Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 99-107

## Pengelompokan Jumlah Kasus Penyakit Aids Berdasarkan Provinsi Menggunakan Metode K-Means
Rut Indra Lita Sinaga 1 , Widodo Saputra 2 , Hendry Qurniawan 3
1,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 Rutindralita@gmail.com, 2 widodosaputra@amiktunasbangsa.ac.id,
3 hndryQ@gmail.com

## Abstract
Acquired  Immune  Deficiency  Syndrome  (AIDS)  is  a  collection  of  symptoms  due  to  a gradual  decline  in  the  immune  system  caused  by  infection  with  the  Human Immunodeficiency  Virus  (HIV).  This  disease  is  a  dangerous  disease  and  should  be watched out for where it spreads very quickly. AIDS is one of the top infectious diseases that can cause death. K-Means is an algorithm in data mining that can be used to group / cluster  data.  There  are  many  approaches  to  creating  clusters,  one  of  which  is  to  create rules that dictate membership in the same group based on the level of equality among its members. The purpose of this study was to classify the number of AIDS cases by province. To solve the existing problems, the authors  will use the K-Means cluster method using 2 clusters to determine the province which has the highest cases of AIDS and the province with  the  lowest  cases  of  AIDS  by  calculating  the  centroid  /  average  of  the  data  in  the cluster. It is especially recommended that the government take advantage of the results of this  research  to  pay  more  attention  and  make  efforts  in  overcoming  AIDS  in  provinces with high AIDS disease.
Keywords: Cluster, K-Means, Province, AIDS

## Abstrak
Acquired  Immune  Deficiency  Syndrome  (AIDS)  adalah  kumpulan  gejala  penyakit akibat menurunnya sistem kekebalan tubuh secara bertahap yang disebabkan oleh infeksi Human Immunodeficiency  Virus  (HIV). Penyakit ini merupakan penyakit berbahaya dan harus  diwaspadai  dimana  penyebarannya  sangat  cepat.  AIDS  merupakan  salah  satu penyakit infeksi peringkat atas yang dapat menyebabkan kematian.  K-Means merupakan salah  satu  algoritma  dalam  data  mining  yang  bisa  digunakan  untuk  melakukan pengelompokan/clustering  suatu  data.  Ada  banyak  pendekatan  untuk  membuat  cluster, diantaranya  adalah  membuat  aturan  yang  mendikte  keanggotaan  dalam  kelompok  yang sama  berdasarkan  tingkat  persamaan  diantara  anggota-anggotanya.  Tujuan  penelitian ini  untuk  mengelompokkan  Jumlah  Kasus  Penyakit  AIDS  berdasarkan  Provinsi.  Untuk penyelesaian permasalahan yang ada maka penulis akan menggunakan metode cluster K- Means  dengan  menggunakan  2  cluster  untuk  mengetahui  kelompok  Provinsi    yang memiliki kasus Penyakit AIDS tertinggi dan Provinsi  yang memiliki kasus Penyakit AIDS terendah dengan menghitung centroid/ rata-rata dari data-data pada cluster. Disarankan khususnya  kepada  Pemerintah  untuk  memanfaatkan  hasil  penelitian  ini  agar  lebih memperhatikan  lagi  dan  mengupayakan  dalam  penanggulangan  penyakit  AIDS  di provinsi yang tinggi akan penyakit AIDS.
Keywords: Cluster ,K-Means, Provinsi , AIDS.

## 1. Pendahuluan
Acquired Immune Deficiency Syndrome (AIDS) adalah kumpulan gejala penyakit akibat  menurunnya  sistem  kekebalan  tubuh  secara  bertahap  yang  disebabkan  oleh
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 99-107
infeksi Human  Immunodeficiency  Virus (HIV).  Penyakit  ini  merupakan  penyakit berbahaya  dan  harus  diwaspadai  dimana  penyebarannya  sangat  cepat.  HIV/AIDS merupakan  salah  satu  penyakit  infeksi  peringkat  atas  yang  dapat  menyebabkan kematian.
Berdasarkan data dari Pusat Data dan Informasi Kementerian Kesehatan RI, kasus HIV/AIDS  yang  ditemukan  di  Indonesia  sampai  Maret  tahun  2011  diketahui  bahwa jumlah  penderita  HIV  di  Indonesia  sebanyak  242.699  orang  dan  AIDS  sebanyak 87.453  orang.  Jumlah  ini  mengalami  peningkatan  tajam  dari  tahun  2008,  dimana jumlah  kumulatif  penderita  HIV  sebanyak  150.296  orang  dan  AIDS  sebanyak 55.799 orang.
Infeksi  HIV  cenderung  meningkat  dan  paling  banyak  terjadi  pada  kelompok  usia produktif,  yaitu  kelompok  umur  25-49  tahun  dan  kelompok  umur  20-24  tahun.  Usia remaja  15-19  tahun  menduduki  posisi  keempat  dan  usia  remaja  merupakan  usia  yang sangat  rentan  untuk  terinfeksi  HIV.  Ada  lebih  dari  setengah  infeksi  baru  HIV  didunia ditemukan  pada  usia  15-19  tahun  dan  mayoritas  remaja  terinfeksi  karena  hubungan seksual (sumber: https://pusdatin.kemkes.go.id) kasus penderita yang meninggal akibat HIV/AIDS  juga  menjadi  faktor  penentu  kenaikan  potensi  tersebut.  Apabila pemerintah tidak menanggulangi kejadian ini, dikhawatirkan ke depannya Indonesia akan menjadi salah satu negara penyumbang terbesar penderita HIV/AIDS.
Algoritma K-Means merupakan suatu algoritma yang digunakan dalam
pengelompokkan secara partisi yang memisahkan data ke dalam kelompok yang berbeda –  beda.  Algoritma  ini  mampu  meminimalkan  jarak  antara  data  ke cluster nya.  Pada dasarnya  penggunaan  algoritma  ini  dalam  proses clustering tergantung  pada  data  yang didapatkan  dan  konklusi  yang  ingin  dicapai  di  akhir  proses.  Penelitian  sebelumnya  yang telah dilakukan terkait dengan algoritma K-Means mengenai  Analysis Klasterisasi Kasus HIV/AIDS di Indonesia dengan hasil analisis cluster pada data kasus HIV dan AIDS yang ada di Indonesia, dapat ditarik kesimpulan bahwa provinsi DKI Jakarta, Jawa Timur dan Papua  berada  dalam  kondisi  yang  sangat  kritis  dan  sangat  rentan  akan  penyebaran  virus HIV/AIDS. Hal itu dikarenakan jumlah  kasus HIV dan  AIDS terbanyak ada pada  ketiga provinsi tersebut. Untuk itu, kampanye dan kebijakan pemerintah dapat difokuskan secara langsung kepada ketiga provinsi itu.
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  diatas  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  hasil  akhir  perhitungan K-Means  Clustering dalam  mengelompokkan Jumlah  Kasus  Penyakit  AIDS  berdasarkan  Provinsi. Dengan  adanya  hasil  penelitian ini diharapkan kepada pemerintah pusat lebih memperhatikan provinsi yang tinggi dalam kasus penderita AIDS untuk mendapatkan tindakan lanjut.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data mining
Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  database  yang  besar.    Tujuan  utama data mining adalah untuk menemukan, menggali atau menambang pengetahuan dari data atau informasi yang kita miliki [1].
Data  mining adalah  pengolahan  data  dengan  skala  besar,  sehingga data  mining memiliki  peranan  penting  dalam  bidang  industri,  keuangan,  cuaca,  ilmu  dan  teknologi. “ Data  mining juga  dapat  dilakukan  pada  berbagai  jenis  database  dan  penyimpanan informasi,  namun  jenis  pola  yang  akan  ditemukan  ditentukan  oleh  berbagai  fungsi data mining seperti  deskripsi class  / konsep,  asosiasi,  analisa  korelasi,  klasifikasi,  prediksi, analisa cluster dan lain-lain” [2].
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 99-107

## 2.2. Algoritma K-Means
K-means  merupakan  suatu  algoritma  yang  digunakan  dalam  pengelompokkan  secara partisi  yang  memisahkan  data  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda–beda.  Algoritma  ini mampu  meminimalkan  jarak  antara  data  ke  clusternya.  Pada  dasarnya  penggunaan algoritma ini dalam proses clustering tergantung pada data yang didapatkan dan konklusi yang ingin dicapai di akhir proses. Pada penelitian ini dpilih digunakan metode K-Means daripada  metode  K-Medoids  karena  K-Means  lebih  cepat  dan  mudah  dibandingkan dengan K-Medoids yang proses nya lama[3][4].
Langkah-langkah dalam Algoritma K-means :
a) Tentukan jumlah cluster (k) pada data set
b) Tentukan nilai pusat ( centroid ) Penentuan  nilai centroid pada  tahap  awal  dilakukan  secara random , sedangkan  pada  tahap iterasi digunakan    rumus  seperti  pada  persamaan  (1) berikut ini :
V ij = ∑ (1)
Keterangan : V ij = centroid rata-rata cluster ke-I untuk variabel ke-j =  Jumlah anggota cluster ke-i i, k =  indeks dari cluster j  =  indeks dari variabel Xkj  =  nilai data ke-k variabel ke-j untuk cluster tersebut
c) Pada  masing-masing record ,  hitung  jarak  terdekat  dengan centroid .  Jarak centroid yang  digunakan  adalah Euclidean  Distance, dengan  rumus  seperti dibawah ini:
( ) √∑ (2) Keterangan :
D=  Euclidean Distance
x  =  Banyaknya objekƩp  =  Jumlah data record √(       ) (       ) (3) Keterangan :
De  = Eulidean Distance i  =  Banyaknya objek 2
(x, y)  =  Koordinat objek (s, t)  =  Koordinat centroid
d) Kelompokkan objek berdasarkan jarak ke centroid terdekat
e) Ulangi langkah ke-2, lakukan iterasi hingga centroid bernilai optimal.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sumber  data  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini    diperoleh  dari  situs  resmi https://pusdatin.kemkes.go.id (data dan informasi profil kesehatan  Indonesia 2018 ) yaitu data  Jumlah  kasus  HIV/  AIDS  Menurut  Provinsi  di  Indonesia  tahun  2016-2018  yang terdiri  dari  34  Provinsi.  Data  akan  diolah  dengan  melakukan clustering dengan  jumlah cluster  ada  2 cluster yaitu  tertinggi  dan  rendah.  Pada  tahapan  ini  dilakukan  analisis  data Kasus  Penyakit  HIV/AIDS  berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  Metode K-Means .  Data yang  diperoleh  diolah  dengan  menggunakan  perhitungan  secara  manual  dengan menggunakan Microsoft  Excel .  Kemudian  hasil  dari  perhitungan  manual  tersebut  akan diterapkan dengan menggunakan RapidMiner.
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 99-107
Tabel 1. Data Kasus Penyakit HIV/AIDS berdasarkan Provinsi No. Provinsi 2016 2017 2018 1 Aceh 70 111 155 2 Sumatera Utara 1891 1914 1999 3 Sumatera Barat 396 563 624 4 Riau 822 711 539 5 Jambi 215 278 246 6 Sumatera Selatan 346 486 508 7 Bengkulu 115 95 107 8 Lampung 381 580 524 9 Kep. Bangka Belitung 135 268 205 10 Kep. Riau 1037 1105 1033 11 Dki Jakarta 6019 6626 6896 12 Jawa Barat 5466 5819 5185 13 Jawa Tengah 4032 5425 5400 14 Di Yogyakarta 736 723 833 15 Jawa Timur 6513 8204 8608 16 Banten 1092 1315 1334 17 Bali 2367 2441 2211 18 Nusa Tenggara Barat 175 222 192 19 Nusa Tenggara Timur 487 837 842 20 Kalimantan Barat 525 608 692 21 Kalimantan Tengah 141 119 122 22 Kalimantan Selatan 454 572 297 23 Kalimantan Timur 813 1202 1126 24 Kalimantan Utara 163 172 166 25 Sulawesi Utara 409 516 555 26 Sulawesi Tengah 157 200 292 27 Sulawesi Selatan 993 1366 1174 28 Sulawesi Tenggara 134 134 106 29 Gorontalo 7 51 74 30 Sulawesi Barat 22 37 26 31 Maluku 621 688 462 32 Maluku Utara 120 145 200 33 Papua Barat 530 409 380 34 Papua 3866 4358 3546 a) Menentukan Nilai k Jumlah Cluster
Jumlah cluster sebanyak 2 cluster. Cluster yang dibentuk yaitu cluster tinggi (C1) dan rendah (C2).
b) Menentukan Nilai Centroid (Pusat Cluster ) Penentuan  pusat cluster awal  ditentukan  secara random yang  diambil  dari  data  yang ada dalam range. Adapun nilai untuk cluster tinggi ( cluster 1) diambil dari nilai tertinggi yang  terdapat  pada  tabel  4.1 dan  nilai  untuk cluster rendah  ( cluster 2)  diambil  dari  nilai terendah yang terdapat pada tabel 1. Berikut  daftar tabel centroid data dapat dilihat pada tabel 2.:
Tabel 2. Centroid Data Awal 2016  2017  2018 Cluster 1  6513  8204  8608 Cluster 2  7 37 26
c) Menghitung Jarak Setiap Data Terhadap Centroid (Pusat Cluster ) Setelah  data  nilai  pusat cluster awal  ditentukan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah menghitung  jarak  masing-masing  data  terhadap  pusat cluster. Proses  pencarian  jarak terpendek pada iterasi 1 dapat dilihat pada perhitungan dan tabel dibawah ini :
√(         ) (          ) (          ) = 13358.97
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 99-107
√(      ) (        ) (        ) = 161.51
Hasil dari keseluruhan perhitungan dapat dilihat pada tabel 3 sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Iterasi 1 No. Provinsi 2016 2017 2018 C1 C2 Jarak Terpendek 1 Aceh 70 111 155 13358.97 161.51 161.51 2 Sumatera Utara 1891 1914 1999 10227.70 3311.39 3311.39 3 Sumatera Barat 396 563 624 12631.18 886.34 886.34 4 Riau 822 711 539 12395.21 1175.44 1175.44 5 Jambi 215 278 246 13130.47 386.97 386.97 6 Sumatera Selatan 346 486 508 12775.34 740.84 740.84 7 Bengkulu 115 95 107 13377.49 146.93 146.93 8 Lampung 381 580 524 12691.65 826.27 826.27 9 Kep. Bangka Belitung 135 268 205 13201.11 319.04 319.04 10 Kep. Riau 1037 1105 1033 11737.25 1793.20 1793.20 11 Dki Jakarta 6019 6626 6896 2380.14 11258.60 2380.14 12 Jawa Barat 5466 5819 5185 4301.32 9478.79 4301.32 13 Jawa Tengah 4032 5425 5400 4916.25 8608.78 4916.25 14 Di Yogyakarta 736 723 833 12238.86 1285.80 1285.80 15 Jawa Timur 6513 8204 8608 0.00 13515.87 0.00 16 Banten 1092 1315 1334 11391.08 2126.35 2126.35 17 Bali 2367 2441 2211 9556.31 4015.35 4015.35 … … … … … … … … … … … … … … … … 30 Sulawesi Barat 22 37 26 13508.65 15.00 15.00 31 Maluku 621 688 462 12552.42 995.44 995.44 32 Maluku Utara 120 145 200 13285.80 233.90 233.90 33 Papua Barat 530 409 380 12816.33 732.96 732.96 34 Papua 3866 4358 3546 6886.38 6778.89 6778.89
d) Menentukan Posisi Cluster atau Pengelompokan Dalam  menentukan  posisi cluster masing-masing  data  Kasus  Penyakit  HIV/AIDS berdasarkan Provinsi berdasarkan jarak minimum data terhadap pusat cluster.
Tabel 4. Hasil Cluster No. Provinsi Cluster 1 Aceh 2 2 Sumatera Utara 2 3 Sumatera Barat 2 4 Riau 2 5 Jambi 2 6 Sumatera Selatan 2 7 Bengkulu 2 8 Lampung 2 9 Kep. Bangka Belitung 2 10 Kep. Riau 2 11 Dki Jakarta 1 12 Jawa Barat 1 … … … … … … 30 Sulawesi Barat 2 31 Maluku 2 32 Maluku Utara 2 33 Papua Barat 2 34 Papua 2
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 99-107
Proses K-Means akan  terus  beriterasi  sampai  pengelompokan  data  sama  dengan pengelompokan  data  iterasi  sebelumnya.  Dengan  kata  lain,  proses  akan  terus  melakukan iterasi sampai data pada iterasi terakhir sama dengan iterasi sebelumnya.
e) Menghitung centroid baru menggunakan hasil dari setiap anggota pada masing-masing cluster. Setelah didapatkan hasil jarak dari setiap objek  pada iterasi ke-1 maka lanjut ke iterasi ke-2 pada perhitungan dan  tabel dibawah ini :
= 5507.50
= 6618.50 = 6522.25
= 640.67 = 740.87 = 685.67
Tabel 5. Centroid baru iterasi 1 2016 2017 2018 Cluster 1  5507.5  6518.5  6522.25 Cluster 2  640.67  740.87  685.67
Selanjutnya  dilakukan  kembali  langkah  ke  4  sampai  6.  Jika  nilai centroid hasil  iterasi dengan  nilai centroid sebelumnya  bernilai  sama  serta  posisi cluster data  hasil  Kasus Penyakit HIV/AIDS berdasarkan Provinsi tidak mengalami perubahan maka proses iterasi berhenti.  Namun  jika  nilai centroid tidak  sama  serta  posisi  data  masih  berubah  maka proses iterasi berlanjut pada iterasi berikutnya. Berikut tabel hasil cluster iterasi 2 :
Tabel 6. Centroid baru untuk iterasi 2 2016 2017 2018 Cluster 1  5507.5  6518.5  6522.25 Cluster 2  640.67  740.87  685.67
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  jarak  terhadap  data  data  Kasus Penyakit HIV/AIDS berdasarkan Provinsi dengan menggunakan data centroid baru
√(           ) (          ) (             ) = 10543.45
√(           ) (            ) (            ) = 1002.00
Hasil dari keseluruhan perhitungan dapat diihat pada tabel 7. sebagai berikut :
Tabel 7. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Iterasi 2
No. Provinsi 2016 2017 2018 C1 C2 Jarak Terpendek 1 Aceh 70 111 155 10543.45 970.34 970.34 2 Sumatera Utara 1891 1914 1999 7398.67 2198.30 2198.30 3 Sumatera Barat 396 563 624 9817.57 302.49 302.49 4 Riau 822 711 539 9564.53 202.12 202.12 5 Jambi 215 278 246 10312.41 733.27 733.27 6 Sumatera Selatan 346 486 508 9960.09 406.26 406.26
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 99-107
No. Provinsi 2016 2017 2018 C1 C2 Jarak Terpendek 7 Bengkulu 115 95 107 10559.16 979.74 979.74 8 Lampung 381 580 524 9875.51 321.15 321.15 9 Kep. Bangka Belitung 135 268 205 10384.61 808.80 808.80 10 Kep. Riau 1037 1105 1033 8911.97 676.49 676.49 11 Dki Jakarta 6019 6626 6896 642.56 10144.45 642.56 12 Jawa Barat 5466 5819 5185 1509.72 8359.53 1509.72 13 Jawa Tengah 4032 5425 5400 2152.27 7500.70 2152.27 14 Di Yogyakarta 736 723 833 9419.27 231.18 231.18 15 Jawa Timur 6513 8204 8608 2863.96 12407.27 2863.96 … … … … … … … … … … … … … … … … 30 Sulawesi Barat 22 37 26 10691.20 1111.20 1111.20 31 Maluku 621 688 462 9726.21 170.74 170.74 32 Maluku Utara 120 145 200 10469.84 897.34 897.34 33 Papua Barat 530 409 380 9991.43 426.04 426.04 34 Papua 3866 4358 3546 4027.45 5659.46 4027.45 Tabel 8. Hasil Cluster iterasi 2 No. Provinsi Cluster 1 Aceh 2 2 Sumatera Utara 2 3 Sumatera Barat 2 4 Riau 2 5 Jambi 2 6 Sumatera Selatan 2 7 Bengkulu 2 8 Lampung 2 9 Kep. Bangka Belitung 2 10 Kep. Riau 2 … … … … … … 32 Maluku Utara 2 33 Papua Barat 2 34 Papua 1
Ulangi  langkah  sebelumnya    hingga  di  temukan  cluster  dari  beberapa  iterasi  yang dilakukan.
Tabel 9. Cluster Iterasi 3 C1 C2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 99-107
C1 C2
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 5 29
Perhitungan  manual  pada  data  diatas  didapatkan  hasil  akhir  yang  dimana  pada  iterasi  2 dan  iterasi  3  pengelompokan  data  yang  dilakukan  terhadap  2 cluster didapatkan  hasil yang  sama.  Hasil  dari  kedua  iterasi  tersebut  benilai  C1  =5  dan  C2  =29  pada  posisi  data tiap cluster .  Sehingga  posisi cluster pada  data  tersebut  tidak  mengalami  perubahan  lagi maka proses iterasi berhenti sampai iterasi 3.
Berdasarkan  dari  penjelasan  diatas  mengenai  tahap-tahap  penggunaan  serta  hasil  yang telah  ditampilkan  maka    akan  dibahas  mengenai  keterkaitan  dari  hasil  yang  didapat  dari RapidMiner dan Microsoft  excel menjelaskan  bahwa  hasil  dari perhitungan  manual algoritma  k-means  dan  Microsoft  excel data  memiliki  nilai  yang  sama  yaitu  antara beberapa  cluster  yaitu  cluster  tinggi  4  dan  rendah  29.  serta  memasukan  perhitungan Microsoft  excel ke  dalam RapidMiner memiliki  nilai  yang  sama  juga.  Dapat  kita  lihat pada gambar 1  berikut.
Gambar 1. Tampilan Data Perhitungan RapidMiner

## 4. Kesimpulan
a) Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  sebelumnya  menghasilkan  beberapa kesimpulan dari skripsi ini sebagai berikut :
b) Hasil  penelitian  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan  bahwa  perhitungan  manual excel  yang  di  kombinasikan  dengan  RapidMiner,  bahwa  metode  tersebut mampu untuk menyelesaikan sebuah pengelompokan berdasarkan provinsi.
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 99-107
c) Hasil yang diperoleh dari metode K-Means Clustering yang di
implementasikan  ke  dalam  RapidMiner  memiliki  nilai    validasi  yang  sama yaitu  menghasilkan  beberapa  cluster  yaitu  cluster  tinggi  ada  4  diantaranya DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,    Jawa  Tengah,  Jawa  Timur  dan  Papua,  sedangkan untuk  cluster    rendah  ada  30    yaitu    Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat, Riau,  Jambi,  Sumatera  Selatan,  Bengkulu,  Lampung,  Kep.  Bangka  Belitung, Kep.Riau, DI Yogyakarta, Banten, Bali, Nusa  Tenggara Barat, Nusa  Tenggara Timur,  Kalimantan    Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan, Kalimantan  Timur,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Selatan  , Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat,  Maluku,  Maluku  Utara  dan Papua Barat. Hasil yang didapat dari penelitian dapat menjadi masukan kepada pemerintah,  yang menjadi perhatian  lebih pada Provinsi  yang memiliki  sarana kesehatan berdasarkan cluster yang telah dilakukan.

## Daftar Pustaka
[1] R.  Setiawan  And  N.  Tes,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K- Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru  (  Studi Kasus : Politeknik Lp3i Jakarta ),” Vol. 3, No. 1, Pp. 76–92, 2016.
[2] Y.  Darmi  And  A.  Setiawan,  “Penerapan  Metode  Clustering  K-Means  Dalam,” J. Media Infotama , Vol. 12, No. 2, Pp. 148–157, 2016.
[3] I. Parlina, A. P. Windarto, A. Wanto, And M. R. Lubis, “Memanfaatkan Algoritma K-Means  Dalam  Menentukan  Pegawai  Yang  Layak  Mengikuti  Asessment  Center Untuk  Clustering  Program  Sdp,” Cess  (Journal  Comput.  Eng.  Syst.  Sci. ,  Vol.  3, No. 1, Pp. 87–93, 2018.
[4] L.  Teori,  “(  K-Means  Algorithm  Implementation  For  Clustering  Of  Patients Disease  In  Kajen  Clinic  Of  Pekalongan  )  Anindya  Khrisna  Wardhani  Magister Sistem Informasi Universitas Diponegoro,” Vol. 14, Pp. 30–37, 2016.