## ANALISIS POLA PENJUALAN OBAT DI APOTEK AN-NAAFI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Miftahul Fajar, Nining Rahaningsih, Raditya Danar Dana Teknik Informatika, Komputerisasi Akuntansi, Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135, Indonesia mfajarggs@gmail.com

## ABSTRAK
Apotek  An-Naafi  mengalami  minimnya  informasi  untuk  pengembangan  bisnis  dan  produk  karena  belum melakukan  pengelompokan  data  penjualan  obat  berdasarkan  perilaku  konsumen.  Ini  menghambat  analisis peluang pengembangan produk, layanan, dan strategi pemasaran  yang tepat. Oleh karena  itu, perlu melakukan pengelompokan data penjualan obat berdasarkan perilaku konsumen untuk mendukung pengembangan bisnis di Apotek  An-Naafi.  Penelitian  ini  menerapkan  metode  K-Means  untuk  menganalisis  data  penjualan  obat  di Apotek  An-Naafi.  Data  obat  dikelompokkan  berdasarkan  tingkat  penjualan  (rendah  dan  tinggi)  untuk mengidentifikasi  pola  dan  tren  penjualan  guna  memberikan  wawasan  penting  bagi  apotek.  Data  penjualan melibatkan informasi seperti nama obat, penjualan, pendapatan dan laba. Analisis dimulai dengan preprocessing data, termasuk  penanganan  data  yang  hilang  dan  kategorisasi  obat  berdasarkan  tingkat  pemakaian.  Metode  K- Means  diterapkan  dengan  inisialisasi cluster yang  sesuai,  membentuk  2 cluster utama  mencerminkan  tingkat penjualan:  rendah  dan  tinggi.  Setiap cluster menunjukkan  karakteristik  penjualan  obat  yang  berbeda, memberikan  wawasan  tentang  preferensi  pelanggan  dan  potensi  peningkatan  penjualan.  Hasil  ini  mendalam tentang tren penjualan obat, termasuk obat  yang  perlu perhatian  lebih, peningkatan  signifikan, atau penurunan dalam kategori tertentu. Diskusi hasil penelitian melibatkan rekomendasi untuk meningkatkan strategi penjualan obat  di  Apotek  An-Naafi.  Penerapan  K-Means  berhasil  membentuk cluster ,  memberikan  wawasan  berharga untuk  meningkatkan  efisiensi  dalam  industri  farmasi.  Penggunaan Euclidean  distance memengaruhi pembentukan  hasil cluster ,  dengan  cluster  1  menonjol  dalam  penjualan  dan  pendapatan  tinggi,  sedangkan cluster 0 lebih beragam. Cluster 0 mencakup 381 hasil penjualan dengan pendapatan sebesar Rp. 668.767, yang tergolong  rendah.  Sementara  itu, cluster 1  menunjukkan  hasil  unggul  dengan  521  penjualan  dan  pendapatan sebesar Rp. 3.353.880, yang dikategorikan sebagai tinggi.
Kata kunci : Data Mining, Clustering, K-Means, Apotek, Obat

## 1. PENDAHULUAN
Apotek  Apotek  an-naafi  menghadapi  kendala minimnya  informasi untuk pengembangan bisnis dan produk. Pengelompokan data penjualan obat berdasarkan  perilaku  konsumen  belum  dilakukan. Metode k-means clustering diusulkan untuk mengelompokkan  data  tersebut,  menciptakan cluster dengan  pola  pembelian  dan  karakteristik  konsumen serupa.  Hingga  kini,  kurangnya  informasi  mengenai segmentasi  dan  pola  pembelian  obat  menjadi hambatan  dalam  pengembangan  bisnis  apotek  an- naafi.  Data  tersebut  memiliki  potensi  untuk menganalisis  peluang  pengembangan  produk  dan layanan  sesuai  dengan  kebutuhan  tiap  segmen konsumen.
Penelitian  sebelumnya  oleh  Gustientiedina  [1] dengan  judul  "Penerapan  Algoritma  K-Means  untuk Clustering Data Obat-Obatan pada RSUD Pekanbaru"  menunjukkan  hasil  analisis  cluster  pada data  obat-obatan.  Kategori  obat  dengan  tingkat penggunaan  rendah  memiliki  permintaan  rata-rata kurang dari 18.000 unit per tahun, sedangkan tingkat penggunaan menengah dan tinggi memiliki permintaan  masing-masing  antara  18.000  hingga 70.000  unit  dan  di  atas  70.000  unit  per  tahun.  Uji empiris  oleh  Izzah  &  Jananto  [2]  menunjukkan
bahwa  penerapan  algoritma  K-Means Clustering dalam  proyeksi  penggunaan  obat  di  Klinik  Citra Medika  lebih  mendekati  realitas  dibandingkan prediksi manual.
Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  menerapkan metode K-Means pada data penjualan obat di Apotek An-Naafi  untuk  mengidentifikasi  pola  penjualan  dan memberikan  wawasan  berharga.  Signifikansinya terletak  pada  peningkatan  efisiensi  pengelolaan penjualan obat di industri farmasi dan kontribusi pada penggunaan  analisis  data  dalam  konteks  praktis. Penelitian  ini  melibatkan  aplikasi  metode  K-Means pada  data  penjualan  obat  yang  dikelompokkan berdasarkan  tingkat  penjualan  dan  pendapatan (rendah dan tinggi), dengan proses analisis mencakup preprocessing data,  penentuan  jumlah cluster yang sesuai, dan evaluasi hasil. Data diperoleh dari ekspor aplikasi apotek.
Hasil  penelitian  ini  Berpotensi  Memberikan Wawasan Strategis Untuk Penjualan Obat Di  Apotek An-Naafi,  Dengan  Implikasi  Praktis  Yang  Dapat Diadopsi  Oleh  Apotek  lain  Dalam  Industri  Farmasi. Selain  Itu,  Penelitian  Ini  Mencerminkan  Potensi Penggunaan  Analisis  Data  Dalam  Berbagai  Konteks Bisnis,  Memberikan  Pandangan  Baru  Bagi  Praktisi,
Peneliti,  Dan  Pemangku  Kepentingan  Di  Bidang Informatika dan Industri Farmasi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data mining
Data  Mining adalah  proses  penyaringan  data secara implisit[3]. Untuk mendapatkan nilai dari data, dilakukan  penggalian  pola  baru  dari  suatu dataset yang  tersedia[4]. Data  mining merupakan  proses penggabungan informasi dan analisis yang digunakan untuk  mengidentifikasi  pola  dan  hubungan  yang tersembunyi dalam kumpulan data yang besar[5].

## 2.2. Clustering
Clustering merupakan suatu proses
pengelompokan  data  menjadi  beberapa  kelompok berdasarkan  kemiripan  setelah  melalui  proses pengujian[6]. Clustering adalah pembentukan kelompok  atau cluster yang  sebelumnya  tidak diketahui  oleh  siapa  pun,  berdasarkan dataset yang digunakan[7].

## 2.3. K-Means
Algoritma K-Means adalah salah satu algoritma dengan  teknik clustering berdasarkan  pembagian jarak  dalam data  mining .  Keuntungan  menggunakan algoritma  ini  mudah  dipahami,  diterapkan,  serta memiliki  efek  pengelompokan  yang  baik  sehingga KMeans banyak digunakan dalam bidang penelitian[8].

## 2.4. RapidMiner
RapidMiner adalah  perangkat  lunak  yang digunakan  untuk  melakukan  proses  pengolahan data mining dengan langkah awal berupa pemeriksaan dan analisis  pola  serta  atribut  yang  akan  digunakan selanjutnya[9]. RapidMiner , sebagai perangkat lunak, bersifat  terbuka  ( Open  Source )  dan  dapat  digunakan oleh siapa pun, digunakan untuk berkolaborasi dalam pengolahan data mining [10].
2.5. Flowchart K-Means Clustering
Berikut adalah alur metode X-Means Clustering dalam Flowchart :
Gambar 1 Langkah- Langkah X-Means Clustering Menggunakan Flowchart
Gambar  1  menunjukkan  langkah-langkah  X- Means Clustering menggunakan  flowchart.  Pada flowchart ini, setiap simbol mewakili tahapan tertentu dalam  algoritma  X-Means Clustering ,  yang  dimulai dari  inisiasi  dan  input  data  hingga  proses  evaluasi cluster ,  pemecahan cluster ,  dan  output  hasil clustering akhir. Berikut penjelasan dari setiap proses X-Means Clustering :
1) Mulai: Menjalankan langkah awal algoritma.
2) Input  Data: Memasukkan  dataset  yang  akan dikelompokan.
3) Inisialisasi Parameter:
a. Menetapkan  nilai  awal  jumlah Cluster (k) pada nilai yang kecil.
b. Menetapkan  parameter  lain  seperti  jumlah iterasi  maksimal,  kriteria  konvergensi,  dan sebagainya.
4) Proses K-Means: Melakukan algoritma clustering K-Means dengan nilai k saat ini untuk membagi data menjadi cluster .
5) Evaluasi Cluster : Mengevaluasi kualitas cluster menggunakan kriteria seperti Bayesian Information  Criterion (BIC)  atau  metrik  yang sesuai.
6) Pemecahan Cluster : Jika  hasil cluster tidak memuaskan  (berdasarkan  evaluasi),  melakukan pemecahan pada setiap cluster menjadi subcluster .
7) Konvergensi: Memeriksa  apakah  algoritma telah  konvergen  atau  apakah  jumlah  iterasi maksimal  telah  tercapai.  Jika  telah  konvergen, melanjutkan  ke  Langkah  8.  Jika  belum konvergen, kembali ke Langkah 4.
8) Output  Hasil: Menampilkan  hasil clustering akhir.
9) Selesai: Mengakhiri algoritma.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Jenis Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  jenis  pendekatan kuantitatif  untuk  mengumpulkan,  menganalisis,  dan menafsirkan data. Pendekatan kuantitatif memfokuskan  pada  pengumpulan  data  yang  dapat diukur dalam bentuk angka atau numerik, memungkinkan  peneliti  untuk  melakukan  analisis statistik yang sistematis dan objektif. Metode-metode kuantitatif, seperti survei atau eksperimen, digunakan untuk  memperoleh  informasi  yang  dapat  diolah secara matematis, sehingga memungkinkan pengambilan kesimpulan yang kuat berdasarkan bukti empiris.  Pendekatan  ini  memberikan  keunggulan dalam  menggambarkan  hubungan  antarvariabel, mengukur  frekuensi,  dan  mengidentifikasi  pola  atau tren dalam data.

## 3.2. Sumber Data
Data  sekunder  dalam  penelitian  ini  berjumlah 1486  data  penjualan  bulan  Januari  sampai  Oktober 2023  yang  bersumber  dari  Apotek  An-Naafi  yang beralamat  di  Kertasemaya,  Indramayu,  dan  menjadi
MULAI INISIALISASI PARAMETER JALANKAN K-MEANS EVALUASI CLUSTER PECAH CLUSTER PERIKSA KONVERGENSI SELESAI INPUT DATA OUTPUT HASIL
landasan  utama  dalam  menganalisis  pola  penjualan obat  serta  mengimplementasikan  Metode  K-Means Clustering untuk mengelompokkan data tersebut.

## 3.3. Metode Penelitian
Metode penelitian dalam penelitian ini menggunakan  K-Means Clustering sebagai  teknik analisis  data  untuk  mengelompokkan  data  penjualan obat.  Selain  itu,  penelitian  ini  menerapkan  tahapan Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  sebagai kerangka  kerja  yang  komprehensif,  mencakup pengumpulan  data, preprocessing ,  transformasi, pemodelan, evaluasi, dan interpretasi hasil. Kombinasi  K-Means Clustering dan  tahapan  KDD memberikan  pendekatan  yang  sistematis  dalam mengidentifikasi  pola  dan  struktur  dalam  data penjualan  obat,  sehingga  memfasilitasi  pemahaman yang lebih mendalam terhadap karakteristik penjualan di Apotek An-Naafi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  ini  rangkuman  proses  tahapan  KDD ( Knowledge Discovery in Databases ) yang dilakukan dalam penelitian penerapan metode k-means clustering pada data penjualan obat Apotek An-Naafi:

## 4.1. Data Selection
Data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah data penjualan obat di Apotek An-Naafi dalam kurun waktu tertentu 1 tahun terakhir sebanyak 1486 data. Data penjualan obat mencakup informasi seperti nama  obat,  kategori/jenis  obat,  jumlah  terjual,  harga jual,  tanggal  transaksi,  dan  lain-lain.  Data  diperoleh langsung  dari  sistem  apotek  An-Naafi,  kemudian diekspor  dan  disiapkan  untuk  analisis.  Data  yang dipilih  adalah  data  penjualan  obat  dalam  rentang waktu 1 tahun terakhir yang lengkap dan akurat. Data yang  tidak  lengkap  atau  mengandung noise akan disaring terlebih dahulu sebelum analisis. Selanjutnya data  akan  di- preprocess dengan  teknik  seperti handling missing values , menstandarisasi format, dan lain-lain  agar  siap  digunakan  untuk  analisis cluster . Atribut  data  yang  akan  digunakan  antara  lain  jumlah terjual  per  obat,  harga  jual  rata-rata,  kategori  obat, dan atribut lain yang relevan.
Tabel 1 Data Sample Penjualan Obat An-Naafi No Nama Obat Penjualan Pendapatan 1 CARBIDU 0,75 MG 521 3353880 2 TESPEK ONEMED 490 1297455
No Nama Obat Penjualan Pendapatan 3 WIROS 20MG PIROXICAM KAPSUL 483 5015090 4 LACTO-B 438 3384440 5 ANDALAN BIRU PIL KB 387 5874123 6 VITACIMIN 381 668767 7 YUSIMOX SYR IFAR 369 1975964 8 TOLAK ANGIN BOX 361.5 4445570 .... ..... ...... ........ 1485 ALBOTHYL OVULA 1 27000 1486 CITICOLINE 500 MG INFION 1 60000

## 4.2. Data Preprocessing
Tahap awal analisis data penjualan obat  Apotek An-Naafi  adalah  melakukan preprocessing untuk membersihkan  data  sebelum  proses  data  mining. Preprocessing yang dilakukan meliputi cleaning data, imputasi missing values , standarisasi format, integrasi data  dari  beberapa  cabang,  reduksi  dimensi  hingga pemilihan  atribut  penting,  transformasi  data,  dan diskritisasi  atribut  numerik.  Dengan preprocessing yang  tepat,  didapatkan  data  penjualan  obat  yang bersih  dan  siap  dianalisis  lebih  lanjut  menggunakan metode  k-means clustering .  Tahap  ini  penting  agar diperoleh  hasil cluster yang  valid  sesuai  tujuan penelitian.

## Gambar 2 Statistik Dataset
Gambar 2 Data penjualan obat Apotek An-Naafi telah melalui proses pembersihan data kosong dengan mengganti error dengan missing  values yaitu dengan mengaktifkan replace  missing  values saat  import  ke RapidMiner .  Setelah  dilakukan  pemeriksaan,  tidak ditemukan adanya data kosong atau nilai yang hilang pada  total  1486  data  penjualan  obat.  Dengan demikian,  data  penjualan  obat  tersebut  lolos  tahap pembersihan  data  dan  siap  dilanjutkan  ke  proses preprocessing selanjutnya.

## 4.3. Data Transformation
Pada tahap ini dilakukan transformasi yaitu melakukan  normalisasi.

## Gambar 3 Data Hasil Normalisasi
Gambar  3  menampilkan  data  hasil  transformasi yang  telah  dinormalisasi  dengan  metode  min-max normalization .  Normalisasi  dilakukan  pada  atribut numerik  dalam  data  penjualan  obat,  yaitu  jumlah terjual dan harga jual rata-rata per obat. Nilai masing- masing  atribut  dinormalisasi  ke  rentang  0  hingga  1 agar  semua  atribut  numerik  memiliki  skala  yang sama.  Hal  ini  dilakukan  agar  perbedaan  skala  antar atribut numerik tidak mempengaruhi proses clustering . Dengan normalisasi data, diharapkan hasil pengelompokan  obat  ke  dalam cluster menjadi  lebih akurat  karena  setiap  atribut  memberikan  kontribusi yang seimbang dalam perhitungan jarak antar data.

## 4.4. Data Mining
Dalam proses data mining , dilakukan pengelompokan data penjualan obat Apotek An-Naafi menggunakan  metode  k-means clustering .  Algoritma k-means clustering bekerja  dengan  mempartisi  data ke  dalam  sejumlah cluster yang  telah  ditentukan sebelumnya (k cluster ). Pembentukan cluster dilakukan  melalui  beberapa  iterasi  hingga  diperoleh partisi  optimum  yang  meminimalkan  variasi  dalam suatu cluster dan  memaksimalkan  variasi  antar cluster .

## Gambar 4 Proses Rapidminer
Gambar  4  menunjukkan  proses clustering k- means  yang  dilakukan.  Pertama,  jumlah  cluster optimum  ditentukan  dengan Davies  Bouldin  Index (DBI) ,  didapatkan  2 cluster sebagai  jumlah  optimal dengan max iterasi  5  kali.  Kemudian,  pusat cluster ( centroid )  awal  diinisialisasi  secara  acak.  Setiap  data penjualan  obat  dikelompokkan  ke cluster terdekat berdasarkan  jarak Euclidean terhadap centroid . Centroid cluster diperbarui berdasarkan rata-rata data pada  masing-masing cluster .  Proses  iterasi  ini dilakukan  hingga centroid tidak  berubah  lagi  dan konvergen.  Dengan  metode  k-means,  data  penjualan
obat yang memiliki karakteristik serupa dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama. Penentuan jumlah cluster optimum menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI)
melibatkan beberapa langkah. DBI mencoba mengukur seberapa baik cluster-cluster yang dihasilkan oleh algoritma k-means terpisah satu sama lain. Nilai DBI yang lebih rendah menunjukkan hasil clustering  yang  lebih  baik.  Berikut  adalah  langkah- langkahnya:
1. Menjalankan K-Means  untuk Berbagai  Nilai K: Pertama-tama,  jalankan  algoritma  k-means untuk  berbagai  nilai  K  (jumlah cluster )  yang mungkin. Inisialisasi pusat cluster dan iterasi k- means dilakukan untuk setiap nilai K.
2. Menghitung  Variabilitas Intra-Cluster ( Intra- Ci ): Hitung  variabilitas intra-cluster (Intra-Ci) untuk  setiap cluster .  Variabilitas  ini  dapat diukur  dengan  menggunakan  metrik  seperti varian  atau  jarak Euclidean antara  titik  data dalam suatu cluster dengan pusat cluster nya.
3. Menghitung  Keterpisahan  Antar Cluster (dij): Hitung  keterpisahan  antar cluster (dij) antara  setiap  pasangan cluster .  Keterpisahan  ini dapat  diukur  dengan  menggunakan  metrik seperti jarak Euclidean antara pusat cluster . 4. Menghitung Davies-Bouldin Index (DBI):
DBI dihitung dengan rumus berikut:
DBI= 1 𝑛 ∑ max(𝑆 𝑖 , 𝑆 𝑗 ) 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: n : jumlah cluster 𝑆 𝑖 :  Rata-rata  jarak  data  dengan  pusat cluster pada cluster ke-i 𝑆 𝑗 :  Rata-rata  jarak  data  dengan  pusat cluster pada cluster ke-j.
DBI  adalah  rata-rata  dari  rasio  antara variabilitas intra-cluster dengan  keterpisahan antar cluster untuk setiap cluster. Semakin kecil nilai DBI, semakin baik kualitas clusteringnya.
5. Pemilihan Jumlah Cluster Optimum: Pilih jumlah cluster yang  memberikan  nilai  DBI terendah.  Jumlah cluster yang  menghasilkan DBI  minimum  dianggap  sebagai  jumlah cluster optimum. Penggunaan
Euclidean distance dalam perhitungan Variabilitas Intra-Cluster (Intra-Ci) pada langkah-langkah  penentuan  jumlah  cluster  optimum dengan Davies-Bouldin Index (DBI) sangat mempengaruhi pembentukan cluster . Saat menjalankan  algoritma  k-means  untuk  berbagai  nilai K,  perhitungan  jarak Euclidean antara  titik  data dalam suatu cluster dengan pusat clusternya menjadi kunci  untuk  mengukur  variabilitas intra-cluster (Intra-Ci). Jarak Euclidean digunakan sebagai metrik untuk  menentukan  seberapa  tersebar  atau  dekat titik- titik  data  dalam  suatu cluster terhadap  pusat cluster nya.
Variabilitas intra-cluster
yang diukur menggunakan Euclidean  distance ini  memberikan gambaran  tentang  sejauh  mana  titik-titik  data  dalam suatu cluster memiliki  kesamaan  di  antara  mereka. Semakin kecil nilai variabilitas intra-cluster , semakin padat dan seragam titik-titik data dalam suatu cluster . Sebaliknya,  nilai  variabilitas intra-cluster yang  besar menandakan  bahwa  titik-titik  data  dalam cluster tersebut lebih tersebar atau heterogen.
Selain  itu, Euclidean  distance juga  digunakan dalam  menghitung  keterpisahan  antar cluster (dij) pada langkah-langkah selanjutnya. Keterpisahan antar cluster  diukur  dengan  jarak Euclidean antara  pusat- pusat cluster .  Hal  ini  membantu  menentukan  sejauh mana cluster-cluster berbeda  satu  sama  lain  dalam ruang  fitur.  Penggunaan Euclidean  distance dalam perhitungan  ini  secara  efektif  memberikan  informasi tentang seberapa terpisah atau berbeda cluster-cluster tersebut.
Dengan  demikian, Euclidean  distance tidak hanya  menjadi  alat  pengukur  variabilitas intra- cluster ,  tetapi  juga  menjadi  metrik  yang  penting dalam evaluasi keterpisahan antar cluster . Kontribusi Euclidean distance dalam DBI membantu menghasilkan nilai indeks yang mencerminkan sejauh mana cluster-cluster terpisah satu sama lain, dan nilai DBI  yang  lebih  rendah  tetap  menjadi  indikasi clustering yang lebih baik.
Gambar 5 Hasil Clustering K-Means
Gambar  5  menampilkan  hasil clustering data penjualan  obat  Apotek  An-Naafi  menggunakan metode  k-means  dengan  jumlah cluster sebanyak  2. Terlihat  bahwa cluster 0  berisi  obat  dengan  jumlah yaitu 1369 data dan Cluster 1 merupakan obat dengan berisi obat dengan jumlah yaitu 117 data.

## Gambar 6 Cluster Model
Gambar  6  menampilkan  visualisasi  hasil clustering data  penjualan  obat  Apotek  An-Naafi menggunakan  model  K-Means.  Terlihat  bahwa  data penjualan  obat telah  terkelompok  ke  dalam  2 cluster yang  direpresentasikan  dengan  warna  yang  berbeda. Cluster 1  berjumlah  1369  data  dan Cluster 2 berjumlah 117 data dengan total data berjumlah 1486 data.

## Gambar 7 Tabel Centroid
Gambar 7 menampilkan tabel centroid atau nilai rata-rata  dari  setiap  atribut  numerik  pada  masing- masing cluster hasil  k-means clustering .  Tabel centroid ini  menjadi  acuan  untuk  memahami karakteristik  dan  kedekatan  antar  data  dalam  suatu cluster.
Gambar 8 Nilai Davies Buildin Index Terbaik
Gambar  8  menampilkan  nilai Davies-Bouldin Index (DBI)  terbaik  yang  diperoleh  dari  proses clustering k-means  pada  data  penjualan  obat  Apotek An-Naafi. Semakin
rendah nilai DBI
mengindikasikan  bahwa clustering semakin  baik karena  jarak  antar cluster lebih  jauh  dan  jarak  data dalam  satu cluster lebih  dekat.  Dari  gambar  terlihat bahwa model k-means dengan 2 cluster menghasilkan DBI paling minimum yaitu 0.675.
Tabel  2  menyajikan  hasil  percobaan  k-means clustering pada data penjualan obat Apotek An-Naafi dengan parameter jumlah cluster (k) yang divariasikan dari 2 hingga 5 cluster . Proses clustering dilakukan dengan batasan maksimum iterasi sebanyak 5 kali.
Tabel 2 Hasil Percobaan dengan parameter Max Iterasi = 5 K Avg. within centroid distance DBI Cluster 2 0.010 0.675 Cluster 0: 1369 items Cluster 1: 117 items
3 0.006 0.712 Cluster 0: 1184 items Cluster 1: 258 items Cluster 2: 44 items 4 0.004 0.810 Cluster 0: 1127 items Cluster 1: 15 items Cluster 2: 56 items Cluster 3: 288 items 5 0.004 0.902 Cluster 0: 969 items Cluster 1: 36 items Cluster 2: 15 items Cluster 3: 340 items Cluster 4: 126 items
Terlihat  bahwa  semakin  banyak  jumlah cluster , rata-rata  jarak  antar centroid  cluster semakin  kecil. Ini  menunjukkan cluster yang  terbentuk  semakin kompak.  Namun,  nilai  DBI  ( Davies-Bouldin  Index ) justru  semakin  membesar,  yang  berarti  pemisahan antar cluster semakin  buruk.  Nilai  DBI  terendah 0,675 didapatkan saat k=2 cluster . Ini mengindikasikan  bahwa  2 cluster merupakan  jumlah optimal  untuk  pengelompokan  data  penjualan  obat, karena  menghasilkan cluster yang  kompak  dan terpisah  dengan  baik.  Dari  tabel  juga  terlihat  bahwa masing-masing cluster memiliki jumlah anggota yang seimbang  pada  k=2.  Dengan  demikian,  Tabel  1 memberikan  bukti  bahwa  2 cluster adalah  pilihan terbaik  untuk  pengelompokan  data  penjualan  obat berdasarkan  evaluasi  jarak  antar centroid dan  nilai DBI optimum.

## 4.5. Interpretation/Evaluation

## Gambar 9 Deskripsi Performace Vector
Performance  vector pada  proses clustering k- means  berisi  beberapa  metrik  yang  menunjukkan kualitas clustering yang  dilakukan. Avg.  within centroid distance dengan nilai 0,010 mengindikasikan cluster cukup  kompak  secara keseluruhan. Nilai Avg. within centroid distance yang lebih  kecil  pada cluster 0  dibanding cluster 1 menunjukkan cluste r  0  lebih  kompak.  Selain  itu Davies Bouldin index bernilai 0,675 mengindikasikan pemisahan  antar cluster cukup  baik.  Secara keseluruhan,  metrik  pada performance  vector menunjukkan  kualitas clustering yang  baik  dengan cluster yang kompak dan terpisah dengan  baik. Nilai DBI  sesuai  dengan  hasil  optimasi  sebelumnya  yang menunjukkan  2 cluster optimal.  Dengan  demikian performance vector secara  kuantitatif  memvalidasi
bahwa proses k-means clustering data penjualan obat telah  berjalan  dengan  optimal.  Anggota  masing- masing  kelompok  pada  k cluster dapat  diketahui dengan  melakukan  perhitungan  selisih  rata-rata  jarak centroid .  Perhitungan  ini  ditunjukkan  pada  tabel  di bawah  yang  menampilkan  rata-rata  jarak centroid untuk setiap nilai k yang diuji.
Tabel 3 Selisih Centroid K-Means 0 1 Avg. within centroid distance 0.010 0.010 Avg. within centroid distance_cluster 0.005 0.069 Selisih Centroid 0.005 -0.59
Tabel  3  mencerminkan  hasil evaluasi clustering menggunakan algoritma K-Means dengan dua cluster (0 dan 1). Avg. within centroid distance mengindikasikan bahwa titik data dalam suatu cluster cenderung berdekatan satu sama lain, dan Avg. within centroid distance_cluster memberikan  gambaran tentang  seberapa  baik  kedua cluster terpisah.  Selisih Centroid merupakan  perbedaan  antara centroid- cluster ,  di  mana  nilai  positif  pada Cluster 0 menandakan bahwa centroid Cluste r 0 lebih baik dari yang diharapkan, sementara nilai negatif pada Cluster 1  menunjukkan  bahwa centroid  Cluster 1  tidak optimal.
Tabel 4 Evaluasi Cluster Penjualan Obat Berdasarkan Jumlah Penjualan dan Pendapatan Cluster Jumlah Penjualan Pendapatan Tingkatan 0 381 Rp. 668.767 Rendah 1 521 Rp. 3.353.880 Tinggi
Dari  hasil  penelitian  memberikan  evaluasi cluster penjualan  obat  berdasarkan  dua  variabel utama,  yaitu  jumlah  penjualan  dan  pendapatan, dengan  dua cluster yang  diidentifikasi  sebagai Cluster 0  dan Cluster 1. Cluster 0  memiliki  jumlah penjualan  sebanyak  381  dengan  pendapatan  sekitar Rp. 668.767, dan secara umum dikategorikan dengan tingkatan  "Rendah."  Di  sisi  lain, Cluster 1 menunjukkan  performa  yang  lebih  tinggi,  dengan jumlah  penjualan  sebanyak  521  dan  pendapatan mencapai Rp. 3.353.880, dan diklasifikasikan sebagai tingkatan "Tinggi." Analisis ini memberikan gambaran  tentang  perbedaan  dalam  pola  penjualan obat  antara  dua cluster tersebut,  dengan Cluster 1 menonjol  sebagai cluster dengan  penjualan  dan pendapatan yang lebih tinggi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  keberhasilan Metode K-Means Clustering dalam mengelompokkan data  penjualan  obat  di  Apotek  An-Naafi.  Pemilihan jumlah  cluster  optimal  (K)  dengan  dua  kelompok, berdasarkan Davies-Bouldin Index (DBI), menghasilkan  segmentasi  informatif.  Penggunaan
Euclidean distance memengaruhi pembentukan cluster,  dengan Cluster 1  menonjol  dalam  penjualan dan  pendapatan  tinggi,  sedangkan Cluster 0  lebih beragam. Cluster 0  mencakup  381  penjualan  dengan pendapatan  sebesar  Rp.  668.767,  yang  tergolong rendah.  Sementara  itu, Cluster 1  menunjukkan performa  unggul  dengan  521  penjualan  dan pendapatan sebesar Rp. 3.353.880, yang dikategorikan sebagai tinggi. Temuan ini berkontribusi  pada  pemahaman  pola  penjualan  dan memberikan  peluang  perbaikan,  terutama  dalam mengoptimalkan  strategi  pemasaran  dan  manajemen stok obat di Apotek An-Naafi. Saran untuk penelitian selanjutnya mencakup eksplorasi Algoritma K-Means dengan measure  type lain,  perbandingan  dengan metode clustering alternatif,  dan  integrasi  K-Means dengan  teknik clustering lainnya  untuk  wawasan yang lebih komprehensif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan  Pada RSUD  Pekanbaru,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist. Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  17–24,  Apr.  2019,  doi: 10.25077/TEKNOSI.v5i1.2019.17-24.
[2] L.  ‘  Izzah  and  A.  Jananto,  “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk
Perencanaan  Kebutuhan  Obat  Di  Klinik  Citra Medika,” Progresif  J.  Ilm.  Komput. ,  vol.  18, no. 1, p. 69, Jan. 2022, doi: 10.35889/progresif.v18i1.769.
[3] R. W. Nasution, I. O. Kirana, I. Gunawan, and I.  P.  Sari,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Pengelompokan  Minat  Konsumen  Terhadap Pengguna  Jasa  Pengiriman  Pada  PT  .  Jalur Nugraha  Ekakurir  (  JNE  )  Pematangsiantar,” Resolusi , vol. 1, no. 4, pp. 274–281, 2021.
[4] S. M. Hutabarat  and A. Sindar, “Data Mining Penjualan  Suku  Cadang  Sepeda  Motor
Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.  Nas. Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.
126, 2019, doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1555.
[5] B. I. Nugroho, N. P. Lestari, R. D. Kurniawan, and  G.  Gunawan,  “Tinjauan  Pustaka Sistematis:  Data  Mining  Dalam  Bidang Kesehatan,” J.  Ekon.  Teknol.  dan  Bisnis ,  vol.
1, no. 1, pp. 14–27, 2022, doi: 10.57185/jetbis.v1i1.2.
[6] V.  Herlinda,  D.  Darwis,  and  Dartono, “Analisis  Clustering  Untuk  Recredesialing Fasilitas  Kesehatan  Menggunakan  Metode Fuzzy  C-Means,” JTSI  J.  Teknol.  dan  Sist. Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  94–99,  2021,  [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[7] H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany, “Klasterisasi  Menggunakan  Algoritma  K- Means  Clustering  untuk  Memprediksi  Waktu Kelulusan  Mahasiswa,” J.  Edukasi  dan Penelit. Inform. , vol. 5, no. 1, p. 62, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i1.29611.
[8] Sekar Setyaningtyas, B. Indarmawan
Nugroho,  and  Z.  Arif,  “Tinjauan  Pustaka Sistematis:  Penerapan  Data  Mining  Teknik Clustering  Algoritma  K-Means,” J.  Teknoif Tek. Inform. Inst. Teknol. Padang , vol. 10, no.
2, pp. 52–61, 2022, doi: 10.21063/jtif.2022.v10.2.52-61.
[9] M.  Faid,  M.  Jasri,  and  T.  Rahmawati, “Perbandingan  Kinerja  Tool  Data  Mining Weka  dan  Rapidminer  Dalam  Algoritma Klasifikasi,” Teknika , vol. 8, no. 1, pp. 11–16, 2019, doi: 10.34148/teknika.v8i1.95.
[10] Y. R. Sari, A. Sudewa, D. A. Lestari, and T. I. Jaya,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering  Data  Kemiskinan  Provinsi  Banten Menggunakan  Rapidminer,” CESS  (Journal Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  vol.  5,  no.  2,  p.  192,
2020, doi:
10.24114/cess.v5i2.18519.