Pencarian Pola Pemakaian Obat Menggunakan Algoritma FP-Growth
Abstract
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.
Downloads
References
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.
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.
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/.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
S. Adinugroho and Y. A. Sari, Implementasi data mining menggunakan weka, Pertama. Malang: UB Press, 2018.
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.
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.
N. Iriadi, Priatno, and A. Ishaq, Penerapan data mining dengan rapid miner, Pertama. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2020.
A. Nastuti and S. Z. Harahap, “Teknik data mining untuk 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.
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.
D. Jollyta, W. Ramadhan, and M. Zarlis, Konsep data mining dan penerapan. Yogyakarta: Deepublish, 2020.
Copyright (c) 2022 Nikita Salsabila
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License (Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) ) that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
