## CLUSTERING KUNJUNGAN PASIEN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA RUMAH SAKIT DI WILAYAH BEKASI
Muhammad Faizal Rizqi, Martanto, Umi Hayati Teknik Informatika, Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia faizalr884@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  era  digital  saat  ini.  Sektor  kesehatan  terus  menghadapi  tantangan  besar  dalam  mengelola  dan menganalisis  data  pasien  yang  terus  bertambah.  Masalah  yang  terjadi  adalah  pengelolaan  statistik  untuk menentukan  jumlah  kunjungan  dari  terendah,  menengah  sampai  tertinggi  pada  setiap  rumah  sakit  dalam  skala yang besar. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan jumlah kunjungan pasien berdasarkan rumah sakit di wilayah Bekasi dari yang terendah, menengah, dan tertinggi. Apabila pengolahan data dilakukan dengan analisis manual maka menjadi tidak efisien dan menghambat waktu, maka dari itu perlunya menggunakan teknik data  mining  dengan  algoritma  yang  sesuai.  Metode  yang  diterapkan  yaitu  menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering,  karena  kemampuannya  dalam  mengelompokkan  data  menjadi  kelompok  yang  saling  berdekatan berdasarkan nilai terdekatnya. Melalui implementasi algoritma K-Means ini, penelitian berhasil mengelompokkan berdasarkan kunjungan rumah sakit. Hasil evaluasi  menunjukkan bahwa jumlah  kelompok optimal adalah tiga dengan nilai DBI 0,47. Pada cluster cluster 0 menjadi cluster yang terendah dengan jumlah maksimal rawat jalan sebesar 89.360 orang dan rawat inap sebesar 28.179 orang. Untuk cluster 1  menjadi cluster tersedang, dengan jumlah maksimal rawat jalan sebesar 244.966 orang dan rawat inap sebesar 45.919 orang. Dan untuk cluster 2 menjadi cluster yang tertinggi dengan jumlah maksimal rawat jalan sebesar 501.699 orang dan rawat inap 74.419 orang.
Kata kunci : Algoritma  K-Means,  Jumlah  Kunjungan  Pasien,  Clustering,  Jumlah  Kunjungan,  Layanan Kesehatan, Statistik Kunjungan

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  modern  saat  ini,  sektor  kesehatan menghadapi  tantangan  besar  dalam  mengolah  dan menganalisis data pasien yang terus bertambah setiap waktunya. Dibutuhkan pengolahan data yang bersifat sistematis, data mining merupakan salah satu metode pengolahan  dalam  menganalisis  data  yang  belum terstruktur  menjadi  terstruktur.  Maka  dari  itu  data mining menjadi metode yang paling banyak digunakan oleh  setiap  lembaga  dalam  mengolah  data  salah satunya  pada  bidang  Kesehatan.  Pengelolaan  data kesehatan adalah
tugas
penting
dalam mengelompokkan jumlah kunjungan pasien berdasarkan  karakteristik  tertentu  untuk  membantu dalam pengambilan keputusan yang klinis. Kunjungan pasien  setiap  tahunnya  akan  terus  bertambah  banyak dan  menyesuaikan  dengan  kategori  kunjungannya, tentunya ini akan menjadi masalah yang besar apabila data tidak dikelola dengan baik. Masalah tersebut bisa dipecahkan dengan data mining menggunakan metode clustering dan menggunakan algoritma K-Means.
Penggunaan data mining pada metode clustering sangat membantu efektifitas layanan statistik pada data Kesehatan. Pengelolaan yang baik dari data kunjungan pasien dapat membantu rumah sakit dalam perancanaan  sumber  daya,  alokasi  anggaran  serta pelayanan  yang  lebih  terjamin  kepada  pasien. Implikasi yang dihasilkan diharapkan dapat memberikan  wawasan  yang  lebih  mendalam  tentang bagaimana  menentukan  rasio  perbandingan  jumlah kunjungan kedalam kategori kunjungan yang berbeda.
Disamping  itu,  penelitian  ini  dapat  memberikan kontribusi  pada  perkembangan  teknologi  kesehatan pada setiap lembaga kesehatan di daerah yang belum tersentuh teknologi data mining pada pengolahan data. Dengan  berkembangnya  teknologi  data  mining  pada setiap  daerah  tentunya  dapat  memberikan  efektifitas dalam  pengolahan  data.  Sehingga  pengolahan  data menjadi  lebih  cepat  dan  tidak  membutuhkan  waktu yang  lama  untuk  dikelola.  Maka  dari  itu  pentingnya penggunaan  Teknik  data  mining  dalam  pengelolaan sebuah data untuk dianalisa.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  melibatkan  pemanfaatan  teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning  dalam  rangka  mengungkap  informasi berharga yang terkait dari kumpulan data besar. Fokus utama dari data mining adalah mendeteksi, mengungkap, atau  mengeksplorasi pengetahuan  yang dapat  diambil  dari  data  atau  informasi  yang  tersedia [1].

## 2.2. Clustering
Teknik  pengelompokan  memiliki  dua  metode, yaitu  hierarchical  clustering  dan  non-hierarchical clustering.  Hierarchical  clustering  adalah  metode pengelompokan data yang bekerja dengan mengelompokkan  dua  data  atau  lebih  yang  memiliki kesamaan atau kemiripan, kemudian langkah tersebut diulang  untuk  objek  lain  yang  memiliki  kedekatan,
proses ini berlanjut hingga membentuk suatu struktur pohon  di  mana  terdapat  hirarki  atau  tingkatan  yang memperlihatkan  hubungan  antar  objek,  mulai  dari yang paling mirip hingga yang paling tidak mirip [2].

## 2.3. Algoritma K-Means
K-Means  adalah  suatu  metode  algoritma  yang digunakan  untuk  mengelompokkan  data  dengan  cara memisahkan  mereka  ke  dalam  kelompok  yang berbeda.  Algoritma  ini  memiliki  kemampuan  untuk mengurangi jarak antara data dan klusternya [3].

## 2.4. Penelitian Terdahulu
Penelitian  pertama  yang  dilakukan  [4] dengan judul  “Penerapan  Data  Mining  Metode  K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Yana Sport”  masalah  yang  terdapat  pada  penelitian  ini adalah untuk mencari strategi meningkatkan penjualan dan  pemasaran  di  toko  olahraga  tersebut.  Hasil  Data Performance  menunjukkan  bahwa  Cluster  0  dengan jumlah  110  item  dianggap  tidak  terjual,  sedangkan 21389  item  dianggap  laris.  Dalam  hasil  rekomendasi penelitian  ini,  ditemukan  pola  dan  informasi  dari penerapan  algoritma  k-means  pada  data  penjualan, dengan 99 item barang terjual dengan baik dan 23 item barang  yang  tidak  terjual.  Informasi  ini  dapat membantu  pemilik  toko  dalam  merancang  strategi penjualan  dan  keputusan  pembelian  berdasarkan barang yang laku terjual.
Penelitian kedua yang dilakukan [5] dengan judul “Klasterisasi  Pasien  Rawat  Inap  Peserta  BPJS Berdasarkan Jenis Penyakit  Menggunakan  Algoritma K-Means”.  Masalah  pada  penelitian  ini  yaitu mengatasi  pengelompokkan  pasien  rawat  inap  BPJS agar  sesuai  dengan  informasi  penyebaran  penyakit pasien.  Penelitian  ini  mengungkap  bahwa  kelompok pertama  didominasi  oleh  pasien  dengan  penyakit Malignant  neoplasm,  breast,  unspecified  (C50.9)  dan Non-hodgkin's  lymphoma,  unspecified  type  (C85.9). Sementara  itu,  kelompok  kedua  didominasi  oleh pasien  dengan  penyakit  Fracture  of  neck  of  femur, closed  (S71.00)  dan  Dengue  haemorrhagic  fever (A91).  Dari  hasil  pengelompokan  ini,  dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  algoritma  K-Means berhasil  dalam  mengklasifikasikan  data  rekam  medis pasien BPJS yang dirawat inap menjadi tiga kelompok Penelitian  ketiga  yang  dilakukan  [6]  dengan judul  “Klasterisasi  Data  Penanganan  Dan  Pelayanan Kesehatan  Masyarakat  Menggunakan  Algoritma  K- Means”.  Masalah  yang  terdapat  pada  penelitian  ini yaitu  mengenai  penurunan  Tingkat  pelayanan Kesehatan  Masyarakat.  Dalam  konteks  ini,  perlu ditekankan pentingnya optimalisasi rencana pelayanan Kesehatan  Masyarakat.  Salah  satu  solusi  yang diajukan  adalah  memanfaatkan  teknik  pengelolaan data  Kesehatan  dengan  menggunakan  konsep  data mining. Dengan menerapkan metode K-Means dalam pengelompokan data Kesehatan Masyarakat, penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan informasi yang lebih baik tentang kondisi kesehatan masyarakat.
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  pendekatan menggunakan algoritma K-Means dapat mengklasifikasikan  data  dengan  lebih  cepat  dan akurat,  sehingga  dapat  memberikan  hasil  yang maksimal.  Untuk  menganalisis  permasalahan  terkait klasterisasi data penanganan dan pelayanan kesehatan masyarakat,  penelitian  ini  melibatkan  observasi  dan wawancara  langsung  dengan  sumber-sumber  yang berkaitan  dengan  penanganan  kesehatan,  layanan kesehatan,  dan  fasilitas  yang  disediakan  oleh  Dinas Kesehatan.  Pengujian  algoritma  K-Means  dalam klasterisasi data penanganan dan pelayanan kesehatan masyarakat  dilakukan  melalui  serangkaian  langkah, termasuk  inisialisasi  cluster  k,  penentuan  nilai  awal centroid,  pengelompokan  data,  pembaruan  centroid, dan penampilan hasil klaster.
Penelitian  keempat  yang  dilakukan  [7]  dengan judul  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Klasterisasi  Data  Obat  Pada  Rumah  Sakit  ASRI”. Masalah  pada  penelitian  ini  yaitu  kekurangan  dan kelebihan obat pada jumlah yang tidak terlalu banyak. Pembahasan  ini  mencakup  pengelompokkan  obat berdasarkan Tingkat pemakaian, yang dapat digunakan  Sebagai  panduan  atau  dasar  untuk pengelolaan stok obat. Hasil penelitian mengidentifikasi  dua  kelompok  utama  dalam  data obat,  kelompok  pertama  memiliki  tingkat  pemakaian tinggi  dan  terdiri  dari  6  jenis  obat  dengan  jumlah pemakaian mencapai 2046 item, sementara kelompok kedua memiliki tingkat pemakaian rendah dengan 933 jenis obat dan jumlah pemakaian di bawah 2046 item.
Penelitian  kelima  yang  dilakukan  [8]  dengan judul “Penerapan Klasterisasi Menggunakan K-Means untuk menentukan Tingkat Kesehatan Bayi dan Balita di Kabupaten Bengkulu Utara”. Masalah yang terdapat pada penelitian ini yaitu Tingkat Kesehatan Bayi yang Masih  Menjadi  Perhatian  Dan  Kurangnya  Pelayanan Kesehatan  Dalam  Menentukan  Tingkat  Kesehatan Bayi”.  Hasil  dari  proses  pengelompokan  ini menghasilkan tiga kelompok, yakni tingkat kesehatan tinggi, sedang, dan rendah. Penggunaan klasterisasi ini memudahkan dalam mengidentifikasi tingkat kesehatan  bayi  dan  balita  setiap  tahunnya,  sehingga pelayanan  dan  tindakan  yang  diberikan  dapat  lebih optimal  dan  disesuaikan  dengan  kebutuhan.  Proses klasterisasi menggunakan algoritma K-Means menghasilkan  tiga  kelompok  tingkat  kesehatan  bayi dan balita, yaitu kelompok rendah, sedang, dan tinggi. Setiap tahun, anggota dalam kelompok tersebut dapat berubah karena perubahan titik pusat atau centroid.
Penelitian  keenam  yang  dilakukan  [9]  dengan judul  “Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K- Means  Pengelompokkan  Penyebaran  Diare  di  Kota Makassar”.  Permasalahan  pada  penelitian  ini  terkait dengan  penyebaran  diare.  Salah  satu  Solusi  untuk mengatasi permasalahan ini adalah dengan menggunakan teknink data mining, yaitu algoritma k- means clustering untuk mengelompokkan penyebaran diare. Hasil dari penelitian ini mengungkapkan bahwa
terdapat dua kelompok wilayah penyebaran yang dapat diidentifikasi melalui penerapan Algoritma K-Means.
Penelitian  ketujuh  yang  dilakukan  [10]  dengan judul  “Klasterisasi  Pasien  BPJS  dengan  Metode  K- Means Clustering Guna Menunjang Program Jaminan Kesehatan  Nasional  di  Rumah  Sakit  Anwar  Medika Balong Bendo Sidoarjo. Permasalahan pada penelitian ini yaitu terjadinya penumpukan data didalam database menjadi kurang optimal dalam penggunaannya. Fokus pada  penelitian  ini  adalah  mengelompokkan  pasien yang  memanfaatkan  BJPS,  dengan  metode  K-Means Clustering Sebagai pendekatan utama. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dari 180 pasien yang diteliti, mereka  dapat  dikelompokkan  ke  dalam  3  kelompok atau  cluster.  Terdapat  prevalensi  yang  tinggi  dari pasien  yang  menderita  penyakit  dari  wilayah kecamatan  Krian  dan  Balonbendo,  sementara  pasien dengan  jenis  kelamin  perempuan  lebih  mendominasi dalam  menderita  berbagai  penyakit  dibandingkan dengan pasien pria.

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Flowchat Algoritma K-Means
Pada metode clustering menggunakan algoritma K-Means terdapat beberapa hal yang harus diperhatikan  yaitu  pada  data  processing,  dengan menentukan  jumlah  cluster  akan menentukan banyaknya  kelompok  yang  terbentuk.  Selanjutnya dengan  menentukan  titik  pusat  pada  cluster  dapat dilakukan  secara  manual  atau  acak.  Kemudian dilakukan alokasi data untuk menghitung jarak data ke setiap  centroid.  Menghitung  ulang  centroid  Sebagai rata-rata dari data yang berada dalam cluster. Langkah tersebut  dilakukan  berulang  sampai  centroid  tidak berubah.
Selanjutnya penelitian ini menggunakan tahapan data mining KDD (Knowledge Discovery In Database) yang terdiri dari tahap awal, preprocessing, tahap data mining, Tahap postprocessing, dan tahap akhir.
Gambar 2. Tahapan KDD
Berikut  adalah  beberapa  tahapan  dalam  Tahap KDD (Knowledge Discovery In Database): 1. Tahap Awal Menentukan perumusan masalah, membuat
Batasan masalah dan mencari studi literatur terkait topik  penelitian  dan  mencari  data  dari  berbagai sumber yang relevan dengan penelitian.
2. Tahap Preprocessing Melakukan  pembersihan  data  dari  missing  value, duplikat, serta nilai nol. Melakukan integrasi data dengan  menggabungkan  data  yang  terpisah menjadi  satu.  Seleksi  data  diperlukan  untuk analisis  atribut  yang  akan  dipakai.  Setelah  itu melakukan  Transformasi  data  bertujuan  untuk mengubah  data  dalam  sebuah  format  yang  sesuai untuk proses data mining.
3. Tahap Data Mining Melakukan  implementasi  data  mining  dengan metode  K-Means  Clustering  bertujuan  untuk mengolah  sebuah  data  dengan  menggunakan sistem pengelompokkan yang akan diolah dengan tools rapidminer.
4. Tahap Postprocessing Evaluasi  pada  hasil  yang  telah  ditemukan  pada penerapan  data  mining  K-means  Clustering tersebut  untuk  melihat  keakuratan  dan  ketepatan hasil. Setelah itu melakukan presentasi pengetahuan  dengan  memberikan  informasi  yang didapat.
5. Tahap Akhir Kesimpulan  dan  Rekomendasi  dari  segala  aspek hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dan melakukan penyusunan laporan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tahap Awal (Data)
Pengumpulan data dikumpulkan dengan melakukan  pencarian  data  dengan  Teknik  sekunder yang didapatkan melalui https://opendata.jabarprov.go.id/ yang  berjumlah  191 data.
Table 1. Data Awal Prov Kode Kab / Kot RumahSakit R.Jalan R. Inap G. Jiwa Thn JABAR 3216 KABUPATEN BEKASI RSU PERMATA KELUARGA JABABEKA 87099 6597 0 2019 JABAR 3216 KABUPATEN BEKASI RSU KARYA MEDIKA I 67282 7996 1898 2019 JABAR 3216 KABUPATEN BEKASI RSU DOKTER ADAM THALIB 0 0 0 2019 JABAR 3216 KABUPATEN BEKASI RSIA MITRA MEDIKA 0 0 0 2019 . … ……. ……… …... …... …. …. JABAR 3275 KOTA BEKASI RS SATRIA MEDIKA 15379 1958 0 2020

## 4.2. Tahap PreProcessing
Melakukan  pembersihan  data  pada  atribut  yang memiliki  value  0,  menggunakan  operator  filter example seperti pada gambar 3:
Gambar 3. Operator Filter Example
Bertujuan  agar  pengolahan  data  sesuai  dengan tujuan  penelitian.  Pada  pembersihan  attribut  yang memiliki  nilai  0  pada  rawat  jalan  dan  inap.  Untuk gangguan jiwa tidak akan dibersihkan karena nantinya atribut tersebut tidak akan dipakai karna terlalu banyak nilai 0.
Table 2. Data Sebelum Dibersihkan
Prov Kode Kab/Kot Rumah Sakit R.Jalan R. Inap JABAR 3216 KABUPATEN BEKASI RSU KARYA MEDIKA I 67282 7996 JABAR 3216 KABUPATEN BEKASI RSU DOKTER ADAM THALIB 0 0 JABAR 3216 KABUPATEN BEKASI RSIA MITRA MEDIKA 0 0 . … ……. ……… …... …... JABAR 3275 KOTA BEKASI RS SATRIA MEDIKA 15379 1958
Dapat  dilihat  pada  tabel  bahwa  menunjukkan salah  satu  data  yang  memiliki  nilai  0  tersebut  akan dihapus oleh  tools rapid  miner dengan  menggunakan
filter  example.  Maka  hasil  data  yang  dibersihkan tertera pada tabel 3:
Table 3. Data Setelah Dibersihkan Prov Kode Kab/Kot Rumah Sakit R.Jalan R. Inap JABAR 3216 KABUPATEN BEKASI RSU KARYA MEDIKA I 67282 7996 JABAR 3275 KOTA BEKASI RS SATRIA MEDIKA 15379 1958
Gambar 4. Operator Append
Melakukan  integrasi  data  yaitu  penggabungan pada  data  untuk  menyatukan  data  menjadi  kesatuan.
Dalam hal ini data yang akan digabungkan adalah data kunjungan  tahun  2019  dan  2020.    Menggunakan operator append yang berfungsi untuk menggabungkan data pada rapidminer.
Maka dihasilkan penggabungan data tertera pada tabel 4:
Table 4. Data Setelah Digabung Prov Kode Kab /Kot RumahSakit R.Jalan R. Inap G. Jiwa Thn JABAR 3216 KAB BEKASI RSUD KABUPATEN BEKASI 83910 12681 3245 2019 JABAR 3275 KOTA BEKASI RSUD PONDOK GEDE 5199 196 0 2020
Dapat  dilihat  pada  tabel  menunjukkan  bahwa terdapat  dua  data  yang  sudah  diintegrasi  yaitu kunjungan  untuk  tahun  2019  dan  2020.    Berikutnya yaitu  dengan  melakukan  pemilihan  atribut  pada  data
yang akan dipilih dengan menggunakan operator select atribut pada rapidminer.
Gambar 5. Operator Select Attribute
Adapun  atribut  yang  akan  dipilih  yaitu  nama rumah  sakit,  kabupaten/kota,  rawat  jalan,  rawat  inap dan  tahun  kunjungan.  Adapun  hasil  dari  pemilihan atribut tertera pada tabel 5:

## Table 5. Pemilihan Data
Kab/Kot RumahSakit R.Jalan R. Inap Thn KAB BEKASI RSUD KABUPATEN BEKASI 83910 12681 2019 KOTA BEKASI RSUD PONDOK GEDE 5199 196 2020
Pada  Tahap  berikutnya  melakukan  transformasi data  untuk  mengubah  suatu  atribut  menjadi  id  agar nantinya  pada  pengelompokkan  dapat mudah dianalisis, dalam hal ini atribut yang dijadikan id ialah nama  rumah  sakit.  Adapun  operator  yang  digunakan yaitu set role.
Kemudian  dengan  melakukan  pengubahan  data nominal  menjadi  numerical  (angka)  pada  value  dari atribut.  Dengan  menggunakan  operator  nominal  to numerical
Gambar 7. Operator Nominal To Numerical
Maka didapatkan hasil yang tertera pada tabel 6:
Table 6. Transformasi Data Kab/ Kot RumahSakit R.Jala n R. Inap Thn 0 RSUD KABUPATEN BEKASI 83910 12681 2019 1 RSUD PONDOK GEDE 5199 196 2020
Pada  angka  0  menunjukkan  wilayah  kabupaten, sedangkan angka 1 menunjukkan wilayah kota.

## 4.3. Tahap Data Mining
Pada  Tahap  ini  dilakukan  penerapan  algoritma dan  metode  data  mining,  Adapun  algoritma  yang digunakan  yaitu  K-Means  dan  metode  Clustering. Untuk tahap awal menentukan jumlah k pada cluster, hal  ini  bertujuan  untuk  melihat  jumlah  yang  efektif dalam  metode  clustering.  Untuk  uji  cluster  yang akurat,  pada  rapid  miner  akan  membandingkan menjadi  tiga  kelompok.  Pada  kelompok  satu  dengan jumlah  k=2,  kelompok  dua  dengan  jumlah  k=3,  dan kelompok tiga dengan jumlah k = 4.
Gambar 8. Operator Clustering
Dapat  dilihat  pada  gambar  8  terdapat  3  dengan nilai k berbeda hal ini dilakukan dengan mencari nilai yang  optimal.  Dilakukan  max  runs  10  kali,  dengan measure  types  mixed  measures  dan  dengan  jarak Euclidean  distance.  Dari  hasil  pengujian  untuk  nilai k=2  menghasilkan  cluster  0  dengan  113  items  dan cluster  1  dengan  21  items.  Untuk  nilai  k=3 menghasilkan cluster 0 dengan 109 items dan cluster 1 dengan  2  items  dan  cluster  2  dengan  23  items sedangkan  cluster  2  dengan  23  items.  Kemudian dengan  nilai  k=4  menghasilkan  cluster  0  dengan  36 items,  cluster  1  dengan  2  items,  cluster  2  dengan  18 items dan cluster 3 dengan 78 items.
Gambar 6. Operator set role
4.4. Tahap Postprocessing
Dari ketiga  pengelompokkan  tersebut dilakukan hasil  evaluasi  performa  menggunakan DBI  (Davies Bouldin  Index). Dalam  menentukan  hasil  dari  davies bouldin index terdapat beberapa Langkah yang harus diperhatikan yaitu:
1. Sum Of Square Within Cluster(SSW) Digunakan  untuk  mencari  matriks  dalam  sebuah cluster ke-i pada persamaan berikut:
𝑆𝑆𝑊 = 1 𝑚𝑖 ∑ 𝑑(𝑥𝑗, 𝑐𝑖) 𝑚𝑖
𝑗=1
2. Sum Of Square Between Cluster (SSB) Persamaan  dalam  mengenali  fungsi  pemisah antara cluster
𝑆𝑆𝐵𝑖, 𝑗 = 𝑑(𝑐𝑖, 𝑐𝑗)
3. Ratio Membandingkan nilai cluster i dan cluster j

## 𝑅𝐼𝐽 = 𝑆𝑆𝑊𝑖 + 𝑆𝑆𝑊𝑗 𝑆𝑆𝐵𝑖𝑗

## 4. Davies Bouldin Index (DBI)
Setelah  mendapatkan  nilai  pada  rasio,  mencari nilai DBI
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑖≠𝑗 (𝑅 𝑖,𝑗) 𝑘
𝑖=1
Dalam  melakukan  uji  hasil  DBI  digunakan operator performa yang sesuai, adapun operator yang digunakan  yaitu  menggunakan  operator  cluster distance performance.
Gambar 9. Operator Cluster Distance Performance
Operator  ini  berfungsi  untuk  menghitung  jarak antara  dua  cluster.  Jarak  ini  dapat  digunakan  untuk mengukur  seberapa  mirip  atau  berbeda  dua  cluster tersebut.    Maka  didapatkan  hasil  pada  masing-maing pengelompokkan cluster didapatkan hasil yang tertera pada tabel 7:
Table 7. Hasil Evaluasi DBI Nilai (K) DBI (Davies Bouldin Index) 2 0.548 3 0.473 4 0.493
Dari  hasil  yang  tertera  pada  tabel,  didapatkan nilai  k  yang  optimal  dengan  nilai  k=3  yang mendapatkan hasil DBI (Davies Bouldin Index) 0.473
karena  memiliki  nilai  yang  rendah  diantara  cluster yang lain.

## 4.5. Tahap Akhir (Pembahasan)
Pada Tahap akhir dilakukan pembahasan analisis pada  hasil  penelitian  yang  telah  didapatkan  sesuai dengan tujuan dari penelitian yang ditentukan.
a) Penentuan Jumlah Cluster Yang Optimal Dalam  menentukan  jumlah  cluster  yang  optimal pada  metode  clustering,  tentunya  banyak  Teknik yang  dapat  diterapkan  untuk  penentuan  jumlah cluster,  dalam  hal  ini  peneliti  akan  memilih penentuan  jarak  dengan  Teknik  Euclidean Distance  yang  akan  berfokus  dengan  jarak seberapa  dekat  dan  jauh  antar  kelompok.  Dalam penelitian  ini  membagi  menjadi  tiga  pengujian dengan  masing-masing  nilai  k  berbeda.  Untuk pengujian pertama dengan nilai k=2, dan pengujian kedua  dengan  nilai  k=3,  dan  pengujian  ketiga dengan  nilai  k=4.  Hal  itu  bertujuan  agar  dapat mengetahui  dari  setiap  nilai  k  yang  ditentukan memiliki hasil yang akurat sesuai dengan performa pada  masing-masing  pengujian.  Adapun  untuk mengetahui  akurat  atau tidaknya  tentunya disesuaikan  dengan  metode  pengujian  pada  data mining itu sendiri, dalam  hal  ini peneliti  memilih pengujian  peforma  nilai  k  dengan  menggunakan perhitungan peforma DBI (Davies Bouldin Index) yang  dimana  nilai  k  yang  memiliki  hasil  paling rendah  maka  dinyatakan  sebagai  kelompok  yang optimal.
b) Evaluasi Performa Menggunakan DBI Sesuai  dengan  hasil  pada  nilai  DBI  (Davies Bouldin Index) pada nilai k=3 menjadi nilai yang optimal  karena  memiliki  nilai  akurasi  performa sebesar  0.473  maka  dari  itu  penentuan  nilai  k=3 akan dipilih untuk dianalisis  data tersebut. Sesuai dengan hasil pengelompokkan dengan nilai k yang optimal  menghasilkan  menjadi  beberapa  cluster yang tertera pada tabel 8:
Table 8. Hasil Cluster K=3 Cluster Jumlah Cluster 0 109 items Cluster 1 23 items Cluster 2 2 items
c) Analisis  Jumlah  Kunjungan  Tertinggi  dan Terendah
Dari  hasil  pengelompokkan  pada  setiap  cluster apabila  divisualisasikan  dalam  bentuk  grafik tertera pada gambar 10:
Gambar 10. Analisis Tingkat Kunjungan
Dapat  dilihat  pada  gambar  10,  menunjukkan bahwa  cluster  0  dengan  jumlah  maksimal  kunjungan rawat jalan dan inap terendah, sedangkan untuk cluster 1 dengan jumlah maksimal kunjungan rawat jalan dan inap  tersedang,  dan  untuk  cluster  2  menjadi  cluster dengan  jumlah  maksimal  kunjungan  rawat  jalan  dan inap  tertinggi.  Apabila  ingin  mengetahui  rasio  tahun kunjungan dari tahun 2019 dan 2020 dapat dilihat pada gambar 11:
Dapat  dilihat  pada  gambarc11,  menunjukkan bahwasannya  rata-rata  jumlah  kunjungan  rawat  jalan dan rawat inap tahun 2019 menjadi yang paling tinggi dibanding  tahun  2020  yang  mengalami  penurunan jumlah  kunjungannya.  Pada  tahun  2019  jumlah
kunjungan rawat jalan menunjukkan rata-rata sebesar 79,795 dan rawat inap sebesar 9,371. Sedangkan rata- rata  kunjungan  rawat  jalan  pada  tahun  2020  sebesar 46,404 dan rawat inap sebesar 5,394.
Gambar 11. Rasio Tahun Kunjungan
Hal  tersebut  bisa  disebabkan  pada  tahun  2020 yang  merupakan  tahun  pandemi  yang  dimana kebijakan  pemerintah  untuk  melakukan  PPKM, sehingga  enggannya  Masyarakat  untuk  melakukan kunjungan  Kesehatan,  berdampak  pada  menurunnya jumlah  kunjungan  kefasilitas  pelayanan  Kesehatan Tingkat lanjut yaitu rumah sakit.
Berikut adalah tabel 9 pengelompokkan hasil cluster 0 dengan keterangan Rendah
Table 9 Hasil Cluster 0 Tingkat Kunjungan Rendah No RS Cluster Kab/Kot R.Jalan R.Inap Thn Ket 1 RSUD KABUPATEN BEKASI cluster_0 0 83910 12681 2019 Rendah 2 RSU PERMATA BUNDA cluster_0 0 6759 964 2019 Rendah 3 RSUD CABANG BUNGIN cluster_0 0 1219 26 2019 Rendah … … … … … … … … 109 RS SATRIA MEDIKA cluster_0 1 15379 1958 2020 Rendah
Berikut adalah tabel 10 pengelompokkan hasil cluster
1 dengan keterangan Sedang Table 10. Hasil Cluster 1 Tingkat Kunjungan Sedang No RS Cluster Kab/Kot R.Jalan R.Inap Thn Ket 1 RSU CIBITUNG MEDIKA cluster_1 0 158831 20826 2019 Sedang 2 RSU ANNISA cluster_1 0 193732 17942 2019 Sedang 3 RSU MITRA KELUARGA CIKARANG cluster_1 0 124467 8690 2019 Sedang … … … … … … … … 23 RS ANNA MEDIKA cluster_1 1 124934 9330 2020 Sedang
Berikut adalah tabel 11 pengelompokkan hasil cluster
2 dengan keterangan Tinggi Table 11 Hasil Cluster 2 Tingkat Kunjungan Tinggi No RS Cluster Kab/Kot R.Jalan R.Inap Thn Ket 1 RS UMUM H DR. CHASBULLAH ABDULMADJID cluster_2 1 323363 46364 2019 Tinggi 2 RS UMUM HERMINA BEKASI cluster_2 1 501699 74419 2019 Tinggi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  yang  sudah diuaikan  sebelumnya,  maka  peneliti  menyimpulkan bahwasannya Penentuan jumlah cluster optimal dapat
ditentukan  menggunakan  tiga  kali  pengujian  nilai  k berbeda  dengan  menggunakan  jarak  Euclidean distance  dan  uji  nilai  DBI.  Evaluasi  yang  digunakan menggunakan  DBI  (Davies  Bouldin  Index)  dengan
mendapatkan  pengujian  nilai  k,  untuk  nilai  k=3 menjadi nilai k yang paling rendah berdasarkan hasil performa pada DBI dengan nilai akurasi sebesar 0.473 dan  dinyatakan  sebagai  jumlah  cluster  yang  optimal. Menunjukkan  bahwa  cluster  0  menjadi  cluster  yang terendah dengan jumlah maksimal rawat jalan sebesar 89.360  orang  dan  rawat  inap  sebesar  28.179  orang. Untuk  cluster  1  menjadi  cluster  tersedang,  dengan jumlah  maksimal  rawat  jalan  sebesar  244.966  orang dan  rawat  inap  sebesar  45.919  orang.  Dan  untuk cluster 2 menjadi cluster yang tertinggi dengan jumlah maksimal rawat jalan sebesar 501.699 orang dan rawat inap  74.419  orang.  Peneliti  menyarankan  bahwa kepada  penelitian  berikutnya  yang  akan  mengambil penelitian  serupa,  bahwasannya  pada  jumlah  atribut agar bisa ditambah, karena untuk  melengkapi tingkat kelengkapan informasi pada data contohnya, menambah  atribut  fasilitas  pada  rumah  sakit,  serta menambah  data  untuk  tahun  terbaru  agar  rasio kunjungan  bisa  dianalisis  lebih  baik.  Dan  untuk penentuan  jumlah  k  agar  bisa  disesuaikan  dengan tujuan dari penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D. F. Pasaribu, I. S. Damanik, E. Irawan, Suhada, and H. S. Tambunan, “Memanfaatkan Algoritma K-Means  Dalam  Memetakan  Potensi  Hasil Produksi Kelapa Sawit PTPN IV Marihat,” BIOS J. Teknol. Inf. dan Rekayasa Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 11–20, 2021, doi: 10.37148/bios.v2i1.17.
[2]  A.  M.  G.  S.  Et,  “Algoritma  K-Means  Dalam Mengelompokkan  Desa  /  Kelurahan  Menurut Keberadaan  Keluarga  Pengguna  Listrik  dan Sumber  Penerangan  Jalan  Utama  Berdasarkan Provinsi,” Semin.  Nas.  Teknol.  Komput.  Sains SAINTEKS 2019 , pp. 754–761, 2018.
[3]  P.  Alkhairi  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  K- Means  Cluster  pada  Daerah  Potensi  Pertanian
Karet Produktif di Sumatera Utara,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 762–767, 2019.
[4]  A.  Nugraha et  al. ,  “PENERAPAN  DATA MINING METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK,” vol. 6, no. 2, pp. 849–855, 2022.
[5]  Y.  Saputra  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.
[6]  S.  U.  Tarigan,  S.  Saniman,  and  M.  Yetri, “Klasterisasi  Data  Penanganan  Dan  Pelayanan Kesehatan Masyarakat Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) ,  vol.  1,  no.  3,  p.  193,  2022,  doi: 10.53513/jursi.v1i3.5223.
[7]  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.
[8]  D.  T.  Saputro  and  W.  P.  Sucihermayanti, “Penerapan Klasterisasi Menggunakan K-Means untuk Menentukan Tingkat Kesehatan Bayi dan Balita  di  Kabupaten  Bengkulu  Utara,”  vol.  12, pp. 146–155, 2021.
[9]  S.  Hasyrif,  Rismayani,  and  S.  Asrul,  “Data Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means Pengelompokan  Penyebaran  Diare  Di  Kota Makassar,” SISITI    Semin.  Ilm.  Sist.  Inf.  dan Teknol. Inf. , vol. VIII, no. 1, pp. 73–82, 2019.
[10]  A.  Ali,  L.  Masyfufah,  S.  Yayasan  Rumah  Sakit DrSoetomo,  and  K.  Kunci,  “Klasterisasi  Pasien Bpjs Dengan Metode K-Means Clustering Guna Menunjang Program
[11]  Jaminan  Kesehatan  Nasional  Di  Rumah  Sakit Anwar  Medika  Balong  Bendo  Sidoarjo,” J. Wiyata , pp. 8–22, 2020.