ASSOCIATION RULE ANALYSIS OF FP-GROWTH ALGORITHM ON DRUG PURCHASE PATTERNS

Abstract

Salah satu teknik data mining adalah Association Rule yang sering disebut dengan prosedur Market Basket Analysis untuk mencari pengetahuan tentang pola pembelian konsumen. Riset ini menggunakan algoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth). FP-Growth dalam membentuk itemset dilakukan dengan membuat struktur data FP-Tree. Data yang digunakan memanfaatkan transaksi Klinik selama dua tahun. Analisis dilakukan untuk mempertimbangkan keputusan bagi pemangku kepentingan informasi di Klinik. Hasilnya diperoleh 118 rule dengan nilai minimal 30% support dan 75% confidence. Aturan yang dihasilkan 100% jika beli INJ Piralen maka beli INJ Ranitidine, 100% jika beli Genoint maka beli Genoint SK, jika beli Gastritis Cap maka beli 100% Myalgia Cap, jika beli Sanbe SP NACL Liquid maka beli 100% Glucose Dextrose Liquid, kalau beli Omecidal beli Omedeson 100%, dan kalau beli Omeprazole beli Gludepatik 87%. Riset ini membantu pemilik Klinik menentukan pola dan menampilkan obat yang paling laris dibeli konsumen.