## PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN JUMLAH PESERTA BPJS KESEHATAN JKN/KIS DI KABUPATEN CIREBON
Tri Ananda Widyaningsih 1) , Denni Pratama 2)
1,2) Jurusan Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon JL. Perjuangan No.10,B, Karyamulya, Kec.Kesambi, Kota Cirebon,Jawa Barat 45131 Email : 1) trianandawidyaningsih28@gmail.com 2) Pratamadenni@gmail.com

## ABSTRAK
BPJS  Kesehatan  adalah  Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial  Kesehatan  yang  dilaksanakan  oleh pemerintah sesuai dengan UU No.40 Tahun 2004 Peserta yang menjadi anggota akan mendapatkan Kartu Indonesia Sehat ,karena Jumlah Peserta BPJS Kesehatan JKN/KIS yang belum merata di setiap wilayah yang ada di kabupaten Cirebon ada yang sedikit dan banyak. Penelitian ini bertujuan untuk menggelompokkan  peserta  BPJS  Kesehatan  Jkn/Kis  di  Kabupaten  Cirebon  ke  dalam  beberapa kelompok sample penelitian ini di peroleh dari Dataset Open Data Jabar yaitu Jumlah Peserta BPJS Kesehatan  dengan  Jumlah  412 Dataset Peserta  BPJS  Kesehatan  JKN/KIS  di  Kabupaten  Cirebon. Metode K-Means adalah metode yang tepat untuk di gunakan untuk mengelompokkan jumlah Peserta BPJS Kesehatan Jkn/Kis Di Kabupaten Cirebon yang cukup banyak dengan waktu yang relatif cepat dan efisien dengan menggunakan machine learning dengan tools Rapidminer . Hasil pengelompokan dinilai dengan Davies Bouildin Index untuk mengetahui hasil optimasi terhadap algoritma K-Means . Hasil Clustering didapatkan kelompok terbanyak peserta BPJS kesehatan maka Cluster_0: Kelompok Rendah  sejumlah  86  Peserta,  Cluster_1:  Kelompok  sedang  Peserta  BPJS  Kesehatan  sejumlah  156 Peserta,  dan  Cluster_2:  Kelompok  Banyak  sejumlah  170  Peserta.  Dengan  nilai  K=3  sebagai  nilai Optimum dengan nilai DBI = 0.164.
Kata kunci : bpjs, jkn, data mining, clustering

## ABSTRACT
This research aims to find solutions related to the existence of queues at the BNI Head Office, and this  is  because,  at  the  Head  Office,  problems  related  to  customers  or  consumers  often  cannot  be resolved at Branch Offices, especially associated with the approval of the Bank's Regional Leaders, transactions over one billion, product sales banking and so on. Through the analysis of the initial situation, consumers often complain because there is a queue that is quite long, namely the average customer  waits  between  40  minutes  and  1  hour  at  customer  service.  This,  besides  giving  the impression  of  discomfort  and  disappointment.  As  a  service  provider,  banking  is  more  complex  in providing service products followed by product, price, place, promotion, people, process and physical evidence. This study uses a queue simulation approach to determine the effectiveness of the service with the arrival distribution pattern is Poison. This is because the arrival of customers with irregular and  random  arrival  intervals  and  the  number  of  customers  arriving  with  available  servers  seem unbalanced. The results of this study are that it is necessary to change the pattern of service from M/M/1  to  M/M/S,  a  minimum  addition  of  one  server  is  required,  a  gap  of  about  half  an  hour  is required before the end of operating hours for service closure and the need for increased skills of waiters.
Keywords : bpjs, jkn, data mining, clustering

## 1. PENDAHULUAN
Kondisi  kesehatan  di  Indonesia  masih cukup  buruk  karena  belum  meratanya pelayanan fasilitas kesehatan serta kesenjangan sosial ekonomi yang berbeda di setiap  wilayah  sehingga  untuk  masyarakat yang  memiliki  tingkat  ekonomi  cukup  dapat memenuhi fasilitas kesehatan yang layak [1]. Kesehatan sangat penting untuk semua orang yang  hidup  di  dunia,  khusunya  di  indonesia yang  memiliki  tingkat  populasi  penduduk terbanyak  selain  Cina  sehingga  tingkat fasilitas  dan  pelayanan  kesehatan  di  suatu negara karena sebagai aspek terpenting dalam proses  pembangunan  serta  mempengaruhi produktivitas sumber daya manusia yang ada [2],  serta  tubuh  yang  sehat  akan  membuat manusia  dapat  melakukan  berbagai  aktivitas sehari-hari untuk memenuhi kebutuhan hidup sandang,  pangan,  papan  maupun  fasilitas kesehatan  saat  sedang  sakit,  oleh  karena  itu pemerintah  membuat  suatu  sistem  dan pelayanan untuk memenuhi fasilitas kesehatan yang layak, bermutu dan berkualitas  [3].  Karena  negara  indonesia adalah salah satu negara berkembang penting untuk  meningkatkan  dan  melaksanakan Program Jaminan Sosial berdasarkan Funded Sosial  Security yang  artinya  jaminan  sosial yang  masih  dibiayai  oleh  peserta  yang memiliki pekerjaan formal [4].
Sebelum Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Kesehatan terbentuk
pemerintah  awalnya  membentuk  Jaminan
Sosial Nasional (JKN) dengan program yang ada  di  dalamnya  yaitu  Jaminan  Kesehatan Masyarakat  (Jamkesmas)  kemudian  berubah berganti
nama menjadi Badan penyelengggara  Jaminan  Sosial  Kesehatan (BPJS Kesehatan) [5] .
BPJS  Kesehatan  memiliki  tujuan untuk  memberikan  fasilitas  dan  pelayanan kesehatan  yang  layak  dan  bermutu  untuk semua orang sesuai dengan Undang-Undang No  36  tahun  2009  yang  menyatakan bahwa  ”Setiap  orang  mempunyai  hak  yang sama  untuk  mendapatkan  fasilitas  kesehatan yang terjamin, bermutu dan terjangkau, serta
setiap  orang  berkewajiban  ikut  serta  dalam program  jaminan  Kesehatan  sosial”.  Badan Penyelenggara Jaminan Sosial terbagi menjadi dua yaitu BPJS Kesehatan dan BPJS Ketenagakerjaan [6].  BPJS  Ketenagakerjaan memiliki  tujuan  untuk  menyelenggarakan program jaminan saat kecelakaan kerja terjadi Jaminan  Hari  Tua,  Jaminan  Pensiun  dan Jaminan  akibat  kematian  yang  disebabkan faktor apapun [7].
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Salvan,  Handikristanto,  dan  Edora  (2022) berjudul  Klasterisasi  Data  Penggunaan Layanan  BPJS  Kesehatan  Menggunakan Algoritma K-Means’ dengan  permasalahan yang akan diteliti yaitu penyetaraan pengguna Layanan BPJS Kesehatan dan menggunakan 1000 dataset kategori nama faskes,
Menggunakan  metode klasterisasi algoritma K-Means untuk mengelompokkan penggunaan  layanan  BPJS  kesehatan  he dalam  beberapa cluster, dan  pada  penelitian ini  akan  terbentuk  kelompok Cluster Medium /Cluster 0 yang memiliki 474 anggota kelompok, Cluster Low  /Cluster 1  memiliki 353  anggota  kelompok  dan Cluster  High/ Cluster 2 memiliki 173 anggota kelompok [8].

## 2. DASAR TEORI
Dasar-Dasar  teori  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  yaitu  BPJS  Kesehatan JKN/KIS, Data Mining , Clustering, K-Means, Rapidminer, Davies-Bouildin Index.

## 2.1.BPJS Kesehatan JKN/KIS
BPJS  Kesehatan  adalah  jaminan  sosial yang di bentuk sesuai UU.No 36 Tahun 2009 dan  ditunjuk  suntuk  melaksanakan  jaminan sosial  sesuai  UU.No  24  Tahun  2011[9]. Tujuan  BPJS  agar  terwujudnya  hak  dan fasilitas  kesehatan  yang  layak,  bermutu, terjamin  dan  terjangkau  [10].  Memiliki prinsip Managed  Care yaitu  sistem  yang menggabungkan  pembiayaan serta pelayanan untuk  memenuhi  pelayanan  kesehatan  yang layak dan bermutu bagi setiap orang [11].

## 2.2. Data Mining
Data  Mining yaitu  penyaringan  data secara  tersirat  [12].  untuk  mengetahui  nilai dari  data  dengan  menggali  pola  baru    dari suatu dataset yang tersedia [13]. Data mining yaitu  proses  analisa  untuk  menyimpulkan hipotesis  dengan  memahami  data  sehingga bermanfaat  untuk  peliti  saat  hasil  sudah  di temukan  dan  didapatkan  kesimpulan  serta untuk pengguna sebagai bahan referensi [14].
2.3. K-Means Algoritma  K- Means merupakan  suatu penggelompokan  untuk  mengetahui  jumlah kelompok melalui nilai centroid awal dengan mengulang secara berkala [15]. Langkah langkah untuk menentukan Algoritma K-Means adalah sebagai berikut:
1. Tentukan  nilai  k  atau  jumlah cluster pada dataset
2. Penentuan  nilai  centroid  pada  tahap awal  di  lakukan  secara  random sedangkan pada tahap iterasi di harus digunakan  dengan  rumus  seperti  di bawah ini:
𝑣 𝐼𝐽 = 1 𝑁 𝑖 ∑ 𝑋 𝑘𝑗 𝑁 𝑖 𝑘=0 (1)
Keterangan Vij  = Centroid rata  -rata cluster ke-I untuk variable ke j Ni = Jumlah anggota cluster ke-i i,k = Indeks dari cluster j   =  Indeks dari Variabel Xkj = nilai data ke-k variabel ke-j untuk
cluster tersebut
3. Menghitung  jarak  antara  titik centroid dengan titik objek menggunakan
Euclidean Distance dengan rumus seperti di bawah ini
𝐷𝑒 = √(𝑥 𝑖 − 𝑠 𝑖 ) 2 + (𝑦 𝑖 − 𝑡 𝑖 ) 2 (2)
Keterangan:
De       = Euclidean Distance i          =  Banyaknya Objek (x,y)    =  Koordinat Objek (s,t)     =  Koordinat Centroid
4).  Kelompokkan  objek  berdasarkan  jarak ke Centroid terdekat dengan cara melakukan iterasi  hingga  centroid  bernilai  optimal dengan menggunakan rumus pada point ke 2 dan 3.
2.4. Clustering Clustering yaitu suatu proses penggelompokan pada data menjadi beberapa kelompok yang terdapat pada data yang  memiliki  kemiripan  yang  telah dilakukan  pengujian  [16]. Clustering yaitu proses pembentukan cluster /kelompok yang sebelumnya  belum  diketahui  oleh  siapaun berdasarkan dataset yang digunakan [17].

## 2.5. Knowladge
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  adalah  proses  untuk  menghasilkan suatu pola serta model dengan menggunakan algoritma  untuk  menggembangkan  pola  dan model  terbaru,  Algoritma  yang  digunakan untuk  menghasilkan  pola  serta  model  nya juga  berbeda-beda  baik  itu Random  Forest , Naïve Nayes , Decision tree , KNN, K- Medoid , K- Means atau pun Klasifikasi [18].

## 2.6. RapidMiner
RapidMiner yaitu  suatu  perangkat/ software  yang  berguna  untuk  melakukan proses penggolahan data mining dengan cara memeriksa dan menganallisa terlebih dahulu pola dan atribut- atribut yang akan di gunakan nantinya  [19]. RapidMiner juga  merupakan Perangkat  lunak  yang  dapat  digunakan  oleh siapa  saja  serta  bersifat  terbuka  ( Open Source )  yang  digunakan  untuk  berbagi pengolahan data mining [20] .

## 2.7. Davies Bouildin Index
Davies-Bouldin  Index adalah  salah  satu metode  evaluasi  internal  yang  dapat mengukur  hasil  evaluasi cluster suatu pengelompokan  yang  akan  dilakukakan, Semakin kecil nilai DBI yang diperoleh dari hasil  percobaan  dengan  nilai  yang  bukan negative , yaitu nilai yang mendekati 0 maka
hasilnya  akan  semakin  baik  untuk  jumlah cluster yang ditentukan.

## 3. METODE PENELITIAN
1. Jenis Penelitian
Pada penelitian ini peneliti menggunakan  pendekatan  deskriptif kualitatif yaitu penelitian yang memiliku  tujuan  untuk  memberikan penjelasan  terhadap  fenomena  yang terjadi saat ini untuk menggambarkan secara  sistematis,  faktual  dan  akurat mengenai sifat dan data yang diteliti.
2. Sumber Data Data  yang  akan  di  teliti  bersumber dari  data  open  data  jabar  mengenai data  jumlah  peserta  BPJS  Kesehatan JKN/KIS  di  Jawa  Barat    dengan  dan data  yang  akan  di  teliti  khusus  pada jumlah  peserta  BPJS  Kesehatan JKN/KIS  di  Kabupaten  Cirebon https://opendata.jabarprov.go.id/id .
3. Metode Penelitian Metode  Penelitian  yang  digunakan pada  peneliti  ini  adalah  metode  K- Means clustering dengan mengklaster jumlah  Peserta  BPJS  Kesehatan JKN/KIS.

## 4. HASIL DAN DISKUSI
Data  Penelitian  diperoleh  dari  data Jumlah peserta BPJS Kesehatan JKN/KIS di Kabupaten  Cirebon  tahun  2021  dengan jumlah record  data yang  diambil  untuk penelitian 412 dataset.
1. Data Selection
Proses  pemilihan  dari dataset yang relavan    untuk  mempermudah  proses analisa data menggunakan Algoritma K- Means dengan cara membersihkan data  agar  tidak  memiliki  nilai  ( null ).
Data  yang  digunakan  yaitu  Data Jumlah  Peserta  BPJS  Kesehatan JKN/KIS  di  Kabupaten  Cirebon dengan Record 412 dataset yang  di peroleh  dari Open Jabar    yang  akan diolah menggunakan Rapidminer .
Tabel 1. Data Sample Peserta BPJS Kesehatan No Id Nama Kecamatan Nama Desa Jumlah Peserta tahun 1 13437 Waled Waled Desa 1500 2021 2 13438 Waled Waled Kota 1680 2021 3 13439 Waled Mekarsari 251 2021 4 13440 Waled Waled Asem 1650 2021 5 13441 waled Ambit 200 2021 6 13442 Waled Ciuyah 100 2021 7 13443 Waled Gunungsari 82 2021 8 13444 Waled Karangsari 370 2021 9 13445 Waled Cikulak Kidul 1080 2021 10 13446 Waled Cikulak 500 2021 … … … … … … 411  13848 Jamblang Bakung Kidul 1870 2021 412  13847 Jamblang Bakung Lor 4500 2021 2. Data Cleaning
Proses cleaning dilakukan  sebelum tahap  data  mining  di  lakukan  untuk membuang  duplikat  data  ,memeriksa data yang missing value dan data yang kosong  agar  tidak  mengurangi  hasil dari  nilai  akurasi  yang  akan  di hasilkan nanti.
Gambar 1. Hasil Data Cleaning
Gambar 1 merupakan hasil dari proses pemersihan  pada  data  yang  kosong dengan  cara  mengaktifkan replace
errors with  missing  values pada  saat proses  memasukan  data  ke  dalam rapidminer dan  menghasilkan  tidak ada  data  yang  kosong  dan missing , sehingga  jumlah  data  peserta  BPJS Kesehatan  JKN/KIS  di  Kabupaten Cirebon tetap sebanyak 412 data.
3. Data Transformation
Pada  tahap  ini  di  lakukan  proses perubahan data dengan
cara memasukkan  dua  operator  yaitu Operator  Nominal  to  Numeric untuk merubah  bentuk  nominal  menjadi numerik atau angka agar dapat dibaca saat proses penggolahan data melalui Rapidminer .
Gambar 2. Hasil Transformasi Data
Dan tahap kedua dalam Data Transformasi yaitu dengan melakukan normalisasi
menggunakan
Operator
Normalize yang berfungsi untuk memperkecil jarak  antar  nominal  pada  ketetapan  Jumlah Peserta  BPJS  Kesehatan  JKN/KIS  di Kabupaten  Cirebon  karena  jika  jarak  yang ada  terlalu  besar  maka  akan  mempengaruhi hasil  dari  pemodelan  dan  kurang  optimal menggunakan  rapidminer    pada  metode transformasi  yang  digunakan  adalah  metode range  transformation yaitu  metode  dimana nilai  jarak  yang  diinginkan  bisa  ditentukan. Pada penelitian ini parameter yang digunakan adalah nilai min = 0.0 dan nilai max = 1.0.
Gambar 3. Hasil Normalize

## 4. Data Mining
Pada  tahap  ini  penelitian  di  lakukan dengan  menggelompokan  Jumlah Peserta  BPJS  Kesehatan  JKN/KIS  di Kabupaten Cirebon Pada Tahun 2021 dengan  menngunakan  Metode  K- Means Clustering dengan menggunakan Davies  Bouildin  Index
(DBI)
Gambar 4. Pengujian Pada Rapidminer
Dengan menerapkan metode K- Means Clustering dimana diketahui nilai k = 3, max run sebanyak    100  kali  putaran  dan  dengan jenis measure  typenya adalah Euclidean Distance dan max  optimization  steps berjumlah 100.
Gambar 5. Hasil Clustering
Gambar 6. Cluster Model
Terlihat bahwa model cluster yang dihasilkan meliputi cluster 0  dengan  86  Items  Jumlah Peserta  BPJS  Kesehatan  JKN/KIS  di Kabupaten  Cirebon, Cluster 1  dengan  156 Items  Jumlah  Peserta  BPJS  Kesehatan JKN/KIS  di  Kabupaten  Cirebon, Cluster 2 dengan  170    items  Jumlah  Peserta  BPJS Kesehatan JKN/KIS di Kabupaten Cirebon.
Gambar  7  menampilkan  nilai centroid masing-masing atribut pada tiap cluster yang ada. Nilai tersebut  yang menjadi acuan pada perhitungan  di  setiap dataset dengan  cara mengukur  kedekatan  nilai  masing-masing cluster .
Gambar 8. Nilai Davies Bouildin Index
Gambar  8  diatas  merupakan  hasil  nilai Optimum  pada Davies  Bouildin  Index  yaitu 0.164.
Tabel 2. Hasil Percobaan dengan Nilai
Parameter Max Run /Iterations =10 No Nilai K Avg. within centroid distance Davies Bouldin Index (DBI) Cluster 1 2 0.018 0.172 Cluster  0: 204 items Cluster  1: 208 items 2 3 0.011 0.164 Cluster  0 : 86 items Cluster  1: 156 items Cluster  2: 170 items 3 4 0.008 0.200 Cluster 0: 89 items Cluster 1: 86 items Cluster 2: 84 items Cluster 3: 153 items 4 5 0.006 0.181 Cluster 0: 79 items Cluster 1:
91 items Cluster 2: 57 items
Cluster 3: 90 items Cluster  4: 95 items 5 6 0.020 0.740 Cluster 0: 88 items Cluster 1: 98 items Cluster 2: 22 items Cluster 3:
57 items Cluster 4: 62 items Cluster 5: 85 items 6 7 0.005 0.200 Cluster 0: 56 items Cluster 1: 62
items Cluster 2: 76 items Cluster 3: 68 items Cluster 4: 41 items Cluster 5: 27 items Cluster 6: 82 items 7 8 0.004 0.207 Cluster 0: 27 items Cluster 1: 50 items Cluster 2: 58 items Cluster 3: 11 items Cluster 4: 80 items Cluster 5: 46 items Cluster 6: 79 items Cluster 7: 61 items 8 9 0.003 0.217 Cluster 0: 50 items Cluster 1: 16 items Cluster 2: 83 items Cluster 3: 38 items Cluster 4: 28 items Cluster 5: 79
items Cluster 6: 13 items Cluster 7: 61
items Cluster 8: 44 items 9 10 0.003 0.199 Cluster 0: 34 items Cluster 1: 28 items Cluster 2: 54 items Cluster 3: 80 items Cluster 4: 55 items Cluster 5: 43 items Cluster 6: 24 items Cluster 7: 75 items Cluster 8: 17
items
Cluster 9: 2 items
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  di lakukan  dengan  menggunakan  nilai  k=2 sampai  k=10  untuk  megetahui  nilai Avg.within centroid distance, Davies Bouildin  Index  (DBI), dan Cluster pada Rapidminer untuk  memperoleh  k  optimum maka  di  hasil  dari  penelitian  di  peroleh sebagai berikut :
K=2  dengan  nilai Avg.within  centroid distance yaitu  0.018    serta  nilai Davies Bouildin Index (DBI) yang di hasilkan yaitu 0.172  dan  menghasilkan  2 Cluster yaitu  = Cluster 0  :  204  items  dan Cluster 1=  208 items.
K=3  dengan  nilai Avg.within  centroid distance yaitu  0.011    serta  nilai Davies Bouildin Index (DBI) yang di hasilkan yaitu 0.164  dan  menghasilkan  3 Cluster yaitu  = Cluster 0 = 86 items, Cluster 1= 156 items dan Cluster 2=170 items.
K=4  dengan  nilai Avg.within  centroid distance yaitu  0.008    serta  nilai Davies Bouildin Index (DBI) yang di hasilkan yaitu 0.200  dan  menghasilkan  4 Cluster yaitu  = Cluster 0:  89  items, Cluster 1:  86  items Cluster 2: 84 items, dan Cluster 3: 153 items.
K=5  dengan  nilai Avg.within  centroid distance yaitu  0.008  serta  nilai Davies Bouildin Index (DBI) yang di hasilkan yaitu

## 0.181  dan  menghasilkan  5 Cluster yaitu  =
Cluster 0:  79  items, Cluster 1:  86  items, Cluster 2: 84 items dan Cluster 4: 153 items.
k=6  dengan  nilai Avg.within  centroid distance yaitu  0.020    serta  nilai Davies Bouildin Index (DBI) yang di hasilkan yaitu 0.740  dan  menghasilkan  6 Cluster yaitu  = Cluster 0:  88  items, Cluster 1:  98  items,
Cluster 2:  22  items, Cluster 3:  57  items,
Cluster 4: 62 items, dan Cluster 5: 85 items.
k=7 dengan nilai Avg.within centroid distance yaitu 0.005 serta nilai Davies Bouildin Index (DBI) yang  di  hasilkan  yaitu  0.200  dan menghasilkan 7 Cluster yaitu = Cluster 0: 56 items, Cluster 1:  62  items, Cluster 2:  76 items, Cluster 3:  68  items, Cluster 4:  41 items, Cluster 5: 27 items dan Cluster 6: 82 items.
k=8 dengan nilai Avg.within centroid distance yaitu 0.004 serta nilai Davies Bouildin Index (DBI) yang  di  hasilkan  yaitu  0.207  dan menghasilkan 8 Cluster yaitu = Cluster 0: 27 items ,  Cluster  1: 50  items, Cluster  2: 58 items ,  Cluster  3: 11  items, Cluster  4: 80 items ,  Cluster  5: 46  items ,  Cluster  6: 79 items , dan Cluster 7: 61 items.
k=9 dengan nilai Avg.within centroid distance yaitu 0.003 serta nilai Davies Bouildin Index (DBI) yang  di  hasilkan  yaitu  0.217  dan menghasilkan 9 Cluster yaitu = Cluster 0: 50 items, Cluster 1:  16  items, Cluster 2:  83 items, Cluster 3:  38  items, Cluster 4:  28 items, Cluster 5:  79  items, Cluster 6:  13 items, Cluster 7:  61 items  dan Cluster 8:  44 items.
k=10  dengan  nilai Avg.within  centroid distance yaitu  0.003  serta  nilai Davies Bouildin  Index  (DBI) yang  di  hasilkan  yaitu 0.199  dan  menghasilkan  10 Cluster yaitu  = Cluster 0:  34  items, Cluster 1:  28  items,
Cluster 2:  54  items, Cluster 3:  80  items,
Cluster 4:  55  items, Cluster 5:  43  items, Cluster 6:  24  items, Cluster 7:  75  items, Cluster 8: 17 items, dan Cluster 9: 2 items.
Dari  hasil  10  kali  percobaan  dengan  nilai parameter  run  max  mulai  dari  k=2  sampai k=10  maka  nilai  optimum  yang  di  peroleh terdapat  pada  k=3  dengan  nilai Avg.within centroid  distance yaitu  0.011    serta  nilai Davies  Bouildin  Index  (DBI) yang  di hasilkan  yaitu  0.164  dan  menghasilkan  3 Cluster yaitu = Cluster 0 = 86 items, Cluster 1= 156 items dan Cluster 2=170 items.
5. Interpretasi/Evaluation
Gambar 8. Deskripsi Performance Vector
Dari beberapa percobaan terhadap nilai k=  2  sampai  k=10  di  peroleh  nilai Davies Bouildin yang  optimum  sebesar  0.164  pada nilai k = 3 pada algoritma K- Means , semakin kecil nilai indeksnya maka akan semakin baik hasil penggelompokannya. Untuk mengetahui  anggota  kelompok  dari  k,  maka dapat dilakukan perhitungan selisih dari rata- rata centroid  distance seperti  tampak  pada tabel berikut ini:
Tabel 3. Perhitungan Selisih Centroid Distance pada K- Means Clustering
K- Means 0 1 2 Avg.within centroid distance 0.011 0.011 0.011 Avg.within centroid distance cluster 0.013 0.007 0.014 Selisih -0.002 0.004 -0.003
Dari  hasil  perhitungan  selisih centroid distante yang dihitung dengan cara hasil dari
Avg.within centroid  distance dikurangi dengan  hasil Avg.within  centroid  distance cluster sehingga  menghasilkan  selish.  Pada cluster 0  didapatkan  selisih  -0,002,  pada cluster 1  didapatkan  selisih  0.004  dan  pada cluster 2 didapatkan selisih -0.003.
Tabel 4. Anggota Cluster Berdasarkan
Jumlah Peserta BPJS Kesehatan Jkn/Kis Di Kabupaten Cirebon Cluster Jumlah Tingkatan 0 86 Items Rendah 1 156 Items Sedang 2 170 Items Banyak Total 412 Items
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan maka di peroleh cluster  0 dengan jumlah 86 items  termasuk  dalam  tingkatan  rendah, cluster  1dengan  jumlah  156  items  termasuk dalam tingkatan sedang, dan cluster 2 dengan jumlah  170  items  termasuk  dalam  tingkatan banyak.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  oleh  penulis  maka  dapat disimpulkan bahwa:
1. Penelitian  yang  di  lakukan  terhadap data  Jumlah  Peserta  BPJS  Kesehatan JKN/KIS di Kabupaten Cirebon menggunakan metode K- Means Clustering dengan Tools  RapidMiner maka hasil penggelompokkan menghasilkan cluster yang  optimal dengan nilai DBI = 0.0655 dengan nilai K=3 2. Penelitian yang dilakukan terhadap data Jumlah Peserta BPJS Kesehatan JKN/KIS di Kabupaten Cirebon menggunakan metode K-Means Clustering dengan Tools  RapidMiner maka
hasil penggelompokkan
menghasilkan 3 Cluster yaitu Cluster 0 =86 Items termasuk  jumlah  peserta dengan  tingkatan  rendah, Cluster 1= 156 Items termasuk  jumlah  peserta BPJS  Kesehatan  dengan  tingkatan sedang dan Cluster 2=170 Items
termasuk jumlah peserta BPJS
Kesehatan  dengan  tingkatan  terbanyak dengan Total keseluruhan 412 Dataset

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] K. I. L. Dewi, N. N. Yulianthini, and N. L.  W.  S.  Telagawathi,  “Pengaruh Dimensi Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan  Pelanggan  Pengguna  Bpjs Kesehatan Di Kota Singaraja,” Bisma: Jurnal  Manajemen ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 82–92, 2019, Accessed: May 08, 2023. [Online]. Available: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.p
hp/BISMA-JM/article/view/22011
[2] I.  P.  Sari,  H.  Sawiji,  and  T.
Murwaningsih,  “Analisis  Kepuasan Pelanggan  di  Kantor  BPJS  Kesehatan Karanganyar,” JIKAP (Jurnal Informasi Dan Komunikasi Administrasi Perkantoran) , vol. 3, no. 4, pp. 10–18, 2019, Accessed: May 08, 2023. [Online]. Available: https://jurnal.uns.ac.id/JIKAP/article/v iew/35467 [3] N.  Tou  and  P.  M.  Endraswari, “IMPLEMENTASI  DATA  MINING DALAM KLASIFIKASI HASIL DIAGNOSA PASIEN BPJS MENGGUNAKAN ALGORITMA CART,” JIKA  (Jurnal  Informatika) , vol.  6,  no.  2,  p.  170,  Jun.  2022,  doi: 10.31000/jika.v6i2.6164.
[4] Z.  Zema,  Y.  Maulita,  and  L.  A.  N. Kadim, “PENERAPAN DATA MINING PENGELOMPOKAN PESERTA BPJS KETENAGAKERJAAN BERDASARKAN PROGRAM YANG DIAMBIL MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING,” Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) , vol. 6, no. 2, pp. 152–164, 2022, Accessed: May 08, 2023. [Online]. Available: http://jurnal.kaputama.ac.id/index.php /JSIK/article/view/839
[5] R.  S.  Dewi,  “Perlindungan  Hukum terhadap  Peserta  BPJS  Kesehatan dalam  Pelayanan  kesehatan  di  rumah sakit,” Focus hukum upmi , vol. 1, no. 2, pp.  74–79,  2020,  Accessed:  May  08, 2023. [Online].
Available: https://www.ejournal.warmadewa.ac.i d/index.php/public- inspiration/article/view/801
[6] I.  Widiastuti,  “Pelayanan  Badan
Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS)
Kesehatan  di  Jawa  Barat,” Public Inspiration: Jurnal Administrasi Publik , vol. 2, no. 2, pp. 91–101, 2017. [7] E.  K.  Astuti,  “Peran  BPJS  Kesehatan
Dalam Mewujudkan Hak Atas Pelayanan  Kesehatan  Bagi  Warga Negara  Indonesia,” JPeHI:  Jurnal Penelitian Hukum Indonesia , vol. 1, no.
1, 2020.
[8] S. Salvan N, W. Hadikristanto, and E. Edora, “Klasterisasi Data Penggunaan
Layanan BPJS Kesehatan Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Prosiding Sains dan Teknologi , vol. 1, no. 1, pp. 121–127, 2022.
[9] F. Ariyanti and M. T. Gifari, “Analisis Persetujuan  Klaim  BPJS  Kesehatan pada Pasien Rawat Inap,” Jurnal Ilmu Kesehatan Masyarakat , vol. 8, no. 04, pp. 156–166, Dec. 2019, doi:
10.33221/jikm.v8i04.415.
[10]  R.  Silfiani,  “Peran  Demokrasi  Dalam Pelayanan Kesehatan Bagi Masyarakat Pengguna BPJS Kesehatan,” 2021.
[11]  S.  Suprapto  and  A.  A.  Malik, “Implementasi  Kebijakan  Diskresi Pada  Pelayanan  Kesehatan  Badan Penyelenggara  Jaminan  Kesehatan
(BPJS),” Jurnal  Ilmiah  Kesehatan Sandi  Husada ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  1–8,
Jun. 2019, doi: 10.35816/jiskh.v8i1.62.
[12]  R.  W.  Nasution,  S.  Suhada,  I.  O. Kirana,  I.  Gunawan,  and  I.  P.  Sari, “Penerapan  Data  Mining  Untuk Pengelompokan Minat Konsumen Terhadap  Pengguna  Jasa  Pengiriman Pada  PT.  Jalur  Nugraha  Ekakurir (JNE)  Pematangsiantar,” Resolusi: Rekayasa  Teknik  Informatika  dan Informasi ,  vol.  1,  no.  4, pp.  274–281,
2021.
[13]  S. M. Hutabarat and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Suku Cadang Sepeda Motor Menggunakan
Algoritma K-Means,” Jurnal Nasional Komputasi  dan  Teknologi  Informasi (JNKTI) ,  vol.  2,  no.  2,  p.  126,  Oct. 2019, doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1555.
[14]  F. M. Basysyar, A. Y. Wijayya, I. Ali, and  S.  Anwar,  “Clustering  Data Disabilitas  menggunakan  Algoritma K-Means  di  Kabupaten  Cirebon,” JURSIMA  (Jurnal  Sistem  Informasi dan  Manajemen) ,  vol.  9,  no.  3,  pp.
247–255,  2021,  Accessed:  May  07, 2023. [Online]. Available: https://ejournal.stmikgici.ac.id/index.p hp/jursima/article/view/305
[15]  R.  A.  Indraputra  and  R.  Fitriana,  “K- Means  clustering  data  COVID-19,” Jurnal Teknik Industri , vol.  10, no. 3, pp. 275–282, 2020.
[16]  V.  Herlinda,  D.  Darwis,  and  D. Dartono,  “Analisis  Clustering  Untuk Recredesialing  Fasilitas  Kesehatan Menggunakan  Metode  Fuzzy  C- Means,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  94–99, 2021.
[17]  H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D. Haldivany,
“Klasterisasi Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering  untuk  Memprediksi  Waktu Kelulusan
Mahasiswa,” Jurnal

## Edukasi  Dan  Penelitian  Informatika
(JEPIN) , vol. 5, no. 1, p. 62, 2019.
[18]  M.  Iqbal,  “Klasterisasi  data  jamaah umroh  pada  auliya  tour  &  travel menggunakan
metode k-means clustering,” JURTEKSI (Jurnal
Teknologi  dan  Sistem  Informasi) ,  vol.
5, no. 2, pp. 97–104, 2019.
[19]  M. Faid, M. Jasri, and T. Rahmawati, “Perbandingan  Kinerja  Tool  Data Mining  Weka  dan  Rapidminer  Dalam Algoritma Klasifikasi,” Teknika , vol. 8,
no. 1, pp. 11–16, 2019.
[20]  Y. R. Sari, A. Sudewa,  D. A.  Lestari, and  T.  I.  Jaya,  “Penerapan  Algoritma K-Means  Untuk  Clustering  Data Kemiskinan
Provinsi Banten Menggunakan  Rapidminer,” CESS (Journal  of  Computer  Engineering,
System  and  Science) ,  vol.  5,  no.  2,  p. 192, Jul. 2020, doi:
10.24114/cess.v5i2.18519.