PENERAPAN DATA MINING K-MEANS CLUSTERING KEBUTUHAN OBAT DI KLINIK MEDIKA SAINTIKA - Ihksan, Muhammad; Susilo, Herman; Abdillah, Nurul (Jurnal Kesehatan Medika Saintika, 2023)
Seiring dengan perkembangan teknologi informasi, metode Data Mining telah menjadi alat yang sangat berguna dalam analisis data kesehatan. Data mining adalah serangkaian proses untuk mengeksplorasi nilai tambah dari suatu kumpulan data dengan cara yang tidak dapat dilakukan secara manual. K-Means merupakan metode analisis kelompok yang digunakan untuk mengelompokkan objek pengamatan ke dalam kelompok (Cluster) berdasarkan mean (rata-rata) terdekat. untuk menetapkan jumlah cluster yang akan digunakan, akan menggunakan metode elbow untuk menghasilkan informasi dalam menentukan jumlah cluster terbaik dengan cara memperhatikan cluster yang memiliki sudut paling jelas terlihat. Tahapan dimulai dari pengumpulan data (pengambilan data dan studi pustaka) dan dilanjutkan dengan pengolahan data (data selection, data preprocessing, data transformation, data mining dan iterpretation/evaluation). Data yang gunakan dalam peneltian ini adalah hasil dari data stok selama tahun 2022 dengan instrumen berdasarkan stok awal, penjualan dan stok akhir. Berdasarkan hasil penerapan K-Means Clustering didapatkan 27 obat masuk cluster 1, 19 obat masuk cluster 2 dan 4 Obat masuk cluster 3. Cluster 1 merupakan obat-obat terbanyak yang masih memiliki stok sehingga diharapkan kedepan dalam penyediaan stok obat dapat lebih efisien.Kata Kunci : Data Mining, K-Means, Clustering, Data Mining K-Means Klustering