Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 68 – 75 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
KLASTERISASI TINGKAT PENJUALAN OBAT PADA APOTEK JAKA WIJAYA DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Deni Andria Hidayanti*, Fitri Kurnia, Rahmawati Mahasiswa Prodi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal *email : deniandriah@gmail.com
Abstrak: Pharmacies are one of the health service facilities that can help improve the health of residents, pharmacies are also a place for  practice for professional pharmacists in carrying out their  work.  To  ensure  the  amount  of  stock  inventory,  Jaka  Wijaya  Pharmacy  requires  a clusterization of sales stock data, therefore a method is needed a way to group sales of very hot stock, hot stock, moderately hot stock. The method that can be used is the K-Means algorithm. This algorithm is based on a simple idea. First, the number of clusters formed is determined by selecting all objects or the first element in the cluster to act as the central point (control point) of the  cluster.  The  data  processed  in  this  research  is  a  sample  taken  from  the  Jaka  Wijaya Pharmacy data in 2022. The Jaka Wijaya Pharmacy dataset consists of the attributes No, Drug Item,  Type,  Packaging,  Initial  Stock,  Cost  Price,  Unit  Conversion,  Selling  Price,  Number  of Transactions,  Ending  Stock,  Shelf,  Warehouse-Office  Code.  Using  the  K-Means  Clustering method, you can group drug sales data with stock that is not selling well as cluster 0, stock that is  selling  well  as  cluster 1,  and  stock that is  selling  very  well as  cluster  2.  There  are  as many sample data that must be tried. 170 data from Jaka Wijaya Pharmacy. The cluster results show that there are several results, including cluster 0 with a total of 102, cluster 1 with a total of 34, and  cluster  2  with  a  total  of  34  decisions,  where  the  decisions  include  very  popular,  very popular, not very popular.

## Keywords: Data Mining; Jaka Wijaya Pharmacy; K-means Cluster
Abstrak: Apotek  yaitu  salah  satu  sarana  pelayanan  kesehatan  yang  dapat  membantu meningkatkan kesehatan bagi warga, apotek juga sebagai tempat sarana praktik tenaga profesi apoteker  dalam  melaksanakan  pekerjaan.  Untuk  memastikan  jumlah  persediaan  stok,  Apotek Jaka  Wijaya  memerlukan  suatu clusterisasi data  stok  penjualan,  maka  dari  itu  diperlukannya sebuah metode cara yang bisa mengelompokkan penjualan Stok Sangat Laris, Stok Laris, Stok Cukup Laris. Metode yang dapat digunakan yaitu algoritma K-Means . Algoritma ini didasarkan pada  ide  sederhana.  Pertama,  ditetapkan  jumlah cluster yang  terbentuk  ialah  dengan  memilih seluruh  objek  ataupun  elemen  pertama  dalam cluster untuk  berperan  sebagai  titik  pusat  (titik kontrol) cluster. Data  yang  diolah  dalam  riset  ini  ialah  sampel  yang  diambil  dari  data  Apotek Jaka  Wijaya  pada  tahun  2022.  Dataset  Apotek Jaka Wijaya terdiri  dari atribut No,  Item  Obat, Jenis, Kemasan, Stok Awal, Harga Pokok, Konversi Satuan, Harga Jual, Jumlah Transaksi, Stok Akhir,  Rak,  Kode  Gudang-Kantor.Dengan  metode K-Means  Clustering maka  dapat mengelompokkan  data  penjualan  obat  dengan  stok  kurang  laris  sebagai cluster 0,  stok  laris sebagai cluster 1,  dan  stok  sangat  laris  sebagai cluster 2.  Data  sampel  yang  harus  dicoba sebanyak 170 data dari Apotek Jaka Wijaya. Yang dimana hasil cluster menunjukkan terdapat beberapa  hasil  diantaranya cluster 0  berjumlah  102, cluster 1  berjumlah  34,  serta cluster 2 berjumlah 34 keputusan yang dimana keputusan itu meliputi sangat laris, laris, kurang laris.
Kata kunci: Apotek Jaka Wijaya; Data Mining; K-means Cluster
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 68 – 75 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENDAHULUAN
Apotek  merupakan  fasilitas  kesehatan  yang  berperan  dalam  meningkatkan kesejahteraan  masyarakat.  Selain  itu,  apotek  juga  menjadi  tempat  bagi  para  apoteker untuk melakukan praktik dan memberikan pelayanan sesuai dengan profesi mereka [1]. Apotek  ialah  salah  satu  fasilitas  pelayanan  kesehatan  warga  yang  menjual  bermacam obat-obatan,  perlengkapan  kesehatan,  serta  bahan-bahan  kosmetik.  Apotek  juga  salah satu aspek penting untuk kelangsungan proses jual beli [2].
Usaha  Apotek  Jaka  Wijaya  berfokus  pada  pelayanan  kesehatan  masyarakat dengan  menyediakan  berbagai  jenis  obat  yang  diperlukan.  Setiap  hari,  Apotek  Jaka Wijaya melakukan berbagai kegiatan seperti menjual obat kepada pelanggan, memesan stok  barang  dari  pemasok,  dan  mengelola  persediaan  barang  yang  dimiliki  [3].  Di Apotek  Jaka  Wijaya,  ditemukan  masalah  terkait  pengelompokan  manual  data penggunaan obat setiap bulan. Petugas hanya mencatat jumlah penggunaan tanpa detail tentang  jenis  obat  yang  sering  digunakan,  sehingga  pengadaan  obat  dilakukan  secara acak  tanpa  memperhatikan  pola  penggunaan  bulanan.  Kondisi  ini  menyebabkan seringnya kehabisan stok obat [4].
Untuk  memastikan  jumlah  persediaan  stok,  Apotek  Jaka  Wijaya  memerlukan suatu clusterisasi data stok penjualan, maka dari itu diperlukannya sebuah metode cara yang bisa mengelompokkan penjualan Stok Sangat Laris, Stok Laris, Stok Cukup Laris. Salah satu metode yang bisa dipertimbangkan adalah algoritma K-Means. Algoritma ini mengusung  konsep  yang  cukup  sederhana.  Awalnya,  kita  menentukan  jumlah  klaster yang  akan  terbentuk  dengan  memilih  semua  objek  atau  elemen  pertama  sebagai  pusat klaster (titik kontrol) [5], pencarian pusat cluster yang ditetapkan pada jarak minimum setiap data pada cluster [6].

## METODE
Data  Mining  merupakan  proses  yang  menggunakan  satu  atau  lebih  teknik pembelajaran  komputer  untuk  menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan  secara otomatis  [7].  Data  Mining  pada  dasarnya  adalah  kegiatan  menemukan  atau mengeksplorasi  informasi  baru  dengan  mengidentifikasi  pola  atau  aturan  tertentu  dari sejumlah  besar  data.  Proses  ini  juga  dikenal  sebagai  serangkaian  langkah  untuk menemukan  nilai  tambah  berupa  pengetahuan  yang  sebelumnya  tidak  dikenal  secara manual dari kumpulan data. Data Mining sering disebut sebagai knowledge discovery in database  (KDD),  yang  melibatkan  pengumpulan  dan  analisis  data  historis  untuk mengungkapkan pola atau hubungan dalam data yang memiliki dimensi besar [8].
Dalam  pandangan  Widodo  (2013:1),  Data  Mining  adalah  proses  analisis  data dengan tujuan menemukan hubungan yang jelas dan merumuskan informasi yang belum diketahui  sebelumnya  dengan  memanfaatkan  metode  terbaru  yang  dapat  dipahami  dan bermanfaat bagi pemilik data tersebut [9].
Menurut Larose, Data Mining melibatkan enam tahap CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 68 – 75 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 1. Tahapan CRISP-DM
Berdasarkan gambar 1 dapat dilihat terdapat 6 fase CRISP-DM yaitu:
Data yang diolah dalam riset ini ialah sampel yang diambil dari data Apotek Jaka Wijaya pada tahun 2022. Dataset Apotek Jaka Wijaya terdiri dari atribut No, Item Obat, Jenis,  Kemasan,  Stok  Awal,  Harga  Pokok,  Konversi  Satuan,  Harga  Jual,  Jumlah Transaksi,  Stok  Akhir,  Rak,  Kode  Gudang-Kantor.  Data  sampel  yang  akan  dicoba terdiri dari 170  data  dari Apotek Jaka Wijaya.  Data obat  yang digunakan dapat  dilihat pada tabel 1 berikut ini.
Gambar 2. Data Apotek Jaka Wijaya

## Bussines Understanding
Bisnis  Apotek  dapat  melibatkan  pengelolaan  dan  penyediaan  obat  serta  produk kesehatan  kepada  konsumen.  Juga  melibatkan pegadaan  stok,  pemenuhan  resep  dokter, pelayanan  pelanggan,  serta  kebutuhan  terhadap  regulasi  kesehatan  dan  keamanan  obat. Tujuan  penelitian  ini  untuk  menganalisis  bagaimana  tingkat  penjualan  obat  yang berpengauh terhadap stok yang ada.
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 68 – 75 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Data Understanding
Sumber data yang di dapat berasal dari Apotek Jaka Wijaya, Kabupaten Asahan. Data tersebut  berisikan  atribut  antara  lain  :  Item  Obat,  Jenis,  Kemasan,  Stok  Awal,  Harga Pokok, Konversi Satuan, Harga Jual, Jumlah Transaksi, Stok Akhir, Rak, Kode Gudang.
Gambar 3 . Deskripsi Data

## Data Preparation
Dalam  tahan  ini  ada  beberapa  tahapan-tahapan  yang  akan  dilakukan  dalam persiapan data yang diantaranya untuk memilih data, mengcluster data dan menentukan hasil akhir cluster .

## Gambar 4 . Deskripsi Data yang digunakan

## Modelling
Clustering  adalah  suatu  proses  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa cluster atau kelompok, di mana data dalam satu cluster memiliki tingkat kemiripan yang tinggi  dan  data  antar  cluster  memiliki  kemiripan  yang  rendah . [10].  Clustering merupakan  salah  satu  jenis  pembelajaran  tanpa  pengawasan  yang  berfungsi  untuk membagi data tanpa label ke dalam kelompok-kelompok tertentu. [11].
Metode K-Means adalah sebuah prosedur Clustering yang menggunakan jarak untuk membagi  data  ke  dalam  beberapa  cluster.  Algoritma  ini  hanya  dapat  digunakan  pada
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 68 – 75 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
atribut  numerik  [12].  Dalam  tahapan  pengolahan  data,  data  yang  diperoleh  diproses menggunakan metode K-Means Clustering seperti yang tercantum di bawah ini [13];
1. inputkan data yang akan dikelompokkan dari data yang telah dikumpulkan.
2. Tentukan  jumlah  cluster C  yang  akan  digunakan untuk pembagian,  dalam  hal  ini peneliti  akan  membaginya  menjadi  tiga  cluster,  yaitu:  (C0)  Kurang  Laris;  (C1) Sangat Laris; (C2) Laris
3. Pilih titik tengah (centroid) dengan nilai acak sebanyak jumlah cluster C.
4. Alokasikan  data  ke  cluster  terdekat:  Proses  ini  melibatkan  perhitungan  pusat cluster (centroid) dari setiap titik data, dan kemudian menghitung jarak setiap data ke pusat cluster (centroid) terdekat.
5. Hitung  ulang  pusat  cluster  (centroid)  baru:  Nilai  centroid  baru  dihitung  dari  rata- rata data dalam setiap cluster yang telah terbentuk.
6. Hitung  ulang  setiap  objek  yang  menggunakan  pusat  cluster  (centroid)  yang  baru. Jika  pada  tahap  ini  pusat  cluster  tidak  mengalami  perubahan,  proses  Clustering dianggap selesai.
Untuk  mengevaluasi  jarak  antara  setiap  data  dan  setiap  titik  pusat  cluster, penggunaan  teori  sangat  penting.  Dalam  menentukan  perhitungan  data  atau  cluster, diperlukan  perhitungan  yang  tepat  guna  menghasilkan  cluster  yang  valid.  Oleh  karena itu,  untuk  menghitung  jarak  antara  semua  data  dengan  setiap  titik  pusat  cluster,  dapat memanfaatkan  rumus  jarak  Euclidean  yang  dirumuskan  sebagai  persamaan  berikut  ini [14].
𝐷(𝑎, 𝑏) = √(𝑥𝑎 − 𝑦𝑏) 2 + (𝑥𝑎 − 𝑦𝑏) 2 + (𝑥𝑘𝑖 − 𝑦𝑘𝑗) 2 (1) [15] Dimana : D(a,b) = Jarak data ke i ke pusat klaster j; Xki = data ke I pada atribut ke k; Ykj = titik pusat ke j pada atribut ke k

## Evaluation
Penilaian bertujuan untuk menguji dan memverifikasi bahwa data beroperasi dengan baik sesuai yang diharapkan. Hasil dari  sebuah  model cluster terbaik antara  stok  yang kurang    laku    dengan    stok    yang    paling    laku    tidak    bercampur    kedalam    data kelompok    yang    kurang    optimal    untuk    dapat  meningkatkan  penjualan  dan memanajemen stok obat [16].

## Deployment
Penerapan hasil dari tahapan pengumpulan data hingga tahapan sebuah modeling data yang dilakukan dan telah sesuai dengan tujuan bisnis, kemudian hasil keseluruhan digunakan kedalam suatu bisnis tersebut untuk pembuatan laporan hasil clustering dan grafik   untuk   mengetahui   peningkatan   penjualan   dan manajemen stok  obat yang dilakukan.
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 68 – 75 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  awal  dalam  analisis  adalah  mengimpor  data  yang  diperlukan  serta  dataset  tentang penjualan obat yang akan dikelompokkan berdasarkan tingkat stok yang terjual banyak.
Setelah  mengklaster  data  xLabel  dan  yLabel  dengan  menggunakan  dataset  untuk  melakukan pengujian dapat diperoleh Visualisasi Hasil Cluster dari xLabel dan yLabel adalah :
Gambar 5 . Visualisasi Hasil Cluster
Visualisasi Cluster yang terlihat pada gambar 5 dibuat dengan menggunakan perangkat lunak Python 3 dan dibantu oleh alat Jupiter Notebook.

## Gambar 6. Data Hasil Cluster
Pada  gambar  6  merupakan  yang  menunjukkan cluster pada  data  stok  obat,  yang  dimana terdapat beberapa cluster .
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 68 – 75 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  akhir  pengelompokkan  data  Apotek  Jaka  Wijaya  menggunakan metode K- Means clustering maka didapatkan hasil kesimpulan sebagai berikut: Metode K-Means dapat  diterapkan  pada  Apotek  Jaka  Wijaya  yang  berlokasi  di  Hessa Air Genting, sehingga dapat membantu mengelolah penjualan dan stok obat dalam satu tahun.  Dengan  metode K-Means  Clustering maka  dapat  mengelompokkan  data penjualan obat  dengan  stok kurang laris  sebagai cluster 0, stok  laris  sebagai cluster 1, dan stok sangat laris sebagai cluster 2. Menunjukkan bahwa hasil cluster tingkatan data penjualan pada Apotek Jaka Wijaya menggunakan dataset tahun 2022 maka didapatkan hasil cluster 0 berjumlah 102, cluster 1 berjumlah 34, dan cluster 2 berjumlah 34.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  A.  Hidayat,  N.  Hendrastuty,  and  Styawati,  “Penerapan  Algoritma  Apriori Pada  Apotek  Shaqeena  Untuk  Memprediksi  Penjualan  Berbasis  Android,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 3, pp. 302–312, 2023.
[2] D.  A.  Ramadhanty,  R.  Syafitri,  E.  Raswir,  and D.  Meisak,  “Implementasi  Data Mining  Untuk  Menentukan  Persediaan  Stok  Obat  Jurnal  Informatika  Dan Rekayasa Komputer ( JAKAKOM ),” J. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 155–160, 2022.
[3] N. Badri, “Sistem Informasi Persediaan Obat Pada Apotek Doa Ibu Bandar Jaya Barat  Lampung  Tengah,” J.  Ilmu  Data ,  vol.  1,  no.  4,  pp.  1–14,  2021,  [Online]. Available: http://ilmudata.org/index.php/ilmudata/article/view/53
[4] P. Studi, A. Fakultas, and P. Universitas, “3 1,2,3,” vol. 24, no. 1, pp. 111–120, 2023.
[5] F.  Ferlanda,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Persediaan  Stok Obat  Di  Apotek  Enok  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 1294–1306, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i3.1066.
[6] S. M. Dewi, A. P. Windarto, I. S. Damanik, and H. Satria, “Analisa Metode K- Means pada Pengelompokan Kriminalitas Menurut Wilayah,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 620–625, 2019.
[7] H. Pandiangan, “Penerapan Data Mining Dalam Clustering Produksi Daging Sapi Di  Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Comput. Networks,  Archit. High  Perform.  Comput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  37–44,  2019,  doi: 10.47709/cnapc.v1i2.239.
[8] W. Lestari, F. Fatoni, and H. Hutrianto, “Implementasi Data Mining Untuk Kartu Indonesia  Sehat  Bagi  Masyarakat  Kurang  Mampu  Menggunakan  Metode Clustering Pada Dinas Sosial Kota Palembang,” J. Nas. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 4, pp. 169–174, 2020, doi: 10.47747/jurnalnik.v1i4.163.
[9] B.  D.  Mudzakkir,  “Pengelompokan  Data  Penjualan  Produk  Pada  Pt  Advanta Seeds  Indonesia  Menggunakan  Metode  K-Means,” J.  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  2, no. 2, pp. 34–40, 2018.
[10]  M.  Triandini,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Data  Mining  dalam  Mengukur
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 68 – 75 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Tingkat Keaktifan Siswa dalam Mengikuti Proses Belajar pada SMP IT Andalas Cendekia,” J.  Inf.  dan  Teknol. ,  vol.  3,  pp.  167–173,  2021,  doi: 10.37034/jidt.v3i3.120.
[11]  Y. Elda, S. Defit, Y. Yunus, and R. Syaljumairi, “Klasterisasi Penempatan Siswa yang  Optimal  untuk  Meningkatkan  Nilai  Rata-Rata  Kelas  Menggunakan  K- Means,” J. Inf.  dan  Teknol. ,  vol. 3,  pp.  103–108,  2021,  doi: 10.37034/jidt.v3i3.130.
[12]  B. A. Pangestu, N. A. Kristiawan, and N. Sulistiyowati, “Clustering Obat Untuk Menentukan Pola Pemasaran  Efektif di Apotek  Amarta Sehat,” J.  Ilm.  Wahana Pendidik. ,  vol.  8,  no.  16,  pp.  115–126,  2022,  [Online].  Available: https://doi.org/10.5281/zenodo.7058995
[13]  D.  A.  Fakhri,  S.  Defit,  and  Sumijan,  “Optimalisasi  Pelayanan  Perpustakaan terhadap  Minat  Baca  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,” J.  Inf.  dan Teknol. , vol. 3, pp. 160–166, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i3.137.
[14]  L.  Magdalena  and  R.  Fahrudin,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Koperasi  Se- Jawa  Barat  Menggunakan  Metode  Clustering  pada  Kementerian  Koperasi  dan UKM,” J. Digit , vol. 9, no. 2, p. 190, 2020, doi: 10.51920/jd.v9i2.120.
[15]  I.  Virgo,  S.  Defit,  and  Y.  Yuhandri,  “Klasterisasi  Tingkat  Kehadiran  Dosen Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 2, pp. 23–28, 2020, doi: 10.37034/jsisfotek.v2i1.17.
[16]  N.  S.  Aji,  F.  Natsir,  and  S.  Istianah,  “Penentuan  Penjualan  Barang  Berdasarkan Pengelompokan  Produk  dengan  K-Means  Clustering  Metode  CRISP-DM  Pada CV  Sembako  Dina,” J.  Zetroem ,  vol.  05,  no.  02,  pp.  119–126,  2023,  [Online].
Available:https://ejournal.unibabwi.ac.id/index.php/Zetroem/article/view/3041%
0Ahttps://ejournal.unibabwi.ac.id/index.php/Zetroem/article/download/3041/190
4