IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK CLUSTERING JENIS OBAT MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-MEANS DI UPTD PUSKESMAS TEGAL GUBUG - Arofah, Mila; Irma Purnamasari, Ade; Ali, Irfan (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Kebutuhan obat-obatan yang sesuai merupakan faktor penting dalam pengendalian pemasokan obat yang efektif dan efisien. Hal ini memastikan ketersediaan berbagai jenis obat sesuai kebutuhan dan dapat diperoleh tepat waktu. Namun, proses pengadaan obat di Puskesmas masih mengalami kendala dalam menentukan jenis dan jumlah obat yang optimal. Kendala ini dapat mengakibatkan kekurangan atau kelebihan stok obat, yang berdampak pada pemborosan dan inefisiensi. Penelitian ini bertujuan untuk membentuk kelompok-kelompok data obat-obatan di UPTD Puskesmas Tegal Gubug menggunakan metode clustering data mining. Penelitian dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan, perencanaan, dan pengendalian pasokan obat di Puskesmas. Penelitian ini menggunakan metode clustering data obat-obatan dengan algoritma K-Means. Algoritma K-Means adalah metode clustering non-hirarki yang mempartisi data ke dalam kelompok-kelompok (cluster) berdasarkan kesamaan karakteristik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means dapat mengelompokkan data obat-obatan di UPTD Puskesmas Tegal Gubug berdasarkan pengujian dengan 124 data. Cluster optimal menyumbangkan 10 data untuk cluster C1 (obat dengan pemakaian lambat), 50 data untuk cluster C2 (obat dengan pemakaian sedang), dan 64 data untuk cluster C3 (obat dengan pemakaian cepat). Hal ini menunjukkan bahwa data mendekati cluster pembayaran (Pusat). Metode clustering data mining dengan algoritma K-Means dapat membantu Puskesmas dalam meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengendalian pasokan obat.