12
BAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS SISTEM
A. Pengumpulan Data dan Informasi
1. Wawancara
Wawancara dilakukan untuk mengetahui kebutuhan kongkrit yang dialami sales obat. Peneliti menemukan masalah yaitu sales obat
membutuhkan informasi rekomendasi dokter yang akurat dan bersifat real time. Rekomendasi yang dibutuhkan adalah rekomendasi memuat informasi
terkait dokter-dokter yang memiliki kesamaan profil dengan sales.
2. Pemerolehan Data
Peneliti menggunakan rekomendasi obat dari seluruh dokter disebuah rumah sakit swasta di Yogyakarta. Data tersebut yang memuat nama dokter,
spesialis dan merek obat-obat yang pernah direkomendasikan oleh dokter itu. Data dokter tersebut akan diproses untuk mencari dokter-dokter yang memiliki
kemiripan profil dengan sales. Data tersebut digambarkan pada Tabel 1 berikut di bawah ini.
Tabel 1. Contoh Data Rekomendasi Obat Dokter
No Dokter
Spesialis Dypi
rone Dipyr
one Ceft
riaxo ne
Ceft riaxo
ne Ephed
rine hydroh
loride Fent
anyl Dexk
etopr ofan
dex med
etom idine
diaz epa
m cefu
roxi me
Nov algi
Antra in
Terf acef
Biox on
Epheri n
Fent anyl
Kete se
Prec edex
Vali um
Anb acy
m
1. KS
Anak 14
68 74
2. AP
Bedah 5
20 9
3. NA
Jantung 4
4. AD
Jantung 2
5. DN
Kandun gan
4 6.
BP Anak
2 7.
WR THT
3 7
18
13
8. AW
THT 4
Keterangan :
Nama Dokter : KS , AP , NA , AD , DN , BP , WR , AW untuk menjaga
kode etik nama dokter disamarkan .
Merek Obat : Novalgin , Novalgin , Terfacef , Bioxon , Ephedrin ,
Fentanyl , Ketese , Precedex ,Valium Anbacym.
Kandungan zat dalam obat Generic : dipyrone, ceftriaxone, ephedrine
hydrochloride +
theophylline anhydrous,
fentanyl, dexketoprofen,
dexmedetomidine hydrochloride, diazepam, cefuroxime. B.
Analisis Sistem
Analisis sistem adalah sebuah teknik pemecahan masalah yang memecah- mecah sebuah sistem menjadi komponen-komponen untuk mengetahui bagaimana
komponen-komponen tersebut bekerja dan berinteraksi untuk mencapai tujuannya [Whitten, 2004]. Dengan demikian alalisis sistem harus dilakukan agar software
yang dihasilkan dapat menyelesaikan masalah yang ada. Aplikasi ini akan menghasilkan rekomendasi dokter untuk sales obat.
Rekomendasi dokter akan dibuat menggunakan pendekatan K-mean Clustering dan Euclidean Similarity. K-mean Clustering digunakan untuk mengelompokan
data dokter, diasumsikan dokter dengan spesialis yang sama menawarkan obat yang sama. Euclidean Similarity digunakan untuk mengukur kemiripan profil
pengguna dengan profil dokter dalam cluster yang terdekat. Profil pengguna adalah obat-obat yang ditawarkan sales obat pada dokter.
Setiap obat memiliki bobot prioritas penawaran 1-4 standard-medium-high- highst. Bobot setiap obat dinormalisasi berdasarkan nilai bobot maksimal dari
obat yang ditawarkan. Profil dokter memuat banyaknya jumlah obat yang direkomendasikan oleh
dokter. Obat dengan generic yang sama akan digabungkan dengan menjumlahkan
14 nilai dari obat tersebut kemudian dinormalisasi berdasarkan nilai bobot maksimal
generic dari seluruh dokumen dokter. Rekomendasi dokter akan dibentuk dengan memilih cluster dokter paling
dekat dengan profil pengguna. Profil pengguna akan diukur kedekatanya dengan setiap anggota dalam clustrer terdekat kemudian diurutkan berdasarkan jarak
Euclidean similarity.
C. Software Requirement Analysis
Kategori