## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 361 - 368 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 862 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Distribusi Spasial Unmet Need Pelayanan Kesehatan dengan Algoritma K- Means untuk Pemetaan Provinsi di Indonesia
Kusmanto, Samsir, Ronal Watrianthos * , Sudi Suryadi Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Al Washliyah, Rantauprapat, Indonesia Email: 1 kusnabara03@gmail.com, 2 samsirst111@gmail.com, 3 ronal.watrianthos@email.com, 4 sudisuryadi28@gmail.com, (*: koresponden author: 3 ronal.watrianthos@email.com)
Abstrak- Pemetaan  spasial  terhadap  kebutuhan  pelayanan  kesehatan  yang  belum  terpenuhi  (unmet  need)  penting  dilakukan  untuk mengenali  wilayah  yang  memerlukan  prioritas  intervensi  guna  meningkatkan  akses  dan  kualitas  layanan  kesehatan.  Penelitian  ini bertujuan memetakan tingkat unmet need pelayanan kesehatan di 34 provinsi Indonesia tahun 2015-2022 dengan algoritma klasterisasi K-Means. Data unmet need dianalisis dan dievaluasi menggunakan Indeks Davies-Bouldin untuk menentukan jumlah klaster optimal. Hasil analisis menunjukkan 3 klaster provinsi optimal berdasarkan tingkat unmet need. Klaster 1 (DKI Jakarta, Bali, Papua) memiliki rata-rata  unmet  need terendah  2,47%.  Klaster  2  (sebagian provinsi  di  Jawa  dan  Kalimantan)  memiliki  rata-rata  unmet  need  sedang 5,46%. Klaster 3 (sebagian besar provinsi di luar Jawa) merupakan kelompok dengan unmet need tertinggi rata-rata 7,35%. Secara spasial, provinsi di luar Jawa cenderung berada di klaster dengan unmet need tinggi, sejalan dengan tantangan aksesibilitas pelayanan kesehatan. Hasil pemetaan K-Means ini dapat menjadi acuan dalam merumuskan rekomendasi peningkatan akses dan kualitas layanan kesehatan di provinsi-provinsi prioritas berdasarkan tingkat unmet need.
Kata Kunci: Pemetaan; Spasial; unmet need; kesehatan; Indonesia
Abstract- Spatial  mapping of unmet needs for healthcare services is important to identify  areas that require priority intervention to improve access and quality of healthcare. This study aims to map the levels of unmet needs for healthcare services in 34 provinces in Indonesia between 2015 and 2022 using the K-Means clustering algorithm. The data for unmet needs was analyzed and evaluated using the Davies-Bouldin index to determine the optimal number of clusters. The analysis resulted in 3 optimal clusters of provinces based on unmet need levels. Cluster 1 (DKI Jakarta, Bali, Papua) has the lowest average unmet need of 2.47%. Cluster 2 (several provinces in Java and Kalimantan) has a moderate average unmet need of 5.46%. Cluster 3 (most provinces outside Java) is the group with the highest unmet need, averaging 7.35%. Generally, provinces outside of Java tend to be clusters with high unmet needs, highlighting challenges in accessibility to healthcare. The results of this K-Means mapping can serve as a reference in formulating recommendations to improve access and quality of healthcare services in priority provinces based on levels of unmet needs.
Keywords : Mapping; Spatial; unmet need; health; Indonesia

## 1. PENDAHULUAN
Pemetaan  spasial  kebutuhan  pelayanan  kesehatan  yang  belum  terpenuhi  merupakan  langkah  penting  karena berfungsi sebagai alat dalam mengidentifikasi area-area yang memerlukan intervensi khusus untuk meningkatkan kualitas pelayanan  kesehatan.  Melalui  visualisasi  distribusi unmet  need di  suatu  daerah,  kita  dapat  memahami  skala  prioritas kebutuhan masyarakat di daerah tersebut terkait layanan kesehatan. Ini menjadi informasi berharga bagi pihak pemerintah, penyelenggara  layanan  kesehatan,  dan  pemangku  kepentingan  lainnya,  sehingga  memungkinkan  mereka  untuk merumuskan dan melaksanakan rencana, program, serta strategi yang tepat guna dalam meningkatkan aksesibilitas dan standar pelayanan kesehatan di area yang bersangkutan.
Unmet  need dalam  konteks  kesehatan  mengacu  pada  kondisi  di  mana  seseorang  atau  sekelompok  orang  tidak mendapatkan  layanan  kesehatan  yang  seharusnya  mereka  dapatkan  atau  hanya  menerima  layanan  yang  tidak  sesuai standar  [1].  Beberapa  faktor  yang  dapat  menyebabkan  terjadinya unmet  need antara  lain  terbatasnya  akses  terhadap fasilitas  kesehatan,  tidak  adanya  fasilitas  kesehatan  yang  memenuhi  standar,  biaya  perawatan  yang  tidak  terjangkau, adanya stigma sosial terkait kondisi atau penyakit tertentu, serta rendahnya kesadaran dan informasi mengenai kesehatan dan pelayanan yang ada [2]. Konsekuensi dari unmet need ini bukan hanya berdampak pada kesehatan individu, tetapi juga mempengaruhi kualitas hidup keluarga dan bahkan dinamika masyarakat secara luas. Dengan memahami hal ini, sangatlah  esensial  untuk  menggali  lebih  dalam  faktor-faktor  pemicu unmet  need serta  merancang  solusi  yang  dapat meningkatkan aksesibilitas dan kualitas layanan kesehatan bagi semua lapisan masyarakat [3].
Pemetaan spasial kebutuhan pelayanan kesehatan yang belum terpenuhi merupakan alat penting untuk menyoroti area yang memerlukan intervensi khusus dalam meningkatkan kualitas dan akses pelayanan kesehatan. Salah satu pendekatan yang  efektif  dalam  melakukan  pemetaan  jenis  ini  adalah  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  [4].  Algoritma  ini memungkinkan pengelompokan data kebutuhan pelayanan kesehatan berdasarkan kesamaan lokasi geografis, sehingga memberikan  gambaran  yang  jelas  tentang  sebaran unmet  need di  berbagai  wilayah.  Dengan  mendapatkan  visualisasi distribusi unmet need secara geografis, stakeholders dapat memperoleh pemahaman yang mendalam mengenai area mana yang memiliki kebutuhan pelayanan kesehatan yang paling mendesak. Informasi ini vital bagi pemerintah, penyelenggara layanan kesehatan, dan pemangku kepentingan lainnya dalam merumuskan dan melaksanakan strategi yang tepat guna, dengan  tujuan  meningkatkan  akses  dan  kualitas  pelayanan  kesehatan  bagi  masyarakat  di  wilayah-wilayah  yang bersangkutan.
Dalam  kerangka  nasional Indonesia, pemetaan spasial terhadap kebutuhan pelayanan kesehatan  yang belum terpenuhi memainkan  peran  penting,  terutama  dalam  mengenali  daerah-daerah  terpencil  dan  dengan  aksesibilitas  rendah  yang memerlukan  upaya  khusus  untuk  meningkatkan  akses  dan  mutu  pelayanan  kesehatan.  Negara  yang  terdiri  dari  ribuan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 361 - 368 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 862 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
pulau ini memiliki tantangan unik dalam distribusi layanan kesehatan yang merata. Pemetaan ini, oleh karena itu, menjadi instrumen kunci dalam merancang intervensi yang tepat sasaran. Lebih lanjut, pemetaan tersebut turut mendukung misi Indonesia  dalam  mencapai  target Sustainable  Development  Goals (SDGs)  [5].  Khususnya  pada  target  3  dan  8,  yang berfokus pada pencapaian akses universal ke layanan kesehatan yang berkualitas, pemetaan ini menjadi panduan penting dalam merumuskan strategi dan kebijakan yang mendukung pencapaian target tersebut.
Penelitian ini bertujuan  untuk  mengevaluasi distribusi  spasial unmet need pelayanan kesehatan di provinsi-provinsi di Indonesia dan memetakan wilayah yang memiliki tingkat unmet need yang tinggi dan rendah menggunakan algoritma K- Means. Pendekatan pemecahan masalah dilakukan dengan pengumpulan data dari sumber sekunder, seperti data Badan Pusat Statistik (BPS) dan data Kementerian Kesehatan. Selanjutnya, data ini akan dianalisis menggunakan algoritma K- Means untuk mengelompokkan wilayah-wilayah dengan tingkat unmet need yang serupa berdasarkan lokasi geografis. Pemetaan hasil analisis akan dilakukan menggunakan software pemetaan geografis (Quantum GIS) [6]. Penelitian terkait dengan studi pemetaan spasial unmet need pelayanan kesehatan belum banyak dilakukan di Indonesia. Penelitian Saputri et  al.  (2021)  memetakan  cakupan  pengguna  KB  aktif  dan Unmet  Need di  Kabupaten  Ponorogo  [7].  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa terdapat 4 kecamatan yang memiliki cakupan pengguna keluarga berencana aktif di bawah capaian Kabupaten Ponorogo dan terdapat 9 kecamatan dengan prevalensi unmet need diatas capaian Kabupaten Ponorogo. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam meningkatkan pemahaman tentang distribusi spasial unmet need pelayanan kesehatan di Indonesia dan dapat menjadi dasar dalam pengembangan strategi untuk meningkatkan akses dan kualitas pelayanan kesehatan di wilayah-wilayah dengan tingkat unmet need yang tinggi. Selain itu, penelitian ini juga  dapat  memberikan  kontribusi  dalam  pengembangan  metodologi  pemetaan unmet  need pelayanan  kesehatan menggunakan algoritma K-Means.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means  adalah  salah  satu  teknik  klasterisasi  paling  populer  yang  digunakan  dalam  analisis  data. Keunggulannya terletak pada kemampuannya untuk mengelompokkan data ke dalam kumpulan-kumpulan yang homogen berdasarkan fitur-fitur tertentu. Berkat fleksibilitas dan efisiensinya, K-Means telah menemukan aplikasinya di berbagai sektor,  mulai  dari  pemasaran  hingga  bioinformatika.  Dalam  lingkungan  akademik,  ada  upaya  konstan  untuk meningkatkan dan memodifikasi kerangka kerja dasar K-Means untuk menjadikannya lebih efisien dan sesuai dengan jenis data atau masalah tertentu. Beberapa varian K-Means telah dikembangkan untuk menangani kekurangan algoritma asli, seperti sensitivitas terhadap inisialisasi sentroid awal atau ketidakmampuan untuk menangani klaster dengan bentuk non-bulat [8], [9].
Mengingat K-Means berasal dari paradigma pembelajaran tanpa pengawasan, algoritma ini tidak memerlukan label awal untuk data yang sedang dianalisis. Hal ini membuatnya menjadi alat yang sangat berharga, terutama ketika label tidak tersedia atau mahal untuk diperoleh. Dalam pengenalan pola dan pembelajaran mesin, K-Means telah digunakan untuk mengidentifikasi pola-pola tersembunyi dalam data atau untuk mengurangi dimensi data sebelum diterapkan ke algoritma lain. Namun,  ada  aspek  penting  yang  harus  disadari  dalam  menggunakan  algoritma  K-Means,  jumlah  klaster  yang ditentukan  saat  memulai  iterasi  algoritma  tetap  tidak  berubah,  baik  itu  diterapkan  dalam  konteks  pembelajaran  yang diawasi atau tanpa pengawasan. Ini mengimplikasikan bahwa K-Means bukanlah solusi yang sepenuhnya otomatis untuk pengelompokan  data.  Sebagai  gantinya,  keputusan  tentang  berapa  banyak  klaster  yang  harus  digunakan  sering  kali memerlukan pertimbangan dan penilaian manusia. Faktor ini menekankan peran krusial dari kebijaksanaan dan penilaian manusia dalam memastikan efektivitas dan keakuratan klasterisasi data [10].
Algoritma K-Means adalah teknik klasterisasi  yang  mengedepankan pendekatan iteratif dalam  mengelompokkan data. Salah satu keunggulan dari K-Means adalah kesederhanaan dan aksesibilitasnya, yang memudahkan bagi pengguna dari berbagai  latar  belakang  untuk  memahaminya  dan  mengaplikasikannya.  Salah  satu  komponen  kunci  dari  algoritma  ini adalah perhitungan jarak rata-rata antara titik-titik data dan sentroid klaster. Ini adalah elemen sentral  yang  memandu proses iterasi algoritma. Menggunakan metrik jarak yang telah ditentukan, algoritma ini menghitung jarak antara setiap titik  data  dan  sentroid  klaster,  dan  berdasarkan  perhitungan  tersebut,  titik  data  dikelompokkan  ke  dalam  klaster  yang paling  dekat  dengan  sentroidnya.  Jumlah  klaster,  yang  biasa  disebut  dengan K ,  adalah  parameter  input  yang  harus ditentukan  sebelum  algoritma  dijalankan.  Berdasarkan  nilai K ini,  sentroid  awal  dipilih  dari  dataset.  Dalam  banyak implementasi,  pemilihan  sentroid  awal  ini  dilakukan  secara  acak,  meskipun  ada  beberapa  strategi  lain  yang  dapat digunakan untuk inisialisasi. [11]–[13].
Dalam analisis data, salah satu tantangan utama adalah mengukur seberapa mirip satu data dengan yang lain, terutama dalam ruang multidimensi. Pada set data X dengan n titik data multidimensi, kita perlu metode untuk mengukur kesamaan antara  titik-titik  data.  Dalam  konteks  algoritma  klasterisasi  seperti  K-Means,  konsep  kesamaan  ini  dinyatakan  dalam bentuk jarak geometris antara titik-titik data dan sentroid klaster. Pemilihan untuk menggunakan jarak geometris bukanlah keputusan  yang  dibuat  dengan  sembarangan.  Banyak  metrik  kesamaan  lainnya  telah  dipertimbangkan,  namun  jarak geometris dianggap sebagai pilihan yang paling sesuai karena sifat intrinsiknya dalam menggambarkan kesamaan dalam ruang multidimensi. [14]–[16].

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 361 - 368 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 862 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
(1)
Dalam persamaan yang diberikan, variabel k menggambarkan konsep tentang jumlah total pusat klaster. Sementara itu, uk mengacu pada indeks yang diberikan kepada pusat klaster ke- k , dan x i adalah indeks yang diberikan kepada titik data ke- i dalam kumpulan data. Penting untuk dicatat bahwa dalam konteks ini, k hanya dapat memiliki nilai bilangan bulat positif, sesuai dengan interpretasi jumlah klaster yang ingin dihasilkan. Dalam kasus ini, terdapat metode khusus yang dapat  diterapkan  untuk  mengatasi  bagaimana uk diidentifikasi  sebagai  pusat  klaster.  Salah  satu  metode  yang  umum digunakan adalah dengan menginisialisasi pusat klaster secara acak dari titik-titik data dalam kumpulan. Pendekatan lain yang  digunakan  adalah  dengan  memilih  titik-titik  data  tertentu  sebagai  pusat  klaster  awal,  seperti  titik-titik  data  yang memiliki karakteristik yang signifikan.
Namun, pemilihan metode inisialisasi yang sesuai dapat mempengaruhi konvergensi dan hasil akhir dari algoritma K- Means. Beberapa pendekatan inisialisasi juga dapat lebih sensitif terhadap titik-titik data outlier. Karena itu, pemilihan metode yang tepat untuk mengidentifikasi pusat klaster merupakan tahap penting dalam penerapan algoritma K-Means..
(2)
Dalam algoritma ini, langkah awalnya adalah menetapkan k titik sebagai pusat dari k kelompok awal. Konsep di balik penggunaan algoritma ini didasarkan pada pemilihan titik-titik acak dari sekumpulan titik sampel. Proses dimulai dengan mengategorikan setiap titik sampel ke dalam kelompok yang memiliki pusat paling dekat dengan titik tersebut. Dalam tahap  ini,  titik  pusat  mewakili  titik-titik  tengah  yang  dianalisis  dalam  prosedur  ini.  Setelah  tahap  inisialisasi,  kita menghitung ulang koordinat spasial yang mewakili pusat dari setiap kelompok. Ini dilakukan dengan menghitung rata- rata aritmetika dari semua titik sampel dalam kelompok yang sama.
Proses ini berulang kembali, mengikuti jejak sebelumnya, hingga titik-titik pusat kelompok stabil. Stabilitas ini dicapai saat  tidak  ada  perubahan  signifikan  dalam  pusat  kelompok  atau  ketika  jumlah  iterasi  maksimal  yang  ditentukan  telah habis, tergantung pada apa yang terjadi lebih awal. Dalam esensi, algoritma ini mencoba untuk meminimalkan perbedaan antara  titik-titik  data  dalam  satu  kelompok  dengan  menggerakkan  pusat  kelompok  menuju  pusat  sejati  dari  kelompok tersebut. Dengan setiap iterasi, algoritma  mengatur kembali pusat-pusat ini, berharap untuk  mencapai penyeimbangan yang lebih baik dalam pengelompokan data. Proses ini terus berlanjut hingga stabilitas atau batas iterasi tercapai.

## 2.2 RapidMiner
RapidMiner  merupakan  salah  satu  platform  yang  sangat  populer  dan  digunakan  secara  luas  di  seluruh  dunia. Platform  ini  menyediakan  kerangka  kerja  untuk  melakukan  penambangan  data,  dan  memiliki  sifat  open-source  yang memungkinkan  pengguna  untuk  mengakses  dan  memodifikasinya  sesuai  kebutuhan.  Proyek  RapidMiner  pertama  kali direncanakan di Universitas Dortmund pada tahun 2001. Namun, pada tahun 2007, perkembangan dan pengembangan platform  ini  diambil  alih  oleh  perusahaan  Rapid-I  GmbH,  yang  mempercepat  pengembangan  platform  tersebut. RapidMiner  memiliki  berbagai  fitur  yang  kuat,  termasuk  kemampuan  untuk  mengintegrasikan,  mengelola,  dan menganalisis  berbagai  jenis  data.  Platform  ini  juga  dilengkapi  dengan  alat  visualisasi  yang  memungkinkan  pengguna untuk dengan mudah memahami dan menggambarkan hasil analisis data. Dalam beberapa tahun terakhir, RapidMiner telah menjadi alat yang sangat populer dalam komunitas penambangan data dan analisis data, membantu para profesional dan peneliti dalam mengatasi tantangan analisis data yang kompleks. [17].
Pengaruh RapidMiner  melebar lebih dari sekadar lingkungan komersial,  memasuki ranah akademik dengan dukungan luas dari berbagai institusi pendidikan dan para akademisi. Keberadaan platform ini diperkuat oleh  warisan akademik yang kaya, menjadikannya alat yang penting bagi para sarjana dari berbagai disiplin ilmu. RapidMiner telah menjadi alat yang tak terelakkan bagi para peneliti dalam berbagai bidang akademis.  RapidMiner  menjadi pilihan  utama bagi para peneliti komputer, ahli statistik, dan matematikawan. Sebagai perangkat yang komprehensif dan serbaguna, platform ini ideal untuk menyelidiki kompleksitas pembelajaran mesin, metodologi statistik, dan penambangan data. Tidak hanya itu, utilitasnya mencakup beragam wilayah lainnya juga. RapidMiner muncul sebagai fasilitator yang kuat, membantu dalam menerapkan jalur penelitian baru dan analisis perbandingan. Platform ini menawarkan antarmuka yang mudah dimengerti, memungkinkan para peneliti untuk merancang dan menerapkan paradigma dan metodologi penelitian yang baru. Dengan demikian, RapidMiner tidak hanya berfungsi sebagai alat analisis data yang efektif, tetapi juga sebagai alat pendidikan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 361 - 368 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 862 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
yang bernilai bagi para sarjana dalam eksplorasi dan pemahaman tentang konsep-konsep berat di dalam dunia penelitian akademis. [18].

## 2.3 Quantum GIS
Sistem Informasi Geografis (GIS) adalah suatu kerangka kerja yang komprehensif yang memungkinkan pengelolaan seluruh  tahapan  dalam  pengolahan  data  yang  berkaitan  dengan  lokasi  geografis  tertentu.  Ini  mencakup  penyimpanan, pengambilan, pengolahan, dan visualisasi data dengan referensi geografis yang tepat. Istilah "geografis" di sini merujuk pada sifat data yang terkait dengan lokasi tertentu, yang bisa berupa titik, garis, area, atau atribut lainnya. Dalam hal ini, data diberi referensi geografis yang akurat sehingga dapat dihubungkan dengan lokasi geografis nyata. Salah satu aspek penting  dari  GIS  adalah  kemampuannya  untuk  melakukan  berbagai  operasi  yang  kompleks  terkait  dengan  data georeferensi. Ini mencakup operasi administratif, seperti pengelolaan batas administratif dan wilayah; operasi pemrosesan data, seperti analisis spasial dan pengolahan citra satelit; dan penggunaan data digital yang memiliki referensi geografis yang akurat.
Dalam esensinya, GIS adalah alat yang kuat untuk menganalisis dan memahami data berdasarkan lokasi geografisnya. Ini tidak hanya menggambarkan informasi visual dalam bentuk peta, tetapi juga memungkinkan untuk mengungkap pola, hubungan,  dan  tren  yang  tersembunyi  dalam  data  geospasial.  Dalam  berbagai  bidang,  seperti  perencanaan  perkotaan, pemantauan lingkungan, manajemen bencana, dan analisis pasar, GIS telah menjadi instrumen penting dalam mengambil keputusan yang lebih informasi dan berbasis lokasi [19], [20]. Konseptualisasi dan arsitektur Sistem Informasi Geografis (GIS) memadukan elemen dari penelitian kualitatif yang dijaga melalui pendekatan metodologi penelitian deskriptif [21], [22]. Dalam konteks penelitian ini, Quantum GIS, yang juga dikenal sebagai QGIS, mendapatkan peran yang signifikan sebagai  alat  bantu  penting  untuk  pemrosesan  dan  pengelompokan  data  terkait  dengan  kebutuhan  pelayanan  kesehatan yang belum terpenuhi di Indonesia [23].

## 2.4 Dataset
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  analisis  mendalam  terhadap  data  terkait  dengan  unmet  need  dalam  pelayanan kesehatan di Indonesia dari tahun 2015 hingga 2020. Pendekatan ini melibatkan evaluasi teliti terhadap data yang ada untuk memahami sejauh mana kebutuhan pelayanan kesehatan yang belum terpenuhi. Dalam kerangka visualisasi data, RapidMiner  dipergunakan  secara  strategis  dengan  menerapkan  metodologi  pengelompokan.  Hasil  temuan  yang komprehensif  dari  analisis  ini  disajikan  dalam  Tabel 1,  yang  mencakup  baik  data  mentah  yang  belum  diolah  maupun hasil-hasil setelah melewati prosedur pengolahan yang telah ditetapkan.
Tabel 1. Unmet Need Pelayanan Kesehatan Menurut Provinsi (Persen), 2020-2022
Provinsi 2015  2016 2017 2018 2019  2020  2021  2022 Aceh 3.09 2.86 3.62 4.53 4.36 4.33 4.29 6.83 Sumatera Utara 3.16 3.47 4.19 3.80 4.23 4.75 3.83 5.96 Sumatera Barat 3.49 3.19 4.22 3.31 3.28 4.13 3.26 4.31 Riau 5.15 5.36 6.25 6.11 4.86 4.63 3.20 5.82 Jambi 4.57 4.66 4.62 4.66 4.57 4.48 3.85 6.56 Sumatera Selatan 4.33 3.60 4.65 4.05 5.14 5.36 3.32 4.70 Bengkulu 5.52 4.92 4.58 5.65 5.33 5.14 4.49 6.06 Lampung 5.49 4.03 5.64 5.27 5.47 5.42 3.89 7.33 Kep. Bangka Belitung 3.26 3.76 3.57 3.99 3.69 4.31 3.36 6.03 Kep. Riau 3.12 3.10 3.88 3.46 3.05 2.61 2.25 3.96 Dki Jakarta 3.40 3.08 3.56 3.20 2.81 3.93 2.61 1.56 Jawa Barat 4.01 4.40 5.12 4.69 5.38 5.87 3.86 6.62 Jawa Tengah 4.71 4.44 5.26 4.84 5.10 5.83 8.28 6.61 Di Yogyakarta 4.61 4.41 4.37 4.31 4.61 3.90 3.02 7.48 Jawa Timur 5.24 4.11 5.75 4.74 5.10 5.28 6.75 6.20 Banten 4.45 4.22 4.74 5.98 6.97 7.00 4.29 5.34 Bali 4.35 3.44 4.36 3.19 2.96 2.96 2.42 2.75 Nusa Tenggara Barat 6.06 6.49 6.44 7.31 7.37 7.68 8.49 9.98 Nusa Tenggara Timur 7.00 6.06 7.66 8.09 7.79 7.03 7.37 7.22 Kalimantan Barat 4.91 4.74 6.01 5.72 5.55 5.93 4.48 6.44 Kalimantan Tengah 6.05 5.62 7.11 6.76 6.84 6.06 4.18 5.18 Kalimantan Selatan 7.80 6.35 6.41 5.51 6.70 6.55 6.46 5.40 Kalimantan Timur 2.99 3.41 4.18 4.04 3.85 3.39 2.61 5.34 Kalimantan Utara 3.14 3.20 7.55 4.81 3.76 4.62 3.73 8.90 Sulawesi Utara 4.55 4.58 5.44 5.46 4.73 4.68 3.19 4.93 Sulawesi Tengah 7.85 7.06 9.32 8.57 8.67 7.52 6.25 7.93 Sulawesi Selatan 5.15 4.53 5.51 5.49 5.80 5.66 4.22 7.15 Sulawesi Tenggara 8.21 7.89 7.52 7.58 7.34 8.54 7.59 10.21

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 361 - 368 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 862 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jurnal BIT is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
Gorontalo 8.51 6.23 8.81 7.46 7.89 6.03 6.45 8.89 Sulawesi Barat 7.16 6.20 6.78 5.93 6.36 6.84 6.98 8.50 Maluku 5.37 5.05 6.28 5.57 5.18 4.38 4.45 4.11 Maluku Utara 4.68 3.67 5.05 5.50 4.39 4.77 5.41 5.19 Papua Barat 3.92 4.01 5.46 4.33 4.19 3.33 2.78 4.14 Papua 2.78 2.63 3.28  3.01 2.41 2.70 2.95 2.16
Dengan menggunakan rentang waktu dari tahun 2015 hingga 2020, penelitian ini berusaha untuk memberikan wawasan mendalam tentang bagaimana unmet need dalam pelayanan kesehatan telah berkembang dalam periode tersebut. Proses analisis  melibatkan  langkah-langkah  seperti  pengumpulan  data,  pengolahan  data  mentah,  dan  penerapan  teknik pengelompokan  menggunakan  RapidMiner.  Hasil  analisis  kemudian  diorganisir  dengan  rapi  dalam  Tabel  1,  yang mencakup  semua  informasi  yang  ditemukan,  termasuk  data  awal,  data  yang  telah  diolah,  dan  kesimpulan  dari pengelompokan.  Dengan  menggunakan  kombinasi  antara  metodologi  analisis  dan  alat  bantu  seperti  RapidMiner, penelitian  ini  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang  permasalahan  unmet  need  dalam  pelayanan kesehatan  di  Indonesia.  Tabel  1  berfungsi  sebagai  sumber  informasi  yang  komprehensif  dan  terstruktur,  yang memungkinkan pembaca untuk memahami temuan dengan jelas dan mudah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data unmet  need pelayanan  kesehatan  di  34  provinsi  Indonesia  dari  tahun  2015  hingga  2022  (Tabel  1)  dianalisis dengan menggunakan algoritma klasterisasi K-Means untuk pengelompokan provinsi berdasarkan tingkat unmet need . Menentukan  jumlah  klaster  yang  optimal  adalah  langkah  fundamental  sebelum  menerapkan  algoritma  klasterisasi  K- Means.  Hal  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  hasil  klasterisasi  yang  diperoleh  adalah  yang  paling  akurat  dan bermakna secara statistik. Salah satu pendekatan umum yang digunakan adalah dengan mengevaluasi nilai Indeks Davies- Bouldin untuk berbagai pilihan jumlah klaster (k). Indeks Davies-Bouldin mempertimbangkan perbandingan keragaman dalam klaster dan jarak antar klaster. Nilai indeks yang rendah menunjukkan bahwa pemisahan antar klaster cukup jauh dan  anggota  dalam  klaster  cukup  kompak.  Dengan  menguji  nilai  indeks  untuk  nilai k yang  berbeda-beda,  kita  dapat menentukan berapa jumlah klaster yang menghasilkan Indeks Davies-Bouldin terendah, yang berarti merupakan jumlah klaster optimal.
Gambar  2  menggambarkan  representasi  visual  dari  proses  pemetaan  yang  akurat,  yang  dijalankan  menggunakan RapidMiner. Gambar ini secara spesifik mengilustrasikan bagaimana metode pembacaan data dari file Excel digunakan secara  efektif  untuk  memasukkan  data  sesuai  dengan  informasi  penting  yang  diuraikan  dalam  Tabel  1.  Salah  satu komponen utama dari analisis ini adalah penerapan model K-Means, yang bertujuan untuk melakukan pemetaan spasial terhadap unmet need dalam pelayanan kesehatan di Indonesia. Dalam proses ini, data yang relevan dan diperoleh dari tahun 2015 hingga 2020 diimpor dari file Excel menggunakan fungsi pembacaan data RapidMiner. Data ini kemudian diolah  dan  disiapkan  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Model  K-Means,  yang  merupakan  teknik  pengelompokan  yang  kuat, diterapkan pada data ini. Tujuan utamanya adalah mengelompokkan wilayah-wilayah dengan tingkat unmet need yang serupa, sehingga pemetaan spasial yang akurat dapat dihasilkan.
Dalam konteks Gambar 2, aliran kerja yang jelas ditampilkan. Ini mencakup langkah-langkah dari impor data awal hingga analisis  K-Means  dan  pembentukan  kelompok.  Representasi  visual  ini  membantu  dalam  memahami  bagaimana RapidMiner  digunakan  untuk  memproses  data  dan  menghasilkan  pemetaan  yang  informatif  tentang  distribusi  spasial unmet need dalam pelayanan kesehatan di Indonesia. Gambar ini juga memungkinkan pembaca untuk menggambarkan langkah-langkah analisis dengan jelas dan memberikan wawasan tentang proses yang dilakukan dalam penelitian ini..

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 361 - 368 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 862 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 2 menyajikan hasil perhitungan nilai Indeks Davies-Bouldin untuk berbagai pilihan jumlah klaster (k) pada data unmet need pelayanan kesehatan di provinsi-provinsi Indonesia. Indeks Davies-Bouldin digunakan untuk mengevaluasi validitas  klasterisasi  dengan  mempertimbangkan  rasio  keterpisahan  antar  klaster  dan  variasi  di  dalam  klaster.  Secara umum, nilai Indeks Davies-Bouldin yang rendah mengindikasikan bahwa klaster-klaster hasil analisis terpisah dengan baik dan anggotanya kompak/mirip satu sama lain. Oleh karena itu, nilai indeks terendah menunjukkan jumlah klaster yang paling optimal.
Tabel 2. Nilai Indeks Davies-Bouldin k (Jumlah Klaster) Indeks Davies-Bouldin 2 1.732 3 1.248 4 1.521 5 2.039 6 2.276
Berdasarkan  Tabel  2,  nilai  Indeks  Davies-Bouldin  terendah  diperoleh  pada  k=3,  yaitu  sebesar  1.248.  Hal  ini mengindikasikan bahwa klasterisasi dengan 3 klaster menghasilkan pemisahan klaster yang paling baik ditinjau dari segi jarak  antar  klaster  dan  variasi  di  dalam  klaster.  Nilai  indeks  meningkat  untuk  k  yang  lebih  besar,  yang  menunjukkan penurunan kualitas klasterisasi jika jumlah klasternya ditambah. Dengan demikian, hasil evaluasi Indeks Davies-Bouldin ini secara objektif menunjukkan bahwa jumlah klaster yang paling optimal untuk analisis K-Means pada data ini adalah 3  klaster.  Penentuan  parameter  ini  penting  agar  hasil  klasterisasi  valid,  bermakna,  dan  dapat  diinterpretasikan  dengan tepat.
Tabel 3. Klaster Provinsi berdasarkan Tingkat Unmet Need Pelayanan Kesehatan Provinsi Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 Aceh √ Sumatera Utara √ Sumatera Barat √ Riau √ Jambi √ Sumatera Selatan √ Bengkulu √ Lampung √ Kep. Bangka Belitung √ Kep. Riau √ DKI Jakarta √ Jawa Barat √ Jawa Tengah √ Di Yogyakarta √ Jawa Timur √ Banten √ Bali √ Nusa Tenggara Barat √ Nusa Tenggara Timur √ Kalimantan Barat √ Kalimantan Tengah √ Kalimantan Selatan √ Kalimantan Timur √ Kalimantan Utara √ Sulawesi Utara √ Sulawesi Tengah √ Sulawesi Selatan √ Sulawesi Tenggara √ Gorontalo √ Sulawesi Barat √ Maluku √ Maluku Utara √ Papua Barat √ Papua √

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 361 - 368 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 862 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar 2. Visualisasi Tiga klaster berdasarkan Tingkat Unmet Need Pelayanan Kesehatan
Gambar  2  menunjukkan  hasil  klasterisasi  K-Means  pada  data  unmet  need  provinsi  Indonesia  secara  keseluruhan menunjukkan  keberhasilan  algoritma  dalam  mengelompokkan  provinsi  ke  dalam  klaster-klaster  yang  memiliki karakteristik  tingkat  unmet  need  yang  serupa  dan  dapat  dijelaskan  maknanya.  Klaster  pertama,  yang  terdiri  dari  DKI Jakarta, Bali, dan Papua, merupakan kelompok dengan tingkat unmet need paling rendah, dengan rata-rata hanya 2,47% di tahun 2022. Provinsi-provinsi di klaster ini cenderung memiliki aksesibilitas pelayanan kesehatan yang relatif lebih baik dibandingkan provinsi lainnya. Klaster kedua mengelompokkan 8 provinsi dengan tingkat unmet need sedang, rata- rata sebesar 5,46% di tahun 2022. Provinsi-provinsi ini sebagian besar berada di Pulau Jawa dan Kalimantan. Meskipun aksesibilitas  pelayanan  kesehatan  di  klaster  ini  lebih  rendah  dibanding  klaster  pertama,  namun  masih  lebih  baik  dari klaster ketiga. Klaster ketiga merupakan kelompok dengan tingkat unmet need tertinggi, mencakup 21 provinsi dengan rata-rata  unmet  need  sebesar  7,35%  di  2022.  Sebagian  besar  anggota  klaster  ini  berlokasi  di  luar  Pulau  Jawa,  yang memang  diketahui  memiliki  tantangan  geografis  dalam  hal  akses  pelayanan  kesehatan.  Pola  spasial  klaster-klaster  ini sesuai dengan karakteristik dan tren data historis unmet need di setiap provinsi.
Secara  keseluruhan,  hasil  klasterisasi  menunjukkan  K-Means  mampu  secara  efektif  mengelompokkan  provinsi berdasarkan tingkat kesamaan dalam unmet need pelayanan kesehatan. Klaster yang terbentuk memiliki interpretasi yang jelas dan bermakna secara geografis. Hal ini mengindikasikan keberhasilan metode klasterisasi yang diterapkan dalam menghasilkan pengelompokan yang akurat dan berguna untuk analisis lebih lanjut.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan  tingkat  unmet  need  pelayanan  kesehatan  di  provinsi-provinsi  Indonesia menggunakan  algoritma  klasterisasi  K-Means.  Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa penerapan  metode  K-Means  telah  berhasil  mengklaster  provinsi  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang  memiliki  tingkat kesamaan unmet need. Evaluasi menyeluruh terhadap Indeks Davies-Bouldin menunjukkan bahwa jumlah klaster yang paling optimal adalah 3 klaster. Klaster pertama mencakup provinsi-provinsi dengan rata-rata tingkat unmet need terendah sebesar  2,47%  di  tahun  2022.  Klaster  kedua  terdiri  dari  provinsi-provinsi  dengan  tingkat  unmet  need  sedang  sebesar 5,46%. Sementara klaster ketiga meliputi provinsi-provinsi dengan tingkat unmet need tertinggi yaitu rata-rata 7,35%. Secara  geografis,  sebagian  besar  provinsi  di  luar  Pulau  Jawa  berada  di  klaster  ketiga  dengan  unmet  need  tinggi. Sebaliknya, provinsi-provinsi di Pulau Jawa umumnya masuk ke klaster kedua dengan unmet need sedang. Pola spasial ini sejalan dengan kondisi aksesibilitas pelayanan kesehatan yang lebih rendah di luar Jawa dibandingkan di Jawa. Dengan demikian,  hasil  klasterisasi  telah  berhasil  memetakan  provinsi  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang  memiliki  tingkat kesamaan  unmet  need  dan  interpretasi  spasial  yang  jelas.    Pemetaan  ini  dapat  digunakan  sebagai  acuan  dalam merumuskan rekomendasi strategis untuk meningkatkan akses dan kualitas layanan kesehatan di provinsi-provinsi dengan prioritas  tinggi  berdasarkan  tingkat  unmet  need  yang  dipetakan  melalui  klasterisasi.  Penelitian  selanjutnya  dapat dilakukan  dengan  memperluas  cakupan  pemetaan  hingga  tingkat  kabupaten/kota  untuk  investigasi  lebih  rinci  terkait distribusi spasial unmet need pelayanan kesehatan di Indonesia..

## REFERENCES
[1] R. Utami and N. Nasution, “Unmet Need Keluarga Berencana Di Provinsi Kepulauan Riau Berdasarkan Data SDKI  2017,” BEST  Journal  (Biology  Education,  Sains  and  Technology) ,  vol.  3,  no.  1,  2020,  doi: 10.30743/best.v3i1.2468.
[2] N.  Chong,  I.  Akobirshoev,  J. Caldwell,  H.  S.  Kaye,  and  M.  Mitra,  “The relationship  between  unmet  need  for home and community-based services and health and community living outcomes,” Disabil Health J , vol. 15, no. 2, 2022, doi: 10.1016/j.dhjo.2021.101222.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 361 - 368 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 862 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[3] M. Ghafari, T. Nadi, S. Bahadivand-Chegini, and A. Doosti-Irani, “Global prevalence of unmet need for mental health care among adolescents: A systematic review and meta-analysis,” Archives of Psychiatric Nursing , vol. 36. 2022. doi: 10.1016/j.apnu.2021.10.008.
[4] K. P. Sinaga and M. S. Yang, “Unsupervised K-means clustering algorithm,” IEEE Access , vol. 8, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796.
[5] Y. A. Fatimah, K. Govindan, R. Murniningsih, and A. Setiawan, “Industry 4.0 based sustainable circular economy approach  for  smart  waste  management  system  to  achieve  sustainable  development  goals:  A  case  study  of Indonesia,” J Clean Prod , vol. 269, p. 122263, Oct. 2020, doi: 10.1016/j.jclepro.2020.122263.
[6] J. Choudhary, A. Ohri, and B. Kumar, “Identification of Road Accidents Hot Spots in Varanasi using QGIS,” in Open Source GIS: Opportunities and Challenges , 2015, pp. 7–13.
[7] Bella Dwi Saputri and Diah Indriani, “Pemetaan Cakupan Pengguna KB Aktif Dan Unmet Need Di Kabupaten Ponorogo  Tahun  2021,” J  Statistika:  Jurnal  Ilmiah  Teori  dan  Aplikasi  Statistika ,  vol.  15,  no.  1,  2022,  doi: 10.36456/jstat.vol15.no1.a5446.
[8] I. Shaik, S. S. Nittela, T. Hiwarkar, and S. Nalla, “K-means clustering algorithm based on E-commerce big data,” International  Journal  of  Innovative  Technology  and  Exploring  Engineering ,  vol.  8,  no.  11,  2019,  doi: 10.35940/ijitee.K2121.0981119.
[9] C.  Yuan  and  H.  Yang,  “Research  on  K-Value  Selection  Method  of  K-Means  Clustering  Algorithm,” J Multidisciplinary Scientific Journal , vol. 2, no. 2, pp. 226–235, Jun. 2019, doi: 10.3390/j2020016.
[10] R. Watrianthos, R. Handayani, A. F. P. Akhir, A. Ambiyar, and U. Verawardina, “Penerapan Algoritma K-Means Pada  Pemetaan  Kemampuan  Penggunaan  Teknologi  InformasiRemaja  dan  Dewasadi  Indonesia,” Journal  of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 4, no. 1, Nov. 2022.
[11] F.  P.  Dewi,  P.  S.  Aryni,  and  Y.  Umaidah,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  Seleksi  Siswa Berprestasi Berdasarkan Keaktifan dalam Proses Pembelajaran,” JISKA  (Jurnal  Informatika  Sunan  Kalijaga) , vol. 7, no. 2, pp. 111–121, Jul. 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.2.111-121.
[12] F.  Nur, M. Zarlis, and B. B. Nasution,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Pada  Siswa  Baru Sekolah Menengah Kejuruan  Untuk  Clustering  Jurusan,” InfoTekJar:  Jurnal  Nasional  … ,  2017,  [Online].  Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/70
[13] I.  Kurniawan  and  A.  Susanto,  “Implementasi  Metode  K-Means  dan  Naïve  Bayes  Classifier  untuk  Analisis Sentimen  Pemilihan  Presiden  (Pilpres)  2019,” Eksplora  Informatika ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  1–10,  Sep.  2019,  doi: 10.30864/eksplora.v9i1.237.
[14] Qomariyah and M. U. Siregar, “Comparative Study of K-Means Clustering Algorithm and K-Medoids Clustering in Student Data Clustering,” JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) , vol. 7, no. 2, pp. 91–99, Jul. 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.2.91-99.
[15] S. R. Munthe, S. Suryadi, and ..., “Algoritma K-Means Untuk Analisis Presepsi Masyarakat Labuhanbatu Dalam Promosi  Produk  Berbasis  Digital  Pasca  COVID-19,” U-NET  Jurnal  … ,  2021,  [Online].  Available: https://ejurnal.univalabuhanbatu.ac.id/index.php/u-net/article/view/346
[16] E. Kartikadarma, S. Jumini, N. B. H. Ismail, and ..., “Educational Data Mining to Improve Decision Support on the Ratio of students and Study Groups in Elementary Schools in Indonesia using K-Means Method.,” Ilkogretim … , 2021, [Online]. Available:
http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&profile=ehost&scope=site&authtype=crawler&jrnl=13053 515&AN=150153727&h=KZBWkxTSzOwdMGGIHiH4O%2FJVnCGAi5ddgp5e7DFjomzmWCXdSVS4BVg JKzdCS0donDlo7%2BMKK12EevHXK9XuTg%3D%3D&crl=c
[17] S. Land and S. Fischer, RapidMiner 5: RapidMiner in academic use . Rapid-I GmbH, 2012.
[18] Ainurrohmah,  “Akurasi  Algoritma  Klasifikasi  pada  Software  Rapidminer  dan  Weka,” Prosiding  Seminar Nasional Matematika , vol. 4, 2021.
[19] J. Karman, H. Mulyono, and A. Taqwa Martadinata, “Sistem Informasi Geografis Berbasis Android Studi Kasus Aplikasi SIG Pariwisata,” Deepublish . 2019.
[20] J.  Karman  and  H.  Mulyono,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Geografis  Lokasi  Objek  Wisata  Di  Kota Lubuklinggau Berbasis Android,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) , vol. 3, no. 2, 2019, doi: 10.30645/j-sakti.v3i2.160.
[21] A. Riansyah, D. Kurniadi, I. Widihastuti, and ..., “Sistem Informasi Geografis Untuk Pemetan Lokasi Dan Bidang Kompetensi  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  Di  Kota  Tegal,” TRANSISTOR  Elektro  … ,  2018,  [Online]. Available: http://jurnal.unissula.ac.id/index.php/EI/article/view/3025
[22] K. Hamdi, “Analisis Data Sistem Informasi Geografis Rumah Tidak Layak Huni (RTLH) Menggunakan Metode Fuzzy Logic,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 6, pp. 1179 – 1189–1179 – 1189, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i6.2658.
[23] R.  E.  P.  Putera,  F.  Ramdani,  and  ...,  “Evaluasi  Tampilan  Antarmuka  QGIS  dan  MapWindow  dengan Menggunakan  Pendekatan  Heuristic  Evaluation  (Studi  Kasus:  Fungsi  Geoprocessing  Tools),” …  Teknologi Informasi  dan  … ,  vol.  3,  no.  11,  2020,  [Online].  Available:  http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/6681