## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.6, No.1, Juli 2022, pp. 46~54 e-ISSN: 2548-6861

## Clustering Jumlah Tenaga Kesehatan Berdasarkan Kecamatan di Kabupaten Karawang Menggunakan Algoritma K-Means
Desi Kristina Sitinjak 1 *, Bagus Aji Pangestu 2 *, Betha Nurina Sari 3 *
* Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang desi.kristina18201@student.unsika.ac.id 1 , bagus.pangestu18133@student.unsika.ac.id 2 , betha.nurina@staff.unsika.ac.id 3 Article Info ABSTRACT Article history: Received 2022-01-23 Revised 2022-05-06 Accepted 2022-05-10 Pembangunan kesehatan merupakan bagian dari Pembangunan Nasional yang pada hakekatnya adalah penyelenggaraan upaya kesehatan untuk mencapai kemampuan hidup sehat  bagi setiap penduduk agar dapat  mewujudkan  derajat  kesehatan  yang optimal,  masalah  kesehatan  yang  ada  pada  masyarakat  di  Indonesia  yaitu  masih minimnya  tenaga  kesehatan  pada  setiap  wilayah.  Salah  satunya  di  Kabupaten Karawang, Tenaga  kesehatan  yang tidak  tercukupi  di  beberapa  kecamatan  yang ada  di  Karawang  akan  membuat  masyarakat  di kecamatan  tersebut  kesulitan untuk   hidup   sehat   dan   mengobati  penyakitnya.  Penelitian ini bertujuan  untuk melakukan  pengelompokan  terhadap  Kecamatan  yang  memiliki  tenaga  kesehatan yang  masih  kurang  sehingga  data  tersebut  dapat  digunakan  untuk  peningkatan kualitas  kesehatan.  Penelitian  ini  mengunakan  metode K-Means  Clustering .  Hasil pengolahan  dataset  tenaga  kesehatan  yang  ada  di  Kabupaten  Karawang menghasilkan 3 cluster , yaitu cluster 1 dengan tenaga kesehatan sedikit sebanyak 24 kecamatan, cluster 2  dengan  tenaga  kesehatan  sedang  sebanyak  4  kecamatan  dan cluster 3 dengan tenaga kesehatan terbanyak yaitu 2 kecamatan.
Keyword:
Tenaga Kesehatan, Algoritma K-means,
Data Mining,
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. PENDAHULUAN
Pembangunan  kesehatan  sebagai  bagian  integral  dari Pembangunan Nasional pada hakekatnya adalah penyelenggaraan  upaya  kesehatan  untuk  mencapai kemampuan  hidup  sehat  bagi  setiap  penduduk  agar  dapat mewujudkan derajat kesehatan yang optimal dan besar artinya bagi  pengembangan  dan  pembinaan  sumber  daya  manusia sebagai  modal  Pembangunan  Nasional.  Perencanaan kebutuhan  tenaga  kesehatan  secara  nasional  disesuaikan dengan  masalah  kesehatan,  kemampuan  daya  serap  dan kebutuhan pengembangan program pembangunan kesehatan. Pengadaan  tenaga  kesehatan  sesuai  dengan  perencanaan kebutuhan tersebut diselenggarakan rnelalui pendidikan dan pelatihan  baik  oleh  Pemerintah  dan  atau  oleh  masyarakat termasuk swasta sedangkan pendayagunaannya diselenggarakan secara efektif dan merata [1].
Pembangunan di  sektor  kesehatan  merupakan  salah  satu upaya  pemenuhan  hak  dasar  rakyat,  yaitu  hak  untuk
memperoleh pelayanan kesehatan. Hal ini menjelaskan bahwa pemerintah  memiliki  tugas  dan  tanggung  jawab  untuk mencari  dan  melaksanakan  upaya-upaya  pembangunan  di sektor  kesehatan  sehingga  tuntutan  UUD  1945  dapat terpenuhi dan tujuan pembangunan nasional [2] [3] di sektor kesehatan yaitu “meningkatkan derajat kesehatan masyarakat yang setinggi-tingginya” dapat tercapai.
Puskesmas merupakan fasilitas pelayanan kesehatan yang menyelenggarakan  upaya  kesehatan  masyarakat  dan  upaya perseorangan tingkat  pertama dengan  mengutamakan upaya promotif dan preventif untuk  mencapai  derajat  kesehatan masyarakat.  Tenaga  kesehatan  yang  tidak  tercukupi  di beberapa  Kecamatan  yang  ada  di  Karawang  akan  membuat masyarakat  di  Kecamatan  tersebut  kesulitan  untuk  hidup sehat  dan  mengobati  penyakitnya.  Seperti  contoh  di  saat pandemi  awal  jumlah  pasien  yang  sakit  lebih  banyak  dari pada  tenaga  kesehatan  yang  menangani,  dampaknya  tenaga kesehatan  lelah  dan  angka  covidnya  naik  kembali.    Jumlah
48
tenaga kesehatan di Kabupaten Karawang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Grafik Jumlah Tenaga Kesehatan (Sumber: karawangkab.bps.go.id)
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan jumlah tenaga kesehatan yang ada di Kabupaten Karawang. Diharapkan  data  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  evaluasi Dinas  Kesehatan Kabupaten  Karawang.  Pengelompokan  ini di ambil berdasarkan kecamatan [3] di Kabupaten Karawang untuk mengetahui jumlah tenaga kesehatannya, jumlah tenaga kesehatan  berdampak  pada  kualitas  pelayanan  kepada masyarakat,  semakin  lengkap  tenaga  kesehatan  maka pelayanan  atau  kepuasan  masyarakat  akan  lebih  baik. Clustering dipilih untuk bisa mengelompokan jumlah tenaga kesehatan  di  kecamatan  mana  yang  sudah  lengkap,  sedang, dan  kurang  lengkap,  dalam  penelitian  ini  menggunakan algoritma K-Means [4].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Data Mining
Data  mining adalah suatu istilah yang digunakan   untuk menguraikan  penemuan  pengetahuan  dalam  database  [5]. Data  mining  merupakan  proses  menemukan  korelasi  baru yang  bermanfaat,  pola  dengan  menambang  sejumlah repositori data dalam jumlah besar, menggunakan teknologi pengenalan pola seperti statistik dan teknik matematika. Data mining  adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih teknik  pembelajaran  komputer  (Machine  Learning)  untuk menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan  ( knowledge ), secara  otomatis  [6].  Dari  beberapa  pemaparan  tentang  data mining maka dapat dikatakan bahwa data mining merupakan sebuah proses mengolah suatu data menjadi informasi. Data mining  mempunyai  fungsi  yang  penting  untuk  membantu mendapatkan  informasi  yang  berguna  serta  meningkatkan pengetahuan bagi pengguna.
Teknik data  mining biasanya terbagi dalam dua kategori, prediksi  dan  deskripsi.  Teknik  prediksi  menggunakan  data historis  untuk  menyimpulkan  sesuatu  tentang  kejadian  di masa  depan.  Sedangkan  teknik  deskripsi  bertujuan  untuk menemukan  pola  dalam  data  yang  menyediakan  beberapa informasi tentang hubungan interval yang tersembunyi [4].
B. Clustering
Analisis  Pengelompokan/ Clustering merupakan  proses membagi  data  dalam  suatu  himpunan  ke  dalam  beberapa kelompok  yang  kesamaan  datanya  dalam  suatu  kelompok lebih  besar  daripada  kesamaan  data  tersebut  dengan  data dalam  kelompok  lain  [7].  Analisis cluster merupakan pengelompokan  objek-objek  data  hanya  berdasarkan  pada informasi  yang terdapat  pada data, yang  menjelaskan objek dan relasinya [8].Tujuan utama dari metode clustering adalah pengelompokan  sejumlah  data  atau  objek  ke  dalam cluster atau grup sehingga dalam setiap cluster akan berisi data yang semirip  mungkin. Clustering melakukan  pengelompokkan data yang didasarkan pada kesamaan antar objek, oleh karena itu  klasterisasi  digolongkan  sebagai  metode unsupervised learning [9] [10].
C. Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means  merupakan  metode  yang  digunakan untuk  mengelompokkan  suatu  data  yang  dilakukan berdasarkan  pencarian  pusat  cluster  secara  iteratif  dimana letak cluster masing-masing data ditemukan jarak minimum setiap  data  pada  pusat  cluster  [8].  Algoritma  K-Means termasuk  dalam  metode  nonhierarchical  yang  mempartisi data  ke  dalam  bentuk  satu  atau  lebih  cluster,  sehingga  data yang  mempunyai  karakteristik  yang  sama  dikelompokkan dalam  satu  cluster  yang  sama  dan  data  yang  memiliki karakteristik  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam  cluster  lain [3]. Algoritma K-Means ini   dalam   penelitian mereka untuk meningkatkan  kecepatan  metode  clustering  dengan  cara membuat   penentuan centroid yang lebih sederhana [11]. K- means  memiliki  beberapa  keuntungan  yang  berbeda dibandingkan  dengan  algoritma  pengelompokan  lainnya. Artinya,  K-means  merupakan  algoritma  yang  sangat sederhana dan kuat, sangat efisien, dan dapat digunakan untuk berbagai macam jenis data. Untuk menghitung pusat cluster terbaru menggunakan rumus jarak Euclidean.
d ( x, y ) = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖)² 𝑛 𝑖=0 Dimana: d(x,y) = jarak antara data pada titik x dan y x = Titik data objek y = titik data centroid i = jumlah atribut data
Rumus  pengelompokan  data  ke  dalam cluster dengan  jarak terdekat.
C k = ( 1 𝑛𝑘 ) ∑d i Dimana: Ck = centroid cluster nk = jumlah data dalam cluster K di = jumlah dari nilai jarak yang masuk dalam masing masing cluster.
e-ISSN: 2548-6861
49
D. Davies-Blouldin Index (DBI)
Davies-Bouldin  Index  (DBI)  adalah  salah  satu  metode validitas  internal  dalam  melakukan  evaluasi  terhadap  suatu cluster [11]. Metrik DBI diperkenalkan oleh David L Davies dan  Donald  W.  Bouldin  (1979),  Validitas  Internal  yang dilakukan DBI adalah seberapa baik cluster sudah dilakukan dengan menghitung kuantitas dan fitur turunan dari set data. Sum  of  square  within  cluster  (SSW)  sebagai  metrik  kohesi dalam sebuah cluster ke-i diformulasikan pada persamaan
SSW i = 1 𝑚𝑖 ∑ 𝑑(𝑥𝑗, 𝑐𝑖) 𝑚𝑖 𝑗=1
Dimana: SSW = Sum of square within cluster 𝑚𝑖 = Jumlah data dalam cluster i ( 𝑥𝑗 , 𝑐𝑖 ) = Jarak data x ke centroid c
Nilai  d()  dalam  persamaan  (2.2)  bisa  menggunakan formula ketidakmiripan (jarak) yang digunakan ketika proses pengelompokkanya  sehingga  validasi  yang  diberikan  juga mempunyai  maksud  yang  sama  terhadap  proses pengelompokanya.  Sementara  metrik  untuk  separasi  antara dua cluster digunakan  formula Sum  of  Square  Between Cluster (SSB) dengan mengukur jarak antar centroid 𝑐𝑖 dan 𝑐𝑗 seperti pada persamaan berikut.
SSB i, j = d(ci,cj) Dimana: SSB= Sum Of Square Between Cluster ( 𝑥𝑗 , 𝑐𝑖 ) = Jarak centroid 𝑐𝑖 dengan centroid 𝑐𝑗
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai 𝑅 . 𝑅𝑖 𝑗 adalah ukuran rasio seberapa baik nilai perbandingan antara cluster ke-i  dan cluster ke-j.  Nilainya  21  didapatkan  dari komponen kohesi dan separasi. Cluster yang baik adalah yang mempunyai kohesi yang sekecil mungkin dan separasi yang sebesar  mungkin. 𝑅𝑖 𝑗 di  formulasikan  dalam  persamaan berikut.
Ri, j = 𝑆𝑆𝑊𝑖+𝑆𝑆𝑊𝑗 𝑆𝑆𝐵𝑖,𝑗
Dimana: 𝑅𝑖 𝑗 = Nilai Perbandingan cluster i dengan cluster j.
Setelah  kita  mendapatkan  nilai  SSW,  SSB  dan 𝑅 .  Nilai Davies-Bouldin  Index (DBI)  dapat  dihitung  menggunakan formula dalam persamaan berikut.
DBI = 1 𝐾 ∑ K j=1 max(R i, j ) Dimana: K = Jumlah cluster yang digunakan
Dari formula diatas dapat kita amati bahwa semakin rendah nilai DBI maka semakin baik cluster yang didapatkan, artinya kemiripan antar data dalam satu cluster akan semakin mirip. DBI banyak digunakan untuk membantu clustering berbasis
non  hierarki  seperti K-means atau K-Modes untuk menentukan  berapa  jumlah  cluster  yang  tepat  untuk digunakan.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Metode  analisis  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah Knowledge  Discovery  Database (KDD).  Adapun tahapan dari metode Knowledge Discovery in Database yang digunakan pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
1) Data Selection Data  selection merupakan  salah  satu  proses  dimana pengambilan  data/pengumpulan  data,  pemilihan  data  dan pengecekan data.
2) Pre-Processing Tahap pre-processing merupakan  salah  satu  tahap pembersihan  data  dengan  membuang  duplikasi  data, mengatasi  missing  value,  memeriksa  data  yang  tidak konsisten.

## 3) Data Transformation
Tahap  ini  data  akan  dilakukan  transformasi  sebelum dilakukannya data mining. Hal tersebut bertujuan supaya data dapat menyesuaikan pada saat diolah berdasarkan algoritma dan tools yang akan digunakan dalam pengolahan data.

## 4) Data Mining
Data mining merupakan salah satu proses pengolahan data berdasarkan  algoritma  sesuai  dengan  teknik  data  mining. Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah algoritma k-means yang  merupakan  salah  algoritma clustering.

## 5) Knowledge Interpretation/Evaluation.
Tahap  ini  merupakan  proses  dari  penginterpretasian  dan evaluasi hasil dari data mining. Sehingga hasil yang didapat menjadi informasi.
Gambar 2 Alur Penelitian Data Selection Pre-Processing Data Transformation Hasil Data Mining Evaluation
50

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 1) Data Selection
Data yang diseleksi yaitu data tenaga kesehatan yang ada di Kabupaten Karawang
yang diperoleh dari (karawangkab.bps.go.id) .  Data  tersebut  terdiri  dari  30  data kecamatan  dan  akan  diambil  3  variabel  yang  akan  diujikan (Dokter,  Perawat,  dan  Bidan).  Data  yang  akan  digunakan pada penelitian ini ditunjukkan pada tabel 1:
T ABEL 1
J UMLAH T ENAGA K ESEHATAN DI SETIAP K ECAMATAN PADA K ABUPATEN K ARAWANG No Kecamatan Dokter Umum Perawat Bidan 1 Pangkalan 7 11 20 2 Tegalwaru 3 10 25 3 Ciampel 2 6 19 4 Telukjambe Timur 191 650 158 5 Telukjambe Barat 7 8 28 6 Klari 76 267 192 7 Cikampek 86 228 80 8 Purwasari 2 7 17 9 Tirtamulya 2 7 17 10 Jatisari 65 222 63 11 Banyusari 5 20 31 12 Kotabaru 30 139 54 13 Cilamaya Wetan 5 17 46 14 Cilamaya Kulon 6 17 41 15 Lemahaban g 36 29 60 16 Telagasari 3 11 33 17 Majalaya 2 6 14 18 Karawang Timur 162 325 93 19 Karawang Barat 172 547 138 20 Rawamerta 5 14 30 21 Tempuran 5 24 31 22 Kutawaluya 5 23 31 23 Rengasdeng klok 44 94 66 24 Jayakerta 6 25 0 25 Pedes 9 27 0 26 Cilebar 2 13 0 27 Cibuaya 3 19 0 28 Tirtajaya 0 19 0 29 Batujaya 5 23 0 30 Pakisjaya 3 13 0
2) Data Pre-Processing
Setelah  dilakukan  data  selection  atau  pemilihan  data kemudian  dilakukan  penanganan missing  value ,  duplikasi data  dan  data  yang  tidak  sesuai  atau inkonsisten data.  Dari dataset dilakukannya proses perbersihan data atau pemilihan
data, dimana  hanya  data-data tertentu  yang akan digunakan pada proses data mining.

## 3) Data Transformation
Pada  tahap  ini  data  ditranformasikan  dan  atribut-atribut yang  akan  digunakan  Tabel  atribut  yang  digunakan  pada dataset  jumlah  tenaga  kesehatan  di  Kabupaten  Karawang dapat dilihat di tabel 2:
T ABEL 2
A TRIBUT D ATASET Atribut Tipe Data Keterangan Kecamatan Polynomial Nama Kecamatan Dokter Integer Jumlah Dokter Dokter Gigi Integer Jumlah Dokter Gigi Perawat Integer Jumlah Perawat Bidan Integer Jumlah Bidan Tenaga Kefarmasian Integer Jumlah Tenaga Kefarmasian Tenaga Kesehatan Masyarakat Integer Jumlah  Tenaga  Kesehatan Masyarakat Tenaga Kesehatan Lingkungan Integer Jumlah  Tenaga  Kesehatan Lingkungan Tenaga Gizi Integer Jumlah Tenaga Gizi Ahli  Teknologi Laboraturium Medik Integer Jumlah  Ahli  Teknologi Laboraturium Medik 4) Data Mining
Dataset yang telah diperoleh, selanjutnya diproses datanya. Proses clustering pada  data  ini  menggunakan  metode K- Means Clustering. Dalam pengolahan datasetnya dilakukan 2 kali  iterasi  atau  perulangan,  karena  pada  iterasi  kedua galatnya  sudah  bernilai  0  atau  sudah  sama  dengan  iterasi sebelumnya.  Langkah  pertama  dalam  metode K-Means Clustering yaitu  menenentukan  jumlah cluster terlebih dahulu,  yaitu  sebanyak  3  cluster. Cluster yang  ditentukan yaitu  untuk cluster dengan  jumlah  tenaga  kesehatan  yang sedikit  (C1), cluster dengan  jumlah  tenaga  kesehatan  yang sedang  (C2), cluster dengan  jumlah  tenaga  kesehatan  yang banyak  (C3).  Selanjutnya  menentukan  pusat cluster atau centroid dengan  acak.  Penentuan  pusat cluster sebagai berikut.
 Centroid 1, diambil dari kecamatan Cilebar dengan variable Dokter, Perawat, dan Bidan (2, 13, 0).
 Centroid 2,  diambil  dari  kecamatan  Cikampek dengan variable Dokter,  Perawat,  dan  Bidan  (86, 228, 80).
 Centroid 3,  diambil  dari  kecamatan  Telukjambe Timur dengan variable Dokter, Perawat, dan Bidan (191, 650, 158).
Selanjutnya  menghitung  jarak  antara  data  dengan  pusat cluster awal  menggunakan  persamaan Euclidean  distance . Kemudian  mengelompokan  data  ke  dalam cluster berdasarkan data yang mempunyai jarak yang paling minim
e-ISSN: 2548-6861
Clustering Jumlah Tenaga Kesehatan Berdasarkan Kecamatan di Kabupaten Karawang Menggunakan Algoritma K-Means (Desi Kristina Sitinjak)
51
akan masuk ke dalam cluster 1, 2, atau 3. Jarak data ke pusat cluster pada iterasi 1 dapat dilihat pada tabel 3.
T ABEL 3 J ARAK D ATA KE P USAT C LUSTER PADA I TERASI 1
No  Kecamatan dc1 dc2 dc3 class 1 Pangkalan 23.494 6 239.6622  680.449 1 2 Tegalwaru 25.298  240.8111  681.284 1 3 Ciampel 20.396 0 246.1219  687.009 1 4 Telukjambe Timur 684.65 4 442.565 0 3 5 Telukjambe Barat 29.748  240.497 681.950 1 6 Klari 327.33 3 119.920 403.022 2 7 Cikampek 245.47 9 0.00000 442.565 2 8 Purwasari 18.466  245.656 686.378 1 9 Tirtamulya 18.055  245.845 686.542 1 10 Jatisari 228.41 1 28.460 457.040 2 11 Banyusari 32.372  229.682 670.677 1 12 Kotabaru 140.73 0 108.761 546.879 2 13 Cilamaya Wetan 46.540  229.660 670.783 1 14 Cilamaya Kulon 41.593  230.1477  671.423 1 15 Lemahabang  71.182  207.0338  648.987 1 16 Telagasari 33.271  238.153 679.312 1 17 Majalaya 15.842  247.457 688.041 1 18 Karawang Timur 367.58 6 129.622 333.775 2 19 Karawang Barat 580.49 6 580.496 338.594 3 20 Rawamerta 32.062  235.414 676.408 1 21 Tempuran 33.120  226.068 666.931 1 22 Kutawaluya 32.954  226.993 667.910 1 23 Rengasdeng klok 112.89 8 142.961 584.311 1 24 Jayakerta 13.379  233.463 672.247 1 25 Pedes 15.716  230.848 669.673 1 26 Cilebar 0 245.479 684.654 1 27 Cibuaya 6.4807  239.837 678.763 1 28 Tirtajaya 6.4031  240.937 679.628 1 29 Batujaya 10.448  235.648 674.484 1 30 Pakisjaya 2.8284  245.002 684.2967 1
Selanjutnya mengelompokan data ke  dalam cluster , data yang mempunyai nilai yang minim atau kecil akan masuk ke dalam cluster yang  tersedia.  Hasil  pengelompokan cluster dapat dilihat pada tabel 4.
T ABEL 4
P ENGELOMPOKAN C LUSTER PADA I TERASI 1 No  Kecamatan C1 C2 C3 1 Pangkalan X 2 Tegalwaru X 3 Ciampel X 4 Telukjambe Timur X 5 Telukjambe Barat X 6 Klari X 7 Cikampek X 8 Purwasari X 9 Tirtamulya X 10 Jatisari X 11 Banyusari X 12 Kotabaru X 13 Cilamaya Wetan X 14 Cilamaya Kulon X 15 Lemahabang X 16 Telagasari X 17 Majalaya X 18 Karawang Timur X 19 Karawang Barat X 20 Rawamerta X 21 Tempuran X 22 Kutawaluya X 23 Rengasdengklok X 24 Jayakerta X 25 Pedes X 26 Cilebar X 27 Cibuaya X 28 Tirtajaya X 29 Batujaya X 30 Pakisjaya X
Langkah Selanjutnya hitung pusat cluster terbaru, dari hasil pengelompokan iterasi pertama kemudian hitung rata-ratanya dari setiap cluster pada masing-masing variable. Pada tahap ini  hasilnya  akan  menjadi  pusat  cluster  pada  iterasi  kedua, seperti yang terlihat pada tabel 5 berikut.
T ABEL 5

## J ARAK D ATA KE P USAT C LUSTER PADA I TERASI 2
N o Kecamatan dc1 dc2 dc3 1 Pangkalan 13.45587201 251.158595313 798 627.8913123 2 Tegalwaru 10.68601545 251.895692698 387 629.1251863 3 Ciampel 14.71525577 257.476678555 554 634.2779359 4 Telukjambe Timur 672.4638795 432.587840790 746 57.94393842 5 Telukjambe Barat 13.57650032 251.414478501 140 629.1156491
52
6 Klari 308.4934917 101.782316735 276 352.6946271 7 Cikampek 231.5823068 19.0955492196 48 389.7402981 8 Purwasari 14.46042772 257.125728000 914 633.697483 9 Tirtamulya 14.61147748 257.332936096 412 633.8647332 1 0 Jatisari 215.8623143 42.1691830606 19 404.3173259 1 1 Banyusari 9.606137767 240.516610652 986 617.9000728 1 2 Kotabaru 126.6898629 119.586119595 880 494.26764 1 3 Cilamaya Wetan 24.168243 239.574289104 653 618.0481373 1 4 Cilamaya Kulon 19.16562968 240.390182827 835 618.6885323 1 5 Lemahabang 48.80546624 216.746026491 837 596.0364922 1 6 Telagasari 14.39412819 248.792363226 848 626.572821 1 7 Majalaya 16.45466936 259.072267909 940 635.3546254 1 8 Karawang Timur 354.6704773 123.269785430 169 281.0524862 1 9 Karawang Barat 568.0307857 328.641202529 446 57.94393842 2 0 Rawamerta 13.21460211 246.274318596 154 623.6974427 2 1 Tempuran 10.43278966 236.949024053 698 614.2674499 2 2 Kutawaluya 10.16043328 237.845832420 919 615.1889954 2 3 Rengasdeng klok 94.30625211 152.688702921 991 531.3365224 2 4 Jayakerta 23.01170903 246.078117678 106 619.5865557 2 5 Pedes 23.68396201 243.580869527 966 617.0668521 2 6 Cilebar 23.79659393 257.877955630 178 632.0652656 2 7 Cibuaya 22.58355626 252.301089969 901 626.1481454 2 8 Tirtajaya 23.48856457 253.344113805 709 627.0546228 2 9 Batujaya 22.77335524 248.237466954 527 621.9087554 3 0 Pakisjaya 23.42647267 257.406759817 997 631.6268677
Selanjutnya  mengelompokan cluster berdasarkan  nilai yang minim atau paling kecil, seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, hasilnya dapat dilihat pada tabel 6.

## T ABEL 6 P ENGELOMPOKAN C LUSTER PADA I TERASI 2
No  Kecamatan C1 C2 C3 1 Pangkalan X 2 Tegalwaru X 3 Ciampel X 4 Telukjambe Timur X 5 Telukjambe Barat X
6 Klari X
7 Cikampek X 8 Purwasari X 9 Tirtamulya X 10 Jatisari X 11 Banyusari X 12 Kotabaru X 13 Cilamaya Wetan X 14 Cilamaya Kulon X 15 Lemahabang X 16 Telagasari X 17 Majalaya X 18 Karawang Timur X 19 Karawang Barat X 20 Rawamerta X 21 Tempuran X 22 Kutawaluya X 23 Rengasdengklok X 24 Jayakerta X 25 Pedes X 26 Cilebar X 27 Cibuaya X 28 Tirtajaya X 29 Batujaya X 30 Pakisjaya X
Proses K-Means  clustering akan  terus  melakukan  iterasi hingga  data  hasil clustering akan  sama  dengan  hasil  iterasi sebelumnya  [12].  Pada  iterasi  kedua  hasil  pengelompokan data sama dengan hasil pengelompokan iterasi pertama, maka proses  pengolahan  dataset  berhenti  sampai  disini.  Hasil pengolahan  dari  dataset  didapatkan cluster 1  sebanyak  24 kecamatan, cluster 2  sebanyak  4  kecamatan  dan cluster 3 sebanyak 2 kecamatan.
Implementasi K-Means dengan Rapidminer Pengolahan dataset  jumlah  tenaga  kesehatan  di  Kab.  Karawang  telah didapatkan,  lalu  dilakukan  pengolahan  dataset  kembali menggunakan Rapid Miner untuk perbandingan. Hasil akhir yang didapatkan dari hasil model K-Means ditunjukkan oleh Gambar 3.

## Gambar 3 Hasil Model K-Means dengan Rapidminer
Hasil  pengolahan  data  Jumlah  Tenaga  kesehatan  di Kabupaten  Karawang  dengan Algoritma  K-Means yang terbagi  menjadi  3 cluster yaitu cluster 0  sebanyak  24
Clustering Jumlah Tenaga Kesehatan Berdasarkan Kecamatan di Kabupaten Karawang Menggunakan Algoritma K-Means (Desi Kristina Sitinjak)
53
kecamatan, cluster 1  sebanyak  2  kecamatan  dan cluster 3 sebanyak 4 kecamatan .
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  baik  menggunakan Microsoft  excel maupun RapidMiner ,  menghasilkan cluster yang sama pada setiap kelompoknya dengan Cluster 1 dengan jumlah  tenaga  kesehatan  rendah  sebanyak  24  yaitu, Pangkalan,  Tegalwaru,  Ciampel,  Telukjambe  Barat, Purwasari,  Tirtamulya,  Banyusari,  Kotabaru,  Cilamaya Wetan, Cilamaya Kulon, Lemahabang, Telagasari, Majalaya, Rawamerta,  Tempuran,  Kutawulya,  Rengasdengklok, Jayakerta,  Pedes,  Cilebar,  Cibuaya,  Tirtajaya,  Batujaya, Pakisjaya.  Selanjutnya, Cluster 2  dengan  jumlah  tenaga kesehatan sedang sebanyak 4 yaitu Klari, Cikampek, Jatisari, Karawang Timur. Sedangkan untuk Cluster 3 dengan jumlah tenaga kesehatan terbanyak adalah 2 yaitu, Telukjambe Timur dan Karawang Barat.
5) Knowledge Interpretation/Evaluation
Parameter dalam mengukur kinerja atau akurasi algoritma K-means dilakukan  dengan  menghitung Davies  Blouldin Index  (DBI) dan Avg.  with  centroid  distance. DBI  adalah algoritma yang memiliki hasil cluster berdasarkan jarak inter- cluster rendah dan jarak antar cluster tinggi akan mempunyai nilai  DBI  rendah.  Kumpulan cluster dengan  nilai  DBI terendah akan dianggap sebagai algoritma terbaik.
Sedangkan Avg. within centroid distance adalah rata-rata dalam jarak cluster yang dihitung berdasarkan rata-rata jarak antara titik pusat cluster dan semua contoh cluster . Hasil nilai DBI  dan Avg.  within  centroid  distance dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4 Hasil DBI dan Avg. Within Centroid Distance
T ABEL 7 H ASIL C ENTROID A KHIR Atribut Cluster 0 Cluster 1 Cluster 2 Total 51.625 619.1667 5057 Jumlah 999 394 15

## IV. KESIMPULAN
Penerapan  algoritma K-Means  Clustering menggunakan tools Rapidminer , menghasilkan 3 cluster dengan nilai DBI sebesar -0.370, yaitu dengan cluster 1 dengan jumlah tenaga kesehatan rendah sebanyak 24 yaitu, Pangkalan, Tegalwaru,
Ciampel,  Telukjambe  Barat,  Purwasari,  Tirtamulya, Banyusari,  Kotabaru,  Cilamaya  Wetan,  Cilamaya  Kulon, Lemahabang,  Telagasari,  Majalaya,  Rawamerta,  Tempuran, Kutawulya,  Rengasdengklok,  Jayakerta,  Pedes,  Cilebar, Cibuaya, Tirtajaya, Batujaya, Pakisjaya. Selanjutnya, Cluster 2 dengan jumlah tenaga  kesehatan sedang sebanyak 4 yaitu Klari, Cikampek, Jatisari, Karawang Timur. Sedangkan untuk Cluster 3 dengan jumlah tenaga kesehatan terbanyak adalah 2 yaitu, Telukjambe Timur dan Karawang Barat.
Dalam  hasil  tersebut  masih  ada  beberapa  jumlah  tenaga kesehatann  di  Kabupaten  Karawang  yang  jumlahnya  masih rendah. Dengan demikian hal tersebut dapat dijadikan sebagai acuan  bagi  pemerintah  untuk  mengevaluasi  dalam menentukan  jumlah  tenaga  kesehatan  yang  sesuai  standar agar masyarakat dapat terjamin kesehatannya, dapat sejahtera kehidupannya. Untuk penelitian lebih lanjut dapat melakukan pengoptimalan  dengan  teknik preprocessing data  untuk menghasilkan  hasil  yang  berkualitas  dan  menggunakan algoritma yang lain agar mendapatkan perbandingan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terimakasih  kepada  program  studi  Teknik  Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang atas dukungan dalam terlaksananya  penelitian  ini,  serta  kepada  BPS  Kabupaten Karawang  yang  telah  mengizinkan  meneliti  data  yang  ada sebagai objek penelitian.

## D AFTAR P USTAKA
[1] K. K. Republik Indonesia, ‘Peraturan Pemerintah Republik Indonesia no  32  tahun  1996  tentang  tenaga  kesehatan’.  https://kemkes.go.id/ (accessed May 10, 2022).
[2] A.  Ariyanto,  D.  E.  Kurniawan,  and  A.  Fatulloh,  ‘Rancang  Bangun Aplikasi  WebGIS  untuk  Pemetaan  Kondisi  Sosial  Ekonomi  Kota Batam’, J. Appl. Inform. Comput. JAIC, vol. 2, no. 1, Art. no. 1, 2018, doi: 10.30871/jaic.v2i1.904.
[3] D. E. Kurniawan and A. Fatulloh, ‘Clustering of Social Conditions in Batam,  Indonesia  Using  K-Means  Algorithm  and  Geographic Information System’, Int. J. Earth Sci. Eng. IJEE, vol. 10, no. 5, pp. 1076–1080, 2017.
[4] F.  Nasution,  ‘Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  untuk Mengelompokkan  Ketahanan  Tanaman  Pangan  Kabupaten/Kota  di Provinsi Sumatera Utara’, 2019
[5]  Y. Fadhillah, M. N. H. Siregar, and O. Siagian, ‘Perancangan Aplikasi Data Mining Untuk Menentukan Pasien Menderita Tifoid Dengan Metode Algoritma C4. 5’, Explorer (Hayward), vol. 1, no. 2, pp. 63–70, 2021.
[6] M. S. Mustafa, M. R. Ramadhan, and A. P. Thenata, ‘Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier’, Creat. Inf. Technol. J., vol. 4, no. 2, pp. 151–162, 2018.
[7]  L. Maulida, ‘Penerapan Data Mining dalam Mengelompokkan Kunjungan Wisatawan ke Objek Wisata Unggulan di Prov. DKI Jakarta dengan K-Means’, JISKA J. Inform. Sunan Kalijaga, vol. 2, no. 3, pp. 167–174, 2018.
[8]  M. G. Sadewo, A. Eriza, A. P. Windarto, and D. Hartama, ‘Algoritma K-Means Dalam Mengelompokkan Desa/Kelurahan Menurut Keberadaan Keluarga Pengguna Listrik dan Sumber Penerangan Jalan Utama Berdasarkan Provinsi’, 2019, vol. 1, no. 1.
[9]  N. Y. S. Munti, ‘Analisis Dan Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Gaji Karyawan Tetap Dan Karyawan Kontrak Menggunakan Algoritma K-Means Clustering’, J. Inov. Tek. Inform, vol. 1, no. 1, pp. 1–11, 2018.
[10]  P. Prasetyawan, I. Ahmad, R. I. Borman, Y. A. Pahlevi, and D. E. Kurniawan, ‘Classification of the Period Undergraduate Study Using Back-propagation Neural Network’, 2018, pp. 1–5.
[11]  F. Mahmuda, M. A. R. Sitorus, H. Widyastuti, and D. E. Kurniawan, ‘Clustering Profil Pengunjung Perpustakaan Menggunakan Algoritma K-Means’, J. Appl. Inform. Comput., vol. 1, no. 1, Art. no. 1, 2017, doi: 10.30871/jaic.v1i1.476.
[12]  R. Prasojo, Y. R. W. Utami, and R. T. Vulandari, ‘Implementasi K- Means Clustering Pada Pengelompokan Potensi Kerjasama Pelanggan’, J. Teknol. Inf. Dan Komun. TIKomSiN, vol. 7, no. 2, Art. no. 2, Dec. 2019, doi: 10.30646/tikomsin.v7i2.435.