Pengklasifikasian Data Pasien Tes Urine Dengan Metode Clustering Pada Kantor Badan Narkotika Nasional Provinsi Sumut (BNNP SUMUT)

Bunga Lestari Hasibuan (Universitas Islam Negeri Sumatera Utara)
Sofiah Sofiah (Universitas Islam Negeri Sumatera Utara)
Ega Yolanda (Universitas Islam Negeri Sumatera Utara)

JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika
Vol. 4 No. 2 (2022): JUKI : Jurnal Komputer dan Informatika, Edisi November 2022

Data mining merupakan proses penggalian informasi dan pola yang bermanfaat dari data yang sangat besar. Data mining mencakup pengumpulan data, ekstraksi data, analisis data, dan statistik data. Data mining juga dikenal sebagai Knowledge discovery, Knowledge extraction data/pattern analysis, information harvesting, dan lain-lain. Tes urin adalah proses untuk mengetahui kondisi fisik seseorang menggunakan atau tidaknya keterkaitan pasien terhadap penyalahgunaan narkotika. Badan Narkotika Nasional Provinsi Sumatera Utara (BNNP SUMUT) adalah sebuah lembaga pemerintah non-kementrian (LPNK) Indonesta yang memiliki tugas di bidang P4GN (Pencegahan, Pemberantasan, Penyalahgunaan dan peredaran gelap narkotika). Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan metode clustering algoritma k-means yang merupakan salah satu teknik Data Mining untuk pengklasifikasianan data Pasien Tes Urin di BNNP Sumut. Dengan meneliti sebanyak 20 data alternatif pasien tes urin dan memberikan jumlah cluster sebanyak 3, dan memanfaatkan 3 kriteria utama sebagai penelitian di laporan ini, menghasilkan jumlah cluster 1 sebanyak 5 data, cluster 2 sebanyak 7 data dan cluster 3 sebanyak 3 data. Sistem pengklasifikasian data pasien tes urin ini di rancang dengan menggunakan software Weka.