Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Persediaan Stok Obat Di Apotek Enok Menggunakan Metode K-Means Clustering

Abstract

Pengolahan data mining sudah berkembang sangat pesat dalam mengadaptasi setiap bentuk analisa data. Pada dasarnya data mining berhubungan dengan analisa data dan penggunaan tenik-teknik perangkat lunak untuk mencari pola dan keteraturan dalam himpunan data yang sifatnya tersembunyi. Pengelolaan stok yang dilakukan secara tidak akurat dan asal-asalan akan menyebabkan biaya simpan yang tinggi dan tidak ekonomis, karena bisa terjadi kekosongan atau kelebihan produk tertentu. Hal ini tentu akan sangat merugikan semua pelaku usaha seperti tempat kesehatan Apotek Enok. Metode k-means merupakan salah satu teknik data mining yang di gunakan untuk membantu merancang strategi persediaan atau pemesanan stok barang yang efektif dengan memanfaatkan data transaksi penjualan yang telah tersedia di perusahaan. Teknik ini bertujuan untuk mengelompokkan produk obat yang dijual pada Apotek Enok menjadi beberapa cluster dari data transaksi yang pada umumnya berukuran besar dengan menggunakan algoritma k-means. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan algoritma k-means, data yang diambil sebagai contoh kasus adalah data transaksi penjualan obat di Apotek Enok. Hasil analisa dari penelitian ini dengan menggunakan 20 data. Clusterisasi data obat yang dilakukan dengan algoritma K-Means didapatkan hasil cluster nya setelah melakukan iterasi ke-3 yaitu terdapat kelompok obat yang pemakaian lambat terdapat pada cluster 1 yang memiliki 6 anggota, kelompok obat yang pemakaian cepat terdapat pada cluster 2 yang memiliki 14 anggota. Pencarian cluster ini menggunakan basis web untuk mengetahui produk mana yang lambat dalam pemakaian dan obat mana yang pemakaiannya cepat diharapkan dapat membantu pengembang dalam merancang strategi persediaan stok obat di Apotek Enok tersebut.