## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 737 − 741 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2905

## Pengklasterisasian Data Penyakit Hipertensi dengan Menggunakan Metode K-Means
Fitria Rahmadayanti * , Inda Anggraini, Tri Susanti
Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Pagar Alam Jl. Masik Siagim No.75, Karang Dalo, Kec. Dempo Tengah, Kota Pagar Alam, Sumatera Selatan, Indonesia Email: 1* ria.ria.rr71@gmail.com, 2 indaanggraini@gmail.com, 3 Trisusanti@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ria.ria.rr71@gmail.com Submitted: 11/01/2023 ; Accepted: 31/01/2023 ; Published: 31/01/2023
Abstrak- Meningkatnya jumlah dan ragam penyakit yang diderita masyarakat akibat perubahan gaya hidup yang dipengaruhi oleh kemajuan zaman. Pendataan penyakit secara berkala akan meningkatkan penumpukkan data. Hal tersebut sering terjadi kesalahan  dalam  proses  pencarian  data  sehingga  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dalam  pencarian  data  tersebut. Penelitian ini berfokus pada pendataan penyakit hipertensi dan bertujuan untuk melakukan klasterisasi terhadap data tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah CRISP-DM dengan proses business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation dan deployment. Algoritma yang digunakan dalam klasterisasi ini adalah alrogitma K- Means. Hasil dari penelitian ini dapat memberikan informasi mengenai hasil 2 cluster, yaitu cluster 0 Normal dan cluster 1 Hipertensi.
Kata Kunci: Penyakit Hipertnsi; Data Mining; Klasterisasi; CRISP-DM; K-Means
Abstract- The increasing number and variety of diseases suffered by the community due to lifestyle changes that are influenced by the progress of the times. Periodic disease data collection will increase the accumulation of data. This is often an error in the data search process so that it takes a long time to search the data. This study focuses on data collection on hypertension and aims to cluster the data. The method used in this study is CRISP-DM with a business understanding process, data understanding, data preparation, modeling, evaluation and deployment. The algorithm used in this clustering is the K-Means algorithm. The results of this study resulted in 2 clusters, namely cluster 0 Normal and cluster 1 Hypertension.  The results of this study can provide information about the results of 2 clusters, namely cluster 0 Normal and cluster 1 Hypertension
Keywords : Hypertension Disease; Data Mining; Clustering; CRISP-DM; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Meningkatnya  jumlah  dan  ragam  penyakit  yang  diderita  masyarakat  akibat  perubahan  gaya  hidup  yang dipengaruhi oleh kemajuan zaman[1]. Pendataan penyakit secara berkala akan meningkatkan penumpukkan data. Hal tersebut sering terjadi kesalahan dalam proses pencarian data sehingga membutuhkan waktu yang cukup lama dalam  pencarian  data  tersebut.  Penelitian  ini  berfokus  pada  pendataan  penyakit  hipertensi  dan  bertujuan  untuk melakukan  klasterisasi  terhadap  data  tersebut.  Penyakit  hipertensi  merupakan  salah  satu  jenis  penyakit  yang menyerang organ dalam tubuh yang dapat membahayakan hidup seseorang, Hipertensi juga suatu gangguan pada sistem peredaran darah, yang cukup banyak mengganggu kesehatan masyarakat[2][3].
Pengelolaan data penyakit pasien selama ini masih dengan manual seperti, pasien datang ke administrasi, pihak administrasi  akan mengarahkan pasien ke poli, pihak poli mencatat data pasien, data pasien akan dicatat ke dalam  blangko  yang  diberikan  oleh  pihak  pengolah  data  penyakit  pasien,  blangko  tersebut  dikembalikan  ke pengolah data penyakit pasien,  Blangko tersebut dikembalikan ke pihak pengelolaan data penyakit pasien, data penyakit  pasien  diketik  menggunakan  Microsoft  Excel  di  cetak  dan  diarsipkan  di  dalam  map  odner.  Dalam pencarian  data  penyakit  pasien  harus  membuka  arsip  dan  mencari  satu  per  satu  jadi  butuh  waktu  lama  dan kemungkinan kesalahan yang terjadi sangat besar dalam pencarian data. Walau sudah memiliki fasilitas komputer, namun  belum ada sistem yang dapat menunjang dalam pengelolaan data, khususnya pengelolaan data penyakit pasien.  Dengan  kata  lain,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mewujudkan  pengelompokan  data  penyakit  pasien sehingga diperoleh hasil klasterisasi Hipertensi.
Menurut  Larose  data  mining  merupakan  sebuah  proses  yang  menggunakan teknik  statistik,  matematika, kecerdasan buatan, dan machine learningyang mengekstraksi dan mengidentifikasi informasiyang bermanfaat dan pengetahuan yang terakit dari berbagai database yang besar[4][5]
Clustering  merupakan  uatu  metode  pengelompokan  berdasarkan  ukuran  kedekatan(kemiripan)[6][7]. Clustering  berbeda  dengan  classification,  bahwa  tidak  ada  variabel  target  clustering.  Pengelompokan  tidak mencoba  untuk  mengklasifikasikan,  memperkirakan,  atau  memprediksi  nilai  variabel  sasaran.  Sebaliknya, algoritma  klasterisasi  berusaha  untuk  mencari  bagian  dari  seluruh  dataset  menjadi  subkelompok  yang  relatif homogen atau kelompok, di mana kesamaan data dalam cluster dimaksimalkan, dan kesamaan data yang di luar klaster diminimalkan[8].  Algoritma K-Means adalah salah satu algoritma dalam data mining yang bisa digunakan untuk  melakukan  pengelompokan/clustering  suatu  data,  Adapun  tujuan  dari  data  clustering  ini  adalah  untuk meminimalisasikan  objective  function  yang  diset  dalam  proses  clustering,  yang  pada  umumnya  berusaha meminimalisasikan variasi di dalam suatu cluster dan memaksimalisasikan variasi antar cluster [4][6].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 737 − 741 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2905
Penelitian  dilakukan  merujuk  pada  penelitian  terdahulu  yakni,  menghasilkan  algoritma  KMeans diimplementasikan untuk mendiagnosis gagal ginjal kronis menggunakan kelompok KMeans. Hasil perhitungan kelompok KMeans digunakan pada saat diagnosis, kumpulan data yang digunakan selama pengujian menyediakan dua kelompok, masing-masing terdiri dari pasien dengan gejala dan penyebab dengan diagnosis berat, dan pasien dapat terus menerima pengobatan[9].
Penelitian  dilakukan  merujuk  pada  penelitian  terdahulu  yang  kedua  yakni,  Penelitian  ini  menggunakan teknik data mining untuk mencari informasi baru dari dataset rekam medis mata. Algoritma KMeans dipilih untuk tujuan ini. Hasil pengujian untuk penelitian ini menggunakan perbandingan antara perbedaan dalam kelas (BVC) dan variasi dalam kelas (WVC)[10].
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  CRIPS  DM  dengan  tahapan  yaitu  Business  Understanding (Pemahaman  Bisnis),  Data  Understanding  (Pemahaman  Data),  Data  Preparation  (Pengolahan  Data),  Modeling (Pemodelan), Evaluation  (Evaluasi) dan Deployment (Penyebaran)[11][12][13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode penelitian yang digunakan sesuai dengan alur pada model CRIPS-DM menyediakan standart proses data mining sebagai strategi pemecahan masalah secara umum dari bisnis atau unit penelitian[14][15].
Gambar 1. Metode CRIPS-DM[16]
Penelitian  ini  menerapkan  metode  CRIPS-DM  dengan  tahapan  pada  Gambar  1  merupakan  Siklus hidup dalam CRIPS-DM  (Cross Industry Standard Process for Data Mining) ada enam fase yaitu [9][15][17]:
a) Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Fase  pemahaman  bisnis  ini  dilakukan  memahami  permasalahan  dalam  topik  penelitian  ini  yakni,  membantu pengelompokkan data penyakit hipertensi menggunakan algoritma K-Means.
b) Data Understanding (Pemahaman Data)
Fase pemahaman data yakni, dalam penelitian data yang dikumpulkan adalah data penyakit pasien pada  UPTD Puskesmas Bumiagung.

## Data Preparation (Pengolahan Data)
Fase pengolahan data yaitu melakukan perhitungan yang baik. Pada tahap  pengolahan data ini dilakukan proses cleaning  data  yang  digunkan  untuk  menghilangkan  informasi  atau  data  yang  tidak  dibutuhkan  dalam  proses pengolahan data[15].
c) Modeling  (Pemodelan)
Fase pemodelan yakni, telah dipilih data yang sesuai dengan jenis data yang akan digunaka pada proses mining. Teknik  data  mining  yang  digunakan  adalah  teknik  Clustering  dan  menggunanakan  Algortima  K-Means. Diharapkan  dengan  menggunakan  teknik  dan  algoritma  tersebut  dapat  menentukan  kelas  unggulan  dengan baik[15].
d) Evaluation  (Evaluasi)
Tahapan evaluasi dalam penelitian ini adalah 1) Mengevaluasi hasil; 2) Meninjau Proses; 3) Menentukan Langkah Selanjutnya[18][17]

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 737 − 741 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2905
e) Deployment (Penyebaran )
Tahapan penyebaran yakni, hasil penelitian ini dapat menjadi acuan untuk menentukan Langkah guna mengatasi permasalahan dalam penumpukkan data penyakit pasien.
f) K-Means
Algoritma K-Means [19] [20]merupakan algoritma yang mempartisi data ke dalam cluster – cluster sehingga data yang memiliki kemiripan berada pada satu cluster yang sama dan data yang memiliki ketidaksamaan berada pada cluster yang lain. Langkah – Langkah melakukan Klastering dengan metode K-Means [15]:
D(i, j) =   √(x 1I − x 1J ) 2 + (x 2I − x 2J ) 2 + (… … … . ) 2 + (x KI − x KJ ) 2 (1)
dimana[15]:
D(i, j) = Jarak data ke i ke pusat cluster j Xki = Data ke i pada atribut data ke k Xkj = Titik pusat ke j pada atribut ke k Penjelasannya[15] : a) Tentukan jumlah cluster.
b) Inisialisasi pusat cluster (centroid) secara random.
c) Alokasikan semua data ke cluster terdekat. Demikian juga kedekatan suatu data ke cluster tertentu ditentukan jarak antara data dengan pusat cluster.
d) Hitung  kembali  pusat  cluster  dengan  keanggotaan  cluster  yang  sekarang. Pusat  cluster  adalah  rata-rata  dari semua data/ objek dalam cluster tertentu.
e) Tugaskan lagi setiap objek memakai pusat cluster yang baru. Jika pusat cluster tidak berubah lagi maka proses clustering selesai. Atau, kembali ke langkah nomor 3 sampai pusat cluster tidak berubah lagi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means dalam penerapan metode data mining. Adapun untuk mengetahui hasil  klasterisasi  mengenai  data  penyakit  hipertensi.  Dalam  penelitian  ini  mempunyai  beberapa  tahapan  adalah sebagai berikut:

## 3.1.  Dataset
Pada penelitian ini dataset yang digunakan mempunyai beberapa atribut yaitu umur/tahun, jenis kelamin, sistolik dan diastolik. Berikut tabel dataset yang digunakan.
Tabel 1. Dataset No  Umur/Tahun  Jenis Kelamin Sistolik  Diastolik 1 65 1 140 90 2 70 1 170 90 3 64 2 140 90 4 75 2 190 100 5 64 1 140 90 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. ..
Setelah mendapatkan dataset Langkah selanjutnya adalah proses  Import data dengan software  Rapid Minner.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 737 − 741 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2905

## 3.2   Tampilan Performance Rapid Miner
Gambar  di bawah ini merupakan tampilan dataset yang telah di Importkan pada Rapid Minner, kemudian dataset akan dikelola dengan Algoritma K-Means dengan jumlah klaster yang terdiri dari dua klaster.
Gambar 3. Halaman Performance Rapid Miner

## 3.3.  Hasil Clustering Data Dengan K-Means
Halaman ini merupakan halaman hasil clustering dari proses pengImportan data sebelumnya ketika kita melakukan run as pada halaman proses  clustering maka tampil halaman hasil  clustering  seperti pada gambar di bawah ini, dimana jumlah klaster yang terbentuk menjadi dua klaster yaitu cluster 0 dan cluster 1. Cluster 0 kategori normal dan cluster 1 kategori hipertensi.
Gambar 4. Hasil Clustering Data Dengan K-Means
Aturan yang digunakan untuk mengelompokkan/cluster data berdasarkan hasil perhitungan jarak adalah : 1) Jika C0 < C1 maka  cluster  0;  2) Jika C0 > C1 maka  cluster  1.  Di dapatkan pola jika  umur lebih  dari  sama dengan 50 dan sistolik lebih dari 140 dan diastolic lebih dari 100 maka cluster 1 atau hipertensi. Jika tidak maka normal.

## 4. KESIMPULAN
Penerapan Metode K-Means untuk pengelompokan data penyakit Hipertensi menyimpulkan bahwa algoritma ini mampu membuat pengelompokkan data penyakit hipertensi. Dengan kata lain, melalui aplikasi rapidminner sama dengan hasil yang di terapkan dengan jumlah cluster yang terdiri dari dua cluster yang mana cluster di mulai dari cluster  0,  dan  cluster  1.  Di  dapatkan  pola jika  umur  lebih  dari  sama  dengan  50  dan  sistolik  lebih  dari  140  dan diastolic lebih dari 100 maka cluster 1 atau hipertensi. Jika tidak maka normal. Obyek yang diteliti dengan metode K-Means  dalam  mengkalsifikasi  data  penyakit  hipertensi  adalah  belum  pernah  diteliti  oleh  peneliti  lain sebelumnya.  Penelitian  ini  memiliki  kelemahan  yaitu  hanya  menggunakan  satu  metode  saja  dalam  penelitian. Karenanya  untuk  penelitian  lebih  lanjut  diperlukan  melakukan  dengan  gabungan  dua  atau  lebih  metode  data mining,  sehingga  menghasilkan  hasil  data  mining  yang  lebih  berguna  dan  lebih  unggul.    Juga  diperlukan melakukan  penelitian  pada  kumpulan  obyek  data  besar  lainnya,  sehingga  memberikan  pengetahuan  yang  luas terhadap implikasi dari data mining.

## REFERENCES
[1] B. S. Santoso, M. Rahmah, T. Setiasari, and S. Puji, “Perkembangan dan masa depan telemedika di indonesia,”  Res.
Gate, vol. 2, no. 100, p. 8, 2015, [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/profile/Budi_Santoso28/publication/281497363_PERKEMBANGAN_DAN_MASA_DE PAN_TELEMEDIKA_DI_INDONESIA/links/55eb90cf08ae3e1218469f85/PERKEMBANGAN-DAN-MASA-

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 737 − 741 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2905
DEPAN-TELEMEDIKA-DI-INDONESIA.pdf.
[2] I. Print, N. Azwanti, E. Elisa, U. P. Batam, and J. R. S. Kuning, “InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan Analisis Pola Penyakit Hipertensi Menggunakan Algoritma C4 . 5,” vol. 2, 2019.
[3] F. Risiko et al., “J Urnal,” vol. 5, no. 2, 2015.
[4] P. M. Silitonga Irene Sri, “Klusterisasi Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia Pasien Dengan Menggunakan K-Means  Clustering,”  J.  TIMES,  vol.  VI,  no.  Vol  6,  No  2  (2017),  pp.  22–25,  2017,  [Online].  Available: http://ejournal.stmik-time.ac.id/index.php/jurnalTIMES/article/view/584.
[5] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Datamining Pada Populasi Daging Ayam Ras Pedaging Di Indonesia  Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  K-Means  Clustering,”  InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform.  dan  Teknol. Jaringan), vol. 2, no. 1, pp. 60–67, 2017, doi: 10.30743/infotekjar.v2i1.164.
[6] D. Tyas and P. Hapsari, “Penerapan algoritma k-means pada kualitas gizi bayi di indonesia,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2017, pp. 79–84, 2017.
[7] A. De Wibowo, M. Sidik, and M. Artiyasa, “Menerapkan K-Means Clustering untuk Segmentasi,” vol. 2, no. 3, pp. 57– 61, 2020.
[8] T. Kesehatan et al., “Dan Kota Di Jawa Tengah.”
[9] H. Hervisari, S. Musdalifah, and I. W. Sudarsana, “Implementasi Algoritma K-Means Untuk Diagnosa Penyakit Gagal Ginjal Kronis,” J. Ilm. Mat. Dan Terap., vol. 11, no. 1, pp. 27–35, 2016, doi: 10.22487/2540766x.2014.v11.i1.7468.
[10]  A. M. Siregar, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokan Daerah Rawan Bencana Di Indonesia,”  Intern. (Information Syst. Journal), vol. 1, no. 2, pp. 1–10, 2019, doi: 10.32627/internal.v1i2.42.
[11]  M.  Rafi  Muttaqin,  T.  Iman  Hermanto,  M.  Agus  Sunandar,  P.  Studi  Teknik  Informatika,  and  S.  Tinggi  Teknologi Wastukancana,  “Penerapan  K-Means  Clustering  Dan  Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining  (Crisp-Dm) Untuk  Mengelompokan  Penjualan  Kue,”  vol.  19,  no.  1,  pp.  38–53,  2022,  [Online].  Available: https://journal.unpak.ac.id/index.php/komputasi.
[12]  G.  Gunawan,  “Data  Mining  Using  Crisp-Dm  Process  Framework  on  Official  Statistics:  a  Case  Study  of  East  Java Province,” J. Ekon. dan Pembang., vol. 29, no. 2, pp. 183–198, 2021, doi: 10.14203/jep.29.2.2021.183-198.
[13]  D. Astuti, “Penentuan Strategi Promosi Usaha Mikro Kecil Dan Menengah (UMKM) Menggunakan Metode CRISP-DM dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Informatics, Inf. Syst. Softw. Eng. Appl., vol. 1, no. 2, pp. 60–72, 2019, doi: 10.20895/inista.v1i2.71.
[14]  I. P. Astuti, “Prediksi Ketepatan Waktu Kelulusan Dengan Algoritma Data Mining C4.5,” Fountain Informatics J., vol. 2, no. 2, p. 5, 2017, doi: 10.21111/fij.v2i2.1067.
[15]  C.  Satria  and  A.  Anggrawan,  “Aplikasi  K-Means  berbasis  Web  untuk  Klasifikasi  Kelas  Unggulan,”  MATRIK    J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 21, no. 1, pp. 111–124, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1473.
[16]  Y. Suhanda, I. Kurniati, and S. Norma, “Penerapan Metode Crisp-DM Dengan Algoritma K-Means Clustering Untuk Segmentasi Mahasiswa Berdasarkan Kualitas Akademik,” J. Teknol. Inform. dan Komput., vol. 6, no. 2, pp. 12–20, 2020, doi: 10.37012/jtik.v6i2.299.
[17]  A.  P.  Fadillah,  “Penerapan  Metode  CRISP-DM  untuk  Prediksi  Kelulusan  Studi  Mahasiswa  Menempuh  Mata  Kuliah (Studi  Kasus  Universitas  XYZ),”  J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  1,  no.  3,  pp.  260–270,  2015,  doi: 10.28932/jutisi.v1i3.406.
[18]  A. Rohman and A. Rufiyanto, “Komparasi Model Decision Tree Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Di Universitas Pandanaran,” Neo Tek., vol. 6, no. 1, pp. 8–12, 2020, doi: 10.37760/neoteknika.v6i1.1427.
[19]   mohamad jajuli nurul rohmawati, sofi defiyanti, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,” Jitter 2015, vol. I, no. 2, pp. 62–68, 2015.
[20]  H.  Priyatman,  F.  Sajid,  and  D.  Haldivany,  “Klasterisasi  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk Memprediksi  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa,”  J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform.,  vol.  5,  no.  1,  p.  62,  2019,  doi: 10.26418/jp.v5i1.29611.