Spasial Clustering Untuk Memetakan Transfusi Darah Berbasis Website
Nur Anisa Fitria 1 , Yulita Molliq Rangkuti 2 , Ichwanul Muslim Karo Karo 3 1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Medan, Jalan Williem Iskandar Pasar V, Kota Medan, 6613319 e-mail: * 1 Fitrianissa87@gmail.com , 2 yulitamolliq@unimed.ac.id, 3 imkarokaro@gmail.com.

## Abstrak
Salah satu kebutuhan rumah sakit adalah ketersediaan stok darah. Informasi stok darah di Rumah sakit dan Instansi pendukung sangat diperlukan seiring dengan kebutuhan yang  terus meningkat.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) menggunakan  metode  K-medoids  pada  pemetaan  transfusi  darah  di  Sumatera  Utara.  Hasil Perhitungan  Clustering  dengan  menggunakan  K-medoids  didapatkan  hasil  yaitu    :  Kelompok pertama  Terdiri  dari  RSUD  dr.  RM  Djoelham  Binjai,  RSUD  H.Adam  Malik  Medan,  RSUD Pringadi Kota Medan, RSUD Deli Serdang, RSUD Sultan Sulaiman Syarif, RSUD Dr. Hardianus Sinaga, RSUD Batu Bara, RSUD Haji Abdul Manan Simatupang, RSUD Salak. terdiri dari UDD: PMI Kota Medan, PMI Kabupaten Deli Serdang, PMI Kabupaten Batu Bara, UDD PMI Labuhan Batu. Kelompok kedua terdiri dari RSUD Tanjung pura, RSUD Dr. H. Kumpulan Pane, RSUD Sidikalang, RSUD Porsea, RSUD Dolok Sanggul, RSUD dr.FL. Tobing Sibolga, RSUD Pandan, RSUD  Kabupaten  Tapanuli  Selatan,  RSUD  Panyambungan  terdiri  dari  UDD:  PMI  Kota Pematang  Siantar,  PMI  Kota  Tebing  Tinggi,  PMI  Asahan,  PMI  Labuhan  Batu  Utara,  PMI Kabupaten Tapanuli Selatan, PMI Mandailing Natal. Hasil pengujian clustering menggunakan Silhoutte index mendapatkan nilai 0.16042565.
Kata kunci — K-medoids,  Transfusi Darah,  Silhoute Index,  Sistem Informasi Geografis, Unit Transfusi Darah.

## Abstract
One of the hospital needs is the availability of blood stock. Information on blood stocks in  hospitals  and supporting  agencies  is  very  necessary  as  demand  continues  to  increase.  This research aims to develop a Geographic Information System (GIS) using the  K-medoids method for mapping blood transfusions in North Sumatra. The results of Clustering Calculations using K-medoids obtained the following results: The first group consists of RSUD dr. RM Djoelham Binjai, H. Adam Malik Regional Hospital Medan, Pringadi Regional Hospital Medan City, Deli Serdang Regional Hospital, Sultan Sulaiman Syarif Regional Hospital, Dr. Hardianus Sinaga, Batu Bara Regional Hospital, Haji Abdul Manan Simatupang Regional Hospital, Salak Regional Hospital.  consisting  of  UDD:  PMI  Medan  City,  PMI  Deli  Serdang  Regency,  PMI  Batu  Bara Regency,  UDD  PMI  Labuhan  Batu.  The  second  group  consists  of  Tanjung  Pura  Regional Hospital, Dr. H. Pane Group, Sidikalang Regional Hospital, Porsea Regional Hospital, Dolok Sanggul Regional Hospital, dr.FL Regional Hospital. Tobing Sibolga, Pandan Regional Hospital, South  Tapanuli  Regency  Regional  Hospital,  Pasambungan  Regional  Hospital.  consisting  of UDD: PMI Pematang Siantar City, PMI Tebing Tinggi City, PMI Asahan, PMI Labuhan Batu Utara, PMI South Tapanuli Regency, PMI Mandailing Natal. The results of the clustering test using the Silhoutte index obtained a value of 0.16042565.
Keywords— K-medoids,  Blood  Transfusion,  Silhoute  Index,  Geographic  Information  System, Blood Transfusion Unit.

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu kebutuhan rumah sakit adalah ketersediaan stok darah. Informasi stok darah di Rumah sakit  dan  Intansi  pendukung  sangat  diperlukan  seiring  dengan  kebutuhan  yang  terus    terus meningkat  situasi  [1].Transfusi  darah  adalah  proses  pemberian  darah  dari  orang  yang  sehat (donor) kepada orang yang sakit (resipien), dan darah yang diberikan dapat berupa darah utuh atau  komponen  darah  lengkap.  Sedangkan  donor  darah  adalah  proses  pengambilan  darah  dari seseorang  dan  digunakan  untuk  transfusi  darah  [2].  Tujuan  dari  transfusi  darah  adalah  untuk menggantikan  darah  yang  hilang  dari  tubuh  akibat  cedera,  pembedahan,  atau  gangguan pembekuan darah. Transfusi darah menggantikan darah yang hilang atau mengisi kembali darah. [3]. Unit transfusi darah merupakan fasilitas pelayanan kesehatan yang meliputi kegiatan donor darah, pengambilan  dan pendistribusian darah. [4].
Menurut World  Health  Organization ,  Lembaga  Kesehatan  dunia,  WHO  Menjelaskan bahwa jumlah persediaan darah dari suatu negara yang ideal adalah 2% dari jumlah penduduk negara  tersebut.  Negara  indonesia  seharusnya  mempunyai  Stok  darah  4,5  juta  atau  4,8  juta pertahun, namun yang terpenuhi hanya 2 juta kantong darah. Hal ini menyebabkan kurang nya persediaan  darah    di  indonesia,  hal  tersebut  terjadi  karna  kurang  nya  kesadaran  masyarakat tentang  penting  nya  donor  darah.  Kebutuhan  darah  Kebutuhan  yang  terus  meningkat  akan pasokan darah, terutama dalam konteks darurat medis dan pengobatan pasien yang memerlukan transfusi darah, menjadi landasan penelitian ini. Riset yang dilakukan oleh [5] dengan judul Web- Based  Blood  Donor  Management  Information  System  using  Waterfall  Method. Riset  ini membahas  tentang  ketersediaan  Stok  darah  yang  selalu  kurang  saat  dibutuhkan  di  Kabupaten Labuhan  Batu  dan  sistem  pengelolaan  darah  yang  ada  di  Labuhan  Batu  kurang  efektif  karna sistemnya tidak dapat menampilkan ketersediaan darah. Hasil dari riset ini adalah menghasilkan sebuah aplikasi sistem informasi donor darah berbasis web di  Palang Merah Indonesia Kabupaten Labuhan Batu.
Sesuai dengan wawancara yang dilakukan dengan staf Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Utara  Bapak  Leonard  P.Sitorus,  SKM.,  M.Si    sistem  informasi  ini  belum  tersedia  di  Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Utara dalam memonitoring ketersediaan stok darah pada setiap unit transfusi darah yang ada di Sumatera Utara. Oleh karena itu, diperlukan sebuah sistem yang dapat memetakan  stok  darah  di  setiap  unit  transfusi  darah  yang  ada  di  Sumatera  Utara.  Clustering merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  dalam  data  mining,  Clustering  digunakan  untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan data sesuai dengan ciri maupun karasteristiknya. Berbeda dengan  klasifikasi,  teknik  clustering  yaitu  mengelompokkan  data  secara  otomatis  sebelum mengetahui label kelasnya [6].
Salah  satu  metode  clustering  yaitu  algoritma K-medoids merupakan  clustering  yang digunakan untuk mengelompokkan data menjadi beberapa cluster berdasarkan kemiripan antar titik  data  [7].    Kelebihan  dari  algoritma K-medoids yaitu  tidak  sensitif  terhadap  outlier,  dapat mengurangi  noise,  dan jika  dibandingkan  dengan  algoritma  K-means, K-medoids lebih  unggul dalam melakukan klasterisasi dataset heterogen/campuran, pemilihan cluster, kompleksitas antar ruang cluster, dan waktu eksekusi [8].
2. METODE PENELITIAN
Adapun tahapan untuk desain penelitian pada penelitian ini di gambarkan dengan flowchart pada gambar no.1
Gambar 1. Desain Alur penelitian

## 2. 1 Pengumpulan data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mengumpulkan  informasi  yang  peroleh  dari  pihak  dinas Kesehatan  Provinsi Sumatera Utara, Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data spasial yaitu data jarak antara Unit Transfusi Darah dan data non spasial yaitu data stok darah di setiap Unit Transfusi darah di Sumatera Utara.

## 2.2 Data Prossesing
Tahap pre-processing merupakan merupakan sebuah tahapan dalam pengolahan dataset yang bertujuan untuk meminimalisir atau menghilangkan noise, missing value, dan data yang tidak konsisten [9].

## 2.3 Methods
Tahapan ini adalah tahapan membuat klasterisasi algoritma K-medoids . Langkah-Langkah Dari Metode K-medoids adalah sebagai berikut :
1. Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster )
2. Alokasikan  setiap  data  (objek)  ke cluster terdekat  menggunakan  Persamaan  ukuran Jarak Euclidian Distance dengan persamaan:
𝑑 (𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 ,     𝑖 = 1,2,3 (1)
3. Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoid baru.
4. Hitung  jarak  setiap  objek  yang  berada  pada  masing-masing cluster dengan  kandidat medoid baru.
5. Hitung  total  simpangan (𝑆) dengan  menghitung  nilai  total  distance  baru  (b)  –  total distance lama (a). Jika 𝑆  <  0 , maka tukar objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan k objek baru sebagai medoid .
6. Ulangi  langkah  3  sampai  5  hingga  tidak  terjadi  perubahan medoid ,  sehingga didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing. [10].
Jika total jarak iterasi sebelumnya lebih kecil daripada iterasi terbaru maka iterasi dihentikan. Dan hasil cluster nya adalah pada iterasi sebelumnya. [11].

## 2.4 Evaluasi Silhouette Indeks
Silhouette  index akan  mengevaluasi  penempatan  setiap  objek  dalam  setiap  klaster  dengan membandingkan jarak rata-rata objek dalam satu klaster dan jarak antara objek dengan klaster yang  berbeda  [12].  Menghitung  koefisien silhouette yang  didefinisikan  sebagai  rata-rata  s( 𝑖 ) yaitu:  Kriteria subjektif pengukuran baik atau tidaknya pengelompokkan [13]. berdasarkan SI disajikan dalam tabel 1.
Tabel 1. Nilai Silhouette index Nilai Silhouette index Keterangan 0.7 < nilai SI <= 1 Struktur Kuat 0.5 < nilai SI <= 0.7 Struktur Sedang 0.25 < nilai SI <= 0.5 Struktur Lemah Nilai SI <= 0.25 Tidak Terstuktur

## 2.5 Visualisasi hasil cluster
Pada  tahapan  ini  memvisualisasi  hasil  cluster  dengan  Sistem  Informasi  Geografis  sebuah sistem  yang  didesain  untuk  memperoleh,  menyimpan,  memperbaiki,  memanipulasi, menganalisis,  dan  menampilkan  hasil  seperti  sebuah  peta.  [14].  SIG  dapat  membantu  dalam menampilkan informasi atau karakteristik yang ada disuatu area geografis. [15]. sistem  informasi geografis    ini    kita    dapat    memetakan    fasilitas    kesehatan  yang    melayani    BPJS    sehingga diharapkan  dapat  membantu  dan  memfasilitasi  masyarakat  dalam mencari  informasi  letak lokasi  fasilitas  kesehatan [16]. Dalam memvisualisasi kan Pemetaan Hasil cluster pada transfusi darah menggunakan Leaflet js, Leaflet JavaScript adalah sebuah pustaka (library) open-source yang  digunakan  untuk  membuat  peta  interaktif  di  dalam  aplikasi  web.  Leaflet  menyediakan berbagai alat dan fitur untuk menampilkan peta, menambahkan marker, menggambar garis, dan melakukan interaksi lainnya dengan data geografis [17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Utara. Data sekunder yang diambil dari Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Utara bulan juni 2023.

## 3.2  Implementasi Metode K-medoids
Pada  penelitian  ini,  proses  data  mining  yang  dilakukan  adalah  clustering  dengan  metode K- medoids . Tujuannya adalah untuk mendapatkan hasil pemetaan objek yang memiliki karakteristik yang sama. Pada implementasi ini digunakan metode distance yaitu Euclidien distance. Adapun tahapan dalam Implementasi Metode K-medoids adalah sebagai berikut. Menghitung jarak antar Unit Transfusi Darah.

## 3.2.1 Menghitung jarak antar Unit Transfusi Darah
Pada implementasi nya metode pertama kali dilakukan adalah menghitung data spasial yaitu jarak antar unit transfusi darah menggunakan google maps . google maps digunakan untuk mendapatkan data lokasi. Gambaran jarak unit transfusi darah pada gambar 2.
Gambar 2 . Jarak antar Unit transfusi darah
Untuk menghitung metode K-medoids jarak tersebut dinyatakan dalam bentuk matriks. Berikut adalah matriks jarak antar 28 unit transfusi darah.
( ⋱ 1 2 1 0 41 2 41 0 3 4 5 ⋯ 28 65 61 62 ⋯ 514 24 39 39 ⋯ 500 3 65 24 4 61 39 5 ⋯ 28 62 ⋯ 514 40 ⋯ 500 0 16 15 ⋯ 423 16 0 1 ⋯ 512 15 ⋯ 423 1 ⋯ 512 0 ⋯ 461 ⋯ ⋯ ⋯ 461 ⋯ 0 )

## 3.2.2  Menghitung Matriks Ketetanggaan
Langkah  selanjutnya  pada  implementasi  metode K-medoids adalah  menghitung  matriks ketetanggaan.  Dalam  matriks  ketetanggaan  memiliki  nilai  1  jika  antar  unit  transfusi  darah berdekatan dan  matriks ketetanggaan memiliki nilai 0 jika  tidak berdekatan. Berikut adalah matriks Ketetanggaan unit transfusi darah.
( ⋱ 1 2 1 1 1 2 1 0 3 4 5 1 0 0 0 1 0 ⋯ 27 28 ⋯ 0 0 ⋯ 0 0 3 1 1 4 0 1 5 0 0 1 0 1 0 1 1 1 1 1 ⋯ 0 0 ⋯ 0 0 ⋯ 0 0 ⋯ ⋯ ⋯ 27 0 0 28 0 0 ⋯ ⋯ ⋯ 0 0 0 0 0 0 ⋯ 0 0 ⋯ 1 0 ⋯ 1 0 )

## 3.2.3 Perkalian antara matriks jarak dengan matriks ketetanggaan
Pada tahapan ini memasuki perhitungan antara matriks jarak dan matriks ketetanggaan. Tujuannya adalah memperhitungkan keterhubungan dan jarak antara setiap unit transfusi darah dengan  unit  lainnya  dalam  proses  clustering.  Dengan  mengalikan  kedua  matriks  ini,  dapat memberikan  bobot  atau  penilaian  berdasarkan  keterhubungan  spasial  antar  unit  darah.  Berikut adalah perkalian antara matriks jarak dengan matriks ketetanggaan.
(
⋱ 1 2 1 106 126 2 65 104 3 4 5 ⋯ 28 126 364 278 ⋯ 1437 104 238 170 ⋯ 1449 3 89 80 4 115 76 5 ⋯ 28 115 ⋯ 1437 77 ⋯ 1449 80 190 74 ⋯ 1398 77 191 45 ⋯ 1836 76 ⋯ 1398 190 ⋯ 1836 44 ⋯ 1829 ⋯ ⋯ ⋯ 1829 ⋯ 0 )

## 3.2.4 Menghitung Jarak Euclidean Distance
Pada Langkah berikutnya implementasi metode K-medoids adalah  menghitung data non spasial. Perhitungan jarak dari eauclidien ini adalah sebagai berikut
 Perhitungan data  pertama dengan stok darah centroid 1
𝑑 𝑖𝑗 = √(120 − 10) 2 + (123 − 12) 2 + (3 − 56) 2 + (212 − 30) 2
𝑑 𝑖𝑗 = 253,17
 Perhitungan data  pertama dengan stok darah centroid 2
𝑑 𝑖𝑗 = √(120 − 0) 2 + (123 − 1) 2 + (56 − 1) 2 + (212 − 2) 2
𝑑 𝑖𝑗 = 276,42
Hasil perhitungan jarak Menggunakan Euclidean Distance di tampilkan pada matriks berikut
( ⋱ 1 2 1 0 253 2 253 0 3 4 5 276 279 136 23 26 137 ⋯ 27 28 ⋯ 734 267 ⋯ 23 17 3 276 23 4 279 26 5 ⋯ 27 28 136 ⋯ 734 267 137 ⋯ 23 17 0 2 159 2 0 162 159 162 0 ⋯ ⋯ ⋯ 0 2 159 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 0 13 2 15 159 148 ⋯ ⋯ 0 13 13 15 148 ⋯ 13 0 )
Langkah selanjutnya adalah Setelah matriks jarak dan stok darah  dikali dengan bobot masing-masing  0,5  kemudian  hasil  nya  kedua  matriks  ditambahkan.    Berikut  adalah  hasil penambahan antara matriks jarak dengan matriks stok darah.
( 0 1 2 3
4 1 53 189 201 321 5 ⋯ 28 207 ⋯ 852 2 159 52 63 131 3 4 5 ⋯ 28 182 197 125 ⋯ 852 52 51 107 ⋯ 92 40 39 118 ⋯ 705 96 96 176 ⋯ 925 153 117 ⋯ ⋯ 733 705 103 22 ⋯ 988 ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 925 988 ⋯ 0 )
Selanjutnya  dilakukan  Implementasi  Metode K-medoids setelah  didapat  perhitungan  antara matriks  jarak  dengan  matriks  stok  darah.  Adapun  tahapan  implementasi  metode K-medoids sebagai berikut.

## 3. 3 Inisialisasi Centroid Iterasi Pertama
Penentuan nilai centeroid merupakan tahap awal yang dilakukan dalam pada perhitungan metode K-medoids .  dalam  proses  ini  centeroid  dilakukan  dengan  metode  acak.  pada  tahap  ini dilakukan implementasi metode K-medoids dengan jumlah cluster 2 pada tabel 2.
Tabel 2 . Centeroid awal

## 3.4 Menghitung Jarak
Pada langkah berikutnya dari metode K-medoids adalah  menghitung jarak, pada tahap ini dilakukan perhitungan jarak dengan metode Euclidean distance . Setelah melakukan implementasi metode langkah berikutnya adalah pengujian [18]. Pengujian menggunakan 2 cluster. Berikut adalah pengujian euclidean distance .

## 3.4.1 Euclidean Distance
Perhitungan jarak Euclidean distance pada tiap objek pada data terhadap 2 centeroid yang dipilih yaitu UTD ke 17 dan UTD ke 19.
 Perhitungan jarak data pertama dengan nilai centeroid 1
𝑑𝑖𝑗
= √ (53 − 454) 2 + (159 − 386) 2 + (162 − 361) 2 + (19715 − 345) 2 + (125885 − 322) 2 + (156 − 557) 2 + (238415 − 291) 2 + (23815 − 256) 2 + ⋯ + (852 − 584) 2
𝑑𝑖𝑗 = 1.262,30
 Perhitungan jarak data kedua dengan nilai centeroid 2
𝑑𝑖𝑗 = √ (189 − 571) 2 + (52 − 585) 2 + (52 − 545) 2 + (51 − 543) 2 + (107 − 781) 2 + (156 − 416) 2 + (92 − 490) 2 + (143 − 418) 2 + ⋯ + (7.331 − 799) 2 𝑑𝑖𝑗 = 6.739,47
Berikut adalah perhitungan keseluruhan jarak menggunakan Euclidean distance tertera pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil clustering pada iterasi pertama Centeroid UTD Nama UTD/UDD C1 UTD ke 17 RSUD Haji Abdul Manan Simatupang C2 UTD ke 19 PMI Labuhan Batu
No Unit Transfusi Darah Cost ke Centeroid 1 Cost ke Centeroid 2 Cluster 1 RSUD Tanjung Pura 1262229,974 1283854,492 Cluster 1 2 RSUD Dr Rm Djoelham Binjai 49383,54912 6739,469786 Cluster 2 3 RSUP. H. Adam Malik Medan 48918,03516 1991,725634 Cluster 2 4 RSUP Pirngadi Kota Medan 89391,76491 75020,68343 Cluster 2 5 PMI Kota Medan 48533,44029 1979,138954 Cluster 2 6 RSUD Deli Serdang Lubuk Pakam 39625,69726 9900,630081 Cluster 2 7 PMI Kabupaten Deli Serdang 91514,09332 76781,8618 Cluster 2 8 RSUD Sultan Sulaiman Syariful 49205,17747 1600,904432 Cluster 2 9 RSUD Dr. H. Kumpulan Pane 39914,42616 10698,46209 Cluster 2 10  PMI Kota Pematangsiantar 49114,56611 2113,892145 Cluster 2 11  RSUD  Dr.Hadrianus Sinaga 48892,83487 4035,579141 Cluster 2 12  RSUD Sidikalang 48904,2025 1658,40767 Cluster 2 13  PMI Kota Tebing Tinggi 2842379,408 2841956,273 Cluster 2 14  PMI Kabupaten Batu Bara 119532,465 109153,0936 Cluster 2 15  RSUD Batu Bara 53783,62872 21862,82957 Cluster 2

## 32  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 25 - 36
Pada  tabel  3.  menunjukkan  hasil  cluster  berdasarkan euclidean distance,  pada  iterasi  pertama untuk  hasil cluster  ke-1  terdapat  3  UTD  dan  cluster  ke-2  terdapat  25  UTD.  dengan  total jarak euclidean adalah 5.246.166,745.

## 3.4.2 Menentukan centeroid baru pada iterasi 2
Pada tahap ini dilakukan iterasi kedua, kemudian menentukan Kembali 2 centeroid cluster secara acak.
Tabel 4. Centroid Iterasi kedua
setelah menentukan nilai centeroid untuk iterasi pertama, dilakukan  iterasi kedua dengan nilai centeroid  pada  tabel  4  dilakukan  perhitungan  pada iterasi  kedua, adapun  hasilnya  adalah  yang tertera pada tabel 5.
Tabel 5 Hasil clustering pada iterasi 2
16  PMI Asahan 48872,83643 1626,64071 Cluster 2 17  RSUD Haji Abdul Manan Simatupang 0 49348,68923 Cluster 1 18  PMI Labuhan Batu Utara 49036,52982 3197,605354 Cluster 2 19  PMI Labuhan Batu 85127,97055 0 Cluster 2 20  RSUD Kabupaten Tapanuli Selatan 97504,95845 84451,7229 Cluster 2 21  RSUD Porsea 49458,45464 7857,864468 Cluster 2 22  RSUD Dolok Sanggul 49042,94957 2928,93257 Cluster 2 23  RSUD Salak 49118,29902 5183,874806 Cluster 2 24  RSU Dr. FL. Tobing Sibolga 49374,63447 7584,330557 Cluster 2 25  RSUD Pandan 49253,66981 34151430 Cluster 1 26  PMI Kabupaten Tapanuli Selatan 49503,63213 7678,735247 Cluster 2 27  PMI Kabupaten Mandailing Natal 53481,32296 21.188 Cluster 2 28  RSUD Panyabungan 628938,1954 627492,3856 Cluster 2 Centeroid UTD/UDD Nama UTD/UDD C1 ke 3 RSUP. H. Adam Malik Medan C2 ke 10 PMI Kota Pematangsiantar No Unit Transfusi Darah Cost ke Centeroid 1 Cost ke Centeroid 2 Cluster 1 RSUD Tanjung Pura 1290085,41 1289643,007 Cluster 2 2 RSUD Dr Rm Djoelham Binjai 6682,798965 6932,591074 Cluster 1 3 RSUP. H. Adam Malik Medan 0 3575,212162 Cluster 1 4 RSUP Pirngadi Kota Medan 75022,78245 75098,8949 Cluster 1 5 PMI Kota Medan 1036,757445 3478,090856 Cluster 1 6 RSUD Deli Serdang Lubuk Pakam 9363,324677 9581,562503 Cluster 1 7 PMI Kabupaten Deli Serdang 7937,7425 8383,099546 Cluster 1 8 RSUD Sultan Sulaiman Syariful 1465,482173 2336,180858 Cluster 1 9 RSUD Dr. H. Kumpulan Pane 10818,03198 10692,54315 Cluster 2 10  PMI Kota Pematangsiantar 3595,785589 0 Cluster 2 11  RSUD  Dr.Hadrianus Sinaga 4203,035808 4217,020156 Cluster 1 12  RSUD Sidikalang 3235,960136 1952,32067 Cluster 2 13  PMI Kota Tebing Tinggi 2842424,513 2842183,306 Cluster 2 14  PMI Kabupaten Batu Bara 108970,2536 109083,8762 Cluster 1 15  RSUD Batu Bara 21806,22182 23209,50975 Cluster 1 16  PMI Asahan 2303,509279 1795,982739 Cluster 2 17  RSUD Haji Abdul Manan Simatupang 48918,03516 48923,07134 Cluster 1 18  PMI Labuhan Batu Utara 3725,966586 1785,068066 Cluster 2
Pada tabel 5 menunjukkan hasil cluster berdasarkan euclidean distance pada iterasi kedua, untuk hasil  cluster  pada  iterasi  kedua,  cluster  ke  1  terdapat  13  UTD,  dan  cluster  2  terdapat  15  UTD dengan total  jarak euclidean nya adalah 5.199.282,85. Selanjutnya adalah menghitung total simpangan. S = b - a S = 5.199.282,85 – 5.246.166,74 S = - 46.883,89
Dengan a adalah total jarak terdekat iterasi 1 dan b adalah total jarak terdekat iterasi 2, karena b < a , maka iterasi dilanjutkan ke iterasi 3. pada iterasi 3 kembali dilakukan menentukan Centeroid dengan memilih secara acak objek data. dan hasilnya ada pada tabel  6.
Tabel 6 Centeroid iterasi 3 Centeroid UTD/UDD Nama UTD/UDD C1 ke 11 RSUD Dr.Hadrianus sinaga C2 ke 16 PMI Asahan
Selanjutnya menghitung Euclidean distance pada keseluruhan data. Adapun hasilnya ada pada tabel 7.
Tabel 7 Hasil clustering pada iterasi 3
19  PMI Labuhan Batu 1991,725634 2113,892145 Cluster 1 20  RSUD Kabupaten Tapanuli Selatan 84767,36853 84520,52756 Cluster 2 21  RSUD Dolok Sanggul 8207,303881 6327,528585 Cluster 2 22  RSUD Salak 5166,532977 3106,563696 Cluster 2 23  RSU Dr. FL. Tobing Sibolga 4939,671953 5034,525598 Cluster 1 24  RSUD Pandan 7878,396474 5852,969674 Cluster 2 25  PMI Kabupaten Tapanuli Selatan 6218,266479 4174,450263 Cluster 2 26  PMI Kabupaten Mandailing Natal 8099,384174 6122,630399 Cluster 2 27  RSUD Panyabungan 21775,14005 21615,364 Cluster 2 28  RSUD Dolok Sanggul 627245,6156 627172,7563 Cluster 2 No Unit Transfusi Darah Cost ke Centeroid 1 Cost ke Centeroid 2 Cluster 1 RSUD Tanjung Pura 1289673,851 1289924,021 Cluster 1 2 RSUD Dr Rm Djoelham Binjai 7656,492212 6866,019298 Cluster 2 3 RSUP. H. Adam Malik Medan 4203,035808 2988,490422 Cluster 2 4 RSUP Pirngadi Kota Medan 75095,02294 74754,52973 Cluster 2 5 PMI Kota Medan 3922,728897 1915,560231 Cluster 2 6 RSUD Deli Serdang Lubuk Pakam 9962,673286 9476,126002 Cluster 2 7 PMI Kabupaten Deli Serdang 77136,43141 77042,19633 Cluster 2 8 RSUD Sultan Sulaiman Syariful 4346,739008 2323,062418 Cluster 2 9 RSUD Dr. H. Kumpulan Pane 10900,93858 10545,3613 Cluster 2 10  PMI Kota Pematangsiantar 4217,020156 1805,339303 Cluster 2 11  RSUD  Dr.Hadrianus Sinaga 0 3560,41051 Cluster 1 12  RSUD Sidikalang 4064,501076 1988,61057 Cluster 2 13  PMI Kota Tebing Tinggi 2841772,594 2841879,984 Cluster 1 14  PMI Kabupaten Batu Bara 109154,1927 109552,4167 Cluster 1 15  RSUD Batu Bara 22512,95241 22275,21234 Cluster 2 16  PMI Asahan 12.676.391 0 Cluster 2 17  RSUD Haji Abdul Manan Simatupang 48892,83487 48872,83643 Cluster 2 18  PMI Labuhan Batu Utara 4759,98666 2526,488076 Cluster 2
Pada  tabel  7  menunjukkan  hasil  cluster  berdasarkan euclidean  distance pada  iterasi ketiga,  8  menunjukkan  hasil  cluster  berdasarkan euclidean  distance pada  iterasi  ketiga,  untuk hasil cluster pada iterasi pertama cluster 5 sebanyak  UTD,  cluster 2 terdapat 23 UTD dengan total jarak medoid nya adalah 5.271.343. Selanjutnya adalah menghitung total simpangan.
S = b-a S = 5.271.343,52 – 5.199.283,85 S = 7.2060,67
Dengan a adalah total jarak terdekat iterasi 2 dan b adalah total jarak terdekat iterasi 3, karena b > a ,  maka  iterasi  dihentikan  dan  cluster  pada iterasi  kedua  yang  dipilih. jika  total jarak  iterasi sebelumnya  lebih  kecil  daripada  iterasi  terbaru  maka  iterasi  dihentikan.  dan  hasil  cluster  nya adalah pada iterasi sebelumnya.
dengan penggambaran peta sebaran digambarkan pada gambar  3 :
Gambar 3. Peta sebaran cluster K-medoids
Manfaat  pengelompokkan  yaitu  optimasi  Pengiriman  dan  Rute  Pengelompokan memungkinkan penyusunan rencana pengiriman darah yang optimal dan efisien ke setiap UTD dan  UDD.  Hal  ini  mengoptimalkan  penggunaan  sumber  daya  logistik  dan  mengurangi  waktu perjalanan. Dalam penelitian ini menggunakan Silhouette index untuk mengevaluasi hasil cluster yang telah dilakukan seblumnya. Hasil cluster yang di evaluasi adalah menggunakan Eauclidien distance. Secara  umum,  semakin  dekat  nilai  SI    dengan  1,  semakin  baik  kualitas  cluster  yang dihasilkan. Nilai SI tersebut juga berada pada rentang 0.7 < nilai SI <= 1sehingga menunjukkan bahwa  clustering  data  berstruktur  kuat.  Dalam  penelitian  juga  dilakukan  percobaan  untuk menentukan  jumlah  cluster  terbaik,  dengan  menggunakan  evaluasi  SI.  Adapun  pengujian  nya dilakukan menggunakan metode Silhouette Index dengan hasil pada tabel 8.
Tabel  8 Hasil nilai Silhouette Index pada nilai k n_Cluster Centroid 2 0.16042565499626796
19  PMI Labuhan Batu 4578,0628 1626,64071 Cluster 2 20  RSUD Kabupaten Tapanuli Selatan 81074,02594 84150,07661 Cluster 1 21  PMI Kabupaten Deli Serdang 7940,263409 7440,590434 Cluster 2 22  RSUD Sultan Sulaiman Syariful 5557,729482 4446,90634 Cluster 2 23  RSUD Dr. H. Kumpulan Pane 6050,171155 4686,259703 Cluster 2 24  PMI Kota Pematangsiantar 8481,338986 7111,41758 Cluster 2 25  RSUD  Dr.Hadrianus Sinaga 6984,131299 5446,905085 Cluster 2 26  RSUD Sidikalang 8507,80524 7266,447688 Cluster 2 27  PMI Kota Tebing Tinggi 21533,36253 21278,92631 Cluster 2 28  PMI Kabupaten Batu Bara 627030,1211 626984,9271 Cluster 2
3 -0.09908701471140204 4 0.08880256721795365 5 -0.1171335011050634
Pada  tabel  8,  nilai  Silhouette  Index  yang  tertinggi  ada  pada  cluster  2  dengan  nilai 0.16042565499626796.  berdasarkan teori pada table 1 maka dapat disimpulkan bahwa cluster 2 yang memiliki nilai optimal dengan hasil cluster berstruktur sedang.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Implementasi algoritma K-medoids untuk mengklaster data kasus Transfusi darah di Provinsi Sumatera Utara berhasil dilakukan.  Penelitian ini menggunakan data spasial dan non spasial dengan  menggunakan  2  cluster  dengan  metode Silhoutte  index dan  pada  penelitian  ini dilakukan  iterasi  sebanyak  3  kali  untuk  mendapatkan  hasil  clustering.  Hasil  perhitungan cluster dengan menggunakan metode K-medoids didapat hasil berupa :
 Kelompok pertama (cluster ke-1) terdiri dari UTD :
RSUD  dr.  RM  Djoelham  Binjai,  RSUD  H.Adam  Malik  Medan,  RSUD  Pringadi  Kota Medan,  RSUD  Deli  Serdang,  RSUD  Sultan  Sulaiman  Syarif,  RSUD  Dr.  Hardianus Sinaga, RSUD Batu Bara, RSUD Haji Abdul Manan Simatupang, RSUD Salak dan terdiri dari UDD : PMI Kota Medan, PMI Kabupaten Deli Serdang, PMI Kabupaten Batu Bara, UDD PMI Labuhan Batu.
 Kelompok kedua (cluster ke-2) terdiri dari UTD : RSUD Tanjung pura, RSUD Dr. H. Kumpulan Pane, RSUD Sidikalang, RSUD Porsea, RSUD Dolok Sanggul, RSUD dr.FL. Tobing Sibolga, RSUD Pandan, RSUD Kabupaten Tapanuli  Selatan,  RSUD  Panyambungan  dan  terdiri  dari  UDD  :  PMI  Kota  Pematang Siantar,  PMI  Kota  Tebing  Tinggi,  PMI  Asahan  ,PMI  Labuhan  Batu  Utara,  PMI Kabupaten Tapanuli Selatan, PMI Mandailing Natal.
2. Hasil pengujian clustering menggunakan Silhouette index mendapatkan nilai 0.16042565.

## 5. SARAN
Penelitian  selanjutnya  dapat  membandingkan  dengan  beberapa  metode  cluster seperti K-Means,  DB-SCAN atau  algoritma  clustering  lainnya  untuk  mendapatkan  hasil yang lebih optimal.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Pihak  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Sumatera Utara  yang  telah  memberi  kesempatan  untuk  dijadikan  objek  dalam  melakukan  penelitian  ini. Penulis juga menyampaikan terimakasih kepada tim reviewer dan pihak terkait dalam publikasi artikel ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. R. Situmorang, W. Y. Sihotang, and L. Novitarum, “Identifikasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kelayakan Donor Darah di STIKes Santa Elisabeth Medan Tahun 2019,” J. Anal. Med. Biosains , vol. 7, no. 2, p. 122, 2020, doi: 10.32807/jambs.v7i2.195.
[2] D. A. Wibowo and D. N. Zen, “Gambaran Ketercapaian Transfusi Darah Sesuai Standar Rumah Sakit Umum Daerah Ciamis,” J. Kedokt. Mulawarman , vol. 19, no. 2, pp. 236– 255, 2019.
[3] N.  Yustisia,  T.  Aprilatutini,  and  H.  Desfianty,  “Studi  Kualitatif  Prosedur  Pemasangan Transfusi Darah pada Pasien Anemia,” J. Keperawatan Muhammadiyah Bengkulu , vol. 8,
36  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 25 - 36
no. 1, pp. 61–68, 2020, doi: 10.36085/jkmu.v8i1.726.
[4] R. Rachman, “Pengembangan Sistem Informasi Donor Darah Berbasis  Web Pada Unit Transfusi Darah Kabupaten Sumedang,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 2, pp. 44–51, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i2.128.
[5] R. S. Andriani, D. Irmayani, and A. A. Ritonga, “Web-based Blood Donor Management Information Sytem using Waterfall Method,” Sinkron , vol. 7, no. 2, pp. 708–713, 2022, doi: 10.33395/sinkron.v7i2.11423.
[6] Q. A’yun, W. Y. Arifandi, and H. M. Mukharomah, “Penerapan Data Mining Terhadap Efek Samping Pasca Vaksinasi Covid-19 Menggunakan Algoritma K-Modes Clustering,” G-Tech J. Teknol. Terap. , vol. 6, no. 1, pp. 32–38, 2022, doi: 10.33379/gtech.v6i1.1256.
[7] G.  Dwilestari,  Mulyawan,  Martanto,  and  I.  Ali,  “Analisis  Clustering  menggunakan  K- Medoid pada Data Penduduk Miskin Indonesia,” JURSIMA J. Sist. Inf. dan Manaj. , vol. 9, no. 3, pp. 282–290, 2021.
[8] A.  A.  D.  Sulistyawati  and  M.  Sadikin,  “Penerapan  Algoritma K-medoids Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan,” SISTEMASI , vol. 10, no. 3, p. 516, Sep. 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1332.
[9] A. Suwarno et al. , “Jurnal Teknologi Pelita Bangsa,” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 12, no. 4, pp. 33–40, 2021.
[10] N.  Mirantika,  T.  S.  Syamfithriani,  and  R.  Trisudarmo,  “Implementasi  Algoritma K- medoids Clustering Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan,” J. Nuansa Inform. , vol. 17, pp. 2614–5405, 2023, [Online]. Available: https://journal.uniku.ac.id/index.php/ilkom [11] A. Supriyadi, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Perbandingan Algoritma K-Means Dengan K-medoids Pada  Pengelompokan  Armada  Kendaraan  Truk  Berdasarkan  Produktivitas,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 229–240, 2021, doi: 10.29100/jipi.v6i2.2008.
[12] M. A. Nahdliyah, T. Widiharih, and A. Prahutama, “METODE K-medoids CLUSTERING DENGAN  VALIDASI  SILHOUETTE  INDEX  DAN  C-INDEX  (Studi  Kasus  Jumlah Kriminalitas Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Tahun 2018),” J. Gaussian , vol. 8, no. 2, pp. 161–170, 2019, doi: 10.14710/j.gauss.v8i2.26640.
[13] F. N. Dhewayani, D. Amelia, D. N. Alifah, B. N. Sari, and M. Jajuli, “Implementasi K- Means  Clustering  untuk  Pengelompokkan  Daerah  Rawan  Bencana  Kebakaran Menggunakan Model CRISP-DM,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 12, no. 1, pp. 64–77, 2022, doi: 10.34010/jati.v12i1.6674.
[14] M. F. Nugroho, N. Mutiah, and S. Rahmayuda, “Menggunakan Pengukuran Epidemiologi Berbasis Website ( Studi Kasus : Dinas Kesehatan Kabupaten Kayong Utara ),” J. Ilmu Kesehat. Masy. , vol. 10, no. 01, pp. 12–22, 2022.
[15] M.  Ihsanul  Fikri,  S.  Ramadhani,  and  T.  Z,  “Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan Bangunan Kota Pekanbaru Berbasis Web,” J. Penelit. Dan Pengkaj. Ilm. Eksakta , vol. 1, no. 1, pp. 50–58, 2022, doi: 10.47233/jppie.v1i1.425.
[16] L. Licantik and Nova Noor Kamala Sari, “Sistem Informasi Geografis Fasilitas Kesehatan Bpjs Di Kota Palangka Raya Berbasis Android,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 30–39, 2020, doi: 10.47111/jti.v14i1.402.
[17] O.  Arifin  and  A.  R.  Supriyatna,  “Sistem  Informasi  Geografis  Untuk  Pemetaan  Lahan Kakao Menggunakan Leaflet Js Dan Geojson,” J. Teknoinfo , vol. 17, no. 1, p. 364, 2023, doi: 10.33365/jti.v17i1.2397.
[18] A.  Rini  and  H.  Aprianto,  "Geographic  Information  System  of  Health  Service  Place in Palembang," in Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  2019,  vol.  1167,  no.  1: IOP Publishing, p. 012065