## Klasifikasi Transaksi Obat Puskesmas Bagelen Menggunakan Algoritma KNN
1 Widodo, 2 Supatman
1,2 Program Studi Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta
1 201110085@student.mercubuana-yogya.ac.id, 2 supatman@mercubuana-yogya.ac.id
Abstract  -    A  highly  developed  nation  is  often  synonymous  with  a high  level  of  public  health.  In  Indonesia,  The  Community  Health Centers  (Puskesmas)  play  a  vital  role  in  improving  public  health, particularly  in  areas  that  are  far  from  major  healthcare  facilities such  as  in  big  cities.  The  factors  of  Economic  and  accessibility make  Community  Health  Centers  the  preferred  choice  for healthcare  among  communities,  especially  those  with  lower  to middle-income  statuses.  Community  Health  Centers  facilities  are available  in  nearly  all  districts  across  Indonesia.  One  form  of healthcare  service  provided  to  the  community  is  the  provision  of necessary  medications.  Bagelen  Community  Health  Centers,  a community  health  center  located  in  Purworejo  Regency,  Central Java  Province,  already  has  well-integrated  management  systems with  the  Health  Department.  However,  its  medication  stock management  system  has  yet  to  utilize  data  mining.  Managing medication  stock  is  crucial  to  prevent  shortages,  especially  for medications in high demand among the populace. The utilization of the  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  algorithm  in  determining medication  stock  is  highly  essential.  This  method  calculates  the proximity  (Euclidean  distance)  between  training  and  testing  data. In  this  context,  it  helps  classify  the  quantity  of  medication transactions involved  as  high,  moderate,  or  low  demand.  This  will facilitate  personnel in  efficiently placing  orders based  on  the level of  medication  demand  from  the  community.  Based  on  research conducted by the author, an accuracy of 96% was obtained with a value  of  k  =  7  and  training  data  of  75  records,  testing  data  of  25 records.
Keywords — K-Nearest Neighbors, Euclidean distance, Community Health Centers.
Abstrak—  Negara  yang  maju  identik  dengan  tingkat  kesehatan masyarakat  yang  tinggi  pula.  Di  Indonesia  Puskesmas  menjadi ujung  tombak  dalam  rangka  meningkatkan  aspek  kesehatan masyarakat  yang  berada  di  wilayah,  utamanya  jauh  dari  pusat fasilitas  kesehatan  seperti  di  kota  –  kota  besar.  Faktor  ekonomi dan  akses  yang  terjangkau  menjadikan  Puskesmas  sebagai pilihan  masyarakat  dalam  mendapatkan  layanan  kesehatan. Dimana  Pusksesmas  hampir  tersedia  di  seluruh  kecamatan  di wilayah  Indonesia  dan  mayoritas  penduduk  Indonesia  masih berada  dalam  status  ekonomi  menengah  ke  bawah.  Bentuk- bentuk  pelayanan  kesehatan  uang  diberikan  Puskesmas  kepada masyarakat  salah  satu  yaitu  penyediaan  obat  –  obatan  yang dibutuhkan  masyarakat.  Puskesmas  Bagelen  merupakan  pusat Kesehatan  masyarakat  yang  berlokasi  di  wilayah  selatan  pulau Jawa  tepatnya  di  kabupaten  Purworejo,  provinsi  Jawa  Tengah. Puskesmas  Bagelen  sudah  memiliki  system  manajemen  yang terintegrasi  dengan  Dinas  Kesehatan  yang  baik,  akan  tetapi system  menejemen  stock  obat  belum  menggunakan  data maining.  Penting  untuk  dilakukan  manajemen  stock  agar  tidak terjadi  kelangkaan  obat  terutama  untuk  obat  yang  banyak
dibutuhkan  masyarakat.  Penggunakan  Algoritma  KNN  (K- Nearest  Neighbour)  dalam  menentukan  stock  obat  sangatlah penting,  dimana  metode  ini  menggunakan  perhitungan  jarak kedekatan  (Euclidean  distance)  antara  data  training  (data pelatihan)  serta  data  testing  (data  uji).  Dalam  hal  ini  ini  kita dapat  mengklasifikasikan  jumlah  transaksi  obat  tersebut termasuk  dalam  kategori  permintaan  tinggi,  permintaan  sedang, atau  permintaan  sedikit.  Hal  ini  akan  memudahkan  petugas dalam  rangka  membuat  order  berdasarkan  tingkat  permintaan obat  dari  masyarakat.  Berdasarkan  pada  penelitian  yang  terlah dilakukan  oleh  penulis  diperoleh  akurasi  sebesar  96%  dengan nilai k = 7 dengan jumlah data training 75 record, data testing 25 record.
Kata  Kunci— KNN  (K-Nearest  Neighbors),  Euclidean  distance, Puskesmas.

## I. Pendahuluan
Kesehatan  menjadi  aspek  penting  serta  menjadi  tolak ukur pembangunan suatu negara. Dalam UUD 1945 pasal 28H disampaikan  bahwa Setiap orang  berhak  hidup sejahtera  lahir dan  batin,  bertempat  tinggal,  dan  mendapatkan  lingkungan hidup  yang  baik  dan  sehat  serta  berhak  memperoleh  layanan Kesehatan  yang  sesuai.  Untuk  menuju  kesehatan  Nasional yang  optimal  di  perlukan  peningkatan  dalam  berbagai  aspek. Seluruh  element  bangsa  harus  bekerja  sama  dalam  mengatasi masalah  Kesehatan.  Dalam  menjalankan  Jaminan  Kesehatan Nasional  yang  dikomandoi  oleh  Kementerian  Kesehatan. Puskesmas merupakan ujung tombak pusat layanan Kesehatan yang  dimiliki  oleh  pemerintah.  Setiap  warga  negara  berhak untuk  mendapatkan  layanan  kesehatan  dan  hal  ini  dijamin serta  dilindungi  oleh  Undang  –  Undang  Dasar  tahun  1945 untuk  dapat  meningkatkan  level  kesehatan  diperuntukan  baik individu,  kelompok  atau  masyarakat  secara  umum[1]. Puskesmas  menjadi  penyedia  fasilitas  pelayanan  kesehatan dasar  bagi  masyarakat  untuk  mengakomodasi  rujukan  sesuai dengan  standar  kesehatan  medis  [2].  Permenkes  2014, Puskesmas  merupakan  penyedia  fasilitas  layanan  kesehatan dimana  masyarakat  dapat  mendapatkan  layanan  kesehatan dalam  upaya  meningkatkan  Kesehatan  baik  individu  atau masyarakat dalam faskes tingkat pertama, dengan mengedepankan  upaya  preventif  dan  promotive  untuh mencapai  tingkat  kesehatan  yang  optimal  dalam  koridor wilayah kerjanya. Puskesmas diharapkan mampu memberikan pelayanan  yang  komprehensif  kepada  masyarakat,  dalam usaha membangunan kesehatan masyarakat diwilayahnya serta membina  masyarakat  diwilayah  kerjanya  untuk  dapat  hidup sehat.  Salah  satu  bentuk  pelayanan  kepada  masyarakat  yaitu
pendistribusian obat. Agar pendistribusian ini bisa teroptimalisasi  maka  puskesmas  perlu  melakukan  menejemen obat.  Manajemen  obat  memiliki  manfaat  untuk  menjamin ketersediaan  obat,  sehingga  ketika  dibutuhkan  selalu  dalam keadaan  siap,  baik  itu  dari  segi  jumlah,  jenis  dan  kualitas. Sehingga  akan  tercipta  pelayanan  masyarakat  efektif  dan efisien [3].
Letak  geografis  daerah  yang  jauh  dari  pusat  perkotaan serta  faktor  ekonomi  mayoritas  masyarakat  yang  berada dirange  menengah  ke  bawah  menjadikan  puskesmas  pilihan utama  untuk  masyarakat.  Disamping  alasan  yang  sudah disebutkan  diatas,  biaya  layanan  kesehatan  juga  lebih terjangkau,  hal  ini  mengapa  Puskesmas  menjadi  layanan kesehatan yang penting bagi masyarakat.  Puskesmas Bagelen merupakan  pusat  kesehatan  masyarakat  yang  berlokasi  di wilayah  Kecamatan  Bagelen,  Kabupaten  Purworejo,  Provinsi Jawa  Tengah.  Di  Puskesmas  Bagelen    terdapat  beberapa Polikinik,  yaitu  poli  umum,  poli  gigi  dan  mulut,  poli  untuk Kesehatan  Ibu  dan  anak,  serta  poli  rawat  jalan.  Puskemas Bagelen  juga  memiliki  system  manajemen  yang  sudah terintegrasi  dengan  system  manajemen  Dinas  Kesehatan kabupaten  sehingga  data  rekam  medis,  system  antrian, pendaftaran  sudah  tersimpan  secara  baik  di  database.  Namun untuk sistem menejemen obat belum diolah menggunakan data mining, hal ini dapat menimbulkan beberapa dampak terhadap ketersediaan  obat  di  Puskesmas,  kadang  stok  yang  ada dipuskesmas kurang atau kadang kelebihan.
Selain  itu  system  penyimpanan  obat  yang  terlalu  lama akan  memberikan  efek  pada  penurunan  kualitas  obat tersebut[3].  Dengan  adanya  permasalahan  seperti  diatas penulis melakukan penelitian terhadap klasifikasi tansaksi data obat Puskesmas Bagelen dengan menerapkan Algoritma KNN ( K-Nearest  Neighbor ).  Klasifikasi  adalah  proses  yang dilakukan  dengan  tujuan  membentuk  suatu  model  klasifikasi menggunakan  data  pelatihan.  Klasifikasi  akan  melakukan proses  analisa  data  dan  memodelkan  data  tersebut menggunakan  kelas  data[4].  Metode K-Nearest  Neighbors mengklasifikasikan  data  berdasarkan  jarak  kedekatan  data baru  (data  testing)  dengan  data  lama  (data  training).  Dalam algoritma  K-Nearest  Neighbors  data  training  (data  pelatihan) diambil dari data transaksi sebelumnya, sedangkan data testing akan  diambil  dari  data  transaksi  terbaru[5].  Dalam  penelitian terhadap  transasksi  obat  dengan  algoritma  KNN,  data  akan diberikan  label  menjadi  beberapa  kategori  obat  yaitu permintaan  tinggi,  permintaan  sedang  atau  permintaan rendah . a. Tinajuan Pustaka Berikut ini  beberapa penelitian sejenis  yang  menggunakan metode  K-Nearest  Neighbor  dalam  pelaksanaanya. Penelitian  pertama  dilakukan  oleh  Chairun  Anisa  dan Andri  dengan  judul  Penerapan  Algoritma  K-Nearest neighbor,  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi penjualan obat pada Apotik Kimia Farma Atmo Palembang dengan  data  yang  dipakai  transaksi  penjualan  oabat  jenis generik  dan  jenis  apotik  selama  periode  3  tahun  terakhir
dengan  menggunakan  tools  Rapidminer.  Dalam  penelitian ini digunakan nilai K sejumlah 5 sebagai nilai tengah yang memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  dengan  tingkat  akurasi sebesar 100% [6].
Penelitian  ke  dua  dilakukan  oleh  Verdi  Alvian  Dwi Hidayatullah,  Agung  Nilogiri,  Habibatul  Azizah  Al  Faruq untuk  mengklasifikasikan  siswa  yang  berprestasi  dengan menggunakan    Algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN) yang  dilaksanakan  di  SMA  Negeri  2  Situbondo  Adapun variabel yang diukur yaitu siswa kelas X jurusan IPA SMA Negeri  2  Situbondo  dengan  jumlah  data  sebanyak  182 siswa.  Dalam  penelitian  tersebut  didapatkan  akurasi sebesar  94%  presisi  91%  dan  recall  91%  diamana diperoleh dengan K = 5 sekanario 5[7].
Selanjutnya  penelitian  yang  ke  tiga  dilakukan  oleh  Riyan Latifahul  Hasanah,  Muhamad  Hasan,  Witriana  Endah Pangesti,  Fanny  Fatma  Wati,  Windu  Gata  Adapun  judul yang  diangkat  yaitu  Klasifikasi  Penerima  Dana  Bantuan Desa  Menggunakan  Metode  KNN  (K-Nearest  Neighbor) untuk  memprediksi  penerima  dana  bantuan  desa  dengan menggunakan  data  sebannyak  159  record  dengan  atribut kondisi  rumah,  penghasilan,  pekerjaan  dan  jumlah tanggungan).  Dengan  mengambil  jumlah  K  sebanyak  5 yaitu  K=15,  K=30,  K=45,  K=60,  dan  K=75.  Pada  K=30 dengan  data  baru  (D160)  dengan  kategori  “tidak  layak” didapat tingkat akurasi 100%, K=45, K=60 dan K=75 pada data  baru  (D160)  memiliki  kategori  “layak”  memiliki tingkat akurasi 81.25%[8]
Proses  klasifiksasi  pada  penelitian  ini  memiliki  tujuan untuk  mengelompokkan data ke dalam kategori atau kelas berdasarkan  atribut  –  atributnya  yang  memiliki  kemiripan dengan  tetangga  terdekatnya.  KNN  bekerja  dengan  cara mencari tetangga terdekat dari suatu data baru berdasarkan ketersamaan  atau  jarak  dalam  ruang  atribut  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Ini  adalah  metode  yang  cukup sederhana  tetapi  dapat  memberikan  hasil  yang  baik terutama  pada  dataset  yang  tidak  terlalu  besar  dan terdistribusi dengan baik.
b. Knowledge Discover In Database (KDD)
Adalah  Proses  dalam  data  mining  yang  meliputi  data colection  (pengumpulan  data),  pemakaian  data,  historis untuk  menemukan  keteraturan  pola  atau  hubungan  dalam set data berukuran besar[6].
Adapun proses KDD meliputi :
c. Data Selection
Sebelum  dilakukan  proses  data  mining  dilakukan penyeleksian  (pemilihan)  data  pada  tahap  penggalian informasi  dalam  Knowledge  Discovery  In  Databases (KDD)  sebelum  dilanjutkan  ke  tahap  proses  yang selanjutnya[6].  Atribut  yang  ada  perlu  dilakukan  seleksi karena  hanya  beberapa aribut  yang akan digunakan proses data mining menggunakan metode klasifikasi.
d. Pre-processing/Cleaning
Merupakan proses pertama yang dilakukan sebelum proses data  mining  dapat  dilaksanakan  harus  dilakukan  cleaning yang merupakan fokus utama dalam KDD. Yang termasuk dalam  proses  cleaning  yaitu  menghapus  adanya  duplikasi data,  memeriksa  data  yang  tidak  konsisten,  penghapusan noise  serta  informasi  –  informasi  yang  tidak  diperlukan serta  memperbaiki  kesalahan  pada  data[6].  Proses selanjutnya  yang  dilakukan  yaitu  enrichmen  atau menambahkan  data  dengan  informasi  lain  (external)agar lebih  kaya  informasi,  hal  ini  perlu  dilakukan  untuk meningkatkan akurasi dalam klasifikasi data. Dataset yang kita  gunakan  kadang  terdapat  nilai  –  nilai  dengan  rentang yang  berbeda.  Hal  ini  akan  berefek  pada  hasil  nilai perhitungan  analisis  data.  Hal  ini  membutuhkan  proses normalisasi agar memiliki keseimbangan data. Normalisasi data adalah  suatu  proses  yang  dikerjakan  untuk  merubah skala  nilai  data  dalam  range(rentang)  yang  lebih  kecil tetapi  memiliki  nilai  bobot  yang  sama.  Adapun  teknik normalisasi  yang  akan  digunakan  yaitu  Min-Max Normalization.  Min-Max Normalization  merupakan suatu Langkah  yang  digunakan  untuk  transformasi  linear  yang memakai nilai maksimum dan minimum untuk menghasilkan  data  yang  seimbang  serta  memiliki  range antara 0 dan 1[9].
𝑋′ = 𝑥−𝑚𝑖𝑛(𝑥) 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒(𝑥) = 𝑥−𝑚𝑖𝑛(𝑥) 𝑚𝑎𝑥(𝑥)−𝑚𝑖𝑛(𝑥)
(1) Keterangan X’ = nilai hasil normalisasi data x = nilai data yang akan dinormalisasi min(x) = nilai data terendah dalam kolom max(x) = nilai data tertinggi dalam kolom range(x) = batas atas dan bawah data
e. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  –  proses  yang  dilakukan  pada database  yang  besar  dengan  menggunakan  proses matematika,  artificial  intelegent  (kecerdasan  buatan), teknik  statistic  dan  mesin  learning  agar  dapat  diperoleh informasi  sesuai  dengan  peruntukannya  [10].  Data  mining merupakan  proses  memodelkan  data  terpilih  dengan memakai    teknik  atau  metode tertentu.  Teknik  yang  dapat digunakan  dalam  pengolahan  data  mining  sangat  banyak jenisnya,  disesuaikan  dengan  tujuan  yang  akan  dihasilkan dari proses tersebut beserta variable yang digunakan[11].
f. Klasifikasi Klasifikasi adalah proses yang dilakukan untuk memodelkan  suatu  pola  dari  kelas  data,  yang  bertujuan untuk  menemukan  pola  atau  model  dari  kelas  data  yang belum    diketahui[12].  Dalam  penelitian  ini  metode  yang digunakan  yaitu K-Nearest  Neighbor (K-NN).  Algoritma K-Nearest  Neighbor (K-NN)  digolongkan  kedalam instance  -base  learning atau lazy  learning karena pembelajaran  dan  prediksi  yang  bersifat  malas  atau  lazy. KNN  dilakukan  dengan  mencari  K  kelompok  objek  pada
data  latih  yang  terdekat  (serupa)  dengan  objek  pada  data baru atau data uji.
Algoritma KNN merupakan suatu metode untuk mengklasifikasian  objek  dari  sebuah  datauji  berdasarkan data  latih  yang  memiliki  jarak  paling  dekat  dengan  objek tersebut[13].  Metode  Nearest  Neighbor  merupakan  teknik pendekatan yang digunakan untuk mengetahui suatu kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru dan kasus lama berdasarkan pencocokan bobot set fitur yang ada. Adapun  dalam  menentukan  jarak  ini  dapat  dilakukan dengan menggunakan metode Euclidean  Distance. Euclidean  Distance berfungsi  untuk  menghitung  ukuran yang  bisa  digunakan  sebagai  interpretasi  kedekatan  jarak antara  dua  objek.  Jarak  Euclidean  adalah  perhitungan untuk menentukan jarak diantara 2 titik yang didefinisikan dalam jarak metrik[14].
d = √(x2 − x1)² + (y2 − y1)² (2)
Keterangan: d= jarak kedekatan x= data training y= data testing
g. Evaluation
Untuk  memudahkan  dalam  memahami  proses  dalam  data mining,  maka  hasil  dari  proses  data  mining  perlu ditampilkan  dalam  bentuk  yang  mudah  dimengerti  oleh orang  awam.  Ditahap  ini  meliputi  pemeriksaan  apakah model atau pola serta informasi yang didapat bertentangan dengan  fakta  atau  hipotesa  yang  telah  ada  sebelumnya[6]. Dalam  penelitian  ini  penulis  akan  menggunakan  metode Confusion  Matrix dalam  mengukur  tingkat  akurasi  hasil performa  algoritma  KNN. Confusion  matrix merupakan metode  yang  digunakan  untuk  membandingkan  antara klasifikasi  yang  dihasilkan  oleh  system  dengan  klasifikasi yang  sebenarnya  terjadi.  4  isitilah  yang  diapakai  dalam confusion  matrix yaitu true  positive,    false  positive,    true negative dan false negative [15] . True Positif (TP) yaitu jumlah obsesrvasi yang sebenarnya termasuk  dalam  kelas  positif  dan  prediksi  dengan  benar oleh model sebagai kelas positif.
True  negative  (TN) yaitu  jumlah  observasi  yang sebenarnya  termasuk  dalam  kelas  negative  dan  juga diprediksi secara akurat oleh model sebagai kelas negative. False Positif (FP) yaitu jumlah observasi yang sebenarnya termasuk  dalam  kelas  negative  tetapi  diprediksi  secara salah oleh model sebagai kelas positif.
False  Negatif  (FN) yaitu  jumlah  observasi  yang sebenernya  termasuk  dalam  kelas  positif  tetapi  diprediksi secara salah oleh model sebagai kelas negative[16].

## Tabel 1. Confusion Matrix Multi class

## Predicted Value
A ctua l/ g ro und truth Class 1 Class 2 Class 3 Class 1 TP FP FP Class 2 FN TP FP Class 3 FN FN TP
Pengukuran  yang terdapat  dalam  metode confusion  metrix yaitu akurasi, precision, recall dan score-f1. Accuracy yaitu tingkat kedekatan antara nilai yang didapat terhadap  nilai  sebenarnya.  dirumuskan  dalam  persamaan (3)[17].
Accuracy  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 TP+FN+FP+TN (3)

## II. Metode Penelitian
1. Tahapan Penelitian
Agar  diperoleh  akurasi  yang  maksimal  dalam penelitian  ini,  maka  penulis  menetapakan  tahapan  - tahapan  dalam  menjalankan  penelitian  sebagai  berikut: pengumpulan  data  (data  selection),  pembersihan  data (cleansing)  dari  informasi  yang  tidak  diperlukan  serta redudensi  data,  splitting  data  (membagi  dataset  menjadi data  training  dan  data  testing),  fitur  scaling  (proses normalisasi) menggunakan min-max normalization, pembentukan  model  algorima  klasifikasi  dengan  metode KNN,  Pengujian  data  testing,  mengukur  tingkat  akurasi hasil  klasifikasi  algoritma  KNN  menggunakan  metode confusion metrix dan terakhir kesimpulan serta saran[18].
Gambar 1. Flow Chart Penelitian

## 2. Pengumpulan Data
Tahapan  dimulai  dari  pengumpulan  data,  dilakukan dengan  study  litertaur  database  Puskesmas  Bagelen  dalam data transaksi obat, dari bagian farmasi puskesmas Bagelen selama periode januari hingga oktober 2023. Selain melalui studi literatur, metode yang digunakan dalam pengumpulan data  yaitu  dilakukan  dengan  cara  wawancara  (interview) yang  dilakukan  oleh  penulis  kepada  pihak  Puskesmas untuk  mendapatkan  data-data  atau  informasi  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  yang  tidak  terdapat  dalam database transaksi  obat[5].

## 3. Analisa Data
Data  yang  diperoleh  masih  dalam  bentuk  harian maka  data  transaksi  obat  tersebut  perlu  dilakukan  rekap ulang  kemudian  dihitung  dan  ditampilkan  dalam  bentuk bulanan, kemudian djumlahkan dari  semua  bulan  tersebut. Data  yang  diperoleh  periode  bulan  januari  hingga  oktober 2023  sejumlah  100  record  data.  Data  tersebut  dibagi menjadi  2  yaitu  data  training  sejumlah  75%  (75  record data) dan 25% (25 record data) untuk data testing. Setelah itu  data  dilakukan  proses  splitting  untuk  membagi  data menjadi  data  training  dan  data  testing  kemudian  data diberikan label dengan ketentuan kategori sebagai berikut.
Tabel 2. Kelas Klasifikasi
No Rentang Kelas/ kategori 1 0-500 Permintaan Sedikit 2 500-800 Permintaan Sedang 3 >800 Permintaan Banyak
Adapun  untuk  menentukan  jarak  antara  data  baru dengan  data  lama  dapat  dilakukan  dengan  beberapa  cara, antara  lain  mengunakan  perhitungan  Euclidean  distance, Manhattan  distance,  minkowski  dan  hamming.  Namun yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan Euclidean Distance .
a. Data Training
Data training merupakan bagian dari kumpulan dataset yang  digunakan  sebagai  bahan  pembelajaran  model agar  dapat  menggeneralisasi  (memperoleh  suatu  pola) sehingga nantinya dapat digunakan untuk  memprediksi data  baru.  Selanjutnya data  training tersebut  akan diseleksi  untuk  mengetahui  apa  saja  atribut  yang mempengaruhi  transaksi  obat  tersebut.  Hasil  dari seleksi data tersebut adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Data Training Kobat Obat Jumlah  Harga Status 1012 Albendazol tablet 400 mg 2194 186 permintaan tinggi
1013 Alopurinol tablet 100 mg 1023 43 permintaan tinggi 1014 Ambroksol tablet 30 mg 929 201 permintaan tinggi 1015 Amlodipin tablet 10 mg 866 111 permintaan tinggi 1016 Amlodipin tablet 5 mg 806 70 permintaan tinggi 1017 Amoksisilin kapsul 500 mg 707 582 permintaan sedang 1018 Amoksisilin sirup 125 mg/5 ml 577 226 permintaan sedang 1019 Antasida DOEN I - tablet kunyah 521 100 permintaan sedang 1020 Antibakteri DOEN salep (Bacitracin) 489 57 permintaan sedikit
b. Data testing
Data testing adalah bagian dari data set yang digunakan untuk  menguji  kinerja  atau  performa  dari  suatu  model atau  algoritma  yang  telah  dihasilkan  dari  proses pembelajaran  menggunakan  data  training  tersebut, sehingga  dapat  menggeneralisasi  informasi  dari  data yang tidak pernah dilihat sebelumnya.
Tabel 4. Data Testing Kobat  Obat Jumlah Harga  Status 1086 Salep 2-4 700 1410 1087 Sefadroksil kapsul 500 mg 30 803 1088 Setirizin sirup 5 mg/5 ml 28 2090 1089 Setirizin tablet 10 mg 4 49 1090 Simvastatin tablet 10 mg 141 68 1091 Simvastatin tablet 20 mg 2 217 1092 Siprofloksasin 500 mg 70 248 1093 Thiamin (Vit B1) tablet 50 mg (HCl/Nitrat) 8 91 1094 Triheksifenidil tablet 2 mg 1 91 1095 Zink sulfat dispersibel tablet 20 mg 123 208 1096 Vitamin B kompleks tablet 489
57

## III. Hasil dan Pembahasan
Sebelum  dilakukan  penghitungan  jarak  kedekatan antara  data  training  dan  data  testing  maka  perlu  dilakukan Normalisasi  data  agar  diperoleh  data  dengan  akurasi  yang optimal. Dalam penilitian ini akan digunakan metode min-max normalization.  Hasil  dari  proses  normalisasi  diperoleh  data sebagai berikut:

## Tabel 5. Normalisasi Data
Kobat Obat Jumlah Harga Nor Jumlah Nor Harga 1012 Albendazol tablet 400 mg 2194 186 1 0.00436 92 1013 Alopurinol tablet 100 mg 1023 43 0.46648 4268 0.00130 469 1014 Ambroksol tablet 30 mg 929 201 0.42362 0611 0.00609 867 1015 Amlodipin tablet 10 mg 866 111 0.39489 2841 0.00336 792 1016 Amlodipin tablet 5 mg 806 70 0.36753 306 0.00212 392 1017 Amoksisilin kapsul 500 mg 707 582 0.32238 9421 0.01765 884 1018 Amoksisilin sirup 125 mg/5 ml 577 226 0.26310 9895 0.00685 721 1019 Antasida DOEN I - tablet kunyah 521 100 0.23757 4099 0.00303 416 1020 Antibakteri DOEN salep (Bacitracin) 489 57 0.22298 2216 0.00172 947 1021 Antihemoroi d supositoria 482 54 0.21979 0242 0.00163 845
Tahap  berikutnya  setelah  dilakukan  normalisasi,  selanjutnya dilakukan  proses  perhitungan  jarak Euclid (query  instance) dari masing – masng objek data training terhadap data testing, Adapun  data yang  digunakan  yaitu  data  dengan  kode  1086 dengan  data  record  jumlah  0.318741  harga  0.041507  adalah sebagai berikut:
D1 = √(0.367077063 − 0.318741)² + (0.00085 − 0.041507)² = 0.063162
D2 = √(0.262564 − 0.318741) 2 + (0.005583 − 0.041507) 2 = 0.066606
D3= √(0.3944368 − 0.318741) 2 + (0.0020935 − 0.041507) 2 = 0.085342
D4= √(0.2371181 − 0.318741) 2 + (0.0017598 − 0.041507) 2 = 0.090786778
D5= √(0.2193342 − 0.318741) 2 + (0.0003641 − 0.041507) 2 = 0.107585135
D6= √(0.4231646 − 0.318741) 2 + (0.0048243 − 0.041507) 2 = 0.110679012
D7= √(0.4660282 − 0.318741) 2 + (0.0000303 − 0.041507) 2 = 0.153015529
D8= √(0.1627906 − 0.318741) 2 + (0.0009405 − 0.041507) 2
= 0.161140624 D9= √(0.0044905 − 0.318741) 2 + (0.0044905 − 0.041507) 2 = 0.166946265 D10= √(0.1358869 − 0.318741) 2 + (0.002032 − 0.041507) 2 = 0.187066877
Setelah  dilakukan  perhitungan  terhadap  data  testing yang  baru  (0.318741,  0.041507)  selanjutnya  dilakukan perengkingan  dari  data  yang  memiliki  jarak  terendah  sampai data yang memiliki jarak paling tinggi.
Tabel 6. Pengurutan Jarak Eucledian Kobat Obat Status Nor Jumlah Nor Harga Eucle dian Ran k 1015 Amlodip in tablet 10 mg permint aan tinggi 0.3670 77 0.00 085 0.063 162 1
1061 Kombin asi fe fumarat + as folat (tab tambah darah) permint aan sedang 0.2626 54 0.00 558 3 0.066 606 2
1024 Asam mefena mat 500 mg permint aan tinggi 0.3944 37 0.00 209 4 0.085 342 3 1072 Natrium diklofen ak 50 mg tablet permint aan sedang 0.2371 18 0.00 176 0.090 787 4
1019 Antasida
DOEN I - tablet kunyah permint aan sedikit 0.2193 34 0.00 036 4 0.107 585 5
1017 Amoksis ilin kapsul 500 mg permint aan tinggi 0.4231 65 0.00 482 4 0.110 679 6 1060 Klorfeni ramin maleat 4 mg tablet permint aan tinggi 0.4660 28 3.03 E-05 0.153 016 7 1081 Predniso n tablet 5 mg permint aan sedikit 0.1627 91 0.00 094 1 0.161 141 8 1049 Ibuprofe n tablet 400 mg permint aan sedikit 0.1559 51 0.00 449 1
0.166
946 9 1033 Deksam etason tablet 0,5 mg permint aan sedikit 0.1358 87 0.00 203 3 0.187
067 1 0
Setelah  dilakukan  klasifikasi  pada  data  testing selanjutnya  yaitu  pengukuran  terhadap  performa  kinerja    dari algoritma  KNN  menggunakan  metode  confusion  metrix. Dilakukan  pengujian  sebanyak  6  kali  dengan  nilai  K  = 3,5,7,9,11  dan  13,  dari  data  training  sejumlah  75  record  dan data testing sejumlah 25 record. Dapat dilihat rekapitulasi nilai dari akurasi dalam table sebagai berikut:
Tabel 7 . Hasil Pengujian Dengan Confusion Metrix No K Akurasi (%) 1 3 88 2 5 92 3 7 96 4 9 92 5 11 92 6 13 92
Berdasarkan  hasil  tabel  5  pengujian  algoritma  KNN dengan  menggunakan  confusion  metrix.  Dapat  diperoleh bahwa  klasifikasi  transaksi  obat  pada  puskesmas  Bagelen diperoleh akurasi paling tinggi sebesar 96% pada pengujian ke 3 dengan nilai K = 7.

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  maka  dapat disimpulkan bahwa:
1. Diperoleh tingkat akurasi yang paling tinggi sebesar 96% dengan  nilai  K  =  7.  Dengan  demikian  algoritma  KNN dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  data  transaksi  obat serta  analisa  dalam  manajemen  stok  obat  di  puskesmas Bagelen agar memudahkan dalam menajemen stock obat, sehingga  tercipta  pelayanan  Kesehatan  yang  efektif  dan efisien.
2. Meskipun  dengan  menggunakan  Algoritma  KNN  sudah mendapatkan  akurasi  yang  cukup  tinggi  akan  tetapi kedepannya perlu dilakukan penelitian dengan menggunakan  metode  klasifikasi  yang  lainnya  sebagai perbandingan  untuk  mengukur  tingkat  performa  dari metode  yang  digunakan.  Serta  menambah  referensi dalam penelitian yang akan datang.

## V. Daftar Pustaka
[1] Y.  Hariyoko,  Y.  Dolfianto  Jehaut,  A.  Susiantoro,  and A.  Id,  “Efektivitas  Pelayanan  Kesehatan  Masyarakat Oleh Puskesmas Di Kabupaten Manggarai,” 2021.
[2] Habibi, “Tanggung Jawab Puskesmas Dalam Pemeliharaan Kesehatan Masyarakat Pesantren
Dihubungkan  Dengan  Undang-Undang   Nomor  36 Tahun  2009  Tentang  Kesehatan  Dan  Qanun  Aceh Nomor 4 Tahun 2010 Tentang Kesehatan (Studi Kasus Skabies Di Kecamatan Kuta Alam Kota Banda Aceh),”
Aktualita , vol. 2, no. Aktualita, pp. 598–614, Jan. 2019.
[3] J. Manajemen et al. ,  “Analisis  Manajemen Penyimpanan  Obat  Di  Puskesmas  Se-Kota  Banjarbaru The  Medicine  Storage  Management  Analysis  At Community Health Center In All Areas Of Banjarbaru”.
[4] P. Putra, A. M. H Pardede, And S. Syahputra, “Analisis Metode K-Nearest Neighbour (Knn) Dalam  Klasifikasi Data Iris Bunga,” Jurnal Teknik Informatika Kaputama (Jtik) , Vol. 6, No. 1, 2022.
[5] “Prediksi  Proses  Persalinan  Menggunakan  Algoritma Knn  Berbobot  Pada  Monitoring  Elektronik  Personal Health Record Ibu Hamil”.
[6] C.  Anisa,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor Untuk  Prediksi  Penjualan  Obat  Pada  Apotek  Kimia Farma Atmo Palembang,” Bina Darma Conference On Computer Science .
[7] V. Alvian, D. Hidayatullah, A. Nilogiri, H. Azizah, And A. Faruq, “Klasifikasi Siswa Berprestasi Menggunakan
Metode K-Nearest Neighbor (Knn) Pada Sma Negeri 2 Situbondo  Classification  Of  Achieving  Students  Using K-Nearest  Neighbor  (Knn)  Method  At  Sma  Negeri  2
Situbondo,” 2022. [Online]. Available:
Http://Jurnal.Unmuhjember.Ac.Id/Index.Php/Jst
[8] R.  L.  Hasanah Et  Al. ,  “Klasifikasi  Penerima  Dana Bantuan  Desa  Menggunakan  Metode  Knn  (K-Nearest Neighbor),” Jurnal Techno Nusa Mandiri , Vol. 16, No.
1, P. 1, 2019, [Online]. Available: Http://Nusamandiri.Ac.Id/
[9] Gde  Agung  Brahmana  Suryanegara,  Adiwijaya,  And Mahendra  Dwifebri  Purbolaksono,  “Peningkatan  Hasil Klasifikasi  Pada  Algoritma  Random  Forest  Untuk Deteksi  Pasien  Penderita  Diabetes  Menggunakan Metode  Normalisasi,” Jurnal  Resti  (Rekayasa  Sistem
Dan Teknologi Informasi) , Vol. 5, No. 1, Pp. 114–122, Feb. 2021, Doi: 10.29207/Resti.V5i1.2880.
[10]  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Potensi Hujan  Harian  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K Nearest Neighbor (Knn)”.
[11]  P. Pahrudin and K. Harianto, “Penerapan Algoritma K- Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Warga  Penerima Bantuan  Sosial,” Building  of  Informatics,  Technology and  Science  (BITS) ,  vol.  4,  no.  3,  Dec.  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2276.
[12]  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Sebagai Pendukung  Keputusan  Klasifikasi  Penerima  Beasiswa PPA dan BBM Sumarlin STIKOM Uyelindo Kupang.”
[13]  A.  Tangkelayuk  and  E.  Mailoa,  “Klasifikasi  Kualitas Air  Menggunakan  Metode  KNN,  Naïve  Bayes  Dan Decision  Tree,”  vol.  9,  no.  2,  pp.  1109–1119,  2022, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id
[14]  J.  Elektronik  and  I.  Komputer  Udayana,  “Klasifikasi Jurnal menggunakan Metode KNN dengan Mengimplementasikan  Perbandingan  Seleksi  Fitur”, [Online]. Available: https://scholar.google.com
[15]  J.  Elektronik  and  I.  Komputer  Udayana,  “Klasifikasi Jurnal menggunakan Metode KNN dengan Mengimplementasikan  Perbandingan  Seleksi  Fitur”, [Online]. Available: https://scholar.google.com
[16]  D.  Afreyna  Fauziah,  A.  Maududie,  and  I.  Nuritha, “Klasifikasi Berita Politik Menggunakan Algoritma K- nearst  Neighbor  (Classification  of  Political  News Content using K-Nearest Neighbor).”
[17]  Riza Adrianti Supono and Muhammad Azis Suprayogi, “Perbandingan  Metode  TF-ABS  dan  TF-IDF  Pada Klasifikasi  Teks  Helpdesk  Menggunakan  K-Nearest Neighbor,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi  Informasi) ,  vol.  5,  no.  5,  pp.  911–918,  Oct. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i5.3403.
[18]  U. I. Lestari, A. Y. Nadhiroh, and C. Novia, “Penerapan Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Sistem  Pendukung Keputusan Identifikasi Penyakit Diabetes Melitus,” vol. 8, no. 4, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id.