PT Jaga Anugrah Giat Asa (JAGA) melalui platform Assist.id mengelola data obat yang berasal dari input resep di berbagai fasilitas kesehatan. Namun, data resep yang masih menggunakan format free-text menyebabkan adanya variasi penulisan nama obat, seperti penggunaan singkatan, kesalahan pengetikan, dan tambahan istilah tertentu, sehingga data menjadi tidak konsisten dan sulit untuk diolah. Oleh karena itu, pada kerja praktik ini dilakukan implementasi metode Local Sequence Alignment menggunakan algoritma Smith-Waterman untuk melakukan pemetaan data resep ke data master obat yang telah terstandarisasi. Sebelum proses pencocokan dilakukan, data terlebih dahulu melalui tahap preprocessing untuk membersihkan dan menormalisasi teks. Untuk meningkatkan efisiensi pencarian pada data dalam jumlah besar, digunakan Inverted Index dan teknik Blocking untuk mempersempit kandidat data yang akan dibandingkan. Selanjutnya, algoritma Smith-Waterman digunakan untuk menghitung tingkat kemiripan antara data input dan data master, kemudian hasil pencocokan ditentukan berdasarkan nilai threshold sebesar 70. Pengujian dilakukan menggunakan 1.000 data sampel obat. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sebanyak 497 data atau 49,70% berhasil dipetakan secara otomatis, sedangkan 503 data atau 50,30% belum berhasil dipetakan dan masih memerlukan pengecekan manual. Sistem menghasilkan rata-rata skor kemiripan sebesar 71,11 dengan akurasi, presisi, recall, dan F1-Score masing-masing sebesar 64,10%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode yang diterapkan dapat membantu mengotomatisasi proses pemetaan dan meningkatkan konsistensi data obat, meskipun masih diperlukan pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan hasil pemetaan.

Kata kunci: Standarisasi Data, Smith-Waterman, Local Sequence Alignment, Data Preprocessing, Inverted Index, Blocking.