## Data Mining Pengelompokan Pasien Rawat Inap Peserta BPJS Menggunakan Metode Clustering (Studi Kasus : RSU.Bangkatan)
Novi Karolina 1)
1) Mahasiswa Program Studi Sistem Informasi, STIK KAPUTAMA Binjai Jl. Veteran No. 4A-9A, Binjai 20714, Sumatera Utara www.kaputama.ac.id // E-mail : info@kaputama.ac.id
Riwayat : Copyright ©2021, JITU, Submitted: 20 Maret 2021; Revised: 07 Agustus 2021; Accepted: 08 Agustus 2021; Published: 01 September 2021
Abstract - The system currently used by the hospital is still manual in managing patient data and information, therefore  it  is  necessary  to  have  a  Bangkat  Binjai Hospital  Service  system  to  provide  complete  and detailed information to hospital patients using BPJS. So in  this  case  the  author  will  design  and  build  a system that  will  be  used  in  grouping  inpatients  based  on  the BPJS  Class  and  the  variables  determined  using  the clustering method, so that later it can make it easier for administrators  to  process  data  and  information  on inpatients using BPJS. From the tests carried out using the  clustering  method  with  the  k-means  algorithm,  it can be seen that cluster 3 of the criteria for disease type, diagnosis result, and age, the group that has the highest set / value of BPJS Class patient data, namely in Cluster 1 totaling 435 patient data Inpatients using BPJS at the age  of  20-39  years  and  the  type  of  disease  are  benign tumors, then the BPJS class used is the Level 2 BPJS. Inpatients who use BPJS at the age of 20-39 years and the type of disease is heart complications, then the BPJS class used is BPJS Level 1. And the group that has the highest set / value of BPJS Class patient data, namely Cluster 3 totaling 270 inpatient data. who used BPJS at the age of 20-39 years and the type of disease was uric acid, then the BPJS class was used is BPJS Level 1.
Keywords - Data Mining, K-means Algorithm, Inpatient.
Abstrak  -  Sistem  yang  digunakan  oleh  pihak  rumah sakit saat ini masih manual dalam mengelola data dan informasi  pasien,  maka  dari  itu  perlu  adanya  sistem Pelayanan  Rumah  Sakit  Bangkatan  Binjai  untuk memberikan informasi yang lengkap dan detail kepada pasien  rumahsakit  yang  menggunakan  BPJS.  Maka dalam  hal  ini  penulis  akan  merancang  dan membangun  sebuah  sistem  yang  akan  digunakan dalam pengelompokkan pasien rawat inap berdasarkan Kelas  BPJS  dan  variabel  -  variabel  yang  ditentukan dengan  menggunakan  metode  clustering,  agar nantinyadapat  mempermudah  admin  dalammengolah data  dan  informasi  pada  pasien  rawat  inap  yang menggunakan  BPJS.  Dari  pengujian  yang  dilakukan menggunakan  metode  clustering  dengan  algoritma  k-
means ini, dapat diketahui cluster 3 dari kriteria jenis penyakit,  hasil  diagnosa,  dan  usia,  kelompok  yang memiliki  himpunan/nilai  paling  tinggi  data  pasien Kelas  BPJS, yaitu pada Cluster 1 berjumlah 435 data pasien  rawat  inap  yang  menggunakan  BPJS  pada Usia20-39  tahun dan jenis penyakitnya adalah Tumor Jinak,  kemudian  kelas  BPJS  yang  digunakan  adalah BPJS  Tingkat  2.  Dan  kelompok  yang  memiliki himpunan/nilai  paling  menengah  data  pasien  Kelas BPJS,  yaitu pada Cluster 2 berjumlah 395 data pasien rawat  inap yang menggunakan BPJS pada Usia20-39 tahun  dan  jenis  penyakitnya  adalah  komplikasi jantung, kemudian kelas BPJS yang digunakan adalah BPJS  Tingkat  1.  Dan  kelompok  yang  memiliki himpunan/nilai paling tinggi data pasien KElas BPJS, yaitu pada Cluster 3 berjumlah 270 data pasien rawat inap yang menggunakan BPJS pada Usia20-39  tahun dan  jenis  penyakitnya  adalah  asam  urat,  kemudian kelas BPJS yang digunakan adalah BPJS Tingkat 1.
Kata  kunci  -  Data  Mining,  Algoritma  k-means,  Pasien Rawat Inap.

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang Masalah
Rumah  Sakit  Bangkatan  adalah  salah  satu  tempat menyelenggarakan upaya kesehatan sarana dan prasarana dengan  memperdayakan  berbagai  kesatuan  personel terlatih  dan  terdidik  dalam  menghadapi  dan  menangani masalah  medis  untuk  pemulihan  dan  pemeliharan kesehatan yang baik. Pelayanan kesehatan Rumah Sakit Bangkatan  Binjai  sejak  awal  dibangun  hanya  berfokus pada  karyawan  Perkebunan,  namun  memasuki  Era Kemerdekaan  hingga  sekarang  Rumah  Sakit  ini  juga telah melayani pasien umum.[1]
Sistem  yang  digunakan  oleh  pihak  rumah  sakit  saat ini  masih  manual  dalam  mengelola  data  dan  informasi pasien,  maka  dari  itu  perlu  adanya  sistem  Pelayanan Rumah  Sakit  Bangkatan  Binjai  untuk  memberikan informasi yang lengkap dan detail kepada pasien rumah sakit  yang  menggunakan  BPJS.  Beberapa  pasien  rawat inap sudah menggunakan fasilatas BPJS dengan berbagai macam  penyakit  yang  diderita  oleh  pasien  untuk melakukan pemeriksaan lebih lanjut agar dapat sembuh
*) Penulis korespondensi (Novi Karolina) Email: novikarolina383@gmail.com
dari  penyakit  yang  diderita.  Dengan  adanya  data  dan informasi yang tertinggal dalam bentuk dokumen berupa, nama pasien, usia, jenis penyakit, dan kelas BPJS.
Maka  dalam  hal  ini  penulis  akan  merancang  dan membangun sebuah sistem yang akan digunakan dalam pengelompokkan  pasien  rawat  inap  berdasarkan  Kelas BPJS  dan  variabel  -  variabel  yang  ditentukan  dengan menggunakan  metode clustering, agar  nantinya  dapat mempermudah  admin  dalam  mengolah  data  dan informasi  pada  pasien  rawat  inap  yang  menggunakan BPJS.[2][3]
Penelitian  ini  diperkuat  oleh  Jurnal  Teknik Informatika, Unika Santo Thomas (JTIUST), Vol01 No 02,  Desember  2016  yang  ditulis  oleh  Parasian  D  P Silitonga,  S.Kom.,  dkk  dengan  judul  “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Pada Analisis Penyebaran Penyakit Pasien Pengguna Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Kesehatan (BPJS) (Studi Kasus  :  Rumah  Sakit  Umum  Pusat  Haji  Adam  Malik Medan)”  yang  menyatakan  bahwa  tujuan  untuk menemukan  kecenderungan  penyakit  pada  sekelompok orang  yang  pergi  ke  Rumah  Sakit  Haji  Adam  Malik  di Medan,  dan  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai areferensi untuk program pendidikan kesehatan sekaligus dapat  menjadi  antisipasi  layanan  prioritas  bagi  pasien khususnya pengguna BPJS.[10]

## B. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah diatas dijelaskan, maka  penulis  dapat  merumuskan  masalah  sebagai berikut:
1. Bagaimana  cara  menganalisis  data  yang  dapat memberikan  informasi  mengenai  pasien  rawat  inap berdasarkan  kelas  BPJS  menggunakan  algoritma K- Means?
2. Bagaimana membuat aplikasi yang dapat memberikan  informasi  dengan  cepat  mengenai  data tentang pasien rawat inap berdasarkan kelas BPJS?
3. Bagaimana  menerapkan  algoritma K-Means dalam mengolah  tumpukan  data  tentang  pasien  rawat  inap berdasarkan kelas BPJS?

## C. Batasan Masalah
Dalam  menyelesaikan  masalah,  perlu  dibuat  suatu batasan agar tidak menyimpang dari pokok permasalah. Oleh karena itu, batasan yang dibuat dalam permasalahan ini adalah sebagai berkut:
1. Metode  yang  digunakan  adalah  metode clustering (penglompokkan)    dengan  algoritma K-Means dan Software yang  digunakan MATLAB versi  7.7.0 (2008).
2. Variabel  yang  akan  digunakan  yaitu  :  usia,  jenis penyakit, kelas BPJS.
3. Data yang digunakan adalah data tahun 2014- 2019

## D. Tujuan Penelitian
Berdasarkan  pemaparan diatas, tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Untuk mengetahui hasil dari pengolahan data pasien dan  menghasilkan  informasi  pasien  rawat  inap berdasarkan Kelas BPJS.
2. Untuk mengetahui hasil dari penerapan Algoritma K- Means pada  pasien  rawat  inap  berdasarkan  Kelas BPJS.
3. Untuk  merancang  dan  membangun  sebuah  sistem pada pengelompokkan pasien rawat inap berdasarkan variable

## E. Manfaat Penelitian
Adapun  manfaat  yang  didapat  dari  penyusunan skripsi ini adalah:
1. Dapat menganalisis data mengenai pasien rawat inap berdasarkan kelas BPJS menggunakan algoritma K- Means.
2. Dapat  memberikan  informasi  tentang  jenis  penyakit pada pasien rawat inap berdasarkan Kelas BPJS.
3. Dapat  mengetahui  bagaimana  mengelompokkan ( cluster )  data  dengan    menggunakan  metode clustering dan algoritma K-Means .

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Penelitian Terdahulu
Berdasarkan Berdasarkan Jurnal Teknik Informatika, Unika Santo Thomas (JTIUST), Vol01 No 02, Desember 2016 yang ditulis oleh Parasian D P  Silitonga, S.Kom., dkk  dengan  judul  “Implementasi  Algoritma  K-Means Clustering  Pada  Analisis  Penyebaran  Penyakit  Pasien Pengguna  Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial Kesehatan  (BPJS)  (Studi  Kasus  :  Rumah  Sakit  Umum Pusat  Haji  Adam  Malik  Medan)”  yang  menyatakan bahwa  tujuan  untuk  menemukan  kecenderungan penyakit  pada  sekelompok  orang  yang  pergi  ke  Rumah Sakit Haji Adam Malik di Medan, dan diharapkan dapat digunakan sebagai areferensi untuk program pendidikan kesehatan  sekaligus  dapat  menjadi  antisipasi  layanan prioritas bagi pasien khususnya pengguna BPJS.[10]

## B. Pengertian Data Mining
Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistic, matematika, kecerdasan buatan dan pembelajaran  mesin    ( machine  learning )  mengekstrasi dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database  yang terkait.[11][12]

## C. Pengertian BPJS
Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) adalah badan  hukum  yang  dibentuk  dengan  Undang-Undang untuk menyelenggarakan perogram jaminan sosial. BPJS menurut  UU  Nomor  40  Tahun  2004  Tentang  Sistem Jaminan  Sosial  Nasional  adalah  trasformasi  dari  badan penyelenggara  jaminan  sosial  yang  sekarang  telah berjalan  dan  dimungkinkan  untuk  membentuk  badan penyelenggara baru sesuai dengan dinamika
perkembangnan  jaminan  sosial.BPJS  Kesehatan  adalah badan hukum publik menurut UU BPJS.

## D. Pengertian Clustering
Clustering merupakan  salah  satu  metode Data Mining yang  bersifat  tanpa  arahan  ( unsupervised )  Ada dua jenis data clustering yang sering dipergunakan dalam proses  penglompokkan  data  yaitu hierarchical (hirarki) data clustering dan non-hierarchical (non  hirarki)  data clustering .

## E. Algoritma K-means
Algoritma K-means merupakan  algoritma  yang relative  sederhana  untuk  mengklasifikasikan  atau mengelompokkan  sejumlah  besar  objek  dengan  atribut tertentu kedalam kelompok-kelompok ( cluster ) sebanyak K,  pada  algoritma K-means jumlah  cluster  K  sudah ditentukan lebih dahulu.

## F. Pengertian MATLAB
Matlab merupakan  perangkat  lunak  yang  cocok dipakai  sebagai  alat  komputasi  yang  melibatkan penggunaan  matriks  dan  vektor,  fungsi-fungsi  dalam toolbox  matlab dibuat  untuk  memudahkan  perhitungan tersebut.

## III. P ERANCANGAN

## A. Analisa Rancangan
Dalam  proses  penelitian  ini  ditujukkan  untuk  lebih memberikan hasil yang berarti untuk pihak yang terkait dalam  menangangi  pengelompokkan  agar  tidak  terjadi kesalahan  dalam  pengelompokkan  pasien  rawat  inap peserta BPJS. Untuk itu, peneliti melakukan pengelompokkan pasien  rawat  inap peserta BPJS untuk mengatasi  permasalahan  dalam  data  yang  terjadi  dalam pelayanan informasi yang diberikan.[6][7][8][9] 1. Identifikasi Masalah
Tahap ini merupakan tahapan awal dalam penelitian yaitu menentukan latar belakang masalah, tujuan dan manfaat penelitian agar tidak keluar dari pembahasan.
2. Kajian Teori Tahap ini adalah mencari informasi, sumber-sumber yang  berkaitan  dengan  masalah  yang  dihadapi  baik dari  studi  pustaka,  jurnal  dan  internet  sebagai pendukung dan landasan dasar penulisan skripsi.
3. Pengumpulan Data Tahap ini dilakukan pengumpulan data-data pendukung  dan  data-data  utama  yang  dibutuhkan dalam  proses  perancangan  sistem  mengenai  data  - data tersebut diperoleh dari data pasien rawat inap di RSU Bangkatan Binjai.
4. Analisa Data
Tahap  ini  merupakan  tahapan  mengolah  dan menganalisa data yang telah diperoleh sehingga data tersebut dapat dikelompokkan  sesuai dengan variabel yang ditentukan.
5. Pengujian dan Implementasi
Tahap  ini  merupakan  tahapan  yang  melakukan pengujian validasi dan implementasi data yang telah dianalisa sebelumnya serta penyusunan program.
6. Evaluasi
Tahap  ini  merupakan  tahap  mengambil  kesimpulan dan  saran  yang  dapat  dilakukan  dalam  penyusunan skripsi.  Dengan  adanya  kesimpulan  maka  diketahui hasil dari keseluruhan skripsi dan diharapkan dengan saran akan ada perbaikan-perbaikan dan manfaat bagi yang lain

## B. Perancangan Flowchart
K-means  adalah  algoritma clustering yang  paling populer  dan  banyak  digunakan  dalam  dunia  industri. Algoritma ini disusun atas dasar ide yang sederhana, pada awalnya ditentukan beberapa cluster yang akan dibentuk lalu sembarang obyek atau elemen pertama dalam cluster dapat  dipilih  untuk  dijadikan  sebagai  titik  tengah ( centroid point ) cluster .

## C. Data Pendukung Penelitian
Gambar 2. Flowchart untuk sistem yang akan dirancang
Tabel 1. Data pasien
No Usia Jenis penyakit Kelas BPJS 1 10 tahun Usus Buntu BPJS Tingkat 3 2 35 tahun Artritis/ Rematik BPJS Tingkat 1 3 18 tahun Demam Tinggi BPJS Tingkat 2 4 30 tahun Tumor Jinak BPJS Tingkat 1
Keterangan:
1. Jika  pada  centroid  1  lebih  kecil  maka  hasil cluster masuk pada grup 1.
2. Jika  pada  centroid  2  lebih  kecil  maka  hasil cluster masuk pada grup 2.
Tabel 2. Inisialisasi Kriteria Usia
Kode Usia 1 0 – 19 Tahun 2 20 – 39 Tahun 3 40 – 59 Tahun 4 ≥ 60 Tahun 5 29 tahun Lupus BPJS Tingkat 3 6 35 tahun Bersalin BPJS Tingkat 3 7 45 tahun Stroke BPJS Tingkat 1 8 38 tahun Asam Urat BPJS Tingkat 2 9 20 tahun Tumor Jinak BPJS Tingkat 2 10 50 tahun Asam Urat BPJS Tingkat 1 11 31 tahun Tumor Tulang BPJS Tingkat 3 12 15 tahun Usus Buntu BPJS Tingkat 3 13 30 tahun Patah Tulang BPJS Tingkat 3 14 14 tahun THT BPJS Tingkat 1 15 50 tahun Sakit Gigi dan Mulut BPJS Tingkat 1 16 22 tahun Infeksi Jamur BPJS Tingkat 1 17 55 tahun Oprasi Kecil Mata BPJS Tingkat 2 18 60 tahun Jantung BPJS Tingkat 3 19 45 tahun Oprasi Kecil Mata BPJS Tingkat 1 20 21 tahun Usus Buntu BPJS Tingkat 2
Tabel 3. Jenis Penyakit
Kode Jenis Penyakit 1 Astritis / Rematik 2 Lupus 3 Asam Urat 4 Sakit Gigi dan Mulut 5 Infeksi Jamur 6 Usus Buntu 7 Tumor Jinak 8 Demam tinggi 9 Bersalin 10 THT 11 Operasi Kecil Mata 12 Jantung 13 Tumor Tulang 14 Patah Tulang 15 Strok 16 Ginjal
Tabel 4. Data Kelas BPJS Kode Kelas BPJS 1 BPJS Tingkat 1 2 BPJS Tingkat 2 3 BPJS Tingkat 3 Tabel 5. Transformasi Data No Nama Usia (X) Jenis Penyakit (Y) Kelas BPJS (Z) 1 A 1 6 3 2 B 2 1 1 3 C 1 8 2 4 D 2 7 1 5 E 2 2 3 6 F 2 9 3 7 G 3 15 1 8 H 3 3 2 9 I 2 7 2 10 J 3 3 1 11 K 2 13 3 12 L 1 6 3 13 M 2 14 3 14 N 1 10 1 15 O 3 4 1 16 P 2 5 1 17 Q 3 11 2 18 R 4 12 3 19 S 3 11 1 20 T 2 6 2 Tabel 6. Hasil Perhitungan Iterasi 1
3. Jika pada Jika pada centroid 3 lebih kecil maka hasil cluster masuk pada grup 3. Group lama :
{0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0} Group baru : {3,2,1,1,2,1,1,2,1,2,1,3,1,1,3,3,1,1,1,3}
Group lama : {3,2,1,1,2,1,1,2,1,2,1,3,1,1,3,3,1,1,1,3} Group baru : {3,2,3,3,2,1,1,2,3,2,1,3,1,1,3,3,1,1,1,3}
Group lama : {3,2,3,3,2,1,1,2,3,2,1,3,1,1,3,3,1,1,1,3} Group baru :
{3,2,3,3,2,1,1,2,3,2,1,3,1,1,3,3,1,1,1,3}
Cluster 1 : 2,5; 11.88;     2.13; Cluster 2 : 2.5;      2,25;       1.75; Cluster 3 : 1.75;    6,13;       1,88;

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Sistem Perancangan Proses Pembahasan
Langkah-langkah yang dilakukan untuk perhitungan data  penglompokkan  pasien  rawat  inap  peserta BPJSmenggunakan metode clustering dengan algoritma K-means ini, agar dapat  dihasilkan sebuah pengetahuan baru, mengenai berapa banyak kelompok data usia, jenis penyakit, kelas BPJS.
1. Menu Home /  Menu  Utama  disini  menampilkan interface awal yang berisi Proses Clustering.
2. Menu  Proses  Clustering,  disini  akan  terlihat keseluruhan  proses data  mining sampai  pada pemunculan  grafik  dan  keterangan centroid sebagai hasil dari perhitungan dengan menggunakan metode clustering menggunakan algoritma k-means. a. Gambar 2 Cluster b. Gambar 3 Cluster Gambar 4. Menu Home
Tabel 7. Hasil Perhitungan Iterasi 2
Tabel 8. Hasil Perhitungan Iterasi 3
Gambar 5. Form Menu Proses Clustering 2 Cluster
Gambar 6. Form Menu Proses Clustering 3 Cluster

## B. Implementasi
Implementasi  disini  merupakan  kegiatan  dimana data-data  yang  sudah  ditransformasikan  diterapkan kedalam  perograman  yang  digunakan  dan  diproses sejauh  mana  kinerja  sistem  dalam  mengolah  data  dan dihasilkan informasi sesuai dengan kebutuhan pengguna. Selain
Pusatnya = 2 (2.62) 4 (4,60) 1 (1,69) 2 (2.73) 2 (10,76) 2 (2.11)
Pusatnya =
2 (2.83)    7(7,54)     2(2,30) 2(2.90)     12(12,04) 1(1,99) 2(2.83)     3(3,17)    1(1.24)

## IV. K ESIMPULAN D AN S ARAN

## A. Kesimpulan
Dari pengujian yang dilakukan menggunakan metode clustering dengan algoritma k-means ini, dapat diketahui cluster 2 dari kriteria Usia, Jenis Penyakit, Kelas BPJS, kelompok yang memiliki himpunan/nilai paling tinggi  dan  paling  banyak  data  pasien  kelas BPJS, yaitu pada Cluster 2 berjumlah 622 data pasien  dan  pada cluster 1  pada group pasien yang  menggunakan  BPJS  pada  pasien  jenis
Gambar 7. Jendela Matlab Menampilkan Iterasi Yang Terjadi Dan Hasil Group
Gambar 8. Grafik Hasil Perhitungan Cluster 2 Berdasarkan data pelangga
Gambar 9. Jendela Matlab Menampilkan Iterasi yang Terjadi dan Hasil Group
Gambar 10. Grafik Hasil Perhitungan Cluster 3 Berdasarkan Data Pelanggan
penyakitnya  adalah  sakit  gigi  dan  mulut, kemudian  kelas  BPJS  yang  digunakan  adalah BPJS Tingkat 1.
Dan  dapat  diketahui cluster  3 dari  kriteria jenis  penyakit,  hasil  diagnosa,  danusia, kelompok yang memiliki himpunan/nilai paling tinggi  dan  paling  menengah  data  pasien  yang mengalami  penunggakan,    yaitu  pada Cluster 1berjumlah435data pasienrawatinapyang menggunakan  BPJS  pada  jenis  penyakitnya adalah  Tumor  Jinak,  kemudian  kelas  BPJS yang  digunakan  adalah  BPJS  Tingkat  2.  Dari pengujian tersebut juga dapat diketahui bahwa pihak  instansi  dapat  menyusun  strategi  lebih lanjut  dalam  mengatasi  masalah  data  pasien rawat inap dirumah sakit.

## B. Saran
Berdasarkan  kesimpulan  diatas,  maka terdapat beberapa saran yang penulis sampaikan agar penulisan skripsi yang bertopik sama  menjadi  lebih  baik  dan  berguna  dimasa yang akan datang. Diantaranya adalah :
1. Diharapkan interface yang  dihasilkan dapat  lebih  berkembang  lagi  dengan menampilkan  perhitungan  langsung  pada program yang dibangun.
2. Diharapkan  dapat  menambah  lagi  kriteria atau  variabelnya,  agar  dapat  diketahui hubungan lebih jelas lagi antara variabelnya.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Adi  Nugroho.  2005.  Analisis  dan  Perancangan
Sistem Informasi Dengan Metodologi
Berorientasi Objek. Informatika. Bandung.
[2] B,  Indra  Yatini.  (2010).  Flowchart,  Algoritma dan  Pemrogaman  Menggunakan  Bahasa  C++ Builder. Yogyakarta : Penerbit Graha Ilmu.
[3] Eko  Prasetyo.  (2014).  Data  Mining  Mengolah Data Menjadi Informasi.
[4] Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi Offset.
[5] Fajar  Astuti  Hermawati.  (2013).  Data  Mining. Yogyakarta: Andi Offset
[6] Hend.  (2006).  Pengertian  Unified  Modeling Language  (UML).  Dipetik  Oktober  05,  2015, darihttp://adwintaactivity.blogspot.co.id/2012/0 4/definisi-unified-modeling-language-uml.html.
[7] Muningsih, E., & Kiswati, S. (2015). Penerapan Metode  K-Means  Untuk  Clustering  Produk Online Shop. Jurnal Bianglala Informatika..
[8] Prasetyo,  Eko.2012.Data  Mining  Konsep  dan Aplikasi Menggunakan Matlab.Yogyakarta:
Andi
[9] Santosa,  Budi.  2007.  “Data  mining  terapan dengan MATLAB”. Yogyakarta Graha Ilmui.
[10] Silitonga,  P.  D.  P.,  &  Damanik,  R.  (2016). Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering Pada  Analisis  Penyebaran  Penyakit  Pasien Pengguna Badan Penyelenggara Jaminan Sosial
Kesehatan  (BPJS).  Jurnal  Teknik  Informatika UNIKA Santo Thomas. https://doi.org/10.17605/JTI.V1I2.34.G39t. [11] Sumadikarta,  I.,  &  Abeiza,  E.  (2014).
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA  DATA  MINING  UNTUK  MEMILIH
PRODUK  DAN  PELANGGAN  POTENSIAL (Studi  Kasus :  PT  Mega  Arvia  Utama).  Jurnal
Satya Informatika
[12] Nababan, Darsono, and Justin Eduardo Simarmata.  "Analysis  Of  Student  Satisfaction With Academic Services Using Fuzzy Mamdani Method." Solid  State  Technology 63.3  (2020):
5069-5075.