PERBANDINGAN CLUSTERING OPTIMALISASI STOK BARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA K – MEANS DAN ALGORTIMA K – MEDOIDS ( STUDI KASUS : KLINIK BEN WARAS ) - Setiawan, Bagus Arief, Sulastri (Proceeding SENDI_U, 2021)
Klinik Ben waras merupakan layanan kesehatan yang menyediakan pelayanan medis. Klinik ini bukan hanya melayani pemeriksaan kesehatan melainkan juga mempunyai unit usaha berupa toko yang menjual barang – barang medis, dan berbagai barang kebutuhan non medis seperti makanan, minuman dan kebutuhan lainnya. Penimbunan stok barang terjadi ketika jumlah penjualan yang fluktuatif yang mengakibatkan stok barang yang tersedia tidak stabil sehingga berdampak langsung ke konsumen. Ketersediaan barang yang tidak dikelola dengan baik juga berdampak pada instansi ketika barang habis disaat permintaan konsumen tinggi maka yang akan terjadi adalah permintaan barang harus di undur sehingga berdampak langsung ke penjualan barang di instansi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan algoritma K – Means dan algoritma K – Medoids untuk pengoptimalan stok barang pada Klinik Ben Waras. Pada penelitian ini menggunakan data stok barang Klinik Ben Waras dengan total 1.529 data menggunakan proses perhitungan manual serta software Rstudio untuk perhitungan komputasi. Pada perhitungan manual menghasilkan 3 klaster dan pada pada aplikasi rstudio menghasilkan 3 klaster. Hasil rerata barang keluar menggunakan rstudio pada algoritma K – Means adalah klaster 1 rerata barang keluar yang tertinggi terjadi pada bulan Juni sebesar 87, pada klaster 2 rerata barang keluar yang tertinggi terjadi pada bulan Januari sebesar 227, dan pada klaster 3 rerata barang keluar yang tertinggi terjadi pada bulan agustus sebesar 14,9. Hasil rerata barang keluar menggunakan rstudio pada algoritma K – Medoids adalah klaster 1 rerata barang keluar yang tertinggi terjadi pada bulan Juli sebesar 11,9 , pada klaster 2 rerata barang keluar yang tertinggi terjadi pada bulan Februari sebesar 24,5, dan pada klaster 3 rerata barang keluar yang tertinggi terjadi pada bulan Januari sebesar 227.