Mesin.umsida.ac.id –Dalam dunia bisnis apotek dan manajemen persediaan obat, pengelolaan stok yang efisien merupakan aspek penting yang harus dikelola dengan baik. Salah satu metode yang terbukti efektif dalam mengatasi masalah ini adalah penggunaan algoritma K-Means untuk pengelompokan produk berdasarkan ketersediaan dan permintaan obat. Pada penelitian terbaru yang dipublikasikan dalam Bulletin of Information Technology oleh Holwati dan timnya dari Universitas Pelita Bangsa, Bekasi, dijelaskan bagaimana algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan obat menjadi beberapa kategori berdasarkan kebutuhan dan ketersediaan.
Pengelompokan dengan Algoritma K-Means: Solusi untuk Efisiensi Penjualan Obat
Pengelompokan atau clustering adalah metode yang digunakan untuk membagi data ke dalam kelompok-kelompok yang memiliki karakteristik serupa. Dalam penelitian ini, algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan data obat berdasarkan tingkat ketersediaan dan kebutuhan di gudang apotek. Algoritma ini mengelompokkan obat-obat tersebut ke dalam dua klaster, yaitu klaster dengan kategori kebutuhan tinggi dan klaster dengan kategori kebutuhan sedang atau rendah.
Proses pengelompokan ini membantu apotek dalam memahami pola kebutuhan obat, sehingga dapat melakukan pengadaan yang lebih efektif dan efisien. Obat yang memiliki permintaan tinggi akan diprioritaskan dalam stok, sementara obat yang memiliki permintaan rendah dapat diatur ketersediaannya untuk menghindari overstocking atau stok yang berlebih.
Dengan menggunakan algoritma K-Means, pengelola apotek dapat memaksimalkan ruang penyimpanan dan mengurangi resiko kehabisan stok obat yang sangat dibutuhkan oleh konsumen. Hasil dari proses pengelompokan ini sangat berguna dalam manajemen stok dan memudahkan apotek untuk menentukan obat mana yang harus diprioritaskan dalam pembelian dan penyimpanan.
Baca Juga: Lolos Hibah Pendanaan Kemdikbudristek 2024, Dosen Teknik Mesin Umsida Ciptakan Alat Ini
Penerapan Rapid Miner untuk Pengujian Algoritma K-Means
Selain menggunakan perhitungan manual, penelitian ini juga menggunakan aplikasi Rapid Miner untuk menguji keakuratan hasil pengelompokan obat dengan algoritma K-Means. Rapid Miner adalah perangkat lunak yang memungkinkan peneliti untuk memproses data secara otomatis dan mendapatkan hasil klasterisasi yang akurat.
Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah 100 data obat dari apotek, dan hasil pengelompokan dihitung secara manual serta dengan menggunakan aplikasi Rapid Miner. Hasil dari kedua metode ini sangat mirip, menunjukkan bahwa algoritma K-Means dapat diandalkan dalam mengelompokkan data obat. Dalam aplikasi Rapid Miner, dua klaster yang terbentuk adalah Cluster_0 dan Cluster_1, di mana Cluster_0 terdiri dari 71 anggota kelompok data obat dengan kebutuhan tinggi, dan Cluster_1 terdiri dari 29 anggota kelompok dengan kebutuhan sedang atau rendah.
Dengan validasi menggunakan Rapid Miner, hasil pengelompokan yang diperoleh memiliki tingkat keakuratan yang tinggi, sehingga pengelompokan dengan algoritma K-Means terbukti efektif dalam pengelolaan stok obat. Algoritma ini juga memungkinkan pengelola apotek untuk memantau stok obat secara berkala dan menyesuaikan pengadaan sesuai dengan kebutuhan.
Manfaat Penggunaan Algoritma K-Means dalam Pengelolaan Stok Obat
Penggunaan algoritma K-Means dalam pengelolaan stok obat memiliki banyak manfaat. Beberapa di antaranya adalah:
- Pengelolaan Stok yang Efektif: Dengan mengetahui kategori obat mana yang memiliki permintaan tinggi, apotek dapat mengelola stoknya dengan lebih baik, sehingga menghindari kekurangan obat yang dibutuhkan dan mengurangi risiko overstock pada obat yang jarang dibeli.
- Penghematan Biaya Operasional: Dengan pengelolaan stok yang lebih efisien, apotek dapat menghemat biaya operasional yang terkait dengan penyimpanan dan pembelian obat. Obat yang jarang dibeli dapat ditempatkan di gudang dengan kapasitas yang lebih kecil, sementara obat yang sering dibutuhkan dapat ditempatkan di gudang utama untuk memudahkan akses.
- Pengambilan Keputusan yang Lebih Cepat dan Tepat: Data yang dihasilkan dari pengelompokan dengan algoritma K-Means memberikan informasi yang akurat kepada pengelola apotek, sehingga mereka dapat mengambil keputusan yang tepat terkait pengadaan dan penyimpanan obat. Informasi ini juga membantu apotek dalam merencanakan strategi bisnis jangka panjang.
- Meningkatkan Kepuasan Konsumen: Dengan selalu memiliki stok obat yang dibutuhkan, apotek dapat meningkatkan kepuasan pelanggan, karena konsumen dapat dengan mudah menemukan obat yang mereka butuhkan tanpa harus menunggu lama. Hal ini juga dapat meningkatkan loyalitas konsumen terhadap apotek tersebut.
Pengelompokan penjualan obat dengan algoritma K-Means merupakan solusi efektif dalam mengatasi masalah pengelolaan stok di gudang apotek. Algoritma ini membantu apotek dalam pengelompokan obat berdasarkan kebutuhan dan ketersediaan, sehingga proses pengadaan dan penyimpanan obat dapat berjalan lebih efisien. Penelitian yang dilakukan oleh Holwati dan timnya menunjukkan bahwa hasil pengelompokan dengan algoritma K-Means sangat akurat, baik melalui perhitungan manual maupun dengan menggunakan aplikasi Rapid Miner.
Baca Juga: UMK Menjelajahi Keunggulan Unit Usaha dan Program Studi Umsida
Dengan manfaat yang diberikan oleh pengelompokan data ini, apotek dapat mengoptimalkan manajemen stok, menghemat biaya operasional, dan meningkatkan kepuasan konsumen. Penggunaan algoritma K-Means tidak hanya membantu dalam pengelolaan stok obat, tetapi juga memberikan wawasan baru dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih baik dan efisien di masa depan.
Penelitian ini menjadi langkah penting dalam penerapan teknologi data mining untuk meningkatkan efisiensi operasional dalam industri farmasi, dan diharapkan dapat diadopsi lebih luas oleh apotek-apotek lainnya untuk mencapai pengelolaan yang lebih optimal.
Sumber: Jurnal, Freepik
Penulis: Ifa
