## Penerapan Data Mining Pengelompokan Hasil Diagnosa Pasien BPJS Berdasarkan Usia Menggunakan Metode Clustering (Studi Kasus: RSU Bidadari Binjai)

## The Application of Data Mining for BPJS Patient Diagnostic Results Grouping by Age Using the Clustering Method
( Case Study: RSU Bidadari Binjai )
Leny Widiya PA 1)
1) Program Studi Sistem Informasi, STMIK KAPUTAMA Binjai Jl. Veteran No. 4A-9A, Binjai 20714, Sumatera Utara www.kaputama.ac.id // E-mail : info@kaputama.ac.id
Riwayat : Copyright ©2021, JITU, Submitted: 07 Mei  2021; Revised: 08 Juni  2021; Accepted: 06 Agustus  2021; Published: 31 Maret 2022
Abstract  -  The  hospital  is  a  health  service  institution that  provides  complete  individual  health  services  that provide inpatient services. Because the large number of patient  data  in  the  hospital  makes  it  difficult  for  the administration to process existing data and information, the authors want to group patient data at the  hospital  to  produce  information.  and  can  also facilitate  the  hospital  in  providing  information  to patients. Cluster is finding a collection of objects in a group  that  are  the  same  (or  have  a  relationship)  with others and different (or not related) with objects in other groups. The purpose of cluster analysis is to minimize the  distance  within  the  cluster  and  maximize  the distance  between  clusters.  And  the  Centroid  on  the cluster  is  the  center  point.  From  the  tests  carried  out using  the  clustering  method  with  the  k-means algorithm, it can be seen that cluster 2 of the criteria for disease symptoms, diagnosis results, age, group that has the  highest  set  /  value  and  the  most  patient  diagnosis data, namely in Cluster 1 totaling 825. Patient data with diagnosis  results  using  BPJS  on  Symptoms  of  High Fever  and  the  diagnosis  is  Asthma,  then  age  is>  60 years. and the most intermediate data on patients who experience delinquency, namely in Cluster 1 amounted to  595  patient  data  with  a  diagnosis  using  BPJS  on Symptoms of High Fever and the diagnosis is anemia, then the age used is> 60 years.
Keywords  -  Data  Mining,  k-means  algorithm,  patient diagnosis result
Abstrak - Rumah sakit merupakan institusi pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan pelayanan kesehatan perorangan secara paripurna yang menyediakan pelayanan rawat inap, Karena banyaknya data pasien dirumah sakit membuat bagian administrasi  kesulitan  dalam  mengolah  data  dan
informasi yang ada, maka penulis ingin mengelompokkan data pasien yang ada dirumah sakit untuk  menghasilkan  informasi  dan  juga  dapat memudahkan  pihak  rumah  sakit  dalam  memberikan informasi  kepada  pasien.  Cluster  yaitu  menemukan kumpulan  objek-objek  dalam  satu  kelompok  sama (atau  punya hubungan) dengan yang lain dan berbeda (  atau  tidak  hubungan)  dengan  objek-objek  dalam kelompok  lain.  Tujuan  dari  anilisa  cluster  adalah menimalkan jarak di dalam cluster dan memaksimalkan  jarak  antar  cluster.  Dan  Centroid pada  Cluster  merupakan  titik  pusat.Dari  pengujian yang  dilakukan  menggunakan  metode  clustering dengan algoritma k-means ini, dapat diketahui cluster 2  dari  kriteria  gejala  penyakit,  hasil  diagnosa,  usia, kelompok yang memiliki himpunan / nilai paling tinggi dan  paling  banyak  data  hasil  diagnosa  pasien,  yaitu pada Cluster 1 berjumlah 825 data pasien dengan hasil diagnosa  yang  menggunakan  BPJS  pada  Gejala PenyakitDemam Tinggi dan hasil diagnosanya adalah Asma,  kemudian  usia  adalah  >60  Tahun..  Dan  dapat diketahui  cluster  3  dari  kriteria  gejala  penyakit,  hasil diagnosa,  usia,  kelompok  yang  memiliki  himpunan  / nilai  paling  tinggi  dan  paling  menengah  data  pasien yang  mengalami  penunggakan,    yaitu  pada  Cluster  1 berjumlah 595 data pasien dengan hasil diagnosa yang menggunakan  BPJS  pada  Gejala  PenyakitDemam Tinggi  dan  hasil  diagnosanya  adalah  Anemia, kemudian usia yang digunakan adalah > 60 Tahun. Kata  kunci  -  Data  Mining,  Algoritma  k-means,  Hasil diagnosa pasien

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang Masalah
BPJS merupakan badan hukum yang dibentuk untuk menyelenggarakan  program  jaminan  kesehatan.  Badan Penyelenggara  Jaminan  Sosial  adalah  peleburan  4
*) Penulis korespondensi (Leny Widiya PA) Email: lenywidiya212@gmail.com
(empat)  badan  usaha  milik  negara  menjadi  satu  badan hukum, 4 (empat) badan usaha yang dimaksud adalah PT TASPEN,  PT  JAMSOSTEK,  PT  ASABRI,  dan  PT ASKES.  Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial  ini berbentuk  seperti  asuransi,  nantinya  semua  warga indonesia  diwajibkan  untuk  mengikuti  program  ini. Dalam  mengikuti  program  ini  peserta  BPJS  di  bagi menjadi 2 kelompok, yaitu untuk mayarakat yang mampu dan kelompok masyarakat yang kurang mampu.
Rumah sakit merupakan institusi pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan pelayanan kesehatan perorangan secara paripurna yang menyediakan pelayanan rawat inap, rawat jalan dan gawat darurat dan suatu  lembaga  sosial  yang  saat  ini  bergerak  dibidang kesehatan  dan  menyediakan  pelayanan  untuk  seluruh Gejala  Penyakit  yang  diderita  oleh  masyarakat.  Karena banyaknya data pasien dirumah sakit pada hasil dignosa pasien maka diperlukan sebuah aplikasi dalam mengolah data dan informasi  yang ada pada rumah sakit tersebut, maka  penulis  ingin  mengelompokkan  data  pasien  yang ada  dirumah  sakit  untuk  menghasilkan  informasi  dan juga  dapat  memudahkan  pihak  rumah  sakit  dalam memberikan informasi kepada pasien.
Cluster yaitu  menemukan  kumpulan  objek-objek dalam  satu  kelompok  sama  (atau    punya  hubungan) dengan  yang  lain  dan  berbeda  (  atau  tidak  hubungan) dengan  objek-objek  dalam  kelompok  lain.  Tujuan  dari anilisa cluster adalah menimalkan jarak di dalam cluster dan  memaksimalkan  jarak  antar cluster .  Dan Centroid pada Cluster merupakan titik pusat.
Penelitian  ini  diperkuat  oleh  (Wardhani,  Anindya Khrisna, 2016). Implementasi Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien pada Puskesmas Kajen Pekalongan. Jurnal  Transformatika ,  yang  bertujuan untuk menentukan konsistensi data kesehatan dan dapat digunakan  sebagai  teknik  data  mining  yang  mampu menggali  informasi  tersembunyi  dari  kumpulan  data multidimensi yang telah diperoleh, selain itu pengekstrakan data yang terhubung dengan data lain juga dapat dilakukan oleh teknik data mining ini..

## B. Rumusan Masalah
Dari  uraian  diatas,  maka  yang  menjadi  rumusan masalah dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Bagaimana  cara  mengelompokkan  data  hasil diagnosa pasien BPJS berdasarkan usia menggunakan metode Clustering ?
2. Bagaimana  cara  menganalisis  data  hasil  diagnosa pasien menjadi sebuah informasi yang cepat dengan informasi  yang  beru  menggunakan Algoritma  K- Means?
3. Bagaimana cara membangun sistem informasi data mining pada data pasien BPJS dalam mengelompokkan hasil diagnose pasien berdasarkan usia menggunakan metode Clustering ?

## C. Batasan Masalah
Adapun  batasan  masalah  yang  akan  dibahas  oleh penulis adalah sebagai berikut;
1. Metode  yang  akan  digunakan  yaitu clustering dengan Algoritma K-Means.
2. Data  yang  diambil  2014-2019  dan  variabel  yang digunakan yaitu:  Gejala Penyakit, Hasil Diagnosa, Usia.
3. Software yang digunakan adalah Matlab.
4. Output  yang  dihasilkan  nantinya  adalah  informasi tentang  hasil  diagnosa  pada  pasien  BPJS berdasarkan usia.

## D. Tujuan Penelitian
Adapun  Tujuan  penelitian  yang  akan  dicapai  dalam penyusunan skripsi ini adalah sebagai berikut :
1. Untuk  menerapkan  metode Clustering pada  data pasien  BPJS  dalam  mengelompokkan  hasil diagnosa pasien berdasarkan usia.
2. Untuk  menganalisis  data  hasil  diagnosa  pasien menjadi  sebuah  informasi  yang  baru  dan  akurat menggunakan Algoritma K-Means.
3. Membangun sebuah aplikasi dalam
mengelompokkan data hasil diagnosa pasien BPJS berdasarkan usia menggunakan metode Clustering .

## E. Manfaat Penelitian
Berdasarkan  tujuan  diatas,  maka  manfaat  bagi penelitian adalah sebagai berikut :
1. Dapat mengelompokkan data hasil diagnosa pasien berdasarkan usia menggunakan metode clustering . 2. Dapat  menganalisis  data  hasil  diagnosa  pasien menjadi  sebuah  informasi  yang  baru  dan  akurat menggunakan Algoritma K-Means.
3. Dapat membangun sebuah aplikasi dalam mengelompokkan data hasil diagnosa pasien BPJS berdasarkan usia menggunakan metode Clustering .

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Penelitian Terdahulu
Penelitian  ini  diperkuat  oleh  Wardhani,  Anindya Khrisna,  W.  (2016).  Implementasi  Algoritma  K-Means untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien pada Puskesmas Kajen  Pekalongan. Jurnal  Transformatika ,  yang bertujuan untuk  menentukan konsistensi  data kesehatan dan  dapat  digunakan  sebagai  teknik  data  mining  yang mampu menggali informasi  tersembunyi dari  kumpulan data  multidimensi  yang  telah  diperoleh,  selain  itu pengekstrakan data yang terhubung dengan data lain juga dapat dilakukan oleh teknik data mining ini.

## B. Pengertian Data Mining
Data Mining Menurut Fajar Astuti Hermawati (2013, h.3) Data  Mining adalah  proses  yang  memperkejakan satu  atau lebih teknik pembelajaran komputer (mechine learning) untuk menganalisis dan mengkstarasi pengetahuan (knowledge) secara otomatis.

## C. Pengertian Clustering
Menurut  Fajar  Astuti  Hermawati  (2013,  h.123) menyatakan bahwa “Cluster yaitu menemukan kumpulan objek-objek dalam satu kelompok sama (atau punya  hubungan)  dengan  yang  lain  dan  berbeda  (  atau tidak  hubungan)  dengan  objek-objek  dalam  kelompok lain. Tujuan dari anilisa cluster adalah menimalkan jarak di dalam cluster dan memaksimalkan jarak antar cluster . Dan Centroid pada Cluster merupakan  titik  pusat. Berikut ini adalah contoh clustering

## D. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan  algoritma  yang relative  sederhana  untuk  mengklasifikasikan  atau mengelompokan  sejumlah  besar  obyek  dengan  atribut tertentu ke dalam kelompok-kelompok (cluster) sebanyak K.  Pada  algoritma  K- Means ,  jumlah cluster K  sudah ditentukan lebih dahulu.

## E. Pengertian MATLAB
Matlab adalah  bahasa  pemograman  tingkat  tinggi (semakin tinggi level bahasa maka semakin mudah cara menggunakannya)  yang  dikhususkan  untuk  komputasi teknis.  Bahasa  ini  mengintegrasikan  kemampuan komputasi,  visualisasi  dan  pemograman  dalam  sebuah lingkungan yang tunggal dan mudah digunakan. Matlab memberikan sistem interaktif yang menggunakan konsep array matrik  sebagai  standart  variabel  elemennya tanpa membutuhkan pendeklarasian array seperti pada bahasa pemograman lainnya.

## F. Definisi BPJS
Badan Penyelenggar Jaminan Sosial yang selanjutnya disebut  BPJS BPJS adalah badan hukum yang dibentuk untuk  menyelenggarakan  program  jaminan  sosial.1 Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS)  adalah badan  hukum  yang  dibentuk  dengan  Undang-Undang untuk menyelenggarakan perogram jaminan sosial. BPJS menurut  UU  Nomor  40  Tahun  2004  Tentang  Sistem Jaminan  Sosial  Nasional  adalah  trasformasi  dari  badan penyelenggara  jaminan  sosial  yang  sekarang  telah berjalan  dan  dimungkinkan  untuk  membentuk  badan penyelenggara baru sesuai dengan dinamika perkembangnan jaminan sosial.

## G. Definisi Hasil Diagnosa
Diagnosa  merupakan  istilah  yang  diadopsi  dari bidang  medis  dan  kedokteran  sebagai  proses  untuk
penentuan jenis penyakit dengan cara melihat dari gejala- gejala  yang  muncul.  Dalam  dunia  pendidikan,  istilah “diagnosa” merupakan istilah yang relative baru.

## III. P ERANCANGAN

## A. Analisa Rancangan
Dalam  proses  penelitian  ini  ditujukkan  untuk  lebih memberikan  hasil  yang  berarti  untuk  pihakrumah  sakit dalam  menangangi  pengelompokkan  agar  tidak  terjadi kesalahan dalam pengelompokkan hasil diagnose pasien BPJS berdasarkan usia. Untuk itu, penelitian melakukan pengelompokkan hasil diagnose pasien BPJS berdasarkan  usiauntuk  mengatasi  permasalahan  dalam data  yang  terjadi  dalam  pelayanan  informasi  yang diberikan.
1. Identifikasi Masalah Tahap ini merupakan tahapan awal dalam penelitian yaitu  menentukan  latar  belakang  masalah,  tujuan dan  manfaat  penelitian  agar  tidak  keluar  dari pembahasan.
2. Kajian Teori Tahap  ini  adalah  mencari  informasi,  sumber- sumber  yang  berkaitan  dengan  masalah  yang dihadapi baik dari studi pustaka, jurnal dan internet sebagai  pendukung  dan  landasan  dasar  penulisan skripsi.
3. Pengumpulan Data Tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data-data pendukung  dan  data-data  utama  yang  dibutuhkan dalam  proses  perancangan  sistem  mengenai  data- data tersebut diperoleh dari data diagnose pasien di RSU Bidadari Binjai.
4. Analisa Data Tahap  ini  merupakan  tahapan  mengolah  dan menganalisa  data  yang  telah  diperoleh  sehingga data tersebut  dapat  dikelompokkan  sesuai  dengan variabel yang ditentukan.
5. Pengujian dan Implementasi Tahap  ini  merupakan  tahapan  yang  melakukan pengujian  validasi  dan  implementasi  data  yang telah  dianalisa  sebelumnya  serta  penyusunan program.
6. Evaluasi Tahap ini merupakan tahap mengambil kesimpulan dan saran yang dapat dilakukan dalam penyusunan skripsi. Dengan adanya kesimpulan maka diketahui hasil  dari  keseluruhan  skripsi  dan  diharapkan dengan  saran  akan  ada  perbaikan-perbaikan  dan manfaat bagi yang lain.

## B. Perancangan Flowchart
Adapun  perancangan  proses  yang  akan  dibangun dalam  pengelompokkan  data  penerimaan  mahasisswa baru berdasarkan nilai  ujian akhir nasional dan wilayah menggunakan  metode clustering nantinya  memiliki gambaran flowchart sebagai berikut
Gambar 1. Contoh Clustering
Tabel 5. Transformasi Data
No  Nama Gejala Penyakit (X) Hasil Diagnosa (Y) Usia (Z) 1 A 6 2 1 2 B 1 5 2 3 C 4 6 1 4 D 6 2 2 5 E 2 3 1 6 F 2 3 1 7 G 3 4 3 8 H 5 1 1 9 I 4 4 2 10 J 1 5 3 11 K 6 2 2 12 L 6 2 1 13 M 2 3 1 14 N 2 3 1 15 O 2 3 2 16 P 2 3 1 17 Q 2 3 1 18 R 2 3 1 19 S 5 1 2 20 T 5 1 1
Tabel 6. Hasil Perhitungan Iterasi 1

## C. Data Pendukung
Data  yang  digunakan  sebagai  pendukung  penelitian adalahsebagai berikut:
Gambar 1. Flowchart untuk sistem yang akan dirancang
Tabel 1. Data Hasil Diagnosa Pasien BPJS
Tabel 2. Inisialisasi Gejala Penyakit
Kode Gejala Penyakit (X) 1 Batuk Berat, Sakit Tenggorokan 2 Demam Tinggi 3
Denyut Jantung Tidak Teratur
4 Kejang otot, tubuh lemas 5
Kepala Pusing Berat
6
Sesak Nafas
Tabel 3. Inisialisasi Hasil Diagnosa Kode Diagnosa (Y) 1 Anemia 2 Asma 3 DBD 4 Hipertensi 5 ISPA 6 Kejang Tabel 4. Inisialisasi Kriteria Usia Kode Usia (Z) 1 0 – 25 Tahun 2 26 – 39 Tahun 3 40 – 59 Tahun 4 ≥ 60 Tahun
Tabel 7. Hasil Perhitungan Iterasi 2
Group lama :
{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0} Groupbaru :
{2,1,1,2,3,3,1,2,3,1,2,2,3,3,3,3,3,3,2,2}
Group lama : {2,1,1,2,3,3,1,2,3,1,2,2,3,3,3,3,3,3,2,2} Groupbaru : {2,1,1,2,3,3,1,2,3,1,2,2,3,3,3,3,3,3,2,2}
Cluster 1 : 2,255; 2.25;
Cluster 2 : 5.57;  1.57; 1.43;
Cluster 3 : 2.44;  3.44;
1.33;

## IV. P EMBAHASAN D AN I MPLEMENTASI

## A. Pembahasan
Langkah-langkah yang dilakukan untuk  perhitungan data penglompokkan Hasil diagnosa pasien BPJSmenggunakan metode clustering dengan algoritma K-means ini, agar dapat  dihasilkan sebuah pengetahuan
baru,  mengenai  berapa  banyak  kelompok  data  Gejala Penyakit, hasil diagnosa, usia. Sehingga dapat diketahui hasil  penglompokkan  yang  dapat  mengolah  data pasien hasil  diagnosa  menjadi  strategi  lebih  lanjut  dalam menangani  masalah  pada  hasil  diagnosa  pasien  yang menggunakan BPJS.
1. Menu Home / Menu Utama disini menampilkan interface awal yang berisi Proses Clustering.
2. Menu  Proses  Clustering,  disini  akan  terlihat keseluruhan  proses data  mining sampai  pada pemunculan grafik dan keterangan centroid sebagai hasil  dari  perhitungan  dengan  menggunakan metode clustering menggunakan algoritma k-means. a. Gambar 2 Cluster
b. Gambar 2 Cluster

## B. Implementasi
Implementasi disini merupakan kegiatandimana data- data  yang  sudah  ditransformasikan  diterapkan  kedalam perograman  yang  digunakan  dan  diproses  sejauh  mana kinerja  sistem  dalam  mengolah  data  dan  dihasilkan
Gambar 2. Grafik Hasil Clustering
Gambar 3. Form Menu Utama / Home
Gambar 4. Form Menu Proses Clustering 1 Cluster
Gambar 5. Form Menu Proses Clustering 2 Cluster
informasi sesuai dengan kebutuhan pengguna. Selain itu dari hasil pengimplementasian yang dilakukan nantinyaakan  dilakukan  analisa  terhadap  program  atau coding sehingga dapat diketahui apakah sudah memenuhi tujuan yang ingin dicapai.
Clustering dengan pemrograman Matlab serta untuk melakukan  perhitungan  jarak  objek  ke Centroid adalah sebagai berikut:
Pusatnya = 2 (2.58) 2 (2,32)  4(4,62) 2 (2.49) 5 (5,54) 1 (1,54)
Pusatnya = 2(2.60)  1(1,67)  4(4,08)

## 2(2.54)  4(4,00)  6(6,00) 2(2.49)  5(5,54)  1(1.54) IV. K ESIMPULAN D AN S ARAN

## B. Kesimpulan
Dari  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan metode clustering dengan  algoritma k-means ini, dapat diketahui cluster  2 dari  kriteria  jenis  penyakit,  hasil diagnosa, usia, kelompok yang memiliki himpunan/nilai paling  tinggi  dan  paling  banyak  data  hasil  diagnosa pasien,  yaitu  pada Cluster 1  berjumlah  825  data  hasil diagnosa  pasien  BPJS  yang  menggunakan  BPJS  pada Jenis  penyakit  Demam  Tinggi  dan  hasil  diagnosanya adalah  Asma,  kemudian  usia  adalah>60  Tahun.  Pada cluster 3 pada group jenis penyakit adalah dengan hasil diagnosa, kemudian usia,yang memiliki himpunan/nilai paling  tinggi  dan  paling  menengah  data  hasil  diagnosa pasien,    yaitu  pada Cluster 1  berjumlah  519  data  hasil diagnosa  pasien,  kelompok  data  pasien  hasil  diagnosa yang  menggunakan  BPJS  pada  Jenis  penyakit  Demam Tinggi dan hasil diagnosanya adalah Anemia, kemudian usia yang digunakan adalah>60 Tahun.. Dari pengujian tersebut juga dapat diketahui bahwa pihak instansi dapat menyusun strategi lebih lanjut dalam mengatasi masalah yang  terdapat  pada  hasil  diagnosa  pasien  yang menggunakan BPJS.

## B. Saran
Berdasarkan  kesimpulan  diatas,  maka  terdapat beberapa  saran  yang  penulis  sampaikan  agar  penulisan skripsi  yang  bertopik  sama  menjadi  lebih  baik  dan berguna dimasa yang akan datang. Diantarany aadalah :
Gambar 6. Jendela Matlab Menampilkan Iterasi Yang Terjadi Dan Hasil Group
Tabel 8. Perhitungan Centroid GejalaPenyakit (X) Hasildiagnosa (Y) Usia (Z) Keterangan 2.58 2.32 4.62 Centroid 1 2.49 5.54 1.54 Centroid 2
Gambar 7. Grafik Hasil Perhitungan Cluster 2 Berdasarkan data Pasien
Tabel 9. Perhitungan Centroid GejalaPenyakit (X) Hasildiagnosa (Y) Usia (Z) Keterangan 2.60 1.67 4.08 Centroid 1 2.54 4.00 6.00 Centroid 2 2.49 5.54 1.54 Centroid 3
Gambar 8. Grafik Hasil Perhitungan Cluster 3 Berdasarkan data Pasien
1. Diharapkan  dapat  menambah  lagi  kriteria  atau variabelnya,  agar  dapat  diketahui  hubungan  lebih jelas lagi antara variabelnya.
2. Diharapkan interface yang  dihasilkan  dapat  lebih berkembang lagi dengan menampilkan perhitungan langsung pada program yang dibangun.
3. Diharapkan dapat dikembangkan lagi, menggunakan metode lain.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Anonymous.(2014).
Definisi
BPJS.
https://id.scribd.com/doc/228981313/Definisi- BPJS
[2]  FajarAstuti.  H.  (2013).Data  mining.  CV  ANDI OFFSET. Yogyakarta.
[3]  Larose. (2005). Pengertian Data Mining https://www.coursehero.com/file/p1245ka/Laros e-2005-Data-Mining-merupakan-bidang-dari- beberapa-bidang-keilmuan-yang/
[4]  Maulida,  L.  (2018).  Penerapan  Data  mining Dalam  Mengelompokkan  Kunjungan  Wisatawan Ke Objek Wisata Unggulan
[5]  Nurul  Chafid,  I.  (2018).  Implementasi  Data Mining  Untuk  Clustering  Daerah  Penyebaran Penyakit  Demam  Berdarah  Di  Kota  Tangeran Selatan  Menggunakan  Algoritma  K-Means (StudiKasus :Dinas Kesehatan Tangerang Selatan). Jurnal Satya Informatika.
[6]  teknik.usni.ac.id/jurnal/NURULCHAFID.pdf
[7]  Wardhani, A. K. (2016). Implementasi Algoritma
K-Means untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien pada Puskesmas
Kajen
Pekalongan. JurnalTransformatika.
[8]  Rifqi  M.  (2019).  Mengenal  Pengertian  Data Mining:  Apa  itu  Penambangan  Data?  Menurut Ahli,  Sejarah,  Fungsi,  Jenis,  Proses  dan Tahapannya.https://rifqimulyawan.com/blog/pen gertian-data-mining/ (diakses 27 April 2019).
[9]  Team lab komputer UMM (2011). Matlab. Divisi Pendidikan  Dan  Pelatihan  Lembaga  Informasi Dan  Komunikasi  Universitas  Muhammadiyah Malang.
http://directory.umm.ac.id/Labkom_ICT/labkom/ matlab/pdf.
[10]  Universitas Medan Area (2007). BAB II Tinjauan Pustaka, Definisi
Pasien. http://repository.uma.ac.id/bitstream/123456789/ 1279/5/128600207_FILE5.pdf .