## Pengklasifikasian Data Pasien Tes Urine Dengan Metode Clustering Pada Kantor Badan Narkotika Nasional  Provinsi Sumut (BNNP SUMUT)
Bunga Lestari Hasibuan 1 , Sofiah 2 , Ega Yolanda 3
1,2,3 Program Studi Ilmu KomputerFakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara 1,2,3 Jalan Jl. Lap. Golf No.120, Kp. Tengah, Kec. Pancur Batu, Sumatera Utara, Indonesia Email : *1 bungalestarihas@gmail.com , 2 sofiahritonga5@gmail.com , 3 yolandaega29@gmail.com
Abstract. Datamining  is  the  process  of  extracting  useful  information  and  patterns  from  very  large  data.  Data mining includes data collection, data extraction, data analysis, and data statistics. Data mining is also known as Knowledge discovery, Knowledge extraction data/pattern analysis, information harvesting, and others. A urine test is  a process  to find  out  the  physical  condition  of  a person  using  or not  whether the  patient  is  related  to narcotics abuse.  The  National  Narcotics  Agency  for  North  Sumatra  Province  (BNNP  SUMUT)  is  a  non-ministerial government agency (LPNK) for Indonesia which has duties in the field of P4GN (Prevention, Eradication, Abuse and  illicit  trafficking  of  narcotics).  This  research  was  conducted  by  applying  the  k-means  algorithm  clustering method  which  is  one  of  the  data  mining  techniques  for  classifying  data  on  urine  test  patients  at  BNNP  North Sumatra. By examining as many as 20 alternative data on urine test patients and providing a total of 3 clusters, and utilizing 3 main criteria as the research in this report, the resulting number of cluster 1 is 5 data, cluster 2 is 7 data. And cluster 3 as much as 3 data. This urine test patient data classification system was designed using Matlab software.
Keywords:  Classification  of  Urine  Test  Patient  Data,  Clustering  Method,  North  Sumatra  Province  National Narcotics Agency (BNNP Sumut).
Abstrak . Data mining merupakan proses penggalian informasi dan pola yang bermanfaat dari data yang sangat besar. Data mining mencakup pengumpulan data, ekstraksi data, analisis data, dan statistik data. Data mining juga  dikenal  sebagai  Knowledge  discovery,  Knowledge  extraction  data/pattern  analysis,  information  harvesting, dan  lain-lain.  Tes  urin  adalah  proses  untuk  mengetahui  kondisi  fisik  seseorang  menggunakan  atau  tidaknya keterkaitan  pasien  terhadap  penyalahgunaan  narkotika.  Badan  Narkotika  Nasional  Provinsi  Sumatera  Utara (BNNP SUMUT) adalah sebuah lembaga pemerintah non-kementrian (LPNK) Indonesta yang memiliki tugas di bidang  P4GN  (Pencegahan,  Pemberantasan,  Penyalahgunaan  dan  peredaran  gelap  narkotika).  Penelitian  ini dilakukan  dengan  menerapkan  metode  clusteringalgoritma  k-means  yang  merupakan  salah  satu  teknik  Data Mining  untuk  pengklasifikasianan  data Pasien  Tes Urin  di  BNNP  Sumut.  Dengan meneliti sebanyak    20 data alternatifpasien tes urin dan memberikan jumlah cluster sebanyak 3, dan memanfaatkan 3 kriteria utama sebagai penelitian di laporan ini, menghasilkan jumlah cluster 1 sebanyak 5 data, cluster 2 sebanyak 7 data dan cluster 3 sebanyak  3  data.  Sistem  pengklasifikasian  data  pasien  tes  urin  ini  di  rancang  dengan  menggunakan  software Weka. .
Kata  Kunci  :  Pengklasifikasian  Data  Pasien  Tes  Urine,  Metode  Clustering,  Badan  Narkotika  Nasional Provinsi Sumut (Bnnp Sumut).

## PENDAHULUAN
Pada  masa  teknologi  komputasi  dan  media  penyimpanan  telah  memungkinkan  manusia untuk mengumpulkan dan menyimpan data dari berbagai sumber dengan jangkauan yang amat luas. Fenomena seperti ini terjadi dalam banyak bidang kehidupan, seperti bisnis, perbankan, pemasaran, produksi,  sains,  pendidikan,  dan  sebagainya.  Meskipun  teknologi  basisdata  modern  telah menghasilkan media penyimpanan  yang  ekonomis bagi  aliran data  yang amar besar ini, teknologi untuk  membantu  user  menganalisis,  memahami,  atau  bahkan  memvisualisasikannya  belumlah tersedia. Hal inilah yang melatarbelakangi dikembangannya konsep Pengambilan Pengetahuan dari Basisdata  (PPB)  atau  dikenal  dengan  data  mining  yang  diterjemahkan  secara  sederhana  sebagai 'penambangan data.
Data  mining  adalah  analisa  terhadap  suatu  data  untuk  menentukan  hubungan  yang jelas serta menyimpulkan yang belum diketahui sebelumnya dengan cara terkini dan berguna bagi pemilik  data  tersebut  (Metisen  &  Sari,  2015).  Teknik  data  mining  dibagi  menjadi  beberapa
kelompok  sesuai  tugas  yang  dilakuakan  yaitu  deskripsi,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi,  klastering dan  asosiasi.  Data  Mining  merupakan  suatu  konsep  yang  digunakan  untuk  mencari  nilai  tambah yang  tersembunyi  dalam  database  dengan  tujuan  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi informasi pengetahuan potensial dan berguna. Pada penelitian ini dikembangkan suatu konsep data mining  untuk  membantu  menglasifikasian  data  peserta  tes  urine  dengan  metode  Clustering  pada kantor Badan Narkotika Nasional Provinsi Sumatera Utara.

## METODOLOGI PENELITIAN
Adapun  metode  yang  digunakan  dalam  menyelesaikan  pengklasifikasian  data  pasien  tes urine  dengan  metode  clustering  pada  kantor  badan  narkotika  nasional    provinsi  sumut  (BNNP sumut) sebagai berikut :
Analisa Masalah Pengumpulan Data Data Pasien Tes Urine Metode Clustering K-Means Clustering Pengujian Hasil Dan Pembahasan

## Gambar 1. Metode Penelitian
Metode  penelitian  diawali  dengan  analisa  maslah  yaitu  bagaimana  masalah  yang  ada  pada BNNP  Sumut  untuk  memilah  data  yang  sudah  disimpan  selalam  ini.  Kemudian  mengambil  data yang telah tersimpan. Kemudian menjadikan data tersebut dapat diolah berbasi database kemudian diolah  dengan  metode  clustering.  Metode  clustering  yang  digunakan  yaitu K-Means  Clustering . Selanjutnya  dilakukan  pengujian  dan  hasil  dari  analalisa  disajikan  dan  ditarik  suatu  kesimpulan yang telah dibahas sebelumnya.

## 2.1 Pengertian Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  penggalian  informasi  dan  pola  yang  bermanfaat  dari  data yang  sangat  besar.  Data  mining  mencakup  pengumpulan  data,  ekstraksi  data,  analisis  data,  dan statistik  data.  Data  mining  juga  dikenal  sebagai Knowledge  discovery,  Knowledge  extraction . data/pattern analysis, information harvesting, dan lain-lain[1].
Data  mining  juga  merupakan  proses  logis  untuk  menemukan  informasi  yang  berguna. Setelah  ditemukan  informasi  dan  pola  dapat  digunakan  untuk  alat  pendukung  dalam  pengambilan keputusan  dalam  mengembangkan  bisnis.  Alat  data  mining  dapat  memberikan  jawaban  untuk berbagai  pertanyaan  yang  terkait  dengan  bisnis  dan  terlalu  sulit  untuk  diselesaikan.  Data  mining juga dapat  digunakan untuk  meramalkan tren masa depan  yang memungkinkan pebisnis membuat keputusan  yang  efektif,  proaktif,  dan  dinamis[2].  Data-data  yang  diolah  dengan  menggunakan teknik data mining juga mampu menghasilkan pengetahuan yang sesuai dengan harapan. Misalnya pada  bidang  kesehatan,  cukup  banyak  data  yang  dimiliki  oleh  rumah  sakit,  seperti  data  medical record dan radiologi, tetapi karena belum adanya standar koleksi data maka data-data tersebut sukar
untuk diolah sehingga dengan kehadiran data mining maka diharapkan data-data yang dimiliki oleh pihak  kesehatan  dapat  diolah  sesuai  dengan  keperluan  hingga  menghasilkan  informasi  dan pengetahuan yang dapat dimanfaatkan oleh para pengambil kebijakan terutama pemerintah.
Definisi  lainnya  untuk  data  mining  adalah  suatu  proses  menganalisis  pola  data  yang tersembunyi menurut berbagai perspektif untuk kategorisasi menjadi informasi yang berguna, yang dikumpulkan  di  area  umum,  data  warehouse  untuk  analisis  yang  efisien,  algoritma  data  mining, memfasilitasi pengambilan keputusan bisnis, dan informasi lainnya[3].
Data mining menggunakan analisis matematika dalam mendapat atau menemukan pola dan kecenderungan  dari  data.  Pada  umumnya,  pola  ini  sukar  ditemukan  oleh  eksplorasi  data  secara biasa/tradisional,  hal  ini  disebabkan  oleh  terlalu  rumitnya  hubungan  antardata  atau  juga  dapat disebabkan oleh data yang begitu besar.
Data mining bertujuan untuk menemukan pola yang sebelumnya tidak diketahui. Jika pola- pola  tersebut  telah  diperoleh  maka  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  berbagai  macam permasalahan.  Data  mining  saat  ini  juga  telah  menjadi  suatu  teknologi  baru  yang  kuat  dengan potensi  besar  untuk  membantu  perusahaan  fokus  pada  informasi  paling  penting  dalam  data  yang telah mereka kumpulkan tentang perilaku pelanggan dan pelanggan potensial mereka. Melalui data mining, perusahaan dapat menemukan informasi dalam data yang begitu besar melalui pengolahan: yang  tepat  dan  efektif  dengan  berbagai  metode  yang  ada  dalam  data  mining  sehingga  secara sederhana  data  mining  dapat  digambarkan  sebagai  suatu  pola  atau  model  atau  kaidah  atau pengetahuan yang dihasilkan dari data mining.
Data mining biasanya dilakukan melalui tiga langkah[4]:
1. Eksplorasi:  Hal  yang  harus  dilakukan  adalah  mempersiapkan  data  dalam  jumlah  yang  besar, selanjutnya data dibersihkan atau direduksi sesuai dengan yang diperlukan, dan menghilangkan data-data duplikat sehingga data yang tersisa adalah data yang benar-benar dapat digunakan.
2. Pemodelan  atau  identifikasi  pola:  Membangun  model  statistik  dengan  tujuan  mengevaluasi sehingga  dapat  menghasilkan  prediksi  mana  yang  terbaik  dan  paling  akurat.  Proses  ini  boleh jadi  memakan  waktu  lama  karena  model  yang  diterapkan  berbeda  pada  kumpulan  data  yang sama dan dilakukan berulang-ulang untuk kemudian dibandingkan hasilnya.
3. Penerapan: Pada tahap akhir ini dilakukan pengujian model yang digunakan terhadap data latih dan  data  uji  untuk  menghasilkan  prediksi  atau  perkiraan  hasil  yang  sesuai  dengan  apa  yang diharapkan.
Salah  satu  penggunaan  data  mining  dalam  bisnis  adalah  saat  data  mining  digunakan  untuk menemukan  pola  dan  hubungan  dalam  data  dan  membantu  membuat  keputusan  bisnis  yang  lebih baik.  Selain  itu,  data  mining  dapat  membantu  mengenali  tren  penjualan,  mengembangkan kampanye pemasaran yang lebih cerdas, dan secara akurat memprediksi loyalitas pelanggan[5]. Selain itu, penggunaan data mining di area lainnya meliputi:
1. Segmentasi Pasar, di mana data mining dapat melakukan identifikasi karakteristik secara umum dan pelanggan yang membeli produk sama dari suatu perusahaan.
2. Keinginan  Pelanggan,  data  mining  mampu  memprediksi  pelanggan  yang  telah  meninggalkan atau tidak lagi berminat dengan produk-produk perusahaan Anda dan pergi ke produk-produk perusahaan lain.
3. Pemasaran  langsung,  berupa  identifikasi  prospek  mana  yang  harus  dimasukkan  dalam  milis untuk mendapatkan tingkat respons tertinggi.
4. Pemasaran  interaktif,  memprediksi  apa  saja  yang  diakses  oleh  setiap  individu  dari  situs  Web Anda,  dan  dapat  dilihat  apa-apa  saja  yang  disukai  oleh  individu  tersebut  dan  apa  saja  yang membuat mereka tertarik untuk mengaksesnya.
Analisis keranjang pasar (market basket  analysis), yaitu memahami produk atau layanan apa  yang biasanya dibeli bersama, misalnya bir dan popok menggunakan algoritma association rule. Analisis data dan penggunaannya sebagai alat pendukung dalam pengambilan keputusan. Aplikasi lainnya adalah:
a. Teks mining (grup berita, email, dokumen) dan Web mining.
b. Stream data mining.
c. Bio-informatika dan analisis bio-data.
d. Forecasting,  misalnya  Estimasi  penjualan,  memprediksi  muatan  server  atau  server downtime.
e. Risk & Probability :
 Memilih  pelanggan  yang  terbaik  sebagai  target  dalam  mengirim  surat,  menentukan kemungkinan  keuntungan  dari  Break  Point  Event  (BPE)  sebagai  skenario  risiko, menetapkan probability untuk menentukan diagnosis atau outcome lainnya.
 Rekomendasi menentukan yang menyukai produk-produk tertentu.
 Finding  sequence  →  menganalisis  pilihan-pilihan  customer  ketikashopping  cart  atau memasukkan  ke  dalam  kereta  belanja  danmemprediksi  kejadian-kejadian  ke  depan yang akan terjadi.
 Grouping memisahkan pelanggan atau acara-acara ke dalam klaster-klaster yang sesuai, menganalisis  dan  memprediksi  kedekatan,  serta  membangun  model  mining  yang melibatkan  berbagai  hal.  Dimulai  dari  pertanyaan-pertanyaan  yang  berkaitan  dengan data sampai dengan bagaimana meng-create data untuk menjawab berbagai pertanyaan- pertanyaan sampai dengan menyebarkan model ke lingkungan kerja.

## 2.2 Pengertian Tes Urine
Urin merupakan salah satu sampel yang paling sering digunakan untuk memeriksajenis zat narkoba karena dianggap paling akurat dengan sasaran  yaitu pelajar, pegawai maupun masyarakat umum  sehingga  banyak  kegiatan  tes  urin  yang  menggunakan  rapid  tes.Tes  urin  merupakan  alat deteksi  sederhana  untuk  mengetahui  kandungan  paparan  narkoba  dalam  tubuh  yaitu  dengan mengunakan  rapid  tes  yang dimasukkan  kedalam  tabung/ pot  berisi  urin untuk   mengetahui enam parameter  zat  narkoba  yaitu  marijuana,  morfin,  amphetamine,  methamphe-tamine,  ekstasi  dan kokain[6].

## 2.3 Pengertian Narkoba
Narkotika adalah zat atau obat yang berasal dari tanaman atau bukan tanaman, sintesis atau semi  sintesis  yang  menimbulkan  pengaruh  bagi  penggunanya  yakni  hilangnya  rasa  sakit, pembiusan,  adanya  rangsangan  semangat,  berhalusinasi  dan  dapat  menyebabkan  ketergantungan. Macam-macam narkotik antara lain[7].
1. Ganja (Canabis) adalah tanaman yang mengandung kanabioid psikoaktif dan dapat menimbulkan ketagihan  serta  dapat  mengikat  pikiran.  Efek  yang  ditimbulkan  dalam  tubuh  kita  adalah meningkatnya denyut nadi, kehilangan konsentrasi, keseimbangan menurun, depresi, timbulnya ketakutan, rasa panik, dan berhalusinasi. Ganja dikenal dengan sebutan mariyuana.
2. Opium  (Opiad)  adalah  tanaman  yang  mengandung  kurang  lebih  20  alkaloid  opium.  Opium memiliki  berbagai  nama  yakni  opiad  atau  opioid.  Opium  berasal  dari  jus  dan  bunga  opium (papaver  somniverum)  dan  opium  disuling  untuk  membuat  heroin,  morfin,  dan  kodein.  Opium digunakan  dalam  ilmu  kesehatan  yakni  untuk  menghilangkan  rasa  sakit  (batuk,  diare  dan  lain- lain),  tetapi  banyak  yang  menyalahgunakan  yang  menimbulkan  gejala-gejala  seperti  perasaan menjadi tenang dan bahagia, mengantuk, malas bergerak, bicara madel dan lainlain.
3. Kokain  (shabu-shabu)  adalah  tanaman  Erythroxylon  coca  dari  amerika  selatan  yang  sangat berbahaya  bagi  kesehatan  manusia.  Kokain  merupakan  zat  digunakan  dalam  ilmu kedokteranseperti  untuk  mempebedahan  mata,  dan  tenggorakan  dikarenakan  adanya  efek vasokonstriksinya.  Gejala  yang  dapat  terjadi  bagi  pemakainya  adalah  banyak  bicara  dan meningkatnya  kewaspadaan,  penyumbatan  pembuluh  darah,  berkeringat  dan  mudah  berkelahi, kejang-kejang dan tekanan darah meningkat.

## 2.4       Psikotropika
Psikotropika  adalah  zat  atauobat,  baik  alamiah  maupun  sintesis  bukan  narkotika,  yang memiliki khasiatpsikoaktif melalui pengaruh terhadapsusun saraf pusat, yang
menyebabkanmunculnya  berubahan  pada  aktivitasmental  dan  perilaku.  Jenis-JenisPsikotropika antara lain[8].
1. Zat  Penenang adalah zat  yangdapat  membuat  perasaaanseseorang menjadi tenang atausantai. Contoh  obat  penenangadalah  valium  yang  ada  pada  obattidur.  Gejala  yang  ditimbulkanbila disalahgunakan adalahadanya gangguan pada otak,bimbang, cemas, dan rasa takut.
2. Zat  Psikostimulat  adalah  suatu  zatyang  disebut  amfetamin  yangdapat  dibuat  menjadi  ekstasi danshabu-shabu. Efek dari Psikostimulat menimbulkankerusakan pada hati, salurandarah, dan jantung.
3. Zat  Halusinogenetik.  Contoh  zathalusinogenetik  adalah  lysericAcid  Diethylamide  (LSD). ZatHalusinogenetik menimbulkanhalusinasi, ketakutan berlebih dangangguan pada otak.

## 2.5      Zat Adiktif
Zat  Adiktif  adalah  obat  dan  bahan-bahan  lainnya  yang  menimbulkan  kerja  biologi, ketergantungan,  dan  ketagihan  bila  dikonsumsi  organisme  hidup  termasuk  manusia[9].  Zat  adiktif jika  dihentikan  akan  menimbulkan  efek  yang  luar  biasa  atau  sakit.  Zat  adiktif  tidak  tergolong narkotik  dan  psikotropika,  tetapi  zat  adiktif  menimbulkan  ketagihan,  zat  adiktif  antara  lain minuman keras, kopi, dan rokok.
1. Nikotin  adalah  senyawa  organikalkaloid  yang  pada  umumnyamengandung  hidrogen, karbon,dan biasanya juga terdapatoksigen. Nikotin dapatmenimbulkan berbagai gangguanjika terlalu  banyakmenggunakannya  sepertigangguan  pernapasan,  jantung  danparu-paru  serta dapat  mengubahsusunan  DNA  sel  sperma  yang,sehingga  janin  yangdikandungnya  dapat berisikocacat.
2. Alkohol  adalah  senyawa  organikturunan  dari  senyawa  alkanadengan  gugus  OH.  Alkohol masukdalam kategori Zat adiktif.Alkohol dapat menyebabkankerusakan sistem pencernaan,kerusakan  hati,  jantung,  ginjal,gangguan  usus,  timbulnya  depresidan  hilangnya ingatan serta dapatmempengaruhi kesuburan pria dan wanita dalam memperolehketurunan.
3. Kafein  adalah  senyawa  alkaloidxantina  berbentuk  kristal  yangberbentuk  kristal  dan memilikirasa  pahit.  Kafein  bekerja  sebagaiobat  perangsang  psikoaktif  dandiuretik  ringan. Kafein  seringditemukan  pada  kopi,  yangdigunakan  sebagai  komposisi  obatpenyebuhan  flu dan  sakit  kepaladan  mencegah  timbulnya  rasangantuk.  Ketergantungan  padakafein  dapat menyebabkan rasacemas dan gangguan padajantung.

## 2.6 Pengertian Clustering
Clustering  merupakan  metode  analisis  data  yang  tujuannya  mengelompokkan  data  dengan karakteristik yang sama ke suatu wilayah yang sama. Salah satu pendekatan yang digunakan dalam mengembangkan  metode  clustering  yaitu  metode  K-Means,  dimana  metode  ini  merupakan  salah satumetode  pengelompokan  data  nonhierarki  (sekatan)  yang  berusaha  mempartisi  data  ke  dalam bentuk  dua  atau  lebih  kelompok  (cluster)  yang  berkarakteristik  sama  dimasukkan  ke  dalam  satu kelompok yang sama[10].
K-Means  merupakan  salah  satu  algoritma  dalam  data  mining  yang  bisa  digunakan  untuk melakukan pengelompokan/clustering suatu  data.  Ada banyak pendekatan  untuk  membuat  cluster, diantaranya  adalah  membuat  aturan  yang  mendikte  keanggotaan  dalam  group  yang  sama berdasarkan tingkat persamaan diantara anggota-anggotanya[11].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  data  pasien  tes  urin,  penulis  akan menerapkan beberapa kriteria (variabel) untuk pengelompokan data tersebut. Adapun kriteria yang diambil  dari  penelitian  yang  dilakukan  ialah  usia,  alamat  dan  hasil  tes.    Kemudian  data  akan dimasukkan ke dalam notepad lalu dibuka melalui Microsoft Excel, setelah itu data akan diexplore ke dalam software Matlab.
Gambar 2. Flowchart Klusterisasi dengan Algoritma K-Means untuk Data Pasien Tes Urin
Penjabaran gambar diatas dapat dipahami dengan keterangan sebagai berikut :
1. Input data variabel dan Transformasi data variabel
2. Tentukan jumlah cluster (K) sebagai input, apakah 2 cluster atau lebih.
3. Tentukan pusat/centroid secara random
4. Lakukan perhitungan jarak engan Eulidean Distance.
5. Lakukan pengelompokan grup berdasarkan nilai terdekat.
6. Selanjutnya  adalah  selisih  pusat  cluster  baru  dengan  cluster  lama?  Jika  ada  maka  proses akan berulang ke penentuan pusat/centroid perhitungan jarak  dan pengelompokan group sampai tidak ada selisih.
7. Output hasil pehitungan dengan clustering k-Means, Selesai.
Selain  dari  alur  sistem  yang  dibuat,  diperlukan  perancangan  interaksi  pengguna  agar  dapat dipahami dengan mudah dalam menjalankan aplikasi.
Gambar 3. Diagram Use Case  Pengelompokan Pasientes Urin
Diagram Use Case merupakan diagram  paling umum didalam  intraksi  pengguna.  Ini perlu diperhatikan agar analisa, perancangan dan hasil implementasi dapat bekerja dengan baik.  Berikut
adalah data yang diproleh untuk tes urin yang ditampilkan dalam bentuk tabel.
Tabel 1. Data Pasien Tes Urin No  Nama pasien tes urine  Usia Alamat Hasil Tes 1 Bob Rizaldi lubis 15 Medan Kota Met( Metamfetamin) 2 Ir. Rinaldy 41 Medan Perjuangan Mop( Morfin 3 Surya Pratama 17 Medan Timur Bzo( Benzodiazepin) 4 Boby Sutoyo 22 Medan Tuntungan Negatif 5 Heriani 31 Medan Kota Met( Metamfetamin) 6 Jefri 47 Medan Kota Bzo( Benzodiazepin) 7 Adasya Adi Luhung 42 Medan Perjuangan Mop( Morfin) 8 Fadli Nur 22 Medan Tuntungan Negatif 9 Muhammad Dedi 33 Medan Denai Thc( Kokain) 10 Halimsyah Satria 20 Medan Timur Met( Metamfetamin) 11 Irwansyah Sembiring 19 Medan Kota Bzo( Benzodiazepin) 12 Eko Siswanto 24 Medan Denai Thc( Kokain) 13 Lilik Erawan 48 Medan Tuntungan  Met( Metamfetamin) 14 Dika Mahesa Ambarita 27 Medan Tuntungan Mop( Morfin) 15 Jaka Perdana 25 Medan Kota Bzo( Benzodiazepin) 16 Gilang Gumilar 48 Medan Kota Bzo( Benzodiazepin) 17 Tito Afandy 43 Medan Perjuangan Negatif 18 Putra Harun Siregar 33 Medan Denai Bzo( Benzodiazepin) 19 Niko Darmawan 19 Medan Tuntungan Mop( Morfin) 20 Suwandi 47 Medan Tuntungan Mop( Morfin) Tabel 2. Inisialisasi Kriteria Usia( X) Kode Usia 1 15-20Tahun 2 21-30 Tahun 3 31-40 Tahun
4 41-50 Tahun 5 51-60 Tahun
Tabel 3. Inisialisasi Alamat ( Y) Kode Alamat 1 Medan Kota 2 Medan Perjuangan
3 Medan Timur 4 Medan Tuntungan 5 Medan Denai Tabel 4. Inisialisasi Hasil Tes ( Z) Kode Hasil Tes 1 Negatif 2 Mop( Morfin) 3 Met( Metamfetamin) 4 Bzo( Benzodiazepin) 5 Thc( Kokain)
Tabel 5. Data Yang Telah di Transformasikan Berdasarkan Pengkodean No   Nama   Usia   Alamat   Hasil Tes 1 A 1 1 3 2 B 4 2 2 3 C 1 3 4 4 D 2 4 1 5 E 3 1 3 6 F 5 1 4 7 G 4 2 2 8 H 2 4 1 9 I 3 5 5 10 J 1 3 3 11 K 1 1 4 12 L 2 5 5 13 M 5 4 3 14 N 2 4 2 15 O 2 1 4 16 P 5 1 4 17 Q 4 2 1 18 R 3 5 5 19 S 1 4 2 20 T 5 4 2
Langkah-langkahselanjutnyameliputi:
1. Menentukan jumlah clusterJumlahclusteryangdigunakanadalah3.
2. Menentukan pusat Cluster
3. (Centroid) secara acak (Random)AdapunprosespusatClusteryangdipilihadalah:
Centroid 1=(2,4,1) diambil dari data No.4 Centroid 2=(5,4,3) diambil dari data No.13 Centroid3=(1,4,2)diambildaridataNo.19
Berikut ini  adalah hasil  perhitungan  yang diproleh untuk  analasi tes urin menerapan  algoritma K- Means Clustring untuk klasifikasi data.
ITERASI 1 : Bagian A(1,1,3) C1(X=2,4,1)
=√(1−2) 2 +(1−4) 2 +(3−1) 2 =3.74 C2(Y=5,4,3) =√(1−5) 2 +(1−4) 2 +(3−3) 2 =5 C3(Z=1,4,2) =√(1−1) 2 +(1−4) 2 +(3−2) 2 =3.16
BagianB (4,2,2)
C1(X=2,4,1)
=√(4−2) 2 +(2−4) 2 +(2−1) 2 =3 C2(Y=5,4,3) =√(4−5) 2 +(2−4) 2 +(2−3) 2 =2.44 C3(Z=1,4,2) =√(4−1) 2 +(2−4) 2 +(2−2) 2 =3.60 Bagian C(1,3,4) C1(X=2,4,1) =√(1−2) 2 +(3−4) 2 +(4−1) 2 =3.31 C2(Y=5,4,3)
=√(1−5) 2 +(3−4) 2 +(4−3) 2 =4.24 C3(Z=1,4,2) =√(1−1) 2 +(3−4) 2 +(4−2)
2 =2.23
Bagian D(2,4,1) C1(X=2,4,1)
=√(2−2) 2 +(4−4) 2 +(1−1) 2 =0 C2(Y=5,4,3) =√(2−5) 2 +(4−4) 2 +(1−3) 2 =3.60 C3(Z=1,4,2)
=√(2−1) 2 +(4−4) 2 +(1−2)
2 =1.41
Hasil  interasi  1  dapat  disimpulkan  hasilnya  adalah:  Setelah  di  lakukan  perhitungan menggunakan rumus cluster dan hasil group dilihat dari nilai yang terkecil antara C1, C2, dan C3, maka group berdasarkan jarak minimal centroid terdekat adalah : Group Lama = {0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0} Group Baru = {3, 2, 3, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 3, 3, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 3, 2} Terjadi perubahan pada group, maka dilanjutkan ke perhitungan Iterasi berikutnya yaitu Iterasi 2.

## ITERASII :
Dalam  hasil  perhitungan  Iterasi  1,  makauntuk  mencari  Iterasi  2  ditentukan  dengan perhitungan berikut ini.
UntukGrup 1ada5 data yaitu : C1(X) =(2+2 +1 +2+4 ) / 5 = 2.2 C2(Y) =(4+4 +3+4+2) / 5 =3.4 C3 (Z) =(1+1 +3 +2+1) / 5=1.6 UntukGrup 2ada9 data yaitu :
C1(X)=(4+3+5+4+3+5+5+3+5)/9=4.11 C2(Y)=(2+1+1+2+5+4+1+5+4)/9=2.63 C3(Z)=(2+3+4+2+5+3+4+5+2)/9=3.33 UntukGrup 3ada6 datayaitu : C1(X) =(1+1+1+2+2+1) /6 =1.33 C2 (Y) = (1+3+3+1+5+1) / 6 = 2.33
C3 (Z) = (3+4+3+4+5+4) / 6 = 3.83
Diperoleh centroid baru  untuk  literasi  3  yaitu : C1 = (2.2, 3.6, 1.4) C2 = (4.11, 2.77, 3.33) C3 = (1.33 , 2.33 , 3.83)
Setelah didapat hasil dari C1, C2, dan C3  dalam  perhitungan  di  atas,  maka selanjutnya  akan  dihitung  untuk  Iterasi berikutnya, yaitu Iterasi 3.
Berikut  ini  merupakan  perhitungan  dari Iterasi 3 antara lain :
Bagian A (1,1, 3) C1(2.2, 3.4 , 1.6) = √(1−2.2) 2 +(1−3.4) 2 +(3−1.6) 2 =3 C2(4.11, 2.63, 3.33) = √(1−4.11) 2 +(1−2.63) 2 +(3−3.33) 2 =3.53 C3 (1.33 , 2.5 , 3.66) = √(1−1.33) 2 +(1−2.5) 2 +(3−3.66) 2 =1.67 Bagian B (4, 2, 2) √(2−2.2) 2 +(4−3.4) 2 +(1−1.6) 2 =0.87 C2(4.11, 2.63, 3.33) =√(2−4.11) 2 +(4−2.63) 2 +(1−3.33) 2 =3.42 C3 (1.33 , 2.5  , 3.66) = √(2−1.33) 2 +(4−2.5) 2 +(1−3.66) 2 =3.13
Bagian E (3, 1, 3) C1(2.2, 3.4 , 1.6)
=√(3−2.2) 2 +(1−3.4) 2 +(3−1.6) 2 =2.89 C2(4.11, 2.63, 3.33) =√(3−4.11) 2 +(1−2.63) 2 +(3−3.33) 2 =2 C3 (1.33 , 2.5 , 3.66)
=√(3−1.33) 2 +(1−2.5) 2 +(3−3.66) 2 =2.34 Di  atas  adalah  merupakan  sample  peritungan  analisa  sesuai  dengan  data  yang  digunakan, selanjutnya akan dianalisa sampai selesai. Hingga mendapatkan hasil seperti dibawah ini: GrupIterasiI:{3,2, 3,1,2,2,2,1,2,1,3,3,2,1,3,2,1,2,3,2} GrupIterasiII:{3,2,3,1,2,2,2,1,2, 3 ,3,3, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 1 , 2}
Terjadi perubahan pada group, maka dilanjutkan keperhitungan Iterasi berikutnya yaitu Iterasi 3.
ITERASIIII :
Dalam  hasil  perhitungan  Iterasi  2,maka  untuk  mencariIterasi  3  ditentukan  dengan perhitungan berikut ini.
Untuk  Grup  1  ada  5  data  yaitu :C1(X)=(2+2+2+4+1)/5=2.2 C2(Y) =(4+4+4+2+4) / 5 =3.6 C3(Z) =(1+1+2+1+2)/5=1.4 UntukGrup 2ada9datayaitu:
C1(X)=(4+3+5+4+3+5+5+3+5)/9=4.11 C2(Y)=(2+1+1+2+5+4+1+5+4)/9=2.77 C3(Z)=(2+3+4+2+5+3+4+5+2)/9=3.33 UntukGrup 3ada6 data yaitu : C1(X) =(1+1+1+1+2+2) /6 =1.33 C2(Y) =(1+3+3+1+5+1) /6 =2.33 Bagian B (4, 2, 2) C1(2.2, 3.6 , 1.4)
=√(4−2.2) 2 +(2−3.6) 2 +(2−1.4) 2 =2.48
C2(4.11, 2.77, 3.33) =√(4−4.11) 2 +(2−2.77) 2 +(2−3.33) 2 =1.54
C3 (1.33 , 2.33 , 3.83) =√(4−1.33) 2 +(2−2.33) 2 +(2−3.83) 2 =3.25
Bagian C (1,3, 4) C1(2.2, 3.6 , 1.4) =√(1−2.2) 2 +(3−3.6) 2 +(4−1.4) 2 =2.92
C2(4.11, 2.77, 3.33) =√(1−4.11) 2 +(3−2.77) 2 +(4−3.33) 2 =3.19
C3 (1.33 , 2.33 , 3.83) =√(1−1.33) 2 +(3−2.33) 2 +(4−3.83) 2 =0.76 Bagian D (2,4, 1) C1(2.2, 3.6 , 1.4)
=√(2−2.2) 2 +(4−3.6) 2 +(1−1.4) 2 =0.60 C2(4.11, 2.77, 3.33) =√(2−4.11) 2 +(4−2.77) 2 +(1−3.33)
2 =3.37 C3 (1.33 , 2.33 , 3.83) =√(2−1.33) 2 +(4−2.33) 2 +(1−3.83) 2 =3.35
Bagian E (3, 1, 3) C1(2.2, 3.6 , 1.4)
=√(3−2.2) 2 +(1−3.6) 2 +(3−1.4) 2 =3.15 C2(4.11, 2.77, 3.33)
=√(3−4.11) 2 +(1−2.77) 2 +(3−3.33) 2 =2.12  C3 (1.33  , 2.33 , 3.83) =√(3−1.33) 2 +(1−2.33) 2 +(3−3.83)
2 =2.19
Kemudian  akan  dihitung  sampai  proses  iterasike  3  selesai  Setelah  di  lakukan  perhitungan menggunakan rumus cluster yang ada, pada iterasi ke-2 dan iterasi ke-3 posisi cluster tidak berubah
atau  tidak  ada  data  yang  berpindah  grup  lagi,  maka  perhitungan  dapat  dihentikan.  Adapun  hasil grup yang diperoleh dari pehitungan iterasi ke-2 danke-3adalah sebagai berikut : GrupIterasi II  :{3,2,3,1,2,2,2,1,2,3,3, 3, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 1, 2} GrupIterasi III:{3,2,3,1,2,2,2,1,2,3,3, 3, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 1, 2}
Berikut contoh hasil iterasi 2 dan iterasi ke3dapat dilihat dibawah ini:
Tabel 6. Hasil Iterasi No   Object   X  Y  Z C1 C2 C3 Group 1 A 1  1  3  3.28  3.59  1.60 3 2 B 4  2  2  2.48  1.54  3.25 2 3 C 1  3  4  2.92  3.19  0.76 3 4 D 2  4  1  0.60  3.37  3.35 1 5 E 3  1  3  3.15  2.12  2.29 2 6 F 5  1  4  4.62  2.09  3.90 2 7 G 4  2  2  2.48  1.54  3.25 2 8 H 2  4  1  0.60  3.37  3.35 1 9 I 3  5  5  3.94  2.99  3.35 2 10 J 1  3  3  2.08  3.13  1.11 3 11 K 1  1  4  3.86  3.64  1.38 3 12 L 2  5  5  3.86  3.49  2.98 3 13 M 5  4  3  3.25  1.54  4.11 2 14 N 2  4  2  0.74  2.78  2.56 1 15 O 2  1  4  3.68  2.83  1.50 3 16 P 5  1  4  4.62  2.09  3.90 2 17 Q 4  2  1  2.44  2.46  3.90 1 18 R 3  5  5  3.94  2.99  3.35 2 19 S 1  4  2  1.40  3.59  2.50 1 20 T 5  4  2  2.89  2.01  4.42 2

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisa yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa :
1. Proses pengklasifikasian data pasien tesurin pada Kantor Badan Narkotika Nasional Provinsi Sumatera  Utara  (BNNP  SUMUT)  dengan  menerapkan  metodeK-means  dengan  3  pusat centroid  menghasilkan  data  yang  di  proses  sebanyak  3  Iterasi  ke  dalam  grup  yang mempunyai objek yang sama.
2. Penerapan  clustering  pada  pengklasifikasian  data  pasien  tesurin  pada  Kantor  Badan Narkotika  Nasional  Provinsi  Sumatera  Utara  (BNNP  SUMUT)  dengan  data  yang dikelompokan  dalam  cluster-cluster  berdasarkan  centroid  yang  telah  ditentukan  dengan perhitungan  k-means  menghasilkan  data  yang  diperoleh  telah  memiliki  tingkat  keakurasian yang cukup baik dimana hasil cluster pada masing masing grup memiliki hasil yang berbeda sehingga data yang diberikan sangat bervariatif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Wanto et al. , Data Mining: Algoritma dan Implementasi . Yayasan kita menulis, 2020.
[2] R. Ordila, R. Wahyuni, Y. Irawan, and M. Y. Sari, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Data  Rekam  Medis  Pasien  Berdasarkan  Jenis  Penyakit  Dengan  Algoritma  Clustering  (Studi  Kasus: Poli Klinik Pt. Inecda),” J. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 148–153, 2020.
[3] A. P. M. Anhar and K. Kusumahadi, “Analisis Data Ulasan Wedding Planning Industry Di Provinsi Bali Menggunakan Metode Latent Dirichlet Allocation Pada E-commerce Bridestory,” eProceedings Manag. , vol. 8, no. 1, 2021.
[4] S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu  Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4, 5, Na{\"\i}ve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019.
[5] R. Saputra and A. J. P. Sibarani, “Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Pola Penjualan Obat,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 262–276, 2020.
[6] I. Inassa, “Medical Technology and Public Health Journal with registered number ISSN 2549-189X (printed) and e-ISSN 2549-2993 (online) is a scientific open access journal published by Universitas Nahdlatul  Ulama  Surabaya,  Indonesia.  Our  journal  aims  to  become  a  media  of  research  results dissemination  and  exchange  of  scientific  work  of  various  groups,  academics,  practitioners,  and government agencies. Since 2017, this journal published two times in March and September. Papers submitted must meet established criteria; has scientific excellence as well as providing a significant impact  on  the  development  in  all  fields  of  medical  technology,  nutrition,  and  public  health.  All the articles  received  will  be  reviewed  by  peer-reviewers  with  double-blind  methods.,” Med.  Technol. Public Heal. J. , vol. 3, no. 2, pp. 148–163, 2019.
[7] M.  Sood,  L.  Puttrawandi,  and  K.  Rizki,  “Upaya  Pencegahan  Peredaran  Narkoba  Dalam  Rangka Melindungi Masyarakat Di Kabupaten Lombok Tengah Nusa Tenggara Barat,” J. War. Desa , vol. 3, no. 2, pp. 91–96, 2021.
[8] A. G. Al Rasyid, M. Utoyo, and F. F. Busroh, “Kebijakan Hukum Rehabilitasi Pengguna Narkoba,” Disiplin Maj. Civ. Akad. Sekol. Tinggi Ilmu Huk. sumpah Pemuda , pp. 12–25, 2020.
[9] S.  Hamsiah,  “PERILAKU  MENYIMPANG  REMAJA  YANG  MENGISAP  LEM  DI  DESA MUARA PASIR KECAMATAN TANAH GROGOT KABUPATEN PASER,” 2019.
[10] G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. Dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019.
[11] D.  N.  P.  Sari  and  Y.  L.  Sukestiyarno,  “Analisis  cluster  dengan  metode  K-Means  pada  persebaran kasus  COVID-19  berdasarkan  Provinsi  di  Indonesia,”  in PRISMA,  Prosiding  Seminar  Nasional Matematika , 2021, vol. 4, pp. 602–610.