Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 882-890 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Implementasi Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Data Obat Puskesmas Kotabaru
Muhamad Dicky Kurniawan 1 , Bayu Priyatna 2 , Fitria Nurapriani 3 1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia e-mail : si19.muhamadkurniawan@mhs.ubpkarawang.ac.id 1 , bayu.priyatna@ubpkarawang.ac.id 2 , fitria.apriani@ubpkarawang.ac.id 3

## Abstract
Drug management is one of the things needed to manage drug supplies. Proper planning of drug needs makes  drug  procurement  efficient  and  effective  so  that  drugs  are  available  in  sufficient  types  and quantities as needed and easily obtained when needed. The purpose of this study was to classify drug data at the Kotabaru Health Center which can be used as a reference in making decisions in planning and controlling drug needs at the Health Center. The data used in this study are the Kotabaru Health Center  annual  report  data  from  2019  to  2021.  Data  processing  in  this  study  uses  the  K-means clustering method with rapidminer tools which is a data grouping technique by dividing the existing data into one or two forms. more clusters. The results of this study divide the drug data into 4 clusters, namely the first cluster (C0) with very low usage consisting of 27 drugs, the second cluster (C2) with low usage consisting of 6 drugs, the third cluster (C3) with high usage consisting of 1 drug, and the fourth (C2) with the highest usage consisting of 1 drug.
Keywords : Data Mining, Clustering, K-Means, Drug Data, community health centre.

## Abstrak
Pengelolaan  obat  merupakan  salah  satu  hal  yang  diperlukan  untuk  mengelola  persediaan  obat. Perencanaan  kebutuhan  obat  yang  tepat  membuat  pengadaan  obat  menjadi  efisien  dan  efektif sehingga  obat tersedia  dalam jenis  dan jumlah  yang cukup sesuai  kebutuhan dan  mudah  diperoleh pada saat dibutuhkan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan data obat-obatan di Puskesmas Kotabaru yang dapat digunakan sebagai referensi dalam pengambilan keputusan dalam perencanaan dan pengendalian kebutuhan obat di puskesmas tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah  data laporan tahunan Puskesmas Kotabaru tahun 2019 sampai dengan 2021. pengolahan  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  K-means  Clustering  dengan  tools rapidminer yang merupakan salah satu teknik pengelompokan data dengan cara membagi data yang ada ke dalam bentuk satu atau lebih cluster. Hasil penelitian ini membagi data obat menjadi 4 cluster yaitu cluster pertama (C0) pemakaian sangat rendah dengan beranggotakan 27 obat,  cluster kedua (C2) pemakaian rendah dengan beranggotakan 6 obat, cluster ketiga (C3)dengan pemakaian tinggi yang  beranggotakan  1  obat,  dan  cluster  keempat  (C2  )dengan  pemakaian  paling  tinggi  yang beranggotakan 1 obat.
Kata kunci : Data Mining, Clustering, K-Means, Data Obat, Puskesmas.

## 1. PENDAHULUAN
Puskesmas  adalah  fasilitas  sarana  pelayanan  kesehatan  terdepan  dan merupakan  ujung  tombak  pelayanan  kesehatan  di  seluruh  Tanah  Air,  utamanya dalam era Jaminan Kesehatan Nasional (JKN)[1] . Puskesmas Kotabaru merupakan salah satu instansi kesehatan yang selalu berupaya untuk mencapai efisiensi dan efektifitas  pelayanan  kepada  masyarakat,  maka  diperlukan  sarana  penunjang pengolahan  data  yang  dapat  memberikan  informasi  secara  cepat  dan  akurat[2] . Salah  satu  cara  tersebut  adalah  dengan  melakukan  manajemen  obat  yang  baik. Obat merupakan salah satu hal yang penting didunia kesehatan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 882-890 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Obat  digunakan  untuk  mencegah  penyakit,  mengurangi  rasa  sakit  dan mengobati  penyakit.  Maka  oleh  sebab  itu  obat  perlu  dikelola  secara  baik,  efisien dan  efektif[3] . Data  mining merupakan  metode  pengolahan  data  untuk menemukan pola yang tersembunyi dari data tersebut. Hasil dari pengolahan data dengan  metode  data  mining  ini  dapat  digunakan  untuk  mengambil  keputusan  di masa yang akan datang[4] . Clustering adalah suatu kegiatan yang bertujuan untuk mengelompokkan  data  yang  memiliki  tingkat  kesamaan  yang  tinggi  antara  satu bagian data dengan yang lainnya, sehingga data pada satu klaster memiliki tingkat kesamaan  yang  tinggi  dan  data  pada  klaster  lainnya  memiliki  tingkat  kesamaan yang rendah[5] .
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Muhamad  Rizki Nugroho,  Iwansyah  Edo  Hendrawan,  dan  Purwantoro  yang  diberi  judul “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Klasterisasi  Data  Obat  Pada  Rumah  Sakit ASRI”  memiliki  tujuan  untuk  mengelompokan  data  obat  agar  nantinya  sistem cluster dapat  membuat  pengelompokan  pada  obat  dengan  pemakaian  tinggi  dan kurang  sehingga  nantinya  dapat  menjadi  acuan  atau  knowledge  base  dalam pengambilan  keputusan  untuk  mengatur  stok  obat.  Hasil  penelitian  tersebut membagi  data  obat  menjadi  2 cluster yaitu cluster pertama  dengan  pemakaian tinggi dengan beranggotakan 6 obat dan cluster kedua dengan pemakaian rendah yang  beranggotakan  933  obat[6],  Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan Gustientiedina,  M.Hasmil  Adiya,  dan  Yenny  Desnelita  dengan  judul  “Penerapan Algoritma  K-Means  Untuk Cluster ing  Data  Obat-Obatan  Pada  RSUD  Pekanbaru” metode  yang  di  pakai  dalam  penilitian  ini  adalah  metode cluster ing.  Penelitian tersebut  bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  obat-obatan  di  Rumah  Sakit Umum Daerah Pekanbaru yang nantinya dapat digunakan sebagai referensi dalam pengambilan  keputusan  dalam  perencanaan  dan  pengendalian  pasokan  medis  di rumah  sakit  tersebut[7].  Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  Haditsah  Annur, yang  berjudul  “Penerapan  Data  Mining  Menentukan  Strategi  Penjualan  Variasi Mobil Menggunakan Metode K-Means Cluster ing” Pada penelitian ini analisa data mining dilakukan dengan Teknik Cluster ing menggunakan metode K-Means. Hasil akhir dari penelitian ini adalah mengelompokkan data produk yang terjual untuk mengetahui  data  yang  memiliki  potensi  atau  kecenderungan  pelanggan  dalam membeli  barang  tersebut[8].  Berdasarkan  penelitian-penelitian  tersebut  maka dalam penelitian ini akan dilakukan penerapan salah satu teknik data mining yaitu cluster ing dengan metode K-means terhadap data obat Puskesmas Kotabaru.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menerapkan  Algoritma  K-Means Cluster ing menggunakan  tools  rapidminer,  Data  yang  digunakan  berdasarkan  data  laporan tahunan pada Puskesmas Kotabaru tahun 2019, 2020, dan 2021.

## 2.1. Knowladge Discovery in Database (KDD)
Data  Mining  merupakan  proses  pencarian  pola-pola  yang  menarik  dan tersembunyi  (hidden  pattern)  dari  suatu  kumpulan  data  yang  berukuran  besar yang  tersimpan  dalam  suatu  basis  data,  seperti  data  warehouse  dan  tempat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 882-890 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
penyimpanan  data  lainnya.  Data  mining  juga  didefinisikan  sebagai  bagian  dari proses  penggalian  pengetahuan  dalam  database  yang  dikenal  dengan  istilah Knowledge Discovery in Database (KDD)[9].
Gambar 1. Proses Knowladge Discovery in Database (KDD)
Knowladge Discovery in Database (KDD) memiliki segelinir proses meliputi :

## 2.1.1. Seleksi Data
Merupakan bagian seleksi data dari sekumpulan data operasional yang perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai[10]. Data hasil seleksi  yang  akan  digunakan  untuk  proses  data  mining,  disimpan  dalam  suatu berkas, terpisah dari basis data operasional,
2.1.2. Pre-processing/ Cleaning (pemilihan data) Sebelum  proses  data  mining  dapat  dilaksanakan,  proses cleaning perlu dilakukan  pada  data  yang  menjadi  fokus  KDD.  Proses cleaning mencakup memeriksa  data  yang  inkonsisten,  membuang  data  ganda,  serta  memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak (tipografi)[11]. Juga dilakukan proses enrichment,  yaitu  proses  “memperkaya”  data  yang  sudah  ada  dengan  data  atau informasi lain yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi ekstemal.

## 2.1.3. Transformasi / Coding
Coding  adalah  proses  transformasi  pada  data  yang  telah  dipilih,  sehingga data  tersebut  sesuai  untuk  proses  data  mining.  Proses  coding  dalam  KDD merupakan  proses  kreatif  dan  sangat  tergantung  pada  jenis  atau  pola  informasi yang akan dicari dalam basis data.

## 2.1.4. Data mining
Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih  dengan  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu.  Teknik,  metode,  atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.

## 2.1.5. Interpretasi / Evaluasi
Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses  data  mining  perlu  ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut dengan interpretation. Tahap ini mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 882-890 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2.2. Rapidminer
Rapidminer adalah tools data science open-source untuk melakukan analisis data  mining,  text  mining  dan  prediction  analysis.  Pada  tools  ini,  RapidMiner menggunakan teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna sehingga dapat membuat keputusan terbaik dari suatu data[12].

## Gambar 2. Tools Rapidminer

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Seleksi Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data  obat  dari  Puskesmas Kotabaru yang berbentuk laporan tahunan mulai dari tahun 2019 sampai dengan 2021. Data tersebut dipilih karena merupakan data yang paling terbaru yang bisa diperoleh dari Puskesmas Kotabaru. Data laporan obat tersebut tercampur dengan data  alat  kesehatan.  Berikut  salah  satu  laporan  data  obat  Puskesmas  Kotabaru tahun 2021:
Gambar 3. Laporan Tahunan Dan Perbekalan Alat Kesehatan
3.2. Pre-processing / Cleaning (pemilihan data)
Dari  laporan  data  obat  yang  diperoleh  kemudian  dilakukan  data cleaning untuk membuang atribut yang tidak relevan atau tidak konsisten[13]. Atribut yang dibuang adalah item, satuan, harga satuan, stok awal, penerimaan, persediaan, stok akhir  dan  total.  Atribut  yang  akan  digunakan  yaitu  nama  obat,  dan  pemakaian keluar.  Setelah  dilakukan cleaning kemudian  diambil  sampel  sebanyak  35  data obat yang ada pada laporan tahunan Puskesmas Kotabaru tahun 2019, 2020, dan 2021. Data obat yang telah di preprocessing dapat dilihat pada gambar berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 882-890 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 4. Data Pemakaian Obat yang sudah di Preprocessing

## 3.3. Data Mining
Setelah  data  selesai  di cleaning maka  bisa  dilanjut  dengan  proses  data mining.  Proses  Data  mining  menggunakan  teknik cluster ing  dengan  algoritma  K- means  dan  perangkat  lunak  rapidminer.  Sebelum  dilakukan Cluster ing  dilakukan uji  performance  terhadap  K-means  pada  data  obat  yang  sudah  di cleaning untuk mencari nilai K terbaik[14].

## Gambar 5. Proses Pengujian K-means
Pengujian  dilakukan  dengan  parameter  Davies  Bouldin.  Nilai  Index  Davies Bouldin (IDB) yang paling rendah maka menunjukan jumlah cluster paling optimal. Dari hasil pengujian performance tersebut maka didapat hasil sebagai berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 882-890 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 1. Hasil Pengujian Performance Nilai Index Davies Bouldin
Jumlah Cluster ing (K) Nilai Davies Bouldin 4 0.100 2 0.132 5 0.136 3 0.169
Dari  hasil  tersebut  maka  dapat  dipilih  nilai  K  dengan  index  davies  bouldin terkecil adalah dengan nilai K sebanyak 4, maka dipilihlah K dengan nilai 4. Setelah nilai  K  didapatkan  maka  dilanjutkan  dengan cluster isasi  menggunakan  algoritma K-means dengan nilai K sebanyak 4.
Gambar 6. Proses Clustering K-Means dengan rapidminer
Setelah proses klasterisasi selesai maka didapatkan hasil sebagai berikut:
Gambar 7. Hasil dari Klasterisasi
Berikut nilai titik pusat cluster yang digunakan sebagai berikut:
Gambar 8. Nilai Centroid
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 882-890 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.4. Interpretasi / Evaluasi
Hasil  yang  diperoleh  dari  proses  klasterisasi  kemudian  divisualisasikan dalam bentuk diagram scatter sebagai berikut:
Gambar 9. Visualisasi data hasil klasterisasi
Dari  data  tersebut  maka  dapat  dilihat  bahwa Cluster 0,  merupakan cluster obat  yang  pemakaiannya  sangat  rendah  dan  didalamnya  terdapat  27  obat, kemudian cluster 2  beranggotakan  6  obat  yang  merupakan cluster obat  dengan pemakaian rendah, lalu cluster 3 dengan beranggotakan 1 obat dengan pemakain tinggi, dan cluster 1 yang beranggotakan 1 obat dengan pemakaian sangat tinggi.
Gambar 10. Hasil cluster

## 4.  SIMPULAN
Data  yang  digunakan  merupakan  data  obat  di  Puskesmas  Kotabaru  mulai dari  2019  sampai  dengan  2021,  sedangkan  untuk  data  tahun  2022  belum  dapat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 882-890 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dilihat  pada  saat  pengambilan  data  karena  masih  dalam  pendataan  tahun  2022. Setelah  data  diperoleh,  dilakukan  prosedur  pembersihan  kemudian  dilakukan prosedur  data  mining  atau  pemodelan  terhadap  data  tersebut,  menggunakan algoritma  K-means  dengan  teknik cluster ing  dan  tools  Rapidminer.  Dari  hasil cluster ing  dengan  algoritma  K-means  dapat  disimpulkan  bahwa cluster 0  dengan 27  obat  merupakan  kelompok  pemakaian  obat  sangat  rendah  dengan  rata-rata pemakaian  kurang  dari  dari  15.000  obat, cluster 2  memiliki  anggota  6  obat merupakan kelompok pemakaian obat rendah dengan rata-rata pemakaian kurang dari  29.000  obat, cluster 3  memiliki  anggota  1  obat  merupakan  kelompok pemakaian  obat  tinggi  dengan  rata-rata  pemakaian  58.000  obat,  dan cluster 1 memiliki  anggota  1  obat  merupakan  kelompok  pemakaian  obat  Paling  tinggi dengan rata-rata pemakaian di atas 60.000 obat. Hasil cluster ing ini dapat menjadi salah  satu  pertimbangan  atau  knowledge  base  dalam  memanajemen  obat  di Puskesmas Kotabaru pada tahun-tahun berikutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Backpropagation, “Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Kebutuhan Obat-Obatan Menggunakan  Metode  Backpropagation  (  Studi Kasus :  UPTD  Puskesmas  Bahorok ),” 2021.
[2] R. Amalia and N. Huda, “Implementasi Sistem Informasi Pelayanan Kesehatan Pada Klinik Smart Medica,” vol. 09, no. September, pp. 332–338, 2020.
[3] D. A. Ramadhanty, R. Syafitri, E. Raswir, and D. Meisak, “Implementasi Data Mining Untuk  Menentukan  Persediaan  Stok  Obat  Jurnal  Informatika  Dan  Rekayasa Komputer ( JAKAKOM ),” J. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 155–160, 2022.
[4] D. D. Darmansah and N. W. Wardani, “Analisis Pesebaran Penularan Virus Corona di Provinsi  Jawa  Tengah  Menggunakan  Metode  K-Means Cluster ing,” JATISI  (Jurnal Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  105–117,  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i1.590.
[5] A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Cluster ing Ujian Nasional Sekolah  Menengah  Pertama  di  Indonesia  Tahun  2018/2019,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 51, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1784.
[6] M.  R.  Nugroho,  I.  E.  Hendrawan,  and  P.  P.  Purwantoro,  “Penerapan  Algoritma  K- Means Untuk Klasterisasi Data Obat Pada Rumah Sakit ASRI,” Nuansa Inform. , vol. 16, no. 1, pp. 125–133, 2022, doi: 10.25134/nuansa.v16i1.5294.
[7] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y.  Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk Cluster ing Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17– 24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[8] H.  Annur,  “Penerapan  Data  Mining  Menentukan  Strategi  Penjualan  Variasi  Mobil Menggunakan  Metode  K-Means Cluster ing  (  Studi  Kasus  Toko  Luxor  Variasi Gorontalo ),” vol. 5, no. 1, 2019.
[9] S. A. Rahmah, “Klasterisasi Pola Penjualan Pestisida Menggunakan Metode K-Means Cluster ing (Studi Kasus Di Toko Juanda Tani Kecamatan Hutabayu Raja),” vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2020.
[10]  R. N. Fahmi, “Implementasi Metode K-Means Cluster ing dalam Analisis Persebaran UMKM  di  Jawa  Barat,”  vol.  6,  no.  2,  pp.  211–220,  2021,  doi: 10.33633/joins.v6i2.5310.
[11]  Y. Yulia and A. D. Putri, “Prediksi Kepuasan Mahasiswa terhadap Kinerja Dosen di
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 2, September 2023, pp. 882-890 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Kota  Batam  menggunakan  Algoritma  C4.  5,” Pros.  Semin.  Nas.  Ilmu  Sos.  … ,  no. September, pp. 235–240, 2019, [Online]. Available: https://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/prosiding/article/view/1541%0Ahttp:/ /ejournal.upbatam.ac.id/index.php/prosiding/article/download/1541/934
[12]  Y. R. Sari et al. , “Penerapan Algoritma K- Means Untuk Cluster ing Data Kemiskinan Provinsi Banten Menggunakan Rapidminer,” vol. 5, no. 2, pp. 192–198, 2020.
[13]  R. I. Borman et al. , “Penerapan Data Maining Dalam Klasifikasi Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes,” vol. 9, 2020.
[14]  M. K. Endah Patimah, Dr. Ermatita, M.Kom., Nurul Chamidah, S.Kom, Analisis Cluster Kepuasan Pengguna Terhadap Layanan Shopee , vol. 4221. 2021.