Submitted : September 9, 2022, Revised : February 20, 2023, Accepted : February 20, 2023, Published : March 13, 2023

## Penerapan Algoritma K- Means Untuk Mengklasifikasi Data Obat
Ferdy Pangestu [1] , Nur Yasin [2] , Ronald Christover Hasugian [3] , Yunita [4]*
Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Nusa Mandiri, Jln. Jatiwaringin Raya No.02 RT08 RW 013 Kelurahan Cipinang Melayu Kecamatan Makassar Jakarta Timur 13620
ferdypanges357@gmail.com [1 ] , yasinnur782@gmail.com [2 ] ] , ronalarares816@gmail.com [3 ] , yunita.yut@nusamandiri.ac.id [4
Abstract— Classification of drug data in an agency engaged in the health sector is very important. This activity cannot be separated from supervision and monitoring every day because the processing of drug data is the core of the wheels of business in an agency or company. This research was conducted to discuss the importance of data processing in an agency or company, namely the Sawah Besar District  Health  Center.  Currently  the  problem  that  occurs  is  the absence of a method in classifying drug data. Drugs have not been grouped  according  to  their  characteristics  so  that  it  becomes  an obstacle when searching for data and when checking stock. With the above  problem  we  need  a  method.  One  is  by  using  the  K-means algorithm method. K-means clustering is a non-hierarchical cluster analysis method that seeks to partition existing objects into one or more  clusters  based  on  their  characteristics.  These  drug  data  are classified into 4 categories, namely over-the-counter drugs, limited over-the-counter drugs, hard drugs, and narcotics & psychotropics. . The results of the research that has been done are that by using the K-Means  algorithm  the  Sawah  Besar  District  Health  Center  can classify drug data with high, moderate to low use levels based on the volume  of  use  and  intake.  The  data  taken  from  the  Sawah  Besar District Health Center is drug stock data in December 2021. Manual calculations  get  an  accuracy  of  66.23%  for  cluster  1,  7.69%  for cluster  2,  and  23.07%  for  cluster  3  on  over-the-counter  drug  data limited.

## Keywords— K-Means, Clustering, Drugs
Abstrak—Pengklasifikasian  data  obat  pada  sebuah  instansi yang  bergerak  pada  bidang  Kesehatan  merupakan  hal  yang sangat  penting . Kegiatan  tersebut  tidak  lepas  dari  pengawasan serta  monitoring  setiap  harinya  karena  pengolahan  data  obat termasuk inti dalam berjalannya roda bisnis pada suatu instansi atau  perusahaan.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membahas pentingnya  pengolahan  data  dalam  suatu  instansi  atau perusahaan yaitu pada Puskesmas Kecamatan Sawah Besar. Saat ini permasalahan yang terjadi adalah tidak adanya suatu metode dalam  pengkasifikasian  data  obat.  Obat  obatan  belum dikelompokkan sesuai dengan karakteristiknya sehingga menjadi kendala saat pencarian data serta saat pengecekan stok. Dengan masalah  diatas  dibutuhkan  suatu  metode.  Salah  satu  dengan menggunakan  metode  algoritma  K-means.  K-means  clustering merupakan  salah  satu  metode  cluster  analysis  non  hirarki  yang berusaha  untuk  mempartisi  objek  yang  ada  kedalam  satu  atau lebih  cluster  berdasarkan  karakteristiknya  data-data  obat  ini diklasfikasikan  menjadi  4  kategori  yaitu  obat  bebas,  obat  bebas terbatas,  obat  keras,  dan  narkotika  &  psikotropika.  Hasil penelitian  yang  sudah  dilakukan  bahwa  dengan  menggunakan
algoritma  K-Means  pihak  Puskesmas  Kecamatan  Sawah  Besar dapat  menggelompokkan  data  obat  yang  tingkat  pemakaiannya tinggi,  sedang  hingga  terendah  berdasarkan  volume  pemakaian dan  pemasukan.  Data  yang  diambil  dari  Puskesmas  Kecamatan Sawah  Besar  merupakan  data  stok  obat  pada  bulan  Desember 2021.  Perhitungan  manual  mendapatkan  akurasi  yaitu  66,23% untuk cluster 1, 7,69% untuk cluster 2, dan 23,07% untuk cluster 3 pada data obat bebas terbatas .
Kata Kunci— K-Means, Clustering, Obat

## I. PENDAHULUAN
Diera  perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat  ini, banyak  dari  instansi  atau  perusahaan  yang  menggunakannya guna  membantu  memecahkan  permasalahan  yang  sedang dialami  oleh  instansi  atau  perusahaan  tersebut.  Salah  satu kemajuan  dari  teknologi  informasi  tersebut  yaitu  pada  bidang kesehatan.  Sudah  banyak  dari  instansi  atau  perusahaan  yang bergerak  pada  bidang  kesehatan  yang  memanfaatkan  peranan teknologi  informasi guna  menunjang kegiatan  yang dilakukan dalam  instansi  atau  perusahaan  tersebut.  Salah  satu  dari pemanfaatan  teknologi  informasi  tersebut  yakni  untuk mendiagnosa sebuah penyakit yang diderita dan pemberian obat yang  sesuai  dengan  penyakit  yang  diderita  oleh  pasien. Pemanfaatan  media  informasi  sangat  berpengaruh  pada penyampaian pesan kesehatan khususnya pada pemberian obat [1].
Pengolahan  data  yang  kurang  baik  sudah  pasti  akan memberikan dampak yang kurang baik juga bagi instansi atau perusahaan, baik pencatatan data, penyimpanan data atau pun lainya.  Untuk  itulah  di  perlukan  sebuah  langkah  atau  suatu prosess untuk mengatasi hal tersebut yaitu salah satunya dengan menggunakan metode algoritma K-means. K-means clustering merupakan salah satu metode cluster analysis non hirarki yang berusaha untuk  mempartisi objek  yang ada kedalam satu atau lebih cluster berdasarkan karakteristiknya [2].
Pada  tahap  awal  dalam  melakukan  penelitian  ini,  kami melakukan  observasi  dan  wawancara  kepada  pekerja Puskesmas  Kecamatan  Sawah  Besar  guna  mendapatkan informasi  yang  kami  butuhkan.  Dalam  penelitian  yang dilaksanakan  pada  Puskesmas  Kecamatan  Sawah  Besar  ini, peneliti  menemukan  suatu  masalah  yang  dialami  oleh  intansi atau  perusahaan  tersebut  yaitu  dalam  menangani  pengolahan data obat  yang  belum  maksimal  dikarenakan  data obat  belum diklasifikasikan  berdasarkan  karakteristiknya.  Dari  hasil
Submitted : September 9, 2022, Revised : February 20, 2023, Accepted : February 20, 2023, Published : March 13, 2023
observasi dan wawancara pada Puskesmas  Kecamatan Sawah Besar,  peneliti  berusaha  membantu  dalam  memecahkan masalah  yang  sedang  dialami  oleh  Puskesmas  Kecamatan Sawah Besar yang digunakan sebagai objek penelitian.
K-means clustering adalah salah satu algoritma unsupervised learning yang termasuk ke dalam analisis klaster (cluster  analysis)  non  hirarki  yang  digunakan  untuk mengelompokkan  data  berdasarkan  variabel  atau  feature. Algoritma k-means merupakan salah satu algoritma pengelompokan.  Cluster  mengacu  pada  pengelompokan  data, observasi  atau  kasus  berdasar  kemiripan  objek  yang  diteliti. Sebuah cluster adalah suatu kumpulan data yang mirip dengan lainnya atau ketidakmiripan data pada kelompok lain [3]. Data yang diambil untuk dikelompokan dengan metode algoritma k- means berdasarkan data obat-obatan yang ada pada Puskesmas Kecamatan  Sawah  Besar,  dikarenakan  data  obat  pada Puskesmas  Kecamatan  Sawah  Besar  belum  terkelola  dengan teratur. Algoritma k-means merupakan salah satu dari algoritma yang  banyak  digunakan  dalam  pengelompokan  karena kesederhanaan dan efisiensinya[3].
Berdasarkan dari uraian diatas, maka penelitian yang akan dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui  pengelompokan  serta stok  data  obat  dengan  menggunakan  algoritma  k-means. Dimana  pengelompokan  obat  berdasarkan  krteria  obat  bebas, obat  bebas  terbatas,  obat  keras,  psikotropika  dan  narkotika. Penelitian dilakukan pada Puskesmas Kecamatan Sawah Besar. Output yang dihasilkan adalah kelompok data obat-obatan yang ketersediaan stoknya tidak terpantau dengan baik.

## II. LANDASAN TEORI
Penelitian pada hakikatnya adalah suatu bentuk usaha untuk menguji,  mengembangkan,  dan  menemukan  kebenaran  dari suatu hal dengan cara menggunakan berbagai macam metode. Secara  umum,  penelitian  juga  dapat  diartikan  sebagai  suatu proses  pengumpulan  data  dan  analisis  data  yang  dilakukan secara  logis  dan  sistematis  untuk  mencapai  suatu  tujuan tertentu.
Dari  hasil  observasi  dan  penelitian  yang  dilakukan  pada Puskesmas  Kecamatan  Sawah  Besar  ditemukan  suatu permasalahan yang sedang dialami oleh instansi tersebut yaitu pengelompokam  data obat-obatan  yang  kurang  tertata  dengan rapi dan pengelolaan data stok obat. Pada penilitian ini, peneliti melakukan  suatu  penelitian  mengenai  data  obat  pada Puskesmas  Kecamatan  Sawah  Besar  dengan  menggunakan metode algoritma k- means . Untuk menyelesaikan permasalahan yang sedang dialami oleh instansi tersebut, maka peneliti berusaha untuk mencari jalan keluar agar masalah yang sedang terjadi dapat teratasi dengan baik.
A. K-Means Clustering
K- means  clustering merupakan  salah  satu  Algoritma unsupervised  learning yang  termasuk  kedalam  analisis klaster  ( cluster  analysis )  non  hirarki  yang  digunakan  untuk mengelompokan  sejumlah  data  berdasarkan  suatu  variabel ( feature ).  Tujuan  dari  k- means  clustering yaitu  untuk mendapatkan  kelompok  data  dengan  cara  memaksimalkan aspek  kesamaan  karakteristik  data  dalam  suatu  klaster  dan memaksimalkan perbedaan antar klaster data [3].
Tahapan dalam  menggunakan  metode  Algoritma K-means clustering yaitu:
1) Menentukan jumlah cluster (K).
2) Pilih titik acak sebanyak K.
3) Tandai semua data berdasarkan titik centroid terdekat.
4) Menentukan  titik centroid baru  berdasarkan cluster yang terbentuk.
5) Tandai ulang  data  berdasarkan  jarak  terdekat  terhadap centroid baru.
6) Ulangi kembali langkah 4 dan 5 sampai tidak ada pergerakan lagi.
Ada  beberapa  keuntungan  menggunakan  algoritma  K- Means , yaitu :
1) Mudah untuk diimplementasikan dan dijalankan.
2) Waktu yang dibutuhkan relative cepat.
3) Umum untuk digunakan
4) Mudah untuk diadaptasi

## B. Clustering
Clustering adalah  suatu  proses  pengelompokan  objek serupa kedalam  beberapa kelompok data yang  berbeda atau lebih mudahnya partisi dari sebuah data set kedalam subset , dengan begitu data-data dalam setiap subset mempunyai arti yang  bermanfaat.  Sebuah cluster terbentuk  dari  kumpulan objek-objek yang serupa antara satu objek yang lainnya dan berbeda dengan objek yang terdapat cluster lainnya [4]. Clustering berbeda dengan klasifikasi dimana clustering tidak  memiliki  variabel  target. Clustering tidak  digunakan untuk  mengklasifikasi,  memprediksi,  atau  memperkirakan nilai  suatu  target. Clustering digunakan  untuk  membagi seluruh  data  menjadi  kesamaan  atau  kelompok  data  yang memiliki kesamaan.

## C. Data Cleaning
Data cleaning merupakan  proses  untuk  dapat  mengatasi nilai  yang  hilang, noise dan  data  yang  tidak  konsisten  [5]. Caranya       adalah        dengan        medeteksi        adanya error atau corrupt pada  data,  kemudian  memperbaiki  atau menghapus data jika memang diperlukan.
Terkadang,  saat  menggabungkan      beberapa data sources sekaligus,  ada  kemungkinan  data  terduplikasi  atau bahkan salah label. Situasi seperti ini juga memerlukan data cleaning agar tidak muncul masalah yang lebih rumit dalam pengelolahan data kedepanya.

## D. Unsupervised learning
Unsupervised  learning adalah  salah  metode  algoritma machine learning yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari dataset . Metode ini hanya akan mempelajari suatu data berdasarkan  kedekatannya  saja  atau  yang  biasa  disebut dengan clustering .  Metode unsupervised  learning yang paling  umum  adalah  analisis cluster ,  yang  digunakan  pada analisa  data  untuk  mencari  pola-pola  tersembunyi  atau pengelompokan dalam data.
Tujuan unsupervised  learning adalah  membangun algoritma  atau  model  yang  dapat  mendeskripsikan  struktur
Submitted : September 9, 2022, Revised : February 20, 2023, Accepted : February 20, 2023, Published : March 13, 2023
tersembunyi  pada  data. Unsupervised  learning dikenal  juga sebagai model variabel tersembunyi ( latent variable models ). Unsupervised learning biasanya digunakan untuk clustering, vector  quantization,  feature  extraction,  signal  coding, dan data analysis. Beberapa  metode unsupervised  learning di antaranya k-means,  fuzzy  c-means,  principal  component analysis, dan sebagainya. [6]
E. Obat
Obat  merupakan  bahan  atau  campuran  bahan,  termasuk produksi  biologi  yang  dipakai  untuk  menyelidiki  atau mempengaruhi sistem fisiologi dalam rangka untuk diagnosis, pemulihan, penyembuhan, pencegahan, peningkatan kesehatan, dan kontrasepsi untuk manusia [7].
BPOM  (Badan  Pengawas  Obat  dan  Makanan)  menyusun aturan dan klasifikasi obat berdasarkan jenisnya :
1) Obat Bebas
Obat  bebas  merupakan  obat  yang  terjual  secara  bebas  di pasar  yang  dapat  dibeli  tanpa  memerlukan  resep  dari  dokter. Jenis obat ini memiliki gambar lingkaran hijau dan batas hitam pada kemasannya.
2) Obat Bebas Terbatas
Obat  jenis  ini  juga  dapat  dibeli  dengan  bebas  tanpa memerlukan resep dari dokter, tetapi obat jenis ini mempunyai peringatan  khusus  dalam  penggunaanya.  Jenis  obat  ini  masih merupakan obat keras, namun tersedia dalam jumlah tertentu di apotek.  Obat  ini  diidentifikasi  dengan  lingkaran  biru  dengan batas hitam.
3) Obat Keras
Obat  keras  adalah  obat  yang  tidak  tersedia  secara  bebas tanpa resep dokter. Obat jenis ini dapat memperburuk penyakit, meracuni tubuh, dan dapat berakibat fatal jika dikonsumsi tanpa pengawasan  medis.  Jenis  obat  ini  memiliki  lingkaran  merah dengan bingkai hitam dan ikon dengan huruf "K" di dalamnya. 4) Obat Psikotropika dan Narkotika Obat  jenis  ini  hanya  bisa didapatkan dengan adanya resep dokter,  dengan  adanya  tanda  tangan  dari  dokter  dan  disertai nomor  izin  praktik  dokter  pada  resep  tersebut.  Narkoba psikotropika  adalah  zat  atau  obat  yang  dapat  menurunkan aktivitas otak dan susunan saraf pusat, menimbulkan gangguan perilaku dengan halusinasi dan gangguan berpikir, serta dapat membuat pemakainya kecanduan zat atau obat jenis tersebut.
F. Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas)
Usaha  kesehatan  adalah  hak  fundamental  bagi  semua individu dan semua warga negara berhak mengakses layanan kesehatan. Puskesmas merupakan organisasi fungsional yang menyelenggarakan  berbagai  upaya  kesehatan  yang  bersifat menyeluruh,  terpadu,  merata,  dan  terjangkau  masyarakat. Oleh karena itu, sesuai dengan kewajiban Pasal 28H Ayat 1 UUD  1945,  bahwa  kesehatan  merupakan  tanggung  jawab semua pihak kepada masyarakat dan pemerintah [8].
Pusat  Kesehatan  Masyarakat  merupakan  salah  satu fasilitas  kesehatan  masyarakat  yang  penting  di  Indonesia. Puskesmas merupakan organisasi fungsional yang menyelenggarakan  kegiatan  terintegrasi  penuh,  adil,  dapat diterima, dan terjangkau oleh masyarakat sesuai dengan apa
yang diamanatkan di dalam UU No 36 Tahun 2009 Pasal 4 ayat  2  yang  berbunyi  “  Setiap  orang  yang  mempunyai  hak yang  sama-sama  memperoleh  pelayanan  kesehatan  yang aman, bermutu dan terjangkau”.
Oleh  karena  itu,  peran  aktif  masyarakat  diperlukan,  dan hasil  pengembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  tepat guna  dapat  dimanfaatkan  dengan  biaya  murah  yang terjangkau  oleh  pemerintah  dan  masyarakat  luas  untuk mencapai derajat kesehatan yang optimal tanpa mengorbankan mutu pelayanan-pelayanan kesehatan.
Puskesmas  Kecamatan  Sawah  Besar  terletak  di Kecamatan Sawah Besar kota admintrasi Jakarta Pusat yang terletak  antara  106 0 48’  66”  Bujur  Timur  dan  6 0 22’  66’ memiliki  luas  6,61  km 2 terdiri  atas  5  kelurahan,  49  Rukun Warga (RW) dan 598 Rukun Tetangga (RT).[9]
Gambar 1. Gambar Wilayah Jakarta Pusat Sumber : Peta Wilayah Kecamatan Sawah Besar
Gambar  1  merupakan  penjelasan  gambar  pemetaan wilayah Jakarta Pusat, gambar ini didapatkan sesuai kondisi geografis  wilayah  pada  saat  ini.  Puskesmas  Kecamatan Sawah Besar memiliki lima Kelurahan :
1) Kelurahan Kartini.
2) Kelurahan Karang Anyar.
3) Kelurahan Mangga Dua Selatan.
4) Kelurahan Gunung Sahari Utara.

## III. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  merupakan  langkah-langkah  atau  tata cara yang dilakukan oleh peneliti dalam rangka mengumpulkan data selengkap mungkin serta melakukan investigasi pada data yang  telah  didapatkan.  Metode  penelitian  ini  memberikan gambaran rancangan pada penelitin yang dilakukan.

## A. Instrumen Penelitian
Instrumen  merupakan  alat  yang  digunakan  untuk melakukan  sesuatu,  sedangkan  penelitian  memliki  arti pemeriksaan,  kegiatan  pengumpulan,  mengolah,  menyanjikan dan  menganalisa  data-data  secara  sistematis  secara  objektif dengan  tujuan  memecahkan  suatu  persoalan  atau  menguji hipotesis.

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  salah  satu  langkah  dalam mencapai  solusi  dengan  mendata  ulang  data-data  yang dibutuhkan sebagai dasar atau landasan dari suatu pemecahan masalah,  maka  akan  memudahkan  langkah  berikutnya  dalam
Submitted : September 9, 2022, Revised : February 20, 2023, Accepted : February 20, 2023, Published : March 13, 2023
tahap penyelesaian, Adapun cara yang dilakukan peneliti dalam tahap ini yaitu wawancara, observasi, dan studi pustaka.
Pada  tahap  ini  dalam  mengumpulkan  data  yang  kami gunakan dalam penyusunan skripsi terbagi 2 bagian yaitu :
1) Jenis Data, terdiri dari
a) Data Primer ( private) , merupakan data yang dikumpulkan langsung dari sumber data.
b) Data Sekunder ( public ), merupakan data
c) yang diperoleh dari peneliti atau pihak lain.
2) Teknik Pengumpulan Data
Untuk  mendapatkan  informasi  yang  di  perlukan  dalam pembuatan skripsi ini, ada 3 cara yang dilakukan penulis untuk mengumpulkan data yaitu:
a) Wawancara
Metode  wawancara  yang  digunakan  yaitu  wawancara mendalam dengan menggunakan kisi-kisi pertanyaan. Wawancara dilakukan dengan menggali informasi, Tahapan ini mendapatkan  data  yang  kita  butuhkan  yaitu  data-data  terkait obat-obatan,  profil  Puskesmas,  visi  dan  misi,  dan  Struktur organisasi Puskesmas Sawah Besar.
b) Observasi
Penulis  melakukan  pengamatan  secara  langsung  kegiatan yang ada di ruangan obat pada Puskesmas Sawah Besar  yang berlokasi  di Jl.  Mangga  Dua  Dalam  K  No.13,  RT.1/RW.12, Mangga  Dua  Sel.,  Kecamatan  Sawah  Besar,  Jakara  Pusat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta.

## c) Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan untuk menemukan teori-teori yang berkaitan  dengan  permasalahan  yang  dihadapi.  Penulis mempelajari  berbagai  sumber  seperti  jurnal,  catatan  selama kuliah  dan  buku-buku  yang  berkaitan  dengan  permasalahan yang dihadapi. Termasuk studi pustaka melalui internet seperti digital library, website dan sumber lainnya yang terdapat pada internet.

## C. Pengolahan Data
Kami  melakukan  pengajuan  untuk  memperoleh  data  dari Puskesmas  terkait obat-obatan  yang  ada  di  Puskesmas  Sawah Besar, data dikirimkan melalui Email dan kami olah data-data tersebut menggunakan metode K- means Clustering.

## D. Model yang diusulkan
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode Algoritma  K- Means  Clustering. K- means merupakan algoritma  yang  bersifat unsupervised  learning .  K- means digunakan untuk membentuk data ke dalam data cluster . Dengan metode ini, penulis dapat mengelompokan data- data  kedalam  kelompok  yang  menjelaskan  data-data  dalam satu  kelompok  yang  memiliki  karakteristik  sama  dan memiliki karakteristik berbeda. Metode K- Means Clustering digunakan  untuk  megelompokan  data-data  kedalam cluster atau  beberapa  kelompok  berdasarkan  karakteristiknya. Berikut  merupakan  langkah-langkah  dalam  pengelompokan
data dengan menggunakan metode K- Means :

## E. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  langkah-langkah  dalam melakukan proses penelitian dari awal hingga akhir.

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  langkah-langkah  dalam melakukan proses penelitian dari awal hingga akhir. Tahapan penelitian sebagai berikut :
1) Identifikasi Masalah Melakukan  identifikaasi  tentang  masalah  apa  yang  akan dibahas  berkaitan  dengan  pengelompokan  data  obat-obatan berdasarkan literatur dan informasi yang telah diperoleh pada saat observasi.
2) Studi Pustaka Mempelajari  literatur,  jurnal  naasional,  pencarian  di internet,  dan  sumber  informasi  lain  yang  ada  kaitannya dengan  topik  yang  akan  dibahas  baik  berupa  textbook  atau paper yang akan digunakan sebagai kajian teori serta menjadi landasan dalam penelitian.
3) Menentukan dan menyusun instrument penelitian Tahapan  ini  adalah  penentuan  instrument  penelitian  yaitu dengan  cara  melakukan  observasi  dan  wawancara  kepada Puskesmas Sawah Besar.
4) Pengumpulan Data
Dalam penelitian  ini data  yang dibutuhkan dibagi  menjadi dua yaitu data primer dan data sekunder.
5) Penerapan Metode Pengolahan data dihitung dengan menggunakan metode K- means yang terdiri dari pembuatan tabulasi yang nantinya akan dihitung secara manual dan menggunakan aplikasi RapidMiner untuk pengelompokan data obat berdasarkan karakteristiknya. 6) Hasil Pembahasan Menganalisa  hasil  pengolahan  data  berdasarkan  hasil penelitian yang telah dilakukan.
7) Kesimpulan
Kesimpulan  diambil  berdasarkan  hasil  penelitian  dan diperiksa apakah sesuai dengan maksut dan tujuan penelitian.
Submitted : September 9, 2022, Revised : February 20, 2023, Accepted : February 20, 2023, Published : March 13, 2023
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode K-Means Clustering digunakan untuk megelompokan  data-data  kedalam  cluster  atau  beberapa kelompok  berdasarkan  karakteristiknya.  Berikut  merupakan langkah-langkah dalam pengelompokan data dengan menggunakan metode K-Means :
Gambar 3. Skema Algoritma  K-Means

## A. Pengolahan Data Menggunakan Perhitungan Algoritma K-Means
Data yang akan diteliti berasal dari Laporan Pemakaian dan Lembaran  Permintaan  Obat  (LPLPO)  gudang  farmasi  Pusat Kesehatan  Masyarakat  Kecamatan  Sawah  Besar  bulan Desember 2021.
Gambar 4. Dataset form LPLPO Desember 2021
Dataset form LPLPO Desember 2021 yang didalam berisi 18  atribut  diantaranya  yaitu:  nama  obat,  satuan,  stok  awal, penerimaan, persedian, apotek, TB, RB, KIA/KB, gigi, IMS, LAB,  Kartini,  PS.  Baru,  GSU,  lainya,  total  dan  sisa  stok. Terdapat  ada  355  data  nama  obat  yang  ada  di  Puskesmas Kecamatan  Sawah  Besar,  data  tersebut  akan  dipisahkan kedalam  4  katagori  yaitu  :  obat  bebas,  obat  bebas  terbatas, obat  keras,  psikrtopika  dan  narkotika.  Pada  tahapan pembahasan  penulis  hanya  menggambil  satu  sampel  untuk membahasnya yaitu pada obat psiktropika dan narkotika.

## B. Penerapan Metode Algoritma K-Means
Ada  beberapa  langkah  dalam  menggelolah  data  dengan menggunakan metode k-mens data obat di gabungkan menjadi satu. Berikut merupakan langkah-langkahnya :

## 1) Data Integration
Pada tahapan Integration ini dilakukan penggabungan data obat pada pengeluran menjadi yang total pemakaian. Angka 0 sebagai obat yang tidak ada jumlah pemakainanya
a) Obat Psikotropika dan Narkotika
T ABEL I. T ABEL D ATA I NTEGRATION O BAT P SIKOTROPIKA DAN N ARKOTIKA No Nama Obat Satuan Stok Awal Pengeluaran Sisa Stok 1 Codeine Hcl 10 mg Tablet 0 0 0 2 Amitipriline 25 mg Tablet 0 0 0 3 Chlorpromazine 100mg Tablet 2500 500 2000 4 Clobazam 10 mg Tablet 5000 500 4500 5 Diazepam 2 mg Tablet 0 0 0 6 Diazepam 5 mg Tablet 300 0 300 7 Diazepam Inject 5 mg/ml Ampul 20 10 10 8 Fluoksetin 10 mg Tablet 0 0 0 9 Haloperidol 1.5 mg Tablet 0 0 0 10 Haloperidol 5 mg Tablet 3200 0 3200 11 Haloperido Inject 5mg/ml Ampul 0 0 0 12 Phenobarbital 30 mg Tablet 1100 0 1100 13 Proneuron (Diazepam + Metampiron) Tablet 400 0 400 14 Risperidone 2 mg Tablet 6500 0 6500 15 Stesolid supp 5mg/ml Suppos 5 0 5 16 Stesolid Supp 10 mg/ml Suppos 30 0 30 17 Trifluoperazine 5mg Tablet 0 0 0 18 Trihexyphenidyl 2 mg Tablet 4000 0 4000 Tabel  Data Intergration Obat  Psikotropika  dan  Narkotika pada  tabel  ini  pengeluaran  dijadikan  satu  agar  lebih  mudah dalam pengelolahan datanya.

## 2) Data Clearning
Pada  tahapan  ini  di  lakukan  yang  dilakukan  adalah membuang  atribut  yang  tidak  relevan  pada  Tabel  I,  Atribut yang dibuang adalah  nomor dan  satuan sedangkan  nama obat menjadi kode obat agar mempermudah pemerosesan data.
T ABEL II. T ABEL D ATA C LEARNING P SIKOTROPIKA DAN N ARKOTIL Kode Obat Stok Awal Pengelua ran Sisa
Stok 1 0 0 0 2
0 0 0
3 2500 500 2000 4 5000 500 4500
5 0 0 0 6 300 0 300 7
20 10
10
8 0 0 0 9
0 0 0 10 3200 0 3200 11 0 0 0 12 1100 0 1100
13 400 0 400
14 6500 0 6500 15 5 0 5 16 30 0 30 17 0 0 0 18
4000
0 4000 3) Inisialisasi Obat Psikotropika dan Narkotika
Submitted : September 9, 2022, Revised : February 20, 2023, Accepted : February 20, 2023, Published : March 13, 2023
Dalam inisialisasi pada Psiktropika dan Narkotika penulis memakai  Tabel  4.2  yaitu  data Clearning psiktropika  dan narkotika.
Tabel 4.3 merupakan pemelihan K data sebagai centroid awal  secara  acak  yang  di  pilih  dari  kode  obat  ke-3  sebagai C1, kode obat ke-10 sebagai C2, kode Obat ke-12 sebagai C3.
T ABEL III. C ENTROID A WAL Centroid X Y Z C1 2500 500 2000 C2 3200 0 3200 C3 4000 0 4000
a) Iterasi 1
Menghitung  jarak  setiap  data  ke centroid terdekat  yang akan  menjadi cluster yang  diikuti  data  tersebut.  Berikut perhitungan jarak setiap centroid pada data ke-1
Rumus Euclidean Distance :
𝑛 𝑑 (𝑋 𝑗, 𝐶 𝑗 ) = √∑  (𝑋 𝑗 − 𝐶 𝑗 ) 2 𝑗=1 T ABEL IV. J ARAK C ENTROID I TERASI 1
Selanjutnya  dihitung centroid yang  baru  disetiap cluster berdasarkan  data  yang  tergabung  pada  setiap cluster nya.
Tabel V. merupakan cluster 1 hanya terdapat 12 data yang tergabung kedalamnya.
T ABEL V. D ATA C LUSTER 1 I TERASI 1
Keterangan : d = Jarak : J = Banyak Data : c = Centroid : x = Data Jarak centroid ke-1 data pada cluster 1 adalah : 𝑑 (𝑋 𝑗, 𝐶 𝑗 )  = √∑ 𝑛 (𝑋 𝑗 − 𝐶 𝑗 ) 2 𝑗=1 = √(0 − 2500) 2 + (0 − 500) 2 +(0 − 2000) 2
= 3240,37
Jarak centroid ke-1 data pada cluster 2 adalah :
Tabel VI  merupakan cluster 1  hanya  terdapat  2 data yang 𝑑 (𝑋  𝐶 ) =  √∑ 𝑛 (𝑋  − 𝐶 ) 2 tergabung kedalamnya 𝑗,  𝑗 𝑗=1      𝑗 𝑗 T ABEL VI. D ATA C LUSTER 2 I TERASI 1
= √(0 − 3200) 2 + (0 − 0) 2 +(0 − 3200) 2
= 425,48
Jarak centroid ke-1 data pada cluster 3 adalah : 𝑑 (𝑋 𝑗, 𝐶 𝑗 ) = √∑ 𝑛 (𝑋 𝑗 − 𝐶 𝑗 ) 2 𝑗=1 = √(0 − 4000) 2 + (0 − 0) 2 +(1425 − 4000) 2
= 5656,85
Untuk  jarak centroid selanjutnya dapat  dilihat  pada Tabel IV.
Tabel VII. merupakan cluster 2 hanya terdapat 4 data yang tergabung kedalamnya. Kode Obat X Y Z
3 2500 500 2000 12 1100 0 1100 Rata-rata 1800 250 1550
Submitted : September 9, 2022, Revised : February 20, 2023, Accepted : February 20, 2023, Published : March 13, 2023
𝑗=1 T ABEL VII. D ATA C LUSTER 3 I TERASI 1
Dari perhitungan iterasi 1, ditemukan centroid baru yang ditunjukkan pada hasil Tabel VIII:
T ABEL VIII. C ENTROID B ARU I TERASI 1
b) Iterasi 2 Ulangi  perhitungan  sampai  mendapatkan  model cluster sehingga dapat membandingkan cluster iterasi 1 dan itrasi 2 apakah sama atau berbeda. Berikut perhitungan jarak kesetiap centroid pada ke 1 itrasi ke 2 :
Rumus Euclidean Distance :
Untuk jarak centroid selanjutnya dapat dilihat pada Tabel IX
T ABEL IX. J ARAK C ENTROID I TERASI 2 𝑛 𝑑 (𝑋 𝑗, 𝐶 𝑗 ) = √∑  (𝑋 𝑗 − 𝐶 𝑗 ) 2
𝑗=1
Keterangan
: d = Jarak
: J = Banyak Data : c = Centroid
: x = Data
Jarak centroid ke-1 data pada cluster 1 adalah:
Selanjutnya  dihitung centroid yang  baru  disetiap cluster berdasarkan  data  yang  tergabung  pada  setiap cluster nya.
Tabel  X  merupakan cluster 1  hanya  terdapat  12  data yang tergabung kedalamnya.
T ABEL X. D ATA C LUSTER 1 I TERASI 2
𝑑 (𝑋 𝑗, 𝐶 𝑗 )   = √ = ∑ 𝑛 (𝑋 𝑗 − 𝐶 𝑗 ) 2 √(0 − 362,92) 2 + (0 − 42,50) 2 +(0 − 320,42) 2
= 485,99
Jarak centroid ke-1 data pada cluster 2 adalah: 𝑑 (𝑋  𝐶 ) = √∑ 𝑛 (𝑋  − 𝐶 ) 2 𝑗,   𝑗 𝑗=1      𝑗 𝑗 = √(0 − 1066,67) 2 + (0 − 0) 2 +(1425 − 1066,67) 2
= 1208,49
Jarak centroid ke-1 data pada cluster 3 adalah : Tabel XI merupakan cluster 2 hanya terdapat 2 data yang tergabung kedalamnya.
𝑑 (𝑋 𝑗, 𝐶 𝑗 ) = √∑ 𝑛 (𝑋 𝑗 − 𝐶 𝑗 ) 2 𝑗=1
= √(0 − 5166,67) 2 + (0 − 166,67) 2 +(0 − 5000,0) 2
= 7191,82
KODE OBAT Centroid Jarak Terpendek Kelompok C1 C2 C3 1 485,99 1508,49 7191,82 485,99 C1 2 485,99 1508,49 7191,82 485,99 C1 3 2756,34 1782,01 4027,68 1782,01 C2 4 6259,45 5244,89 623,61 623,61 C3 5 485,99 1508,49 7191,82 485,99 C1 6 78,62 1084,23 6767,73 78,62 C1 7 463,69 1487,33 7170,27 463,69 C1 8 485,99 1508,49 7191,82 485,99 C1 9 485,99 1508,49 7191,82 485,99 C1 10 4042,63 3016,99 2671,25 2671,25 C3 11 485,99 1508,49 7191,82 485,99 C1 12 1073,71 47,14 5636,98 47,14 C2 13 97,54 942,81 6626,38 97,54 C1 14 8709,35 7683,89 2013,84 2013,84 C3 15 478,96 1501,42 7184,75 478,96 C1 16 443,83 1466,07 7149,41 443,83 C1 17 485,99 1508,49 7191,82 485,99 C1 18 5173,93 4148,36 1545,60 1545,60
C3
KODE OBAT x Y Z 1 0 0 0 2 0 0 0 5 0 0 0
6 300 0 300
7
20 10 10
8 0
0 0 9 0
0 0
11 0 0
0 13 400 0 400 15 5 0 5 16 30 0 30 17 0 0 0 Rata-rata 62,92 0,83 62,08
Submitted : September 9, 2022, Revised : February 20, 2023, Accepted : February 20, 2023, Published : March 13, 2023
= 88,39
Jarak centroid ke-1 data pada cluster 2 adalah : 𝑑 (𝑋 𝑗, 𝐶 𝑗 ) = √∑ 𝑛 (𝑋 𝑗 − 𝐶 𝑗 ) 2
Tabel XII merupakan cluster 3 hanya terdapat 4 data yang tergabung kedalamnya.
T ABEL XII. D ATA C LUSTER 3  I TERASI 2
𝑗=1
= √(0 − 1800,0) 2 + (0 − 250,0) 2 +(0 − 1550,0) 2
= 2388,51
Jarak centroid ke-1 data pada cluster 3 adalah : 𝑑 (𝑋 𝑗, 𝐶 𝑗 ) = √∑ 𝑛 (𝑋 𝑗 − 𝐶 𝑗 ) 2 𝑗=1 = √(0 − 4675,0) 2 + (0 − 125,0) 2 +(1425 − 4550,0) 2
= 6524,86
Untuk jarak centroid selanjutnya dapat dilihat pada Tabel XIV
Karena ada 5 data yang berpindah cluster ,  yaitu data ke-1, 2, 9, 10 dan 12, maka selanjutnya dihitung centroid yang  baru  untuk  setiap cluster berdasarkan  data  yang tergabung pada setiap cluster nya.
T ABEL XIII. C ENTROID B ARU I TERASI 2
Centroid
x y z C1 62,92 0,83 62,08 C2 1800,00 250,00 1550,00 C3 4675,00 125,00 4550,00
c) Iterasi 3
Ulangi  perhitungan  sampai  mendapatkan  model cluster sehingga dapat membandingkan cluster iterasi 2 dan itrasi 3 apakah sama atau berbeda. Berikut perhitungan jarak kesetiap centroid itrasi ke 3 :
Rumus Euclidean Distance :
T ABEL XIV. J ARAK C ENTROID I TERASI 3
Selanjutnya  dihitung centroid yang  baru  disetiap cluster berdasarkan  data  yang  tergabung  pada  setiap cluster nya.
Tabel  XV  merupakan cluster 1  hanya  terdapat  12  data yang tergabung kedalamnya.
T ABEL XV. D ATA C LUSTER 1 I TERASI 3 𝑛 𝑑 (𝑋 𝑗, 𝐶 𝑗 ) = √∑  (𝑋 𝑗 − 𝐶 𝑗 ) 2
𝑗=1 Keterangan : d = Jarak : J = Banyak Data : c = Centroid
: x = Data
Jarak centroid ke-1 data pada cluster 1 adalah :
𝑑 (𝑋 𝑗, 𝐶 𝑗 )   = √∑ 𝑛 (𝑋 𝑗 − 𝐶 𝑗 ) 2 𝑗=1 = √(0 − 62,92) 2 + (0 − 0,83) 2 +(0 − 62,08) 2
KODE OBAT x Y z 3 2500 500 2000 12 1100 0 1100 Rata-rata 1800 250 1550 KODE OBAT x Y z
18 4000 0 4000
4 5000  500 4500 10 3200 0 3200
14 6500 0 6500 Rata- rata 4675 125 4550
KODE OBAT x y z 1 0 0 0 2 0 0 0 5 0 0 0 6 300 0 300 7 20 10 10 8 0 0 0 9 0 0 0 11 0 0 0
Submitted : September 9, 2022, Revised : February 20, 2023, Accepted : February 20, 2023, Published : March 13, 2023
nilai akurasinya adalah sebagai berikut :
Tabel XVI merupakan cluster 2 hanya terdapat 2 data yang tergabung kedalamnya.
T ABEL XVI. D ATA C LUSTER 2 I TERASI 3 KODE OBAT X Y Z
3 2500 500
2000 12 1100 0 1100 Rata-rata 1800 250 1550
Tabel XVII merupakan cluster 3 hanya terdapat 4 data yang tergabung kedalamnya.
T ABEL XVII. D ATA C LUSTER 3 I TERASI 3 KODE OBAT X Y Z 4 5000 500 4500 10 3200 0 3200 14 6500 0 6500 18 4000 0 4000
Rata- rata 4675 125 4550
Karena  tidak  ada  data  yang  berpindah cluster ,  maka proses  perhitungan centroid dihentikan  dan  berakhir  pada iterasi ke-3
d) Pengukuran  Nilai Akurasi ( AccurationRate )
Data yang ada pada cluster 1 terdapat 12 data, maka nilai akurasinya adalah sebagai berikut :
Jadi nilai akurasi pada cluster 1 adalah 0,66 %
Data yang ada pada cluster 2 terdapat 2 data, maka
Jadi nilai akurasi pada cluster 2 adalah 0,11 %
Data yang ada pada cluster 3 terdapat 4 data, maka nilai akurasinya adalah sebagai berikut :
Jadi nilai akurasi pada cluster 3 adalah 0,22 %

## 5.  KESIMPULAN
Tingkat  pemakaian  obat  di  Puskesmas  kecamatan  sawah besar yg paling tinggi adalah obat bebas terbatas dan obat Psikotropika & Narkotika, untuk pemkaian sedang adalah Obat  Bebas  dan  Obat  Keras  dan  untuk  pemakian  obat terendah  tidak  ada  dikerenakan  hasil  dari  perhitungan accuration  rata  memiliki  dua  persamaaa  dalam  nilainya. Dengan menggunakan algoritma K- Means pihak Puskesmas Kecamatan Sawah
Besar dapat menggelompokkan  data  obat  yang  tingkat  pemakaiannya tinggi,  sedang  hingga  terendah  berdasarkan  volume pemakaian  dan  pemasukan.  Metode  algoritma  K- Means merupakan metode yang sangat berguna untuk membantu instansi  menemukan  informasi  yang  sangat  penting  dari gudang  data  mereka  yang  selama  ini  tidak  terkontrol stoknya.

## R EFERENCES
[1] A.  Yani,  “KESEHATAN  MASYARAKAT  UTILIZATION  OF TECHNOLOGY IN THE HEALTH OF COMMUNITY HEALTH,” vol. 8, 2018.
[2] A.  Nur  Khormarudin,  “Teknik  Data  Mining:  Algoritma  K-Means Clustering,” J. Ilmu Komput. , pp. 1–12, 2016.
[3] A. Sani, “PENERAPAN METODE  K-MEANS Related papers,” J.
Teknol. , vol. 1, pp. 1–7, 2014.
[4] Simamora,  “UNIVERSITAS  SUMATERA  UTARA  Poliklinik UNIVERSITAS  SUMATERA  UTARA,” J.  Pembang.  Wil.  Kota , vol. 1, no. 3, pp. 82–91, 2018.
[5] H.  Sulastri  and  A.  I.  Gufroni,  “Penerapan  Data  Mining  Dalam Pengelompokan Penderita  Thalassaemia,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 299–305, 2017, doi: 10.25077/teknosi.v3i2.2017.299-305.
[6] S. Anastassia, A. Kharis, A. Haqqi, and A. Zili, “Learning Analytics dan Educational Data Mining pada Data Pendidikan,” vol. 6, pp. 12– 20, 2022.
[7]
S.  Rahayuda,  “Identifikasi  Jenis  Obat  Berdasarkan  Gambar  Logo Pada Kemasan Menggunakan Metode Naive Bayes,” Klik - Kumpul. J.  Ilmu  Komput. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  125,  2016,  doi: 10.20527/klik.v3i2.46.
[8] R.  Ekasari,  M.  S.  Pradana,  G.  Adriansyah,  M.  A.  Prasnowo,  A.  F. Rodli,  and  K.  Hidayat,  “Analisis  Kualitas  Pelayanan  Puskesmas Dengan  Metode  Servqual,” J.  Darussalam  J.  Pendidikan,  Komun. dan  Pemikir.  Huk.  Islam ,  vol.  9,  no.  1,  p.  82,  2017,  doi: 10.30739/darussalam.v9i1.118.
13 400 0 400 15 5 0 5 16 30 0 30 17 0 0 0 Rata-rata 62,92 0,83 62,08
Submitted : September 9, 2022, Revised : February 20, 2023, Accepted : February 20, 2023, Published : March 13, 2023
[9]
K. S. Besar and D. Angka, “Kecamatan sawah besar dalam angka,”
2021. [10] S.  Suhartini,  L.  Kerta  Wijaya,  and  N.  Arini  Pratiwi,  “Penerapan
Algoritma  K-Means  Untuk  Pendataan  Obat  Berdasarkan  Laporan
Bulanan Pada Dinas Kesehatan Kabupaten Lombok Timur,” Infotek J. Inform. dan Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 147–156, 2020, doi: 10.29408/jit.v3i2.2315.