IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI DALAM PENGELOLAAN PERSEDIAAN OBAT (STUDI KASUS : APOTEK NAZA)
DOI:
https://doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4921Abstract Views: 578 File Views: 595
Abstract
Apotek Naza plays an important role in providing medicines to the community. This study utilizes sales data from Apotek Naza for the period of July to December 2023. The K-Means algorithm is used to cluster the medicine data into clusters representing different sales patterns. The Elbow Method is employed to determine the optimal number of clusters (K) based on the Sum of Square Error (SSE). Evaluation is conducted using the Silhouette Coefficient (SC) to measure the quality of the resulting clusters. The analysis results show that the distribution of medicines in each cluster is as follows: 13.7% or 70 items are classified in the high-usage cluster (Cluster 0 - High), 57.5% or 294 items are classified in the medium-usage cluster (Cluster 1 - Medium), and 28.8% or 147 items are classified in the low-usage cluster (Cluster 2 - Low). This indicates a dominance of medium-usage medicines in the Apotek Naza dataset. The obtained Silhouette Score is 0.520, indicating that the clustering is well performed. According to Table 2.1 on the criteria for measuring clustering based on the Silhouette Coefficient (SC), this score indicates that the resulting clusters are fairly compact and well-separated from each other.
Keywords: Medicine Inventory, Data Mining, K-Means, KDD, Elbow Method, Silhouette Coefficient
Downloads
References
Adawiyah, N., Sulistiyowati, N. and Jajuli, M. (2021) ‘Klasterisasi Kasus Kekerasan Terhadap Anak dan Perempuan Berdasarkan Algoritma K-Means’, Generation Journal, 5(2), pp. 69–80. doi:10.29407/gj.v5i2.15995.
Andi Syahrul Ramdana, Kusrini and Pramono, E. (2024) ‘Penerapan Algoritma K-Means Untuk Manajemen Persediaan Di Perpustakaan’, Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (Jinteks), 6(1), pp. 109–114. doi:10.51401/jinteks.v6i1.3911.
Baginda, B. (2023) ‘Implementasi Data Mining Dalam Pemilihan Laptop Berbasis Algoritma C4.5 Pada Software WEKA’, Jurnal Minfo Polgan, 12(1), pp. 1065–1073. doi:10.33395/jmp.v12i1.12582.
Bangun, R. et al. (2023) ‘Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Ketersediaan Obat Pada Apotek XYZ Berbasis Web’, Prosiding Seminar Nasional Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, 1(1), pp. 293–298. Available at: https://ojs.uajy.ac.id/index.php/SENAPAS/article/view/7370.
Dewa & Pramita, D.& K. (2019) ‘Analisis Pearbandingan Metode Elbow dan Silhouette pada Algoritma Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali’, Matrix : Jurnal Manajemen Teknologi dan Informatika, 9(3), pp. 102–109. doi:10.31940/matrix.v9i3.1662.
Dhewayani, F.N. et al. (2022) ‘Implementasi K-Means Clustering untuk Pengelompokkan Daerah Rawan Bencana Kebakaran Menggunakan Model CRISP-DM’, Jurnal Teknologi dan Informasi, 12(1), pp. 64–77. doi:10.34010/jati.v12i1.6674.
Diana Hidayati and Adrian Juniarta Hidayat, M. (2023) ‘Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan’, Jurnal Pengembangan Rekayasa Informatika dan Komputer, 1(2).
Febrywinata, E. (2024) ‘Pengenalan Dan Klasifikasi Jenis Buah Menggunakan Metode CNN Secara Sederhana Dengan Menggunakan Google Colab’, 2(4).
Firdaus, R.D., Laksana, T.G. and Ramadhani, R.D. (2019) ‘Pengelompokan Data Persediaan Obat Menggunakan Perbandingan Metode K-Means Dengan Hierarchical Clustering Single LinkageFirdaus, Rahmatika Diana Laksana, Tri Ginanjar Ramadhani, Rima Dias’, Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA), 2(1), pp. 33–48.
Gideon Manik, T., Isti Rahayu, W. and Siti Fathonah, R.N. (2023) ‘Perbandingan Metode Fuzzy C-Cmeans Dan K-Means Clustering Pada Data Penggunaan Obat Di R.S National Hospital Surabaya’, JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(1), pp. 591–597. doi:10.36040/jati.v7i1.6430.
Gustrianda, R. and Mulyana, D.I. (2022) ‘Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan dengan Metode Algoritma K-Means Dan K-Medoids’, Jurnal Media Informatika Budidarma, 6(1), p. 27. doi:10.30865/mib.v6i1.3294.
Jollyta, D. et al. (2019) ‘Optimasi Cluster Pada Data Stunting: Teknik Evaluasi Cluster Sum of Square Error dan Davies Bouldin Index’, Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), 1(September), p. 918. doi:10.30645/senaris.v1i0.100.
Paembonan, S. and Abduh, H. (2021) ‘Penerapan Metode Silhouette Coefficient untuk Evaluasi Clustering Obat’, PENA TEKNIK: Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik, 6(2), p. 48. doi:10.51557/pt_jiit.v6i2.659.
Rahmah, F. (2018) ‘Perencanaan dan Pengadaan Obat di Puskesmas “X” Berdasarkan Permenkes Nomor 74 Tahun 2016’, Jurnal Administrasi Kesehatan Indonesia, 6(1), p. 15. doi:10.20473/jaki.v6i1.2018.15-20.
