PENGELOMPOKAN DATA PERSEDIAAN OBAT MENGGUNAKAN PERBANDINGAN METODE K-MEANS DENGAN HIERARCHICAL CLUSTERING SINGLE LINKAGE - Rahmatika Diana Firdaus; Tri Ginanjar Laksana; Rima Dias Ramadhani (LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO, 2019)
Kesehatan merupakan hak asasi manusia sekaligus investasi bagi keberhasilan pembangunan bangsa Indonesia. Salah satu faktor penting di dunia kesehatan adalah tersedianya obat-obatan untuk nantinya disalurkan ke seluruh wilayah Indonesia melalui badan organisasi kesehatan milik pemerintah secara merata dan berkelanjutan. Fungsi obat yaitu sebagai upaya pencegahan, penyembuhan, maupun peningkatan kesehatan bagi manusia. Obat juga merupakan bahan yang diatur oleh pemerintah dalam hal ini adalah Badan Pengawasan Obat dan Makanan (BPOM). Di era modern seperti saat ini, kita mengenal dengan istilah Data Mining. Dalam perkembangannya, data mining berhubungan erat dengan analisa data, maka dari itu data mining mampu mengolah dan mengelompokan data dalam jumlah yang besar berdasarkan kesamaan dalam sekumpulan data. Algoritma K-Means merupakan metode pengelompokan yang mudah digunakan. Pada proses penentuan titik pusat klaster (centroid) awal merupakan kelemahan bagi K-Means karena sifatnya yang acak. Algoritma Hierarchical Clustering (HCC) Single Linkage pada penentuan titik pusat klaster (centroid) memiliki sifat yang konsisten dan kompleks. Dari 204 data dan variabel yang akan diolah, kedua algoritma tersebut akan mendapatkan klaster optimal data pada kelompok klaster C1 yaitu obat dengan pemakaian lambat dan klaster C2 yaitu obat dengan pemakaian cepat dan membandingkan nilai validitasnya. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa algoritma HCC Single linkage mampu memberikan hasil yang terbaik dengan validitas Sillhoutte Index (SI) sebesar 0.8629 sedangkan algoritma K-Means mendapatkan nilai validitas SI sebesar 0.8414.