Jane Feltince Sanam Pengarang KORNELIS LETELAY Dosen Pembimbing 2 Bertha S. Djahi Dosen Pembimbing 1 Emerensye Sofia Yublina Pandie Penguji 1 N. Dessy Rumlaklak Ketua Penguji Yelly Yosiana Nabuasa Penguji 2

Apotek k-24 adalah salah satu apotek yang menjual berbagai macam obat dan peralatan kesehatan. Banyaknya transaksi per hari dengan ribuan jenis obat yang disediakan, membuat pihak apotek mengalami kesulitan dalam menganalisis kelompok item obat yang konsisten dibeli bersamaan. Oleh karena itu dibutuhkan teknik Data Mining dengan algoritma FP-Growth untuk menganilisis pola pembelian obat menggunakan RapidMiner 9.10. penelitian ini menggunakan 3 skenario yaitu: I. item digolongkan menjadi delapan golongan berdasarkan jenis obat. Hasil yang diperoleh yaitu 30 rules dengan batasan support 15% dan confidence 60%. Item yang paling banyak dibeli yaitu Obat Keras dengan nilai support 53,8%. Salah satu kombinasi item yang sering dibeli bersamaan yaitu jika membeli Obat Bebas, Obat Bebas Terbatas dan Obat Herbal maka akan membeli Obat Keras dengan nilai confidence 98,7%. II. item dengan kandungan kimia dan manfaat yang sama digolongkan menjadi satu. III. Setiap item berbeda berdasarkan merk bentuk dan dosis. Hasil yang diperoleh dari kedua skenario ini adalah 30 rulesdengan batasan support 0,3% dan minimum confidence 60%. Item yang paling banyak dibeli pada skenario II adalah Paracetamol dengan nilai support 9,4%. Item yang paling banyak dibeli pada skenario III yaitu Paracetamol Tab dengan nilai support 9,3%. Salah satu kombinasi item dengan nilai confidence tertinggi yaitu jika membeli Kapas Pembalut Hk, Sarung Tgn Non Steril dan Handy Clean maka akan membeli Alkohol dengan confidence 100%. Hasil Implementasi dapat dijadikan rekomendasi bagi pihak apotek untuk memperbanyak jumlah stok item yang sering dibeli, pengaturan letak obat berdasarkan kombinasi itemset serta sebagai acuan dalam rangka promosi sesuai kebijakan apotek. Kata Kunci: Data transaksi, data mining, aturan asosiatif, algoritma FP-Growth, Rapidminer