## Penerapan Algoritma K-Means Tingkat Kesehatan Bayi (Studi Kasus :Dinas Kesehatan Kota Binjai)

## The Application of K-means Algorithm for Baby Health Level
( Study Case: Binjai City Public Health Office )
Roma Uli Br Sitanggang 1)
1) Program Studi Sistem Informasi, STMIK KAPUTAMA Binjai Jl. Veteran No. 4A-9A, Binjai 20714, Sumatera Utara www.kaputama.ac.id // E-mail : info@kaputama.ac.id
Riwayat: Copyright ©2022, JITU, Submitted:  07 Mei  2021;  Revised:  08 Juni  2021; Accepted:  08 Agustus 2021; Published: 31 Maret 2022
Abstract  -  The  Binjai  City  Health  Office  always conducts  counseling  and  weighing  for  babies  and provides  information  to  parents  about  nutrition  and health  for  babies  and  provides  information  to  parents about  nutrition and health in children so they are not susceptible  to  disease.  Due  to  limited  knowledge  of parents about health and nutrition In infants, it is very worried  about  children  who  are  malnourished  and cause  children  to  be  easily  infected  with  viruses  and diseases,  both  minor  and  dangerous  diseases.  Cluster analysis is the work of classifying data (objects) based only on the information found in the data that describes these  objects  and  the  relationships  between  them. Objects that  are joined in a group are objects that are similar  (or  related)  to  each  other  and  different  (not related)  to  objects  in  other  groups.  One  of  the  most widely  used  methods  in  the  cluster  method  is  the  K- Means algorithm.
From the tests carried out using the clustering method with the k-means algorithm, cluster 2 of the criteria for age,  body  weight,  body  length,  and  motor  ability,  the group that has the highest and most set / value, namely in Cluster 2 totals 624 data on infant health levels. and in cluster 2 in the group of babies aged 4-6 months and weighing  4-8  kg  and  55-63.5  cm  long  and  having  the ability to crawl, try to stand with assistance. And it can be  seen  that  the  3  clusters  of  the  criteria  for  Age, Weight,  Body  Length,  and  Motoric  ability,  the  group that  has the highest  and most  sets /  values, namely in Cluster 2 totaling 368 data on the health level of infants and in cluster 2 in the group of infants aged 4-6 months. and has a body weight of 4-8 kg and a display body of 55-63.5 cm and has the ability to crawl, materials to try to stand up with assistance. And it can be seen that the 3  clusters  of  the  criteria  for  age,  weight,  body  length, and  motor  ability,  the  group  that  has  the  highest  and most sets / values, namely in Cluster 4 totaling 348 data on infant health levels and in cluster 4 in the group of
infants aged 7-9 months and has a body weight of 4-8 kg and a body length of 55-63.5 cm and has the ability to  crawl,  move  the  buttocks,  roll,  or  a  combination  of various movements.
Keywords  -  Data  Mining,  K-means  Algorithm,  Infant

## Health Level
Abstrak  -  Dinas  Kesehatan  Kota  Binjai  selalu mengadakan penyuluhan dan penimbangan pada bayi serta memberikan informasi pada orang tua mengenai gizi  dan  kesehatan  pada  bayi  serta  memberikan informasi pada orang tua mengenai gizi dan kesehatan pada anak agar tidak mudah terserang penyakit.Karena  terbatasnya  pengetahuan  orang  tua akan  kesehatan  dan  gizi  pada  bayi  maka  sangat dikhawatirkan akan adanya anak yang kekurangan gizi dan  menyebabkan  anak  mudah  terinfeksi  virus  dan penyakit, baik penyakit ringan  maupun penyakit yang berbahaya.    Cluster  analysis  adalah  pekerjaan mengelompokkan data (objek) yang didasarkan hanya pada  informasi  yang  ditemukan  dalam  data  yang menggambarkan  objek  tersebut  dan  hubungan diantaranya.  Objek  –  objek  yang  bergabung  dalam sebuah kelompok merupakan objek – objek yang mirip (atau  hubungan)  satu  sama  lain  dan  berbeda  (tidak berhubungan)  dengan  objek  dalam  kelompok  yang lain. Salah satu metode yang paling banyak digunakan pada  metode  cluster  adalah  dengan  algoritma  K- Means.
Dari pengujian yang dilakukan menggunakan metode clustering dengan algoritma k-means ini, cluster 2 dari kriteria  Usia,  Berat  Badan,  Panjang  badan,  dan kemampuan  Motorik,  kelompok  yang  memiliki himpunan/nilai  paling  tinggi  dan  paling  banyakyaitu pada  Cluster  2  berjumlah  624  data  tingkat  kesehatan bayi  dan pada cluster 2 pada group bayi  yang berusia 4-6 bulan dan memiliki berat badan 4-8 kg dan pajang badan  55-63,5  cm  serta  memiliki  kemampuan Merangkak,  bahan  mencoba  berdiri  dengan  bantuan. Dan  dapat  diketahui cluster 3dari  kriteria  Usia, Berat Badan,  Panjang  badan,  dan  kemampuan  Motorik,
*) Penulis korespondensi (Roma Uli Br Sitanggang) Email: romauli9808@gmail.com
kelompok yang memiliki himpunan/nilai paling tinggi dan  paling  banyakyaitu  pada  Cluster  2  berjumlah368 data  tingkat  kesehatan  bayi  dan  pada  cluster  2  pada group bayi yang berusia 4-6 bulan dan memiliki berat badan  4-8  kg  dan  pajang  badan  55-63,5  cm  serta memiliki  kemampuan  Merangkak,  bahan  mencoba berdiri  dengan  bantuan.  Dan  dapat  diketahui  cluster 3dari kriteria Usia, Berat Badan, Panjang badan, dan kemampuan  Motorik,  kelompok  yang  memiliki himpunan/nilai  paling  tinggi  dan  paling  banyakyaitu pada  Cluster  4  berjumlah  348  data  tingkat  kesehatan bayi  dan pada cluster 4 pada group bayi  yang berusia 7-9 bulan dan memiliki berat badan 4-8 kg dan pajang badan  55-63,5  cm  serta  memiliki  kemampuan Merangkak,  memindahkan  pantat,  berguling,  atau kombinasi berbagai gerakan.
Kata  kunci  - Data Mining, Algoritma k-means, Tingkat Kesehatan Bayi

## I. P ENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Bayi  merupakan  makhluk  yang  sangat  peka  dan halus,  apakah  bayi  itu  akan  terus  tumbuh  dan berkembang  dengan  sehat,  sangat  bergantung  pada proses  kelahiran  dan  perawatannya.  Tidak  saja  cara perawatannya, namun pola pemberian makan juga sangat mempengaruhi perkembangan dan pertumbuhan bayi.
Dinas  Kesehatan  Kota  Binjai  merupakan  suatu organisasi  lembaga  pemerintah  Daerahyang  bergerak dibidang  kesehatan  dan  memiliki  fungsi  dalam menyediakan pelayanan untuk melaksanakan pembangunan  nasional  yang  sehat  jasmani  rohani  dan sosialnya.
Dinas  Kesehatan  Kota  Binjai  selalu  mengadakan penyuluhan  dan  penimbangan  pada  bayi  serta memberikan informasi pada orang tua mengenai gizi dan kesehatan  pada  bayi  serta  memberikan  informasi  pada orang  tua  mengenai  gizi  dan  kesehatan  pada  anak  agar tidak  mudah  terserang  penyakit.Karena  terbatasnya pengetahuan orang tua akan kesehatan dan gizi pada bayi maka  sangat  dikhawatirkan  akan  adanya  anak  yang kekurangan gizi dan menyebabkan anak mudah terinfeksi virus  dan  penyakit,  baik  penyakit  ringan    maupun penyakit yang berbahaya.
Cluster  analysis adalah  pekerjaan  mengelompokkan data (objek) yang didasarkan hanya pada informasi yang ditemukan  dalam  data  yang  menggambarkan  objek tersebut dan hubungan diantaranya. Objek – objek yang bergabung  dalam  sebuah  kelompok merupakan  objek  – objek  yang  mirip  (atau  hubungan)  satu  sama  lain  dan berbeda  (tidak  berhubungan)  dengan  objek  dalam kelompok  yang  lain.  Salah  satu  metode  yang  paling banyak  digunakan  pada  metode  cluster  adalah  dengan algoritma K-Means.
Penelitian  ini  diperkuat  oleh  penelitian  Ediman Manik, (2018) dengan judul “Data Mining Penglompokkan Pemakaian Listrik Terboros
Menggunakan  Metode  Clustering”.  Dalam  penelitian
tersebut  hasil  analisisyang  bertujuan  untukmengetahui variabel-variabel apa saja yang menjadi pengelompokkan  pemakaian  listrik  dengan  pemakaian terboros  untuk pengclusteran pada  data,  dan  diketahui hasil  200  data  untuk  cluster  1  sebanyak  44  dengan kelompok  pemakaian  listik  terboros  pada  kelompok alamat adalah binjai timur dan untuk kelompok daya 450 dan jam nyala >1100 dan cluster 2 sebanyak 60 dengan kelompok  pemakaian  listik  terboros  pada  kelompok alamat adalah binjai kota dan untuk kelompok daya 450 dan  jam  nyala  901-1100  dan  cluster  3  sebanyak  96 dengan  kelompok  pemakaian  listik  terboros  pada kelompok alamat adalah binjai utara dan untuk kelompok daya  450  dan  jam  nyala  700-900.  dapat  diketahui hubungan  antara  variable  alamat,  daya  dan  jam  nyala yaitu  pemakaian  listrik  terboros  terdapat  pada  cluster  1 yaitu  alamat  adalah  binjai  timur  dan  untuk  kelompok daya  450  dan  jam  nyala  >1100.  pada  metode k-means clustering ,  proses  pengelompokkan  data  dilakukan melalui  sebuah  proses  perulangan  dimana  perulangan akan dihentikan pada saat posisi cluster awal sudah sama dengan  posisi cluster pada  saat  perulangan  terakhir dilakukan.

## B. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang masalah diatas dijelaskan, maka  penulis  dapat  merumuskan  masalah  sebagai berikut:
1. Dengan  menerapkan data  mining ,  bagaimana caramenganalisis  data  yang  dapat  memberikan informasi  mengenai  tingkat  kesehatan  padabayi menggunakan metode clustering (penglompokkan) dengan algoritma K-Means?
2. Bagaimana
menerapkan metode clustering (penglompokkan) dengan algoritma K-Means dalam mengolah  tumpukan  data  dan  menghasilkan informasi tentang gizi dan kesehatan pada bayi?

## C. Batasan Masalah
Dalam  menyelesaikan  masalah,  perlu  dibuat  suatu batasanagar  tidak  menyimpang  dari  pokok  permasalah. Oleh karena itu, batasan yang dibuat dalam permasalahan ini adalah sebagai berkut;
1. Metode  yang  digunakan  adalah  metode clustering (penglompokkan)  dengan algoritma K-Means .
2. Output yang dihasilkan berupa informasi kesehatan dan  gizi  yang  baik  pada  bayi  agar  tidak  mudah terserang penyakit.
3. Data yang digunakan tahun 2015-2019.
4. Variabel  yang  akan  digunakan  yaitu:  usia,  berat badan, panjang badan, kemampuan motorik.
5. Program  yang  akan  digunakan  adalah software MATLAB versi 7.7.0  (2008).

## D. Tujuan Penelitian
Berdasarkan pemaparan diatas, tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Dapat  membantu  masyarakat  dalam  mengetahui tingkat kesehatan dan gizi yang cukup pada bayi.
2. Dapat  memberikan  pengetahuan  baru  mengenai informasi  gizi  dan  kesehatanbayi  menggunakan algoritma K-Means.
3. Menambah wawasan pembelajaran tentang mengelompokkan  (cluster)  dengan    menggunakan metode clustering dan algoritma K-Means.

## E. Manfaat Penelitian
Adapun  manfaat  yang  didapat  dari  penyusunan skripsi ini adalah:
1. Untuk mengetahui hasil dari penerapan yang dapat mengolah  data  keseahatan  dan  gizi  untuk menghasilkan  informasi  yang  dapatmembantu masyarakat  agar  lebih  mengertitentang  gizi  dan kesehatan pada bayi.
2. Untuk  mengetahui  hasil  dari  penerapan  algoritma K-Means yang dapat memberikan informasi mengenai kesehatan dan gizi bayi.

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Penelitian Terdahulu
Berdasarkan Berdasarkan Jurnal Information system development  (ISD),    Vol.3  No.2,  Juli  2018penelitian yang dilakukan oleh Ediman Manik dengan judul “Data mining  penglompokkan  pemakaian  listrik  terboros Menggunakan  metode Clustering “,  yang  bertujuan untukmengetahui  variabel-variabel  apa  saja  yang menjadi  pengelompokkan  pemakaian  listrik  dengan pemakaian terboros untuk pengclusteran pada data, dan diketahui  hasil  200  data  untuk  cluster  1  sebanyak  44 dengan  kelompok  pemakaian  listik  terboros  pada kelompok  alamat  adalah  binjai  timur  dan  untuk kelompok daya 450 dan jam nyala >1100 dan cluster 2 sebanyak 60 dengan kelompok pemakaian listik terboros pada  kelompok  alamat  adalah  binjai  kota  dan  untuk kelompok daya 450 dan jam nyala 901-1100 dan cluster 3  sebanyak  96  dengan  kelompok  pemakaian  listik terboros  pada  kelompok  alamat  adalah  binjai  utara  dan untuk kelompok daya 450 dan jam nyala 700-900. dapat diketahui hubungan antara variable alamat, daya dan jam nyala  yaitu  pemakaian  listrik  terboros  terdapat  pada cluster  1  yaitu  alamat  adalah  binjai  timur  dan  untuk kelompok daya 450 dan jam nyala >1100. pada metode k-means  clustering ,  proses  pengelompokkan  data dilakukan  melalui  sebuah  proses  perulangan  dimana perulangan akan dihentikan pada saat posisi cluster awal sudah  sama  dengan  posisi cluster pada  saat  perulangan terakhir dilakukan.

## B. Pengertian Data Mining
Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistic, matematika, kecerdasan buatan dan pembelajaran  mesin    ( machine  learning )  mengekstrasi dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database  yang terkait.

## C. Pengertian Kesehatan
Kesehatan  adalah  keadaan  seimbang  yang  dinamis, dipengaruhi  faktor  genetik,  lingkungan  dan  pola  hidup sehari-hari  seperti  makan,  minum,  seks,  kerja,  istirahat, hingga pengelolaan kehidupan emosional.Status kesehatan  tersebut  menjadi  rusak  bila  keadaan keseimbangan  terganggu,  tetapi  kebanyakan  kerusakan pada  periode-periode  awal  bukanlah  kerusakan  yang serius jika orang mau menyadarinya. (Santoso, 2012: 8).

## D. Pengertian Bayi
Bayi  merupakan  individu  yang  berusia  0-12  bulan yang  ditandai  dengan  pertumbuhan  dan  perkembangan yang  cepat  dan  tepat  disertai  dengan  perubahan  dalam kebutuhan zat gizi (Wong, 2003).

## E. Pengertian Clustering
Clustering merupakan  metode  penganalisaan  data yang sering dimasukkan sebagai salah satu metode data mining  yang  tujuannya  adalah  untuk  mengelompokkan data dengan karakteristik yang sama.

## F. Pengertian Algoritma K-means
Algoritma K-means merupakan  algoritma  yang relative  sederhana  untuk  mengklasifikasikan  atau mengelompokkan  sejumlah  besar  objek  dengan  atribut tertentu kedalam kelompok-kelompok ( cluster ) sebanyak K,  pada  algoritma K-means jumlah  cluster  K  sudah ditentukan lebih dahulu.

## E. Pengertian MATLAB
Matlab merupakan  perangkat  lunak  yang  cocok dipakai  sebagai  alat  komputasi  yang  melibatkan penggunaan  matriks  dan  vektor,  fungsi-fungsi  dalam toolbox  matlab dibuat  untuk  memudahkan  perhitungan tersebut.

## III. A NALISIS D AN P ERANCANGAN

## A. Metode Penelitian
Adapun  teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Wawancara,  dalam metode  ini  hal  yang  dilakukan ialah  melakukan  komunikasi  dengan  pengguna nantinya  akan  menggunakan  sistem  yang  akan dibangun,  karena  dalam  peng- clusteran data kesehatan bayi sangat banyak sehingga memerlukan ketelitian agar mendapatkan hasil yang maksimal,  maka  demi  mencapai  kenyaman  dan sesuai dengan keinginan pengguna perlu diterapkan metode wawancara ini.
2. Studi  pustaka,  penelitian  yang  dilakukan  dengan cara  pemahaman  terhadap  literature  yang  berupa buku-buku  wajib,  catatan  perkuliahan  yang berhubungan  dengan clustering tingkat  kesehatan bayi.
Tabel 3. Usia Bayi
Kode Usia 1 0-3 bulan 2 4-6 bulan 3 7-9 bulan 4 10-12 bulan
3. Penelitian  lapangan  berupa  pengamatan,  yaitu peneliti melakukan berbagai pengamatan mengenai proses permasalahan kesehatan pada bayi. Wawancara,  setelah  dilakukannya  pengamatan maka  penulis  mengumpulkan  data-data  yang  telah didapat  sesuai  dengan  kebutuhan  lalu  mengelola data  tersebut  kedalam  metode clustering sehingga didapatkan pengetahuan baru.
4. Implementasi peng -coding- an Matlab untuk mendapatkan  hasil  perhitungan cluster dan mengetahui  hubungan  terdekat  antara  usia,  jenis penyakit,  faktor  penyebab.  Melakukan  revisi  pada program  yang  dibangun  sehingga  mengetahui coding yang mengalami kesalahan.

## B. Perancangan Flowchart
Adapun  perancangan  proses  yang  akan  dibangun dalam pengelompokkan tingkat kesehatan bayi menggunakan  metode clustering nantinya  memiliki gambaran flowchart sebagai berikut:

## C. Data Pendukung Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  mendukung  penelitian adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Flowchart Metode
Tabel 1. Data Pendukung penelitian (lanjutan)
Tabel 1. Data Pendukung penelitian
Tabel 2. Data Tingkat Kesehatan Bayi
Tabel 4. Inisialisasi Berat Badan
Kode Berat Badan 1 1-3 kg 2 4-8 kg 3 9-15 kg 4 16-21 kg 5 22-30 kg
Tabel 5. Panjang badan
Kode Panjang badan 1 30-54,7 cm 2 55-63,5 cm 3 63,6- 77,4 cm 4 77,5-88 cm
Tabel 6. Kemampuan
Kode Panjang badan 1 Menangis, menggenggam 2 Berbagai Ekspresi Wajah,Menggelengkan kepala
3 Perkembangan penglihatan Mata Jarak 60 cm
4 Memasukkan Tangan Kemulut, merasakan kontak fisik
5 Mengangkat kaki dan memain-mainkan jari- jemari kakinya
6 Mengangkat kepalanya ke posisi duduk
7 Merangkak, bahkan mencoba berdiri dengan bantuan
8 Merangkak, memindahkan pantat, berguling, atau kombinasi berbagai gerakan
9 Duduk tegak dan bahkan sebagian lagi sudah mulai merangkak dan mengeksplorasi lantai rumah
Tabel 8. Perhitungan Hasil Iterasi 2
Tabel 9. Perhitungan Hasil Iterasi 3
Group 1:
{1,1,2,2,1,2,2,2,3,4,2,2,1,1,3,4,2,2,3,4}
Group 2:
{1,1,2,2,1,2,2,3,3,4,2,2,1,1,3,4,2,3,3,4}
Group 1: {0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0} Group 2: {1,1,2,2,1,2,2,2,3,4,2,2,1,1,3,4,2,2,3,4}

## Group 2: {1,1,2,2,1,2,2,3,3,4,2,2,1,1,3,4,2,3,3,4} Group 3: {1,1,1,2,1,1,1,3,3,3,2,2,1,1,3,3,2,3,3,3} IV. P EMBAHASAN D AN I MPLEMENTASI

## A. Pembahasan
Langkah-langkah yang dilakukan untuk  perhitungan data penglompokkan tingkat kesehatan pada bayimenggunakan  metode clustering dengan  algoritma K-means ini, agar dapat  dihasilkan sebuah pengetahuan baru, mengenai berapa banyak kelompok data usia, berat badan,  panjang  badan,  dan  kemampuan  motorik. Sehingga  dapat  diketahui  hasil  penglompokkan  yang dapat  mengolah  data  bayi  agar  nantinya  menjadi  lebih mudah dalam menangani masalah pada tingkat kesehatan bayi.
Tabel 7. Perhitungan Hasil Iterasi 1
Gambar 3. Form Menu Proses Clustering 2 Cluster
Gambar 3. Form Menu Proses Clustering 3 Cluster
Gambar 3. Form Menu Proses Clustering 4 Cluster
Gambar 2. Form Menu Utama / Home
1. Menu Home /  Menu  Utama  disini  menampilkan interface awal yang berisi Proses Clustering.
2. Menu  Proses  Clustering,  disini  akan  terlihst keseluruhan  proses data  mining sampai  pada keterangan centroid sebagai  hasil dari perhitungan dengan mengguna kan metode clustering menggunakan algoritma k-means.
a. Gambar 2 Cluster
b.
c. Gambar 3 Cluster
d. Gambar 4 Cluster

## B. Implementasi
Implementasi  disini  merupakan  kegiatan  dimana data-data  yang  sudah  ditransformasikan  diterapkan kedalam  perograman  yang  digunakan  dan  diproses sejauh  mana  kinerja  sistem  dalam  mengolah  data  dan dihasilkan informasi sesuai dengan kebutuhan pengguna. Selain itu dari hasil pengimplementasian yang dilakukan nantinya  akan  dilakukan  analisa  terhadap  program  atau coding sehingga dapat diketahui apakah sudah memenuhi tujuan yang ingin dicapai.

## IV. K ESIMPULAN D AN S ARAN

## B. Kesimpulan
Dari  penelitian  diatas  maka  dapat  disimpulkan hasilnya sebagai berikut:
1. Dari  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan metode clustering dengan  algoritma k-means ini, dapat  diketahui cluster  2 dari  kriteria  Usia,  Berat Badan,  Panjang  badan,  dan  kemampuan  Motorik, kelompok  yang  memiliki  himpunan/nilai  paling tinggi  dan  paling  banyakyaitu  pada Cluster 2 berjumlah 624 data tingkat kesehatan bayi dan pada cluster 2  pada group bayi  yang  berusia  4-6  bulan dan memiliki berat badan 4-8 kg dan pajang badan 55-63,5 cm serta memiliki kemampuan Merangkak, bahan mencoba berdiri dengan bantuan.
2. .Dan  dapat  diketahui cluster  3 dari  kriteria  Usia, Berat  Badan,  Panjang  badan,  dan  kemampuan Motorik,  kelompok  yang  memiliki  himpunan/nilai paling tinggi dan paling banyakyaitu pada Cluster 2 berjumlah368 data tingkat kesehatan bayi dan pada cluster 2  pada group bayi  yang  berusia  4-6  bulan dan memiliki berat badan 4-8 kg dan pajang badan 55-63,5 cm serta memiliki kemampuan Merangkak, bahan mencoba berdiri dengan bantuan.
3. Dan  dapat  diketahui cluster  3 dari  kriteria  Usia, Berat  Badan,  Panjang  badan,  dan  kemampuan Motorik,  kelompok  yang  memiliki  himpunan/nilai paling tinggi dan paling banyakyaitu pada Cluster 4 berjumlah 348 data tingkat kesehatan bayi dan pada cluster 4  pada group bayi  yang  berusia  7-9  bulan dan memiliki berat badan 4-8 kg dan pajang badan 55-63,5 cm serta memiliki kemampuan Merangkak, memindahkan  pantat,  berguling,  atau  kombinasi berbagai gerakan.

## B. Saran
Berdasarkan  kesimpulan  diatas,  maka  terdapat beberapa  saran  yang  penulis  sampaikan  agar  penulisan skripsi  yang  bertopik  sama  menjadi  lebih  baik  dan berguna dimasa yang akan datang. Diantaranya adalah: 1. Diharapkan  dapat  menambah  lagi  kriteria  atau variabelnya, agar dapat  diketahui  hubungan antara variabelnya lebih jelas.
2. Diharapkan interface yang  dihasilkan  dapat  lebih dikembangkan lagi dengan menampilkan perhitungan langsung pada program yang dibangun.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Adi  Nugroho.  2005.  Analisis  dan  Perancangan
Sistem Informasi Dengan Metodologi Berorientasi Objek. Informatika. Bandung.
[2]  B, Indra Yatini. (2010). Flowchart, Algoritma dan Pemrogaman Menggunakan Bahasa C++ Builder. Yogyakarta : Penerbit Graha Ilmu.
[3]  Eko  Prasetyo.  (2014).  Data  Mining  Mengolah Data Menjadi Informasi.
[4]  Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi Offset.
[5]  Fajar  Astuti  Hermawati.  (2013).  Data  Mining. Yogyakarta: Andi Offset.
[6]  Hend.  (2006).  Pengertian  Unified  Modeling Language (UML). Dipetik Oktober 05, 2015, dari http://adwintaactivity.blogspot.co.id/2012/04/def inisi-unified-modeling-language-uml.html.
[7]  Muningsih,  E.,  &  Kiswati,  S.  (2015). Penerapan Metode  K-Means  Untuk  Clustering  Produk Online Shop. Jurnal Bianglala Informatika.
[8]  Prasetyo,  Eko.2012.Data  Mining  Konsep  dan Aplikasi Menggunakan Matlab.Yogyakarta: Andi.
[9]  Santosa,  Budi.  2007.  “Data  mining  terapan dengan MATLAB”. Yogyakarta Graha Ilmu.
[10]  Saifuddin, Adul Bari. 2002, Buku Acuan Nasional Pelayanan  Kesehatan  Maternal  dan  Neonatal. Jakarta, Yayasan Bina Pustaka Sarwono Prawiroharjo . [11]  Sumadikarta, I., & Abeiza, E. (2014). PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA DATA MINING UNTUK MEMILIH PRODUK DAN PELANGGAN POTENSIAL (Studi Kasus : PT Mega Arvia Utama). Jurnal Satya Informatika.