Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2585-2597 E- ISSN 2503-2933 2585
Perbandingan Metode K-Means Dan GA K-Means Untuk
Clustering Dataset Heart Disease Patients
Muhammad Ezar Al Rivan* 1 , Randy Andreo Sonaru 2 1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas Multi Data Palembang; Jl. Rajawali No. 14 Palembang e-mail: * 1 meedzhar@mdp.ac.id , 2 rsonaru@mhs.mdp.ac.id

## Abstrak
Penyakit  jantung  adalah  kondisi  dimana  jantung  sebagai  organ  vital  manusia mengalami  gangguan  dan  tidak  berfungsi  dengan  baik  dan  merupakan  penyakit  yang  paling mematikan  di  dunia  serta  menjadi  penyebab  utama  kematian  secara  global,  dengan  total kematian  sekitar  17,9  juta  jiwa  per  tahunnya.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengelompokkan data  pasien  terdiagnosis  penyakit  jantung  untuk  melihat  karakteristik  dan  persamaan  dari setiap pasien. Dataset yang digunakan adalah dataset Heart Disease Patients yang berjumlah 303  data  medis  pasien  dengan  11  atribut  atau  fitur.  Metode  K-Means  dan  GA  K-Means digunakan  untuk  pengelompokan.  Algoritma  genetika  digunakan  untuk  mengoptimasi centroid awal  untuk  pengelompokkan  K-Means.  Hasil  penelitian  dievaluasi  dengan  mencatat  iterasi, inter  cluster  dan  intra  cluster  masing-masing  metode  pengelompokkan.  Algoritma  genetika mampu  mengoptimasi  metode  K-Means  yang  terlihat  dari  rata-rata  iterasi  dari  13,4  menjadi 12,5  dengan  iterasi  maksimum  turun  dari  21  iterasi  menjadi  17  iterasi.  Berdasarkan  hasil perhitungan  inter  cluster  dan  intra  cluster,  hasil  intra  cluster  dari  GA  K-Means  lebih  baik dibandingkan  dengan  K-Means  dan  untuk  inter  cluster  sangat  kecil  perbedaannya,  dimana rata-rata inter cluster metode K-Means sedikit lebih baik daripada GA K-Means.
Kata kunci —Algoritma Genetika, GA K-Means, K-Means, Penyakit Jantung.

## Abstract
Heart  disease  is  a  condition  which  heart  as  vital  human  organ  is  disordered  and doesn’t  function  properly.  Heart  disease  is  one  of  deadliest  diseases  in  the  world  and  the leading cause of death globally, taking an estimated 17.9 million lives each year. In this study, heart  disease  patients’  data  were  clustered  to  see  the  characteristic  and  similarities  of  each patient.  Heart  Disease  Patients  dataset  is  used  in  this  study,,  which  consists  of  303  patients’ medical  data  with  11  features.  Clustering  method  used  in  the  paper  are  K-Means  and  GA  K- Means. Genetic Algorithm is used to optimized the initial centroid for K-Means clustering. The results were evaluated by noting the iteration, inter cluster, and intra cluster of each clustering method.  Genetic  algorithm  is  able  to  optimize  the  K-Means  method  which  can  be  seen  in iteration average, from 13,4 to 12,5 iteration with the decreasing of the maximum iteration from 21 to 17 iterations. Based on the calculation of inter cluster and intra cluster, the intra cluster results of GA K-Means tend to be better than K-Means and for inter cluster, there is a very little different result, where K-Means method inter cluster average slightly better than GA K-Means.
Keywords —GA K-Means, Genetic Algorithm, Heart Disease, K-Means.
2586 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2585-2597 E-ISSN 2503-2933

## 1. PENDAHULUAN
enyakit  jantung  adalah  kondisi  dimana  jantung  sebagai  organ  vital  manusia  mengalami gangguan  sehingga  menyebabkan  tidak  berfungsi dengan  baik.  Gejala  yang  menunjukkan gangguan  pada  jantung,  yaitu  adanya  penyempitan  pembuluh  darah  di  jantung,  kelainan pada  irama  jantung,  kelainan  jantung  yang  didapatkan  sejak  lahir,  terganggunya  otot  jantung, adanya  infeksi  oleh  bakteri,  virus,  atau  parasit,  serta  gangguan  pada  katup  jantung  bisa  salah satunya  atau  keseluruhan.  Faktor  yang  paling  beresiko  dari  penyakit  jantung  adalah  makanan yang  tidak  sehat,  kurangnya  aktifitas  fisik,  konsumsi  tembakau  dan  alkohol  [1].  Penyakit jantung bisa menyerang siapa saja tidak terbatas oleh usia bahkan ada yang tanpa gejala.
Cardiovascular  diseases (CVDs)  atau  penyakit  jantung  merupakan  satu  dari  sekian penyakit  paling  mematikan  di  dunia  dan  menjadi  penyebab  utama  kematian  secara  global, dengan total kematian sekitar 17,9 juta jiwa per tahunnya [1]. Indonesia termasuk negara yang harus  memberikan  perhatian  khusus  terhadap  penyakit  jantung.  Menurut  data  dari  Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas), kejadian penyakit jantung terus meningkat 1,5% per tahun.
Diagnosa  penyakit  jantung  dapat  dilakukan  dengan  elektrokardiografi  (EKG), ekokardiografi, uji tekanan, CT scan jantung dan tes yang berhubungan dengan jantung lainnya. Dataset Heart Disease Patients terdiri dari data 303 pasien terdiagnosis penyakit jantung dengan total 11 fitur atau atribut yang dapat digunakan untuk melihat karakteristik atau ciri yang sama antara  data  pasien  yang  satu  dengan  lainnya.  Pasien  dengan  diagnosa  yang  serupa  mungkin merespon dengan penanganan atau perawatan yang sama dari dokter, sehingga memungkinkan untuk mengelompokkan data-data tersebut untuk melihat karakteristik yang sama.
Clustering merupakan  metode  dalam data  mining untuk  mengelompokkan  data  yang punya karakteristik sama antar data yang telah diperoleh [2]. Metode clustering bertujuan untuk mengelompokkan data yang punya kesamaan ciri dalam satu cluster kemudian data yang punya ciri berbeda dikelompokkan pada cluster yang berbeda [3]. Salah satu metode clustering yaitu K-means .
Metode K-means adalah  metode unsupervised  algorithm yang  paling  populer  dan sederhana.  Pada  penelitian  terkait,  metode K-means digunakan  untuk  mengelompokkan penyakit  pasien  [2].  Hasil  dari  penelitian  tersebut  berupa  2  buah cluster yaitu  kelompok penyakit  akut  dengan  jumlah  data  376  dan  kelompok  penyakit  tidak  akut  dengan  jumlah  data 624  dari  total  jumlah  data  adalah  1000  data.  Algoritma K-Means juga  digunakan  untuk pengelompokkan status gizi anak, dengan hasil yang didapat berupa 4 cluster yaitu gizi buruk, gizi kurang, gizi baik, dan balita gizi lebih [4]. Pada penelitian terdahulu lainnya, algoritma K- Means juga digunakan pada pengelompokkan pegawai yang lolos, hampir lolos dan tidak lolos dalam program SDP [5], lalu digunakan juga pada pengelompokkan prestasi siswa berdasarkan nilai masing-masing siswa [6].
Algoritma  Genetika  (GA)  adalah  algoritma  berdasarkan  prinsip  evolusi  alami  untuk melakukan  pencarian  dan  pengoptimalan  [3].  Algoritma  Genetika  dapat  digunakan  untuk melakukan  optimasi  Metode  K-means.  Untuk  menentukan  pusat cluster awal  pada  umumnya ditentukan  secara random ,  tetapi  untuk  GA K-means ,  penentuan  pusat cluster dilakukan  oleh Algoritma  Genetika.  Pada penelitian  terkait,  GA  digunakan  untuk  mengoptimasi K-means dan metode clustering yang  berbeda  untuk  mengelompokkan  dataset  [7].  Hasil  dari  penelitian didapat  bahwa  algoritma  genetika  dapat  mengurangi  iterasi  di  K-Meams  yang  ditunjukkan angka intracluster distance yang  didapat  lebih  besar.  Pada  penelitian  yang  lain  algoritma genetika juga digunakan untuk mengoptimasi K-means Clustering dalam mengelompokkan data tsunami  [3].  Hasil  yang  didapat  adalah  penerapan  GA  pada K-means dapat  menghasilkan Silhouette  Coefficient yang  lebih  besar.  GA  digunakan  juga  untuk  optimasi K-means pada pengelompokkan  target  pemanfaat  air  bersih  [8].  Pada  penelitian  lain,  dilakukan  klasterisasi

## P
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2585-2597 E- ISSN  2503-2933 2587
Dataset EGG Eyestate dengan  menggunakan Hybrid Genetic K-Means++ dan Hybrid Genetic K-Medoid [9]. Hybrid  Genetic dari  setiap  metode  adalah  dengan  menerapkan  algoritma genetika  untuk  mengoptimasi  kecepatan  klaster  dari metode K-Means++ dan K-Medoid .  Data yang  digunakan  berjumlah  14.980  dengan  14  atribut.  Hasil  yang  didapat  adalah jumlah  iterasi dari setiap metode nya, iterasi sebelum dan iterasi sesudah dioptimasi menggunakan algoritma genetika yang dimana terdapat perbedaan yang signifikan pada jumlah iterasi dari K-Means++ dengan Hybrid Genetic K-Means++ .
Berdasarkan  uraian  tersebut,  pada  penelitian  ini  dilakukan clustering menggunakan metode clustering K-means dan GA K-means untuk mengelompokkan data pasien terdiagnosis penyakit  jantung  yang  memiliki  ciri  dan  karakteristik  yang  sama  dari  dataset Heart  Disease Patients dan  membandingkan  kedua  metode  untuk  melihat  perbedaan  hasil  pengelompokkan kedua metode dengan membandingkan iterasi, inter cluster dan intra cluster serta menjelaskan bagaimana  penggunaan  algoritma  genetika  untuk  menentukan centroid awal  pada  metode K- means .

## 2. METODE PENELITIAN
Terdapat langkah-langkah yang dilakukan untuk melakukan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Bagan Metodologi Penelitian

## 2.1   Identifikasi Masalah
Tahap ini diawali dengan melakukan pengumpulan informasi dan mencari literatur dari jurnal  dan  buku  yang  berkaitan,  yaitu  penggunaan  metode K-means dan  GA K-means untuk melakukan  pengklasteran  data  pasien  terdiagnosis  penyakit  jantung.  Tujuan  dari  tahapan  ini untuk  mengumpulkan  literatur  sebagai  referensi  yang  sesuai  sehingga  dapat  memberikan kontribusi terhadap penelitian.

## 2.1.1  Penyakit Jantung
Penyakit  jantung  adalah  penyakit  yang  melibatkan  jantung  atau  pembuluh  darah  yang dapat  menyerang  seseorang  secara  mendadak.  Penyakit  ini  termasuk  dalam  penyakit  yang paling  berbahaya  dan  bisa  menyebabkan  kematian  [10].  Terdapat  beberapa  jenis  penyakit jantung seperti penyakit jantung koroner, aritmia, kardiomiopati, dan serangan jantung. Gejala yang  umum  dialami  oleh  penderita  penyakit  jantung  adalah  nyeri  dibagian  dada,  tulang  rusuk bagian bawah dan lengan serta pusing, mual dan muntah. Menurut World Health Organization (WHO), penyakit jantung adalah penyebab utama kematian di Inggris, Amerika Serikat, Kanada dan Australia [1].

## 2.1.2  KDD
KDD  atau Knowledge  Discovery  in  Database adalah  keseluruhan  proses non-trivial untuk mencari dan mengidentifikasikan pola ( pattern ) dalam data, dimana pola yang ditemukan bersifat sah, baru dapat bermanfaat dan dapat dimengerti [10, 11]. Tahapan-tahapan dari KDD
2588 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2585-2597 E-ISSN 2503-2933
meliputi Data  Selection , Pre-processing/Cleaning , Transformation , Data  Mining ,  dan Interpretation/Evaluation [13] seperti yang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan KDD [13]

## 2.1.3  K-Means
K-means adalah  metode  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  kelompok  yang berbeda-beda sesuai dengan karakteristiknya. Metode ini dapat meminimalkan jarak antara data ke cluster -nya  [2].  Algoritma K-means menentukan centroid atau  pusat cluster dari  rata-rata point untuk cluster tersebut. Langkah-langkah algoritma K-means untuk mengelompokkan [6], diantaranya:
1. Inisialisasi, nilai K centroid ditentukan secara acak
2. Menentukan K data sebagai centroid awal.
3. Menghitung jarak semua data ke centroid-centroid terdekat
4. Menentukan centroid baru mengikuti cluster masing-masing. 5. Langkah 3 dan 4 diulangi hingga kondisi konvergen tercapai.

## 2.1.4  Genetic Algorithm (GA)
Algoritma Genetika atau Genetic Algorithm (GA) adalah algoritma yang diperkenalkan oleh  John  Holland  pada  tahun  1970  berdasarkan  prinsip  evolusi  alami  untuk  melakukan pencarian dan pengoptimalan [3]. Algoritma genetika diawali dengan satu set calon solusi yang disebut populasi. Evaluasi kecocokan setiap individu dalam populasi berdasarkan fungsi fitness . Kemudian  dilakukan  proses  reproduksi  atau  rekombinasi  dengan  cara  memilih  individu- individu  yang  akan  dikawinsilangkan.  Setelah  proses  seleksi,  maka  individu-individu  tersebut akan melalui proses pindah silang ( crossover ) dan mutasi ( mutation ) untuk membentuk populasi baru  menggantikan  populasi  awal.  Siklus  ini  akan  berlangsung  berulang  kali  sampai  kriteria optimum ditemukan.

## 2.2   Analisis Kebutuhan
Pengumpulan  data  untuk  memperoleh  data  pasien  terdiagnosis  penyakit  jantung  yang kemudian dikelompokkan pada tahap selanjutnya. Data yang dikumpulkan diambil dari dataset Heart Disease Patients yang berasal dari Kaggle. Data berjumlah 303 data yang merupakan data medis pasien terdiagnosis penyakit jantung yang dites dan dianalisis oleh V.A. Medical Center di  Long  Beach,  California.  Setiap  data  nya  memiliki  11  atribut  atau  fitur  yaitu, age,  sex,  cp, trestbps, chol, fbs, restecg, thalach, exang, oldpeak, dan slope . Tipe data dan jumlah data dapat dilihat pada Gambar 3.
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2585-2597 E- ISSN  2503-2933 2589

## Gambar 3. 11 Fitur Dataset Heart Disease Patients

## 2.3   Pembentukan Model
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembentukan  dataset  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan penelitian. Setelah data dikumpulkan  maka dilakukan tiga tahapan dari KDD pada tahapan ini yaitu Data Selection, Pre-processing/Cleaning dan Transformation .

## Gambar 4. Bagan Proses Pembentukan Model
Pertama  dilakukan  tahapan Data  Selection, yaitu  menyeleksi  data  dari  sekelompok  data yang  sebelum  melanjutkan  ke  tahap  penggalian  informasi  dalam  KDD  dan  juga Data  Mining dimulai.  Kedua  dilakukan Pre-processing/Cleaning pada  data  yang  sudah  diseleksi,  data dibersihkan dengan menghilangkan duplikasi data, memperbaiki data apabila ada kesalahan, dan melihat  jika  ada  data  yang  null.  Ketiga  dilakukan Transformation pada  data  yang  sudah dibersihkan.  Data  yang  telah  dipilih  kemudian  ditransformasi  sehingga  data  tersebut  bisa digunakan untuk Data Mining . Salah satu proses pada transformation adalah normalisasi data. Normalisasi  data  dapat  dilakukan  menggunakan  metode min-max  normalization ,  seperti  pada persamaan (1).
(1)
Keterangan:
1. value, yaitu nilai awal dari data.
2. min (A), yaitu nilai terkecil absolut dari A.
3. max (A), yaitu nilai terbesar absolut dari A.
2590 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2585-2597 E-ISSN 2503-2933

## 2.4   Pengujian
Setelah  data  telah  disiapkan  dan  dianalisis,  maka  pada  tahap  ini  dilakukan  tahap  KDD selanjutnya yaitu Data Mining . Data kemudian dikelompokkan dengan algoritma clustering K- means dan GA K-means . Tahap awal Clustering yaitu menentukan jumlah K atau cluster yang optimal  menggunakan Elbow  Method . Distance  metric yang  digunakan  pada  kedua  algoritma ditentukan  berdasarkan  hasil  dari  data  yang  sudah  melalui  tahap  sebelumnya.  Perhitungan fungsi fitness sebagai evaluasi dari masing-masing individu pada algoritma GA K-means yang kemudian ditentukan sesuai dengan analisis data yang dilakukan pada tahap sebelumnya.
Gambar 5. Flowchart Metode Pengelompokkan K-Means
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2585-2597 E- ISSN  2503-2933 2591
Pengelompokkan data dengan metode K-Means pada penelitian ini dilakukan mengikuti langkah-langkah seperti pada Gambar 5. Langkah-langkah nya sebagai berikut:
1. Menetapkan  nilai centroid awal  setiap cluster nya secara  acak  dengan  jumlah cluster yang telah ditentukan sebelumnya.
2. Menghitung jarak titik pusat cluster ( centroid ) dengan titik objek menggunakan perhitungan jarak Euclidean Distance .
3. Alokasikan  data  ke cluster terdekat  sesuai  dengan  perhitungan  jarak  pada  langkah sebelumnya.
4. Menghitung letak centroid baru.
5. Ulangi langkah 2 sampai 4 sehingga tidak ada lagi perubahan pergerakan pada pusat cluster (Konvergen) .
2592 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2585-2597 E-ISSN 2503-2933
Muhammad Ezar , et., al [ Perbandingan Metode K-Means dan GA K-Means Untuk Clustering Dataset Heart
Disease Patients ] Gambar 6. Flowchart Metode Pengelompokkan GA K-Means
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2585-2597 E- ISSN  2503-2933 2593
Pengelompokkan data menggunakan metode GA K-means dilakukan mengikuti langkah- langkah seperti pada Gambar 6, yaitu:
1. Menentukan  parameter  GA  yaitu,  jumlah  individu  pada  populasi,  jumlah gene ,  banyaknya generasi, probabilitas crossover dan probabilitas mutasi.
2. Menghasilkan  populasi  awal  sebanyak  jumlah  populasi  dan  sesuai  dengan  jumlah cluster optimal yang digunakan pada algoritma K-Means .
3. Mengevaluasi fitness  function menggunakan  fungsi  objektif K-Means pada  masing-masing individu pada populasi.
4. Melakukan operasi seleksi, pindah silang ( crossover ) dan mutasi ( mutation ).
5. Ranking berdasarkan evaluasi fitness dan Mengganti populasi awal dengan populasi baru.
6. Ulangi langkah 3 sampai 5 sebanyak maksimum generasi. Setelah  melakukan  tahapan Data  Mining, hasil clustering dari  kedua  metode  masuk keadalam  tahapan  terakhir.  Tahapan  terakhir  dari  KDD  yaitu Interpretation/Evaluation .  Hasil pengklasteran  pada  tahap Data  Mining ditampilkan  atau  divisualisasikan  dalam  bentuk  grafik dan dibandingkan intercluster dan intracluster masing-masing metode. Inter cluster adalah jarak antar dua objek masing-masing berada di cluster yang berbeda. Inter cluster dihitung menggunakan persamaan (2), (3), dan (4).
,      , ! (2)
"#$% & ,       , ! (3)
'() * , |,||-| ∑ , ! ∈ , 0 ∈ - (4)
Keterangan: 1. x , yaitu objek yang berada dalam cluster S . 2. y , yaitu objek yang berada dalam cluster T . 3. |S|, yaitu jumlah objek pada cluster S . 4. |T|, yaitu jumlah objek pada cluster T . 5. d ( x , y ), yaitu jarak antara objek x dan y menggunakan distance metric yang digunakan. Intra  cluster adalah  jarak  antar  dua  objek  di cluster yang  sama. Intra cluster dapat dihitung menggunakan persamaan (5).
∆    , ! (5) Keterangan: 1. x , y , yaitu dua objek yang berada dalam cluster yang sama, x ≠ y . 2. d ( x,y ), yaitu jarak antara kedua objek.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  dilakukan  dalam  dua  skenario.  Pada  skenario  pertama,  dilakukan pengelompokkan  data  pasien  terdiagnosis  penyakit  jantung  menggunakan  algoritma pengelompokkan K-Means dan  pada  skenario  kedua,  algoritma  genetika  diimplementasikan pada  algoritma  pengelompokkan K-Means untuk  mengelompokkan  data  pasien  terdiagnosis penyakit jantung. Jumlah cluster untuk kedua metode sama, berjumlah 4 cluster yang ditentukan dengan  menggunakan elbow  method . Distance  metric yang  digunakan  adalah Euclidean Distance .
Data  yang  dikelompokkan  berjumlah  303  pasien  dengan  5  atribut  atau  fitur  yang  telah dipilih  yaitu, age,  trestbps,  chol,  thalach, dan oldpeak .  Fitur  dipilih  berdasarkan ranking correlation measure dari tiap fitur yang pernah diteliti melalui penelitian terkait [14] dan juga karena  pada  penelitian  ini  menggunakan Euclidean  Distance sebagai distance  metric yang dipakai.  Setiap  skenarionya  dilakukan  sebanyak  10  kali  dan  setiap  iterasi  nya  dicatat. Inter
2594 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2585-2597 E-ISSN 2503-2933
cluster dan intra cluster dari hasil pengelompokkan setiap skenario dan iterasinya dicatat untuk melakukan  evaluasi  dan  analisis  terhadap  hasil  pengujian  pengelompokkan  yang  dilakukan. Hasil  pengelompokkan  terbaik  ditunjukkan  pada  nilai inter  cluster yang  kecil  kemudian  nilai intra cluster yang besar.
Dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  untuk  metode K-Means dan  GA K-Means dalam mengelompokkan  data  pasien  terdiagnosis  penyakit  jantung,  didapat  iterasi, inter  cluster dan juga intra cluster nya. Hasil clustering yang baik ditunjukkan pada intra cluster distance yang besar dan inter cluster yang  kecil [7]. Perbandingan iterasi, inter cluster dan intra cluster dari metode K-Means dan GA K-Means dapat dilihat pada Tabel 1, Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 1. Hasil Perbandingan Iterasi K-Means dan GA K-Means K-Means GA K-Means Iterasi Minimum 8 9 Iterasi Maksimum 21 17 Rata-rata Iterasi 13,4 12,5
Gambar 7. Grafik Hasil Perbandingan Iterasi K-Means dan GA K-Means
Pada  Tabel  1,  dapat  dilihat  bahwa  untuk  perbandingan  iterasi  terkecil  dari  metode K- Means berbeda 1 iterasi, K-Means di angka 8 iterasi dan GA K-Means di angka 9 iterasi. Tetapi pada  iterasi,  metode  GA K-Means memiliki  jumlah  iterasi  yang  lebih  kecil  yaitu  17  iterasi, sedangkan iterrasi terbesar K-Means adalah 21 iterasi. Dalam perhitungan rata-rata iterasi juga, GA K-Means memiliki  rata-rata  iterasi  yang  lebih  kecil  daripada K-Means ,  yaitu  12,5  iterasi dibandingkan dengan 13,4 iterasi dari K-Means . Grafik perbadingan iterasi K-Means dan GA K- Means dapat dilihat pada Gambar 7.
Tabel 2. Hasil Perbandingan Inter Cluster K-Means dan GA K-Means K-Means GA K-Means Inter Cluster Minimum 0,071783 0,066454 Inter Cluster Maksimum 1,323035 1,323035 Rata-rata Inter Cluster dari 10 percobaan 0,554398 0,554437
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2585-2597 E- ISSN  2503-2933 2595
Berdasarkan  Tabel  2,  nilai inter  cluster dari K-Means dan  GA K-Means hampir  sama hanya pada inter cluster terkecil, GA K-Means memiliki inter cluster yang lebih kecil dari inter cluster terkecil K-Means .  Untuk  perbandingan inter  cluster terbesar,  kedua  metode  memiliki nilai  yang  sama  yaitu  1,323035.  Sedangkan  pada  rata-rata inter  cluster metode K-Means memiliki  rata-rata inter  cluster yang  sedikit  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  GA K-Means yaitu, untuk K-Means adalah 0,554398 dan untuk GA K-Means adalah 0,554437.
Tabel 3. Perbandingan Nilai Inter Cluster K-Means dan GA K-Means K-Means GA K-Means Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Inter Cluster Terkecil 0,015682 0,015682 0,015682 0,015682 0,015682 0,015682 0,015682 0,015682 Inter Cluster Terbesar 1,101483 1,156896 1,101483 1,101483 1,101483 1,101483 1,133608 1,101483 Rata-rata Inter Cluster dari 10 percobaan 0,357176 0,383009 0,388472 0,376583 0,360641 0,384142 0,400907 0,370839
Berdasarkan Tabel 3, dapat dilihat perbandingan intra cluster metode K-Means dan GA K-Means .  Melalui  tabel  dapat  dilihat  bahwa  algoritma  GA K-Means sedikit  lebih  baik dibandingkan K-Means dalam mengelompokkan pasien terdiagnosis penyakit jantung pada rata- rata dari 10 percobaan yang telah dilakukan. Inter cluster terkecil dari setiap metodenya sama, yaitu  0,015682.  I nter  cluster terbesar  dari  kedua  metode  terdapat  sedikit  perbedaan,  dimana cluster 2 pada  metode K-Means lebih  besar  dari  pada inter  cluster terbesar cluster  2 pada metode  GA K-Means .  Sedangkan cluster 3  pada  metode  GA K-Means memiliki inter  cluster terbesar  yang  lebih  baik  dari  pada K-Means .  Untuk  rata-rata inter  cluster dari  setiap cluster kedua metodenya bisa dilihat bahwa untuk cluster 1, 2, dan 3 dari metode GA K-Means lebih baik  dibandingkan  dengan  metode K-Means .  Sedangkan  pada cluster 4, inter  cluster rata-rata dari metode K-Means sedikit lebih baik dari metode GA K-Means .

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pengujian yang dilakukan, dapat dilihat bahwa penerapan algoritma genetika dalam  menentukan centroid awal  dapat  mempengaruhi  jumlah  iterasi  serta  nilai  dari inter cluster dan intra cluster . GA K-Means dapat mengurangi iterasi metode K-Means , dari rata-rata 13,4 menjadi 12,5 iterasi dan pada iterasi maksimum berkurang dari 21 menjadi 17 iterasi. Inter cluster dari  kedua  metode  hampir  sama,  dengan  rata-rata inter  cluster pada  metode K-Means adalah  0,554398  sedangkan  pada  metode  GA K-Means adalah  0,554437. Tetapi  GA K-Means dapat  mengurangi inter  cluster minimum  dari  metode K-Means .  Lalu,  untuk intra  cluster -nya dapat dilihat bahwa rata-rata intracluster GA K-Means pada cluster 1, 2, dan 3 lebih baik dari pada metode K-Means .
2596 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2585-2597 E-ISSN 2503-2933

## 5. SARAN
Adapun  saran yang dapat dilakukan pada penelitian selanjutnya sebagai berikut: 1. Menggunakan distance  metric yang  berbeda,  seperti Cosine  Distance dan Manhattan Distance .
2. Menggunakan  parameter  algoritma  genetika  yang  berbeda  dan  fungsi crossover dan mutation yang berbeda.
3. Pre-processing data dengan cara yang berbeda seperti, standarisasi data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] WHO, “Cardiovascular Disease,” 2021. [Daring]. Tersedia pada:
https://www.who.int/health-topics/cardiovascular-diseases.
[2] A.  K.  Wardhani, “Implementasi  Algoritma  K-Means  Untuk  Pengelompokkan  Penyakit Pasien pada Puskesmas Kajen Pekalongan,” J. Transform. , Vol. 14, No. 1, Hal. 30–37, 2016.
[3] D.  A.  Kuntjoro,  B.  D.  Setiawan,  dan  R.  S.  Perdana, “Algoritme  Genetika  Untuk Optimasi  K-Means  Clustering  Dalam  Pengelompokan  Data  Tsunami,”  J.  Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , Vol. 2, No. 10, Hal. 3865–3872, 2018.
[4] S.  S.  Nagari  dan  L.  Inayati, “Implementation  of  Clustering  Using  K-Means  Method  to Determine Nutritional Status,” J. Biometrika dan Kependud. , Vol. 9, No. 1, Hal. 62–68, 2020.
[5] I.  Parlina,  A.  P.  Windarto,  A.  Wanto,  dan  M.  R.  Lubis, “Memanfaatkan  Algoritma  K- Means  Dalam  Menentukan  Pegawai  yang  Layak  Mengikuti  Asessment  Center  Untuk Clustering Program SDP,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , Vol. 3, No. 1, Hal. 87–93, 2018.
[6] F.  L.  Sibuea  dan  A.  Sapta, “Pemetaan  Siswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , Vol. IV, No. 1, Hal. 85–92, 2017.
[7] M.  E.  Al  Rivan,  Steven,  dan  W.  Tanzil, “Optimasi  Fuzzy  C-Means  dan  K-Means Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Pengklasteran Dataset Diabetic Retinopathy,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , Vol. 7, No. 5, Hal. 993–1000, 2020.
[8] Taslim,  D.  Toresa,  D.  Jollyta,  D.  Suryani,  dan  E.  Sabna, “Optimasi  K-Means  Dengan Algoritma  Genetika  Untuk  Target  Pemanfaat  Air  Bersih  Provinsi  Riau,”  Indones.  J. Comput. Sci. , Vol. 10, No. 1, Hal. 1–12, 2021.
[9] M. E. Al Rivan, G. P. Gandi, dan F. N. Lukman, 2021, Perbandingan Hybrid Genetic K- Means++ dan Hybrid Genetic K-Medoid Untuk Klasterisasi Dataset Eeg Eyestate , Petir J. Pengkaj. dan Penerapan Tek. Inform. , Vol. 14, No. 1, Hal. 103–113.
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2585-2597 E- ISSN  2503-2933 2597
Muhammad Ezar , et., al [ Perbandingan Metode K-Means dan GA K-Means Untuk Clustering Dataset Heart
[10] C.  Raju,  E.  Philipsy,  S.  Chacko,  L.  Padma  Suresh,  dan  S.  Deepa  Rajan, “A  Survey  on Predicting  Heart  Disease  Using  Data  Mining  Techniques,”  Proc.  IEEE  Conf.  Emerg. Devices Smart Syst. ICEDSS 2018 , No. March, Hal. 253–255, 2018.
[11] R.  R.  Putra  dan  C.  Wadisman, “Implementasi  Data  Mining  Pemilihan  Pelanggan Potensial  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Intecoms  J.  Inf.  Technol.  Comput.  Sci. , Vol. 1, No. 1, Hal. 72–77, 2018.
[12] R. I. Ndaumanu, Kusrini, dan M. R. Arief, “Analisis Prediksi Tingkat Pengunduran Diri Mahasiswa Dengan Metode K-Nearest Neighbor,” Jatisi , Vol. 1, No. 1, Hal. 1–15, 2014.
[13] T.  A.  Putri  dan  N.  Huda, “Analisis  dan  Prediksi  Penyakit  Jantung  Menggunakan Algoritma K-Means Clustering pada Rumah Sakit Umum,” Bina Darma Conf. Comput. Sci. , Vol. 4, No. 41, Hal. 197–206, 2020.
[14] S.  Chellammal  dan  R.  Sharmila, “Recommendation  of  Attributes  For  Heart  Disease Prediction  Using  Correlation  Measure,” Int.  J.  Recent  Technol.  Eng. ,  Vol.  8,  No.  2 Special Issue 3, Hal. 870–875, 2019.