Algoritma K-Means Untuk Mengelompokkan Suplier Obat (Studi Kasus: RS. Prima Husada Cipta Medan) - Fahdin Zikri; Fina Nasari (Universitas Potensi Utama, 2020)
Obat merupakan zat yang berasal dari tumbuhan, hewan, mineral maupun zat kimia tertentu yang dapat digunakan untuk mengurangi rasa sakit, memperlambat proses penyakit dan atau menyembuhkan penyakit. Obat-obat yang diterima oleh RS. Prima Husada Cipta Medan merupakan obat yang telah dikirimkan oleh suplier-suplier nya. Dengan banyaknya data tersebut, maka bagian Farmasi RS. Prima Husada Cipta Medan mengalami kesulitan untuk menentukan tingkat pengiriman terhadap masing-masing supplier. Dari permasalahan yang ada, maka penulis ingin menerapkan data mining dengan algoritma K-Means (Clustering) menggunakan aplikasi RapidMiner untuk mengelompokkan data supplier, yang awalnya tidak tersusun/terstruktur bisa menjadi data yang terstruktur, selain itu penggalian informasi pada sebuah data yang berukuran sangat besar (memiliki jumlah field dan jumlah record yang banyak) tidak dapat dilakukan dengan mudah, maka daripada itu teknologi data mining adalah salah satu alat bantu untuk penggalian data berukuran besar dengan tingkat kerumitan yang cukup mudah. Pengolahan data mining yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD), agar dapat menghasilkan informasi sesuai dengan tahapan yang telah ditentukan. Penelitian ini juga menggunakan tools RapidMiner agar dapat dilakukannya pengujian dengan perhitungan manual dan dengan menggunakan tools RapidMiner. Hasil akhir dari penelitian ini berbentuk informasi mengenai tingkat pengiriman dari para supplier yang terbagi menjadi 3 kelompok pengiriman yaitu tinggi, sedang, dan rendah.