Available online at https://ejournal.almaata.ac.id/index.php/IJUBI

## Indonesian Journal of Business Intelligence
Volume 4 | Issue 1 | June (2021)
IJUBI
Indonesian Journal ---- of ---- Business Intelligence
IJUBI - V OL . 4 N O . 1 (2021): 10 - 15

## PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASIFIKASI  PENYAKIT ISPA
Ikhsan Romli 1 ,  Rega Firana Puspita Dewi 2 1 Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Pelita Bangsa,
2 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pelita Bangsa,
ikhsanromli@pelitabangsa.ac.id , regafirana@gmail.com Jl. Inspeksi Kalimalang Tegal Danas. Cikarang Pusat
Keywords:
Data mining,
Clustering, K-
Means, ARIs, Public health center.

## Abstract
With  the  rapid  development  of  technology  in  all  fields,  from  the government,  education,  agriculture  and  especially  in  the  health  sector, technology  can  provide  fast  and  accurate  information  for  health  teams, doctors, nurses and even patients themselves to make it easier to control their  own  health.  The  purpose  of  this  study  was  to  apply  the  K-Means method to classify ARI diseases and to obtain accurate and fast accuracy in classifying symptoms of ARI using the K-Means method. The method used is  data  mining  techniques  using  the  K-Means  algorithm.  This  process resulted in 3 clusters, namely cluster C1 (Regular ISPA) with 81 members, cluster C2 (moderate ISPA) with 103 members, and cluster C3 (Heavy ISPA) with 66 members. It can be seen that the largest number of ARI patients are patients with mild ARI symptoms. Based on the results of the percentage analysis for each cluster, the first cluster has a percentage of 35% of data, the second cluster is 45% of data and the third cluster is 20% of data. Testing using the DBI (Davies Bouldin Index) validation obtained values for each cluster. Testing cluster 1 produces DBI value -0.244, cluster 2 DBI value - 0.250,  cluster  3  DBI  value  -0.239.  Because  the  DBI  value  of  cluster  3  is smaller, the cluster can be called optimal.
Kata Kunci:
Data mining, Clustering, K-
Means, ISPA, Puskesmas.

## Abstrak
Dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat disemua bidang baik dari  sektor  pemerintahan,  pendidikan,  pertanian  dan  khususnya  di lingkungan kesehatan, teknologi dapat memberikan informasi yang cepat dan  akurat  baik  untuk  tim  kesehatan,  dokter,  perawat  bahkan  pasien sendiri  agar  lebih  mudah  mengontrol  kesehatan  mereka  sendiri.  Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode K-Means untuk mengklasifikasi penyakit  ISPA  dan  mendapatkan  akurasi  yang  tepat  dan  cepat  dalam mengklasifikasi  gejala  penyakit  ISPA  menggunakan  metode  K-Means. Metode yang digunakan yaitu  dengan teknik data mining menggunakan algoritma  K-Means.  Proses  ini  menghasilkan  3  cluster  yaitu  cluster  C1 (ISPA Biasa) dengan jumlah anggota 81, cluster C2 (ISPA sedang) dengan jumlah  anggota  103,  cluster  C3  (ISPA  Berat)  dengan  jumlah  anggota  66. Dapat dilihat jumlah pasien penyakit ISPA terbanyak merupakan pasien dengan gejala ISPA ringan . Berdasarkan hasil analisa persentasi untuk tiap cluster adalah cluster pertama memiliki persentasi 35% data, cluster kedua 45%  data  dan  cluster  ketiga  20%  data.  Pengujian  menggunakan  validasi DBI  (  Davies  Bouldin  Index)  diperoleh  nilai  untuk  tiap-tiap  cluster. Pengujian cluster 1 menghasilkan nilai DBI -0.244, cluster 2 nilai DBI -0.250, cluster 3 nilai DBI -0.239. Karena nilai DBI dari cluster 3 lebih kecil maka cluster tersebut bisa disebut optimal.

## Pendahuluan
Dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat  disemua  bidang  baik  dari  sektor pemerintahan,  pendidikan,  pertanian  dan khususnya  di  lingkungan  kesehatan  ,  saat  ini teknologi  dapat  memberikan  informasi  yang cepat  dan  akurat  baik  untuk  tim  kesehatan, dokter,  perawat  bahkan  pasien  sendiri  agar lebih  mudah  mengontrol  kesehatan  mereka sendiri.  Ilmu  pengetahuan  teknologi  ini  juga menjadi  bagian  yang  tidak  terpisahkan    dari masyarakat  modern.  Tidak  bisa  dipungkiri bahwa  hasil  modernisasi  membawa  industri yang  berpengaruh  terhadap  penyakit  Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA).
Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) adalah penyakit  saluran  pernapasan  atas  atau  bawah, biasanya  menular,  yang  dapat  menimbulkan berbagai spektrum penyakit yang berkisar dari penyakit tanpa gejala atau infeksi ringan sampai penyakit  yang  parah  dan  mematikan, tergantung  pada  patogen  penyebabnya,  faktor lingkungan,  dan  faktor  pejamu.  ISPA  adalah penyakit  yang  menyerang  salah  satu  bagian atau  lebih  dari  saluran  pernafasan,  mulai  dari hidung  (saluran  atas)  hingga  alveoli  (saluran bawah)  termasuk  jaringan  adneksanya  seperti sinus, rongga telinga tengah, dan pleura. ISPA juga  merupakan  jenis  penyakit  yang  sangat mudah  menular  terutama  kepada  orang-orang yang memiliki kelainan sistem kekebalan tubuh, orang-orang  lanjut  usia,  dan  anak-anak  yang sistem  kekebalan  tubuhnya  belum  terbentuk sepenuhnya[1].
ISPA  adalah  penyebab  utama  morbiditas  dan mortalitas  penyakit  menular  di  dunia. Hampir empat juta orang meninggal akibat ISPA setiap tahun, 98%-nya disebabkan oleh infeksi saluran pernapasan bawah. Tingkat mortalitas
tinggi  pada    anak-anak,  dan  orang  lanjut  usia, terutama di negara-negara dengan pendapatan per  kapita  rendah  dan  menengah.  ISPA  di Indonesia menempati urutan pertama penyebab kematian  pada  anak  dan  dewasa.  ISPA  juga berada  pada  daftar  10  penyakit  terbanyak. Survey  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa ISPA merupakan salah satu penyebab kematian anak  terbesar  di  Indonesia  dengan  persentasi 22,30 [2].
Berikut beberapa refrensi dengan menggunakan metode  K-Means.  Menurut  penelitian  Irtawati Andri  Sri    yang  telah  melakukan  Klasifikasi Penyakit  Ginjal  Dengan  Metode  K-Means memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup  tinggi yaitu 90% [3].
Prayitno  Edi  telah  melakukan  Identifikasi Retinopati  Diabetika  menggunakan  algoritma K-Means  dan  mengahasilkan  akurasi  sebesar 82,88%  [4].  Begitupun    juga  penelitian  Kurnia Fitra yang melakukan  Penerapan Algoritma K- Means Untuk Pengelompokkan data menjadi 3 cluster  yaitu  penyakit  banyak,  sedang  dan sedikit. Dimana cluster 1 memiliki selisih 0 data (0%), cluster 2 memiliki selisih 108 data (2,2%), dan cluster 3 memiliki selisih 108 data (2,2%)[5].
Berdasarkan  uraian  dari  latar  belakang  diatas, penulis  akan  melakukan  penelitian  dengan metode  K-Means  karena  metode  ini  belum pernah  di  gunakan  untuk  penerapan  penyakit ISPA. Berikut adalah beberapa penelitian yang telah  penulis  kutip  dalam  penelitian  penyakit ISPA  sebelumnya,  yaitu  (Pindan  Kusuma  Jati, 2013) membahas tentang “ Data Mining Untuk
Mendiagnosa Penyakit Infeksi Saluran
Pernafasan (ISPA) Menggunakan Metode Naive Bayes”  [6]  ,  dan  p enelitian  (  Naimah  Gairil Marosa,  2018)  tentang  “Implementasi  Metode C.45  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Infeksi Saluran Pernafasan”[7]. Maka dari itu penelitian yang akan diambil yaitu “ PENERAPAN DATA MINING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K- MEANS  UNTUK  KLASIFIKASI    PENYAKIT ISPA”.

## Landasan Teori

## 1. Data Mining
Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan didalam  database. Data  mining adalah  proses yang menggunakan teknik statistik, matematika,  kecerdasan  buatan  dan machine learning untuk mengekstrasi dan
mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat dan  pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database besar [10] .
Data  mining disebut  juga  dengan pattern recognition yang  merupakan  metode  dalam pengolahan  data  untuk  menemukan  pola tersembunyi  dari  data  yang  diolah  kemudian
IJUBI - V OL . 4 N O . 1 (2021): 10 - 15
menghasilkan  suatu  pengetahuan  baru  yang bersumber dari data lama, hasil dari pengolahan data  tersebut  dapat  digunakan  dalam menentukan  keputusan  dimasa  yang  akan datang [11] .
Tahapan proses dalam penggunaan Data Mining merupakan salah satu dari rangkaian Knowledge Discovery in Database (KDD) yang berhubungan dengan teknik integrasi dan penemuan ilmiah, interpretasi  dan  visualisasi  dari  pola-pola sejumlah data.
Dibawah  ini  merupakan  gambar  tahap-tahap data mining :
Sumber : Menurut Han dan Kamber [12]
Gambar 1. Tahap-Tahap Data Mining
Serangkaian  proses  tersebut  memiliki  tahap sebagai berikut [6].
1. Data  cleaning (untuk  menghilangkan  noise data yang tidak konsisten) Data  integration (di  mana  sumber  data  yang  terpecah  dapat disatukan).
2. Data  selection (di  mana  data  yang  relevan dengan tugas analisis dikembalikan ke dalam database ).
3. Data  transformation (di  mana  data  berubah atau  bersatu  menjadi  bentuk  yang  tepat untuk  menambang  dengan  ringkasan performa atau operasi agresi).
4. Data mining (proses esensial di mana metode yang intelejen digunakan untuk mengekstrak pola data).
5. Pattern evolution (untuk mengidentifikasi pola yang  benar-benar  menarik  yang  mewakili pengetahuan  berdasarkan  atas  beberapa tindakan yang menarik).
6. Knowledge  presentation (di  mana  gambaran teknik visualisasi dan pengetahuan digunakan  untuk  memberikan  pengetahuan yang telah diberikan kepada user ).

## 2. Metode
Dalam  penyusunan  penelitian  ini  penulis melakukan  penelitian  tentang  Klasifikasi Penyakit  ISPA  menggunakan  algoritma K- Means di  Puskesmas  Cikarang  Timur,  dimana penelitian ini bertujuan  untuk mengetahui hasil dari  pengklasifikasian  atau  pengelompokan penyakit  ISPA  berdasarkan  gejala  yang ditimbulkan. Objek Penelitian yang penulis teliti berasal  dari  250  data  Pasien  yang  mengidap ISPA  berdasarkan  umur  dan  gejala  yang ditimbulkan  di  Puskesmas  Cikarang  Timur, selama 9 bulan dari bulan Januari  - September 2019.  Pemilihan  objek  didasari  karena  kondisi cuaca saat ini yang memasuki musim pancaroba dan  udara  yang  tidak  sehat  karena  polusi  dan sangat  berdampak  pada  kesehatan  salah satunya  penyakit  ISPA,  untuk  itu  penulis melakukan penelitian tentang pengklasifikasian penyakit ISPA di daerah Cikarang Timur.

## 3. Jenis Data
Penelitian  yang  digunakan  penulis  yaitu penelitian kualitatif, karena data yang diperoleh nantinya  adalah  berupa  kata-kata.  Kata-kata tersebut  diperoleh  dari  proses  filter  data  yang telah  berhasil  dibersihkan.  Dimana  kata-kata tersebut  nantinya  akan  diproses  untuk mengetahui  hasil clustering dan  akurasi didalamnya.

## 4. Data Yang Digunakan
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan berdasarkan  pada  data  pasien  yang  memiliki gejala  penyakit  ISPA  di  Puskesmas  Cikarang Timur.  Data  berasal  dari  data  pasien  di Puskesmas  Cikarang  Timur  yang  terdiagnosa penyakit  ISPA  dari  bulan  Januari – September 2019.

## 5. Metode Penelitian
Penelitian ini akan melalui beberapa proses, alur urutan  proses  pada  penelitian  ini  akan  di jelaskan  pada  metode  penelitian  ini,  metode
penelitian ini  dapat dilihat sebagai  mana  pada gambar berikut :

## Gambar 2. Metode Penelitian

## 6. Pengumpulan Data ( Dataset Collection )
Tahapan  awal  dalam  penelitian  ialah  dimulai dengan memilih dataset yang akan digunakan, pada penelitian ini dataset yang digunakan ialah data  pasien  penyakit  ISPA  di  Puskesmas Cikarang  Timur.  Pengumpulan  data  ini dilakukan  pada  bulan  September  2019, penelitian  dilakukan  di  Puskesmas  Cikarang Timur. Data yang diperoleh terhitung dari data pasien  dari  bulan  Januari  -  September  2019. Pengmpulan  data  berdasarkan  data  yang  di butuhkan  pada  penelitian  ini.  Dengan  data  ini diharapkan  dapat  memperoleh  data-data  yang relevan, akurat dan terpercaya.
Pengumpulan  data  di  lakukan  melalui pengambilan  data  pasien  pengidap  penyakit ISPA  di  Puskesmas  Cikarang  Timur  yang selanjutnya  akan  di  olah  menggunakan algoritma K-Means. Data  yang  akan  di  pakai adalah data rekam medis  yang telah diberikan oleh pihak Puskesmas Cikarang Timur.

## Tabel 1. Data Pasien
No Nama  Umur JK Gejala ISPA
Batuk, pilek, demam Susah nafas, bapil,
demam, serak Sianosis, demam, susah nafas, bapil R S B 1 Altamir 7 L Pos Neg Neg √
2 Ilyas 13 L Neg Pos Neg √ 3 Raisa 7 P Neg Pos Neg √ 4 Aqila 8 P Neg Pos Neg √ 5 Raden Noley 6 L Neg Pos Neg √ 6 Ainun 8 P Neg Pos Neg √ 7 Rafania 6 P Neg Pos Neg √ 8 Fatia 13 P Pos Neg Neg √
9 Danu 17 L Pos Neg Neg √
10 Andika 21 L Pos Neg Neg √ ... .... .... ... ... ... ... ... ... ...
247  Karim 45 L Pos Neg Neg √ 248  Sarim 60 L Pos Neg Neg √ 249  Siti 18 P Pos Neg Neg √ 250  Karina 10 P Pos Neg Neg √
R : ringan, S : sedang, B : berat

## 7. Preprocessing
Pada  penelitian  ini  data  dikumpulkan  dan diidentifikasi  untuk  selanjutnya  dilakukan preprocessing yakni  pembersihan data ( cleaning) dan melakukan replacing (missing values). Setelah melalui  tahap preprocessing data  maka  data tersebut  telah  siap  untuk  digunakan  untuk kemudian diproses ke tahap berikutnya.

## 8. Penerapan Algoritma
Pada  penelitian  ini  algoritma  yang  digunakan ialah  algoritma K-Means. Pada  tahapan  ini penggunaan  algoritma K-Means digunakan untuk mendapatkan hasil cluster data yang akan dibagi menjadi 3 cluster.

## 9. Evaluasi Dan Validasi Hasil
Pada  penelitian  ini  adapun  evaluasi  yang digunakan untuk mengetahui hasil akurasi dari algoritma K-Means dalam  mengclustering penyakit ISPA . Validasi bertujuan untuk melihat perbandingan  hasil  dari  model  atau  metode yang  digunakan  dengan  hasil  yang  telah  ada sebelumnya.  Teknik  validasi  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah Performance Vector, akurasi  algoritma  akan  diukur  menggunakan Davies Bouldin Index.

## 10. Pengujian
Alat  yang  digunakan  dalam  melakukan penelitian  ini  yaitu RapidMiner Studio  7.5.001 yang  digunakan  sebagai  alat  untuk  pengujian, penerapan  algoritma  untuk  mendapatkan clustering otomatis  dari  setiap  algoritma.  Dan sebagai  alat  perbandingan  digunakan  akurasi, untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dari  setiap algoritma.  Perangkat  keras  laptop  dengan
Start Dataset Collection Data Preprocessing Cleaning Replacing Reduction Transformation Dataset Ready Algorithm model K-Means Model Validation Model Evaluasi DAVIES BOULDIN INDEX PERFORMANCE VECTOR Selesai
IJUBI - V OL . 4 N O . 1 (2021): 10 - 15
spesifikasi  prosesor  prosesor  Intel®  Celeron® CPU N2840 @ 2.16GHz, dan Ram 2 Gb.

## Hasil dan Pembahasan

## Dataset
Pada  penelitian  ini  jumlah  data  set  yang digunakan  sebanyak  250  data  pasien  yang mengidap  penyakit  ISPA  di  Puskesmas Cikarang  Timur.  Pengambilan  data  dilakukan pada  tanggal  16  September  2019  berdasarkan rekam  medis  yang  didapatkan  dari  pihak Puskesmas  Cikarang  Timur  sebagai  data  riset untuk  bahan  penelitian  yang  kemudian  akan diubah  kedalam  sebuah  file  excell.  Data  yang diambil berdasarkan data pasien penyakit ISPA yang  diambil  pada  bulan  Januari – September 2019. Kriteria data yang digunakan terdiri dari, nama,  umur,  jenis  kelamin  dan  gejala.  Setelah dilakukan proses seleksi data diperoleh data set sebanyak  250  dengan  pembagian  data  sebagai berikut :

## Tabel 2. Hasil Dataset
No Nama Umur JK Gejala Batuk, pilek, demam Susah nafas,bapil, demam, serak Sianosis, demam, susah nafas, bapil 1 Altamir 7 L 3
2 Ilyas 13 L 4 3 Raisa 7 P 4 4 Aqila 8 P 4 5 Raden Noley 6 L 4 6 Ainun 8 P 4
7 Rafania 6 P 4 8 Fatia 13 P 3 9 Danu 17 L 3 10 Andika 21 L 3 11 M Andika 24 L 3 12 M Arga 12 L 3 13 M Al fatih 10 L 3 14 Suci Aryani 8 P 3 15 Abdul Ajib 8 L 4
No Nama Umur JK Gejala Batuk, pilek, demam Susah nafas,bapil, demam, serak Sianosis, demam, susah nafas, bapil 16 Yatin S 27 P 5 17 M Rizki 9 L 5 18 Afara R 16 P 5 ... .... .... ... ... ... ... 248 Sarim 60 L 3 249 Siti 18 P 3 250 Karina 10 P 3
Tahap selanjutnya data pada tabel 2 dilakukan peringkasan data atau perubahan data menjadi data  yang  mudah  dikelola.  Dikarenakan sebagian  nilai  atribut  data  yang  digunakan merupakan data non numerik maka diperlukan perubahan  data  tersebut  menjadi  numerik. Untuk  kategori  gejala  akan  diuraikan berdasarkan  gejala pasien ISPA yang diderita.
Perubahan  data  non  numerik  adalah  sebagai berikut :
1. Jenis kelamin
a. Laki-laki = 1
b. Perempuan = 2
2. Gejala
a. Batuk,pilek,demam  =  3  (  kategori  ispa biasa) b. Sukar bernafas, bapil (batuk pilek),demam,serak  =  4  (  kategori  ispa sedang)
c. Sianosis,  Sukar  bernafas,  bapil  (batuk pilek),demam,serak  =  5  (  kategori  ispa berat)
Berikut  adalah  tabel  3  data  non  numeric  yang telah  diubah  menjadi  sebuah  data  numeric beserta gejala Pasien ISPA yang telah diuraikan:
Tabel 3. Data Transformasi No Umur Jenis Kelamin Batuk Pilek Demam Susah Nafas Serak Sianosis 1 7 1 3 3 3 0 0 0 2 13 1 4 0 4 4 4 0 3 7 2 4 0 4 4 4 0 4 8 2 4 0 4 4 4 0 5 6 1 4 0 4 4 4 0 6 8 2 4 0 4 4 4 0 7 6 2 4 0 4 4 4 0 8 13 2 3 3 3 3 0 0 9 17 1 3 3 3 3 0 0 10 21 1 3 3 3 3 0 0 11 24 1 3 3 3 3 0 0 12 12 1 3 3 3 3 0 0
No Umur Jenis Kelamin Batuk Pilek Demam Susah Nafas Serak Sianosis 13 10 1 3 3 3 3 0 0 14 8 2 3 3 3 3 0 0 15 8 1 4 0 4 4 4 0 16 27 2 5 5 5 5 0 5 17 9 1 5 5 5 5 0 5 18 16 2 5 5 5 5 0 5 ... .... ... ... ... ... ... ... ... 248 60 1 3 3 3 0 0 0 249 18 2 3 3 3 0 0 0 250 10 2 3 3 3 0 0 0

## Kesimpulan
Berdasarkan  data  yang  telah  diperoleh untuk  membantu  pengelompokan    penyakit ISPA  menggunakan  metode  K-Means  dapat diimplementasikan  di  Puskesmas  Cikarang Timur.  Dari  250  data  dengan  3 cluster didapatkan hasil cluster 1 (ISPA biasa) dengan jumlah pasien 81 data , cluster 2 (ISPA sedang) dengan jumlah pasien 103 data, cluster 3 (ISPA berat) dengan jumlah pasien 66 data. Pengujian menggunakan  validasi  DBI  ( Davies  Bouldin Index )  diperoleh  nilai  untuk  tiap-tiap cluster. pengujian  cluster  1  menghasilkan  nilai  DBI  - 0.244, cluster 2 nilai DBI -0.250, cluster 3 nilai DBI -0.239. karena nilai DBI dari cluster 3 lebih kecil maka cluster tersebut  bisa  disebut  optimal. Hasil  analisa  persentasi  pada  penelitian  ini yaitu cluster 1 dengan persentasi 35 %, cluster 2 dengan  persentasi  45%, cluster 3  dengan persentasi 20%.

## Saran
Penelitian selanjutnya dapat dikembangkan dengan data yang serupa dengan metode yang lebih  baik  seperti  algoritma Fuzzy  C-means. Melakukan  kombinasi  atau  pendekatan  yang lain  guna  mendapatkan  hasil  penelitian  yang lebih baik.

## Referensi
[1]  S. Bahri, D. Marisa Midyanti, R. Hidayati, J.
Sistem Komputer, and F. Mipa,
“Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C4.5  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Anak,”
Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.  Inf. ,  pp.  11 – 2018, 2018.
[2]  D. K. Ilmiah et al. , “Dokumen Karya Ilmiah |  Tugas  Akhir  |  Program  Studi  Sistem Informasi - S1 | Fakultas Ilmu Komputer | Universitas Dian Nuswantoro Semarang | 2013,” pp. 0– 1, 2013.
[3] A. S. Irtawaty, “Klasifikasi Penyakit Ginjal dengan  Metode  K-Mean s,” JTT  (Jurnal Teknol. Terpadu) , vol. 5, no. 1, p. 49, 2017.
[4] J.  I.  Matematika  and  E.  Prayitno,  “MATH unesa,” vol. 6, no. 2, pp. 60– 65, 2018.
[5]  D. Penyakit,  M. Berdasarkan, and R. Usia, “PENERAPAN  ALGORITMA  K -MEANS UNTUK  PENGELOMPOKAN,” vol.  2,  no. 1, 2019.
[6]  F. I. Komputer, U. D. Nuswantoro, and N. Bayes,  “Kata  Kunci :  Data  mining, Klasifikasi  ,  Naive  Bayes,  ISPA,  Analisa, ” 2009.
[7]  G.  Massora,  D.  Lantara,  and  W.  Astuti, “Implementas i  Metode  C4  .  5  dalam Mendiagnosa Penyakit Pernapasan,” vol. 3, no. 2, pp. 116 – 120, 2018.
[8] P.  D.  P.  Silitonga  and  I.  Sri,  “Klusterisa si Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia Pasien Dengan Menggunakan K- Means Clustering,” TIMES (Technology Informatics Comput. Syst. , vol. VI, no. 2, pp. 22 – 25, 2017.
[9] P.Soepomo,“PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PREDIKSI PENYAKIT  ISPA  (  Infeksi  Saluran Pernapasan Akut ) DENGAN ALGORITMA  DECISION  TREE  (  ID3  ),”
vol. 2, 2014.
[10] Kusrini  &  Emha  Taufik  Lutfi, Algoritma Data Mining . yogyakarta, 2009.
[11] S. Kasus, D. I. Puskesmas, and B. Seikijang,
“ANALISIS CLUSTERING  TINGKAT KEPARAHAN PENYAKIT PASIEN MENGGUNAKAN