Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Informanika
Monica Elvirasari
Universitas Bina Darma
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Languange, Linguistic, Communication & Media Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Informanika

 1 
PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN JUMLAH PENJUALAN OBAT YANG BANYAK TERJUAL PADA APOTEK MURBAY SEKAYU Nurul Adha Oktarini Saputri; Monica Elvirasari
JURNAL INFORMANIKA Jurnal Informanika, Vol 07 No. 02 Juli - Desember 2021
Publisher : POLITEKNIK ANIKA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52233/informanika.v7i02.253

Abstract

Apotek Murbay merupakan salah satu sarana pelayanan kesehatan masyarakat dalam bidang kesehatan terutama sebagai penyedia obat. Salah satu faktor penting untuk kelangsungan jual beli pada apotek yaitu adanya persediaan obat-obatan. Persediaan obat-obatan pada Apotek Murbay saat ini dilakukan hanya dengan memeriksa persediaan obat yang hampir habis kemudian memperbarui stok persediaan obat tersebut. Hal tersebut kurang efisien jika suatu waktu membutuhkan obat dalam jumlah yang besar. Untuk mengatasi permasalahan tersebut dapat diterapkan suatu metode data mining dengan cara menganalisa pemakaian obat. Adapun pengolahan datanya dapat dilakukan melalui proses clustering data dengan menerapkan metode k-means clustering yang bertujuan mengelompokkan data yang mempunyai karakteristik yang sama ke dalam satu cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik berbeda dikelompokkan ke dalam cluster lain. Adapun sistem yang dibangun ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL yang bertujuan untuk mengetahui obat apa saja yang banyak terjual yang dapat dijadikan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan, perencanaan dan pengendalian persediaan obat-obatan
Co-Authors Nurul Adha Oktarini Saputri