PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK PEMBENTUKAN ATURAN ASOSIASI TEMPORAL (STUDI KASUS RSUD WATES)

WIDHI SULISTYO, Dr. Nur Rokhman, S.Si, M.Kom

2020 | Tesis | MAGISTER ILMU KOMPUTER

Data transkasi penggunaan obat di rumah sakit dapat diolah menjadi informasi yang mengandung pengetahuan yang berguna bagi manajer dalam pengambilan keputusan. Pada depo obat unit gawat darurat belum diketahui pola obat yang dipakai secara bersamaan yang akan digunakan dalam menyiapakan pelayanan kepada pasien terutama di saat libur lebaran dan libur natal. Penelitian ini terdapat penambahan aspek waktu pada hasil Temporal Association Rules. Aspek waktu yang digunakan adalah tanggal transaksi penggunaan obat. Dalam penelitian ini, Algoritma apriori digunakan untuk menemukan kandidat frequent itemset dalam pembentukan Temporal Assocition Rules. Hasil penelitian ini menunjukkan Algoritma Apriori dapat digunakan untuk mendapatkan informasi obat yang digunakan secara bersamaan. Hasil dari pengujian ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam penempatan obat penempatan obat untuk kebutuhan fast respon pada saat event tertentu bagi pihak RSUD Wates. Jumlah temporal rules yang dihasilkan pada saat idul fitri dan natal dengan minimum support 10% dan minimum confidence 80% pada tahun 2016, 2017 dan 2018 didapatkan rules {K0067} => {R0002}, yaitu bila obat ketorolak inj 30 mg digunakan maka obat ranitidin inj 50mg/2ml akan digunakan dan dengan batasan lebih rendah dengan nilai minimum support = 0.01 dan minimum confidence = 0.8 dihasilkan rules, {K0067, R0001} => {R0002}, yaitu yaitu bila obat ketorolak inj 30 mg dan ranitidine 150 mg digunakan maka obat ranitidin inj 50mg/2ml digunakan.

Transaction data of drug use in hospitals can be processed into information that contains useful knowledge for managers in decision making. In the emergency unit drug depo, pattern in which the drugs are used simultaneously in preparing healthcare largely during Eid Mubarak and Christmas Holiday has not been identified yet. This research added time factor into the Temporal Association Rules result. The time factor used is the drug use transaction date. In this study, Apriori algorithm was used to identify the frequent itemset candidates in temporal association rules establishment. Result indicates that Apriori algorithm can be used to acquire information the drugs are used simultaneously. This experimental result could be used as consideration in drug placement for ‘fast response’ necessity at any time of any particular event in RSUD Wates. The number of temporal rules generated at Eid Mubarak and Christmas with minimum support of 10% and minimum confidence of 80% in 2016, 2017 and 2018 have acquired rules {K0067} = > {R0002}, which if 30 mg of Ketorolac injection is used, then 50mg/2ml of Ranitidine injection will be used at lower limit with minimum support = 0.01 and minimum confidence = 0.8 which in turn generated rules, {K0067, R0001} = > {R0002}, in which if Ketorolac 30 mg and Ranitidine 150 mg are used, then 50mg/2ml of Ranitidine injection is also used.

Kata Kunci : penggunaan obat, apriori, temporal association rules