DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.430 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1647-1654 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## GROUPING THE PREVALENCE OF DISEASE CASES BY AGE IN BANDUNG CITY HOSPITALS USING K-MEANS
Irfan Soliani 1 , Safitri Juanita *2
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, DKI Jakarta, Indonesia Email: 1 1812510418@student.budiluhur.ac.id , 2 safitri.juanita@budiluhur.ac.id
(Naskah masuk: 29 Juni 2022, Revisi: 3 Juli 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
In 2019, the World Health Organization (WHO) stated that the top 10 types of diseases accounted for 55% of the 55.4 million deaths in the world. Meanwhile, in Indonesia, the province of West Java has the largest population, with the capital  city of Bandung. Based on the health profile of  the Bandung City Hospital, there were the ten highest diseases based on 18,147 cases. However, the data has not been processed into helpful information for the health department, especially the city of Bandung, to help determine disease cases by age group. So that the contribution  of  this  study  is  to  classify  the  prevalence  of  disease  cases  by  age  in  Bandung  City  Hospital;  this study  aims  to  help  the  Bandung  City  Health  Office  take  preventive,  treatment  and  counselling  actions  against diseases that have a prevalence of disease cases based on age. This study uses the CRISP-DM methodology, with the  K-Means  clustering  method  and  the  testing  method  using  the  elbow  method  and  the  Davies-Bouldin  Index (DBI).  Data  processing  using  rapid  miner  software  and  python  programming.  This  study  concludes  that  the optimal  cluster  value  is  K=2.  The  value  of  cluster  0  consists  of  the  type  of  disease  with  the  lowest  case,  and cluster 1 consists of the kind of disease with the highest case. Cluster 1 is the elderly and adult age group, while the age group in cluster 0 is the infant age group, the toddler age group, and the child age group.
Keywords : CRISP-DM, Davies-Bouldin Index, K-Means Algorithm, Prevalence of Disease.

## PENGELOMPOKAN PREVALENSI KASUS PENYAKIT BERDASARKAN USIA DI RSUD KOTA BANDUNG MENGGUNAKAN K-MEANS

## Abstrak
Pada  tahun  2019,  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO)  menyatakan  bahwa  10  jenis  penyakit  teratas menyumbang 55% dari 55,4 juta kematian di dunia. Sementara itu, di Indonesia, provinsi  Jawa Barat  memiliki jumlah  penduduk  terbesar,  dengan  ibu  kota  Bandung.  Berdasarkan  profil  kesehatan  RSUD  Kota  Bandung, terdapat  sepuluh  penyakit  tertinggi  berdasarkan  18.147  kasus.  Namun  data  tersebut  belum  diolah  menjadi informasi  yang bermanfaat  bagi dinas kesehatan khususnya Kota Bandung untuk  membantu menentukan kasus penyakit  berdasarkan  kelompok  umur.  Sehingga kontribusi  penelitian  ini  adalah  mengklasifikasikan  prevalensi kasus  penyakit  menurut  umur  di  RSUD  Kota  Bandung;  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  Dinas Kesehatan  Kota  Bandung  melakukan  tindakan  preventif,  pengobatan  dan  penyuluhan  terhadap  penyakit  yang memiliki  prevalensi  kasus  penyakit  berdasarkan  umur.  Penelitian  ini  menggunakan  metodologi  CRISP-DM, dengan  metode  clustering  K-Means  dan  metode  pengujian  menggunakan  metode  elbow  dan  Davies-Bouldin Index  (DBI).  Pengolahan  data  menggunakan  software  rapid  miner  dan  pemrograman  python.  Penelitian  ini menyimpulkan  bahwa  nilai  cluster  yang  optimal adalah  K=2.  Nilai  cluster  0 terdiri  dari  jenis  penyakit  dengan kasus terendah, dan cluster 1 terdiri dari jenis penyakit dengan kasus tertinggi. Klaster 1 adalah kelompok umur lanjut usia dan dewasa, sedangkan kelompok umur pada klaster 0 adalah kelompok umur bayi, kelompok umur balita, dan kelompok umur anak.
Kata kunci : Algoritma K-Means, CRISP-DM, Davies-Bouldin Index (DBI), Prevalensi Penyakit.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  tahun  2019, World  Health  Organization (WHO)  menyebutkan  bahwa  terdapat  10  jenis penyakit  teratas  menyumbang  penyebab  kematian 55% dari  55,4 juta kematian yang ada di Dunia  [1].
Di Indonesia, penyakit teratas berdasarkan informasi Kementerian Kesehatan Republik
Indonesia (Kemenkes  RI)  didominasi  oleh  penyakit  tidak menular,  seperti  Jantung,  Kanker,  Gagal  ginjal  dan Stroke yang sebagian besar dialami oleh usia dewasa dan  usia  manula  [2][3].  Salah  satu  provinsi  yang
memiliki  penduduk  terbanyak  di  Indonesia,  yaitu provinsi Jawa Barat atau tepatnya di Kota Bandung, berdasarkan  dari  data  profil  kesehatan  tahun  2019 [4]  terdapat  21  kasus  penyakit  terbesar  di  Kota Bandung,  beberapa  penyakit  tersebut  diantaranya yaitu nasopharyngitis akut, ispa, hipertensi,
pencernaan
yang terganggu, mialgia, laryngopharyngitis akut, diare dan lainnya. RSUD Kota Bandung melalui laman http://data.bandung.go.id mencatat 10 kasus penyakit  tertinggi  dengan  total  18.146  records  dari tahun  2016-2019.  10  penyakit  tertinggi  tersebut dialami  oleh  berbagai  kelompok  usia.  Kumpulan data tersebut belum menjadi informasi yang berguna bagi  pemerintahan  kota  Bandung  khususnya  bagi RSUD  Kota  Bandung  untuk  dapat    mengetahui klaster  jenis  penyakit  berdasarkan  kelompok  usia, sehingga  kontribusi  pada  penelitian  ini  adalah melakukan  proses  pengelompokan  kasus  penyakit tertinggi  berdasarkan  usia  berdasarkan  data  pada RSUD  Kota  Bandung  menggunakan  algoritma K- Means [5].
Algoritma K-Means merupakan  salah  satu metode  dalam  teknik  klastering  yang  populer[6]. Algoritma  ini  sudah  banyak  digunakan  pada penelitian  sebelumnya,  seperti  yang  dilakukan  oleh Bastian et.al [7] pada penelitian penerapan algoritma K-Means terhadap  penyakit  menular  manusia  di kabupaten  majalengka.  Hasil  penelitian  tersebut didapatkan  6  klaster  penyakit  menular  berdasarkan jumlah  pasien  di  setiap  puskesmas.  Penelitian  ini juga  mengambil  kesimpulan  bahwa  kelebihan algoritma K-Means yaitu  mampu  mengelompokan objek  dalam  jumlah  besar  dengan  pengelompokan yang cepat, dan kekurangan dari algoritma K-Means yaitu hasil pengelompokannya yang mudah berubah- ubah.
Penelitian  lain  yang  menerapkan  algoritma K- Means adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Purba et.al [8]. Pada penelitiannya dilakukan penerapan K- Means terhadap penyebaran penyakit Infeksi Saluran Pernapasan  Akut  (ISPA)  di  Provinsi  Riau.  Dari penelitian  tersebut  didapatkan  bahwa  algoritma K- Means mampu mengelompokan wilayah penyebaran ISPA di  Provinsi  Riau ke dalam dua  klaster dengan klaster  1  merupakan  wilayah  klaster  rekomendasi rendah  dan  klaster  2  merupakan  wilayah  klaster tinggi  dengan  tujuan  dapat  membantu  Dinas Kesehatan Provinsi Riau untuk pencegahan, pengobatan dan juga penyuluhan.
Penelitian
lainnya yang menggunakan
algoritma K-Means
adalah penelitian pengelompokan  penyakit  Demam  berdarah  dengue di  Rumah  Sakit  Dharma  Kerti  yang  dilakukan  oleh Adiputra  [9].  Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk mengetahui  klaster  data  penyakit  Demam  berdarah dengue berdasarkan kelompok usia dari tahun 2014- 2018.  Dari  hasil  penelitian  didapatkan  ada  3  klaster kelompok  usia  dimana  klaster  1  merupakan  usia  0-
25 tahun,  klaster 2 merupakan usia 26-45 tahun dan klaster 3 merupakan usia 46-80 tahun.
Penelitian  dengan  metode  klastering K-Means juga  pernah  dilakukan  oleh  Saputri  et.al  [10]  untuk mengelompokan  desa  tervaksinasi  covid-19  di kecamatan ujung padang. Pada penelitian ini jumlah cluster  ditentukan  sebanyak  3  cluster.  Hasil pengolahan  data  menunjukan  bahwa  klaster  C1 merupakan  desa  tervaksinasi  tinggi,  klaster  C2 merupakan desa tervaksinasi sedang, dan  klaster C3 merupakan desa tervaksinasi  rendah, dimana klaster C1 terdiri dari 2 desa, klaster C2 terdiri dari 12 desa dan  klaster  C3  terdiri  dari  6  desa.  Dari  hasil penelitian  tersebut  diharapkan  dapat  membantu untuk  memudahkan  pendataan,  mempersingkat waktu  dan  dapat  dijadikan  acuan  dalam  program vaksinasi covid-19 di Indonesia.
Berbeda dari penelitian yang dikaji sebelumnya, penelitian ini melakukan klastering[11] menggunakan data penyakit tertinggi di RSUD Kota Bandung  dengan  berbagai  kelompok  usia  yang kemudian  diolah  menggunakan  algoritma K-Means . Pengolahan  data  menggunakan  tahapan  standard CRISP-DM  ( Cross-Industry  Standard  Process  for Data  mining )  yang  dilakukan  dengan  menggunakan perangkat  lunak  RapidMiner  9.10[12],  Microsoft Excel  dan  Bahasa  pemrograman  python  dengan library Scikit-Learn [13] dalam pengolahannya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metodologi penelitian  CRISP-DM  ( Cross-Industry  Standard Process  for  Data  mining )  [14].  6  (enam)  tahapan metodologi  CRISP-DM  yang  digunakan  pada penelitian terdapat pada gambar 6.
Gambar 1. Tahapan Proses Metode CRISP-DM

## 1. Business Understanding
Pemahaman bisnis pada penelitian ini berfokus terhadap  rumusan  masalah  dari  data  10  kasus penyakit  tertinggi  di  RSUD  Kota  Bandung berdasarkan  kelompok  usia.  Dari  rumusan  masalah, arah  tujuan  penelitian  dapat  ditentukan  untuk
Irfan Soliani, dkk, Pengelompokan Prevalensi Kasus Penyakit Berdasarkan Usia … 1649
membantu  menangani  permasalahan  yang  ada  dan mendeskripsikan manfaat yang dapat diberikan.

## 2. Data Understanding
Pada  tahap  ini  mengumpulkan  data  yang diperlukan  dalam  penelitian  yaitu  data  10  kasus penyakit  tertinggi  di  RSUD  Kota  Bandung. Kemudian  mendeskripsikan  pemahaman  tiap  atribut yang terdapat pada data tersebut.

## 3. Data Preparation
Pada  tahap  ini  data  mentah  dari  laman http://data.bandung.go.id/ mengenai 10 Kasus Penyakit  Tertinggi  di  RSUD  Kota  Bandung dilakukan proses pembersihan data untuk membentuk  dataset  akhir    yang  optimal  agar  dapat menghasilkan  pola  pemodelan  yang  bagus.  Proses tersebut  diantaranya  integrasi  data,  reduksi  data, pembersihan  data,  seleksi  data,  dan  transformasi data.

## 4. Modeling
Pada  tahap  ini  dilakukan  2  proses,  yang pertama  melakukan  analisis  jumlah  klaster  yang optimal menggunakan metode Elbow [15][16] dengan  bahasa  pemrograman  Python  menggunakan library Scikit-Learn  dan  yang  kedua  melakukan proses pemodelan dengan teknik klastering menggunakan  algoritma K-Means dengan  bantuan perangkat lunak RapidMiner 9.10.

## 5. Evaluation
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  untuk melihat  tingkat  akurasi  dan  performa  dari  hasil modeling  yang  dilakukan  menggunakan Davies- Bouldin Index (DBI)[15][17].
6. Deployment
Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  menyusun laporan  dan  membuat  hasil  visualisasi  dari  hasil pengolahan data yang telah dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Business Understanding
Pemahaman  masalah  pada  penelitian  ini mengacu  pada  kasus  jenis  penyakit  yang  selalu ditemukan  dengan  jumlah  yang  tinggi  di  RSUD Kota Bandung setiap tahunnya. Dibutuhkan sosialisasi  dan  penyuluhan  yang  tepat  untuk meminimalisir  jumlah  kasus  penyakit  yang  tinggi. Pada  penelitian  ini  analisis  kasus  penyakit  tertinggi akan  dilakukan  untuk  menghasilkan  informasi  yang dapat  membantu  Dinas  Kesehatan  melakukan sosialisasi dan penyuluhan secara efektif dan efisien.

## 3.2 Data Understanding
Data sekunder yang digunakan dalam penelitian  ini  diperoleh  dari  RSUD  Kota  Bandung yang  dipublikasikan  di  Portal  Data  Kota  Bandung
dengan situs  http://data.bandung.go.id/ mengenai 10 Kasus  Penyakit  Tertinggi  di  RSUD  Kota  Bandung Berdasarkan Kelompok Usia tahun 2016-2019. Data pada  penelitian  ini  berisi  atribut  yang  dapat  dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Keterangan Atribut Dataset Atribut Tipe Keterangan Bulan Nominal Menunjukan waktu bulan Tahun Numerik Menunjukan waktu tahun Jenis Kamar Nominal Tempat  dimana  pasien mendapat pelayanan atau perawatan medis Kode ICD Nominal Kode  klasifikasi  yang mewakili  nama  jenis penyakit  berdasarkan diagnosisnya untuk memudahkan dalam dokumentasi rekam medis Nama Penyakit Nominal Nama penyakit lengkap beserta diagnosis Kelompok Usia Bayi Numerik Jumlah pasien bayi Kelompok Usia Balita Numerik Jumlah pasien balita Kelompok Usia Anak Numerik Jumlah pasien anak Kelompok Usia Dewasa Numerik Jumlah pasien dewasa Kelompok Usia Manula Numerik Jumlah pasien manula

## 3.3 Data Preparation
Pada tahap ini peneliti melakukan proses untuk membentuk  dataset  akhir  yang  terbaik  sebelum dilakukan  pemodelan,  hal  itu  dilakukan  agar pemodelan  dapat  menghasilkan  pola  atau  model yang akurat.  Terdapat 4 langkah yaitu:
1. Integration Data
Langkah  awal  pada  data  preparation  yaitu Integration  Data ,  yaitu  menggabungkan  dataset mentah 10 Kasus Penyakit Tertinggi di RSUD Kota Bandung  dari  tahun  2016  hingga  tahun  2019 menjadi satu dataset dengan menggunakan perangkat  lunak  Microsoft  Excel.  Menggabungkan data  dilakukan  karena  dataset  10  Kasus  Penyakit Tertinggi  di  RSUD  Kota  Bandung  dipublikasikan berupa  laporan  data  per  bulan  di  sumber  situs  web http://data.bandung.go.id/  dan  didapatkan  jumlah total dataset 18.147 baris.

## 2. Data Cleaning
Langkah  kedua  yaitu  Pembersihan  data  atau Data  Cleaning .  Proses  ini  dilakukan  dengan menggunakan  bantuan  perangkat  lunak  RapidMiner 9.10.  Beberapa  fitur  yang  dipakai  adalah:  (a) menghilangkan  duplikasi  data  dengan  fitur remove duplicates .  (b)  Setelah  menghilangkan  duplikasi data, berikutnya adalah menghilangkan data missing dengan  menggunakan  fitur filter  examples .  (c) Kemudian  yang  terakhir  adalah  menghilangkan inkonsistensi data dengan menggunakan fitur Map .

## 3. Selection Data
Langkah  selanjutnya  melakukan selection  data yaitu  menentukan  atribut  yang  digunakan.  Pada proses  ini  masih  menggunakan  perangkat  lunak RapidMiner  9.10  dengan  fitur Sellect  Attributes . Atribut  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu Tahun, Kode ICD, Kelompok Usia Bayi, Kelompok Usia  Balita,  Kelompok  Usia  Anak,  Kelompok  Usia Dewasa dan Kelompok Usia Manula.
Proses  langkah  kedua  dan  ketiga  terdapat  pada gambar 2.
Gambar 2. Proses Data Preparation pada Dataset Penyakit
Tertinggi di RSUD Bandung
4. Data Reduction Kemudian langkah terakhir pada data preparation adalah  melakukan  reduksi  data records dengan  menggunakan  perangkat  lunak  Microsoft Excel.  Reduksi  di  sini  bukan  untuk  menghilangkan data,  tetapi  menggabungkan  jumlah  data  kasus masing-masing  kelompok  usia  dari  data  per  bulan menjadi  data  per  tahun  berdasarkan  kode  ICD. Proses  dilakukan  secara  manual  menggunakan  fitur Group  by dalam Power  Query  Editor yang  ada  di Microsoft  Excel.  Jumlah  total  dataset  setelah dilakukan data  preparation yaitu  1.443  baris  dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Dataset RSUD Bandung Setelah Data Preparation
No Tahun Kode ICD Kelompok Usia BY BLT ANK DWS MNL 1 2016 A16.9 541 1967 1456 8 0 2 2016 J39.9 201 525 271 1 1 3 2016 G40.9 56 446 881 3175 555 4 2016 A09 263 332 81 76 43 5 2016 J45.9 152 346 302 591 536 6 2016 P59.9 596 10 0 0 0 7 2016 Z24.0 292 3 1 0 0 8 2016 Z24.6 314 4 1 1 0 9 2016 J18.0 180 170 26 0 1 … … … … … … … … 1441 2019 M62.6 0 0 0 5 1 1442 2019 H62.2 0 0 0 8 1 1443 2019 D34 0 0 0 3 1

## 3.4 Modeling
Teknik  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah teknik klastering dengan algoritma K-Means . Sebelum melakukan pemodelan, analisis menentukan  jumlah  klaster  perlu  dilakukan  untuk mengetahui jumlah klaster yang optimal, hal tersebut dilakukan  dengan  pendekatan  metode Elbow .  Pada penelitian  ini,  proses  pendekatan  metode Elbow dilakukan  dengan  bahasa  pemrograman  python menggunakan library Scikit-Learn dan  hasilnya dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Metode Elbow
Pada  gambar  3  terlihat  hasil  kurva  metode Elbow yang  membentuk  siku  berada  pada  angka  2 dan  3,  tetapi  karena  perbedaan  garis  kurva  yang ekstrim ada pada angka 2 maka jumlah klaster yang diambil  adalah  k=2.  Setelah  mendapatkan  nilai  k,
pemodelan  dilakukan  menggunakan  RapidMiner 9.10 seperti terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Pemodelan K-Means Clustering
Hasil Cluster  Model dari  proses  gambar  4  dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Cluster Model
Pada  gambar  5  dapat  dilihat  bahwa  jumlah jenis penyakit pada klaster 0 terdiri dari 1.403 items dan  jenis  penyakit  pada  klaster  1  terdiri  dari  40 items.  Pemetaan  hasil  klaster  model  berdasarkan kode ICD dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Pemetaan Hasil Klaster Model
No Tahun Kode ICD Nama Penyakit Cluster 1 2016 A16.9 Respiratory tuberculosis unspecified, without mention of bacteriological or histological confirmation cluster_0 2 2016 J39.9 Disease of upper respiratory tract, unspecified cluster_0 3 2016 G40.9 Epilepsy, unspecified cluster_1 4 2016 A09 Diarrhoea and gastroenteritis of presumed infectious origin cluster_0 … … … … … 99 2016 I69.4 Sequelae of stroke, not specified as haemorrhage or infarction cluster_1 100 2016 M54.16 Radiculopathy, lumbar region cluster_1 … … … … … 444 2017 E11.9 Non-insulin-dependent diabetes mellitus without complications cluster_1 445 2017 I10 Essential (primary) hypertension cluster_1 … … … … … 1441 2019 M62.6 Muscle strain cluster_0 1442 2019 H62.2 Otitis externa in mycoses cluster_0 1443 2019 D34 Benign neoplasm of thyroid gland cluster_0

## 3.5 Evaluation
Setelah dilakukan pemodelan,
tahap selanjutnya  yaitu  evaluasi  menggunakan Davies- Bouldin  Index (DBI)  dengan  data  uji  yang  diambil dari data training menggunakan fitur Split data pada RapidMiner  9.10.  Proses  dapat  dilihat  pada  gambar 6.
Gambar 6. Proses Evaluasi K-Means Clustering menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) pada Data Penyakit Kasus Tertinggi di RSUD Kota Bandung
Seperti  terlihat  pada  gambar  6  fitur  yang digunakan  untuk  evaluasi  di  RapidMiner  9.10  yaitu Split  Data yang  berfungsi  untuk  membuat  data
ExampleSet dari  data  training  dengan menggunakan ratio .  Kemudian  untuk  uji  performance  dilakukan menggunakan  fitur Cluster  Distance  Performance . Hasil evaluasi dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Evaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) pada Data Penyakit Kasus Tertinggi di RSUD Kota Bandung
Nilai DBI Jumlah Cluster (k) Ratio 0.6/0.4 Ratio 0.7/0.3 Ratio 0.8/0.2 2 -0,642 -0,642 -0,690 3 -0,840 -0,872 -0,819 4 -0,874 -0,896 -0,881 5 -0,999 -1,073 -1,015 6 -0,857 -0,883 -0,903 7 -0,898 -0,990 -0,903 8 -0,921 -1,001 -0,906 9 -0,988 -1,009 -0,870
10 -1,014 -1,040 -0,929
Pada  Tabel  4  kita  dapat  melihat  bahwa  nilai Davies-Bouldin  Index (DBI)  yang  paling  rendah adalah -0,642 pada ratio 0.6/0.4 dan 0.7/0.3 dengan jumlah  klaster  k=2.  Dapat  disimpulkan  bahwa jumlah  klaster  k=2  adalah  jumlah  yang  paling optimal  dan  jumlah  ini  sama  dengan  hasil pendekatan  metode Elbow yang  telah  dilakukan sebelumnya.

## 3.6 Deployment
Pada  tahap  ini  hasil  penelitian  dibuatkan laporan  dalam  bentuk  deskripsi  serta  dalam  bentuk visualisasi data  agar  informasi  mudah dipahami  dan dipresentasikan.  Pada  gambar  7  adalah  bentuk visualisasi hasil pengelompokkan prevalensi penyakit  berdasarkan  usia  di  RSUD  Kota  Bandung menggunakan K-Means, yang ditampilkan menggunakan Polar Chart Scatter .
Gambar 7. Visualisasi Polar Chart Scatter Hasil Pengelompokkan Klaster Prevalensi Kasus Penyakit Berdasarkan Kelompok Usia di RSUD Kota Bandung menggunakan Algoritma K-Means
Pada  gambar  7  terlihat  visualisasi Polar  Chart Scatter menunjukan bahwa kelompok usia bayi, usia balita dan usia anak dominan ke klaster 0 sedangkan pada  kelompok  usia  dewasa  dan  usia  manula dominan  ke  klaster  1.  Pembahasan  lebih  detil  hasil visualisasi data terdapat pada sub-bab diskusi.

## 4. DISKUSI
Berdasarkan  hasil Cluster  Model yang  telah dilakukan  pada  gambar  7,  hasil  eksperimen  juga menunjukkan  jenis  penyakit  tertinggi  berdasarkan kelompok usia.
Pada  kelompok  usia  bayi,  jenis  penyakit  yang memiliki  jumlah  kasus  tertinggi  terdapat  di  tahun 2017 dengan total jumlah 896 kasus, nama penyakit tersebut  adalah Neonatal  jaundice atau  penyakit kuning dengan kode ICD P59.9 seperti terlihat pada gambar 8.
Gambar 8. Tampilan Jenis Penyakit dengan Kasus Tertinggi Pada
Kelompok Usia Bayi Berdasarkan Data pada RSUD Bandung
Kemudian  pada  kelompok  usia  balita,  jenis penyakit  yang  paling  tinggi  jumlah  kasusnya  ada  di tahun  2016  dengan  total  jumlah  1.967  kasus,  nama penyakit  tersebut  adalah  Tuberkulosis  pernapasan tidak  ditentukan,  tanpa  menyebutkan  konfirmasi bakteriologis atau histologis dengan  kode  ICD A16.9 seperti terlihat pada gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Jenis Penyakit dengan Kasus Tertinggi Pada
Kelompok Usia Balita Berdasarkan Data pada RSUD Bandung
Sedangkan  pada  kelompok  usia  anak,  jenis penyakit paling tinggi jumlah kasusnya ada di tahun 2019  dengan  total  jumlah  1.591  kasus,  nama penyakit  tersebut  adalah  Demam,  tidak  ditentukan dengan kode ICD R50.9 seperti terlihat pada gambar 10.

## Gambar 10. Tampilan Jenis Penyakit dengan Kasus Tertinggi Pada Kelompok Usia Anak Berdasarkan Data pada RSUD Bandung
Selanjutnya  pada  kelompok  usia  dewasa,  jenis penyakit paling tinggi jumlah kasusnya ada di tahun 2019  dengan  total  jumlah  4.174  kasus,  nama penyakit  tersebut  adalah  HIV  yang  mengakibatkan penyakit  infeksi  atau  parasit  yang  tidak  spesifik dengan kode ICD B20.9 seperti terlihat pada gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Jenis Penyakit dengan Kasus Tertinggi Pada Kelompok Usia Dewasa Berdasarkan Data pada RSUD
Bandung
Dan terakhir pada kelompok usia manula, jenis penyakit  yang  paling  tinggi  jumlah  kasusnya  ada  di tahun  2017  dengan  total  jumlah  8.034  kasus,  nama penyakit tersebut adalah Gejala sisa stroke ( Sequelae of  stroke ), tidak ditetapkan sebagai  pendarahan atau infark  dengan  kode  ICD  I69.4  seperti  terlihat  pada gambar 12.
Gambar 12. Tampilan Jenis Penyakit dengan Kasus Tertinggi Pada Kelompok Usia Manula Berdasarkan Data pada RSUD Bandung
Pada tabel 5, menampilkan ringkasan mengenai penyakit  tertinggi  pada  masing-masing  kelompok usia.
Tabel 5. Ringkasan Hasil Pengelompokkan Prevalensi Kasus Penyakit Tertinggi Berdasarkan Usia di RSUD Kota Bandung Kelompok Usia Kode ICD Nama Penyakit Tahun Bayi P59.9 Penyakit Kuning 2017 Balita A16.9 Tuberkulosis Pernapasan 2016 Anak R50.9 Demam 2019 Dewasa B20.9 HIV 2019 Manula I69.4 Gejala sisa stroke 2017 Semua Usia I69.4 Gejala sisa stroke 2017

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  eksperimen,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  berdasarkan  metode Elbow dan pengujian Davies-Bouldin  Index (DBI),    jenis penyakit  tertinggi  di  RSUD  Kota  Bandung  terbagi menjadi  2  klaster  yaitu  klaster  0  terdiri  dari  jenis penyakit  dengan  jumlah  kasus  rendah  dan  klaster  1 terdiri  dari  jenis  penyakit  dengan  jumlah  kasus tinggi.  Hasil Cluster  Model pada  penelitian  ini menunjukan bahwa klaster 0  terdiri dari 1.403 items dan klaster 1 terdiri dari 40 items.
Kelompok  usia  yang  rentan  terkena  jenis penyakit  tinggi  atau  klaster  1  adalah  kelompok  usia manula  dan  usia  dewasa,  sedangkan  kelompok  usia yang  rentan  terkena  jenis  penyakit  rendah  atau klaster 0 adalah kelompok usia bayi, usia balita, dan usia anak, namun tidak menutup kemungkinan untuk usia  dewasa  dan  manula  terkena  jenis  penyakit klaster 0.
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan, diharapkan  penelitian  ini  dapat  membantu  Dinas Kesehatan Kota Bandung untuk melakukan
sosialisasi dan penyuluhan khususnya terhadap jenis penyakit dengan jumlah kasus tinggi,  sesuai  dengan kelompok usia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] World  Health  Organization,  “The  top  10 causes  of  death,” www.who.int ,  2020. https://www.who.int/news-room/fact- sheets/detail/the-top-10-causes-of-death (accessed Jun. 20, 2022).
[2] Bambang Purwanto, “Masalah dan Tantangan Kesehatan Indonesia Saat Ini,” https://kesmas.kemkes.go.id/ , 2022.
https://kesmas.kemkes.go.id/konten/133/0/ma salah-dan-tantangan-kesehatan-indonesia- saat-ini (accessed Jun. 20, 2022).
[3] E. Rahmawaty, S. Handayani, M. H. N. Sari, and  I.  Rahmawati,  “Sosialisasi  Dan Harmonisasi  Gerakan  Masyarakat  Hidup Sehat  (Germas)  Dan  Program  Indonesia Sehat  Dengan  Pendekatan  Keluarga  (Pis-Pk) Di  Kota  Sukabumi,” Link ,  vol.  15,  no.  1,  p. 27, 2019, doi: 10.31983/link.v15i1.4385.
[4] Dinas  Kesehatan  Kota  Bandung, PROFIL
KESEHATAN  KOTA  BANDUNG  TAHUN 2019 . 2019. [Online]. Available: https://dinkes.bandung.go.id/wp- content/uploads/2020/09/Profil-Kesehatan- Kota-Bandung-Tahun-2019.pdf
[5] C. Yuan and H. Yang, “Research on K-Value
Selection  Method  of  K-Means  Clustering Algorithm,” J Multidiscip. Sci.  J. , vol. 2, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.3390/j2020016.
[6] K. P. Sinaga and M. Yang, “Unsupervised K- Means  Clustering  Algorithm,” IEEE  Access , vol. 8, pp. 1–12, 2020.
[7] A.  Bastian,  H.  Sujadi,  and  G.  Febrianto, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Analysis  Pada  Penyakit  Menular  Manusia (Studi  Kasus  Kabupaten  Majalengka),” J. Sist. Inf. , vol. 14, no. 1, pp. 26–32, 2018.
[8] N. Purba, P. Poningsih, and H. S. Tambunan,
“Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Pada  Penyebaran  Penyakit  Infeksi  Saluran Pernapasan Akut (ISPA) di Provinsi Riau,” J. Inf.  Syst.  Res. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  220–226, 2021,
[Online].
Available:
http://ejurnal.seminar-
id.com/index.php/josh/article/view/736
[9] I. N. M. Adiputra, “Clustering  Penyakit Dbd
Pada Rumah Sakit Dharma Kerti Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Inser. Inf. Syst. Emerg. Technol. J. , vol. 2, no. 2, p. 99, 2022, doi: 10.23887/insert.v2i2.41673.
[10] D.  S.  Saputri,  G.  M.  Putra,  and  M.  F. Larasati,  “Implementation  of  the  K-Means
Clustering  Algorithm  for  the  Covid-19 Vaccinated Village in the Ujung Padang Sub- District  Implementasi  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Desa  Tervaksinasi  Covid-
19  Pada  Kecamatan  Ujung  Padang,” J.  Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 261–267, 2022.
[11] A.  S.  Osman,  “Data  mining  techniques: Review,” Int. J. Data Sci. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 1–4, 2019.
[12] L.  Kovács  and  H.  Ghous,  “Efficiency comparison  of  Python  and  RapidMiner,” Multidiszcip. Tudományok , vol. 10, no. 3, pp. 212–220, 2020, doi: 10.35925/j.multi.2020.3.26.
[13] E.  Ramadhanta  Machmud  Razaq,  J.  Deden Witarsyah,  and  F.  Hamami,  “Analisis Sentimen  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap Pembelajaran Online Selama Pandemi Covid- 19  Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi,”  in e- Proceeding  of  Engineering ,  2021,  vol.  8,  no.
5, pp. 9000–9006.
[14] C.  Schröer,  F.  Kruse,  and  J.  M.  Gómez,  “A systematic  literature  review  on  applying CRISP-DM process  model,” Procedia
Comput.  Sci. ,  vol.  181,  no.  2019,  pp.  526– 534, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.199.
[15] R. Gustriansyah, N. Suhandi, and F. Antony, “Clustering  optimization  in  RFM  analysis based  on  k-means,” Indones.  J.  Electr.  Eng. Comput.  Sci. ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  470–477, 2019, doi: 10.11591/ijeecs.v18.i1.pp470-477.
[16] E. Umargono, J. E. Suseno, and V. G. S. K., “K-Means Clustering  Optimization using  the
Elbow Method and Early Centroid Determination  Based-on  Mean  and  Median,” in Proceedings of the International Conferences  on  Information  System  and
Technology , 2020, no. Conrist 2019, pp. 234– 240. doi: 10.5220/0009908402340240.
[17] A. K. Singh, S. Mittal, P. Malhotra, and Y. V. Srivastava, “Clustering Evaluation by Davies-Bouldin  Index(DBI)  in  Cereal  data using  K-Means,”  in Proceedings  of  the  4th International  Conference  on  Computing Methodologies  and  Communication,  ICCMC 2020 ,  2020,  no.  Iccmc,  pp.  306–310.  doi:
10.1109/ICCMC48092.2020.ICCMC-00057.