KLASTERISASI PASIEN BPJS DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING GUNA MENUNJANG PROGRAM JAMINAN KESEHATAN NASIONAL DI RUMAH SAKIT ANWAR MEDIKA BALONG BENDO SIDOARJO

## CLUSTERING BPJS’S INPATIENTS BY USING K-MEANS CLUSTERING METHOD TO SUPPORT THE NATIONAL HEALTH INSURANCE
PROGRAM AT ANWAR MEDIKA HOSPITAL BALONG BENDO SIDOARJO
1 Amir Ali*, 1 Lilis Masyfufah
1 Stikes Yayasan Rumah Sakit Dr.Soetomo
Info Artikel Sejarah Artikel:
Submitted: 28 Nov 2020 Accepted : 19 Feb 2021 Publish  Online : 19
Feb 2021
Kata Kunci : SIRS , Database , Data Mining , K-Means , BPJS
Keywords : SIRS , Database , Data Mining , K-Means ,
BPJS, universal coverage

## Abstrak
Latar  belakang: Manajemen  RS  Anwar  Medika  mengalami  kesulitan  dengan tumpukan  data  di  dalam  database  sehingga  database  kurang  optimalkan  dalam penggunaannya. Tujuan: Menemukan informasi baru dari data rekam medis  rawat inap  pasien  BPJS. Metode: Penelitian  ini merupakan  diskriptif  kuantittif. Data didapatkan  dengan  melakukan  pengelompokkan  data  dengan  metode  teknik  data mining  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means. Hasil: Menghasilkan  3  cluster; cluster  1  terdiri  dari  91  pasien  perempuan  (51%),  cluster  2  terdiri  dari  26  pasien perempuan  (14%),  dan  cluster  3  terdiri  dari  63  pasien  laki-laki  (35%).  Kecamatan asal  pasien  yang  terbanyak  berasal  dari  Krian  dan  Balongbendo.  Diagnosis  yang banyak  diderita  adalah  Born  in  Hospital,  Diarrgoea,  dan  Hemorrhagic. Kesimpulan: Banyak  pasien  BPJS  didiagnosis  dengan  kode  ICD  X  Z38.0, A09+E86,  dan  A91,  sehingga  bisa  digunakan  untuk  penentuan  anggaran  rumah sakit. Saran: Penelitian selanjutnya dapat menggunakan kolaborasi dengan metode clustering hierarki agar didapatkan hasil pengelompokan data yang lebih baik.

## Abstract
Background: The management of the RS Anwar Medika was experiencing difficulties with piles of data in the database so that the database is not optimally used. Purpose: Find new information from the medical record data of BPJS patients. Methode: This research is desriptive quantitative. Data compile by grouping data using data mining techniques  by  using  the  K-Means  algorithm.  Results:  3  clusters  where  in  cluster  1 consisted  of  91  female  patients  (51%),  cluster  2  consisted  of  26  female  patients (14%), and cluster 3 consisted of 63 male patients (35%).  The sub-districts of origin the most patients came from the Krian and Balongbendo. The disease diagnosis, the patients  suffered  from  a  lot  of  born  in  hospital,  Diarrgoea  and  Hemorrhagic diseases. Conclusion: Many BPJS patients were diagnosed with the disease with ICD X  was  Z38.0,  A09+E86,  and  A91,  so  it  can  to  arrange  budget  claims  of  hospital. Sugguestion:  For  further  research,  it  can  use  collaboration  with  the  hierarchical clustering method in order to get better data grouping results .
Amir Ali | Klasterisasi Pasien Bpjs Dengan ….. Jurnal Wiyata, Vol. 8 No. 1 Tahun 2021

## PENDAHULUAN
Dalam  era  pembiayaan  kesehatan  merupakan  bagian  yang  penting  dalam  implementasi UU  Nomor  40  Tahun  2004  tentang  Sistem  Jaminan Sosial  Nasional  (SJSN),  yang  selanjutnya akan diselenggarakan oleh Undang-Undang Republik Indonesia (UURI) Nomor 24 Tahun 2011 tentang Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS). BPJS adalah badan hukum yang dibentuk untuk  menyelenggarakan  program  jaminan  sosial.  Dengan  adanya  program  BPJS  Kesehatan maka seluruh lapisan masyarakat memperoleh hak layanan kesehatan dari rumah sakit maupun puskesmas  yang  telah  ditunjuk  oleh  pemerintah  sebagai  rumah  sakit  ataupun  puskesmas pemberi  layanan  BPJS  Kesehatan  (Parasian,  2016).  Pemerintah  pusat  maupun  daerah  saat  ini sedang  meningkatkan  upaya  penjaminan  kesehatan  bagi  seluruh  lapisan  masyarakat.  Upaya peningkatan sistem jaminan kesehatan berupa perubahan mendasar seperti penataan standarisasi pelayanan, tarif standar yang terjangkau, dan mudahnya akses kesehatan (Puput, 2017)
Perkembangan teknologi informasi sekarang ini melaju sangat pesat dan cepat menyebar ke  berbagai  bidang  salah  satunya  di  bidang  kesehatan.  Perkembangan  teknologi  informasi sangat  dirasakan pada  bidang  kesehatan  khususnya  di  suatu rumah  sakit (Jerhi, 2015).  Sejalan dengan  Permenkes  RI  Nomor  1171/MENKES/PER/VI/2011  tentang  Sistem  Informasi  Rumah Sakit  (SIRS)  dinyatakan  bahwa  setiap  rumah  sakit  wajib  melaksanakan  SIRS  sebagai  proses pengumpulan,  pengolahan,  dan  penyajian  data  rumah  sakit.  Di  dalam  SIRS  terdapat  database pasien.  Database  pasien  ini    pada  dasarnya  akan  melakukan  pencatatan  yang  dimulai  dari pendaftaran pasien, proses pemeriksaan sampai pasien tersebut pulang, baik pulang sembuh atau mati berlaku pasien rawat jalan ataupun rawat inap.
Dari uraian tersebut di atas manajemen mengalami kesulitan dengan kumpulan data di dalam  database  Selanjutnya  semua  data  terkumpul  di  satu  database,  sehingga  database  kurang optimalkan  dalam  penggunaannya  terutama  terkait  database  yang  jumlahnya  cukup  besar  atau yang kita kenal dengan istilah big data di Rumah Sakit Anwar Medika Balongbendo Sidoarjo.
Jumlah  data  pasien  yang  tersimpan  dalam  database  SIRS  di  Rumah  Sakit  Anwar Medika Balong Bendo Sidoarjo sampai bulan maret tahun 2019 mencapai 64812 pasien, dimana data  ini  masih  tercampur  dengan  pasien  umum  sehingga  sulit  untuk  mendapatkan  data  yang sesuai  permintaan  BPJS  dengan  beberapa  variable  yang  diinginkan  yaitu  nomor  pasien,  nama pasien,  tanggal  lahir,  jenis  kelamin,  diagnosa  dan  tindakan  pasien  rawat  inap,  sedangkan database  dalam  SIRS  berisi  semua  data  pasien  seluruhnya  yang  tidak  digunakan  dalam  klaim pembayaran pasien BPJS.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan informasi baru dari data rekam medis pasien  yang  tersimpan  dalam  database  SIRS  dimana  nantinya  informasi  yang  dihasilkan  dapat digunakan untuk pengambilan keputusan oleh pihak manajemen rumah sakit. Seperti yang kita ketahui  bahwa  rekam  medis  pasien  adalah  input  dari  database  SIRS.  Ragam  bentuk  catatan tindakan  medis  yang  dilakukan  dalam  pelayanan  kesehatan  itulah  yang  disebut  dengan  rekam medis (Susilowati, 2018)
Urgensi dari penelitian ini adalah bagaimana menemukan informasi baru dari data rekam medis pasien yang tersimpan dalam database SIRS berdasarkan data rekam medis pasien yang berobat di Rumah Sakit Anwar Medika Balongbendo Sidoarjo.
Pada  penelitian  ini  kami  mencoba  menemukan  karakteristik  penting  dari  data  rekam medis pasien yang tersimpan dalam database untuk dianalisa dan diolah agar dapat ditemukan
Amir Ali | Klasterisasi Pasien Bpjs Dengan ….. Jurnal Wiyata, Vol. 8 No. 1 Tahun 2021
pengetahuan  baru  yang  manfaatnya  dapat  dirasakan  oleh  masyarakat  yang  berobat  ke  Rumah Sakit  Umum  Anwar  Medika  Balongbendo  Sidoarjo.  Pihak  rumah  sakit  dapat  juga  mengambil manfaatnya dengan memberikan penyuluhan terhadap daerah yang banyak terjangkit penyakit.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Rumah  Sakit  Anwar  Medika  Balong  Bendo  Sidoarjo. Pendekatan  yang  dilakukan  adalah  pendekatan  dengan  mengelompokkan  data  rekam  medis pasien  terutama  pasien  BPJS  rawat  inap  dengan  teknik  data  mining  menggunakan  metode  K- means clustering sebagai teknik analisis datanya. Data mining merupakan  sebuah  proses  yang menggunakan  teknik    statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning yang mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terakit dari berbagai database yang besar (Daniel, 2005). Berikut desain penelitian yang dilakukan :
Gambar 1. Desain Penelitian
Data rekam medis yang digunakan yaitu norm, nama pasien, jenis kelamin, umur pasien, asal  kecamatan  pasien,  diagnosa  penyakit  pasien  serta  tindakan  yang  diberikan.    Data  yang digunakan adalah data rekam medis pasien BPJS rawat inap triwulan pertama pada tahun 2019 yang  berobat  di  Rumah  Sakit  Anwar  Medika  Balongbendo  Sidoarjo  dimana  setelah  dilakukan cleaning data diperoleh datanya sebanyak 180 data rekam medis pasien BPJS rawat inap.
Amir Ali | Klasterisasi Pasien Bpjs Dengan ….. Jurnal Wiyata, Vol. 8 No. 1 Tahun 2021
Pada  tahapan  penelitian  diatas,  teknik  pengumpulan  dan  instrumen  penelitian diambilkan dari data rekam medis pasien berupa file excel yang di export dari database SIMRS. Kemudian  dilakukan  pengelompokan  data/ clustering data  dengan  menggunakan  teknik  data mining  dengan  algoritma K-Means . K-Means  Clustering merupakan  salah  satu  metode  data clustering  non-hirarki  yang  mengelompokan  data  dalam  bentuk  satu  atau  lebih cluster /kelompok.  Data-data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  dikelompokan  dalam  satu cluster/ kelompok  dan  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  dikelompokan  dengan cluster/kelompok  yang  lain  sehingga  data  yang  berada  dalam  satu cluster/ kelompok  memiliki tingkat variasi yang kecil (Agusta, 2007). Algoritma Kmeans terdapat aturan dimana :
a.   Berapa jumlah cluster yang perlu dimasukkan
b.   Hanya memiliki atribut bertipe numerik.
Algoritma K-Means pada dasarnya melakukan 2 proses yakni proses pendeteksian lokasi pusat  cluster  dan  proses  pencarian  anggota  dari  tiap-tiap  cluster.  Proses  clustering  dimulai dengan  mengidentifikasi  data  yang  akan  dikluster,  Xij  (i=1,...,n;  j=1,...,m)  dengan  n  adalah jumlah  data  yang  akan  dikluster  dan  m  adalah jumlah  variabel. Pada  awal  iterasi,  pusat  setiap kluster ditetapkan secara bebas (sembarang),Ckj (k=1,...,k; j=1,...,m). Kemudian dihitung jarak antara  setiap  data  dengan  setiap  pusat cluster .  Untuk  melakukan  penghitungan  jarak  data  ke-I (xi)  pada  pusat  cluster  ke-k  (ck),  dapat  digunakan      formula      Euclidean.      Suatu    data  akan menjadi  anggota  dari  cluster ke-k  apabila jarak  data tersebut ke pusat  cluster ke-k bernilai paling  kecil  jika  dibandingkan  dengan  jarak  ke pusat cluster lain (Agustina, 2012)
Dalam  mengukur  jarak  antara  titik  pusat  atau centroid dengan  data  adalah  dengan menggunakan euclidean distance (Fayyad, 1996). Dimana Rumus euclidean distance adalah

## HASIL PENELITIAN
Berikut visualisasi proses clustering dengan menggunakan tools weka untuk atribut jenis kelamin, kecamatan asal pasien, dan diagnosa penyakit
Gambar 2. Visualisasi Clustering Data
Pasien BPJS Rawat Inap untuk Atribut Jenis
Kelamin Gambar 1. Visualisasi Clustering Data Pasien BPJS Rawat Inap untuk Atribut Kecamatan Asal Pasien
Amir Ali | Klasterisasi Pasien Bpjs Dengan …..

## Jurnal Wiyata, Vol. 8 No. 1 Tahun 2021
Gambar 4. Visualisasi Clustering Data Pasien BPJS Rawat Inap untuk Atribut Diagnosa Penyakit
Dari informasi diatas, maka didapatkan hasil Clusterisasi datanya seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 1.  Hasil Clustering Data Hasil Cluster 1 Hasil Cluster 2 Hasil Cluster 3 Terdiri dari 91 orang yang berasal dari : Kecamatan Asal Pasien :
1. Krian = 36
2. BalongBendo = 20
3. Tarik = 12
4. Taman = 9
5. Prambon = 8
6. Wonoayu = 1
7. Sukodono = 2
8. Tulangan = 2 9. Sidoarjo = 1 Diagnosa Penyakit menurut ICD
terminologi : 1. Born in hospital = 14
2. Diabetes Mellitus = 11
3. Hemorrhagic = 5
4. Intestinal infection disease = 7
5. Delivery by sc = 11
6. Single spontanious delivery =
9
7. Acute bronchitis = 4
8. Pharryngitis = 5
9. Concussion = 1
10. Diarrhoea = 1
11. Fructure = 1
12. Abortion incomplate = 4
13. Dyspepsia = 1
14. Medical abortion = 4
15. Septicaemia = 1
16. Benign neoplasm = 2
17. Blighted ovum = 2
18. Colic renal = 2
19. Exceccive mens + anemia = 2
20. Paratyphoid = 2
21. Phymosis = 1
22. Vomite earlier gravida = 1 Jenis Kelamin : 1. Perempuan = 91
2. Laki-Laki = 0
Terdiri dari 26 orang yang berasal dari :
Kecamatan Asal Pasien :
1. Krian = 7 2. BalongBendo = 7 3. Tarik = 2 4. Taman = 1 5. Prambon = 4 6. Wonoayu = 3 7. Sukodono = 2 Diagnosa Penyakit menurut ICD
terminologi :
1. Abdomen pain = 1 2. Chronic bronchitis = 1 3. Chronic renal failure = 1 4. connective and other soft issue = 1 5. Cysta bartholin = 1 6. Dengue fever = 1 7. Diarrgoea = 2 8. Diarrhoea and gastroentritis = 1 9. Disorder of pinna = 1 10. False labour = 1 11. Ganglion = 1 12. Hipertensi = 1 13. Liver = 1 14. Mononeuropathy = 1
15. Myocardial infection = 1
16. Non Union Radius = 1
17. Nontoxic goitre = 1 18. Open wound of ankle and foot = 1
19. Post partum = 1 20. Premature repture = 1 21. Pulmonary hearth disease = 1 22. renal colic + dengue haemorragic fever = 1 23. Spontaneous abortion = 1
24. Trachea, bronchus and lung = 1 25. ventricular premature depolarization = 1 Terdiri dari 63 orang yang berasal dari :
Kecamatan Asal Pasien :
1. Krian = 21
2. BalongBendo = 17
3. Tarik = 8
4. Taman = 6 5. Prambon = 3 6. Wonoayu = 4 7. Sukodono = 1 8. Tulangan = 3 Diagnosa Penyakit menurut ICD terminologi :
1. Born in hospital = 1
2. Diabetes Mellitus = 4 3. Hemorrhagic = 10 4. Intestinal infection disease = 5 5. Single spontanious delivery = 1 6. Acute bronchitis = 3 7. Pharryngitis = 1 8. Concussion = 4 9. Diarrhoea = 1 10. Fructure = 4 11. Dyspepsia = 3 12. Septicaemia = 2 13. Hearth disease = 2 14. Phymosis = 1 15. Cataract = 1 16. Cerbral infraction = 1
17. Chest pain = 1 18. Concussion + Fructure = 1 19. Deglowing pedis = 1
20. Diarrgoea = 2
21. Dizziness and giddiness (vertigo) = 1 22. Fever = 1 23. Heaptic failure = 1 24. Hepatomae = 1
25. HIV = 1
26. Lipoma = 1 27. Mediastinum = 1 28. Nefrolithiasis =1
29. Stroke infark =1 30. TBC Lung = 1 31. Typhoid = 1
Amir Ali | Klasterisasi Pasien Bpjs Dengan …..

## Jurnal Wiyata, Vol. 8 No. 1 Tahun 2021
Jenis Kelamin :
1. Perempuan = 26
2. Laki-Laki = 0 32. Urinary tract infection = 1 33. ventricular premature depolarization = 1
34. Vomiting = 1
Jenis Kelamin : 1. Perempuan = 0 2. Laki-Laki = 63
Dari tabel  diatas  didapatkan  informasi  bahwa  pada  hasil  cluster 1  untuk  kecamatan  asal pasien  banyak  berasal  dari  kecamatan  krian  sebanyak  36  pasien.  Untuk  diagnosa  penyakit menurut icd terminologi yang terbanyak adalah born in hospital sebanyak 14 pasien. Untuk jenis kelamin banyak didominasi oleh pasien dengan jenis kelamin perempuan sebanyak 91 pasien.
Sedangkan pada hasil cluster 2 didapatkan informasi untuk kecamatan asal pasien banyak berasal  dari  kecamatan  krian  dan  balongbendo,  masing-masing  sebanyak  7  pasien.  Untuk diagnosa penyakit menurut icd terminologi yang terbanyak adalah Diarrgoea sebanyak 2 pasien. Untuk jenis kelamin banyak didominasi oleh pasien dengan jenis kelamin perempuan sebanyak 26 pasien.
Dan  pada  hasil  cluster  3  didapatkan  informasi  untuk  kecamatan  asal  pasien  banyak berasal  dari  kecamatan  krian  sebanyak  21  pasien.  Untuk  diagnosa  penyakit  menurut  icd terminologi  yang  terbanyak  adalah  Hemorrhagic  sebanyak  10  pasien.  Untuk  jenis  kelamin banyak didominasi oleh pasien dengan jenis kelamin laki-laki sebanyak 63 pasien.
Data dari tabel hasil clustering diatas, maka didapatkan informasi juga bahwasannya kode ICD  X  dari  diagnosa penyakit  yang  paling  banyak  baik  pada  cluster  1, cluster  2  dan  cluster 3 adalalah born in hospital dengan kode ICD X Z38.0, Diarrgoea dengan kode ICD X  A09+E86, dan  Hemorrhagic  dengan  kode  ICD  X  A91.  Dari  data  tabel  di  atas  didapatkan  juga  informasi dimana  terdapat  banyak  pasien  dengan  jenis  kelamin  perempuan  yang  menderita  sakit dibandingkan dengan pasien dengan jenis kelamin laki-laki.
Bila  informasi  diatas  dikaitkan  dengan  pembayaran  klaim  BPJS  ke  pemerintah  maka, besaran tarif nya sebagai berikut:
Tabel 2.  Biaya/ Tarif Klaim BPJS Kode ICD X Diagnosa Penyakit Kelas Tarif/ Biaya Klaim ICD X Z38.0 born in hospital a. Z38.0  BB  kurang  dari sama dengan 2499 gram maka untuk :
Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 b. Z38.0  BB  lebih  dari  sama dengan 2500 gram maka untuk  : Kelas 1
Kelas 2
Kelas 3 Rp 7,195,000 Rp 6,167,100 Rp 5,139,300 Rp 4,796,700 Rp 4,111,400
Rp 3,426,200 A09+E86 Diarrgoea Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 Rp 2,027,800 Rp 1,738,100 Rp 1,448,400 A91 Hemorrhagic Kelas 1 Kelas 2 Kelas 3 Rp 2,176,200 Rp 1,865,300 Rp 1,554,400
Sumber : Sistem CaseMix RS Anwar Medika Balongbendo Sidoarjo 2019
Amir Ali | Klasterisasi Pasien Bpjs Dengan ….. Jurnal Wiyata, Vol. 8 No. 1 Tahun 2021
Dari informasi  tabel  tarif /biaya pengajuan klaim BPJS diatas dimana untuk pasien BPJS rawat  inap  di  Rumah  Sakit  Anwar  Medika  Balongbendo  Sidoarjo  rata-rata  mengambil  biaya tarif/biaya  klaim  untuk  kelas  3  jadi  untuk  diagnosa  penyakit  born  in  hospital  dengan  ICD  X Z38.0  kelas 3 pembiayaan klaim BPJS  nya sebesar   Rp 5,139,300 untuk BB kurang dari sama dengan  2499  gram  dan  sebesar  Rp  3,426,200  untuk    BB  lebih  dari  sama  dengan  2500  gram. Untuk  diagnosa penyakit Diarrgoea dengan  kode ICD X A09+E86 Kelas  3 pembiayaan klaim BPJS   nya  sebesar        Rp 1,448,400.  Sedangkan    diagnosa  penyakit  Hemorrhagic  dengan  kode ICD X A91 kelas 3 pembiayaan klaim BPJS  nya sebesar    Rp 1,554,400.

## PEMBAHASAN
Pada  proses  clustering  ini,  akan  dilakukan  proses  pengolahan  data  terlebih  dahulu,  dari data yang didapatkan dari rumah sakit setelah dilakukan pembersihan data yaitu dengan melihat kelengkapan data pasien BPJS ternyata didapatkan data pasien BPJS pada kurun waktu triwulan pertama di tahun 2019 yaitu sebanyak 180 data pasien BPJS.
Tabel 3.  Data Pasien BPJS Triwulan Pertama Tahun 2019
No NoRM Nama Pasien Jenis Kelamin Asal Kecamatan Pasien ICD menurut Terminologi 1. 5950XX NAN L BALONGBENDO Urinary tract infection 2. 5950 XX RAN L PRAMBON Hemorrhagic 3. 5949 XX HIN P KRIAN Liver 4. 5830 XX NAB P KRIAN Vomit earlier gravida 5. 5951 XX SUL P WONOAYU Hipertensi 6. 0784 XX JOI L BALONGBENDO HIV 7. 5125 XX POE L WONOAYU Diarrhoe ……… ………. ………………… ………………… ………. ………………… ……………….. 180 6037 XX MOK L WONOAYU Concussion
Peneliti  menggunakan  5  variabel  pada  data  pasien  BPJS  rawat  inap  yang  diperoleh  yaitu NoRM,  Nama  Pasien,  jenis  kelamin,  Asal  Kecamatan  Pasien  dan  ICD  menurut  terminologi. Sebelum  diproses  dengan  clustering  data  menggunakan  K-Means,  maka  data  perlu  dilakukan transformasi data terlebih dahulu.
A. Transformasi Data
Tabel tranformasi data diatas diperoleh dengan langkah-langkah sebagai berikut :
1. Urutkan data berdasarkan frekuensi kemunculannya
2. Inisialisasi  data  tersebut  mulai  dari  data  tertinggi  dengan  nilai  1,  kemudian  data selanjutnya 2,3 dan seterusnya
Berdasarkan  data  pada  tabel  3,  maka  inisialisasi  data  untuk  variabel  jenis  kelamin,  asal kecamatan pasien, dan ICD menurut terminologi adalah
Tabel  4. Inisial Variabel Jenis Kelamin Jenis Kelamin Frekuensi Inisial Perempuan 117 1 Laki-laki 63 2
Tabel 5. Inisial Variabel Asal Kecamatan Pasien
Amir Ali | Klasterisasi Pasien Bpjs Dengan ….. Jurnal Wiyata, Vol. 8 No. 1 Tahun 2021
Kecamatan Asal Pasien Frekuensi Inisial Krian 64 1 Balongbendo 43 2 Tarik 22 3 Taman 16 4 Prambon 15 5 Wonoayu 8 6 Sukodono 5 7 Tulangan 4 8 Buduran 1 9 Sidoarjo 1 10 Waru 1 11 Tabel 6. Inisial Variabel ICD menurut Terminologi Diagnosa Penyakit By ICD Terminologi Frekuensi Inisial Born in hospital 15 1 Diabetes Mellitus 15 2 Hemorrhagic 15 3 Intestinal infection disease 12 4 Delivery by sc 11 5 Single spontanious delivery 10 6 Acute bronchitis 7 7 Pharryngitis 6 8 Concussion 5 9 Diarrhoea 5 10 Fructure 5 11 Abortion incomplate 4 12 Dyspepsia 4 13 Medical abortion 4 14 Septicaemia 3 15 Benign neoplasm 2 16 Blighted ovum 2 17 Colic renal 2 18 Exceccive mens + anemia 2 19 Hearth disease 2 20 Paratyphoid 2 21 Phymosis 2 22 Vomite earlier gravida 2 23 Abdomen pain 1 24 Cataract 1 25 Cerbral infraction 1 26 Chest pain 1 27 Chronic bronchitis 1 28
Amir Ali | Klasterisasi Pasien Bpjs Dengan …..

## Jurnal Wiyata, Vol. 8 No. 1 Tahun 2021
Diagnosa Penyakit By ICD Terminologi Frekuensi Inisial Chronic renal failure 1 29 Concussion + Fructure 1 30 connective and other soft issue 1 31 Cysta bartholin 1 32 Deglowing pedis 1 33 Dengue fever 1 34 Diarrgoea 1 35 Diarrhoea and gastroentritis 1 36 Disorder of pinna 1 37 Dizziness and giddiness (vertigo) 1 38 False labour 1 39 Fever 1 40 Ganglion 1 41 Heaptic failure 1 42 Hepatomae 1 43 Hipertensi 1 44 HIV 1 45 Lipoma 1 46 Liver 1 47 Mediastinum 1 48 Mononeuropathy 1 49 Myocardial infection 1 50 Nefrolithiasis 1 51 Non Union Radius 1 52 Nontoxic goitre 1 53 Open wound of ankle and foot 1 54 Post partum 1 55 Premature repture 1 56 Pulmonary hearth disease 1 57 renal colic + dengue haemorragic fever 1 58 Spontaneous abortion 1 59 Stroke infark 1 60 TBC Lung 1 61 Trachea, bronchus and lung 1 62 Typhoid 1 63 Urinary tract infection 1 64 ventricular premature depolarization 1 65 Vomiting 1 66
Sehingga data hasil transformasi dapat dilihat pada tabel 7. berikut ini :
Amir Ali | Klasterisasi Pasien Bpjs Dengan ….. Jurnal Wiyata, Vol. 8 No. 1 Tahun 2021
Tabel 7.  Data Pasien BPJS Triwulan Pertama Tahun 2019 Hasil Transformasi
No NoRM Nama Pasien Jenis Kelamin Kecamatan Asal Pasien ICD menurut Terminologi 1. 5950XX NAN 2 2 64 2. 5950XX RAN 2 5 3 3. 5949XX HIN 1 1 47 4. 5830XX NAB 1 1 65 5. 5951XX SUL 1 6 44 6. 0784XX JOI 2 2 45 7. 5125XX POE 2 6 35 ….. ……… …………………… ……… …………… …………… 180 6037XX MOK 2 6 9
Hal ini seperti dapat kita lihat pada  salah satu  langkah pada penelitian  terdahulu dengan judul penelitian “Klasterisasi Data Pasien Asuransi Kesehatan Mengunakan Metode K-Means (Studi kasus  :  RSUP  H.  Adam  Malik  Medan)”  dari  Rudolfo  Damanik  dan  Rocky  SN  Nainggolan dimana  peneliti  tersebut  menggunakan  variabel  yang  dibutuhkan  sebangai  dasar  melakukan proses clustering nyaitu  umur,  jenis  kelamin,  kodya  dan  diagnosa  penyakit.  Dimana  untuk melakukan Untuk transformasi data dapat dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut: 1. Urutkan data berdasarkan frekuensi kemunculannya
2.  Inisialisasikan  data  tersebut  mulai  dari  data  tertinggi  dengan  nilai  1,  kemudian  data selanjutnya 2, 3 dan seterusnya (Rudolfo, 2017)

## B. Clustering Data
Setelah  dilakukan  proses  transformasi  data  maka  dilakukan  proses  clustering  data  yaitu dengan proses clusterisasi data ini, dimulai dari menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk. Dari ke 180 data pasien BPJS tersebut, maka akan dikelompokkan ke dalam 3 cluster
Untuk penentuan mengelompokkan data pasien BPJS dengan 3 cluster dilakukan dengan menentukan initial cluster centre awal yang dipilih secara random. Lalu menghitung jarak data ke pusat cluster centre. Persamaan yang digunakan untuk menghitung jarak pada penelitian ini adalah Euclidean Distance yang memiliki persamaan sebagai berikut :
Pada proses clustering ini, untuk initial cluster centre awal yang dipilih secara random, didapatkan datanya sebagai berikut :
Untuk :
1. Cluster 1 : 1,1,2
2. Cluster 2 : 1,2,2
3. Cluster 3 : 2,3,9
Amir Ali | Klasterisasi Pasien Bpjs Dengan ….. Jurnal Wiyata, Vol. 8 No. 1 Tahun 2021
Contoh perhitungan jarak data ke-1 ke pusat cluster pertama, cluster kedua dan cluster ketiga pada iterasi ke-1 adalah : D(x 1, c 1 )  = √ (Inisiasi Jenis Kelamin - Pusat cluster1 untuk inisiasi jenis kelamin) 2 +
(Inisiasi  Asal  Kecamatan  Pasien  -  Pusat  cluster1  untuk  inisiasi  asal  kecamatan pasien) 2 + (Inisiasi ICD menurut terminologi - Pusat cluster1 untuk inisiasi ICD menurut terminologi) 2
= √ (2 - 1) 2 + (2 - 1) 2 + (64 – 2) 2
= 62,02
D(x 1, c 2 ) = √ (Inisiasi Jenis Kelamin - Pusat cluster2 untuk inisiasi jenis kelamin) 2 +
(Inisiasi  Asal  Kecamatan  Pasien  -  Pusat  cluster2  untuk  inisiasi  asal  kecamatan pasien) 2 + (Inisiasi ICD menurut terminologi - Pusat cluster2 untuk inisiasi ICD menurut terminologi) 2
= √ (2 - 1) 2 + (2 - 2) 2 + (64 – 2) 2
= 62,01
D(x 1, c 3 ) = √ (Inisiasi Jenis Kelamin - Pusat cluster 3 untuk inisiasi jenis kelamin) 2 +
(Inisiasi  Asal  Kecamatan  Pasien  -  Pusat  cluster  3  untuk  inisiasi  asal  kecamatan pasien) 2 + (Inisiasi ICD menurut terminologi - Pusat cluster 3 untuk inisiasi ICD menurut terminologi) 2
= √ (2 - 2) 2 + (2 - 3) 2 + (64 – 9) 2 = 55,01
Cara yang sama dilakukan untuk data ke-2 sampai data ke-180, untuk dihitung jaraknya ke pusat cluster pertama, cluster kedua dan cluster ketiga Sehingga didapatkan jaraknya sebagai berikut :
Tabel 8.  Data Perhitungan Jarak dari data ke1 ke Pusat Masing-Masing Cluster
NoRM Nama Jenis Kelamin Kecamatan Asal Pasien ICD menurut Terminologi Jarak ke C1 C2 C3 5950XX NAN 2 2 64 62.02 62.01 55.01 5950 XX RAN 2 5 3 4.24 3.32 6.32 5949 XX HIN 1 1 47 45.00 45.01 38.07 5830 XX NAB 1 1 65 63.00 63.01 56.04 5951 XX SUL 1 6 44 42.30 42.19 35.14 0784 XX JOI 2 2 45 43.02 43.01 36.01 5125 XX POE 2 6 35 33.39 33.26 26.17 ……… …………… ………. …………. ………….. ……….. ……..  …… 6037 XX MOK 2 6 9 8.66 8.12 3.00
Setelah itu baru data dikelompokkan menurut jarak terpendek ke pusat cluster baik cluster pertama, kedua dan ketiga seperti tabel di bawah ini :
Amir Ali | Klasterisasi Pasien Bpjs Dengan …..

## Jurnal Wiyata, Vol. 8 No. 1 Tahun 2021
Tabel 9.  Data hasil pengelompokkan data ke cluster yang terdekat
NoRM Nama Jenis Kelamin Kecamatan Asal Pasien ICD menurut Terminologi Jarak ke C1 C2 C3 5950XX NAN 2 2 64 * 5950 XX RAN 2 5 3 * 5949 XX HIN 1 1 47 * 5830 XX NAB 1 1 65 * 5951 XX SUL 1 6 44 * 0784 XX JOI 2 2 45 * 5125 XX POE 2 6 35 * ……… …………… ………. …………….. …………..  ………..  …. ……… 6037 XX MOK 2 6 9 *
Pada  iterasi  berikutnya,  setelah  mendapatkan  datanya.  Maka  dilakukan  proses perhitungan kembali titik pusat cluster yang baru dengan rumus sebagai berikut :
Dimana  :  dilakukan  penjumlahan  data  yang  menjadi  anggota  clusternya  dibagi  sebanyak  data anggota clusternya, maka akan didapatkan titik pusat cluster yang baru
Misalnya  dari  pengelompokan  ke  180  data  diatas,  maka  titik  pusat  cluster  yang baru adalah :
Untuk Cluster 1 = (1.34, 2.63, 16.20)
Data  diatas  didapatkan  dari  penjumlahan  data  yang  menjadi  anggota  clusternya dibagi sebanyak data anggota clusternya. Datanya sebagai berikut :
Tabel 10.  Data Hasil Clustering Pada Iterasi -1 Untuk Cluster 1
NoRM Nama Jenis Kelamin Kecamatan Asal Pasien ICD menurut Terminologi 5929XX MOC 2 1 2 5951XX IIS 1 1 1 5399 XX MIK 1 1 4 5967 XX SUB 2 1 2 5658 XX UMI 1 1 2 5417 XX FIK 1 1 5 5973 XX SYA 1 1 3 ……… ……………… …………. ………………… …………………….. 6031 XX DIC 2 1 3
Amir Ali | Klasterisasi Pasien Bpjs Dengan ….. Jurnal Wiyata, Vol. 8 No. 1 Tahun 2021
Untuk Cluster 2 = ( 1.34, 2.71, 16.81 )
Data  diatas  didapatkan  dari  penjumlahan  data  yang  menjadi  anggota  clusternya  dibagi sebanyak data anggota clusternya. Datanya sebagai berikut :
Tabel 11. Data Hasil Clustering Pada Iterasi -1 Untuk Cluster 2
NoRM Nama Jenis Kelamin Kecamatan Asal Pasien ICD menurut Terminologi 5950XX RAN 2 5 3 5955 XX GIL 2 5 4 5956 XX AHM 2 7 4 5958 XX MAS 1 4 5 5960 XX SAL 1 2 2 5958 XX AIN 1 5 2 5961 XX SUT 2 8 2 5969 XX ECI 1 3 5 ……… ……………… ……… …………. ………………… ……………………… 6037 XX CHU 1 8 1
Untuk Cluster 3  = (1.35, 2.72, 17.03)
Data diatas didapatkan dari penjumlahan data yang menjadi anggota clusternya dibagi sebanyak data anggota clusternya. Datanya sebagai berikut:
Tabel 12.  Data Hasil Clustering Pada Iterasi -1 Untuk Cluster 3
NoRM Nama Jenis Kelamin Kecamatan Asal Pasien ICD menurut Terminologi 5950XX NAN 2 2 64 5949 XX HIN 1 1 47 5830 XX NAB 1 1 65 5951 XX SUL 1 6 44 0784 XX JOI 2 2 45 5125 XX POE 2 6 35 5953 XX FAN 2 3 30 ………. ……………… ………….. ……………… ……………………. 6037 XX MOK 2 6 9 Tabel 13.Tabel Pusat Cluster Baru Cluster 1 1.34 2.63 16.20 Cluster 2 1.34 2.71 16.81 Cluster 3 1.35 2.72 17.03
Amir Ali | Klasterisasi Pasien Bpjs Dengan ….. Jurnal Wiyata, Vol. 8 No. 1 Tahun 2021
Iterasi selanjutnya dilakukan dengan cara yang sama seperti cara diatas hingga tidak ada perubahan  data  dalam  suatu  cluster  (Wardhani,2016).  Dari  hasil  penelitian  didapatkan  hasil yaitu pada iterasi ke-11 iterasi berhenti karena tidak ada perubahan data dalam  clusternya. Hal sejalan dengan penelitian sebelumnya dari anindya khrisna wardhani dengan judul penelitiannya “Implementasi  algoritma  k-means  untuk  pengelompokkan  penyakit  pasien  pada  puskesmas kajen pekalongan”  dimana anggota data dalam pengelompokkan data tidak berubah lagi setelah dilakukan perhitungan jarak data dengan pusat clusternya.

## SIMPULAN
Hasil  identifikasi  data  rekam  medis  pasien  BPJS  pada  triwulan  pertama  tahun  2019 didapatkan  sebanyak  180  data  pasien,  dimana  dalam  menganalisa  data  rekam  medis  pasien BPJS dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan 3 cluster yang dibentuk.
Berdasarkan  hasil  clustering  dengan  algoritma  K-Means,  maka  didapatkan  hasil  bahwa pasien yang paling banyak menderita sakit dari kecamatan krian dan balonbendo, untuk pasien dengan jenis kelamin perempuan lebih mendominasi banyak penyakitnya daripada jenis kelamin laki-laki.  Sedangkan  diagnosa  penyakit  berdasarkan  ICD  menurut  terminologi  lebih  banyak didiagnosa  born  in  hospital  dengan  kode  ICD  X  Z38.0,  Diarrgoea  dengan  kode  ICD  X A09+E86, dan Hemorrhagic dengan kode ICD X A91. 5.
Rumah sakit mendapatkan informasi bahwasannya diagnosa born in hospital dengan kode ICD X Z38.0, Diarrgoea dengan kode ICD X  A09+E86, dan Hemorrhagic dengan kode ICD X A91 merupakan  kode penyakit yang banyak terjadi pada pasien. Hal ini jika dikaitkan dengan grouping  pada  kode  INA-CBG,  maka  tarif  dengan  kode  ICD  X  diataslah  yang  paling  banyak diderita  oleh  pasien  BPJS. Dari  informasi    tabel    tarif  /biaya  pengajuan  klaim  BPJS  dimana untuk  pasien  BPJS rawat  inap  di  Rumah  Sakit  Anwar  Medika  Balongbendo  Sidoarjo  rata-rata mengambil biaya tarif/biaya klaim untuk kelas 3 jadi untuk diagnosa penyakit born in hospital dengan ICD X Z38.0  kelas 3 pembiayaan klaim BPJS  nya sebesar   Rp 5,139,300  untuk BB kurang  dari  sama  dengan  2499  gram  dan  sebesar  Rp  3,426,200  untuk    BB  lebih  dari  sama dengan 2500 gram.  Untuk  diagnosa penyakit Diarrgoea dengan  kode ICD X A09+E86 Kelas 3  pembiayaan  klaim  BPJS    nya  sebesar        Rp  1,448,400.  Sedangkan    diagnosa  penyakit Hemorrhagic  dengan  kode  ICD  X  A91  kelas  3  pembiayaan  klaim  BPJS    nya  sebesar        Rp 1,554,400.
Pengelompokan  data  rekam  medis  pasien  BPJS  dari  proses  data  mining  diatas  adalah untuk  menghasilkan  informasi  baru  mengenai  pola  pengelompokan  data  pasien  BPJS  di kabupaten sidoarjo. Hal ini dapat dijadikan acuan bagi rumah sakit untuk melakukan sosialisasi terkait pencegahan penyakit pada kecamatan asal pasien yang banyak menderita sakit

## SARAN
Dari hasil penelitian didapatkan bahwa dari informasi tabel  tarif /biaya pengajuan klaim BPJS  dimana  untuk  pasien  BPJS  rawat  inap  di  Rumah  Sakit  Anwar  Medika  Balongbendo Sidoarjo  rata-rata  mengambil  biaya  tarif/biaya  klaim  untuk  kelas  3.  Hal  ini  perlu  ditingkatkan dalam  pelayanannya  terhadap  pasien  BPJS  rawat  inap  untuk  kelas  3,  agar  pasien  merasa  puas dalam pelayanannya.
Amir Ali | Klasterisasi Pasien Bpjs Dengan ….. Jurnal Wiyata, Vol. 8 No. 1 Tahun 2021
Untuk penelitian selanjutnya, peneliti lain dapat mengembangkan metode clustering yang berbeda  pada  penerapan  klasterisasi  pasien  bpjs  guna  menunjang  program  jaminan  kesehatan nasional

## REFERENSI
Agusta, Y, 2007, K-means  - Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait, Jurnal Sistem dan Informatika Vol. 3 (Februari 2007) : 47-60
A.  T.  dan  F.  K.  S.  Agustina,  D.  Yhudo,  H.  Santoso,  N.  Marnasusanto.  2012,  “Clustering Kualitas  Beras  Berdasarkan  Ciri  Fisik  Menggunakan  Metode  K-Means,”  [Online]. Available:http://yudistira.lecture.ub.ac.id/files/2014/04/clustering-kualitas-beras-dengan- k-means.pdf.
A.  K.  Wardhani.  2016.  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Untuk  Pengelompokkan  Penyakit Pasien Pada Puskesmas Kajen Pekalongan,” Transformatika , vol. 14, p. 35
D. S. Susilowati, Indah. Wisnaningsih Surjoseputro, “Perlindungan hukum terhadap hak privasi dan data medis pasien di rumah sakit x surabaya,” Wiyata , vol. 5 No.1, 2018.
J.  W.  Fernanda,  “Sistem  informasi  peminjaman  dokumen  rekam  medis  di  rumah  sakit  x,” Wiyata , vol. 2 No.1, 2015
Larose,  Daniel.  2005. Discovery  Knowledge  in  Data.  Canada :A  Jhon  Wiley  &  Sons,  Inc Publication
P. Noviana, “Analisis tingkat kepuasan pasien rawat jalan terhadap kualitas pelayanan instalasi farmasi di rsud pare menggunakan metode servqual,” J. Wiyata , vol. Volume 04, p. 111, 2017
R.  D.  Silitonga,  Parasian D  P.  2016. “mplementasi  algoritma  k-means  clustering  pada  analisis penyebaran  penyakit  pasien  pengguna  badan  penyelenggara  jaminan  sosial  kesehatan (bpjs) (studi kasus : rumah sakit umum pusat haji adam malik medan),” J. Tek. Inform. Unika St. Thomas , vol. 01, p. 38
R. R. S. N. Damanik, “Klasterisasi Data Pasien Asuransi Kesehatan Menggunakan Metode K- Means (Studi Kasus RSUP H. Adam Malik Medan),” Pelita Inform. Budi Darma, vol. XVI, p. 184, 2017
S.  U,  Fayyad,  G,  Piatetsky-Shapiro,  P, Advances  in  Knowledge  Discovery  and  Data  Mining . 1996