Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.1.1349 Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 283-289 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## K-MEANS CLUSTERING WITH COMPARISON OF ELBOW AND SILHOUETTE METHODS FOR MEDICINES CLUSTERING BASED ON USER REVIEWS
Safitri Juanita *1 , Raynaldi Dwi Cahyono 2
1,2 Department of Information Systems, Universitas Budi Luhur, Indonesia Email: 1 safitri.juanita@budiluhur.ac.id , 2 raynaldidwicahyono@gmail.com
(Article received: August 25, 2023; Revision: September 19, 2023; published: February 17, 2024)

## Abstract
The dissemination of medicine information allows users or customers to make massive assessments of medicines, containing  positive  and  negative  reviews—one  of  a  site  that  provides  medicine  information  online,  named drugs.com,  contains  reviews  and  ratings  of  each  medicine  by  variant  disease.  This  site  has  extensive  data collection  that  has  not  been processed  to  produce helpful information  for  medicine  information  seekers  or  the medicine industry. Therefore, research is needed to cluster medicines based on data review from drugs.com. The contribution  of  this  study  proposes  the  best  model  to  cluster  user  reviews  for  medicines  using  K-Means  by comparing 2 (two) techniques to determine the optimal number of clustering, Silhouette and Elbow. This study aims to recommend the best K-Means clustering method for processing extensive data reviews and ratings, and cluster results help medical experts, medicine information seekers, or pharmaceutical businesses determine the market  share  of  medicines.  The  results  show  that  the  K-Means  model performs  best  when  clustering  using  the Silhouette method with a DBI value of 0.261 and producing 2 clusters. Meanwhile, the Elbow model has the best performance  value  of  0.460  and  produces  3  clusters.  This  study  also  shows  that  clustering  results  with  both methods produce three medicine cluster groups based on reviews: moderate, unpopular and famous.
Keywords : clustering, elbow, k-means, medicine, silhouette.
KLASTERING K-MEANS DENGAN PERBANDINGAN METODE ELBOW DAN SILHOUETTE UNTUK PENGELOMPOKAN OBAT BERDASARKAN ULASAN PENGGUNA

## Abstrak
Penyebaran  informasi  obat  memungkinkan  pengguna  atau  pelanggan  untuk  membuat  penilaian  besar-besaran terhadap  obat-obatan,  yang  berisi  ulasan  positif  dan  negatif-salah  satu  situs  yang  menyediakan  informasi  obat secara  online,  yaitu  drugs.com,  berisi  ulasan  dan  peringkat  setiap  obat  berdasarkan  varian  penyakit.  Situs  ini memiliki koleksi data yang luas yang belum diolah untuk menghasilkan informasi yang bermanfaat bagi pencari informasi obat atau industri obat. Oleh karena itu, diperlukan penelitian untuk mengelompokkan obat berdasarkan review data dari drugs.com. Kontribusi dari penelitian ini mengusulkan model terbaik untuk mengklaster ulasan pengguna terhadap obat-obatan menggunakan K-Means dengan membandingkan 2 (dua) teknik untuk menentukan jumlah klaster yang optimal, yaitu Silhouette dan Elbow. Penelitian ini bertujuan untuk merekomendasikan metode clustering K-Means yang terbaik untuk memproses data ulasan dan rating yang luas, dan hasil clustering membantu para ahli medis, pencari informasi obat-obatan, atau bisnis farmasi menentukan pangsa pasar obat-obatan. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  model  K-Means  memiliki  performa  terbaik  ketika  melakukan  clustering menggunakan metode Silhouette dengan nilai DBI sebesar 0.261 dan menghasilkan 2 cluster. Sementara itu, model Elbow memiliki nilai performa terbaik sebesar 0.460 dan menghasilkan 3 cluster. Penelitian ini juga menemukan bahwa hasil clustering dengan kedua metode tersebut menghasilkan tiga kelompok klaster obat berdasarkan ulasan yaitu moderat, tidak populer dan terkenal.
Kata kunci : clustering, elbow, k-means, obat, silhouette.

## 1. PENDAHULUAN
Telemedis  merupakan  solusi  terhadap  masalah kesenjangan dalam layanan kesehatan, yang mengubah  cara  masyarakat  berkomunikasi  dalam
layanan  kesehatan  [1],  khususnya  saat  pandemi Covid-19  dimana  Masyarakat  mulai  melakukan diagnosis  secara  mandiri  dan  mencari  informasi
284 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 283-289
kesehatan dan membeli obat-obatan tanpa menggunakan resep obat [2].
Tersebarnya informasi obat dan proses pemesanan  secara  daring,  membuka  peluang  bagi pengguna  obat  untuk  melakukan  penilaian  obat secara  massif  apakah  obat  tersebut  efektif,  kurang efektif  dan  sebagainya.  Website  penyedia  informasi obat-obatan  lengkap  salah  satunya  ada  pada  situs drugs.com ,  dimana  pengguna  diijinkan  untuk memberikan  ulasan  obat  berdasarkan  penyakit tertentu  dengan  range  nilai  rating  0-10,  sehingga terkumpul  puluhan  ribu  data  berkaitan  informasi obat.  Namun  kumpulan  data  ulasan  obat  tersebut belum  diolah  menjadi  informasi  yang  bermanfaat bagi pihak yang berkepentingan salah satunya untuk industri  obat  sebagai  informasi  penting  untuk pemasaran atau penjualan produk obat.
Salah satu cara mengolah data besar yang belum memiliki label adalah dengan mengelompokkan data tersebut  (klastering).  Sehingga  penelitian  ini mengusulkan pengolahan kumpulan data ulasan obat menggunakan algoritma K-Means karena komunitas penelitian  menganggap  bahwa  algoritma  ini  paling kuat  dan  populer  diantara  algoritma  klastering lainnya [3], [4].
Pada  penelitian  ini,  pemodelan  klastering dengan  algoritma  K-Means  dilakukan  dengan membandingkan  dua  model  perhitungan  jarak klastering,  bernama  model  Silhouette  dan  model Elbow. Perbandingan kedua  metode tersebut pernah dilakukan  sebelumnya  untuk  mengelompokkan mahasiswa drop  out [5],  dimana  pada  penelitian tersebut, kedua metode menghasilkan klaster terbaik yang sama yaitu 2 (dua). Begitupun penelitian untuk mengelompokkan  tempat  wisata  berdasarkan  ulasan pengunjung, dimana kedua metode tersebut menghasil nilai klaster  yang sama  yaitu 2 (dua)  [6]. Namun  berdasarkan  studi  literatur  sebelumnya, belum  menemukan  penelitian  sebelumnya  yang melakukan  perbandingan  K-Means  dengan  kedua model tersebut untuk klastering obat.
Beberapa penelitian sebelumnya yang melakukan klastering pada kumpulan data obat hanya menggunakan  salah  satu  metode;  seperti  penelitian
K-Means  dengan  Silhouette  untuk  pengelompokkan obat  sehingga  menjadi  acuan  dalam  aplikasi  model monitoring  persediaan  obat  pada  puskesmas,  hasil klastering  terbaik  adalah  3  klaster  [7],  perencanaan persediaan  obat  di  Klinik  Citra  Medika  sehingga terbentuk  5  klaster  terbaik  [8],  serta  perencanaan persediaan  obat  di  Rumah  sakit  ibu  dan  anak  Asri Purwakarta yang menghasilkan 2 klaster terbaik [9]. Selain itu terdapat pula pengelompokkan obat untuk rekomendasi  pengganti  obat  jika  obat  habis  pada apotek RS Grestelina Makassar yang menghasilkan 2 klaster terbaik [10].
Sedangkan penelitian klastering obat menggunakan  algoritma  K-Means  dengan  metode Elbow,  seperti;  klastering  pola  pemasaran  efektif penjualan  obat  pada  Apotek  Amarta  Sehat  dengan menghasilkan  5  klaster  [11].  Pengelompokkan  data obat-obatan  di  Rumah  sakit  umum  daerah  (RSUD) Pekan baru dan menghasilkan 3 klaster terbaik [12]. Pengelompokan  data  penjualan  obat  pada  Apotek Anugrah  Farma  Padalarang,  yang  menghasilkan  4 kelompok penjualan terbaik [13].
Sehingga berdasarkan masalah tersebut, kontribusi  penelitian  ini  adalah  menemukan  model klastering K-Means terbaik dengan membandingkan performa 2 (dua) metode yaitu metode Elbow sebagai metode perhitungan jarak klastering populer [3],[10] dan  metode Silhouette untuk  menemukan  kelompok obat berdasarkan ulasan pengguna pada drugs.com.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengelompokkan obat  sesuai  jenis  penyakit  menggunakan  jumlah ulasan  di drugs.com agar  dapat  membantu  para  ahli medis  ataupun  bisnis  obat  atau  farmasi  untuk mengetahui  dan  merencanakan  tindakan  pemasaran obat berdasarkan ulasan pengguna.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada bagian ini menjelaskan kerangka penelitian  yang  berisi  tahapan-tahapan  yang  telah dilakukan dan semua tahapan terdapat pada Gambar 1,  kemudian  menjelaskan  setiap  tahapan  yang terdapat pada Gambar 1, yaitu:
Gambar 1. Tahapan penelitian untuk pengelompokan obat berdasarkan ulasan dan rating pengguna membandingkan metode K-Means dengan metode Elbow dan Silhouette
a. Tahap Persiapan Data
Menggunakan dataset yang diambil dari Kaggle yang  merupakan  hasil  scraping  dari  website drugs . Dataset ini berisi kumpulan informasi obat berjumlah 2931 data, yang memiliki 17 atribut yaitu drug_name, medical_condition, side_effects, generic_name, drug_classes, brand_names, activity, rx_otc, pregnancy_category,  csa,  alcohol,  related_drugs, medical_condition_description, rating, no_of_reviews, drug_link, medical_condition_url. Pada penelitian ini, hanya akan menggunakan 3 (tiga)  atribut  yaitu:  drug_name  (nama  obat), medical_condition  (kondisi  medis/penyakit),  dan rating  (peringkat  pengguna  yang  berisi  jawaban pengguna  tentang  seberapa  efektif  obat  dengan mempertimbangkan  efek  positif/merugikan  dan kemudahan  penggunaan,  dengan  nilai  1  =  tidak efektif, 10 = paling efektif). Contoh dataset yang akan digunakan pada penelitian ini, terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Contoh Dataset Obat beserta Jenis Penyakit dan Ulasannya dari Situs Drugs drug_name
medical_condition rating no_of_reviews doxycycline acne 6.4 1598 spironolactone acne 6.9 668 minocycline acne 5.9 559 singulair asthma 6.5 204 montelukast asthma 5.4 539 prednisone asthma 7.5 819 benadryl colds & flu 7.1 71 diphenhydramine colds & flu 5.4 511 chlorpheniramine colds & flu 8.1 48
Penelitian  ini  juga  melakukan  pembaharuan pada  atribut  rating  dan no_of_reviews .  Tujuan dilakukan  pembaharuan  dataset  pada  kedua  atribut agar  penelitian  ini  mendapatkan  data  terbaru  dari rating dan jumlah pengguna yang melakukan review . Proses  yang  dilakukan  pada  tahap  ini  yaitu melakukan  pengumpulan  data  kembali  adalah menggunakan  atribut  drug_link  yang  terdapat  pada sumber dataset asli.
Atribut drug_link berisi histori dari pengumpul dataset  sebelumnya  saat  melakukan  ekstraksi  pada situs https://www.drugs.com/ .  Proses  pengumpulan data  rating  dan  jumlah  pengguna  yang  memberikan rating obat pada halaman situs drugs.com dilakukan pada tanggal 14 Maret 2023. Proses ini menggunakan bahasa pemrograman Python dan library Beautifulsoup.
b. Tahap Prapemrosesan Data
Berikut ini adalah tahapan prapemrosesan data menurut [15]: menghilangkan duplikasi data ( remove duplicates ), menghapus data missing (data yang tidak ada  maka  dihapus),  menghilangkan  inkonsistensi data, selection data,  tahap  ini  menentukan  atribut yang  akan  digunakan  (3  kolom),  transformasi  data yang ada pada atribut terpilih ke numerik.
c. Tahap Modeling
Berikut  ini  adalah  beberapa  tahapan  modeling yang  dipakai  pada  penelitian:  melakukan  analisis jumlah klaster yang optimal dengan membandingkan kedua  metode  yaitu  metode  Elbow  dan  metode
Silhouette,  melakukan  proses  klastering  dengan  K- Means.
d. Evaluasi Performa Klastering K-Means
Melakukan evaluasi performa K-Means dengan
Davies-Bouldin  Index  (DBI),  menganalisis  hasil klastering  K-Means  dengan  membandingkan  proses penentuan  jumlah  klaster  dengan  2  metode  (metode Elbow dan metode Silhouette), melakukan identifikasi  hasil  pengelompokan  obat  berdasarkan rating pengguna dengan K-Means serta membandingkan  2  metode  untuk  penentuan  jumlah klaster.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap ini akan dilakukan beberapa proses.

## 3.1. Seleksi data
Berdasarkan  atribut  yang  terdapat  pada  tabel dataset, pada tahap ini melakukan seleksi atribut yang berkaitan  dengan  penelitian  ini  dan  menggunakan hanya  beberapa  atribut  yang  terdapat  pada  dataset seperti yang terdapat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Atribut Penelitian Pengelompokan Obat Berdasarkan
Rating Nama atribut Deskripsi drug_name Nama obat medical_condition Jenis penyakit rating kolom  peringkat,  pengguna  ditanya seberapa  efektif  mereka  menggunakan obat tertentu, dengan mempertimbangkan efek positif/merugikan dan kemudahan penggunaan. Nilai rating dari 1 hingga 10 (1  =  tidak  efektif,  hingga  10  =  paling efektif).
no_of_reviews Jumlah pengguna obat yang memberikan rating pada obat tertentu

## 3.2. Pra-Pemrosesan Data
Berikut  ini  adalah  beberapa  tahapan  untuk membersihkan  dataset  penelitian  yaitu  penghapusan data duplikat:
Menggunakan
fungsi drop_duplicates() dari  library pandas. Penghapusan baris  dengan  data  kosong:  Menggunakan  fungsi dropna() dari library pandas. Hapus spasi pada awal dan  akhir  data:  Menggunakan  fungsi apply() dari library pandas. Mengubah  data  menjadi  lowercase: Menggunakan fungsi apply () dari library pandas. Setelah  melalui  proses  prapemrosesan,  maka dataset  mengalami  penyusutan  menjadi  1160  data. Dataset  tersebut  yang  kemudian  diolah  pada  tahap berikutnya.

## 3.3. Klastering dengan K-Means
Pada  tahap  ini  adalah  beberapa  proses  yang dilakukan  saat  melakukan  klastering  menggunakan K-Means  untuk  mengelompokkan  obat  berdasarkan jumlah  pengguna  yang  memberikan  rating.  Proses eksperimen  dilakukan  dengan  menggunakan  kode program Python dengan library SKLEARN.
286 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 283-289
1. Penentuan Jumlah Klaster dengan Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette. Proses eksperimen pada tahap ini menggunakan 2  (dua)  metode  yang  kemudian  dibandingkan,  yaitu metode  Elbow  dan  Silhouette . Pada  Tabel  3  adalah skenario  atau  model  eksperimen  yang  dilakukan untuk  membandingkan  kedua  metode  (Elbow  dan Silhoutte),  model  ini  juga  membandingkan  proses optimasi  klaster  terbaik  dengan  membandingkan proses  saat  menggunakan  model  scaling  dan klastering serta saat tidak menggunakan keduanya.
Tabel 3. Model Eksperimen untuk Klastering K-Means untuk membandingkan Dua metode (Elbow dan Silhouette)
Percobaan Elbow dan Silhoutte Cluster Scaling 1 Ya Ya 2 Ya Tidak 3 Tidak Ya 4 Tidak Tidak
Pada  Tabel  4  adalah  hasil  percobaan  dari  4 model eksperimen yang terdapat pada Gambar 2.
Tabel 4. Hasil Perbandingan Model untuk Penentuan Klaster Terbaik dengan Algoritma K-Means Percobaan Elbow Silhoutte DBI Cluster DBI Cluster 1 0.502 3 0.261 2 2 0.622 3 0.619 2 3 0.703 3 0.645 4 4 0.460 3 0.448 2
Berdasarkan  hasil  eksperimen  pada  Tabel  3 maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  nilai  DBI terbaik  menggunakan  klastering  K-Means  dengan metode  Elbow  terdapat  pada  percobaan  4,  dimana nilai  DBI  adalah  0.460  dengan  jumlah  klaster sebanyak  3.  Sedangkan  nilai  DBI  terbaik  dengan menggunakan  klastering  K-Means  menggunakan metode Silhoutte, terdapat pada percobaan 1, dimana nilai DBI adalah 0.261 dan jumlah klaster sebanyak 2. 2. Perbandingan Tampilan Hasil Klaster menggunakan  Algoritma  K-Means  dengan Metode Elbow dan Silhouette
a. Algoritma K-Means dengan Metode Elbow
Gambar 2. Tampilan Hasil Terbaik Klastering K-Means Menggunakan Metode Elbow
Gambar  2  merupakan  tampilan  hasil  terbaik klastering  K-Means  menggunakan  metode  Elbow.
Sedangkan  Gambar  3  tampilan  grafik  dengan performa  terbaik  menentukan  jumlah  klaster menggunakan  klastering  k-means  dengan  metode Elbow.
Gambar 3. Tampilan Grafik Performa Terbaik Klastering K- Means Dengan Metode Elbow untuk Menentukan Jumlah Klaster

## b. K-Means dengan Metode Silhoutte
Gambar  4  merupakan  tampilan  hasil  terbaik klastering  K-Means  dengan  metode  Silhoutte. Sedangkan  Gambar  5  tampilan  grafik  dengan performa  terbaik  menentukan  jumlah  klaster menggunakan  klastering  K-Means  dengan  metode Silhoutte.
Gambar 4. Tampilan hasil Terbaik Klastering K-Means dengan Metode Silhoutte
Gambar 5. Tampilan Grafik Hasil Terbaik Klastering K-Means Dengan Metode Silhouette
3. Tampilan  Hasil  Sebaran  Obat  berdasarkan Perbandingan  Algoritma  K-Means  dengan Metode Elbow dan Silhouette.
a. Tampilan Hasil Klastering K-Means dengan menggunakan metode Elbow
Gambar 6 adalah hasil sebaran pengelompokkan obat  berdasarkan  penyakit  menggunakan  klastering K-Means  dengan  metode  Elbow,  dan  pada  Tabel  5 merupakan  detil  jumlah  obat  berdasarkan  hasil klastering terbaik, dimana pada klaster 1 terdapat 80 nama obat, klaster 2 sebanyak 1075 nama obat, dan klaster 3 sebanyak 4 nama obat.
Gambar 6 Sebaran obat berdasarkan Jenis Penyakit menggunakan K-Means dengan metode Elbow
Tabel 5. Hasil Terbaik Jumlah Klastering Menggunakan K-Means
dengan Metode Elbow Jumlah obat Rentang Jumlah Ulasan Klaster 1 80 752-2981 Klaster 2 1075 8-732 Klaster 3 4 3648-7453
Pada  Tabel  6  hingga  Tabel  8  menampilkan contoh  sebaran  obat  berdasarkan  3  (tiga)  klaster, dimana pada Tabel 6 menampilkan contoh data yang merupakan kelompok yang berisi nama obat dan jenis penyakit  pada  klaster  1,  pada  Tabel  7  menampilkan contoh  data  klaster  2,  begitupun  pada  Tabel  8 menampilkan contoh data pada klaster 3.
Tabel 6. Contoh Hasil K-Means dengan Metode Elbow untuk Kelompok Obat berdasarkan Jenis Penyakit Pada Klaster 1
Nama Obat Jenis Penyakit Jumlah Ulasan victoza diabetes (type 2) 752 amlodipine angina 755 clindamycin pneumonia 781 ozempic diabetes (type 2) 785 macrobid uti 798 diazepam anxiety 808 Tabel 7. Contoh Hasil K-Means dengan Metode Elbow untuk Kelompok Obat berdasarkan Jenis Penyakit Pada Klaster 2 Nama Obat Jenis Penyakit Jumlah Ulasan tadalafil erectile dysfunction 732 levofloxacin bronchitis 727 clonidine adhd 726 lamictal bipolar disorder 721 epiduo acne 705 risperidone anxiety 697 adalimumab psoriasis 681 phentermine/ topiramate weight loss 681
Tabel 8. Contoh Hasil K-Means dengan Metode Elbow untuk Kelompok Obat berdasarkan Jenis Penyakit Pada Klaster 3 Nama Obat Jenis Penyakit Jumlah Ulasan escitalopram anxiety 3648 sertraline bipolar disorder 4170 Ethinyl estradiol /norgestimate acne 5623 ethinyl estradiol/ norethindrone acne 7453
b. Tampilan Hasil Klastering K-Means dengan menggunakan metode Silhouette.
Gambar 8 adalah hasil sebaran pengelompokkan obat  berdasarkan  penyakit  menggunakan  klastering K-Means  dengan  metode  Silhouette,  dimana  pada klaster 1 terdapat 1113 nama obat, klaster 2 sebanyak 46 nama obat.
Gambar 7 Sebaran obat berdasarkan Jenis Penyakit menggunakan K-Means dengan metode Silhouette
Pada  Tabel  9  merupakan  detil  jumlah  obat berdasarkan hasil DBI terbaik Implementasi klastering  menggucnakan  K-Means  dengan  metode Elbow.
Tabel 9. Hasil Terbaik Jumlah Klastering menggunakan K-Means dengan metode Silhouette Jumlah obat Jumlah Ulasan Cluster 1 1113 8-1107 Cluster 2 46 1128-7453
Pada  Tabel  10  dan  Tabel  11  menampilkan contoh  kelompok  obat  berdasarkan  2  klaster  yang merupakan  hasil  klastering  K-Means  menggunakan metode  Silhouette.  Dimana  pada  Tabel  10 menampilkan contoh data pada klaster 1 yang berisi Kelompok  obat  berdasarkan  jenis  penyakit,  pada Tabel 11 menampilkan contoh data obat berdasarkan jenis penyakit pada klaster 2.
Tabel 10.  Contoh Hasil Klastering K-Means dengan Metode Silhouette yang Menampilkan Kelompok Obat berdasarkan Jenis
Penyakit Pada Klaster 1 Nama Obat Jenis Penyakit Jumlah Ulasan oxycodone pain 1107 pristiq depression 1095 amphetamine/ dextroamphetamine adhd 1090 dulcolax constipation 1075 trintellix depression 1054
Tabel 11.  Contoh Hasil Klastering K-Means dengan Metode Silhouette yang Menampilkan Kelompok Obat berdasarkan Jenis
Penyakit Pada Klaster 2 Nama Obat Jenis Penyakit Jumlah Ulasan abilify bipolar disorder 1128 semaglutide diabetes (type 2) 1163 prozac depression 1172 buspirone anxiety 1265 azithromycin bronchitis 1269

## 3.4. Evaluasi Hasil Klastering K-Means
Berdasarkan  hasil  klastering  K-Means,  maka dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  klaster  merupakan kelompok obat dengan nilai rating campuran, namun klaster  tersebut  mengelompok  berdasarkan  jumlah ulasan dengan karakter sebagai berikut:
a. Kelompok obat yang moderat.
Kelompok  obat  ini  mendapatkan  ulasan  yang cukup untuk memberikan gambaran tentang pengalaman  pengguna  obat,  tetapi  tidak  mencapai tingkat yang sangat besar atau signifikan. Kelompok ini  menunjukkan  bahwa  obat  yang  terdapat  pada klaster  ini  bisa  jadi  belum  terlalu  menarik  bagi pengguna obat.
b. Kelompok obat yang kurang dikenal.
Kelompok  obat  ini  mendapatkan  ulasan  yang sedikit  diantara  kelompok  klaster  lainnya.  Ada beberapa  penyebab,  mungkin  karena  obat  tersebut baru atau kurang populer, kurang aktifnya perusahaan obat  dalam  mengenalkan  produk  obat,  atau pengalaman negatif dari pengguna.
c. Kelompok obat yang populer.
Kelompok  obat  ini  mendapatkan  ulasan berlimpah,  hal  ini  menunjukkan  bahwa  obat-obatan pada kelompok ini telah banyak dipakai atau banyak yang tertarik dengan obat-obatan pada kelompok ini. Ulasan  yang  banyak  dari  pengguna  obat  membantu membangun peluang dan  meningkatkan kesempatan bagi  pelanggan  obat  lainnya  untuk  yakin  terhadap kualitas dan keunggulan dari obat yang terdapat pada kelompok ini.

## 4. DISKUSI
Hasil  klastering  K-Means  menggunakan  2 metode  yaitu  Elbow  dan  Silhouette  menghasilkan jumlah kelompok klastering yang berbeda.
Menggunakan 3 jenis klastering yaitu kelompok obat moderat, obat kurang dikenal dan obat yang populer, maka dapat disimpulkan bahwa luaran dari klastering K-Means  dengan  metode  Elbow  menghasilkan  3 klaster dimana, klaster 1 adalah kelompok obat yang moderat, klaster 2 adalah kelompok obat yang kurang dikenal,  dan  klaster  3  adalah  kelompok  obat  yang populer.
Sedangkan  hasil  klastering  K-Means  dengan metode  Silhouette  menghasilkan  2  klaster,  dimana klaster  1  adalah  kelompok  obat  yang  moderat, sedangkan  klaster  2  adalah  kelompok  obat  yang populer.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  melakukan  analisis  terhadap algoritma  klastering  K-Means  untuk  menemukan model  terbaik  yang  dapat  mengelompokkan  obat berdasarkan  jumlah  ulasan.  Berdasarkan  hasil eksperimen  dengan  membandingkan  kedua  metode yaitu  Silhouette  dan  Elbow,  menemukan  bahwa performa  K-Means  dengan  metode  Silhouette  lebih unggul  dengan  nilai  DBI  0.261  dibandingkan  K- Means  dengan  metode  Elbow  mendapat  nilai  DBI 0.460.  Hasil  eksperimen  pada  penelitian  ini  juga menemukan  bahwa  hasil  klastering  dengan  kedua metode menghasilkan 3 jenis kelompok klaster pada obat  berdasarkan  ulasan  yaitu  moderat,  kurang dikenal dan populer. Kedua metode pengukuran jarak klaster  terbaik  menghasilkan  nilai  klaster  yang berbeda, dimana K-Means dengan metode Silhouette menghasilkan  2  klaster,  sedangkan  metode  Elbow menghasilkan 3 klaster.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian ini didanai melalui kegiatan penelitian Hibah Internal dari Universitas Budi Luhur Tahun Anggaran 2023.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L.  M.  Ganiem,  “Efek  Telemedicine  Pada Masyarakat (Kajian Hukum Media McLuhan: Tetrad),” Interak. J. Ilmu Komun. , vol.  9,  no.  2,  pp.  87–97,  2021,  doi: 10.14710/interaksi.9.2.87-97.
[2] I.  Maskanah,  “Fenomena  Self-Diagnosis  di Era  Pandemi  COVID-19  dan  Dampaknya terhadap  Kesehatan  Mental,” JoPS  J. Psychol.  Students ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–10, 2022, doi: 10.15575/jops.v1i1.17467.
[3] M. Ahmed, R. Seraj, and S. M. S. Islam, “The k-means algorithm: A comprehensive survey and  performance  evaluation,” Electronics , vol. 9, pp. 1–12, 2020, doi: 10.3390/electronics9081295. [4] Sekar Setyaningtyas, B. Indarmawan
Nugroho,  and  Z.  Arif,  “Tinjauan  Pustaka Sistematis:  Penerapan  Data  Mining  Teknik Clustering  Algoritma  K-Means,” J.  Teknoif Tek.  Inform.  Inst.  Teknol.  Padang ,  vol.  10,
no. 2, pp. 52–61,
2022, doi:
10.21063/jtif.2022.v10.2.52-61.
[5] M. Guntara and N. Lutfi, “Cacah Klaster pada Klasterisasi  dengan  Algoritma  K-Means Menggunakan  Silhouette  Coeficient  dan Elbow  Method,” Juti  “Jurnal  Teknol. Informasi,” vol.  2,  no.  1,  pp.  43–52,  2023, doi: 10.26798/juti.v2i1.944.
[6] M.  Sholeh  and  K.  Aeni,  “Perbandingan Evaluasi Metode Davies Bouldin, Elbow Dan
Silhouette  Pada  Model  Clustering  Dengan
Menggunakan Algoritma K Means,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 8, no. 1, pp. 56–65, 2023.
[7] H. Haviluddin, Y. Sukmono,  D. Suprihanto, A.  Harjanto,  and  O.  A.  Murtioso,  “Model Clustering  Pemakaian  Obat  Menggunakan
Algoritma K-Means,” CESS (Journal Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  vol.  7,  no.  2,  pp. 537–546, 2022,
doi:
10.24114/cess.v7i2.36104.
[8] L.  Izzah  and  A.  Jananto,  “Penerapan
Algoritma K-Means Clustering Untuk
Perencanaan Kebutuhan Obat Di Klinik Citra
Medika,” Progresif J. Ilm. Komput. , vol. 18, no. 1, pp. 69–76, 2022, doi:
10.35889/progresif.v18i1.769.
[9] M.  R.  Nugroho,  I.  E.  Hendrawan,  and  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.
[10] S.  Paembonan  and  H.  Abduh,  “Penerapan
Metode Silhouette
Coefficient untuk
Evaluasi Clustering Obat,” PENA Tek. J. Ilm. Ilmu-Ilmu Tek. , vol. 6, no. 2, pp. 48–54, 2021, doi: 10.51557/pt_jiit.v6i2.659.
[11] 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.
[12] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan  pada
RSUD Pekanbaru,” J. Nas. Teknol. dan Sist.
Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  17–24,  2019,  doi:
10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[13] R.  A.  Febrianty,  W.  Witanti,  and  P.  N. Sabrina,  “Segmentasi  Penjualan  Obat  Di
Apotek Menggunakan Metode K-Means,” in
Prosiding  SISFOTEK ,  2020,  pp.  200–206, [Online]. Available:
http://www.seminar.iaii.or.id/index.php/SIS FOTEK/article/view/213.
[14] M.  Cui,  “Introduction  to  the  K-Means Clustering  Algorithm  Based  on  the  Elbow Method,” Accounting, Audit. Financ. , vol. 1,
pp.
5–8,
2020,
doi: 10.23977/accaf.2020.010102.
[15] C. Li, “Preprocessing Methods and Pipelines of Data Mining:  An Overview,”  in Seminar Data  Mining ,  2019,  pp.  1–7,  [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1906.08510.