## PENGELOMPOKKAN PENYAKIT BERDASARKAN LINGKUNGAN DENGAN ALGORITMA K-MEANS PADA PUSKESMAS SUNGAI TARAB 2

## Dian Permata Sari
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Jayanusa, Jl. Olo Ladang No.1Padang Tlp (0751) 28984 email: Langitbiru621@gmail.com

## Abstract
Sungai Tarab 2 Community Health Center serves at least 60 patients every day. This data continues to grow along with the increasing number of patients who seek treatment so that the  large amount of data cannot be studied at all and ends up being archives. Based on the background of the problem above, the writer wants to process the data by classifying diseases based on the environment with those that are not based  on  the  environment  by  applying  the  K-Means  method  of  data  mining  techniques.  K-Means  is  a clustering algorithm that is used to group data into several groups with a partition system. So that later it can help the puskesmas in providing education to the community about the importance of environmental hygiene and diseases that arise due to an unsanitary environment. Based on the results of testing the k- means  algorithm  on  15  data  samples,  it  is  obtained  cluster_0  or  diseases  based  on  the  environment  as many  as  10  items  while  the  diseases  included  in  the  environment  are  malaria,  dengue  fever  and dermatitis. Meanwhile, cluster_1 or non-environmental diseases have 5 items and the diseases included in this group are vertigo and bronchitis. Based on the data above, it can be concluded that diseases based on the environment are still suffered by many people and education is needed from the puskesmas so that people can avoid these diseases.

## Keywords :  data mining, k-means, clustering, disease, environment

## Abstrak
Puskesmas  sungai  tarab  2  setidaknya  melayani  sekitar  60  pasien  setiap  harinya.  Data  ini  terus bertambah seiring dengan bertambahnya pasien yang berobat sehingga jumlah data yang begitu banyak tidak  dapat dipelajari semuanya dan berakhir menjadi arsip saja. Berdasarkan latar belakang masalah diatas penulis ingin mengolah data tersebut dengan mengelompokkan penyakit berdasarkan lingkungan dengan yang bukan berdasarkan lingkungan menerapkan teknik data mining metode K-Means. K-Means adalah  algoritma  Clustering  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  kedalam  beberapa  kelompok  dengan sistem  partisi .  Sehingga  nantinya  dapat  membantu  pihak  puskesmas  dalam  memberikan  penyuluhan kepada  masyarakat  akan  pentingnya  kebersihan  lingkungan  serta  penyakit-penyakit  yang  timbul  akibat lingkungan  kurang  bersih.  Berdasarkan  hasil  pengujian  algoritma  k-means  terhadap  15  sampel  data maka diperoleh cluster_0 atau penyakit berdasarkan lingkungan sebanyak 10 items adapaun penyakitnya yang  termasuk  berdasarkan  lingkungan  adalah  malaria,  dbd  dan  dermatitis.  Sedangkan  cluster_1  atau penyakit bukan berdasarkan lingkungan sebanyak 5 items dan penyakit yang termasuk dalam kelompok ini  adalah  vertigo  dan  brongkitis.  Berdasarkan  data  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  penyakit berdasarkan lingkungan masih banyak diderita masyarakat dan diperlukan edukasi dari pihak puskesmas agar masyarakat dapat terhindar dari penyakit tersebut.
Kata kunci : data Mining, k-means, clustering, penyakit, lingkungan

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan    hak  asasi  manusia. Setiap  manusia  memiliki  hak  yang  sama  untuk memperoleh layanan kesehatan yang baik.
Di  Indonesia  terdapat  puskesmas  yang merupakan suatu lembaga milik pemerintah dan berfungsi  untuk  melayani  setiap  masyarakat yang  membutuhkan  pengobatan.  Puskesmas
76 | Jurnal JOISIE, Volume  5, Nomor  2 Desember 2021
mampu  menjangkau  masyarakat  sampai  ke pelosok negeri.
Puskesmas  merupakan  salah  satu  bentuk upaya  pemerintah  untuk  memberikan  pelayanan kesehatan  kepada  masyarakat.(Irmawati,  2017). Puskesmas sungai tarab 2 merupakan salah satu puskesmas  yang  terletak  di  kabupaten  Tanah Datar  Provinsi  Sumatera  barat.  Sebagai  instansi pemerintah  dibawah  dinas kesehatan  puskesmas sungai tarab melakukan fungsinya yaitu memberikan  pelayanan  kepada  masyarakat. Setiap  hari  nya  puskesmas  ini  beroperasi  mulai dari  pukul  8.00  WIB  sampai  puku  15.00  dan melayani lebih kurang 60 pasien per hari.
Adapun  data  pasien  yang  berobat  hanya dijadikan  arsip  dan  untuk  melihat  riwayat penyakit pasien.
Dalam  data  mining  teknik  clustering  data penyakit  pasien  dapat  dijadikan  informasi  baru yang  berguna  bagi  pihak  puskesmas  atau  pihak terkait  sebagai  bahan  penyuluhan  kepada masyarakat.  Salah  satu  data  yang  perlu diperhatikan  pengelompokkan  penyakit  berbasis lingkungan dan bukan berbasis lingkungan.
Untuk  mengelompokkan  penyakit  berbasis lingkungan  ataupun  tidak  dapat  menggunakan metode clustering. Fungsi dari pengelompokkan  adalah  mengurangi  fungsi objektif,    meminimalkan  variasi        di        dalam suatu    kelompok    dan  memaksimalkan variasi antar kelompok. (Syahputra et al., 2020)
Dalam  penelitian  sebelumnya,  algoritma  k- means  dengan  teknik  clustering  sudah  sering digunakan salah satu nya untuk kasus pengelompokkan penyakit, diantaranya penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ninaria  Purba, Poningsih dan Heru Satria Tambunan menerapkan  Algoritma K-Means  Clustering Pada  Penyebaran  Penyakit  Infeksi  Saluran Pernapasan  Akut  (ISPA)  di  Provinsi  Riau  yang menghasilkan  daerah  memiliki  kasus  ISPA teringgi  adalah  kabupaten  Dumai  dan  Pekan Baru.  (Purba  et  al.,  2021),  Aninda  Rachman, Aden,  S.Si.,  M.Pd  dan  Yulianti  Rusdiana,  S.Si., M.Sc  dalam  penelitiannya  penerapan  algortima k-means  clustering  untuk  menentukan  penyakit menular dan tidak menular, dari 30 sampel data yang  diujikan  maka  diperoleh  bahwa  penyakit TB  paru  merupakan  penyakit  yang  paling menular  di  daerah  kecamatan  kota  Tanggerang
(Rachma  et  al.,  2019).  Pengelompokkan penyakit berdasarkan tingkat keparahannya oleh Mentari  Tri  Indah  Rahmayani.  Ia  melakukan penelitian  di  daerah  Bandar  Seikijang  hasilnya sebanyak  149  orang  dengan  persentase  53,59%, penyakit  ringan  82  orang  dan  penyakit  berat sebanyak  47  orang.  ISPA  adalah  penyakit  yang paling  banyak  diderita  masyarakat  yang  tinggal disekitar  puskesmas  disusul  oleh  penyakit  DBD dan malaria. (Rahmayani, 2018).
Keterbaruan  dari  penelitian  ini  ialah  studi kasus  pengelompokkan  penyakit  kronis  lansia warga kelurahan pulogebang, dengan mengembangkan proses klasifikasi ini menggunakan  model  data  mining  dengan algoritma k-means.
Dari  hasil  penelitian  dan  evaluasi  penelitian menunjukkan  bahwa  algoritma  k-means  dinilai cukup akurat dalam melakukan pengelompokkan penyakit.  Dari  analisis  di  atas,  penulis  ingin melakukan  penelitian  dengan  mengelompokkan penyakit  berbasis    lingkungan  dan  yang  bukan berbasis  lingkungan  dengan  teknik  clustering algoritma  k-means.  Tujuannya  agar  hasil penelitian  ini  dapat  menjadi  bahan  penyuluhan bagi puskesmas agar masyarakat dapat terhindar dari penyakit yang bersumber dari lingkungan.
Data  mining  adalah  point  utama  dari  proses KDD (Knowledge Discovery in Database) , yaitu eksplor  data  dari  algoritma,  membangun  model dari  pola  yang  belum  diketahui.  (Krisna Ferdinan  Leo  Simanjuntak,  Annita  Carolina  Br Barus, 2021).
Definisi  lain  dari  Data  mining  adalah  suatu aktifitas    untuk  mencari pola  yang  menarik  dari data  dalam  jumlah  besar,  dan  data-data  tersebut tersimpan dalam database .(Wardhani, 2016) Untuk pengolahan data dalam skala besar teknik data  mining  dapat    digunakan.  Hasil  pengolahn data  dari  teknik  data  mining  ini  menghasilkan suatu  informasi  baru  yang  berguna  untuk mengambil  suatu  keputusan.(Sugianto  et  al., 2020)
Teknik  clustering  dengan  algoritma  k-means merupakan  teknik  yang  sering  digunakan  untuk menyelesaikan  suatu  masalah.(Sugianto  et  al., 2020),  (Gustientiedina  et  al.,  2019),  (Utomo, 2020).  Proses  yang  dilakukan  dalam  metode clustering untuk menyelesaikan masalah dengan menggabungkan  data.  Data  yang  digabungkan
mempunyai  kesamaan  sifat  kedalam  satu kelompok  kecil  .  Dalam    penerapannya  agar tujuan  yang  diinginkan  dapat  tecapai  maka setiap  tahapan  algoritma  teknik  clustering  harus dilakukan.(Sari et al., 2020)
Pada  dasarnya  penggunaan  algoritma  ini tergantung  pada  data  yang  didapatkan  dan  hasil yang  ingin  dicapai  pada  akhir  proses.(Agustina et al., 2012).

## 2. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini ada beberapa teknik yang penulis gunakan dalam pengumpulan data, yaitu: 1. Wawancara Wawancara  ini  dilakukan  kepada  salah seorang  pegawai  puskesmas  Sungai  Tarab  2 bagian  sanitarian,  pada  bulan  Oktober  2021 minggu ketiga. Adapun hasil wawancara nya adalah  bahwasanya  pasien  yang  mengidap penyakit  berdasarkan  faktor  lingkungan masih  banyak  terjadi  hal  ini  dikarenakan masih  banyak  masyarakat  yang  belum memahami  dampak  dari  lingkungan  yang kurang bersih.
2. Studi kepustakaan
Dalam studi kepustakaan penulis
pengumpulan  data  dengan  mempelajari jurnal-jurnal  terkait algoritma k-menas ,  buku panduan  data  mining,  atikel-artikel  serta sumber  lainnya  yang  dianggap  perlu  dan mendukung Analisa Data.
Di  bawah  ini  merupakan  tahapan  yang dilakukan dalam penelitian.

## Gambar 1. Metode Peneltian
Dari  gambar  1  di  atas  maka  dapat  penulis jelaskan bahwa:
1. Analisa masalah
Melakukan pengelompokkan penyakit berdasarkan  lingkungan  dan  penyakit  yang bukan berdasarkan lingkungan dengan menggunakan beberapa variabel yaitu umur dan kode diagnose.
2. Mempelajari Literatur
Adapun  literature  yang  penulis  gunakan dalam penelitian ini adalah jurnla-jurnal tentang k-menas,  artikel  di  internet  serta  buku  referensi yang dapat mendukung dalam penelitian ini.
3. Pengumpulan Data Pada  tahap  selanjutnya  adalah  pengumpulan data. Penulis memperoleh data penelitian ini dari wawancara dengan salah satu pegawai puskesmas  bagian  sanitarian  ditambah  dengan studi kepustakaan. 4. Pengolahan Data dengan K-Means
Setelah   melakukan pengumpulan data maka tahap  selanjutnya  adalah  mengolah  data  yang ada  dengan  metode  k-means.  Pengolahan  data dengan  metode  k-means  dilakukan  secara manual  dengan  bantuan  ms.  Excel.  Kemudian hasil  perhitungan  manual  akan  di  bandingkan dengan  hasil perhitungan menggunakan  aplikasi rapid miner . 5. Pengujian dengan RapidMiner Tahap ini dilakukan setelah selesai
mekalukan  pengolahan  data  manual  dengan metode  k-means.  Tujuan  nya  adalah  untuk
78 | Jurnal JOISIE, Volume  5, Nomor  2 Desember 2021
melakukan pengujian dengan aplikasi RapidMiner,  apakah  sama  hasil  yang  diperoleh perhitungan  manual  dengan  metode  k-means dengan aplikasi rapidMiner.
6. Kesimpulan Setelah pengujian selesai maka akan dilanjutkan dengan proses analisa yang menghasilkan  suatu  kesimpulan  dari  penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 IMPLEMENTASI ALGORITMA K- MEANS Algoritma k-means digunakan untuk mengelompokkan data pasien kedalam beberapa kelompok, dalam penelitian ini ada dua kategori pengelompokkan  penyakit.  Pengelompokkan tersebut  berdasarkan  atribut  Umur  dan  Kode diagnose. Adapun langkah-langkah dari pengelompokkan data adalah sebagai berikut:
1. Langkah  pertama  adalah  menentukan  pusat cluster.
Untuk tahap pertama penentuan pusat cluster dapat  dilakukan  secara  acak  tanpa  ada ketentuannya.
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah data  pasien  yang  berobat  di  puskesmas  sungai tarab 2 per oktober 2021 dan diambil 25 sampel data  yang  akan  diolah  menggunakan  algoritma k-means.  Untuk  data  pasien  dapat  dilihat  pada tabel 1 di bawah ini:

## Tabel 1. Sampel Data Penyakit Pasien Puskesmas Sungai Tarab 2
Data Pasien Jenis Kelamin Umur (Tahun) Kode Diagnosa Diagnosa 1 Perempuan 65 13 Malaria 2 Perempuan 49 13 Malaria 3 Perempuan 77 18 DBD 4 Perempuan 58 16 Dermatitis 5 Perempuan 64 18 DBD 6 Laki-Laki 26 19 Bronkitis 7 Perempuan 19 17 Vertigo 8 Laki-Laki 42 16 Dermatitis 9 Perempuan 47 16 Dermatitis 10 Laki-Laki 8 19 Bronkitis 11 Perempuan 58 18 DBD 12 Laki-Laki 61 13 Malaria 13 Laki-Laki 69 18 DBD 14 Perempuan 30 19 Bronkitis 15 Laki-Laki 24 17 Vertigo
Dari tabel 1 di atas data pasien 3 dan data pasien 14  dijadikan  titik    pusat  cluster  awal    yang dipilih  secara  random,  seperti  pada  tabel  2  di bawah ini:
Tabel 2. Titik Pusat Awal Cluster Data Pasien Umur Kode Diagnosa 3 77 18 14 30 19
2. Tahap  kedua  menghitung  jarak  setiap  data terhadap setiap pusat cluster.
Setelah  mentukan  cluster  awal  langkah selanjutnya  menghitung  jarak  setiap  data  yang ada terhadap setiap pusat cluster.
Dapat mengunakan rumus di bawah ini:
√ (1)
Keterangan:
(x ,y) = Koordinat objek
(s ,t ) = Koordinat Centroid i = Banyaknya objek
Dari  rumus  di  atas  akan  dilakukan  perhitungan nilai matrik jarak sebagai berikut :
Jarak Data Pasien 1 ke pusat cluster C1= √(65-77) 2 + (13-18) 2
C1= 17 C2= √(65-30) 2 + (13-19) 2
C2= 29 Jarak Data Pasien 2 ke pusat cluster C1= √(49-77) 2 + (13-18) 2
C1= 33 C2= √(49-30) 2 + (13-19) 2
C2= 13 Jarak Data Pasien 3 ke pusat cluster C1= √(77-77) 2 + (18-18) 2
C1= 0 C2= √(77-30) 2 + (18-19) 2
C2= 46 Jarak Data Pasien 4 ke pusat cluster C1= √(58-77) 2 + (16-18) 2
C1= 21 C2= √(58-30) 2 + (16-19) 2
C2= 25 Jarak Data Pasien 5 ke pusat cluster C1= √(64-77) 2 + (18-18) 2
C1= 13 C2= √(64-30) 2 + (18-19) 2
C2= 33 Lanjutkan  menghitung  untuk  data  pasien  6 sampai  pada  data  ke-15  sesuai  dengan  sampel data yang akan diujikan.
3. Tahap ketiga adalah melakukan pengelompokkan data.
Setelah  selesai  menghitung  jarak  pada  setiap data maka langkah selanjutnya adalah melakukan pengelompokkan data. Untuk pengelompokkan  data  langkah  awal  dengan mencari  nilai  terkecil  dari  pusat  cluster.  Data yang  memiliki  nilai  terkecil  berada  pada kelompok  yang  sama  dengan  pusat  clusternya. Misalkan  untuk  data  pasien  1,  jarak  terkecil diperoleh  pada  cluster  pertama,  sehingga  data pasien  1  akan  menjadi  anggota  dari  cluster pertama.  Posisi  cluster  selengkapnya  dapat dilihat pada tabel 3 dibawah ini:

## Tabel 3. Pengelompokkan Data berdasarkan Cluster Terdekat
Data Pasien C1 C2 1 1 2 1
3 1 4 1
5 1
6 1 7 1 8
1 9 1 10 1 11 1 12 1 13 1 14 1 15 1
Berdasarkan  matrik  yang  didapatkan  pada tabel  di  atas  maka  didapatkan  pengelompokkan sebagai berikut :
C1: (1,3,4,5,11,12 dan 13) C2: (2,6,7,8,9,10,14 dan 15)
4. Tahap  keempat  adalah  menghitung  pusat cluster baru.
Setelah  tahap  pengelompokkan  data  selesai dikerjakan  maka  tahap  selanjutnya  adalah menghitung pusat cluster baru dengan menggunakan rumus ∑ (2)
Keterangan:
Vij  =  Centroid  rata  –  rata  pada  Cluster  ke  –  i untuk variabel ke –j Ni = Jumlah anggota Cluster ke –i i,k = Indeks dari Cluster j = Indeks variabel
Xkj  =  Nilai  data  ke  –k  variabel  ke  –  j  untuk Cluster tersebut
Dengan menggunakan rumus di atas makan akan dicari  pusat  cluster  baru,  seperti  perhitungan  di bawah ini:
C1= ( (
) ) ( ) C1=(64,6 ; 16,3) C2= ( ) ( )
C2= (30,6 ; 17,0)
Dari  perhitungan  di  atas  maka  didapatkan  pusat cluster baru dalam matrik tabel sebagai berikut :
Tabel 4. Titik Pusat Cluster Baru
C1 64,6 16,3 C2 30,6 17,0
5. Tahap kelima adalah mengulang tahap kedua yaitu  menghitung  jarak  setiap  data  terhadap setiap cluster.
Setelah memperoleh pusat cluster baru maka lakukan  kembali  perhitungan  mencari  jarak setiap  data.  Langkah  ini  dilakukan  sampai  tidak ada  lagi  anggota  cluster  yang  berubah.  Jika masih  terjadi  perubahan  posisi  cluster  maka ulang  lagi  mencari  pusat  cluster  baru  dan menghitung  jarak  pada  setiap  data  dan  jika posisi cluster sudah  tidak mengalami  perubahan maka perhitungan dapat dihentikan.

## 3.2 IMPLEMENTASI RAPID MINER
Dalam implementasinya rapid miner digunakan untuk membandingkan hasil perhitungan  manual  dengan  algoritma  k-means dan  perhitungan  menggunakan  aplikasi  rapid
80 | Jurnal JOISIE, Volume  5, Nomor  2 Desember 2021
miner.  Berikut  adalah  pengolahan  data  penyakit dengan  metode  k-means  menggunakan  aplikasi rapid miner
Gambar 2. Pemodelan k-means dengan rapid miner
Pada gambar 2 di atas merupakan  pemodelan k-means  clustering  menggunakan  rapid  miner, yang memiliki  jumlah cluster sebanyak 2 buah.

## Gambar 3.  Hasil data cluster K-Means dalam implementasi Rapid Miner
Pada  gambar  3  merupakan  cluster  model, sesuai  dengan  inisialisasi  cluster  sebanyak  2 buah  maka  pendefinisaanya  k  dengan  jumlah cluster 0 ada 10 items dan cluster 1 ada 5 items dengan  total  items  sebanyak  15  sesuai  dengan jumlah sampel data yang digunakan.
Gambar 4.  Data centroid berdasarkan cluster dan atribut
Pada gambar 4 di atas merupakan perhitungan  antara  jarak  cluster  dan  centroid dengan rapid miner. Dapat dilihat pada cluster 0 untuk attribute umur memiliki  nilai 59 dan 21,4 untuk  nilai  cluster_1  sedangkan  padda  attribute kode  diagnose  cluster  0  memiliki  nilai  15,9  dan cluster 1 nilainya 18,2

## 4. SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  maka dapat diambil beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan penyakit berdasarkan lingkungan  dan  yang  bukan  berdasarkan lingkungan  dengan  menggunakan  varibael umur dank ode diagnose.
2. Inisialisasi  cluster  sebanyak  2  buah,  yaitu cluster  0  dan  cluster  1.    Dimana  cluster  0 pengelompokkan penyakit berbasis lingkungan  lingkungan  sedangkan  cluster  1 tidak  berbasis  lingkungan.  Dimana  penyakit yang  termasuk  cluster_0  adalah  malaria,  dbd dan  dermatitis  sebanyak  10  items  sedangkan penyakit  yang  termasuk  cluster_1  adalah vertigo dan brongkitis sebanyak 5 items.
3. Dari  perhitungan  manual  teknik  k-means memperoleh  hasil  yang  sama  dengan menggunakan aplikasi rapid miner, pembuktian  ini  mencapai  nilai  keakuratan 90% dari sampel data yang dilakukan.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Agustina, S., Yhudo, D., Santoso, H.,
Marnasusanto,  N.,  Tirtana,  A.,  &  Khusnu, F.  (2012).  Clustering  Kualitas  Beras Berdasarkan  Ciri  Fisik  Menggunakan Metode K-Means Algoritma. Clustering K- Means .
Gustientiedina,  G.,  Adiya,  M.  H.,  &  Desnelita, Y.  (2019).  Penerapan  Algoritma  K-Means
Untuk Clustering Data Obat-Obatan. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem Informasi , 5 (1), 17–24. https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i1.2019. 17-24 Irmawati, S. (2017).  Kualitas Pelayanan Kesehatan Di Puskesmas Sangurara Kecamatan  Tatanga  Kota  Palu. Katalogis ,
5 (1), 188–197.
Krisna  Ferdinan  Leo  Simanjuntak,  Annita
Carolina Br Barus, A. (2021). Implementasi  Metode  Decision  Tree  Dan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Kepribadian  Masyarakat. JOISIE  Journal
Of  Information  System  And  Informatics Engineering , 5 (1), 51–59.
Purba,  N.,  Poningsih,  P.,  &  Tambunan,  H.  S.
(2021).  Penerapan  Algoritma  K-Means Clustering  Pada  Penyebaran  Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) di Provinsi  Riau. Journal  of  Information System  Research  (JOSH) , 2 (3),  220–226. http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/josh/article/view/736
Rachma,  A.,  Aden,  A.,  &  Rusdiana,  Y.  (2019). Analisis  Cluster  Menggunakan  Algoritma K-Means  Cluster  Untuk  Culstering  Jenis Penyakit  Menular  Pada  Puskesmas  Di Kecamatan Kota Tangerang. Jurnal Saintika  Unpam :  Jurnal  Sains  Dan Matematika Unpam , 2 (1), 15. https://doi.org/10.32493/jsmu.v2i1.2915
Rahmayani, M. T. I. (2018). Analisis Clustering
Tingkat Keparahan Penyakit Pasien
Menggunakan  Algoritma  K-Means. Jurnal Inovasi Teknik Informatika , 1 (2), 40–44. Sari,  Y.  P.,  Primajaya,  A.,  &  Irawan,  A.  S.  Y. (2020).  Implementasi  Algoritma  K-Means untuk  Clustering  Penyebaran  Tuberkulosis di Kabupaten Karawang. INOVTEK Polbeng  -  Seri  Informatika , 5 (2),  229.
https://doi.org/10.35314/isi.v5i2.1457 Sugianto,  C.  A.,  Rahayu,  A.  H.,  &  Gusman,  A.
(2020). Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan  Penyakit  Pasien  pada Puskesmas  Cigugur  Tengah. Journal  of Information  Technology , 2 (2),  39–44. https://doi.org/10.47292/joint.v2i2.30 Syahputra,  S.,  Ramadani,  S.,  Manaor,  A.,  &
Pardede,  H.  (2020).  Menentukan  Strategi Promosi Menggunakan Algoritma Clustering  K-Means. JOISIE  Journal  Of Information System And Informatics Engineering , 4 (1), 7–14.
Utomo,  W.  (2020).  Penerapan  Algoritma  K- Means  Untuk  Pengelompokkan  Penyakit Kronis  pada  Warga  Lansia  (Studi  Kasus Pada:  Posyandu  Lansia  RW  07). Jurnal Media  Informatika  … , 4 (4),  1153–1161. https://doi.org/10.30865/mib.v4i4.2410
Wardhani,  A.  K.  (2016).  K-Means  Algorithm Implementation  for  Clustering  of  Patients Disease  in  Kajen  Clinic  of  Pekalongan. Jurnal Transformatika , 14 (1), 30.
https://doi.org/10.26623/transformatika.v1 4i1.387