http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC

## Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Data Obat dengan Silhouette Coefficient
Riva Arsyad Farissa 1 , Rini Mayasari 2 , Yuyun Umaidah 3 1,2,3 Prodi Teknik Informatika Universitas Singaperbangsa Karawang riva.arsyad17184@student.unsika.ac.id 1 , rini.mayasari@staff.unsika.ac.id 2 , yuyun.umaidah@staff.unsika.ac.id 3
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2021-08-07 Revised 2021-09-20 Accepted 2021-09-25 Perencanaan kebutuhan obat yang tidak efektif dan efisien menyebabkan masalah tentang  tidak  meratanya  distribusi  obat-obatan  di  setiap  puskesmas.  Dengan penggunaan data  mining kebutuhan  obat-obatan  dapat  dikendalikan  agar  tidak terjadi  penumpukan  stok  serta  kehabisan  stok  obat.  Teknik clustering ini  sangat cocok digunakan dalam perencanaan kebutuhan obat-obatan agar diketahui stok obat yang stabil dan tidak stabil. Metode yang akan digunakan untuk clustering data obat- obatan adalah algoritma K-Means dan K-Medoids . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan data obat-obatan di Puskesmas Karangsambung yang dapat digunakan sebagai referensi untuk perencanaan obat yang akan datang di puskesmas tersebut. Pengelompokkan data dibagi menjadi tiga yaitu lambat, sedang dan cepat. Hasil yang didapatkan yaitu kedua algoritma tersebut menunjukan bahwa algoritma K-Means mendapatkan hasil Silhouette Coefficient lebih tinggi yaitu sebesar 0,627 sedangkan K-Medoids sebesar  0,536  yang  artinya  hasil  clustering K-Means lebih berkualitas  dibandingkan K-Medoids .  Dengan  hasil  dari  pengelompokkan  obat tersebut  puskesmas  dapat  melakukan  pemerataan  stok  obat  agar  tidak  terdapat kelebihan dan kekurangan stok obat.
Keyword: K-Means, K-Medoids, Silhouette Coefficient.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Puskesmas  merupakan  unit  pelaksana  fungsional  yang berperan  sebagai  pusat  pembangunan  kesehatan,  pusat partisipasi masyarakat bidang kesehatan dan pusat pelayanan kesehatan  primer  yang  menyelenggarakan  kegiatan  secara komprehensif,  terpadu,  dan  berkelanjutan  di  suatu  wilayah tertentu.  Dalam  proses  pengadaan,  bagian  obat  melakukan pengecekan  deposit  puskesmas,  kemudian  melihat  tingkat fungsionalnya dengan sisa stok, tingkat kebutuhan dan kasus yang  sering  ditemukan.  Kemudian  petugas  obat  meminta barang-barang yang harus di stok ulang, untuk diteruskan ke bagian  gudang  obat.  Sehubungan  dengan  semakin meningkatnya  aktivitas  medis  khususnya  di  bagian  obat- obatan,  ditemukan  beberapa  permasalahan.  Permasalahan yang ditemukan adalah tidak terkendalinya stok obat-obatan. Pengendalian  obat  adalah  kegiatan  untuk  memastikan tercapainya  tujuan  yang  diharapkan  sesuai  dengan  strategi dan rencana yang telah dirumuskan, serta memastikan tidak terjadi  kelebihan  dan  kekurangan  obat  [1].  Jika  cara
pengelolaan obat dilakukan secara efektif, efisien dan rasional maka ketersediaan dan keterjangkauan obat akan terjamin [2].
Oleh  sebab  itu,  setiap  puskesmas  harus  memiliki  sistem pengolahan data yang baik agar data-data yang dihasilkan dari penggunaan obat tersebut dapat berguna untuk dibuat menjadi sebuah  laporan  bulanan  atau  tahunan.  Data  ini  tidak  hanya digunakan  sebagai  arsip,  tetapi  juga  dapat  digunakan  dan diolah menjadi informasi yang berguna untuk meningkatkan pelayanan kesehatan. Dengan dilakukannya pengelompokkan obat  maka  dapat  dilakukan  pemerataan  stok  obat-obatan  di setiap puskesmas.
Penerapan data  mining di  bidang  kesehatan  banyak dikemukakan  peneliti,  karena  memiliki  kemampuan mengekstrak  data  dalam  jumlah  besar  untuk  memperoleh informasi  yang  berguna  [3].  Teknik data  mining dapat digunakan secara luas di rumah sakit, klinik dan apotek oleh penyedia  layanan  kesehatan  untuk  memberikan  layanan kesehatan yang lebih baik dan lebih terjangkau kepada pasien [4].  Penggunaan data  mining ini  dapat  mengendalikan  stok obat agar tidak terjadi penumpukan stok serta kehabisan stok
110 obat. Clustering adalah teknik pengelompokan record dalam database  berdasarkan  kondisi  tertentu.  Konsep  dasar clustering adalah mengelompokkan beberapa objek ke dalam cluster ,  dimana cluster yang  baik  adalah cluster yang memiliki  tingkat  kemiripan  yang  tinggi  antara  objek-objek dalam cluster tersebut dan tingkat ketidaksamaan yang tinggi dengan objek cluster lainnya. Alasan penggunaan algoritma K-means dan K-medoids clustering ini dikarenakan algoritma ini  memiliki  akurasi  yang  cukup  tinggi  dan  efisien  dalam memproses  obyek  dalam  jumlah besar. Selain itu  kelebihan metode K-Means dan K-Medoids mempunyai  sifat  yang fleksibel karena user dapat menentukan jumlah cluster yang akan dibuat [5].
Penelitian  tentang  perbandingan  clustering k-  means dan hierarchical clustering single linkage pada  persediaan obat. Penelitian ini menganalisis tentang penggunaan obat sehingga dapat dilakukan perencanaan stok obat. Hasil dari penelitian ini  didapatkan  nilai  evaluasi  algoritma K-means sebesar 0.8014  dan HCC  Single sebesar 0.8629  [6].  Penelitian  lain tentang analisis K-medoids Clustering
untuk mengelompokkan data imunisasi campak balita di Indonesia dengan  2  kali  iterasi  dengan  hasil  3 cluster yakni cluster rendah  sebanyak  2  provinsi cluster sedang  sebanyak  30 provinsi dan cluster tinggi sebanyak 2 provinsi [7]. Penelitian lainnya yang berjudul Comparative Analysis of K-means and K-medoids Algorithm on IRIS Data mengenai perbandingan algoritma K-means dan K-medoids menggunakan  dataset tanaman  iris  hasil  yang  diperoleh K-medoids lebih  baik daripada K-means untuk  akurasi  pengelompokan  terhadap kelas-kelas  yang sebenarnya sehingga nilai K-means adalah 88,7% dan untuk K-medoids yaitu 92% [8].
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas,  maka  penelitian  ini akan melakukan pengelompokkan data obat berdasarkan jenis obat,  pemasukan  dan  penggunaan  obat.  Dengan  melakukan analisa data obat di Puskesmas Karangsambung, diharapkan Puskesmas  Karangsambung  dapat  menentukan  keputusan yang  tepat  dalam  pengendalian  stok  obat.  Berdasarkan  dari akurasi dan nilai akhir yang baik dari metode yang digunakan pada  penelitian  sebelumnya,  maka  metode  yang  digunakan adalah  metode cluster analysis menggunakan  algoritma K- means dan K-medoids . Pemprosesan pada penelitian ini akan dilakukan dengan bantuan Bahasa pemprograman Python .

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Metode data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  mining (CRISP-DM).  CRISP-DM  adalah framework  data  mining yang secara garis besar terdiri dari 6 alur proses yang dimulai dari  pemahaman  bisnis  hingga  penerapan  pengetahuan  [9]. Tahapan  yang  akan  dilakukan  dengan  CRISP-DM  seperti gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Rancangan Penelitian CRISP-DM
Berikut  ini  adalah  penjelasan  dari  tahapan  metode CRISP-DM, yaitu:
A. Bussiness Understanding
Business  Understanding adalah  tahapan  pendefinisian masalah dan objektif dari data mining yang akan dilakukan. Pada  fase  ini  dibutuhkan  pemahaman  terkait  masalah  dan tujuan yang akan diselesaikan oleh data mining.
B. Data Understanding Data  Understanding adalah  tahap  pengumpulan  koleksi data awal ,  dan  melakukan  proses  pengenalan  terhadap  data tersebut dengan tujuan untuk lebih mengenal nature dari data yang akan dipakai
C. Data Preparation
Aktivitas-aktivitas  yang  dilakukan  pada  fase  ini  meliputi pemilihan data yang akan digunakan untuk proses modelling, proses data  preprocessing seperti mengatasi outlier,  noisy data,  inconsistent dan missing  value yang  ada  dan data transformation, melakukan normalisasi data. Hasil dari tahap ini akan digunakan untuk proses modelling.
D. Modelling Tahap  ini  mengerjakan  aktivitas  terkait  algoritma data mining yang akan digunakan . Berikut ini metode yang akan digunakan dalam tahap modelling yaitu:
1) K-Means
K-means adalah  sebuah  algorima data  mining unsupervised yang menggunakan centroid sebagai titik pusat dalam  setiap  cluster. K-means ialah  algoritma  yang  tidak rumit,  ukuran  kesamaan  berperan  penting  dalam  proses clustering menggunakan K-Means [10]. Algoritma clustering K-means banyak  digunakan  karena  algoritmanya  yang sederhana  dan  konvergensi  yang  cepat.  Namun,  nilai  K clustering perlu diberikan terlebih dahulu dan pilihan nilai K secara langsung mempengaruhi hasil konvergensi [11].Algoritma K-means merupakan algoritma yang diwakili oleh cluster yaitu centroid atau  nilai  rata-rata  sebagai  titik pusat cluster .
2) K-Medoids Algoritma PAM (Partitioning Around Medoid ) merupakan algoritma yang diwakili oleh cluster yaitu medoid. Algoritma ini  lebih  populer  dengan  sebutan  Algoritma K-Medoids . Algoritma K-Medoids lebih baik daripada K-Means,  karena pada K-Medoids kita  menemukan  k  sebagai  representasi objek  untuk  meminimalkan  jumlah  pertidaksamaan  objek data,  sedangkan  pada K-Means kita  menggunakan  jumlah jarak Euclidean pada  objek  data  [12].  Jika  dibandingkan dengan algoritma K-Means perbedaan terletak pada titik pusat cluster, K-Means menggunakan nilai rata-rata (mean) sebagai pusat cluster sedangkan K-Medoids menggunakan  sebuah
Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Data Obat dengan Silhouette Coefficient (Riva Arsyad Farissa, Rini Mayasari dan Yuyun Umaidah)
111 objek sebagai pusat cluster dan objek tersebut harus mewakili masing-masing dari cluster . E. Evaluation Pada  tahap  ini  evaluasi  yang  digunakan  yaitu Silhouette Coefficent yang berfungsi untuk menguji kualitas dari kluster lalu  ditentukan  keputusan  apakah  hasil data  mining akan digunakan atau tidak.
Silhouete Coefficient terletak pada rentang antara nilai -1 sampai  1.  Rentang  nilai  tersebut  digunakan  untuk menunjukkan kedekatan kemiripan data yang dikelompokkan didalam  suatu cluster .  Jika  nilai  rata-rata Silhouette Coefficient mendekati  nilai  1,  maka  cluster  semakin  baik. Sebaliknya  jika  nilai  rata-rata Silhouette  Coefficient mendekati  -1,  maka cluster tersebut  tidak  baik.  Berikut kriteria  pengukuran  nilai Silhouette  Coefficient [13]  pada tabel I.
TABEL I K RITERIA S ILHOUETTE C OEFFICIENT
F. Deployment
Deployment adalah tahapan penggunaan hasil dari proses data mining.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  berupa  hasil clustering melalui  proses CRISP-DM dengan  menggunakan  algoritma K-Means dan K-Medoids yang  didukung  oleh tools GoogleColab dengan bahasa pemprograman Python . A. Bussiness Understanding
Pada  tahapan  ini  diperlukan  pemahaman  tentang pentingnya  pemanfaatan  data  distribusi  obat,  agar  dapat digunakan  untuk  mengetahui  pengelompokkan  obat berdasarkan  pengeluaran  dan  pemasukan  obat  yang  akan diterapkan pada setiap  puskesmas. Tujuan dalam penerapan data  mining ini  adalah  agar  setiap  puskesmas  mengetahui pengelompokkan obat mana saja yang termasuk obat lambat habis,  sedang  dan  cepat  habis.  Dengan  mengetahui pengelompokkan  tersebut  distribusi  obat  pada  setiap puskesmas dapat terkendali.
B. Data Understanding
Data yang digunakan merupakan data Laporan Pemakaian dan Lembar Permintaan Obat (LPLPO) yang bersumber dari Puskesmas Karangsambung. Laporan Pemakaian dan Lembar Permintaan  Obat  (LPLPO)  merupakan  suatu  pngelolahan terhadap  obat  yang  pemakaian,  distribusi,  tingkatan  stok, kebutuhan obat dibatasi dengan tujuan agar pemakaian yang ada dapat terkendali dengan baik.
Data  yang akan  digunakan  sebanyak  374  data  dari  bulan januari  2019  sampai  dengan  desember  2020.  Data  yang digunakan menggunakan format .xlsx (Excel). Atribut  yang terdapat dalam data tersebut terdiri dari 8 atribut yaitu nama
obat,  stok  awal,  penerimaan,  persediaan,  pemakaian,  stok akhir, stok optimal dan permintaan. Terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Deskripsi Data

## C. Data Preparation
Pada  tahap  ini  hal  pertama  yang  dilakukan  adalah memilih atribut yang akan digunakan untuk proses modelling . Hal ini dilakukan karena atribut yang tidak berhubungan akan berpengaruh  terhadap  hasil  dari modelling .  Tahap  ini dilakukan  dengan  cara  menghapus  atribut  stok  optimal  dan permintaan, dikarenakan terdapat nilai  yang tidak  konsisten di dalam atribut tersebut. Berikut dari hasilnya dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Data Selection
Setelah memilih atribut yang akan digunakan untuk proses modelling tahap  selanjutnya  yaitu  mengatasi missing  value seperti  menghapus  kolom  yang  hilang  dan  menghapus  data yang tidak  relevan seperti  data  yang  pada semua  atributnya bernilai  “0”.  Hal  ini  dilakukan  agar  proses  modelling mendapatkan  hasil  yang  baik.  Setelah  proses  ini  dilakukan jumlah  kolom  berkurang  dari  373  menjadi  198  kolom. Adapun hasil dari prosesnya dapat dilihat pada tabel II.
Silhouette Coefficient Kriteria Penilaian 0.7 < SC ≤ 1.0 Stronge Structure 0.5 < SC ≤ 0.7 Medium Structure 0.25 < SC ≤ 0.5 Weak Structure SC ≤ 0.25 No Structure
112

## TABEL II
H ASIL M ENGATASI M ISSING V ALUE
No Nama Obat Stok Awal
Penerimaan  Persediaan  Pemakaian
Stok Akhir 0 Albendazol Tablet 400 Mg. 14500 6300 20800 12700 8100 1 Albendazol Suspens/5mli 200 Mg 0 568 568 0 568
2 Alopurinol Tablet 100 Mg. 11400 3400 14800 3000 11800 …  … … … … … … 195 Lidokain Jelly 2% Syringe'10 120 30 150 30 120 196 Bisakodil Tab 5 Mg 2440 300 2740 90 2650 197 Omeprazole Sodium 40 Mg Iv Inj 860 100 960 96 864
Tahap  selanjutnya  yaitu  mengatasi outlier dengan  cara menghapus outlier dengan perbandingan sebanyak 75 % data yang  akan  digunakan  dan  25  % outlier dihapus  dari  data tersebut.  Berikut  merupakan  cara  mengatasi outlier dengan python .
for x in ['STOK AKHIR']: q75,q25 = np.percentile(X.loc[:,x],[75,25]) intr_qr = q75-q25 max = q75+(1.5*intr_qr) min = q25-(1.5*intr_qr) X.loc[X[x] < min,x] = np.nan X.loc[X[x] > max,x] = np.nan X = X.dropna(axis = 0 ) X.isnull(). sum ()
Hasilnya dapat terlihat pada gambar berikut ini.
Gambar 4 Cek Outlier Atribut Stok Awal
Gambar 5 Cek Outlier Atribut Penerimaan
Gambar 6 Cek Outlier Atribut Persediaan
Gambar 7 Cek Outlier Atribut Pemakaian
Gambar 8 Cek Outlier Atribut Stok Akhir
e-ISSN: 2548-6861
Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Data Obat dengan Silhouette Coefficient (Riva Arsyad Farissa, Rini Mayasari dan Yuyun Umaidah)
113
Penghapusan  outlier  diperlukan  karena outlier dapat menimbulkan  hasil  bias.  Selain  itu,  hal  ini  berfungsi  untuk mengatasi algoritma K-Means yang sensitif terhadap outlier . Hasil  setelah  penghapusan outlier jumlah  data  berkurang menjadi 163 kolom, terlihat pada tabel III.
TABEL III H ASIL D ATASET S ETELAH M ENGATASI O UTLIER No Stok Awal Penerimaan Persediaan Pemakaian Stok Akhir 0 0 568 568 0 568 1 11400 3400 14800 3000 11800 2 8827 1000 9827 42 9785 … … … … … … 160 120 30 150 30 120 161 2440 300 2740 90 2650 162 860 100 960 96 864
Tahap  selanjutnya  yaitu  transformasi  data  dengan  cara melakukan  normalisasi  pada  data.  Proses  normalisasi  yang akan digunakan yaitu menggunakan cara Min-Max. Min-Max adalah  metode  normalisasi  dengan  melakukan  transformasi linier terhadap data asli. Adapun hasil dari normalisasi data dapat dilihat pada tabel IV.

## TABEL IV
H ASIL N ORMALISASI M IN -M AX No Stok Awal Penerimaan Persediaan Pemakaian Stok Akhir 0 0 0.08875 0.017197 0 0.020505 1 0.408602 0.53125 0.451153 0.441696 0.425993 2 0.31638 0.15625 0.299518 0.006184 0.353249 … … … … … … 160 0.004301 0.004687 0.004452 0.004417 0.004332 161 0.087455 0.046875 0.083425 0.013251 0.095668 162 0.030824 0.015625 0.02915 0.014134 0.031191
D. Modelling 1) K-Means
Untuk  dapat  melakukan  pengelompokan  data  dengan K- Means perlu  menentukan  jumlah cluster yang  diperlukan. Data  obat  tersebut  akan  dikelompokkan  mejadi  tiga cluster yaitu Pemakaian Obat Lambat, Sedang dan Cepat atau k=3. Pengelompokkan  tiga cluster dilakukan  agar  diketahui  obat mana saja yang stabil atau sedang dan tidak stabil.  Jarak yang digunakan  untuk  menghitung  jarak  terpendek  yaitu menggunakan Euclidean  distance .  Hasilnya  terlihat  sebagai berikut.
KMeans(algorithm='auto', copy_x=True,init='random', max_iter=300, n_clusters=3, n_init=10, n_jobs=None, precompute_distances='auto', random_state=42, tol=0.0001, verbose=0)
Selanjutnya  output  dari  program  akan  menampilkan centroid terakhir  dan  jumlah  iterasi  yang  sudah  di  proses. Hasilnya seperti berikut ini.
Centroid Iterasi Terakhir : [0.340654  0.2169895  0.3320222  0.2197143  0.3392551] [0.044107  0.0476691  0.0467031  0.0375174  0.0462389] [0.560367  0.7024739  0.6136749  0.7612877  0.5400511]
Jumlah Iterasi :  6
Hasil  pengelompokan  iterasi  terakhir  tersebut  yaitu  30 obat pada cluster 0, 121 obat pada cluster 1 dan 12 obat pada cluster 2. Gambar 10 bawah ini merupakan hasil visualisasi cluster dengan menggunakan algoritma K-Means .
Gambar 9. Visualisasi Cluster K-Means
Selanjutnya melakukan analisis terhadap 3 cluster tersebut untuk  penentuan  label  obat  cepat  habis,  sedang  dan  lambat habis  yang  dilakukan  berdasarkan  karakteristik  jumlah  data stok  obat  dalam  setiap  cluster.  Gambar  11  dan  tabel  V  di bawah  ini  merupakan  perbandingan  karakteristik  setiap cluster berdasarkan rata-rata dari keseluruhan atribut yang di tampilkan dalam bentuk persentase.
Gambar 10 Visualisasi Karakteristik Cluster K-Means 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% Perbandingan Karakteristik Cluster K-Means
Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2
114

## TABEL V
P ERBANDINGAN K ARAKTERISTIK C LUSTER K-M EANS Stok Awal Penerima an Persedia an Pemakai an Stok Akhir Cluster 0 29.09% 4.25% 33.34% 4.57% 28.76% Cluster 1 26.71% 6.62% 33.33% 5.53% 27.80% Cluster 2 25.89% 7.44% 33.33% 8.56% 24.77%
Dari perbandingan  karakteristik tersebut,  hal  yang paling disoroti  adalah  perbedaan  signifikan  antara  persentase  rata- rata pemakaian dan stok akhir. Dalam penelitian ini pelabelan akan diambil dari selisih antara rata-rata pemakaian dengan stok akhir yang artinya semakin besar selisih maka pemakaian obat  akan  semakin  lambat  habis  begitu  pula  sebaliknya semakin  kecil  selisih  maka  pemakaian  obat  akan  semakin cepat  habis.  Berikut  ini  adalah  hasil  dari  analisis  pelabelan clustering . a. Data obat cluster 0 dapat dikategorikan ke dalam cluster pemakaian  obat  lambat  lambat.  Hal  ini  dibuktikan dengan  selisih  antara  rata-rata  pemakaian  dengan  stok akhir yaitu 24.19%.
b. Data obat cluster 1 dapat dikategorikan pemakaian obat sedang. Hal ini dibuktikan dengan selisih antara rata-rata pemakaian dengan stok akhir yaitu 22.27%.
c. Data obat cluster 2 dapat dikategorikan pemakaian obat cepat. Hal ini dibuktikan dengan selisih antara rata-rata pemakaian dengan stok akhir yaitu 16.21%.
2) K-Medoids
Untuk  dapat  melakukan  pengelompokan  data  dengan K- Means perlu  menentukan  jumlah cluster yang  diperlukan. Data  obat  tersebut  akan  dikelompokkan  mejadi  tiga cluster yaitu Pemakaian Obat Lambat, Sedang dan Cepat atau k=3. Pengelompokkan  tiga cluster dilakukan  agar  diketahui  obat mana saja yang stabil atau sedang dan tidak stabil.  Jarak yang digunakan  untuk  menghitung  jarak  terpendek  yaitu menggunakan Euclidean distance . Hasilnya seperti berikut.
Kmedoids(init=’random’, n_cluster=3,random_state=42
Selanjutnya  output  dari  program  akan  menampilkan centroid terakhir  dan  jumlah  iterasi  yang  sudah  di  proses. Hasilnya seperti berikut.
Medoid Iterasi Terakhir : [0.1996415   0.140625  0.1971581  0.1236749  0.2032491] [0.5232974   0.609375  0.5639712  0.6625441  0.5054151] [0.0164874   0.014062  0.0166483  0.0103062  0.0173285] Jumlah Iterasi :  3
Hasil pengelompokan iterasi terakhir tersebut yaitu 43 obat pada cluster 0,  20  obat  pada cluster 1  dan  100  obat  pada cluster 2.  Gambar  14  merupakan  hasil  visualisasi cluster dengan menggunakan algoritma K-Medoids.
Gambar 11. Visualisasi Cluster K-Medoids
Selanjutnya melakukan analisis terhadap 3 cluster tersebut untuk  penentuan  label  obat  cepat  habis,  sedang  dan  lambat habis  yang  dilakukan  berdasarkan  karakteristik  jumlah  data stok  obat  dalam  setiap  cluster.  Gambar  15  dan  tabel  VI  di bawah  ini  merupakan  perbandingan  karakteristik  setiap cluster berdasarkan rata-rata dari keseluruhan atribut yang di tampilkan dalam bentuk persentase.
Gambar 12 Visualisasi Cluster K-Medoids

## TABEL VI
P ERBANDINGAN K ARAKTERISTIK C LUSTER K-M EDOIDS Stok Awal Penerima an Persedia an Pemakai an Stok Akhir Cluster 0 27.64% 5.70% 33.34% 4.82% 28.51% Cluster 1 27.33% 6.01% 33.33% 7.22% 26.12% Cluster 2 27.60% 5.73% 33.33% 5.35% 27.98%
Dari perbandingan  karakteristik tersebut, hal  yang paling disoroti  adalah  perbedaan  signifikan  antara  persentase  rata- rata pemakaian dan stok akhir. Dalam penelitian ini pelabelan akan diambil  dari selisih antara rata-rata pemakaian dengan stok akhir yang artinya semakin besar selisih maka pemakaian obat  akan  semakin  lambat  habis  begitu  pula  sebaliknya semakin  kecil  selisih  maka  pemakaian  obat  akan  semakin cepat  habis.  Berikut  ini  adalah  hasil  dari  analisis  pelabelan clustering . a. Data obat cluster 0 dapat dikategorikan ke dalam cluster pemakaian  obat  lambat  lambat.  Hal  ini  dibuktikan
0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% Perbandingan Karakteristik Cluster K-Medoids
Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2
Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Data Obat dengan Silhouette Coefficient (Riva Arsyad Farissa, Rini Mayasari dan Yuyun Umaidah)
115 dengan  selisih  antara  rata-rata  pemakaian  dengan  stok akhir yaitu 23.69%.
b. Data obat cluster 1 dapat dikategorikan pemakaian obat cepat. Hal ini dibuktikan dengan selisih antara rata-rata pemakaian dengan stok akhir yaitu 18.90%.
c. Data obat cluster 2 dapat dikategorikan pemakaian obat sedang. Hal ini dibuktikan dengan selisih antara rata-rata pemakaian dengan stok akhir yaitu 22.63%.

## E. Evaluation
Evaluation  berguna  untuk  mengukur  kualitas  hasil clustering .  Teknik  yang  digunakan  yaitu Sillhouette Coefficient . Proses evaluasi Silhoutte dilakukan sesuai jumlah K dan setelah hasil perhitungan dari proses K-Means dan K- Medoids selesai. Berikut ini merupakan hasil dari perhitungan kualitas cluster dengan menggunakan nilai k = 3 dapat dilihat pada gambar 16.
Gambar 13. Visualisasi Silhouette Coefficient K-Means
Berdasarkan  gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa  hasil akurasi  menggunakan  metode K-Means dengan  nilai  k  =  3 didapatkan Silhouette Index sebesar 0,627 termasuk ke dalam kriteria Medium Structure . Untuk hasil algoritma K-Medoids dapat dilihat pada gambar 17.
Gambar 14. Visualisasi Silhouette Coefficient K-Medoids
Berdasarkan  gambar  diatas  hasil  evaluasi  dengan menggunakan metode K-Medoids didapatkan Silhoette Index sebesar 0,536 termasuk dalam kriteria Medium Structure . F. Deployment
Pada tahap ini dilakukan proses pembuatan laporan hasil penelitian sehingga lebih mudah dipahami oleh orang awam dan  sebagai  bahan  kajian  untuk  puskesmas  dalam  proses pengendalian  obat.  Gambar  18  merupakan  persentase  hasil dari cluster K-Means .
Gambar 15. Hasil Deployment K-Means
Dari  hasil cluster  K-Means tersebut  diketahui  bahwa anggota  data  obat  yang  berada  di cluster lambat  habis sebanyak 19 % atau 30 obat, cluster sedang sebanyak 74 % atau 121 obat dan cluster cepat habis sebanyak 7 % atau 12 obat.  Artinya  penggunaan  algoritma  untuk K-Means didominasi oleh cluster sedang. Selanjutnya untuk algoritma K-Medoids dapat dilihat pada gambar 19.
Gambar 16. Hasil Deployment K-Medoids
Dari  hasil cluster  K-Medoids tersebut  diketahui  bahwa anggota  data  obat  yang  berada  di cluster lambat  habis sebanyak 27 % atau 43 obat, cluster sedang sebanyak 61 % atau 100 obat dan cluster cepat habis sebanyak 12 % atau 20 obat.  Artinya  penggunaan  algoritma  untuk K-Medoids didominasi oleh cluster sedang.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan  beberapa  hal  antara  metode K-Means dan K- Medoids clustering  telah  berhasil  diimplementasikan  untuk mengelompokkan obat lambat habis, sedang, dan obat cepat habis.  Penggunaan  metode K-Means dan K-Medoids clustering ini menggunakan nilai K = 3. Pelabelan dilakukan berdasarkan karakteristik jumlah data stok obat dalam setiap cluster .  Penelitian  ini  dibuat  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman Python . Dari perhitungan Algoritma K-Means
19% 74% 7% Persentase Cluster K-Means Lambat Habis Sedang Cepat Habis 27% 12% 61% Persentase Cluster K-Medoids Lambat Habis Cepat Habis Sedang
116 dan K-Medoids menghasilkan  informasi  baru  berupa informasi pemakaian obat yang dibagi menjadi 3, yaitu Pemakaian obat cepat yaitu pemakaian obat yang dimana pemakaiannya  membuat  persediaan  yang  tersedia  hampir habis  dari  analisis data  mining menggunakan  metode K- Means terdapat 12 obat dan K-Medoids terdapat 20 obat. Hasil tersebut dapat menjadi acuan rekomendasi puskesmas untuk lebih memperbanyak stock obat khusus nya pada pemakaian obat cepat.
Pemakaian obat sedang yaitu pemakaian obat yang dimana persediaannya  masih  normal  dari  analisis data  mining menggunakan  metode K-Means terdapat  121  obat  dan K- Medoids terdapat 100 obat.
Pemakaian obat lambat yaitu pemakaian obat yang dimana pemakaiannya  membuat  tidak  terlalu  tinggi  dan  cenderung jarang  digunakan  dari  analisis data  mining menggunakan metode K-Means terdapat 30 obat dan K-Medoids terdapat 43 obat.  Hasil  tersebut  dapat  menjadi  acuan  rekomendasi puskesmas untuk tidak melakukan persediaan pada obat-obat tersebut dikarenakan obat yang masih tersedia banyak.
Evaluasi  algoritma K-Means dan K-Medoids untuk pengelompokkan  obat  di  puskesmas  karangsambung dilakukan  dengan  menggunakan Silhouette  Coefficient didapatkan  hasil  untuk K-Means sebesar  0.627  dan K- Medoids sebesar  0.536  sehingga  dapat  disimpulkan  hasil cluster cukup  baik  dan  masuk  ke  dalam  kategori medium structure .
D AFTAR P USTAKA
[1] J.  J.  Tinangon,  F.  Ekonomi,  and  J.  Akuntansi,  “Analisis Pengendalian  Internal  Atas  Persediaan  Obat  Pada  Organisasi Sektor  Publik  Di  Puskesmas  Bahu,” J.  EMBA  J.  Ris.  Ekon. Manajemen, Bisnis dan Akunt. , vol. 7, no. 3, pp. 3099–3108, 2019, doi: 10.35794/emba.v7i3.24062.
[2] S. Chaira, E. Zaini, and T. Augia, “Drugs Management Evaluation at  Community  Health  Centers    in  Pariaman  City,  Indonesia,” J. Sains  Farm.  Klin. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  35–41,  2016,  [Online]. Available: http://jsfkonline.org/index.php/jsfk/article/view/97.
[3] M.  Harahap,  A.  M.  Husein,  S.  Aisyah,  F.  R.  Lubis,  and  B.  A. Wijaya, “Mining association rule based on the diseases population for  recommendation of medicine need,” J.  Phys. Conf. Ser. , vol. 1007,  no.  1,  pp.  0–11,  2018,  doi:  10.1088/1742- 6596/1007/1/012017.
[4] Z.  Ceylan,  S.  Gürsev,  and  S.  Bulkan,  “An  Application  of  Data Mining in Individual Pension Savings and Investment System,” no. January, pp. 7–11, 2018.
[5] M.  Mardalius,  “Pemanfaatan  Rapid  Miner  Studio  8.2  Untuk Pengelompokan  Data  Penjualan  Aksesoris  Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurteksi ,  vol. 4, no. 2, pp. 123–132, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.36.
[6] R.  D.  Firdaus,  T.  G.  Laksana,  and  R.  D.  Ramadhani, “Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan  Metode  K-Means  Dengan  Hierarchical  Clustering Single Linkage,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl. , vol. 2, no. 1, pp. 33–48, 2019, doi: 10.20895/inista.v2i1.87.
[7] S.  Sundari,  I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  H.  S.  Tambunan,  J. Jalaluddin, and A. Wanto, “Analisis K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokkan  Data  Imunisasi  Campak  Balita  di  Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 687, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.75.
[8] P. Kumar and D. Sirohi, “Comparative analysis of FCM and HCM algorithm on Iris data set,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 5, no. 2, pp. 33–37, 2010, doi: 10.5120/888-1261.
[9] A. Azevedo and M. F. Santos, “Kdd , Semma And Crisp-Dm : A Parallel Overview Ana Azevedo and M . F . Santos,” IADIS Eur. Conf.  Data  Min. ,  pp.  182–185,  2008,  [Online].  Available: http://recipp.ipp.pt/handle/10400.22/136%0Ahttp://recipp.ipp.pt/b itstream/10400.22/136/3/KDD-CRISP-SEMMA.pdf.
[10] M. Robani and A. Widodo, “Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan  Ayat  Al  Quran  Pada  Terjemahan  Bahasa Indonesia,” J.  Sist.  Inf.  Bisnis ,  vol.  6,  no.  2,  p.  164,  2016,  doi: 10.21456/vol6iss2pp164-176.
[11] C. Yuan and H. Yang, “Research on K-Value Selection Method of K-Means  Clustering  Algorithm,” J ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  226–235, 2019, doi: 10.3390/j2020016.
[12] D.  Marlina,  N.  Lina,  A.  Fernando,  and  A.  Ramadhan, “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[13] P. J. Rousseeuw, “Silhouettes: A graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis,” J. Comput. Appl. Math. , vol. 20, no. C, pp. 53–65, 1987, doi: 10.1016/0377-0427(87)90125-7.