## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2410
Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan Penyakit Kronis pada Warga Lansia (Studi Kasus Pada: Posyandu Lansia RW 07)

## Wargijono Utomo
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Krisnadwipayana, Jakarta, Indonesia Email: wargiono@unkris.ac.id
Email Penulis Korespondensi: wargiono@unkris.ac.id
Abstrak− Kesehatan sangat berharga bagi seluruh manusia, siapa pun dapat mengalami gangguan Kesehatan, terlebih lagi pada warga  yang  sudah  lanjut  usia.  Posyandu  lansia  RW  07  kelurahan  Pulogebang  adalah  salah  satu  pelayanan  Kesehatan  yang tersedia untuk warga lansia. Salah satu upaya pemerintah untuk menangani gangguan kesehatan dengan mendirikan posyandu untuk warga yang sudah lanjut usia, mengingat bagaimana warga yang sudah lanjut usia rentan terhadap gangguan kesehatan. Pada  saat  ini  gangguan  Kesehatan  sangat  berpotensi  menyerang  warga  yang  sudah  lanjut  usia,  serta  mempunyai  riwayat penyakit kronis dan sistem imun yang lemah, lebih berpotensi terserang penyakit. Agar dapat diberikan penanganan yang tepat maka petugas posyandu lansia mengelompokan warga lanjut usia yang memiliki riwayat penyakit kronis agar dapat diberikan penyuluhan dan penanganan yang tepat. Metode pendataan dan penyuluhan yang dilakukan oleh posyandu lansia masih bersifat acak  dan  bergilir  kepada  warga yang  sudah  lanjut  usia di  RW 07 kelurahan Pulogebang.  Namun metode tersebut memiliki resiko kurang akurat terhadap data yang dihasilkan, di karenakan setiap warga memiliki riwayat penyakit yang berbeda. Oleh karena itu  diperlukan  analisis  terhadap  data Kesehatan  warga lanjut  usia,  sehingga dapat  diketahui  penyebaran  warga yang memiliki  riwayat  penyakit  Kronis.  Salah  satu  solusinya  adalah  menggunakan  data  mining.  Sehingga  dalam  penelitian  ini digunakan teknik clustering menggunakan algoritma K-Means untuk mengelompokan penderita penyakit Kronis pada warga lansia RW 07 kelurahan Pulogebang.
Kata Kunci : Posyandu, Warga Lansia, Penyakit Kronis, Algoritma K-Means.
Abstract− Health is very valuable for all humans, anyone can experience health problems, especially for the elderly. Posyandu elderly RW 07 Pulogebang sub-district is one of the health services available for elderly residents. One of the government's efforts  to  deal  with  health  problems  is  by  establishing  posyandu  for  elderly  residents,  considering  how  elderly  people  are vulnerable to health problems. At this time, health problems have the potential to attack people who are elderly, and have a history of chronic disease and a weak immune system, more likely to develop disease. In order to provide proper treatment, the elderly posyandu officers classify elderly people who have a history of chronic disease so that they can provide appropriate education and treatment. The data collection and counseling methods carried out by the elderly posyandu are still random and take turns with elderly residents in RW 07, Pulogebang sub-district. However, this method has the risk of being less accurate with the resulting data, because each resident has a different history of disease. Therefore we need an analysis of the healt h data of the elderly, so that it can be seen the distribution of people who have a history of chronic disease. One solution is to use data  mining.  So  that  in  this  study  the  clustering  technique  was  used  using  the  K-Means  algorithm  to  classify  patients  with chronic disease in the elderly residents of RW 07, Pulogebang Village.
Keywords : Posyandu, Elderly Residents, Chronic Disease, K-Means Algorithm.

## 1. PENDAHULUAN
Penerapan teknologi dalam bidang Kesehatan dapat digunakan untuk menghasilkan data yang berkaitan dengan penyakit  manusia.  Kesehatan  sangat  berharga  bagi  seluruh  manusia,  siapa  pun  dapat  mengalami  gangguan Kesehatan[1],  terlebih  lagi  pada  warga  yang  sudah  lanjut  usia.Posyandu  lansia  RW  07  kelurahan  Pulogebang adalah  salah  satu  pelayanan  kesehatan  yang  tersedia  untuk warga  lansia.  Oleh  karena itu,  agar  dapat  diberikan penanganan yang tepat maka petugas posyandu lansia mengelompokan warga lanjut usia yang memiliki riwayat penyakit kronis agar dapat memberikan penyuluhan dan penanganan yang tepat.
Permasalahan  pada  saat  proses  pendataan  dan  penyuluhan  yang  dilakukan  oleh  posyandu  lansia  masih bersifat perhitungan dasar, acak dan bergilir pada warga yang sudah lanjut usia di RW 07 kelurahan Pulogebang. Sehingga metode tersebut memiliki resiko kurang akurat dalam mengumpulkan data dan tidak konsisten[7] dalam penyuluhan  atau  penanganan  yang  akan  dilakukan  oleh  petugas  posyandu  terhadap  warga lansia,  karena  setiap warga memiliki  riwayat  penyakit  yang  berbeda.  Dalam penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Magdalena Simanjuntak[4],  Nielza  Atthina[7]  dan  Sulastri  [10]  membahas  tentang  pengelompokan  penyakit  menular ,kesehatan  penduduk  dan  Penderita Thalassaemia ,  dari  ketiga  peneliatian  yang  membedakan  dengan penelitian sebelumnya terletak pada Clustering warga lansia. Oleh karena itu diperlukan analisis terhadap data Kesehatan warga lanjut usia di RW 07 kelurahan Pulogebang sehingga dapat mengetahui penyebaran warga yang memiliki riwayat penyakit Kronis. Salah satu solusinya adalah menggunakan data mining.
Sehingga dalam penelitian ini digunakan teknik clustering menggunakan algoritma K-Means agar efektif dan efisien [12]untuk mengelompokan penderita penyakit Kronis pada warga lansia RW 07 kelurahan Pulogebang. Tujuan dari penelitian ini adalah mampu mengelompokan data warga lansia yang terkena penyakit kronis serta manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  kinerja  menjadi  mudah  dan  meminimalisir  kesalahan  pada  saat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2410
Submitted: 29/08/2020 ; Accepted: 27/09/2020 ; Published: 20/10/2020
pendatan penyakit warga lansia, membantu mempermudah petugas posyandu lansia untuk melakukan pendataan pada warga lansia dan mengoptimalkan kinerja pada posyandu lansia sehingga efisien dan akurat[13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  adalah  langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  penelitian,  sehingga  penelitian  yang dilakukan  dapat  berjalan  secara  baik.  Metode  atau  algoritme  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk mengelompokan adalah K-means clustering
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja yang telah digambarkan diatas, maka dapat diuraikan pembahasan dari masing-masing tahapan penelitian, yaitu sebagai berikut :

## a. Metode Pengumpulan Data
Dalam kegiatan pengumpulan data untuk penelitian ini digunakan metode pengumpulan studi pustaka yang mana pada  metode  ini  kegiatan  dilakukan  adalah  mempelajari,  mencari  dan  mengumpulkan  data  yang  berhubungan dengan  penelitian  ini.  Data  yang  digunakan  dalam  pengelompokkan  penyakit  ini  diperoleh  dari  data  peserta posyandu lansia RW 07 dimana penelitian ini dilakukan.

## b. Metode Analisis Data dan Studi Literatur
Analisis  data  merupakan  proses  mencari  dan  menyusun  secara  sistematis  data  yang  telah  diperoleh  dari wawancara, dokumentasi, dokumen pribadi, observasi, catatan lapangan, gambar foto dan sebagainya, dengan cara mengorganisasikan  data  tersebut  ke  dalam  kategori,  menjabarkan  ke  dalam  unit-  unit,  melakukan  sintesa, menyusun  ke  dalam  pola,  memilih  mana  yang  penting  dan mana  yang akan  dipelajari  dan  kemudian membuat kesimpulan agar dapat dipahami diri sendiri dan orang lain.  Studi literatur adalah kegiatan ilmiah yang dilakukan untuk menemukan jawaban satu permasalahan, yang tujuan akhirnya memberikan kontribusi teoritis atau praktis pada pengembangan bidang ilmu yang bersangkutan. Studi literatur yang digunakan disini meliputi pengolahan data penyakit warga lansia RW 07.

## c. Metode dan Implementasi Algoritma
Algoritma atau metode didapat melalui Langkah-langkah  analisis yang telah dilakukan. Tahapan ini dilakukan karena  terdapat  permasalahan  yang  harus  di  selesaikan  dengan  menerapkan  algoritma  tersebut.  Implementasi algoritma k-means adalah suatu proses untuk mencapai suatu hasil yang akurat dalam penelitian tersebut. Fungi algoritma k-means tersebut adalah mengelompokan data, dan juga untuk memastikan bahwa data yang telah di kelompokan sudah akurat. Kemudian terdapat evaluasi dari hasil pengujian pada penelitian yang sudah dilakukan.

## d. Hasil Analisis dan Laporan
Tahapan ini merupakan tahapan penyelesaian dan juga akhir dari penelitian tugas akhir. Setelah melalui berbagai tahapan, maka akan didapat hasil analisis sebagai kesimpulan dan juga saran yang akan di terapkan pada laporan tugas akhir. Tahapan akhir atau tahapan penyelesaian pada penelitian ini adalah Pembuatan laporan.

## 2.2 Bahan
Penelitian    ini  dilakukan  di  posyandu  lansia  RW  07  Kelurahan  Pulogebang  yang  merupakan  sarana  untuk masyarakat  yang  berkaitan  dengan  kesehatan.  Metode  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  wawancara

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2410
Submitted: 29/08/2020 ; Accepted: 27/09/2020 ; Published: 20/10/2020
langsung dengan ketua posyandu lansia RW 07 dan juga data yang telah dibuat oleh petugas posyandu, Kemudian melakukan pengamatan langsung RW07. Setelah itu melakukan observasi dan studi literatur untuk mengumpulkan data  dari  berbagai  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  serta  mengumpulkan  beberapa  referensi  yang terdapat pada jurnal.

## 2.3 Perangkat
Kebutuhan sistem memiliki nilai fungsionalitas dari pengembangan serta penggunaan sebuah sistem. Kebutuhan sistem  sendiri  terbagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  perangkat  keras  dan  perangkat  lunak.  Berikut  adalah  analisis kebutuhan sistem :
1. Kebutuhan Perangkat Keras dan Perangkat Lunak
Laptop  Lenovo  Thinkpad  T430,  RAM  4  GB,  Keyboard  logitech,  Windows  10-64-bit,  Rapidminer  Studio Educational 9.7, Microsoft excel 2016, Google Chrome
2. Sampel Data-set
Data set merupakan kumpulan data tabel dan juga di dalamnya terdapat relasi antar data tabel (data relation ) atau lebih mudahnya di dalam satu dataset bisa terdapat banyak data tabel yang berelasi.
3. Variabel penelitian
Pada  sebuah  penelitian  data  mining  terdapat  data  yang  akan  diolah  dengan  metode  yang  telah  ditentukan sebelumnya, pada penelitian ini data yang digunakan adalah data peserta posyandu lansia RW 07 yang akan diolah  menggunakan  metode  k-means  untuk  mengelompokkan  data  penyakit  pasien  tersebut  kedalam kelompok  penyakit  kronis  tingkat  lanjut  atau  tingkat  menengah  berdasarkan  beberapa  variabel  inputan. Variabel  inputan  yang  digunakan  dalam  pengelompokkan  penyakit  pasien tersebut dapat dilihat  Pada tabel dibawah ini:
Tabel 1. Variabel Data No Atribut Penjelasan 1 Jenis Kelamin Laki-Laki/Perempuan 2 Umur Umur Warga Lansia Dalam Tahun 3 Kode Gejala Kode Dari Gejala Penyakit Warga Lansia 4 Lama Mengidap Lama Mengidap Penyakit Tersebut Dalam Tahun 5 Gejala Gejala Penyakit Pada Warga Lansia

## 4. Metode yang di usulkan
Means merupakan suatu algoritma yang digunakan dalam pengelompokkan secara pertisi yang memisahkan data  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda-beda.  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.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Means
Pada gambar yang ada di bawah ini dapat dilihat bahwa gambar tersebut adalah diagram alur dari metode k-means yang  akan  digunakan  untuk  mengelompokkan  penyakit  kronis  pada  warga  lansia  RW  07  kelurahan Pulogebang.Pada dasarnya metode k-means bekerja secara berurutan sebagai berikut:
a. Menentukan banyak nya cluster (k)
b. Menentukan centeroid
c. Apakah nilai centeroidnya berubah?
-Jika ya, hitung jarak dari centeroid
-Jika tidak, selesai
d. Mengelompokkan  data  berdasarkan  jarak terdekat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2410
Data yang didapat pada penelitian berasal dari posyandu lansia Rw 07 kelurahan Pulogebang. Data kemudian akan dikelompokkan menjadi Warga Lansia yang terkena Penyakit kronis dan yang non kronis. Dalam pengelompokkan tersebut atribut yang dipakai adalah umur, kode gejala dan juga sudah berapa lama mengidap penyakit tersebut. Sebuah sampel data gejala penyakit warga lansia RW 07 kelurahan pulogebang dapat dilihat dalam tabel berikut ini:
Tabel 2. Sampel data Lansia RW 07 Data NO: Jenis Kelamin Umur (th) Kode Gejala Lama Mengidap (Th) Gejala 1 laki laki 67 13 5 Batuk Dan Demam 2 laki laki 60 15 3 Sesak Nafas Dan Nyeri Dada 3 perempuan 65 16 8 Pusing Dan Lemas 4 laki laki 62 14 4 Pusing Dan Mual 5 perempuan 69 15 3 Sesak Nafas Dan Nyeri Dada 6 perempuan 70 11 4 Nyeri Dan Sendi Bengkak 7 laki laki 66 16 2 Pusing Dan Lemas 8 perempuan 64 12 5 Penglihatan Buram Dan Mati Rasa 9 laki laki 65 14 5 Pusing Dan  Mual 10 perempuan 69 19 7 Nyeri Perut Dan Sakit Saat BAK 11 laki laki 71 13 6 Batuk Dan Demam 12 perempuan 62 11 5 Nyeri Dan Sendi Bengkak 13 perempuan 64 15 5 Sesak Nafas Dan Nyeri Dada 14 laki laki 63 12 6 Penglihatan Buram Dan Mati Rasa 15 laki laki 60 14 7 Pusing  Dan Mual 16 perempuan 66 11 5 Nyeri Dan Sendi Bengkak 17 laki laki 67 19 9 Nyeri Perut Dan Sakit Saat BAK 18 perempuan 61 13 4 Batuk Dan Demam 19 perempuan 74 12 3 Penglihatan Buram Dan Mati Rasa 20 laki laki 72 15 6 Sesak Nafas Dan Nyeri Dada 3.1.1 Penentuan Pusat Awal Cluster Tabel 3. Pusat Awal Cluster Data NO: Umur Kode Gejala Lama Mengidap (Thn) 7 66 16 2 13 64 15 5
Penentuan pusat awal cluster dipilih secara acak, setelah itu akan diperhitungkan lagi sehingga bisa menjadi sebuah pusat cluster yang baru.

## 3.1.2 Perhitungan Jarak Pusat Cluster
Untuk menghitung  jarak  celah  data  dengan  pusat awal cluste r  memakai  persamaan  Euclidean  distance  sebagai berikut:
dik = √∑ 𝑚(𝐶𝑖𝑗 𝑗 − 𝐶𝑘𝑗) 2 (1) Keterangan:
C ij
: Pusat cluster, C kj : Data
Maka setelah itu akan didapatkan nilai matriks dari jarak sebagai berikut: Jarak Data 1 ke pusat cluster C1 = √(66 − 67) 2 + (16 – 13) 2 + (2 – 5) 2 C1 = 4,36 C2 = √(64 − 67) 2 + (15 – 13) 2 + (5 – 5) 2 C2 = 3,61 Jarak data 2 ke pusat cluster C1 = √(66 − 60) 2 + (16 – 15) 2 + (2 – 3) 2 C1 = 6,16 C2 = √(64 − 60) 2 + (15 – 15) 2 + (5 – 3) 2 C2 = 4,47 Jarak data 3 ke pusat cluster
C1 = √(66 − 65) 2 + (16 – 16) 2 + (2 – 8) 2 C1 = 6,08
Jarak data 7 ke pusat cluster
C1 = √(66 − 66) 2 + (16 –16 ) 2 + (2 – 2) 2
C1 = 0 C2 = √(64 − 66) 2 + (15 – 16) 2 + (5 – 2) 2 C2 = 3,74 Jarak data 8 ke pusat cluster C1 = √(66 − 64) 2 + (16 –12 ) 2 + (2 – 5) 2
C1 = 5,39 C2 = √(64 − 64) 2 + (15 – 12) 2 + (5 – 5) 2 C2 = 3 Jarak data 9 ke pusat cluster C1 = √(66 − 65) 2 + (16 –14 ) 2 + (2 – 5) 2
C1 = 3,74

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2410
C2 = √(64 − 65) 2 + (15 – 16) 2 + (5 – 8) 2 C2 = 3,37 Jarak data 4 ke pusat cluster C1 = √(66 − 62) 2 + (16 –14 ) 2 + (2 – 4) 2 C1 = 4,90 C2 = √(64 − 62) 2 + (15 – 14) 2 + (5 – 4) 2 C2 = 2,45 Jarak data 5 ke pusat cluster C1 = √(66 − 69) 2 + (16 –15 ) 2 + (2 – 3) 2 C1 = 3,32 C2 = √(64 − 69) 2 + (15 – 15) 2 + (5 – 3) 2 C2 = 5,39 Jarak data 6 ke pusat cluster C1 = √(66 − 70) 2 + (16 –11 ) 2 + (2 – 4) 2 C1 = 6 C2 = √(64 − 70) 2 + (15 – 11) 2 + (5 – 4) 2 C2 = 7,28
C2 = √(64 − 65) 2 + (15 – 14) 2 + (5 – 5) 2 C2 = 1,41 Jarak data 10 ke pusat cluster C1 = √(66 − 69) 2 + (16 –19 ) 2 + (2 – 7) 2 C1 = 6,56 C2 = √(64 − 69) 2 + (15 – 19) 2 + (5 – 7) 2
C2 = 6,71 Jarak data 11 ke pusat cluster C1 = √(66 − 71) 2 + (16 –13 ) 2 + (2 – 6) 2
C1 = 7,07 C2 = √(64 − 71) 2 + (15 – 13) 2 + (5 – 6) 2
C2 = 7,35 Jarak data 12 ke pusat cluster C1 = √(66 −  62) 2 + (16 –11 ) 2 + (2 – 5) 2
C1 = 7,07 C2 = √(64 − 62) 2 + (15 – 11) 2 + (5 – 5) 2
C2 = 4,47
Jarak data 13 ke pusat cluster C1 = √(66 − 64) 2 + (16 –15 ) 2 + (2 – 5) 2 C1 = 3,74 C2 = √(64 − 64) 2 + (15 – 15) 2 + (5 – 5) 2 C2 = 0 Jarak data 14 ke pusat cluster C1 = √(66 − 63) 2 + (16 –12 ) 2 + (2 – 6) 2 C1 = 6,40 C2 = √(64 − 63) 2 + (15 – 12) 2 + (5 – 6) 2 C2 = 3,32 Jarak data 15 ke pusat cluster C1 = √(66 − 60) 2 + (16 –14 ) 2 + (2 – 7) 2 C1 = 8,06 C2 = √(64 − 60) 2 + (15 – 14) 2 + (5 – 7) 2 C2 = 4,58 Jarak data 16 ke pusat cluster C1 = √(66 − 66) 2 + (16 –11 ) 2 + (2 – 5) 2 C1 = 5,83 C2 = √(64 − 66) 2 + (15 – 11) 2 + (5 – 5) 2 C2 = 4,47
Jarak data 17 ke pusat cluster C1 = √(66 − 67) 2 + (16 –19 ) 2 + (2 – 9) 2 C1 = 7,68 C2 = √(64 − 67) 2 + (15 – 19) 2 + (5 – 9) 2 C2 = 6,40 Jarak data 18 ke pusat cluster C1 = √(66 − 61) 2 + (16 –13 ) 2 + (2 – 4) 2
C1 = 6,16
C2 = √(64 − 61) 2 + (15 – 13) 2 + (5 – 4) 2
C2 = 3,74 Jarak data 19 ke pusat cluster C1 = √(66 − 74) 2 + (16 –12 ) 2 + (2 – 3) 2 C1 = 9 C2 = √(64 − 74) 2 + (15 – 12) 2 + (5 – 3) 2 C2 = 10,63 Jarak data 20 ke pusat cluster C1 = √(66 − 72) 2 + (16 –15 ) 2 + (2 – 6) 2
C1 = 7,28
C2 = √(64 − 72) 2 + (15 – 15) 2 + (5 – 6) 2 C2 = 8,06

## Tabel 4. Iterasi Pertama
Iterasi Pertama Iterasi Pertama Iterasi Pertama Data no C1 C2 Cluster Data no C1 C2 Cluster Data no C1 C2 Cluster 1 4,36 3,61 2 8 5,39 3,00 2 15 8,06 4,58 2 2 6,16 4,47 2 9 5,92 1,41 2 16 5,83 4,47 2 3 6,08 3,32 2 10 6,56 6,71 1 17 7,68 6,40 2 4 4,90 2,45 2 11 7,07 7,35 1 18 6,16 3,74 2 5 3,32 5,39 1 12 7,07 4,47 2 19 9,00 10,63 1 6 6,71 7,28 1 13 3,74 0,00 2 20 7,28 8,06 1 7 0,00 3,74 1 14 6,40 3,32 2

## 3.1.3 Pengelompokan Data
Jarak  dari hasil  perhitungan  pada  point ke-  2 dan akan  dilakukan  perbandingan dan dipilih  jarak yang terdekat antara data dengan pusat cluster , jarak tersebut akan menunjukkan bahwa data yang mempunyai jarak terdekat berada dalam satu kelompok dengan pusat cluster terdekat, pengelompokkan data ini akan dapat dilihat pada tabel yang berada di bawah ini. Simbol * berarti data tersebut berada dalam kelompok tersebut.
Tabel 5. Pengelompokan Data
Data No: C1 C2 Data No: C1 C2 Data No: C1 C2 1 * 8 * 15 * 2 * 9 * 16 *

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2410
Data No: C1 C2 Data No: C1 C2 Data No: C1 C2 3 * 10 * 17 * 4 * 11 * 18 * 5 * 12 * 19 * 6 * 13 * 20 * 7 * 14 *
Berdasarkan matrik yang didapatkan pada tabel di atas maka didapatkan pengelompokkan sebagai berikut :
C1:data 5,6,7,10,11,19,20 C2: data 1,2,3,4,8,9,12,13,14,15,16,17,18

## 3.1.4 Pembuatan Cluster Baru
Setelah  mendapatkan  anggota  dari  setiap  cluster,  kemudian  pusat  cluster  baru  akan  dihitung  berdasarkan  data anggota  setiap  cluster  yang  sudah  di  dapatkan  menggunakan  rumus  yang  sesuai  dengan  pusat  anggota  cluster sebagai berikut:
C1 = (69+70+66+69+71+74+72) :7 = (15+11+16+19+13+12+15) :7 = (3+4+2+7+6+3+6) :7
C1 = 70,14; 14,43; 4,43
C2= (67+60+65+62+64+65+62+64+63+60+66+67+61) : 13 = (13+15+16+14+12+14+11+15+12+14+11+19+13) : 13 = (5+3+8+4+5+5+5+5+6+7+5+9+4) : 13 C2= 58,62; 13,77; 5,46
Dari hasil perhitungan diatas maka mendapatkan cluster baru 1 sebagai berikut :
Tabel 6. Pusat Cluster Baru 1 C1 70,14 14,43 4,43 C2 58,62 13,77 5,46
Iterasi selanjutnya akan dilakukan dengan cara yang sama sampai tidak ada perubahan data dalam suatu cluster . Disini Penulis telah melakukan sampai iterasi keenam, sampai data C1 dan C2 tidak berbeda dengan data C1 dan C2 sebelumnya sebagai berikut:
Tabel 7. Iterasi Kedua Iterasi Ke 2 Iterasi Ke 2 Iterasi Ke 2 Data no C1 C2 Cluster Data no C1 C2 Cluster Data no C1 C2 Cluster 1 3,50 8,43 1 8 6,63 5,68 2 15 10,47 2,08 2 2 10,26 3,08 2 9 5,19 6,40 1 16 5,41 7,90 1 3 6,45 7,22 1 10 5,37 11,72 1 17 7,19 10,49 1 4 8,16 3,69 2 11 2,29 12,42 1 18 9,27 2,90 2 5 1,92 10,74 1 12 8,85 4,39 2 19 4,78 15,68 1 6 3,46 11,80 1 13 6,19 5,54 2 20 2,50 13,45 1 7 5,05 8,45 1 14 7,70 4,75 2
Setelah mendapatkan anggota dari setiap cluster, kemudian pusat  cluster baru 2 akan dihitung berdasarkan data anggota setiap cluster yang sudah di dapatkan menggunakan rumus yang sesuai dengan pusat anggota cluster dan mendapatkan cluster baru 2 sebagai berikut:
C1 = (67+65+69+70+66+65+69+71+66+67+74+72) :12 = (13+15+15+11+16+14+19+13+11+19+12+15) :12 = (5+8+3+4+2+5+7+6+5+9+3+6) :12
C1 = 68,42; 14,42; 5,25
C2 = (60+62+64+62+64+63+60+61) : 8 = (15+14+12+11+15+12+14+13) : 8 = (3+4+5+5+5+6+7+4) : 8
C2 = 62; 13,25; 4,875
Dari hasil perhitungan diatas maka mendapatkan cluster baru 2 sebagai berikut :
Tabel 8. Cluster Baru 2 C1 68,42 14,42 5,25 C2 62 13,25 4,875
Dari hasil cluster baru 2 menghasilkan Iterasi ketiga sebagai berikut:
Tabel 9. Iterasi Ke 3 Iterasi Ke 3 Iterasi Ke 3 Iterasi Ke 3 Data no C1 C2 Cluster Data no C1 C2 Cluster Data no C1 C2 Cluster 1 2,02 5,01 1 8 5,05 2,36 2 15 8,61 3,01 2 2 8,73 3,25 2 9 3,45 3,09 2 16 4,20 4,59 1 3 4,66 5,13 1 10 4,94 9,30 1 17 6,09 8,66 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2410
Submitted: 29/08/2020 ; Accepted: 27/09/2020 ; Published: 20/10/2020
Iterasi Ke 3 Iterasi Ke 3 Iterasi Ke 3 Data no C1 C2 Cluster Data no C1 C2 Cluster Data no C1 C2 Cluster 4 6,55 1,15 2 11 3,04 9,07 1 18 7,66 1,35 2 5 2,39 7,46 1 12 7,28 2,25 2 19 6,49 12,21 1 6 3,97 8,36 1 13 4,46 2,66 2 20 3,70 10,21 1 7 4,35 5,64 1 14 5,98 1,96 2
Setelah mendapatkan anggota dari setiap cluster, kemudian pusat cluster baru 3 akan dihitung berdasarkan data anggota setiap cluster yang sudah di dapatkan menggunakan rumus yang sesuai dengan pusat anggota cluster dan mendapatkan cluster baru 3 sebagai berikut:
C1 = (67+65+69+70+66+69+71+66+67+74+72) :11 = (13+15+15+11+16+19+13+11+19+12+15) :11
= (5+8+3+4+2+7+6+5+9+3+6) :11 C1 = 68,73; 14,45; 5,27
C2 = (60+62+64+65+62+64+63+60+61) : 9 = (15+14+12+11+14+15+12+14+13) : 9 = (3+4+5+5+5+5+6+7+4) : 9
C2 = 62,33; 13,33; 4,89
Dari hasil perhitungan diatas maka mendapatkan cluster baru 3 sebagai berikut :
Tabel 10 . Cluster Baru 3 C1 68,73 14,45 5,27 C2 62,33 13,33 4,89
Dari hasil cluster baru 3 menghasilkan Iterasi ketempat sebagai berikut:
Tabel 11. Iterasi KeEmpat Iterasi Ke 4 Iterasi Ke 4 Iterasi Ke 4 Data no C1 C2 Cluster Data no C1 C2 Cluster Data no C1 C2 Cluster 1 2,27 4,68 1 8 5,33 2,14 2 15 8,91 3,21 2 2 9,04 3,43 2 9 3,77 2,75 2 16 4,41 4,35 2 3 4,88 4,89 1 10 4,88 9,00 1 17 6,13 8,42 1 4 6,86 1,16 2 11 2,79 8,75 1 18 7,97 1,63 2 5 2,35 7,13 1 12 7,57 2,36 2 19 6,24 11,90 1 6 3,89 8,07 1 13 4,77 2,36 2 20 3,40 9,88 1 7 4,53 5,38 1 14 6,27 1,86 2
Setelah mendapatkan anggota dari setiap cluster, kemudian pusat cluster baru 4 akan dihitung  berdasarkan data anggota setiap cluster yang sudah di dapatkan menggunakan rumus yang sesuai dengan pusat anggota cluster dan mendapatkan cluster baru 4 sebagai berikut:
C1 = (67+65+69+70+66+69+71+67+74+72) :10 = (13+15+15+11+16+19+13+19+12+15) :10 = (5+8+3+4+2+7+6+9+3+6) :10 C1 = 69; 14,8; 5,3 C2 = (60+62+64+65+62+64+63+60+66+61) : 10 = (15+14+12+11+14+15+12+14+11+13) : 10 = (3+4+5+5+5+5+6+7+5+4) : 10 C2 = 62,7; 13,1; 4,9
Dari hasil perhitungan diatas maka mendapatkan cluster baru 4 sebagai berikut :
Tabel 12. Cluster Baru 4 C1 69 14,8 5,3 C2 62,7 13,1 4,9
Dari hasil cluster baru 4 menghasilkan Iterasi kelima sebagai berikut:
Tabel 13. Iterasi Ke 5 Iterasi Ke 5 Iterasi Ke 5 Iterasi Ke 5 Data no C1 C2 Cluster Data no C1 C2 Cluster Data no C1 C2 Cluster 1 2,71 4,30 1 8 5,74 1,71 2 15 9,19 3,54 2 2 9,29 3,81 2 9 4,09 2,47 2 16 4,85 3,91 2 3 4,97 4,83 2 10 4,53 8,88 1 17 5,94 8,37 1 4 7,16 1,45 2 11 2,78 8,37 1 18 8,30 1,93 2 5 2,31 6,85 1 12 7,97 2,22 2 19 6,17 11,51 1 6 4,14 7,65 1 13 5,01 2,30 2 20 3,09 9,56 1 7 4,62 5,26 1 14 6,66 1,58 2
Setelah mendapatkan anggota dari setiap cluster, kemudian pusat cluster baru 5 akan dihitung berdasarkan data anggota setiap cluster yang sudah di dapatkan menggunakan rumus yang sesuai dengan pusat anggota cluster dan mendapatkan cluster baru 5 sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2410
Submitted: 29/08/2020 ; Accepted: 27/09/2020 ; Published: 20/10/2020
C1 = (67+69+70+66+69+71+67+74+72) :9 = (13+15+11+16+19+13+19+12+15) :9 = (5+3+4+2+7+6+9+3+6) :9 C1 = 69, 44; 14,78; 5 C2 = (60+65+62+64+65+62+64+63+60+66+61) : 11 = (15+15+14+12+11+14+15+12+14+11+13) : 11 = (3+8+4+5+5+5+5+6+7+5+4) : 11
C2 = 62,91; 13,27; 5,18
Dari hasil perhitungan diatas maka mendapatkan cluster baru 5 sebagai berikut :
Tabel 14. Cluster Baru 5 C1 69,44 14,78 5 C2 62,91 13,27 5,18
Dari hasil cluster baru 5 menghasilkan Iterasi keenam sebagai berikut:
Tabel 15. Iterasi KeEnam
Iterasi Keenam Iterasi Keenam Iterasi Keenam Data no C1 C2 Cluster Data no C1 C2 Cluster Data no C1 C2 Cluster 1 3,02 4,10 1 8 6,11 1,68 2 15 9,68 3,51 2 2 9,65 4,03 2 9 4,51 2,22 2 16 5,11 3,84 2 3 5,50 4,45 2 10 4,69 8,56 1 17 6,31 8,01 1 4 7,55 1,66 2 11 2,57 8,14 1 18 8,68 2,26 2 5 2,06 6,70 1 12 8,35 2,45 2 19 5,70 11,37 1 6 3,95 7,54 1 13 5,44 2,05 2 20 2,76 9,29 1 7 4,72 5,21 1 14 7,09 1,51 2
Pada Iterasi keenam tidak lagi ditemukan perubahan pada C1 dan C2 dengan iterasi kelima, maka dari itu proses pengolahan data di implementasikan pada Rapidminer.

## 3.2  Implementasi Rapid Miner
Dibawah ini adalah pengolahan data menggunakan algoritma k-means pada RapidMiner : Dengan  menggunakan  pemodelan  k-means  dengan  jumlah cluster yaitu  2 cluster .Setelah  itu  akan  di  dapatkan hasil, Sesuai dengan definisi nilai k dengan banyak nya cluster 0 ada  20 item, dan cluster 1 ada 30 item, dengan jumlah total data ada 50 data.
Gambar 3 . Hasil Data Cluster K-means pada Rapid Miner
Gambar 4 . Hasil Rata Rata Jarak Antar Cluster
Setelah melihat hasil data Cluster , kemudian melihat hasil perhitungan antara jarak cluster dengan centeroid, pada gambar 5 dapat disimpulkan hasil rata-rata jarak antara cluster.  Setelah itu bisa dilakukan pengecekan dari result history dan grafik data dari hasil clustering k-means tersebut.

## Gambar 6. Result History
Gambar Result History diatas menunjukkan bahwa proses pengolahan data yang digunakan menggunakan aplikasi rapid miner berjalan dengan lancar.
Pada gambar 4.6 merupakan plot graph dari aplikasi rapid miner yang menunjukan rata-rata data dari setiap cluster. Menunjukan jumlah dari setiap data yang ada di cluster tersebut. Cluster 0 yang merupakan kelompok dari penyakit

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i4.2410
Submitted: 29/08/2020 ; Accepted: 27/09/2020 ; Published: 20/10/2020
kronis tingkat lanjut mempunyai rata-rata umur lansia 71,9 tahun dan kode gejala 14,5 serta lama mengidap 6,6 tahun.Yang  berjumlah  20  data  dari  50  data.  Cluster  1  yang  merupakan  kelompok  dari  penyakit  kronis  tingkat menengah mempunyai rata-rata umur lansia 63,0 tahun dan kode gejala 13,9 serta lama mengidap 5,1 tahun, Yang berjumlah 30 dari 50 data.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil implementasi diatas dapat kita lihat algoritma K-Means mampu mengelompokan data warga lansi yang terkena penyakit kronis secara efisien dan akurat.

## REFERENCES
[1] Ade  Bastian,  Harun  Sujadi,  dan  Gigin  Febrianto,  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Analysis  Pada  Penyakit Menular Manusia (studi kasus kabupaten majalengka), Jurnal Sistem Informasi, Volume 14, Issue 1, April 2018, 26-32.
[2] Ardilla,  Y.,  Tjandrasa,  H.,  Arieshanti,  I.,  &  Permutasi,  A.  E.  (2014).  Deteksi  Penyakit  Epilepsi dengan Menggunakan Multilayer Perceptron. Jurnal Teknik POMITS , 3 (1), 1–5.
[3] Darmi,  Y.,  &  Setiawan,  A.  (2016).  Penerapan  metode  clustering  k-means  dalam  pengelompokan  penjualan  produk. Jurnal Media Infotama Universitas Muhammadiyah Bengkulu , 12 (2), 148–157.
[4] Magdalena Simanjuntak, Ediman Manik, P. R. S. (2019). Penerapan Data Mining Pengelompokkan Penyakit Menular Seksual (PMS) Menggunakan Metode Clustering . 4 (1), 51–56.
[5] Mardalius,  M.  (2018).  Pemanfaatan  Rapid  Miner  Studio  8.2  Untuk  Pengelompokan  Data  Penjualan  Aksesoris Menggunakan Algoritma K-Means. Jurteksi , 4 (2), 123–132.
[6] Narwati, N. (2010). Pengelompokan Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means. Jurnal Dinamika Informatika , 2 (2).
[7] Nielza Atthina, D. (2014). Klasterisasi Data Kesehatan Penduduk untuk Menentukan Rentang Derajat Kesehatan Daerah dengan Metode K-Means. Aseminar Nasional Aplikasi Teknologi Infromasi (SNATI) , 1 (Klustering), B-52-B-59.
[8] Prilianti, K. R., & Kunci, K. (2014). Aplikasi Text Mining untuk Automasi Penentuan Tren Topik Skripsi dengan Metode K-Means Clustering . 2 (1), 1–6.
[9] Siregar,  A.  M.  (2019).  Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Pengelompokan  Daerah  Rawan  Bencana  Di  Indonesia. INTERNAL (Information System Journal) , 1 (2), 1–10. https://doi.org/10.32627/internal.v1i2.42
[10] Sulastri,  H.,  &  Gufroni,  A.  I.  (2017).  Penerapan  Data Mining  Dalam  Pengelompokan  Penderita  Thalassaemia. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 3 (2), 299–305. https://doi.org/10.25077/teknosi.v3i2.2017.299-305
[11] Yusuf, A., & Priambadha, T. (2013). Support Vector Machines Yang Didukung K-Means Clustering Dalam Klasifikasi Dokumen. JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi , 11 (1), 15. https://doi.org/10.12962/j24068535.v11i1.a15.
[12] Mentari Tri Indah Rahmayani, Analisis Clustering tingkat Keparahan Penyakit Pasien Menggunakan Algoritma K-Means (studi kasus di puskesmas bandar seikijang), JITI, Vol.1, No. 2, September 2018
[13] Anindya Khrisna Wardhani, Implementasi Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien pada Puskesmas Kajen Pekalongan, Jurnal Transformatika, Volume 14, Nomor 1, Juli 2016, 30-37