OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 2, N O . 1, PP .033-048, N OV 2019 ISSN : 2622-8106 (ONLINE)
DOI: HTTPS :// DOI . ORG /10.20895/ INISTA . V 2 I 1
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications

## Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K- Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage
Rahmatika Diana Firdaus 1 , Tri Ginanjar Laksana 2 , Rima Dias Ramadani 3
Institut Teknologi Telkom Purwokerto Jl. D.I Panjaitan No. 128 Purwokerto Selatan Jawa Tengah 53147
1 15102072@ittelkom-pwt.ac.id
2 anjarlaksana@gmail.com
3 rimadias@ittelkom-pwt.ac.id
* Fakultas Teknologi Industri Dan Informatika
Accepted on 09-08-2019

## Abstract
Kesehatan merupakan hak asasi manusia sekaligus investasi bagi keberhasilan pembangunan bangsa Indonesia. Salah satu faktor penting di dunia kesehatan adalah tersedianya obat-obatan untuk nantinya disalurkan ke seluruh wilayah Indonesia melalui  badan  organisasi  kesehatan  milik  pemerintah  secara  merata  dan  berkelanjutan. Fungsi  obat  yaitu  sebagai  upaya pencegahan,  penyembuhan,  maupun  peningkatan  kesehatan  bagi  manusia.  Obat  juga  merupakan  bahan  yang  diatur  oleh pemerintah  dalam  hal  ini  adalah  Badan  Pengawasan  Obat  dan  Makanan  (BPOM).  Di  era  modern  seperti  saat ini,  kita mengenal  dengan  istilah Data  Mining. Dalam  perkembangannya, data  mining berhubungan  erat  dengan  analisa  data, maka dari itu data mining mampu mengolah dan mengelompokan data dalam jumlah yang besar berdasarkan kesamaan dalam  sekumpulan  data.  Algoritma K-Means merupakan  metode  pengelompokan  yang  mudah  digunakan.  Pada  proses penentuan titik pusat klaster (centroid) awal merupakan kelemahan bagi K-Means karena sifatnya yang acak. Algoritma Hierarchical Clustering (HCC) Single Linkage pada penentuan titik pusat klaster (centroid) memiliki sifat yang konsisten dan kompleks. Dari 204 data dan variabel yang akan diolah, kedua algoritma tersebut akan mendapatkan klaster optimal data pada kelompok klaster C1 yaitu obat dengan pemakaian lambat dan klaster C2 yaitu obat dengan pemakaian cepat dan membandingkan nilai validitasnya. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa algoritma HCC Single linkage mampu memberikan  hasil  yang  terbaik  dengan  validitas Sillhoutte  Index  (SI) sebesar  0.8629  sedangkan  algoritma K-Means mendapatkan nilai validitas SI sebesar 0.8414.
Kata Kunci: Algoritma, Data Mining, Hierarchical Clustering, K-Means, Obat, Sillhoutte Index

## I. I NTRODUCTION
K esehatan  merupakan  hak  asasi  manusia  dan  sekaligus  merupakan  investasi  untuk  keberhasilan pembangunan Bangsa Indonesia[1]. Maka dari itu, perlu diadakannya pembangunan kesehatan secara merata
F IRST A UTHOR E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 33-48 Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage
34
dan continue. Salah satu unsur penting dalam penjaminan mutu kesehatan adalah dengan adanya ketersediaan obat agar mampu memenuhi kebutuhan kesehatan di masyarakat.
Obat  merupakan  salah  satu  komponen  yang tak  tergantikan  dalam  pelayanan  kesehatan[2].  Fungsi  obat yaitu upaya pencegahan, penyembuhan, maupun peningkatan kesehatan bagi manusia. Obat juga merupakan bahan  yang  diatur  oleh  pemerintah  dalam  hal  ini  adalah  Badan  Pengawasan  Obat  dan  Makanan  (BPOM). Tujuan dari adanya peraturan mengenai obat ini adalah untuk melindungi konsumen dari dampak merugikan karena  kualitas  dan  keamanannya[3].  Berbagai  macam  obat  yang  dikonsumsi  oleh  masyarakat  harus  sesuai dengan  standar  BPOM  dan  menyesuaikan  kelas  terapi  (sesuai  keluhan,  diagnosa  dokter)  agar  tepat  sasaran dan tepat guna.
0 20000 40000 60000 80000 Kelas Terapi

## Pemakaian Obat Berdasarkan Kelas Terapi
Anti Invektives Anti Fungi Analgetic-Anti Piretic
Antasida Anthelmintic Anti Anemia Anti Asmathic Anti Diabetic Anti Kolesterol Anti Diarreheal Anti Hipertensi Anti Histamines Git Ulcer Gout Preparation NSAID Vitamin Obat Kulit Lain2 Alat Kesehatan Obat Non Generik
Gambar 1. Jumlah Pemakaian Obat Tahun 2018
Berdasarkan  Gambar  1  Merujuk  ke  Form  Laporan  Pemakaian  Dan  Lembar  Permintaan  Obat  (LPLPO) Puskesmas II Ajibarang tahun 2018 tingkat pemakaian obat mencapai angka hampir 80.000 pada obat kelas terapi  Analgetic-Antipiretic.  Hal  ini  menandakan  bahwa  masyarakat  tidak  bisa  lepas  dari  obat  karena termasuk dalam kebutuhan sehari-hari dalam bidang kesehatan. Namun, sistem penanganan pengelompokan obat  di  Puskesmas  II  Ajibarang  berdasarkan  jenis  obat  yang  memiliki  varian  yang  sangat  banyak  masih dilakukan  secara  manual  dan  membutuhkan  waktu  yang  lebih  lama.  Proses  pengelompokan  tersebut mengakibatkan  terjadinya  kesalahan  dalam output yang  diperoleh  sehingga  hasil  pengelompokan  menjadi kurang  optimal.  Besarnya  jumlah  pemakaian  obat  harus  diimbangi  dengan  tersedianya  pasokan  obat  dan tersalurkannya  secara  merata  ke  setiap  wilayah.  Upaya  kesehatan  dilakukan  dengan  pendekatan, pemeliharaan,  peningkatan  kesehatan,  pencegahan  penyakit,  penyembuhan  penyakit  serta  pemulihan kesehatan  yang  dilakukan  secara  menyeluruh,  terpadu  dan  berkesinambungan[4]. Peraturan  Menteri Kesehatan  Nomor  75  Tahun  2014  menyebutkan  bahwa  Sistem  Informasi  Kesehatan  wajib  dilakukan  oleh Dinas  Kesehatan  dan  Puskesmas[5].  Berdasarkan  form  LPLPO  Puskesmas  II  Ajibarang,  data  didalamnya akan di proses menggunakan algoritma Hirarchical Clustering (HCC) Single Linkage dengan K-Means untuk mendapatkan  konvergen  (mendekati  titik centroid) klaster  obat  dengan  pemakaian  lambat  (C1)  dan  obat dengan  pemakaian  cepat  (C2). Sedangkan K-Means bekerja untuk  mengelompokkan  obat  kedalam  k kelompok (dimana k adalah jumlah kelompok yang diinginkan). Algoritma HCC single linkage bekerja untuk menentukan  sekumpulan  objek  dalam  hal  ini  adalah  obat  menjadi  sebuah  hierarki  sehingga  terbentuk kelompok  yang  memiliki  kesamaan  menggunakan  jarak  terdekat[6]. Setelah  kovergen  klaster dari  kedua
F IRST A UTHOR E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 33-48 Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage
35
algoritma  didapatkan,  maka  akan  dilakukan  uji  validitas  klaster  dari tiap-tiap  algoritma untuk  dibandingkan manakah yang mendapatkan validitas terbaik.
Penelitian  yang  relevan  mengenai  pemanfaatan  metode K-Means pernah  dilakukan  oleh  peneliti Joanna Ardhiyanti  M.N,  Yupie  Kusumawati. Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menganalisa  pemakaian  obat  sehingga dapat dilakukan perencanaan dan pengendalian persediaan obat dengan mendapatkan jenis obat yang masuk dalam klaster pemakaian cepat dalam waktu 3 tahun terakhir. Hasil dari penelitian ini didapatkan 10 jenis obat pada  tahun  2011,  5  jenis  obat  pada  tahun  2012  dan  6  jenis  obat  pada tahun  2013  serta  2  jenis  obat  yaitu Klorfeniramin  Maleat  tb  4  mg,  Vitamin  B  kompleks  tablet  pada  gabungan  ketiga  tahun  tersebut.  Metode clustering dapat digunakan untuk mengendalikan persediaan obat di Puskesmas Pandanaran[1].
Penelitian  lain  mengenai  analisa  perbandingan  metode Hierarchical  Clustering  Single  Linkage dan K- Means serta  gabungan  keduanya  pernah  dilakukan  oleh  peneliti  Tahta  Alfina  dkk.  Latar  belakang  dari penelitian ini adalah untuk mengelompokan sejumlah data atau objek ke dalam sebuah klaster dimana klaster tersebut  akan  berisi  data  semirip  mungkin  dan  berbeda  dengan  objek  dalam  klaster lainnya,  penggabungan keduanya dengan harapan mendapatkan hasil  yang lebih baik. Hasil  yang diperoleh adalah gabungan antara metode K-Means  dan  Hierarchical  Clustering  Single  Linkage memberikan  hasil  yang  terbaik  berdasarkan cluster  varience yang  dibagi menjadi  5  klaster dan  mendapatkan  nilai V terkecil  dan  penjumlahan terbesar nilai s pada nilai Sillhoutte[7].
Selanjutnya  Peneliti  lain  Rendy  Handoyo  dkk  dalam  membandingkan  metode clustering menggunakan Single  Linkage dengan K-Means dalam  pengelompokan  dokumen. Clustering bertujuan  untuk mengelompokan dokumen berita berdasarkan tingkat kemiripan dari dokumen tersebut. Hasil yang diperoleh adalah algoritma Single Linkage lebih optimal dalam pengelompokan dokumen dibandingkan K-Means dilihat dari  nilai Sillhoutte dan Purity dimana  algoritma Single  Linkage selalu  lebih  tinggi  dari K-Means. Kurang optimalnya  algoritma K-Means adalah  karena  proses  inisialisasi  klaster awal  yang  dilakukan  secara  acak. Meskipun  dilakukan  sebanyak  30  kali  iterasi,  hasil  pengujian-pengujian  tersebut  belum  tentu merepresentasikan suatu klaster yang baik[8].
Dari  berbagai  kekurangan  dan  kelebihan  yang  dimiliki  algoritma K-Means dan HCC  single  Linkage, penulis  ingin  mengetahui  hasil  klaster yang  didapat  dari  keduanya  dan  algoritma  mana  yang  terbaik  dilihat dari  hasil  validitas  klaster untuk  studi  kasus  persediaan  obat  di  Puskesmas  II  Ajibarang.  Oleh  sebab  itu, penelitian ini akan dituangkan ke dalam bentuk tugas akhir dan diberi judul “Pengelompokan Data Persedian Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means dan Hierarchical Clustering Single Linkage (Studi Kasus di Puskesmas II Ajibarang).

## II. L ITERATURE R EVIEW

## A. Penelitian Joanna Ardhyanti M.N dan Yupie Kusumawati
Permasalahan  yang  diangkat  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh Joanna  Ardhiyanti  M.N,  Yupie Kusumawati adalah  penelitian  belum  adanya  metode  baku  untuk  menganalisa  pemakaian  obat  yang bermanfaat  sebagai  perencanaan  dan  pengendalian  persediaan  obat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menganalisa pemakaian obat sehingga dapat dilakukan perencanaan dan pengendalian persediaan obat dengan mendapatkan  jenis  obat  yang  masuk  dalam  klaster pemakaian  cepat  dalam  waktu  3  tahun  terakhir.  Alur penelitian yang digunakan oleh peneliti mengacu kepada tahapan K-Means pada umumya. Penelitian tersebut menghasilkan beberapa jenis obat pada klaster pemakaian lambat dan cepat, namun tujuan dari penelitian ini adalah  mendapatkan  jenis  obat  hanya  pada  pemakaian  cepat  untuk  dilakukan  pengendalian  persediaan  obat pada tahun berikutnya. Kesimpulannya adalah didapatkan 2 jenis obat yang ada pada pemakaian cepat dalam gabungan 3 tahun. Dari penjelasan tersebut, diketahui bahwa metode K-Means clustering merupakan metode yang  dapat  digunakan  untuk pengendalian  persediaan  obat  di  Puskesmas  Pandanaran  Semarang.  Data  yang digunakan adalah data persediaan obat di Puskesmas Pandanaran tahun 2011-2013 sebanyak 9627 data namun setelahnya dilakukan pre-processing. Atribut yang digunakan diantaranya nama obat, permintaan, pemakaian, stok  awal,  stok  akhir,  persediaan,  penerimaan.  Hasil  dari penelitian ini  didapatkan  10 jenis  obat pada tahun 2011, 5 jenis obat pada tahun 2012 dan 6 jenis obat pada tahun 2013 serta 2 jenis obat yaitu Klorfeniramin
F IRST A UTHOR E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 33-48 Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage
Maleat  tb  4  mg,  Vitamin  B  kompleks  tablet  pada  gabungan  ketiga  tahun  tersebut.  Metode  klastering dapat digunakan untuk mengendalikan persediaan obat di Puskesmas Pandanaran[1].

## B. Penelitian Tahta Alfina, dkk
Penelitian oleh Tahta Alfina, dkk pada tahun 2012 di latar belakangi oleh mengelompokan sejumlah data atau  objek  ke  dalam  sebuah  klaster dimana  klaster tersebut  akan  berisi  data  semirip  mungkin  dan  berbeda dengan  objek  dalam  klaster lainnya  dan  penggabungan  keduanya  dengan  harapan  mendapatkan  hasil  yang lebih  baik.  Penentuan centroid awal  dilakukan  oleh  algoritma Hierarchical dan  setelah  didapat  maka dilanjutkan dengan pemrosesan data menggunakan algoritma K-Means. Pada pengujian performansi algoritma menggunakan Sillhoutte  Index menghasilkan  algoritma  gabungan Hierarchical  Clustering dengan  metode single linkage dengan K-Means optimal dengan nilai Sillhoutte terbesar  yaitu 300 pada pembagian 5 klaster dan  gabungan Hierarchical  Clustering metode centroid  linkage dengan K-Means optimal  dengan  nilai Sillhoutte terbesar dengan nilai 300 pada pembagian 7 klaster. Hasil yang diperoleh adalah gabungan antara metode K-Means  dan  Hierarchical klastering  single  linkage memberikan  hasil  yang  terbaik  berdasarkan klaster varience yang  dibagi  menjadi  5  klaster dan  mendapatkan  nilai V terkecil  dan  penjumlahan  terbesar nilai s pada nilai Sillhoutte[7].

## C. Penelitian Rendy Handoyo, dkk
Menurut  Penelitian  oleh  Rendy  Handoyo,  dkk  yang  memiliki  tujuan  untuk  mengelompokan  dokumen berita  berdasarkan  tingkat  kemiripan  dari  dokumen  tersebut. Hasil  yang  diperoleh  pada  semua  pengujian menggunakan  uji  validitas Sillhoutte  Index, algoritma HCC  Single  linkage unggul  dibanding K-Means. Pengujian  tersebut  berupa  menguji  performansi Clustering dengan  dibagi  4  kategori  yaitu  25  dokumen,  50 dokumen, 75 dokumen dan 100 dokumen. Pengujian metode HCC Single linkage lebih unggul dibandingkan dengan K-Means dengan  mendapatkan  nilai Silhouette masing-masing  sebesar  0.92,  0.52,  0.33  dan  0.24. Kurang  optimalnya  algoritma K-Means adalah  karena  proses  inisialisasi  klaster awal  yang  dilakukan  secara acak.  Meskipun  dilakukan  sebanyak  30  kali  iterasi,  hasil  pengujian-pengujian  tersebut  belum  tentu merepresentasikan suatu klaster yang baik[8].

## III. R ESEARCH M ETHOD
Studi  literatur  pada  penelitian  ini  adalah  merujuk  kepada  penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan. Studi literatur  dilakukan  dengan  membaca  jurnal  terkait  untuk  menentukan  metode  dan  studi  kasus  yang  akan digunakan  serta  cara  penggunaan  metode  yang  ada  sebelumnya. Data  yang  digunakan  adalah  data  form Laporan Pemakaian dan Laporan Permintaan Obat (LPLPO) tahun 2017-2018. Teknik yang digunakan adalah observasi dan wawancara.
Pada  penelitan  ini  terdapat  tahapan-tahapan  dalam  menyelesaikan  masalah  yang  dituangkan  dalam flowchart penelitian:
Mulai
Pengumpulan Data
Preprocessing Algoritma K-Means Algoritma Hierarchical single linkage Hasil Konvergen Kluster Uji Validitas menggunakan SI Hasil Validitas Selesai
Gambar 3.2. 1 Alur Metode Penelitian
F IRST A UTHOR E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 33-48 Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage
37
Berdasarkan flowchart penelitian pada gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut:

## Mulai Pengumpulan Data
Pengumpulan data yaitu menyiapkan data awal form LPLPO di Puskesmas II Ajibarang. Pada penelitian ini,  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  mendapatkan  data  dari  Puskesmas  II  Ajibarang  dan menggunakan  wawancara.  Data  yang  telah  didapatkan  berupa  form  Laporan  Pemakaian  dan  Laporan Permintaan Obat (LPLPO) tahun 2017-2018 yang berformat .excel. Terdapat 642 data untuk tahun 2017-2018 tetapi yang digunakan sejumlah 204 karena banyak terdapat data kosong. Data form LPLPO terdapat 9 atribut diantaranya  nama  obat,  satuan,  stok  awal,  penerimaan,  persediaan,  pemakaian,  sisa  stok,  stok  optimal  dan permintaan. Atribut yang akan dipakai dalam penelitian ini hanya sebanyak 7 karena apabila stok optimal dan penerimaan dipakai maka akan mempengaruhi hasil klaster.
Tabel 3. 1 Data Obat

## P
Tabel 3.1 menjelaskan bahwa data yang akan digunakan memiliki 7 atribut. Tidak semua atribut yang ada pada tabel 3.1 digunakan. Pada proses selanjutnya, atribut yang digunakan berjumlah 5 diantaranya stok awal, penerimaan, persediaan, pemakaian dan sisa stok.

## Preprocessing
Preprocessing yaitu pemeriksaan data agar terhindar dari redudansi dan data inkonsisten, menghilangkan variabel yang tidak dapat dihitung. Tujuan dilakukannya preprocessing karena metode clustering tidak dapat mengolah  data selain  angka. Dari  tujuh  atribut,  atribut  yang  akan  diolah  sebanyak  lima  yaitu  stok  awal, penerimaan, persediaan, Seperti pada tabel 3.2 dibawah ini:
Tabel 3. 2 Data Obat Setelah Preprocessing
Implementasi algoritma K-Means
Data set ke-i ATRIBUT Nama Obat Satuan Stok Awal Penerimaan Persediaan Pemakaian Sisa Stok 1 Amoksilin Syr Ker Botol 1440.00 552.00 1992.00 1349.00 643.00 2 Amoksillin Kap 500 mg Tablet 26900.00 29000.00 55900.00 33600.00 22300.00 3 Ampisilin Inj Im/Iv 1000mg/ml Vial 30.00 30.00 60.00 30.00 30.00 Ke-n … … … … … … … Data set ke-i ATRIBUT Stok Awal Penerimaan Persediaan Pemakaian Sisa Stok 1 1440.00 552.00 1992.00 1349.00 643.00 2 26900.00 29000.00 55900.00 33600.00 22300.00 3 30.00 30.00 60.00 30.00 30.00 Ke-n … … … … …
F IRST A UTHOR E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 33-48 Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage
Setelah data siap diolah, proses algoritma K-Means tertuang dalam flowchart dibawah ini:
Mulai
Tentukan Cluster Hitung Jarak Ke Centroid Ada objek yang harus dipindah Sele sai Tidak YA Menentukan banyaknya kluste r K Gambar 3.2.2 Tahapan algoritma K-Means
Berdasarkan dari gambar 3.2.2 Tahapan algoritma K-Means dapat dijabarkan sebagai berikut: a. Mulai
b. Menentukan banyaknya cluster k
Penentuan banyaknya klaster pada penelitian ini, menurut penelitian sebelumnya klaster dibagi menjadi dua yaitu obat dengan pemakaian lambat dan obat dengan pemakaian cepat (C1 dan C2) serta menyesuaikan kebutuhan.
c. Menentukan cluster (titik centroid) Menurut  peneliti  Joanna  Ardhiyanti  M.N  dan  Yupie Kusumawati,  penentuan centroid awal K- Means adalah secara acak. Maka dari itu, centroid awal pada penelitian ini diambil 2 data secara acak  untuk  klaster  C1  dan  C2  berturut-turut  atribut  masing-masing  Antifungi  Doen,  123,  24, 147, 55, 92 dan Paracetamol 500 Mg 11800, 54000, 65800, 54200, 11600 d. Menghitung jarak data ke centroid
Tahap  selanjutnya  adalah  menghitung  jarak  data  ke  titik centroid dengan  menggunakan Euclidean Distance atau jarak terdekat untuk mendapatkan hasil data masuk ke klaster C1 atau klaster C2.
Iterasi pertama jarak data ke centroid C1 (d1,c1)
= ((1440-123)^2+(552- 24)^2+(1992-147)^2+(1349-55)^2+(643-92)^2) = 2719.436523 (d2,c1)
= ((26900-123)^2+(29000- 24)^2+(55900-147)^2+(33600 55)^2+(22300-92)^2) = 79268.37707 (d3,c1)
= ((30-123)^2+(30- 24)^2+(60-147)^2+(30-55)^2+(30-92)^2)
= 143.954854 (d4,c1)
= ((11200-123)^2+(6000-24)^2+(17200-147)^2+(5200-55)^2+(12000-92)^2)
F IRST A UTHOR E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 33-48 Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage
39
= 24849.32198 (d5,c1) = ((607-123)^2+(400-24)^2+(1007-147)^2+(377-55)^2+(630-92)^2) = 1228.153085 (Seterusnya sampai n data).
Iterasi pertama jarak data ke centroid C2 (d1,c2) = ((1440-11800)^2+(552-54000)^2+(1992-65800)^2+(1349-54200)^2+(643-11600)^2)
= 84214.13816 (d2,c2) = ((26900-11800)+(29000-54000)^2+(55900-65800)^2+(33600-54200)^2+(22300-11600)^2) = 29408.24714 (d3,c2) = ((30-11800)^2+(30-54000)^2+(60-65800)^2+(30-54200)^2+(30-11600)^2)
= 86766.81583 (d4,c2) = ((11200-11800)^2+(6000-54000)^2+(17200-65800)^+(5200-54200)^2+(12000-11600)^2)
= 24849.32198 (d5,c2) = ((607-11800)^2+(400-54000)^2+(1007-65800)^2+(377-54200)^2+(630-11600)^2)
= 1228.153085 (Seterusnya sampai n data).
e. Jika masih ada objek atau data yang berpindah maka ulangi iterasi sampai tidak ada lagi yang berpindah.
f. Selesai

## Implementasi algoritma HCC Single Linkage
Data  sampel  yang  akan  digunakan  untuk  perhitungan  manual HCC  Single  Linkage adalah 20%  dari populasi yaitu sebanyak 20 data. Proses algoritma HCC Single Linkage tertuang dalam flowchart dibawah ini:
Mulai
Menentukan jumlah K cluster
Menghitung matrix ja rak antar data dan menentukan jarak minimal, me nghitung jarak antara kelompok dengan kelompok la in
Gabungkan kedua cluster dan hitung jarak anta r cluster dengan cluste r tersisa K=1 Sele sai YA TIDAK
Gambar 3.2. 3 Tahapan HCC Single Linkage
F IRST A UTHOR E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 33-48 Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage
40
Berdasarkan flowchart penelitian pada gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut: a. Mulai
b. Menentukan jumlah k cluster
Klaster  yang  dibentuk  pada  penelitian  ini  beradasarkan  kebutuhan  sebanyak  dua yaitu C1 untuk obat dengan pemakaian lambat dan C2 untuk obat dengan pemakaian cepat.
c. Menghitung  matriks  jarak  antar  data  dan  menentukan  jarak  minimal,  menghitung  jarak  antar kelompok dengan kelompok lain
Matriks Jarak antar data
(1,2)  = (1440-26900)^2+(552-29000)^2+(1992-55900)^2+(1349-33600)^2+(643-22300)^2
= 69719.66 (1,3) = (1440-30)^2+(552-30)^2+(19992-60)^2+(1349-30)^2+(643-30)^2 = 2523.94
(1,4) = (1440-11200)^2+(552-6000)^2+(1992-17200)^2+(1349-5200)^2+(643-12.000)^2 = 22027.24
(1,5) = (1440-607)+(552-400)^2+(1992+1007)^2+(1349-377)^2+(643-630)^2 = 1299.37
(2,3) = (26900-30)^2+(29000-30)^2+(55900-60)^2+(33600-30)^2+(22300-30)^2 = 79386.78
(2,4) = (26900-11200)^2+(29000-6000)^2+(55900-17200)-^2+(33600-5200)^2+(22300-
12000)^2
= 56443.16
(2,5) = (26900-607)^2+(29000-400)^2+(55900-1007)^2+(33600-377)^2+(22300-630)^2 = 78076.12
(3,4) = (30-11200)^2+(30-6000)^2(60-17200)^2+(30-5200)^2+(30-12000)^2 = 24983.98
(3,5) = (30-607)^2+(30-400)^2+(60-1007)^2+(30-377)^2+(30-630)^2 = 1359.06
(4,5) = (11200-607)^2+(6000-400)^2+(17200-1007)^2+(5200-377)^2+(12000-630)^2
= 23628.86
Seterusnya sampai matriks data (n,n)
d. Menggabungkan  kedua  klaster  dan  hitung  jarak  antar  klaster  dengan  klaster  tersisa. Penggabungan  klaster  diambil  dari  nilai  kelompok  paling  minimum  pada  matriks  (single linkage) sehingga tersisa hanya  satu klaster tunggal (K=1).
e. Selesai

## Hasil klaster optimal kedua algoritma
Hasil klaster optimal akan didaptkan dari dari algoritma K-Means dan HCC Single Linkage.

## Uji validitas
Uji validitas klaster optimal bertujuan untuk menghitung nilai kesesuaian dari klaster yang telah didapat. Pada  penelitian  ini  menggunakan  validitas Sillhoutte  Index. Centroid yang  digunakan  diambil  dari  baris pertama klaster C1 dan klaster C2 Sillhoutte Index K-Means: Jarak centroid C1 ke antar data C1 (cd1, d1)
= ((3307-3307)^2+(6-6)^2) = 0 (cd1, d2)
F IRST A UTHOR E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 33-48 Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage
41
= ((3307-7353)^2+(6-3)^2) = 4046.01112 (cd1, d3)
= ((3307-5892)^2+(6-4)^2) = 2585.000774 Seterusnya sampai data ke- n.
Jarak centroid C2 ke antar data C2 (cd2, d1)
= ((6529-6529)^2+(9-9)^2) = 0 (cd2, d2) = ((6529-1328)^2+(9-4)^2) = 5201.002403 (cd2, d3) = ((6529-6798)^2+(9-4)^2 = 269.0464644 Seterusnya sampai data ke- n.
Jarak centroid C1 ke antar data C2 (c1,1) = ((3307-6529)^2+(6-9)^2) = 3222.001397 (c1,2) = ((3307-1328)^2+(6-4)^2) = 1979.001011 (c1,3)
= ((3307-6798)^2+(6-4)^2) = 3491.000573 Seterusnya sampai data ke- n.
Jarak centroid C2 ke antar data C1 (c2,1)
= ((6529-3307)^2+(9-6)^2) = 3222.001.397 (c2,2) = ((6529-7353)^2+(9-3)^2) = 824.0218444 (c1,1)
= ((6529-5892)^2+(9-4)^2) = 637.0196229 Seterusnya sampai data ke-n
Menjumlahkan, mencari rata-rata dari nilai perhitungan yang diperoleh.
Hasil  yang  telah  diperoleh  dari  perhitungan  sebelumnya,  selanjutnya  dijumlahkan  dan  dihitung  rata- ratanya.  Perhitungan  diambil  per  kolom  yang  hasilnya  akan  diinisialisasi  menjadi  a1,  a2,  b1  dan  b2. Kemudian Sillhoutte Index akhir  menyesuaikan dengan persamaan Sillhoutte Index.
Sillhoutte Index HCC Single Linkage:
F IRST A UTHOR E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 33-48 Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage
Sama  seperti  perhitungan Sillhoutte  Index pada K-Means, langkah  pertama  adalah  dengan  menghitung jarak  masing-masing centroid ke  data  3,10  at au  data  8,18,5,…n  kemudian  menghitung  jarak centroid data 3,10 ke data 8,18,5,…n dan sebaliknya.
Menghitung jarak centroid C1 ke data C2 (cd1,d1) = ((143-143)^2+(9-9)^2) = 0 (cd1,d2) = ((143-187)^2+(9-8)^2) = 44.01136217 (cd1,d3) = ((143-194)^2+(9-9)^2) = 51 Seterusnya sampai data ke-n
Menghitung jarak centroid C2 ke data C1 (cd2,d1)
= ((3859-3859)^2+(8-8)^2) = 0 (cd2,d2) = ((3859-5644)^2+(8-1)^2) = 1785.013725 Seterusnya sampai data ke-n.
Menghitung centroid C1 ke data C2 (c1,1) = ((143-3859)^2+(9-8)^2) = 3716.000135 (c1,2) = ((143-5644)^2+(9-1)^2) = 5501.005817 Menghitung centroid C2 ke data C1 (c2,1)
= ((3859-143)^2+(8-9)^2) = 3716.000135 (c2,2)
= (3859-187)^2+(8-8)^2) = 3672 (c2,3) = (3859-194)^2+(8-9)^2) = 3665.000136 Seterusnya sampai data ke-n
Menjumlahkan, mencari rata-rata dari nilai perhitungan yang diperoleh.
Hasil  yang  telah  diperoleh  dari  perhitungan  sebelumnya,  selanjutnya  dijumlahkan  dan  dihitung  rata- ratanya.  Perhitungan  diambil  per  kolom  yang  hasilnya  akan  diinisialisasi  menjadi  a1,  a2,  b1  dan  b2. Kemudian perhitungan Sillhoutte Index akhir  menyesuaikan dengan persamaan Sillhoutte Index.
F IRST A UTHOR E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 33-48 Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage

## Hasil Validitas
Hasil  validitas menunjukan  bahwa  algoritma K-Means mendapatkan  nilai  validitas sebesar 0.8414 dan algoritma HCC  Single  Linkage memiliki  nilai  validitas  lebih  tinggi  dibandingkan K-Means yaitu  sebesar 0.8629.
Selesai.

## IV. R ESULT AND D ISCUSSION

## Hasil Penelitian
Pada  sub  bab  hasil  penelitian  ini,  akan  dijelaskan  tahapan  pengumpulan  data, preprocessing, hasil perhitungan manual algoritma K-Means, hasil perhitungan manual HCC Single Linkage, hasil klaster optimal, dan penentuan algoritma klaster terbaik berdasarkan uji validitas.

## Pengumpulan Data
Tahap pertama dalam penelitian ini adalah melakukan pengumpulan data. Pengambilan data dilakukan di Puskesmas II Ajibarang berupa data Laporan Pemakaian dan Laporan Permintaan Obat (LPLPO) tahun 2017- 2018  yang  bersifat private. Di  dalam  form  LPLPO  terdapat  11  atribut  diantaranya  nama  obat,  satuan,  stok awal,  penerimaan, persediaan, pemakaian, sisa stok, stok optimal, permintaan pemberian, nomor batch dan end serta keterangan.
Gambar 4. 1 Dataset form LPLPO tahun 2017 Gambar  4.1  merupakan dataset form  LPLPO  tahun  2017  yang  berisi  tentang  nama  obat,  satuan,  stok awal,  penerimaan, persediaan,  pemakaian, sisa stok,  stok  optimal, permintaan,  pemberian,  nomor batch dan end serta  keterangan.  Pada  penelitian  ini  atribut  yang  digunakan  sebanyak  7  yaitu  nama  obat,  ssatuan,  stok awal, penerimaan, persediaan, pemakaian dan sisa stok. Penggunaan 7 atribut ini dikarenakan terdapat banyak data yang memiliki missing value yang mempengaruhi atribut stok optimal dan atribut penerimaan. Kemudian pada  atribut  pemberian,  nomor batch dan end serta  keterangan  adalah  kolom  kosong.  Algoritma clustering hanya  dapat  memproses  data  yang  berbentuk  angka,  maka  dari  itu  atribut  yang  akan  diperkecil  kembali menjadi 5 berupa stok awal, penerimaan, persediaan, pemakaian, sisa stok dan nama obat hanya sebagai id.
Tabel 4. 1 Dataset form LPLPO tahun 2017-2018 No NAMA OBAT STOK AWAL PENERIMAAN PERSEDIAAN PEMAKAIAN SISA STOK 1. Amoksilin Syr Ker 1440.00 552.00 1992.00 1349.00 643.00 2. Amoksillin Kap 500 Mg 26900.00 29000.00 55900.00 33600.00 22300.00 3. Ampisilin Inj IM/IV 1000 Mg/Ml 30.00 30.00 60.00 30.00 30.00
F IRST A UTHOR E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 33-48 Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage
44 4. Ciprofloxacin 500 MG 11200.00 6000.00 17200.00 5200.00 12000.00 5. Kotrimoksazol Suspensi 60 Ml 607.00 400.00 1007.00 377.00 630.00 … … … … … … … 642. Zinkkid Syrup 0.00 528.00 528.00 308.00 220.00
Tabel 4.1 merupakan dataset form LPLPO tahun 2017-2018. Dataset tersebut akan dibersihkan dari data redudansi maupun data inkonsisten.

## Preprocessing
Sebelum  melakukan  pengujian  pada  data,  data  yang  sudah  tersedia  akan  diperiksa  agar  bersih  dari redudansi dan data inkonsisten. Pada penelitian ini akan diambil 204 data yang siap olah.
Pada Tabel 4.2 merupakan dataset setelah proses preprocessing dan siap siap olah pengambilan 204 data dikarenakan pembersihan dari banyaknya data inkonsisten dan missing value.
Tabel 4. 2 Dataset setelah proses preprocessing No NAMA OBAT STOK AWAL PENERIMAAN PERSEDIAAN PEMAKAIAN SISA STOK 1. Amoksilin Syr Ker 1440.00 552.00 1992.00 1349.00 643.00 2. Amoksillin Kap 500 Mg 26900.00 29000.00 55900.00 33600.00 22300.00 3. Ampisilin Inj IM/IV 1000 Mg/Ml 30.00 30.00 60.00 30.00 30.00 4. Ciprofloxacin 500 MG 11200.00 6000.00 17200.00 5200.00 12000.00 5. Kotrimoksazol Suspensi 60 Ml 607.00 400.00 1007.00 377.00 630.00 … … … … … … … 204. Zinkkid Syrup 0.00 528.00 528.00 308.00 220.00 Hasil perhitungan manual algoritma K-Means Penentuan centroid awal
Pada penelitian ini, penentuan centroid awal diambil secara acak.
Tabel 4. 3 Centroid Awal Klaster Centroid Awal C1 123.00 24.00 147.00 55.00 92.00 C2 11800.00 5400.00 65800.00 54200.00 11600.00
Pada Tabel 4.3 centroid awal klaster C1 bernilai 123.00 , 24.00 , 147.00 , 55.00 , 92.00 dan untuk klaster C2 bernilai 11800.00 , 5400.00 , 65800.00 , 54200.00 , 11600.00. Perhitungan Jarak data ke centroid
Perhitungan jarak data ke centroid menggunakan Euclidean Distance iterasi pertama menghasilkan nilai dan klaster seperti pada Tabel 4.4
Tabel 4. 4 Hasil jarak data iterasi pertama No C1 C2 Terpendek Klaster 1. 2719.436523 84214.13816 2719.436523 C1 2. 79268.37707 29408.24714 29408.24714 C2
F IRST A UTHOR E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 33-48 Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage
45 3. 143.954854 86766.81583 143.954854 C1 4. 24849.32198 69017.62094 24849.32198 C1 5. 1228.153085 85677.41083 1228.153085 C1 6. 17942.88725 73198.84562 17942.88725 C1 7. 1304.91494 85501.26666 1304.91494 C1 8. 1044.654967 85924.81152 1044.654967 C1 9. 3291.535052 84472.81693 3291.535052 C1 10. 0 86664.46706 0 C1 … … … … … 204 703.3484201 86217.58855 703.3484201 C1
Tabel 4.4 merupakan hasil perhitungan jarak antar data pada iterasi pertama. Pada iterasi pertama, jumlah anggota  klaster  C1  sebanyak  186  data  dan  anggota  klaster  C2  sebanyak  18  data.  Perhitungan K-Means terhenti  jika  anggota  klaster  sudah  tidak  ada  yang  berpindah  tata  letaknya,  untuk  memastikan  apakah  data sudah tidak ada lagi yang berpindah maka perlu dilakukan iterasi kedua. Jika sudah tidak ada lagi data yang berpindah maka iterasi selesai.
Hasil perhitungan manual algoritma HCC Single Linkage Menghitung jarak antar data
Pada tahap ini, menghitung jarak antar data menggunakan Eucliean Distance.
Tabel 4. 5 Matriks Jarak Antar Data Data 1 2 3 …n 1 0.00 76633.71 2847.58 … 2 76633.71 0.00 79386.78 … 3 2847.58 79386.78 0.00 … 4 22361.42 56443.16 24983.98 … 5 1622.40 78076.12 1359.06 … 6 15445.36 62297.27 18074.93 … 7 1601.75 78019.68 1402.57 … 8 1880.62 78318.98 1177.65 … 9 1761.20 76382.85 3424.21 … 10 2719.44 79268.38 143.95 … …n … … … …
Pada  Tabel  4.5  merupakan  matriks  jarak  antar  data  yang  dihitung  menggunakan  rumus Euclidean Distance. Pada tahap ini akan diambil nilai terkecil dari perhitungan single linkage atau jarak minimum. Dari tabel diatas dapat diambil nilai pada kelompok 3 dan 10 sebagai jarak minimum sebesar 143.95 dan kelompok tersebut akan digabungkan menjadi satu kelompok yaitu (3,10). Selanjutnya akan dihitung kembali kelompok yang sudah didapat (3,10) dengan kelompok lain yang tersisa.
Tabel 4. 6 Hasil perhitungan data Data Nilai (3,10) 143.95 (10,3) 143.95 (8,18) 187.85 (5;8,18) 194.99 (13,16) 218.47 (5,8,18;3,16) 253.84 (5,8,18,13,16;17) 297.26 (5,8,18,13,16,17;11) 308.67
F IRST A UTHOR E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 33-48 Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage
46 (3,10;5,8,18,13,16,17,11) 4219.91 (3,10,5,8,18,13,16,17,11;7) 588.50 (3,10,5,8,18,13,16,17,11,7;15) 629.53 (1;3,10,5,8,18,13,16,17,11,7,15) 1601.75 (1,3,10,5,8,18,13,16,17,11,7,15;9) 1761.20 (1,3,10,5,8,18,13,16,17,11,7,15,9;14) 1967.23 (1,3,10,5,8,18,13,16,17,11,7,15,9,14;20) 2605.99 (6,12) 4885.53 (4;6,12) 7005.71 (1,3,10,5,8,18,13,16,17,11,7,15,9,14,20;4,6,12) 21613.65 (2;19) 38598.83 (2,19) 56443.16
Tabel 4.6 merupakan hasil perhitungan data menggunakan Single Linkage. Perhitungan berhenti setalah mendapatkan  nilai  kelompok  klaster  tunggal  dan  pada  tabel  diatas  dapat  diketahui  kelompok  luster  terakhir adalah kelompok (2,19). Dari 20 data yang menjadi sampel sebanyak 18 data masuk ke dalam klaster C1 dan 2 data masuk ke klaster C2.

## Hasil klaster optimal
Klaster optimal dari proses sebelumnya didapatkan hasil untuk algoritma K-Means klaster C1 sebanyak 180 data, klaster C2 sebanyak 24 data. Algoritma HCC Single Linkage klaster optimal C1 sebanyak 203 data dan klaster 2 sebanyak 1 data.

## Hasil Validitas terbaik
Hasil  uji  validitas,  algoritma HCC  Single  Linkage memperoleh  hasil  yang  lebih  optimal  dibandingkan denga  algoritma K-Means dengan  nilai  sebesar  0.8629  banding  0.8414  berdasarkan  perhitungan Sillhoutte Index.

## Hasil Pengujian
Pada penelitian ini, penulis menguji nilai klaster optimal dan nilai validitas menggunakan 4 kategori data yaitu 100 data, 150 data, 200 data dan 204 data untuk menguji performansi clustering dengan data set tersebut menghasilkan
Tabel 4. 7 Hasil pengujian K-Means Data Klaster Validitas C1 C2 100 11 89 0.7883 150 132 18 0.8343 200 177 23 0.8393 204 180 24 0.8414
Tabel 4.7 merupakan hasil pengujian menggunakan 100 data, 150 data, 200 data dan 204 data. Pada tabel tersebut menunjukan bahwa jumlah data pada algoritma K-Means mempengaruhi klaster optimal dari klaster C1  dan  klaster  C2.  Jumlah  data  juga  mempengaruhi  dari  nilai  validitas  yang  didapat,  semakin  banyak  data yang diolah hasil validitasnya semakin baik.
Tabel 4. 8 Hasil Pengujian HCC Single Linkage
Data Klaster Validitas C1 C2 100 99 1 0.7838 150 149 1 0.8573 200 199 1 0.8611 204 203 1 0.8629
F IRST A UTHOR E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 33-48 Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage
Tabel 4.8 merupakan hasil pengujian menggunakan 100 data, 150 data, 200 data dan 204 data. Pada tabel tersebut  menunjukan  bahwa  jumlah  data tidak  terlalu  mempengaruhi  karena  metodenya  yang  menggunakan single linkage atau menghitung sampai klaster tunggal (K=1). Dapat dilihat dari  klaster C2 dari 4 pengujian adalah  jumlah  klaster  konvergennya  yang  sama  yaitu  1  (tunggal).  Semakin  banyak  data  yang  diolah  hasil validitasnya semakin optimal.

## B. Analisis
Pada proses Algoritma K-Means, penentuan centroid awal dilakukan secara acak. Maka dari itu setiap data memiliki probabilitas (kemungkinan) yang sama untuk dipilih sebagai centroid awal. Kurang optimalnya algoritma K-Means terletak pada penentuan centroid awal tersebut. Jika centroid awalnya berubah maka akan mempengaruhi  nilai  secara  keseluruhan  sampai  pada  hasil  klaster  optimal  dan  validasi  yang akan  ikut berubah. Pada hasil pengujian menggunakan 4 kategori data, terlihat jumlah data  mempengaruhi hasil klaster optimal dan nilai validitasnya. Pada hasil pengujian dengan 204 data, klaster optimal mendapatkan 180 data berada  pada  klaster  C1  (obat  dengan  pemakaian  lambat)  dan  24  data  berada  pada  klaster  C2  (obat  dengan pemakaian  cepat)  menandakan  bahwa  data-data  tersebut  mendekati  atau  menuju  ke  titik  pusat  klaster (centroid). Hasil klaster optimal direpresentasikan dengan plot yang berupa titik-titik menyesuaikan dari tiap klaster yang dapat dengan mudah dibaca dan dipahami.
Pada proses algoritma HCC Single Linkage, penentuan centroid awal dilakukan secara konsisten dengan menghitung  jarak  antar  data  kemudian  diambil  nilai  terkecil  dari  nilai  jarak  antar  data  tersebut.  Semua kelompok yang dibentuk berdasarkan entities individu dan menggabungkan jarak dari tiap kelompok dengan nilai paling kecil atau similarities (kemiripan) data yang paling besar. Penggabungan dua kelompok tersebut merupakan  hasil  akhir  dari  proses  algoritma  ini  karena  dua  kelompok  yang  telah  digabung  tidak  bisa dikembalikan seperti semula. Algoritma HCC Single Linkage merupakan algoritma yang kompleks, maka dari itu pengerjaannya membutuhkan waktu sedikit lebih lama dibandingkan dengan K-Means yang sedehana dan mudah. Pada hasil pengujian menggunakan 4 kategori data, terlihat jumlah data tidak begitu mempengaruhi hasil  klaster  optimal  tetapi  semakin  banyak  data  yang  diolah,  hasil  dari  nilai  validitasnya  akan  semakin optimal. Pada hasil klaster optimal C1 mendapatkan 203 data berada pada klaster C1 (obat dengan pemakaian lambat)  dan  1  data  berada  pada  klaster  C2  (obat  dengan  pemakaian  cepat)  menandakan  bahwa  data-data tersebut  sudah  berada  pada  tingkat  kemiripan  yang  paling  besar.  Berbeda dengan  algoritma K-Means, hasil dari  klaster  optimal  di  representasikan  dengan  dendogram  berupa  bagan  kelompok  klaster  yang  tujuannya sama seperti plot pada K-Means untuk lebih mudah dibaca dari proses algoritma HCC Single Linkage.
Dari  hasil  klaster  optimal, setelahnya  dihitung  berapa  nilai  validitas dari  kedua  algoritma  tersebut  dan selisih  nilai  validitas  kedua  algoritma  tidak  terlalu  jauh  hanya  sebesar  0.0215.  Nilai  validitas  tertinggi didapatkan  oleh  algoritma HCC  Single  Linkage. Hal ini  disebabkan  karena  pembangkitan  titik  pusat  klaster (centroid) secara acak sehingga centroid yang diperoleh belum tentu centroid yang didominasi oleh data yang lebih  banyak  kemiripannya.  Sedangkan  pada HCC  Single  Linkage, titik  pusat  klaster (centroid) dilakukan dengan konsisten, sehingga centroid didominasi dengan data yang lebih banyak kemiripannya.
Hasil  dari  uji  validitas  algoritma K-Means dan HCC  Single  Linkage memiliki  tingkat  validitas  yang tinggi  karena  mendapatkan  nilai  masing-masing  sebesar  0.8414  dan  0.8629.  Nilai  ukuran  dari  vvaliditas kedua algoritma tersebut adalh Strong Structure karena memiliki nilai Sillhoutte Index lebih dari 0.7.
Penelitian ini relevan dengan peneliti Joanna Ardhiyanti M.N dan Yupie Kusumawati bahwa dari proses algoritma K-Means hasil  yang  didapat  adalah  obat  dengan  pemakaian  lambat  dan  obat  dengan  pemakaian cepat.  Sejalan  dengan  penelitian  milik  Undang  Syaripudin, dkk  bahwa  algoritma Hierarchical  Clustering lebih  kompleks  dan  lama  dalam  pengerjaannya  dibanding  algoritma K-Means yang  sederhana  dan  cepat. Peneliti  Rendy  Handoyo,  dkk  menyebutkan  bahwa  kurang  optimalnya K-Means disebabkan  karena  proses inisialisasi  klaster  yang  dilakukan  secara  acak  peda  pembangkitan  klaster  awal.Oleh  karena  itu,  sulit  untuk mendapatkan klaster awal yang unik. Meskipun dilakukan iterasi sebanyak beberapa kali, namun hasil iterasi tersebut belum tentu merepresentasikan suatu klaster yang baik dianggap searah dengan penelitian ini.

## V. C ONCLUSSION
Merujuk ke rumusan masalah dan tujuan penelitian, kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
F IRST A UTHOR E T . A L . / J. OF INISTA. 2019, 2 (1): 33-48 Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single Linkage
48
1. Algoritma K-Means dan HCC  Single  Linkage mampu  mendapatkan  klaster  optimal  sesuai  dengan  data kemiripan.  Klaster  optimal yang  didapat  dari  kedua  algoritma  yaitu  algoritma K-Means 180  data  berada pada  C1  atau  obat  dengan  pemakaian  lambat  dan  24  data  berada  pada  C2  atau  obat  dengan  pemakaian cepat. Algoritma HCC Single Linkage dengan hasil 203 data berada pada C1 atau obat dengan pemakaian lambat dan 1 data berada pada C2 atau obat dengan pemakaian cepat.
2. Nilai validitas algoritma k-Means dan HCC Single Linkage tergolong tinggi (strong structure) dibuktikan dengan pengujian validitas Sillhoutte Index masing-masing mendapatkan nilai validitas SI sebesar 0.8014 dan 0.8629. Oleh karena itu, nilai validitas terbaik berdasarkan pengujian SI diantara keduanya diperoleh algoritma HCC Single Linkage.

## R EFERENCES
[1] J.  Ardhyanti, M. Nugraha, Y. Kusumawati, S.  Informasi,  F.  I. Komputer, and U. D. Nuswantoro, “Data Mining Dengan Metode Clustering Untuk Pengolahan Informasi Persediaan Obat Pada Puskesmas Pandanaran Semarang,” UDiNus Repos., vol. 1, no. 1, p. 1, 2014.
[2] BPOM, “Materi Edukasi tentang Peduli Obat dan Pangan Aman,” GNPOPA (Gerakan Nas. Peduli Obat Dan Pangan Aman), vol. 1, no. 1, p. 5, 2015.
[3] P. F. Sujati Woro Indijah, Farmakologi. 2016.
[4] Supriani, “Evaluasi Siklus Pengelolaan Obat Tentang Distribusi Obat Askes di IFRS RSUD Ajibarang Banyumas,” 2-Trik, vol. 8, no. 1, p. 1, 2018.
[5] M. K. Sadiyant o, SKM., “Dinas Kesehatan Kabupaten Banyumas,” vol. 1, no. 1, pp. 1– 180, 2015.
[6] U. Syaripudin, I. Badruzaman, E. Yani, and M. Ramdhani, “Studi Komparatif Penerapan Metode Hierarchical, K -Means Dan Self Organizing Maps (SOM) Clustering Pada Basis Data,” vol. VII, no. 1, pp. 132 – 149, 2013.
[7] T.  Alfina,  B.  Santosa,  and  R.  Barakbah,  “Analisa  Perbandingan  Metode  Hierarchical  Clustering  ,  K -means  dan  Gabungan Keduanya dalam Cluster Data ( Studi kasus : Problem Kerja Praktek Jurusan Teknik Industri ITS ),” J. Tek. ITS, vol. 1, no. Data Mining, pp. 1 – 5, 2012.
[8] R. Handoyo, S. M. Nasution, P. Studi, S. Komputer, S. Linkage, S. Coefficient, R. Handoyo, and S. M. Nasution, “Perbandingan Metode Clustering Menggunakan Metode Single Linkage Dan K- Means Pada Pengelompokan Dokumen,” JSM STMIK Mikroskil, vol. 15, no. 2, pp. 73 – 82, 2014.
[9] A. S. A. Ali Ridho Barakbah, Tita Karlita, Logika dan algoritma. 2013.
[10] A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  S.  Solikhu n,  “Komparasi  Kinerja  Algoritma  Fuzzy  C -Means  Dan  K-Means  Dalam Pengelompokan  Data  Siswa  Berdasarkan  Prestasi  Nilai  Akademik  Siswa  (  Studi  Kasus :  SMP  Negeri  2  Pematangsiantar  ),”
JURASIK (Jurnal Ris. Sist. Inf. Tek. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 1 – 9, 2016.
[11] Bertalya, “Konsep Data Mining,” Data Min. Knowl. Discov. Databases, 2009.
[12] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques. 2012.
[13] Amirulloh, Populasi dan sampel. 2015.
[14] R. Nasution, “Teknik Sampling,” Usu Digit. Libr., vol. 1, no. 2, pp. 1 – 7, 2003.
[15] M.  Tania,  “Hubungan  Pengetahuan  Remaja  Dengan  Konsumsi  Minuman  Ringan  di  SMKN  Baleendah  Bandung,” J.  Ilmu Keperawatan, vol. IV, no. 1, 2016.
[16] W. Budiharto, Pengantar Praktis Pemrograman R untuk Ilmu Komputer. 2013.
[17] A. Segonds, Introduction to ggplot2. 2015.
[18] K. Ram, “Data Visualization Using R & ggplot2 Some housekeeping.” p. 4, 2013.
[19] N. Ghazzali, “NbClust : An R Package for Determining the,” J. Stat. Softw., vol. 61, no. 6, 2014.
[20] M. S. Wafa, “Evalu asi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma K- Means Clustering,” Univ. Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang, vol. 1, pp. 1 – 117, 2013.
[21] S.  Agustina,  D.  Yhudo,  H.  Santoso,  N.  Marnasusanto,  A.  Tirtana,  and  F.  Khusnu,  “Clustering  Kualitas  Ber as  Berdasarkan  Ciri Fisik Menggunakan Metode K- Means,” Clust. K-Means, vol. 1, no. 1, pp. 1 – 7, 2012.
[22] Asroni  and  R.  Adrian,  “Penerapan  Metode  K -Means  untuk  Clustering  Mahasiswa  Berdasarkan  Nilai  Akademik  dengan  Weka Interface Studi Kasus pada Jurusan T eknik Informatika UMM Magelang,” J. Ilm. Semesta Tek., vol. 18, no. 1, pp. 76 – 82, 2015.
[23] I.  Wahyuni,  Y.  A.  Auliya,  A.  Rahmi,  and  W.  F.  Mahmudy,  “Clustering  Nasabah  Bank  Berdasarkan  Tingkat  Likuiditas Menggunakan  Hybrid  Particle  Swarm  Optimization  dengan  K- Means,” J.  Ilm.  Teknol.  dan  Inf.  ASIA,  vol.  10,  no.  2,  pp.  24 – 33, 2016.
[24] S.  Mashfuufah  and  D.  Istiawan,  “Penerapan  Partition  Entropy  Index  ,  Partition  Coefficient  Index  dan  Xie  BeniIndex  untuk Penentuan  Jumlah  Klaster  Optimal  pada  Algoritma  Fuzzy  C-Means  dalam  Pemetaan  Tingkat  Kesejahteraan  Penduduk  Jawa Tengah,” URECOL, vol. 1, no. 1, pp. 51 – 60, 2018.
[25] A.  Ramadhan  and  Z.  Efendi,  “Perbandingan  K -Means  dan  Fuzzy  C-Means  untuk  Pengelompokan  Data  User  Knowledge Modeling,” SNTIKI, vol. 1, no. 2, pp. 18 – 19, 2017.
[26] G. P. Trayasiwi, “Penerapan Metode Klastering Dengan Algoritma K -Means Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Pasa Program Studi Teknik Informatika Strata Satu,” UDiNus Repos., vol. 1, no. 1, pp. 1 – 11, 2017.
[27] Kemenkes  RI,  “Keputusan  Menteri  Kesehatan  Republik  Indonesia  Nomor  189/MENKES/SK/III/2006  Tentang  Kebijakan  Obat Nasional,” Kementrian Kesehat., pp. 4 – 8, 2010.