Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4921

## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI  DALAM  PENGELOLAAN  PERSEDIAAN OBAT (STUDI KASUS : APOTEK NAZA)
Dede Fitriyani 1* , Mohamad Jajuli 2 , Garno 3 1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS. Ronggo Waluyo, Pseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, 41361
Received: 12 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
Persediaan Obat, Data Mining, K-Means, KDD, Metode Elbow, Silhouette Coefficient
Corespondent Email: dedeefitriyanii@gmail.com
Abstrak. Apotek  Naza.  Penelitian  ini  memanfaatkan  dataset  penjualan  dari Apotek Naza dengan periode Juli-Desember tahun 2023. Algoritma K-Means digunakan  untuk  mengelompokkan  data  obat  menjadi  cluster-cluster  yang merepresentasikan  pola  penjualan  yang  berbeda.  Metode  Elbow  digunakan untuk menentukan jumlah cluster (K) optimal berdasarkan nilai Sum of Square Error  (SSE).  Evaluasi  dilakukan  menggunakan  Silhouette  Coefficient  (SC) untuk  mengukur  kualitas  dari  cluster  yang  dihasilkan.  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  distribusi  obat  dalam  masing-masing  klaster  adalah sebagai  berikut:  13.7%  atau  70  item  obat  tergolong  dalam  klaster  dengan pemakaian  tinggi  (Cluster  0  -  Tinggi),  57.5%  atau  294  item  obat  tergolong dalam klaster dengan pemakaian sedang (Cluster 1 - Sedang), dan 28.8% atau 147 item obat tergolong dalam klaster dengan pemakaian rendah (Cluster 2 - Rendah).  Hal  ini  menunjukkan  dominasi  obat  dengan  pemakaian  sedang dalam  dataset  Apotek  Naza.  Nilai  Silhouette  Score  yang  diperoleh  adalah 0.520, yang menunjukkan bahwa klasterisasi dilakukan dengan baik. Menurut Tabel  2.1  mengenai  kriteria  pengukuran  pengelompokkan  berdasarkan Silhouette  Coefficient  (SC),  skor  ini  menandakan  bahwa  klaster  yang dihasilkan cukup kompak dan terpisah dengan baik satu sama lain.
Abstract. Apotek Naza plays an important role in providing medicines to the community. This study utilizes sales data from Apotek Naza for the period of July to December 2023. The K-Means algorithm is used to cluster the medicine data into clusters representing different sales patterns. The Elbow Method is employed to determine the optimal number of clusters (K) based on the Sum of  Square  Error  (SSE).  Evaluation  is  conducted  using  the  Silhouette Coefficient (SC) to measure the quality of the resulting clusters. The analysis results show that the distribution of medicines in each cluster is as follows: 13.7% or 70 items are classified in the high-usage cluster (Cluster 0 - High), 57.5%  or  294  items  are  classified  in  the  medium-usage  cluster (Cluster  1  - Medium),  and  28.8%  or  147  items  are  classified  in  the  low-usage  cluster (Cluster 2 - Low). This indicates a dominance of medium-usage medicines in the Apotek Naza dataset. The obtained Silhouette Score is 0.520, indicating that the clustering is well performed. According to Table 2.1 on the criteria for measuring clustering based on the Silhouette Coefficient (SC), this score indicates  that  the  resulting  clusters  are  fairly  compact  and  well-separated from each other.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Manusia  hidup  tidak  dapat  terlepas  dari kesehatan yang merupakan elemen fundamental untuk  memungkinkan  mereka  menjalankan kegiatan sehari-hari dengan baik.
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini memberikan  dampak  terhadap  berbagai  sektor kehidupan,  misalnya  di  bidang  pendidikan, hiburan,  bisnis  termasuk  bidang  kesehatan. Salah  satu  cara  umum  dalam  menerapkan teknologi  ialah  dengan  menerapkan  sistem informasi  di  dalam  suatu  organisasi.  Sistem informasi  berfungsi  untuk  mengumpulkan, menganalisis dan menyajikan informasi dengan lebih  cepat.  Secara  umum,  sistem  informasi digunakan  untuk  mendukung  pengelolaan manajemen organisasi dan pelayanan [1].
Pengelolaan informasi memiliki peran yang sangat  penting  dalam  memastikan  persediaan stok obat selalu tersedia dan ter- update . Fungsi dari  persediaan  obat  ini  untuk  mengantisipasi kemungkinan kehabisan stok. Dalam persediaan  obat  jika  kelebihan (overstock) dapat  mengakibatkan  pemborosan  anggaran dan beresiko expired atau kerusakan. Sebaliknya, jika kekurangan (stockout) persediaan obat dapat menyebabkan terganggunya  pelayanan  kesehatan  kepada pelanggan.  Apotek  merupakan  peluang  bisnis yang  sangat  menguntungkan  jika  dikelola dengan efektif dan baik [2].
Permasalahan pada persediaan obat ini juga dialami  oleh  Apotek  Naza,  yang  dikenal sebagai  penyedia  layanan  ksehatan  dengan beragam jenis obat. Dalam memulai penelitian, langkah  awal  melibatkan  observasi  dan wawancara  langsung  pada  pegawai  di  Apotek Naza untuk menggali informasi yang diperlukan.  Tantangan  yang  dihadapi  oleh Apotek Naza ini ialah pada proses perencanaan dan  pengendalian  stok  obat  yang  belum optimal,  dikarenakan  ketidakakuratan  dalam menganalisis kebutuhan obat. Hal ini menyulitkan  dalam  pengambilan  keputusan yang tepat dalam perencanaan dan pengendalian  yang  berdampak  pada  jumlah kebutuhan  dan  permintaan  obat.  Permintaan obat  pada  Apotek  Naza  umumnya  bergantung pada  perkiraan  dan  pengalaman  pada  obat sebelumnya. Hal ini menjadikan ketidakpastian dalam  manajemen  persediaan  stok,  dimana terdapat overstock yang  dapat  mengakibatkan kerugian finansial akibat obat kadaluwarsa serta
rusak,  risiko stockout sehingga  terganggu  nya pada pelayanan pelanggan yang dapat mengakibatkan  kekecewaan  pada  pelanggan. Berikut  ini  adalah  grafik  data  penjualan  obat pada  Apotek  Naza  dari  bulan  Juli  -  Desember 2023  dapat  dilihat  pada Gambar  1.1 dibawah ini.

## Gambar 1. 1 Data Pemakaian Obat Pada Apotek Naza 2023
Berdasarkan grafik diatas menunjukkan data penjualan  obat  dan  produk  kesehatan  selama enam bulan terakhir di tahun 2023 pada Apotek Naza. Terdapat perbedaan dalam ketidakstabilan pada penjualan obat dan produk kesehatan. Dapat dilihat bahwa penjualan obat mengalami  penurunan  pada  bulan  agustus setelah  terdapat  kenaikan  pada  bulan  juli. Namun,  terjadi  peningkatan  pada  bulan september sampai oktober. Di bulan November terjadi  kembali  penurunan  yang  cukup  besar dalam  penjualan  obat.  Meskipun  demikian, terjadi sedikit peningkatan kembali pada bulan desember.
Dalam  penelitian  ini  yang  digunakan  ialah algoritma  K-Means  untuk  mengelompokkan data obat di Apotek Naza dengan periode Juli- Desember  2023.  Metode Elbow digunakan untuk menentukan jumlah cluster optimal, dan evaluasi dilakukan dengan Silhouette Coefficient (SC).
Penelitian  sebelumnya  oleh  Tis  Asy  Aria,
Yuliadi,  M.  Julkarnain,  dan  Fahri  Hamdani (2023) mengenai penerapan algoritma K-Means Clustering pada  data  obat  menghasilkan  tiga cluster ,  yaitu  pemakaian  obat  rendah  dengan 4.433 item (C0), pemakaian sedang dengan 184 item (C1), dan pemakaian tinggi dengan 12.000 item (C2). Andi Syahrul Ramdana, Kusrini, dan Eko  Pramono  (2024)  menerapkan  K-Means untuk  manajemen  persediaan  di  perpustakaan, menunjukkan hasil serupa dengan 3 cluster : eks buku tinggi (C0), sedang (C1), dan rendah (C2),
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
dengan nilai Silhouette Score 0,499,
menandakan objek dalam cluster cocok dengan baik di cluster masing-masing. Penelitian oleh Bagus  Arief  Setiawan  dan  Sulastri  (2021) membandingkan  K-Means  dan  K-Medoids untuk  optimalisasi  stok  barang  di  Klinik  Ben Waras, menunjukkan bahwa K-Means menghasilkan 3 cluster dengan rerata pengeluaran  tertinggi  di  bulan  Juni  (87)  untuk klaster  1,  Januari  (227)  untuk  klaster  2,  dan Agustus  (14,9)  untuk  klaster  3.  Sedangkan  K- Medoids  menunjukkan  rerata  pengeluaran tertinggi  di  bulan  Juli  (11,9)  untuk  klaster  1, Februari  (24,5)  untuk  klaster  2,  dan  Januari (227) untuk klaster 3.
Permasalahan  penentuan  jumlah cluster dapat  diatasi  dengan  metode  Elbow  yang menggunakan Sum of Square Error (SSE) [3].
Penelitian  ini  bertujuan  mengatur  pengelolaan obat di Apotek Naza dengan teknik data mining menggunakan  algoritma  K-Means,  diharapkan dapat  membantu  pengambilan  keputusan  yang tepat dalam pengelolaan persediaan obat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Berikut  adalah  landasan  teori  yang  akan digunakan dalam penelitian ini:

## 2.1. Apotek
Apotek  adalah  sarana  yang  menyediakan layanan  kesehatan  dengan  tanggung  jawab dalam  penyediaan  obat-obatan  dan  layanan farmasi kepada masyarakat. Untuk memperoleh layanan  dan  informasi  terkait  pemahaman kesehatan,  diperlukan  sebuah  fasilitas  yang dapat berfungsi sebagai sarana untuk menyampaikan  dan  memberi  suatu  informasi tentang obat terhadap masyarakat yaitu melalui apotek [4]. Berdasarkan  Peraturan  Menteri Kesehatan  Nomor  73  Tahun  2016,  pelayanan farmasi di apotek bertujuan untuk
meningkatkan efektivitas dan efisiensi pemanfaatan  obat-obatan  dan  alat  kesehatan. Peraturan  Pemerintah  Nomor  51  Tahun  2009 menyatakan  bahwa  apotek  berfungsi  sebagai tempat  penyimpanan, persiapan,  dan  distribusi kefarmasian  yang  dilakukan  oleh  apoteker, serta  sebagai  fasilitas  produksi  dan  distribusi barang-barang farmasi seperti obat, bahan baku obat, obat tradisional, dan kosmetika.

## 2.2. Obat
Obat merupakan komponen penting dalam layanan kesehatan yang digunakan untuk diagnosis, pencegahan, pengurangan, penghilangan, dan penyembuhan penyakit pada manusia maupun hewan (Undang- Undang Farmasi Nomor 23 Tahun 1992). Fungsi obat mencakup upaya pencegahan penyakit, penyembuhan, serta peningkatan kesejahteraan dan kualitas hidup melalui pemeliharaan kesehatan. [5].
2.3. Data Mining
Data  mining merupakan  proses  analitis untuk mengeksplorasi data besar guna menemukan  informasi  tersembunyi  yang bernilai.  Menurut  Arhami  dan  Nasir  (2020) dalam  bukunya, data  mining menggabungkan machine learning , kecerdasan buatan, pengenalan pola, statistik, dan sistem basis data. Tugas data mining meliputi deskripsi, estimasi, prediksi, klasifikasi, clustering , dan asosiasi.
2.4. Knowledge Discovery in Database (KDD) KDD merupakan metode untuk menghasilkan  pola  dan  pengetahuan  baru  dari basis  data  yang  ada,  digunakan  untuk pengambilan  keputusan  yang  lebih  baik. Tahapan  KDD  meliputi  pemilihan  data, preprocessing  data ,  transformasi  data, data mining , dan interpretasi/evaluasi [6].
2.5. Clustering
Clustering adalah  teknik  pengelompokkan data  tanpa  supervisi (unsupervised  learning) yang  dipakai  untuk  mengelompokkan  data berdasarkan kesamaan atribut.Teknik ini sering digunakan  dalam  analisis  pola,  pengambilan keputusan,  pembelajaran  mesin,  dan  data mining [7].
2.6. Algoritma K-Means
K-Means merupakan algoritma
unsupervised learning  yang  membagi  data menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan kesamaan  karakteristik.  Tahapan  K-Means meliputi  penentuan  jumlah cluster ,  penentuan centroid secara  acak,  pengukuran  jarak, pengelompokan data, dan penentuan nilai pusat data [8].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
2.7. Metode Elbow
Metode elbow diterapkan untuk menentukan jumlah cluster yang optimal dengan membandingkan jumlah cluster yang membentuk siku pada grafik perbandingan SSE ( Sum  of  Square  Error ).  Grafik elbow menunjukkan  jumlah cluster optimal  saat penurunan inersia tidak lagi signifikan [9].
Gambar 2. 1 Grfaik Metode Elbow Berdasarkan gambar diatas, dapat
disimpulan  bahwa  posisi cluster yang  paling optimal  terletak  pada  jumlah cluster sebanyak 4.  Dalam  hal  ini  dapat  dilihat  dari  titik  dalam grafik  dimana  penurunan  inersia  tidak  lagi signifikan setelah titik jumlah cluster mencapai 4.  Sebagai  hasilnya,  nilai  k=4  dipilih  sebagai nilai optimal dalam pemodelan sementara untuk jumlah cluster k=5 hingga k=10, terlihat bahwa grafik  menunjukkan  tingkat  kestabilan  yang cukup [10].
Rumus pada SSE ialah :
𝑆𝑆𝐸 =   ∑ ∑ ‖𝑋𝑖 − 𝐶𝑘‖ 2 2 𝑥𝑖∈𝑆𝑘 𝑘=𝑛 𝑘−1 Keterangan : K
: total cluster X_i : jarak data pada objek ke-i C_k : awal cluster n : total data
2.8. Silhouette Coefficient (SC)
Silhouette  Coefficient digunakan  untuk menilai  kualitas  dan  kekuatan  klaster.  SC mengukur cohesion dan separation antar objek dalam cluster [11]. Nilai  SC  yang  lebih  tinggi menunjukkan  struktur  klaster  yang  lebih  baik dan keterkaitan antar objek dalam klaster yang lebih kuat. Menurut Kauffman dan Roesseeuw (1990), pengelompokan dapat diukur
menggunakan Silhouette Coefficient (SC) yang ditampilkan pada tabel dibawah ini :
Tabel 2. 1 Kriteria Pengukuran Silhouette Coefficient
Nilai SC Kriteria 0,71-1,00 Striktur Kuat 0,51-0,70 Struktur Baik 0,26-0,50 Struktur Lemah ≤ 0,25 Struktur Buruk Menghitung rata-rata koefisien siluet dari seluruh cluster dalam sebuah klasterisasi. 𝑠𝑖𝑙(𝑐) = 𝑠𝑖𝑙(𝑘) 1 |𝑘| ∑ 𝑠𝑖𝑙(𝐶 𝐼 𝑘 𝑖=1 ) Dimana : sil (k) : nilai silhouette semua cluster |k| : banyaknya data dalam cluster ke-i sil (ci) : centroid dari cluster ke-i
2.9. Python
Python merupakan  bahasa  pemrograman tingkat  tinggi  yang  sering  digunakan  dalam data  science dan machine  learning karena kemampuannya  dalam  mengelola  data  besar dan  melakukan perhitungan  matematika  yang kompleks. Python memiliki  sintaks  yang  jelas dan banyak perpustakaan untuk berbagai tugas [12].

## 2.10. Google Colab
Google  Colab adalah platform gratis berbasis cloud yang  memungkinkan  pengguna untuk  menulis  dan  menjalankan  kode Python langsung dari browser . Platform ini mendukung kolaborasi  dan  sangat  berguna  untuk  proyek data science , pembelajaran mesin, dan analisis data  [13].

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  dipakai  pada penelitian  ini  untuk  upaya  sistematis  dalam rangka  pemecahan  masalah  dan  menemukan solusi dengan menggunakan metodologi Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). KDD  dapat  diartikan  sebagai  langkah-langkah dalam  mengekstraksi  atau  mengidentifikasi pola,  pengetahuan,  dan  informasi  dari  dataset yang besar [14].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Tabel 3. 1 Diagram Alur Knowledge Discovery in Database

## 3.1. Data Selection
Proses seleksi data bertujuan untuk memilih atribut  yang  relevan.  Atribut  dalam  penelitian ini terdapat 7 atribut yaitu no., nama obat, jenis obat, stok awal, qty masuk, qty keluar, dan stok akhir. Data yang tidak relevan dihapus.

## 3.2. Data Preprocessing
Tahap  ini  melibatkan  pembersihan  data, termasuk  penghapusan  data  yang  tidak diperlukan,  pemeriksaan  data  yang  tidak konsisten,  membuang  duplikat  data,  dan memperbaiki kesalahan.

## 3.3. Data Transformation
Data ditransformasi ke format numerik agar dapat  diproses  lebih  lanjut  dalam  tahap penambangan data.

## 3.4. Data Mining
Pada  tahap  ini,  data  diolah  menggunakan teknik clustering dengan  metode  K-Means. Tahapan meliputi:
1. Menentukan jumlah cluster
2. Menentukan nilai cluster
3. Menentukan  nilai centroid atau  pusat cluster
Metode elbow dipakai  untuk  menentukan jumlah klister yang optimal, dan jarak dihitung menggunakan  metode Euclidean  Distance . Proses pengolahan data dilakukan
menggunakan Google Colab dan Python .
3.5. Knowledge Interpretation/Evaluation
Hasil  dari  penambangan  data  dievaluasi menggunakan Silhouette Coefficient (SC) untuk
menilai kualitas klaster. Hasilnya
divisualisasikan  dalam  bentuk  grafik  untuk memudahkan interpretasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian dalam melakukan clustering data  obat  yang  telah  dilakukan  adalah bagaimana  menerapkan  algoritma  K-Means untuk  mengelompokkan  jumlah  pemakaian obat  di  Apotek  Naza.  Terdiri  dari  beberapa tahapan antara lain :

## 4.1. Data Selection
Penelitian ini dimulai dengan penggabungan data  dari  bulan  Juli  hingga  Desember  2023 menjadi satu dataset lengkap. Dataset ini terdiri dari  522  entri  dengan  7  atribut  utama:  Nomor urut,  Nama  obat,  Satuan,  Stok  Awal, Qty Masuk, Qty Keluar,  dan  Stok  Akhir.  Data diperoleh  melalui  observasi  dan  wawancara dengan pemilik serta pegawai Apotek Naza.
Gambar 4. 1 Contoh Penggabungan data obat dari Juli- Desember 2023
Setelah data dikumpulkan, dilakukan seleksi atribut  untuk  memilih  variabel  yang  relevan untuk analisis data mining. Atribut yang terpilih untuk  diproses  meliputi  Nomor  urut,  Stok Awal, Qty Masuk, Qty Keluar, dan Stok Akhir. Proses  seleksi  ini  penting  untuk  memastikan bahwa  hanya  atribut  yang  mempengaruhi proses pengolahan data mining yang dipertahankan.
4.2. Data Preprocessing
Setelah data  selection ,  dilakukan  dengan tahap  seleksi  data,  di  mana  data  yang  tidak relevan  seperti  produk  non-obat  dihapus. Sebanyak 11 entri produk non-obat diidentifikasi  dan  dihapus  dari dataset , mengurangi jumlah total data dari 522 menjadi 511 entri.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Langkah  selanjutnya  adalah  pemeriksaan missing values , yang menunjukkan bahwa tidak ada  nilai  kosong  dalam  dataset  setelah  proses pembersihan. Proses ini penting untuk memastikan  integritas  data  sebelum  lanjut  ke analisis.

## Gambar 4. 2 Pengecekan Missing Value
Kemudian, dilakukan pemeriksaan terhadap duplikasi data untuk menghindari penghitungan ganda.  Hasilnya  menunjukkan  tidak  ada duplikat dalam dataset.

## Gambar 4. 3 Mengecek Duplikat Data
Dengan  demikian,  dataset  yang  telah dibersihkan dan diverifikasi kembali siap untuk digunakan dalam proses analisis tanpa khawatir akan  keberadaan  data  redundan  atau  nilai kosong yang dapat mempengaruhi hasil akhir.

## 4.3. Data Transformation
Seluruh  atribut  dalam  dataset  sudah  dalam format  numerik  yang  diperlukan  untuk  proses klasterisasi  menggunakan  algoritma  K-Means. Oleh  karena  itu,  tidak  diperlukan  perubahan tipe  data  atau  penyesuaian  tambahan.  Kondisi ini  memungkinkan  analisis  langsung  dan penerapan  algoritma  K-Means  secara  efektif, sehingga  data  siap  digunakan  dalam  proses klasterisasi yang akan dilakukan.

## 4.4. Data Mining
Setelah  proses  sebelumnya  selesai,  data diolah  lebih  lanjut  menggunakan  metode Clustering K-Means.  Tahap  pertama  adalah menentukan jumlah kluster optimal menggunakan metode
Elbow,
yang menunjukkan  bahwa  3  kluster  adalah  jumlah yang ideal.
Gambar 4. 4 Grafik Visualisasi Metode Elbow
Setelah  menentukan centroid ,  hasil  klaster dimasukkan  ke  dalam dataframe dan  diberi kolom  tambahan  untuk  kategori  klaster. Visualisasi  klaster  dalam  bentuk scatter  plot menunjukkan  distribusi  klaster  dan  volume penjualan obat. Semua data berhasil dimasukkan  ke  dalam  klaster,  dengan  total  70 entri di Cluster 0, 294 entri di Cluster 1, dan 147 entri  di Cluster 2.  Kriteria  'Tinggi',  'Sedang', dan 'Rendah' memberikan wawasan terkait pola belanja  dan  preferensi  pelanggan  di  Apotek Naza.
Gambar 4. 5 Visualisasi K-Means Clustering
4.5. Knowledge Interpretation/Evaluation
Evaluasi  hasil  klasterisasi  menggunakan
Silhouette  Coefficient (SC)  bertujuan  untuk mengukur  kualitas  klaster  yang  dihasilkan. Dengan  nilai  SC  sebesar  0.520,  sesuai  dengan Tabel 2.1 menunjukkan bahwa klasterisasi telah dilakukan  dengan  baik.  Proses  klasterisasi dilakukan  dengan  k=3  yang  ditentukan berdasarkan analisis sebelumnya menggunakan metode elbow .
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gambar 4. 6 Score atau Nilai Silhouette
Visualisasi hasil klasterisasi dengan algoritma  K-Means  dalam  bentuk pie  chart menunjukkan  bahwa  13.7%  atau  70  item  obat termasuk  dalam  klaster  dengan  pemakaian tinggi ( Cluster 0 - Tinggi), 57.5% atau 294 item obat termasuk dalam klaster dengan pemakaian sedang  ( Cluster 1  -  Sedang),  dan  28.8%  atau 147  item  obat  termasuk  dalam  klaster  dengan pemakaian  rendah  ( Cluster 2 -  Rendah).  Hasil ini  menunjukkan  bahwa  klaster  dengan pemakaian sedang mendominasi dataset obat di Apotek Naza.
Gambar 4. 7 Visualisasi Cluster menggunakan Pie chart

## 5. KESIMPULAN
a. Penelitian  ini  menggunakan  algoritma
Clustering K-Means untuk mengelompokkan  data  obat  di  Apotek Naza.  Proses  klasterisasi  dilakukan melalui metodologi KDD yang melibatkan  beberapa  tahapan  utama: data selection,  data  preprocessing,  data transformation, data mining, dan evaluation atau interpretation.
b. Hasil klasterisasi menunjukkan distribusi obat  dalam  3  klaster:  13.7%  (70  item) dalam  klaster  dengan  pemakaian  tinggi, 57.5%  (294  item)  dalam  klaster  dengan pemakaian sedang, dan 28.8% (147 item) dalam klaster dengan pemakaian rendah. Nilai Silhouette  Score yang  diperoleh adalah 0.520, yang menunjukkan bahwa klasterisasi  dilakukan  dengan  baik  dan klaster  yang  dihasilkan  cukup  kompak serta terpisah dengan baik satu sama lain.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis menyampaikan apresiasi dan terima kasih  kepada  semua  pihak  yang  telah mendukung penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Adawiyah,  N.,  Sulistiyowati,  N.  and  Jajuli,  M.
(2021) ‘Klasterisasi Kasus Kekerasan Terhadap Anak  dan  Perempuan  Berdasarkan  Algoritma K-Means’, Generation Journal, 5(2), pp. 69–80. doi:10.29407/gj.v5i2.15995.
[2] Andi Syahrul Ramdana, Kusrini and Pramono, E. (2024)  ‘Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Manajemen  Persediaan  Di  Perpustakaan’, Jurnal  Informatika  Teknologi  dan  Sains (Jinteks),
6(1), pp. 109–114. doi:10.51401/jinteks.v6i1.3911. [3] Baginda, B. (2023) ‘Implementasi Data Mining Dalam  Pemilihan  Laptop  Berbasis  Algoritma C4.5  Pada  Software  WEKA’,  Jurnal  Minfo Polgan, 12(1), pp. 1065–1073. doi:10.33395/jmp.v12i1.12582.
[4]  Bangun,  R.  et  al.  (2023)  ‘Rancang  Bangun Sistem  Informasi  Manajemen  Ketersediaan Obat  Pada  Apotek  XYZ  Berbasis  Web’,
Prosiding  Seminar  Nasional  Penelitian  dan Pengabdian Kepada Masyarakat, 1(1), pp. 293– 298. Available at: https://ojs.uajy.ac.id/index.php/SENAPAS/arti cle/view/7370.
[5]  Dewa  &  Pramita,  D.&  K.  (2019)  ‘Analisis Pearbandingan  Metode  Elbow  dan  Silhouette pada  Algoritma  Clustering  K-Medoids  dalam Pengelompokan  Produksi  Kerajinan  Bali’, Matrix :  Jurnal  Manajemen  Teknologi  dan Informatika, 9(3), pp. 102–109.
doi:10.31940/matrix.v9i3.1662.
[6] Dhewayani, F.N. et al. (2022) ‘Implementasi K- Means  Clustering  untuk  Pengelompokkan Daerah Rawan Bencana Kebakaran Menggunakan  Model  CRISP-DM’,  Jurnal Teknologi  dan  Informasi,  12(1),  pp.  64–77. doi:10.34010/jati.v12i1.6674.
[7] Diana Hidayati and Adrian Juniarta Hidayat, M. (2023) ‘Implementasi Data Mining Menggunakan  Algoritma  K-Means  Untuk
Pengelompokkan’, Jurnal Pengembangan Rekayasa Informatika dan Komputer, 1(2).
[8]  Febrywinata,  E.  (2024)  ‘Pengenalan  Dan Klasifikasi  Jenis  Buah  Menggunakan  Metode CNN Secara Sederhana Dengan Menggunakan Google Colab’, 2(4).
[9]  Firdaus,  R.D.,  Laksana,  T.G.  and  Ramadhani, R.D.  (2019)  ‘Pengelompokan  Data  Persediaan Obat  Menggunakan  Perbandingan  Metode  K- Means  Dengan  Hierarchical  Clustering  Single LinkageFirdaus, Rahmatika Diana Laksana, Tri
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Ginanjar  Ramadhani,  Rima  Dias’,  Journal  of Informatics,  Information  System,  Software Engineering  and  Applications  (INISTA),  2(1), pp. 33–48.
[10]  Gideon  Manik,  T.,  Isti  Rahayu,  W.  and  Siti Fathonah,  R.N.  (2023)  ‘Perbandingan  Metode Fuzzy  C-Cmeans  Dan  K-Means  Clustering Pada  Data  Penggunaan  Obat  Di  R.S  National Hospital  Surabaya’,  JATI  (Jurnal  Mahasiswa
Teknik  Informatika),  7(1),  pp.  591–597. doi:10.36040/jati.v7i1.6430.
[11]  Gustrianda,  R.  and  Mulyana,  D.I.  (2022)
‘Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pemilihan Produk Unggulan dengan Metode Algoritma K-
Means Dan  K-Medoids’,  Jurnal Media
Informatika Budidarma, 6(1), p. 27. doi:10.30865/mib.v6i1.3294.
[12] Jollyta, D. et al. (2019) ‘Optimasi Cluster Pada Data Stunting: Teknik Evaluasi Cluster Sum of Square  Error  dan  Davies  Bouldin  Index’, Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Information Science  (SENARIS),  1(September),  p.  918. doi:10.30645/senaris.v1i0.100.
[13]  Paembonan,  S.  and  Abduh,  H.  (2021) ‘Penerapan  Metode  Silhouette  Coefficient untuk  Evaluasi  Clustering  Obat’,  PENA TEKNIK:  Jurnal  Ilmiah  Ilmu-Ilmu  Teknik, 6(2), p. 48. doi:10.51557/pt_jiit.v6i2.659.
[14]  Salsabila,  F.,  Ridwan,  T.  and  H,  H.  (2024) ‘Analisa  Volume  Penyebaran  Sampah  Di Karawang  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering’, Jurnal  Informatika  dan  Teknik Elektro Terapan , 12(2).
doi:10.23960/jitet.v12i2.4226.