Pengembangan Sistem Clustering Kebutuhan Obat dengan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means (Studi Kasus : Klinik Muhammadiyah Cerme)

Rizqullah, Muhammad Naufal (2025) Pengembangan Sistem Clustering Kebutuhan Obat dengan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means (Studi Kasus : Klinik Muhammadiyah Cerme). undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Gresik.

	Text PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI .pdf Download (687kB)
	Text LEMBAR PERSETUJUAN.pdf Download (169kB)
	Text LEMBAR PENGESAHAN.pdf Download (246kB)
	Text LEMBAR PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Download (247kB)
	Text Halaman Judul.pdf Download (355kB)
	Text 6. BAB 1.pdf Download (276kB)
	Text 7. BAB 2.pdf Download (386kB)
	Text 8. BAB 3.pdf Download (1MB)
	Text 9. BAB 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (869kB)
	Text 10. BAB 5.pdf Download (164kB)
	Text 15 _ DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (269kB)

Abstract

Klinik Muhammadiyah Cerme memiliki pelayanan Farmasi atau apotek untuk menyediakan obat bagi pasien maupun bagi masyarakat umum. Permasalahan yang sering terjadi di bagian instalasi farmasi klinik adalah pengadaan kebutuhan obat, saat menentukan jumlah pembelian kebutuhan obat, pihak farmasi akan mencatat obat mana yang memerlukan persediaan tambahan, pembelian obat yang terlalu banyak akan menyebabkan persediaan obat menumpuk di gudang dan berdampak pada kadaluwarsa. Di sisi lain, jika pembelian obat terlalu sedikit maka akan menyebabkan kekurangan bahkan kosongnya persediaan obat ketika permintaan terhadap obat sedang tinggi. Kekosongan persediaan tentunya akan menghambat proses pelayanan kesehatan dan juga menyebabkan kerugian bagi klinik karena hilangnya potensi keuntungan. Salah satu tindakan yang dapat dilakukan untuk menyelesaikan permasalahan ini adalah dengan mengembangkan sistem clustering kebutuhan obat pada klinik. Clustering kebutuhan obat diperlukan oleh Klinik Muhammadiyah Cerme agar bisa mengetahui jenis obat yang paling banyak dibutuhkan serta agar persediaan obat tetap terjaga dengan baik dan mencukupi permintaan pasien. Penelitian ini menggunakan metode Fuzzy C–Means dengan percobaan perhitungan 3 – 5 cluster, yang selanjutnya dilakukan pengujian menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) untuk mengetahui seberapa baik kualitas dari hasil clustering dan untuk melihat perbandingan hasil uji validitas cluster pada tiap cluster sehingga bisa mengetahui hasil cluster yang paling optimal. Hasil dari penelitian sistem clustering kebutuhan obat menggunakan metode Fuzzy C – Means mendapatkan hasil akurasi pengujian dari perhitungan menggunakan 100 data dengan percobaan 3 sampai 5 cluster, didapatkan hasil uji validitas cluster dengan pengujian Davies Bouldin Index (DBI) paling optimal yaitu pada percobaan dengan 5 cluster lebih optimal dibandingkan percobaan 3 dan 4 cluster dengan nilai DBI lebih kecil sebesar 10,9024.

Item Type:	Thesis (undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Clustering, Fuzzy C - Means (FCM), Davies Bouldin Index (DBI)
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering > Informatics Engineering Study Program
Depositing User:	Muhammad Naufal Rizqullah
Date Deposited:	25 Jun 2026 03:16
Last Modified:	25 Jun 2026 03:16
URI:	http://eprints.umg.ac.id/id/eprint/16460

Actions (login required)

View Item