Pengelompokan Persediaan Obat Dengan Metode K-Means Clustering Pada Klinik Bhakti Asih - Lukas Arif Prasetyo; Imam Himawan; Redo Abeputra Sihombing (Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri, 2024)
Pengelolaan persediaan obat yang efektif merupakan aspek krusial dalam operasional sebuah klinik kesehatan. Tujuan dari penelitian ini mengoptimalkan pengelolaan persediaan obat di Klinik Bhakti Asih Tangerang dengan mengimplementasikan metode K-Means Clustering. K-means merupakan algoritma yang bersifat pembelajaran tanpa pengawasan serta memiliki fungsi pengelompokkan data dalam data cluster. Data yang dianalisis mencakup 10 jenis obat dengan variabel jumlah stok, frekuensi pemakaian, dan nilai investasi selama periode Januari-Desember 2023. Proses clustering dilakukan menggunakan algoritma K-Means dengan penentuan jumlah cluster optimal melalui metode elbow, yang menghasilkan 3 cluster ideal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Cluster 1 terdiri dari 3 jenis obat dengan karakteristik stok tinggi dan frekuensi pemakaian tinggi (fast-moving), Cluster 2 mencakup 4 jenis obat dengan stok sedang dan frekuensi pemakaian moderat (moderate-moving), dan Cluster 3 meliputi 3 jenis obat dengan stok rendah dan frekuensi pemakaian rendah (slow-moving). Pengelompokan ini membantu manajemen klinik dalam mengoptimalkan kebijakan pengadaan dan penyimpanan obat sesuai karakteristik masing-masing cluster, sehingga dapat meningkatkan efisiensi pengelolaan persediaan dan meminimalisir risiko stockout maupun overstock. Implementasi metode clustering ini terbukti efektif dalam mendukung pengambilan keputusan strategis terkait manajemen persediaan obat di Klinik Bhakti Asih Tangerang.