Implementasi Data Mining dengan Metode Algoritma Apriori dalam Menentukan Pola Pembelian Obat

Robi Yanto, Riri Khoiriah

Abstract


Data mining merupakan proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis data yang berupa ilmu pengetahuan. penelitian ini melakukan analisa data dengan menggunakan data mining dan metode algoritma appriori. Sistem yang dibangun ditujukan untuk pemenuhan dalam penentuan pola pembelian obat dengan menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic 6.0 dan database Mysql pada studi kasus di sektor kesehatan. Sistem ini dibangun berdasarkan kebutuhan pengguna yang diperoleh melalui metode wawancara dan studi lapangan. Metodelogi pengembangan sistem yang digunakan yaitu metode waterfall yang terdiri Analisis, Desain, Pengkodean dan Pengujian. Hasil pengujian dengan algoritma apriori dan sistem yang dibangun menunjukan hasil yang telah memenuhi kebutuhan dalam penentuan pola pembelian obat berdasarkan kecenderungan pembelian obat oleh pelanggan. Dibandingkan dengan sistem yang sedang berjalan kinerja tersebut ditunjukan pada efektifitas informasi dari sistem tentang penentuan pola pembelian obat untuk ketersediaan obat dan tata letak obat untuk memudahkan dalam mengetahui keberadaan obat yang dilihat dari 2 itemset obat.

Data mining is the process to obtain useful information from the warehouse database in the form of science. This study analyzes the data by using data mining algorithms and methods appriori. The system is built is intended for fulfillment in determining the pattern of drug purchases by using Visual Basic 6.0 programming language and MySQL database on a case study in the health sector. The system is built based on the needs of users obtained through interviews and field studies. System development methodology used is the waterfall method which consists Analysis, Design, Coding and Testing. Test results with a priori algorithms and systems built show results that have met the requirements in determining the pattern of drug purchases by the tendency of drug purchases by customers. Compared with the current system performance information is shown on the effectiveness of the system of determining the pattern of drug purchases for the availability of drugs and drug layout for ease in knowing where drugs are viewed from 2 itemset drug.


Full Text:

PDF

References


Ranjan, J., 2007, Application of Data Mining Technique in Pharmaceutical Industry, Journal of Theoritical and Applied Information Technology, Vol 3, hal 61 – 67.

Kusrini, 2007, Penerapan Algoritma Apriori pada Data Mining untuk Mengelompokkan Barang Berdasarkan Kecenderungan Kemunculan Bersama dalam Satu Transaksi, http://dosen.amikom.ac.id/.../Publikasi%20Apriori-Kusrini_Feb-13_.pdf, diakses 20 Juli 2011.

Kusrini, Luthfi, E. T., 2009, Algoritma Data Mining, Andi Offset, Yogyakarta.

Turban, E., 2005, Decision Suport Systems and Intelligent Systems, Andi Offset, Yogyakarta.

Shalahuddin, Rosa. A.S, 2011, Rekayasa Perangkat Lunak, Informatika, Bandung.

Jogiyanto, 2005, Analisis dan Desain, Andi Offset, Yogyakarta.

Santosa, B., 2007, Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis, Graha Ilmu, Yogyakarta.

Gunadi, G., Sensuse, D., I., 2012, Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis terhadap data penjualan produk buku dengan menggunakan algoritma Apriori dan Frequent Pattern Growth (FP-Growth), Jurnal TELEMATIKA MKOM, Vol. 4, No. 1, hal 118-132.




DOI: https://doi.org/10.24076/citec.2015v2i2.41

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Indexed by:

 

Dedicated to:

 

Creative Information Technology Journal (CITEC Journal) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License