## Journal of Information System Research (JOSH)

## Implementasi Metode K-Medoids Dalam Pengelompokan Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Rumah Sakit
Tri Handayani * , Syamsul Bahri, Kasliono
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura, Pontianak Jl. Prof. Dr. H Jl. Profesor Dokter H. Hadari Nawawi, Bansir Laut, Kec. Pontianak Tenggara, Kota Pontianak, Kalimantan Barat, Indonesia
Email: 1,* trihandayani093@student.untan.ac.id, 2 syamsul.bahri@siskom.untan.ac.id, 3 kasliono@siskom.untan.ac.id Email Penulis Korespondensi: trihandayani093@student.untan.ac.id Submitted: 12/06/2024; Accepted: 12/07/2024; Published: 20/07/2024
Abstrak −Pelayanan adalah upaya yang dilakukan untuk memenuhi kebutuhan langsung pelanggan dengan tujuan membantu menyelesaikan masalah yang dihadapi. Salah satu lembaga yang menyediakan layanan di sektor kesehatan adalah rumah sakit. Survei kepuasan masyarakat bertujuan untuk menilai tingkat kepuasan masyarakat terhadap mutu pelayanan dengan maksud untuk meningkatkannya. Penilaian kepuasan masyarakat terhadap kualitas pelayanan bisa bervariasi. Dengan hasil survei yang beragam ini, diperlukan sistem yang mendukung pengelompokan kepuasan masyarakat terhadap pelayanan. Dalam penelitian ini, metode K-Medoids digunakan untuk mengelompokkan kepuasan masyarakat terhadap pelayanan. Variabel yang digunakan untuk  pengelompokan  terdiri  dari  persyaratan  pelayanan,  sistem  dan  mekanisme  prosedur  pelayanan,  waktu  pelayanan, biaya/tarif, produk spesifikasi jenis pelayanan, kompetensi pelaksana, perilaku pelaksana, kualitas sarana dan prasarana, dan penanganan pengaduan. Penelitian ini menghasilkan pengelompokan berupa sangat baik,  baik, kurang baik, dan tidak baik. Kriteria pengukuran hasil K-Medoids dengan menggunakan Sillhouette Coefficient dari hasil 26 data percobaan didapatkan hasil evaluasi terbaik dengan rentang nilai 0,9 – 1,00 masuk ke dalam kriteria struktur kuat dengan jumlah klaster 4. Hasil dari 400 data yang telah diimplementasikan ke dalam sistem berbasis website pada 26 data percobaan yang telah dijelaskan diatas dapat dijumlahkan dari hasil masing-masing klaster tiap iterasi bahwa kepuasan masyarakat terhadap pelayanan di RSUD Dr. Soedarso  Pontianak  dari  hasil  penjumlahan  dengan  hasil  9.365  anggota  klaster  dari  keseluruhan  iterasi,  yaitu  berada  pada klaster 4 dengan kategori sangat baik.
Kata Kunci: Metode K-Medoids; Pengelompokan; Kepuasan; Pelayanan; Sillhouette Coefficient
Abstract− Service is an effort made to meet customer's direct needs with the aim of helping their needs. One of the institutions that  provides  services  in  the  health  sector  is  a  hospital.  The  public  satisfaction  survey  aims  to  assess  the  level  of  public satisfaction  with  service  quality  to  improve  it.  Assessment  of  public  satisfaction  with  service  quality  can  vary.  With  these diverse  survey  results,  a  system  is  needed  that  supports  grouping  public  satisfaction  with  services.  In  this  research,  the  K- Medoids  method  is  used  to  classify  public  satisfaction  with  services.  The  variables  used  for  grouping  consist  of  service requirements, service procedure systems and mechanisms, service time, costs/tariffs, product specifications, types of service, competence of implementers, behavior of implementers, quality of facilities and infrastructure, and complaint handling. This research resulted in different categories, such as very good, good, poor and not good. The criteria for measuring the results of K-Medoids using the Silhouette Coefficient from the results of 26 experimental data obtained the best evaluation results with a value range of 0.9 – 1.00 which is included in the criteria for a strong structure with total cluster of 4. The results of 400 data that have been implemented into the web-based system on the 26 experimental data described above, from the results of each cluster  for  each  iteration  it  can  be  concluded  that  the  community's  satisfaction  with  the  services  at  RSUD  Dr.  Soedarso Pontianak, from the sum of the results of 9.365 cluster members from all iterations, is in cluster 4 with the very good category.
Keywords : K-Medoids Method; Grouping; Surveys; Service; Sillhouette Coefficient

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu lembaga yang menyediakan layanan di sektor kesehatan adalah rumah sakit. Kepuasan pelayanan perlu dilakukan agar menciptakan suasana yang nyaman bagi pasien dalam mendapatkan pelayanan, sehingga menjadi dorongan  penting  dalam  upaya  memperkuat  standar  pelayanan  kesehatan  yang  berkualitas  dan  membangun kesadaran di  masyarakat [1]. Ketidaksesuaian pelayanan  kesehatan dengan harapan pasien dapat menjadi saran berharga bagi lembaga kesehatan untuk meningkatkan mutu pelayanan [2]. Survei kepuasan masyarakat bertujuan untuk  menilai  tingkat  kepuasan  masyarakat  terhadap  mutu  pelayanan  dengan  maksud  untuk  meningkatkannya. Tujuan dari survei kepuasan masyarakat terhadap pelayanan adalah untuk menghitung kepuasan masyarakat dan dapat meningkatkan kualitas pelayanan di RSUD Dr.Soedarso Pontianak.
Rumah  sakit  perlu  memperhatikan  dengan  teliti  dalam  memberikan  layanan  kesehatan,  karena ketidakpuasan pasien dalam layanan tersebut berpotensi berkurangnya minat pasien dalam menggunakan fasilitas tersebut, dimana tingkat kepuasan pasien secara signifikan tergantung pada kualitas layanan yang diberikan oleh rumah sakit [3]. Kesuksesan sebuah layanan kesehatan dalam meningkatkan standar pelayananannya saling terkait dengan  kepuasan  pasien  atau  masyarakat  [3].  Kepuasan  pasien  adalah  evaluasi  perasaan  yang  muncul  setelah pasien  membandingkan  harapannya  dengan  mutu  dan  kualitas  layanan  yang  diterima  dari  rumah  sakit,  hal  ini memegang peranan penting dalam menilai indikator kualitas pelayanan [4].
Dalam penelitian ini, kepuasan pelayanan pada RSUD Dr.Soedarso Pontianak memiliki penilaian kepuasan yang berbeda setelah diberikannya pelayanan. Tingkat kepuasan masyarakat terhadap pelayanan adalah salah satu dari sekian banyak aspek penting dari fasilitas pelayanan yang diberikan oleh instansi. Pelayanan yang dirasa tidak baik apabila hasil pelayanan yang diberikan jauh dibawah harapan masyarakat, sedangkan pelayanan yang dirasa sangat baik apabila hasil pelayanan yang diberikan melebihi apa yang diharapkan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Salah satu metode yang dapat menyelesaikan pengelompokan, yaitu metode K-Medoids. Penelitian terkait yang  dengan  metode  K-Medoids  ini  juga  dilakukan  oleh  oleh  Rofik,  dkk  pada  tahun  2021  yang  berjudul “Perbandingan Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Pelayanan Sekolah Menggunakan Algoritma K-Means Dan K- Medoids”. Dari 509 data kuesioner yang melibatkan lima atribut, hasil analisis dengan algoritma k-means setelah 3 iterasi siswa merasa puas 276 siswa, cukup puas 216 siswa dan kurang puas 17 siswa [5]. Sedangkan dengan algoritma k-medoids lebih baik karena hanya 2 iterasi dengan hasil siswa merasa puas 324 siswa, cukup puas 11 siswa dan kurang puas 174 siswa.
Penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Andini  dan  Arifin  pada  tahun  2020  yang  berjudul  “Implementasi Algoritma  K-Medoids  Untuk  Klasterisasi  Data  Penyakit  Pasien  di  RSUD  Kota  Bandung”.  Penelitian  ini menyimpulkan  bahwa  menggunakan  3  kelompok  menjadi  opsi  terbaik  dengan  nilai  Sillhouette  Coefficient mencapai 0,409373 [6]. Kelompok 0 memiliki 18 data yang dominan berasal dari penyakit di klinik gawat darurat, kelompok memiliki 2 data yang didominasi oleh penyakit di klinik kemuning dan klinik gawat darurat, sedangkan pada kelompok 2 terdiri dari 197 data yang mayoritas berasal dari penyakit di klinik rehab medik dengan 20 data [6].
Penelitian  terkait  lainnya  dilakukan  oleh  Christnatalis,  dkk  pada  tahun  2023  yang  berjudul  “Analisis Pelayanan  Rumah  Sakit  Umum  Dengan  Perbandingan  Antara  Metode  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids Clustering”.  Dalam  penelitian  ini,  hasil  evaluasi  dari  341  survei  tentang  kualitas  layanan  di  rumah  sakit menggunakan  metode  K-Means  menghasilkan  nilai  2,701288,  sementara  dengan  metode  K-Medoids menghasilkan    nilai  2,17.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  rumah  sakit  umum  secara  keseluruhan  dikategorikan sebagai sangat puas. Perbandingan antara kedua metode ini dimaksudkan untuk mempermudah pengukuran tingkat kepuasan pelanggan [7].
Penelitian lain dilakukan oleh Fadilah,  dkk pada tahun 2022 yang berjudul  “Pengelompokan Kabupaten atau  Kota  di  Indonesia  Berdasarkan  Pelayanan  Kesehatan  Maternal  dengan  Algoritma  K-Medoids”.  Dengan menggunakan metode elbow, hasil pengelompokan terbaik terdiri dari 2 klaster, klaster pertama terdiri dari 112 kabupaten atau kota, sedangkan klaster 2 terdiri dari 215 kabupaten atau kota [8].
Evaluasi kualitas klaster dilakukan dengan menggunakan silhouette coefficient dari 2 skenario nilai k, dan diperoleh nilai rata-rata terbaik sebesar 0,4. Nilai ini merupakan nilai rata-rata tertinggi yang mendekati 1 pada nilai k=2. Penelitian terkait dengan kasus sama yang dilakukan oleh Irawan, dkk pada tahun 2020 yang berjudul “Analisis Tingkat Kepuasan Pasien Terhadap Mutu Pelayanan Rumah Sakit Berdasarkan Metode Service Quality (Servqual)”. Dalam penelitian ini menggunakan 98 pasien rawat inap sebagai sampel dari populasi 129 pasien. Dengan  menggunakan  metode  servqual,  keseluruhan  sesuai  harapan  dengan  skor  gap  tingkat  kepuasan  0,10 dengan tingkat kepuasan pasien sebesar 53,06% [9].
Metode penelitian yang diterapkan merupakan salah satu teknik dalam proses pengelompokan data, yaitu K-Medoids dan Sillhouette Coefficient sebagai metode evaluasi yang diimplementasikan dalam sistem berbasis website. Model pengelompokan adalah sebuah konsep dalam data mining yang berguna untuk mengorganisir data ke dalam kelompok-kelompok berdasarkan kesamaan ciri atau karakteristik [10]. Dalam proses pengelompokan, tidak  diperlukan  label  pada  setiap  data  karena  label dapat ditentukan  setelah  pembentukan  klaster.  Tujuan  dari pengelompokan adalah untuk mengurangi variasi dalam suatu klaster dan meningkatkan variasi antar klaster [11]. Proses  clustering  dilakukan  secara  otomatis  menggunakan  algoritma  clustering  tanpa  keterlibatan  manusia  dan tanpa pengetahuan terlebih dahulu tentang kelas targetnya. Maka, data akan dibagi menjadi dua atau tiga bagian, dan seterusnya [12].
K-Medoids  adalah  sebuah  teknik  pengelompokan  non-hirarkis  dan  merupakan  varian  dari  metode  K- Means.  Metode  ini  dirancang  untuk  mengatasi  kelemahan  K-Means  yang  rentan  terhadap  data  outlier,  dimana objek dengan nilai signifikan mungkin berada jauh berbeda dari distribusi data [13]. Algoritma ini  menggunakan satu  objek  yang  merupakan  respresentasi  dari  sebuah  kelompok  dalam  himpunan  objek.  Objek  yang  bertindak sebagai  representasi  kelompok  disebut  medoids  [14].  Sillhouette  Coefficient  merupakan  salah  satu  metode evaluasi untuk mengukur keunggulan dan kualitas dari klaster yang terbentuk, metode ini juga berperan sebagai teknik validasi klaster yang menggabungkan metode cohessian dan separation [15]. Cohessian dievaluasi dengan menghitung jumlah total objek dalam satu klaster, sementara separation dihitung dengan jarak rata-rata dari setiap objek dalam klaster tersebut dengan klaster yang berdekatan [16].
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  beberapa  batasan  masalah  diantaranya,  yaitu  menggunakan metode K-Medoids dan evaluasi menggunakan Sillhouette Coefficient, aplikasi yang dibangun berbasis website, serta pengelompokan kepuasan masyarakat terhadap pelayanan dikelompokkan menjadi 4 kelompok, yaitu sangat baik, baik, kurang baik, dan tidak baik. Dari uraian sebelumnya, akan dilakukan penelitian  yang diimplementasikan dalam  sistem  berbasis  website  untuk  memudahkan  dalam  penggunaannya  yang  diharapkan  dapat  membantu memudahkan dalam pengelompokan kepuasan masyarakat terhadap pelayanan yang diberikan.
Tujuan dari studi ini adalah mengetahui klasterisasi dari hasil kepuasan masyarakat terhadap pelayanan di RSUD  Dr.  Soedarso  Pontianak,  dan  mengetahui  kriteria  pengukuran  hasil  K-Medoids  dengan  menggunakan Sillhouette Coefficient dalam mengelompokkan kepuasan masyarakat terhadap pelayanan di RSUD Dr. Soedarso Pontianak.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1006−1017 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5331

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Langkah-langkah dalam proses penelitian yang digunakan untuk menjalankan penelitian ini terlihat pada ilustrasi yang disajikan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Terdapat  beberapa  tahapan  dari  gambar  alur  penelitian  diatas.  Tahapan  peratama  dimulai  dengan  studi literatur  untuk  mencari  informasi  dan  referensi  yang  diperlukan  untuk  mendukung  penelitian  ini.  Tahapan berikutnya adalah pengumpulan data yang merupakan faktor krusial dalam penelitian dan sangat mempengaruhi keberhasilannya. Setelah itu, analisis kebutuhan untuk memenuhi kebutuhan sistem yang akan dirancang. Analisis sistem adalah tahap awal dalam perancangan sistem. Setelah analisis kebutuhan selesai, tahapan selanjutnya adalah perancangan  sistem  yang  mencakup  perancangan  basis  data,  DFD,  Flowchart  sistem,  dan  mock-up  antarmuka. Tahapan  implementasi  kemudian  mengimplementasikan  rancangan  sistem  ke  dalam  kode  program,  termasuk penerapan metode K-Medoids mengelompokkan kepuasan terhadap pelayanan. Selanjutnya, dilakukan pengujian sistem untuk menguji keberhasilan implementasi dengan metode  K-Medoids untuk mengelompokkan kepuasan masyarakat di RSUD Dr. Soedarso Pontianak, serta pengujian akhir menggunakan Sillhouette Coefficient untuk mengevaluasi kualitas dan kekuatan cluster. Setelah berhasil melewati tahap pengujian sistem, tahapan terakhir dalam  penelitian  ini  adalah  penarikan  kesimpulan  dan  memberikan  saran.  Kesimpulan  diperoleh  dari  hasil pengujian  dan  jawaban  terhadap  perumusan  masalah,  sementara  saran  diberikan  untuk  menyelesaikan  masalah yang masih tersisa dalam penelitian ini.

## 2.2 Data Mining
Data mining adalah proses pengambilan informasi dari kumpulan data yang besar. Dalam data mining, berbagai teknik  dan  algoritma  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  pemodelan  komputasi  digunakan  untuk mengidentifikasi  pola-pola  yang  signifikan  dan  membuat  prediksi  yang  berguna  [17].  Penemuan  pengetahuan dalam  basis  data  sering  disebut  dengan  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  [18]. Tujuan  dari  clusetring adalah mengurangi variasi dalam setiap kelompok dan meningkatkan variasi antar kelompok. Database atau basis data  adalah  sekumpulan  berkas  yang  saling  terhubung  untuk  membentuk  informasi  yang  digunakan  sebuah perusahaan  atau  lembaga  [19].  Basis  data  (database)  yang  digunakan,  yaitu  MySQL,  yang  merupakan  pilihan utama dikalangan pengembang web dan juga mampu mengelola data dengan efisien [20].

## 2.3 Metode K-Medoids
K-Medoids  adalah  sebuah  teknik  pengelompokan  non-hirarkis  dan  merupakan  varian  dari  metode  K-Means. Dalam perhitungan menggunakan K-Medoids, tahapan yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut [21]:
1. Menentukan jumlah klaster (k) yang akan dibentuk sebagai pusat klaster.
2. Menentukan  pusat  centroid,  dimana  titik  centroid  dilakukan  secara  acak  untuk  setiap  klaster  yang  akan digunakan sebagai nilai centroid awal iterasi 1.
3. Mengalokasikan  dengan  mengukur  jarak  antara  centroid  setiap  objek  menggunakan  Euclidian  Distance. Formula untuk menghitung Euclidian Distance adalah sebagai berikut :
d(x,y) = |x – y| = √∑ (x i − y i ) 2 n i=1 (1)
Keterangan : d(x,y) : Euclidian Distance (jarak antara seluruh data kepuasan dan data centroid) x : Data pertama (data awal) y : Data kedua (data pusat centroid)
n : Jumlah karakteristik (atribut)
Dari  hasil  perhitungan  dengan  Euclidian,  nilai  jarak  terpendek  yang  dipilih  sebagai  posisi  klaster  atau kelompok berdasarkan nilai terkecil untuk setiap baris.
4. Hitung nilai cost, nilai cost ini diperoleh dari jumlah total jarak antara setiap titik dan centroid terdekat.
5. Ambil satu objek dari setiap klaster sebagai nilai pusat centroid baru untuk iterasi selanjutnya secara acak.
6. Lakukan perhitungan jarak antara setiap objek dalam setiap klaster dengan nilai pusat centroid baru, kemudian hitung nilai cost pada langkah 4.

## Journal of Information System Research (JOSH)
7. Lakukan perhitungan total simpangan (S). Total simpangan (S) didapatkan dengan cara mengurangkan nilai cost pada iterasi yang baru terhadap iterasi awal.
S = b – a.
(2)
Apabila nilai S kurang dari 0, perhitungan akan dilanjutkan dengan menggunakan nilai pusat centroid baru. Namun  jika  nilai  S  lebih  besar  dari  0  atau  jika  nilai  cost  pada  iterasi  baru  lebih  besar  dari  pada  iterasi sebelumnya proses akan diberhentikan, sehingga diperoleh anggota dari setiap klaster.
8. Lakukan langkah-langkah 5 hingga tujuh berulang kali sampai tidak ada perubahan pada posisi centroid untuk mendapatkan kelompok beserta anggota dari setiap kelompoknya.

## 2.4 Evaluasi (Sillhouette Coefficient)
Sillhouette  Coefficient  adalah  salah  satu  cara  untuk  mengevaluasi  dan  mengukur  kualitas  serta  kekuatan  dari klaster yang terbentuk, metode ini juga berfungsi sebagai metode validasi klaster yang mengkombinasikan metode cohessian dan separation. Untuk mendapatkan nilai Sillhouette Index (SI) dari suatu data ke-i terdapat 2 komponen, yaitu a i dan b i. Nilai a i adalah rata-rata jarak antara data ke-i dengan seluruh data lain dalam satu klaster, sedangkan b i dihitung  dengan  mengambil  rata-rata  jarak  data  ke-i  dengan  seluruh  data  dalam  klaster  lain  yang  bukan merupakan  bagian  dari  klaster  data  ke-i,  kemudian  nilai  terkecil  diambil  [22].  Adapun  perhitungan  Sillhouetee Coefficient menurut Wira, dkk pada tahun 2019 [23] yang dapat dilakukan adalah sebagai berikut : 1. Lakukan perhitungan jarak rata-rata dari suatu data dengan seluruh data lain yang terdapat dalam satu klaster.
𝑎(𝑖) = 1 |𝐴|−1 ∑ 𝑗 ∈ 𝐴, 𝑗 ≠ 1 𝑑(𝑖, 𝑗)
(3)
Keterangan : 𝑎(𝑖) : Rata-rata jarak suatu data dengan semua data lain yang berada dalam satu klaster A : Banyaknya data di klaster A 𝑑(𝑖, 𝑗) : Jarak antara data i dengan j
2. Hitung rata-rata jarak dari suatu data dengan semua data pada klaster lain, kemudian pilih nilai terkecil atau minimum. Dengan mengasumsikan adanya klaster lain selain klaster A, misalnya klaster C. Maka, hitung  jarak rata-rata data ke-i dengan semua data dalam klaster C yang dijabarkan sebagai berikut :
𝑑(𝑖, 𝐶) = 1 |𝐶| ∑ 𝑗 ∈ 𝐶 𝑑(𝑖, 𝑗) (4) Keterangan :
𝑑(𝑖, 𝐶) : Rata-rata jarak data ke-i dengan semua data di klaster berbeda 𝐶 : Banyak data di klaster C 𝑑(𝑖, 𝑗) : Jarak antara data i dengan j
Setelah menghitung 𝑑(𝑖, 𝐶) untuk semua klaster C ≠ A, selanjutnya ambil nilai terkecil atau minimum sebagai nilai 𝑏(𝑖) .
𝑏(𝑖) = 𝑑(𝑖, 𝑗) 𝐶≠𝐴 𝑚𝑖𝑛
(5)
3. Nilai Sillhouetee Coefficient adalah jumlah s(i) diperoleh dengan menggabungkan a(i) dan b(i) :
𝑠 =
{
1 − 𝑎(𝑖) 𝑏(𝑖) , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑎(𝑖) < 𝑏(𝑖) 0               , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑎(𝑖) = 𝑏(𝑖)
𝑏(𝑖)
𝑎(𝑖) − 1 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑎(𝑖) > 𝑏(𝑖) (6)
Sehingga dapat dirumuskan sebagai berikut :
𝑠(𝑖) = 𝑏(𝑖)−𝑎(𝑖) 𝑚𝑎𝑥(𝑎(𝑖),𝑏(𝑖)) (7) Keterangan : S(i)
: Nilai Sillhouetee Coefficient
a(i)
: Rata-rata jarak antara i dengan semua objek dalam satu klaster b(i) : Rata-rata jarak antara data i dengan semua objek di klaster berbeda Kriteria pengukuran nilai sillhouetee coefficient dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Kriteria Pengukuran Nilai Sillhouette Coefficient
Nilai SC Kriteria 0,71 – 1,00 Struktur Kuat 0,51 – 0,70 Struktur Baik 0,26 – 0,50 Struktur Lemah ≤ 0,25 Struktur Buruk

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1006−1017 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5331
Hasil perhitungan menggunakan metode sillhouetee coefficient berada dalam skala nilai antara -1 hingga 1.  Semakin  mendekati  angka  1,  semakin  baik  pengelompokan  data  dalam  suatu  klaster.  Disisi  lain,  semakin mendekati nilai -1 semakin buruk pengelompokan data dalam suatu klaster [23].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menerapkan metode K-Medoids untuk mengelompokkan kepuasan masyarakat terhadap pelayanan. Jumlah total data yang dipergunakan dalam  penelitian ini adalah sebanyak 400 data yang dikumpulkan melalui survei kuesioner di RSUD Dr. Soedarso Pontianak triwulan 4 tahun 2022. Variabel (parameter) yang digunakan terdiri  dari  persyaratan  pelayanan,  sistem  dan  mekanisme  prosedur  pelayanan,  waktu  pelayanan,  biaya/tarif, produk spesifikasi jenis pelayanan, kompetensi pelaksana, perilaku pelaksana, kualitas sarana dan prasarana, serta penanganan pengaduan. Selanjutnya, data kepuasan masyarakat terhadap pelayanan dikelompokkan menggunakan metode  K-Medoids  untuk  menghasilkan  pola  pengelompokan.  Pengelompokan  ini  dikategorikan  dalam  sangat baik,  baik,  kurang  baik,  dan  tidak  baik.  Pada  penelitian  ini  diimplementasikan  dalam  bentuk  sistem  berbasis website dengan menggunakan metode K-Medoids dan pengujian evaluasi pada Sillhouettee Coefficient.

## 3.1 Perhitungan Manual Metode K-Medoids
Perhitungan manual dilakukan menggunakan beberapa tahapan berdasarkan perhitungan yang ada pada metode K-Medoids. Variabel yang digunakan sebanyak 9 variabel  (parameter) yang disimbolkan dengan P1 hingga P9. Selanjutnya mencari jarak data dengan centroid. Jumlah kelompok yang dijadikan contoh pada perhitungan manual adalah 4 kelompok, sehingga dapat disimbolkan dengan C1, C2, C3, dan C4. Pada penelitian ini centroid awal diperoleh secara acak. Centroid yang digunakan disimbolkan dengan C1 hingga C4, dimana nilai data centroid awal dapat dilihat pada Tabel 2 dibawah ini:

## Tabel 2. Nilai Data Centroid Awal
Centroid  P1  P2  P3  P4  P5  P6  P7  P8  P9 C1 4 3 3 3 4 3 3 3 4 C2 4 3 2 4 4 3 3 3 3 C3 4 3 3 4 4 3 3 3 4 C4 4 4 4 4 3 4 4 4 4
Pada  Tabel  2  diatas  digunakan  untuk  menghitung  jarak  antara  nilai  centroid  dengan  seluruh  data menggunakan Euclidian Distance pada Persamaan 1. Dari hasil perhitungan dengan Euclidian, nilai jarak terdekat yang  diambil  sebagai  posisi  klaster  atau  kelompok  berdasarkan  nilai  dekat  perbaris.  Perhitungan  tersebut dijabarkan sebagai berikut:
a. Berpusat pada data 1 dengan centroid 1.
(X1 , C1)    = √ (𝑋1,1 − 𝐶1,1) 2 + (𝑋1,2 − 𝐶1,2) 2 + (𝑋1,3 − 𝐶1,3) 2 + (𝑋1,4 − 𝐶1,4) 2 + (𝑋1,5 − 𝐶1,5) 2 + (𝑋1,6 − 𝐶1,6) 2 + (𝑋1,7 − 𝐶1,7) 2 + (𝑋1,8 − 𝐶1,8) 2 + (𝑋1,9 − 𝐶1,9) 2
(X1 , C1)     =
√(4 − 4) 2 + (3 − 3) 2 + (2 − 3) 2 + (4 − 3) 2 + (4 − 4) 2 + (3 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (2 − 3) 2 + (4 − 4) 2 (X1 , C1)     = 1,73205
b. Berpusat pada data 1 dengan centroid 2.
(X1 , C2)     =
√ (𝑋1,1 − 𝐶2,1) 2 + (𝑋1,2 − 𝐶2,2) 2 + (𝑋1,3 − 𝐶2,3) 2 + (𝑋1,4 − 𝐶2,4) 2 + (𝑋1,5 − 𝐶2,5) 2 + (𝑋1,6 − 𝐶2,6) 2 + (𝑋1,7 − 𝐶2,7) 2 + (𝑋1,8 − 𝐶2,8) 2 + (𝑋1,9 − 𝐶2,9) 2
(X1 , C2)     =
√(4 − 4) 2 + (3 − 3) 2 + (2 − 2) 2 + (4 − 4) 2 + (4 − 4) 2 + (3 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (2 − 3) 2 + (4 − 3) 2 (X1 , C2)     = 1,41421
Lakukan perhitungan hingga selesai pada centroid 4. Kemudian jarak data tersebut dilihat berdasarkan jarak terpendek  untuk  menghasilkan  kelompok  tidak  baik  (K1),  kurang  baik  (K2),  baik  (K3),  dan  sangat  baik  (K4), dimana jarak data iterasi 1 tersebut ditampilkan pada Tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Jarak Data Iterasi 1
Data Ke  K1 K2 K3 K4 Kedekatan Jarak  Hasil X1 1,73205  1,41421  1,41421 3,4641 1,41421 3 X2 1,41421  1,73205 1 2,23607 1 3 X3 2 1 1,73205 3 1 2 … … … … … … … X398 1,41421  1,73205 1 2,23607 1 3

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1006−1017 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5331
Data Ke  K1 K2 K3 K4 Kedekatan Jarak  Hasil X399 1,41421  1,73205 1 2,23607 1 3 X400 2,64575  3,16228  2,44949 0 0 4
Pada Tabel 3 diatas telah didapatkan jarak data iterasi 1, kemudian  hitung jumlah keseluruhan kedekatan jarak pada iterasi 1, dimana pada perhitungan diatas jumlah keseluruhan kedekatan jarak dengan hasil 411,41821. Tahap selanjutnya  menentukan  centroid baru  yang digunakan untuk iterasi ke 2. Tabel nilai data  centroid baru dapat dilihat pada Tabel 4 dibawah ini:

## Tabel 4. Nilai Data Centroid Baru
Centroid  P1  P2  P3  P4  P5  P6  P7  P8  P9 C1 4 3 3 4 4 3 3 3 3 C2 4 3 2 3 4 3 3 3 4 C3 4 3 3 4 3 4 4 4 4 C4 3 3 4 4 3 4 4 4 4
Lakukan  perhitungan  hingga  centroid  4  seperti  pada  iterasi  1.  Kemudian  jarak  data  tersebut  dilihat berdasarkan  jarak  terpendek  untuk  menghasilkan  kelompok  tidak  baik  (K1),  kurang  baik  (K2),  baik  (K3),  dan sangat baik (K4), dimana jarak data iterasi 2 tersebut ditampilkan pada Tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Jarak Data Iterasi 2 Data Ke  K1 K2 K3 K4 Kedekatan Jarak  Hasil X1 1,73205  1,41421  2,82843 3,4641 1,41421 2 X2 1,41421  1,73205  1,73205  2,23607 1,41421 1 X3 1,41421  1,73205  2,23607 3 1,41521 1 … … … … … … … X398 1,41421  1,73205  1,73205  2,23607 1,41421 1 X399 1,41421  1,73205  1,73205  2,23607 1,41421 1 X400 2,64575  3,16228  1,41421  1,41421 1,41421 4
Pada Tabel 5 diatas telah didapatkan jarak data iterasi 2, kemudian hitung jumlah keseluruhan kedekatan jarak pada iterasi 2 dengan hasil 404,98241 . Kemudian hitung selisih kedekatan pada iterasi ke 2 dengan iterasi ke 1 dengan cara mengurangkannya dengan hasil selisih kedekatan pada Persamaan 2, yaitu  -6,4358. Dilihat pada hasil selisih kedekatan kurang dari 0 maka perhitungan dilanjutkan pada iterasi selanjutnya dengan menentukan centroid baru secara acak sampai dihasilkan selisih kedekatan bernilai lebih dari 0. Tabel nilai data centroid baru iterasi ke 3 dapat dilihat pada Tabel 6 dibawah ini:

## Tabel 6. Nilai Data Centroid Iterasi 3
Centroid  P1  P2  P3  P4  P5  P6  P7  P8  P9
C1 4 3
4 4 3 4 4 3 4 C2 4 3 4 4 4 3 3 3 4 C3 4 3 3 3 4 3 2 3 4 C4 3 4 4 4 3 4 4 4 4
Lakukan  perhitungan  hingga  centroid  4  seperti  pada  iterasi  1.  Kemudian  jarak  data  tersebut  dilihat berdasarkan  jarak  terpendek  untuk  menghasilkan  kelompok  tidak  baik  (K1),  kurang  baik  (K2),  baik  (K3),  dan sangat baik (K4), dimana jarak data iterasi 3 tersebut ditampilkan pada Tabel 7 berikut ini:
Tabel 7. Jarak Data Iterasi 3 Data Ke  K1 K2 K3 K4 Kedekatan Jarak  Hasil X1 2,82843  2,23607 2 3,60555 2 3 X2 1,73205  1,41421  1,73205  2,44949 1,41421 2 X3 2,64575  2,44949  2,23607  3,16228 2,23607 3 … … … … … … … X398 1,73205  1,41421  1,73205  2,44949 1,41421 2 X399 1,73205  1,41421  1,73205  2,44949 1,41421 2 X400 1,41421  2,23607  3,16228 1 1 4
Pada Tabel 7 diatas telah didapatkan jarak data iterasi 3, kemudian hitung jumlah keseluruhan kedekatan jarak pada iterasi 3 dimana pada perhitungan diatas jumlah keseluruhan kedekatan jarak dengan hasil 543,81075. Setelah itu hitung selisih kedekatan antara iterasi ke 3 dengan iterasi ke 2 dengan mengurangkannya dengan hasil selisih kedekatan yang telah ditentukan sebelumnya,  yaitu 138,8283. Hasil selisihnya lebih dari 0, maka  proses perhitungan  dihentikan  dan  hasil  klaster  telah  ditetapkan  pada  iterasi  ke  3.  Berdasarkan  perhitungan  manual

## Journal of Information System Research (JOSH)
dengan metode K-Medoids, hasil akhir dari klaster terbentuk dengan nilai k=4, yaitu 46 data pada klaster 1, 177 data pada klaster 2, 111 data pada klaster 3, dan 66 data pada klaster 4.

## 3.2 Perhitungan Pengujian Sillhouette Coefficient
Dari hasil perhitungan manual menggunakan metode K-Medoids, langkah selanjutny adalah mengevaluasi kualitas dan kekuatan klaster. Hasil perhitungan akhir pada metode K-Medoids yang digunakan sebagai hasil klaster yang telah dijabarkan pada Tabel 7. Proses perhitungan Sillhouette Coefficient dengan langkah-langkah sebagai berikut: a. Menghitung jarak rata-rata dari suatu data, misal data ke-1 dengan semua data pada klaster yang sama, pada tahapan ini hitung nilai 𝑎(𝑖) (average dissimilarity) pada Persamaan 3.
1. Data pertama terhadap seluruh data yang termasuk dalam klaster yang sama, yaitu klaster 1:
𝑎(𝑖) 1 = √ (1,73205 − 1,73205) 2 + (1,73205 − 2) 2 + (1,73205 − 1,73205) 2 + (1,73205 − 1,41421) 2 + (1,73205 − 0) 2 + (1,73205 − 0) 2 +   … … + (1,73205 − 1,73205) 2 + (1,73205 − 1) 2 + (1,73205 − 1,73205) 2
𝑎(𝑖) 1 = 4,031058
46 =  0,087632
2. Data pertama terhadap seluruh data yang termasuk dalam klaster yang sama, yaitu klaster 2:
𝑎(𝑖) 2 = √ (1,41421 − 1,41421) 2 + (1,41421 − 1,73205) 2 + (1,41421 − 1,41421) 2 + (1,41421 − 1,41421) 2 + (1,41421 − 1,41421) 2 + (1,41421 − 1,41421) 2 +   … … (1,41421 − 2,23607) 2 + (1,41421 − 1,41421) 2 + (1,41421 − 1,41421) 2 +
𝑎(𝑖) 2 = 4,31959
177 = 0,024404
3. Data pertama terhadap seluruh data yang termasuk dalam klaster  yang sama, yaitu klaster 3:
𝑎(𝑖) 3 = √ (2 − 2) 2 + (2 − 2,23607) 2 + (2 − 2,23607) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1,73205) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1,41421) 2 +. . . … + (2 − 1,41421) 2 + (2 − 1,73205) 2
𝑎(𝑖) 3 = 6,335316
111 = 0,057075
4. Data pertama terhadap seluruh data yang termasuk dalam klaster  yang sama, yaitu klaster 4:
𝑎(𝑖) 4 = √ (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1,41421) 2 + (2 − 0) 2 + (2 − 0) + (2 − 1) 2 + … … + (2 − 1,73205) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1)
𝑎(𝑖) 4 = 10,03176
66 = 0,151996
b. Melakukan perhitungan jarak rata-rata dari suatu data terhadap semua data dalam klaster yang berbeda. Lalu ambil nilai jarak rata-rata terkecilnya. Pada langkah ini, menghitung nilai 𝑏(𝑖) (lowest average dissimilarity) seperti yang dijelaskan dalam Persamaan 5.
1. Klaster 2 ke klaster 1 Jarak antara data dalam klaster 2 ke data pertama dalam klaster 1
𝑏(𝑖) 2,1 = √
(1,41421 − 1,73205) 2 + (1,73205 − 1,73205) 2 + (1,41421 − 1,73205) 2 + (1,41421 − 1,73205) 2 + (1,41421 − 1,73205) 2 + (1,41421 − 1,73025) 2 +   … … (2,23607 − 1,73205) 2 + (1,41421 − 1,73205) 2 + (1,41421 − 1,73205) 2 + 𝑏(𝑖) 2,1 = 6,824705
Lakukan  perhitungan  seperti  yang  disebutkan  diatas  untuk  semua  data  yang  termasuk  pada  klaster  1 sehingga diperoleh:
𝑏(𝑖) 2,1 = 6,824705 + 9,894168 + 6,824705 + 4,31959 + 18,11074 +   … … + 6,824705
46
𝑏(𝑖) 2,1 =
345,9537 46 = 7,520732
2. Klaster 2 ke klaster 3 Jarak antara data dalam klaster 2 ke data pertama dalam klaster 3
𝑏(𝑖) 2,3 = √ (1,41421 − 2) 2 + (1,73205 − 2) 2 + (1,41421 − 2) + (1,41421 − 2) 2 + (1,41421 − 2) + (1,41421 − 2) +   … … + (2,23607 − 2) 2 + (1,41421 − 2) 2 + (1,41421 − 2) 2 𝑏(𝑖) 2,3 = 9,894168 Lakukan  perhitungan  seperti  yang  disebutkan  diatas  untuk  semua  data  yang  termasuk  pada  klaster  3 sehingga diperoleh:
𝑏(𝑖) 2,3 = 9,894168 + 12,81277 + 12,81277 + 9,894168 + 6,824705 +   … … + 6,824705

## Journal of Information System Research (JOSH)
𝑏(𝑖) 2,3 = 787,7663 111 = 7,096994
3. Klaster 2 ke klaster 4
Jarak antara data dalam klaster 2 ke data pertama dalam klaster 4
𝑏(𝑖) 2,4 = √ (1,41421 − 2) 2 + (1,73205 − 2) 2 + (1,41421 − 2) + (1,41421 − 2) 2 +
(1,41421 − 2) + (1,41421 − 2) +   … … + (1,41421 − 2) 2 + (1,41421 − 2) 2 + 𝑏(𝑖) 2,4 = 9,894168 Lakukan  perhitungan  seperti  yang  disebutkan  diatas  untuk  semua  data  yang  termasuk  pada  klaster  4 sehingga diperoleh:
𝑏(𝑖) 2,4 = 9,894168 + 9,894168 + 4,31959 + 18,11074 + 18,11074 +   … … + 5,99556
66
𝑏(𝑖) 2,4 = 641,0072
66 = 9,71223
c. Setelah mengetahui nilai 𝑎(𝑖) dan 𝑏(𝑖) , hitung nilai Sillhouette Coefficient.
1. Hasil perhitungan nilai Sillhouette Coefficient pada klaster 1:
𝑠(𝑖) = 1 − 𝑎(𝑖)
𝑏(𝑖)
𝑠(𝑖) = 1 − 0,087632
7,096994 =  0,987652
2. Hasil perhitungan nilai Sillhouette Coefficient pada klaster 2:
𝑠(𝑖) = 1 − 𝑎(𝑖)
𝑏(𝑖)
𝑠(𝑖) = 1 − 0,024404
7,096994 =  0,996561
Lakukan semua perhitungan nilai Sillhouette Coefficient diatas pada semua klaster, dimana nilai sillhouette coefficient tersebut dapat dilihat pada Tabel 8 dibawah ini:
Tabel 8. Nilai Sillhouetee Coefficient Klaster Nilai Sillhouette Coefficient 1 0,987652 2 0,996561 3 0,991958 4 0,978583
d. Setelah  menghitung  nilai  Sillhouette  Coefficient,  hitung  nilai  Sillhouette  Coefficient  global  dengan menghitung rata-rata nilai Sillhouette Coefficient pada semua klaster sebagai berikut:
𝑠(𝑖) = 0,987652 + 0,996561 + 0,991958 + 0,978583
4 = 0,9886886

## 3.3 Implementasi Sistem
Penggunaan  metode  K-Medoids  untuk  pengelompokan  kepuasan  pelayanan  di  RSUD  Dr.  Soedarso  Pontianak diimplementasikan  dalam  bentuk  sistem  berbasis  website  yang  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan Python, serta melakukan pengujian menggunakan evaluasi Sillhouette Coefficient, serta database yang digunakan adalah MySQL.
1. Halaman Data Kepuasan
Implementasi halaman data kepuasan pelayanan ditunjukkan pada Gambar 2 dibawah ini:

## Gambar 2. Halaman Data Kepuasan Pelayanan
2. Halaman K-Medoids
Halaman  proses  k-medoids  digunakan  untuk  mengolah  data  dengan  menggunakan  langkah-langkah  yang terkait  dengan  penerapan  metode  k-medoids  yang  akan  menghasilkan  kelompok  kepuasan  pelayanan  dan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1006−1017 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5331
menampilkan  hasil  grafik  kepuasan  masyarakat  pada  percobaan  terakhir  dengan  keseluruhan  iterasi. Implementasi halaman proses metode k-medoids ditunjukkan pada Gambar 3 dibawah ini:
Gambar 3. Halaman K-Medoids
3. Halaman Pengelompokan
Halaman pengelompokan  menampilkan hasil pengelompokan kepuasan  masyarakat terhadap pelayanan dan pada bagian atas dilengkapi dengan grafik hasil pengelompokan kepuasan pelayanan berdasarkan jumlah hasil klaster. Implementasi halaman hasil pengelompokan ditunjukkan pada Gambar 4 dibawah ini:

## Gambar 4. Halaman Pengelompokan
4. Halaman Pengujian
Halaman pengujian menampilkan hasil perhitungan Sillhouette Coefficient. Implementasi halaman pengujian ditunjukkan pada Gambar 5 dibawah ini:

## Gambar 5. Halaman Pengujian

## 3.4 Pembahasan
Dari implementasi sistem berbasis website yang sudah dijelaskan diatas dengan menggunakan metode K-Medoids dan pengujian evaluasi Sillhouette Coefficient dilakukan pengolahan data sebanyak 65 kali data percobaan. Dari

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1006−1017 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5331
65 kali data percobaan, terdapat 26 data percobaan yang menghasilkan hasil klaster 4 dari masing-masing iterasi tiap percobaannya, hasil klasterisasi 26 data percobaan ditunjukkan pada Tabel 9 dibawah berikut ini:
Tabel 9. Hasil Klasterisasi 26 Data Percobaan
No. Data Percobaan Iterasi Klaster (Data) Klaster 1  Klaster 2  Klaster 3  Klaster 4 1. Data Percobaan 2 Iterasi 1 2 249 65 84 Iterasi 2 45 83 75 197 2. Data Percobaan 3 Iterasi 1 80 242 27 51 Iterasi 2 45 83 75 197 3. Data Percobaan 9 Iterasi 1 88 121 188 3 Iterasi 2 269 41 2 88 4. Data Percobaan 13 Iterasi 1 14 31 269 86 Iterasi 2 61 238 59 42 Iterasi 3 63 24 7 306 Iterasi 4 128 69 163 40 Iterasi 5 59 50 98 193 5. Data Percobaan 17 Iterasi 1 79 203 6 112 Iterasi 2 4 166 65 165 Iterasi 3 130 136 30 104 Iterasi 4 43 85 109 163 Iterasi 5 11 285 24 80
6. Data Percobaan 21 Iterasi 1 123 28 68 181 Iterasi 2 81 14 228 77 Iterasi 3 11 122 95 172 7. Data Percobaan 24 Iterasi 1 26 83 25 266 Iterasi 2 39 10 194 157 8. Data Percobaan 27 Iterasi 1 28 79 267 26 Iterasi 2 82 121 102 95 Iterasi 3 1 82 98 219 9. Data Percobaan 31 Iterasi 1 85 123 103 89 Iterasi 2 266 52 58 24 10. Data Percobaan 32 Iterasi 1 23 15 85 277 Iterasi 2 122 43 65 170 Iterasi 3 144 108 137 11 11. Data Percobaan 34 Iterasi 1 83 126 38 153 Iterasi 2 17 28 50 305 Iterasi 3 206 6 89 99 Iterasi 4 243 67 81 9 12. Data Percobaan 35 Iterasi 1 162 28 76 134 Iterasi 2 255 24 31 90 13. Data Percobaan 39 Iterasi 1 284 10 30 76 Iterasi 2 71 122 121 86 Iterasi 3 49 42 237 72 14. Data Percobaan 42 Iterasi 1 86 106 161 47 Iterasi 2 40 75 164 121 15. Data Percobaan 43 Iterasi 1 6 92 209 93 Iterasi 2 7 82 194 117 16. Data Percobaan 45 Iterasi 1 12 60 190 138 Iterasi 2 258 59 45 38 Iterasi 3 90 20 5 285 17. Data Percobaan 49 Iterasi 1 58 82 212 48 Iterasi 2 65 21 22 292 18. Data Percobaan 52 Iterasi 1 123 97 54 126 Iterasi 2 28 65 209 98 Iterasi 3 76 172 5 147 19. Data Percobaan 54 Iterasi 1 70 55 110 165 Iterasi 2 151 11 169 69 20.   Data Percobaan 56 Iterasi 1 161 76 139 24 Iterasi 2 4 97 10 289 21. Data Percobaan 58  Iterasi 1 43 122 69 166

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1006−1017 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5331
No. Data Percobaan Iterasi Klaster (Data) Klaster 1  Klaster 2  Klaster 3  Klaster 4 Iterasi 2 44 81 122 153 22.   Data Percobaan 59 Iterasi 1 15 266 61 58 Iterasi 2 36 164 45 155 23.   Data Percobaan 61 Iterasi 1 62 26 82 230 Iterasi 2 143 90 33 134 24.   Data Percobaan 62 Iterasi 1 74 79 89 158 Iterasi 2 12 203 92 93 25. Data Percobaan 64 Iterasi 1 249 27 42 82 Iterasi 2 5 54 50 291 Iterasi 3 244 58 46 52 Iterasi 4 136 143 30 91 Iterasi 5 33 65 7 295 26. Data Percobaan 65 Iterasi 1 3 275 79 43 Iterasi 2 52 54 12 282 Iterasi 3 45 107 28 220 Iterasi 4 20 73 241 66 Total Data Tiap Klaster 5.973 6.496 6.566 9.365
Kriteria  pengukuran  hasil  K-Medoids  dengan  menggunakan  Sillhouette  Coefficient    dari  hasil  26  data percobaan didapatkan hasil evaluasi terbaik dengan rentang nilai 0,9 – 1,00 masuk ke dalam kriteria struktur kuat dengan jumlah klaster 4. Hasil dari 400 data yang telah diimplementasikan ke dalam sistem berbasis website pada 26  data  percobaan  yang  telah  dijelaskan  diatas  dapat  dijumlahkan  dari  hasil  masing-masing  klaster  tiap  iterasi bahwa  klaterisasi  kepuasan  masyarakat  terhadap  pelayanan  di  RSUD  Dr.  Soedarso  Pontianak  dari  hasil penjumlahan dengan hasil 9.365 anggota klaster dari keseluruhan iterasi, yaitu berada pada klaster  dengan kategori sangat baik.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  menerapkan  metode  K-Medoids  dan  mengevaluasinya  menggunakan Sillhouette Coefficient dalam  sebuah sistem berbasis  website, kemudian dilakukan percobaan sebanyak 65 kali data percobaan dan diambil 26 data percobaan sebagai hasil dari penelitian karena memiliki 4 klaster lengkap tiap iterasi  yang  ada  pada  masing-masing  data  percobaan.  Setelah  clustering  menggunakan  metode  K-Medoids, evaluasi Sillhouette Coefficient memberikan hasil terbaik dengan nilai antara 0,9 – 1,00 yang menunjukkan masuk dalam  kriteria  struktur  kuat  dengan  jumlah  klaster  4  pada  26  data  percobaan.  Hasil  dari  400  data  yang  telah diimplementasikan ke dalam sistem berbasis  website dari hasil penjumlahan dengan hasil 9.365 anggota klaster dari  keseluruhan  iterasi,  yaitu  berada  pada  klaster  4 dengan  kategori  sangat  baik.  Berdasarkan  hasil  penelitian, saran  untuk  pengembangan  studi  adalah  mempertimbangkan  penggunaan  metode  clustering  lainnya  untuk membandingkan hasil pengelompokan, serta dapat menerapkan algoritma genetika untuk menentukan komposisi centroid.

## REFERENCES
[1] I. Zulvia, F. A. Hidayatulloh, dan E. Rahmawati, “Analisis Kepuasan Pasien Terhadap Pelayanan Kesehatan di Klinik Alkindi Herbal Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 6, no. 2, hal. 261, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i2.612.
[2] A. D. C. Aqil, “Studi Kepustakaan Mengenai Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pasien Rawat Jalan Di Rumah Sakit,” J. Ilm. Pamenang, vol. 2, no. 2, hal. 1–6, 2020, doi: 10.53599/jip.v2i2.58.
[3] D. Muhammad, Almasyhuri, dan L. A. Setiani, “Evaluation of the Level  of Patient Satisfaction with Pharmaceutical Services at Sekarwangi Cibadak Hospital, Sukabumi Regency.,” J. Ilm. Ilmu Terap. Univ. Jambi, vol. 4, no. 2, hal. 174– 186, 2020, doi: 10.22437/jiituj.v4i2.11606.
[4] Y. Soumokil, M. Syafar, dan A. Yusuf, “Analisis Kepuasan Pasien Di Rumah Sakit Umum Daerah Piru,” J. Ilm. Kesehat. Sandi Husada, vol. 10, no. 2, hal. 543–551, 2021, doi: 10.35816/jiskh.v10i2.645.
[5] M. Abdur Rofik, A. Mutoi Siregar, dan D. Sulistya Kusumaningrum, “Perbandingan Tingkat Kepuasan Siswa Terhadap Pelayanan Sekolah Menggunakan Algoritma K-Means Dan K-Medoids,” vol. II, no. 1, 2021.
[6] A. D. Andini dan T. Arifin, “Implementasi Algoritma K-Medoids Untuk Klasterisasi Data Penyakit Pasien Di Rsud Kota Bandung,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform., vol. 2, no. 2, hal. 128–138, 2020, doi: 10.51977/jti.v2i2.247.
[7] C. -, E. Claudyo, L. -, H. K. Manullang, dan A. I. Zebua, “Analisis Pelayanan Rumah Sakit Umum Dengan Perbandingan Antara Metode Algoritma Kmeans, Dan K-Medoids Clustering,” J. Teknol. Dan Ilmu Komput. Prima, vol. 6, no. 2, hal. 106–111, 2023, doi: 10.34012/jutikomp.v6i2.4145.
[8] K. Fadilah, Alia;Primajaya, Aji;Prihandani, “Pengelompokan Kabupaten atau Kota di Indonesia Berdasarkan Pelayanan Kesehatan Maternal dengan Algoritma K-Medoids,” vol. 8, no. July, hal. 252–265, 2022.
[9] B.  Irawan,  R.  A.  Kurnia,  E.  Daniel,  S.  Achmady,  dan  M. Sembiring,  “Pelayanan  Rumah  Sakit  Berdasarkan  Metode

## Journal of Information System Research (JOSH)
Service Quality ( Servqual ),” Jkf, vol. 3, no. 1, hal. 58–64, 2020.
[10]  M. Sholeh dan K. Aeni, “Perbandingan Evaluasi Metode Davies Bouldin, Elbow dan Silhouette pada Model Clustering dengan Menggunakan Algoritma K-Means,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 8, no. 1, hal. 56, 2023, doi: 10.30998/string.v8i1.16388.
[11]  F. Ramadhan, Y. H. Chrisnanto, dan A. K. Ningsih, “Sistem Segmentasi Keluhan Pelanggan di Perumda  Air Minum Tirta Raharja Cimahi Menggunakan Metode K-Medoids,” Informatics Digit. Expert, vol. 3, no. 1, hal. 6–9, 2021, doi: 10.36423/index.v3i1.674.
[12]  S. Bahri dan D. M. Midyanti, “Penerapan Metode K-Medoids untuk Pengelompokan Mahasiswa Berpotensi Drop Out,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 10, no. 1, hal. 165–172, 2023, doi: 10.25126/jtiik.20231016643.
[13]  H. Jiawei dan M. Kamber, Data Mining : Concept and Techniques Second Edition. Morgan Kaufmann, 2006.
[14]  S.  Darma  dan  G.  W.  Nurcahyo,  “Klasterisasi  Teknik  Promosi  dalam  Meningkatkan  Mutu  Kampus  Menggunakan Algoritma K-Medoids,” J. Inform. Ekon. Bisnis, vol. 3, hal. 89–94, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i3.87.
[15]  R. N. Ibrahim, M. N. Hayati, dan F. D. . Amijaya, “Penerapan Algoritma K-Medoids pada Pengelompokan Wilayah Desa atau Kelurahan di Kabupaten Kutai Kartanegara,” J. EKSPONENSIAL, vol. 11, hal. 153–158, 2020, [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/exponensial/article/view/658
[16]  S. Paembonan dan H. Abduh, “Penerapan Metode Silhouette Coefficient untuk Evaluasi Clustering Obat,” PENA Tek. J. Ilm. Ilmu-Ilmu Tek., vol. 6, no. 2, hal. 48, 2021, doi: 10.51557/pt_jiit.v6i2.659.
[17]  R.  H.  Sachrrial  dan  A.  Iskandar,  “Analisa  Perbandingan  Complate  Linkage  AHC  dan  K-Medoids  Dalam Pengelompokkan  Data  Kemiskinan  di  Indonesia,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  5,  no.  2,  2023,  doi: 10.47065/bits.v5i2.4310.
[18]  E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi - Efori Buulolo - Google Buku. Yogyakarta: Yogyakarta : CV. Budi Utama, 2020.
[19]  N.  Mirantika,  T.  S.  Syamfithriani,  dan  R.  Trisudarmo,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  Clustering  Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan,” J. Nuansa Inform., vol. 17, no. 1, hal. 2614–5405, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://journal.uniku.ac.id/index.php/ilkom
[20]  N. Bunafit, PHP dan MySQL dengan Editor Dreamweaver MX. Yogyakarta: Andi, 2004.
[21]  S. Sundari, I. S. Damanik, A. P. Windarto, H. S. Tambunan, J. Jalaluddin, dan A. Wanto, “Analisis K-Medoids Clustering Dalam  Pengelompokkan  Data  Imunisasi  Campak  Balita  di  Indonesia,”  Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci.,  vol.  1,  no. September, hal. 687, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.75.
[22]  D. A. I. . Dewi dan D. A. . Pramita, “Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette pada Algoritma Clustering K- Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali,” Matrix  J. Manaj. Teknol. dan Inform., vol. 9, no. 3, hal. 102– 109, 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[23]  B.  Wira,  A.  E.  Budianto,  dan  A.  S.  Wiguna,  “Implementasi  Metode  K-Medoids  Clustering  untuk  Mengetahui  Pola Pemilihan Program Studi,” J. Terap. Sains Teknol., vol. 1, no. 3, hal. 54–69, 2019.