## Klasterisasi Data Penanganan dan Pelayanan Kesehatan Masyarakat dengan Algoritma K-Means
Yohanni Syahra 1 , Dedi Rahman Habibie 2 , Mardiah Nasution 3 , Hanifah Nur Nasution 4 , Asyahri Hadi Nasyuha 1,*
1 Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia
2 Sistem Infromasi, Institut Teknologi Dan Bisnis Indobaru Nasional, Batam, Indonesia
3 Sistem Informasi, STMIK Logika, Medan, Indonesia
4 Studi Pendidikan Vokasional Informatika, Institut Pendidikan Tapanuli Selatan, Padang Sidempuan, Indonesia Email: 1 yohanni.syahra@gmail.com, 2 dedi.habibi@gmail.com, 3 mardiahnst.logika@gmail.com, 4 hanifahnurnasution@gmail.com,
5,* asyahrihadi@gmail.com Email Penulis Korespondensi : asyahrihadi@gmail.com Submitted 22-09-2022; Accepted 19-10-2022; Published 31-10-2022

## Abstrak
Pelayanan  Kesehatan  masyarakat  yang  berkualitas  menjadi  salah  satu  ciri  keberhasilan  pembangunan  negara  di  bidang  kesehatan. Kantor Dinas Kesehatan telah merumuskan sejumlah metode untuk menentukan tingkat kemajuan pembangunan kesehatan di pusat hingga  kecamatan.  Setiap  tahun  Kantor  Dinas  Kesehatan  Lubuk  Pakam  menghimpun  data  kesehatan  masyarakat  untuk  diproses sehingga dihasilkan peringkat daerah berpredikat kabupaten/kota sehat. Data mining merupakan suatu proses yang digunakan untuk mengekstrasi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  mendapatkan  beberapa  informasi  penting dari  suatu data  dalam menganalisa  data  kesehatan  masyarakat.  Selanjutnya  algoritma  yang  akan  digunakan  untuk  pengelolaan  Data  mining  pada  kasus menganalisa data kesehatan masyarakat dan digunakan untuk pembentukan cluster adalah algoritma K-Means. Hasil yang didapatkan dalam pengemolopokan data terdapat kategori tingkat penilaian pasien Sangat Puas, Puas, dan Tidak Puas. Dari hasil proses metode K-Means  dapat  disimpulkan  untuk  peningkatkan  pelayanan  maupun  penanganan  kesehatan  adapun  hasil  pengelompokkan  tingkat kepuasan.
Kata Kunci: Data Mining; K-Means; Pelayanan Kesehatan

## Abstract
Quality public health services are one of the characteristics of the country's successful development in the health sector. The Health Office has formulated a number of methods to determine the level of progress of health development at the center to the sub-districts. Every year the Lubuk Pakam Health Office collects public health data for processing so that it produces a ranking of regions with the predicate of healthy districts/cities. Data mining is a process used to extract and identify useful information and obtain some important information from data in analyzing public health data. Furthermore, the algorithm that will be used for data mining management in the case of analyzing public health data and used for cluster formation is the K-Means algorithm. The results obtained in the data grouping there are categories of patient assessment levels Very Satisfied, Satisfied, and Dissatisfied. From the results of the K-Means method, it can be concluded to improve services and health care as for the results of grouping the level of satisfaction.
Keywords : Data Mining; K-Means; Health Services

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu nilai indikator dari keberhasilan pelayanan kesehatan adalah ketanggapan pelayanan kesehatan, ruang lingkup pelayanan kesehatan dan kesehatan ibu dan anak. Hal ini merujuk pada Rencana Strategis Kementerian Kesehatan tahun 2021 yang salah satu fokusnya adalah pemaksimalan layanan balita, penderita diare dan pneumonia karena banyaknya kematian akibat penyakit-penyakit tersebut, maka penelitian ini memilih tiga buah atribut untuk menilai tersebut yaitu dengan jumlah kasus diare yang ditangani terhadap jumlah perkiraanpenderita, jumlah kasus pneumonia yang ditangani dibandingkan dengan jumlah perkiraan penderita yang ada dan jumlah balita yang terlayani dibandingkan dengan jumlah balita  yang  ada.  Hasil  penelitian  berupa  klasterisasi  kesehatan  di  kecamatan  Lubuk  Pakam  dapat  digunakan  untuk menggambarkan  distribusi  pengelompokkan  kesehatan  masyarakat berdasarkan  homogenitas  profil  kesehatan  masing- masing. Penelitian ini akan menggunakan data data kesehatan masyarkat. Dengan menggunakan metode K-Means dalam pengklasteran kesehatan masyarakat, yang akan menghasilkan informasi kesehatan masyarakat.
Data mining merupakan suatu proses yang digunakan untuk mengekstrasi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan mendapatkan beberapa informasi penting dari suatu data dalam menganalisa data kesehatan masyarakat. Selanjutnya  algoritma  yang  akan  digunakan  untuk  pengelolaan  Data  mining  pada  kasus  menganalisa  data  kesehatan masyarakat dan digunakan untuk pembentukan cluster adalah algoritma K-Means[1]. Penerapan algoritma K-Means telah digunakan dalam berbagai kasus menganalisa data seperti yang digunakannya metode K-Means untuk mengetahui data kesehatan  masyarakat,  sehingga  Algoritma  K-Means  sangat  sesuai  dan  dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  dalam menganalisa data kesehatan masyarakat, seperti penelitian[2] dalam pengelompokan Dokumen Skripsi dan penelitian [3] dalam klasifikasi citra batik maka hasil penelitian dapat membantu dalam menyelesaikan masalah pengelompokan. Data mining adalah sebuah proses menganalisa data untuk mengetahui suatu pola dari kelompok data yang tersembunyi[4]. Yang  bertujuan  untuk  menemukan,  menggali  pengetahuan  dari  data  atau  informasi  yang  kita  miliki. Data  mining melibatkan  pencarian  pola  yang  diperlukan  dalam  database  untuk  membantu  pembuat  keputusan  di  masa  yang  akan datang. Data Mining adalah kenyataan bahwa Data Mining mewarisi banyak aspek dan teknik dari bidang-bidang ilmu yang  sudah  mapan  terlebih  dahulu.  Berawal  dari  beberapa  disiplin  ilmu  dan  Tujuan  utama  data  mining  adalah  untuk menemukan, atau menambang pengetahuan dari data atau informasi yang kita miliki. Data mining , sering juga disebut
sebagai bagian dari knowledge discovery in database (KDD)[5]. KDD merupakan kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar. Pada tahapan data  mining  ini dilakukan  proses  ekstraksi  data  yang  besar  untuk  menemukan  pengetahuan  yang belum  tersampaikan sebelumnya, dengan menggunakan teknik klasifikasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  sebuah  metode  penelitian  metode  pengembangan  sistem  merupakan  salah  satu  unsur  yang  penting  dalam penelitian. Pada penelitian ini menggunakan tahapan yang dapat dikembangkan menjadi sebuah sistem. Dalam metode pengembangan sistem mengadopsi algoritma waterfall seperti gambar di bawah ini:

## Gambar 1. Tahapan Pengembangan Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data  mining adalah  sebuah  proses  menganalisa  data  untuk  mengetahui  suatu  pola  dari  kelompok  data  yang tersembunyi[6]. Yang bertujuan untuk menemukan, menggali pengetahuan dari data atau informasi yang kita miliki. Data mining melibatkan pencarian pola yang diperlukan dalam database untuk membantu pembuat keputusan di masa yang akan datang. Data Mining mewarisi banyak aspek dan teknik dari bidang-bidang ilmu yang sudah mapan terlebih dahulu. Berawal  dari  beberapa  disiplin  ilmu  dan  Tujuan  utama  data  mining  adalah  untuk  menemukan,  atau  menambang pengetahuan dari data atau informasi yang kita miliki. Data mining , sering juga disebut sebagai bagian dari knowledge discovery in database (KDD)[7]. KDD merupakan kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam set  data berukuran  besar[8],[9].  Pada  tahapan  data  mining  ini dilakukan proses ekstraksi data yang besar untuk menemukan pengetahuan yang belum tersampaikan sebelumnya, dengan menggunakan teknik klasifikasi[10],[11].

## 2.3 Algoritma K-Means
Algoritma K-means merupakan  salah  satu  algoritma  dengan  partitional,  karena K-Means didasarkan  pada  penentuan jumlah awal kelompok dengan mendefinisikan nilai centroid awalnya[12],[13]. Algoritma K-means menggunakan proses secara berulang-ulang untuk mendapatkan basis data cluster . Tahapan dalam perhitungan algoritme K-Means yaitu tentukan banyaknya cluster berdasarkan cluster data yang akan dibentuk. Selanjutnya tentukan centroid atau pusat cluster awal secara acak[14],[15]. Kemudian hitung setiap data dan  kelompokkan  ke cluster terdekat  berdasarkan  jarak  antara  data  dengan  pusat cluster awal.  Lalu  Hitung  kembali centroid dengan keanggotaan cluster yang sekarang. Selanjutnya pada setiap objek memakai pusat cluster yang baru. Jika pusat cluster tidak berubah lagi maka proses Perhitungan selesai. Langkah- langkah melakukan clustering dengan metode K-means adalah sebagai berikut[16],[17]: a. Pilih jumlah cluster k.
b. Inisialisasi ke pusat cluster ini bisa dilakukan dengan  berbagai  cara. Cara yang paling sering dilakukan adalah dengan random atau acak. Pusat-pusat cluster diberi dengan nilai awal dengan angka-angka random.
d(xi,µj) = √∑(𝑥𝑖, µ𝑗) 2 (1)
Dimana: xi = data kriteria µj = centroid pada cluster ke-js c. Klasterisasi penjualan setiap data berdasarkan kedekatannya dengan centroid atau mencari jarak terkecil.
d. Memperbaharui nilai centroid baru, nilai centroid baru di peroleh dari rata-rata cluster yang bersangkutan dengan menggunakan rumus yaitu :
Analisa Kebutuhan Desain Sistem Penulisan Kode Program Pengujian Program
Penerapan Program
µj(t+1) = 1 𝑁𝑠𝑗 ∑ 𝑥𝑗 𝑗€𝑠𝑗 (2)
Keterangan : µj(t+1) = centroid baru pada iterasi (t+1) Nsj = Data pada cluster Sj e. Apabila data setiap cluster belum berhenti, lakukan perulangan dari langkah 2 hingga 5, sampai anggota tiap cluster tidak ada yang berubah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk melakukan proses dengan menggunakan algoritma K-Means maka dibutuhkan data, dari proses penelitian yang dilakukan maka didapatkan data yang akan dikelompokan dari penilaian kepuasan penangan dan pelayanan Pasien adalah sebagi berikut:
Tabel 1. Data Variabel No Keterangan Jenis Kepuasan 1 Variabel 1 Penangan Kesehatan 2 Variabel 2 Pelayanan 3 Variabel 3 Fasiltas Tabel 2. Data Penilaian Kepuasan penangan dan pelayanan Pasien No Keterangan Nilai 1 Sangat Baik 5 2 Baik 4 3 Cukup Baik 3 4 Kurang Baik 2 5 Tidak Baik 1
Adapun tabel penilaian Pasien yang dinormaliasi berdasrkan nilai sudah ditentukan sebagai berikut.
Tabel 3. Data Normalisasi Penilaian Kepuasan penangan dan pelayanan Pasien
No Nama Pasien Penangan Kesehatan Pelayanan Fasiltas 1 Siti Fadila Putri 3 2 2 2 Syabil Sakhi Zaidan 2 2 2 3 Talitha Danesh 3 3 2 4 Aditya Yudhistira 3 2 3 5 Alisyah Adelia Batubara 1 3 2 6 Arya Pratama 4 3 3 7 Aulia Ramadhani 3 3 3 8 Girly Asa Mayantri 3 3 3 9 Haidir Alli 2 2 2 10 Imam Ramadhan 2 2 2 11 Hardiansyah 4 3 3 12 M. Afdan Nasution 1 2 2 13 M. Dihan Al Fatah Lubis 2 2 2 14 Muhammad Arjuna Irawan 3 1 1 15 Muhammad Daffa Sinaga 3 3 3 16 Muhammad Rayhan 1 3 3 17 Muhammad Zaki Wibowo 1 2 2 18 Raisya Duwi Sevi Purba 2 3 3 19 Sakinah Br Hasibuan 2 3 3 20 Shakira Safitri 3 2 2 21 Adiba Khairiyah 2 2 2 22 Arumi Herliana Lubis 2 2 2 23 Balkis Kiranah 3 2 2 24 Dellis Novianti Br Bancin 3 4 4 25 Diego Syahputra Sinaga 1 2 2 26 Eliza Nabila 1 3 2 27 Eriska Aulia 2 4 1 28 Fathir Syahdana 3 2 3 29 Febriyansyah 2 1 3 30 Fikri Anggar 2 2 2
31 Intan Adelia 3 3 3 32 Intan Suindah Natasha 2 4 3 33 Khadijah Al Qubra Simanjuntak 1 1 2 34 Linda Tarigan S. 3 3 2 35 M. Rayhan Ramadhan 2 3 2 36 Mhd. Riswandhi 3 4 2 37 Muhammad Fadhil 2 2 4 38 Muhammad Fatih Arroyyan 1 3 2 39 Muhammad Muhsin Ali 3 3 3 40 Nazra Saskia 3 3 2 41 Nazwa Almira 4 2 2 42 Novi Sarika Adelia 3 2 2 43 Raysa Naura Arindi 3 2 2 44 Rhaudatu Al Jannah 2 1 4 45 Ridho Anggara Nainggolan 2 3 2 46 Safitri Fadillah 2 4 3 47 Sulaiman 4 2 3 48 Abil Azmy 3 3 2 49 Dafin Refandi 1 3 2 50 Gali Prawira 4 2 2 51 M. Labib Asy Syakir 2 2 2 52 Mazeyya Farhanah Shalehah 3 1 4 53 Muhammad Ikhsan 4 2 2 54 Muhammad Luthfi Naufal 2 4 2 55 Nafila Syakira 1 3 1 56 Nafisya Shapira 3 2 3 57 Naila Aliza 4 4 5 58 Nasyra Khaifara 1 3 2 59 Novri Anjani 1 4 3 60 Nur Laila 4 2 3 61 Raffa Anggara 3 4 2 62 Rafky Syahputra 3 3 2 63 Rahmat Ramadhan 1 1 2 64 Razza Anggara 2 2 2 65 Riyo Andika 4 2 4 66 Rizky Afrianda 4 2 2 67 Rohim Benzema Nasution 1 2 3 68 Rohman Afando Nasution 4 3 2 69 Satria Anugrah 3 3 2 70 Selistio Mustakim 2 3 2 71 Zidan Arselan 2 1 2 72 Qory Miza Mahani 1 3 4 73 Adam Putra Pratama 1 3 4 74 Andini Syahputri 4 2 3 75 Aura Intan Ramadhani 3 2 3 76 Azan Ramadhan 2 3 2 77 Baik Ramadhan 2 2 2 78 Dara Angelia 4 3 2 79 Haris Prasetyo 4 3 2 80 Hilya Annadra Barqah 1 3 4 81 Icha Cahya Arizka 1 3 2 82 M. Faris 2 4 2 83 M. Fatih Al Ayyubi 2 1 1 84 M. Zacky Marhaendra 3 3 3 85 Muhammad Hakim 3 2 3 86 Mustika Aksari 2 1 2 87 Nazrun Azizi 2 1 3 88 Nuraini 3 3 3 89 Salsabil Nindia Queensya 3 2 2 90 Syahkila Putri 3 3 2 91 Syifa Arrizkika Syahdani 3 2 2 92 Wizdan Restu Reynata 2 2 2
93 Yolanda 2 3 4 94 Wizdan Restu Reynata 2 3 2 95 Ahmad Abdul Ghani 2 3 3 96 Aisya Nadhifa Qarira 4 3 2 97 Ardhani Janitra 2 1 2 98 Arkan Jonea 2 4 2 99 Asyifa Naira Azzahra 2 2 2 100 Ayu Diyan Sahputri Khan 3 3 4 101 Bilqis Putri Winarti 3 4 3 102 Mhd Juanda Ramadhan 1 2 3 103 Muhammad Alif Azam 4 3 2 104 Muhammad Khairil Mumtaz Sitepu 3 1 2 105 Nasywa Ramadhani 3 2 2 106 Naura Hasnah 2 3 2 107 Naura Yasnin Hrp 4 3 4 108 Nora Asilia Lubis 2 3 2 109 Nurul Maulida Indira 2 2 2 110 Raihan Imansyah 3 2 1 111 Siti Nurul Qolbi Br Tarigan 3 1 3 112 Utari Nur Hasanah 1 2 3 113 Zara Shofia Humairah 1 3 2 114 Zulfa Naqoyyum Br Perangin angin 3 3 3 115 Aufa Devita 2 3 3 116 Fahri Hart Awan 4 2 2 117 Hafiza Syakila Hafi 1 2 2 118 Qeri Pradana 2 2 2 119 Muhammad Khairul Azzam 3 2 2 120 Ridho Ramadhan Syah 3 3 4
Berikut  ini  langkah-langkah  pada  algoritma K-Means sampai  diketahui  pembagian  nilai Centroid sebelumnya tidak berubah. a. Menentukan jumlah Cluster misalkan sebanyak k = 3 b. Menentukan Centroid c setiap Cluster yang diambil dari data sumber
Table 4. Tabel Data Centroid Awal Centroid No Data PenanganKesehatan Pelayanan Fasiltas M1 57 4 4 5 M2 1 3 2 2 M3 63 1 1 2
Hitung jarak data ke Centroid menggunakan rumus Euclidean, data tersebut dari Cluster terdekatnya. a. Jarak antara Pasien nomor pertama dengan titik m1
= √∑ (𝑥 𝑖− 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 = √(3 − 4) 2 + (2 − 4) 2 +(2 − 5) 2 = 3,742 b. Jarak antara Pasien nomor pertama dengan titik m2 = √∑ (𝑥 𝑖− 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 = √(3 − 3) 2 + (2 − 2) 2 +(2 − 2) 2 = 0 c. Jarak antara Pasien nomor pertama dengan titik m3 = √∑ (𝑥 𝑖− 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 = √(3 − 1) 2 + (2 − 1) 2 +(2 − 2) 2 = 2,236 Untuk lebih lengkapnya jarak pada setiap baris data, hasilnya seperti pada tabel berikut:
Tabel 5. Tabel Hasil Perhitungan Iterasi Ke 1
No C1 C2 C3 Jarak Terdekat Keterangan 1 3,742 0 2,236 C2 Puas 2 4,123 1 1,414 C2 Puas 3 3,317 1 2,828 C2 Puas 4 3 1 2,449 C2 Puas
JURIKOM is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
5 4,359 2,236 2 C3 Cukup Puas 6 2,236 1,732 3,742 C2 Puas 7 2,449 1,414 3 C2 Puas 8 2,449 1,414 3 C2 Puas 9 4,123 1 1,414 C2 Puas 10 4,123 1 1,414 C2 Puas 11 2,236 1,732 3,742 C2 Puas 12 4,69 2 1 C3 Cukup Puas 13 4,123 1 1,414 C2 Puas 14 5,099 1,414 2,236 C2 Puas 15 2,449 1,414 3 C2 Puas 16 3,742 2,449 2,236 C3 Cukup Puas 17 4,69 2 1 C3 Cukup Puas 18 3 1,732 2,449 C2 Puas 19 3 1,732 2,449 C2 Puas 20 3,742 0 2,236 C2 Puas 21 4,123 1 1,414 C2 Puas 22 4,123 1 1,414 C2 Puas 23 3,742 0 2,236 C2 Puas 24 1,414 2,828 4,123 C1 Sangat Puas 25 4,69 2 1 C3 Cukup Puas 26 4,359 2,236 2 C3 Cukup Puas 27 4,472 2,449 3,317 C2 Puas 28 3 1 2,449 C2 Puas 29 4,123 1,732 1,414 C3 Cukup Puas 30 4,123 1 1,414 C2 Puas 31 2,449 1,414 3 C2 Puas 32 2,828 2,449 3,317 C2 Puas 33 5,196 2,236 0 C3 Cukup Puas 34 3,317 1 2,828 C2 Puas 35 3,742 1,414 2,236 C2 Puas 36 3,162 2 3,606 C2 Puas 37 3 2,236 2,449 C2 Puas 38 4,359 2,236 2 C3 Cukup Puas 39 2,449 1,414 3 C2 Puas 40 3,317 1 2,828 C2 Puas 41 3,606 1 3,162 C2 Puas 42 3,742 0 2,236 C2 Puas 43 3,742 0 2,236 C2 Puas 44 3,742 2,449 2,236 C3 Cukup Puas 45 3,742 1,414 2,236 C2 Puas 46 2,828 2,449 3,317 C2 Puas 47 2,828 1,414 3,317 C2 Puas 48 3,317 1 2,828 C2 Puas 49 4,359 2,236 2 C3 Cukup Puas 50 3,606 1 3,162 C2 Puas 51 4,123 1 1,414 C2 Puas 52 3,317 2,236 2,828 C2 Puas 53 3,606 1 3,162 C2 Puas 54 3,606 2,236 3,162 C2 Puas 55 5,099 2,449 2,236 C3 Cukup Puas 56 3 1 2,449 C2 Puas 57 0 3,742 5,196 C1 Sangat Puas 58 4,359 2,236 2 C3 Cukup Puas 59 3,606 3 3,162 C2 Puas 60 2,828 1,414 3,317 C2 Puas 61 3,162 2 3,606 C2 Puas 62 3,317 1 2,828 C2 Puas 63 5,196 2,236 0 C3 Cukup Puas 64 4,123 1 1,414 C2 Puas 65 2,236 2,236 3,742 C3 Cukup Puas 66 3,606 1 3,162 C2 Puas
JURIKOM is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
67 4,123 2,236 1,414 C3 Cukup Puas 68 3,162 1,414 3,606 C2 Puas 69 3,317 1 2,828 C2 Puas 70 3,742 1,414 2,236 C2 Puas 71 4,69 1,414 1 C3 Cukup Puas 72 3,317 3 2,828 C3 Cukup Puas 73 3,317 3 2,828 C3 Cukup Puas 74 2,828 1,414 3,317 C2 Puas 75 3 1 2,449 C2 Puas 76 3,742 1,414 2,236 C2 Puas 77 4,123 1 1,414 C2 Puas 78 3,162 1,414 3,606 C2 Puas 79 1,414 1,414 3,606 C3 Cukup Puas 80 3,317 3 2,828 C3 Cukup Puas 81 3,317 2,236 2 C3 Cukup Puas 82 2,236 2,236 3,162 C3 Cukup Puas 83 4,123 1,732 1,414 C3 Cukup Puas 84 1,414 1,414 3 C3 Cukup Puas 85 2,236 1 2,449 C2 Puas 86 3,742 1,414 1 C3 Cukup Puas 87 4,359 2,236 0 C3 Cukup Puas 88 1,414 1,414 3 C3 Cukup Puas 89 2,449 0 2,236 C2 Puas 90 1,732 1 2,828 C2 Puas 91 2,449 0 2,236 C2 Puas 92 3 1 1,414 C2 Puas 93 2,449 2,449 3 C3 Cukup Puas 94 2,449 1,414 2,236 C2 Puas 95 2,236 1,732 2,449 C2 Puas 96 1,414 1,414 3,606 C3 Cukup Puas 97 3,742 1,414 1 C3 Cukup Puas 98 2,236 2,236 3,162 C3 Cukup Puas 99 3 1 1,414 C2 Puas 100 1,732 2,236 3,464 C1 Sangat Puas 101 1 2,236 3,742 C1 Sangat Puas 102 3,606 2,236 1,414 C3 Cukup Puas 103 1,414 1,414 3,606 C3 Cukup Puas 104 3,317 1 2 C2 Puas 105 2,449 0 2,236 C2 Puas 106 2,449 1,414 2,236 C2 Puas 107 1,414 2,449 4,123 C1 Sangat Puas 108 2,449 1,414 2,236 C2 Puas 109 3 1 1,414 C2 Puas 110 3 1 2,449 C2 Puas 111 3,742 3,162 3,606 C2 Puas 112 2 3,742 5,196 C1 Sangat Puas 113 3,317 2,236 2 C3 Cukup Puas 114 1,414 1,414 3 C3 Cukup Puas 115 2,236 1,732 2,449 C2 Puas 116 2,236 1 3,162 C2 Puas 117 3,742 2 1 C3 Cukup Puas 118 3 1 1,414 C2 Puas 119 2,449 0 2,236 C2 Puas 120 1,732 2,236 3,464 C1 Sangat Puas
Dari tabel 3.5 di dapat Jumlah Pasien sebagai berikut : C n = Nilai Terdekat (C1,C2,C3) a. C1 = { 24,57,100,107,112}
b. C2= { 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 14, 15, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 27, 28, 30, 31, 32, 34, 35, 36, 37, 39, 40, 41, 42, 43, 45, 46, 47, 48, 50, 51, 52, 53, 54, 56, 59, 60, 61, 62, 64, 66, 68, 69, 70, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 84, 85, 88, 89, 90, 91, 92, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 103, 104, 105, 106, 108, 109, 110, 114, 115, 116, 118, 119}
c. C3= { 5, 12, 16, 17, 25, 26, 29, 33, 38, 44, 49, 55, 58, 63, 67, 71, 72, 73, 80, 81, 82, 83, 86, 87, 93, 101, 102, 111,
113, 117}
Tabel 6. Pengelompokkan Hasil Iterasi Ke-1 Cluster Nomor Penilain Pasien “Sangat Puas” 24,57,100,107,112 Penilain Pasien “Puas” 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 14, 15, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 27, 28, 30, 31, 32, 34, 35, 36, 37, 39, 40, 41, 42, 43, 45, 46, 47, 48, 50, 51, 52, 53, 54, 56, 59, 60, 61, 62, 64, 66, 68, 69, 70, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 84, 85, 88, 89, 90, 91, 92, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 103, 104, 105, 106, 108, 109, 110, 114, 115, 116, 118, 119 Penilain Pasien “Tidak Puas” 5, 12, 16, 17, 25, 26, 29, 33, 38, 44, 49, 55, 58, 63, 67, 71, 72, 73, 80, 81, 82, 83, 86, 87, 93, 101, 102, 111, 113, 117
Dengan melakukan pembaruan Centroid dari hasil Cluster adalah sebagai berikut :
a. C1   = rata-rata (24, 57, 100, 107, 112) = (3,50;3,50;4,33)
b. C2   = rata-rata  (1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 13, 14, 15, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 27, 28, 30, 31, 32, 34, 35, 36, 37, 39, 40, 41, 42, 43, 45, 46, 47, 48, 50, 51, 52, 53, 54, 56, 59, 60, 61, 62, 64, 66, 68, 69,  70, 74, 75, 76,
77, 78, 79, 84, 85, 88, 89, 90, 91, 92, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 103, 104, 105, 106, 108, 109, 110, 114,
115, 116, 118, 119)
= (0,54;2,54;2,30)
c. C3   = rata-rata (5, 12, 16, 17, 25, 26, 29, 33, 38, 44, 49, 55, 58, 63, 67, 71, 72, 73, 80, 81, 82, 83, 86, 87, 93, 101, 102, 111, 113, 117)
= ( 1,45; 2,26; 2,58)
Menghitung kembali nilai rasio dengan membandingkan nilai BCV (Between Cluster Variation) dan WCV (Within Cluster Variation). BCV / WCV = 11,174 / 165,094 = 0,068 Nilai Centroid berubah dari nilai Centroid sebelumnya, maka algoritma dilanjutkan ke langkah berikutnya. Hitung jarak data ke Centroid menggunakan rumus Euclidean, data tersebut akan data Jumlah Pasien dari Cluster terdekatnya.
Tabel 7. Tabel Hasil Perhitungan Iterasi Ke 2 No C1 C2 C3 Jarak Terdekat Keterangan 1 2,819 2,539 1,674 C3 Cukup Puas 2 3,153 1,587 0,839 C3 Cukup Puas 3 2,438 2,525 1,812 C3 Cukup Puas 4 2,068 2,618 1,625 C3 Cukup Puas 5 3,456 0,721 1,045 C2 Puas 6 1,509 3,565 2,687 C1 Sangat Puas 7 1,509 2,604 1,767 C1 Sangat Puas 8 1,509 2,604 1,767 C1 Sangat Puas 9 3,153 1,587 0,839 C3 Cukup Puas 10 3,153 1,587 0,839 C3 Cukup Puas 11 1,509 3,565 2,687 C1 Sangat Puas 12 3,734 0,769 0,78 C2 Puas 13 3,153 1,587 0,839 C3 Cukup Puas 14 4,197 3,18 2,545 C3 Cukup Puas 15 1,509 2,604 1,767 C1 Sangat Puas 16 2,877 0,961 0,965 C2 Puas 17 3,734 0,769 0,78 C2 Puas 18 2,068 1,689 1,013 C3 Cukup Puas 19 2,068 1,689 1,013 C3 Cukup Puas 20 2,819 2,539 1,674 C3 Cukup Puas 21 3,153 1,587 0,839 C3 Cukup Puas 22 3,153 1,587 0,839 C3 Cukup Puas 23 2,819 2,539 1,674 C3 Cukup Puas 24 0,782 3,334 2,729 C1 Sangat Puas 25 3,734 0,769 0,78 C2 Puas 26 3,456 0,721 1,045 C2 Puas 27 3,689 2,444 2,415 C3 Cukup Puas 28 2,068 2,618 1,625 C3 Cukup Puas 29 3,206 2,235 1,435 C3 Cukup Puas
30 3,153 1,587 0,839 C3 Cukup Puas 31 1,509 2,604 1,767 C1 Sangat Puas 32 2,068 2,187 1,874 C3 Cukup Puas 33 4,236 1,632 1,457 C3 Cukup Puas 34 2,438 2,525 1,812 C3 Cukup Puas 35 2,819 1,565 1,09 C3 Cukup Puas 36 2,438 2,882 2,402 C3 Cukup Puas 37 2,147 2,309 1,543 C3 Cukup Puas 38 3,456 0,721 1,045 C2 Puas 39 1,509 2,604 1,767 C1 Sangat Puas 40 2,438 2,525 1,812 C3 Cukup Puas 41 2,819 3,518 2,626 C3 Cukup Puas 42 2,819 2,539 1,674 C3 Cukup Puas 43 2,819 2,539 1,674 C3 Cukup Puas 44 2,934 2,72 1,974 C3 Cukup Puas 45 2,819 1,565 1,09 C3 Cukup Puas 46 2,068 2,187 1,874 C3 Cukup Puas 47 2,068 3,575 2,596 C1 Sangat Puas 48 2,438 2,525 1,812 C3 Cukup Puas 49 3,456 0,721 1,045 C2 Puas 50 2,819 3,518 2,626 C3 Cukup Puas 51 3,153 1,587 0,839 C3 Cukup Puas 52 2,571 3,366 2,448 C3 Cukup Puas 53 2,819 3,518 2,626 C3 Cukup Puas 54 2,819 2,092 1,916 C3 Cukup Puas 55 4,197 1,454 1,804 C2 Puas 56 2,068 2,618 1,625 C3 Cukup Puas 57 0,972 4,631 3,922 C1 Sangat Puas 58 3,456 0,721 1,045 C2 Puas 59 2,877 1,689 1,848 C2 Puas 60 2,068 3,575 2,596 C1 Sangat Puas 61 2,438 2,882 2,402 C3 Cukup Puas 62 2,438 2,525 1,812 C3 Cukup Puas 63 4,236 1,632 1,457 C3 Cukup Puas 64 3,153 1,587 0,839 C3 Cukup Puas 65 1,616 3,897 2,928 C1 Sangat Puas 66 2,819 3,518 2,626 C3 Cukup Puas 67 3,206 0,998 0,668 C3 Cukup Puas 68 2,438 3,508 2,717 C1 Sangat Puas 69 2,438 2,525 1,812 C3 Cukup Puas 70 2,819 1,565 1,09 C3 Cukup Puas 71 3,734 2,143 1,49 C3 Cukup Puas 72 2,571 1,825 1,664 C3 Cukup Puas 73 2,571 1,825 1,664 C3 Cukup Puas 74 2,068 3,575 2,596 C1 Sangat Puas 75 2,068 2,618 1,625 C3 Cukup Puas 76 2,819 1,565 1,09 C3 Cukup Puas 77 3,153 1,587 0,839 C3 Cukup Puas 78 2,438 3,508 2,717 C1 Sangat Puas 79 2,438 3,508 2,717 C1 Sangat Puas 80 2,571 1,825 1,664 C3 Cukup Puas 81 3,456 0,721 1,045 C2 Puas 82 2,819 2,092 1,916 C3 Cukup Puas 83 4,428 2,487 2,093 C3 Cukup Puas 84 1,509 2,604 1,767 C1 Sangat Puas 85 2,068 2,618 1,625 C3 Cukup Puas 86 3,734 2,143 1,49 C3 Cukup Puas 87 4,236 1,632 1,457 C3 Cukup Puas 88 1,509 2,604 1,767 C1 Sangat Puas 89 2,819 2,539 1,674 C3 Cukup Puas 90 2,438 2,525 1,812 C3 Cukup Puas 91 2,819 2,539 1,674 C3 Cukup Puas
92 3,153 1,587 0,839 C3 Cukup Puas 93 1,616 2,293 1,693 C1 Sangat Puas 94 2,819 1,565 1,09 C3 Cukup Puas 95 2,068 1,689 1,013 C3 Cukup Puas 96 2,438 3,508 2,717 C1 Sangat Puas 97 3,734 2,143 1,49 C3 Cukup Puas 98 2,819 2,092 1,916 C3 Cukup Puas 99 3,153 1,587 0,839 C3 Cukup Puas 100 0,782 3,031 2,228 C1 Sangat Puas 101 1,509 2,951 2,368 C1 Sangat Puas 102 3,206 0,998 0,668 C3 Cukup Puas 103 2,438 3,508 2,717 C1 Sangat Puas 104 3,456 2,919 2,078 C3 Cukup Puas 105 2,819 2,539 1,674 C3 Cukup Puas 106 2,819 1,565 1,09 C3 Cukup Puas 107 0,782 3,888 3,01 C1 Sangat Puas 108 2,819 1,565 1,09 C3 Cukup Puas 109 3,153 1,587 0,839 C3 Cukup Puas 110 2,826 1,297 1,962 C2 Puas 111 3,124 3,085 3,073 C3 Cukup Puas 112 1,898 3,538 3,543 C1 Sangat Puas 113 2,658 1,812 1,176 C3 Cukup Puas 114 0,726 1,118 1,271 C1 Sangat Puas 115 1,41 1,245 0,668 C3 Cukup Puas 116 2,216 1,396 2,217 C2 Puas 117 3,049 1,688 1,185 C3 Cukup Puas 118 2,415 0,741 0,758 C2 Puas 119 2,091 0,5 1,321 C2 Puas 120 0,955 1,954 1,874 C1 Sangat Puas
Dari  tabel  7.  di  dapat  penggabungan  pengolahan  Staff  dinas  kesehatan  berdasarkan  nilai  terdekat  pada  nomor pasine sebagai berikut :
a. C1   = rata-rata (6, 7, 8, 15, 24, 31, 39, 47, 57, 60, 65, 68, 74, 78, 79, 84, 88, 93, 96, 100, 101, 103, 107, 111, 112, 114, 112)
= ( 3,50; 3,50 ;4,33)
b. C2   = rata-rata (5, 12, 16, 17, 25, 26, 38, 49, 55, 58, 59, 81, 113, 117) = (0,54;2,54;2,30)
c. C3   = rata-rata (1, 2, 3, 4, 9, 10, 13, 14, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 27, 28, 29, 30, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 48, 50, 51, 52, 53, 54, 61, 62, 63, 64, 66, 67, 69, 70, 71, 72, 73, 75, 76,  77, 80, 81, 82, 83, 85, 86, 87, 89, 90, 91, 92, 94, 95, 97, 98, 99,  102, 104, 105, 106, 108, 109, 110, 115, 116, 118, 119)
= (1,45;2,26;2,58)
Setelah dilakukan sebanyak 2 iterasi maka nilai Centroid nya tidak ada perubahan lagi maka hasil adalah sebagai berikut:
BCV / WCV = 7,689/ 178,835 = 0,043 Hasil  pengelompokkan cluster dari penilaian  kepuasan  penangan  dan  pelayanan  Pasien  rendah  adalah  sebagai berikut:
Tabel 8. Pengelompokkan Hasil Iterasi Ke-2 Kode Cluster Nomor C1 Penilain Pasien “Sangat Puas” 1, 6, 8, 13, 15, 18, 22, 25, 27, 31, 32, 39, 47, 48, 55, 63, 64, 71, 79, 80, 87, 95, 96, 103, 111, 112, 119 C2 Penilain Pasien “Puas” 2, 4, 5, 7, 9, 10, 11, 12, 14, 16, 17, 19, 20, 21, 23, 24, 26, 28, 29, 30, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 40, 41, 43, 44, 45, 46, 49, 50, 51, 53, 54, 56, 57, 59, 60, 61, 62, 65, 66, 67, 69, 70, 72, 73, 75, 76, 77, 78, 81, 82, 83, 85, 86, 88, 89, 91, 92, 93, 94, 97, 98, 99, 101, 102, 104, 105, 107, 108, 109, 110, 113, 114, 115, 117, 118, 120 C3 Penilain Pasien “Tidak Puas”
3, 42, 52, 58, 68, 74, 84, 90, 100, 106, 116

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dengan  Data  mining  pada  kasus  menganalisa  data  kesehatan  masyarakat  dan digunakan  untuk  pembentukan  cluster  sangat  tepat  menggunakan  algoritma  K-Means.  Hasil  yang  didapatkan  dalam pengemolopokan  data  terdapat  kategori  tingkat  penilaian  pasien  Sangat  Puas,  Puas,  dan  Tidak  Puas . Hasil  yang didapatkan dalam pengemolopokan data terdapat kategori tingkat penilaian pasien Sangat Puas adalah 27, Puas adalah 82, Tidak Puas 11.

## REFERENCES
[1] A. N. Yusril, I. Larasati, and Q. Aini, “Implementasi Text Mining Untuk Advertising Dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering Pada Data Tweets Gojek Indonesia,” Sistemasi , vol. 9, no. 3, p. 586, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i3.924.
[2] M. Sholeh, M. A. Fauzi, and S. Adinugroho, “Implementasi Metode Text Mining dan K-Means Clustering untuk Pengelompokan Dokumen Skripsi ( Studi Kasus : Universitas Brawijaya ),” vol. 2, no. 11, pp. 5518–5524, 2018.
[3] Y. Brasilka, E. Ernawati, and ..., “Klasifikasi citra batik besurek Berdasarkan ekstraksi fitur tekstur Menggunakan jaringan syaraf tiruan Self organizing map (som),” Rekursif J. … , vol. 3, no. 2, pp. 132–145, 2015.
[4] Zulham and Asyahri Hadi Nasyuha, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Wahana,” vol. 17, no. 1, pp. 92–104, 2018.
[5] M. Z. Hossain, M. N. Akhtar, R. B. Ahmad, and M. Rahman, “A dynamic K-means clustering for data mining,” Indones.  J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 13, no. 2, pp. 521–526, 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v13.i2.pp521-526.
[6] P. Subarkah, E. P. Pambudi, S. Oktaviani, and N. Hidayah, “Perbandingan Metode Klasifikasi Data Mining untuk Nasabah Bank Telemarketing,” vol. 20, no. 1, 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.826.
[7] D. Hartama, A. Perdana Windarto, and A. Wanto, “The Application of Data Mining in Determining Patterns of Interest of High School Graduates,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1339, no. 1, p. 012042, Dec. 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012042.
[8] M. J. Hamid Mughal, “Data mining: Web data mining techniques, tools and algorithms: An overview,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 9, no. 6, pp. 208–215, 2018, doi: 10.14569/IJACSA.2018.090630.
[9] A. R. Riszky and M. Sadikin, “Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori untuk Rekomendasi Produk bagi Pelanggan Data Mining using Apriori Algorithm for Product Recommendation for Customers,” vol. 7, no. December 2018, pp. 103–108, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.3.2019.103-108.
[10]  K. Dharmarajan and M. A. Dorairangaswamy, “Analysis of FP-growth and Apriori algorithms on pattern discovery from weblog data,” 2016 IEEE Int. Conf. Adv. Comput. Appl. ICACA 2016 , pp. 170–174, 2016, doi: 10.1109/ICACA.2016.7887945.
[11]  D. A. Muthia, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Text Mining Untuk Analisis Sentimen Pada Review Restoran,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 14, no. 1, pp. 69–74, 2018, doi: 10.31294/jtk.v4i2.3461.
[12]  Z. Pan, Y. Wang, and W. Ku, “A new k-harmonic nearest neighbor classifier based on the multi-local means,” Expert Syst. Appl. , vol. 67, pp. 115–125, Jan. 2017, doi: 10.1016/j.eswa.2016.09.031.
[13]  A.  H.  Nasyuha,  Z.  Zulham,  and  I.  Rusydi,  “Implementation  of  K-means  algorithm  in  data  analysis,” TELKOMNIKA (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 20, no. 2, p. 307, Apr. 2022, doi: 10.12928/telkomnika.v20i2.21986.
[14]  M.  A.  Syakur,  B.  K.  Khotimah,  E.  M.  S.  Rochman,  and  B.  D.  Satoto,  “Integration  K-Means  Clustering  Method  and  Elbow Method for Identification of the Best Customer Profile Cluster,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 336, no. 1, 2018, doi: 10.1088/1757-899X/336/1/012017.
[15]  C. Yuan and H. Yang, “Research on K-Value Selection Method of K-Means Clustering Algorithm,” J , vol. 2, no. 2, pp. 226– 235, 2019, doi: 10.3390/j2020016.
[16]  Y. P. Raykov, A. Boukouvalas, F. Baig, and M. A. Little, “What to do when K-means clustering fails: A simple yet principled alternative algorithm,” PLoS One , vol. 11, no. 9, p. e0162259, Sep. 2016, doi: 10.1371/journal.pone.0162259.
[17]  U.  Stemmer,  “Locally  Private  k  -Means  Clustering,”  in Proceedings  of  the  Fourteenth  Annual  ACM-SIAM  Symposium  on Discrete Algorithms , vol. 148, Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2020, pp. 548–559.