## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 286-296 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4920

## Implementasi Data Mining dengan K-Means Clustering untuk Memprediksi Pengadaan Obat
Putri Pratiwi Pane * , Yusuf Ramadhan Nasution, Mhd. Furqan
Fakultas Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* putriipane2001@gmail.com, 2 ramadhannst@uinsu.ac.id, 3 mfurqan@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: putriipane2001@gmail.com Submitted: 06/02/2024; Accepted: 18/02/2024; Published: 20/02/2024
Abstrak −Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas) merupakan salah satu lembaga yang menyediakan pelayanan kesehatan. Untuk  memberikan  jaminan  layanan  kesehatan  yang  berkualitas,  pihak  puskesmas  harus  dapat  melakukan  pengelolaan manajemen  stok  persediaan  obat  agar  menghindari  risiko  terjadinya  kekurangan  atau  kelebihan  stok  obat  yang  ada.  Oleh sebab itu tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk melihat dan melakukan pengelompokan permintaan obat yang ada di Puskesmas Mandala dengan teknik clustering. Data yang digunakan adalah data permintaan obat yang ada pada puskesmas tersebut  dimulai  dari  bulan  Januari  –  Desember  2023.  Dalam  penerapannya,  digunakan  aplikasi  atau  software RapidMiner untuk melakukan pengelompokan dengan algoritma K-Means Clustering. Data obat yang ada akan dikelompokkan ke dalam 3  cluster,  yaitu  cluster  0  untuk  permintaan  obat  tinggi,  cluster  1  untuk  permintaan  obat  menengah  dan  cluster  2  untuk permintaan obat rendah. Dari 28 data uji yang digunakan, didapatkan hasil cluster pertama yang terdiri 24 item, cluster kedua yang  terdiri  dari  3  item  serta  cluster  ketiga  terdiri  dari  1  item  dengan  nilai  Davies  Bouldin  Index  yang  didapatkan  sebesar 0,276. Dari hasil penelitian ini, maka pihak Puskesmas dapat terus melakukan pengadaan obat pada jenis obat yang tergolong pada cluster permintaan tinggi agar kebutuhan obat dapat selalu terpenuhi.
Kata Kunci: K-Means; Data Mining; Clustering; Obat-obatan; RapidMiner
Abstract −Community Health Center is one of the institutions that provides healthcare services. To ensure the provision of quality  healthcare  services,  the  Community  Health  Center  management  must  be  able  to  effectively  manage  medicine inventory to avoid the risks of shortages or excess stock.  Therefore, the purpose of this research is to observe and perform clustering  of  medicine  demands  at  Puskesmas  Mandala  using  the  K-Means  Clustering  technique.  The  data  used  includes medicine  demand  data  from  January  to  December  2023  at  the  health  center.  In  its  implementation,  the  RapidMiner application or software is utilized to perform clustering using the K-Means Clustering algorithm. The available medicine data will be grouped into 3 clusters: cluster 0 for high medicine demands, cluster 1 for moderate medicine demands, and cluster 2 for low medicine demands. Out of the 28 test data used, the results show the first cluster consisting of 24 items, the second cluster consisting of 3 items, and the third cluster consisting of 1 item with a Davies Bouldin Index value of 0.276. From this research, the Puskesmas can continue to procure medicine for the types classified under high-demand clusters to ensure that the medicine needs are consistently met.
Keywords : K-Means; Data Mining; Clustering; Medicine; RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Pusat  Kesehatan  Masyarakat  (Puskesmas)  merupakan  salah  satu  lembaga  pelayanan  kesehatan  yang  memiliki peranan  penting  dalam  menyediakan  layanan  kesehatan  bagi  masyarakat  [1].  Puskesmas  harus  dapat memberikan pelayanan kesehatan dan pengobatan pasien dengan efektif dan efisien agar kesehatan masyarakat dapat selalu terjamin. Salah  satu upaya  yang dapat dilakukan adalah dengan  mengelola ketersediaan obat  yang dibutuhkan.  Pengelolaan  ketersediaan  obat  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menghindari  kekurangan  atau kelebihan stok yang berpotensi mengurangi kualitas pelayanan kesehatan [2].
Perencanaan  ketersediaan  obat  merupakan  salah  satu  aspek  penting  dalam  pengelolaan  obat,  karena perencanaan  kebutuhan  obat  akan  mempengaruhi  pengadaan,  pendistribusian  dan  pemakaian  obat  di  unit pelayanan kesehatan [3]. Dengan adanya perencanaan kebutuhan obat yang tepat, maka dapat memberikan efek pengadaan obat menjadi lebih efektif dan efisien sehingga tersedianya obat dengan jenis dan jumlah yang cukup sesuai  dengan  kebutuhan  yang  diperlukan.  Kekurangan  obat  memiliki  dampak  negatif  pada  perawatan  pasien dan berimplikasi pada pembiayaan yang mahal. Kelebihan persediaan obat juga akan menimbulkan masalah bagi rumah  sakit.  Obat  yang  menumpuk  akan  menjadi  rusak  dan  kedaluwarsa,  hal  ini  akan  menimbulkan  kerugian dimasa mendatang [4].
Untuk  menghadapi  dinamika  permintaan  obat  yang  fluktuatif  dan  beragam,  diperlukan  adanya  suatu sistem yang dapat menganalisa permintaan obat yang ada pada puskesmas. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan  konsep  keilmuan data mining .  Pada  dasarnya, data mining merupakan  proses  penggalian  suatu  data dengan  tujuan  mendapatkan  informasi  terbaru  dengan  menentukan  pola  atau  aturan  tertentu  sehingga  berguna dalam pengambilan keputusan [5]. Sebenarnya jika dilakukan pengolahan lebih dalam terhadap data, maka akan didapatkan  suatu  informasi  yang  sangat  berguna  dan  dapat  dijadikan  sebagai  suatu  pendukung  keputusan  [6]. Klastering merupakan salah satu teknik yang ada pada data mining yang dapat mengelompokkan data ke dalam kelompok  tertentu  [7].  Teknik  ini  dapat  memberikan  hasil  analisis  berupa  pengelompokan  permintaan  obat- obatan berdasarkan data historis  yang ada..  Algoritma K-Means  merupakan algoritma  yang paling popular dan banyak digunakan dalam melakukan klastering. Algoritma ini akan digunakan dikarenakan penggunaannya yang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 286-296 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4920
cukup sederhana dan cepat dalam menangani permasalahan klastering dengan penggunaan data numerik dalam ukuran data yang cukup besar dan tersebar [8].
Penelitian  dengan  menerapkan  K-Means  Clustering  telah  banyak  dilakukan.  Seperti  pada  penelitian implementasi  metode improved k-means  untuk  mengelompokkan  film.  Hasil  analisis  yang  didapatkan  adalah pengelompokan film ke dalam 6 cluster dengan menggunakan atribut atau parameter seperti durasi, jumlah votes dan sutradara. Nilai akurasi yang didapatkan pada penelitian ini adalah sebesar 87.2% yang menunjukkan bahwa metode ini dapat melakukan clustering dengan cukup baik [9]. Selanjutnya penelitian yang menerapkan metode K-Means Clustering dalam  menentukan  jenis  udang  terlaris.  Pada  penelitian  ini  digunakan  82  data  yang dikelompokkan  ke  dalam  tiga  klaster  yaitu  sebanyak  19  jenis  udang  kurang  laris,  42  jenis  udang  laris  dan  21 jenis  udang  yang  terlaris  [10].  Pada  penelitian  lain  menerapkan  algoritma  K-Means  Clustering  untuk mengelompokkan  data  penjualan  toko fashion hijab.  Dari  100  data  yang  digunakan,  didapatkan  hasil  akhir pengelompokan  ke dalam 3 cluster  yaitu  cluster  sangat laris ada 11  item, cluster  laris ada 55  item dan 34  item untuk  cluster  kurang  laris  [11].  Lalu  pada  penelitian  lain  dilakukan  penerapan  algoritma  k-means  untuk melakukan  pengelompokan  penyebaran  covid-a9  di  provinsi  Jawa  Barat.  Hasil  penelitian  didapatkan  dengan mengelompokkan  data  ke  dalam  3  klaster,  yaitu  klaster  1  untuk  penyebaran  paling  tinggi  sebanyak  2  kota, klaster 2 untuk penyebaran menengah diperoleh 5 kota, dan klaster 3 untuk penyebaran lebih sedikit sebanyak 20 kota [12]. Dan pada penelitian lainnya juga  menerapkan algoritma  k-means clustering  untuk  mengelompokkan wilayah produksi tanaman obat ke dalam 3 klaster. Hasil yang didapatkan menunjukkan sebanyak 24 wilayah di cluster 0, 1 wilayah di cluster 1, dan 2 wilayah di cluster 2 [13]. Dari beberapa penelitian yang ada sebelumnya, penelitian ini akan mencoba menerapkan algoritma k-means clustering untuk mengelompokkan data permintaan obat.  Berbeda  dengan  penelitian  yang  lain,  penelitian  sebelumnya  menerapkan  algoritma  K-Means  Clustering untuk  melakukan  pengelompokan  beberapa  permasalahan  yang  berbeda,  seperti jenis  udang,  jenis  film,  daerah penyebaran coivd19, penjualan pakaian, dan wilayah produksi tanaman obat. Pada penelitian ini akan digunakan untuk  mengelompokkan  data  permintaan  obat  yang  ada  pada  puskesmas  Mandala  ke  dalam  3  klaster  yaitu rendah, sedang dan tinggi.
Manfaat  dari  klastering  permintaan  obat  ini  akan  dapat  memberikan  efisiensi  manajemen  persediaan, pengoptimalan  ruang  penyimpanan,  dan  pengurangan  risiko  kekurangan  atau  kelebihan  stok.  Dengan mengetahui  kelompok  permintaan  obat-obatan  yang  serupa, lembaga  kesehatan dapat  mengembangkan strategi pengadaan  dan  penataan  persediaan  yang  lebih  terarah  [14].  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memiliki  potensi untuk memberikan kontribusi signifikan dalam konteks manajemen logistik di sektor kesehatan. Dengan adanya penelitian  ini,  harapannya  pihak  puskesmas  mandala  dapat  meningkatkan  efisiensi  operasional,  meminimalkan biaya, dan memberikan pelayanan kesehatan yang lebih baik kepada masyarakat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melakukan  beberapa  tahapan.  Tahapan  tersebut  dimulai  dari  studi  literatur, identifikasi  masalah,  penetapan  tujuan,  pengumpulan  data,  seleksi  data,  penerapan  algoritma,  evaluasi  hingga proses analisis hasil.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar  1  merupakan  gambaran  mengenai  tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Proses  awal  dalam melakukan penelitian ini adalah  melakukan  studi literatur  yang dilakukan dengan  tujuan  untuk  mengumpulkan beberapa  referensi  mengenai  algoritma  yang  akan  digunakan  sehingga  peneliti  dapat  memahami  dengan  baik algoritma  yang  akan  digunakan.  Selanjutnya  adalah  melakukan  pengidentifikasian  permasalahan.  Dalam penelitian ini ditemukan permasalahan kurangnya strategi manajemen pengelolaan obat yang ada di puskesmas Mandala. Oleh karena itu, peneliti akan mencoba menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk melakukan prediksi pengadaan obat di masa yang akan datang dengan melakukan pengelompokan klaster berdasarkan data permintaan obat sebelumnya.
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengumpulan  data  yang  dibutuhkan  pada  penelitian.  Pada penelitian  ini  digunakan  data  historis  permintaan  obat  yang  ada  pada  puskesmas  Mandala  selama  1  tahun. Selanjutnya akan dilakukan pengolahan serta penerapan algoritma k-means clustering pada data yang ada untuk mendapatkan hasil klaster permintaan obat. Hasil klaster tersebut kemudian akan dianalisis, dan dapat digunakan oleh pihak puskesmas Mandala untuk melakukan strategi pengadaan obat di masa yang akan datang.

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan  suatu  konsep  yang  diterapkan  dalam  mencari  nilai  lebih  yang  tersimpan  di  dalam database  yang  besar.  Data  mining  ialah  sebuah  tahapan  semi  otomatik  yang  menggunakan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi pengetahuan yang bermanfaat yang tersimpan didalam database yang besar. Data mining juga mempunyai peran yang sangat penting dalam beberapa bidang dalam kehidupan sehari-hari antara lain ialah bidang industri, bidang cuaca, keuangan dan bidang ilmu dan teknologi[6].
Salah  satu  teknik  data mining yang  ada  adalah  teknik  klastering.  Analisis  cluster  yaitu  menemukan kumpulan objek hingga objek-objek dalam satu kelompok sama (punya hubungan) dengan yang lain dan berbeda (tidak  berhubungan)  dengan  objek-objek  dalam  kelompok  lain.  Tujuan  dari  analisis  cluster  adalah meminimalkan  jarak  di  dalam  cluster  dan  memaksimalkan  jarak  antar  cluster.  Clustering  merupakan  sebuah proses  dalam  pembentukkan  kelompok  dari  sebuah  data  yang  besar  yang  sebelumnya  tidak  diketahui kelompoknya  berdasarkan  kesamaan  karakteristiknya.  Berbeda  dengan  model  prediksi  atau  klasifikasi,  dataset yang digunakan untuk melakukan pengklasteran tidak memiliki variabel data target [15].

## 2.3 K-Means Clustering
K-Means  merupakan  salah satu  metode pengelompokan  atau klastering  yang berusaha  membagi data  yang ada ke  dalam  bentuk  dua  atau  lebih  kelompok. Clustering merupakan  proses  membagi  objek  ke  dalam  kumpulan objek  sejenis  yang  memiliki  kesamaan  satu  sama  lain  dan  berbeda  dengan  objek  di  cluster  lain  [16].  Dataset yang  digunakan  untuk  melakukan  pengklasteran  tidak  memiliki  variabel  data  target  [15].  Algoritma  K-Means Clustering merupakan salah satu algoritma yang dapat melakukan clustering dengan secara sederhana yang akan melakukan pengelompokan dengan melalui langkah iteratif.
Gambar 2. Diagram Alir Algoritma K-Means Clustering
Proses  penerapan  algoritma  K-Means  Clustering  diawali  dengan  proses  data processing .  Tahapan  ini dilakukan dengan tujuan untuk mempersiapkan data penelitian yang ada agar dapat diterapkan untuk dilakukan pembelajaran mesin. Proses selanjutnya adalah menentukan nilai cluster atau kelompok. Penentuan nilai kluster

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 286-296 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4920
dilakukan  dengan  tujuan  agar output yang  dihasilkan  sesuai  dengan  banyaknya  kluster  yang  diinginkan. Selanjutnya  dilakukan  penentuan  nilai  titik  pusat cluster dan  jarak  data  terhadap  kluster  serta  pengelompokan data sesuai dengan nilai minimum jarak ke pusat cluster . Iterasi algoritma ini akan terus berjalan sampai keadaan dimana pusat cluster tidak berubah. Secara umum, cara kerja dari algoritma K-Means clustering adalah sebagai berikut [17] a. Menentukan k sebagai jumlah kluster yang diinginkan.
b. Menentukan nilai random untuk pusat centroid ( cluster awal) sebanyak k.
∑
(1)
Nilai v diartikan sebagai nilai centroid pada kelompok. Variabel x i merupakan objek ke-I, di mana nilai objek berubah sesuai dengan iterasi. Dan variabel n adalah banyaknya objek/data/
c. Menghitung jarak setiap data input terhadap masing-masing centroid menggunakan rumus jarak Euclidean Distance . Berikut adalah persamaan pada rumus Euclidean Distance :
|     |     √∑ (2)
Nilai d diartikan sebagai nilai jarak data ke pusat cluster . Variabel x i merupakan objek x ke-i dan variabel y i merupakan data y ke-i. Variabel n menjelaskan banyaknya objek/data
d. Mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil).
e. Memperbaharui nilai centroid . Nilai centroid baru diperoleh dari rata-rata cluster yang bersangkutan dengan menggunakan rumus 1.
f. Melakukan perulangan dari langkah 2 hingga 5, sampai anggota tiap cluster tidak ada yang berubah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data yang dikumpulkan di puskesmas Mandala. Data yang diambil  merupakan  data  penjualan  obat  berdasarkan  bulan  Januari-Desember  2023.  Kemudian  data  tersebut diseleksi  dan  akan  digunakan  untuk  diolah  untuk  menentukan  prediksi  persediaan  obat  farmasi.  Analisis  ini dilakukan  dengan  tujuan  melakukan  prediksi  atau  peramalan  mengenai  hasil  –  hasil  yang  telah  ditargetkan dengan suatu metode tertentu [18]. Berikut merupakan dataset yang telah dikumpulkan:
Tabel 1. Dataset Penelitian Nama Obat Jan Feb Mare t Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des Acetylcystei ne 200 mg 2305 185 5 380 2300 2266 2317 2185 2205 2218 2280 2300 1305 Alcohol Swab 3 1 0 6 7 11 4 8 2 10 5 9 Amitriptyline 25 mg 40 1 0 39 23 52 54 89 78 15 35 30 Antasida tablet 2680 8 104 6 1188 1680 8 2676 9 2682 0 2998 1 3000 1 3001 4 1678 8 1680 8 2580 8 Asam ascorbat (Vit C) 50 mg 3304 8 208 7 60 3104 8 3300 9 3306 0 3645 7 3647 7 3649 0 3298 0 3300 0 3104 8 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... Spuit 3ml / Nipro 271 270 350 268 261 267 261 266 265 264 262 263 Spuit 5ml / Nipro 430 359 356 -27 391 342 310 330 343 310 331 230 Surgical Gloves Steril 7,5 230 148 247 1029 1271 1222 1190 1210 1223 1010 1030 1210
Tabel 1 merupakan kumpulan dataset jenis obat yang didapatkan. Pada tabel tersebut dijelaskan terdapat 142 jenis obat dan banyaknya permintaan obat pada setiap bulannya selama satu tahun di Puskesmas Mandala. Sebelum digunakan, data penelitian di atas akan diolah terlebih dahulu agar dapat menghasilkan data penelitian yang baik.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 286-296 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4920
Tabel 2. Data Integration Nama Obat Rerata Permintaan Acetylcysteine 200 mg 1993 Alcohol Swab /Serenity 5,5 Amitriptyline 25 mg 38 Antasida  tablet 20736,58 Asam ascorbat (Vit C) 50 mg 28230,33 ... ... ... ... ... ... Spuit 3ml / Nipro 272,3333 Spuit 5ml / Nipro 308,75 Surgical Gloves Steril 7,5 (Ambumax) 918,3333
Data  pada  tabel  2  merupakan  hasil  pengolahan  data  yang  melalui  tahapan  data integration. Data integration dilakukan dengan menggabungkan data – data permintaan obat pada setiap bulannya ke dalam rerata pemakaian dalam  satu tahun.  Penggabungan data dilakukan dengan  menjumlahkan seluruh permintaan dimulai dari  bulan  Januari  –  Desember  2023  kemudian  dilakukan  perhitungan  rerata  pemakaian.  Sehingga,  didapatkan atribut/parameter  rerata  permintaan.  Atribut  ini  nantinya  akan  digunakan  untuk  menerapkan  klastering  dengan algortitma K-Means.

## 3.2 Penerapan K-Means Clustering
Langkah  awal  dalam  penerapan  algoritma  K-Means  Clustering  adalah  menentukan  nilai  k  atau  jumlah cluster . Dalam  penelitian  ini,  data  akan  dikelompokkan  ke  dalam  3 cluster ,  yaitu cluster 0  untuk  penjualan  kategori tinggi, cluster 1  untuk  penjualan  obat  menengah,  dan cluster 2  untuk  penjualan  kategori  rendah.  Selanjutnya adalah  menentukan  nilai centroid awal  yang  ditentukan  secara  acak.  Berikut  merupakan  hasil  penentuan  nilai centroid awal :
Tabel 3. Data Pusat Cluster Iterasi 1 No. Cluster Pusat Cluster 1 356,75 C0 2 20102 C1 3 6487,667 C2
Penentuan titik cluster pusat pada iterasi 1 dilakukan secara acak yang dipilih dari dataset yang ada. Dapat dilihat  pada  tabel  3,  telah  ditentukan  nilai cluster pusat  untuk  setiap cluster .  Diketahui  nilai cluster pusat  C0 adalah 356,75; cluster pusat C1 adalah  20102; dan cluster pusar C2 adalah 6487,667.  Setelah didapatkan titik pusat  awal cluster ,  kemudian  dilakukan  perhitungan  jarak Euclidean dan  mengelompokkan  berdasarkan  jarak terkecil sehingga akan didapatkan nilai centroid baru untuk acuan perhitungan berikutnya sampai nilai centroid sebelum dan sesudah bernilai sama.
Hitung Euclidean Distance dari semua data ke tiap titik pusat pertama :
.........................................................................

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
..........................................................................
Hitung Euclidean Distance dari semua data ke tiap titik pusat ketiga :
..........................................................................
Hasil perhitungan Euclidean Distance dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 4. Perhitungan Euclidean Distance Iterasi 1 Nama Obat C0 C1 C2 Jarak Cluster Asam Asetil Salisilat (Asetosal) 80 mg 114,4167 19630,83 6016,5 114,41667 C0 Betametason cr 0,1% (sebagai Valerat) 345,4167 20090,67 6476,334  345,41667 C0 Bisoprolol 5 mg 641,5833 19163,07 5489,334  641,58333 C0 Calcium Lactate 500 mg 1708,667 18036,58 4422,25 1708,6667 C0 Chloramphenicole / Bufacetin salep kulit 257,6667 20002,92 6388,584  257,66667 C0 Codein 10 mg 132,3333 19612,92 5998,584 132,3333 C0 Dipenhydramine Injeksi 337,75 20083 6468,667 337,75 C0 Erythromycine  250 mg 7402,417 12342,83 1271,5 1271,5 C2 Gentamycine /Genoint salep mata 0,3% 272,75 20018 6403,667 272,75 C0 Gentamycine tetes mata 0,3% 297 20042,25 6427,917 297 C0
Tabel  4  menunjukkan  hasil  perhitungan  jarak  dengan  menerapkan  algoritma  K-Means  Clustering.  Nilai cluster ditentukan dengan melihat nilai jarak terkecil untuk setiap cluster . Sebagai contoh untuk data obat Asam Asetil Salsilat (Asetosal) diketahui nilai cluster C0 = 114,4; C1 = 19630,8; dan C2 = 6016,5. Nilai jarak terkecil terletak pada cluster 0, sehingga untuk data pada baris pertama nilai cluster nya terletak pada C0.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 286-296 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4920

## 3.3 Proses K-Means Clustering dengan RapidMiner
RapidMiner  merupakan  salah  satu software data mining pengolahan  data  set  untuk  mencari  pola  data  sesuai dengan  tujuan  dari  pengolahan  data  tersebut.  RapidMiner  memungkinkan  pengguna  untuk  dengan  mudah mengimpor,  mengelola, dan  menganalisis data dari berbagai sumber  [19]. Langkah awal  yang dilakukan  untuk menerapkan algoritma K-Means Clustering adalah dengan melakukan import dataset penelitian yang digunakan. Berikut merupakan tampilan ketika melakukan import dataset pada aplikasi RapidMiner:

## Gambar 3. Import Dataset
Gambar  3  di  atas  menunjukkan  proses import dataset  penelitian  ke  dalam  aplikasi  RapidMiner.  Hal  ini dilakukan  agar  dataset  yang  telah  ada  dapat  diakses  atau  digunakan  dalam  aplikasi  sehingga  dapat  dilakukan proses  penerapan  algoritma  K-Means.  Setelah importing data,  selanjutnya  adalah  membagi  data  ke  dalam  dua bagian  yaitu  data  training  dan  data  testing  dengan  rasio  perbandingan  80%  dan  20%.  Sehingga  jumlah  data training yang digunakan sebesar 114 data dan data testing sebanyak sebesar 28 data.
Gambar 4. Penggunaan Operator Split Data
Proses gambar 4  di atas dilakukan  untuk  melakukan pembagian data pada aplikasi  RapidMiner dengan menggunakan operator split data. Operator ini digunakan untuk membagi dataset menjadi dua subset data yaitu data training dan  data testing. Nilai  rasio  merupakan  nilai  perbandingan  untuk  melakukan  pembagian  dataset penelitian.  Oleh  karena  itu  nilai  rasio  diisi  nilai  0,2  dan  0,8  agar  menghasilkan  rasio  perbandingan  dataset 20:80%.
Kemudian  untuk  menerapkan  algoritma  K-Means  Clustering  digunakan  operator  Clustering  yang  telah disediakan  di  aplikasi  RapidMiner.  Karena  yang  digunakan  3  kategori,  Selanjutnya  melakukan  pengaturan algoritma  K-Means,  yang  diatur  pada  menu  Parameter  Clustering  K  Means  dengan  k=3.  Sehingga  tampilan model yang dibangun pada aplikasi RapidMiner adalah sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 5. Tampilan Rancangan Model Clustering
Gambar  5 di atas  merupakan  tampilan desain  model pada aplikasi RapidMiner untuk  melakukan proses clustering . Digunakan tiga operator yaitu read excel, split data, dan clustering . Operator read excel digunakan untuk  melakukan  proses import dataset.  Operator split  data dipergunakan  untuk  membagi  data  dan  operator clustering digunakan untuk menerapkan algoritma clustering pada data.
Gambar 6. Menentukan Jumlah Cluster
Seperti  penjelasan  sebelumnya,  langkah  awal  dalam  menerapkan  proses clustering adalah  menentukan nilai cluster .  Gambar  6  menjelaskan  proses  penentuan  nilai  parameter cluster (k)  pada  aplikasi  RapidMiner. Dalam  penelitian  ini  ditentukan  nilai cluster yaitu  tiga.  Tampilan  output  atau  hasil  yang  muncul  pada  aplikasi RapidMiner  dapat  dilihat  dalam  dua  bentuk  yaitu example  set dan text  view  cluster . Example  set merupakan tampilan hasil cluster data secara keseluruhan sesuai dengan data  yang telah dimasukkan. Sedangkan text view cluster merupakan tampilan ringkasan hasil clustering yang dilakukan.
Gambar 7. Tampilan Text View Cluster
Dari  gambar  7,  diketahui  hasil text  view  cluster yang  dikelompokkan  ke  dalam  3 cluster. Dari  28  data pengujian,  didapatkan  sebanyak  24  data  jenis  obat  tergolong  dalam cluster 0  (C0),  1  data  jenis  obat  tergolong dalam cluster 1 (C1) dan 3 data jenis obat tergolong dalam cluster 2 (C2)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 8. Tampilan Hasil Cluster
Gambar 8 menjelaskan mengenai rincian pengklasteran data jenis obat. Dari gambar di atas dapat dilihat jenis  obat  apa  saja  yang  tergolong  ke  dalam cluster C0,C1,  dan  C2.  Selanjutnya,  untuk  memastikan  akurasi model  klastering  yang  dihasilkan  dilakukan  perhitungan  nilai  evaluasi Davies  Bouldin  Index. Untuk  mengukur kinerja model klastering yang ada, maka digunakan operator pembantu yang ada pada aplikasi RapidMiner yaitu Cluster Distance Performance. Sehingga desain model akan tampak pada gambar di bawah ini:
Gambar 9. Model Evaluasi Davies Bouldin Index
Tampilan gambar di atas merupakan tampilan desain model evaluasi pada aplikasi RapidMiner. Dari gambar 9 dapat dilihat penggunaan berbagai operator yang dipergunakan untuk melakukan proses evaluasi kinerja model klastering yang dihasilkan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 2, February 2024, Page 286-296 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i2.4920
Gambar 10 merupakan hasil akhir nilai evaluasi yang dihasilkan pada aplikasi RapidMiner sesuai dengan desain  model  pada  gambar  9.  Dapat  diketahui  bahwa  dengan  menggunakan  parameter cluster k=3,  diperoleh Davies Bouldin Index sebesar 0,276. Semakin kecil nilai davies bouldin index maka semakin baik cluster yang diperoleh dari pengelompokan menggunakan metode clustering [20]. Berikut merupakan hasil pengklasteran 28 jenis data obat yang dirangkum kedalam bentuk tabel:
Tabel 5. Hasil Klastering Permintaan Obat Data ke- Nama Obat Kategori Penjualan 1 Asam Asetil Salisilat (Asetosal) 80 mg Tinggi 2 Betametason cr 0,1% (sebagai Valerat) Tinggi 3 Bisoprolol 5 mg Tinggi 4 Calcium Lactate 500 mg Tinggi 5 Chloramphenicole / Bufacetin salep kulit Tinggi 6 Codein 10 mg Tinggi 7 Dipenhydramine Injeksi Tinggi 8 Erythromycine  250 mg Rendah 9 Gentamycine /Genoint salep mata 0,3% Tinggi 10 Gentamycine tetes mata 0,3% Tinggi 11 Diazepam Inj 5mg/ml Tinggi 12 Prednison 5 mg Sedang 13 Acetylcystein 200mg Tinggi 14 Captopril 25 mg Tinggi 15 Dulcolax Adult 10 mg  Supp Tinggi 16 Hidrokortison 2,5 % cream Tinggi 17 Iliadin Anak 0.025% Nasal Drops 10 ml (Oxymetazoline HCL) Tinggi 18 Natrium Diklofenac 50 mg Tinggi 19 Permetrin Krim 5% Tinggi 20 Ranitidin 150 mg Tinggi 21 Simvastatin 10 mg Tinggi 22 Zinc Sulfate Syrup 60 ml Tinggi 23 Sulfadoxine 500mg+Primethamin 25mg Rendah 24 Surgical Gloves Steril 7,5 (Ambumax) Tinggi 25 Tetracycline 500 mg Tinggi 26 Trihexyphenidyl Tinggi 27 Alkohol 95%  1L/ Medika Tinggi 28 Captopril 12,5 mg Rendah
Dari  tabel  5  di  atas,  dapat  dilihat  hasil  pengklasteran  28  data  jenis  obat.  Hasil  tersebut  menunjukkan bahwa  proses  pengklasteran  dikelompokkan  menjadi  3 jenis  kategori  di  mana cluster pertama  (C0)  terdiri  dari 24 item, cluster kedua (C1) yang terdiri dari 1 item serta cluster ketiga (C2) terdiri dari 3 item.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  clustering dengan menggunakan algoritma K-Means dapat digunakan untuk mengelompokkan data penjualan obat farmasi UPT Puskesmas Mandala berdasarkan jumlah penjualannya selama tahun 2023 (Januari-Desember). Klastering dikelompokkan ke dalam 3 kategori yaitu Cluster 0 untuk penjualan tinggi, Cluster 1 untuk penjualan menengah, dan Cluster 2  untuk  penjualan  rendah.  Berdasarkan  hasil  penerapan  dengan  software  RapidMiner  didapatkan hasil pengelompokan dan pengujian yang terdiri dari tiga cluster yaitu cluster pertama (C0)  yang terdiri 24 item, cluster  kedua  (C1)  yang  terdiri  dari  3  item  serta  cluster  ketiga  (C2)  terdiri  dari  1  item  dengan  nilai  Davies Bouldin  Index  yang  didapatkan  sebesar  0,276.  Hasil  penerapan  metode clustering ini  dapat  digunakan  untuk membantu pihak UPT Puskesmas dalam melihat tingkat penjualan obat mereka.

## REFERENCES
[1] S.  Afrioza  and  I.  Baidillah,  “Hubungan  Tingkat  Kepuasan  Pasien  Terhadap  Pelayanan  Kesehatan  di Pusksmas  Sepatan,” Journal  of  Nursing  Practice  and  Education ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  169–180,  Jun.  2021, doi: 10.34305/jnpe.v1i2.305.
[2] M. P. Baybo, W. A. Lolo, and M. Jayanti, “Analisis Pengendalian Persediaan Obat di Puskesmas Teling Atas,” Pharmacy Medical Journal , vol. 5, no. 1, pp. 7–13, 2022.
[3] S.  Rusman,  “Analisis  Sistem  Penyusunan  Perencanaan  Obat  di  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Padang Pariaman,” Jurnal Human Care , vol. 5, no. 1, pp. 411–420, 2020.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[4] A.  L.  Y.  Pratasik,  Fatimawali,  and  O.  J.  Sumampouw,  “Analisis  Perencanaan,  Pengadaan,  dan Pengendalian  Obat  di  Instalasi  Farmasi  Unit  Pelaksana  Teknis  Daerah  Rumah  Sakit  Manembo  Nembo Tipe C Bitung,” Jurnal Kesehatan Tambusai , vol. 4, no. 4, pp. 5249–5266, 2023.
[5] Mustika,  Y.  Ardilla,  and  A.  Manuhutu, Data  Mining  dan Aplikasinya .  Bandung:  Widina  Bhakti  Persada Bandung, 2021.
[6] A. O. P. Dewi, “Big Data di Perpustakaan dengan Memanfaatkan Data Mining,” ANUVA , vol. 4, no. 2, pp. 223–230, 2020.
[7] T.  A.  Aria,  Yuliadi,  M.  Julkarnain,  and  F.  Hamdani,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Data  Obat,” KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika  dan  Komputer ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  649–657,  2023,  doi: 10.30865/klik.v4i1.1117.
[8] Syaifuddin,  Ramlah,  I.  Hakim,  Y.  Berliana,  and  Nurhayati,  “Pemetaan  Produksi  Tanaman  Tomat  di Indonesia  Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering,” Journal  of  Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 3, no. 4, pp. 222–228, Aug. 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2206.
[9] A.  Ayunda,  P.  Sari,  and  M.  Muhajir,  “Implementasi  Metode  Improved  K-Means  dengan  Algoritma Dbscan untuk Pengelompokan Film,” Unisda Journal of Mathematics and Computer Science , vol. 6, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[10]  A. Fahmi, Risawandi, and Z. Husna, “Implementasi Metode K-Means Clustering dalam Menentukan Jenis Udang Terlaris pada UD. Tegar Rizqi,” TECHSI - Jurnal Teknik Informatika , vol. 13, no. 1, pp. 92–106, Apr. 2021, doi: 10.29103/techsi.v13i1.3148.
[11]  Normah,  S.  Nurajizah,  and  A.  Salbinda,  “Penerapan  Data  Mining  Metode  K-Means  Clustering  untuk Analisa Penjualan pada Toko Fashion Hijab Banten,” Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI , vol. 7, no. 2, pp. 158–163, 2021, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[12]  N.  Mirantika,  A.  Tsamratul’ain,  and  F.  D.  Agnia,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 di Provinsi Jawa Barat,” Jurnal Nuansa Informatika , vol. 15, no. 2, pp. 92–98, 2021, [Online]. Available: https://journal.uniku.ac.id/index.php/ilkom
[13]  M.  K.  Hidayat  and  R.  Fitriana,  “Penerapan  Sistem  Intelijensia  Bisnis  dan  K-Means  Clustering  untuk Memantau  Produksi  Tanaman  Obat,” Jurnal  Teknologi  Industri  Pertanian ,  vol.  32,  no.  2,  pp.  204–219, Aug. 2022, doi: 10.24961/j.tek.ind.pert.2022.32.2.204.
[14]  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y.  Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data Obat-Obatan,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, Apr. 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[15]  D.  Suryanto  and  I.  R.  Adevi,  “Analisa  Penjualan  Toko  Hijab  Kiki  Hn  Dengan  Penerapan  Data  Mining Metode K-Means Clustering Dan Market Basket Analysis,” Jurnal Mirai Management , vol. 8, no. 3, pp. 167–176, 2023.
[16]  H.  R.  Putri,  Maimunah,  and  E.  R.  Arumi,  “Penentuan  Prioritas  Pendaftaran  Tanah  Sistematis  Lengkap Melalui  Clustering  Jumlah  Sertifikat  Hak  Atas  Tanah  Menggunakan  K-Means,” Journal  of  Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 4, no. 4, pp. 931–941, Aug. 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.3928.
[17]  I.  Sanela,  A.  Nazir,  F.  Syafria,  E.  Haerani,  and  L.  Oktavia,  “Penerapan  Metode  Clustering  Dengan  K- Means  Untuk  Memetakan  Potensi  Tanaman  Padi  di  Sumatera,” Journal  of  Computer  System  and Informatics (JoSYC) , vol. 5, no. 1, pp. 82–92, 2023, doi: 10.47065/josyc.v5i1.4523.
[18]  Z.  Setiawan,  M.  Fajar,  and  A.  M.  Priyatno, Buku  Ajar  Data  Mining .  Jambi:  PT.  Sonpedia  Publishing Indonesia, 2023.
[19]  R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “Analisis  Data  Hasil  Keuntungan  Menggunakan  Software  RapidMiner,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  199–204,  Jul.  2019,  doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.365.
[20]  B.  Kristanto,  A.  Turmudi,  and  M.  Fatchan,  “Analisis  Penentuan  Karyawan  Tetap  dengan  Algoritma  K- Means dan Davies Bouldin Index,” Bulletin of Information Technology (BIT) , vol. 4, no. 1, pp. 112–120, 2023, doi: 10.47065/bit.v3i1.