Implementasi Data Mining K-Medoids pada Data Obat dan Alat Kesehatan di Apotek RSUD Selasih

Lola Oktavia

doi:10.69693/ijmst.v4i3.13720

Authors

Lola Oktavia UIN Sultan Syarif Kasim Riau

DOI:

https://doi.org/10.69693/ijmst.v4i3.13720

Keywords:

Apotek, Davies Bouldin Index, K-Medoids Clustering, Pengendalian Persediaan, Rumah Sakit.

Abstract

Apotek merupakan salah satu tempat yang menjual obat obatan, alat Kesehatan dan lainnya. Salah satu faktor penting untuk kelangsungan proses jual beli pada apotik yaitu adanya persediaan obat-obatan. Apotik RSUD Selasih sudah memiliki sistem yang menampung data persediaan obat obatan. Sistem tersebut juga memiliki data transaksi penjualan obat/alkes dan data pasien. Namun persediaan obat-obatan dilakukan hanya dengan memeriksa persediaan obat yang hampir habis kemudian memperbarui stok persediaan obat tersebut. Sehingga hal ini kurang efisien jika suatu waktu membutuhkan obat dalam jumlah yang besar dan ternyata stok habis. Dalam penelitian ini diterapkan suatu metode data mining dengan cara menganalisa pada pemakaian obat untuk menghasilkan informasi yang dapat dijadikan sebagai perencanaan dan pengendalian persediaan obat menggunakan teknik data mining clustering yaitu Algoritma K-Medoids Clustering. Adapun hasil dari penelitian yang telah dilakukan yaitu berdasarkan pengujian yang dilakukan pada penggunaan 5 cluster data menggunakan pengujian Davies Bouldin Index, didapatlah hasil pengujian sebesar 0,753 dimana hasil tersebut menujukkan hasil yang baik terhadap data yang di clusterisasi. Karena Semakin kecil nilai DBI atau bernilai postif terkecil yang mendekati 0 maka menunjukkan skema cluster yang paling optimal.

References

Abbas, Z., et al. (2020). Robustness of K-Medoids Clustering in Healthcare Data Analytics. Journal of Medical Systems, 44(8), 1–11. https://doi.org/10.1007/s10916-020-01632-y

Andini, R., & Arifin, Z. (2020). Penerapan Algoritma Clustering untuk Klasifikasi Penjualan Produk Farmasi. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 7(4), 785–792. https://doi.org/10.25126/jtiik.2020742150

Davies, D. L., & Bouldin, D. W. (1979). A cluster separation measure. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, PAMI-1(2), 224–227. https://doi.org/10.1109/TPAMI.1979.4766909

Fadhillah, M. B. A., Anggoro, R., & Priyatno, A. M. (2020). Analisis Performa Link Stability dari Faktor Kecepatan untuk Dinamisasi Zona pada Zone Routing Protocol. Jurnal Rekayasa Elektrika, 16(3). https://doi.org/10.17529/jre.v16i3.16502

Firdaus, A., et al. (2019). Analisis Pengendalian Persediaan Obat Menggunakan Metode Analisis ABC dan VEN di Instalasi Farmasi. Jurnal Manajemen Kesehatan Indonesia, 7(3), 145–152. https://doi.org/10.14710/jmki.7.3.2019.145-152

Firmansyah, D., & Santoso, Y. (2021). Analisis Efisiensi Rantai Pasok Obat di Rumah Sakit Umum Daerah. Jurnal Administrasi Rumah Sakit Indonesia, 7(3), 150–162. https://doi.org/10.7454/arsi.v7i3.3420

Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2021). Data Mining: Concepts and Techniques (4th ed.). Morgan Kaufmann Publishers.

Hidayat, R., & Kurniawan, A. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pengadaan Obat Berbasis Algoritma Clustering di Rumah Sakit. Jurnal Teknologi Informasi, 16(2), 89–98. https://doi.org/10.37373/jti.v16i2.210

Kusuma, H., & Pratama, D. (2020). Optimalisasi Stok Obat Menggunakan Metode Clustering K-Medoids. Jurnal Media Informatika Budidarma, 4(3), 810–817. https://doi.org/10.30865/mib.v4i3.2188

Lestari, D., & Mulyani, S. (2021). Analisis Pengendalian Persediaan Alkes dan Obat Menggunakan Metode Analisis K-Medoids. Jurnal Sistem Informasi Bisnis, 11(2), 130–138. https://doi.org/10.21456/vol11iss2pp130-138

Mahendra, A., & Widiastuti, R. (2020). Manajemen Logistik Rumah Sakit: Teori dan Praktik Pengendalian Persediaan. Rajawali Pers.

Maimon, O., & Rokach, L. (2018). Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. Springer Science & Business Media.

Ndaumanu, P. (2020). Manajemen Logistik Rumah Sakit dan Pengelolaan Persediaan Farmasi. Jurnal Administrasi Kesehatan Indonesia, 8(2), 112–120. https://doi.org/10.2010/jaki.v8i2.3456

Nirmal, S. (2019). Comparative Analysis of K-Means and K-Medoids Clustering Algorithms on Large Datasets. International Journal of Computer Applications, 182(45), 12–18. https://doi.org/10.5120/ijca2019918820

Nugroho, S., & Pratama, R. (2021). Penerapan Euclidean Distance dalam Optimasi Clustering K-Medoids untuk Data Logistik. Jurnal Pseudocode, 8(2), 70–78. https://doi.org/10.33369/pseudocode.8.2.70-78

Prasetya, M. R. A., & Priyatno, A. M. (2022). Dice Similarity and TF-IDF for New Student Admissions Chatbot. RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 1(1), 13–18. https://doi.org/10.31004/riggs.v1i1.5

Prasetyo, E., & Wibowo, S. (2023). Analisis Perbandingan K-Means dan K-Medoids dalam Pengelompokan Data Pasien Rawat Inap. Jurnal Algoritma, 20(1), 55–64. https://doi.org/10.33364/algoritma/v.20-1.1250

Priyatno, A. M. (2019). The Application of HAAR Wavelet and Backpropagation for Diabetic Retinopathy Classification Based on Eye Retina Image. International Journal Of Science, Engineering, And Information Technology, 3(2), 139–142. https://journal.trunojoyo.ac.id/ijseit/article/view/4536

Priyatno, A. M. (2020). Spammer Detection Based on Account, Tweet, and Community Activity on Twitter. Jurnal Ilmu Komputer Dan Informasi, 13(2), 97–107. https://doi.org/10.21609/jiki.v13i2.871

Priyatno, A. M., & Firmananda, F. I. (2022). N-Gram Feature for Comparison of Machine Learning Methods on Sentiment in Financial News Headlines. RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 1(1), 01–06. https://doi.org/10.31004/riggs.v1i1.4

Putri, R. A., & Handayani, T. (2022). Implementasi Knowledge Discovery in Database (KDD) untuk Analisis Pola Penjualan Farmasi. Jurnal Informatika Global, 13(1), 45–52. https://doi.org/10.36987/jig.v13i1.2450

Rahmawati, D., & Hidayat, N. (2021). Penerapan Data Mining K-Medoids Clustering pada Pengendalian Persediaan Barang Habis Pakai Medis. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 5(2), 302–309. https://doi.org/10.29207/resti.v5i2.2980

Sanjaya, S., Priyatno, A. M., Yanto, F., & Afrianty, I. (2018). Klasifikasi Diabetik Retinopati Menggunakan Wavelet Haar dan Backpropagation Neural Network. Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi Dan Industri (SNTIKI-10), 77–84.

Sari, M. P., & Raharjo, S. (2022). Analisis Pola Pembelian Konsumen Apotek dengan Pendekatan K-Medoids Clustering. Journal of Applied Computer Science and Technology, 3(1), 45–51. https://doi.org/10.52188/jacost.v3i1.234

Seminar, K. B., et al. (2019). Evaluasi Klaster Menggunakan Davies-Bouldin Index pada Data Transaksi. Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi, 12(1), 33–40. https://doi.org/10.21609/jiki.v12i1.678

Setiawan, B. (2021). Strategi Optimalisasi Rantai Pasok Farmasi Rumah Sakit di Era Digital. Jurnal Rekayasa Sistem Industri, 10(1), 45–54. https://doi.org/10.26593/jrsi.v10i1.4501

Sutanto, B., & Setiawan, A. (2023). Analisis Data Mining Menggunakan Python untuk Pengelompokan Stok Farmasi. Jurnal Ilmiah Teknologi Infokom, 11(1), 12–20. https://doi.org/10.33557/jiti.v11i1.2110

Utami, S. W., & Nugroho, A. (2020). Evaluasi Kualitas Klastering Menggunakan Davies-Bouldin Index pada Data Medis. Jurnal CoreIt, 6(1), 22–29. https://doi.org/10.24014/coreit.v6i1.9876

Wibowo, A., & Santoso, B. (2021). Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Persediaan Obat Menggunakan Algoritma K-Medoids di Rumah Sakit. Jurnal Infotronik, 6(2), 115–124. https://doi.org/10.32897/infotronik.2021.6.2.789

Wijaya, K., & Santoso, E. (2023). Penerapan K-Medoids untuk Menentukan Kategori Penjualan Obat Terlaris di Apotek. Jurnal Mantik, 7(1), 210–218. https://doi.org/10.35335/mantik.v7i1.3120

Yuliani, E., & Haryanto, T. (2022). Pemanfaatan Data Mining K-Medoids dalam Strategi Pengadaan Logistik Rumah Sakit. Jurnal Rekayasa Informasi, 11(2), 88–95. https://doi.org/10.30872/jri.v11i2.1540