INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 6 Tahun 2023 Page 6834-6841 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Clustering Kebutuhan Obat Berdasarkan Mutasi Laporan Bulanan Pada Dinas Kesehatan

## Kabupaten Minahasa
Enjelina 1 ✉ , Vivi Piggie Rantung 2
Teknik Informatika Universitas Negeri Manado
Email: Enjelina578@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Pengelolaan kebutuhan obat dalam konteks Dinas Kesehatan adalah salah satu aspek penting dalam menjaga ketersediaan obat yang diperlukan untuk pelayanan di puskesmas. Penerapan algoritma k- Nearest Neighbor pada clustering kebutuhan obat berdasarkan mutasi ke puskesmas laporan bulanan pada dinas kesehatan kabupaten minahasa dapat membantu dalam mengoptimalkan penggunaan obat dan meminimalkan kekurangan stok obat. Algoritma k-Nearest Neighbor merupakan salah satu metode data mining yang digunakan untuk klasifikasi dan clustering data. Metode ini dapat digunakan untuk mengelompokkan data kebutuhan obat berdasarkan mutasi menjadi beberapa kelompok yang memiliki karakteristik  yang  sama.  Hasil  dari  algoritma  penelitian  ini  yang  terdapat  di  dalam  data  mutasi  ke puskesmas pada 29 juni 2023-30 juli 2023 yang terdapat mutasi tambah mempunyai accuracy (32.61), mutasi  kurang  mempunyai accuracy (55.88).
Kata Kunci: Clustering, Kebutuhan obat, Minahasa, K-NEAREST NEIGHBOR

## Abstract
Managing drug needs in the context of the Health Service is an important aspect in maintaining the availability of drugs needed for services at community health centers. Application of the k-Nearest Neighbor algorithm in clustering drug needs based on mutations to the monthly health center reports at  the  Minahasa district  health  office  can  help  in  optimizing  drug  use  and  minimizing  drug  stock shortages. The k-Nearest Neighbor algorithm is a data mining method used for data classification and clustering. This method can be used to group data on drug needs based on mutations into several groups that  have the  same  characteristics.  The  results  of  this  research  algorithm  contained  in  the mutation data to the community health center on June 29 2023-July 30 2023 contained mutations that had more accuracy (32.61), mutations that had less accuracy (55.88).
Keywords: Clustering, Drug Needs, Minahasa, K-NEAREST NEIGHBOR

## PENDAHULUAN
Pengelolaan kebutuhan obat dalam konteks Dinas Kesehatan adalah salah satu aspek penting dalam menjaga ketersediaan obat yang diperlukan untuk pelayanan di puskesmas. Dalam situasi dimana sumber daya dan anggaran terbatas, perencanaan yang tepat dan efisien  dalam  memenuhi  kebutuhan  obat  sangat  krusial.  Oleh  karena  itu,  diperlukan pendekatan yang lebih canggih dan berbasis data dalam mengidentifikasi dan memprediksi kebutuhan obat.
Tujuan penelitian ini dapat memahami cara kerja algoritma KNN dalam clustering data, pengalaman dalam menerapkan algoritma KNN pada data kebutuhan obat, keterampilan dalam  melakukan  analisis  data  dan  interpretasi  hasil  klasifikasi,  wawasan  tentang penggunaan  teknik  machine  learning  dalam  industri  kesehatan,  dasar  untuk  melakukan penelitian lebih lanjut tentang clustering kebutuhan obat menggunakan algoritma machine learning lainnya,  serta  kontribusi  pada pengembangan sistem distribusi  obat yang  lebih efektif  dan  efisien  di  industri  kesehatan,  yang  pada  akhirnya  dapat  bermanfaat  bagi masyarakat.
Pada  awalnya  Algoritma  Clustering  atau  rata-rata  ditemukan  oleh  beberapa  orang seperti Lloyd (1957-1982), Forgey (1965), Friedman dan Rubin (1967), serta McQueen (1967). Ide pengklasteran pertama kali ditemukan oleh Lloyd pada tahun 1957. Namun hal tersebut baru dipublikasikan pada tahun 1982. Pada tahun 1965, Forgey juga memublikasikan teknik yang  sama  sehingga  terkadang  dikenal  sebagai  Lloyd – Forgy  pada  beberapa  sumber. Clustering adalah cara untuk mengelompokkan data yang perlu di pahami, data mining merupakan bagian dari clustering. Artinya, ia mengekstrak pola yang menarik dari sejumlah cluster  data  yang  besar.  Clustering  atau  pengelompokkan  biasanya  digunakan  dalam
inteligen bisnis, pengenalan pola gambar, pencarian web, ilmu kehidupan, dan keamanan. Clustering  adalah  proses  pengelompokkan  data  menjadi  beberapa  jumlah  clustering sehingga data dalam clustering tersebut memiliki kemiripan yang paling besar.
Mutasi laporan bulan mencakup perubahan-perubahan dalam kebutuhan obat dari bulan ke bulan.Analisi mutasi ini dapat memberikan wawasan tentang tren dan pola yang mungkin sulit untuk diidentifikasi secara manual.
Pada penelitian ini menggunakan algoritma k-nearest neighbour clustering kebutuhan obat  berdasarkan  mutasi  laporan  bulanan  dinas  kesehatan  di  kabupaten  minahasa.  K- nearest  neighbour  (KNN)  adalah  algoritma  machine  learning  yang  digunakan  untuk klasifikasi data. Algoritma ini digunakan untuk mengklasifikasi objek baru berdasarkan data pembelajaran  yang  jarak  tetangganya  paling  dekat  atau  memiliki  nilai  selisih  yang  kecil dengan objek tersebut. KNN dapat digunakan untuk estimasi dan prediksi data serta sering digunakan dalam teknik data mining.

## METODE PENELITIAN
Berikut ini metode yang dilakukan dalam penelitian ini sebagai berikut:
a. Metode  pengumpulan  data:  Proses  penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengambil langsung  data  dari dinas kesehatan kabupaten minahasa,  dengan mewawancarai staf yang ada di bagian SDK dan memperoleh informasi mengenai mutasi laporan bulanan obat.
b. Metodologi Cross-Industry Standard for Data Mining (CRISP-DM)
Metodologi cross-industry standard for data mining (CRISO-DM) terdapat 6 tahapan yang dilakukan.
1. Business Understanding :Pada fase ini perlu dipahami pentingnya memutasikan barang sehingga bisa digunakan untuk menentukan clustering kebutuhan obat berdasarkan  data yang di  peroleh. Dengan mengobservasi tempat yang akan dilakukan penelitian yaitu dinas kesehatan kabupaten minahasa, maka kita akan memperoleh data yang diperlukan untuk melengkapi penelitian ini.
2. Data Understanding: Pada fase  ini dilakukan pengumpulan data yang didapat dari data pengelola barang persediaan di bulan juli-agustus 2023, yang mana data akan lebih paham lagi. Fase ini terdiri dari memahami data yang dikumpul dan mencoba mencari informasiyang dapat diperoleh serta tahap mengevaluasi kualitas dan kelengkapan data.
3. Data  Preparation:  Pada  fase  ini  akan  mencakup  pembersihan  data,  pemilihan
atribut  yang  relevan  untuk  analisis.  Data  yang  bersih  dan  terstruktur  akan meningkat  performa  algoritma  KNN,  serta  menghapus  beberapa  atribut  data yang tidak digunakan.
4. Modeling:  Pada  fase  ini  akan  dilakukan  proses  clusteringdata  menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor dengan memilih stratified k-fold cross validation untuk mendapatkan nilai K terbaik.
5. Evaluation:  Pada  fase  ini  akan  menginterpretasikan  hasil  data  mining. Berdasarkan  tujuan  yang  telah  dijelaskan  pada  fase  business  understanding. Performa algoritma akan dievaluasimenggunakan metrik-metrik seperti akurasi, precision,recall, dan f1- scrone. Validasisilang akan digunakan untukmemastikan keandalan hasil clustering.
6. Deployment: Pada fase ini hasil yang diperoleh dari penelitian ini berupa laporan hasil analisis data untuk melakukan clustering mutasi laporan bulanan.
c. Mengolah data di aplikasi Rapidminer: RapidMiner adalah platform perangkat lunak ilmu  data  yang  dikembangkan  oleh  perusahaan  bernama  sama  dengan  yang menyediakan  lingkungan  terintegrasi  untuk  persiapan  data,  pembelajaran  mesin, pembelajaran dalam, penambangan teks, dan analisis prediktif.
d. Algoritma  K-Nearest  Neighbor:  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  adalah  algoritma machine  learning  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  data.  Algoritma  ini  digunakan untuk  mengklasifikasi  objek  baru  berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jarak tetangganya paling dekat atau memiliki nilai selisih yang kecil dengan objek tersebut. KNN  dapat  digunakan  untuk  estimasi  dan  prediksi  data  serta  sering  digunakan dalam teknik data mining.
Sesuai dengan prinsip kerja K-Nearest Neighbor yaitu mencari jarak terdekat antara data  yang  akan  dievaluasi  dengan  k  tetangga(neighbor)  terdekatnya  dalam  data pelatihan.Persamaan  dibawah  ini  menunjukkan  rumus  perhitungan  untuk  mencari  jarak terdekat dengan d adalah jarak dan p adalah dimensi data (Agusta, 2007).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Business Understanding
Memutasikan  barang  sehingga  bisa  digunakan  untuk  menentukan  clustering kebutuhan obat berdasarkan data yang diperoleh.

## Data Understanding
Tahapan ini dilakukan pengumpulan data yang didapatkan dari data pengelola barang persediaan di bulan juni-juli 2023, dalam tahap ini memahammi data yang dikumpulkan dan mencoba mencari informasi yang dapat diperoleh serta tahap mengevaluasi kualitas dan kelengkapan data. Berikut kumpulan data yang telah diperoleh dengan output file excel dalam format ekstensi (.xlsx).:
Gambar 1. Daftar data laporan barang persediaan (29 juni 2023/30 juli 2023)
K-Nearest Neighbor
Selanjutnya akan dilakukan klasifikasi sentimen dengan algoritma K-NN. Pada tahap ini, metode K-NN dihitung dan di proses dengan menggunakan aplikasi RapidMiner. Untuk menghitung prediksi klasifikasi sentiment analisis pada metode K-NN pada dasarnya tidak membagi data yang ada.
Langkah dalam proses perhitungan data tambah pada metode K-NN pada gambar 2 yang di mulai dari pembacaan data sampai pada perhitungan performance atau evaluasi sistem. Setelah di gabungkan, kemudia dapat dijalankan.
Gambar 2 Proses KNN Rapidminer Pada Data Tambah
Pada gambar 2 menunjukkan Mutasi pada data tambah yang accuracy mendapatkan 32,61% terlihat pada gambar di bawah:
Gambar 3.Accuracy tambah K-NN pada RapidMiner
Setelah digabungkan maka terdapat hasil sebagai berikut:
Gambar 4. Hasil Proses tambah K-NN pada RapidMiner
Dari  hasil  perhitungan  otomatis  pada  sistem  dalam  RapidMiner,  di  dapatkan  tabel kolom prediksi serta kolom confidence hasil perhitungan model K-NN. Proses perhitungan data tambah pada metode K-NN pada gambar 5
Pada gambar 6 menunjukkan Mutasi pada data kurang yang accuracy mendapatkan 55.88% terlihat pada gambar di bawah:
Gambar 6. Accuracy data kurang K-NN pada RapidMiner Setelah digabungkan maka terdapat hasil sebagai berikut:
Gambar 7. Hasil Proses data kurang K-NN pada RapidMiner
Dari  hasil  perhitungan  otomatis  pada  sistem  dalam  RapidMiner,  di  dapatkan  tabel kolom prediksi serta kolom confidence hasil perhitungan model K-NN.

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian ini penulis telah menyimpulkan bahwa dengan mengunakan metode  algoritma  k-nn  demikian,  penerapan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dapat membantu dalam clustering kebutuhan obat berdasarkan mutasi laporan bulanan pada Dinas Kesehatan Kabupaten Minahasa. Sebagai pendekatan yang bermanfaat. Algoritma
KNN,  yang  dikenal  dengan  kesederhanaan  dan  kemudahan  implementasinya  dalam memecahkan  masalah  klasifikasi  dan  regresi,  dapat  secara  efektif  mengelompokkan kebutuhan obat berdasarkan pola mutasi dalam laporan bulanan. Dan Lakukan pengujian menggunakan  algoritma  klasifikasi  lainnya  untuk  membandingkan  hasil  clustering  dan mengevaluasi  kemungkinan  penggunaan  algoritma  lain  yang  lebih  sesuai  dengan karakteristik data kebutuhan obat. Serta dalam penelitian ini  memberikan dasar untuk penelitian lebih lanjut mengenai clustering kebutuhan obat.

## DAFTAR PUSTAKA
Amalia Yunia Rahmawati, “済無No Title No Title No Title,” no. July, pp. 1– 23, 2020.
Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C. & Wirth, R. (2000).
CRISP-DM  1.0:  Step-by-step  data  mining  guide.  In  SPSS  inc  (Vol.  9). http://www.themodeling-agency.com/crisp-dm.pdf.
Dewi,  F.  (2019,  July  10).  K-Means  Clustering  in  R.  Medium.Com. https://medium.com/@fauziyahdewil6/k-means-clustering-in-r- ce0194685b9b
H. Leidiyana, “Penerapan Algoritma K -Nearest Neighbor Untuk Penentuan Resiko Kredit Kepemilikan Kendaraan Bermotor,” J. Penelit. Ilmu Komputer, Syst. Embed. Log., vol.
1, no. 1, pp. 65 – 76, 2013.
Ndaumanu, R. I., & Arief, Kusrini, M. R. (2014). Analisis Prediksi Tingkat Pengunduran Diri Mahasiswa  dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor.  Jatisi,  1(1),  1 – 15. http://www.mdp.ac.id/jatisi/vol-1-no-1/JATISI_Vol_1_No_1_September_2014_1.pdf Simanjuntak, T. H., Mahmudy, W. F., & Sutrisno Sutrisno. (2017). Implementasi Modified KNearest  Neighbor  Dengan  Otomatisasi  Nilai  K  Pada  Pengklasifikasian  Penyakit Tanaman  Kedelai.  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer,  1, No.2(2), 75 – 79. http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/15/21.
T. Akbar et al.,  “Klasifikasi Jenis  Obat  Berdasarkan Logo Pada Kemasan Menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbor Berbasis Citra Digital,” pp. 11– 19.