## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS DALAM SEGMENTASI DAERAH BERDASARKAN JUMLAH WARGA YANG TERDAFTAR MENJADI PESERTA BPJS KESEHATAN DI JAWA BARAT
Zahratul Jannah, Agung Susilo Yuda Irawan, E.Haodudin Nurkifli Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Indonesia 2010631170038@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Upaya meningkatkan akses terhadap layanan kesehatan yang terjangkau dan berkualitas merupakan agenda penting dalam mencapai Universal Health Coverage (UHC) secara global. Di Indonesia, Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan menjalankan program Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) sebagai instrumen utama  untuk  mewujudkan  UHC.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  segmentasi  wilayah  di  Jawa  Barat berdasarkan  jumlah  penduduk  yang  terdaftar  sebagai  peserta  BPJS  Kesehatan  pada  tahun  2019-2023  dengan menggunakan algoritma K-means dan memvisualisasikan hasilnya. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan dengan  metode elbow dan silhouette  coefficient .  Algoritma K-means menghasilkan  tiga  klaster  wilayah,  yaitu klaster 0 (501 kecamatan) dengan jumlah peserta BPJS tinggi, klaster 1 (222 kecamatan) dengan jumlah peserta BPJS  menengah,  dan  klaster  2  (4  kecamatan)  dengan  jumlah  peserta  BPJS rendah.  Evaluasi  kinerja  algoritma menunjukkan bahwa klaster terbaik adalah tiga klaster dengan nilai Sum of square error (SSE) terendah sebesar 1,67409 dan Davies Bouldin Index (DBI) terendah sebesar 0,36915605275672103. Visualisasi hasil segmentasi menggunakan Quantum  geographic  information  system (QGIS)  membantu  mengidentifikasi  wilayah  prioritas yang  memerlukan  perhatian  lebih  dalam  peningkatan  pemanfaatan  layanan  BPJS.  Penelitian  ini  memberikan informasi  berharga  bagi  pemangku  kepentingan,  seperti  pemerintah  daerah  dan  BPJS  Kesehatan,  untuk merencanakan strategi dan alokasi sumber daya yang lebih efektif dalam pelayanan kesehatan di Jawa Barat, serta menyesuaikan pelayanan secara tepat dan efisien sesuai dengan kebutuhan masyarakat di masing-masing wilayah.
Kata kunci :  Universal Health Coverage, BPJS Kesehatan, Segmentasi Daerah, Algoritma K-means, Visualisasi Quantum geographic information system.

## 1. PENDAHULUAN
Peningkatan  kesehatan  global  telah  menjadi agenda  bersama  di  berbagai  negara  dan  organisasi internasional.  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO) memperkirakan  setidaknya  separuh  populasi  dunia tidak  memiliki  akses  terhadap  layanan  kesehatan esensial. Laporan  WHO dan Bank Dunia tahun 2017 menyebutkan  minimal  100  juta  orang  jatuh  miskin akibat  harus  menanggung  biaya  kesehatan  langsung setiap  tahunnya.  Untuk  mengatasi  tantangan  ini, konsep Universal  Health  Coverage (UHC)  telah mendapatkan  momentum  global  dengan  tujuan memastikan setiap individu dan komunitas menerima layanan  kesehatan  berkualitas  tanpa  menghadapi kesulitan  finansial.  Di  Indonesia,  sistem  asuransi kesehatan berperan sebagai salah satu instrumen utama untuk mewujudkan UHC. Program Badan Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS)  Kesehatan bertindak  sebagai  penyelenggara  Jaminan  Kesehatan Nasional  (JKN).  Dalam  rangka  meningkatkan  akses pelayanan  kesehatan  yang  merata,  BPJS  Kesehatan menerapkan program JKN dan Kartu Indonesia Sehat (KIS) di Jawa Barat. Meskipun demikian, upaya untuk mengoptimalkan partisipasi masyarakat dan memastikan iuran yang terjangkau bagi seluruh lapisan masyarakat masih perlu menjadi perhatian.
Jawa  Barat  merupakan  salah  satu  provinsi dengan  kepadatan  penduduk  yang  tinggi  serta
keragaman sosial ekonomi yang signifikan. Penerapan JKN  dan  Kartu  Indonesia  Sehat  (KIS)  oleh  BPJS Kesehatan menjadi langkah strategis dalam memberikan akses pelayanan kesehatan  yang  merata. Namun, upaya untuk mengoptimalkan partisipasi dan memastikan  iuran  terjangkau  bagi  seluruh  lapisan masyarakat perlu diperhatikan. Penelitian ini bertujuan untuk  melakukan  segmentasi  wilayah  di  Jawa  Barat berdasarkan  jumlah  warga  yang  terdaftar  sebagai peserta  BPJS  Kesehatan  menggunakan  algoritma  K- Means.
Metode K-Means merupakan  salah  satu  metode clustering yang  efektif  dan  banyak  digunakan  dalam berbagai penelitian sebelumnya. Dalam penelitian ini, algoritma K-Means akan diterapkan untuk mengelompokkan wilayah di Jawa Barat berdasarkan kesamaan  jumlah  warga  terdaftar  BPJS  Kesehatan. Proses  optimalisasi  jumlah cluster akan  dilakukan dengan  metode Elbow dan Silhouette  Coefficient . Hasil clustering akan  divisualisasikan  menggunakan Quantum  Geographic  Information  System (QGIS) untuk memberikan gambaran spasial yang lebih jelas.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan informasi  berharga  kepada  pihak  berwenang  dan penyelenggara layanan kesehatan di Jawa Barat dalam merencanakan strategi dan alokasi sumber daya yang lebih  efektif  berdasarkan  pemahaman  mendalam tentang  kebutuhan  masyarakat.  Dengan  demikian,
pelayanan  kesehatan  dapat  disesuaikan  secara  lebih tepat  dan  efisien  untuk  mencapai  tujuan  UHC  di wilayah tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Jaminan Sosial Kesehatan
Sistem  Jaminan  Sosial  Kesehatan  merupakan sebuah  sistem  yang  bertujuan  untuk  memberikan perlindungan  finansial  dan  akses  layanan  kesehatan kepada  seluruh  penduduk  suatu  negara[1].  Tujuan utamanya adalah untuk menjadikan kesehatan sebagai hak  dasar  setiap  individu  dan  memastikan  biaya layanan  kesehatan  tidak  menjadi  beban  berat  bagi masyarakat.

## 2.2. Data Mining
Data mining adalah  tahapan  dalam  proses penemuan  pola  atau  informasi  signifikan  dalam dataset yang  telah  dipilih  dan  dicapai  dengan menerapkan berbagai teknik atau metode[2].
2.3. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) merupakan proses untuk menggali informasi pada data yang besar. Dalam hal ini, KDD memiliki keterkaitan dengan data  mining ,  di  mana  data  mining  adalah bagian  dari  proses  KDD[3].  Tahapan  proses  KDD meliputi data  selection , data  proprocessing , data transformation , data mining dan evaluation .
2.4. Clustering
Clustering merupakan  proses  yang  melibatkan pengelompokan titik data ke dalam dua kelompok atau lebih,  dengan  tujuan  agar  titik  data  dalam  kelompok yang  sama  memiliki  kesamaan  yang  lebih  besar dibandingkan dengan titik data dalam kelompok yang berbeda[4].

## 2.5. Davies Bouldin Index
Davies-Bouldin  Index (DBI)  digunakan  untuk mengukur  seberapa  baik  setiap cluster terpisah  dari cluster lainnya.  Semakin  rendah  nilai  DBI,  semakin baik  pemisahan  antar  cluster,  yang  menunjukkan kualitas clustering yang lebih baik[5]. Oleh karena itu, tujuannya  adalah  untuk  mencari  jumlah cluster yang menghasilkan nilai DBI terendah, yang mengindikasikan  hasil clustering yang  optimal.  Alur pada evaluasi ini dapat dilihat pada gambar 1.

## 2.6. Algoritma K-Means
Algoritma K-Means berfokus pada konsep  yang relatif sederhana. Langkah awalnya adalah menentukan jumlah cluster yang diinginkan, kemudian  memilih  elemen  pertama  dalam  setiap cluster secara acak untuk berperan sebagai titik pusat atau centroid [6].  Dalam  algoritma K-Means ,  setelah menentukan  jumlah cluster ,  titik  awal  untuk  setiap cluster diambil  dari  elemen-elemen  yang  ada  dalam dataset .  Alur  pada  algoritma  ini  dapat  dilihat  pada gambar 2 sebagai berikut.
Gambar 2. Flowchart Algoritma K-Means
2.7. Metode Elbow
Metode elbow merupakan  pendekatan  yang digunakan dalam analisis clustering untuk membantu menentukan jumlah cluster yang optimal dalam suatu dataset [7].  Alur  metode elbow yang digunakan dapat dilihat pada gambar 3 sebagai berikut.
Gambar 3. Flowchart Metode Elbow
2.8. Sum of Square Error
Sum  of  Square  Error (SSE)  digunakan  untuk mengevaluasi tingkat kesalahan atau perbedaan antara data yang telah diperoleh dengan model prediksi yang telah  dibuat  sebelumnya[8].  Semakin  rendah  nilai SSE,  semakin  baik  model  tersebut  dalam  melakukan fitting atau memprediksi data. Berikut rumus tertentu yang  digunakan  untuk  menghitung Sum  of  Square Error (SSE):
SSE = ∑ 𝑘=1 𝑘=𝑛 ∑ 𝑥𝑖    ∈    𝑆 𝑘 ∥ 𝑋 𝑖 −  𝐶 𝑘 ∥
(1) 2.9. Python Python merupakan bahasa pemrograman dengan tipe  interpreted  language,  di  mana  kode  tidak  akan diubah  menjadi  kode  yang  dapat  dipahami  oleh komputer  sebelum  dijalankan,  melainkan  perubahan tersebut terjadi di runtime [9].
2.10. Google Colaboratory
Google  colaboratory adalah  sebuah  proyek yang  bertujuan  untuk  menyebarluaskan  pendidikan machine learning dan penelitian[10]. Google colaboratory merupakan  hasil  kolaborasi  antara Jupyter dan Google ,  dimana Jupyter sebagai  mesin sedangkan Google sebagai dokumennya.
2.11. Quantum Geographic Information System QGIS  merupakan  aplikasi  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  yang  berguna  dalam  melakukan analisis  dan  visualisasi  data  geografis[11].  QGIS  ini memungkinkan  pengguna  untuk  memvisualisasikan data geografis dalam bentuk peta.

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  adalah Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dengan tahapan  proses  meliputi Data  Selection , Pre- Processsing , Transformation , Data  mining ,  dan Evaluation . Alur Metodologi KDD dapat dilihat pada gambar 4 sebagai berikut.
Gambar 4. Alur Metodologi Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  utama  dari  penelitian data  mining yang telah dilakukan adalah penerapan Algoritma K-means dalam  melakukan  segmentasi  wilayah  berdasarkan jumlah penduduk yang terdaftar menjadi peserta BPJS Kesehatan  di  Jawa  Barat.  Proses clustering ini  dapat dimanfaatkan  sebagai  sumber  informasi  penting  bagi pemerintah  daerah,  pihak  BPJS  Kesehatan,  dan pemangku  kepentingan  terkait  untuk  pengambilan keputusan  yang  lebih  baik  dalam  merencanakan  dan meningkatkan  layanan  kesehatan.  Penelitian  ini menggunakan  metodologi Knowledge  Discovery  in Database (KDD) sebagai  metode standar dalam data mining untuk  mengolah  data  mentah  yang  diperoleh dari  observasi,  dengan  tahapan  yang  meliputi Data Selection, Data Preprocessing, Data Transformation, Data  Mining ,  dan Evaluation yang  akan  diuraikan sebagai berikut.
4.1. Data Selection
Tahap data  selection ini  merupakan  tahap pengumpulan dataset awal.  Jumlah  warga  terdaftar menjadi peserta BPJS Kesehatan merupakan data yang dianalisis. Data ini diperoleh dari website opendata.jabarprov.go.id  yang  dikelola  oleh  Dinas Pemberdaya  Masyarakat  dan  Desa.  Data  yang didapatkan  disajikan  dengan  jumlah  tupel  26.559 dengan  16  atribut  awal  dalam  bentuk  tabel  yang ditampilkan pada gambar 5 sebagai berikut
4.2. Data Pre-processing
Data  preprocessing dinilai  penting  karena  data dengan kualitas yang tinggi akan menghasilkan output dengan  kualitas  yang  tinggi  juga.  Tahapan data preprocessing yang  diterapkan  terhadap dataset meliputi  penanganan missing  values dan duplicate data.
Gambar 6. Pengecekan missing value menggunakan google colaboratory
Berdasarkan gambar  6,  tidak  ditemukan  adanya missung value pada data yang akan digunakan. Tools Microsoft  Excel dan Google  Colaboratory menjadi tools yang  digunakan  untuk  pengecekan duplicate data .
Gambar 7. Pengecekan duplicate data menggunakan microsoft excel
Gambar 8. Pengecekan duplicate data menggunakan google colaboratory
Berdasarkan gambar  7  dan  8  tidak  ditemukan adanya duplicate data pada data yang akan digunakan.

## 4.3. Transformation
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  perubahan  tipe data kategorikal menjadi numerikal dengan tujuan agar dapat dilakukan proses clustering k-means . Metode K- means hanya  dapat  memproses  tipe  data  numerik karena  cara  kerjanya  yang  bergantung  pada  konsep
geometris  seperti  jarak Euclidean untuk  menentukan kesamaan  antara  titik-titik  data  dan centroid (pusat cluster ).  Oleh  karena  itu,  setelah  melakukan  analisis dan  eksplorasi  terhadap  data  yang  tersedia,  semua atribut sudah sesuai dalam bentuk yang diperlukan ke dalam proses data mining sehingga dalam tahapan ini tidak dilakukan proses perubahan tipe data.

## 4.4. Data Mining
Dalam menganalisis pola yang terdapat pada data serta  mendapatkan  nilai cluster optimal,  penulis menggunakan  metode elbow dan  Nilai  SSE  ( Sum  of Square Error ) pada tahap data mining .
Gambar 9. Grafik Metode Elbow
Berdasarkan  gambar  9  grafik  metode elbow menunjukkan bahwa titik siku terbentuk pada cluster 3.  Kemudian  setelah  jumlah cluster yang  optimal diperoleh,  tahapan  berikutnya  adalah  implementasi algoritma k-means dalam proses clustering .
Gambar 10. Proses Clustering K-Means dan
Perolehan Hasil Centroid Tiap Atribut
Pada  gambar  10,  ditampilkan  nilai  pusat  atau centroid dari masing-masing cluster secara acak untuk mengelompokkan cluster yang paling mirip.
Tabel 1. Perhitungan nilai SSE Jumlah Cluster Nilai SSE 1 1.00783 2 5.16576 3 1.67409 4 7.18240
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  SSE  pada tabel  1  dan  grafik  metode elbow dengan  nilai  SSE paling  rendah  dan  titik  siku  berada  C=3  diperoleh jumlah cluster optimal adalah 3 cluster .
4.5. Evaluation
Untuk  melakukan  evaluasi cluster ,  peneliti menggunakan parameter Davies Bouldin Index (DBI) untuk  mengukur  rasio  jarak  antar cluster terhadap jarak  dalam cluster .  Kualitas cluster akan  semakin baik jika nilai DBI yang dihasilkan semakin kecil.
Tabel 2. Hasil Pengujian Davies Bouldin Index (DBI)
Jumlah Cluster Hasil DBI 1 - 2 0.559471560095628 3 0.36915605275672103 4 0.3814990903091133
Berdasarkan tabel 2, dihasilkan perhitungan yang menunjukkan  bahwa  nilai  DBI  terendah  diperoleh pada  3 cluster dengan  nilai  0,36915605275672103. Hal ini mengindikasikan bahwa pada jumlah cluster 3, objek  dalam cluster memiliki  kesamaan  yang  tinggi dan perbedaan yang signifikan dengan objek di cluster lain,  sehingga  menghasilkan  kualitas cluster yang baik.
Gambar 11. Grafik Davies Bouldin Index (DBI)
Pada gambar 11, memampilkan grafik DBI yang dihasilkan  adalah  K=3.  Selanjutnya cluster-labeling dilakukan  berdasarkan  ciri  khas  dari  setiap cluster , menghasilkan tiga label: kategori tertinggi, menengah dan terendah yang disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Cluster Cluster Jumlah Berdasarkan Desa Jumlah Berdasarkan Kecamatan Kategori 0 14060 501 Tertinggi 1 12419 222 Menengah 2 80 4 Rendah
Selanjutnya, hasil pengklasteran akan dilakukan visualisasi pemetaan menggunakan tools QGIS.
Gambar 9. Hasil Visualisasi
Pada  Gambar  9,  warna  merah  untuk  daerah dengan  jumlah  peserta  BPJS  Kesehatan  tertinggi, warna orange untuk  daerah  dengan  jumlah  perserta BPJS  Kesehatan  menengah,  dan  warna  coklat  untuk daerah dengan jumlah peserta BPJS terendah.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan  teknik data  mining clustering menggunakan algoritma k-means untuk
pengelompokan  wilayah  di  Jawa  Barat  berdasarkan jumlah warga terdaftar BPJS pada dataset tahun 2019- 2023  menghasilkan  3 cluster . Cluster 0  dengan  501 kecamatan  memiliki  jumlah  peserta  BPJS  Kesehatan tinggi, Cluster 1  dengan  222  kecamatan  memiliki jumlah  peserta  BPJS  Kesehatan  menengah,  dan Cluster 2 dengan 4 kecamatan memiliki jumlah peserta BPJS  Kesehatan  rendah.  Evaluasi  kinerja  algoritma menunjukkan cluster 3 memiliki Sum of Square Error (SSE)  terkecil  sebesar  1,67409  dan  nilai Davies Bouldin Index (DBI) terendah 0,36915605275672103, sehingga  menjadi cluster terbaik.  Visualisasi  dengan
Quantum
Geographic
Information System
menunjukkan  warna  merah  untuk cluster 0,  warna orange untuk cluster 1, dan warna coklat untuk cluster 2.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk menggunakan dataset yang lebih banyak atau terbaru, mencoba  algoritma  atau  metode clustering lain, menggunakan tools data mining yang  lebih  akurat, serta menggunakan parameter evaluasi hasil clustering selain Davies Bouldin Index (DBI) untuk mendapatkan hasil yang lebih komprehensif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Azwanti  and  N.  E.  Putria,  “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pemetaan Penerimaan  Bantuan  Kesejahteraan  Masyarakat di  Kota  Batam,” Semin.  Nas.  Ilmu  Sos.  dan Teknol. , no. September, pp. 250–256, 2023.
[2]  R.  B.  B.  Sumantri  and  E.  Utami,  “Penentuan Status  Tahapan  Keluarga  Sejahtera  Kecamatan Sidareja  Menggunakan  Teknik  Data  Mining,” Respati ,  vol.  15,  no.  3,  p.  71,  2020,  doi: 10.35842/jtir.v15i3.375.
[3]  Y.  M.  Arianti  Jati,  Agus  Sunandar,  “DARAH DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN
METODE  KNOWLEGDE  DISCOVERY  IN DATABASE  (  KDD  )  (  Studi  Kasus :  PMI Kabupaten . Karawang ),” vol. 2, no. 1, pp. 1–9,
2023.
[4]  K.  K.  Munawar  and  A.  I.  Purnamasari, “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  K-MEANS
CLUSTERING PADA KLASTERISASI KASUS HIV DI JAWA BARAT,” vol. 7, no. 2, 2023.
[5]  E. Muningsih, I. Maryani, and V. R. Handayani, “Penerapan  Metode  K-Means  dan  Optimasi Jumlah  Cluster  dengan  Index  Davies  Bouldin untuk  Clustering  Propinsi  Berdasarkan  Potensi Desa,” J. Sains dan Manaj. , vol. 9, no. 1, pp. 95– 100, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/evolu si/article/view/10428/4839.
[6]  A.  F.  Sitepu,  “Penerapan  Data  Mining Pengelompokan  Data  Pasien  Berdasrkan  Jenis Penyakit  Menggunakan  Metode  Clustering (Studi  Kasus  Klinik  Mitra  Nd),” J.  Sist.  Inf. Kaputama , vol. 6, no. 2, pp. 192–207, 2022, doi: 10.59697/jsik.v6i2.169.
[7]  A.  Winarta  and  W.  J.  Kurniawan,  “Optimasi Cluster  K-means  Menggunakan  Metode  Elbow pada Data Pengguna Narkoba dengan
Pemrograman  Python,” J. Tek. Inform.
Kaputama , vol. 5, no. 1, pp. 113–119, 2021.
[8]  D.  J.  Kadhim,  M.  H.  Saleh,  and  S.  J.  Abou- Loukh,  “Evaluation  of  massive  multiple-input multiple-output  communication  performance under  a  proposed  improved  minimum  mean squared  error  precoding,” IAES  Int.  J.  Artif. Intell. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  984–994,  2023,  doi: 10.11591/ijai.v12.i2.pp984-994.
[9]  Y.  S.  Sendi  Algifari  Risnawan,  “Implementasi Website  Berita  Online  Menggunakan  Metode Crawling  Data  Dengan  Bahasa  Pemrograman Python,” Se , vol. 13, no. 01, pp. 31–34, 2021.
[10]  A. L. F. Edi Supriyadi, Jarnawi  Afgani Dahlan, Dadang  Juandi,  Rani  Sugiarni,  Sarah  Inayah, Samsul  Pahmi,  Ratu  Sarah  Fauziah  Iskandar, Mahmudin,
“ANALISIS SENTIMEN
BERDASARKAN ULASAN PENGGUNA APLIKASI MYPERTAMINA PADA GOOGLE PLAYSTORE  MENGGUNAKAN  METODE NAÏVE BAYES,” J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 3, pp. 100–108, 2023.
[11]  I. Zulfa, R. Septima, M. Handri, I. Zulfida, and L. Suryati, “Pemetaan Wilayah Persebaran Padi dan Kopi  dengan Quantum,”  vol. 3, no. 6, pp. 459– 468, 2023.