantu dalam penentuan pola pemakaian  obat.  Hasil  pengujian  juga  dapat  bermanfaat dalam membantu tata letak obat  [1].
Dalam penelitian yang dilakukan oleh [6], dalam penelitian yang berjudul Analisa Data mining dengan Algoritma Apiori untuk Mencari Pola Pemakaian Obat, dimana pada penelitian tersebut menggunakan data 875 data transaksi yang didapat dari sebuah Klinik yang berlokasi di Kabupaten Brebes pada bulan Juli 2020 sampai dengan Agustus 2020.
Adapun dalam penelitian ini menghasilkan nilai minimum confidence 75%  dan  minimum support 50%  sehingga  di peroleh  7 item jenis  obat  yang  sering  digunakan  secara bersamaan dalam  suatu  waktu proses pemeriksaan di klinik seperti  obat  jenis Alpara  Tab,  Becom  C,  Dexametason  Tab 0.5mg,  Fg.  Troches , Gastrucid  Tablet,  Molexflu, dan Paracetamol.
Berdasarkan  hasil  penelitian  sebelumnya  menunjukkan bahwa  algoritme Apriori mampu  menggali  informasi  pada data obat dan dapat menampilkan hubungan antara atributnya. Untuk  meningkatkan  akurasi  dari  kombinasi  itemset  yang didapat  pada  penelitian  sebelumnya,  maka  perlunya  adanya peningkatan    jumlah  data  obat,  nilai  minimum  support  dan confidence.  Adapun  pada  penelitian  ini  mencoba  pengujian menggunakan  algoritme FP-Growth sebagai  perbandingan dari penelitian sebelumnya. Hasil yang didapat dari penelitian diharapkan  dapat  menyelesaikan  permasalahan  kelebihan stok obat  dan memperbaiki pengolahan data  stok obat  pada klinik.  Sehingga  dapat  dijadikan  sumber  informasi  dan pengetahuan baru yang lebih baik serta  menemukan sebuah rancangan baru dalam pengolahan data obat. Selain itu hasil penelitian  bisa  digunakan  sebagai  sarana  untuk  mengambil keputusan  dalam  pencegahan  terjadinya  kesalahan  dalam pengolahan data obat.

## II. METODE PENELITIAN
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  merupakan  data transaksi  pemakaian  obat  sebuah  Klinik  yang  berlokasi  di Kabupaten Brebes.  Adapun data  yang digunakan  yaitu data pada transaksi bulan Januari sampai dengan bulan Desember 2020  dengan  total  keseluruhan  transaksi  sebanyak  2.071 transaksi.  Proses  analisis  dilakukan  dengan  tahapan Knowledge Discovery in Databases (KDD) dan bantuan tools Rapid Miner.
Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD) merupakan metode yang digunakan untuk membantu dalam proses alur kerja data mining. Data mining merupakan salah satu tahapan dari proses KDD [15] . Dalam penerapannya KDD memiliki beberapa  tahapan,  seperti Data  Selection,  Data  Pre- processing,  Data  Transformation,  Data  mining, dan Interpretation/Evaluation. Berikut dapat dijelaskan tahapan- tahapan  yang  dimiliki Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) dapat dilihat pada Gambar 1 [16].
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery in Databases (KDD)
122

## A. Data Selection
Data selection merupakan salah proses melakukan seleksi dari  sekumpulan  data  yang  digunakan.  Data  yang  sudah diseleksi diletakkan ke dalam file yang berbeda.
B. Data Pre-Processing
Data Preprocessing atau data cleaning merupakan proses pembersihan pada data yang tidak digunakan. Proses cleaning ini dilakukan dengan membuang data yang terduplikasi, typo, atau juga data yang kosong (missing value).
C. Transformation Data Tranformation merupakan proses untuk mentransformasikan  data  kedalam  bentuk  data  numerik. Proses  ini  bertujuan  agar  dapat  mempermudah  dalam pemrosesan data.

## D. Data mining
Data  mining merupakan  proses  untuk  mengekstraksi sebuah  pola  dari  sebuah  data.  Proses  ini  dilakukan  dengan menggunakan metode dan algoritma yang dimiliki oleh data mining.
E. Data Interpretation (Evaluation)
Merupakan  proses interpretation atau evaluation sebuah pola  yang  sudah  ditentukan.  Pola  tersebut  harus  dievaluasi untuk  melihat  kesesuaian  dari  hasil  yang  sudah  d item ukan sebelumnya. Evaluasi digunakan untuk mendukung ketepatan dalam pengambilan sebuah keputusan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  merupakan  tahapan  pengujian  yang  dilakukan dengan  menggunakan  metodologi Knowledge  Discovery  in Databases (KDD).

## A. Data Selection
Pada  tahapan  ini  merupakan  pengambilan  atribut  yang akan digunakan dalam pengujian. Adapun pada dataset awal terdapat  57  atribut  pada  data  transaksi.  Atribut  awal  dapat dilihat pada Tabel 1.
T ABEL I A TRIBUT A WAL P ADA D ATA T RANSAKSI P EMAKAIAN O BAT Nama Atribut Tipe Nama Atribut Tipe Tgl Input Data Date Obat 4 Text Tgl Berobat Date Jumlah 4 Numerik No. Registrasi Numerik Obat 5 Text Nama Pasien Text Jumlah 5 Numerik Date of Birth Date Obat 6 Text Umur Numerik Jumlah 6 Numerik Diagnosis Utama Text Obat 7 Text Diagnosis ICD Utama Text Jumlah 7 Numerik
Diagnosis Tambahan Text Obat 8 Text Diagnosis ICD Tambahan Text Jumlah 8 Numerik Diagnosis Tambahan Text Obat 9 Text Diagnosis ICD Tambahan Text Jumlah 9 Numerik Keadaan Umum Text Obat 10 Text Kesadaran Pasien Text Jumlah 10 Numerik Tekanan Darah Sistolik Numerik Resep 1 Text Tekanan Darah Diastolik Numerik Jumlah 1 Numerik Nadi Numerik Resep 2 Text Suhu Numerik Jumlah 2 Numerik Pernafasan Numerik Resep 3 Text Tinggi Badan Numerik Jumlah 3 Numerik Berat Badan Numerik Resep 4 Text Keluhan Utama/ Anamnesa Text Jumlah 4 Numerik Dokter Text Biaya Dokter Numerik Obat 1 Text Biaya Obat Numerik Jumlah 1 Numerik Biaya Lab/NonLab Numerik Obat 2 Text Biaya Total Numerik Jumlah 2 Numerik Biaya Total Manual Numerik Obat 3 Text Grand Total Numerik Jumlah 3 Numerik
Pada Tabel 1 terdapat 57 atribut awal, kemudian diambil 5 atribut yang berkaitan dengan proses pengujian. Atribut yang digunakan diantaranya, Tgl Berobat, Obat 1, Obat 2, Obat 3, dan Obat 4 seperti dilihat pada Tabel 2.
T ABEL II

## H ASIL S ELEKSI A TRIBUT PADA D ATA T RANSAKSI P EMAKAIAN O BAT
Nama Atribut Tipe Tgl Berobat Date Obat 1 Text Obat 2 Text Obat 3 Text Obat 4 Text
Dari  Tabel  2  dapat  terlihat  terdapat  5  atribut  beserta masing-masing tipe datanya. Terdapat 2 tipe yang digunakan dalam proses ini yaitu tipe data Date dan tipe data Text .
B. Data Pre-Processing
Pada tahapan pre-processing dilakukan penghapusan pada missing  value ataupun  data  yang  tidak  digunakan.  Proses dilakukan  secara  manual  menggunakan  perangkat  lunak
JAIC e-ISSN: 2548-6861
123
spreadsheet. Berikut dataset yang  tidak  digunakan  dapat dilihat pada Tabel 3.
TABEL III
P ROSES P RE-PROCESSING PADA D ATA T RANSAKSI P EMAKAIAN O BAT Tgl Berobat Obat 1 Obat 2  Obat 3 Obat 4 1/17/2020 Pembalut null null null 1/26/2020 null null null null 2/7/2020 Pembalut null null null 2/22/2020 null null null null 3/1/2020 Pembalut null null null
...
... ... ...
...
31/12/2020
null null
null null
Dari  total  2.071  transaksi  terdapat  108  data  yang dibersihkan,  sehingga  total  data  yang  digunakan  sebanyak 1.963. Item pembalut  juga  ikut  dihilangkan  dikarenakan pembalut  bukan  merupakan  obat.  Sehingga  dari  semula  45 item yang  ada,  hanya  44 item yang  digunakan  dalam penelitian.

## C. Data Tranformation
Data hasil pre-processing kemudian diubah dalam bentuk tabular form ( 0 dan 1). Berikut hasil tranformasi dapat dilihat pada Tabel 4.
TABEL IV P ROSES T RANSFORMATION PADA D ATA T RANSAKSI P EMAKAIAN O BAT Acylovir Tab 400 mg Alpara Tab Ambroxol Tab 30mg ... Therabex Multivitamin 0 0 0 ... 0 0 1 0 ... 0 0 1 0 ... 0 0 0
0 ... 0
0 0 0 ... 0 0 0 0 ... 1 0 1 0 ... 0 0 0 1 ... 0 0 1 0 ... 0
0 1 0
...
1
0 0 0 ... 0 ... ... ... ... ...
0 1 0
... 0
Pada  tahapan  ini  juga  dilakukan  pengelompokkan  data menurut  tanggal  transaksi,  sehingga  dari  semula  1.963 data menjadi 307 data yang dimulai dari tanggal 16 Januari 2020 sampai  dengan  tanggal  31  Desember  2020.  Untuk  melihat gambaran  visualnya  dapat  dilihat  pada  grafik  yang  terdapat pada Gambar 2.
.

## Gambar 2. Sebaran Data Per Bulan
Dalam  grafik  diatas  dapat  dilihat  bahwa  transaksi penggunaan  obat  pada  setiap  bulannya  tidak  teratur.  Di Januari  2020  pada  klinik  terdapat  transaksi  pemakaian  obat dalam  15  hari  bulan  berjalan.  Bulan  Februari  terjadi peningkatan  dari  bulan  sebelumnya,  yakni  transaksi pemakaian obat terjadi dalam 28 hari bulan berjalan, atau bisa disebutkan  setiap  harinya  terjadi  transaksi  pemakaian  obat. Dalam  semester  1  yaitu  pada  bulan  Januari  sampai  dengan bulan  Juni  2020  rata-rata  transaksi  pemakaian  obat  terjadi dalam  21  hari  di  tiap  bulan  berjalan.  Namun  terjadi peningkatan  untuk  semester  ke  2  dimana  nilai  rata-rata transaksi pemakaian obat tejadi dalam 30 hari di tiap bulan berjalan dan bisa disebutkan setiap harinya  terjadi transaksi pemakaian obat.
Grafik tersebut dapat membantu dalam melakukan analisis untuk  melihat  representasi  transaksi  pola  obat  yang  akan dimodelkan dalam tahap berikutnya.

## D. Data mining
Dalam pengujian dilakukan dengan menggunakan aplikasi Rapid  Miner .  Adapun  data  transaksi  yang  digunakan sebanyak  307 record data  dan  menggunakan  44  jenis item. Hal yang pertama dilakukan yaitu melakukan proses import data ke Rapid Miner. Proses imput dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Upload Dataset Transaksi Pemakaian Obat pada Aplikasi

## Rapid Miner
Pada  proses  selanjutnya  yaitu  membentuk  diagram proses  pengujian  model  algoritma FP-Growth. Adapun diagram proses dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Diagram Proses Pengujian
Pada Gambar 4 terdapat beberapa fungsi yang digunakan dan  saling  dihubungkan.  Beberapa  fungsi  tersebut  seperti, data yang sudah di- import, detector untuk memastikan bahwa semua  data  sudah  kedalam  bentuk  binomial,  selain  itu  juga memasukan fungsi FP-Growth dan Association Rules . Pada kedua fungsi tersebut ditetapkan nilai minimum support dan confidence yang akan digunakan dalam pemodelan ini.
Adapun  nilai  minimum support yang  digunakan  pada pemodelan ini sebesar 75 kali frekuensi atau 23%, dan dapat diatur kedalam fungsi Set FP-Growth. Pada fitur parameter dimasukan  nilai  minimum support yang  sudah  ditentukan yaitu sebesar 75 kali frekuensi atau 23% dan  penerapannya dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Pengaturan Nilai Minimum Support
Untuk  selanjutnya  nilai  minimum confidence yang digunakan sebesar 0.75 atau 75%. Pengaturan nilai minimum confidence dilakukan pada  fungsi Create  Association Rule. Pada fitur parameter  dimasukan  nilai  minimum confidence
yang  sudah  ditentukan yaitu  sebesar  0.75  kali  atau  75%. Penerapan nilai confidence dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Pengaturan Nilai Minimum Confidence
Ketika  semua  nilai minimum sudah ditetapkan kemudian melakukan pengujian. Pada saat dimulai pengujian hasil yang didapat yaitu, dari 44 item yang digunakan terdapat 15 item yang memenuhi nilai support yang ditentukan. Dari 15 item yang lolos tersebut menghasilkan 3 level kombinasi itemset.
Pada k-1 terdiri dari item Fg. Troches, item Becom C, item Molexflu,  item  Dexametason Tab  0.5  mg,  item  Alpara  Tab, item  Gastrucid  Tablet,  item  Therabex  Multivitamin,  item Neuropyron,  item  Tamanopan,  item  Rantin  150  mg,  item Ibuprofen  400mg  Tablet,  item  Lanzoprazole,  item  Diatabs, item Ambroxol Tab 30 mg, dan item Paracetamol. K-1 itemset yang terbentuk dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil K-1 Itemset yang Memenuhi Nilai Minimum Support
Dari hasil k-1  yang didapat, terlihat item yang  mendapat nilai support tertinggi  yaitu Fg. Troches sebesar 0.635 atau 63%  dan  nilai support terendah  yaitu Paracetamol sebesar 0.257 atau 25%.
JAIC
Pada k-2 terdapat 25 kombinasi yang terbentuk. Dan dari kombinasi yang terbentuk sebagian besar melibatkan item Fg. Troches,  item  Becom  C,    item  Molexflu,  item  Dexametason Tab 0.5 mg, dan item Alpara Tab . Berikut merupakan hasil k- 2 yang terbentuk dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil K-2 Itemset yang Memenuhi Nilai Minimum Support
Dari  k-2  yang  terbentuk,  kombinasi item yang  memiliki nilai support tertinggi yaitu Fg. Troches dan Becom C dengan mendapat  nilai support sebesar  0.397  atau  39%.  Dan kombinasi item yang  mendapat  nilai  terendah  yaitu Dexametason Tab 0.5 mg dan Gastrucid Tablet yaitu sebesar 0.270 atau 27%.
Pada k-3 terdapat 7 kombinasi yang terbentuk dan sebagian besar  melibatkan item Fg.  Troches,  item  Becom  C,  item Molexflu,  item  Dexametason  Tab  0.5  mg, dan item  Alpara Tab .  Adapun  dari  k-3  tersebut  yang  memiliki  niai support tertinggi yaitu Fg. Troches, Becom C, dan Molexflu dengan nilai support sebesar 0.280 atau sebesar  28%.  Dan  dari k-3 item yang mendapat nilai terendah yaitu Fg. Troches, Becom C, dan Dexametason  Tab  0.5  mg yaitu  sebesar  0.244  atau 24,4%.  Berikut  merupakan  hasil  k-3  yang  terbentuk  dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil K-3 Itemset yang Memenuhi Nilai Minimum Support
Pada  proses  selanjutnya  yaitu  dari  nilai  minimum confidence yang sudah ditetapkan menghasilkan 6 kombinasi itemset dengan nilai support dan confidence dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Hasil Kombinasi Itemset yang Memenuhi Nilai Minimum

## Confidence
Dari hasil pemodelan yang sudah dilakukan, terbentuklah 6  aturan  asosiasi (Association  Rules). Aturan  asosiasi  yang terbentuk dapat dilihat pada Gambar  11.

## Gambar 11. Hasil Pembentukan Aturan Asosiasi
Pemodelan yang dilakukan menghasilkan 6 aturan  asosiasi yang mampu memenuhi nilai minimum support sebanyak 75 kali  frekuensi  atau  sebesar  23%  dan  nilai  minimum confidence sebesar 75%.

## E. Interpretation/Evaluation
Proses  evaluasi  dilakukan  terhadap  pemodelan  dengan melihat  dari  hasil lift  ratio yang  dimiliki  dari  6  kombinasi yang didapat. Hasil lift ratio dapat dilihat pada Gambar 12.

## Gambar 12. Nilai Lift ratio
Dari  aturan  asosiasi  yang  terbentuk,  pada  pengujian evaluasi  model  menggunakan  aplikasi Rapid  Miner, keseluruhan  aturan  asosiasi  memiliki  nilai Lift  ratio >  =  1 yang dimana nilai ini merupakan nilai yang baik. Dilihat dari data  hasil  pengujian,  nilai lift  ratio tertinggi  yang  didapat yaitu sebesar 1.384 dan terendah sebesar 1.213. Adapun dari hasil  pegujian,  rata-rata lift  ratio dari  ke-6  kombinasi  yang didapat yaitu sebesar 1.267.
Berikut  dibuat  data  lengkap  untuk  melihat  hasil  aturan asosiasi  yang  terbentuk  dari  kombinasi item yang  didapat. Secara keseluruhan data lengkap dapat dilihat pada Tabel 5.

## TABEL V

## D ATA L ENGKAP H ASIL K OMBINASI
Premises Conclusion  Support  Confidence Lift Molex Flu, Dexametason Tab 0.5 mg Becom C 0.277 0.759 1.246 Alpara Tab Fg. Troches 0.394 0.771 1.213 Becom C, Alpara Tab Fg. Troches 0.270 0.776 1.221 Molex Flu, Alpara Tab Fg. Troches 0.248 0.784 1.234 Becom C, Dexametason Tab 0.5 mg Molex Flu 0.277 0.825 1.384 Dexametason Tab 0.5 mg, Alpara Tab Fg. Troches 0.251 0.828 1.304
Dari  tabel  tersebut  terdapat  6  kombinasi itemset yang membentuk  6  buah  aturan  asosiasi  beserta  nilai support , confidence ,  dan lift  ratio yang  didapat.  6  aturan  asosiasi diantaranya yaitu:
1. Molex Flu dan Dexametason Tab 0.5 mg = Becom C
2. Alpara Tab = Fg. Troches
3. Becom C dan Alpara Tab = Fg. Troches
4. Molex Flu dan Alpara Tab = Fg. Troches
5. Becom C dan Dexametason Tab 0.5 mg = Molex Flu
6. Dexametason  Tab  0.5  mg dan Alpara  Tab  =  Fg. Troches
Dari 6 aturan asosiasi yang terbentuk didalamnya terdapat 5 item. 5 item tersebut terdiri  dari, item Molex  Flu, item Dexametason Tab 0.5 mg, item Becom C, item Alpara Tab , dan item Fg. Troches . Berikut merupakan 5 item yang didapat beserta  nilai frequency (nilai  kemunculannya)  dapat  dilihat pada Tabel 6.

## TABEL VI
I TEM DALAM A TURAN A SOSIASI Item Frequency Fg. Troches 4 Alpara Tab 4 Dexametason Tab 0.5 mg 3 Becom C 3 Molex Flu 3
Dari 5 item tersebut dapat dilihat bahwa terdapat item yang paling sering muncul atau digunakan yaitu item Alpara Tab dan item Fg.  Troches dengan frequency atau  nilai kemunculan sebanyak 4 kali.
Pada  Tabel  5  terlihat  bahwa  hasil  kombinasi  yang mendapat  nilai support tertinggi  yaitu  kombinasi itemset Alpara Tab = Fg. Troches dengan nilai sebesar 0.394 atau 39% dan nilai support terendah yaitu terdapat pada kombinasi itemset Dexametason  Tab  0.5  mg dan Alpara  Tab  =  Fg. Troches dengan  nilai  sebesar  0.251  atau  25%.  Akan  tetapi meskipun kombinasi itemset tersebut mendapat nilai support terendah, kombinasi itemset Dexametason Tab 0.5 mg  dan Alpara  Tab  =  Fg.  Troches mendapat  nilai confidence tertinggi yaitu sebesar 0.828 atau 82%. Nilai terendah untuk confidence dipatkan oleh kombinasi itemset Molex Flu dan Dexametason Tab 0.5 mg = Becom C dengan nilai sebesar 0.759 atau 75%.
Pada  Tabel  5  juga  dapat  dilihat  untuk  kombinasi  yang mendapat  nilai  tertinggi  yaitu  kombinasi itemset Becom  C dan Dexametason Tab 0.5 mg = Molex Flu dengan mendapat nilai lift  ratio sebesar 1.384. Sementara  hasil nilai lift ratio terendah terdapat pada kombinasi itemset Alpara Tab dan Fg. Troches dengan mendapat nilai sebesar 1.213. Setelah itu perlu dibuat rules untuk mempermudah dalam proses  pembacaan.  Dari  6  aturan  asosiasi  yang  didapat kemudian  dibuat  sebuah rules dengan    pembacaan rules adalah IF X THEN Y, dengan X  sebagai antecedent dan Y sebagai consequent , penerapannya sebagai berikut: 1. IF terdapat  pemakaian  obat Molex  Flu dan
JAIC
127
Dexametason Tab 0.5 mg , then memungkinkan juga di saat yang bersamaan terjadi pemakaian obat Becom C. 2. IF terdapat  pemakaian  obat Alpara  Tab , then memungkinkan  juga  di  saat  yang  bersamaan  terjadi pemakaian obat Fg. Troches.
3. IF terdapat pemakaian obat Becom C dan Alpara Tab, then memungkinkan  juga  di  saat  yang  bersamaan terjadi pemakaian obat Fg. Troches . 4. IF terdapat pemakaian obat Molex Flu dan Alpara Tab, then memungkinkan  juga  di  saat  yang  bersamaan terjadi pemakaian obat Fg. Troches . 5. IF terdapat pemakaian obat Becom C dan Dexametason Tab  0.5  mg, then memungkinkan  juga  di  saat  yang bersamaan terjadi pemakaian obat Molex Flu . 6. IF terdapat pemakaian obat Dexametason Tab 0.5 mg dan Alpara Tab, then memungkinkan juga di saat yang bersamaan terjadi pemakaian obat Fg. Troches.
Dari  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  algoritma FP-Growth dengan  implementasi  metodologi Knowledge Discovery  in  Databases  (KDD) dengan  data  transaksi penggunaan  obat  menghasilkan  6  aturan  asosiasi.  Tahapan dalam  metodologi KDD yang  digunakan  juga  sangat membantu  dalam  proses  pengujian  data  yang  dilakukan. Adapun  dari  aturan  asosiasi  yang  terbentuk  dilakukan pengujian  evaluasi  model  yang  dilakukan  menggunakan aplikasi Rapid  Miner, keseluruhan  aturan  asosiasi  memiliki nilai Lift ratio > = 1 yang dimana  nilai ini merupakan nilai yang  baik.  Dilihat  dari  data  hasil  pengujian,  nilai lift  ratio tertinggi  yang  didapat  yaitu  sebesar  1.384  dan  terendah sebesar 1.213. Adapun dari hasil pegujian, rata-rata lift ratio dari ke-6 kombinasi yang didapat yaitu sebesar 1.267.

## IV. KESIMPULAN
Dalam  penerapan  metode Knowledge  Discovery  in Database (KDD) dalam proses data mining yang dilakukan mampu  membantu  dalam  proses  analisis  data  transaksi pemakaian  obat  dan  diharapkan  hasil  dari  penelitian  dapat membantu  menyesuasikan  ketepatan  persediaan  stok  obat pada  Klinik.  Algoritma FP-Growth dengan  bantuan tools Rapid  Miner digunakan  untuk  mencari  kombinasi  dengan menetapkan nilai minimum support sebesar 75 kali frekuensi atau  23%  dan  nilai  minimum confidence sebesar  0.75  atau 75%.
Dari hasil tersebut terbentuk 6 aturan asosiasi yang terdiri dari 6 kombinasi itemset diantaranya yaitu, itetmset Molex Flu dan Dexametason Tab 0.5 mg = Becom C, itemset Alpara Tab =  Fg.  Troches,  itemset  Becom  C dan Alpara  Tab  =  Fg. Troches, itemset Molex Flu dan Alpara Tab = Fg. Troches, itemset Becom C dan Dexametason Tab 0.5 mg = Molex Flu, itemset  Dexametason  Tab  0.5  mg  dan  Alpara  Tab  =  Fg. Troches .
Adapun dari hasil 6 kombinasi yang didapat, rata-rata lift ratio yang didapat yaitu sebesar 1.267. Dari 6 aturan tersebut yang  mendapat  nilai lift  ratio tertinggi  yaitu  kombinasi
itemset Becom C dan Dexametason Tab 0.5 mg = Molex Flu dengan  mendapat  nilai lift  ratio sebesar  1.384  dan  nilai lift ratio terendah  terdapat  pada kombinasi itemset Alpara  Tab dan Fg.  Troches dengan  mendapat  nilai  sebesar  1.213. Aturan  Asosisasi  yang  terbentuk  diharapkan  dapat  menjadi referensi untuk pengambilan keputusan dalam penentuan stok obat pada Klinik.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terimakasih kepada
Universitas Singaperbangsa Karawang khususnya program studi Teknik Informatika, atas dukungan  sehingga  dapat  terlaksananya  penelitian  ini,  serta kepada Klinik yang telah mengizinkan meneliti data yang ada sebagai objek penelitian.

## D AFTAR P USTAKA
[1] A.  J.  P.  Sibarani,  “Implementasi  data  mining  menggunakan algoritma apriori untuk meningkatkan pola penjualan obat,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 262– 276, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.195.
[2] R. N. Khairani and E. Latifah, “Evaluasi obat kadaluwarsa, obat rusak dan stok mati di puskesmas wilayah magelang revina,” Farm. dan Ilmu Kefarmasian Indones. , vol. 8, no. 1, pp. 91–97, 2021.
[3] N. Oktaviani, G. Pamudji, and Y. Kristanto, “Evaluasi pengelolaan obat di instalasi farmasi rumah sakit umum daerah provinsi NTB,” J.  Farm.  Indones. ,  no.  November,  pp.  135–147,  2018,  [Online]. Available: http://ejurnal.setiabudi.ac.id/ojs/index.php/farmasi- indonesia/.
[4] B. A. Najib and N. Suryani, “Penerapan data mining terhadap data penjualan  lapis  bogor  sangkuriang  dengan  metode  algoritma apriori,” J.  Tek.  Komput.  AMIK  BSI ,  vol.  VI,  no.  1,  pp.  61–70, 2020, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[5] S. Sintia, P. Poningsih, I. S. Saragih, A. Wanto, and I. S. Damanik, “Penerapan algoritma apriori dalam memprediksi hasil penjualan sparepart  pc  (studi  kasus :  toko  sentra  computer),” Pros.  Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, pp. 910–917, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.99.
[6] N.  Suwaryo,  D.  Haryadi,  D.  A.  U.  Marini,  and  A.  R.  Hakim, “Analisa  data  mining  menggunakan  algoritma  apriori  untuk mencari pola pemakaian obat,” SNTEM , vol. 1, no. November, pp. 1208–1217, 2021.
[7] N.  F.  Ulfha  and  R.  Amin,  “Implementasi  data  mining  untuk mengetahui pola pembelian obat menggunakan algoritma apriori,” Komputasi J. Ilm. Ilmu Komput. dan Mat. , vol. 17, no. 2, pp. 396– 402, 2020, doi: 10.33751/komputasi.v17i2.2150.
[8] R. Fitria, W. Nengsih, and D. H. Qudsi, “Implementasi algoritma fp-growth dalam penentuan pola hubungan kecelakaan lalu lintas,” J.  Sist.  Inf. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  118–124,  2017,  doi: 10.21609/jsi.v13i2.551.
[9] C. E. Firman, “Penentuan pola yang sering muncul untuk penjualan pupuk  menggunakan  algoritma  fp-growth,” Informatika ,  vol.  10, no. 1, pp. 1–8, 2019, doi: 10.36723/juri.v9i2.97.
[10] S.  Adinugroho  and  Y.  A.  Sari, Implementasi  data  mining menggunakan weka , Pertama. Malang: UB Press, 2018.
[11] I.  Djamaludin  and  A.  Nursikuwagus,  “Analisis  pola  pembelian konsumen  pada  transaksi  penjualan  menggunakan  algoritma apriori,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 2, pp. 671–678, 2017, doi: 10.24176/simet.v8i2.1566.
[12] M. I. Ghozali, R. Z. Ehwan, and W. H. Sugiharto, “Analisa pola belanja  menggunakan  algoritma  fp  growth,  self  organizing  map (som) dan k medoids,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  317–326,  2017,  doi: 10.24176/simet.v8i1.995.
[13] N.  Iriadi,  Priatno,  and  A.  Ishaq, Penerapan data  mining  dengan rapid miner , Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2020.
[14] A.  Nastuti  and  S.  Z.  Harahap,  “Teknik  data  mining  untuk
128
penentuan  paket  hemat  sembako  dan  kebutuhan  harian  dengan menggunakan algoritma fp-growth (studi kasus di ulfamart lubuk alung),” J.  Inform. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  111–119,  2019,  doi: 10.36987/informatika.v7i3.1381.
[15] R.  Amelia  and  D.  P.  Utomo,  “Analisa  pola  pemesanan  produk modern  trade  independent  dengan  menerepakan  algoritma  fp. growth (studi kasus: pt. adam dani lestari),” KOMIK (Konferensi
Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 416–423, 2019,
doi: 10.30865/komik.v3i1.1622.
[16] D. Jollyta, W. Ramadhan, and M. Zarlis, Konsep data mining dan penerapan . Yogyakarta: Deepublish, 2020.