## Jurnal Informatika Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT ISSN ONLINE : 2460-8998

## PENGELOMPOKAN RUMAH SAKIT DI JAKARTA MENGGUNAKAN MODEL DBSCAN, GAUSSIAN MIXTURE, DAN HIERARCHICAL CLUSTERING
Karli Eka Setiawan 1 , Afdhal Kurniawan 2
1,2 Computer Science Department, School of Computer Science, Bina Nusantara University Jakarta Barat, DKI Jakarta, Indonesia 11480 karli.setiawan@binus.ac.id , afdhal.kurniawan@binus.ac.id

## Abstract
It should be recognized that after the COVID-19 pandemic, the distribution of hospital facilities should be a primary concern in  meeting  society's fundamental  rights to  local  and  national  governments.  Therefore, it is  necessary to  analyze  data that describes the current conditions regarding the distribution of hospital facilities, especially in Jakarta. Data analysis using a machine learning technique can provide several benefits, such as understanding the distribution of health workers, providing insight into human resource planning, monitoring hospital performance, and even becoming a reference for future targets by predicting the need for health workers. The research proposed three models of unsupervised learning, such as the density- based spatial clustering of applications with noise algorithm (DBSCAN), the Gaussian mixture model, and the agglomerative hierarchical model, to cluster a database of hospitals in Jakarta, Indonesia, that contains information on the number of medical workers in the hospital and its bed facilities. This data set was obtained from a web scraping process on the Ministry of Health of  the  Republic  of  Indonesia  website  in  2022.  The  comparison  of  the  third  unsupervised  model  showed  that  the  Gaussian Mixture model produced the smallest Davies-Bouldin value with a value of 0.645713. This study is an extension of our previous investigation, in which the study is, as far as we know, the first to discuss the classification of the data on the list of hospitals in  Jakarta  based  on  information  on  the  number  of  medical  personnel  and  the  number  of  bed  facilities  that  make  up  the contribution of this research.
Keywords: Agglomerative Hierarchical, BDSCAN, Gaussian Mixture, Hospital Clustering, unsupervised learning

## Abstrak
Perlu  disadari  bahwa  setelah  mengalami  pandemi  COVID-19,  distribusi  persebaran  fasilitas  rumah  sakit  harus  menjadi perhatian utama dalam memenuhi hak-hak dasar dari masyarakat oleh pemerintah tingkat daerah dan tingkat nasional. Oleh karena  itu  diperlukan  sebuah  analisis  data  yang menggambarkan  kondisi  terkini mengenai  persebaran  fasilitas  rumah  sakit khususnya di Jakarta. Analisis Data dengan pendekatan teknik machine learning mampu memberikan beberapa manfaat seperti mendapatkan manfaat dalam memberikan  pemahaman mengenai  distribusi tenaga  kesehatan,  memberikan  wawasan  dalam rangka perencanaan sumber daya manusia, melakukan pemantauan kinerja rumah sakit, dan bahkan menjadi acuan target di masa ddepan dengan prediksi kebutuhan tenaga kesehatan. Penelitian ini mengajukan tiga buah model unsupervised learning, seperti model Density-based spatial clustering of applications with noise algorithm (DBSCAN), model Gaussian Mixture, dan model Agglomerative Hierarchical untuk melakukan pengelompokan sekumpulan data rumah sakit se-Jakarta, Indonesia yang berisi informasi  data jumlah  berbagai  tenaga kerja  medis  di  rumah  sakit  tersebut  dan  fasilitas tempat tidurnya. Dataset ini diperoleh  dari  proses web  scrapping pada website Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia  pada  tahun  2022.  Dari perbandingan  ketiga  model unsupervised, diperoleh  bahwa  model Gaussian  Mixture menghasilkan  nilai Davies  Bouldin terkecil dengan nilai 0,645713 . Penelitian ini merupakan lanjutan dari penelitian kami sebelumnya, dimana penelitian tersebut menurut  sepengetahuan  kami  merupakan  penelitian  pertama  yang  membahas    pengelompokan  data  daftar  rumah  sakit  se- Jakarta  berdasarkan informasi  data  jumlah tenaga medis dan  jumlah  fasilitas tempat  tidur  yang  menjadikan  kontribusi dari penelitian ini.
Kata kunci: Agglomerative Hierarchical , BDSCAN, Gaussian Mixture, pengelompokan rumah sakit , unsupervised learning
1. PENDAHULUAN
Pengembangan di sektor kesehatan kini menjadi bagian dari perhatian  pemerintah  pusat  dan  daerah  dengan  tindakan
nyata  berupa  menyediakan  fasilitas  kesehatan  yang memadai  dan  meningkatkan  angka  harapan  hidup Masyarakat  Indonesia    karena  Kesehatan  Masyarakat
merupakan  salah  satu  dari  hak-hak  dasar  dari  masyarakat yang  harus  direalisasikan  [1].  Pengumpulan  data  dan analisis  performa  dari  fasilitas  Kesehatan  dalam  suatu negara  merupakan  hal  yang  penting  untuk  kebijakan pemerintah  di  masa  depan,  khususnya  kebijakan  terkait Kesehatan  Masyarakat.  Indonesia  negara  yang  memiliki jumlah  penduduk  yang  sangat  banyak  yaitu  sekitar  lebih dari  200  juta  penduduk  yang  tentunya  memiliki permasalahan  dalam  melakukan  distribusi  persebaran fasilitas Kesehatan dan tenaga ahli Kesehatan seperti dokter, perawat, bidan dan lainnya yang dimana saat ini mayoritas tersebar  di  daerah  kota-kota  besar  [2].  Hal  tersebut  dapat terlihat  ketika  Indonesia  menghadapi  pandemi  COVID-19 dimana  tenaga  medis  yang  tersedia  tidak  mencukupi  dan meningkatnya  permintaan  penggunaan  fasilitas  Kesehatan oleh para pasien [3]. Saat ini akses untuk memperoleh data fasilitas  rumah  sakit  dengan  informasi  detail  di  Indonesia sangat  terbatas.  Oleh  karena  itu  menjadi  pekerjaan  yang sangat berat bagi Masyarakat  untuk menentukan level dari rumah sakit yang ada di Indonesia. Terlebih lagi data terkait berapa jumlah dokter dan dokter spesialis, perawat, bidan, jumlah tempat tidur, fasilitas intensive care unit (ICU), dan layanan  unit  gawat  darurat  di  sebuah  rumah  sakit  tertentu tersebar di website masing-masing setiap rumah sakit. Oleh karena  itu  penelitian  ini  melanjutkan  penelitian  kami sebelumnya yang setelah memiliki dataset rumah sakit se- Jakarta  pada  tahun  2022  dengan  menerapkan  model unsupervised machine learning untuk melakukan pengelompokan  data  rumah  sakit  se-Jakarta.  Diharapkan dengan adanya riset ini maka dapat membantu pemerintah pusat  maupun  pemerintah  daerah  dalam  membuat keputusan  terkait  kebijakan  dibidang  kesehatan  dan distribusi tenaga kesehatan.
Kontribusi  dari  penelitian  ini  adalah  komparasi  tiga  buah model unupervised  learning yaitu  DBSCAN,  GMM,  dan Hierarchical untuk melakukan pengelompokan data rumah sakit  se-Jakarta.  Sepengetahuan  kami  sebelumnya  belum ada pembahasan riset paper yang membahas pengelompokan  rumah  sakit  di  Indonesia  berdasarkan tenaga kerja medis dan jumlah fasilitas tempat tidur kecuali penelitian kami sebelumnya [4].
Dalam  bidang  medis,  pendekatan unsupervised  learning untuk  keperluan  pengelompokan  data  terbukti  sangat mendatangkan  banyak  manfaat  dengan  mengungkapkan fakta-fakta yang tidak dapat dilihat oleh mata manusia jika tidak dari kumpulan data yang sangat besar jumlahnya [5]. Pada penelitian sebelumnya pendekatan dengan unsupervised  learning telah  digunakan  untuk  keperluan mendiagnosis  berbagai  penyakit  seperti  kanker  payudara, Parkinson, sakit kepala, penyakit mental, penyakit jantung, diabetes, dan banyak lainnya. Seorang peneliti mempelajari pendeteksian  penyakit  Alzheimer  dengan  pendekatan pengelompokan unsupervised dengan menggunakan model K-Means.  K-Means-Mod e, clustering multilayer dan hierarchical agglomerative [5]. Terdapat penelitian lainnya yang  melakukan  kalsterisasi  dibidang  medis  dengan
pengelompokan  data  dari  banyak  kelompok  penderita tuberculosis berdasarkan  banyak  atribut  seperti  usia,  jenis kelamin,  status  infeksi human  immunodeficiency virus , riwayat  penyakit diabetes  mellitus ,  hasil  tes  sinar  X,  dan hasil Rapid test dengan menggunakan model K-Means dan Fuzzy C-Means [6].
Terdapat  sebuah  penelitian  tentang  teknik clustering yang dilakukan  oleh  Ghosal  dan  beberapa  peneliti  lainnya, mereka  menyebutkan  bahwa    model  pengelompokan Hierarchical sudah  digunakan  di  berbagai  bidang  seperti pendidikan,  penggambaran  pola  di  sosial  media,    mesin pencari web ,      penanganan  informasi    sampingan  dan metadata di  dalam  sebuah  dokumen,  pengurangan konsumsi  energi  dalam  sensor  lintas  jaringan  sensor, pengelompokan perilaku malware, dan segmentasi gambar dengan  model hierarchical dan  model  pengelompokan DBSCAN  sudah  digunakan  pada  sistem  regulator  anti pencucian  uang,  pemaksimalan  keuntungan  dan  ekspansi pasar,  manajemen  keinginan  pelanggan,  manajemen  lalu lintas  jaringan,  penyiapan  fasilitas  seperti  bank,  sekolah  , rumah  sakit  dan  sebagainya,  dan  instalasi  ATM  dan e- corners pada tempat strategis [7].

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Dataset
Dataset yang dieksplorasi pada studi ini merupakan dataset yang  kami  miliki  dari  penelitian  kami  sebelumnya  pada tahun 2022 [4]. Dataset tersebut diperoleh dari proses web scraping dengan menggunakan teknik parsing HTML dari website  yang  bernama  “Badan  PPSDM  Kesehatan Informasi  SDM  Kesehatan  Kementerian  Kesehatan Republik  Indonesia  versi  4.0”  yang  merupakan  dibawah pertanggungjawaban  Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia.  Jika  dicek kembali  website  tersebut  pada  tahun 2023, tampilan website tersebut sudah banyak berudah dan tidak  dapat  diperoleh  kembali dataset yang  sama  persis penelitian ini miliki. Proses Web Scraping yang penelitian sebelumnya  kami  lakukan  merupakan  sebuah  cara  yang legal  dan  sah  karena  data  tersebut  bersifat  publik.  Proses Web  Scraping merupakan  proses  yang  cukup  efektif  dan legal  untuk  mengumpulkan  dan  melakukan  ekstraksi  data secara  otomatis  yang  bekerja  seperti bot  scrapper pada jaringan  internet  dari website ,  kemudian  menyusunnya menjadi basis data terstruktur berdasarkan hasil proses dari web scraping [8].
Dataset yang  diteliti  pada  eksperimen  ini  merupakan kumpulan  dari  berbagai  macam  tabel  seperti  tabel  dokter spesialis,  psikologi  klinis,  perawat,  bidan,  farmasi, kesehatan  masyarakat,  kesehatan  lingkungan,  nutrisionis, terapi  fisik,  teknisi  medis,  dan  biomedis  rekayasa.  Secara keseluruhan dataset ini  berisi  data  rumah  sakit  se-DKI Jakarta dengan detail jumlah tenaga kerja medis dan jumlah kapasitas  tempat  tidurnya  dengan  detail dataset yang dijelaskan secara rinci pada Tabel 1.
Tabel 1. Informasi yang Terkandung dalam Dataset Nama Tabel Deskripsi dari Jenis-jenis Tenaga Medis yang tersedia dalam Tabel Jumlah tipe unik Dokter Spesialis Dokter umum, Dokter gigi, 42 jenis dari dokter spesialis yang berbeda, 10 jenis dokter gigi spesialis yang berbeda, dan 1 dokter sub spesialis 55 Psikologi Klinis Psikolog Klinis 1 Perawat Ners, Perawat (Non Ners), Perawat Kesehatan Anak, Perawat Maternitas, Perawat Medis Bedah, Perawat Geriatri – Lansia, Perawat Kesehatan Jiwa, Perawat Komunitas, Perawat Lainnya, dan Perawat (SPK) 10 Bidan Bidan Klinik, Bidan Desa, Bidan Pendidik, Bidan Umum, dan Bidan (P2B, Bidan A & Bidan C) 5 Farmasi Apoteker, Ahli Farmasi bukan Apoteker), Asisten Apoteker, Farmasi Analis, dan Farmasi (SMF) 5 Kesehatan Masyarakat Ahli Epidemiologi Kesehatan, Promosi Kesehatan, Pakar Perilaku, Pakar Keselamatan dan Kesehatan Kerja,  Pengelola  dan  Kebijakan  Kesehatan,  Statistik  Kesehatan  dan  Demografi,  Ahli  Kesehatan Reproduksi dan Peranan Keluarga, Ahli Teknologi Informasi Kesehatan, Kesehatan Masyarakat Umum, Ahli Sanitasi dan Kebersihan Lingkungan, Pakar Entomolog Kesehatan, Peneliti dan ahli Mikrobiologi Medis, dan Kesehatan Lingkungan (SPPH) 9 Kesehatan Lingkungan Sanitasi  Lingkungan,  Entomolog  Kesehatan,  Mikrobiolog  Kesehatan,  dan  Kesehatan  Lingkungan (SPPH) 4 Nutrisionis Nutrisionis, Dietisien, dan Gizi (SPAG) 3 Terapi Fisik Ahli Fisioterapi, Terapis Okupasi, Ahli Terapis Wicara, dan Pengobatan Akupunktur 4 Teknisi Medis Tenaga  Medis  Rekam  dan  Informasi  Kesehatan,  Spesialis  Teknisi  Kardiovaskular,  Spesialis  Teknisi Pelayanan Darah, Spesialis Penglihatan, Teknisi Dental, Penata Anestesiologi, Terapis Kedokteran Gigi, Ahli Audiologi, dan Terapis Gigi dan Mulut/Perawat Gigi (SPRG) 9 Biomedis Rekayasa Ahli Radiografi, Ahli Elektromedis, Tenaga Laboratorium Kesehatan (Analis Kesehatan), Spesialis Fisika Medis, Ahli Radioterapi, Ahli Ortotik Prostetik, dan Praktisi Analis Kesehatan (SMAK) 7

## 2.2 Principal Component Analysis (PCA)
Merupakan  sebuah  perkerjaan  yang  sangat  menantang untuk  mengilustrasikan  dimensi  yang  sangat  besar  yang terlebih  lagi  terdiri  ratusan  dimensi. Principal  Component Analysis (PCA)  yang  merupakan  metode  matematika digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menurunkan  jumlah dimensi  sehingga  data  yang  akan  dikelompokan  dapat divisualisasikan  dengan  mudah  untuk  keperluan  analisis yaitu menjadi tiga dimensi untuk penelitian ini [9].
Penelitian ini mentransformasikan 55 dimensi dari berbagai jenis dokter menjadi satu buah dimensi dokter atau sumbu Dokter, 57 dimensi dari berbagai jenis tenaga medis bukan dokter  seperti  psikologi  klinis,  keperawatan,  kebidanan, farmasi, kesehatan masyarakat, kesehatan lingkungan, gizi, terapi fisik, teknisi medis, dan teknik biomedis menjadi satu buah dimensi pendukung atau sumbu pendukung.
x 𝑛 =   W 𝑡 (t 𝑛 −  t̅ ̅) (1)
Hasil  dari  penurunan  dimensi  diilustrasikan  dalam persamaan  (1)  dengan  dinotasikan  dengan  simbol x 𝑛 [10]. Simbol  dari W merepresentasikan  sumbu  utama  dengan 𝑊 = (𝑤 1 , 𝑤 2 , … , 𝑤 𝑞 ) dimana 𝑞 merupakan sumbu ortonormal yang diperoleh ketika varians di bawah proyeksi maksimal, t 𝑛 mewakili  sebuah  set  dari vector data  d-
dimensi  yang  diobservasi  dengan 𝑛 ∈ {1, . . , 𝑁} ,  dan t̅ ̅ mereprenstasikan nilai rata-rata dari sampel.
Gambar 1. Visualisasi Dataset Rumah Sakit di Jakarta dalam 3 Dimensi
Hasil dari proses PCA diperoleh nilai dimensi Dokter akan diperoleh 132,13 untuk nilai maksimum, -17,53 untuk nilai
minimum,  dan 5,95 × 10 −16 untuk  nilai  rata-rata. Sementara  untuk  dimensi  Pendukung  diperoleh  nilai 1.456,77  untuk  nilai  maksimum,  -111,82  untuk  nilai minimum, dan 4,6 × 10 −15 untuk nilai rata-rata. Sementara untuk  dimensi  fasilitas  tempat  tidur  tidak  melalui  proses PCA  sehingga  datanya  berupa  data  aktual  dengan  968 sebagai  nilai  maksimum,  0  sebagai  nilai  minimum,  dan 97,14  sebagai  nilai  rata-rata.  Sehingga dataset dari  yang digunakan dalam penelitian ini dapat divisualisasikan pada Gambar 1.

## 2.3 Model DBSCAN
Density-based spatial clustering of applications with noise algorithm (DBSCAN)  merupakan  bagian  dari  salah  satu dari  pendekatan unsupervised  learning yang  merupakan algoritma clustering berbasis  kepadatan  [11],  [12]. DBSCAN  dapat  membentuk cluster yang  melalui penentuan  area  berdasarkan  kepadatan  tinggi  yang dipisahkan  dengan  kepadatan  yang  rendah  berdasarkan kepadatan  cluster.  DBSCAN  dapat  bekerja  dengan  baik untuk dataset yang  berbentuk  apa  pun  dalam database spasial dan efektif untuk mengelompokkan data yang sangat sulit  sekalipun.  Alur  kerja  DBSCAN  dapat  dilihat  pada Gambar  2  dimana  DBSCAN  dimulai  dengan  titik  acak. Notasikan  D  sebagai dataset , Eps sebagai  radius  dari lingkungan  yang  berdekatan  dari  titik  data  yang dipertimbangkan, dan MinPts sebagai jumlah minimum titik data yang berdekatan di wilayah tertentu.
Gambar 2. Flowchart dari DBSCAN

## 2.4 Model Gaussian Mixture (GMM)
Gaussian  Mixture  Model (GMM)  merupakan  model clustering berbasis probabilitastas yang memanfaatkan nilai bobot  dari  kombinasi  beberapa  distribusi  normal  sehingga model  ini  sering  disebut  sebagai  komponen  campuran ( mixture  component )  [13]. Flowchart dari  GMM  dapat dilihat  pada  Gambar  3.  Algoritma clustering ini  dapat mengidentifikasi  dan  menghilangkan  data  observasi  yang memiliki  probabilitas  rendah  dalam  komponen  campuran yang  didasarkan  pada outliers untuk  meningkatkan kekokohan dalam hasil clustering .
Gambar 3. Flowchart dari GMM

## 2.5 Model Agglomerative Hierarchical
Model agglomerative hierarchical cluster (AHC)
merupakan  metode clustering hierarki bottom-up yang menggabungkan  N cluster menjadi  sebuah cluster tunggal [14]. Langkah-langkah dasar dari model AHC dapat dilihat pada Gambar 4 [15].
Gambar 4. Alur dari Agglomerative Hierarchical

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen clustering dengan data rumah sakit di wilayah Provinsi  Jakarta  dilakukan  dengan  menggunakan  model clustering DBSCAN, GMM, dan AHC yang tersedia pada library sklearn .

## 3.1 Pengelompokan dengan Model DBSCAN
Untuk mencari nilai parameter eps yang terbaik penelitian ini  mencoba  berbagai  kemungkinan  dalam  rentang 0,3 ≤ 𝑒𝑝𝑠 ≤ 0.9 dengan diperoleh nilai terbaiknya adalah 𝑒𝑝𝑠  = 0,3 dan diperoleh nilai silhouette sebesar 0,473. Dari hasil yang eksperimen dengan menggunakan model pengelompokan  DBSCAN  diperoleh  bahwa  dari  total  191 rumah  sakit  di  Jakarta  dapat  dikelompokkan  menjadi  3 kelompok  saja  dimana  97,38%  dikelompokkan  menjadi cluster -1, sementara hanya 1,57% dikelompokkan menjadi cluster 0  dan  1,05%  dikelompokkan  menjadi cluster 1 seperti pada Gambar 6. Hasil pengelompokan dengan model DBSCAN dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil pengelompokan Rumah Sakit di Jakarta dengan Model DBSCAN
Gambar 6. Proporsi dari Hasil Pengelompokan Rumah Sakit di Jakarta dengan Model DBSCAN

## 3.2 Pengelompokan dengan Model Gaussian Mixture
Pada penelitian ini untuk memperoleh jumlah cluster yang optimal  untuk  model  GMM  ini,  maka  penelitian  ini melakukan  pencarian  dengan menggunakan elbow  method mencoba semua kemungkinan jumlah cluster dalam rentang 2 ≤ 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑙𝑎𝑠𝑡𝑒𝑟 ≤ 10 .  Diperoleh  jumlah  klister  yang optimal sebanyak tiga buah cluster dengan nilai silhouette 0,441. Ilustrasi dari persebaran data rumah sakit di Jakarta dengan  tiga  buah cluster dapat  dilihat  pada  Gambar  7. Distribusi  persebaran  data  rumah  sakit  se-Jakarta  dengan jumlah tiga cluster dapat dilihat pada Gambar 8, dimana dari total    191  rumah  sakit  tersebar  sebanyak  62,83%  masuk dalam cluster 1, sebanyak 36,65% masuk dalam cluster 0, dan sebanyak 0.52% masuk dalam cluster 2.
Gambar 7. Hasil Pengelompokan Rumah Sakit di Jakarta dengan Model Gaussian Mixture
Gambar 8. Proporsi dari Hasil Pengelompokan Rumah Sakit di Jakarta dengan Model Gaussian Mixture

## 3.3 Pengelompokan dengan Model Hierarchical
Pada eksperimen dengan model Agglomerative Hierarchical ini,  peneliti  melakukan  pencarian  jumlah cluster yang  optimal  dengan  menggunakan elbow  method dengan  pencarian  dari  dua  buah cluster hingga  sembilan buah cluster , sehingga diperoleh hasil seperti di Gambar 9. Namun  peneliti  menggunakan  bantuan  pencarian  sudut elbow dengan library  KneeLocator ,  sehingga  diperoleh jumlah cluster yang  tepat  adalah  dua  buah cluster . Visualisasi  dari  persebaran  data  rumah  sakit  di  Jakarta dengan dua buah cluster dapat dilihat pada Gambar 10. Dari total 191 jumlah rumah sakit di Jakarta, sebanyak 84,82% masuk dalam kategori cluster 1 dan 15,18% masuk ke dalam kategori cluster 0 yang divisualisasikan di Gambar 11.
Gambar 9. Nilai Silhouette untuk Pencarian Jumlah Cluster yang Optimal
Gambar 10. Hasil Pengelompokan Rumah Sakit di Jakarta dengan Model
Hierarchical
Gambar 11. Proporsi dari Hasil Pengelompokan Rumah Sakit di Jakarta dengan Model Hierarchical
155 | Jurnal Informatika Terpadu Vol. 9 No. 2 September 2023

## 3.4 Diskusi
Untuk  membandingkan  ketiga  model unsupervised dalam melakukan  pengelompokan  data  rumah  sakit  di  Jakarta, penelitian  ini  menggunakan index  Davies  Bouldin .  Index dengan Davies  Bouldin digunakan  untuk  mengukur seberapa  baik  proses  pengelompokan  telah  dilakukan dengan semakin rendah nilai index tersebut maka semakin baik hasil pengelompokan. Dengan menghitung rasio jarak antara intra-cluster dan jarak inter-cluster diperoleh bahwa model  terbaik  dalam  kasus  penelitian  ini  adalah  model clustering dengan Gaussian Mixture seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Ketiga Model Clustering
Clustering Model Davies Bouldin Score DBScan Clustering 1,2258397217676922 Gaussian Mixture Clustering 0,6457134069852491 Hierarchical Clustering 0,6680066216696465

## 4. KESIMPULAN
Penerapan  3  model clustering yaitu  dengan  DBSCAN, Gaussian  Mixture ,  dan Agglomerative  Hierarchical dapat menghasilkan  bentuk  berbagai cluster yang  berbeda-beda baik  itu  dari  segi  luas cluster maupun  jumlah cluster . Dengan  menggunakan  DBSCAN  diperoleh  tiga  buah cluster dengan  proporsi 97,38% , 1,57% ,  dan 1,05% . Penggunaan  model  Gaussian  Mixture  diperoleh  tiga  buah cluster juga dengan proporsi 62,83% , 36,65% , dan 0.52% . Sementara  jika  dengan  menggunakan  model clustering Agglomerative  Hierarchical dihasilkan  dua  buah cluster saja  dengan  proporsi 84,82% dan 15,18%. Berdasarkan perbandingan  nilai Davies  Bouldin ,  didapatkan  bahwa model  GMM  menghasilkan  nilai  terendah  dengan perbandingan DBSCAN menghasilkan nilai Davies Bouldin 89.84%  lebih  besar  dibandingkan  dengan  GMM  dan agglomerative  Hierarchical menghasilkan nilai Davies Bouldin 3.45% lebih  besar  dibandingkan  dengan  GMM, sehingga hal ini menunjukkan bahwa model GMM adalah yang terbaik. Bagaimanapun dalam penelitian unsupervised learning sanggatlah  bergantung  pada  jenis dataset dalam kesamaan data, sehingga tidak ada jawaban yang tepat salah maupun tepat benar.
Untuk  penelitian  selanjutnya  dimasa  depan,  peneliti merencanakan  untuk  melakukan  pengumpulan dataset rumah sakit yang lebih luas lagi yaitu mencakup satu Negara Kesatuan  Republik  Indonesia  baik  melalui  cara web scrapping dari data publik ataupun mengajukan permintaan ke Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. Bakri, “The planning of community health center in  Indonesia,” European  Journal  of  Research  and Reflection  in  Management  Sciences ,  vol.  6,  no.  3,
pp. 12–18, 2018, [Online]. Available:
http://www.idpublications.org/wp- content/uploads/2018/09/Full-Paper-THE-
PLANNING-OF-COMMUNITY-HEALTH- CENTER-IN-INDONESIA.pdf
[2] M. H. Basri, D. A. Farmaciawaty, I. N. Rachmania, F.  B.  Widjaja,  and  A.  F.  Wiyana,  “Healthcare Ecosystem Mapping in Primary Care: A Case Study in  West  Java,  Indonesia,” Proceedings  of  the International Conference on Business and
Engineering  Management  (ICONBEM  2021) ,  vol. 177, pp. 184–190, 2021, doi: 10.2991/aebmr.k.210522.025.
[3] Y.  Mahendradhata et  al. ,  “The  Capacity  of  the Indonesian  Healthcare  System  to  Respond  to COVID-19,” Front Public Health , vol. 9, no. July, pp. 1–9, 2021, doi: 10.3389/fpubh.2021.649819.
[4] K. E. Setiawan, A. Kurniawan, A. Chowanda, and D.  Suhartono, “Clustering models  for  hospitals  in Jakarta  using  fuzzy  c-means  and  k-means,” Procedia Comput Sci , vol. 216, pp. 356–363, 2023, doi: 10.1016/j.procs.2022.12.146.
[5] H. Alashwal, M. El Halaby, J. J. Crouse, A. Abdalla, and  A.  A.  Moustafa,  “The  application  of unsupervised  clustering  methods  to  Alzheimer’s disease,” Front Comput Neurosci , vol. 13, no. May, pp. 1–9, 2019, doi: 10.3389/fncom.2019.00031.
[6] E.  M.  Rochman,  Miswanto,  and  H.  Suprajitno, “COMPARISON OF CLUSTERING IN TUBERCULOSIS  USING  FUZZY  C-MEANS AND  K-MEANS  METHODS,”  pp.  1–20,  2022, doi: 10.28919/cmbn/7335.
[7] A. Ghosal, A. Nandy, A. K. Das, S. Goswami, and M.  Panday,  “A  Short  Review  on  Different Clustering Techniques and Their Applications,” in Advances  in  Intelligent  Systems  and  Computing , Springer Verlag, 2020, pp. 69–83. doi: 10.1007/978-981-13-7403-6_9.
[8] C. Muehlethaler and R. Albert, “Collecting data on textiles  from  the  internet  using  web  crawling  and web scraping tools,” Forensic  Sci  Int ,  vol.  322,  p. 110753, 2021, doi: 10.1016/j.forsciint.2021.110753.
[9] J.  R.  Beattie  and  F.  W.  L.  Esmonde-White, “Exploration  of  Principal  Component  Analysis: Deriving  Principal  Component  Analysis  Visually Using Spectra,” Appl Spectrosc , vol. 75, no. 4, pp. 361–375, 2021, doi: 10.1177/0003702820987847.
[10] M.  E.  Tipping  and  C.  M.  Bishop,  “Probabilistic principal component analysis,” J R Stat Soc Series B Stat Methodol , vol. 61, no. 2, pp. 611–622, 2002, doi: 10.1111/1467-9868.00196.
[11] M. Mahmudur, R. Khan, M. Abu Bakr Siddique, R. B.  Arif,  and  M.  R.  Oishe, “ADBSCAN:  Adaptive Density-Based  Spatial  Clustering  of  Applications with  Noise  for  Identifying  Clusters  with  Varying Densities.”
[12] Y.  Yang et  al. , “An efficient DBSCAN optimized by arithmetic optimization algorithm with
opposition-based learning,”
Journal of
Supercomputing , vol. 78, no. 18, pp. 19566–19604, Dec. 2022, doi: 10.1007/s11227-022-04634-w.
[13] K.  Li,  Z.  Ma,  D.  Robinson,  and  J.  Ma, “Identification  of  typical  building  daily  electricity usage profiles using Gaussian mixture model-based clustering  and  hierarchical  clustering,” Appl
Energy ,  vol.  231,  pp.  331–342,  Dec.  2018,  doi: 10.1016/j.apenergy.2018.09.050.
[14] E.  M.  S.  ROCHMAN et  al. ,  “A  combination  of algorithm agglomerative hierarchical cluster (AHC) and  K-means  for  clustering  tourism  in  Madura- Indonesia,” Journal of Mathematical and Computational Science , 2022, doi:
10.28919/jmcs/7086.
[15] M.  Naga  Surya  Lakshmi  and  Y.  Radhika,  “A comparative paper on measuring the performance of snort  and  suricata  with  variable  packet  sizes  and speed,” Progress in Color, Colorants and Coatings , vol. 8, no. 1, pp. 29–37, 2018, doi: 10.14419/ijet.v8i1.13971.