## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK CLUSTERING JENIS OBAT MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-MEANS DI UPTD PUSKESMAS TEGAL GUBUG
Mila Arofah, Ade Irma Purnamasari, Irfan Ali Program Studi Teknik Informatika S1, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10 B Majasem Kota Cirebon 45153 Cirebon West Java alim.arofah712@gmail.com

## ABSTRAK
Kebutuhan  obat-obatan  yang  sesuai  merupakan  faktor  penting  dalam  pengendalian  pemasokan  obat  yang efektif  dan  efisien.  Hal  ini  memastikan  ketersediaan  berbagai  jenis  obat  sesuai  kebutuhan  dan  dapat  diperoleh tepat waktu. Namun, proses pengadaan obat di Puskesmas masih mengalami kendala dalam menentukan jenis dan jumlah  obat  yang  optimal.  Kendala  ini  dapat  mengakibatkan  kekurangan  atau  kelebihan  stok  obat,  yang berdampak pada pemborosan dan inefisiensi. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk kelompok-kelompok data obat-obatan  di  UPTD  Puskesmas  Tegal  Gubug  menggunakan  metode  clustering  data  mining.  Penelitian  dapat membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan,  perencanaan,  dan  pengendalian  pasokan  obat  di  Puskesmas. Penelitian ini menggunakan metode clustering data obat-obatan dengan algoritma K-Means . Algoritma K-Means adalah metode clustering non-hirarki yang mempartisi data ke dalam kelompok-kelompok (cluster) berdasarkan kesamaan karakteristik. Hasil penelitian  menunjukkan bahwa algoritma K-Means dapat mengelompokkan data obat-obatan  di  UPTD  Puskesmas  Tegal  Gubug  berdasarkan  pengujian  dengan  124  data.  Cluster  optimal menyumbangkan 10 data untuk cluster C1 (obat dengan pemakaian lambat), 50 data untuk cluster C2 (obat dengan pemakaian sedang), dan 64 data untuk cluster C3 (obat dengan pemakaian cepat). Hal ini menunjukkan bahwa data  mendekati  cluster  pembayaran  (Pusat).  Metode  clustering  data  mining  dengan  algoritma K-Means dapat membantu Puskesmas dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengendalian pasokan obat.
Kata kunci :  Clustering, Data Mining, Algoritma K-Means, Pengendalian Pasokan Obat, Puskesmas

## 1. PENDAHULUAN
Puskesmas  Tegalgubug  adalah  Unit  Pelaksana Teknis Daerah (UPTD) Kesehatan Kabupaten Cirebon yang bertanggung jawab menyelenggarakan pembangunan  kesehatan  di  wilayah  Kecamatan Arjawinangun. Puskesmas merupakan salah satu pusat pembangunan  kesehatan  yang  ada  di  Kabupaten Cirebon, khususnya di Kecamatan Arjawinangun serta merupakan  ujung  tombak  dari  Dinas  Kesehatan Kabupaten  Cirebon  yang  berhubungan  langsung dengan masyarakat. Pemerintah berkewajiban menyediakan  pelayanan  kesehatan  yang  bersifat Public  Goods artinya  pelayanan  yang  harus  tersedia dan  dapat  dijangkau  oleh  setiap  orang  untuk memperoleh peluang dan mengembangkan kemampuan  hidup  sehat,  yang  pada  akhirnya kesehatan  merupakan  gaya  hidup  masyarakat. Layanan  tersebut  tentu  tidak  terpisahkan  dari pelayanan  obat  yang  disediakan  oleh  farmasi  atau apotek  puskesmas,  dalam  pelayanan  apotek  ini haruslah cepat dan tepat serta sesuai resep dokter.
Salah  satu  aspek  penting  dalam  perencanaan kebutuhan obat-obatan penting untuk penentuan dalam pengelolaan obat-batan, maka dari itu pengadaan obat- obatan haruslah tepat sesuai dengan kebutuhannya dan ketersediaan obat-obatan yang cukup dengan jenis dan jumlah yang tepat [1]. Obat-obatan memiliki peranan penting  untuk  mempercepat  pemulihan  kesehatan. Maka,  ketersediaan  obat-obatan  merupakan  sesuatu yang  harus  di  penuhi  oleh  pelayanan  kesehatan.
Perencanaan  ketersediaan  obat  merupakan  salah  satu aspek  penting  dalam  pengelolaan  obat,  karena perencanaan  kebutuhan  obat  akan  mempengaruhi pengadaan, pendistribusian dan pemakaian obat di unit pelayanan Kesehatan [2]. Dengan adanya perencanaan kebutuhan obat  yang tepat akan  membuat pengadaan menjadi efektif dan efisien sehingga tersedianya obat dengan  jenis  dan  jumlah  yang  cukup  sesuai  dengan kebutuhan  pelayanan  kesehatan dengan  mutu  yang terjamin serta dapat diperoleh langsung pada saat yang diperlukan  [3].  Pengelolaan  obat  di  Puskesmas merupakan  kegiatan  yang  bersifat  rutin,  mendesak, dan periodik, artinya  harus selalu tersedia serta tidak boleh kosong. Salah satu proses pengelolaan obat yang efektif  adalah  dengan  menjamin  ketersediaan  obat sesuai  dengan  kebutuhan.  Kekurangan  obat  memiliki dampak negatif pada perawatan pasien dan berimplikasi pada pembiayaan yang mahal. Kelebihan persediaan obat juga akan menimbulkan masalah bagi puskesmas. Obat yang menumpuk akan menjadi rusak dan kedaluwarsa, hal ini akan menimbulkan kerugian dimasa mendatang.
Masalah yang dihadapi pada instalasi farmasi di UPTD Puskesmas Tegal Gubug Kecamatan Arjawinangun  Kabupaten  Cirebon  dalam  penyediaan obat  yaitu,  umumnya  permintaan  stok  obat  hanya berdasarkan  pada  pengalaman  sebelumnya  dan berdasarkan  perkiraan  sesuai  dengan  kondisi  pasien saat  itu.  Hal  ini  menyebabkan  adanya  risiko  tidak terlayaninya  permintaan  obat  dan  pengelolaan  obat
kurang maksimal jika suatu waktu farmasi membutuhkan  obat  dalam  jumlah  yang  besar  dan ternyata stok habis ( stockout ). Selain itu, jika obat pada farmasi  habis,  sering  dilakukannya  pemesanan  obat secara  insidental  pada  pihak  gudang  dengan  jumlah yang  tidak  ditentukan.  Hal  ini  dapat  mengakibatkan pengeluaran  dana  untuk  stok  obat  meningkat  dan penumpukan persediaan obat juga ikut meningkat [4].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membentuk kelompok-kelompok  data  obat-obatan  di  UPTD Puskesmas  Tegal  Gubug  yang  dapat  digunakan sebagai  acuan  dalam  proses  pengambilan  keputusan, perencanaan,  dan  pengendalian  pasokan  medis/data obat-obatan  di  Puskesmas.  Pembentukan  kelompok data ini dilakukan dengan menggunakan algoritma K- Means Clustering berdasarkan perhitungan persamaan Euclidean  Distance .  Hasil  penelitian  dari  pendataan jenis  obat  menggunakan data  mining dengan  metode Algoritma K-Means di  UPTD  Puskesmas  Tegal Gubug.  Dalam  proses algoritma  K-Means , centroid pertama ditentukan secara acak, terdapat dua kategori data  menunjukkan  bahwa  jumlah  data  berpengaruh terhadap hasil optimal cluster.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data mining didefinisakan seperangkat teknik yang  bisa  digunakan  dengan  cara  otomatis  berfungsi mengeksplorasi data dilakukan untuk mengidentifikasi relasi  yang  kompleks  dalam  set  data  besar  yang biasanya diorganisir dalam format tabel, seperti yang digunakan  dalam  teknologi  manajemen  basis  data relasional. Data  mining  merujuk  pada  proses penggalian  pengetahuan  dalam  database  [5].  Sebuah data  mining  merupakan  sebuah  metode  untuk mengekstrak  informasi  atau  menemukan  pola  dalam kumpulan data besar [6].
2.2. Clustering
Analisis  cluster  adalah  salah  satu  Teknik  data mining  yang  memiliki  tujuan  untuk  melakukan identifikasi sekelompok  objek  yang memiliki kemiripan/keserupaan karakteristik tertentu yang bisa dijadikan  acuan  memisahkan  objek  tersebut  dengan kelompok objek yang lain, hingga pada akhirnya objek yang  berada  di  kelompok  yang  memiliki  kesamaan relatif  lebih  homogeni  dari  objek  yang  terdapat  di kelompok yang berbeda [7]. Besarnya kelompok yang bisa  diidentifikasi  bergantung  pada  banyak  serta variasi objek data. Sedangkan tujuan dari pengelompokkan  kumpulan  objek  data  menjadi bebrapa  kelompok  yang  memiliki  karakter  tertentu serta  bisa  dibedakan  satu  dengan  yang  lain  adalah untuk analis dan interpretasi lebih lanjut [8]. 2.3. Algoritma K-Means K-Means adalah  sebuah  algortima  Clustering yang  merupakan  kelompok/kumpulan  Unsupervised learning, biasanya dipergunakan untuk membagi data jadi  beberapa  bagian/kelompok  menggunakan  sistem partisi, algoritma ini tidak dapat memperoleh input-an berupa  data  label  kelas.  Algoritma K-Means dikenal
dan banyak digunakan dalam metode partisi, yaitu cara memisahkan  himpunan  objek  data  ke  sub  himpunan cluster  yang tak saling tumpeng tindih,  hingga setiap objek data tepat berada di dalam sebuah cluster [9].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Metode Penelitian
Objek  Penelitian  ini  menggunakan  data  yang diperoleh  dari  UPTD  Puskesmas  Tegal  Gubug Kecamatan  Arjawinangun  Kabupaten  Cirebon  yaitu berbentuk laporan  stok obat dari  mulai bulan Januari sampai  bulan  Agustus  2022.  Objek  dalam  penelitian kualitatif  adalah  obyek  yang  alamiah,  atau natural setting , sehingga metode penelitian ini sering disebut sebagai  metode  naturalistik  Obyek  yang  alamiah adalah objek yang apa adanya, tidak dimanipulasi oleh peneliti sehingga kondisi pada saat peneliti memasuki obyek, setelah berada di obyek, setelah keluar di obyek relatif tidak berubah .
Peneliti dapat mengklasifikasikan data ke dalam kelompok yang menggambarkan kesamaan karakteristik  dan  perbedaan  karakteristik  di  antara kelompok-kelompok tersebut. Penggunaan metode K- Means Clustering digunakan untuk mengelompokkan data  ke  dalam  cluster  atau  beberapa  kelompok berdasarkan karakteristiknya [10].
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah metode  eksperimen  dengan  pendekatan  kuantitatif. Pemilihan metode ini didasarkan pada kemampuannya untuk  menyediakan  dasar  empiris  yang  kuat  untuk mendukung  kesimpulan-kesimpulan  yang  dihasilkan. Metode  eksperimen  memfokuskan  pada  penggunaan angka-angka dan perhitungan berdasarkan rumus yang relevan  dengan  permasalahan  penelitian.  Pengujian eksperimen  dilakukan  menggunakan  Algoritma K- Means . Algoritma ini diterapkan melalui serangkaian langkah-langkah, termasuk identifikasi masalah, studi literatur,  penentuan  dan  penyusunan  instrumen penelitian,  pengumpulan  data,  penerapan  metode, pembahasan  hasil,  kesimpulan,  dan  penutupan penelitian,  Tahapan    model    penelitian    ditunjukkan pada Gambar 1.
Tahapan penelitian adalah serangkaian langkah- langkah  yang  merinci  proses  pelaksanaan  penelitian dari  fase  awal  hingga  selesai.  Berikut  ini  merupakan tahap dalam penelitian :
1. Identifikasi Masalah Melakukan identifikasi terkait dengan permasalahan  yang  akan  diajukan  dalam konteks  pengelompokan  data  obat-obatan berdasarkan  informasi  yang  telah  diperoleh melalui studi literatur dan hasil observasi.
2. Studi Literatur Melakukan  analisis  literatur,  mengeksplorasi jurnal-jurnal nasional, melakukan pencarian di internet, dan mengakses sumber-sumber informasi  relevan  yang  terkait  dengan  topik penelitian,  baik  berupa  buku  teks  maupun makalah  ilmiah.  Sumber-sumber  ini  akan digunakan  sebagai  dasar  teori  dan  landasan penelitian.
3. Menentukan dan Menyusun Instrumen Penelitian Langkah  ini  melibatkan  proses  penetapan instrumen  penelitian  melalui  pelaksanaan observasi  dan  wawancara  yang  ditujukan kepada Puskesmas.
4. Pengumpulan Data Dalam  rangka  penelitian  ini,  informasi  yang diperlukan  telah  dibedakan  menjadi  dua kategori, yaitu data primer dan data sekunder.
5. Penerapan Metode Pemrosesan data dilakukan melalui metode K- Means yang  melibatkan  tahapan  pembuatan tabel  yang  akan  dihitung  secara  manual,  serta penggunaan aplikasi RapidMiner untuk mengklasifikasikan data
obat-obatan berdasarkan karakteristiknya.
Pemrosesan  data  dilakukan  melalui  metode K- Means yang melibatkan tahapan pembuatan tabel yang akan  dihitung  secara  manual,  serta  penggunaan aplikasi  RapidMiner  untuk  mengklasifikasikan  data obat-obatan  berdasarkan  karakteristiknya.  Adapun tahapan  algoritma  yang  umum  digunakan  dalam K- Means adalah sebagai berikut:
a. Tetapkan  total  jumlah  cluster  k  yang  terbentuk. Jumlah  cluster  k  dapat  ditentukan  berdasarkan pertimbangan  teoritis  dan  konseptual  yang diajukan.
b. Pilih k titik acak sebagai pusat cluster. Titik pusat pertama/awal  diambil  dengan  acak  dari  objek tersedia untuk membentuk k klaster. Selanjutnya, titik pusat klaster ke-i dihitung mempergunakan rumus pada Persamaan (1) sebagai berikut:
𝑣 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 ; 𝑖 = 123, … 𝑛       (1)
dimana: v : centroid pada Cluster xi : objek ke-i
n : banyaknya objek/jumlah objek yang menjadi anggota Cluster
c. Hitung  jarak  setiap  objek  ke  masing-masing centroid  dari  masing-masing  Cluster.  Untuk menghitung  jarak  antara  objek  dengan  centroid penulis  menggunakan Euclidean  Distance pada Persamaan (2), Pada Gambar 2.
Gambar 2. Rumus Euclidean Distance dimana: xi : obyek x ke-i yi : daya y ke-i
n : banyaknya objek
d. Dalam  proses  alokasi  setiap  objek  ke  centroid terdekat  saat  iterasi,  terdapat  dua  cara  umum yang  dapat  dilakukan,  yaitu  menggunakan  hard K-Means atau soft K-Keans. Pada hard K-Means , setiap  objek  secara  tegas  dinyatakan  sebagai anggota cluster dengan mengukur jarak kedekatannya dengan titik pusat cluster. cara lain dapat dilakukan dengan K-Means .
e. Lakukan  iterasi,  setelah  melakukan  iterasi langkah  berikutnya  menentukan  posisi  centroid baru dengan menggunakan persamaan (1).
f. Ulangi langkah 3 jika posisi centroid baru tidak sama.  Pada  metode K-Means ,  data  yang  dapat diolah  dalam  perhitungan  dibagi  menjadi  data numerik  berupa  angka.  Setiap  objek  kemudian dihitung  kedekatannya  berdasarkan  karakter yang dimilikinya dengan pusat klaster yang telah ditentukan,  jarak  terkecil  antar  objek  dan  setiap klaster  merupakan  anggota  klaster  terdekat. Setelah  menentukan  jumlah  cluster,  tiga  objek dipilih  secara  acak  untuk  mewakili  pusat  awal cluster.  Pusat  cluster  tersebut  akan  dihitung kedekatannya  dengan  seluruh  objek  yang  ada. Tahapan  flowchart  algoritma K-Means dapat dilihat Pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Algoritma K-Means
6. Hasil pembahasan Melakukan evaluasi terhadap hasil pengolahan data  berdasarkan  temuan  yang  ditemukan dalam rangka penelitian yang telah dilaksanakan.
7. Kesimpulan Kesimpulan  dicapai  berdasarkan  temuan  yang muncul  dalam  penelitian  dan  dilakukan pengecekan  apakah  sesuai  dengan  tujuan  dan maksud penelitian yang telah ditetapkan.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  merupakan  langkah yang  paling  strategis  dalam  penelitian,  karena  tujuan utama dari penelitian adalah mendapatkan data. Tanpa mengetahui  teknik  pengumpulan  data,  maka  peneliti tidak akan mendapatkan data yang memenuhi standar data yang ditetapkan. Teknik pengumpulan data dapat dilakukan  dengan  observasi  (pengamatan),  interview (wawancara), dan dokumentasi.

## 3.2.1. Observasi
Observasi  merupakan  proses  kompleks  yang tersusun dari berbagai proses biologis dan psikologis. Hal  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  gambaran tentang  Implementasi  Data  Mining  Untuk  Clustering Jenis Obat Menggunakan Metode Algoritma K-Means (Studi Kasus di UPTD Puskesmas Tegal Gubug).
3.2.2. Wawancara
Wawancara digunakan sebagai teknik pengumpulan data untuk melakukan studi pendahuluan  dan  menemukan  permasalahan  yang harus  diteliti.  Teknik  ini  juga  digunakan  untuk menggali  informasi  lebih  mendalam  dari  responden. Wawancara  dilakukan  dengan  pegawai  UPTD Puskesmas Tegal Gubug.

## 3.2.3. Dokumentasi
Dokumen  adalah  catatan  peristiwa  masa lampau  yang  dapat  berbentuk  tulisan,  gambar,  atau karya  monumental.  Dokumen  dapat  berupa  karya individu  ataupun  organisasi.  Dalam  penelitian  ini, dokumen yang digunakan berupa dataset sejumlah 176 baris data yang diperoleh dari UPTD Puskesmas Tegal Gubug.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam hasil dan pembahasan penelitian mengenai implementasi data  mining  untuk clustering jenis  obat  menggunakan  metode  algoritma K-Means , dilaksanakan  di  puskesmas  tegal  gubug,  tepatnya  di desa tegal gubug, kecamatan arjawinangun, kabupaten cirebon.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berasal  dari  laporan  stok  opname  obat  pada  bulan januari  hingga  agustus  2023,  yang  diperoleh  dari instalasi  farmasi  di  uptd  puskesmas  tegal  gubug dengan format microsoft excel.

## 4.1. Data
Penelitian ini menggunakan dataset Laporan Stok Opname Obat dari instalasi farmasi UPTD Puskesmas Tegal  Gubug.  Dataset  tersebut  berisi  176  data  dari bulan  Januari  –  Agustus  2023.  Parameter  yang digunakan  adalah  nama  obat,  unit,  dan  jumlah  item obat  setiap  bulan.  Proses  clustering  dilakukan  untuk mengetahui pola kebutuhan obat puskesmas. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Dataset Laporan Stok Opname Obat

## 4.2. Data Cleaning
Pada  tahap  pembersihan  data  (data  cleaning), dilakukan  proses  pembuangan  atribut  yang  tidak relevan atau tidak konsisten. Atribut yang dibuang dari dataset awal adalah  satuan, harga satuan, stock awal, masuk, dan stock akhir. Atribut yang digunakan hanya nama  obat  dan  persediaan.  Dataset  yang  telah dibersihkan  dapat  dilihat  pada  Gambar  5  ketika  data siap untuk diproses.
Gambar 5. Hasil Data Cleaning Stok Opname Obat
4.3. Proses Training Data
4.3.1. Iterasi 1
Tentukan  K  jumlah  pusat  cluster  secara  acak (random).  Pada  percobaan  pertama  ini  ditentukan  3 data  secara  acak  sebagai  titik  pusat  awal  untuk perhitungan jarak dari seluruh kelompok cluster yang akan dibentuk.
a. Jumlah cluster = 3 (sedikit, sedang, tinggi)
b. Jumlah data = 124
c. Jumlah atribut = 1
Data acak tersebut dapat dilihat pada Tabel 1, sebagai berikut:

## Tabel 1. Data Pusat Cluster Iterasi I
No Nama Total Persediaan Cluster 49 FDC 1-3 2 C1 56 Kotrimoksazol Suspensi 600 C2 104 Tablet Tambah Darah Kombinasi 464000 C3 Hitung  jarak  tiap  data  dengan  masing-masing cluster  pusat  dengan  menggunakan  persamaan  (2) yaitu persamaan Euclidean Distance . Hitung Euclidean Distance dari semua data ke tiap titik pusat pertama,  kedua  dan  ketiga  terlihat  pada  Tabel  2 dibawah ini.
Tabel 2. Perhitungan Euclidean Distance Iterasi I No Nama Obat CI C2 C3 1 Aciclovir 400 mg Tablet 123 475 463875 2 Aciclovir cream 5 % 148 450 463850 3 Albendazol 400 mg 2 600 464000 4 Allopurinol Tablet 100 mg 4398 3800 459600 5 Ambroxol syrup 15mg/5ml 198 400 463800 … … … … … 120 Virochek HIV ½ 1736 1138 462262 121 Venoject 448 150 463550 122 Vitamin B Komplek Tablet 34198 33600 429800 123 Zegavit 2 600 464000 124 Zinc Tablet 36398 35800 427600 Total 960608 947402 56575192 Rata-rata 7746,84 7638,73 456251,55 Data Obat/Jumlah Anggota 10 50 64 Pusat 774,68 152,77 7128,93
Anggota  dipilih  dari  terkecil  diantara  3  cluster jika  terkecil  pada  bagian  C1  maka  termasuk  sebagai anggota C1 yaitu sebanyak 10 data (Obat Bebas), jika terkecil  pada  bagian  C2  maka  termasuk  sebagai anggota  C2  yaitu  sebanyak  50  data  (Obat  Bebas Terbatas),  dan  jika  terkecil  pada  bagian  C3  maka termasuk sebagai anggota C3 yaitu sebanyak 64 data (Obat Keras).

## 4.3.2. Iterasi 2
Tentukan  posisi  centroid  baru  dengan  cara menghitung  rata-rata  dari  data-data  yang  ada  pada centroid yang sama atau anggota yang sama. Rerata = Total / Jumlah Data
a. Anggota C1 - Rerata = 7658,81/10 =  774,68 b. Anggota C2 - Rerata = 7669,27/50 = 152,77
c. Anggota C3 - Rerata = 7662,02/64 = 7128,9
Dari  hasil  diatas  dapat  dilihat  bahwa  masing-masing data memiliki titik pusat cluster baru yang terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Pusat Cluster Iterasi 2 Cluster Pusat C1 774,68 C2 152,77 C3 7128,93
Selanjutnya  hitung  jarak  tiap  data  dengan masing-masing  cluster  pusat.  Perhitungannya  sama dengan  tahap  perhitungan  pada  iterasi  1.  Hitung Euclidean Distance menggunakan persamaan (2) dari semua  data  ke  tiap  titik  pusat  pertama,  kedua  dan ketiga terlihat pada Tabel 4 dibawah ini.
Tabel 4. Perhitungan Euclidean Distance Iterasi 2 No Nama Obat CI C2 C3 1 Aciclovir 400 mg Tablet 649,68 27,77 7003,93 2 Aciclovir cream 5 % 624,68 2,77 6978,93 3 Albendazol 400 mg 774,68 152,77 7128,93 4 Allopurinol Tablet 100 mg 3625,32 4247,23 2728,93 5 Ambroxol syrup 15mg/5ml 574,68 47,23 6928,93 120 Virochek HIV 1/2 963,32 1585,23 5390,93 121 Venoject 324,68 297,23 6678,93 122 Vitamin B Komplek Tablet 33425,32 34047,23 27071,07 123 Zegavit 774,68 152,77 7128,93 124 Zinc Tablet 35625,32 36247,23 29271,07 Total 949848,24 951012,74 1409827,70 Rata-rata 7660,07 7669,46 11369,58 Data Obat/ Jumlah Anggota 10 50 64 Pusat 766,01 153,39 177,65
Anggota  dipilih  dari  terkecil  diantara  3  cluster jika  terkecil  pada  bagian  C1  maka  termasuk  sebagai anggota C1 yaitu sebanyak 10 data (Obat Bebas), jika terkecil  pada  bagian  C2  maka  termasuk  sebagai anggota  C2  yaitu  sebanyak  50  data  (Obat  Bebas Terbatas),  dan  jika  terkecil  pada  bagian  C3  maka termasuk sebagai anggota C3 yaitu sebanyak 64 data (Obat Keras).

## 4.3.3. Iterasi 3
Karena  hasil  iterasi  ke-2  tidak  sama  dengan iterasi  ke-1  sehingga  perlu  dilakukan  kembali perhitungan  ke  iterasi  ke-3  dan  seterusnya  sampai mendapatkan  hasil  yang  sama.  Lakukan  iterasi  ke  3 Tentukan posisi centroid baru dengan cara menghitung ratarata  dari  data-data  yang  ada  pada  centroid  yang sama atau anggota yang sama.
Rerata = Total / Jumlah Data
a. Anggota C1 - Rerata = 7660,07/10 =  766,01
b. Anggota C2 - Rerata = 7669,46/50 = 153,39
c. Anggota C3 - Rerata = 11369,58/64 = 177,65 Dari hasil diatas dapat dilihat bahwa masing-masing data  memiliki  titik  pusat  cluster  baru  yang  terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Pusat Cluster Iterasi 3 Cluster Pusat C1 766,01 C2 153,39 C3 177,65
Selanjutnya  hitung  jarak  tiap  data  dengan masing-masing  cluster  pusat.  Perhitungannya  sama dengan  tahap  perhitungan  pada  iterasi  2.  Hitung Euclidean Distance menggunakan persamaan (2) dari semua  data  ke  tiap  titik  pusat  pertama,  kedua  dan ketiga terlihat pada Tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6. Perhitungan Euclidean Distance Iterasi 3 No Nama Obat CI C2 C3 1 Aciclovir 400 mg Tablet 641,01 28,39 52,65 2 Aciclovir cream 5 % 616,01 3,39 27,65 3 Albendazol 400 mg 766,01 153,39 177,65 4 Allopurinol Tablet 100 mg 3633,99 4246,61 4222,35 5 Ambroxol syrup 15mg/5ml 566,01 46,61 22,35 … … … … … 120 Virochek HIV 1/2 971,99 1584,61 1560,35 121 Venoject 316,01 296,61 272,35 122 Vitamin B Komplek Tablet 33433,99 34046,61 34022,35 123 Zegavit 766,01 153,39 177,65 124 Zinc Tablet 35633,99 36246,61 36222,35 Total 949692,18 950989,18 950089,90 Rata- rata 7658,81 7669,27 7662,02 Data Obat/ Jumlah Anggota 10 50 64 Pusat 765,88 153,39 119,72
Anggota  dipilih  dari  terkecil  diantara  3  cluster jika  terkecil  pada  bagian  C1  maka  termasuk  sebagai anggota C1 yaitu sebanyak 10 data (Obat Bebas), jika terkecil  pada  bagian  C2  maka  termasuk  sebagai anggota  C2  yaitu  sebanyak  50  data  (Obat  Bebas Terbatas),  dan  jika  terkecil  pada  bagian  C3  maka termasuk sebagai anggota C3 yaitu sebanyak 64 data (Obat Keras).

## 4.3.4. Iterasi 4
Karena  hasil  iterasi  ke-3  tidak  sama  dengan iterasi  ke-2  sehingga  perlu  dilakukan  kembali perhitungan  ke  iterasi  ke-4  dan  seterusnya  sampai mendapatkan  hasil  yang  sama.    Lakukan  iterasi  ke  4 Tentukan posisi centroid baru dengan cara menghitung rata-rata  dari  data-data  yang  ada  pada  centroid  yang sama atau anggota yang sama.
Rerata = Total / Jumlah Data a. Anggota C1 - Rerata = 7658,81/10 =  765,88
b. Anggota C2 - Rerata = 7669,27/50 = 153,39
c. Anggota C3 - Rerata = 7662,02/64 = 119,72 Dari  hasil  diatas  dapat  dilihat  bahwa  masing- masing  data  memiliki  titik  pusat  cluster  baru  yang terlihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Data Pusat Cluster Iterasi 4 Cluster Pusat C1 765,88 C2 153,39 C3 119,72
Selanjutnya  hitung  jarak  tiap  data  dengan masing-masing  cluster  pusat.  Perhitungan  nya  sama dengan tahap perhitungan pada iterasi 1, iterasi 2 dan iterasi  3.    Hitung Euclidean  Distance dari  semua persamaan (2) data ke tiap titik pusat pertama, kedua dan ketiga terlihat pada Tabel 8 dibawah ini.
Tabel 8. Perhitungan Euclidean Distance Iterasi 4 No Nama Obat CI C2 C3 1 Aciclovir 400 mg Tablet 640,88 28,39 5,28 2 Aciclovir cream 5 % 615,88 3,39 30,28 3 Albendazol 400 mg 765,88 153,39 119,72 4 Allopurinol Tablet 100 mg 3634,12 4246,61 4280,28 5 Ambroxol syrup 15mg/5ml 565,88 46,61 80,28 … … … … … 120 Virochek HIV 1/2 972,12 1584,61 1618,28 121 Venoject 315,88 296,61 330,28 122 Vitamin B Komplek Tablet 33434,12 34046,61 34080,28 123 Zegavit 765,88 153,39 119,72 124 Zinc Tablet 35634,12 36246,61 36280,28 Total 949692,18 950989,18 950089,90 Rata-rata 7658,81 7669,27 7662,02 Data Obat/ Jumlah Anggota 10 50 64 Pusat 765,88 153,39 120,03
Iterasi  ke  4  dengan  iterasi  ke-3  hasilnya  sudah sama maka tidak perlu lagi melanjutkan ke iterasi ke- 5 atau cukup berhenti di iterasi ke-4. Clusterisasi data obat  yang  dilakukan  dengan  algoritma K-Means didapatkan hasil cluster nya setelah melakukan iterasi ke-4  yaitu  terdapat  kelompok  obat  terdapat  pada cluster  1  yang  memiliki  10  anggota,  kelompok  obat yang  pemakaian  sedang  terdapat  pada  cluster  2  yang memiliki  50  anggota,  dan  kelompok  obat  yang pemakaian  tinggi  terdapat  pada  cluster  3  yang memiliki 64 anggota.

## 4.3.5. Jumlah Anggota Cluster 1 Jenis Obat
Berikut ini merupakan Tabel 9 sampai Tabel 11 yang  menunjukkan  jumlah  anggota  cluster  untuk kategori Obat Bebas, Obat Bebas Terbatas, dan Obat Keras:
Tabel 9. Anggota Cluster 1 (Obat Bebas)
No Jenis Obat Bebas Jumlah 1 Antasida DOEN Tablet 17000 2 Garam Oralit 200 ml air 43716 3 Hidrokortison Krim 2,5 mg 49 4 Parasetamol Sirup 120 mg/ml 1200 5 Parasetamol Tablet 500 mg 12600 6 Salep 2-4 0 7 Salisil Bedak 2%-50 gram 1414 8 Tablet Tambah Darah Kombinasi 464000 9 Vitamin B Komplek Tablet 34200 10 Zinc Tablet 36400 Tabel 10. Anggota Cluster 1 (Obat Bebas Terbatas) No Obat Bebas Terbatas Jumlah 1 Ambroxol syrup 15mg/5ml 200 2 Amitriptillin HCl Tablet 25 mg 850 3 Amoksisilin Kapsul 500 mg 4000 4 Amoksisilin Sirup Kering 125 mg/5ml 1400 5 Anti Bakteri DOEN Salep Kombinasi 125 … … … 46 Tiamin HCL (Vit B1) Tablet 50 mg 23000
No Obat Bebas Terbatas Jumlah 47 Umbilical Cord Nylon 2700 48 Urine Bag.Steril 330 49 Virochek HIV 1/2 1738 50 Zegavit 0 Tabel 11. Anggota Cluster 1 (Obat Keras) No Obat Keras Jumlah 1 Aciclovir 400 mg Tablet 125 2 Aciclovir cream 5 % 150 3 Albendazol 400 mg 0 4 Allopurinol Tablet 100 mg 4400 5 Alopurinol Tablet 100 mg 1000 … … … 60 Vaksin Polio 854 61 Vaksin TD 40 62 Vaksin Rotavac 79 63 Vaksin Human Papillomavi 570 64 Venoject 450

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil yang diperoleh dari penelitian dapat ditarik beberapa  kesimpulan  yaitu  mengenai  Implementasi Data Mining Untuk Clustering Jenis Obat Menggunakan  Metode  Algoritma K-Means (Studi Kasus  di  UPTD  Puskesmas  Tegal  Gubug)  bahwa Perubahan  centroid  awal  mempengaruhi  nilai keseluruhan  untuk  hasil  clustering  yang  optimal  dan mengubah  validasi.  Pola  dari  pendataan  jenis  obat menggunakan data mining dengan metode Algoritma K-Mean  di  UPTD  Puskesmas  Tegal  Gubug.  Dalam proses algoritma K-Means , centroid pertama ditentukan  secara  acak.  Oleh  karena  itu,  setiap  data memiliki  peluang  yang  sama  untuk  terpilih  sebagai centroid  pertama.  Algoritma K-Means suboptimal terdiri dari penentuan centroid awal.
Hasil  eksperimen  dengan  menggunakan  dua kategori  data  menunjukkan  bahwa  jumlah  data berpengaruh  terhadap  hasil  optimal  cluster.    Dengan Membangun metode Algoritma K-Mean pengelompokan jenis obat di UPTD Puskesmas Tegal Gubug.  Bahwa  hasil  pengujian  dengan  124  data,
cluster optimal menyumbangkan 10 data untuk cluster C1  (obat  yang  pemakaiaan  lambat),  50  data  untuk cluster C2 (obat yang pemakaian sedang) dan 64 data untuk cluster C3 (obat yang pemakaian cepat). Hal ini menunjukkan  bahwa  data  mendekati  pusat  cluster pembayaran  (Pusat).  Diharapkan  pada  penelitian lanjutan,  penelitian  baru  dapat  dikembangkan. Penelitian  baru  ini  dapat  berupa  sistem  berbasis Android yang memfasilitasi integrasi data persediaan obat dan transaksi penjualan obat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T.  Asy  Aria,  M.  Julkarnain,  and  F.  Hamdani, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Data Obat,” Media Online , vol. 4, no. 1, pp. 649– 657, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1117.
[2]  J.  Ilmiah  Komputer  Jl  Ahmad  Yani,  -Kampus STMIK  Banjarbaru  Loktabat  -Banjarbaru,  A. Jananto, and J. Tri Lomba Juang No, “Penerapan Algoritma K-Means
Clustering untuk Perencanaan  kebutuhan  Obat  di  Klinik  Citra Medika  ……….Lailil  ’  Izzah  Penerapan Algoritma K-Means
Clustering Untuk Perencanaan  Kebutuhan  Obat  Di  Klinik  Citra Medika”.
[3]  M. D. Kurniawan, B. Priyatna, and F. Nurapriani, “Implementasi  Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi  Data  Obat  Puskesmas  Kotabaru,” 2023.
[4]  T.  G.  Manik,  W.  I.  Rahayu,  R.  Nuraini,  and  S. Fathonah, “PERBANDINGAN METODE FUZZY C-CMEANS DAN
K-MEANS
CLUSTERING PADA DATA PENGGUNAAN OBAT  DI  R.S  NATIONAL  HOSPITAL SURABAYA,” 2023.
[5]  K. Kurnia Abdullah, I. Maulana, A. Suharso, and A. Primajaya, “PENERAPAN ALGORITME K-
MEANS DALAM  KLASTERISASI  DATA PENJUALAN OBAT APOTEK
KIDANGRANGGA,” 2023.
[6]  Y.  Syahra,  R.  Imanta  Ginting,  M.  Yetri,  and  S. Triguna  Dharma,  “Implementasi  Data  Mining Untuk Penyusunan Tata Letak Data Obat-Obatan Dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Harmonic Means  Pada  Apotek  Inti  Fada  Sidamanik.” [Online]. Available: http://www.jurnal.umb.ac.id/index.php/JTIS
[7]  F.  Fania,  M.  Azzahra,  and  A.  P.  Windarto, “Analisis  Metode  Clustering  Pada  Wilayah Berdasarkan  Jenis  Pencemaran  Lingkungan Hidup,” KESATRIA:  Jurnal  Penerapan  Sistem Informasi (Komputer & Manajemen) , vol. 1, no.
1, p. 417, 2020, [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/kesatria /index
[8]  Suhartini,  Lalu  kerta  Wijaya,  and  Nur  Arini Pratiwi,  “Penerapan  Algoritma K-Means Untuk Pendataan  Obat  Berdasarkan  Laporan  Bulanan Pada  Dinas,” Infotek :  Jurnal  Informatika  dan Teknologi , vol. 3, no. 2, 2020.
[9]  N.  Afiasari,  N.  Suarna,  and  N.  Rahaningsi, “Implementasi Data Mining Transaksi Penjualan Menggunakan  Algoritma  Clustering  dengan Metode K-Means ,” Jurnal SAINTEKOM , vol. 13, no.  1,  pp.  100–110,  Mar.  2023,  doi: 10.33020/saintekom.v13i1.402.
[10]  S.  Andryana  and  E.  Mardiani,  “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Persediaan Stok Obat  Di  Enok  Menggunakan  Metode K-Means Clustering,” 2021. [Online]. Available:
http://jurnal.mdp.ac.id