## PENGELOMPOKAN DATA OBAT MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA UPT PUSKESMAS KONDORAN KEC.SANGALLA’
Efraim Harpendi Bara, Yosep Agus Pranoto, F.X Ariwibisono Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia eharpendi012@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  hal  pengadaan  dan  pendistribusian  obat  di  tempat  pelayanan  kesehatan  dipengaruhi  oleh perencanaan  yang  dilakukan.  Agar  obat  dapat  tersedia  dengan  jenis  dan  jumlah  yang  cukup  sesuai  dengan kebutuhan pelayanan kesehatan. Pada saat ini sebagian besar Puskesmas di Indonesia khususnya di daerah Tana Toraja  belum  melakukan  kegiatan  pelayanan  farmasi  seperti  yang  diharapkan,  mengingat  beberapa  kendala antara lain kemampuan tenaga farmasi, terbatasnya pengetahuan manajemen Puskesmas, kebijakan manajemen institusi yang membawahi suatu Puskesmas, terbatasnya akses sarana dan prasarana internet. Akibat dari kondisi ini  maka  pelayanan  farmasi  Puskesmas  masih  bersifat  konvensional  dimana  data  yang  diolah  manual  dinilai belum  efektif  dari  segi  waktu  dan  belum  memberikan  informasi  yang  jelas  mengenai  data  obat  yang  harus diprioritaskan.
Penelitian  ini  akan  mengembangkan  sebuah  sistem  data  mining  yang  dapat  membantu  proses pengelompokan data obat kedalam beberapa cluster , sehingga mengurangi lama waktu proses pengolahan data untuk  rencana  pembelian  obat  pada  periode  berikutnya,  serta  mengurangi  penumpukan  obat  yang  tidak  cepat pakai  yang  mengakibatkan  obat  sering  kadaluarsa  pada  gudang  obat  suatu  puskesmas.  Penelitian  ini menggunakan metode K-Means clustering yaitu sebuah metode yang dapat digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan tingkat kemiripan dan karakteristik data.
Penerapan  metode K-Means pada  penelitian  ini  digunakan  untuk  mengolah  data  yang  akan  dimasukkan kedalam  masing-masing  2 cluster , cluster yang  pertama  yaitu  data  obat  dengan  pemakaian  lambat,  dan  yang kedua  data  obat  dengan  pemakaian  cepat.  Dataset  yang  digunakan  adalah  dataset  yang  didapatkan  dari  hasil penelitian dilapangan dimana terdapat 204 daset yang akan diuji pada sistem. Berdasarkan hasil pengujian pada sistem  menggunakan  metode K-Means  Clustering didapatkan  hasil  bahwa  183  data  obat  termasuk  kedalam cluster pertama dan 21 data obat termasuk kedalam cluster kedua.
Kata Kunci : Data Mining, K-Means, Clustering, Dekstop

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  pembangunan  sebuah  bangsa dapat  ditentukan  melalui  banyak  indikator  salah satunya  yaitu  di  bidang  kesehatan.  Kesehatan merupakan  hak  asasi  dari  setiap  warga  negara Indonesia.  Perkembangan  dunia  dan  teknologi  juga mendorong  perkembangan  dalam  dunia  medis.  Obat menjadi salah satu bagian yang tidak terpisahkan dari dunia  medis  itu  sendiri.  Perlunya  pembangunan kesehatan  secara  menyeluruh  dan  berkesinambungan guna  meningkatkan  kesadaran,  kemampuan  dan kemauan  hidup  sehat  agar  setiap  warga  masyarakat mendapatkan  akses  serta  pelayanan  kesehatan  yang sama  rata. Kebutuhan  obat  tiap  tahun  mengalami peningkatan  seiring  dengan  perkembangan  jaman, terlebih dengan penemuan – penemuan penyakit jenis baru. Untuk itu obat perlu dikelola dengan efektif dan efisien.
Dalam pengelolaan obat, perencanaan kebutuhan  merupakan  salah  satu  aspek  penting  dan menentukan  pengelolaan  obat  tersebut.  Untuk menjamin ketersediaan dan pemerataan obat diperlukan  perencanaan  kebutuhan  obat  agar  dapat diperoleh  dengan  cepat  pada  tempat  dan  waktu  yang tepat.  Dalam  hal  pengadaan,  pendistribusian  dan
pengadaan  obat  di  tempat  pelayanan  kesehatan dipengaruhi  oleh  perencanaan  yang  dilakukan.  Agar obat  dapat  tersedia  dengan  jenis  dan  jumlah  yang cukup sesuai dengan kebutuhan pelayanan kesehatan.
Kemajuan pada bidang IT mendorong berkembangnya  berbagai  jenis software yang  dapat membantu  kehidupan  manusia.  Salah  satunya  adalah software yang  menerapkan  sistem  data  mining. Dalam  penerapan  data  mining  untuk  klustering  data terdapat  beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan yaitu K-Nearest  Neighbors , Fuzzy  C-Means ,  dan K- Means dimana  algoritma K-Means yang  paling popular  dan  banyak  digunakan.  Karena K-means mempunyai  kemampuan  mengelompokkan  data dalam  jumlah  yang  cukup  besar  dengan  waktu komputasi yang relatif cepat. Berdasarkan permasalahan  diatas  maka  dalam  skripsi  ini  dibuat sistem  yang  dapat  membantu  proses  pengelompokan data  obat  kedalam  beberapa cluster, sehingga mengurangi  lama  waktu  proses  pengolahan  data untuk  rencana  pembelian  obat  pada  periode berikutnya, serta  mengurangi penumpukan obat  yang tidak  cepat  pakai  yang  mengakibatkan  obat  sering kadaluarsa pada gudang obat suatu puskesmas.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sulastri  dan Gufroni pada tahun 2017 yang diberi judul Penerapan Data  Mining  dalam  pengelompokan  penderita Thalassemia memiliki tujuan untuk mengelompokkan penderita  Thalassemia  kedalam  beberapa  kelompok, agar  persiapan  sebelum  memberikan  jumlah  obat terapi  kelasi  dan  kesiapan  dari  pendonor  darah  dapat terjadwal  dengan  baik.  Data  set  yang  digunakan dalam  penelitian  tersebut  berjumlah  2068  data.  Dari data  set  tersebut  peneliti  melakukan  data cleaning menghasilkan  78  data  prematur,  sehingga  data  baru yang dihasilkan adalah 1990 data. Setelah melakukan data  cleaning kemudian  peneliti  melakukan  seleksi data ulang sehingga memperoleh 374 data yang akan diproses. Metode yang digunakan oleh peneliti adalah K-Means clustering . Dari penelitian tersebut dihasilkan  bahwa  dari  374  data,  214  data  termasuk kedalam  cluster  1,  pada  cluster  2  berjumlah  137  dan cluster 3 sebanyak 23 data. [1]
Ditahun yang sama Astuti melakukan penelitian yang berjudul Penerapan data mining untuk clustering  data  penduduk  miskin  menggunakan algoritma  Hard  C-Means.  Data  yang  digunakan peneliti  yaitu  data  penduduk  miskin  kecamatan Bantul  yang  berjumlah  1313.  Tujuan  dari  penelitian tersebut  adalah  agar  penyaluran  bantuan  oleh BKKBN  dapat  tersalur  dengan  tepat.  Dari  data tersebut kemudian peneliti melakukan clustering data menggunakan metode Hard C-Means yang menghasilkan 253 keluarga termasuk kedalam cluster pertama,  763  pada  cluster  kedua  dan  297  keluarga pada cluster ketiga. [2]
Berbeda  dengan  Astuti,  ditahun  sebelumnya yaitu  2016  Darmi  dan  Setiawan  sudah  melakukan penelitian yang berjudul Penerapan Metode Clustering K-Means dalam pengelompokan penjualan produk.  Tujuan  peneliti  dalam  melakukan  penelitian ini adalah untuk memberikan informasi kepada pihak swalayan  MM  TIKA  bahwa  produk  mana  saja  yang laku  dan  mana  yang  kurang  laku,  sehingga pemesanan barang yang kurang laku dapat dikurangi. Hasil dari penelitian ini  yaitu produk yang laku pada swalayan  tersebut  adalah  makanan,  dan  minuman sedangkan yang tidak laku yaitu produk kosmetik. [3]
Pada  tahun  2018  Fitra  R.K  Afiani,  melakukan penelitian  dengan  mengelompokkan  varietas  padi unggul.  Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan metode  K-Means.  Data  yang  digunakan  peneliti dalam  penelitian  tersebut  berasal  dari  Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Jawa Timur . Peneliti menggunakan  3  klaster  dalam  penelitiannya  yaitu kategori unggul, sedang, dan kurang. Pada penelitian tersebut  iterasi  penghitungan  metode K-Means berlangsung  sebanyak  3x.  Dari  penelitian  tersebut didapatkan  hasil  dari  67  data  didapatkan  hasil  13 varietas  padi  berkategori  Unggul,  33  Sedang  dan  21
Kurang yang didapatkan dari hasil iterasi ketiga yaitu iterasi terakhir dalam perhitungannya. [4]
Kemudian  pada  tahun  berikutnya  yaitu  2019 Chusyairi  et  all,  melakukan  penelitian  untuk mengelompokkan data puskesmas Banyuwangi dalam pemberian  imunisasi.  Tujuan  penelitian  tersebut adalah memberikan informasi bagi dinas terkait untuk memberikan tugas tambahan bagi kelompok Puskesma  yang  memiliki  target  IDL  dengan  status kurang  untuk  mengurangi  angka  penyakit-penyakit yang  dapat  dicegah  dengan  imunisasi  (PD2I).  Data yang diolah oleh peneliti akan dimasukkan kedalam 3 cluster yaitu  psukesmas  yang  mencapat  target  IDL dengan  status  cukup,  kurang,  dan  status  sangat  baik. Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  dari  45 puskesmas  19  data  puskesmas  dengan  target imunisasi  cukup,  24  data  puskesmas  dengan imunisasi  kurang,  dan  2  data  puskesmas  dengan target imunisasi sangat baik. [5]

## 2.2 Dasar Teori
2.2.1 Puskesmas
Puskesmas  adalah  sebuah  unit  organisasi  yang bergerak  di  bidang  pelayanan  kesehatan  di  garda terdepan  dan  mempunyai  misi  sebagai  pusat pengembangan pelayanan kesehatan, yang melaksanakan  pembinaan  dan  pelayanan  kesehatan secara  menyeluruh  dan  terpadu  untuk  masyarakat  di suatu  wilayah  kerja  tertentu  yang  telah  ditentukan secara mandiri dalam menentukan kegiatan pelayanan namun tidak mencakup aspek pembiayaan. [6]
2.2.2 Algoritma K-Means K-Means merupakan  salah  satu  dari  beberapa metode clustering dengan cara kerja mempartisi data yang  ada  ke  dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster/kelompok. Pembagian data ke dalam cluster/kelompok pada metode ini menggunakan data dengan karakteristik yang sama yang dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama. [7]
Langkah-langkah dalam algoritma K-Means :
a. Identifikasikan  data  yang  akan  dikelompokkan dan  tentukan cluster data,  Xij  (I  =1,2…n; j=1,2,….m)  dimana  n  adalah  jumlah  data  yang akan  di cluster dan  m  adalah  jumlah  variabel data
b. Awal  iterasi  pusat  setiap cluster ditentukan dengan cara acak.
c. Tentukan  jarak  setiap  data  dengan  pusat cluster menggunakan rumus Euclidean berikut : Persamaan 1
d. Kelompokkan  data  berdasarkan  jarak  terdekat data terhadap pusat centroid awal
e. Selanjutnya  cari  pusat cluster baru  dengan menghitung  pusat cluster berdasarkan  nilai  rata- rata dengan rumus :
Persamaan 2
Dimana n k adalah jumlah data dalam cluster D i jumlah dari nilai jarak yang masuk dalam masing-masing cluster
f. Cek kondisi apakah pusat cluster berubah jika ya maka  iterasi  dilanjutkan  dan  hitung  ulang masing-masing data terhadap nilai cluster baru g. Jika  tidak  terdapat  perbedaan  pada  pusat cluster baru dan lama maka iterasi dihentikan.
2.2.3 Clustering
Clustering merupakan pengelompokkan data berdasarkan kemiripan. Data dengan tingkat kemiripan  tinggi  akan  dikelompokkan  dalam  sebuah cluster . Clustering membagi  data  ke  dalam  grup dengan objek yang memiliki karaktristik sama. Setiap data dimasukkan kedalam cluster dengan karektiristik yang paling mirip lalu kemudian berusaha menjauhkannya  dengan  cluster  yang  lain.  [9]. Clustering banyak
digunakan
untuk mengelompokkan  data  dengan  tujuan  dan  manfaat tertentu tergantung dengan kebutuhan

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Analisis Sistem
Sistem  yang  akan  dibangun  pada  sistem pengelompokan  data  obat  menggunakan  metode  K- Means Clustering merupakan sistem untuk mengolah data obat pada UPT Puskesmas Kondoran menggunakan  sebuah  aplikasi  berbasis  dekstop. Sehingga  untuk  dibangunnya  sistem  ini  diperlukan data-data  obat  serta  informasi  dari  UPT  Puskesmas Kondoran  Kec.  Sangalla’.  Dari  dibangunnya  sistem ini diharapkan dapat memberikan informasi mengenai obat  mana  yang  pemakaiannya  cepat  dan  mana  yang tidak.

## 3.2 Blok Diagram Sistem
Berikut  merupakan  diagram  blok  sistem  yang  akan dibangun  pada  sistem  pengelompokan  data  obat menggunakan metode K-Means
Gambar 1 Diagram Blok Sistem Penjelasan : Pada tahap pertama user akan diminta untuk melakukan  login  terlebih  dahulu,  setelah  login berhasil  maka  user  harus  menginputkan  data  obat pada  sistem.  Selanjutnya  sistem  akan  mengolah  dan memulai  mengelompokkan  data  obat  yang  telah diinputkan  kedalam  2 cluster yang  telah  ditentukan menggunakan  metode  K-Means Clustering yaitu
obat dengan pemakaian cepat dan yang tidak, setelah pengelompokan  data  selesai  maka  sistem  akan menampilkan  data  yang  telah  dikelompokkan  dan user data melihat data tersebut.

## 3.3 Struktur Menu
Gambar  2  merupakan  rancangan  struktur  menu sistem  yang  akan  dibangun.  Sistem  yang  akan dibangun  akan  memiliki  3  menu  utama  yaitu  Olah Data, Lihat Hasil Cluster, dan About.

## Gambar 2 Rancangan Struktur Menu
Penjelasan :
Menu Olah Data berfungsi untuk mengolah data obat  didalamnya  terdapat  fitur  yang  pertama  yaitu input  untuk  menginputkan  data  pada  sistem  sebelum diolah,  kedua  mulai  merupakan  sebuah  tombol  yang berfungsi untuk memulai proses pengelompokan data menggunakan  metode  K-Means Clustering, setelah itu  didalam  Olah  Data  juga  terdapat  fitur  Simpan yang  berfungsi  untuk  menyimpan  data  yang  telah diolah  serta  Print  untuk  mencetak  hasil  clustering. Menu  Lihat  Hasil  Cluster  adalah  menu  yang berfungsi untuk menampilkan data hasil pengelompokan  yang  telah  di  proses  sebelumnya. Menu About berfungsi untuk menampilkan informasi mengenai profil dari Puskesmas tersebut.

## 3.4 Flowchart Metode K-Means
Berikut  merupakan  flowchart  untuk  metode  K- Means yang digunakan dalam proses pengelompokan data obat pada UPT Puskesmas Kondoran ditunjukkan pada gambar 3
Gambar 3 Flowchart Metode K-Means
Penjelasan :
Pada gambar 3.3 diatas merupakan flowchart metode  dari  k-means,  tahap  pertama  adalah menginputkan  jumlah cluster yang  diinginkan  atau ditentukan,  kemudian  menentukan  titik  pusat  atau centroid awal  secara  acak,  kemudian  melakukan perhitungan  jarak  masing-masing  data  ke  pusat cluster menggunakan  rumus Eucliean  Distance, setelah selesai menghitung maka tentukan cluster dari masing-masing  data  dengan  melihat  nilai  paling mendekati  pada centroid atau  titik  pusat cluster, setelah masing-masing data mendapatkan kelompoknya  maka  selanjutnya  menghitung  nilai centroid baru, kemudian membandingkan apakah ada perubahan  pada  nilai centroid baru  dengan  nilai centroid lama  jika  terdapat  perbedaan  maka  iterasi tetap  berlanjut  namun  jika  tidak  terdapat  perubahan maka  proses  algoritma  selesai,  hasil  pengelompokan adalah hasil dari proses iterasi terakhir.

## 3.5 Flowchart Sistem
Gambar 4 Flowchart Sistem
Penjelasan :
Pada  gambar  4  merupakan  flowchart  sistem yang  akan  dibuat,  ketika  sistem  pertama  kali dijalankan  akan  menampilkan  halaman loading  page pada  aplikasi  setelah  itu  user  akan  diminta  untuk memasukkan username  dan  password ,  setelah memasukkan sistem akan mengecek apakah username & password tersebut cocok atau tidak, jika ya  maka  sistem  akan  melanjutkan  ke  tahap selanjutnya jika tidak maka sistem akan memunculkan  form  login  lagi,  setelah  login  berhasil sistem  akan  menampilkan  halaman  awal  dari kemudian  user  akan  dituntun  untuk  memilih  apakah akan  mengolah  data?  Jika  ya,  maka  proses selanjutnya  adalah  menginputkan  data  pada  sistem setelah  itu  sistem  akan  memproses  data  tersebut  dan melakukan proses pengelompokan data obat menggunakan  metode  K-Means,  setelah  proses pengelompokan  data  selesai  maka  sistem  akan menampilkan  data  hasil  pengelompokan  setelah  itu proses  akan  selesai,  jika  tidak  maka  user  akan dituntun  untuk  memilih  apakah  akan  mencetak  hasil clustering  jika  ya  maka  sistem  akan  menampilkan hasil dari clustering yang telah dilakukan sebelumnya jika  tidak  maka  user  akan  dituntun  untuk  memilih tentang kami jika ya maka sistem akan menampilkan halaman about jika  tidak  maka  proses  sistem  akan berakhir.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Data Cleaning
Data  Cleaning  merupakan  proses  untuk  dapat mengatasi  nilai  yang  hilang,  noise  dan  data  yang tidak  konsisten.  Dataset  yang  didapatkan  dari Puskesmas  sebanyak  243  data  dengan  14  kolom dilakukan  data cleaning sehingga  menghasilkan  data inskonsisten sebanyak  34  data  sehingga  didapatkan data  baru  sebanyak  204  dengan  5  kolom  yang  akan digunakan dalam proses pengelompokan.

## 4.2 Pengujian Metode
Pengujian  dilakukan  pada  sistem  dengan menggunakan  204  data  set  yang  didapatkan  dari penelitian di lapangan.

## 4.2.1 Penentuan Cluster
Penentuan cluster pada  penelitian  ini  dilakukan diawal  yakni  terdapat  2  cluster  yang  akan  dijadikan tempat  untuk  mengelompokkan  data  obat  masing- masing adalah :
1. cluster pertama  obat  dengan  penggunaan lambat
2. cluster kedua obat dengan pengguaan lambat
4.2.2 Penentuan Centroid awal Penentuan centroid awal  pada  penelitian  ini dilakukan  secara  acak  dengan  memilih  2  data  dari 204 data yang akan diuji
Masing-masing adalah :
Tabel 1 Tabel Pusat Awal Cluster Cluster a b c d 1 3720 9000 8640 4080 2 7700 40000 19300 28400

## 4.2.3 Menghitung  Masing-Masing  Jarak  Ke  Pusat

## Cluster
Setelah  didapat  titik  pusat  awal  cluster, kemudian dilakukan perhitungan jarak Euclidian, dan mengelompokan berdasarkan jarak terkecil salanjutnya  akan  di  dapat  nilai  centroid  baru  untuk acuan  perhitungan  berikutnya  sampai  nilai  centroid sebelum dan sesudah bernilai sama.
Perhitungan jarak Euclidean pada iterasi 1 1) Berikut  ini  beberapa  hasil  perhitungan  jarak Euclidean
pada
titik
pusat 1
(3720,9000,8640,4080) :
D(1,1)=
D(2,1)=
… D(204,1)=
2) Berikut  ini  beberapa  hasil  perhitungan  jarak
Euclidean
pada
titik
pusat 2 (7700,40000,19300,28400) :
D(1,2)=
D(2,2)=
… D(204,2)=

## Setelah semua data telah diolah menggunakan rumus
Euclidean maka  kelompokkan  data  kedalam cluster berdasarkan  nilai  terkecil/jarak  terkecil  ke  masing- masing cluster Setelah  itu  hitung  nilai centroid baru  dengan menggunakan persamaan (2)
Tabel 2 Tabel Centroid baru Cluster a b c d 1 9,424 3,029 9,148 3,304 2 134,405 138,307 180,918 91,795
Setelah  nilai centroid baru  didapatkan  maka  hitung nilai masing-masing data terhadap nilai centroid baru Perhitungan jarak Euclidean pada iterasi 2
1) Berikut  ini  beberapa  hasil  perhitungan  jarak Euclidean pada titik pusat 1
D(1,1)=
D(2,1)= … D(204,1)=
2) Berikut  ini  beberapa  hasil  perhitungan  jarak Euclidean pada titik pusat 2 D(1,2)=
D(2,2)= … D(204,2)=
Lakukan perhitungan ceintroid baru sampai dengan nilai centroid baru tidak berubah dari centroid lama/sebelumnya.
Berikut  merupakan  tampilan  pada  pengolahan  data yang dilakukan pada sistem ditampilkan pada gambar 5
4.3 Table pengujian fungsional Dari hasil pengujian diatas kita sudah mendapatkan  hasil  dari  data  uji  masing-masing halaman  monitoring  dan  tombol  button  nya, sebagaimana hasil tertera pada table 3.
Tabel 3. Tabel Hasil Uji Monitoring
No. Item Uji Hasil Uji Berhasil Gagal 1. Halama Login √ - 2. Halaman Utama √ - 3. Halaman Olah Data √ - 4. Halaman Lihat Data √ - 5. Halaman About √ - 6. Button Proses √ - 7. Exit √ - 8. Button Home √ - 9. Button About √ - 10. Button Olah Data √ - 11. Button show entries data √ - 12. CRUD √ - 13. Button Print √ - 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil perancangan sistem pengelompokan  Data  Obat  Pada  UPT  Puskesmas Kondoran  Kec.  Sangalla’  maka  dapat  diambil kesimpulan :
1. Berdasarkan  hasil cleaning data  didapatkan  39 data  yang premature atau inkonsisten dari  243 data  sehingga  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah 204 data
2. Berdasarkan hasil pengujian metode pada sistem dari  204  data  yang  diuji  sebanyak  183  data masuk kedalam cluster 1 obat dengan pemakaian lambat dan 21 data masuk kedalam cluster 2 obat dengan pemakaian cepat
3. Berdasarkan hasil pengujian metode pada sistem dan  penghitungan  secara  manual  menggunakan excell  menunjukkan  kesamaan  100%  pada  hasil akhir yang didapatkan
4. Berdasarkan hasil pengujian fungsional
menunjukkan  100%  sistem  sudah  dapat  berjalan dengan baik dan sesuai dengan fungsinya

## 5.2 Saran
Agar  sistem  dapat  berjalan  dengan  baik  dapat diterapkan beberapa saran :
1. Dataset  yang  digunakan  bisa  mengambil  dari beberapa tahun agar hasil yang didapatkan lebih akurat
2. Agar  lebih  muda  dalam maintenance sistem dibangun berbasis web
3. Agar  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat perbandingan  2  metode  dapat  dilakukan  yaitu membandingkan  hasil  dari  pengelompokan menggunakan  metode K-Means dan K-Nearest Neighbors

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sulastri, Gufroni, 2017. Penerapan Data Mining dalam  Pengelompokan  Penderita  Thalassaemia,
Jurnal Nasional Teknologi dan Sistim
Informasi , Vol 03, No 02
[2]  Astuti,  2017.  Penerapan  Data  Mining  untuk Clustering Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma Hard C-Means, Jurnal Ilmiah DASI, Vol 18, No 01
[3]   Darmi,  Setiawan,  2016.  Penerapan  Metode Clustering  K-Means  dalam  pengelompokan penjualan  produk, Jurnal  Media  Infotama, Vol 12, No 2.
[4]   Afiani  R.K  Fitra,  2018.    Penerapan  K-Means Clustering  Untuk  Mengetahui  Varietas  Padi Unggul  Produksi  Balai  Pengkajian  Teknologi Pertanian Jawa, JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), Vol 02, No.01
[5]   Chusyairi  A,  Saputra  R.N.  Pelsri,  2019. Pengelompokan  data  Puskesmas  Banyuwangi Dalam  Pemberian  Imunisasi  Menggunakan Metode  K-Means  Clustering, Telematika, Vol 12, No 02
[6]  Sanah Nor, 2017. Pelaksanaan Fungsi Puskesmas (Pusat Kesehatan Masyarakat) Dalam Meningkatkan Kualitas Pelayanan Kesehatan  di  Kecamatan  Long  Kali  Kabupaten Paser, eJurnal  Ilmu  Pemerintahan ,  Vol  05,  No 01.
[7]   Purnamaningsih  Chandra,  S.,  &  Saptono  Ristu, 2014. Pemanfaatan Metode K-Means Clustering dalam  Penentuan  Penjurusan  Siswa  SMA, Jurnal ITSMART, Vol 03, No. 01.