## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING TINGKAT KEPENTINGAN TAGIHAN RUMAH SAKIT DI PT PERTAMINA (PERSERO)
Ema Ainun Novia a , Woro Isti Rahayu b , Syafrial Fachri Pane c
Politeknik Pos Indonesia,Jl. Sariasih 54, Sarijadi, Sukasari, Kota Bandung, Jawa Barat 40151 Politeknik Pos Indonesia,Jl. Sariasih 54, Sarijadi, Sukasari, Kota Bandung, Jawa Barat 40151 Politeknik Pos Indonesia,Jl. Sariasih 54, Sarijadi, Sukasari, Kota Bandung, Jawa Barat 40151

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 26 Februari 2020 Revisi Akhir: 10 Maret 2020 Diterbitkan Online : 25 Maret 2020 Claims  are  claims  that  can  be  in  the  form  of  money,  services  or  goods  that  are  the obligations of another party to an entity. Problems that occur in this department do not yet  have  information  about  the  bills  to  be  paid  based  on  their  level  of importance.Therefore this study aims to create a billing grouping system based on the level  of  importance  in  each  hospital  using  a  data  mining  algorithm  with  the  K-means method.  This  method  is  considered  appropriate  because  of  group  data  based  on  the closest  cluster  center  point  with  the  data.  Billing  based  on  hospitals  into  2  clusters namely  urgent  cluster  (C1)  and  non-urgent  cluster  (C2).From  the  calculation  of  104 data samples consisting of 4 hospitals, 14 data are in the "Urgent" cluster (C1), 90 data are  in  the  "Not  Urgent"  cluster  (C2).  The  results  are  then  grouped  again  based  on hospitals  so  that  the  grouping  obtained  at  Pertamina  Center  hospitals  cluster  1  there are 3 data and cluster 2 there are 2 data. Pertamina Jaya hospital for cluster 1, there is 1 data and in cluster 2 there are 44 data. In Pertamina Balikpapan hospital for cluster 1, there is 7 data and for cluster 2 there are 25 data. And at Pertamina Plaju hospital for cluster 1 there is 1 data and for cluster 2 there is 13 data.
K ATA K UNCI

## Tagihan
Clustering
K-Means Rumah Sakit

## K ORESPONDENSI
E-mail: emaainunnovia@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
PT. Pertamina merupakan salah satu perusahaan yang besar yang  dimiliki  oleh  Indonesia.  PT.  Pertamina  merupakan  salah satu  bagian  dari  Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  yang memiliki  tanggung  jawab  untuk  mengawasi  proses  distribusi bahan  bakar  minyak  (BBM)  di  dalam  negeri  [1].  Sebagai perusahaan  besar  yang  memiliki  arus  kas  yang  solid  dan manajemen keuangan yang berhati-hati, tentu telah memikirkan upaya  untuk  mengatasi  masalah  beban  karyawan  bila  terjadi risiko  khususnya  mengenai  masalah  risiko  sakit.  Dengan demikian, pekerja dan keluarganya tidak akan terbebani dengan masalah  tersebut.  Salah  satu  upaya  perusahaan  yaitu  dengan memberikan  fasilitas.  Fasilitas  kantor  yang  dimaksud  ini merupakan  suatu  bentuk  perlindungan  finansial  yang  diberikan berupa klaim  atas  kesehatan dan jiwa  karyawan terhadap risiko kecelakaan,  sakit  atau  meninggal  oleh  perusahaan  selama karyawan bekerja dibawah naungan perusahaan [2].
PT  Pertamina  (Persero)  memiliki  beberapa  departemen salah  satunya  terdapat  departemen Health  and  Medical Management yang salah satu fungsinya adalah untuk memproses tagihan  pembayaran  rumah  sakit.  Tagihan  adalah  klaim  yang dapat berupa uang, jasa atau barang yang merupakan kewajiban
pihak  lain  ke  suatu  entitas  [3].  Adapun  permasalahan  yang terjadi  pada  department Health  and  Medical  Management ini, dimana  dalam  menentukan  tagihan  mana  yang  harus  dibayar terlebih  dahulu  masih  manual  sehingga  masih  kurang  tepat dalam  menentukan  mana  tagihan  pembayaran  yang  seharusnya didahulukan namun telat dalam hal pembayaran ke rumah sakit terkait.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut  maka  perlu dibuatkan  sistem  yang  memudahkan  untuk  pengelompokkan tagihan  berdasarkan  kepentingannya  serta  dalam  mengatasi permasalahan  tersebut  menggunakan  teknik data  mining yaitu metode K-means clustering.
Data  Mining merupakan  proses  penambangan  atau penemuan  sebuah  informasi  baru  dengan  mencari  pola  atau aturan tertentu dari sejumlah data dalam jumlah yang besar [4]. Data  Mining melakukan  proses  pemodelan  tanpa  supervisi ( unsupervised )  dan  merupakan  salah  satu  metode  yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi [5]. Salah satu  metode  dalam data  mining yaitu clustering . Clustering merupakan teknik pembelajaran tanpa pengawasan di mana ada kelas  yang  telah  ditentukan  dan  informasi  sebelumnya  yang mendefinisikan  bagaimana  data  harus  dikelompokkan  atau dilabeli ke dalam kelas yang terpisah [6]. Clustering merupakan sebuah  algoritma  pembelajaran  mesin  tanpa  pengawasan  dan juga  merupakan  algoritma  berulang  [7]. Clustering memiliki
peran  yang  penting  dalam data  mining ,  dimana  teknik  ini  akan membagi  data  kedalam  beberapa cluster sesuai  dengan kemiripannya [8].
Pada Clustering terdapat beberapa algoritma pengelompokan  untuk  mengelompokan  data  secara  mudah. Salah  satu  algoritma  pengelompokkan  adalah K-means. K- means adalah  salah  satu  metode clustering yang  non  hirarki dimana  berusaha  untuk  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam bentuk  satu  atau  lebih cluster. Metode  ini  mempartisi  data  ke dalam cluster sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang  mempunyai  karateristik  yang  berbeda  di  kelompokan  ke dalam cluster yang  lain  [9].  Algoritma K-means merupakan algoritma pembelajaran yang sederhana yang dapat menyelesaikan  sebuah  permasalahan  untuk  meminimalkan kesalahan ganda [10].
Maka  dari  itu  peneliti  menyelesaikan  permasalahan mengenai  pengelompokkan  tagihan  dengan  menggunakan metode data mining k-means clustering. Penggunaan metode K- means juga  dikarenakan K-means mempunyai  kemampuan mengelompokkan  data  dalam  jumlah  yang  cukup  besar  dengan waktu komputasi yang cepat dan efisien. Sistem pengelompokkan  tagihan  berdasarkan  tingkat  kepentingannya akan  dibangun  dengan  memanfaatkan PHP sebagai  pembuatan sistemnya  dan MySQL sebagai  pengelola  basis  datanya. PHP menyediakan  berbagai  kemudahan  dan  dukungan  dalam pengembangan  aplikasi  berbasis website , MySQL merupakan database yang  gratis  dan  telah  mendukung  teknologi  database terbaru.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 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. Potensi clustering adalah dapat digunakan untuk mengetahui  struktur dalam  data  yang  dapat  dipakai  lebih  lanjut dalam  berbagai  aplikasi  secara  luas  seperti  klasifikasi, pengolahan  gambar,  dan  pengenalan  pola.  Teknik cluster mempunyai  dua  metode  untuk  melakukan  pengelompokkan yaitu hierarchical clustering dan non-hierarchical clustering.
hierarchical clustering
merupakan
suatu metode pengelompokkan data yang cara kerjanya dengan mengelompokkan  dua  data  atau  lebih  yang  mempunyai kesamaan atau kemiripan, kemudian proses dilanjutkan ke objek lain  yang  mimiliki  kedekatan  dua,  proses  ini  terus  berlangsung hingga  cluster  membentuk  semacam  tree  dimana  ada  hirarki atau  tingkatan  yang  jelas  antar  objek  dari  yang  paling  mirip hingga  yang  paling  tidak  mirip.  Namun  secara  logika  semua objek  pada  akhirnya  hanya  akan  membentuk  sebuah cluster
[10] .

## Tagihan
Tagihan merupakan sejumlah kewajiban  yang harus dibayarkan oleh  pelanggan  atas  seluruh  penggunaan  atau  pemakaian  jasa dan  fasilitas  tertentu  (biasanya  dalam  kurun  waktu  1  bulan),
termasuk  juga  sepertinya  jumlah  denda,  bunga,  biaya administrasi serta biaya lain (apabila ada) [11].

## Rumah Sakit
Rumah  Sakit  dapat  diartikan  sebagai  sebuah  institusi  dibidang pelayanan  kesehatan  bagi  semua  masyarakat  yang  memiliki karakteristik  tersendiri  yang  dipengaruhi  oleh  perkembangan ilmu pengetahuan dibidang kesehatan, kemajuan teknologi, dan juga  mengenai  kehidupan  sosial  ekonomi  masyarakat.  Rumah sakit  yang  harus  tetap  mampu  meningkatkan  pelayanan kesehatan  yang  lebih  bermutu  dan  terjangkau  oleh  masyarakat agar  terwujud  derajat  kesehatan  masyarakat  yang  setinggi- tingginya,  yang  menyelenggarakan  pelayanan  kesehatan perorangan  secara  paripurna  meliputi  :  pelayanan  kesehatan yang  meliputi promotif, preventif, kuratif, dan juga rehabilitatif yang  menyediakan  pelayanan  seperti  rawat  inap,  rawat  jalan, dan gawat darurat [12].
Algoritma K-Means
Algoritma K-means merupakan  metode  pengclusteran  secara partitioning yang  memisahkan  data  ke  dalam  kelompok  yang berbeda.  Dengan  partitioning  secara  iteratif, K-means mampu meminimalkan  rata-rata  jarak  setiap  data  ke cluster nya.  Dalam algoritma K-means ,  setiap  data  harus  termasuk  ke cluster tertentu  pada  suatu  tahapan  proses,  pada  tahapan  proses berikutnya dapat berpindah ke cluster yang lain. Pada dasarnya penggunaan  algoritma K-means dalam  melakukan  proses clustering tergantung dari data yang ada dan konklusi yang ingin dicapai.
Algoritma K-means pada  awalnya  mengambil  sebagian  dari banyaknya  komponen  dari  populasi  untuk  dijadikan  pusat cluster awal. Pada step ini pusat cluster dipilih secara acak atau random dari sekumpulan populasi data yang ada. Selanjutnya K- means menguji dari masing-masing komponen didalam populasi data  dan  menandai  komponen  tersebut  ke  salah  satu  pusat cluster yang telah di definisikan tergantung dari jarak minimum antar  komponen  dengan  tiap-tiap  pusat cluster .  Posisi  pusat cluster  nanti  akan  dihitung  kembali  sampai  semua  komponen pada data digolongkan kedalam setiap cluster dan terakhir akan terbentuk  sebuah  posisi cluster baru.  Di  dalam  penelitian  ini, langkah-langkah  dalam  menyelesaikan  masalah  menggunakan algoritma K-means yang digunakan sebagai berikut :
1. Tentukan k sebagai jumlah cluster yang akan dibentuk.
2. Tentukan k centroid awal secara random atau acak.
3.  Hitung  jarak  setiap  objek  ke  masing-masing centroid dari masing-masing cluster dengan  menggunakan  metode Euclidian Distance seperti pada persamaan (1).
(1)
4.  Alokasikan  masing-masing  objek  ke  dalam centroid yang paling dekat
5.  Lakukan  iterasi,  kemudian  tentukan  posisi centroid baru dengan menggunakan persamaan (2).
(2)
Keterangan :
C : centroid data
m  :  anggota  data  yang  termasuk  ke  dalam  jarak cluster terdekat
n : jumlah data yang menjadi anggota cluster tertentu.
6.  Ulangi  langkah  3  jika  posisi  centroid  baru  masih  tidak  sama [13].

## 2 METODOLOGI

## Gambar 1 Diagram Alur Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  suatu  cara  untuk  mencari, memperoleh,  mengumpulkan  atau  mencatat  data,  baik  berupa data  primer  maupun  data  sekunder  yang  digunakan  untuk keperluan  menganalisa  faktor-faktor  yang  berhubungan  dengan pokok-pokok  permasalahan  sehingga  nanti  akan  didapat  suatu kebenaran dari data-data yang akan diperoleh.
Metode  penelitian  pada  dasarnya  merupakan  cara  ilmiah  untuk mendapatkan  data  dengan  tujuan  dan  kegunaan  tertentu.  Di dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  waterfall. Tahapan metodologi yang dilakukan adalah :

## Analisa Kebutuhan
Tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  yang  berkaitan  dengan metode  algoritma K-means merupakan  salah  satu  aspek  yang berperan  dalam  kelancaran  dan  keberhasilan  dalam  suatu penelitian. Dalam penelitian ini pengumpulan data, diantaranya :
a. Observasi
Observasi  merupakan  sebuah  pengamatan  dan  juga pencatatan  secara  sistematik  terhadap  unsur-unsur yang  tampak  dalam  suatu  gejala-gejala  pada  obyek penelitian.  Dalam  penelitian  ini,  peneliti  melakukan observasi  pada  PT  Pertamina  (Persero)  di  Sopo  Del Tower Lantai 35.
b. Wawancara Wawancara  merupakan  percakapan  berlangsung antara  pewawancara  dan  narasumber.  Pada  sesi wawancara  kali  ini  peneliti  menanyakan  beberapa pertanyaan  kepada  narasumber  yaitu  Bapak  Dwi Adiyanto,  wawancara  berlangsung  pada  10  Oktober 2019  jam  13.00  selaku  selaku  Karyawan  Health  and Medical Management di PT. Pertamina (Persero).
c. Kusioner awal
Kuesioner  adalah  sebuah  teknik  pengumpulan  data yang  dapat  dilakukan  dengan  cara  memberi  beberapa pertanyaan maupun penyataan tertulis kepada responden  untuk  dijawabnya.  Pada  penilitian  ini peneliti menyebarkan kuesioner kepada pegawai untuk mengetahui tanggapan responden terhadap pertanyaan yang telah disediakan.

## Desain Sistem
Desain  yang  dimaksud  bukan  hanya  tampilan  atau interface , tetapi  yang  dimaksud  desain  dalam  metode  ini  adalah  desain sistem yang meliputi :
a. Analisis yang sedang berjalan Menjelaskan  proses  bisnis  yang  sedang  berjalan  pada sistem  pengelompokkan  tagihan  pembayaran  di  PT. Pertamina (Persero) menggunakan BPMN.
b. Analisis yang akan dibangun Menjelaskan  tentang  proses  bisnis  usulan  yang  dapat membantu  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada pada  sistem  yang  sedang  berjalan  menggunakan BPMN.
c. Perancangan Uniﬁed Modelling Language
Perancangan  yang  akan  dibuat  menggunakan  object oriented Unified  Modelling  Language  (UML) terdiri dari Use Case diagram, sequence diagram, collaboration  diagram,  activity  diagram,  statechart diagram, dan component diagram.
d. Perancangan Metode K-means Menjelaskan algoritma K-means untuk menyelesaikan permasalahan  yang  telah  di  analisis  pada  sistem  yang telah diusulkan sebelumnya.

## Implementasi
Implementasi  perancangan  pada  sistem  dan database dan perhitungan  metode  algoritma k-means untuk  mengetahui apakah algoritma tersebut dapat di implementasikan atau tidak.
a. Implementasi Analisis Yang Diusulkan Melakukan implementasi analisis yang telah diusulkan atau dirancang ke dalam sistem.
b. Implementasi Algoritma K-means Melakukan  pengujian  terhadap  algoritma k-means untuk  proses  pengelompokkan  tagihan  pembayaran rumah sakit.

## Integrasi Dan Pengujian
Tahap  ini  dilakukan  proses  integrasi  dan  pengujian  yang  berisi pengujian sistem algoritma k-means.
a. Simulasi Aplikasi
Melakukan simulasi sistem yang telah dibuat.
b. Simulasi Algoritma K-means
Melakukan simulasi terhadap algoritma k-means untuk proses  pengelompokkan  tagihan  pembayaran  rumah sakit.
c. Uji BlackBox
Melakukan pengujian terhadap sistem. Mengecek dan memastikan  bahwa  setiap  masukan  yang  dapat dijalankan oleh sistem berjalan dengan lancar.
d. Kuesioner Akhir
Pada  penelitian  ini  peneliti  menyebarkan  kuesioner kepada pegawai untuk mengetahui tanggapan responden terhadap sistem yang telah dibuat.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Yang Sedang Berjalan
Tahapan  yang  di  perlukan  dalam  pembuatan  suatu  program yaitu menganalisa sistem yang sudah ada, dimana analisa sistem merupakan   proses   mempelajari suatu   sistem   dengan   cara menguraikan sistem tersebut kedalam elemen yang membentuknya. Selanjutnya mengidentifikasi dan mengevaluasi permasalahan –permasalahan yang terjadi serta kebutuhan yang di perlukan, sehingga dapat di usulkan pembuatannya.

## Gambar 3 BPMN Yang Akan Dibangun
Perhitungan Dengan Menggunakan Algoritma K- Means
1. Alur Perhitungan K-means
2. Menentukan Cluster Dan  Nilai Centroid Awal

## Tabel 1 Data Tagihan
No DPP Tagihan CN Pembayaran 1 68650 2044315 201609 1842706 2 1312230 12227959 201609 12026350 3 6275270 31858226 682253 31175973 4 9500000 34312824 192000 34120824 5 4890768 28396469 201609 28194860 6 2587650 13184268 168512 13015756 7 4122010 39710365 710143 39000222 8 4733100 9137531 177350 8960181 9 8256265 19009751 95625 18914126 10 7670860 35804857 1160986 34643871
Langkah  awal  dalam  perhitungan K-means adalah  menentukan jumlah cluster dan  juga  menentukan centroid .  Disini  peneliti menentukan jumlah cluster dan centroid berdasarkan data secara random . Peneliti membentuk cluster menjadi 2 yaitu :
C1 = Mendesak C2 = Tidak mendesak
Centroid awal dipilih secara random atau acak yang diambil dari data  yang  ada.  Nilai  centroid  awal  yang  digunakan  pada penelitian ini yaitu :

## Tabel 2 Centroid Awal
Cluster DPP Tagihan CN Pembayaran C1 9500000 34312824 192000 34120824 C2 2587650 13184268 168512 13015756 3. Menghitung Jarak
Setelah  menentukan  nilai  centroid  hitung  jarak  dari  setiap  data dengan menggunakan rumus :
(    )     √( ) ( ) ( )
Berikut perhitungan jarak dari setiap data terhadap cluster pada Iterasi I:
1. Perhitungan jarak data no 1 terhadap cluster 1 dan cluster 2
(   )
√ (                ) (                  )
(               )
(                  )
(   )
√ (                ) (                  )
(               )
(                  )
2. Perhitungan jarak data no 2 terhadap cluster 1 dan cluster 2

## (   )
√
(                  ) (                   )
(               ) (                   )
(   )
√ (                  ) (                   )
(               )
(                   )
3. Perhitungan jarak data no 3 terhadap cluster 1 dan cluster 2 (   )
√ (                  ) (                   ) (               )
(                   )
(   )
√ (                  ) (                   )
(               )
(                   )
4. Perhitungan jarak data no 4 terhadap cluster 1 dan cluster 2 (   )
√
(                  ) (                   )
(               )
(                   )
(   )
√ (                  ) (                   )
(               )
(                   )
5. Perhitungan jarak data no 5 terhadap cluster 1 dan cluster 2 (   )
√
(                  ) (                   ) (               )
(                   )
(   )
√ (                  ) (                   )
(               )
(                   )
6. Perhitungan jarak data no 6 terhadap cluster 1 dan cluster 2 (   )
√ (                  ) (                   ) (               )
(                   )
(   )
√ (                  ) (                   ) (               )
(                   )
7. Perhitungan jarak data no 7 terhadap cluster 1 dan cluster 2 (   )
√
(                  ) (                   )
(               )
(                   )
(   )
√ (                  ) (                   )
(               )
(                   )
8. Perhitungan jarak data no 8 terhadap cluster 1 dan cluster 2 (   )
√ (                  ) (                  ) (               )
(                  )
(   )
√ (                  ) (                  )
(               )
(                  )
9. Perhitungan jarak data no 9 terhadap cluster 1 dan cluster 2 (   )
√ (                  ) (                   ) (              )
(                   )
(   )
√ (                  ) (                   )
(              )
(                   )
10. Perhitungan jarak data no 10 terhadap cluster 1 dan cluster 2
(    )
√
(                  ) (                   ) (                ) (                   ) (    ) √ (                  ) (                   )
(                )
(                   )
Tabel 3 Hasil Jarak Data Terhadap Cluster No C1 C2 CLUSTER 1 46605622 15977548 2 2 32294686 1876497 2 3 5033531 26312975 1 4 0 30653237 1 5 9558526 21612999 1
6 30653237 0 2 7 9062738 37168184 1 8 35910679 6117745 2 9 21609810 10043183 2 10 2604693 31722081 1

## 4. Menentukan Cluster
Untuk  menentukan cluster setiap  data  ditentukan  berdasarkan jarak  minimum.  Jika  C1  lebih  kecil  dari  C2  maka  masuk  ke cluster 1 sedangkan jika C2 lebih kecil dari C1 maka masuk ke cluster 2.
5. Menentukan Centroid Baru
Hasil centroid ini  akan  dipakai  untuk  perhitungan  Iterasi  II. Berikut cara menghitung centroid baru:
C1  DPP  =  (6275270  +  9500000  +  4890768  +  4122010  + 7670860)/5 = 6491782 C1 Tagihan = (31858226 + 34312824 + 28396469 + 39710365 + 35804857)/5 = 34016548 C1 CN = (682253 + 192000 + 201609 + 710143 + 1160986) = 589398 C1  Pembayaran  =  (31175973  +  34120824  +  28194860  + 39000222 + 34643871)/5 = 33427150
Lakukan  juga  perhitungan  tersebut  untuk cluster 2  sehingga didapat nilai cluster sebagai berikut :

## Tabel 4 Nilai Centroid Baru Untuk Iterasi II
Cluster DPP Tagihan CN Pembayaran C1 6491782 34016548 589398 33427150 C2 3391579 11120765 168941 10951824
Lakukan  kembali  langkah  ke  4.3.2.  Perhitungan  akan  berhenti jika antara iterasi terakhir dan iterasi sebelumnya tidak ada lagi perpindahan data. Berikut hasil clustering akhir :
No DPP Tagihan CN Pembayaran Cluster 1 68650 2044315 201609 1842706 2 2 1312230 12227959 201609 12026350 2 3 6275270 31858226 682253 31175973 1 4 9500000 34312824 192000 34120824 1 5 4890768 28396469 201609 28194860 1 6 2587650 13184268 168512 13015756 2 7 4122010 39710365 710143 39000222 1 8 4733100 9137531 177350 8960181 2 9 8256265 19009751 95625 18914126 2 10 7670860 35804857 1160986 34643871 1

## Perancangan
a. Use case Diagram
Use Case diagram merupakan konstruksi untuk mendeskripsikan  hubungan-hubungan  yang  terjadi  antara  aktor
dengan  aktivitas  yang  terjadi  pada  sistem  dan  alat.  berikut  ini menggambarkan tentang proses yang terjadi secara umum dalam Sistem Cluster Tagihan :

## Gambar 5 Use Case Diagram

## b. Class Diagram
Dalam  proses  pembuatan  aplikasi  ini  Class  diagram  yang akan digunakan adalah sebagai berikut :
Gambar 6. Class Diagram
Perancangan User Interface
Gambar 7. User Interface Login
Gambar 8. User Interface Kelola Data Tagihan
Gambar 9. User Interface Kelola Data Rumah Sakit
Gambar 9 User Interface Kelola Data User
Gambar 10 User Interface Perhitungan K-means
Gambar 11 User Interface Pengelompokkan

## 3.1 Implementasi Program
Gambar 12 Halaman Login
Gambar 13 Halaman Kelola Data Tagihan Gambar 14 Halaman Kelola Data Rumah Sakit Gambar 15 Halaman Kelola Data User
Gambar 16 Halaman Perhitungan K-means Gambar 17 Halaman Pengelompokkan Gambar 18 Halaman Pengelompokkan

## Gambar 19 Halaman Report

## 4 KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  peneliti  dengan latar  belakang  masalah  mengenai  pengelompokkan  tagihan berdasarkan  tingkat  kepentingan  peneliti  dapat  menyimpulkan sebagai berikut :
1. Peneliti  menemukan  bahwa  penelitian  ini  dapat  menjawab atau memberikan solusi terhadap masalah yang ada. Dengan menggunakan  metode K-means sebagai  alternatif  metode untuk menentukan mana tagihan yang harus dibayar terlebih dahulu  berdasarkan  hasil  clustering  setiap  rumah  sakit memberikan hasil yang lebih efisien.
2. Hasil  proses  clustering  tersebut  adalah  pada  data  tagihan yang  semula  ada  104  data  dikelompokkan  menjadi  dua cluster. Cluster Pertama yaitu mendesak terdiri dari 14 data. Cluster kedua yaitu tidak mendesak terdiri dari 90 data.
Berdasarkan    hasil    penelitian    yang    dilakukan,    saran    yang dapat  diberikan    adalah    untuk    pengembangan    selanjutnya aplikasi  dapat  dikembangkan  dari  basis  web  ke  basis  android untuk  memudahkan  pengelompokkan.  Agar  pengelompokkan lebih  akurat,  kriteria  -kriteria  bisa  di  tambahkan.  Analisis  ini bisa  dikembangkan  dengan  menggunakan  metode  lain  atau membandingkan  metode K-means  clustering dengan  metode lain agar pengelompokkan data nya lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. Tangkuman, B. Tewal, and I. Trang, “Karyawan Pada Pt  .  Pertamina  (  Persero  ),” Penilai.  Kinerja,Reward  dan Punishm. , vol. 3, no. 2, pp. 884–895, 2015.
[2] “Tinjauan  Sistem  Pembayaran  Klaim  Biaya  Pengobatan Karyawan PT Antam, Tbk Makassar,” 2018.
[3] R. Irma, “Tagihan,” in Akuntansi Dasar Jilid II , Sidoarjo: Uwais Inspirasi Indonesia, 2017.
[4] S.  Kasus,  U.  Dehasen,  S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E. Suryana,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK
MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4 . 5,” vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[5] I.  M.  Maharani,  “K-Means  Clustering,” Medium ,  2019.
[Online].  Available:  https://medium.com/@16611053/k- means-clustering-c5ab3351184b. [Accessed: 08-Jan- 2020].
[6] S. Singh, “An Introduction To Clustering,” Medium , 2018. [Online].
Available:
https://medium.com/datadriveninvestor/an-introduction- to-clustering-61f6930e3e0b. [Accessed: 08-Jan-2020].
[7] R.  Khandelwal,  “K-Means  Clustering,” Medium ,  2018. [Online].
Available:
https://medium.com/datadriveninvestor/k-means- clustering-6f2dc458cce8. [Accessed: 08-Jan-2020].
[8] C.  Series,  “The  data  mining  analysis  to  determine  the priorities  of  families  who  receiving  assistance  The  data mining analysis to determine the priorities of families who receiving assistance,” 2019.
[9] R.  D.  Ramadhani,  “Memahami  K-Mean  Clustering Dengan  R,” Medium ,  2019.  [Online].  Available: https://medium.com/@16611129/belajarbersama-kides- episode-2-cd51d0bfd121. [Accessed: 08-Jan-2020].
[10]  S.  Index,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering Penilaian Dosen Berdasarkan Indeks Kepuasan Mahasiswa,” vol. 16, no. 1, pp. 17–24, 2017.
[11]  D.  A. N.  Telepon, B. Android, and P. Wisma, “Tegalrejo Kota Salatiga.”
[12]  D.  I.  Rumah,  S.  Umum,  D.  M.  Yunus,  and  K.  Bengkulu, “ANALISIS  MANAJEMEN  BENCANA  GEMPA  THE
ANALYSIS  OF  EARTHQUAKE  MANAGEMENT PENDAHULUAN  WHO  (  World  Health  Organization  ) menganggap  perlu  untuk  membangun  rumah  sakit  yang aman  ,  terutama  pada  situasi  menyelamatkan  jiwa  dan dapat  terus  bagi  masyarakat  .  Rumah  ,”  vol.  8,  no.  1,  pp. 28–33, 2017.
[13]  T. N. Hermawan, M. Ugiarto, and N. Puspitasari, “Sistem Evaluasi  Kinerja  Asisten  Laboratorium  Menggunakan Metode  K-Means,” Pros.  Semin.  Nas.  Ilmu  Komput.  dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 3–6, 2017.

## BIODATA PENULIS

## Penulis Pertama
Ema  Ainun  Novia,  Mahasiswi  dari  Politeknik
Pos Indonesia, Program Studi Teknik Informatika sejak 2016 email : emaainunnovia@gmail.com

## Penulis Kedua
Woro  Isti  Rahayu,  Dosen  Politeknik  Pos Indonesia,  Program  Studi  Teknik  Informatika berlatar  belakang  S1  Teknik  Informatika, Universitas Widyatama  dan  S2  Teknik Informatika , Institut Teknologi Bandung.

## Penulis Ketiga
Syafrial  Fachri  Pane,  Dosen  Politeknik  Pos Indonesia,  Program  Studi  Teknik  Informatika berlatar  belakang  D3  Teknik  Informatika Politeknik Pos Indonesia, S1 Teknik
Informatika  Universitas  Pasundan,  dan  S2
Teknik Informatika Universitas Bina Nusantara.