## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 625 − 631 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3442

## Klasterisasi Peserta BPJS Berdasarkan Rekam Medis Menggunakan Algoritma K-Means
Ana Fitri Khairani * , Alwis Nazir, Teddie Darmizal, Yelfi Vitriani, Yusra
Fakultas Sains dan Teknologi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950125009@students.uin-suska.ac.id, 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 teddie.darmizal@uin-suska.ac.id,
4 yelfi.vitriani@uin-suska, 5 yusra@uin-suska.ac.id, Email Penulis Korespondensi: 11950125009@students.uin-suska.ac.id
Abstrak −Riwayat pemeriksaan kesehatan pasien dengan BPJS (Badan Penyelengara Jaminan Sosial) di RSUD Kota Dumai akan disimpan dalam bentuk rekam medis. Rekam medis merupakan berkas yang berisikan informasi jati diri pasien baik itu berisikan hasil kontrol, perawatan dan jasa lainnya. Tujuan penelitian ini untuk. untuk membantu pihak RSUD Dumai dalam melakukan pengelompokan peserta BPJS berdasarkan rekam medis untuk  mengetahui penyakit,jenis kelamin dan kelompok BPJS yang paling dominan pada peserta BPJS Kota Dumai. Hasil pengelompokan penyakit kemudian diolah menggunakan teknik data mining . Pada penelitian ini difokuskan pada peserta BPJS PBI rawat inap data rekam medis pasien periode Januari hingga Desember 2022 yang kemudian dilakukan dengan K-Means Clustering sebagai algoritma pemrosesan data,terbagi 3 cluster. Cluster 0 didominasi jenis penyakit dengan kode O342 (Maternal care due to uterine scar from previous surgery), jenis kelamin perempuan dan rentang umur 21-40 tahun. Untuk cluster 1 didominasi jenis penyakit dengan kode E119 (Diabetes mellitus  without  complications),  jenis  kelamin  perempuan  dan  rentang  umur  41-60  tahun  dan  cluster  2  didominasi  jenis penyakit dengan kode  J180  (Bronchopneumonia,  unspecified  organism),  jenis  kelamin  perempuan  dan  rentang  umur  41-60 tahun
Kata Kunci: Rekam Medis; BPJS; Data Mining; Clustering; K-Means
Abstract −The  history of  the  patient's  medical  examination  with the  BPJS  (Social  Security  Administration  Agency)  at  the Dumai  City  Hospital  will  be  stored  in  the  form  of  a  medical  record.  The  medical  record  is  a  file  that  contains  patient identification information whether it contains the results of control, treatment and other services. The purpose of this research is to. to assist the Dumai Hospital in grouping BPJS participants based on medical records to find out the disease, gender and BPJS group that is most dominant in Dumai City BPJS participants. The results of grouping the disease will then be processed using data mining techniques. In this study, the focus was on BPJS PBI participants inpatient medical record data from January to December 2022, which were then processed using the K-Means Clustering algorithm with 3 clusters. Cluster 0 is dominated by disease types with code O342 (Maternal care due to uterine scar from previous surgery), female sex and age range 21-40 years. Cluster 1 is dominated by types of disease with code E119 (Diabetes mellitus without complications), female sex and age range 41-60 years and cluster 2 is dominated by disease types with code J180 (Bronchopneumonia, unspecified organism), female sex and age range 41-60 years.
Keywords : Medical Records; BPJS; Data Mining; Clustering; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS)  adalah  badan  hukum  yang  didirikan  untuk  menyelenggarakan program jaminan sosial[1][2]. Salah satu kategori dari BPJS adalah BPJS Kesehatan. Dengan BPJS Kesehatan, masyarakat akan lebih mudah memperoleh pelayanan dan fasilitas kesehatan di pusat pelayanan kesehatan yang sudah dtetapkan oleh pemerintah sebagai pemberi layanan kesehatan berbasis BPJS[3].
Rekam medis menurut Keputusan Menteri Kesehatan No. 269/ MENKES/ PER/ III/ 2008 adalah berkas yang  berisikan  catatan  dan  dokumentasi    tentang  identitas  pasien,  pemeriksaan,  pengobatan,  tindakan  dan pelayanan lain yang telah diberikan kepada pasien. Data yang tercantum direkam medis harus memuat seluruh data pasien, baik data pribadi hingga data yang dapat menunjukkan diagnosis kesehatan pasien sehingga data ini dapat merepresentasikan kondisi pasien dengan akurat. Salah satu informasi pasien yang termuat didalam rekam medis adalah pengodean diagnosis dimana dilakukan pengodean pada tiap komponen data dengan menggunakan huruf, angka atau kombinasi keduanya sehingga memunculkan suatu kode yang merepresentasikan tiap komponen data[4]. Pengodean ini dilakukan oleh petugas yang disebut koder. Tugas dari koder  adalah melakukan kodifikasi diagnosis ditulis oleh dokter yang merawat pasien sesuai dengan ICD-10 (International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problem Tenth Revisions)[5][6].
ICD    merupakan  suatu  sistem  klasifikasi  hasil  kerjasama  antara  World  Health  Organization  (WHO) bersama  10  pusat  internasional(ICD-,  2000).  Menurut  WHO,    ICD    merupakan    standar    informasi    kesehatan global  untuk  menentukan  statistik mortalitas  dan  morbiditas. Pengodean  dilakukan  setelah  diagnosis  utama didapatkan,  kemudian  diagnosis  tersebut dikode  berdasarakan  aturan  yang  semestinya. ICD-10 memiliki kode sebanyak 70.00 lebih. Selain itu, ICD-10 memiliki  3  volume  (3  buku) [5]. ICD digunakan untuk menterjemahkan diagnosa penyakit dan masalah kesehatan dari kata‐kata menjadi kode alfanumerik[7][8].
Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Kota Dumai Provinsi Riau adalah salah satu lembaga kesehatan yang mayoritas  pasiennya  peserta  BPJS  Kesehatan.  Setiap  pasien  yang  berobat  akan  tersimpan  semua  identitas  dan riwayat  pelayanan  kedalam  bentuk  rekam  medis.  Rekam  Medis  berisi  informasi  jati  diri  pasien,  pemeriksaan, pengobatan, dan pelayanan yang telah diberikan kepada pasien[9][10].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 625 − 631 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3442
RSUD Kota Dumai belum maksimal dalam upaya persiapan obat dan fasilitas yang diperuntukkan kepada pasien dikarenakan banyaknya pasien setiap harinya. Untuk memaksimalkan upaya  tersebut, penelitian ini akan melakukan pengelompokkan rekam medis peserta BPJS di RSUD Dumai yang difokuskan pada peserta BPJS PBI rawat  inap  sehingga  pihak  rumah  sakit  dapat  mengetahui  jenis  penyakit,  jenis  kelamin,  dan  umur  yang  paling dominan  pada  peserta  BPJS  Kota  Dumai  sehingga  pihak  rumah  sakit  dapat  melakukan  persiapan  maksimal terhadap stok obat maupun fasilitas lainnya untuk pasien dan pihak Dinas Kesehatan Kota Dumai dapat melakukan sosialisasi untuk pencegahan penyakit. Hasil dari pengelompokkan rekam medis tersebut selanjutnya akan diolah menggunakan teknik data mining.
Data Mining atau Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah suatu proses yang dilakukan dengan tujuan  untuk  menemukan  keterkaitan  atau  hubungan  yang  memiliki  makna  dengan  memperhatikan  data  yang besar, yang mana data ini akan disimpan dalam suatu penyimpanan dan akan dikelola secara statistic technic dan atau besar/banyak. [11][12]. Salah satu dari teknik analisis data mining yaitu clustering. Clustering adalah suatu teknik pengelompokan titik pada data menjadi beberapa kelompok dan menempatkan titik data tersebut kedalam satu  kelompok  yang  sama  atau  lebih  mirip  satu  sama  lain  daripada  di  kelompok  yang  berbeda,  dengan memanfaatkan  infromasi  yang  tersedia  dengan  titik  data[13][14].  Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma Clustering K-Means. K-Means merupakan teknik clustering data non hierarki yang akan membagi data menjadi beberapa jenis cluster atau kelompok sehingga menghasilkan sekelompok data dengan karakteristik yang sama, sedangkan untuk data dengan karakteristik yang berbeda akan dikelompokkan ke dalam kelompok lainnya[15]. Pada penelitian sebelumnya dengan metode clustering k-means yaitu penelitian yang dilakukan oleh Jeri Wandana (2020)  didapatkan  hasil  jenis  penyakit  dengan  kode  A09.9  (Diare/Disentri)  mendominasi  pada  cluster  0,  jenis penyakit yang lebih beragam pada cluster 1, dan jenis penyakit dengan kode K30 (Dyspepsia) lebih didominasi pada cluster 2[16]. Pada penelitian tersebut menggunakan data dari salah satu rumah sakit swasta di Pekanbaru dengan atribut sebanyak 7 yang terdiri dari kode penyakit, umur, jenis kelamin, jenis BPJS, Referred, kelas BPJS dan faskes, sedangkan penelitian ini menggunakan data sebanyak 5750 yang di dapatkan dari rumah sakit umum daerah Kota Dumai dengan atribut yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari umur, jenis kelamin dan ICD- 10 karena penelitian ini difokuskan pada pasien BPJS PBI rawat inap.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  menerapkan  clustering  K-means  untuk  mendapatkan  hasil yang  baik  sehingga  dapat  membantu  pihak  RSUD  Dumai  dalam  memaksimalkan  persedian  obat  dan  layanan lainnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Clustering
Clustering adalah suatu teknik pengelompokan titik pada data menjadi beberapa kelompok dan menempatkan titik data  tersebut  kedalam  satu  kelompok  yang  sama  atau  lebih  mirip  satu  sama  lain  daripada  di  kelompok  yang berbeda, dengan memanfaatkan infromasi yang tersedia dengan titik data[13][14]. Clustering adalah metode untuk mengkategorikan atau pengelompokan sekelompok objek sesuai dengan atribut  yang sama atau karakteristik ke dalam sejumlah groups[17].

## 2.2. K-Means
K-Means merupakan teknik clustering data non hierarki yang akan membagi data menjadi beberapa jenis cluster atau kelompok sehingga menghasilkan sekelompok data dengan karakteristik yang sama, sedangkan untuk data dengan karakteristik yang berbeda akan dikelompokkan ke dalam kelompok lainnya[15]. Algoritma K-means ini digunakan karena kesederhanaan algoritma tersebut dapat diaplikasikan pada berbagai bidang. Algoritma ini juga diakui sebagai salah satu algoritma teratas oleh IEE[18][19].

## 2.3. Rapidminer
RapidMiner adalah platform perangkat lunak yang kuat untuk ilmu data dan pembelajaran mesin. Ini menyediakan beragam alat untuk persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan implementasi. RapidMiner dirancang untuk mudah digunakan dan memungkinkan pengguna untuk dengan mudah membangun dan menguji berbagai model, bahkan tanpa pengalaman pemrograman[20]

## 2.4. Data Penelitian
Data  penelitian  yang  digunakan  adalah  data  peserta  BPJS  PBI  rawat  inap  periode  januai-desember  2022  yang diperoleh dari Rumah Sakit Umum Daerah Kota Dumai.  Tabel 1 merupakan data testing yang akan digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1. Data penelitian Pasien  Umur Jns.Kelamin  Cara Masuk  Cara Bayar  Icd 10 1 31 Tahun pr r.inap BPJS PBI O210

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 625 − 631 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3442
Pasien  Umur Jns.Kelamin  Cara Masuk  Cara Bayar  Icd 10 2 63 tahun pr r.inap BPJS PBI N185 3 50 tahun pr r.inap BPJS PBI J81 4 64 tahun pr r.inap BPJS PBI B909 5 29 tahun pr r.inap BPJS PBI O210 6 66 tahun lk r.inap BPJS PBI R630 7 38 tahun Pr r.inap BPJS PBI D179 8 14 tahun lk r.inap BPJS PBI D561 9 19 tahun Pr r.inap BPJS PBI D561 10 32 tahun lk r.inap BPJS PBI Q210 … … …. …. …. …. 30 42 tahun Pr r.inap BPJS PBI E112

## 2.5. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian berisi tentang urutan dari awal hingga akhir penelitian. berikut ini adalah tahapan penelitian.
Gambar 1. Tahapan penelitian

## a. Data Selection
Sebelum  melakukan  proses  data  mining  algoritma  k-means  data  akan  melalui  proses  data  selection  yang merupakan langkah pertama pada KDD (Knowledge Discovery Database). Tahapan ini dilakukan pemilihan atau penseleksian dari sekumpulan data yang relevan terhadap analisis untuk di terima dari koleksi data yang ada.
b. Data Preprocessing/Cleaning
Setelah  dilakukan  pemilihan  data  pada  langkah  data  selection  selanjutnya  data  akan  melalui  proses  data preprocessing.  Tahapan  ini  dilakukan  pembersihan  data  seperti  menghapus  data  duplikat  dan  penanganan informasi yang hilang (missing value)
c. Data Transformation
Setelah melewati proses data preprocessing selanjutnya dilakukan data transformation untuk mengubah data kedalam tipe yang sesuai dengan data mining.  Tahapan ini bertujuan untuk menyelaraskan data antara 0 dan 1 sehingga tidak terjadi outlier.
d. Data Mining
Pada  proses  data  mining  ini dilakukan pengolahan dataset  yang didapatkan  dari  RSUD  Kota  Dumai  diolah dengan menggunakan algoritma K-Means.
e. Evaluation
Tahapan  ini  akan  dilakukan  pengujian  dengan  rapidminer.  Output  yang  dihasilkan  dari  proses  data  mining berupa gambar maupun tabel dan akan dievaluasi menggunakan teknik evaluasi Davies Bouldin Index (DBI).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Selection
Tabel 2 merupakan contoh data selection rekam medis pasien BPJS PBI rawat inap  RSUD Kota Dumai tahun 2022.
Tabel 2. Contoh Dataset Pasien  Umur Jns.Kelamin  Icd 10 1 31 Tahun pr O210 2 63 tahun pr N185

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 625 − 631 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3442
Pasien  Umur Jns.Kelamin  Icd 10 3 50 tahun pr J81 4 64 tahun pr B909 5 29 tahun pr O210 6 - lk - 7 38 tahun Pr D179 8 14 tahun lk D561 9 19 tahun Pr D561 10 32 tahun lk Q210 … … …. …. 30 42 tahun Pr E112

## 3.2 Data Preprocessing
Setelah dilakukannya data selection selanjutnya dilakukan penanganan informasi yang hilang (missing value) dan duplikasi data, seperti tabel berikut.
Tabel 3. dataset setelah dilakukan penanganan missing value
Pasien Umur Jns.Kelamin  Icd 10 1 31 Tahun pr O210 2 63 tahun pr N185 3 50 tahun pr J81 4 64 tahun pr B909 5 29 tahun pr O210 6 66 tahun lk R630 7 38 tahun Pr D179 8 14 tahun lk D561 9 19 tahun Pr D561 10 32 tahun lk Q210 … … …. …. 30 42 tahun Pr E112

## 3.3 Data Transformation
Pada tahapan ini, data yang awalnya berjenis non numerik akan diubah menjadi data numerik, seperti tabel berikut.
Tabel 4. Transformastiom data rekam medis
Pasien  Umur  Jns.Kelamin  Icd 10 1 2 2 472 2 4 2 419 3 3 2 268 4 4 2 52 5 2 2 472 6 4 1 602 7 2 2 83 8 1 1 93 9 1 2 93 10 2 1 728 … … …. …. 30 3 2 113

## 3.4 Data Mining
Pada  tahap  ini dilakukan  perhitungan  clustering  data  mining  K-Means.  Untuk  mencari  jarak  tiap  data  ke pusat centroid digunakan jarak Euclidean , C0 diambil dari data pasien 2, C1 dari data pasien 19, dan C2 dari data pasien 28, seperti pada tabel berikut.
Rumus Euclidean Distance
d(x,y) = ∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖)² 𝑛 𝑖=0 (1)
Keterangan: x = data y = centroid n = jumlah data

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 625 − 631 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3442
Tabel 5. Centroid awal
Centroid Awal Pasien   Umur  Jenis Kelamin  ICD-10 C0 4 2 419 C1 3 2 114 C2 1 2 289 1) Jarak atribut ke centroid 0 diketahui melalui perhitungan dengan data urutan 1. 𝐶0 = √(2 − 4) 2 + (2 − 2) 2 + (472 − 419) 2 = 53,037
2) Jarak atribut ke centroid 1  didapatkan dari perhitungan dengan data urutan 1
𝐶1 = √(2 − 3) 2 + (2 − 2) 2 + (472 − 114) 2 = 358,001
3) Jarak atribut ke centroid 2 didapatkan dari perhitungan dengan data urutan 1
𝐶2 = √(2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (472 − 289) 2 = 183,002
4) Lakukan perhitungan hingga data urutan 30
5) Selanjutnya, pengelompokan data dilakukan dengan melihat jarak terdekat dengan pusat  cluster seperti pada tabel berikut
Tabel 6. Hasil Iterasi 1 C0 C1 C2 Jarak terpendek  Cluster 53,037 358,001  183,003 53,037 0 0 305,002  130,034 0 0 151.003 154 21,09 21,09 2 367 62,008 237,019 62,008 1 53,037 358,001  183,003 53,037 0 183,003  488,002  313,016 183,003 0 336,006 31,016 206,002 31,016 1 326,015 21,118 196,003 21,118 1 196,023 21.095 196 21,095 1 309,008  614,002  439,003 309,008 0 … …. ….. ….. 306,002 1 176,011 1 1
Berdasarkan dari hasil iterasi 1, maka diperoleh C0 berjumlah 6 anggota, C1 berjumlah 17 anggota, serta C2 berjumlah  7 anggota. Penentuan centroid baru diperoleh dari  nilai rata-rata cluster yang bersangkutan, seperti pada tabel berikut.
Tabel 7. Centroid Baru Centroid Awal Pasien   Umur  Jenis Kelamin  ICD-10 C0 2,5 9,167 547,3 C1 1,941 1,5294 84,23 C2 2,428 1,7142 256,85
Hitunglah iterasi kedua dengan menggunakan hasil hasil centroid baru 1) Jarak atribuit ke centroid 0 diketahui melalui perhitungan dengan mengambil  dari 1.
𝐶0 = √(2 − 2,5) 2 + (2 − 9,167) 2 + (472 − 547,3) 2 = 75,641
2) Jarak atribut ke centroid 1 didapatkan dari perhitungan dengan data urutan  1
𝐶1 = √(2 − 1,941) 2 + (2 − 1,5294) 2 + (472 − 84,23) 2 = 387,770
3) Jarak atribut ke centroid 2 didapatkan dari perhitungan dengan data urutan 1
𝐶2 = √(2 − 2,2428) 2 + (2 − 1,7142) 2 + (472 − 84,23) 2 = 215,150
4) Lakukan perhitungan hingga data urutan 30
5) Selanjutnya, pengelompokan dilakukan dengan meihat jarak terdekat dengan pusat  cluster,seperti pada tabel berikut.
Tabel 8 . Hasil Iterasi 2 C0 C1 C2 Jarak terpendek  cluster 75,641 387,770  215,150 75,641 0 128,059  334,777  162,157 128,059 0 279,392  183,774 11,168 11,168 2 495,354 32,29 204,856 32,29 1 75,64 387,77 215,151 75,64 0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 625 − 631 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3442
C0 C1 C2 Jarak terpendek  cluster 55,32 517,77 345,154 55,32 0 464,356 1,318 173,85 1,318 1 454,376 8,836 163,85 8,836 1 164,014 8,832 163,856 8,832 1 180,885 643,77 471,151 180,885 0 … ….. ….. …… …. 434,359 28,79 143.85 28,79 1
Dari hasil yang didapatkan pada iterasi 2, dapa dilihat bahwa iterasi 1 dan iterasi 2  memiliki hasil yang sama,  yaitu  C0  berjumlah  6  anggota,  C1  berjumlah  17  anggota,  serta  C2  berjumlah    7  anggota  maka  proses berhenti.

## 3.5 Pengujian
Langkah selanjutnya setelah mendapatkan hasil akhir dilakukan pengujian dengan menggunakan Rapidminer 10.0, seperti pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil Cluster model pada Rapidminer.
Gambar 3. Hasil Cluster model Rapidminer
Pada  gambar 3  dapat dilihat  hasil  pengujian  menggunakan  Rapidminer  10.0  diketahui  bahwa  data  yang digunakan adalah benar. Karena perhitungan manual dan rapidminer menghasilkan hasil yang sama.

## 3.6 Evaluation
Pada  tahap  evaluasi  ini  dilakuakn  uji kelayakan  untuk  mengetahui  apakah  algoritma  k-means  adalah  alqoritma yang pada penelitian ini. Evaluasi data yang digunakan pada penelitian ini adalah Index Davies Bouldin, berikut ini hasil pengujian menggunakan rapidminer 10.0

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 625 − 631 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3442
Dari  gambar 4  dapat  dilihat  bahwa  hasil  evaluasi  membentuk  tiga  cluster  dengan  nilai DBI  0,409.  K=3 merupakan nilai yang paling mendekati 0

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakuknya proses clustering data  dengan metode K-Means didapati hasil terdapat 3 cluster data rekam medis pasien pengguna BPJS PBI rawat inap dengan karakteristik yang berbeda. Pada cluster 0 dengan anggota sebanyak 2558 didominasi penyebaran jenis penyakit kode O342(Maternal care due to uterine scar from previous surgery),  jenis  kelamin  perempuan  dan  rentang  umur  21-40  tahun,  cluster  1  dengan  anggota  sebanyak  1418 didominasi penyebaran jenis penyakit dengan kode E119 (Diabetes mellitus without complications), jenis kelamin perempuan dan rentang umur 41-60 tahun, dan cluster 2  dengan anggota sebanyak 1774 didominasi penyebaran jenis  penyakit  dengan  kode  J180  (Bronchopneumonia,  unspecified  organism),  jenis  kelamin  perempuan  dan rentang umur 41-60 tahun.

## REFERENCES
[1] UU RI Nomor 24, UU no 24 tahun 2011 tentang BPJS. 2011, pp. 1–13.
[2] R.  Kusuma,  A.  Basniwati,  L.  Guna  Nugraha,  and  S.  Hariati,  “Hak  Peserta  Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial Ketenagakerjaan,” Palar | Pakuan Law Rev., vol. 7, no. 2, pp. 194–205, 2021, doi: 10.33751/palar.v7i2.3242.
[3] L. Masyfufah and I. Artikel, “Clustering Guna Menunjang Program Jaminan Balong Bendo Sidoarjo Clustering Bpjs ’ S Inpatients By Using K -Means Clustering Method To Support the National Health Insurance Program At Anwar Medika Hospital Balong Bendo Sidoarjo,” J. Wiyata, vol. 8, no. 1, pp. 8–22, 2021.
[4] V. A. Isnaini, “Strategi Perbaikan Ketidaktepatan Kodefikasi Berkas Rekam Medis Pasien Rawat Jalan Berdasarkan ICD- 10 dengan PDCA di Puskesmas Sukodono Lumajang,” Pros. Semin. Rekam Med. dan Inf. Kesehat., vol. 1, no. 1, pp. 7– 8, 2019, [Online]. Available: https://publikasi.polije.ac.id/index.php/prosidingrmd/article/view/1536.
[5] Y. Mardi, N. Mayasari, and V. G. Putri, “Sosialisasai Literasi Digital dalam Pengodean Penyakit Berdasarkan ICD-10 Versi  2016,”  J.  Community  Engagem.  Heal.,  vol.  3,  no.  2,  pp.  275–283,  2020,  [Online].  Available: https://jceh.org/index.php/JCEH/article/view/80.
[6] Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, “Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 27 Tahun 2014 tentang Petunjuk Teknis Sistem Indonesia Case Base Groups (INA-CBGs),” no. 795, pp. 1–49, 2014.
[7] F. Teknologi and D. A. N. Informatika, “Rawat Jalan Berbasis Web Pada Poliklinik Polrestabes Surabaya,” 2019.
[8] R. Oashttamadea, “Pelatihan Pengodean Tindakan Medis Berdasarkan ICD 9-CM pada Kasus Obstetri dan Ginekologi di RSIA Sayang Ibu Batusangkar Abstrak,” vol. 1, pp. 1–5, 2021.
[9] Y. S. Sy, “Klasterisasi Pasien Rawat Inap Peserta BPJS Berdasarkan Jenis Penyakit Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Sistim Inf. dan Teknol., vol. 5, pp. 33–37, 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v5i2.162.
[10]  PERMENKES  RI  No  269/MENKES/PER/III/2008,  “permenkes  ri  269/MENKES/PER/III/2008,”  Permenkes  Ri  No 269/Menkes/Per/Iii/2008, vol. 2008. p. 7, 2008.
[11]  J. Informatika, D. Rekayasa, K. Jakakom, K. Telkomsel, R. Cell, and S. Candra, “Penerapan Data Mining Algoritma Naive Bayes Clasifier Untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan Terhadap Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer ( JAKAKOM ),” vol. 1, no. April, pp. 149–154, 2022.
[12]  Lea  and  Jenie,  “Penerapan  Algoritma  Apriori  Untuk  Menentukan  Impor  Barang  Pada  PT.  Pafa  Mandiri  Sakti,”  J. Process., vol. 15, no. 1, pp. 54–61, 2020, doi: 10.33998/processor.2020.15.1.767.
[13]  V. Herlinda and D. Darwis, “Analisis Clustering Untuk Recredesialing Fasilitas Kesehatan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means,” Darwis, Dartono, vol. 2, no. 2, pp. 94–99, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.
[14]  A. A. Aldino, D. Darwis, A. T. Prastowo, and C. Sujana, “Implementation of K-Means Algorithm for Clustering Corn Planting Feasibility Area in South Lampung Regency,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1751, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742- 6596/1751/1/012038.
[15]  K.  S.  H.  K.  Al  Atros,  A.  Robi Padri,  O.  Nurdiawan,  A.  Faqih,  and  S.  Anwar,  “Model  Klasifikasi Analisis  Kepuasan Pengguna Perpustakaan Online Menggunakan K-Means dan Decission Tree,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 8, no. 6, pp. 323–329, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3680.
[16]  J.  Wandana,  S.  Defit,  and  S.  Sumijan,  “Klasterisasi  Data  Rekam  Medis  Pasien  Pengguna  Layanan  BPJS  Kesehatan Menggunakan Metode K-Means,” J. Inf. dan Teknol., vol. 2, pp. 4–9, 2020, doi: 10.37034/jidt.v2i4.73.
[17]  B. Harahap, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus Pada UD. Toko Bangunan  YD  Indarung),”  Reg.  Dev.  Ind.  Heal.  Sci.  Technol.  Art  Life,  pp.  394–403,  2019,  [Online].  Available: https://ptki.ac.id/jurnal/index.php/readystar/article/view/82.
[18]  M. R. Nugroho, I. E. Hendrawan, and P. P. Purwantoro, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Data Obat Pada Rumah Sakit ASRI,” Nuansa Inform., vol. 16, no. 1, pp. 125–133, 2022, doi: 10.25134/nuansa.v16i1.5294.
[19]  G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[20]  M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  and A.  Voutama,  “Implementasi  Rapidminer  Dengan  Metode  Clustering  K-Means  Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Oj Cell,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 1–4, 2023.