Analisis Pola Pendistribusian Obat Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus : Puskesmas Umban Sari)
Abstract
Inovasi data terus berkembang secara konsisten karena minat masyarakat yang terusmenerus terhadap kecepatan untuk menyelesaikan setiap masalah mereka. Demikian pula,
kendala yang terjadi pada Puskesmas Umban Sari ini adalah kesulitan dalam mengontrol stok obat-obatan yang tersedia. Dikarenakan pencatatan pada Puskesmas Umban Sari masih dilakukan secara manual yaitu dengan pembukuan yang sederhana. Dengan penerapan Data Mining dapat membantu dalam pengambilan keputusan untuk mendapatkan informasi, sehingga dengan teknik data mining bisa di analisis perilaku konsumen dalam melakukan transaksi pola pendistribusian obat, data transaksi pendistribusian obat tersebut dapat diolah kembali sehingga bisa menghasilkan suatu pola pendistribusian obat pada konsumen. Penelitian ini menggunakan metode data mining dan algoritma yaitu Algoritma Apriori. Algoritma Apriori adalah suatu algoritma yang melakukan pencarian frequent itemset dengan menggunakan teknik Association Rule. Pada algoritma Apriori dalam pembentukan suatu kombinasi itemset dapat dikelompokan berdasarkan Parameter dengan Minimum Support dan Minimum Confidence yang ditentukan. Pengujian dilakukan dengan menggunakan aplikasi Rapid Miner. Penerapan algoritma apriori pada data mining mampu menghasilkan suatu aturan asosiasi. Berdasarkan analisis yang dilakukan dengan algoritma apriori, ditetapkan nilai Support 30% dan nilai Confidence 70%. Hasil penelitian menghasilkan 4 aturan asosiasi dengan kombinasi itemset terbesar hingga 3 itemset.
Downloads
References
I, no. 02, pp. 0–116, 2016.
[2] Indah Puji Astuti, “Algoritma Apriori Untuk Menemukan Hubungan Antara Jurusan
Sekolah Dengan Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” J. Tek. Inform., vol. 12, no. 1, pp. 69–78, 2019.
[3] Erwin, “Analisis Market Basket Dengan Algoritma Apriori Dan FP-Growth,” J. Generic, vol. 4, no. 2, pp. 26–30, 2009.
[4] W. P. Nola Ritha, Eka Suswaini, “Penerapan Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori Pada Poliklinik Penyakit Dalam (Studi Kasus: Rumah Sakit Umum Daerah Bintan),” J. Sains dan Inform., vol. 7, no. 2, pp. 222–230, 2021.
[5] R. I. Menteri Kesehatan RI No 43, “PERATURAN MENTERI KESEHATAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 43 TAHUN 2019 TENTANG PUSAT KESEHATAN MASYARAKAT,” Peratur. Menteri Kesehat. RI No 43 tahun 2019 tentang Puskesmas, vol. Nomor 65, no. 879, pp. 2004–2006, 2019.
[6] Siti Nurajizah, “Analisa Transaksi Penjualan Obat Menggunakan Algoritma Apriori,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 4, no. 1, p. 35, 2019.
[7] & T. Despitaria, Sujaini, H., “Analisis Asosiasi pada Transaksi Obat Menggunakan Data Mining dengan Algoritma Apriori,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 2, p. 6, 2016.
[8] Rizal Rachman & Nanang Hunaifi, “Penerapan Metode Algoritma Apriori dan FP-Tree Pada Penentuan Pola Pembelian Obat,” Paradig. - J. Komput. dan Inform., vol. 22, no.
2, pp. 175–182, 2020.
[9] Siti Awaliyah R.Sutomo & Frisma Handayanna, “Analisis Pola Pembelian Obat di Apotek Sekar Adi Menggunakan Metode Algoritma Apriori Depok,” J-SAKTI (Jurnal
Sains Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, p. 112, 2020.
[10] T. N. P. Nikita Salsabila, Nina Sulistiyowati, “Pencarian Pola Pemakaian Obat Menggunakan Algoritma FP-Growth,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 6, no. 2, pp.
120–128, 2022.
[11] Han & Kamber, Data mining: Data mining concepts and techniques. 2006.
