## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol.5 N o .   2 Hal: 33-37 e-ISSN: 2686-3154

## Klasterisasi Pasien Rawat Inap Peserta BPJS Berdasarkan Jenis Penyakit Menggunakan Algoritma K-Means
Yandiko Saputra Sy. 1 
1 Independent Researcher

## yandikosaputra@gmail.com

## Abstract
Medical  records  of  patients  from  the  Health  Insurance  Administering  Body  (BPJS)  consist  of  complete  patient  data  along with  a  complex  history  of  patient  services  stored  in  every  health  facility.  Inpatient  medical  record  data  contains  important data  as  well  as  contains  useful  information  as  new  knowledge  using  data  mining  techniques.  This  study  aims  to  assist  and provide new information related to the clustering of BPJS inpatients at the Arifin Achmad Hospital, Riau Province, so as to obtain information related to the spread of the patient's disease. The data used are medical records of inpatients in 2021. The data  obtained  are  then  processed  using  the  K-Means  clustering  algorithm  with  a  total  of  3  clusters.  The  study  resulted  in cluster K1 dominated by Malignant neoplasm, breast, unspecified (C50.9) and Non-Hodgkin's lymphoma, unspecified type (C85.9)  disease.  Cluster  K2  is  dominated  by  fracture  of  neck  of  femur,  closed  (S71.00)  and  Dengue  haemorrhagic  fever (A91).
Keywords: Medical Record, BPJS, Data Mining, K-Means, Cluster

## Abstrak
Rekam  medis  pasien  Badan  Penyelenggara  Jaminan  Kesehatan  (BPJS)  terdiri  dari  data  lengkap  pasien  beserta  riwayat layanan  pasien  yang  komplek  tersimpan  disetiap  fasilitas  kesehatan.  Data  rekam  medis  pasien  rawat  inap  berisi  data-data penting  sekaligus  mengandung  informasi  yang  berguna  sebagai  pengetahuan  baru  menggunakan  teknik data  mining . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  serta  memberikan  informasi  baru  terkait  klasterisasi  pasien  rawat  inap  BPJS  di rumah sakit RSUD Arifin Achmad Provinsi Riau, sehingga memperoleh informasi terkait penyebaran penyakit pasien. Data yang  digunakan  merupakan  rekam  medis  pasien  rawat  inap  tahun  2021.  Data  yang  diperoleh  kemudian  diproses menggunakan algoritma clustering K-Means dengan jumlah klaster sebanyak 3 klaster. Penelitian menghasilkan pada klaster K1 didominasi dengan penyakit Malignant neoplasm, breast, unspecified (C50.9) dan Non-hodgkin's lymphoma, unspecified type (C85.9).  Klaster  K2  didominasi  penyakit Fracture of  neck  of  femur,  closed (S71.00)  dan Dengue  haemorrhagic  fever (A91) .
Kata kunci: Rekam Medis, BPJS, K-Means, Diagnosa, Klaster
JSISFOTEKis licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Kesehatan  merupakan  asset  yang  penting  bagi  setiap lapisan  masyarakat,  karena  kesehatan  termasuk  tolak ukur  kesejahteraan  jiwa,  badan  dan  sosial  setiap individu  [1].  Tanpa  kesejahteraan  dalam  kesehatan, maka setiap sisi kehidupan masyarakat akan terganggu. Sehingga,  pemerintah  dituntut  untuk  memberikan layanan  kesehatan  optimal  bagi  seluruh  lapisan masyarakat.
Undang-Undang  Nomor  24  Tahun  2011  tentang jaminan sosial merupakan salah satu upaya pemerintah dalam  penyediaan  layanan  kesehatan  bagi  lapisan masyarakat.  Sehingga  terbentuklah  BPJS  Kesehatan yang merupakan suatu badan hukum dalam menyelanggarakan  program  jaminan  sosial  dibidang kesehatan [2].
RSUD  Arifin  Achmad  (RSAA)  Provinsi  Riau merupakan salah satu lembaga fasilitas kesehatan yang
mayoritas  pasiennya  peserta  BPJS  Kesehatan.  Setiap pasien  yang  berobat  akan  tersimpan  semua  identitas dan  riwayat  pelayanan  kedalam  bentuk  rekam  medis. Rekam  Medis  merupakan  berkas  yang  berisikan catatan  dan  dokumen  tentang  identitas  pasien, pemeriksaan,  pengobatan,  tindakan  dan  pelayanan lainnya  yang  telah  diberikan  kepada  pasien  [3]. Menggunakan  rekam  medis  sebagai  alat  bukti  sah untuk  objek  analisa  akan  memberikan  informasi penting dan pengetahuan baru untuk pihak manajemen rumah  sakit,  sehingga  akan  menunjang  kinerja  dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan pelayanan optimal bagi pasien [4].
Menggali  informasi  pada  rekam  medis  menggunakan data  mining  yang  merupakan  salah  satu  metode Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Teknik data  mining  yang  digunakan  adalah  algoritma  K- Means clustering ,  sebagai  atribut  rekam  medis  yang
diteliti meliputi nama, umur, jenis kelamin, kelas inap, jenis layanan, jenis peserta dan diagnosa penyakit.
Penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  algoritma K-Means clustering diantaranya yaitu dalam klasterisasi  pasien  BPJS  di  Rumah  Sakit  Anwar Medika  Balong  Bendo  Sidoarjo,  Klaster  1  terdiri  dari 91  perempuan  (51%),  klaster  2  terdiri  dari  26  pasien perempuan  (14%),  dan  klaster  3  terdiri  dari  63  pasien laki-laki  (35%).  Pasien  yang  paling  banyak  sakit terdapat  pada  Kecamatan  Krian  dan  balon  bendo, dengan  pasien  jenis  kelamin  perempuan  yang mendominasi,  sedangkan  untuk  diagnosa  penyakit berdasarkan  ICD  lebih  banyak  terdiagnosa born  in hospital (Z38.0), Diarrgoea (A09+E86), dan Hemorrhagic (A91.5) [5].
Penelitian  juga  dilakukan  terhadap  tingkat  loyalitas konsumen  pada  PT.  Sucofindo  Cabang  Denpasar, cluster 1  sedikit  transaksi  dalam  jumlah  kecil  dari banyak  pelanggan, cluster  2 Banyak  transaksi  dalam jumlah  sedikit  dengan  banyak  pelanggan, cluster 3 Sedikit transaksi dengan jumlah pelanggan yang mulai berkurang, cluster 4  Sedikit  transaksi  dalam  jumlah besar  beberapa  pelanggan, cluster 5  jumlah  transaksi yang  sedang  dengan  jumlah  pelanggan  beberapa  [6]. Penelitian  Nainggolan,  et  al  (2020)  dalam  klaster produk  toko on-line , cluster 1  menghasilkan  729 (82%) review memiliki  tingkat  kesamaan  yang  sangat tinggi, cluster 2 menghasilkan 159 (18%) review yang memiliki kesamaan yang tinggi [7]. Penelitian terhadap klasterisasi  pasien  covid-19  menghasilkan cluster 1 berjumlah 29 sampel (60%) dan cluster 2 berjumlah 19 sampel (40%) [8].
Pada  penelitian  klasterisasi  penyebaran  Covid-19 menghasilkan  klasterisasi  yang menunjukkan klaster 1 berjumlah  1  kota/kabupaten,  klaster  2  berjumlah  6 kota/kabupaten, dan klaster 3 berjumlah 20 kota/kabupaten  [9].  Klasterisasi  dalam  menentukan strategi  pemasaran  di  CV.  Integreet  Konstruksi menghasilkan cluster pertama  berjumlah  103  data, cluster kedua  58  data, cluster ketiga  51  data  [10]. Karolina (2021) melakukan data mining pengelompokkan  pasien  rawatinap  peserta  BPJS menggunakan  metode clustering, cluster 2  berjumlah 622 data  pasien  dan cluster 1  pada  group pasien  yang menggunakan  BPJS  pada  pasien  jenis  penyakit  sakit gigi dan mulut dengan kelas 1 [11].

## 2. Metodologi Penelitian
2.1 Dasar Penelitan
Metode  penelitian  ini  disusun  secara  sistematis  untuk menganalisa  dan  mengelompokkan  data  pasien  rawat inap peserta BPJS menggunakan algoritma K-Means.
Instrumen penelitian merupakan alat-alat yang diperlukan  atau  dipergunakan  untuk  mengumpulkan data  [12].  Untuk  memperoleh  data  yang  benar,  maka dibutuhkan instrument penelitian yang valid dan tepat,
agar dapat menghasilkan output yang tepat. Instrument penelitian sebagai berikut:
a. Data  diperoleh  di  instansi  Rumah  Sakit  Umum Daerah Arifin Achmad Provinsi Riau.
b. Data yang disajikan adalah data pasien rawat inap peserta BPJS Kesehatan tahun 2021.
c. Analisa  dan  pengujian  dilakukan  menggunakan aplikasi berbasis web.

## Gambar 1. kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1  dapat  dijelaskan  tahapan penelitian sebagai berikut :
a. Mengidentifikasi masalah penelitian
Menentukan  rumusan  masalah  dan  melakukan studi literatur, jurnal, artikel, situs internet, buku- buku  serta  karya  ilmiah  lainnya  sebagai  dasar pengetahuan  dalam  identifikasi  masalah  yang berkaitan dengan data mining dan klasterisasi.
b. Menetapkan tujuan penelitian.
Fungsi  penetapan  tujuan  penelitian  agar  arah penelitian jelas, hasil penelitian juga menguatkan tujuan penelitian.
c. Mempelajari literatur
Mempelajari  literatur  dalam  menemukan  cara yang  akan  menjadi  solusi  pada  masalah  tersebut. Literatur  bisa  berupa  buku,  jurnal,  prosiding  dan artikel  yang  berkaitan  dengan  klasterisasi menggunakan algoritma K-Means.
d. Mengumpulkan data pasien rawat inap
Memperoleh  data  langsung  dari  unit Electronic  Data Processing (EDP) RSUD Arifin Achmad Provinsi Riau yang  memfasilitasi  penyimpanan  data  rekam  medis secara elekronik.
e. Menganalisa data menggunakan K-Means
Data akan dianalisa dan diolah dengan menggunakan  algoritma  K-Means.  Data  yang akan  dianalisa  adalah  pasien  rawat  inap  peserta BPJS  Kesehatan  periode  2021  di  Rumah  Sakit Umum Daerah Arifin Achmad Provinsi Riau.
f. Implementasi algoritma K-Means
Melakukan implementasi dan pengujian algoritma  K-Means  menggunakan  aplikasi Rapid Miner.
g. Menguji hasil perhitungan
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  manual  terhadap klasterisasi  pasien  rawat  inap  menggunakan  algoritma K-Means  menggunakan  aplikasi  pendukung  seperti microsoft excel dan Rapid Miner.
h. Menganalisa hasil pengujian
Analisa hasil pengujian bertujuan untuk mengetahui  keakuratan  hasil  yang  diperoleh dalam penerapan algoritma K-Means. Pada tahap ini  juga  menganalisa  informasi  yang  bisa diperoleh dari pehitungan tersebut.
2.2 K-Means
Klasterisasi  K-Means  merupakan  salah  satu  metode klaster non hirarki yang mempartisi objek berdasarkan karakteristiknya, maka objek yang berkarateristik yang sama  akan  dikelompokkan  dalam  sebuah  klaster  yang sama  serta  objek  yang  memiliki  karakteristik  yang berbeda  akan  dikelompokkan  kedalam  klaster  lain [13]. Berikut tahapan algoritma K-Means:
a. Menentukan jumlah klaster K.
b. Menentukan nilai centroid awal secara acak.
c. Menentukan  data  yang  paling  dekat  dengan centroid menggunakan rumus Euclidean Distance yang disajikan pada Persamaan (1).
√ (1)
Dimana  D(x,y)  merupakan  jarak  data  ke  x  pusat cluster y.  xi  dan  yi  merupakan  data centroid .  Si dan ti merupakan data record .
d. Mengelompokkan data berdasarkan jarak terdekat dengan centroid.
e. Kembali  ke langkah 3 (iterasi). Jika anggota tiap klaster  mengalami  perubahan  pada  iterasi sebelumnya. Sebelum menghitung ulang menggunakan  rumus  (1),  hitung  kembali  nilai centroid menggunakan  rumus  yang  disajikan pada Persamaan (2).
(2)
Dimana adalah rata-rata cluster baru, adalah jumlah  data  pada cluster ke-l,  dan adalah pola ke-n yang bagian dari cluster ke-l.
Langkah-langkah tersebut dapat digambarkan kedalam bentuk flowchart seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. flowchart algoritma K-Means
3. Hasil dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini, tahap analisa  data  pasien rawatinap  dilakukan  dengan  menerapkan  metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  terlebih dahulu,  yang  kemudian  dilanjutkan  dengan  penerapan algoritma K-Means.
a. Data Selection
Data  selection dilakukan  dengan  mereduksi  dan mengambil  data  yang  relevan  untuk  penelitian [14].  Dalam  hal  ini,  atribut  yang  dibutuhkan adalah  Nama,  Umur,  Jenis  Kelamin,  Kelas Rawat, Diagnosa dan Jenis Peserta BPJS.
b. Data Pre - processing / Cleaning
Tahap  ini  untuk  menghilangkan noise dan  data yang  tidak  konsisten  dengan  cara  mengisi  data yang  memiliki missing  value ,  memperbaiki kesalahan data, mengidentifikasi dan menghilangkan outliers [15] .
c. Data Transformation
Transformasi atribut guna mudah dalam melakukan  perhitungan  matematika.  Data-data yang  diperoleh  dikonversi  dari  bentuk  kualitatif menjadi kuantitatif [16]. Transformasi data dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Transformasi Usia Kelompok Usia Nilai 0 s/d 6 Tahun 0 17 s/d 50 Tahun 1 51 s/d 100 Tahun 2
Selanjutnya  melakukan  transformasi  pada  data jenis kelamin pasien yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Transformasi Jenis Kelamin Jenis Kelamin Nilai Laki-laki 1 Perempuan 2
Setiap  pasien  rawatinap  terdaftar  dikelas  tertentu berikut tranformasi data kelas inap yang disjaikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Transformasi Kelas Inap Kelas Nilai Kelas 1 1 Kelas 2 2 Kelas 3 3 VIP 4
Selanjutnya  menentukan  data  transformasi  jenis kepesertaan  BPJS  pasien  rawatinap  disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Tranformasi Jenis Kepesertaan BPJS Kelas Nilai PBI (APBD) 10 PBI (APBN) 11 Pegawai BUMN 12 Pegawai Swasta 13 Pekerja Mandiri 14 Penerima Pensiun PNS 15 PNS Daerah 16 PNS Pusat 17 Prajurit AD 18
Transformasi jenis layanan berikut merupakan jenis layanan  yang  hanya  terdaftar  kepasien  rawatinap yang disjaikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Transformasi Jenis Layanan Jenis Layanan Nilai Bedah 2 Bedah Anak 28 Bedah Gigi & Mulut 35 Bedah Mata 34 Bedah Onkologi 33 Bedah Orthopedi 15 Bedah Plastik 32 Bedah Syaraf 37 Bedah THT 36 Bedah Urologi 31 Bedah Vaskuler 43 Kesehatan Anak 3 Pelayanan Gawat Darurat 19 Penyakit Dalam 1
Berikut  daftar  transformasi  6  diagnosa  dari  93 diagnosa yang terdaftar pada pasien rawatinap yang disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Transformasi Diagnosa Diagnosa Nilai Developmental odontogenic cysts 190 Keloid Scar 152
Non-insulin-dependent diabetes mellitus  with  peripheral  circulatory complications 104 Burn  of  unspecified  body  region, unspecified degree 189 Burn  of  unspecified  degree  of  head and neck 106 Exophthalmic conditions 166
Mengacu  kepada  data  transformasi  yang  telah dijabarkan pada atribut Usia, Jenis Kelamin, Kelas Rawat Inap, Jenis Peserta dan Diagnosa, maka data pasien  dapat  ditransformasikan  menjadi  data  yang terdiri  dari  data  numerik,  sehingga  bisa  diperoses menggunakan  algoritma  K-means.  Dalam  artikel ini  data  yang  disajikan  hanya  10  data  dari  80  data yang diujiMenentukan pusat klaster awal berjumlah 3  klaster.  Menghitung  jarak  dari  data  set  ke-1 hingga  data  set  ke-80  ke centroid menggunakan Persamaan (1).
d. Mengelompokkan data berdasarkan jarak terdekat dengan pusat klaster/Berdasarkan dari pengelompokkan.  Diperoleh  klaster  1  berjumlah 46  data,  klaster  2  berjumlah  27  data,  klaster  3 berjumlah 7 data.
e. Menentukan centroid baru menggunakan Persamaan  (2)  untuk  iterasi  kedua.  sehingga diperoleh centroid iterasi. Selanjutnya melakukan iterasi  2  dengan  mengikuti  langkah  yang  sama seperti tahap e yaitu menghitung jarak data Tabel 7 ke centroid iterasi 2.
f. Setelah  menghitung  jarak  data  ke centroid , diperoleh  pengelompokkan  data  baru.  Anggota klaster  K1  berjumlah  38  data,  klaster  K2 berjumlah 23 data, klaster K3 berjumlah 19 data.
g. Selanjutnya  menghitung centroid baru  untuk iterasi  3  menggunakan  persamaan  (3),  sehingga diperoleh centroid baru.  Selanjutnya  melakukan iterasi  dengan  mengikuti  langkah  yang  sama dengan  menghitung jarak data ke centroid iterasi 3.
h. Setelah  menghitung jarak data ke centroid , maka diperoleh pengelompokkan data baru. Klaster K1 memiliki  anggota  berjumlah  35  data,  anggota klaster K2 berjumlah 25 data, anggota klaster K3 berjumlah  20  data.  Dan  bisa  disimpulkan  bahwa jumlah anggota tiap klaster iterasi 2 dan iterasi 3 tidak sama.
i. Melanjutkan iterasi ke iterasi 4 dengan menentukan centroid iterasi 4 seperti. Melakukan iterasi  4  dengan  mengikuti  langkah  yang  sama dengan menentukan jarak data ke centroid iterasi 4  menggunakan  Persamaan  (1).  Sehingga memperoleh pengelompokkan Berdasarkan Tabel 15  diperoleh  klaster  K1  memiliki  anggota berjumlah 33 data, anggota klaster K2 berjumlah 26  data,  anggota  klaster  K3  berjumlah  21  data.
Dan bisa disimpulkan bahwa jumlah anggota tiap klaster iterasi 3 dan iterasi 4 memiliki perbedaan anggota, sehingga harus dilakukan iterasi 5.
j. Melanjutkan  iterasi  dengan  menentukan centroid iterasi  5.  Menentukan  jarak  data  ke centroid
menggunakan
persamaan
(1) guna
pengelompokkan data yang disajika pada Tabel 7.
Tabel 7. Pengelompokkan Data Iterasi 5 Data K1 K2 K3 Klaster Terdekat 1 46.58 25.50 4.22 3 2 13.38 55.12 52.04 1 3 56.90 26.36 7.82 3 4 60.52 20.99 16.01 3 5 15.84 61.77 65.43 1 6 32.61 28.37 17.97 3 7 31.57 32.56 20.76 1 8 56.98 23.86 9.21 3 9 58.97 12.87 24.98 2 10 18.88 63.64 61.01 1
Berdasarkan  Tabel  17  diperoleh  klaster  K1 memiliki  anggota  berjumlah  33  data,  anggota klaster K2 berjumlah 26 data, anggota klaster K3 berjumlah 21 data.
Proses  algoritma  K-Means  berhenti  di  iterasi  5,  ini dikarenakan  tidak  ada  perubahan  data  antara  iterasi  4 dan iterasi 5, sehingga bisa disimpulkan bahwa proses iterasi dihentikan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan clustering yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan bahwa proses clustering dengan menggunakan  algoritma  K-Means  telah  berhasil melakukan clustering data  rekam  medis  pasien  rawat inap  peserta  BPJS  ke  dalam  3  klaster.  Klaster  yang dihasilkan  pada  klaster  K1  berjumlah  33  data,  klaster K2  berjumlah  26  data,  klaster  K3  berjumlah  21  data. Pada  hasil  klaster  ditemukan  suatu  pengetahuan  baru bahwa  pada  klaster  K1  didominasi  dengan  penyakit Malignant  neoplasm,  breast,  unspecified (C50.9)  dan Non-hodgkin's  lymphoma,  unspecified  type (C85.9). Klaster  K2  didominasi  penyakit Fracture of  neck  of femur,  closed (S71.00)  dan Dengue  haemorrhagic fever (A91).

## Daftar Rujukan
[1] Jaya,  S.  T.,  Wulandari,  R.  F.,  &  Susiloningtyas,  L.  (2021). Pendidikan kesehatan PHBS kader kesehatan era new normal di Desa  Darungan. Journal  of  Community  Engagement  in Health , 4 (1), 162-166. https://doi.org/10.30994/jceh.v4i1.131
[2] Undang-udang  nomor  24  tahun  2011  tentang  badan penyelenggara jaminan sosial
[3] Azzahra,  Siti  Aisyah  Nada,  and  M.  Faiz  Mufidi.  "Tanggung Jawab  Petugas  Kesehatan  Terhadap  Kerahasiaan  Dokumen Pasien  Dalam  Melakukan  Pelayanan  Medis  Ditinjau  Dari  UU No.  44  Thn  2009.  Dihubungkan  Dengan  Permenkes  No.
269/Menkes/Per/III/2008  Tentang  Rekam  Medis." Prosiding Ilmu Hukum 7.1 (2021): 173-177.
http://dx.doi.org/10.29313/.v7i1.24974
[4] Abduh,  R.  (2021).  Kajian  Hukum  Rekam  Medis  Sebagai  Alat Bukti  Malapraktik  Medis. De  Lega  Lata:  Jurnal  Ilmu Hukum , 6 (1),
221-234.
http://dx.doi.org/10.30596%2Fdll.v6i1.4661
[5] Amir  Ali,  Lili  Masyfufah.(2021).Klasterisasi  Pasien  BPJS dengan Metode K-Means Clustering Guna Menunjang Program Jaminan  Kesehatan  Nasional  Di  Rumah  Sakit  Anwar  Medika Balong Bendo Sidorajo, 8(1),
https://doi.org/10.30812/matrik.v19i1.529
[6] Soleman,  Carolina  Devi  Oktaviana.,  Pramaita,  Nyoman.,  & Sudarma,  Made.  2020.  Classification  Of  Loyality  Customer Using  K-Means  Clustering,  Study  Case  :  PT.  Sucofindo (Persero) Denpasar Branch. International Journal of Engineering  and  Emerging  Technology  (IJEET) . 5(2). https://doi.org/10.24843/IJEET.2020.v05.i02.p28
[7] Nainggolan, Rena., & Purba, Eviyanty. 2020. “Cluster Analisys of  Online  Shop  Product  Review  Using  K-Means  Clustering”. International  Journal  of  Entrepreneurship  and  Business Development, 3(2). https://doi.org/10.29138/ijebd.v3i02.977
[8] Indraputra,  R.A.,  &  Fitriana,  R.  2020.  “K-Means  Clustering
Data COVID-19”. Jurnal Teknik Industri,10(3) . https://doi.org/10.25105/jti.v10i3.8428
[9] Sugiharto, ato.,  Sari,  Betha  Nurina., &  Padilah,  Tes  Nur.  2021. Analisis Cluster Sebaran Covid-19 Menggunakan Algoritma K- Means  Clustering. Journal  of  Information  Technology  and
Computer Science (INTECOMS) . 4(2).
https://doi.org/10.31539/intecoms.v4i2.2776
[10] Rismayadi, Ali Akbar., Fatonah, Novia Nur., & Junianto, Erfian. 2021.  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan Strategi Pemasaran CV. Integreet Konstruksi. Jurnal Responsif . 3(1). https://doi.org/10.51977/jti.v3i1.393
[11] Karolina,  Novi.  2021.  Data  Mining  Pengelompokkan  Pasien Rawat  Inap  Peserta  BPJS  Menggunakan  Metode  Clustering (Studi Kasus : RSU.Bangkatan).
https://doi.org/10.32938/jitu.v1i2.1470
[12] Makbul,  M.  (2021).  Metode  pengumpulan  data  dan  instrumen penelitian. https://doi.org/10.31219/osf.io/svu73
[13] AR,  H.  K.,  &  Pohan,  N.  (2022).  Implementasi  Algoritma  FP- Growth  untuk  Mengukur  Tingkat  Kemampuan  Siswa  dalam Prestasi  Belajar. SATIN-Sains  dan  Teknologi  Informasi , 8 (1),
138-146. https://doi.org/10.33372/stn.v8i1.843
[14] Susanto,  Y.,  Setiono,  D.,  &  Syafrullah,  M.  (2021).  Penerapan Algoritma  C4.  5  Pada  Imbalanced  Dataset  Untuk  Memprediksi Kegagalan Angsuran Properti. Jurnal ICT: Information Communication & Technology , 20 (2), 365- 372. https://doi.org/10.36054/jict-ikmi.v20i2.372
[15] Amalia,  J.,  Nababan,  N.  Y.,  Tambunan,  K.  G.,  &  Sinaga,  I.  S. (2022).  DECISION TREE DENGAN  BINARY  BAT ALGORUTHM OPTIMIZATION PADA HEART CATHETERIZATION  PREDICTION. Hexagon  Jurnal  Teknik dan
Sains , 3 (2), 46-
51. https://doi.org/10.36761/hexagon.v3i2.1640
[16] Yaumi, A. S., Zulfiqkar, Z., & Nugroho, A. (2020). Klasterisasi Karakter  Konsumen  Terhadap  Kecenderungan  Pemilihan Produk  Menggunakan  K-Means. JOINTECS  (Journal  of Information Technology and Computer Science) , 5 (3), 195-202. https://doi.org/10.31328/jointecs.v5i3.1523