Penerapan Algoritma K-Means Untuk Mengklasifikasi Data Obat - Ferdy Pangestu, Ferdy Pangestu; Nur Yasin, Nur Yasin; Ronald Chistover Hasugian, Ronald Chistover; yunita, yunita (ISB Atma Luhur, 2023)
Pengklasifikasian data obat pada sebuah instansi yang bergerak pada bidang Kesehatan merupakan hal yang sangat penting. Kegiatan tersebut tidak lepas dari pengawasan serta monitoring setiap harinya karena pengolahan data obat termasuk inti dalam berjalannya roda bisnis pada suatu instansi atau perusahaan. Penelitian ini dilakukan untuk membahas pentingnya pengolahan data dalam suatu instansi atau perusahaan yaitu pada Puskesmas Kecamatan Sawah Besar. Saat ini permasalahan yang terjadi adalah tidak adanya suatu metode dalam pengkasifikasian data obat. Obat obatan belum dikelompokkan sesuai dengan karakteristiknya sehingga menjadi kendala saat pencarian data serta saat pengecekan stok. Dengan masalah diatas dibutuhkan suatu metode. Salah satu dengan menggunakan metode algoritma K-means. K-means clustering merupakan salah satu metode cluster analysis non hirarki yang berusaha untuk mempartisi objek yang ada kedalam satu atau lebih cluster berdasarkan karakteristiknya data-data obat ini diklasfikasikan menjadi 4 kategori yaitu obat bebas, obat bebas terbatas, obat keras, dan narkotika psikotropika. Hasil penelitian yang sudah dilakukan bahwa dengan menggunakan algoritma K-Means pihak Puskesmas Kecamatan Sawah Besar dapat menggelompokkan data obat yang tingkat pemakaiannya tinggi, sedang hingga terendah berdasarkan volume pemakaian dan pemasukan. Data yang diambil dari Puskesmas Kecamatan Sawah Besar merupakan data stok obat pada bulan Desember 2021. Perhitungan manual mendapatkan akurasi yaitu 66,23% untuk cluster 1, 7,69% untuk cluster 2, dan 23,07% untuk cluster 3 pada data obat bebas terbatas.