## CLUSTERING PENYAKIT DBD PADA RUMAH SAKIT DHARMA KERTI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
I Nyoman Mahayasa Adiputra 1, *
1 Universitas Bali Internasional, Fakultas Ilmu – Ilmu Kesehatan, Program Studi Manajemen Informasi Kesehatan,, Jln. Seroja Gg Jeruk No. 9 Denpasar 80239 INDONESIA

## Abstrak
Clustering merupakan  teknik  pengelompokan record pada  basis   data    berdasarkan kriteria    tertentu.  Hasil clustering diberikan    kepada    pengguna    akhir    untuk memberikan gambaran tentang apa yang terjadi pada basis data. Dalam SIMRS Rumah Sakit Dharma Kerti yang diambil dari tahun 2014 sampai 2018, memiliki 6038 record data rekam medis pasien. Jumlah diagnosa tertinggi adalah DBD, untuk mengetahui gambaran yang terjadi dalam data diagnosa DBD tersebut dilakukan clustering dengan menggunakan  algoritma k-means .  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  pasien  dengan diagnosa  DBD  pada  RS  Dharma  Kerti  yang  paling  sedikit  jumlahnya  adalah  pada rentang  usia  25  sampai  45  tahun.  Setiap  kelompok  usia  memiliki  jumlah  hari perawatan  yang  merata,  bisa  disimpulkan  bahwa  usia  hampir  tidak  mempengaruhi hari perawatan. Lama perawatan yang paling banyak dilalui oleh pasien adalah dari 3 hari sampai 5 hari perawatan.

## Abstract
Clustering is a technique for grouping records in the database based on certain criteria. The results of the clustering are given to the end user to give an idea of what is happening to  the  database.  In  Dharma Kerti  Hospital  Information  System  which  was  taken  from 2014 to 2018, it has 6038 records of patient medical record data. The highest number of diagnoses is DHF, to find out the picture that occurs in the DHF diagnostic data, clustering is done using the k-means algorithm. The results of this study are patients with a diagnosis of dengue fever at Dharma Kerti Hospital, the least in number are in the age range of 25 to 45 years. Each age group has an even number of treatment days, it can be concluded that age does not affect treatment days. The length of treatment that most patients go through is from 3 days to 5 days of treatment

## 1. PENDAHULUAN
Clustering merupakan teknik pengelompokan record pada basis  data  berdasarkan  kriteria  tertentu. Hasil clustering diberikan  kepada  pengguna  akhir  untuk  memberikan gambaran tentang apa yang terjadi pada basis data. Konsep dasar dari clustering adalah mengelompokkan sejumlah objek ke dalam cluster dimana cluster yang baik adalah cluster yang memiliki tingkat kesamaan yang tinggi antar objek di dalam suatu cluster dan tingkat ketidaksamaan yang tinggi dengan objek cluster yang lainnya. Metode clustering hadir  dikarenakan  kondisi  berlimpahnya  data  yang  merupakan  akumulasi  data  transaksi  yang  terekam selama bertahun-tahun (Ali, 2020).
Dalam SIMRS Rumah Sakit Dharma Kerti yang diambil dari tahun 2014 sampai 2018, memiliki 6038 record data rekam medis pasien. Dari hasil penelitian sebelumnya jumlah data penyakit tertinggi untuk seluruh  tahun  adalah  DBD  atau  Demam  Berdarah  Dengue  dengan  total  record  1323  data  rekam  medis pasien  (Adiputra  & Darmayanti,  2020).  Dengan  jumlah  data  penyakit  tertinggi adalah DBD  maka  dalam penelitian  ini  akan  mengimplementasikan  algoritma cluster yaitu  K-Means clustering untuk mengelompokan data rekam medis pasien dalam peyakit DBD. Teknik clustering dibutuhkan berdasarkan data  dari  penelitian  sebelumnya  (Adiputra  &  Darmayanti,  2020),  penyakit  DBD  merupakan  salah  satu
Kata Kunci: Clustering , Diagnosa DBD, k-means
Keywords: clustering,DHF Diagnostic, K-means
penyakit tertinggi pada RS Dharma Kerti yang terjadi pada setiap tahunnya, dengan melakukan clustering pada  data  penyakit  DBD RS  dapat  mengetahui  informasi yang  mendalam  mengenai  penyakit DBD  yang rerjadi, sehingga RS dapat mengambil keputusan yang tepat berdasarkan data.
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  .  K-Means  merupakan  suatu  algoritma  yang  digunakan  dalam pengelompokkan  secara  partisi  yang  memisahkan  data  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda – berda. Algoritma ini mampu meminimalkan jarak antara data ke clusternya. Pada dasarnya penggunaan algoritma ini dalam proses clustering tergantung pada data yang didapatkan dan konklusi yang ingin dicapai di akhir proses (Gustientiedina, Adiya, & Desnelita, 2019).
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  “ Algoritma  K-Means  Untuk  Pengelompokkan Penyakit Pasien  Pada Puskesmas  Cigugur Tengah ”  pada tahun  2020, Puskesmas  Cigugur  Tengah  dalam setiap harinya melayani pasien sekitar 150 orang dari berbagai wilayah didaerah Cigugur Tengah. Dengan bertambahnya jumlah pasien tersebut, maka bertambah pula data pasien setiap harinya, sehingga sejumlah data tidak dapat dipelajari lebih lanjut dan data tersebut hanya digunakan sebagai arsip saja. Berdasarkan latar belakang tersebut, maka penulis ingin mengolah data tersebut untuk mengelompokan penyakit pasien berdasarkan  penyakit  akut  dan  penyakit  tidak  akut  menggunakan  teknik  data  mining  dengan  metode clustering  dengan  algoritma  k-means  dan  algoritma  k-medoids  sebagai  pembanding.  Sehingga  nantinya dapat membantu pihak Puskesmas Cigugur Tengah untuk mengetahui penyakit apa yang paling banyak diderita  pasien,  kemudian  dapat  membantu  pihak  pemerintah  khususnya  Dinas  Kesehatan  dalam pemberian penyuluhan kesehatan kepada masyarakat sekitar. Berdasarkan hasil pengujian dari algoritma k-means dan algoritma k-medoids, didapat cluster model untuk algoritma k-means sebanyak 241 items pada cluster_0 atau penyakit akut sebesar 96% dan 9 items pada cluster_1 atau penyakit tidak akut sebesar 4% dari 250 data, sedangkan untuk algoritma k-medoids sebanyak 224 items pada cluster_0 atau penyakit akut sebesar 90% dan 26 items pada cluster_1 atau penyakit tidak akut sebesar 10% dari 250 data, maka penyakit yang paling banyak diderita pasien pada Puskesmas Cigugur Tengah adalah penyakit akut sebesar 93%,  dengan  nilai  Davies  Bouldin  untuk  algoritma  k-means  sebesar  -0.453  dan  algoritma  k-medoids sebesar  -1.276.  Dari  hasil  tersebut  dapat  dikatakan  bahwa  algoritma  yang  menghasilkan  nilai  Davies Bouldin terkecil dianggap sebagai algoritma yang lebih baik, maka dapat disimpulkan bahwa algoritma k- means lebih baik dari algoritma k-medoids (Sugianto, Rahayu, & Gusman, 2020).
Terdapat  pula  penelitian  dengan  judul  “ Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Analysis  Pada Penyakit  Menular  Manusia  (Studi  Kasus  Kabupaten  Majalengka) ”  yang  menyatakan Algoritma  K-means tidak  terpengaruh  terhadap  urutan  objek  yang  digunakan,  hal  ini  dibuktikan  ketika  penulis  mencoba menentukan secara acak titik awal pusat cluster dari salah satu objek pada permulaan perhitungan. Jumlah keanggotaan cluster yang dihasilkan berjumlah sama ketika menggunakan objek yang lain sebagai titik awal pusat  cluster  tersebut.  Namun,  hal  ini  hanya  berpengaruh  pada  jumlah  iterasi  yang  dilakukan. Pengelompokan objek (objek clustering) adalah salah satu proses dari objek mining yang bertujuan untuk mempartisi objek yang ada kedalam satu atau lebih cluster objek berdasarkan karakteristiknya. Penelitian ini  mengkaji  bagaimana  penggunaan  Algoritma  K-means  Cluster  Analysis  dalam  studi  kasus  penyakit menular  manusia  pada  suatu  objek.  Penelitian  ini  mengkaji  metode  K-means  Cluster  Analysis  dalam penyakit menular pada manusia berdasarkan set variabel yang dibentuk per kecamatan tiap Puskesmas yang jumlahnya ada 32 Kantor Puskesmas di Kabupaten Majalengka (Bastian, Sujadi, & Febrianto, 2018).
Penelitian lain dengan judul “ Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Penyebaran Penyakit Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  (ISPA)  di  Provinsi  Riau ”  pada  tahun  April  2021  mendapatkan  hasil algoritma K-Means mampu mengelompokkan penyebab penyebaran penyakit ISPA kedalam 2 cluster, yang mana  cluster  1  memberikan  rekomendasi  tinggi  berjumlah  10  Kabupaten,  cluster  2  memberikan rekomendasi  rendah  berjumlah  2  Kabupaten.  Dalam  pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  dua aplikasi,  yang  pertama  dengan  menggunakan  aplikasi  pengolah  angka  Microsoft  Excel  dan  dengan menggunakan  aplikasi  Rapidminer  5.3  menggunakan  K-Means  dapat  menampilkan  2  cluster  dari  hasil klasifikasi (Bastian et al., 2018).
Berdasarkan hasil penelitian – penelitian sebelumnya algoritma k-means memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan  algoritma  lain,  dan  juga  algoritma  k-means  mampu  melakukan  pengelompokan  terhadap data  penyakit,  penelitian  ini  akan  menggunakan algoritma  K-Means  untuk  mengetahui cluster  dari  data rekam medis pada penyakit DBD dalam Rumah Sakit Dharma Kerti dari tahun 2014 sampai 2018, hasil pengelompokan  atau  cluster  data  tersebut  nantinya  dapat  dijadikan  analisis  untuk  mengetahui  pasien dengan variabel (usia, jenis kelamin, periode masuk RS, Kelas Kamar)  seperti apa yang datang ke Rumah Sakit  Dharma  Kerti.  Data  hasil  cluster  dapat  dimanfaatkan  oleh  Rumah  Sakit  dalam  teknologi  berbasis
website sehingga dapat diakses secara fleksibel sebagai decision support atau membantu dalam membuat kebijakan (Teufel & Binder, 2021) terhadap fenomena penyakit DBD dalam Rumah Sakit Dharma Kerti.

## 2. METODE
Data Mining
Data mining dapat diartikan sebagai proses mengekstrak atau menggali knowledge yang ada pada sekumpulan data. Informasi dan knowledge yang didapat tersebut dapat digunakan pada banyak bidang, seperti  manajemen  bisnis,  pendidikan,  kesehatan  dan  sebagainya.  data  mining  merupakan  proses  yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari database yang besar. Istilah data mining memiliki hakikat sebagai disiplin ilmu yang tujuan utamanya adalah untuk menemukan, menggali,  atau  menambang  pengetahuan  dari  data  atau  informasi  yang  kita  miliki.  Proses  menggali informasi  dalam  data  mining  melibatkan  integrasi  teknik  dari  berbagai  disiplin  ilmu,  seperti  teknologi database  dan data  warehouse ,  statistik, machine  learning ,  komputasi  dengan  kinerja  tinggi,  pattern recognition, neural network, visualisasi data dan sebagainya (Ediyanto, Mara, & Satyahadewi, 2013).

## Clustering
Metode  Clustering  adalah  mempartisi  data  ke  dalam  kelompok  sehingga  data  yang  memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan kedalam satu claster yang sama. Tujuan dari clustering ini adalah untuk  meminimalisir  fungsi  tujuan  yang  diterapkan  dalamproses  clustering.  Yang  umumnya  berusaha meminimalisir variasi dalam suatu cluster dan memaksimalisasi variasi antar cluster (Purba, Poningsih, & Tambunan,  2021).  Dalam  penelitian  ini  metode  utama  yang  digunakan  dalam  pengolahan  data  adalah clustering ,  data  rekam  medis  yang  didapatkan  dan  diolah  dalam  Bahasa  pemrograman  menggunakan Teknik clustering
Algoritma K-means
Algoritma K-Means merupakan algoritma klasterisasi yang mengelompokkan data berdasarkan titik pusat  klaster  ( centroid )  terdekat  dengan  data.  Tujuan K-Means adalah  pengelompokkan  data  dengan memaksimalkan  kemiripan  data  dalam  satu  klaster  dan  meminimalkan  kemiripan  data  antara  klaster. ukuran kemiripan yang digunakan dalam klaster adalah fungsi jarak. sehingga pemaksimalan kemiripan data didapatkan berdasarkan jarak terpendek antara data titik centroid .
Tahapan algoritma k-means adalah sebagai berikut :
a) Pilih secara acak k buah data sebagai pusat cluster.
b) Jarak  antara  data  dan  pusat  cluster  dihitung  menggunakan  Euclidian  Distance.  Untuk  menghitung jarak  semua  data  ke  setiap  titik  pusat  cluster  dapat  menggunakan  teori  jarak  Euclidean  yang dirumuskan sebagai berikut:
dimana: d = Jarak data ke pusat cluster x1= titik pertama pada atribut x x2 = titik kedua pada atribut x y1= titik pertama pada atribut y y2 = titik kedua pada atribut y
c) Data ditempatkan dalam cluster yang terdekat, dihitung dari tengah cluster.
d) Pusat cluster baru akan ditentukan bila semua data telah ditetapkan dalam cluster terdekat.
e) Proses  penentuan  pusat cluster  dan  penempatan  data  dalam  cluster  diulangi  sampai  nilai  centroid tidak berubah lagi
(1)

## Pengumpulan Data
Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitatif melalui pendekatan cross sectional yaitu variabel penelitian diukur atau dikumpulkan dalam satu waktu artinya mengadakan pengamatan hanya sekali terhadap beberapa variabel dan waktu bersamaan. Ruang lingkup penelitian ini adalah data digital pada SIMRS rekam medis denga diagnosa DBD.
Penelitian ini akan melakukan implementasi terhadap algoritma K-Means clustering terhadap data rekam medis pasien dengan diagnosa DBD. Populasi target penelitian ini adalah rekam medis di rumah sakit sedangkan populasi terjangkaunya adalah rekam medis digital pasien di Rumah Sakit Dharma Kerti. Sampel pada penelitian ini adalah data rekam medis digital pasien dengan diagnosa DBD di Rumah Sakit Dharma Kerti  Tabanan  dari  tahun  2014 – 2018.  Analisis  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  secara deskriptif terhadap  hasil dari K-Means clustering pada data rekam medis dengan diagnosa DBD pada di Rumah Sakit Dharma Kerti.

## Tahapan Cluster

## Gambar 1. Tahapan cluster
Gambar 1 merupakan tahapan cluster yang dipakai pada penelitian ini, sumber data di dapat dari hasil  export  data  pada  SIMRS  yang  digunakan  oleh  RS  Dharma  kerti.  Setelah  mendapatkan  data  yang berbentuk SQL, data di konversi menjadi CSV kemudian data dalam bentuk CSV di import ke dalam Bahasa pemrograman  python.  Tahap  pertama  dalam  pemrograman  adalah  melakukan  ekstraksi  penyakit  DBD dengan menggunakan kode ICD 10 : A91, setelah mendapatkan data penyakit DBD tahap berikutnya adalah clustering  masih  dengan  Bahasa  pemrograman  python.  Terdapat  dua  parameter  yang  digunakan  dalam clustering yaitu umur pasien dan berapa hari perawatan yang di dapat oleh pasien dari mulai masuk RS sampai keluar RS, tujuan dari kedua parameter tersebut untuk mengetahui apakah usia pasien DBD pada RS Dharma kerti mempengaruhi lama rawatnya dalam RS.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini memanfaatkan teknologi Bahasa pemrograman python untuk memperoleh hasil cluster dari penyakit DBD. Langkah pertama yang dilakukan adalah input data dengan field data yaitu : gender (jenis kelamin), umur, diagnosa, lama rawat seperti yang terlihat pada Gambar 2 dibawah ini.

## Gambar 2. Input data
Dari hasil input data dilakukan cluster berdasarkan umur pasien dan berapa lama perawatan pasien dengan diagnosa DBD di Rumah Sakit, jumlah cluster yang dilakukan pada penelitian ini adalah 3 cluster . Penggunaan 3 cluster  didasarkan pada perhitungan SSE atau Sum of Squared Error yang dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 3. Proses clustering
Hasil cluster dalam bentuk tabel dapat dilihat pada Gambar 3, dalam tabel tersebut di tambahkan satu field untuk menampung hasil cluster , dari tabel yang dihasilkan tersebut langkah berikutnya adalah menampilkan visualisasi hasil cluster, untuk memudahkan dalam membaca data dan memberikan analisis dari hasil cluster .

## Gambar 4. Hasil clustering
Visualisasi hasil cluster , dapat dilihat pada Gambar 4 diatas. Sesuai dengan input yang di berikan pada inisialisasi awal cluster akan terbagi menjadi 3 sesuai dengan warna yang terlihat yaitu hijau, biru dan merah dengan tanda bintang sebagai centroid atau titik tengah dari cluster
Gambar 5. Sum of squared error
K-means memiliki kelemahan  yang diakibatkan oleh penentuan pusat awal cluster. Hasil cluster yang terbentuk dari metode K-means ini  sangatlah  tergantung  pada  inisiasi  nilai  pusat  awal cluster yang diberikan. Untuk menghasilkan pusat jumlah cluster yang optimal digunakan metode SSE (Thinsungnoen, Kaoungku, Durongdumronchai, Kerdprasop, & Kerdprasop, 2015). Seperti pada Gambar 5 SSE yang optimal adalah pada angka 3 karena grafik sudah mulai menurun drastis pada angka 4, maka dalam penelitian ini jumlah cluster yang digunakan adalah 3.
Hasil dari penelitian ini dapat dilihat pada visualisasi cluster yang ada pada Gambar 3. Dari hasil visualisasi tersebut data diagnosa DBD pada Rumah Sakit untuk keseluruhan tahun dapat di bagi menjadi 3 kelompok berdasarkan usia atau umur. Kelompok pertama berwarna hijau adalah dari rentang usia 0 – 25, rentang usia kedua dari 26 sampai 45 dengan warna biru dan rentang usia ketiga dari 46 sampai diatas 80 dengan warna merah. Lama perawatan yang di dapatkan dari hasil cluster adalah di setiap rentang usia memiliki jumlah data yang hampir sama dalam lama perawatan, di mulai dari 2 hari sampai paling lama
adalah 10 hari. Jumlah lama perawatan yang paling banyak ada pada 3 hari sampai 5 hari, sedangkan di 8 hari ke atas data yang di dapatkan semakin berkurang.

## 4. SIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  yang  di  dapat  dari  hasil  penelitian  ini  adalah    Rumah  Sakit  memiliki  pasien  dengan diagnosa DBD yang terbagi menjadi 3 kelompok usia  diantaranya adalah pasien dengan kategori usia 25 sampai  45  dengan  warna  biru  memiliki  jumlah  diagnosa  paling  sedikit.  Setiap  kelompok  usia  memiliki jumlah  hari  perawatan  yang  merata,  bisa  disimpulkan  bahwa  usia  hampir  tidak  mempengaruhi  hari perawatan.  Lama  perawatan  yang  paling  banyak  di  lalui  oleh  pasien  adalah  dari  3  hari  sampai  5  hari perawatan. Penelitian kedepan dapat menambahkan variabel – variabel lain untuk mempelajari lebih dalam bagaimana pengelompokan penyakit DBD terhadap orang yang terjangkit, perbandingan algoritma selain k- means juga dapat menjadi konsen penelitian kedepan untuk mengetahui hasil clustering dari sisi algoritma.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan terima kasih yang sebesar – besarnya peneliti sampaikan pada Rumah Sakit Dharma Kerti Tabanan  -  Bali  yang  telah  memberikan  kesempatan  untuk  melakukan  penelitian  dan  memberikan  data diagnosa sehingga penelitian ini dapat memberikan hasil yang bermanfaat untuk berbagai kalangan.

## Daftar Pustaka
Adiputra, I. N. M., & Darmayanti, N. L. (2020). Implementasi datawarehouse pada sistem informasi rumah sakit. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komputer , 6 (1), 78 – 85.
Ali,  A.  (2020).  Clustering  Data  Antropometri  Balita  Untuk  Menentukan  Status  Gizi  Balita  Di  Kelurahan Jumput Rejo Sukodono Sidoarjo. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 7 (3), 395 – 407. https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i3.530
Bastian,  A.,  Sujadi,  H.,  &  Febrianto,  G.  (2018).  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Analysis  Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka). Jurnal Sistem Informasi (Journal of Information System) , 14 (1), 26 – 32.
Ediyanto,  Mara,  N.,  &  Satyahadewi,  N.  (2013).  Pengklasifikasian  Karakteristik  Dengan  Metode  K-Means Cluster Analysis. Buletin Ilmiah Mat. Stat. Dan Terapannya (Bimaster) , 02 (2), 133 – 136.
Gustientiedina, G., Adiya, M. H., & Desnelita, Y. (2019). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data
Obat-Obatan. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 5 (1), 17 – 24. https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24
Purba,  N.,  Poningsih,  P.,  &  Tambunan,  H.  S.  (2021).  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada Penyebaran Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) di Provinsi Riau. Journal of Information System Research (JOSH) , 2 (3), 220 – 226. Retrieved from http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/josh/article/view/736
Sugianto, C. A., Rahayu, A. H., & Gusman, A. (2020). Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien  pada  Puskesmas  Cigugur  Tengah. Journal  of  Information  Technology , 2 (2),  39 – 44. https://doi.org/10.47292/joint.v2i2.30
Teufel, A., & Binder, H. (2021). Clinical Decision Support Systems. Visceral Medicine , 37 (6). Thinsungnoen,  T.,  Kaoungku,  N.,  Durongdumronchai,  P.,  Kerdprasop,  K.,  &  Kerdprasop,  N.  (2015).  The Clustering  Validity  with  Silhouette and  Sum  of  Squared  Errors.  In 3rd  International  Conference  on Industrial Application Engineering (pp. 44 – 51). https://doi.org/10.12792/iciae2015.012