## SEGMENTASI PROVINSI BERDASARKAN SARANA DAN PERLENGKAPAN FASILITAS KESEHATAN KELUARGA BERENCANA TAHUN 2021
Anne Mudya Yolanda 1 dan Kristiana Yunitaningtyas 2
1 Program Studi Statistika Universitas Riau Kampus Bina Widya Km 12.5 Simpang Baru, Pekanbaru, Riau 28293
2 Puslitbang Humaniora dan Manajemen Kesehatan, Kementerian Kesehatan Jalan Percetakan Negara No.29 Jakarta Pusat 10560
Email : 1 annemudyayolanda@lecturer.unri.ac.id , 2 kristianatyas@gmail.com

## ABSTRAK
Fasilitas  kesehatan  Keluarga  Berencana  (faskes  KB)  masih  menjadi  perpanjangan  tangan  pertama  dalam melaksanakan  program  berdasarkan  kebijakan  dan  strategi  BKKBN  pada  tahun  2020-2024  untuk meningkatkan  akses  dan  kualitas  penyelenggaraan  KB  yang  komprehensif  berbasis  kewilayahan.  Dalam melihat proses peningkatan akses dan kualitas penyelenggaraan di faskes KB, salah satu yang dapat menjadi perhatian  adalah  sarana  dan  perlengkapan  yang  tersedia  untuk  mendukung  program  KB.  Kajian  ini memetakan  segmentasi  jumlah  sarana  dan  perlengkapan  yang  bisa  digunakan  pada  faskes  KB  di  seluruh provinsi di Indonesia pada tahun 2021 menggunakan analisis gerombol (cluster analysis). Analisis gerombol yang  digunakan  adalah  K-Means  Cluster  Analysis  yang  membagi  data  seluruh  provinsi  berdasarkan  jenis sarana  dan  perlengkapan  faskes  KB  ke  dalam  empat  gerombol.  Segmentasi  ini  diharapkan  dapat  menjadi bahan dukungan dan evaluasi dalam menyusun strategi berkelanjutan terutama terkait peningkatan akses dan kualitas penyelenggaraan KB.
Kata kunci : analisis gerombol, faskes, segmentasi

## PENDAHULUAN
Badan  Kependudukan  dan  Keluarga Berencana  Nasional  (BKKBN)  mempunyai tugas  melaksanakan  tugas  pemerintahan  di bidang pengendalian penduduk dan penyelenggaraan  keluarga  berencana.  Hal  ini termuat  dalam  Undang-Undang  Nomor  52
Tahun 2009 tentang Perkembangan
Kependudukan  dan  Pembangunan  Keluarga, memiliki tugas untuk melaksanakan pengendalian penduduk
dan menyelenggarakan keluarga berencana. Berkaitan  dengan  tugas  ini,  program  keluarga berencana masih merupakan agenda rutin yang terus dikembangkan oleh BKKBN, bersamaan dengan program Kesehatan Reproduksi (KR).
Keluarga Berencana (KB) menurut UU No. 10 tahun 1992 tentang Perkembangan
Kependudukan  dan  Pembangunan  Keluarga Sejahtera adalah upaya peningkatan kepedulian dan peran serta masyarakat melalui pendewasaan usia perkawinan (PUP), pengaturan  kelahiran,  pembinaan  ketahanan keluarga,  peningkatan  kesejahteraan  keluarga kecil, bahagia dan sejahtera. BKKBN mengeluarkan  banyak  langkah  untuk  terlibat langsung  dalam  penyelenggaraan  KB,  seperti adanya  program  Pembangunan  Keluarga, Kependudukan  dan  Keluarga  Berencana (Bangga  Kencana)  dan  Kampung  KB. Indikator  sasaran  program  Bangga  Kencana adalah meningkatnya kualitas penyelenggaraan program  Bangga  Kencana  dalam  peningkatan kualitas sumber daya manusia Indonesia, serta mewujudkan revolusi mental dan pembangunan kebudayaan (Keputusan Kepala BKKBN  Penetapan  Indikator  Kinerja  Utama (IKU) BKKBN Tahun 2020-2024, 2020).
Kampung  KB  dicanangkan  sejak  2016 dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  kualitas hidup  keluarga  dan  masyarakat  melalui program Kependudukan, KB dan Pembangunan  Keluarga  (KKB-PK)    yang terintegrasi  dengan  sektor  pembangunan lainnya  (Badan  Kependudukan  dan  Keluarga Berencana  Nasional,  2017).  Latar  belakang utama  lahirnya  Kampung  KB  adalah  untuk
meningkatkan  kesadaran  masyarakat  tentang pembangunan  berwawasan  kependudukan. Selain  itu,  melalui  kampung  KB,  diharapkan terjadi  peningkatan  peran  serta  pemerintah, lembaga  non  pemerintah  dan  swasta  dalam memfasilitasi,  mendampingi  dan  membina masyarakat untuk menyelenggarakan program KKB-PK dan pembangunan sektor terkait.
BKKBN  juga  terlibat  dalam Family Planning (FP) 2020, yang mana terdapat empat tujuan  strategis  dalam  Strategi  Keluarga Berencana  berbasis  hak  meliputi  (1)  Tujuan strategis 1 yaitu tersedianya sistem penyediaan pelayanan  KB  yang  adil  dan  berkualitas  di sektor publik dan swasta untuk memungkinkan semua  pihak  memenuhi  tujuan  reproduksi mereka;  (2)  Tujuan  strategis  2  adalah meningkatnya permintaan atas metode kontrasepsi  modern  yang  terpenuhi  dengan penggunaan  yang  berkelanjutan;  (3)  Tujuan strategis 3 adalah meningkatnya bimbingan dan pengelolaan di seluruh jenjang pelayanan serta lingkungan  yang  mendukung  untuk  program KB  yang  efektif,  adil,  dan berkelanjutan pada sektor publik dan swasta untuk memungkinkan semua pihak memenuhi tujuan reproduksi; dan (4)  Tujuan  strategis  4  yaitu  berkembang  dan diaplikasikannya  inovasi  dan  bukti  untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas program,  dan  berbagi  pengalaman  melalui kerja  sama  Selatan.  (BKKBN,  KEMENKES, BAPPENAS,  UNFPA,  Embassy  of  Canada, 2020).
Arah  kebijakan  dan  strategi  BKKBN Tahun  2020-2024  (Badan  Kependudukan  dan Keluarga  Berencana  Nasional,  2020),  salah satunya  adalah  meningkatkan  akses  dan kualitas  penyelenggaraan  KB  dan  KR  yang komprehensif berbasis kewilayahan dan fokus pada  segmentasi  sasaran  melalui  strategi penguatan kapasitas fasilitas kesehatan (faskes) dan  jaringan/jejaring  yang  melayani  KB  dan KR,  penguatan  kemitraan  kualitas  pelayanan KB dan KR, peningkatan jangkauan pelayanan KB  dan  KR  di  wilayah  dan  sasaran  khusus, peningkatan  KB  Pria,  penguatan  promosi  dan konseling  kesehatan  reproduksi  berdasarkan
siklus hidup, pencegahan kehamilan yang tidak diinginkan (KTD), peningkatan pelayanan KB Pasca  Persalinan  (KBPP),  dan  peningkatan kemandirian PUS dalam ber-KB.
Berdasarkan strategi tersebut dapat diketahui  bahwa  faskes  KB  masih  menjadi perpanjangan tangan pertama untuk melakukan program.  Ada  banyak  hal  yang  dapat  disorot dalam  proses  peningkatan  akses  dan  kualitas penyelenggaraan  KB  di  faskes,  diantaranya melihat  sarana  dan  perlengkapan  pendukung yang tersedia pada masing-masing faskes untuk mendukung program KB. Sarana dan perlengkapan  menjadi  salah  satu  dimensi kualitas  faskes  KB  dalam  memberikan pelayanan kepada masyarakat. Kelima dimensi kualitas  pelayanan  yang  dikembangkan  oleh Parasuraman et al., (1988) seperti yang dikutip oleh Radito (2014) yaitu Tangibles
(penampilan fasilitas fisik, peralatan), Reliability (keandalan,  kemampuan  untuk melaksanakan jasa), Responsiveness (ketanggapan,  kemauan  untuk  membantu), Assurance (jaminan  dan  kepastian),  dan Empathy (perhatian  pribadi  dan  syarat  untuk peduli).  Dimensi-dimensi  kualitas  pelayanan tersebut  akan  memberikan  kepuasan  pasien apabila  terpenuhi  dengan  baik.  Sarana  dan perlengkapan  yang  tercukupi  di  faskes  KB dapat  memenuhi  dimensi  layanan  serta mendukung dimensi kualitas pelayanan lainnya sehingga penting untuk diteliti lebih lanjut.
Data  sarana  dan  perlengkapan  yang tersedia di faskes KB dalam format rekapitulasi terdapat pada laporan yang saat ini tersedia di BKKBN.  Data  ini  dikelompokkan  menurut wilayah.  Pengelompokan  yang  dilakukan terbagi  atas  provinsi  yang  berada  di  wilayah Jawa  dan  Bali,  luar  wilayah  Jawa  dan  bali  1, dan  luar  wilayah  Jawa  dan  Bali  2. Pengelompokan berbasis wilayah perlu dilakukan mengingat tingginya angka kebutuhan ber-KB yang tidak terpenuhi ( unmet need )  masih  berkaitan  dengan  masalah  lokasi tempat  tinggal,  selain  indikator  lain  seperti sosiodemografis (Sulistiawan, Gustina, Matahari,  &  Marthasari,  2020).  Pada  kajian lain,  wilayah  tempat  tinggal  PUS  (pedesaan
dan perkotaan) juga mempengaruhi penggunaan kontrasepsi (Ekoriano,
Rahmadhony, Prihyugiarto, & Samosir, 2020). Informasi  yang  dapat  diambil  akan  semakin banyak  dan  bermanfaat  jika  pengelompokan provinsi menggunakan indikator tertentu yang terkandung  dalam  data.  Salah  satunya, pengelompokan berdasarkan jumlah sarana dan perlengkapan  yang  tersedia  di  faskes  KB menurut provinsi.
Segmentasi  dibentuk  dengan  bantuan analisis gerombol (clustering analysis) . Tujuan dari analisis gerombol adalah menggabungkan beberapa  objek  ke  dalam  beberapa  kelompok berdasarkan karakteristik yang dimiliki. Objek- objek yang memiliki kemiripan sifat diklasifikasi dalam gerombol yang sama. Pada kajian  Keluarga  Berencana,  Kependudukan, dan  Kesehatan,  analisis  gerombol  pernah dilakukan  pada  segmentasi  wilayah  untuk menekan  stunting  melalui  program  1000  hari pertama  kehidupan  (Yuliati,  2020). Pada penelitian  ini  metode K-Means  Clustering Analysis digunakan  sebagai  solusi  untuk mengelompokkan  karakteristik  dari  objek. K-
Means adalah salah satu metode penggerombolan  non  hierarki  yang  memartisi objek  menggunakan  jarak  sehingga  data numerik  terbagi  dalam  beberapa  kelompok. Algoritma K-Means memisahkan data menjadi k daerah bagian yang terpisah.
Berdasarkan uraian latar belakang  di atas, peneliti  tertarik  melakukan  pengelompokan sarana  dan  perlengkapan  yang  tersedia  di faskes  KB.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah melakukan pengelompokan sebagai segmentasi sarana  dan  perlengkapan  faskes  KB  menurut provinsi.  Segmentasi  akan  membagi  provinsi- provinsi  yang  ada  dalam  beberapa  kelompok atau gerombol. Hasil segmentasi akan memberikan  informasi  kelompok  mana  yang sudah memiliki banyak sarana dan perlengkapan  dan  yang  masih  membutuhkan tambahan  sarana  dan  perlengkapan  dalam mendukung kualitas pelayanan. Hasil penelitian  ini  dapat  dimanfaatkan  sebagai evaluasi  sebaran  banyaknya  sarana  dan prasarana KB baik di masing-masing kelompok
maupun provinsi. Selain itu sebagai pendukung strategi berkelanjutan dalam peningkatan akses dan  kualitas  penyelenggaraan  KB,  terutama bagi stakeholders untuk  dapat  membuat program yang tersegmentasi dan sesuai dengan kebutuhan setiap provinsi dalam kelompok.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  menggunakan  data  sekunder yang  diperoleh  dari  situs  resmi  BKKBN, Sistem Informasi Kependudukan dan Keluarga (SIDUGA).  Data  tersebut  dikumpulkan  pada April 2021 dari Laporan Program KB Nasional atau  lebih  spesifik  lagi  Laporan  Pelayanan Kontrasepsi  (Pelkon)  sub  bagian  Persebaran dan  Jumlah  Sarana  dan  Pelengkapan  Klinik KB.  Pada  sub  bagian  tersebut  terdapat  data mengenai  Rekapitulasi  Kartu  Pendaftaran Faskes  KB  untuk  Jumlah  Sarana  dan Perlengkapan  Faskes  KB  yang  bisa  dipakai Tahun  2021  (Badan  Kependudukan  dan Keluarga Berencana Nasional, 2021).
Data  ini  terdiri  atas  enam  belas  (16) variabel,  yaitu  kode  provinsi,    nama  provinsi, konseling  kit,  BP3K,  tensimeter,  meja ginekologi, IUD kit, implant  removal , vasektomi kit, minilaparatomi kit, laparapskopi,  ruang  operasi, micro  surgery , strelisastor kit,   lampu periksa, dan komputer/laptop.  Variabel  ini  merupakan banyaknya sarana dan perlengkapan yang dapat digunakan  dan  tersedia  pada  Faskes  KB menurut provinsi. Empat variabel (selain kode dan  nama  provinsi)  akan  menjadi  indikator dalam  analisis  segmentasi  pada  penelitian  ini. Analisis dilakukan dengan teknik
pengelompokan  atau  dalam  statistika  disebut analisis gerombol (clustering analysis) . Analisis  gerombol (clustering  analysis) secara  umum  dapat  diartikan  sebagai  teknik unsupervised untuk  mengelompokkan  objek yang serupa (EMC Education Services, 2015). Pengelompokan data dengan teknik unsupervised artinya pada data awal atau data aktual  belum  terdapat  struktur  pelabelan  pada data  atau  belum  dilakukan  penentuan  label yang  akan  diterapkan  pada  gerombol  atau cluster .
Pada  analisis  gerombol,  data  akan dikelompokkan  dalam  beberapa  gerombol sesuai  dengan  tingkat  kedekatan  antar  data. Analisis  gerombol  yang  dilakukan  pada penelitian  ini  menggunakan  teknik  K-Means. K-means clustering merupakan metode pengelompokan  yang  paling  sederhana,  tetapi cukup  populer  digunakan  dalam  banyak analisis segmentasi pada berbagai bidang ilmu. Pada saat melakukan penggerombolan dibutuhkan  informasi  mengenai  banyaknya gerombol  dari  data  yang  telah  ditentukan sebelumnya. sehingga algoritma dalam pengelompokan dipengaruhi oleh nilai k yang dipilih.  Nilai  k  ini  harus  lebih  kecil  daripada jumlah  objek  dalam  kumpulan  data  (Pham, Dimov,  &  Nguyen,  2005).  Penggerombolan dimulai  secara  acak  dan  dilakukan  berulang hingga ditemukan kelompok dengan karakteristik  yang  sama.  Data-data  pada  satu kelompok memiliki tingkat variasi yang kecil.
Ide  utama  dari  algoritma K-Means yaitu menentukan  titik  pusat  gerombol  ( centroid ) sehingga  objek-objek  yang  terdekat  dari  titik pusat  tersebut  akan  dikelompokkan  menjadi satu gerombol. Selanjutnya dilakukan perhitungan ulang titik pusat baru sebagai pusat gerombol  yang  dihasilkan  dari  langkah sebelumnya. Pengelompokan kembali dilakukan  dengan  data  yang  sama  pada  titik pusat baru yang terdekat, kemudian dilakukan pengulangan  yang  menyebabkan  titik  pusat terus  bergerak  hingga  akhirnya  tidak  ada  lagi perubahan  yang  terjadi  (Kodinariya  & Makwana, 2013).

## Algoritma Dasar K-Means
Algoritma  dasar  dalam  pengelompokan data untuk membuat Segmentasi menggunakan metode K-Means secara umum sebagai berikut (Witten & Frank, 2005):
1. Memilih k secara  acak,  yang  mana k pada langkah ini merupakan banyaknya gerombol yang ingin dibentuk;
2. Nilai-nilai k ditetapkan  secara  acak.  Pada algoritma  ini  untuk  sementara  nilai k yang ada dijadikan pusat dari gerombol atau biasa disebut  dengan centroid , mean atau “ means ”;
3. Jarak  setiap  data  dalam  observasi  terhadap masing-masing centroid dihitung menggunakan  rumus Euclidian sehingga ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  dari setiap data ke centroid ;
4. Setiap  data  dikelompokkan  berdasarkan kedekatannya dengan centroid ;
5. Ulangi algoritma pada langkah sebelumnya sampai  diperoleh  nilai centroid yang  tidak berubah (relatif stabil).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penggunaan  alat  kontrasepsi  atau  KB tentunya juga harus diiringi dengan  kesigapan Pemerintah.  Kesigapan  tersebut  dapat  dilihat melalui  ketersediaan  sarana  dan  perlengkapan di faskes KB sebagai tempat layanan kesehatan untuk  menyelenggarakan  KB.  Tabel  1 menyajikan  Jumlah  Sarana  dan  Perlengkapan Faskes KB menurut provinsi yang bisa dipakai tahun 2021.
Tabel 1. Karakteristik jumlah sarana dan perlengkapan di faskes KB
Jenis Minimum Median Mean Maksimum Konseling Kit 54 266.0 374.20 1665 BP3K 24 157.0 268.80 1458 Tensimeter 110 530.5 796.30 4229 Meja Ginekologi 52 377.5 592.70 3236 IUD Kit 69 461.0 789.10 4397 Implant Removal 65 360.5 663.50 3917 Vasektomi Kit 2 25.5 50.94 278 Minilaparatomi Kit 1 24.0 40.82 198 Laparapskopi 4 21.5 33.41 170 Ruang Operasi 10 49.0 91.35 443 Micro Surgery 9 37.5 71.38 391 Strelisastor Kit 41 226.0 337.10 1528 Lampu Periksa 43 225.0 402.80 1977 Komputer/Laptop 3 134.0 299.50 1741 Sumber : Laporan PELKON BKKBN 2021
Berdasarkan  Tabel  1  dapat  diperoleh informasi  mengenai  karakteristik  dari  sarana dan  perlengkapan  yang  ada  di  faskes  KB berdasarkan  jenisnya  di  seluruh  provinsi  di Indonesia.  Perlengkapan  yang  paling  banyak dimiliki  oleh  faskes  KB  di  Indonesia  adalah
tensimeter  yaitu  rata-rata  ada  sebanyak  796 buah dan IUD Kit yaitu 789 buah. Sedangkan perlengkapan  yang  masih  sedikit  dimiliki adalah  Minilaparatomi  Kit  yang  hanya  terdiri dari  24  buah  rata-rata  di  seluruh  provinsi  di Indonesia.
Sumber : Laporan PELKON BKKBN 2021
Gambar 1. Jumlah Sarana dan Perlengkapan Faskes KB Menurut Provinsi
Data  pada  Gambar  1  terdiri  atas  34 observasi yang mencirikan 34 provinsi dengan jumlah  sarana  dan  perlengkapan  faskes  KB yang tersedia. Sarana dan perlengkapan faskes KB yang bisa dipakai untuk seluruh provinsi di tahun  2021  sebanyak  32.498  (total  seluruh sarana dan perlengkapan). Provinsi Jawa Timur memiliki  sarana  dan  perlengkapan  terbanyak yaitu  25.338  dan  provinsi  Kalimantan  Utara memiliki  sarana  dan  perlengkapan  paling sedikit yaitu 612.
Program  KB  masih  menjadi  agenda penting  yang  diselenggarakan  oleh  BKKBN setiap  tahunnya.  Keadaan  ini  menjadi  dasar ketersediaan  sarana  dan  perlengkapan  faskes KB  masih  perlu  terus  ditambahkan  dalam rangka  menjangkau  lebih  banyak  penduduk untuk  terlibat  dalam  program  KB.  Statistik mencatat  persentase unmet  need pelayanan kesehatan menurut daerah tempat tinggal tahun 2020  untuk  wilayah  perkotaan  berada  pada angka  4,87%  dan  6,16%  untuk  wilayah pedesaan  (Badan  Pusat  Statistik,  2020b).  Hal ini  berarti  terdapat  perbedaan  layanan  di  desa dan kota dalam hal persentase banyaknya yang tidak terlayani. Lebih khusus, persentase unmet need KB  (kebutuhan  KB/KB  yang  tidak terpenuhi) menurut daerah tempat tinggal tahun 2017 untuk wilayah perkotaan sebesar 11,30% dan  9,90%  untuk  pedesaan  (Badan  Pusat Statistik,  2019).  Angka  ini  menunjukkan
wawasan  penduduk  yang  menjadi  responden tentang  metode  kontrasepsi  (semua  jenis  alat atau  cara  kontrasepsi  yang  pernah  didengar untuk  menunda  atau  menghindari  terjadinya kehamilan dan kelahiran).
Berbagai  program yang  diluncurkan BKKBN  dalam  penanggulangan  KB  sudah cukup berhasil. Data menunjukkan pada tahun 2020  persentase  wanita  berumur  15-49  tahun dan berstatus kawin yang sedang menggunakan/memakai alat KB secara nasional  sebesar  56,04%  (Badan  Pusat Statistik,  2020a).  Persentase  tertinggi  diraih provinsi  Kalimantan  Selatan  (69,37%)  dan terendah  adalah  provinsi  Papua  (21,23%). Persentase penggunaan alat KB dapat jadi lebih tinggi jika ditambahkan dengan persentase KB pria  yang  merupakan  bagian  dari  Arah kebijakan  dan  strategi  BKKBN  Tahun  2020- 2024.  Namun,  statistik  yang  ada,  setidaknya menunjukkan bahwa masih terdapat kesenjangan dalam hal pemakaian alat KB pada setiap provinsi
Analisis  yang  dilakukan  pada  data menggunakan  teknik  pengelompokan  atau penggerombolan K-means . Teknik ini digunakan  untuk  membentuk  gerombol  atau kelompok yang akan menghasilkan segmentasi dari sarana dan perlengkapan faskes KB yang bisa dipakai tahun 2021.
0 5000 10000 15000 20000 25000 30000 35000 DK I Ja k arta Ja w a Ba ra t Ja w a Ten g ah DI Yo g y ak a rt a Ja w a Ti m u r Ba n ten Ba li Ac e h
S u m atera Uta ra S u m atera Ba ra t S u m atera S elata n Lam p u n g Ba n g k a Be li tu n g Nu sa Ten gg ara … Ka li m a n tan Ba ra t Ka li m an tan … S u law esi Ut ara S u law esi S e la tan G o ro n ta lo S u law esi Bara t Riau Ja m b i
Be n g k u lu Ke p u la u an Riau Nu sa Ten gg ara … Ka li m an tan …
Ka li m a n tan T im u r
Ka li m a n tan Uta ra
S u law esi T e n g ah S u law esi T e n g g ara M alu k u
M alu k u Uta ra P ap u a P ap u a Ba ra t In d o n es ia
Sumber : Penentuan banyaknya kelompok optimal dari analisis clustering sarana dan perlengkapan faskes KB yang bisa dipakai tahun 2021
Gambar 2. Output R Penentuan Nilai k

## Penentuan nilai k
Analisis  gerombol  dengan K-means pada penelitian  ini  dikerjakan  dengan  bantuan program R. Penentuan nilai k dihitung dengan menggunakan  kriteria  yaitu  hasil  bagi  atau rasio  antara total  withins dengan betweens . Analisis  ini  diterapkan  agar  diperoleh  pola eksplorasi  baru  dari  data  sarana  dan perlengkapan  di  faskes  KB  tahun  2021,  yang mana  sebelumnya  hanya  dibagi  secara geografis berdasarkan wilayah menjadi pengelompokkan  berdasarkan  ketersediaan masing-masing sarana dan perlengkapan setiap provinsi.  Hasil  analisis  akan  mempermudah dalam menentukan wilayah yang ketersediaanya  sudah  memadai  atau  daerah yang masih butuh banyak tambahan sarana dan perlengkapan.  Dengan  kata  lain,  kelompok yang  dihasilkan  dari  analisis  gerombol  dapat
menjadi  landasan  dalam  membuat  kebijakan terkait  distribusi  darana  dan  perlengkapan  di faskes KB pada periode mendatang.
Berdasarkan  Gambar  2,  dapat  dilihat bahwa  hasil  yang  diperoleh  untuk  banyak kelompok  2,  3,  dan  4  terjadi  penurunan  nilai kriteria  yang  sangat  besar.  Oleh  karenanya dapat disimpulkan bahwa lebih baik menggunakan  4  kelompok  dibandingkan dengan 2 atau 3 kelompok. Jika kelompok yang diambil  sebanyak  5,  6,  dan  seterusnya  juga terjadi penurunan nilai kriteria, tetapi penurunan  yang  didapatkan  relatif  kecil. Artinya,  perbandingan  nilai  total withins dan betweens untuk  banyak  kelompok  atau gerombol  5  dan  6  hampir  sama,  sehingga diputuskan  bahwa  data  penelitian  akan  lebih baik jika dibagi dalam empat gerombol.
Tabel 2. Cluster Means Analisis K-Means Clustering: Jumlah Sarana dan Perlengkapan di Faskes KB 2021
Variabel Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Konseling Kit 2,988 -0,683 -0,357 0,005 BP3K 2,949 -0.605 -0,331 -0,054 Tensimeter 2,981 -0,628 -0,400 0,006 Meja Ginekologi 3,026 -0,062 -0,368 -0,032 IUD Kit 3,039 -0,609 -0,367 -0,043 Implant Removal 2,991 -0,556 -0,363 -0,069
Variabel Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Vasektomi Kit 2,865 -0,640 -0,458 0,085 Minilaparatomi Kit 2,944 -0,635 -0,458 0,064 Laparapskopi 2,812 -0,683 -0,469 0,132 Ruang Operasi 2,990 -0,560 -0,471 0,017 Micro Surgery 2,797 -0,629 -0,334 -0,001 Strelisastor Kit 2,934 -0,700 -0,396 0,058 Lampu Periksa 3,007 -0,625 -0,400 -0,002 Komputer/Laptop 2,870 -0,582 -0,382 -0,010
Sumber: Laporan PELKON BKKBN 2021

## Analisis Gerombol dengan K-Means
Pada beberapa penelitian terdahulu, analisis  gerombol  dilakukan  tanpa  melakukan standarisasi. Namun, saat diterapkan pada data, analisis gerombol dengan K-Means memberikan hasil yang kurang  baik. Hasil ini terjadi  karena  adanya  perbedaan  nilai  yang cukup  antar  setiap  daerah,  yaitu  adanya kesenjangan  pada  data.  Misalnya  ada  faskes yang hanya memiliki satu buah minilaparatomi kit, sedangkan pada wilayah lain terdapat 198 kit.
Tidak  hanya  perbedaan  ketersediaan  yang timpang antar provinsi, pada jumlah ketersediaan antar jenis sarana dan perlengkapan juga terdapat perbedaan rentang data  yang  sangat  signifikan.  Contoh  pada tensimeter,  ketersediaanya  paling  sedikit adalah  110  buah  dan  paling  banyak  4229 (Tabel 1). Jika dihitung jangkauan ( range ) data tertinggi  ke  terendah  mencapai  4119.  Pada Laparapskopi, ketersediannya paling minimum
adalah  4  dengan  paling  maksimum  sebanyak 170,  artinya  jangkauan  antar  data  hanya sepanjang  166.  Kondisi  ini  menjadi  latar belakang,  pembaruan  pada  metode,  yaitu melakukan  standarisasi  data  dengan z-score agar  diperoleh  hasil  analisis  yang  lebih representatif.
Pada  Tabel  2  tampak  bahwa  nilai  dari Output Cluster  means terkait  dengan  proses standardisasi z-score yang diterapkan pada data agar diperoleh hasil kalkulasi yang lebih baik. Standardisasi z-score dengan  nilai  negatif  (-) menunjukkan bahwa nilai observasi data yang dianalisis berada di bawah rata-rata total. Nilai dengan  tanda  positif  (+)  memiliki  arti  nilai observasi berada di atas rata-rata total.
Nilai within  cluster  sum  of  squares  by cluster untuk kelompok 1, 2, 3, dan 4 masing- masing adalah 9.376602, 1.029898, 3.866469, dan 16.833687. Nilai-nilai ini mengukur jarak rata-rata kuadrat dari semua titik dalam setiap gerombol ke centroid .
Tabel 3. Hasil Segmentasi Provinsi Jumlah Sarana Dan Perlengkapan di Faskes KB 2021 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Jawa Barat Jawa Tengah Jawa Timur Bangka Belitung Gorontalo Sulawesi Barat Kalimantan Utara Maluku Maluku Utara Papua Nusa Tenggara Barat Kalimantan Barat Kalimantan Selatan Sulawesi Utara Jambi Bengkulu Kepulauan Riau DKI Jakarta DI Yogyakarta Banten Bali Aceh Sumatera Utara Sumatera Barat
Papua Barat Kalimantan Tengah Sulawesi Tengah Sulawesi Tenggara Sumatera Selatan Lampung Sulawesi Selatan Riau Nusa Tenggara Timur Kalimantan Timur

## Segmentasi Provinsi
Tabel  3  memperlihatkan  bahwa  hasil segmentasi berdasarkan provinsi untuk Sarana dan Perlengkapan Faskes KB yang bisa dipakai Tahun  2021  dengan  persentase  keragaman sebesar 93,3 % sebagai berikut :
1. Kelompok 1
Kelompok 1 terdiri atas provinsi Jawa
Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur
2. Kelompok 2 Kelompok  2  terdiri  atas  provinsi Bangka Belitung, Gorontalo, Sulawesi Barat,  Kalimantan  Utara,  Maluku, Maluku Utara, Papua, dan Papua Barat.
3. Kelompok 3
Kelompok  3  meliputi  provinsi  Nusa Tenggara  Barat  (NTB),  Kalimantan Barat,  Kalimantan  Selatan,  Sulawesi Utara,  Jambi,  Bengkulu,  Kepulauan
Riau,  Kalimantan  Tengah,  Sulawesi Tengah, dan Sulawesi Tenggara.
4. Kelompok 4 Kelompok  4  meliputi  provinsi  DKI
Jakarta,  DI  Yogyakarta,  Banten,  Bali, Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera Barat,  Sumatera  Selatan,  Lampung, Sulawesi Selatan, Riau, Nusa Tenggara Timur (NTT), dan Kalimantan Timur.
Berdasarkan  segmentasi  yang  terbentuk dari  hasil  analisis  dengan K-Means dapat dijelaskan  urutan  kelompok  dengan  jumlah sarana dan perlengkapan faskes KB yang bisa dipakai  dari  paling  banyak  hingga  paling sedikit  di  tahun  2021  yaitu  kelompok  1, kelompok  4,  kelompok  3,  dan  kelompok  2. Oleh  karena  itu,  dapat  dikatakan  bahwa provinsi-provinsi  di  kelompok  1  sudah memiliki sarana dan prasarana KB yang sangat
memadai  dibandingkan  dengan  provinsi- provinsi lainnya. Tiga provinsi yang tersegmentasi  dalam  kelompok  1  sama-sama terletak  di  Pulau  Jawa.  Jika  melihat  pada rekapitulasi data yang terdapat di tiga provinsi tampak bahwa jumlah sarana dan perlengkapan yang  tersedia  sangat  banyak  dibandingkan dengan  kelompok  lainnya.  Keadaan  ini tentunya  juga  sejalan  dengan  jumlah  dan kepadatan penduduk pada tiga wilayah.
Pada urutan selanjutnya terdapat kelompok 4. Provinsi yang tersegmentasi dalam kelompok  4  dapat  dikatakan  masuk  kategori memadai  dari  sisi  jumlah  sarana  dan perlengkapan.  Perbandingan  antara  ruang operasi, komputer/laptop untuk proses pencatatan administrasi, dan alat penunjang KB dapat  dikatakan  cukup  baik  dan  masih sebanding.
Kelompok  3  berada  pada  urutan  ketiga dengan  kategori  cukup  memadai.  Jumlah sarana  dan  perlengkapan  yang  dimiliki  dapat ditingkatkan kembali agar perbandingan antara sarana  dan  perlengkapan  yang  dapat  dipakai selaras dengan jumlah penduduk dewasa yang menjadi  target  dari  program  KB.  Hal  ini diperkuat  dari  kondisi  provinsi-provinsi  yang tersegmentasi  dalam  kelompok  3  memiliki jumlah penduduk yang cukup banyak.
Kelompok 2 dikategorikan sebagai segmentasi  kurang  memadai.  Kelompok  ini membutuhkan  perhatian  lebih  terutama  dalam pengalokasian sarana dan prasarana faskes KB karena  memiliki  jumlah  yang  masih  kurang dibandingkan dengan provinsi-provinsi lainnya di  Indonesia  adalah  kelompok  2.  Misalnya, pada  provinsi  Gorontalo  dan  Sulawesi  Barat masing-masing hanya terdapat mini laparotomi kit.  Provinsi  Maluku  hanya  memiliki  tiga komputer  di  faskes  KB  untuk  menunjang
proses  pendataan  dan  rekam  medik  berbasis komputer.
Berdasarkan  analisis  segmentasi  yang dilakukan  dengan  teknik K-Means  Clustering dapat  diperoleh  informasi  provinsi-provinsi yang  termasuk  dalam  kategori  dengan  sarana dan perlengkapan faskes KB yang bisa dipakai dari  yang  paling  banyak  hingga  yang  paling sedikit.  Hasil  segmentasi  dapat  digunakan sebagai  dasar  dalam  pengambilan  keputusan dan  langkah-langkah  kebijakan  selanjutnya, seperti penambahan atau pengadaan sarana dan perlengkapan  faskes  KB.  Kebijakan  yang tersegmentasi  tentunya  akan  menghasilkan pemanfaatan  sarana  dan  perlengkapan  yang lebih tepat guna dan sesuai kebutuhan.
Hasil  analisis  segmentasi  menunjukkan cluster  means yang  berbeda  pada  setiap variabel.  Artinya  pada  semua  derah  terdapat perbedaan jumlah ketersediaan sarana dan pra sarana  di  faskes  KB.  Perbedaan  ini  juga menunjukkan  ada  kesenjangan  di  beberapa daerah,  sehingga  beberapa  daerah  butuh tambahan kit. Hal ini diperlukan sebagai bagian dari  strategi  untuk  meningkatkan  akses  dan kualitas  penyelenggaraan  KB  dan  KR  yang komprehensif berbasis kewilayahan dan fokus pada  segmentasi  sasaran  melalui  peningkatan KB Pria.
Segmentasi kewilayahan ini tentunya dapat terus  dikembangkan  dengan  menerapkan berbagai  analisis  statistika  lainnya  pada  data. Pada penelitian selanjutnya direkomendasikan menggunakan  teknik  pengelompokan  dengan algoritma K-Medoids .  Penerapan  analisis  K - Medoids menggunakan  median  sebagai  dasar perhitungan  dan  dimungkinkan  memberikan hasil  yang  lebih  variatif,  terutama  untuk mengatasi  adanya  unsur  pencilan  pada  data yang menjadi bahan analisis.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  data segmentasi provinsi untuk sarana dan perlengkapan  faskes  KB  yang  bisa  dipakai tahun 2021 dapat dibagi menjadi 4 kelompok. Segmentasi  provinsi  yang  dihasilkan  dapat
dijelaskan sebagai urutan kelompok  dari yang memiliki jumlah terbanyak hingga yang paling sedikit. Urutan yang terbentuk yaitu kelompok 1  sebagai  provinsi  dengan  sarana  dan perlengkapan  faskes  KB  yang  bisa  dipakai tahun 2021 sangat memadai, disusul kelompok 4 untuk kelompok cukup memadai, kelompok 3  dalam  kategori  kelompok  memadai,  dan kelompok  2  sebagai  provinsi-provinsi  yang butuh banyak perhatian dengan kategori kurang memadai.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional.  2017. Pedoman  Pengelolaan Kampung KB . Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional.
Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional. 2020. Rencana Strategis Pusat Penelitian dan Pengembangan Keluarga Berencana  dan  Keluarga  Sejahtera Tahun 2020 - 2023 .
Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional.  2021. Rekapitulasi  Kartu Pendaftaran  Faskes  KB  untuk  Jumlah Sarana  dan  Perlengkapan  Faskes  KB yang bisa dipakai Tahun 2021 . Retrieved from http://aplikasi.bkkbn.go.id/sr/Klinik/Lap oran2013/Tahunan/FaskesTahunan2013 Tabel6A.aspx
Badan Pusat Statistik. 2019. Persentase Unmet Need KB (Kebutuhan Keluarga Berencana/KB  Yang  Tidak  Terpenuhi) Menurut Daerah Tempat Tinggal (Persen), 2012-2017. Retrieved April 26, 2021, from https://www.bps.go.id/indicator/30/1332/
1/persentase-unmet-need-kb-kebutuhan- keluarga-berencana-kb-yang-tidak- terpenuhi-menurut-daerah-tempat- tinggal.html
Badan  Pusat  Statistik.  2020a.  Persentase Wanita  Berumur  15-49  Tahun  dan
Berstatus Kawin yang Sedang Menggunakan/Memakai Alat KB
(Persen), 2018-2020. Retrieved April 26, 2021,
from https://www.bps.go.id/indicator/30/218/1 /persentase-wanita-berumur-15-49- tahun-dan-berstatus-kawin-yang-sedang- menggunakan-memakai-alat-kb.html
Badan  Pusat  Statistik.  2020b.  Unmet  Need Pelayanan  Kesehatan  Menurut  Daerah Tempat  Tinggal  (Persen),  2018-2020. Retrieved April 26, 2021, from https://www.bps.go.id/indicator/30/1403/ 1/unmet-need-pelayanan-kesehatan- menurut-daerah-tempat-tinggal.html
BKKBN, KEMENKES,
BAPPENAS,
UNFPA, Embassy of Canada, F. P. 2020.
2020. Strategi  Pelaksanaan  Program Keluarga Berencana Berbasis Hak untuk
Percepatan  Akses  terhadap  Pelayanan Keluarga  Berencana  dan  Kesehatan Reproduksi  yang  Terintegrasi  dalam Mencapai Tujuan Pembangunan Indonesia . Retrieved from https://indonesia.unfpa.org/sites/default/f iles/pub-pdf/Rights_Based Family Planning Indonesia.pdf Ekoriano,  M.,  Rahmadhony,  A.,  Prihyugiarto, T. Y., & Samosir, O. B. 2020. Hubungan Pemakaian Kontrasepsi Dan Pembangunan  Keluarga  Di  Indonesia  ( Analisis  Data  SRPJMN  2017  ). Jurnal Kebidanan  Dan  Keperawatan  Aisyiyah , 5 (01), 1–15. https://doi.org/https://doi.org/10.37306/k kb.v5i1.36
EMC Education Services. 2015. Data Science and  Big  Data  Analytics:  Discovering, Analyzing,  Visualizing  and  Prsenting Data .  Indianapolis,  Indiana:  John  Wiley
& Sons, Inc.
Keputusan Kepala BKKN Penetapan Indikator Kinerja  Utama  (IKU)  BKKBN  Tahun 2020-2024 (2020).
Kodinariya,  T.  M.,  &  Makwana,  D.  P.  R. (2013).  Review  on  determining  number of  Cluster  in  K-Means  Clustering.
International Journal of Advance
Research in Computer , 1 (6), 90–95.
Parasuraman, A. P., Zeithaml, V., & Berry, L. 1988.  SERVQUAL:  A  multiple-  Item Scale for measuring consumer perceptions of service quality. Journal of Retailing .
Pham,  D.  T.,  Dimov,  S.  S.,  &  Nguyen,  C.  D. 2005.  Selection  of  K  in  K  -means clustering.  In Proceedings  of  the Institution of Mechanical Engineers, Part C:  Journal  of  Mechanical  Engineering Science (Vol.  219,  pp.  103–119). https://doi.org/10.1243/095440605X829 8
Radito,  T.  2014.  Analisis  Pengaruh  Kualitas Pelayanan  Dan  Fasilitas  Kesehatan Terhadap  Kepuasan  Pasien  Puskesmas. Jurnal  Ilmu  Manajemen , 11 (2),  1–25. https://doi.org/10.21831/jim.v11i2.11753
Sulistiawan,  D.,  Gustina,  E.,  Matahari,  R.,  &
Marthasari, V. 2020. Profil Sosiodemografis  Unmet  Need  Keluarga Berencana pada Wanita Kawin di Daerah Istimewa  Yogyakarta. Jurnal  Keluarga Berencana , 5 (01), 48–56. https://doi.org/https://doi.org/10.37306/k kb.v5i1.49
Witten, I. H., & Frank, E. 2005. Data Mining Practical  Machine  Learning  Tools  and Techniques (Second Edi). San Francisco: Morgan Kaufmann.
Yuliati, I. F. 2020. Segmentasi Wilayah Untuk Menekan Stunting Melalui Program 1000 Hari Pertama Kehidupan ( HPK ). Jurnal Keluarga  Berencana , 5 (01),  38–47. https://doi.org/https://doi.org/10.37306/k kb.v5i1.35