## PENERAPAN DATA MINING UNTUK CLUSTERING PENYAKIT DIARE MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (STUDI KASUS: PUSKESMAS BEBER)
Kholil AldiYatna 1 , Nining Rahaningsih 2 , Raditya Danar Dana 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
3 Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia kholilaldi02@gmail.com

## ABSTRAK
Masih  menjadi  tantangan  utama  di  Indonesia,  termasuk  di  Kabupaten  Cirebon,  penyakit  diare  terus meningkatkan  kekhawatiran  kesehatan.  Puskesmas  Beber  Cirebon  mengalami  lonjakan  kasus  diare  yang mencolok dalam beberapa tahun terakhir. Selain jumlah penderita yang meningkat, penelitian ini juga menyoroti kurangnya pemahaman tentang pola, karakteristik, dan penyebaran diare di daerah Beber. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengelompokkan data diare di wilayah kerja Puskesmas Beber menggunakan teknik data mining  dengan  algoritma  K-Means.  Data  dari  rekam  medis  pasien  Puskesmas  Beber  yang  menderita  diare dianalisis dan dikelompokkan ke dalam 3 cluster menggunakan algoritma K-Means. Hasilnya menunjukkan nilai K  optimal  adalah  3,  dengan  cluster  0  memiliki  jumlah  kasus  tertinggi  (386  kasus),  diikuti  oleh  cluster  1  (132 kasus) dan cluster 2 (61 kasus).Temuan ini memberikan wawasan penting tentang pola dan faktor risiko diare di wilayah tersebut, berpotensi untuk meningkatkan diagnosis, penanganan, dan pencegahan diare. Penerapan data mining  pada  rekam  medis  juga  dapat  meningkatkan  manajemen  informasi  di  Puskesmas,  efisiensi  layanan kesehatan, dan mendukung kebijakan penanggulangan penyakit yang lebih terarah. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi metodologis dan praktis yang berharga dalam upaya mengatasi masalah diare di tingkat lokal atau Puskesmas
Kata kunci :  Data Mining, Algoritma Clustering, Penyakit Diare, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Diare adalah salah satu masalah kesehatan yang sering terjadi di seluruh dunia, termasuk Indonesia [1]. Penanganan  dan  prediksi  penyakit  diare  menjadi  hal yang sangat penting dalam upaya  menjaga kesehatan Masyarakat.  Puskesmas memiliki data pasien, seperti riwayat  penyakit  dan  gejala,  yang  dapat  digunakan untuk  menganalisis  dan  memprediksi  penyakit  diare. Cirebon  terletak  di  pesisir  utara  Jawa  Barat,  yang merupakan wilayah yang beragam dalam hal geografis dan  demografis.  Kepadatan  penduduk  yang  tinggi dapat  memperbesar    risiko  penyebaran  penyakit infeksius, termasuk diare[2] .
Tabel 1. Data 10 Jenis Penyakit Terbanyak di Kabupaten Cirebon Tahun 2020
No Jenis Penyakit Jumlah Kasus 1 Acute upper respiratory infection, unspecified 57,844 2 Essential (primary) hypertension 26,574 3 Myalgia 19,445 4 Dyspepsia 18,694 5 Acute nasopharyngitis [common cold] 15,985 6 Diarrhea and gastroenteritis of presumed infectious origin 8,703 7 Acute upper respiratory infections of multiple and unspecified sites 6,474 8 Non-insulin-dependent diabetes mellitus without complications 5,843 9 Necrosis of pulp 5,190 10 Acute pharyngitis, unspecified 3,323
Berdasarkan  data  kesehatan  di  Cirebon,  diare menempati  posisi  ke-6  dari  10  penyakit  terbanyak pada tahun 2020, hal ini menunjukan fakta bahwa ada kebutuhan  nyata  untuk  mengembangkan  alat  atau sistem  yang  dapat  membantu  dalam  mengelola  dan memitigasi penyakit ini.
Tabel 2. Jumlah Kasus Diare di Kab Cirebon Tahun
2021-2022 Jumlah Kasus Tahun 8617 2021 8660 2022
Data  menunjukkan  bahwa  jumlah  kasus  diare relatif  stabil  dalam  periode  tersebut,  dengan  8.617 kasus  pada  tahun  2021  dan  8.660  kasus  pada  tahun 2022.  Meskipun  tidak  terjadi  perubahan  yang signifikan  dalam  jumlah  kasus  diare  dari  tahun  ke tahun,  angka  tersebut  tetap  cukup  tinggi,  mencapai lebih dari 8.600 kasus per tahun. Hal ini menunjukkan bahwa  diare  tetap  menjadi  masalah  kesehatan  yang signifikan di Cirebon dan perlu mendapatkan perhatian serius.
Puskesmas  Beber  di  Cirebon  adalah  salah  satu fasilitas  kesehatan  yang  melayani  masyarakat setempat.  Peningkatan  yang  terjadi  dalam  jumlah kasus diare di Kecamatan Beber, Kabupaten Cirebon, seperti  yang  terlihat  dari  data  yang  diperoleh  dari Puskesmas Beber, sangat mencolok. Pada tahun 2022 terdapat  579  kasus  diare.  Data  ini  memberikan gambaran jelas tentang meningkatnya prevalensi diare
di wilayah tersebut, terutama di kalangan balita. Oleh karena  itu,  perlu  adanya  dukungan  kolaboratif  dari semua  pihak  dalam  mengatasi  masalah  diare  ini  di masyarakat. Dalam era informasi dan teknologi  yang semakin maju, penggunaan data mining dan algoritma clustering menjadi  alat  yang  sangat  berguna  dalam menganalisis dan mengklasterkan penyakit diare. [3]
Adapun pada penelitian terdahulu yang dikemukakan  oleh  [4]  diare  adalah  suatu  gangguan pada  saluran  pencernaan  yakni  tinja  ataupun  feses berubah menjadi cair serta berlangsung 3 kali ataupun lebih dengan  kurun  waktu 24 jam dan bisa dibarengi muntah-  muntah.  Penyakit  ini  terjadi  sebab  pola konsumsi  makanan  yang  dicemari  sejumlah  bakteri, virus serta parasit yang muncul pada lingkungan yang minim kebersihannya. Serta,  berdasarkan  data  WHO tahun  2019,    diare  menjadi    penyebab    menurunkan usia    harapan    hidup  sebesar    1,97    tahun    pada penderitanya,    di    bawah  penyakit    infeksi    saluran pernapasan  bawah  (2,09 tahun).  Secara  global  pada tahun  2016,  air  minum yang  tidak  sehat,  sanitasi buruk,    dan    lingkungan  kurang        bersih        menjadi faktor        utama        terhadap  kematian    0,9    juta    jiwa termasuk    lebih    dari    470.000  kematian    bayi    yang diebabkan    oleh    diare  menurut  [5].  Algoritma K- Means merupakan  metode  yang  digunakan  untuk meng clustering atau  mengkelompokan  suatu  data penyebaran  penyakit  TBC  merupakan  penyakit menular  yang  masih  menjadi  perhatian  dunia  hingga saat ini [6].
Pada  penelitian  ini  bertujuan  mengelompokan daerah-  daerah  penyebaran  penyebarannya.  Data mining  adalah  proses  ekstraksi  pengetahuan  yang berharga dari kumpulan data yang besar dan kompleks [3].
Salah satu cabang utama dari data mining adalah clustering ,  di  mana  algoritma clustering digunakan untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  kategori  atau kelas  yang  sesuai  berdasarkan  fitur-fitur  yang  ada. Pendekatan  data  mining  untuk  mengidentifikasi  pola penyakit diare berdasarkan data riwayat medis pasien. Metode  yang  digunakan  meliputi  klasifikasi  dan clustering .  Temuan  utama  mencakup  kemampuan algoritma  klasifikasi  untuk  memprediksi  jenis  diare berdasarkan gejala [7].
Salah satu teknik dalam data mining yang dapat digunakan  adalah  algoritma clustering K-Means [3]. Algoritma ini dipilih karena efektif dalam pengelompokan  data  ke  dalam  kelompok-kelompok yang  homogen  berdasarkan  pola-pola  tertentu,  sifat yang relatif sederhana dan mudah diimplementasikan, serta  bertujuan  mengidentifikasi  pola  atau  kelompok data  yang  mungkin  mencerminkan  karakteristik penyakit  diare.  Melalui  penggunaan  data  mining  dan algoritma clustering ,  akan  dapat  memberikan  solusi yang efektif dalam mengidentifikasi kasus diare lebih awal,  mengarahkan  perawatan  yang  tepat,  dan  pada akhirnya,  mengurangi  dampak  penyakit  diare  pada masyarakat Cirebon.
Penelitian ini bertujuan utama untuk mengembangkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang pola dan faktor-faktor yang berkaitan dengan kasus  penyakit  diare  di  Puskesmas  Bebe  Kabupaten Cirebon,  menggunakan  pendekatan  data  mining dengan  fokus  pada  algoritma k-means  clustering . Tujuan  spesifik  melibatkan  identifikasi  kelompok pasien  dengan  risiko  tinggi  terhadap  penyakit  diare, pengelompokan wilayah geografis berdasarkan prevalensi  penyakit,  serta  pengembangan  strategi pencegahan dan penanganan yang lebih spesifik.
Melalui penelitian ini, diharapkan dapat ditemukan  pola-pola karakteristik yang  dapat membantu dalam merancang langkah-langkah intervensi yang lebih efektif. Selain itu, penelitian ini berusaha  untuk  mengisi  kesenjangan  pengetahuan yang ada dengan menerapkan algoritma k-means pada data kesehatan masyarakat, khususnya terkait penyakit diare.  Kontribusi  pada  bidang  Informatika  dapat dilihat dari pengaplikasian metode data mining dalam konteks kesehatan masyarakat, yang dapat memberikan  pandangan  baru  dan  holistik  dalam penanganan  penyakit.  Potensi  manfaat  praktis  dari hasil  penelitian  ini  mencakup  penguatan  sistem pencegahan  penyakit  di  puskesmas,  pengalokasian sumber  daya  kesehatan  yang  lebih  efisien,  serta memberikan  informasi  yang  lebih  akurat  kepada masyarakat  terkait  risiko  dan  langkah-langkah preventif  yang  dapat  diambil.  Dengan  demikian, penelitian  ini  diharapkan  tidak  hanya  memberikan kontribusi  pada  pengembangan  bidang  Informatika, tetapi juga memiliki dampak positif yang nyata dalam upaya  meningkatkan  kesehatan  masyarakat  di Kabupaten Cirebon.
Dalam  mengatasi  masalah  meningkatnya  kasus diare  di  Kabupaten  Cirebon,  penggunaan  metode algoritma  menjadi  sangat  relevan.  Salah  satu  metode yang  efektif  dalam  mengelompokkan  data  adalah menggunakan algoritma k-means. Algoritma k-means merupakan  salah  satu  metode clustering yang bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam beberapa  kelompok  berdasarkan  kemiripan  fitur  atau karakteristik tertentu [3].
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. Dalam konteks analisis penyakit diare, penggunaan k- means  dapat  membantu  identifikasi  pola  dan karakteristik  tertentu  yang  mungkin  menjadi  faktor penyebab peningkatan kasus diare.
Melalui penelitian ini, hasil yang diperoleh dapat memberikan  kontribusi  signifikan  pada  pemahaman kita  tentang  penyakit  diare  di  Puskesmas  Beber, Kabupaten Cirebon, dengan menggunakan pendekatan
data  mining  berbasis  algoritma k-means clustering . Penelitian ini akan menghasilkan informasi yang lebih terinci mengenai pola dan faktor-faktor risiko penyakit diare,  mengisi  kekosongan  pengetahuan  dalam menerapkan  teknologi  informatika  pada  analisis kesehatan  masyarakat.  Para  praktisi  di  bidang kesehatan  dapat  memanfaatkan  temuan  ini  untuk mengidentifikasi  kelompok  risiko  tinggi  secara  lebih efektif,  menyusun  strategi  pencegahan  yang  lebih terarah,  dan  mengoptimalkan  alokasi  sumber  daya. Selain itu, hasil penelitian ini dapat menjadi acuan bagi peneliti  dalam  pengembangan  metode  analisis penyakit  lainnya  yang  melibatkan  data  kesehatan masyarakat.  Secara  keseluruhan,  potensi  implikasi hasil penelitian ini akan memberikan kontribusi pada perkembangan  teknologi  di  bidang  kesehatan, meningkatkan  pemahaman  tentang  pola  penyakit diare,  dan  memberikan  dasar  untuk  pengembangan inovatif  dalam  penelitian  kesehatan  berbasis  data  di masa depan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Paper  1  “Analisis  K-Means  Clustering  Pada Pemetaan  Provinsi  Indonesia  Berdasarkan  Indikator Rumah  Layak  Huni”[8].  Artikel  penelitian  ini berfokus  pada  penggunaan  analisis  klaster  untuk mengelompokkan  provinsi-provinsi  di  Indonesia berdasarkan  indikator  perumahan.  Hasil  analisis menghasilkan  empat  klaster  yang  masing-masing memiliki  karakteristik  yang  berbeda  terkait  akses layak huni, air minum, penerangan listrik, dan sanitasi layak.  Temuan-temuan  tersebut  disajikan  dalam bentuk tabel, grafik, dan peta panas, yang memberikan wawasan tentang hasil pengelompokan dan distribusi berbagai variabel di berbagai wilayah.
Paper 2 “Pemetaan Kabupaten Kota Di Provinsi Jawa  Timur  Berdasarkan  Tingkat  Kasus  Penyakit Menggunakan Pendekatan  Agglomeratif  Hierarchical Clustering”[9].  Penelitian  ini  membahas  tentang analisis dan pemetaan kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Timur berdasarkan karakteristik sebaran jumlah kasus penyakit pada setiap kabupaten dan kota dengan menggunakan metode hierarchical settlement clustering.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memandu  Pemerintah  Provinsi  Jawa  Timur  dalam mengambil kebijakan perencanaan untuk meningkatkan  pembangunan  nasional  di  bidang kesehatan  sehingga  tingkat  kesehatan  masyarakat dapat  diangkat  ke  level.  Metode  penelitian  yang digunakan adalah studi literatur dengan menggunakan sumber  referensi  dan  ulasan  lain  dari  website pendukung.
Paper 3 “Data Mining Menggunakan  Algoritma K-Means Clustering dalam Analisis Tingkat Potongan Harga terhadap Harga Jual Sepeda Motor Honda”[10]. Penelitian  ini,  membahas  penggunaan  teknik  Data Mining  dengan  menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering untuk  menentukan tingkat potongan harga yang  tepat  dari  setiap  tipe  sepeda  motor  Honda.
Penelitian  ini  juga  membahas  tahapan-tahapan  yang dilakukan dalam proses penelitian, seperti mengidentifikasi  masalah,  mempelajari  literatur, menentukan tujuan penelitian, menguji hasil penelitian, dan menganalisa hasil penelitian.
Paper  4  “Klasterisasi  Menggunakan  Metode Algoritma  K-Means  dalam  Meningkatkan  Penjualan Tupperware”[11].  Penelitian  ini  membahas  tentang penggunaan metode Data Mining dengan menggunakan  algoritma  K-Means  untuk  klasterisasi dalam  meningkatkan  penjualan  produk  Tupperware pada toko Asrafi Raya di Pasaman Barat. Penelitian ini dilakukan dengan mengidentifikasi masalah, menganalisis masalah, menentukan tujuan, mempelajari literatur, mengumpulkan data, melakukan  analisis  dengan  metode  K-Means, mengimplementasikan  dengan  software  RapidMiner, dan menguji hasil penelitian. Hasil penelitian ini dapat membantu  pemilik  toko  Asrafi  Raya  dalam menentukan strategi penjualan pada Toko Asrafi Jaya.
Paper  5  “Implementation  Of  The  K-Means Clustering  Algorithm  For  The  Covid-19  Vaccinated Village  In  The  Ujung  Padang  Sub-District”[12]. Penelitian  ini  membahas  tentang  implementasi algoritma k-means clustering untuk mengelompokkan desa  tervaksinasi  Covid-19  pada  Kecamatan  Ujung Padang berdasarkan jumlah kasus vaksinasi Covid-19 dosis 1 dan dosis 2. Hasil dari penelitian ini berupa 3 cluster  yang  terdiri  dari  C1  tingkat  desa  tervaksinasi Covid-19 tertinggi terdapat 2 nagori, C2 tingkat desa tervaksinasi  Covid-19  sedang  terdapat  12  nagori  dan C3 tingkat desa tervaksinasi Covid-19 rendah terdapat 6 nagori.
Paper 6 “Penerapan Metode Algoritma K-Means Clustering  Untuk  Pemetaan  Penyebaran  Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD)”[13]. Penelitian ini membahas  penerapan  algoritma  K-Means  clustering untuk  pemetaan  wilayah  yang  terkena  Demam Berdarah  Dengue  .  Selain  itu,  penelitian  ini mengidentifikasi  tiga  cluster  berdasarkan  tingkat penyebaran DBD, dengan nilai kinerja sebesar 1.044, menunjukkan  bahwa  jumlah  cluster  3  adalah  jumlah yang  optimal.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga menyajikan gejala penyakit DBD, proses data mining, dan  aplikasi  K-Means  clustering  dalam  analisis kesehatan masyarakat.
Paper  7  “Klasifikasi  Data  Penduduk  Pada Pemilihan  Umum  Di  Kota  Binjai  Menggunakan Algoritma  K-Means  (Studi  Kasus  :  KPU  Kota Binjai)”[14].  Penelitian  ini  membahas  tentang penerapan metode data mining dalam pemilihan umum di  Kota  Binjai.  Penelitian  ini  dimulai  dengan  tahap identifikasi  masalah  untuk  mengamati  dan  mencari permasalahan  yang  dihadapi  oleh  KPU  Kota  Binjai. Selanjutnya, dilakukan pengumpulan teori-teori terkait dengan  data  mining  dan  data  penduduk.  Tahap pengujian  metode  dilakukan  untuk  menguji  metode yang  digunakan  dalam  pengelompokan  data  yang tepat.  Selanjutnya,  dilakukan  perancangan  sistem untuk  mempermudah  pengguna  dalam  memahami
sistem yang dibangun. Jurnal ini juga mencantumkan beberapa referensi terkait dengan penggunaan metode data mining dalam berbagai konteks lainnya.

## 2.2. Data Mining
Data  mining  dalam  penelitian  ini  adalah  proses menggali  informasi  berharga  dari  sekumpulan  data mentah peminjaman buku perpustakaan STMIK IKMI Cirebon dengan
mengaplikasikan
teknik pengelompokan data (clustering) khususnya algoritma k-means.  Algoritma  k-means  digunakan  untuk membagi  dan  mengelompokkan  data  peminjaman buku ke dalam beberapa kelompok/klaster berdasarkan kesamaan pola atau kemiripan karakteristik.  Hasil  dari  penerapan  data  mining  ini diharapkan  dapat  memberikan  informasi  penting terkait  pola  peminjaman  dan  minat  baca  pengunjung perpustakaan.[15]

## 2.3. Clustering
Clustering  dalam  penelitian  ini  adalah  proses pengelompokan data pasien berdasarkan rekam medis di  Puskesmas  M.  Thaha  Bengkulu  Selatan  ke  dalam beberapa  kelompok  atau  klaster.  Tujuan  clustering adalah  untuk  membagi  data  pasien  ke  dalam kelompok-kelompok yang memiliki kesamaan karakteristik  tertentu,  seperti  jenis  penyakit  yang diderita, gejala, atau faktor risiko.[16]

## 2.4. Algoritma K-Means
Algoritma  K-Means  adalah  teknik  analisis  data yang digunakan dalam penelitian ini untuk mengelompokkan data pasien rehabilitasi  narkoba ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kesamaan pola atau  karakteristik  perilaku.  Algoritma  ini  bekerja dengan memulai pembentukan cluster awal dan secara iteratif  mengoreksi  cluster  tersebut  hingga  tidak  ada perubahan  yang  signifikan.  Dalam  penelitian  ini, algoritma K-Means digunakan untuk mengklasifikasikan  pasien  berdasarkan  variabel seperti usia, jenis narkoba yang digunakan, dan lama penggunaannya.  Penerapan  algoritma  ini  diharapkan dapat memberikan wawasan penting untuk pengambilan  keputusan  dalam  program  rehabilitasi narkoba.[17]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Tahapan Metode Penelitian Gambar 1 Membahas tahapan metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, penelitian ini berfokus pada analisis data kuantitatif yang melibatkan pengolahan data pasien penyakit diare. Data penelitian ini  bersumber  pada  data  pasien  di  Puskesmas  Beber, Cirebon  mengenai  demografis,  geografis,  Riwayat medis, gejala, dan data lainnya yang berkaitan dengan penyakit  diare.  Data  tersebut  akan  dibersihkan  dan dipreproses untuk memastikan kualitas data yang baik sebelum digunakan dalam analisis data mining.
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian

## 3.2. Sumber Data
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini berasal  dari  Puskesmas  Beber  Cirebon.  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  pasien yang  mencakup  berbagai  informasi  terkait  dengan penyakit diare. Jenis data ini mencakup:
a. Nama  Penderita  ,  adalah  nama  pasien  yang pernah  dilakukan  treatment  pengobatan  karena gejala diare
b. Zinc, adalah salah satu jenis obat, sebagai salah satu  treatment  dalam  menanggulangi  gejala penyakit diare.
c. Jenis  Kelamin,  adalah  gender  dari  pasien  yang pernah  dilakukan  treatment  pengobatan  karena gejala diare
d. Desa / Kelurahan, adalah alamat pasien penderita gejala  diare  yang  dukelompokkan  berdasarkn kelurahan
e. Oralit, adalah salah satu jenis obat, sebagai salah satu  treatment  dalam  menanggulangi  gejala penyakit diare
f. Tahun, adalah periode tahun dimana pasien yang pernah  dilakukan  treatment  pengobatan  karena gejala diare.

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  medis  dilakukan  dengan metode  dokumentasi  ,cara  yang  digunakan  untuk memperoleh  data  dan  informasi  dalam  bentuk dokumen,  tulisan,  angka  yang  berupa  laporan  serta keterangan yang dapat mendukung penelitian. Metode dokumentasi  dalam  konteks  penelitian  ini  merujuk pada  penggunaan  data  sekunder  yang  sudah terdokumentasi sebelumnya, dalam hal ini data rekam medis  pasien  penyakit  diare  dari  Puskesmas  Beber. Penggunaan  metode  dokumentasi  memungkinkan peneliti untuk mengakses dan menganalisis informasi yang  telah  tercatat  dalam  bentuk  dokumen  atau rekaman,  tanpa  perlu  melakukan  pengumpulan  data baru secara langsung dari lapangan. Dalam hal ini, data pasien yang didiagnosis menderita penyakit diare telah terdokumentasi  dengan  rapi  dalam  rekam  medis. Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  melakukan pengambilan  data  historis  langsung  kepada  pihak bersangkutan  yang  ada  di  Puskesmas  Beber  pada periode  tahun  2022  .  Metode  dokumentasi  dipilih
karena  data  pasien  penyakit  diare  yang  digunakan berasal  dari  Puskesmas  Beber,  yang  telah  mencatat dengan  cermat  informasi  medis  pada  rekam  medis pasien selama periode Januari hingga Desember 2022. Keputusan  ini  diambil  untuk  memanfaatkan  sumber data  yang  telah  ada  tanpa  memerlukan  waktu tambahan  yang  terkait  dengan  pengumpulan  data primer.  Selain  itu,  data  yang  terdokumentasi  dengan baik  dalam  rekam  medis  Puskesmas  Beber  diyakini memiliki tingkat kualitas dan konsistensi yang tinggi, mengurangi  risiko  kesalahan  atau  ketidakakuratan dalam  analisis.  Format  data  yang  telah  terstruktur dengan  baik  memudahkan  penerapan  teknik  analisis lanjutan, seperti data mining menggunakan algoritma K-Means ,  tanpa  perlu  melakukan  langkah  tambahan dalam persiapan data. Dengan demikian, penggunaan data sekunder ini memungkinkan peneliti untuk fokus pada analisis lebih lanjut untuk mengungkap pola dan wawasan  baru  terkait  dengan  penyakit  diare  yang diteliti.

## 3.4. Teknik Analisa Data
Pada  penelitian  kali  ini  menggunakan  Teknik analisa  data  menggunakan  Algoritma  K-Means digunakan  untuk  mengelompokan  data  secara  partisi yang  memisahkan  data  kedalam  kelompok  yang berbeda  pada  data  penderita  penyakit  Diare.  Aturan dalam penggunaan algoritma K-Means yaitu menentukan  terlebih  dahulu  jumlah  klaster,  atribut yang digunakan bersifat numerik. Dalam setiap cluster memiliki  karakter  yang  sama  namun  antar cluster diciptakan  tingkat  variasi  yang  kecil,  sehingga memberikan  karakteristik  yang  berbeda.  Proses clustering mempergunakan algoritma K-Means secara umum mempunyai tahapan, yakni:
a. Menentukan jumlah cluster (k).
b. Tentukan centroid tiap cluster secara acak.
c. Kemudian  hitung jarak setiap objek ke centroid yang sudah ditentukan
d. Mengelompokan  setiap  data  berdasarkan  jarak terdekat  antara  data  dengan  masing-masing centroid .
e. Perbarui kembali centroid setiap cluster
f. Ulangi  langkah  ke  3  sampai  5  hingga  setiap cluster tidak ada yang berubah. Algoritma K-Means dipilih  untuk  analisis  data karena efektif dalam mengelompokkan data ke dalam cluster berdasarkan kedekatan fitur, serta relatif cepat dalam  menangani  volume  data  yang  besar.  Dalam konteks skripsi ini, algoritma K-Means memungkinkan untuk mengidentifikasi pola penyakit diare yang mungkin ada berdasarkan kesamaan gejala atau faktor risiko yang terkait.
Hasil  interpretasi  dari  penggunaan  algoritma K- Means dapat memberikan wawasan tentang kelompok-kelompok penyakit diare yang mungkin ada dalam  dataset,  serta  faktor-faktor  yang  berkontribusi pada masing-masing kelompok tersebut. Generalisasi dari temuan ini dapat membantu dalam pengembangan strategi  pencegahan  dan  penanganan  penyakit  diare
secara  lebih  efektif,  dengan  memperhatikan  variasi dalam  gejala  dan  faktor  risiko  yang  mungkin  terjadi pada  populasi  secara  keseluruhan  yang  umum digunakan untuk mengukur kinerja model klasterisasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Gambar 2. Select Attribute
Pada  Gambar  2  adalah  tahapan  pemilihan attribute yang akan digunakan.
Gambar 3. Set Role
Pada  Gambar  3  adalah  tahapan  pemilihan  salah satu  attribute  untuk  dikategorikan  sebagai  id,  dalam tahap  ini  attribut  Nama  penderita  dikategorikan sebagai id dan menggunaan bantuan atrribut set role.
Gambar 4. Hasil Set Role
Pada Gambar 4 adalah hasil set role.

## 4.2. Preprocessing
Pada  tahap  preprocessing  adalah  tahapan pembersihan  data  dari  hasil  data  pada  Gambar  4. Preprocessing  dilakukan  karena  terdapat  beberapa atribut  pada  dataset  memiliki  nilai  missing.  Untuk mengatasi  nilai  missing  digunakan  operator  replace missing  value  ,dan  operator  filter  examples,  dengan mengubah  parameter  attribute  menjadi  Zinc  dan
default  menjadi  zero  agar  missing  di  dalam  dataset sudah tidak memiliki nilai missing.
Gambar 5. Replace Missing Values
Gambar 5 adalah operator yang digunakan untuk melakukan  pembersihan  data  atau  Data  Cleaning dengan  menggunakan  Replace  Missing  Value  dan Filter Example.
Gambar 6. Hasil Data Cleaning
Gambar  6  adalah  hasil  pembersihan  data  dan sudah tidak ada missing value.

## 4.3. Transformation
Gambar 7. Nominal to Numerical
Gambar 8. Hasil Transformasi
Pada Gambar 7 adalah tahapan transformasi data Nominal  to  Numerical,  digunakan  untuk  mengubah tipe  atribut  yang  bersifat  non-numerik  menjadi  tipe numerik.  Dalam  dataset  penyakit  Diare  atribut  jenis kelamin,  desa/kelurahan,  dirubah  menjadi  numerik.
Gambar  8  adalah  hasil  setelah  transformasi  data Nominal to Numerical.

## 4.4. Data Mining
Gambar 9. Model Penelitian
Pada Gambar 9. adalah tahapan  yang dilakukan untuk  pengelompokkan  data  diare  dengan  algoritma K-Means dengan jumlah cluster yang dipilih sejumlah 3,  pemilihan  jumlah  klaster  ini  bertujuan  untuk menemukan  klaster  dengan  klasifikasi  warga  dengan tingkat penderita diare tinggi, sedang dan rendah.
Gambar 10. Hasil Cluster
Pada  Gambar  10  adalah  hasil  Cluster  yang dihasilkan.

## 4.5. Interpretation/Evaluation
Gambar 11. Data Hasil PerformanceVector
Pada  Gambar  11.  adalah  nilai  DBI  dengan metode  K-Means    dengan  jumlah  k=3  menghasilkan nilai 0,116, seperti pada gambar dibawah ini ,dan juga dapat ditarik kesimpulan bahwa nilai DBI yang paling mendekati 0 merupakan hasil cluster terbaik.
Gambar  12  adalah  gambar  plot  yang  dapat simpulkan  bahwa  garis  grafik  yang  berwarna  hijau memiliki data anggota yang paling banyak

## Gambar 12. Plot

## 4.6. Hasil
Pada  hasil  penelitian  ini  juga  menunjukkan bahwa  algoritma K-Means mampu  membagi  data pasien diare ke dalam beberapa kelompok berdasarkan karakteristik  yang  serupa.  Menghasilkan  3 cluster , yang menunjukkan bahwa cluster 0 memiliki insiden atau  jumlah  kasus  penyakit  diare  tertinggi  yaitu sebanyak  386  kasus,  diikuti  oleh cluster 1  sebanyak 132  kasus  dan cluster 2  sebanyak  61  kasus.  Dengan demikian  penelitian  ini    mampu  memberikan kontribusi  signifikan  pada  pemahaman    tentang penyakit  diare  di  Puskesmas  Beber,  Kabupaten Cirebon,  dengan  menggunakan  pendekatan  data mining  berbasis  algoritma k-means  clustering . Penelitian  ini  menghasilkan  informasi  yang  lebih terinci mengenai pola dan faktor-faktor risiko penyakit diare,  mengisi  kekosongan  pengetahuan  dalam menerapkan  teknologi  informatika  pada  analisis kesehatan  masyarakat.  Para  praktisi  di  bidang kesehatan  dapat  memanfaatkan  temuan  ini  untuk mengidentifikasi  kelompok  risiko  tinggi  secara  lebih efektif,  menyusun  strategi  pencegahan  yang  lebih terarah, dan mengoptimalkan alokasi sumber daya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dirangkum  sebelumnya,  dapat  disimpulkan  bahwa pemodelan  klaster  menggunakan  K-Means  dinilai berhasil  dengan  baik  berdasarkan  nilai  DBI  sebesar 0,116  yang  mendekati  0.  Berdasarkan  eksperimen dengan  K=  3  sampai  5,  nilai  DBI  terkecil  diperoleh pada K=3 yaitu 0,116 sehingga jumlah cluster optimal ada  pada  K=3.  Perlu  juga  dilakukan  implementasi hasil  penelitian  di  Puskesmas  Beber  Cirebon  dengan melibatkan  pihak  terkait  untuk  memastikan  dampak nyata  bagi  upaya  pencegahan  diare.  Penelitian  lebih lanjut dapat mengintegrasikan data mining dengan SIG untuk  visualisasi  pola  spasial  penyakit  diare  di Cirebon.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  V.  Sutanto  and  Y.  Fitriana, Asuhan  pada Kehamilan . 2015.
[2]  S. Herman et al. , “No 主観的健康感を中心とし た在宅高齢者における 健康関連指標に関する共 分散構造分析 Title,” Jur. Tek. Kim. USU , vol. 3,
no. 1, pp. 18–23, 2019.
[3]  S. Hasyrif, Rismayani, and S. Asrul,
“PROSIDING  SEMINAR  ILMIAH  SISTEM INFORMASI DAN TEKNOLOGI INFORMASI Pusat Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat (P4M) STMIK Dipanegara Makassar Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means  Pengelompokan  Penyebaran  Diare  Di
Kota Makassar,” SISITI  Semin. Ilm. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. , vol. VIII, no. 1, pp. 73–82, 2019.
[4]  Y.  R.  Nasution  and  M.  Eka,  “Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Aplikasi,” J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 02, no. 01, pp. 77–88, 2018.
[5]  A.  A.  Iryanto,  T.  Joko,  and  M.  Raharjo, “Literature  Review :  Faktor  Risiko  Kejadian Diare  Pada  Balita  Di  Indonesia,” J.  Kesehat. Lingkung. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  1–7,  2021,  doi: 10.47718/jkl.v11i1.1337.
[6]  T.  B.  Santos,  “Aplikasi  Data  Mining  untuk Clustering Daerah Penyebaran Penyakit Diare di DKI  Jakarta  Menggunakan  Algoritma  K- MEANS,” J.  Ilm.  FIFO ,  vol.  11,  no.  2,  p.  131, 2019, doi: 10.22441/fifo.2019.v11i2.003.
[7]  E.  Nendes,  “Analisa  Dan  Desain  Sistem Informasi  Penjualan  Furniture  Berbasis  E- Commerce  Studi  Kasus:  Pt.  Anya  Living,” … Indones. J. Inf. Syst. , 2019, [Online]. Available: https://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEAL IS/article/view/1070
[8]  A. Septianingsih, “Analisis K-Means Clustering Pada  Pemetaan  Provinsi  Indonesia  Berdasarkan Indikator  Rumah  Layak  Huni,” J.  Lebesgue    J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat. , vol. 3, no. 1, pp. 224–241, 2022, doi: 10.46306/lb.v3i1.116.
[9]  A. Septianingsih, “Pemetaan Kabupaten Kota Di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Tingkat Kasus Penyakit Menggunakan Pendekatan
Agglomeratif  Hierarchical  Clustering,” J. Lebesgue  J. Ilm. Pendidik. Mat. Mat. dan Stat. , vol.  3,  no.  2,  pp.  367–386,  2022,  doi: 10.46306/lb.v3i2.139.
[10]  R.  Mauliadi,  “Data  Mining  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering  dalam  Analisis Tingkat  Potongan  Harga  Terhadap  Harga  Jual Sepeda  Motor Honda,” J.  Inform.  Ekon.  Bisnis , vol. 4, pp.
7–9, 2022,
doi:
10.37034/infeb.v4i4.156.
[11]  I.  P.  Mulyadi,  “Klasterisasi  Menggunakan Metode Algoritma
K-Means
dalam
Meningkatkan  Penjualan  Tupperware,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 4, pp. 172–179, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i4.164.
[12]  D.  Sinta  Saputri,  G.  Maha  Putra,  M.  Fitri Larasati, P. Studi Sitem Informasi, and S. Tinggi Manajemen  Informatika  dan  Komputer  Royal Kisaran,  “Implementation  of  the  K-Means Clustering Algorithm for the Covid-19 Vaccinated  Village  in  the  Ujung  Padang  Sub- District,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 261–
267, 2022, [Online].
Available: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.2.165
[13]  M. A. Sembiring, “Penerapan Metode Algoritma K-Means Clustering Untuk Pemetaan
Penyebaran  Penyakit  Demam  Berdarah  Dengue (Dbd),” J.  Sci.  Soc.  Res. ,  vol.  4,  no.  3,  p.  336, 2021, doi: 10.54314/jssr.v4i3.712.
[14]  W.  I.  S.  Sinaga,  R.  Buaton,  and  H.  Sembiring, “Klasifikasi  Data  Penduduk  Pada  Pemilihan Umum Di Kota Binjai Menggunakan Algoritma K-Means  (Studi  Kasus:  KPU  Kota  Binjai),” Explorer (Hayward). , vol. 3, no. 2, pp. 95–102, 2023, [Online]. Available: https://journal.fkpt.org/index.php/Explorer/articl e/view/794%0Ahttps://journal.fkpt.org/index.ph p/Explorer/article/download/794/429
[15]  H. L. Sari and I. Y. Beti, “Penerapan Data Mining Dalam  Pengelompokkan  Buku  Yang  Dipinjam Menggunakan Algoritma K-Means,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 6, pp. 925– 933, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.826.
[16]  P.  Algoritma,  K.  D.  A.  N.  K.  Dalam,  D.  I. Puskesmas, and M. T. Bengkulu, “Pengelompokan  Data  Pasien  Berdasarkan Rekam  Medis,”  vol.  4307,  no.  3,  pp.  580–586, 2023.
[17]  E.  Yolanda,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data  Pasien Rehabilitasi  Narkoba,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform. dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  182–191,  2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1107.