Vol 4, No 1, Agustus 2023, Hal 649-657 DOI 10.30865/klik.v4i1.1117 https://djournals.com/klik

## Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Data Obat
Tis Asy Aria, Yuliadi * , M Julkarnain, Fahri Hamdani
Fakultas Rekayasa Sistem, Program Studi Informatika, Universitas Teknologi Sumbawa, Sumbawa, Indonesia Email: 1 tisaariaasy@gmail.com, 2,* yuliadi@uts.ac.id, 3 m.julkarnain@uts.ac.id, 4 fahri.hamdani@uts.ac.id Email Penulis Korespondensi: yuliadi@uts.ac.id
Abstrak− Dalam proses perencanaan dan pengendalian pengadaan stok obat UPT. Puskesmas Unter Iwes Sumbawa belum optimal karena permasalah tidak akuratnya dalam menganalisa kebutuhan obat mempengaruhi jumlah kebutuhan dan permintaan obat. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis data obat dengan menerapkan algoritma K-Means Clustering. Data obat dikelompokkan berdasarkan tingkat  pemakaian  C1,  C2,  dan  C3  (rendah,  sedang,  tinggi)  dengan  atribut  yaitu  Nama  Obat,  satuan,  Persediaan,  Permintaan  dan Pemakaiaan. Hasil penelitian ini dapat memberikan strategi sebagai acuan perencanaan dan kebutuhan obat kedepannya. Dari hasil pengujian data obat bulan Januari sampai bulan Desember 2022 dengan jumlah 4.642 data dan data Training berjumlah 4.622. Hasil kinerja  pengelompokkan  obat  menggunakan  metode  Davies  Bouldin  sebesar  0.513  diapatkan  klaster  jumlah  data  C1/C0  (rendah) adalah 4433 items dengan 4000 pemakaian. Klaster C2/C3 (sedang) adalah 184 items dengan 10.850 pemakaian obat dan klaster C3/C2 (tinggi) adalah 5 items dengan 12.000.
Kata Kunci: Pengolahan Data Obat; Puskesmas; Data Mining; K-Means Clustering
Abstract− In the process of planning and controlling the supply of UPT drug stock. Unter Iwes Sumbawa Community Health Center is not yet optimal because the problem of inaccuracy in analyzing drug needs affects the amount needed and demand for medicine. In this study, drug data analysis was conducted by applying the K-Means Clustering algorithm. Drug data is grouped based on usage levels C1, C2, and C3 (low, medium, high) with attributes namely Drug Name, Unit, Supply, Demand and Usage. The results of this study can provide a strategy as a reference for future drug planning and needs. From the results of drug data testing from January to December 2022 with a total of 4,642 data and training data totaling 4,622. The results of the performance of grouping drugs using the Davies Bouldin method of 0.513 clusters of C1/C0 (low) data were 4433 items with 4000 uses. C2/C3 cluster (medium) is 184 items with 10,850 drug use and C3/C2 cluster (high) is 5 items with
Keywords: Drug Data Processing; Puskesmas; Data Mining; K-Means Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  pembangunan  suatu  bangsa  dapat  dipengaruhi  melalui  banyak  indikator  salah  satunya  yaitu  di  bidang kesehatan. Kesehatan merupakan sebuah sumber daya yang dimiliki setiap manusia sehingga menjadi kebutuhan paling penting yang harus  dimiliki. Kesehatan tidak hanya berfokus pada fisik yang bugar namun  mencakup jiwa yang sehat dimana setiap individu dapat  bersikap toleran serta bisa menerima perbedaan. Dalam hal ini, perkembangan teknologi juga merupakan faktor yang mempengaruhi perkembangan di dunia medis [1].
Obat  adalah  bagian  yang  tak  terpisahkan  dari  dunia  medis,  dan  bagian  penting  dalam  upaya  penyelenggaraan kesehatan. Oleh karena itu, diperlukan perencanaan yang tepat dalam menentukan kebutuhan obat sehingga perlu dikelola dengan  efektif  dan  efisien.  Menjamin  ketersediaan  dan  pemerataan  obat  merupakan  tujuan  penting  dari  perencanaan kebutuhan  obat  yang  cukup  pada  instansi  pelayanan  kesehatan  seperti  rumah  sakit,  puskesmas,  dinas  kesehatan  dan sejenisnya perencanaan kebutuhan obat ini akan berdampak pada pengadaan, pendistribusian, dan penggunaan [2].
Menerapkan  data  mining  dapat  membantu  menganalisis  penggunaan  obat  untuk  mendapatkan  informasi  yang berguna dalam perencanaan dan pengendalian stok obat. Clustering adalah salah satu metode pengelompokan data yang digunakan dalam data mining, dimana data dikelompokkan menjadi beberapa kelompok yang disebut cluster. Beberapa algoritma yang dapat digunakan dalam teknik ini termasuk K-Nearest Neighbors (KNN), Fuzzy C- Means, serta K-Means . Algoritma K-Means sering digunakan dalam proses Clustering untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa Cluster berdasarkan  kemiripan  antar  data.  Dengan  menggunakan  algoritma  ini,  data  yang  berbeda  karakteristiknya  dapat dikelompokkan dalam Cluster yang memiliki karakteristik yang sama [3][4][5][6].
Berdasarkan  hasil  observasi  yang  dilakukan  penulis  saat,  dalam  pengolahan  data  obat  yang  dilakukan  oleh Puskesmas Unter Iwes Sumbawa masih belum optimal dalam proses perencanaan dan pengendalian pengadaan stok obat, karena terkendala terkait ketidakakuratan dalam menganalisa kebutuhan obat sehingga sulit untuk mengambil keputusan yang tepat dalam pengendalian dan perencanaan akibatnya dapat mempengaruhi jumlah kebutuhan dan permintaan obat, serta keterlambatan pengiriman obat yang mengakibatkan stok obat menjadi kosong sehingga pelayanan kepada pasien menjadi terganggu [7]. Oleh karena itu, bagian apotek Puskesmas Unter Iwes Sumbawa melakukan Clusterisasi data obat menggunakan teknik data mining menggunakan algoritma K-Means sehingga menghasilkan pengelompokkan data obat. Penulis mengelompokkan data obat berdasarkan obat yang pemakaiannya rendah, sedang, dan tinggi pada tahun 2022, hal ini bertujuan sebagai acuan perencanaan dan pengendalian kebutuhan obat-obatan untuk kedepannya [3].
Penelitian  yang  berjudul  Model  Clustering  Pemakaian  Obat  Menggunakan  Algoritma  K-Means  (Studi  Kasus Puskesmas  Lempake).  Dalam  penelitian  ini  metode  K-Means  telah  digunakan  untuk  melakukan  analisis  terhadap pemakaian obat dengan menggunakan data pemakaian obat dan permintaan obat (LPLPO) selama tiga tahun (2016-2018) dengan 225 jenis obat yang terdiri dari 80% obat generik dan 20% obat dengan resep dokter. Data kemudian kelompokkan menjadi  tiga  Cluster  berdasarkan  nilai  pemakaian  maksimum,  rata-rata,  dan  minimum.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  nilai Sum  Of  Squared  Error (SSE)  diperoleh  sebesar  77,34814  dan  menandakan  bahwa
pengelompokkan tiga Cluster merupakan hasil terbaik. Dalam konteks monitoring persediaan obat di puskesmas, metode K-Means dapat dijadikan sebagai alternatif dalam membuat model analisis [8]. Penelitian yang berjudul Implementasi K- Means Clustering Dalam Mengelompokkan Minat Membaca Penduduk Menurut Wilayah. Penelitian ini menggunakan data  pemerintah  BPS  (Badan  Statistik)  dalam  upaya  memberikan  masukan  dan  informasi  pada  pemerintah  untuk melaksanakan  sosialisasi  atau  kegiatan  yang  dapat  meningkatkan  minat  baca  penduduk  di  setiap  wilayah.  Dalam penelitian ini, algoritma K-Means digunakan mengelompokkan data menjadi 2 Cluster yaitu Cluster tingkat tinggi (C1) dan rendah (C2). Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 12 Provinsi yang termasuk dalam Cluster tingkat tinggi dan  21  Provinsi  lainnya  termasuk  dalam  Custer  tingkat  rendah  [9].  Penelitian  yang  berjudul  Pengelompokkan  Data Puskesmas Banyuwangi Dalam Pemberian Imunisasi Menggunakan Metode K-Means Clustering. Dalam penelitian ini bertujuan  menurunkan  angka  penyakit  yang  dapat  dicegah  dengan  imunisasi  dengan  mengelompokkan  puskesmas sehingga  bisa  mencapai  target  IDL.  Pengelompokkan  dilakukan  menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering berdasarkan  target  IDL rendah, sedang, dan sangat  baik  dengan data yang digunakan yaitu data imunisasi  pada tahun 2016-2017. Hasil dari penelitian menunjukkan acuan bagi puskesmas dalam memberikan penyuluhan kepada masyarakat dalam penanganan penyakit yang dapat dicegah dengan imunisasi berdasarkan hasil dari pengelompokkan yang dilakukan menggunakan  metode  K -Means  Clustering [10].  Penelitian  yang  berjudul Clustering Obat  Untuk  Menentukan  Pola Pemasaran  Efektif  Di  Apotek  Amarta  Sehat.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K-  Means  yang  digunakan  untuk melakukan Clustering obat guna menentukan pola pemasaran yang efektif yang dikarenakan permintaan obat yang sangat tinggi.  Menggunakan  metode  Elbow, Clustering obat  dengan  K-means  dengan  pendekatan  CRISP-DM  menghasilkan lima Cluster. Hasil penelitian yaitu 11 obat dengan kategori sangat laris, 76 obat dengan kategori laris, 131 obat kategori cukup  laris,  399  kategori  obat  kurang  laris,  dan  326  kategori  obat  kurang  laris.  Sehingga  dengan  mengetahui  hasil Clustering obat, pemilik apotek dapat menentukan pola pemasaran yang efektif dalam  meningkatkan penjualan obat [11]. Data mining merupakan istilah yang merujuk pada proses penggalian informasi atau pengetahuan yang terdapat dalam  basis  data.  Pertumbuhan  ukuran  basis  data  semakin  pesat,  bahkan  terkadang  menyulitkan  sistem  administrator untuk  memahami  informasi  yang  tersimpan  atau  mengaitkannya  dengan  pertanyaan  yang  muncul  [12]. Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah sebuah teknik untuk membentuk pola atau aturan dalam informasi. Informasi yang dihasilkan  diperoleh  dari  data  yang  besar,  juga  dikenal  sebagai  tambang  data  dan  menghasilkan  data  yang  berpotensi bermanfaat. Iterasi dalam proses penambangan data ini disebut sebagai proses KDD [13].
K-Means adalah suatu Teknik analisis kelompok yang bertujuan untuk membagi N objek pengamatan menjadi K kelompok ( Cluster ) berdasarkan mean (rata-rata) terdekat. Metode ini mirip dengan algoritma Expectation-Maximization untuk Gaussian Mixture juga mencari pusat kelompok dalam data melalui iterasi perbaikan. K-Means adalah suatu Teknik pengelompokan  data  non  hirarki  yang  bertujuan  membagi  data  ke  dalam  dua  atau  lebih  kelompok.  Metode  ini memisahkan  data  berdasarkan  karakteristiknya  sehingga  data  yang  mirip  dikelompokkan  ke  dalam  satu  kelompok, sedangkan  data  yang  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda  pula  [14].  K-Means  memiliki karakteristik  sederhana  dan  mudah  digunakan,  namun  pada  jenis  set  data  tertentu  K-Means  tidak  mampu  melakukan segmentasi  data  dengan  baik.  Hasil  segmentasi  dapat  gagal  dalam  menunjukkan  pola  kelompok  yang  mewakili karakteristik  bentuk  alami  data.  Selain  itu  K-Means  dapat  mengalami  masalah  ketika  mengelompokkan  data  yang mengandung outlier [15][16].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada Penulisan ini penulis menggunakan dua metode, yaitu metode pengumpulan data dan pengolahan Data Mining. Jenis penulisan ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif. Dalam penelitian ini, langkah-langkah pengumpulan data dan pengolahan data mining dapat di lihat pada gambar 1 dibawah ini:
Berdasarkan Gambar 1 yang merupakan tahapan-tahapan dalam penelitian yang dilakukan oleh penulis sebagai pedoman kegiatan sebanyak 2 tahap, yakni  pengumpulan data dan pengolahan data mining. Tahap pertama dilakukan pengumpulan  data  dengan  menerpakan  metode  penelitian  kuantitatif  deskriptif.  Adapun  proses  dilakukan  dalam pengumpulan data tersebut, yakni wawancara, dokumentasi  dan studi Pustaka. Tahap Pengolahan data mining  dengan mengadopsi siklus dalam Knowledge Discovery in Database (KDD) berupa selection data, Preprocessing, Transforation, Data Mining dan Interpretation dengan menerapkan metode k-means clustering .

## 2.2 Pengolahan Data Mining
Metode  atau  teknik  pengumpulan  data  adalah  metode  pengumpulan  data.  Penulis  menggunakan  data  sekunder  dalam karya  ini.  Istilah  "data  sekunder"  mengacu  pada  informasi  yang  dikumpulkan  oleh  orang  lain  selain  penulis  aslinya. Sebagian pintar waktu, catatan atau dokumen dari sumber tidak langsung seperti majalah, kutipan dan publikasi lainnya merupakan data sekunder [17]. Beberapa tahapan dalam metode pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti, yakni antara wawancara, dokumentasi dan studi Pustaka.

## 2.3 Metode Pengumpulan Data
Pengolahan  Data  Mining  yang  dilakukan  penulisan  ini  yaitu,  menggunakan  tahapan  dalam  Knowledge  Discovery  in Database  (KDD).  Tujuan  dari  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  adalah  untuk  menghasilkan  informasi berdasarkan  urutan  yang  telah  ditentukan  dan  menemukan  pola  yang  berguna  dalam  data  [18][19][20].  KDD  sendiri terdiri dari beberapa langkah yang berbeda dalam prosesnya yakni:
a. Data Selection
Penulis melakukan pemilihan data yang sesuai dari data nilai rapor berdasarkan atribut yang terdiri dari akidah-akhlak, al-quran-hadis,  bahasa  arab,  fikih,  bahasa  inggris,  bahasa  indonesia,  matematika,  ilmu  pengetahuan  alam,  ilmu pengetahuan  sosial,  pjok,  ppkn,  prakarya,  seni  budaya  sejarah  kebudayaan  islam,  bahasa  lampung,  total  dan ekstrakurikuler.
b. Data Preprocessing
Penulis melakukan membersihkan data, dimana field yang dianggap tidak sesuai dengan kebutuhan penulisan dapat dihapus. Selain itu, format data diubah kembali untuk memastikan keseragaman format yang konsisten.
c. Data Transformation
Proses yang mengubah data agar dapat digunakan dan ditelusuri oleh tools RapidMiner . Dengan kata lain, transformasi data  melibatkan  pemetaan  data  yang  rumit.  Seperti  mengubah  data  nama  ekstrakurikuler  menjadi  bilangan  angka sehingga mempermudah perhitungannya.
d. Data Mining
Penulis melakukan proses pengambilan pola dari data yang tersedia dengan bantuan tools RapidMiner menggunakan algoritma K-Means Clustering . e. Interpretation/evaluation
Proses  mengubah  pola  menjadi  pengetahuan  dengan tools RapidMiner sehingga  dapat  dimanfaatkan  untuk mendukung pengambilan keputusan berupa pengelompokan data atau cluster .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Selection
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  dari  LPLPO  tahun  2022  kemudian  data  digabungkan berdasarkan data dari bulan januari sampai bulan desember 2022 dengan jumlah 4.642 data. Dalam hal ini data memiliki atribut nama obat, satuan (jenis obat), stok awal, penerimaan, persediaan, pemakaian, sisa stok, kadaluarsa, permintaan, dan pemberian. Dari keseluruhan atribut yang telah disebutkan sebelumnya pada proses seleksi atribut data terdapat lima faktor atribut yang akan digunakan sebagai acuan perencanaan dan pengendalian kebutuhan obat yaitu, nama obat, satuan (jenis  obat),  persediaan,  permintaan,  dan  pemakaian  obat.  Berikut  proses  hasil selectin sesuai  tabel  1  data selection adalah:
Table 1. Data Selection No Nama Obat Satuan  Persediaan  Permintaan  Pemakaian 1 Albendazol Tablet 400 Mg tablet 3080 0 980 2 Attapulgite tablet 1300 500 500 3 Alopurinol Tablet 100 Mg tablet 1500 500 500 4 Alprazolam 0.25 Mg Tablet 0 0 0 5 Alprazolam 0.5 Mg Tablet 281 0 1 6 Ambroxol 30 Mg Tablet Tablet 3800 3000 1300 7 Ambroxol Syrup 15 Mg/Ml Botol 0 100 0 8 Aminofilin Injeksi 24 Mg/Ml - 10 Ml Ampul 0 0 0 9 Aminofilin Tablet 200 Mg Tablet 500 0 0 10 Amitriptilin Hcl Tablet Salut 25 Mg Tablet 355 0 40
11 Amlodipine 10 Mg Tablet 2000 2000 1400 12 Amlodipine 5 Mg Tablet 3150 2000 1650 13 Amoksisilin Kaplet 500 Mg Kaplet 7900 4000 3400 14 Amoksisilin Kapsul 250 Mg Kapsul 1600 0 300 15 Amoksisilin Sirup Kering 125 Mg/5ml Botol 300 100 100 16 Ampisillin Injeksi 1 Gram Vial 70 0 13 17 Antalgin Injeksi 25 Mg/Ml - 2ml Ampul 0 0 0 18 Antasida Doen Tablet Kombinasi Tablet 4300 4000 2300 19 Anti Bakteri Doen Salep Kombinasi Tube 100 0 0 20 Anti Fungi Doen Kombinasi Pot 8 0 1 … … … … … … 4642  Bisacodil 5 Mg Tablet Tablet 0 0 0

## 3.2 Preprocessing
Dalam langkah Preprocessing yang melibatkan serangkaian tindakan untuk mempersiapkan data sebelum diproses lebih lanjut.  Proses Preprocessing melakukan  pembersihan  data  untuk  meningkatkan  kualitas  hasil  pengelompokkan  data, dimana data yang dipilih diverifikasi dan di atur kembali agar format data tetap konsisten. Kemudian data dibersihkan dari Missing Value , Noise data, atau disebut data yang tidak memiliki nilai atau keterangan. Pada penelitian ini penulis menghilangkan  data  obat  yang  tidak  ada  keterangan  sama  sekali,  dimana  data Missing terdapat  di  atribut  satuan, persediaan,  pemakaian  dan  permintaan.  Pada  langkah  ini,  penulis  berhasil  mengurangi  jumlah  baris  data  dalam  tabel menjadi 20 data. Berikut hasil proses preprocessing sesuai tabel 2 data preprocessing adalah:
Table 2. Data Preprocessing No Nama Obat Satuan  Persediaan  Permintaan  Pemakaian 1 Albendazol Tablet 400 Mg Tablet 3080 0 980 2 Attapulgite Tablet 1300 500 500 3 Alopurinol Tablet 100 Mg Tablet 1500 500 500 4 Alprazolam 0.25 Mg Tablet 0 0 0 5 Alprazolam 0.5 Mg Tablet 281 0 1 6 Ambroxol 30 Mg Tablet Tablet 3800 3000 1300 7 Ambroxol Syrup 15 Mg/Ml Botol 0 100 0 8 Aminofilin Injeksi 24 Mg/Ml - 10 Ml Ampul 0 0 0 9 Aminofilin Tablet 200 Mg Tablet 500 0 0 10 Amitriptilin Hcl Tablet Salut 25 Mg Tablet 355 0 40 11 Amlodipine 10 Mg Tablet 2000 2000 1400 12 Amlodipine 5 Mg Tablet 3150 2000 1650 13 Amoksisilin Kaplet 500 Mg Kaplet 7900 4000 3400 14 Amoksisilin Kapsul 250 Mg Kapsul 1600 0 300 15 Amoksisilin Sirup Kering 125 Mg/5ml Botol 300 100 100 16 Ampisillin Injeksi 1 Gram Vial 70 0 13 17 Antalgin Injeksi 25 Mg/Ml - 2ml Ampul 0 0 0 18 Antasida Doen Tablet Kombinasi Tablet 4300 4000 2300 19 Anti Bakteri Doen Salep Kombinasi Tube 100 0 0 20 Anti Fungi Doen Kombinasi Pot 8 0 1 … … … … … … 4642  Bisacodil 5 Mg Tablet Tablet 0 0 0

## 3.3 Transformation
Dalam memungkinkan data dapat diproses dengan metode pengelompokkan K-Means , data yang bersifat nominal seperti satuan atau jenis obat perlu diinisialisasikan terlebih dahulu dalam bentuk angka. Karena dalam proses pengelompokan ( Clustering ),  data  yang  dianalisis  harus  berupa  data  numerik.  Berikut  hasil  proses  transformation  sesuai  tabel  3  hasil inisialisasi jenis obat adalah:
Gambar 1. Hasil Inisialisasi Jenis Obat

## 3.4 K-Means Clustering
Setelah  mentransformasikan  semua  data  obat  pada  tahun  2022  menjadi  format  numerik  atau  angka,  tahap  berikutnya adalah mengelompokkan data tersebut menggunakan metode K-Means Clustering . Dalam hal ini, penulis menggunakan Software RapidMiner sebagai alat pengolahan data dalam ini dapat mengurangi kesalahan dalam proses pengolahan data obat  sehingga  memiliki  tingkat  keakuratan  yang  tinggi.  Untuk  dapat  melakukan  pengelompokkan  data-data  tersebut dalam beberapa Cluster, diperlukan beberapa langkah sesuai dengan pembahasan sebelumnya yaitu :
a. Menentukan jumlah faktor (jumlah Cluster K) yang akan di klasterisasi, dalam hal ini penulis telah mengelompokkan data menjadi tiga Cluster dengan obat pemakaian rendah (C1), sedang (C2), dan tinggi (C3). Berikut gambar proses konfigurasi nilai jumlah cluster sesuai gambar 2 Konfigurasi Jumlah Cluster adalah:
Gambar 2. Konfigurasi Jumlah Cluster
b. Menempatkan titik pusat awal dari tiap Cluster , dalam penelitian ini peneliti menempatkan titik pusat awal dari setiap Cluster dengan menentukan secara acak dan diperoleh titik pusat dari setiap Cluster .  Berikut tabel titik pusat cluster sesuai tabel 4 Pusat Cluster Awal adalah:
Table 4. Pusat Cluster Awal Cluster Wi Xi Yi Zi C1 2 100 100 80
C2 9 3900 1000 900 C3 7 60 50 60
c. Kemudian penting untuk menghitung jarak antara setiap data dengan setiap pusat Cluster . Jarak terdekat antara satu data dengan satu Cluster tertentu akan menentukan klaster dimana data tersebut termasuk. Untuk menghitung jarak antara  semua  data  dengan  setiap  pusat  klaster,  dalam  hal  ini  peneliti  menggunakan  konsep  jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut :
𝐷(𝑖, 𝑗) =   √(𝑋 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 +  (𝑋 2𝑖 − 𝑋 2𝑗 ) 2 + ⋯ +  (𝑋 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 )
2
Dimana : D (x,y) = Adalah jarak antara x dan y Xi = yaitu data ke -i pada atribut ke k
Yi = Titik pusat ke j pada atribut ke k
Melakukan perhitungan jarak antara data pertama dengan pusat kluster pertama yaitu:
𝐷11  = √(1 − 2) 2 + (1300 − 100) 2 + (500 − 100) 2 + (500 − 80) 2 = 1335.068
Melakukan perhitungan jarak antara data pertama dengan pusat klaster ketiga yaitu :
𝐷12  = √(1 − 9) 2 + (1300 − 3900) 2 + (500 − 1000) 2 + (500 − 900) 2 = 82282.884
Melakukan perhitungan jarak antara data pertama dengan pusat klaster ketiga yaitu :
𝐷13  =   √(1 − 7) 2 + (1300 − 60) 2 + (500 − 50) 2 + (500 − 60) 2 = 1391.028
Perhitungan  akan  berlanjut  sampai  setiap  baris  data  memiliki  nilai  untuk  setiap  klaster.  Dalam  hal  ini, perhitungan  dilakukan menggunakan aplikasi  RapidMiner, sehingga penulis memperoleh hasil pengolahan data atau analisisnya.
d.  Langkah  berikutnya  adalah menghitung  ulang pusat  klaster berdasarkan keanggotaan kluster saat  ini. Pusat  klaster merupakan  nilai  rata-rata  dari  semua  data  atau  objek  dalam  kluster  tertentu.  Jika  diinginkan,  median  dari  kluster tersebut juga dapat digunakan.
e.  Dan yang terakhir, setiap objek akan diberi penugasan kembali menggunakan pusat klaster yang baru. Jika tidak ada perubahan rasio lagi, maka proses pengelompokkan dianggap selesai.
3.5 Interpretation/Evaluation
a. Hasil Data Mining
Pada  perhitungan  jumlah  data  yang  sangat  besar,  penulis  mengaplikasikan  operator-operator  yang  tersedia  di aplikasi RapidMiner dengan tujuan memodifikasi data. Data dihubungkan dengan node-node pada operator dan kemudian dapat  dihubungkan  ke  node  untuk  melihat  hasilnya.  Dalam  hal  ini  penulis  menggunakan  konfigurasi  dari  operator K- Means  Clustering sebagai  pengelompokkan  dari  proses  yang  telah  diimplementasikan.  Berikut  hasil interpretation dengan tools adalah:
Gambar 3. Model Penggunaan Algoritma K-Means Clustering
Setelah  melakukan  konfigurasi  klaster  dengan  tepat,  pada  proses  ini  di  diperoleh  hasil  nilai  pengelompokkan berdasarkan kluster dan jumlah entitas dalam masing-masing klaster. Adapun Cluster 1 dinisiasikan dengan Cluster 0, Cluster 2 dengan inisiasi Cluster 1, dan Cluster 3 diinisiasikan dengan Cluster 2. Pada Cluster model terdapat jumlah data obat yang di bagi menjadi tiga Cluster dari 4622 data obat, dimana Cluster C1/C0 berjumlah 4433 items, Cluster C2/C1 sebanyak 5 items, dan Cluster C3/C2 sebanyak 184 items. Dalam visualisasi ini, penulis mengamati garis yang
menunjukkan  jumlah  kelompok  klaster  berdasarkan  pemakaian  obat  selama  tahun  2022.  Pada  visualisasi  tersebut, terdapat  sumbu  X di sebelah kiri  dan sumbu  Y di kanan, dengan warna klaster yang telah di sesuaikan berdasarkan 3 kluster.  Pada  hasil  pengujiannya  ditemukan  bahwa Cluster 0  (1)  memiliki  pemakaian  obat  yang  rendah  dan  di  tandai dengan warna merah, Cluster 1 (2) memiliki pemakaian obat  yang tinggi dengan warna biru, sedangkan Cluster 2 (3) memiliki  pemakaian  obat  sedang  yang  di tandai  dengan  warna  kuning.  Berikut  Grafik  Visualization  Hasil  Persebaran Cluster Pemakaian Obat  sesuai gambar 4 Grafik Visualization Hasil Persebaran Cluster Pemakaian Obat adalah:
Gambar 4. Grafik Visualization Hasil Persebaran Cluster Pemakaian Obat
Kemudian pada visualisasi ini, penulis mengamati berdasarkan nama obat dan pemakaian obat tahun 2022. Dengan visualisasi  ini  penulis  dapat  mengetahui  nama  obat  yang  tergolong  ke  klaster  C1,  C2,  dan  C3  berdasarkan  jumlah pemakaiannya  selama  tahun  2022.  Dimana  terdapat  obat  paling  banyak  digunakan  salah  satunya  yaitu  tablet  Tambah Darah Kombinasi  1 MG berjumlah 12.000 pemakaian obat  dalam tahun 2022. Berikut  Grafik  Data Obat  Berdasarkan Nama Obat dan Pemakaian dan tabel hasil Cluster Permintaan Obat  sesuai gambar 5 Grafik Data Obat Berdasarkan Nama Obat dan Pemakaian adalah:
Gambar 5. Grafik Data Obat Berdasarkan Nama Obat dan Pemakaian
Pada gambar 5 diatas merupakan grafik cluster distribusi obat berdasarkan pemakaian yang Digambar jadi tiga warna, yakni merah, orange dan biru. Warna merah adalah cluster 0, warna orange adalah cluster 1 dan warna biru adalah cluster 2. Dari gambar tersebut jelas distribusi penggunaan obat banyak pada cluster 0, kemudian disusul cluster 2 dan yang paling sedikit adalah cluster 1.
Table 6. Hasil Cluster Permintaan Obat No. Nama Obat satuan  persediaan  permintaan  pemakaian  cluster 1 Albendazol Tablet 400 mg 1 3080 0 980 1 2 Attapulgite 1 1300 500 500 1 3 Alopurinol Tablet 100 mg 1 1500 500 500 1 4 Alprazolam 0.25 mg 1 0 0 0 1 5 Alprazolam 0.5 mg 1 281 0 1 1 6 Ambroxol 30 mg Tablet 1 3800 3000 1300 3 7 Ambroxol Syrup 15 mg/ml 4 0 100 0 1 8 Aminofilin Injeksi 24 mg/ml - 10 ml 6 0 0 0 1 9 Aminofilin Tablet 200 mg 1 500 0 0 1 10 Amitriptilin HCL Tablet Salut 25 mg 1 355 0 40 1 …..  ….. … ….. ….. ….. ….. 4622  Bisacodil 8 mg Tablet 1 100 0 0 1
Ket:

## Tanda (….) = lanjutan
Dalam  pengukuran  kinerja  pengelompokkan  pemakaian  obat  pada  tahun  2022  menggunakan  Davies  Bouldin, diperoleh  tingkat Performance akurasi Cluster sebesar  0.513. Davies  Bouldin memberikan  skor  Numerik  yang menggambarkan kualitas klasterisasi, nilai tingkat akurasi yang diperoleh mendekati 0 (Nol), yang menunjukkan bahwa semakin kecil nilai Davies Bouldin yang diperoleh (Non-negatif ≥ 0), semakin baik klasterisasinya, nilai Davies Bouldin dapat berkisar dari 0 hingga tak terbatas, dengan nilai yang lebih rendah atau mendeketi 0 menunjukkan hasil klasterisasi yang baik (Nabila et al.,2021). Oleh karena itu, berdasarkan hasil kinerja tersebut, dapat disimpulkan bahwa algoritma K- means menunjukkan Performance akurasi yang baik dalam pengelompokan data obat sesuia gambar 6 adalah:
Gambar 6. Performance Akurasi Cluster
Setelah mendapatkan hasil dari proses data mining, langkah selanjutnya adalah penyajian pola yang ditemukan sesuai dengan fakta atau hipotesa yang telah ada sebelumnya. Pola ini merupakan Output yang berguna dari penelitian ini. Output tersebut akan memberikan jawaban terhadap masalah yang telah dirumuskan sejak awal yang akan dijadikan sebagai bahan pembelajaran dalam acuan perencanaan dan pengendalian kebutuhan obat-obatan untuk kedepannya.
b. Knowledge (Pengetahuan) Penelitian
Berdasarkan  hasil  klasterisasi  dan  analisa  tabel  data  obat  pada  UPT.  Puskesmas  Unter  Iwes  didapatkan pengetahuan sebagai berikut :
1. Sebagian  besar obat masuk ke dalam kelompok klaster yang memiliki pemakaian rendah.  Oleh karena itu, apotek dapat mengurangi persediaan dan stok obat untuk menghindari akumulasi obat yang pemakaiannya rendah (C1/C0), salah satu obat yang pemakaian rendah yaitu Albendazol Tablet 400 MG dengan 4000 pemakaian dari hasil 4433 jenis obat rendah.
2. Pada  obat-obatan  dengan  pemakaian  sedang  berada  di Cluster (C3/C2).  Dalam  hal  ini  penting  untuk  menjaga persediaan  dan  stok  obat  sesuai  jumlah  permintaan  sebelumnya,  guna  memastikan  ketersediaan  yang  cukup  untuk memenuhi  kebutuhan  pasien  dan  menghindari  kekurangan  obat  yang  dapat  berdampak  pada  pengobatan  pasien. Dimana  pemakaian  obat  yang  sedang  salah  satunya  yaitu  obat  Tablet  Tambah  Darah  Kombinasi  dengan  jumlah pemakaian yaitu 10.850 obat dari 184 jenis obat sedang.
3. Sedangkan pemakaian obat yang tinggi yang termasuk ke dalam Cluster (C2/C1) sebaiknya meningkatkan persediaan dan stok obat. Dengan mempertimbangkan tingkat permintaan yang tinggi dan mengantisipasi kemungkinan lonjakan permintaan, sehingga apotek dapat memastikan ketersediaan obat yang memadai untuk memenuhi kebutuhan pasien. Salah satu obat yang pemakaiannya tinggi yaitu Tablet Tambah Darah Kombinasi 1 MG dengan pemakaian 12.000 dari jumlah jenis obat tinggi 5 data obat.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisa  dalam  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Data  Obat  Pada  UPT.  Puskesmas  Unter  Iwes Sumbawa dapat ditarik kesimpulan yaitu, penulis melakukan penelitian di bagian apotek Puskesmas Untir Iwes Sumbawa dengan teknik data mining dan algoritma K-Means Clustering. Data dikelompokkan berdasarkan tingkat pemakaian obat yang rendah, sedang, tinggi. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data dari LPLPO tahun 2022 kemudian data digabungkan berdasarkan data dari bulan januari sampai bulan desember 2022 dengan jumlah 4.642 data dan data Training berjumlah 4.622 data, hasil kinerja pengelompokkan obat menggunakan metode Davies Bouldin menunjukan tingkat akurasi algoritma K-Means Clustering sebesar 0.513. Berdasarkan hasil pengujian dengan dapatkan hasil klaster dengan jumlah data C1/C0 (rendah) berjumlah 4433 items dengan 4000 pemakaian obat, klaster C2/C3 (sedang) dengan jumlah data obat 184 items dengan 10.850 pemakaian obat, dan klaster C3/C2 (tinggi) dengan jumlah data obat 5 items dengan 12.000 pemakaian obat, rekomendasi untuk Apotek UPT. Puskesmas Unter Iwes adalah mengurangi persediaan dan stok obat dengan permintaan rendah (C1), menjaga persediaan obat dengan pemakaian sedang (C3) sesuai jumlah permintaan sebelumnya, dan meningkatkan persediaan obat dengan pemakaian tinggi (C2). Penelitian selanjutnya dapat menentukan  jumlah  seberapa  banyak  stok  obat  atau  pemakaian  obat  yang  bisa  di  kurangi,  selain  hanya  melakukan klasterisasi berdasarkan tingkat pemakaian obat, penelitian selanjutnya dapat menggali lebih dalam untuk menganalisis efisiensi  dan  efektivitas  pengelolaan  stok  obat.  Misalnya,  dapat  dilakukan  analisis  waktu  pengadaan  obat,  estimasi persediaan yang optimal dengan menggunakan metode lain dan algoritma lain, penelitian dapat dijadikan sebagai acuan dalam perencanaan dan pengolahan data obat untuk kedepannya.

## REFERENCES
[1] D. Darmawan and Rismawati, “Hasil Pemberdayaan Masyarakat Oleh Koperasi Simpan Pinjam Sebagai Upaya Mewujudkan Kesejahteraan Ekonomi Di Koperasi Serba Usaha Mandiri Kasemen, Kota Serang,” vol. 5, no. 2, pp. 205–212, 2020, [Online]. Available: https://jurnal.untirta.ac.id/index.php/E-Plus/article/download/9260/6037.
[2] F. Taslim, “Penerapan algorithma k-mean untuk clustering data obat pada puskesmas rumbai,” J. Teknol. Inf. dan Komun. Digit. Zo., vol. 7, no. 2, pp. 108–114, 2016, doi: 10.31849/digitalzone.v7i2.602.
[3] B. A. Pangestu, N. A. Kristiawan, and N. Sulistiyowati, “Clustering Obat Untuk Menentukan Pola Pemasaran Efektif di Apotek Amarta  Sehat,”  J.  Ilm.  Wahana  Pendidik.,  vol.  8,  no.  16,  pp.  115–126,  2022,  [Online].  Available: https://doi.org/10.5281/zenodo.7058995
[4] Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan  Algoritma  K-Means,”  J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[5] M. R. Nugroho, I. E. Hendrawan, and P. P. Purwantoro, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Data Obat Pada Rumah Sakit ASRI,” Nuansa Inform., vol. 16, no. 1, pp. 125–133, 2022, doi: 10.25134/nuansa.v16i1.5294.
[6] R. Haqmanullah Pambudi, B. Darma Setiawan, and Indriati, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Nilai Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Berdasarkan Faktor Eksternal,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 7, pp. 2637– 2643, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id.
[7] N. S. Luki Ardiantoro , Soffa Zahara, “Pemanfaatan Knowledge Data Discovery(KDD) Pada Pola Permainan Atlet Bulutangkis,” Explor. IT  J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform., vol. 11, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.35891/explorit.v11i1.1467.
[8] H. Haviluddin, Y. Sukmono, D. Suprihanto, A. Harjanto, and O. A. Murtioso, “Drugs Consumption Clustering Model using K- Means Technique,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 7, no. 2, p. 537, 2022, doi: 10.24114/cess.v7i2.36104.
[9] M. Y. Rizki, S. Maysaroh, and A. P. Windarto, “Implementasi K-Means Clushtering Dalam Mengelompokkan Minat Membaca Penduduk  Menurut  Wilayah,”  JUST  IT    J.  Sist.  Informasi,  Teknol.  Inf.  dan  Komput.,  vol.  11,  no.  2,  p.  41,  2021,  doi: 10.24853/justit.11.2.41-49.
[10] A.  Chusyairi  and  P.  Ramadar  Noor  Saputra,  “Pengelompokan  Data  Puskesmas  Banyuwangi  Dalam  Pemberian  Imunisasi Menggunakan Metode K-Means Clustering,” Telematika, vol. 12, no. 2, pp. 139–148, 2019, doi: 10.35671/telematika.v12i2.848.
[11] S. Yudarwati, “Clusterisasi Pola Penjualan Obat Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus Di Apotek Pelangi Sei. Jering Teluk Kuantan),” J. Perencanaan, Sains, Teknol. dan Komput., vol. 3, no. 1, pp. 148–162, 2020, [Online]. Available: https://media.neliti.com/media/publications/440973-none-26a0bc65.pdf
[12] M. Z. Deny Jollyta, William Ramdhan, Konsep Data Mining dan Penerapan, Deepublish. Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[13] I. Zulfa, R. Rayuwati, and K. Koko, “Implementasi data mining untuk menentukan strategi penjualan buku bekas dengan pola pembelian  konsumen  menggunakan  metode  apriori,”  Tek.  J.  Sains  dan  Teknol.,  vol.  16,  no.  1,  p.  69,  2020,  doi: 10.36055/tjst.v16i1.7601.
[14] M. R. Nugroho, I. E. Hendrawan, and P. P. Purwantoro, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Data Obat Pada Rumah Sakit ASRI,” J. Nuansa Inform., vol. 16, no. 1, pp. 125–133, 2022, doi: 10.25134/nuansa.v16i1.5294.
[15] A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako,”  JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer),  vol.  8,  no.  6,  p.  219,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[16] N. Yahya and A. Jananto, “Komparasi Kinerja Algoritma C.45 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Kegiatan Penerimaanmahasiswa Baru (Studi Kasus : Universitas Stikubank Semarang),” in Prosiding SENDI, 2019, no. 2014, pp. 978–979. [Online]. Available: https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sendi_u/article/view/7389/2369
[17] S.  Hartati,  N.  A.  Ramdhan,  and  H.  A.  San,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Dengan  Naïve  Bayes  Dan  Feature  Selection Information Gain Student Graduation Prediction With Naïve Bayes and Feature Selection Information Gain,” J. Ilm. Intech  Inf.
Technol. J. UMUS, vol. 4, no. 02, pp. 223–234, 2022, [Online]. Available:
http://jurnal.umus.ac.id/index.php/intech/article/view/889
[18] N. A. O. Saputri and M. Elvirasari, “Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Menentukan Jumlah Penjualan Obat Yang Banyak  Terjual  Pada  Apotek  Murbay  Sekayu,”  Informanika  J.,  vol.  7,  no.  2,  pp.  44–51,  2021,  [Online].  Available: https://poltekanika.ac.id/journal/index.php/inf/article/download/253/220
[19] N.  Safitri  and  C.  Bella,  “Penggunaan  Algoritma  Apriori  Dalam  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Analisis  Pola  Pembelian Pelanggan  (Studi  Kasus:  Toko  Diengva  Bandar  Jaya),”  J.  Portaldata,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–8,  2022,  [Online].  Available: http://portaldata.org/index.php/portaldata/article/view/72/72
[20] I. A. Rahman, R. Y. Farifah, and F. Hamami, “Implementasi Data Mining Pada Penjualan Toko Sembako Dengan Algoritma Apriori,”  in  eProceedings  of  Engineering,  2022,  vol.  9,  no.  2,  pp.  638–643.  [Online].  Available: https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/17628