## IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PENYAKIT PASIEN RAWAT JALAN PADA KLINIK DR. ATIRAH DESA SIOYONG, SULTENG
Rangga Bayu Prasetyo, Yosep Agus Pranoto, Renaldi Primaswara Prasetya Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1918048@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Banyak rumah sakit ataupun klinik yang mulai menggunkan teknologi informasi sebagai pengolahan data pasien.  Hal  ini  tentu  saja  mempermudah  para  tenaga  medis  dalam  hal  pengolahan  data  pasien  dan pengelempokkan  jenis  penyakit  pada  salah  satu  instansi  Kesehatan.  Oleh  karena  itu  instansi  Kesehatan memerlukann aplikasi yang dapat melakukan pengelompokan jenis penyakit. Tujuan dari digunakannya metode K-Means Clustering pada penelitian ini yaitu pengelompokkan berdasarkan data yang memiliki karakteristik yang sama akan  berada pada satu cluster data yang sama,  untuk dilakukannya pencegahan pada  jenis penyakit  yang masuk pada kriteria atau kategori aman, waspada, dan darurat agar dapat segera ditangani. Hasil pengujian user sebanyak 66% dari karyawan Klinik dr. Atirah menyetujui adanya sistem aplikasi data mining clustering penyakit. Berdasarkan  dari  pengujian  yang  telah  dilakukan  dari  penelitian  ini,  bahwa  pakar  telah  memvalidasi  jumlah penyakit  disetiap  clustering  yaitu  Aman  10  penyakit,  Waspada  7  penyakit  dan  Darurat  1  penyakit.  Hasil  dari perhitungan  manual  dan  sistem  hasilnya  sama.  Metode K-Means memberikan  akurasi  nilai  cluster  rata-rata 88.95% melalui pengujian Confusion Matrix .
Kata kunci :  Clustering, Data Mining, K-means, Pasien Rawat Jalan

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  Kesehatan  kemajuan  teknologi sangatlah  dibutuhkan  untuk  menunjang  kinerja  para tenaga medis. Banyak rumah sakit ataupun klinik yang mulai  menggunkan  teknologi  informasi  sebagai pengolahan  data  pasien.  Hal  ini  tentu  saja mempermudah  para  tenaga  medis  dalam  hal pengolahan  data  pasien  dan  pengelempokkan  jenis penyakit  pada  salah  satu  instansi  Kesehatan  dengan membandingkan nilai dari data sebelumnya.
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini bersumber  dari  Klinik  dr.  Atira  di  desa  Sioyong Sulawesi  Tengah.  Data  yang  akan  diteliti  berupa pengelompokkan  beberapa  jenis  penyakit,  usia  pada pasien penederitanya, dan gender pasien. Metode yang digunakan  adalah Data Mining dengan  algoritma K-
Means Clustering . Data Mining merupakan pengambilan data dari data yang sudah dikelompokkan.  Telah  banyak  pengimplementasian Data  Mining dalam  berbagai  bidang,  salah  satunya dalam  bidang  Kesehatan.  Metode  dari Data  Mining yang  sering  digunakan  yaitu  klasifikasi, clustering, dan  regresi.  Tujuan  dari  penggunaan Data  Mining adalah sebagai pengambilan pola dan  informasi  yang digunakan  untuk  menemukan  hubungan  antara  data dan pengelompokkan kedalam satu atau lebih cluster [1]
Karena  meningkatnya  jumlah  pasien  serta permintaan  data  oleh  Puskesmas  maka  perlunya  ada sistem informasi sebagai alat pelaporan kasus sehingga dapat dilakukan pengelompokkan, pemetaan, penanganan  dan  pencegahan  penyakit  oleh  pihak Puskesmas dan Klinik. Selain itu juga pada Klinik dr.
Atira membutuhkan  sistem informasi  sebagai pengolahan data secara efisien agar bisa diakses oleh tenaga Kesehatan pada Klinik dr. Atira
Oleh karena itu tujuan digunakannya metode K- Means Clustering  yaitu  akan  mengelompokkan berdasarkan  data  yang  memiliki  karakteristik  yang sama  akan  berada  pada  satu  cluster  data  yang  sama, untuk  dilakukannya  pencegahan  pada  jenis  penyakit yang  masuk  pada  kriteria  atau  kategori  aman, waspada,  dan  darurat  sehingga  untuk  instansi  terkait seperti  Klinik  dr.  Atira  dapat  melakukan  pencegahan dan  penanggulangan  lebih  lanjut  karena  metode K- Means clustering akan mempermudah dalam clustering penyakit dan melaporkan hasil dari laporan kasus setiap kategori jenis penyakit
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Bayu  Dwiputra  Mudzakir  melakukan  penelitian pada  tahun  2018, Pengelompokan  Data  Penjualan Produk  Pada  PT  ADVANTA  SEEDS  Indonesia Menggunakan Metode K-Means . Tujuan dari penelitian  yang  dilakukan  untuk  pengklasifikasian data  agar  mengurangi  fungsi  objek  yang  ditetapkan dalam  perhitungan  klasifikasi.  Penggunaan  algoritma K-Means dapat  membantu  dalam  mengelompokan data,  informasi  yang  ditampilkan  berupa  nilai centeroid dari tiap –  tiap  cluster,  untuk mengelompokan barang berdasarkan tingkat kelarisan barang pada PT.ADVANTA SEEDS INDONESIA [2]
Penelitian  yang dilakukan oleh  Ari Sulistyawati dan  Supriyanto  Eko  pada  tahun  2020  dengan  judul Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  dalam
Penentuan  Siswa  Kelas  Unggulan .  Penelitian  ini bertjuan  untuk  pengembangan  sistem  informasi  yang berbasis website yang berfungsi untuk pengelompokan siswa kelas unggulan berdasarkan laporan hasil belajar siswa. Penerapan algoritma K-Means dengan mempartisi data ke dalam data dalam bentuk satu atau lebih  kelompok,  dimana  data  yang  memiliki reprensentative  persamaan  dalam  satu  kelompok  dan data  yang  memiliki  perbedaan  kelompok  yang  lain. Pengelompokan  data  dalam  satuan  pendidikan dilakukan  untuk  memudahkan  fasilitasi  pendidikan siswa  berdasarkan  perbedaan  kemampuannya  dalam belajar dan mengikuti pembelajaran. [3] Kemudian pada penelitian yang dilakukan oleh Andy Febrianto  dkk.  Pada  tahun  2021  dengan  judul Penerapan  Metode K-Means untuk  Clustering Pengunjung Perpustakaan ITN Malang. Penelitian ini menghasilkan  aplikasi  yang  dapat  mengelompokan pengunjung  dan  peminjam  menggunakan  metode  K- Means,  membantu  petugas  perpustakaan  untuk mengevalusi  informasi  kunjungan  dan  peminjaman buku dipepustakaan ITN Malang [4]

## 2.2. Data Mining
Data  mining merupakan  serangkaian  proses untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  informasi  yang selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari  suatu basis data. Data mining digunakan untuk  mengambil pola dan informasi yang digunakan untuk menemukan hubungan  antara  data  dan  pengelompokkan  kedalam satu  atau  lebih cluster, data  mining juga  bagian  dari proses  penemuan  pengetahuan  dari  basis  data Knowledge Discovery in Database [1] Metode data mining melibatkan proses penggalian  data  dari  berbagai  sumber,  pembersihan data untuk menghilangkan  noise atau  informasi  yang tidak relevan, transformasi data ke dalam format yang lebih sesuai untuk analisis, serta penerapan algoritma dan  teknik  analisis  untuk  mengidentifikasi  pola  yang bermanfaat.  Data  mining  digunakan  dalam  berbagai bidang  seperti  bisnis,  ilmu  pengetahuan,  kesehatan, keuangan,  dan  lainnya  untuk  mendapatkan  wawasan yang  dapat  membantu  perencanaan  strategis  dan pengambilan  keputusan.  Tujuan  utama  dari  data mining adalah untuk mengubah data mentah  menjadi wawasan  yang  dapat  diaplikasikan  dalam  berbagai bidang, termasuk bisnis, ilmu pengetahuan, kesehatan, keuangan,  dan  lainnya.  Dalam  konteks  bisnis,  data mining  dapat  membantu  dalam  mengidentifikasi  tren konsumen,  segmentasi  pasar,  rekomendasi  produk, deteksi penipuan, dan masih banyak lagi [5]
2.3. Algoritma K-Means
K-Means  Clustering merupakan  salah  satu algoritma Machine Learning khususnya Unsupervised Learning yang  popular  digunakan.  Dalam  Algoritma ini  nilai k  yang  merupakan  jumlah  cluster yang akan dibentuk,  dimana  nilai  k  harus  didefinisikan  terlebih dahulu  sebelum  menggunakan  algoritma K-Means,
nilai k yang digunakan merujuk pada jumlah centroid atau titik pusat dari setiap cluster .[6]

## 2.4. Euclidean Distance
Euclidean Distance salah satu metode perhitungan jarak yang berguna untuk mengukur jarak dari 2 (dua) buah titik dalam Euclidean space (meliputi bidang Euclidean dua  dimensi,  tiga  dimensi  atau bahkan  lebih).  Proses  ini  berulang  hingga  pusat kelompok tidak berubah secara signifikan atau iterasi maksimal tercapai, menghasilkan pengelompokan data yang optimal berdasarkan jarak Euclidean. [7]

## 2.5. Pasien Rawat Jalan
Rawat  jalan  merupakan  pelayanan  medis  yang diberikan  kepada  pasien  dengan  tujuan  pengobatan, diagnosis dengan hasil pemeriksaan fisik serta rencana pengobatan  atau  tindakan  lainnya  tanpa  harus mewajibkan  pasien  dirawat  inap.  Pasien  rawat  jalan adalah  individu  yang  menerima  perawatan  atau konsultasi  medis  dari  tenaga  medis  atau  profesional kesehatan  di  luar  lingkungan  rumah  sakit.  Pasien  ini biasanya mengunjungi fasilitas kesehatan pada waktu yang telah dijadwalkan dan pulang ke rumah pada hari yang  sama  setelah  perawatan  atau  konsultasi  sudah selesai [8]

## 2.6. Penyakit
Menurut  Amrin  Madolan  penyakit  adalah kelainan fisiologis atau psikologis yang menyebabkan gangguan  pada  fungsi  normal  tubuh,  dicirikan  oleh gejala  klinis  tertentu,  dan  dapat  disebabkan  oleh berbagai  faktor  seperti  infeksi,  lingkungan,  genetik, atau gaya hidup. [9]

## 2.7. Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan pengujian perhitungan metode yang perbandingan hasil klasifikasi oleh model sistem proses klasifikasi terbagi dalam  4  bagian  antara  lain  merupakan True  Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), False Negative (FN). [10]
3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisis Sistem
Sistem  ini  dibuat  dikarenakan  pada  klinik  Dr. Atirah dibutuhkanya klasterisasi penyakit pasien rawat jalan,  dengan  menggunakan  kriteria  pengolahan  data yang  digunakan  meliputi  nama  pasien,  umur  pasien yang dibagi menjadi 4 bagian yaitu sesuai rentan umur pasien,  penyakit  pasien  atau  diagnosis  pasien  yang sudah  terdaftar  pada  klinik  tersebut,  setelah dilakukannya  olah  data  kemudian  akan  dilakukan pengelompokan  atau  clustering  pada  tahap  ini  yaitu menentukan kelompok clustering atau nilai dari cluster K  untuk  penelitian  ini  disebutkan  hasil  clusterr  yaitu terdapat  Darurat,  Waspada,  dan  Aman  cluster  ini didapatkan sesuai dengan yang ditentukan oleh pakar dari klinik tersebut, sehingga ketika sudah dilakukannya perhitungan atau pengolahan data, pakar
dr.Atirah  akan  memvalidasi  hasil  cluster  yang  sesuai dengan diagnosa pasien rawat jalan tersebut.

## 3.2. Analisis User
Analisis  User  yang  dibutuhkan  pada  sistem  ini untuk  mengetahui  kebutuhan  pengguna  yang  bisa mengakses  pada  sistem yang  sedang  dibuat diantaranya :
1.  Superadmin,  sebagai  pengelola  utama  yang berfungsi  untuk  mengatur  semuanya  yaitu  seperti menambahkan  pengguna  baru  hanya  bisa  diakses oleh superadmin dan superadmin sendiri berperan penting  untuk  memvalidasi  hasil  perhitungan clustering yang sudah dilakukan pada sistem
2.  Admin, dalam user admin ini merupakan staff pada klinik  tersebut  yang  hanya  dibatasi  sebatas menginputkan data pasien baru kemudian diagnosa penyakit  baru  dan  melakukan  proses  perhitungan clustering  tetapi  admin  tidak  bisa  melakukan validasi hanya halaman superadmin

## 3.3. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan fungsional untuk halaman superadmin  pada  website.  Halaman  pertama,  yaitu Dashboard,  bertujuan  untuk  menampilkan  tampilan singkat  yang  merekap  hasil  dari  seluruh  data  yang telah diolah. Selanjutnya, Data Pengguna memungkinkan  tampilan  informasi  mengenai  data pengguna  yang  sesuai  dengan  akses  login.  Tambah Pengguna  memberikan  halaman  yang  berguna  untuk keperluan  penambahan  data  pengguna.  Data  Pasien menyajikan  informasi  halaman  terkait  data  pasien yang  telah  diinputkan.  Kemudian,  Tambah  Pasien memberikan halaman yang bermanfaat untuk menambahkan  data  pasien  yang  akan  diolah.  Pada halaman  Data  Penyakit,  data  penyakit  yang  sesuai dengan  diagnosa  pasien  ditampilkan,  dan  akan dikelompokkan  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditentukan. Pehitungan k-means atau clustering, pada halaman  ini  akan  menunjukkan  alur  perhitungan pengelompokan atau clustering menggunakan metode k-means. Terakhir, Validasi Clustering akan menampilkan  hasil  dari  perhitungan  k-means  yang berfungsi untuk divalidasi oleh pakar klinik
.

## 3.4. Kebutuhan Nonfungsional
Kebutuhan  nonfungsional  adalah  kebutuhan yang  dibutuhkan  sistem  ketika  sedang  berajalan adapun  kebutuhan  nonfungsional  pada  sistem  yang dibangun adalah sebagai berikut :
1. Sistem yang dikembangkan hanya bisa digunakan ketika adanya koneksi internet
2. Sistem  yang  dikembangkan  hanya  diakses  oleh staff Klinik dr. Atirah
3. Sistem  yang  dikembangkan  hanya  dapat  berjalan atau  dibuka  pada  browser  seperti  Mozila  Firefox, Google Chrome, dan Safari

## 3.5. Use Case Diagram Sistem
Pada  gambar  1  merupakan  Use  Case  Diagram aplikasi clustering pada website
Gambar 1. Use case diagram

## 3.6. Flowchart Metode

## Gambar 2. Flowchart metode
Metode  K-means  clustering  adalah  salah  satu metode  dalam  analisis  data  yang  digunakan  untuk mengelompokkan  data  menjadi  beberapa  kelompok atau klaster berdasarkan kesamaan karakteristik. Pada gambar  2  dibawah  ini  flowchart  memberikan gambaran  langkah-langkah  dalam  metode  K-means dengan ketentuan sebagai berikut.
1.  Menentukan jumlah cluster yang akan digunakan
2.  Menentukan  titik  pusat  cluster  atau  yang  bisa disebut centroid dari data yang sudah ditambahkan
3.  Jika sudah maka hitung jarak terdekat tiap cluster menggunakan proses euclidean distance
4.  Kemudian  pengelompokan  data  sesuai  dengan jarak terdekat pada cluster
5.  Jika  nilai  jarak  terdekat  atau  nilai  hasil  titik centroid  cluster  berubah  maka  akan  melakukan pengulangan  perhitungan  lagi  jika  tidak  berubah maka perhitungan dinyatakan selesai.

## 3.7. Flowchart Sistem
Flowchart  sistem  merupakan  gambaran  awal untuk  berjalan  nya  sistem  pada  perancgan  aplikasi website pada Klinik dr. Atirah. Proses pada flowchart tersebut  merupakan proses dari mulai login kemudian meminta hak akses pada sistem sesuai dengan role dan menampilkan  halaman  –  halaman  yang  sudah diberikan sesuai dengan role yang sudah dibuat sesuai dengan  kebutuhan  fungsional  kemudian  terdapat halaman  perhitungan  sesuai  dengan  metode  hingga report  yang  akan  mengeluarkan  hasil print out perhitungan k-means clustering flowchart sistem pada gambar 3.
Gambar 3. Flowchart sistem

## 3.8. Pengelompokan Penyakit
Pada pengelompkan penyakit  ini kriteria cluster yang  sudah  ditentukan  oleh  pakar  dr.  Atirah  pada penelitian ini menggunakan 3 kriteria cluster: 1. Aman Pada  kriteria  aman  menunjukan  kondisi  jumlah penyakit  yang  di  derita  oleh  banyaknya  pasien yang datang rendah atau tidak menunjukan adanya kejadian  luar  biasa  (KLB).  Sehingga  tidak  perlu adanya  intervensi  dan  sosialisasi  ke  masyarakat oleh pihak terkait.
2. Waspada Pada  kriteria  waspada  kondisi  jumlah  penyakit yang di derita oleh banyaknya pasien yang datang cukup  banyak  atau  sedang  dan  tidak  menunjukan kejadian luar biasa (KLB). Sehingga perlu adanya sosialisasi atau pencegahan.
3. Darurat Pada  kriteria  darurat  menunjukan  kondisi  jumlah penyakit  yang  di  derita  oleh  banyaknya  pasien yang  datang  tinggi  dan  menunjukan  adanya kejadian luar biasa (KLB). Sehingga perlu adanya sosialisasi dan penanganan  lebih  lanjut dari pihak terkait.
Penetapan kriteria diatas digunakan untuk skrining dan laporan  dari  klinik  ke  puskesmas  atau  pihak  terkait sebagai  inovasi  penanganan  cepat  tanggap  dalam mengatasi  peningkatan  kasus  kejadian  luar  biasa (KLB)

## 3.9. Hasil Pengolahan Data Penyakit
Setelah  dilakukan  pengolahan  data  penyakit pasien didapatkan 18 jenis penyakit dan dikelompokan menjadi  data  penyakit  yang  akan  digunakan  untuk perhitungan K-Means Custering. Pada tabel 1 dibawah ini  merupakan  hasil  pengolahan  dari  seluruh  data pasien.yang sudah di inputkan sesuai dengan diagnosa pasien dan rentang umur pasien kemudian dikelompokan. Tabel 1. Data penyakit No Jenis Penyakit anak - anak 1- 11 thn remaja 12- 25 tahun dewasa 26- 45 tahun lansia 46 tahun keatas laki - laki Perempuan 1. ISPA 9 75 42 41 70 97 2. GEA 0 28 8 8 16 28 3. GERD 0 21 7 3 10 21 4. VERTIGO 0 9 1 2 4 8 5. HT 1 31 2 6 16 24 6. DERMATITIS 0 18 10 2 15 15 7. COUGH 1 13 1 0 6 9 8. CC 0 11 4 6 8 13 9. TTH 0 4 2 0 1 5 10. CEPHALGIA 1 7 3 0 6 5 11. DYSPEPSIA 0 17 4 1 9 13 12. FARINGITIS 0 20 3 3 10 16 13. GASTRITIS 1 17 3 5 11 15
No Jenis Penyakit anak - anak 1- 11 thn remaja 12- 25 tahun dewasa 26- 45 tahun lansia 46 tahun keatas laki - laki Perempuan 14. TFA 0 14 1 4 8 11 15. TONSILITIS 0 9 6 3 6 12 16. VULNUS 0 16 5 4 11 14 17. URTICARIA 0 9 3 0 4 8 18. MYALGIA 0 10 5 2 7 10 3.10. Menghitung Jarak Ke Cluster
menggunakan Euclidean distance
Untuk  menghitung  jarak  ke  tiap  cluster digunakannya  euclidean  distance  yang  langkah  awal nya  merupakan  menentukan  jumlah  cluster  terlebih dahulu  pada  peneltian  ini,  hanya  menggunakan  3 cluster yang sudah ditentukan oleh pihak studi kasus, kemudian memilih titik pusat atau centroid awal secara acak  pada  tabel  1  data  penyakit,  pada  penelitian  ini titik  pusat  awal  dipilih  3  data  acak  pada  tabel  data penyakit
Tabel 2. Data centroid awal C1 HT 1 31 2 6 16 24 C2 FARINGITIS 0 20 3 3 10 16 C3 VULNUS 0 16 5 4 11 14
Setelah  mendapatkan  titik  pusat  atau centroid awal, langkah selanjutnya merupakan proses perhitungan  dengan euclidean  distance untuk menemukan jarak terdekat tiap cluster 1. Menghitung jarak data centroid pertama C1 d ( P 1 , C 1 ) = (9 − 1) 2 +  (75 − 31) 2 +  (42 − 2) 2 + (41 − 6) 2 +  (70 − 16) 2 +   (97 − 24) 2 = 13.070
= √13.070 = 114,324101 2. Menghitung jarak data centroid kedua C2 d ( P 1 , C 2 ) = (9 − 0) 2 +  (75 − 20) 2 +  (42 − 3) 2 + (41 − 3) 2 +  (70 − 10) 2 +   (97 − 16) 2 = 16.232
= √16.232 = 127,404866 3. Menghitung jarak data centroid ketiga C3 d ( P 1 , C 3 ) = (9 − 0) 2 +  (75 − 16) 2 +  (42 − 5) 2 + (41 − 4) 2 +  (70 − 11) 2 +   (97 − 14) 2 = 16.670 = √16.670 = 129,112354
Sesudah  dilakukan  nya  perhitungan  seperti  cara diatas  kemudian  didapatkannya  kesimpulan  jarak terdekat dari data ke 1 merupakan golongan cluster 1 dikarena  nilai  minimum  pada  C1,  C2,  dan  C3  nilai minimumnya  berada  pada  C1,  ulangi  perhitungan  di semua data penyakit pada tabel 1 Data Penyakit setelah selesai kemudian cari nilai optimal centroid kemudian dihitung lagi hingga hasil cluster dinyatakan berhenti ketika cluster tidak berubah posisi, hasil semua cluster bisa dilhat pada tabel 3 hasil perhitungan tiap cluster
Tabel 3. Hasil perhitungan cluster Jenis Penyakit C1 ( Darurat ) C2 ( Wasapada ) C3 ( Aman ) Jarak Terdekat ISPA 0 122,3566216 138,2162798 0 GEA 110,5079183 12,35198075 28,71828686 12,35198075 GERD 122,6458316 4,035556255 16,83270626 4,035556255 VERTIGO 141,1240589 19,50824002 3,367491648 3,367491648 HT 114,3241007 11,80798761 27,62136854 11,80798761 DERMATITIS 124,9959999 7,801098824 14,91777463 7,801098824 COUGH 138,2389236 16,07126984 3,916631206 3,916631206 CC 133,2141134 13,21254815 6,044832504 6,044832504 TTH 147,0646117 25,95050233 9,345587194 9,345587194 CEPHALGIA 143,0034965 21,8958574 5,842944463 5,842944463 DYSPEPSIA 131,4001522 9,196272537 8,315046602 8,315046602 FARINGITIS 127,4048665 5,182387756 12,48759384 5,182387756 GASTRITIS 128,2575534 6,824326236 10,63672882 6,824326236 TFA 134,5065054 12,78391847 5,435071297 5,435071297 TONSILITIS 136,0073527 15,95529469 4,352011029 4,352011029 VULNUS 129,1123542 7,708992893 9,409569597 7,708992893 URTICARIA 141,1240589 19,50824002 3,246536616 3,246536616 MYALGIA 136,8722032 15,92841127 2,39582971 2,39582971 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Dashboard
Halaman  dashboard  merupakan  halaman  utama yang  menampung  keselurhan  data  singkat  yang berguna untuk mengetahui total keseluruhan data yang sudah diolah kemudian terdapat menu menu sesuai hak akses  yang  sudah  ditentukan  oleh  peneliti.  Pada gambar  1  merupakan  tampilan  halaman  utama
dashboard  yang  berfungsi  menampung  keseluruhan hasil  dari  pengolahan  data  dan  berisikan  menu  menu yang akan diakses

## Gambar 1. Halaman dashboard

## 4.2. Halaman Data Penyakit
Pada  Gambar  2  Tampilan  Data  Penyakit merupakan halaman data penyakit yang berguna untuk ketika  pasien  masuk  dan  mempunyai  kriteria  yang sudah  di  dtentukan  maka  akan  masuk  kedalam  tabel kriteria data penyakit digunakan untuk perhitungan K- Means
Gambar 2. Tampilan data penyakit

## 4.3. Halaman Menentukan centroid
Pada  halaman  menentukan  centroid  berguna untuk  memilih  titik  pusat  atau  centroid  dari  data penyakit  yang  sudah  di  inputkan  kemudian  data digunakan  untuk  memproses  perhitungan  K-Means menggunakan euclidean disctance
Gambar 3. Tampilan menentukan centroid

## 4.4. Halaman Proses Perhitungan K-means
Pada gambar 4 merupakan hasil dari perhitungan dari  sistem  yang  menunjukan  perhitungan  yang berawal dari iterasi ke-1 dan mendapat nilai atau jarak
terdekat  dari  hasil  nya  kemudian  menentukan  nilai centeroid dengan cara menjumlahkann nilai data yang ada  di  jumlah  cluster  Pada  halaman  ini  berisikan perhitungan K-Means clustering  yang  diambil  dari data penyakit kemudian di hitung dengan titik centroid yang sudah di pilih.
Gambar 4. Perhitungan k-means iterasi 1

## 4.5. Halaman Perhitungan K-means Iterasi 2
Pada gambar 5 merupakan hasil dari perhitungan dari  sistem  yang  menunjukan  perhitungan  yang berawal dari iterasi ke-1 dan mendapat nilai atau jarak terdekat  dari  hasil  nya  kemudian  menentukan  nilai centeroid dengan cara menjumlahkann nilai data yang ada di jumlah cluster
Gambar 5 perhitungan k-means iterasi 2

## 4.6. Halaman Perhitungan K-Means Iterasi 3
Tampilan  Proses  Perhitungan  K-Means  pada gambar 6 merupakan hasil dari perhitungan dari sistem yang  menunjukan  perhitungan  yang  berawal  dari iterasi ke-3 dan mendapat nilai atau jarak terdekat dari hasil nya kemudian menentukan nilai centeroid dengan
cara  menjumlahkann  nilai  data  yang  ada  di  jumlah cluster  jika  nilai  cluster  yang  di  dapat  sama  dan centroid  tidak  berubah,  perhitungan  dinyatakan berhenti

## Gambar 6. Halaman k-means iterasi 3

## 4.7. Halaman Hasil Cluster yang didapatkan
Untuk  proses  penentuan  clustering  pada  pasien rawat  jalan  melalui  diagnosa  pasien  yaitu  dibagi menjadi 3 cluster yang digolongkan menjadi 3 bagian yaitu aman, wasapada, dan darurat, pengambilan data cluster  sendiri  diambil  dari  nilai  minimum  pada masing  masing  hasil  cluster  terakhir  dan  akan ditampilkan  pada  pasien  yang  berdiagnosa  dengan ketentuan cluster tersebut, tampilan cluster bisa dilihat pada gambar 7 tampilan hasil clustering
Gambar 7. Halaman Hasil Clustering

## 4.8. Tabel Hasil Clustering
Didapatkan  hasil  perhitungan  clustering  seperti pada tabel 4 hasil clustering
Tabel 4. Hasil clustering penyakit Cluster Keterangan Jenis Penyakit 1. Darurat ISPA 2. Waspada GEA, GERD, HT, DERMATITIS, FARINGITIS, GASTRITIS,, VULNUS 3. Aman VERTIGO, COUGH, CC, TTH, CEPHALGIA, Cluster Keterangan Jenis Penyakit DYSEPSIA, TFA, TONSILITIS, URITCARIA, MYALGIA

## 4.9. Pengujian Confusion Matrix
Terdapat  pengujian  confusion  Matrix  yang berguna  untuk  mengetahui  tingkat  keakuratan  hasil dari  perhitugan  k-means  yang  berada  pada  sistem pengujian  confusion  matrix  merupakan  pengujian yang  efektif  ketika  digunakan  untuk  melakukan pengujian dari pengklasifikasian suatu sistem dengan cara  membandingkan  data  aktual  dan  data  hasil prediksi sistem. Pengujian matrix confusion menggunakan  3  label  yaitu  Darurat,  Waspada  dan Aman yang merupakan. 1. Cluster Darurat
True  Positive :  Label  aktual  adalah  DARURAT  dan hasil clustering juga DARURAT
True  Negative :  Label  aktual  bukan  DARURAT  dan hasil clustering juga bukan DARURAT False Positve : Label aktual bukan DARURAT tetapi hasil clustering adalah DARURAT False  Negative :  Label  aktual  adalah  DARURAT tetapi hasil clustering bukan DARURAT
Tabel 5. Pengujian confusion matrix cluster darurat True Positive True Negative False Positive False Negative 168 316 0 44

## 2. Cluster Waspada
True  Positive :  Label  aktual  adalah  WASPADA  dan hasil clustering juga WASPADA True  Negative :  Label  aktual  bukan  WASPADA  dan hasil clustering juga bukan WASPADA False Positve : Label aktual bukan WASPADA tetapi hasil clustering adalah WASPADA False  Negative :  Label  aktual  adalah  WASPADA tetapi hasil clustering bukan WASPADA
Tabel 6. Pengujian confusion matrix cluster waspada True Positive True Negative False Positive False Negative 175 312 29 12

## 3. Cluster Aman
True Positive :  Label aktual adalah AMAN dan hasil clustering juga AMAN
True Negative : Label aktual bukan AMAN dan hasil clustering juga bukan AMAN False Positve : Label aktual bukan AMAN tetapi hasil clustering adalah AMAN False  Negative :  Label  aktual  adalah  AMAN  tetapi hasil clustering bukan AMAN
Tabel 7. Pengujian confusion matrix cluster waspada True Positive True Negative False Positive False Negative 83 355 73 17
Jika  sudah  mendapatkan  nilai  sesuai  dengan true positive , true  negative , false  positive ,  dan false negative selanjutkan mengetahui tingkat akurasi, 1. Accuracy
Menghitung  nilai  akurasi  dari  setiap  label confusion matrix dengan menggunakan cara perhitungan akurasi (𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) (1) True Positive = 168 True Negative = 316 False Positive = 0
False Negative = 44 Accuracy = (168+316) / (168 +316+0+44 ) = 484 / 528 = 0.916 * 100 = 91.67% Tabel 8. Hasil akurasi tiap cluster C1 = Darurat C2 = Waspada C3 = Aman Rata - Rata 91.67% 92.23% 82.95% 88.95%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa sistem  berhasil  melakukan  klasterisasi  pada  data pasien  berdasarkan  diagnosa  dan  rentan  usia, menciptakan  klaster  sesuai  kriteria  yang  telah ditentukan. Selain itu, sistem juga dapat mengelompokkan  diagnosa  pasien  ke  dalam  klaster yang  sesuai.  Hasil  klasterisasi  ini  ditampilkan  dalam laporan  perhitungan  bersama  dengan  jenis  penyakit yang telah dikelompokkan. Sistem ini juga telah diuji secara fungsional dan berjalan dengan baik di berbagai browser seperti Mozilla Firefox, Google Chrome, dan Safari.  Hasil  perhitungan  manual  dan  hasil  yang diperoleh  melalui  sistem  menunjukkan  kesamaan. Hasil  survei  menunjukkan  bahwa  sekitar  66% pengguna menyetujui penggunaan sistem aplikasi data mining  clustering  penyakit  ini.  Metode  K-Means berhasil  memberikan  akurasi  nilai  cluster  rata-rata sebesar  88.95%  melalui  pengujian  menggunakan confusion  matrix.  Sebagai  saran  untuk  penelitian selanjutnya, ada beberapa hal yang bisa dipertimbangkan, termasuk kemungkinan pengembangan lebih lanjut menjadi sistem yang lebih kompleks.  Selain  itu,  fokus  dapat  diberikan  pada pengembangan  aplikasi  berbasis  mobile  agar  lebih mudah  diakses  oleh  pengguna.  Selain  metode  K- Means,  eksplorasi  terhadap  metode  lain  seperti  K- Medoids dan algoritma C4.5 juga bisa menjadi fokus penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. Alkhairi dan A. P. Windarto, “Penerapan K- Means Cluster pada Daerah Potensi Pertanian
Karet Produktif di Sumatera Utara,” Seminar Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains ,  hlm.
762–767, 2019.
[2] B.  D.  Mudzakkir,  “Pengelompokan  Data Penjualan  Produk  Pada  Pt  Advanta  Seeds Indonesia  Menggunakan  Metode  K-Means,” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika , vol. 2, no. 2, hlm. 34–40, 2018.
[3] A. Sulistiyawati dan E. Supriyanto,
“Implementasi  Algoritma  K-means  Clustring dalam  Penetuan  Siswa  Kelas  Unggulan,” Jurnal Tekno Kompak , vol. 15, no. 2, hlm. 25, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i2.1162.
[4] A. Febriyanto, S. Achmadi, dan A. P. Sasmito, “Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering  Pengunjung  Perpustakaan  Itn Malang,” Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika , vol. 5, no. 1, hlm. 61–70, 2021. [5] N.  J,  “Penerapan  Data  Mining  Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode  K-Means,” Indonesian  Journal  of Computer  Science ,  vol.  10,  no.  1,  2021,  doi: 10.33022/ijcs.v10i1.3008.
[6] G. D. Nursyafitri, “K-Means Clustering, Salah Satu  Contoh  Teknik  Analisis  Data  Populer,” dqlab , 2022. https://dqlab.id/k-means- clustering-salah-satu-contoh-teknik-analisis- data-populer (diakses 10 Juli 2023).
[7] M. Nishom, “Perbandingan Akurasi Euclidean
Distance, Minkowski Distance, dan Manhattan Distance pada Algoritma K-Means Clustering  berbasis  Chi-Square,” Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , vol. 4, no. 1, hlm. 20–24, 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1253. [8] I.  B.  Wiyata,  “Apa  Itu  Rekam  Medis?  Ini Penjelasan Lengkapnya,” LUMINA MAGAZINE  Institut  Ilmu  Kesehatan  Bhakti WIyata , 2022.
[9] A.  Madolan,  “Pengertian  Penyakit  menurut WHO, KBBI, Kemenkes RI, dan Para Ahli,” Mitra Kesmas , 2023. https://www.mitrakesmas.com/2023/03/penge rtian-penyakit-menurut-who-kbbi.html (diakses 10 Juli 2023).
[10] F. Hamdi Bahar, N. Indah Sari, dan D. Armin Lawi,  “Klasifikasi  Suara  Kucing  dan  Anjing Menggunakan  LSTM-GRU  dan  ANN-BP,” Konferensi Nasional Ilmu Komputer (KONIK) 2021 , hlm. 202–207, 2021, [Daring]. Tersedia pada: https://www.kaggle.com/mmoreaux/audio- cats-and-dogs.