## DATA MINING CLUSTERING DATA OBAT-OBATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA RSU AN NI’MAH WANGON
Mukrodin 1) , Rohmat Taufiq 2) , Dwi Sana Rizkiyanti Ermi 3)
1,3 Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Peradaban, Jl Raya Pagojengan KM 03, Brebes
2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Jl Perintis Kemerdekaan I/33, Tanggerang Co Responden Email: mukrodins@gmail.com

## Article history
Received   26 Dec 2022 Revised     09 Jan 2023 Accepted  24 Mar 2023 Available online 15 May 2023
Keywords Clustering, Data Mining, K-Means Algorithm,
Medicine

## Abstract
The  need  for  the  right  medicines  can  help  control  the  supply  of  medicines effectively and efficiently, so that the availability of medicines of the right type and quantity is in accordance with the needs and can be obtained when needed. In data mining clustering can be used to analyze drug use, control, and drug planning in hospitals.  The  method  used  for  drug  data  clustering  is  the  K-Means  algorithm which  is  a  non-hierarchical  data  clustering  method  that  partitions  data  into clusters so that data with different characteristics are grouped into other groups. The  purpose  of  this  research  is  to  classify  drug  data  at  An  Ni'mah  Wangon General Hospital which can be used as a reference in decision making or planning and controlling of medical supplies or drug data at the hospital. Where, the results for making this decision will be obtained on how the pharmacy manages the drug stock that has been grouped.
Riwayat Diterima  26 Des 2022 Revisi      09 Jan 2023
Disetujui 24 Mar 2023 Terbit online 15 Mei 2023
Kata Kunci Clustering , Data Mining , Algoritma K-Means , Obat-obatan
Abstrak
Kebutuhan obat-obatan yang sesuai bisa membantu proses pengendalian pemasokan obat  menjadi  efektif  dan  efisien,  sehingga  ketersediaan  berbagai  jenias  obat  dan jumlah  ketersediaan  obat  sesuai  kebutuhan  dan  bisa  diperoleh  disaat  dibutuhkan. Pada data  mining,  clustering bisa  dipergunakan  untuk  melakukan  analisa penggunaan  obat-obatan,  pengendalian,  serta  perencanaan  ketersedian  berbagai macam  obat  di  rumah  sakit.  Penelitian  ini  menggunakan  metode clustering data obat-obatan yaitu algoritma K-Means yang merupakan metode data clustering non hirarki untuk  mempartisi  data  ke  dalam cluster hingga  data  yang  memilikii karakteristik tidak sama dikelompokkan pada kelompok yang lain. Tujuan penelitian ini  yaitu  membentuk  kelompok-kelompok  data  obat-obatan  di  RSU  An  Ni’mah Wangon  yang  dapat  dipakai  sebagai  acuan  pada  proses  pengambilan  keputusan ataupun  perencanaan  dan  pengendalian  pasokan  medis/data  obat-obatan  di  rumah sakit.  Dimana,  hasil  untuk  pengambilan  keputusan  ini  akan  diperoleh  bagaimana untuk apotek mengelola stok obat yang telah dikelompokkan tersebut.

## PENDAHULUAN
Rumah  Sakit  Umum  An  Ni’mah Wangon  merupakan  salah  satu  rumah  sakit yang berada di wilayah kabupaten banyumas tepatnya  di  Jl.  Raya  Timur  Klapagading Kulon, Wangon Banyumas. Rumah sakit An Ni’mah Wangon berdiri pada tanggal 5 Juni 1998,  digawangi  oleh  dr.  Teguh  Ariyanto MPH dan istri tercintanya yang juga seorang dokter  yaitu  dr.  Ratna  Widarastuti  MMR, Rumah  Sakit  tersebut  perkembangannya semakin  pesat  baik  fasilitas,  sarana  juga prasarana dalam pelayanannya hingga sekarang  seperti  laboratorium,  fisio  terapi,
USG  Kandungan,  HCU,  perinatologi  dan lainnya.  Layanan  tersebut  tentu  tidak terpisahkan  dari  pelayanan  obat  yang disediakan  oleh  farmasi  atau  apotek  rumah sakit,  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- obatan, maka dari itu pengadaan obat-obatan haruslah  tepat  sesuai  dengan  kebutuhannya dan  ketersediaan  obat-obatan  yang  cukup dengan jenis dan jumlah yang tepat. Kegiatan itu  dapat  memberikan  pengaruh  dalam  hal
Tangerang, Mei 2023, Vol 7 No. 2 pp 165 – 172                                                                                 E ISSN : 2722-2713
pengadaan,  distribusi  obat  serta  obat-obatan yang  dipakai  serta  untuk  proses  pimpinan dalam mengambil keputusan dalam merencanakan serta pengendalian manajemen rantai  pasok  obat  pada  Apotik  yand  ada  di Rumah Sakit An Ni’mah Wangon.
RSU An Ni’mah memiliki apotek yang melayani  transaksi  penjualan  obat  setiap harinya.  Seiring  dengan  transaksi  penjualan obat  yang  dilakukan  tersebut,  maka  apotek akan menghasilkan data transaksi yang besar sehingga data tersebut semakin lama data obat akan diperbarui yang nantinya akan menyebabkan kebaharuan informasi mengenai data obat-obatan. Berdasarkan hasil observasi  yang  penulis  lakukan  pada  rumah sakit  tersebut,  data-data  transaksi  tersebut berfungsi  sebagai  arsip  dan  laporan  saja. Belum  adanya  pemanfaatan  dari  informasi atau data-data tersebut
seperti pengelompokkan atau clustering guna mendapatkan sebuah informasi baru.
Dari  penumpukkan  data  obat  tersebut dimana  belum  adanya  pemanfaatan  untuk dihasilkan sebuah informasi, hal ini berakibat pada  persediaan  obat  yang  tidak  terkendali sehingga  obat  yang  dibutuhkan  pasien seringkali tidak ada atau bahkan habis. Untuk menyelesaikan persoalan tersebut, dibutuhkan perencanaan  yang  matang  kebutuhan  obat- obatan  dan  pemanfaatan  data  obat  terhadap pemakaian  rendah,  sedang  dan  tinggi. Sehingga,  perlu  dilakukan  analisis  data terhadap  data  obat  salah  satunya  dalah pengelompokkan  atau clustering data-data obat  tersebut  serta  bisa  dijadikan  sebagai acuan obat-obatan yang dibutuhkan.
Data  mining  merupakan  sebuah  cara pencarian trend /pola  yang  diinginkan  dalam sebuah  basis  data  besar( data  warehouse ) dalam rangka membantu proses pengambilan keputusan pada waktu mendatang (Syahdan & Sindar,  2018)  (Nurofik  et  al.,  2021). Selanjutnya,  Mochamad  Wahyudi  (2020) menambahkan informasi tentang data mining yang  merupakan  suatu  proses  iteratif  serta interaktif dalam rangka mendapatkan beberapa  pola  atau  model-model  baru  yang terbaik  (sempurna),  dan  bermanfaat  serta dapat  dipahami  pada  sebuah  database  yang memiliki data sangat besar( massive
databases ).
Definisi clustering ialah sebuah metode yang dipakai pada proses data mining dimana memiliki cara kerja dengan mencari, pengelompokan data yang memiliki kemiripan karakteristik diantara data satu dan data  yang  lain  (Ong,  2013).    Pada  metode clustering bagian  dari  objek  yang  memiliki jenis karakteristik serupa akan dikelompokan pada  sebuah  kelompok  dan  objek  yang mempunyai  karakteristik  tidak  sama  akan  di kelompokkan di kelompok lainnya (Herdiansah  et  al.,  2022).  Contoh  metode clustering yang  terkenal  serta  merupakan algoritma clustering ialah K-means, metode ini  sering  digunakan  karena  sederhana  dan efisien. Algoritma K-means merupakan salahsatu algoritma dari metodologi Clustering, yang berupa pengelompokan data, dimana  data  dibagi  menjadi  dua  kelompok atau lebih. selain kesederhanaan dan efisiensianya, K-means ini  memiliki  sifat efisien dan cepat.
Tujuan dari algoritma K-means berfungsi mendesain cluster objek  yang  didasarkan pada  atribut  yang  berubah  menjadi  partisi  k, cara  kerjanya  diawalai  dengan  menentukan cluster,  selanjutnya  pada  setiap cluster di elemen  pertama  yang  dipilih  dijadikan sebagai  titik  pusat cluster ( centroid ),  setelah itu pengulangan setiap step sampai tidak dapat ditemukan objek yang dapat dipindahkan lagi.

## METODE PENELITIAN

## 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. (Amril Mutoi Siregar, 2020)
Data  mining  merujuk  pada  proses penggalian  pengetahuan  dalam  database. Sebuah  data  mining  merupakan  sebuah metode  untuk  mengekstrak  informasi  atau menemukan pola dalam kumpulan data besar (Herdiansah et al., 2022).
Selanjutnya (Gorunescu, 2011)
memaparkan  terdapat  3  langkah  sistematis yang terdapat data mining:
1. Pemrosesan  awal  pada  data  ‘langkah- langkah yang dilakukan dalam pemrosesan ini  adalah  Untuk  mempersiapkan  data sebelum diproses, berbagai teknik digunakan,  termasuk  pembersihan  data, normalisasi data, transformasi data, penanganan data yang tidak valid, reduksi dimensi,  pemilihan  subset  fitur,  dan sebagainya.
2. Membangun model dan melakukan
validasi berarti melakukan analisis terhadap  berbagai  model  untuk  memilih model  yang  memiliki  kinerja  prediksi terbaik.  Pada  tahap  ini,  berbagai  metode digunakan,  seperti  klasifikasi,  regresi, analisis  cluster,  deteksi  anomali,  analisis asosiasi, analisis pola sekuensial, dan lain- lain.
3. Tahap ketiga dari proses tersebut
melibatkan  pengaplikasian  model  ke dalam data baru dengan tujuan menghasilkan  prediksi  terhadap  masalah yang sedang diinvestigasi.

## Clustering
Analisis cluster adalah salah satu Teknik datamining 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  (Najmuddin  &  Herdiansah,  2021). 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(Nurcahyo, 2015).
Teknik pengelompokan ini dibagi menjadi tiga kategori, yaitu algoritma parsial, hierarkis,  dan  lokal.  Ada  sekumpulan  objek dan pengelompokan atau kriteria
pengelompokan,  dan  pengelompokan  parsial membagi objek ke dalam kluster sedemikian rupa sehingga objek dalam satu kluster lebih mirip  dengan  objek  dalam  satu  kluster daripada objek dalam kluster lain. (Varghese et al.,2011).
Analisis Clustering atau analisis kelompok  adalah  sebuah  Teknik  yang  bisa digunakan untuk mengenali berbagai kelompok yang peroleh dari pengelompokkan beberapa unsur yang lebih kecil megacu pada adanya  kemiripan  satu  objek  dengan  objek lainnya.
Algorita 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 dapat memperoleh input -an  berupa  data  label kelas(Wanto, 2020).
Algoritma kmeans 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 .
Menurut  (Gustientiedina  et  al.,  2019), algoritma  yang  umum  digunakan  dalam metode K-Means adalah sebagai berikut: 1. tetapkan  total  jumlah  cluster  k  yang terbentuk. Jumlah cluster k dapat ditentukan berdasarkan pertimbangan teoritis dan konseptual yang diajukan.
2. 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 sebagai berikut:
dimana:
v  : centroid pada Cluster
xi : objek ke-i
n    :  banyaknya  objek/jumlah  objek  yang menjadi anggota Cluster
3. Hitung  jarak  setiap  objek  ke  masing- masing centroid dari  masing-masing
Cluster .  Untuk  menghitung  jarak  antara objek dengan centroid penulis menggunakan Euclidean Distance.
dimana:
xi  :  obyek  x  ke-i  y i :  daya  y  ke-i  n  : banyaknya objek
4. 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- means.  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 fuzzy  C means .
5. Lakukan Iterasi, setelah melakukan iterasi langkah  berikutnya  menentukan  posisi centroid baru  dengan  menggunakan persamaan 1.
6. 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.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  pendahuluan  adalah  serangkaian kegiatan  untuk  memastikan  penelitian  akan baik.  Setelah  itu,  proses  penelitian  akan berlangsung secara sistematis
dan menghasilkan hasil yang berkualitas. Langkah yang dilakukan sebagai berikut:
1. Penentuan Tujuan
Langkah  ini  memiliki  fungsi  untuk memperjelas  karangka  tentang  apa  saja yang menjadi tujuan penelitian. Sedangkan  penelitian  ini  memiliki  tujuan pengelompokkan  pemakaian  data  obat- obagtan menggunakan algoritma K-means clustering. 2. Merumuskan Masalah Untuk menentukan topik penelitian, dilakukan observasi dan pengumpulan masalah  yang  ada.  Kemudian,  rumusan masalah  yang  sesuai  dengan  permasalahan dapat  ditentukan.  Oleh  karena  itu,  rumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana  cara  mengelompokkan  data penggunaan  obat-obatan  di  RSU  An  Ni'mah Wangon.
Prepocessing Data
Sebelum  pengolahan  data  dalam  data mining, tujuannya adalah untuk membersihkan  dan  meningkatkan  kualitas hasil  pengelompokan  data.  Ini  dilakukan dengan melakukan hal-hal seperti menghapus data  yang  tidak  relevan  dan  mengurangi jumlah rekaman duplikat. Beberapa penjelasan tahapan prepocessing data sebagai berikut:
1. Seleksi Atribut/Data
Pada  penelitian  ini,  tidak  semua  data atau  atribut  pada dataset dipakai,  oleh karena  itu  hanya  data  yang  sesuai  untuk dianalisis data atau atribut mana yang akan diambil dari dataset tersebut sesuai dengan tujuan  dan  kebutuhan  pana  penelitian  ini. Adapun  atribut  yang  digunkan  antara  lain ialah  nama  obat,  persediaan  obat  yang diambil  dari  laporan  penjualan  obat  sejak bulan mei hingga agustus. Untuk mengetahui informasi data atau atribut data dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Tabel 1. Informasi Data No Column Non- Null Count  Dtype 1 Jns.Transaksi  18324  non- null object 2 Nama Obat/ alkes 18324  non- null object 3 Depo Farmasi 18324  non- null object 4 Kredit 18324  non- null float64 5 Saldo 18324  non- null float64
Dari  gambar  diatas  menjelaskan bahwa  informasi  data  memuat  5  kolom, yakni  terdiri  dari  18323  data  dan  5 variabel, yaitu 3
variabel ( JNS.TRANSAKSI,  NAMA  OBAT/ALKES,
DEPO FARMASI ) yang memiliki tipe data objek , dan 2 variabel yakni ( KREDIT dan SALDO RS ) yang memiliki tipe integer.
2. Pembersihan Data ( Data Cleaning ) Pada  langkah  awal  ini,  dilakukan proses  penting  dalam  penelitian  yaitu melakukan  pembersihan  data  agar  sesuai untuk  di  mining.  Proses  pembersihan  ini bertujuan  untuk  menghapus  data  yang tidak  digunakan  atau  tidak  layak  untuk diolah  dalam  proses  data  mining  seperti data  noise  atau  missing  value  pada  data yang  tidak  konsisten.  Selain  itu,  dalam penelitian ini juga dilakukan penghapusan data  yang  tidak  relevan  yang  diisi  oleh responden dari luar studi kasus penelitian ini.
Selama analisis data, kami membersihkan  data  agar  dapat  digunakan untuk penambangan. Ini termasuk menghapus  data  yang  tidak  relevan  atau tidak  cocok  dengan  proses  penambangan data.  Kami  juga  menghapus  data  yang secara  tidak  sengaja  disertakan  dalam penelitian, seperti noise dan missing value.
Secara  umum,  data  yang  dimaksud dalam pembersihan data adalah data yang tak lengkap misalkan  data hilang ataupun data  yang  tidak  valid.  Selain  dari  hal tersebut, atribut data dimana data tersebur tidak relevan akan harus di- delete . Proses pembersihan  data  yang  dilakukan  dapat membuat  pengaruh  kinerja  dari  teknik proses data mining yang digunakan.
Tabel 2. Data Cleaning
No NAMA OBAT Kredit Saldo_RS 0 Acyclovir Salep 5 24 1 Acyclovir TAB 400 MG 55 23 2 Alpara Tab 93 22 3 Ambroxol Syr 24 21 4 Ambroxol Tab 1082 20 5 Aminophyllin Inj 26 182 6 Amoxicilin 500mg 44 157 7 Ampilicilin Inj 43 137 8 Anadium Kaplet 19 1088 9 Analsik tab 645 1087

## Hasil Penelitian
Memuat data Melakukan  pemrosessan  data/ loading data di file data Set yang telah dibersihkan/ cleaning untuk kemudian data di- upload ke google colab
Tabel 3. Memuat Data
No NAMA OBAT Kredit Saldo_RS 0 Acyclovir Salep 1.0 24.0 1 Acyclovir Salep 1.0 23.0 2 Acyclovir Salep 1.0 22.0 3 Acyclovir Salep 1.0 21.0 4 Acyclovir Salep 1.0 20.0 5 Acyclovir Tab 400 mg 10.0 182.0 6 Acyclovir Tab 400 mg 25.0 157.0 7 Acyclovir Tab 400 mg 20.0 137.0 8 Alpara Tab 10.0 1088.0 9 Alpara Tab 1.0 1087.0 10 Alpara Tab 10.0 1077.0 11 Alpara Tab 10.0 1067.0
Terdapat  2  kolom  yang  akan  kita gunakan,  maka  data  dari  kedua  kolom  di pisahkan  terlebih  dahulu  dan  ditampung  ke dalam  dua  variabel  yang  berbeda.  Kedua variablel  tersebut,  akan  di  plot  ke  dalam sebuah scatter dengan  semua  warna  data berwarna  hijau  yang  artinya  data  tersebut masih merupakan seluruh data dibagian yang sama.
Gambar 1. Visualisasi Data Set
Cluster ing Data
a . Fungsi Euclidean Distance
Buat  Fungsi  Euclidean  Distance  untuk menghitung jarak dari data ke centroid dan
Tangerang, Mei 2023, Vol 7 No. 2 pp 165 – 172                                                                                 E ISSN : 2722-2713
juga  berguna  untuk  menghitung  jarak antara centroid . b.  Nilai Cluster Dan Centroid
i. Tentukan  terlebih  dahulu  nilai  k sebagai  banyaknya cluster yang  akan dihitung. ii. Tentukan  nilai centroid awa  pada sumbu x dan sumbu y.
c.  Pengelompokan Data Pada Tiap Cluster
i Buat  variable  penampung  yang  akan menampung data pada tiap cluster yang berbeda.  Variable  tersebut  sejumlah dengan jumlah cluster yang digunakan.
ii Lakukan pengelompokan selama panjang data.
iii Tampilkan  indeks  dari  tiap  data  yang ada pada suatu cluster dengan banyaknya data pada cluster tersebut.
Gambar 2. Cluster Awal
Distribusi Cluster
Distribusi cluster digunakan  untuk menunjukan kontribusi relatif dari tiap cluster terhadap  total  keseluruhan  data.  Distribusi cluster dapat dilihat pada diagram berikut:
Gambar 3. Distribusi Awal Cluster
Berdasarkan  diagram  diatas  distribusi cluster  terbanyak  didapati  pada  C2  dimana terdapat  distribusi  cluster  sebanyak  62,4%, sedangkan  C1  dan  C3  mendapati  distribusi cluster yang lebih kecil yaitu 2.8% dan 34,9%

## Visualisasi Data

## Gambar 4. Visualisasi Cluster Awal

## Update Centroid
Update centroid digunakan untuk menetapkan centroid terbaik. Update centroid dapat dilakukan sebagi berikut:
a. Buat variabel untuk menampung centroid lama, yaitu centroid yang belum di update. Centroid lama  tersebut  akan  digunakan untuk  menghitung  jarak  antara  centroid lama dengan centroid baru (yang sudah di- update ).
b. Buat  variabel  untuk  menampung  jenis cluster dari tiap data, sehingga data dengan indeks  ke  i  setelah  proses  perhitungan jarak akan memiliki nilai cluster -nya.
c. Buat  variabel  untuk  menampung  jarak antara centroid lama dengan centroid baru (yang sudah di- update ).
d. Lakukan  perulangan  selama  jarak  antara centroid lama dengan centroid baru (yang sudah diupdate) sudah bernilai 0. Artinya letak centroid lama  dan centroid baru sudah tidak berpindah pindah lagi.
e. Tampilkan nilai centroid baru yang sudah tidak berpindah pindah lagi. Pengelompokan Menggunakan Centroid
yang sudah di update
Setelah mendapatkan centroid yang sudah di-update kemudian lakukan pengelompokan kembali  untuk  mendapatkan  hasil  cluster terbaik.  Pengelompokan  dilakukan  sebagai berikut:
a. Buat  variable  penampung  yang  akan menampung  data  pada  tiap cluster yang berbeda.  Variable  tersebut  sejumlah dengan jumlah cluster yang digunakan.
b. Lakukan  pengelompokan  selama  panjang data.
c. Tampilkan indeks dari tiap data yang ada pada suatu cluster dengan banyaknya data pada cluster tersebut.
Gambar 5. Hasil Cluster Akhir

## Distribusi Akhir
Gambar 6. Distribusi Cluster Akhir
Berdasarkan  diagram  diatas  distribusi cluster terbanyak  dimiliki  pada  C2  dimana terdapat  distribusi cluster sebanyak  63,3%, sedangkan  C1  dan  C3  mendapati  distribusi cluster yang lebih kecil yaitu 33.9% dan 2,8%.

## Visualisasikan Kembali
Gambar 7. Visualisasi Cluster Akhir

## KESIMPULAN
Dari  hasil clusterisasi pada  data  obat- obatan  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa kelompok  obat  yang  termasuk  pemakaian sedikit  rata-rata  permintaan  obat  pada  bulan Mei  untuk  pemakaian  kurang  dari  31877
buah,  dan  obat  yang  termasuk  pemakaian sedang  rata-rata  permintaan  obat  pada  bulan Mei sekitar 42364 buah, sedangkan obat yang termasuk  ke  dalam  obat  pemakaian  tinggi rata-rata  permintaan  obat  pada  bulan  Mei diatas  48008  buah.  Informasi  yang  didapat dari  hasil  klusterisasi  obat  tersebut  setelah dikonfirmasi  pada  pihak  rumah  sakit, kemudian dapat diketahui pemakai obat tinggi rendahnya obat. Melalui data mining tersebut kemudian  apotek  menggunakannya  sebagai refrensi  kebijakan  pengambilan  keputusan untuk mengendalikan stok obat dirumah sakit, dimana untuk obat dengan pemakaian rendah, rumah sakit akan menyetoknya dibawah 3000 buah, obat dengan pemakaian sedang akan di stok  dari  3000-5000  buah  dan  obat  dengan pemakaian  tertinggi,  rumah  sakit  akan menyetoknya diatas 5000 buah.

## SARAN
Penelitian ini sangat membantu bidang kesehatan  terutama  pada  bidang  apotik, diharapakan  dengan  adanya  penelitian  ini dapat  mengurangi  ada  kesalahan  pemilihan obat,  serta  penelitian  ini  bisa  dikembangkan lebih  luas  terutama  untuk  implementasi aplikasi obat-obatan.

## REFERENSI
Prasetyo,  Eko.  (2014).  Data  Mining: Mengolah  Data  Menjadi  Informasi Menggunakan  Matlab.  Bojonegoro: Universitas Negeri Malang.
Amril Mutoi Siregar, S. K. M. K. D. A. N. A. P. S. K. M. K. (2020). DATA MINING: Pengolahan  Data  Menjadi  Informasi dengan  RapidMiner .  CV  Kekata Group. https://books.google.co.id/books?id=r TlmDwAAQBAJ Bogadenta, A. (2013). Manajemen Pengelolaan Apotek . D-Medika.
Creative, S. C. (2017). Jago Microsoft Excel
2016 . Elex Media Komputindo.
https:// books .google.co.id/books?id=r 0RGDwAAQBAJ
Darmawan,  U.,  Destriana,  R.,  &  Tisno,  W.
(2022). Analisis Penerapan Website e-
Government  Pemerintah  Kabupaten Tangerang Menggunakan
Tangerang, Mei 2023, Vol 7 No. 2 pp 165 – 172                                                                                 E ISSN : 2722-2713
GTMetrix. Jurnal  Telematika , 17 (1),
24-31. Departemen Kesehatan RI. (2017). Sterkwerkende Geneesmiddelen Ordonanntie  ,  Staatsblad  1949:419); Peraturan Menteri Kesehatan Republik  Indonesia  Nomor  9  Tahun 2017 Tentang Apotik , 1–36.
Destriana, R., Rusdianto, H., Prabowo, D. C., Erri,  D.,  &  Putra,  J.  L.  (2023). Interactive  Application  Development Using Augmented Reality Concept for
Catalog Tire in Planet Ban Store Pasar
Kemis. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI , 9 (1), 41-45. Firmansyah, Y., & Pitriani. (2017). Penerapan Metode  SDLC  Waterfall Dalam Pembuatan Aplikasi Pelayanan Anggota Pada Cu Duta Usaha Bersama Pontianak. Jurnal Bianglala Informatika , 5 (2), 53–61. https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index. php/Bianglala/article/view/2703/1813
Herdiansah, A., Borman, R. I., Nurnaningsih, D., Sinlae, A. A. J., & Al Hakim, R. R.
(2022).  Klasifikasi  Citra  Daun  Herbal
Dengan Menggunakan Backpropagation  Neural  Networks Berdasarkan  Ekstraksi  Ciri  Bentuk. JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) , 9 (2), 388–395. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i2. 4066
Herdiansah,  A.,  Nurnaningsih,  D.,  &
Rusdianto,  H.  (2022).  Pemanfaatan Flutter  Pada  Pengembangan  Aplikasi Mobile  EBisnis  Penyediaan  Bahan Baku Bisnis Katering. Jurnal Teknoinfo , 16 (2), 291–303. https://doi.org/10.33365/jti.v16i2.1937
Gorunescu, F. (2011). Data mining:
Concepts,  models  and  techniques.
Intelligent Systems Reference Library . https://doi.org/10.1007/978-3-642-

## 19721-5
Gustientiedina,  G.,  Adiya,  M.,  &  Desnelita, Y.  (2019).  Penerapan  Algoritma  K- Means  Untuk  Clustering  Data  Obat- Obatan. Jurnal  Nasional  Teknologi Dan  Sistem  Informasi , 5 ,  17–24. https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v 5i1.2019.17-24
Jollyta,  D.,  Ramdhan,  W.,  &  Zarlis,  M.
(2020). Konsep  Data  Mining  Dan Penerapan . Deepublish. https://books.google.co.id/books?id=p iMJEAAAQBAJ Najmuddin,  N.,  &  Herdiansah,  A.  (2021). Decision  Support  System  Fuzzy Analytic  Hierarchy  Process  Method Studi Kasus Pemilihan Vendor Kemasan  Terbaik. Jurnal  Teknik Informatika (JIKA) , 5 (2), 124–133 Nurcahyo,  D.  N.  G.  W.  (2015). Algoritma Data Mining Dan Pengujian . Deepublish. https://books.google.co.id/books?id=F n-QDwAAQBAJ
Nurofik,  Agus,  Elsy  Rahajeng,  Novi  Yona
Sidratul  Munti,  Sutisna,  Hamdan Firmansyah, Amar Sani, Decky Hendarsyah,  Sukri  Adrianto,  Wawang Adi  Darma,  Arief  Herdiansah,  Deny Ariestiandy,  Desi  Nurnaningsih,  Iwan Setiawan,  Adrianto  Sugiarto  Wiyono, dan Zaharah. 2021. Pengantar Teknologi  Informasi .  Ed.1.  disunting oleh  I.  Kusumawati  dan  M.  Sari. Crebon: Insania.
Sibero,  A.  F.  K.  (2013). Web  Programming Power Pack . Mediakom.
Wanto,  A.  (2020). Data Mining : Algoritma dan  Implementasi .  Yayasan  Kita Menulis. https://books.google.co.id/books?id=L SPfDwAAQBAJ