## Klasterisasi Pasien Rawat Jalan di Puskesmas dengan Menggunakan Metode Algoritma Clustering K-Means
Azkar * , Kusrini
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* azkars2pjjti@students.amikom.ac.id, 2 kusrini@amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: azkars2pjjti@students.amikom.ac.id
Abstrak− Puskesmas Aikmel Utara Kabupaten Lombok Timur mulai beroperasi pertengahan tahun 2019, belum pernah memanfaatkan data pasien untuk memperoleh informasi sebagai bahan/dasar dalam pengambilan keputusan dalam upaya peningkatan mutu pelayanan kesehatan sehingga dapat meningkatkan kepuasan pasien. Adapun yang menajadi sasaran atau responden survei kepuasan pasien di Puskesmas adalah pengunjung yang sebagian besar pengunjung rawat jalan. Tujuan penelitian ini melakukan pengelompokan pasien rawat jalan berdasarkan variabel jenis kelamin, umur, status kepesertaan BPJS kesehatan dan alamat pasien serta diagnosa penyakit pasien dengan menggunakan metode algoritma clustering k-means dan bantuan aplikasi RapidMiner . Data pasien sebanyak 1889 data dikelompokkan menjadi 2 cluster, 3 cluster, 4 cluster serta 5 cluster, dan  dilakukan evaluasi dengan Davies-Bouldin Indeks (DBI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah klaster yang dibentuk sebanyak 2 klaster, yaitu klaster 1 sebanyak 1570 data dan klaster 2 sebanyak 319 data. Klaster 1 didominasi oleh pasien perempuan 1074 (68,4%), pasien peserta BPJS 819 (52,2%), dengan kelompok usia terbanyak usia dewasa 883 (56,2%), dan terbanyak dari desa Toya 488 (31,1%), serta diagnosa penyakit terbanyak ISPA akut (J06) 223 (14,2%). Sedangkan klaster 2 didominasi oleh pasien perempuan 205 (64,3%), pasien peserta BPJS 202 (63,3%), dengan kelompok usia  terbanyak usia  dewasa  191  (59,9%),  dan  terbanyak  dari desa  Toya  108  (33,9%),  serta  diagnosa  penyakit terbanyak pemeriksaan kehamilan (Z34) 29 (9,1%). Dari hasil klaster ini diperoleh informasi bahwa pengunjung rawat jalan Puskesmas Aikmel Utara terbanyak adalah dari desa Toya dan didominasi kelompok usia dewasa dan peserta BPJS kesehatan, serta penyakit terbanyak adalah ISPA akut, sehingga diharapkan dapat membantu pihak Puskesmas dalam pengambilan keputusan atau kebijakan yang berkaitan dengan program-program kesehatan di wilayah kerjanya.
Kata Kunci: Data mining; Algoritma; Clustering k-menas; RapidMiner; Pasien rawat jalan
Abstract− The Aikmel Utara Public Health Center in Lombok  Timur Regency began operating in mid-2019, but has never utilized patient data to obtain information as a basis for decision-making efforts to improve quality of health services and consequently enhance patient satisfaction. The target respondents patient satisfaction survey at the Public Health Center are visitors, the majority of whom are outpatient visitors. The purpose of this research is to group outpatient patients based on variables such as gender, age, participation status  in  the  BPJS  health  insurance  program  and  patient  address,  as  well  as  diagnosis  of  the  patient's  disease  using  the  k-means clustering algorithm method with the assistance of the RapidMiner application. Patient data totaling 1889 were grouped into 2 clusters, 3 clusters, 4 clusters, and 5 clusters, and evaluated using the Davies-Bouldin Index (DBI). The research results show that the number of clusters formed is 2, with cluster 1 consisting of 1570 data and cluster 2 consisting of 319 data. Cluster 1 is dominated by female patients (1074 or 68.4%), BPJS participants (819 or 52.2%), with the most common age group being adults (883 or 56.2%), and most of them are from Toya village (488 or 31.1%), with the most common diagnosis being acute respiratory infections (J06) (223 or 14.2%). Meanwhile, cluster 2 is dominated by female patients (205 or 64.3%), BPJS participants (202 or 63.3%), with the most common age group being adults (191 or 59.9%), and most of them are from Toya village (108 or 33.9%), with the most common diagnosis being pregnancy examinations (Z34) (29 or 9.1%). From these cluster results, it is obtained that the majority of outpatient visitors at the Aikmel  Utara  Public  Health  Center  are  from  Toya  village  and  are  dominated  by  the  adult  age  group  and  BPJS  health  insurance participants, with the most common disease being acute respiratory infections. It is hoped that this information can assist the Public Health Center in making decisions or policies related to health programs in its working area.
Keywords : Data Mining; Algorithm; Clustering K-Menas; Rapidminer; Outpatient Patients

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkam Permenkes nomor 31 tahun 2019 tentang Sistem Informasi Puskesmas dan Permenkes nomor 43 tahun 2019 tent1ng  Puskesmas,  bahwa  setiap  Puskesmas  harus  menyelenggarakan  sistem  informasi  Puskesmas.  Sistem  Informasi Puskesmas merupakan suatu tatanan yang menyediakan informasi untuk membantu proses pengambilan keputusan dalam melaksanakan  manajemen  Puskesmas  dalam  upaya  mencapai  sasaran  kegiatannya[1].  Salah  satu  sumber  data  yang tersedia di Puskesmas salah satunya adalah data pengunjung/pasien yang dicatat dalam bentuk rekam medis. Dalam rekam medis terdapat catatan tentang identitas dan penyakit pasien[2][3].
Puskesmas Aikmel Utara merupakan salah satu dari 35 Puskesmas yang ada di Kabupaten Lombok Timur, yang mulai  beroperasi  pada  pertengahan  tahun  2019,  yang  dalam  pelaksanaan  sistem  pencatatan  dan  pelaporannya  masih banyak menggunakan sistem pencatatan secara manual, termasuk rekam medis. Semantara jumlah kunjungan/pasien di Puskesmas cukup tinggi yaitu rata-rata 250 pasien per bulan, adapun jumlah kunjungan Puskesmas Aikmel Utara selama satu  tahun (tahun  2023)  sebanyak 3.503 kunjungan,  dengan  sepuluh  jenis  penyakit  terbanyak ISPA  (J06),  DM  (E11), Hipertensi (I10), Gastritis (K29.1), Diare/GE (A09), Scabies (B86), Mual muntah (R11), Faringitis (J02), Nyeri sendi (M25) dan Migraen (A01)[4][5]. Puskesmas Aikmel Utara belum pernah memanfaatkan data pengunjung/pasien untuk memperoleh  informasi  sebagai  bahan/dasar  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  upaya  peningkatan  mutu  pelayanan sehingga dapat meningkatkan kepuasan pasien yang menjadi salah satu indikator nasional mutu Puskesmas. Adapun yang menjadi  sasaran  atau  responden  kepuasan  pasien  di  Puskesmas  adalah  pengunjung  Puskesmas  dan  sebagian  besar pengunjung Puskesmas adalah rawat jalan.
Dengan melakukan pengolahan data pengunjung/ pasien rawat jalan, bisa didapatkan informasi misalnya informasi tentang  pola  pengunjung/pasien  atau  pola  penyakit  pasien.  Sementara  dalam  pengambilan  suatu  keputusan  harus berdasarkan data dan informasi, sehingga keputusan yang diambil tepat sasaran. Pengambil keputusan sering menuntut supaya  penyusunan  rekomendasi  kebijakan  dilaksanakan  secara  cepat  dan  tepat  yang  didukung  oleh  data  dan/atau informasi yang  akurat sehingga rekomendasi yang diusulkan atau direncanakan benar-benar sesuai dengan  situasi dan kondisi yang ada di lapangan. Data mining merupakan proses pencarian pola ataupun informasi menarik dalam suatu data dengan  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu.  Adapun  teknik,  metode  ataupun  algoritma  dalam  data  mining  itu bervariasi.  Dalam  pemilihan  metode  atau  algoritma  yang  digunakan  tergantung  dari  tujuan  serta  proses knowledge discovery in databases (KDD) secara menyeluruh[6]. Data mining bertujuan untuk mencari atau menemukan suatu pola ataupun informasi yang sebelumnya tidak diketahui. Apabila pola-pola tesebut sudah didapatkan maka dapat digunakan untuk menyelesaikan berbagai permasalahan yang ada. Pada umumnya, data mining berkaitan dengan bagaimana cara penyelesaian  masalah  dengan  melakukan  analisis  data  yang  ada  pada  database[7][8].  Berdasarkan  tugas  yang  dapat dilakukan,  data  mining  dikelompokkan  menjadi  beberapa  jenis  yakni:  deskripsi,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi, klasterisasi,  asosiasi.  Proses  pengolahan  data  pada  data  mining  membutuhkan  algoritma-algoritma  dalam  melakukan ekstraksi  sehingga  diperoleh  informasi  atau  pola  ataupun  pengetahuan.  Penggunaan  algoritma  dalam  data  mining diklasifikasi berdasarkan perannya masing-masing. Beberapa algoritma data mining yang umum digunalan diantaranya algoritma  pengelompokan atau  clustering .  Beberapa  jenis  clustering  diantaranya K-Means  Cusltering , Density-Based Clustering, Partitioning Around Medoids (PAM) Clustering. Dari berbagai jenis clustering yang ada, yang paling populer adalan k-means [9]. K-means  clustering merupakan  merupakan  salah  satu  metode  cluster  analysis  non  hirarki  yang berusaha  untuk  mempartisi  objek  yang  ada  ke  dalam  satu  atau  lebih  cluster  atau  kelompok  objek  berdasarkan karakteristiknya, sehingga objek yang mempunyai karakteristik yang sama dikelompokan dalam satu cluster yang sama dan objek yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokan kedalam cluster yang lain[10]. Clustering k-means banyak digunakan dalam bidang pelayanan kesehatan. Rimelda, dkk, (2021) dalam “Perbandingan Algoritma DBSCAN dan K-Means Clustering untuk Pengelompokan Kasus Covid-19 di Dunia” bahwa K-Means lebih unggul dibinadingkan dengan DBSCAN dalam pengelompokan kasus Covid-19. Algoritma K-Means memiliki nilai terbaik sebesar 0,6902 yang terdapat pada percobaan dengan nilai k = 8[11].  Zubair, dkk, (2022) dalam “ An Improved K-means Clustering Algorithm Towards  an  Efficient  Data-Driven  Modeling ”, bahwa metode/algoritma  clustering k-means dapat  mengurangi jumlah literasi secara signifikan dengan menentukan sentroid secara sistematis untuk menghasilkan klaster[12].
Algoritma K-Means adalah salah satu algoritma clustering yang umum digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan  kesamaan/kemiripan  karakteristik  atau  ciri-ciri  yang  serupa/sejenis.  Algoritma  k-means  juga  tidak  terlalu sulit dalam pengimplementasiannya serta mempunyai kompleksitas waktu dan ruang yang relatif sedikit. Algoritma ini juga  merupakan  algoritma  yang  cukup  efisien  dalam  kompitasinya  serta  memberikan  hasil  yang  cukup  baik  dan memuaskan jika klasternya compact , hyperspherical dalam shape serta bisa memisahkan fitur-fitur ruangannya secara baik[13][14].  Sehingga  dengan  melakukan clustering ,  Puskesmas  dapat  mengidentifikasi  pola-pola  dalam  data pengunjung sehingga dapat menyediakan layanan yang lebih  tepat dan spesifik untuk setiap kelompok pasien. Melalui pengelompokan ini, Puskesmas bisa memahami jenis layanan kesehatan yang paling dibutuhkan oleh setiap kelompok pasien. Dengan mengetahui kelompok pengunjung/pasien yang berbeda, Puskesmas dapat mengalokasikan sumber daya dengan lebih efisien. Misalnya, jika ditemukan kelompok pasien tertentu yang memiliki kebutuhan layanan yang sama, Puskesmas  dapat  merancang  program-program  khusus  yang  sesuai  untuk  kelompok  tersebut.  Maka  penelitian  ini bertujuan  untuk  melakukan  pengelompokan  pengunjung/  pasien  rawat  jalan  di  Puskesmas  berdasarkan  jenis  kelamin, kelompok umur, status kepesertaan BPJS kesehatan, dan alamat pasien, serta diagnosa jenis penyakit pasien..
Dalam penelitian ini penulis akan melakukan pengelompokan pasien rawat jalan dengan menggunakan  algoritma clustering k-means di Puskesmas Aikmel Utara Kabupaten Lombok Timur. Pada penelitian-penelitian terdahulu sudah ada yang membahas tentang pengelompokan data pengunjung pasien atau data lainnya dengan menggunakan Algoritma Clustering ( Clustering K-Means ) atau algoritme lainnya. Menurut penelitian Amir Ali & Lilis Masyfufah (2021) yang berjudul “Klasterisasi Pasien BPJS dengan Metode K-Means Clustering Guna Menunjang Program Jaminan Kesehatan Nasional di Rumah Sakit Anwar Medika Balong Bendo Sidoarjo”, bertujuan untuk mendapatkan pola atau informasi baru dari data rekam medis pasien rawat inap peserta BPJS. Data diperoleh dengan mengelompokkan data dengan mengunakan metode/teknik  data  mining  algoritma  k-means.  Penelitiannya  memperoleh  3  klaster:  klaster  1  didapatkan  pasien perempuan sebanyak 91 orang (51%), klaster 2 didapatkan pasien perempuan sebanyak 26 orang (14%), serta klaster 3 didapatkan pasien laki-laki sebanyak 63 orang (35%). Diagnosis penyakit yang banyak ditemukan yaitu Born in Hospital, Diarrgoea, dan Hemorrhagic. Peneliti menyimpulkan bahwa diagnose penyakit yang banyak diderita oelh pasien peserta BPJS adalah penyakit dengan kode ICD X Z38.0, A09+E86, dan A91, sehingga dapat dimanfaatkan dalam perencanaan menentukan anggaran rumah sakit. Peneliti juga menyarankan untuk peneliti selanjutnya bisa menggunakan kolaborasi dengan metode clustering hierarki supaya menghasilkan hasil pengelompokan data yang lebih baik[15].
Selanjutnya Novi Karolina pada tahun 2021 dalam penelitian yang berjudul “Data Mining Pengelompokan Pasien Rawat  Inap  Peserta  BPJS  Menggunakan  Metode  Clustering”,  menemukan  suatu  sistem  yang  akan  dipakai  unruk mengelomokkan pasien rawat inap menurut kelas kepesertaan BPJS dan variabe lainnya yang ditentukan dengan teknik atau  metode clustering .  Dari  hasil  uji  dengan  metode  algoritma clustering  k-means ,  didapatkan  3  klaster,  dimana kelompok yang mempunyai nilai yang paling tinggi data pasien kelas BPJS adalah klaster 1 sebanyak 435 data pasien peserta BPJS pada usia 20-39 tahun dengan jenis penyakitnya tumor jinak, serta kelas BPJS yang digunakan BPJS tingkat 2. Kelompok yang mempunyai nilai menengah data pasien kelas BPJS adapah klasterr 2 sebanyak 395 data pasien rawat
inap peserta BPJS pada usia 20-39 tahun dengan jenis penyakit komplikasi jantung,  serta  kelas BPJS yang digunakan BPJS tingkat 1. Adapun kelompok yang mempunyai nilai paling tinggi data pasien kelas BPJS adalah klaster 3 sebanyak 270 data pasien rawat inap peserta BPJS pada Usia 20-39 tahun dengan jenis penyakit asam urat, serta kelas BPJS yang digunakan  BPJS  tingkat  1.  Penulis  menyampaikan  saran  diantaranya:  supaya  interface  yang  dihasilkan  bisa  lebih berkembang lagi dengan menampilkan perhitungan langsung pada program yang ditemukan, serta supaya bisa menambah kriteria atau variabel lainnya, sehingga bisa diketahui korelasi yang lebih jelas lagi antara variabel-variabel tersebut[16].
Penelitian  Aliman  Darsani  dkk  di  tahun  2021,  melakukan  pengelompokan  data-data  pengunjung/pasien  di Puskesmas Ngkeran Kutacane sesuai dengan karakteristik yang diinginkan, dengan menggunakan algoritma Cluatering K-Means yang diintegrasikan dengan aplikasi pemrograman berbasis dekstop. Peneliti menyimpulkan bahwa didapatkan sistem  yang  dirancang  dan  menghasilkan  kelompok  data  pasien  menjadi  3  klaster.  Klaster  1  terdapat  20  data  pasien, klaster 2 terdapat 13 data pasien serta klaster 3 terdapat 45 data pasien[17].
Penelitian  Hendra  Nusa  Putra  dan  Dinda  Putri  Anisa  pada  tahun  2021  yang  berjudul  Klasterisasi  Data  Rekam Medis pada Diagnosa Penyakit Berdasarkan Usia Pasien Menggunakan Algoritma K-Means di Puskesmas Lubuk Alung. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  klasterisasi  data  rekam  medis  dengan  memakai  data  kuantitatif  deskriptif. Populasi  yang  digunakan  adalah  data  kunjungan  pasien  3  bulan  terkahir  pada  tahun  2020  dari  rekam  medis  pasien, pengumpulan data dilakukan dengan observasi serta analisis data dengan teknik/metode algoritma cluatering k-means . Hasil yang diperoleh adalah peneliti menentukan atau mengelompokkan menjadi 3 klaster, yaitu klaster Penyakit Diderita Rendah  sebanyak  318  data  pasien  (45%),  Penyakit  Diderita  Sedang  sebanyak  292  data  pasien  (41%),  serta  klaster Penyakit Diderita Tinggi sebanyak 318 data pasien (45%). Adapun penyakit terbanyak yang  ditemukan di  Puskesmas tersebut adalah Diabetes, Skizoprenia, Hipertensi, Stroke, Kelainan Refraksi, Rematik, Tinea, Asam Urat, Epilepsi dan Katarak.  Metode  klasterisasi  bisa  digunakan  sebagai    metode  yang diharapkan  bisa  mempermudah  penghitungan  data penyakit pasien di Puskesmas Lubuk Alung[8].
Berdasarkan  uraian  tersebut  diatas,  maka  akan  dilakukan  penelitian  pengelompokan  pengunjung/  pasien  rawat jalan berdasarkan variabel umur, status kepesertaan BPJS kesehatan dan alamat pasien menggunakan algoritma clustering k-means di Puskesmas Aikmel Utara Kabupaten Lombok Timur. Hasil penelitian ini diharapkan dapat dapat memberikan kontribusi  pengetahuan  dalam  pengelompokan  data  pasien  dan  pembentukan  pola  penyakit  pasien  rawat  jalan  di Puskesmas, dan dapat membantu mengelompokkan pasien rawat jalan berdasarkan karakteristik dan pola-pola kunjungan/ penyakit atau karakteristik kesehatan tertentu, sebagai bahan pengambil keputusan untuk menyediakan layanan yang lebih tepat dan spesifik sesuai dengan kebutuhan setiap kelompok pasien, serta sebagai acuan untuk pengembangan penelitian selanjutnya dalam penerapan algoritma data mining dalam bidang pelayanan kesehatan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  penelitian  kuantitatif  deskriptif,  yaitu  penelitian  yang melakukan analisis data drngan mendeskripsikan atau mengilustrasikan data yang sudah dikumpulkan sebelumnya sesuai ketentuan yang berlaku[18]. Adapun tahapan-tahapan yang dilaksanakan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Tahapan Alur Penelitian
Berdasarkan gambar 1 tersebut yang merupakan tahapan-tahapan dalam penelitian yang dilakukan oleh penulis sebagai acuan kegiatan adalah 4 tahap, yaitu tahap pengumpulan data, pengolahan data, tahap implementasi sistem, dan tahap evaluasi model.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  skunder,  yakni  data/atau  informasi  yang  dikumpulkan  oleh orang lain selain penulis aslinya[18], dengan menggunakan teknik wawancara dan observasi melalui register kunjungan pasien rawat jalan pada periode Januari s/d Maret 2024. Adapun jenis data yang dikunmpulkan  yaitu data pengunjung atau pasien rawat jalan denan atribut jenis kelamin, usia pasien, status kepesertaan BPJS kesehatan, alamat pasien, serta diagnosa penyakit pasien.

## 2.3 Pengolahan Data
Pengolahan data yaitu melakukan proses transformasi atau coding pada data yang sudah disiapkan dengan menggukana metode yang sudah ditentukan, yaitu data jenis kelamin, usia pasien, status kepesertaan BPJS dan pekerjaan pasien, serta diagnosa penyakit pasien dengan menggunakan algoritma clustering. Melakukan proses dalam rangka menyiapkan data yang siap dianalisis, meliputi:
a. Dataset
Melakukan pemilihan dan pelabelan data berdasarkan atribut yaitu jenis kelamin, usia pasien, status kepesertaan BPJS, alamat pasien, serta diagnose pasien.
b. Preposesing data
Proses pengolahan data mentah, yaitu mempersiapkan data sesuai dengan kebutuhan analisis atau model yang akan digunakan. Pre processing data melibatkan pembersihan data, transformasi, dan penggabungan data.
c. Validasi data
Proses menyiapkan dan memastikan data yang digunakan sudah siap dilakukan analisis menggunkan algoritma clustering k-means . Hasil proses validasi data sesuai pada tabel 1 berikut.
Tabel  1. Atribut Dataset Pasien Rawat Jalan No. Atribut Deskripsi Value Inisialisasi 1. 2. 3. 4.

## 5.
Jenis kelamin Kelompok Umur Status kepesertaan BPJS Alamat Diagnosa Jenis kelamin pasien Kelompok Usia pasien (tahun), Status kepeserta BPJS pasien Alamat desa peserta Jenis penyakit pasien berdasarkan ICD X Laki-laki Perempuan Anak (0-9) Remaja (10-18) Dewasa (19-59) Lansia (=> 60) Peserta BPJS Tidak/Umum Aikmel Utara Toya Aik Prapa Kb. Kerang Daya Luar wilayah A00 A000 A001 … Z99 1 2 1 2 3 4 1 2 1 2 3 4 5 1 2 3
... dst
Berdasarkan tabel 1 tersebut, diperoleh masing-masing sudah dilakukan atau diberikan inisialisasi sehingga data siap dilakukan analisis, yaitu atribut jenis kelamin menjadi 2, kelompok umur menjadi 4, status kepesertaan BPJS menjadi 2, alamat menjadi 5, serta diagnosa penyakit sesuai dengan jumlah jenis penyakit sesuai diagnosa.

## 2.4 Implementasi Data mining
Melakukan  proses  pengambilan  pola  dari  data  yang  tersedia  sesua  dengan  langkah-langkah  algoritma K-Means Clustering , serta juga dengan bantuan tools RapidMiner . Rapidminer sendiri merupakan software yang berdiri sendiri yang ditulis dengan munggunakan bahasa java sehingga dapat  bekerja di semua sistem operasi[19]. Langkah-langkah melakukan clustering dengan metode k-means adalah : a. Menentukan nilai/jumlah klaster (k) b. Menentukan centroid awal, titik-titik sampel yang menjadi anggota klaster.
𝐶 i = 𝑚𝑖𝑛 + (𝑖−1)∗ (𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛)
𝑛 + (𝑚𝑎𝑥−𝑚𝑖𝑛) 2∗𝑛 (1)
c. Menentukan nilai centroid atau titik terdekat dari centroid awal
d. Menghitung squre error untuk tiap klaster, yang merupakan jumlah kuadrat dari jarak euclidean antara tiap sampel dalam klaster dan titik tengahnya (centroid).
e. Mengelompokkan kembali semua sampel berdasarkan jarak minimum dari masing-masing pusat, sehingga diperoleh distribusi baru dari sampel sesuai klasternya.
f. Menjumlahkan keseluruhan error dari k-klaster
g. Membandingkan hasil perhitungan dengan square error
h. Mengulangi dari langkah ke-3 (jika hasilnya > error), sampai ditemukannya nilai square error turun signifikan.
i. Melakukan redistribusi sampel ke dalam kelas yang sesuai dengan hasil perhitungan jarak terpendek tiap sampel[20].
2.5 Evaluasi model
Proses mengubah pola menjadi pengetahuan dengan tools RapidMiner sehingga dapat dimanfaatkan untuk mendukung pengambilan keputusan berupa pengelompokan data atau cluster . Proses ini menyajikan hasil dari scenario penelitian. Evaluasi dilakukan untuk mengetahui kualitas validitas cluater dengan menggunakan Davies-Bouldin Indeks (DBI). Hasil penelitian ini berupa fakta yang dihasilkan dari proses analisis algoritma custering k-means . Adapun langkah-langkah evaluasi pemodelan clustering k-means[20]:
a. Menghitung sum of square within cluster (SSW): untuk mengetahui matriks kohesi dalam sebuah cluster ke- i :
SSW𝑖 = 1 m𝑖 ∑ d(x𝑗, c𝑖) m𝑖 𝑗=1 (2)
b. Menghitung sum of square between cluster (SSB): untuk mengetahui separasi antar cluster :
SSB𝑖𝑗 = d(c𝑖, c𝑗)
(3)
c. Menghitung rasio (R ij ) untuk mengatahui nilai perbandinan antara cluster ke- i dan cluater ke- j :
Rij = SSWi+SSWj
SSBij (4)
d. Menghitung nilai davies-bouldin index (DBI)
DBI = 1 k ∑ R 𝑖≠𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖, 𝑗 k 𝑖=1
(5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset Penelitian
Data yang digunakan pada penelitian ini ialah data yang didapatkan dari register kunjungan rawat jalan Puskesmas Aikmel Utara bulan Januari s/d Maret 2024. Jumlah dataset yang didapatkan sebanyak 1889 data pasien, dengan 5 atribut yaitu jenis kelamin, kelompok usia, status kepesertaan BPJS Kesehatan, alamat tempat tinggal, dan diagnose penyakit. Dataset hasil pengumpulan dan seleksi data dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel  2. Dataset Hasil Pengumpulan Data
Pasien. Jenis kelamin Kelomok Usia  Status Kepesertaan BPJS Alamat tempat tinggal Diagnosa penyakit P1 P2 P3 P4 P5 … P1888 P1889 Laki-laki Laki-laki Perempuan Perempuan Perempuan … Perempuan Perempuan Dewasan (19-59) Lansia (=> 60) Anak (0-9) Dewasa (19-59) Dewasa (19-59) … Dewasa (19-59) Lansis (=> 60) Peserta BPJS Peserta BPJS Tidak Peserta Peserta BPJS Peserta BPJS … Peserta BPJS Peserta BPJS Toya Toya Luar Wilayah Aikmel Utara Kb. Kerang Daya … Toya Aik Prapa K008 K05 J188 Z30 E119 … J06 J06
Berdasarkan tabel 2 tersebut, dataset hasil pengumpulan data, diperoleh sebanyak 1889 data pasien dengan atribut jenis kelamin, usia, status kepeserta BPJS, alamat, serta diagnosa penyakit pasien.

## 3.2 Pengolahan Data
Pada  tahap  ini  adalah  tahap  proses  melakukan  pengolahan  data  mentah,  yaitu  mempersiapkan  data  sesuai  dengan kebutuhan analisis atau model yang akan digunakan. Pre processing data melibatkan pembersihan data, transformasi, dan penggabungan  data,  serta  validasi  data  data  yang  digunakan  sudah  siap  dilakukan  analisis  menggunkan  algoritma clustering k-means. Pada proses pembersihan data ridak ditemukan missing value, noise data , tidak ada data yang tidak memiliki nilai atau keterangan. Dataset hasil preprocessing dan validasi data sebagaimana pada tabel 3 berikut.
Tabel  3. Dataset hasil processing dan validasi
Pasien. Jenis kelamin (X1)  Klp umur (X2)  Status BPJS (X3)  Alamat (X4) Diagnosa (X5) P1 1 3 1 2 1
P2 P3 P4 P5 .... P1233 P1234 1 2 2 2 ... 2 2 4 1 3 3 ... 3 4 1 2 1 1 ... 1 1 2 5 1 4 ... 2 3 2 3 4 5 ... 21 21
Berdasarkan  tabel  3  tersebut,  bahwa  dari  1889  data  pasien  yang  diperoleh,  semuanya  lolos  dari  proses preprocessing (pembersihan data, transformasi, dan penggabungan data) dan validasi data.

## 3.3 Implementasi/pengujian Cluatering K-Means
a.   Menentukan jumlah klaster (k = 2) b.   Jumlah centroid awal, masing-masing atribut: Jenis kelamin:
𝐶 1 = 1 + (1 − 1) ∗ (2−1)
2 + (2−1) 2∗2 = 1,25
𝐶 2 = 1 + (2 − 1) ∗ (2−1) 2 + (2−1) 2∗2 = 1,75 Kelompok umur:
𝐶 1 = 1 + (1 − 1) ∗ (4−1)
2 + (4−1) 2∗2 = 1,75
𝐶 2 = 1 + (2 − 1) ∗ (4−1) 2 + (4−1) 2∗2 = 3,25 Status kepesertaan BPJS:
𝐶 1 = 1 + (1 − 1) ∗ (2−1) 2 + (2−1) 2∗2 = 1,25 𝐶 2 = 1 + (2 − 1) ∗ (2−1) 2 + (2−1) 2∗2 = 1,75
Alamat pasien:
𝐶 1 = 1 + (1 − 1) ∗ (5−1) 2 + (5−1) 2∗2 = 2,00
𝐶 2 = 1 + (2 − 1) ∗ (5−1) 2 + (5−1) 2∗2 = 4,00 Diagnosa penyakit:
𝐶 1 = 1 + (1 − 1) ∗ (237−1)
2 + (237−1) 2∗2 = 60
𝐶 2 = 1 + (2 − 1) ∗ (237−1) 2 + (237−1)
2∗2 = 178
c.   Menentukan jarak ke centroid awal: Untuk P1: 𝐶 1 = √(1,25 − 1) 2 + (1,75 − 3) 2 + (2 − 2) 2 + (1,25 − 1) 2 + (60 − 1) 2 = 59,014
𝐶 2 = √(1,75 − 1) 2 + (3,25 − 3) 2 + (4 − 2) 2 + (1,75 − 1) 2 + (178 − 1) 2 = 177,015 Untuk P2:
𝐶 1 = √(1,25 − 1) 2 + (1,75 − 4) 2 + (2 − 1) 2 + (1,25 − 2) 2 + (60 − 2) 2 = 58,045
𝐶 2 = √(1,75 − 1) 2 + (3,25 − 4) 2 + (4 − 1) 2 + (1,75 − 2) 2 + (178 − 2) 2 = 176,016
Untuk P3:
𝐶 1 = √(1,25 − 2) 2 + (1,75 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (1,25 − 5) 2 + (60 − 3) 2 = 57,094
𝐶 2 = √(1,75 − 2) 2 + (3,25 − 1) 2 + (4 − 2) 2 + (1,75 − 5) 2 + (178 − 3) 2 = 175,018 dan seterusnya sampai P1889 d.   Menghitung squre error untuk tiap klaster:
Hasil untuk tiap klaster dan masing-masing atribut hasilnya > 0 e.   Mengelompokkan data berdasarkan jarak terdekat: diperoleh (hasil perhitungan awal:  C1=1676 dan C2=213 f.   Menjumlahkan total error dari klaster dan membandingkan dengan square error
g.  Karena hasil total error masih tinggi, maka diulangi dengan menggunakn centroid baru yaitu dari hasil perhitungan sampai total error menjadil nol atau hasil klaster sama dengan pusat klaster.
Pada penelitian ini, total error menjadi nol literasi dilakukan sampai 9 kali literasi, dan diperoleh (hasil perhitungan akhir: C1=1570 dan C2= 319. Hasil pengelompokan dengan 2 klaster seperti pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil pengelompokan klaster (k=2)
Pasien  Jenis kelamin (X1)  Klp umur (X2) Status BPJS (X3)  Alamat (X4)  Diagnosa (X5) C1 C2 Hasil P1 P2 P3 P4 1 1 2 2 3 4 1 3 1 1 2 1 2 2 5 1 1 2 3 4 27,69 26,73 25,85 24,72 147,86 146,87 145,89 144,87 1 1 1 1
P5 ... P1888 P1889 2 ... 2 2 3 ... 3 4 1 ... 1 1 4 … 2 3 5 ... 21 21 23,74 ... 7,717 7,845 143,87 ... 127,86 127,87 1 ... 1 1
Berdasarkan pada tabel 4 tersebut, semua data pasien (sebanyak 1889) sudak dilakukan pengelompok berdasarkan jenis kelamin, kelompok umur, status kepesertaan BPJS, alamat pasien, dan diagnosa penyakit pasien, menjadi 2 klaster Perhitungan  ini  juga  dilakukan  dengan  3  klaster  4,  dan  5  klaster.  Klasterisasi  ini  jugas  dilakukan  dengan menggunakan aplikasi “ RapidMiner ” dengan 2 klaster, 3 klaster, 4 klaster dan 5 klaster. Gambar 2 berikut merupakan gambar proses pengklasteran dengan tools RapidMiner .
Gambar 2. Operator Clustering
3.4 Evaluasi Model
a.   Menghitung sum of square within cluster (SSW):
𝑆𝑆𝑊1 = 1 1570 ∑ 𝑑(𝑋𝑗, 𝐶1) = 15,768 1570 1 𝑆𝑊2 = 1 319 ∑ 𝑑(𝑋𝑗, 𝐶1) = 37,017
319
1
b.   Menghitung sum of square between cluster (SSB):
SSB 1,2 = d(c 1 , c 2 )  =  SSB 2,1 =  120,191
c.   Menghitung rasio (Rij)
R 1.2 = R 1.2 = 15,768+37,017 120,191 = 0,439
d.   Menghitung nilai davies-bouldin index (DBI):

## DBI = (0,439+0,439) / 2 = 0,439
Hasil  evaluasi  model  (DBI)  untuk  masing-masing  pengklasteran  baik  secara  manual  maupun  dengan  aplikasi RapidMiner adalah pada tabel 5 berikut:
Tabel  5. Hasil evaluasi DBI Klaster (C)  Hasil DBI Keterangan 2 3 4 5 0,439 0,511 0,477 0,453
Dari  tabel  5  tersebut,  bahwa  setelah  dilakukan  evaluasi  model  dengan  DBI  terhadap  hasil  masing-masing pengklasteran diperoleh nilai DBI yang paling mendekati nol adalah yang dengan 2 klaster.

## 3.5 Interpretasi model
Berdasarkan hasil evaluasi DBI tersebut di atas, maka didapatkan nilai k yang opatimal yaitu klaster dengan k = 2, karena memiliki  niali  k  yang  paling  mendekati  nol  yaitu  dengan  nilai  DBI  0,439,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  pada penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan  2  klaster  merupakan  klaster  terbaik.  Hasil  masing-masing  clustering atribut pada masing-masing klaster seperti pada tabel 6 berikut.
Tabel  6. Hasil klasterisasi pasien rawat jalan Puskesmas
Klaster dan jumlah  Data atribut C1
jumlah 1570 data C1 jumlah 319 data Jumlah pasien perempuan 1074 dan pasien laki-laki 496 Jumlah pasien peserta BPJS Kesehatan 819 dan pasien bukan peserta BPJS 751 Kelompok umur didominasi oleh usia Dewasa sebanyak 883 (56,24%)
Pengunjung rawat jalan  terbanyak dari desa Toya sebanyak 488 (31,08%) Diagnosa penyakit pasien rawat jalan terbanyak J06 (ISPA akut) sebanyak 223 (14,20%) Jumlah pasien perempuan 205 dan laki-laki 114 Jumlah pasien peserta BPJS Kesehatan 202 dan pasien bukan peserta BPJS 117 Kelompok umurdidominasi oleh usia Dewasa sebanyak 191 (59,87%) Pengunjung rawat jalan  terbanyak dari desa Toya sebanyak 108 (33,86%) Diagnosa  penyakit  pasien  rawat  jalan  terbanyak  Z36  (Pemeriksaan  Kehamilan)  sebanyak  29 (9,09%)

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan  dan  analisis  penerapan  algoritma clustering  k-means pasien  rawat  jalan  di  Puskesmas Aikmel Utara Kabupaten Lombok Timur, maka diperoleh kesimpulan yaitu pengelompokan pasien rawat jalan dengan atribut jenis kelamin, kelompok usia, status kepesertaan BPJS, alamat pasien, dan diagnosa penyakit pasien menggunakan clustering  k-means dengan  jumlah  1889  data  pasien,  menunjukkan  bahwa  jumlah  klaster  yang  dibentuk  sebanyak  2 klaster, dengan jumlah data masing-masing klaster yaitu klaster 1 sebanyak 1570 data dan klaster 2 sebanyak 319 data. Klaster 1 didominasi oleh pasien perempuan sebanyak 1074 (68,4%), pasien peserta BPJS sebanyak 819 (52,2%), dengan kelompok usia terbanyak usia dewasa sebanyak 883 (56,2%), dan terbanyak dari desa Toya sebanyak 488 (31,1%), serta diagnose  penyakit  terbanyak  ISPA  akut  (J06)  sebanyak  223  (14,2%).  Sedangkan  klaster  2  didominasi  oleh  pasien perempuan sebanyak 205 (64,3%), pasien peserta BPJS  sebanyak 202 (63,3%), dengan kelompok usia terbanyak usia dewasa sebanyak 191 (59,9%), dan terbanyak dari desa Toya sebanyak 108 (33,9%), serta diagnose penyakit terbanyak pemeriksaan kehamilan (Z34) sebanyak 29 (9,1%). Dari hasil klaster ini diperoleh informasi bahwa pengunjung rawat jalan di Puskesmas Aikmel Utara Kabupaten Lombok Timur terbanyak adalah dari desa Toya dan didominasi kelompok usia  dewasa  dan  peserta  BPJS  kesehatan,  serta  penyakit  terbanyak  adalah  ISPA  akut,  sehingga  diharapkan  dapat membantu  pihak  Puskesmas  dalam  pengambilan  keputusan  atau  kebijakan  yang  berkaitan  dengan  program-program kesehatan di wilayah kerjanya. Peneliti juga menyarankan kepada peneliti berikutnya yang akan mengambil penelitian serupa supaya menambah atribut serta menggunakan algoritma lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak Puskesmas Aikmel Utara yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini, telah memberikan data kunjungan pasien rawat jalan Puskesmas.

## REFERENCES
[1] Kemkes. RI, Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 31 tahun 2019 tentang Sistem Informasi Puskesmas . Jakarta, 2019.
[2] Kemkes. RI, Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 24 tahun 2022 tentang Rekam Medis . Jakarta, 2022.
[3] WHO,  “International  Classification  Of  Diseases  and  Related  Health  Problems  (Klasifikasi  Statistik  Internasional  Mengenai Penyakit Dan Masalah Kesehatan Terkait),” Volume 2 I.2005.
[4] Dinas Kesehatan. Lombok Timur, Profil Kesehatan Kabupaten Lombok Timur Tahun 2023 . 2024.
[5] Puskesmas. aikmel Utara, Laporan Tahunan Puskesmas Aikmel Utara Kabupaten Lombok Timur . Aikmel, 2024.
[6] Kusrini and E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining . Surabaya: CV. ANDI OFFSET (Penerbit Andi), 2009.
[7] M. A. dan M. Nasir, Data Mining. Algoritma dan Implementasi . Yogyakarta: CV. ANDI OFFSET (Penerbit Andi), 2020.
[8] H.N. Putra and D.P. Anisa, “Klasterisasi Data Rekam Medis Pada Diagnosa Penyakit Berdasarkan Usia Pasien Menggunakan Algoritma K-Means di Puskesmas Lubuk Alung,” vol. 3, no. 5, pp. 128–133, 2021.
[9] T.A.  Susanto,  “Kelebihan  dan  Kekurangan  Jenis-Jenis  Clustering  dalam  Data  Science,”  2023.  https://blog.algorit.ma/jenis- clustering/#apa-itu-clustering
[10]  N.K. Zuhal, “Study Comparison K-Means Clustering dengan Algoritma Hierarchical Clustering,” vol. 1, pp. 200–205, 2022.
[11]  R.  Adha,  N.  Nurhaliza,  U.  Sholeha,  and  M.  Mustakim,  “Perbandingan  Algoritma  DBSCAN  dan  K-Means  Clustering  untuk
Pengelompokan Kasus Covid-19 di Dunia,” SITEKIN J. Sains, Teknol. dan Ind. , vol. 18, no. 2, pp. 206–211, 2021.
[12]  M.  Zubair,  M.  A.  Iqbal,  A.  Shil,  M.  J.  M.  Chowdhury,  M.  A.  Moni,  and  I.  H.  Sarker,  “An  Improved  K-means  Clustering Algorithm Towards an Efficient Data-Driven Modeling,” Ann. Data Sci. , 2022, doi: 10.1007/s40745-022-00428-2.
[13]  J. W. & Sons, Data Science & Big Data Analytics: Discovering, Analyzing, Visualizing and Presenting Data . Education Services, 2015.
[14]  D. Ariyanto and I. Resercher, “Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut,” vol. 4, pp. 1–3, 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i1.117.
[15]  L. Masyfufah and I. Artikel, “Clustering Guna Menunjang Program Jaminan Balong Bendo Sidoarjo Clustering BPJS's Inpatients By Using K -Means Clustering Method to Support The National Health Insurance Program At Anwar Medika Hospital Balong Bendo Sidoarjo ,” pp. 8–22, 2021.
[16]  N. Karolina, “Data Mining Pengelompokan Pasien Rawat Inap Peserta BPJS Menggunakan Metode Clustering ( Studi Kasus : RSU . Bangkatan ),” pp. 47–53, 2021.
[17]  A. Darsani, M. Yetri, and M.G. Suryanata, “Penerapan Data Mining Untuk Mengelompokkan Pasien Pada Puskesmas Ngkeran Kutacane Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” vol. 4, no. 9, pp. 1–13, 2021.
[18]  H. Ahyar et al. , Buku Metode Penelitian Kualitatif & Kuantitatif , no. March. 2020.
[19]  D.I.M. Reza Gustrianda, “Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan dengan,” vol. 6, pp. 27–34, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3294.
[20]  I. Wahyudin, E. T. Tosida, and F. Andria, Teori dan Panduan Praktis Data Science dan Big Data , Pertama. Bogor: Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat, Universitas Pakuan, 2019.