## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 100-107 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5407

## Analisis Pola Penjualan Obat di Apotek Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Optimalisasi Stok dan Penjualan
Yulindawati 1 , Amelia Yusnita 2,* , Renni Mayasari 3 , M Erick Melano 1
1 Teknik Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia
2 Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia
3 Bisnis Digital, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia Email: 1 yulindawati@wicida.ac.id, 2,* amelia@wicida.ac.id, 3 mayasari@wicida.ac.id, 4 erick@wicida.ac.id Email Penulis Korespondensi: amelia@wicida.ac.id
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  pola  penjulan  produk  di  Apotik  Teluk  Bayur  guna  mengoptimalkan pengelolaan  stok  dan  meningkatkan  penjualan  dengan  menggunakan  teknik  data  mining,  khususnya  Algoritma  Apriori.  Apotik sangat berperan penuh dalam memberikan informasi terkait obat dan merupakan salah satu bentuk perdagangan ritel yang menjual obat-obatan  dengan  harga  lebih  terjangkau  dibandingkan  dengan  layanan  rumah  sakit.  Namun,  Apotik  Teluk  Bayur  sering menghadapi  kesulitan  dalam  mengelola  stok,  menganalisis  pola  penjualan  produk  dan  perilaku  konsumen,  yang  menyebabkan masalah over stok atau kekurangan stok. Melalui penerapan Association Rule Mining menggunakan Algoritma Apriori, penelitian ini menganalisis  korelasi  antar  produk  untuk  menemukan  pola  pembelian  yang  sering  terjadi.  Metode  yang  digunakan  meliputi  studi literatur,  pengumpulan  data,  preprocessing  data,  penerapan  Algoritma  Apriori,  evaluasi  dan  interprestasi  hasil,  serta  penerapan kesimpulan dan rekomendasi. Untuk menganalisis pola penjualan, data yang terkumpul melebihi 100 entri, dan dipilih 12 transaksi yang mewakili penjualan terbanyak setiap bulannya. Hasil pengujian analisis tersebut memanfaatkan perangkat lunak tanagra 1.4.41, dengan menetapkan minimum support 40% dan minimum confidence 70%, dari hasil penelitian dan pengujian menunjukan bahwa produk yang sering dibeli bersamaan oleh pelanggan adalah masker, vegeta, dan antimo dengan nilai confidence diatas 70%. Hasil temuan  ini  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  bagi  Apotik  Teluk  Bayur  dalam  memahami  perilaku  konsumen  dan mengidentifikasi peluang penjualan baru.
Kata Kunci: Analsis; Penjualan; Apotek; Algoritma Apriori; Data Mining
Abstract− This research aims to identify product sales patterns at Teluk Bayur Pharmacy to optimize stock management and increase sales by using data mining techniques, especially the Apriori Algorithm. Pharmacies are very instrumental in providing drug-related information  and  are  a  form  of  retail  trade  that  sells  medicines  at  more  affordable  prices  compared  to  hospital  services.  However, Teluk  Bayur  Pharmacy  often  faces  difficulties  in  managing  stock,  analyzing  product  sales  patterns  and  consumer  behavior,  which causes problems of over stock or under stock. Through the application of Association Rule Mining using the Apriori Algorithm, this research analyzes the correlation between products to find frequent purchase patterns. The methods used include literature study, data collection,  data  preprocessing,  application  of  Apriori  Algorithm,  evaluation  and  interpretation  of  results,  and  application  of conclusions  and  recommendations.  To  analyze  sales  patterns,  the  data  collected  exceeded  100  entries,  and  12  transactions  were selected that represented the most sales each month. The results of testing the analysis utilizing tanagra 1.4.41 software, by setting a minimum  support  of  40%  and  a minimum  confidence  of  70%,  from  the  results  of  research  and testing  show  that products  that  are often purchased together by customers are masks, vegeta, and antimo with a confidence value above 70%. The findings are expected to provide insight for Teluk Bayur Pharmacy in understanding consumer behavior and identifying new sales opportunities.
Keywords : Analysis; Sales; Pharmacy; Apriori Algorithm; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Apotik  adalah  tempat  dimana  dilakukan  berbagai  kegiatan  yang  berkaitan  dengan  farmasi  yang  berperan  signifikan dalam  memperoleh  informasi  terkait  obat(Broto,  2020).  Apotik  juga  merupakan  salah  satu  bentuk  perdagangan  ritel yang  menjual  produk  obat-obatan  dan  produk  kesehatan  lainnya  dengan  harga  yang  lebih  terjangkau  dibandingkan dengan  harga  yang  tersedia  di  layanan  rumah  sakit(Hidayati,  2020).  Obat  adalah  salah  satu  elemen  vital  dalam mendukung operasional rumah sakit, yang seharusnya selalu tersedia dalam berbagai jenis, jumlah yang memadai, serta kualitas yang terjamin(San et al., 2020). Dalam menjalankan bisnis, apotik wajib mempunyai suatu sistem yang dapat digunakan untuk mengatur stok obat di apotik.
Apotik  Teluk  Bayur,  seringkali  menghadapi  kesulitan  dalam  mengelola  stok  dan  memahami  pola  penjualan produk.  Pengelolalan  stok  obat  yang  tidak  tepat  dapat  menyebabkan  over  stok  atau  persediaan  obat  tidak  tersedia, minimnya  pemahaman  tentang  pola  penjualan  bisa  menyebabkan  hilangnya  peluang  penjualan.  Salah  satu  masalah utama yang dihadapi Apotik Teluk Bayur adalah kesulitan dalam menganalisis pola penjualan produk. Pola penjualan yang  kompleks  dan  bervariasi  menyulitkan  proses  analisis  jika  dilakukan  secara  manual.  Oleh  karena  itu,  diperlukan suatu metode yang dapat menganalisis pola penjualan secara efektif dan efisien.
Pengolahan  data  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  analisis  pola-pola  dilakukan  melalui teknik data mining, salah satunya Association Rule . Association Rule mining digunakan untuk mengidentifikasi korelasi atau  hubungan  antara  berbagai  atribut  dengan  memanfaatkan  Algoritma  Apriori(Delrinata  &  B.  Siahaan,  2020). Algoritma Apriori merupakan salah satu algoritma yang populer dalam data mining untuk menemukan aturan asosiasi dalam  suatu  kumpulan  data,  analisis  asosiasi,  yang  sering  dikenal  sebagai market  basket  analysis ,  kerap  digunakan untuk menganalisi pola pembelian pelanggan di supermarket(Ulfha & Amin, 2020) dengan mengidentifikasi hubungan antara produk-produk yang sering dibeli bersama-sama pelanggan.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 100-107 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5407
Beberapa  penelitian  serupa  mengenai  algoritma  apriori  yang  digunakan  dalam  penjualan  di  apotik  atau  klinik telah dilakukan, di antaranya(Yusnita et al., 2021): Algoritma Apriori diterapkan untuk mengelola persedian obat dan meningkatkan  efisiensi  pelayanan  kepada  pasian,  pada  penelitian  ini  menjelaskan  informasi  dari  hasil  analisis  dapat membantu  klinik  untuk  mencegah  kekurangan  stok  obat  yang  dapat  menggangu  layana  medis  dan  mempengaruhi kepuasan pasien. Dengan memanfatkan pola pembelian klinik dapat merencanakan strategi pemasaran yang lebih tepat (Ardiansyah  et  al.,  2023).  Pada  penelitian  lain  memprediksi  penjualan  pada  Apotik  Shaqeena,  penelitian  ini menjelaskan  metode  apriori  mempermudah  pendataan  penjualan,  dapat  memprediksi  barang  yang  sering  dibeli,  dapat mengoptimalkan  persedian  barang  dan  dapat  memberikan  rekomendasi  produk  ke  pelanggan(Asrorul  Hidayat  et  al., 2023), penelitian lain yang berkaitan dengan apriori dapat dijumpai di beberapa penelitain misalnya, menentukan pola pembelian  pada  toko  sembako(Rahmi  &  Mikola,  2021)  pada  penelitian  ini  dijelaskan  informasi  yang  diperoleh  dari hasil  asosiasi  dapat  dimanfaatkan  oleh  pemilik  toko  untuk  merencanakan  strategi  bisnisnya.  Penelitian  yang  lain dipublikasikan oleh(Alma’arif et al., 2021), menerapkan algoritama apriori untuk rekomendasi produk pada penjualan online,  dijelaskan  Algoritma  Apriori  dapat  diterapkan  untuk  mengidentifikasi  kombinasi  item  dalam  data  riwayat transaksi dan bisa memberikan saran produk di toko online berdasarkan tingkat kepercayaan dari kombinasi jenis-jenis produk yang dibeli oleh pelanggan.
Tujuan dari penelitian ini adalah dengan menggunakan Algoritma Apriori, peneliti berupaya untuk menemukan pola  pembelian  produk  yang  sering  terjadi  di  Apotik  Teluk  Bayur.  Informasi  ini  diperoleh  dapat  membantu  Apotik Teluk  Bayur  dalam  mengoptimalkan  pengelolaan  stok,  meningkatkan  penjualan,  serta  dapat  memberikan  wawasan kepada pihak Apotik Teluk Bayur dalam memahami perilaku pelanggan dan mengidentifikasi peluang penjualan baru.
Dari permasalahan yang ada, solusi yang ditawarkan dalam penelitian ini adalah dengan mengimplementasikan Algoritma Apriori untuk menganalisis data transaksi penjualan di Apotik Teluk Bayur. Algoritma ini dapat digunakan sebagai  dasar  untuk  pengambilan  keputusan  strategi  dalam  pengelolaan  persedian,  mengatur  prioritas  produk  dan promosi penjualan(Felicia & Badrul, 2022)(Putri & Sitohang, 2023).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahap Penelitian
Pada  penelitian  ini, metode  yang digunakan  peneliti untuk mengumpulkan  data  tetap  sesuai  dengan  tujuan  yang  telah ditentukan  sebelumnya(Hidayatullah  et  al.,  2024).  Proses  penelitian  dalam  menganalisis  pola  penjualan  di  apotik menggunakan Algoritma Apriori dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini
Gambar 1. Tahap Penelitian
a. Studi Literatur
Pada tahap ini, peneliti akan mempelajari konsep dan teori yang berkaitan dengan Algoritma Apriori, data mining, dan analisis pola penjualan. Studi literatur ini akan dilakukan dengan mengumpulkan dan mengkaji sumber-sumber seperti jurnal, buku, dan artikel ilmiah yang relevan.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 100-107 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5407
b. Pengumpulan Data
Peneliti  akan  mengumpulkan  data  transaksi  penjulan  dari  apotik  yang  menjadi  objek  penelitian.  Data  yang diperlukan  adalah  data  transaksi  penjualan  obat-obatan  dalam  jangka  waktu  tertentu,  seperti  satu  tahun  terakhir. Pada Analisis kebutuhan(Ghina et al., 2022) merupakan langkah esensial dalam proses pengumpulan data di Apotik Teluk Bayur
c. Preprocessing Data
Sebelum menerapkan Algoritma Apriori, data transaksi penjualan perlu diproses terlebih dahulu. Tahap ini meliputi pembersihan  data,  transformasi  data,  dan  integritas  data.  Pembersihan  data  dilakukan  untuk  menghilangkan  data yang tidak relevan atau tidak lengkap, sedangkan trasformasi data dilakukan untuk mengubah data ke dalam format yang sesuai dengan kebutuhan Algoritma Apriori.
d. Penerapan Algoritma Apriori
Pada  tahap  ini,  peneliti  akan  menerapkan  Algoritma  Apriori  pada  data  transaksi  penjualan  yang  telah  diproses. Algoritma ini akan mengidentifikasi pola pembelian obat-obatan yang sering terjadi di apotik dengan mencari aturan asosiasi yang memenuhi Batasan minimum support dan minimum confidence yang ditetapkan.
e. Evaluasi dan Interprestasi Hasil
Setelah mendapatkan aturan asosiasi dari Algoritma Apriori, peneliti akan mengevalusi dan menginterprestasi hasil tersebut.  Evalusi  dilakukan  untuk  menilai  kualitas  dan  keakuratan  aturan  asosiasi  yang  ditemukan,  sedangkan interprestasi dilakukan untuk memahami makna dan implikasi dari aturan asosiasi tersebut.
f. Penerapan Kesimpulan dan Rekomendasi
Berdasarkan  hasil  evaluasi  dan  interprestasi,  peneliti  akan  manarik  kesimpulan.  Kesimpulan  akan  menjawab pertanyaan penelitian dan memberikan gambaran tentang pola penjualan obat-obatan di apotik. Peneliti juga dapat memberikan  rekomendasi  yang  relevan  bagi  pihak  apotik,  seperti  strategi  pemasaran  atau  manajemen  persedian obat-obatan.

## 2.2 Algoritma Apriori
Algoritma Apriori adalah metode yang sering digunakan untuk pencarian informasi yang menggunakan aturan asosiasi dengan batasan support dan confidence untuk menemukan hubungan antara objek yang sesuai dengan kriteria minimal yang  telah  ditentukan  untuk  nilai support dan confidence dengan  membentuk  aturan  asosiasi(Robby  Setiawan  & Jananto, 2021) (Dahlia et al., 2024).
Tahapan perhitungan algoritma Apriori (Dayera, Musa Bundaris Palungan, 2024) (Rosmayati et al., 2023): a. Pola Frekuansi Tinggi
Pada tahapan ini akan menghasilkan kumpulan eleman yang memenuhi syarat minimum nilai support dalam basis data. Support dari  aturan  asosiasi  adalah  representasi  nilai  yang  mengandung  objek  A  dan  objek  B.  rumus  untuk mengitung nilai support untuk kedua item tersebut adalah sebagai berikut (Qoniah & Priandika, 2020) :
Nilai Support (Item) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐼𝑡𝑒𝑚
∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖
x 100%
(1)
Berikutnya adalah rumus yang digunakan untuk menghitung nilai support dari kombinasi dua jenis produk:
Nilai Support (A, B) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝑀𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐴 & 𝐵 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 x 100% (2)
b. Aturan Asosiatif
Setelah  menentukan  pola  frekuensi  tinggi,  langkah  selanjutnya  adalah  mencari  aturan  asosiatif  yang  dapat memenuhi spesifikasi nilai minimum confidence , dengan rumus (Saefudin & Fernando, 2020) yaitu :
Cofidence = P(B|A) = ∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 𝑑𝑎𝑛 𝐵
∑ 𝑇𝑟𝑎𝑛𝑠𝑎𝑘𝑠𝑖 𝐴 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan

## 3.1.1 Analisis
Pada tahapan analisis ini dilakukan identifikasi dan definisi mengenai apa saya yang sedang terjadi, klasifikasi masalah, dekomposisi  masalah  yang  terjadi  di  Apotik  Teluk  Bayur,  serta  daftar  obat  yang  akan  digunakan  untuk  menentukan pola  penjualan  dengan  menggunalan  Algoritma  Apriori.  Melalui  analisis  ini  apotik  dapat  mengidentifikasi  produk- produk yang sering dibeli bersamaan, memungkinkan peningkatan strategi penjualan dan pengelolaan stok yang lebih efisien. Untuk melakukan analisis ini, ada beberapa kebutuhan yang perlu dipenuhi yaitu informasi data penjualan yang akurat dan terperinci, spesifikasi perangkat keras dan lunak yang dibutuhkan untuk mendukung implementasi Algoritma Apriori.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 100-107 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5407
Pola penjualan obat adalah bagian dari analisis data yang memuat daftar obat yang digunakan untuk memperoleh data yang diperlukan atau untuk menganalisis pola penjualan. Data yang terkumpul melebihi 100 entri, dan dipilih 20 transaksi  yang  mewakili  penjualan  terbanyak  setiap  bualannya  dan  7  item  obat  yang  mewakili  penjualan  terbanyak yaitu: Vegeta, Oskadon SP, Masker, OBH Combi, Bodrex, Minyak Kayu Putih, dan Antimo dapat dilihat pada tabel 1. Pola  penjualan  obat  digunakan  pada  tahapan  perhitungan  algoritma  apriori  membuat  tabel  tabular  untuk  perhitungan nilai support setelah itu mencari aturan asosiatif yang dapat memenuhi spesifikasi nilai minimum confidence .
Tabel 1 . Pola Penjualan Obat Transaksi Item Set 1 Vegeta, Oskadon SP, Masker, Antimo 2 Masker, OBH Combi, Bodrex, Antimo 3 Vegeta, Masker, Bodrex, Antimo 4 Vegeta, Bodrex, Antimo 5 Oskadon SP, Bodrex, 6 OBH Combi, Bodrex, 7 OBH Combi, Bodrex, Antimo 8 Vegeta, Masker, Minyak Kayu Putih, Antimo 9 Vegeta, Masker, Antimo 10 Vegeta, Masker, Minyak Kayu Putih, Antimo 11 Oskadon, Masker, Bodrex, Antimo 12 Masker, OBH Combi, Minyak Kayu Putih, Antimo 13 Vegeta, Masker, Antimo 14 Vegeta, Minyak Kayu Putih, Antimo 15 Vegeta 16 Vegeta, Masker, Bodrex 17 Vegeta, Masker, OBH Combi, Antimo 18 Vegeta, Bodrex 19 Vegeta, Masker, OBH Combi, Bodrex, Minyak Kayu Putih 20 Vegeta, Masker, Antimo

## 3.1.2 Tahap Perhitungan Algoritma Apriori
Adapun tahapan perhitungan Algoritma Apriori sebagai berikut:
a. Membuat tabel tabular yang berisi data transaksi obat.
Pada  tabel  2  menampilkan  data  dari  20  transaksi  yang  mencakup  7  item  obat  yang  mewakili  penjualan  terbanyak yaitu: Vegeta, Oskadon SP, Masker, OBH Combi, Bodrex, Minyak Kayu Putih, dan Antimo. Informasi pada tabel tabular  melihat  dari  tabel  1  yaitu  pola  pejualan  obat.  Setiap  baris  dalam  tabel  tabulat  mewakili  1  transaksi  yang berisi informasi tentang jumlah masing-masing item yang dibeli, kolom-kolom tabel diisi dengan nilai 1 dan 0 untuk setiap transaksinya, sehingga dapat memberikan penjelasan lengkap mengenai informasi penjualan,
Tabel 2 . Tabular Transaksi Penjualan Obat
Transaksi  Vegeta  Oskadon SP  Masker  OBH Combi   Bodrex   Minyak Kayu Putih   Antimo
1 1 1 1 0 0 0 1 2 0 0 1 1 1 1 1 3 1 0 1 0 1 0 1 4 1 0 0 0 1 0 1 5 0 1 0 0 1 0 0 6 0 0 0 1 1 0 0 7 0 0 0 1 1 0 1 8 1 0 1 0 0 1 1 9 1 0 1 0 0 0 1 10 1 0 1 0 0 1 1 11 0 1 1 0 1 0 1 12 0 0 1 1 0 1 1 13 1 0 1 0 0 0 1 14 1 0 0 0 0 1 1 15 1 0 0 0 0 0 0 16 1 0 1 0 1 0 0 17 1 0 1 1 0 0 1 18 1 0 0 0 1 0 0 19 1 0 1 1 1 1 0 20 1 0 1 0 0 0 1

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 100-107 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5407
Transaksi  Vegeta  Oskadon SP  Masker  OBH Combi   Bodrex   Minyak Kayu Putih   Antimo
Total 14 3 13 6 10 6 14 b. Perhitungan Nilai Support
Pada  tabel  3  merupakan  perhitungan  nilai support untuk  kombinasi  1  itemset  yang  digunakan  untuk  menentukan hasil  yang  memenuhi  atau  tidak  memenuhi  syarat.  Pencarian  nilai support dilakukan  dengan  rumus  dan  hasil sebagai berikut
Nilai Support (Vegeta) = 14 20 x 100% = 70%
Tabel 3 . Perhitungan Support Kombinasi 1 Itemset No Item Support % 1 Vegeta 14/20 x 100% = 70% 2 Oskadon SP 3/20 x 100% = 15% 3 Masker 13/20 x 100% = 65% 4 OBH Combi 6/20 x 100% = 30% 5 Bodrex 10/20 x 100% = 50% 6 Minyak Kayu Putih   6/20 x 100% = 30% 7 Antimo 14/20 x 100% = 70%
Itemset  yang  memiliki  nilai support yang  melebihi  minimum support sebesar  40%  adalah  Vegeta  70%,  Masker 65%,  Bodrex  50%,  dan  Antimo  70%,  oleh  sebab  itu,  nilai support untuk  kombinasi  2  itemset  dilakukan  dengan rumus dan hasil pada tabel 4 :
Nilai Support (Vegeta, Masker)   = 10 20 x 100%   =  50%
Tabel 4 . Perhitungan Support Kombinasi Itemset 2 No Item 1 Item 2 Jumlah Support % 1 Vegeta Masker 10 10/20 x 100% = 50% 2 Vegeta Bodex 5 5/20 x 100% = 25% 3 Vegeta Antimo 10 10/20 x 100% = 50% 4 Masker  Bodrex 5 5/20 x 100% = 25% 5 Masker  Antimo 11 11/20 x 100% = 55% 6 Bodex Antimo 5 5/20 x 100% = 25%
Hasil nilai support kombinasi 2 itemset yang mencapa batasi minimum support 40% adalah : Vegeta, Masker 50%, Vegeta, Antimo 50%, Masker, Antimo 55%, kemudian diproses kembali support kombinasi 3 itemset dengan rumus dan hasil pada tabel 5.
Nilai Support (Vegeta, Masker, Antimo) = 8 20 x 100%  = 40%
Tabel 5 . Perhitungan Support Kombinasi Itemset 3
No Item 1 Item 2 Item3 Jumlah Support % 1 Vegeta  Masker  Antimo 8 8/20 x 100% = 40%
c. Perhitungan  Nilai Confidence Selanjutnya  untuk  menentukan  asosiasi  ditentukan  nilai Confidence .  Minimum Confidence = 70%, terlihat pada tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6 . Confidence Rule No Rule Support %  Confidence % 1 Jika membeli Vegeta maka kemungkinan akan membeli  Masker 40% 10/14 = 71% 2 Jika membeli Antimo maka kemungkinan akan membeli Masker 40% 11/14 = 79%
Hasil Confidence 71%  menjelaskan  jika  membeli  Vegeta  maka  kemungkinan  akan  membeli  Masker  dan  hasil Confidence 79% menjelaskan Jika membeli Antimo maka kemungkinan akan membeli Masker.

## 3.2 Hasil
a. Memasukkan Data
Hasil pengujian nilai Support dan Confidence dengan memanfaatkan perangkat lunak Tanagra 1.4.41. Pada gambar 2, terlihat halaman untuk memasukkan data tabel tabulasi yang telah dibuat sebelumnya di Ms Excel. Pada halaman ini,  pengguna  dapat  menentukan  atribut  yang  akan  ditampilkan  dalam  dataset,  atribut  yang  digunakan  adalah  : Vegeta, Oskadon SP, Masker, OBH Combi, Bodrex, Minyak Kayu Putih, dan Antimo.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 100-107 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5407
Gambar 2. Memasukkan Data tabel
b. Nilai Support Pada  gambar  3,  merupakan  tampilan Frequent  Itemsets1 dengan  menetapkan minimum support sebesar 40%, dari hasil eksekusi dijelaskan Vegeta, Marker 50 %, Vegeta, Masker, Antimo 40%, Vegeta, Antimo 50%, dan Masker, Antimo 55%
Gambar 3. Nilai Frequent Itemsets1
c. Hasil Rule Asosiasi Pada  gambar  4,  merupakan  hasil Rule Asosiasi  yang  mana  untuk  penentuan parameters  support adalah  40%  dan Confidence 70%.  Hasil  uji  minimum support dan  minimum Confidence ,  dari  20  transaksi  menghasilkan  produk apotik yang banyak dibeli oleh pelanggan adalah masker, vegeta, dan antimo.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 100-107 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5407
Gambar 4. Hasil Rule Asosiasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  diperoleh  kesimpulan  bahwa  data  yang  terkumpul  melebihi  100  entri,  dan dipilih  20  transaksi  yang  mewakili  penjualan  terbanyak  setiap  bualannya  dan  7  item  obat  yang  mewakili  penjualan terbanyak. Pada tahapan perhitungan Algoritma Apriori telah ditentukan minimum support adalah 40% dan minimum Confidence adalah 70%. Dari hasil uji kebenaran dengan memanfaatkan perangkat lunak Tanagra  1.4.41 menjelaskan produk  barang  yang  banyak  terjual  diapotik  adalah  masker,  vegeta  dan  antimo  dengan  nilai Confidence diatas  70%. Informasi  ini  menjadi  sangat  berguna  dalam  membantu  Apotik  dalam  menyusun  dan  mengatur  barang  berdasarkan perilaku  konsumen.  Dengan  memanfaatkan  Algoritma  Apriori  dengan  aturan  asosiasi,  apotik  dapat  mengetahui  cara mengelola dan memanfaatkan data transaksi yang besar untuk menemukan pola kombinasi itemset. Dengan demikian, data  transaksi  yang  besar  dapat  diubah  menjadi  informasi  berharga  yang  berguna  untuk  meningkatkan  strategi penjualan.

## REFERENCES
Alma’arif, E., Utami, E., & Wibowo, F. W. (2021). Implementasi Algoritma Apriori Untuk Rekomendasi Produk Pada Toko Online. Creative Information Technology Journal , 7 (1), 63. https://doi.org/10.24076/citec.2020v7i1.241 Ardiansyah,  A.,  Zy,  A.  T.,  &  Nugroho,  A.  (2023).  Implementasi  Data  Mining  Algoritma  Apriori  Pada  Sistem Persediaan  Obat  (Studi  Kasus  Klinik  Pratama  Keluarga  Kesehatan). JISAMAR  (Journal  of  … , 7 (3),  777–788. https://doi.org/10.52362/jisamar.v7i3.1163
Asrorul Hidayat, A., Hendrastuty, N., Penulis Korespondensi, N., & Asrorul Hidayat Submited, A. (2023). Penerapan Algoritma Apriori Pada Apotek Shaqeena Untuk Memprediksi Penjualan Berbasis Android. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi , 4 (3), 302–312.
Broto,  B.  E.  (2020).  Analisis  Pengaruh  Dimensi  Kualitas  Pelayanan  Terhadap  Kepuasan  Pelanggan  Apotek  Kimia Farma Rantauprapat. Ecobisma (Jurnal Ekonomi, Bisnis Dan Manajemen) , 7 (2), 95–108. https://doi.org/10.36987/ecobi.v7i2.1764
Dahlia,  R.,  Fitriana,  Lady,  &  Seimahuira,  S.  (2024).  Analisis  Pola  Pembelian  Obat  Demam  Dengan  Teknik  Data Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus:  Apotek  Ambawang  Farma). Technologia : Jurnal Ilmiah , 15 (1), 172. https://doi.org/10.31602/tji.v15i1.13907
Dayera,  Musa  Bundaris  Palungan,  F.  O.  (2024).  G-Tech :  Jurnal  Teknologi  Terapan. G-Tech :  Jurnal  Teknologi Terapan , 8 (1), 186–195. Delrinata, W., & B. Siahaan, F. (2020). Wow875-2726-1-Pb (1) . 09 , 222–228.
Felicia,  E.,  &  Badrul,  M.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Terbaik  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting. Jurnal Ilmiah Informatika , 10 (02), 107–111. https://doi.org/10.33884/jif.v10i02.6277 Ghina,  F.,  Anugrah,  R.  A.,  Febrianto,  D.  N.,  Munandar,  M.,  &  Rosyani,  P.  (2022).  Sistem.  Pendukung.  Keputusan. Pemilihan.  Unit  Kendaraan  Bermotor  Dengan  Metode  Simple.  Additve.  Weighting  (SAW). OKTAL:  Jurnal  Ilmu Komputer Dan Sains , 1 (12), 2333–2345.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 5, No 2, July 2024, page 100-107 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v5i2.5407
Hidayati,  N.  (2020).  Pengembangan  Sistem  Informasi  Pembelian  Obat  Secara  Kredit  Pada  Apotik  Dengan Menggunakan Model View Controller (MVC). Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI , 4 (2), 457–471. Hidayatullah, C., Kurniawan, R., & Armansyah, R. (2024). Pencarian Rute Terpendek Dalam Pendistribusian Darah di
Palang Merah Indonesia (PMI) dengan Algoritma Dijkstra . 4 (11), 727–738.
https://doi.org/10.47065/tin.v4i11.5028 Putri,  S.  D.,  &  Sitohang,  S.  (2023).  Analisis  Pola  Pembelian  Konsumen  Menggunakan  Algoritma  Apriori. Computer and Science Industrial Engineering (COMASIE) , 9 (7). https://doi.org/10.33884/comasiejournal.v9i7.7889 Qoniah,  I.,  &  Priandika,  A.  T.  (2020).  Analisis  Market  Basket  Untuk  Menentukan  Asossiasi  Rule  Dengan  Algoritma Apriori (Studi Kasus: Tb.Menara). Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi , 1 (2), 26–33. https://doi.org/10.33365/jtsi.v1i2.368
Rahmi,  A.  N.,  &  Mikola,  Y.  A.  (2021).  Implementasi  Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan  Pola  Pembelian   Pada Customer (Studi Kasus : Toko Bakoel Sembako). Information System Journal , 4 (1), 14–19.
Robby  Setiawan,  R.,  &  Jananto,  A.  (2021).  Implementasi  Data  Mining  Untuk  Rekomendasi  Penyedia  Pupuk  Non Subsidi Dengan Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Jurnal TEKNO KOMPAK , 17 (1), 13–24.
Rosmayati, I., Wahyuningsih, W., Harahap, E. F., & Hanifah, H. S. (2023). Implementasi Data Mining pada Penjualan Kopi  Menggunakan  Algoritma  Apriori. Jurnal  Algoritma , 20 (1),  99–107.  https://doi.org/10.33364/algoritma/v.20- 1.1259
Saefudin,  S.,  &  Fernando,  D.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Rekomendasi  Buku  Menggunakan  Algoritma  Apriori. JSiI (Jurnal Sistem Informasi) , 7 (1), 50. https://doi.org/10.30656/jsii.v7i1.1899
San, I. P., Andi, Surahman. B., & Muh, Khidri. Alwi. (2020). Pengelolaan Kebutuhan Logistik Farmasi pada Instalasi Farmasi  RS  Islam  Faisal  Makassar  Pharmaceutical  Logistics  Management  of  The  Pharmacy  Installation  ,  Faisal Islamic Hospital Makassar. PROMOTIF: Jurnal Kesehatan Masyarakat , 10 (02), 78–85.
Ulfha,  N.  F.,  &  Amin,  R.  (2020).  Implementasi  Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Pola  Pembelian  Obat  Menggunakan Algoritma  Apriori. Komputasi:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer  Dan  Matematika , 17 (2),  396–402. https://doi.org/10.33751/komputasi.v17i2.2150
Yusnita, A., Lailiyah, S., & Saumahudi, K. (2021). Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Penerimaan Peserta Didik Baru. Jurnal Informatika Wicida , 10 (1), 11–16. https://doi.org/10.46984/inf-wcd.1194