## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   1 Hal:  1-6 e-ISSN: 2686-3154

## Klasifikasi Keluhan Pasien terhadap Data Rekam Medis Pasien dengan Menggunakan Metode K Means
M. Agung Vafky Ideal 1 
1 Independent Researcher

## mhdagung47@gmail.com

## Abstract
Patient complaints are the effects of the body being infected by a disease. Complaints experienced by patients can be caused by  several  factors,  factors  that  cause  patient  complaints  such  as  internal  factors  and  external  factors.  Diseases  caused  by internal factors such as diseases caused by the influence of genes present in the patient. Diseases caused by external factors such as diseases caused by environmental conditions around the patient. Knowing the factors that cause patient complaints, the puskesmas can prevent a disease effectively and provide public health services on target. The data used in this study is data  on  patient  complaints  that  are  in  the  patient's  medical  record  data.  Medical  record  data  is  a  file  containing  records  of biodata and details of services that have been received by patients. This study aims to produce groups of patient complaint data and determine the parameters for each patient complaint. classification of patient complaints can provide analysis and consideration of the determination of the puskesmas in providing health services and appropriate handling based on patient complaint  data.  In  this  study,  the  data  used  were  patient  complaints  data  within  a  period  of  6  months  consisting  of  72 categories of patient complaints. The k-means method groups data with system partitions. The result is to classify data using the  k-means  method  which  produces  data  groups  based  on  complaints  so  that  they  can  be  used  as  reference  material  for making  more  appropriate  decisions  in  handling  public  health.  This  study  produces  a  classification  based  on  patient complaints  so  that  the  puskesmas  can  find  patterns  of  information  in  the  data  and  can  help  the  puskesmas  in  controlling diseases that exist in the community.
Keywords: K-Means, Medical Records, Data Mining, Classification, Complaints.

## Abstrak
Keluhan pasien merupakan efek dari tubuh yang sedang terjangkit oleh suatu penyakit. Keluhan  yang dialami  pasien dapat disebabkan  oleh  beberapa  faktor.  Faktor  penyebab  keluhan  penyakit  pasien  terdiri  atas  faktor  internal  dan  faktor  eksternal. Penyakit  yang  disebabkan  oleh  faktor  internal  seperti  penyakit  yang  disebabkan  oleh  pengaruh  gen  yang  ada  pada  pasien. Penyakit  yang  diesebabkan  oleh    faktor  eksternal  seperti  penyakit  yang  disebabkan  oleh  kondisi  lingkungan  sekitar  dari pasien.  Mengetahui  faktor  penyebab  keluhan  pasien,  maka  pihak  puskesmas  dapat  melakukan  pencegahan  suatu  penyakit dengan efektif dan memberikan pelayanan kesehatan masyarakat dengan tepat sasaran. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data keluhan pasien yang berada pada data rekam medis pasien.  Data rekam medis adalah berkas yang berisikan pencatatan  dari  biodata  dan  rincian  pelayanan  yang  telah  diterima  pasien.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan kelompok  data  keluhan  pasien  dan  Mengetahui  parameter  pada  setiap  keluhan  pasien.    klasifikasi  keluhan  pasien  dapat memberikan  Analisa  dan  pertimbangan  terhadap  penentuan  pihak  puskesmas  dalam  memberikan  pelayanan  kesehatan  dan penanganan yang tepat berdasarkan data keluhan pasien. Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data keluhan pasien dalam jangka  waktu 6 bulan yang terdiri dari 72 kategori keluhan pasien. Data  maining adalah suatu cara pengolahan data yang  bertujuan  untuk  menemukan  atau  menggali  informasi  dari  data  yang  diolah,  salah  satu  metodenya  yaitu  metode  k means. Metode k-means  mengelompokkan data dengan system partisi.   Hasilnya adalah  melakukan klasifikasi data dengan metode  k-means  yang  menghasilkan  kelompok  data  berdasarkan  keluhan  sehingga  dapat  menjadi  bahan  acuan  untuk mengabil  keputusan  yang  lebih  tepat  dalam  penanganan  Kesehatan  masyarakat.  penelitian  ini  menghasilkan  klasifikasi berdasarkan  keluhan  pasien  sehingga    pihak  puskesmas  dapat  menemukan  pola  informasi  yang  ada  pada  data  dan  dapat membantu pihak puskesmas dalam pengendalian penyakit yang ada pada masyarakat.
Kata kunci: K-Means, Rekam Medis, Data Mining, Klasifikasi, Keluhan.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Setiap harinya puskesmas padusunan menerima pasien yang cukup banyak. Penyakit yang banyak dan dengan gejala yang berbeda-beda dari masyarakat menyebabkan  pihak  puskesmas  kesulitan  dalam menentukan  penyuluhan  atau  sosialisasi  yang  tepat dalam  suautu  penyakit  yang  ditimbulkan.  Penyuluhan
yang tepat akan menimalisir kemungkinan masyarakat terjangkit  suatu  penyakit.    Keluhan  yang  diderita pasien  dapat  menjadi  acuan  dalam  mengetahui penyebab  dari  suatu  penyakit.  Apakah  penyakit tersebut  disebabkan  oleh  faktor  internal,  atau  faktor eksternal.  Faktor  internal  seperti  suatu  penyakit  yang disebabkan  oleh  suatu  kondisi  yang  abnormal  pada pasien  itu  sendiri.  Faktor  eksternal  seperti  penyakit
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 5, No. 1 (2023) 1-6
yang  disebabkan  oleh  lingkungan  tinggal  pasien, ditularkan dari orang lain dan lain sebagainya.
Salah  satu  solusi  yang    dilakukan  dalam  mengatasi permasalahan  di  atas  adalah  dengan  menggunakan Teknik  data  maining.  Data  maining  yang  digunakan yaitu  clustering  dengan  menggunakan  algoritma  k- means  clustering.  Hasil  dari  penerapan  algoritma clustering  adalah  berupa  cara  menentukan  kelompok gejala penyakit yang terjadi pada masyarakat sehingga dari  clustering  tersebut  pihak  puskesmas  dapat menentukan  penyuluhan  yang  efektif  dan  efisien  agar dapat mencegah penyebab dari suatu gejala penyakit.
Puskesmas  merupakan  salah  satu  lembaga  pemerintah yang bergerak dibidang pelayanan kesehatan masyarakat  pada  tingkat  kecamatan  [1].  Salah  satu peran  puskesma  yaitu  dalam  menopang  kinerja  dari Lembaga  Kesehatan  di  atasny  yaitu  rumah  sakit, sebagai  upaya  pencegahan  dan  penanggulangan masalah kesehatan masyarakat. Dalam upaya peningkatan  kualitas  pelayanan  kesehatan  yang  lebih baik ditingkat puskesmas pada khususnya.
Rekam  medis  atau  bisa  disebut  dengan  ICD (Internasional Classification Diseases) adalah rekaman atau  catatan  dari  pasien  yang  telah  melakukan pengobatan  di  rumah  sakit  atau  puskesmas.  Bahasa medis  yang  biasa  dilakukan  oleh  dokter  dalam melakukan identifikasi suatu penyakit lalu memberikan tindakan  atas  penyakit  tersebut  berupa  bahasa kedokteran (rekam medis) yang selanjutnya dikodekan menjadi  kode-kode  ICD.  Kode  ini  adalah  bahasa standar yang biasa digunakan oleh dokter pada umunya walaupun  bukan  dokter  spesialis,  dalam  membaca kode  ini  sesuai  dengan  aturan  yang  telah  ditetapkan [2].
Knowledge Discovery in Database In Database (KDD) adalah suatu metode atau model yang digunakan untuk memperoleh  pengetahuan  yang  tersembunyi  dari database yang ada, pengetahuan yang didapatkan dapat menjadi  acuan  dalam  mengambil  suatu  keputusan  [3]. Database  yang  umumnya  hanya  dipakai  untuk menyimpan suatu data namun dengan KDD kita dapat menemukan suatu pengetahuan tersembunyi didalamnya, dari pengetahuan tersebut dapat digunakan  sebagai  patokan  atau  pedoman  dalam menganalisa  sesuatu  atau  melakukan  suatu  tindakan. Secara  garis  besar  KDD  terdiri  dari  beberapa  langkah yaitu data set cleaning, data integration, data selection, transformation of data, dan data mining.
Data  mining  dapat  digunakan  untuk  menggali informasi  dan  nilai-nilai  tersembunyi  dari  suatu kumpulan  data,  dimana  informasi  ini  tidak  dapat ditemukan  apabila  dilakukan  secara  manual  [4].  Data mining  merupakan  salah  satu  langkah  yang  penting
pada  proses  KDD.  Tahapan  ini  juga    bisa  disebut proses inti dari KDD.  Data mining adalah proses yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika,  kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dari  database  yang  besar. Salah satu metode dalam KDD adalah K-Means.
K-Means adalah metode partisi yang sering digunakan dalam    penyesuaian  pada  macine  study  dan  analisa suatu pola data, algoritma ini sangat terpengaruh pada centroid  awal,  tapi  tidak  dapat  menjamin  sampai menemukan  solusi  akhir  hal  ini  dikarenakan  sentroid awal  di  cari  secara  acak  untuk  cluster  yang  diberikan [5].    K-means  clustering  sebagai  salah  satu  metode data clustering  non-hirarki  yang  mempartisi data  yang tersedia  ke  dalam  bentuk  satu  atau  beberapa  cluster, sehingga  dapat  menghasilkan  kelompok  data  yang memiliki karakteristik atau cluster yang sama dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang  lain.    K- means clustering  merupakan salah satu  metode cluster analysis  non  hirarki  yang  berusaha  untuk  mempartisi objek  yang  ada  kedalam  satu  atau  lebih  cluster  atau kelompok objek berdasarkan karakteristiknya.
Algoritma  K-Means  Clustering  sebelumnya  telah dilakukan  dalam  mengelompokkan  data  rekam  medis berdasarkan  jenis  penyakit  di  Poli  Klinik  PT.  Inecda dengan  menggunakan  metode  k-means  clastering. Data yang dipakai yai tu data rekam medis 600 pasien, Sehingga  mendapatkan  klasifikasi  data  berdasarkan wilayah,  jenis  penyakit,  dan  umur  [2].    Segmentasi tumor  otak  dengan  menggunakan  metode  k-means, penelitian  ini  dilakukan  pada  data  MRI  yang  telah dianalisis,  menghasilkan  tingkat  ke  akurasian  yang tinggi  dalam  mendiagnonsa  tumor  [6].  Kinerja  agen WFH  (work  from  home)  dan  WFO  (work  from offiece)studi  kasus  PT.    infomedia  telkom  dengan menggunakan  metode k-means.  Data  yang digunakan yaitu  80%  data  agen  WFH  dan  20%  data  agen  WFO, dihasilkan  data  yang  menunjukkan  perbedaan  kinerja dari  karyawan  yang  bekerja  dari  rumah  dan  di  kantor [7].    Klasterisasi  tingkat  kehadiran  dosen  dengan menggunakan  metode  k-means  clustering,  data  yang dipakai  adalah  data  pertemuan  yang  dilakukan  selama proses  pembelajaran  oleh  dosen  non  PNS  yang mengampu  matakuliah.      Penelitian  ini  menghasilkan pengelompokan  dosen  yaitu  72  matakuliah  jarang melakukan  pertemuan  (4.7650%),  69  matakuliah sedang  dalam  melakukan  pertemuan  (4.5665%),  dan 1370 matakuliah rajin melakukan pertemuan (90.6684%).    Dosen  non  PNS  rajin  masuk  dengan tingkat  kehadiran  12-16  kali  pertemuan  per  semester [8].  Akurasi pemetaan kelompok belajar siswa menuju prestasi  dengan  menggunakan  metode  k-means,    data
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 5, No. 1 (2023) 1-6
yang diteliti yaitu nilai rapor siswa Kelas IX.C di SMP Pembangunan Laboratorium UNP.  Hasil penelitian ini memperoleh  3  Cluster  siswa  yaitu  siswa  Sangat Berprestsi, Berprestsi dan Kurang Berprestsi. Penelitian  ini  bisa  dijadikan  sebagai  pedoman  bagi guru dalam pengambilan keputusan di Kelas IX.C [9].

## 2. Metodologi Penelitian
Pada penelitian ini  menggunakan kerangka  kerja  yang dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka kerja penelitian
Berdasarkan kerangka kerja penelittian pada Gambar 1 menjelaskan  beberapa  kerangka  kerja  atau  tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian ini.
2.1. Mendeskripsikan masalah
Mendeskripsikan  masalah  adalah  menjelaskan  tentang masalah  dalam  penelitian  secara  terstruktur  dan sistematis  untuk  mendukung  dalam  pengambilan keputusan  yang  lebih  baik  dan  tepat.    Masalah  yang dideskripsikan  dalam  penelitian  ini  adalah  klasifikasi keluhan pasien.
2.2. Menganalisa Masalah
Menganalisa  masalah  adalah  tahap  di  mana  peneliti menganalisa  permasalahan  yang  ada  sebagai  langkah untuk  dapat  memahami  masalah  yang  ada.    Belum adanya  klasisfikasi  keluhan  pasien  selama  ini. Penerapan data mining teknik clustering menggunakan algoritma  K-means  clustering  membantu  dalam menentukan kelompok dari keluhan pasien yang ada.
2.3. Mempelajari Literatur
Tahap ini akan dicari dan dikumpulkan serta dipelajari sejumlah  literatur  mengenai  teori  dan  konsep  yang mendukung penyelesaian permasalahan dalam penelitian.  Literatur  yang  digunakan  berupa  buku
referensi atau buku penunjang, jurnal internasional dan nasional  serta  konsep-konsep  yang  mendukung  dalam menyelesaikan penelitian ini.
2.4. Mengumpulkan Data
Pengumpulan data dilakukan observasi yaitu pengamatan  secara  langsung  di  tempat  penelitian sehingga  permasalahan  yang  ada  dapat  diketahui secara  jelas.  Kemudian  dilakukan  interview  atau wawancara dengan staf atau tenaga kesehatan yang ada di Puskesmas Padusunan.
2.5. Mengolah Data
Data  yang  diperlukan  dalam  penelitian  selesai dikumpulkan,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan pengolahan  data  dengan  beberapa  tahap  diantaranya adalah :
a. Data  cleaning,  dilakukan  untuk  menghilangkan data yang tidak konsisten atau tidak relevan.
b. Data  selection,  dilakukan  untuk  mengambil  data yang  sesuai  untuk  dianalisa.    Pada  penelitian  ini atribut yang digunakan berupa data keluhan pasien perperiode (perbulan).
c. Data  transformation,  agar  data  dapat  diolah menggunakan algoritma k-means
d. Data  mining,  setelah  data  ditransformasikan  maka data tersebut dapat diproses menggunakan algoritma k-means clustering.
Tahapan disajikan dalam pseudcode pada Algoritma 1.

## Algorima 1.  K-Means Clustering
Input :X,k,n,s Output: C Procedure C←0; For i←1 to n Si←RandomSample(x,s) (ai,ci)←kmeans(Si,k) C←AppendRows(C,ci) End for Return Cfinal←kmeans(C,k) End procedure

## 2.6. Menganalisa hasil pengolahan data
Tahap ini dilakukan analisa terhadap hasil pengolahan data  berupa  cluster  calon  penerima  beasiswa  kurang mampu  yang  telah  diolah  dengan  menggunakan algoritma k-means clustering.
2.7. Menguji analisa hasil pengolahan data
Hasil  analisa  pengolahan  data  yang  dilakukan  dengan teknik  clustering  menggunakan  algoritma  k-means clustering  selanjutnya  dilakukan  pengujian.  Pengujian dilakukan  terhadap  data  yang  diolah  secara  manual berdasarkan langkah-langkah algoritma k-means clustering,  kemudian  dibandingkan  dengan  hasil perhitungan menggunakan WEKA.
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 5, No. 1 (2023) 1-6
2.8. Menarik kesimpulan dan rekomendasi
Langkah  terakhir  setelah  semua  proses  selesai,  maka dapat  ditarik suatu kesimpulan terhadap  masalah  yang diteliti.  Selanjutnya  diberikan  rekomendasi  dengan tujuan  kelemahan-kelemahan  dapat  dihilangkan  dan solusi  kedepannya  dapat  diimplementasikan  sehingga tujuan yang diharapkan dapat dicapai.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Input Data Keluhan Pasien
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  adalah  data keluhan  pasien  yang  berjumlah  73  kategori  dalam jangka  waktu  6  bulan  dari  bulan  Februari  –  Juli.  Data tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Keluha Pasien Perbulan
Keluhan Februari Maret April Mei Juni Juli Amandel 6 8 4 2 3 3 Asam Lambung 5 7 8 6 10 9 Asam Urat 4 6 4 2 3 5 BAB Berdarah 2 9 6 5 1 4 BAB Tidak Lancar 2 7 6 6 1 2 Badan Dingin 6 9 6 7 14 7 Badan Pegal 1 7 9 6 7 10 BAK Tidak Lancar 6 11 2 4 5 2 Batuk 6 16 5 6 17 9 Batuk Berdahak 7 5 8 7 7 7
Pada  Tabel  1.  Dapat  kita  lihat,  kolom  pertama berisikan kategori keluhan pasien. Data direkap selama 6 bulan yang dimulai dari bulan februari sampai bulan juli
3.2 Tentukan Jumlah Cluster
Tahapan  berikutnya  yang  akan  dilakukan  sebelum pengolahan  data  adalah  menentukan  jumla  cluster. Jumlah cluster adalah  jumlah  kelompok  data  yang akan dihasilkan pada penelitian ini. Pada penelitian ini akan  mengelompokkan data  keluhan pasien  menjadi 3 cluster .
3.3 Proses Iterasi Pertama
Proses  iterasi  pertama  adalah  tahapan  yang  dilakukan untuk  mendapatkan  kelompok  data  keluhan  pasien berdasarkan  jarak  terdekat  data  dengan  pusat  klaster yang  telah  ditentukan.    Pada  tahapan  iterasi  pertama terdiri  dari  beberapa  tahapan  yaitu  menentukan centroid awal, menghitung jarak, dan mengelompokkan data.
a. Tentukan pusat cluster ( centroid ) awal
Pada  tahapan  ini,  dalam  menentukan  centroid  awal diambil secara acak dari data keluhan pasien yang akan diolah.  Data  yang akan dijadikan centroid awal dapat dilihat  pada  tabel    4.4.  Data  centroid  awal  terdiri  dari C1, C2, dan C3, berikut adalah Tabel 2. centroid awal.:
Tabel 2. Centroid Awal Pusat Nama Februari Maret April Mei Juni Juli C1 Mual 18 5 15 7 8 19 C2 Sakit persendian 5 8 14 3 3 2 C3 Kaki gatal 7 7 3 3 8 6
Pada Tabel 2. berisikan centroid awal yang ditentukan. Centroid awal  ini  diambil  secara  acak  dari  kategori keluhan pasien. Centroid awal yang dipilih yaitu mual, sakit persendian, dan kaki gatal.
b. Menghitung jarak iterasi pertama
Proses  iterasi  pertama  akan  mengahasilkan  kelompok data  pada  pengolahan  data  pertama.  Menggunakan rumus  eucliedean  untuk  menghitung  jarak  data terhadap  centroid  awal.    Berikut  adalah  tahapan perhitungan iterasi pertama :
D(a, b)= √ (1)
Perhitungan  jarak  keluhan  pertama  dengan  pusat cluster  pertama.  Perhitungan  ini  dilakukan  juga  pada data  keluhan  pasien  ke  3  sampai  data  ke  72.    Hasil
perhitungan  jarak  keluhan  pasien  dengan  ketiga  pusat cluster awal.  Berikut adalah hasil iterasi 1 pada Tabel 3.
Tabel 3. Jarak Setiap Data Keluhan pada Iterasi 1 Ke Cluster C1 C2 C3 1 24,08318916 10,14889157 6,16441400 2 18,08314132 12,00000000 7,14142842 3 23,74868417 10,72380529 6,16441400 4 25,11971337 9,27361849 9,74679434 5 26,07680962 9,32737905 10,39230485 6 20,51828453 15,09966887 8,18535277 7 20,29778313 11,44552314 9,89949493 8 25,61249695 12,60952021 6,63324958 9 23,38803113 20,00000000 13,60147051 10 17,74823935 10,29563014 6,85565460
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 5, No. 1 (2023) 1-6
Pada  Tabel  3.  Berisikan  hasil  dari  perhitungan  jarak dari  masing-masing  kategori  keluhan  pasien  terhadap centroid awal.  Pada  kolom  c1  merupakan  jarak kategori  terhadap centroid awal  c1.  Kolom  c2 berisikan hasil perhitungan jarak data keluhan terhadap centroid  awal  c2.  Kolom  c3  berisikan  jarak  data keluhan terhadap centroid awal c3.
c. Hasil Pengelompokan Iterasi Pertama
Clustering objek  dengan  memasukkan  setiap  objek  ke dalam cluster berdasarkan  pada  jarak  minimumnya. Suatu  data  akan  menjadi  anggota  dari  suatu cluster (C1,  C2  atau  C3)  yang  memiliki  jarak  atau  nilai terkecil  dari  pusat cluster -nya,  misalnya  untuk  data pertama, jarak terkecil ada pada cluster yang ke-3 yaitu 6,164414003,  maka  keluhan  pertama  akan  menjadi anggota pada cluster 2.  Berikut adalah Tabel 4.  hasil iterasi 1.
Tabel 4. Hasil Pengelompokan Iterasi 1 Keluhan ke Cluster Anggota Cluster C1 C2 C3 1 24,08318916 10,14889157 6,164414003 3 2 18,08314132 12 7,141428429 3 3 23,74868417 10,72380529 6,164414003 3 4 25,11971337 9,273618495 9,746794345 2 5 26,07680962 9,327379053 10,39230485 2 6 20,51828453 15,09966887 8,185352772 3 7 20,29778313 11,44552314 9,899494937 3 8 25,61249695 12,60952021 6,633249581 3 9 23,38803113 20 13,60147051 3 10 17,74823935 10,29563014 6,8556546 3
Pada  Tabel  4.  merupakan  hasil  pengelompokkan cluster dari data keluhan. Pengelompokan berdasarkan jarak terdekat dari hasil perbitungan jarak terdekat dari ketiga centroid awal.
3.4 Proses Iterasi Kedua
Proses  iterasi  kedua  adalah  tahapan  yang  dilakukan untuk  mendapatkan  kelompok  data  keluhan  pasien berdasarkan  jarak  terdekat  data  dengan  pusat  klaster yang  baru.    Pada  tahapan  iterasi  kedua  terdiri  dari beberapa  tahapan  yaitu  menentukan  centroid  kedua, menghitung jarak, dan mengelompokkan data.
Pusat  C1  yang  baru  adalah  (15,125;  4,875;  12,375; 12,75;  11,375;  16,5).    Perhitungan  ini  dilakukan  juga pada  penentuan  pusat  C2  dan  C3  yang  baru.    Berikut adalah hasil penentuan pusat baru pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Penentuan Pusat Centroid Baru Pusat  Februari Maret April Mei Juni Juli C1 15,125 4,875 12,375 12,750 11,375 16,500 C2 4,800 5,100 10,200 4,300 4,200 3,600 C3 4,407 6,962 4,166 5,129 5,481 6,240
Pada  Tabel  5.  Berisikan  hasil  perhitungan  pencarian centroid yang  baru.  Pada  bari  C1  merupakan centroid
awal  c1.  Pada  bari  C2  merupakan centroid awal  c2. Pada bari C3 merupakan centroid awal c3.
a. Menghitung Jarak Iterasi Kedua
Melakukan penentuan pusat centroid yang baru,  maka proses  selanjutnya  adalah  melakukan  iterasi  2.    Iterasi dua  langkahnya  sama  dengan  iterasi  1.    Iterasi  dua tentunya  dihitung  dengan  menggunakan  hasil  dari penentuan  centroid  yang  baru.    Hasil  dari  iterasi  2 dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Iterasi 2
Keluhan ke Cluster C1 C2 C3 1 23,04614935 7,441773982 5,485826869 2 15,16162920 8,612781200 6,620803307 3 22,65226258 6,969935437 4,314257344 4 23,53454907 7,181921748 6,199002858 5 24,10134851 6,691786010 6,926988988 6 16,46587380 12,213926480 9,310580886 7 17,95480437 8,436824047 7,222767921 8 23,57700151 10,333440860 6,558982881 9 19,87146195 18,525118080 15,031508120 10 15,08724627 6,031583540 5,625816957
Pada  Tabel  6  Berisikan  hasil  dari  perhitungan  jarak dari  masing-masing  kategori  keluhan  pasien  terhadap centroid awal.  Pada  kolom  c1  merupakan  jarak kategori  terhadap centroid awal  c1.  Kolom  c2 berisikan hasil perhitungan jarak data keluhan terhadap centroid  awal  c2.  Kolom  c3  berisikan  jarak  data keluhan terhadap centroid awal c3.
b. Hasil Pengelompokan Iterasi Kedua
Pada tahapan ini caranya sama dengan pengelompokan iterasi  pertama.  Clustering  objek  dengan  memasukkan setiap  objek  ke  dalam  cluster  berdasarkan  pada  jarak minimumnya.    Suatu  data  akan  menjadi  anggota  dari suatu  cluster  (C1,  C2  atau  C3)  yang  memiliki  jarak atau  nilai  terkecil  dari  pusat  cluster-nya.    Berikut adalah Tabel 7. hasil pengelompokan iterasi kedua.
Tabel 7. Hasil Pengelompokan Iterasi 2
Ke Cluster Anggota Cluster C1 C2 C3 1 23,04614935 7,441773982 5,485826869 3 2 15,16162920 8,612781200 6,620803307 3 3 22,65226258 6,969935437 4,314257344 3 4 23,53454907 7,181921748 6,199002858 3 5 24,10134851 6,691786010 6,926988988 2 6 16,46587380 12,213926480 9,310580886 3 7 17,95480437 8,436824047 7,222767921 3 8 23,57700151 10,333440860 6,558982881 3 9 19,87146195 18,525118080 15,031508120 3 10 15,08724627 6,031583540 5,625816957 3
Pada  Tabel  7.  merupakan  hasil  pengelompokkan cluster dari data keluhan. Pengelompokan berdasarkan jarak terdekat dari hasil perbitungan jarak terdekat dari ketiga centroid awal.
Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi − Vol. 5, No. 1 (2023) 1-6
3.5 Hasil K-Means Clustering
Proses  iterasi  K-means  berhenti  ketika  hasil  iterasi tidak berubah dengan hasil iterasi sebelumnya.  Proses
iterasi  akan  terus  dilakukan  sampai  iterasi  tidak berubah  dari  nilai  iterasi  sebelumnya.    Berikut  adalah hasil dari proses algoritma K-means yang telah selesai pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Clustering Data Keluhan Pasien Keluhan Februari  Maret  April Mei Juni Juli Hasil Amandel 6 8 4 2 3 3 C2 Asam lambung 5 7 8 6 10 9 C1 Asam urat 4 6 4 2 3 5 C3 BAB berdarah 2 9 6 5 1 4 C3 BAB tidak lancar 2 7 6 6 1 2 C3 Badan dingin 6 9 6 7 14 7 C3 Badan Pegal 1 7 9 6 7 10 C3 BAK tidak lancar 6 11 2 4 5 2 C2 Batuk 6 16 5 6 17 9 C2 Batuk berdahak 7 5 8 7 7 7 C3
Berdasarkan  hasil  cluster  dari  Tabel  8  bahwa  data keluhan  pasien  kita  dapat  menyimpulkan  bahwa,  C1 merupakan  keluhan  penyakit  yang  sering  terjadi dengan  intensitas  tinggi    sehingga  pihak  puskesmas memberikan  perhatian  khusus  pada  keluhan  tersebut yaitu  dengan  cara  memberikan  penyuluhan  luar ruangan,  peyuluhan  dalam  ruangan.  C2  merupakan keluhan yang terjadi dengan intensitas sedang sehingga tindakan  yang  dapat  dilakukan  puskesmas  yaitu dengan cara penyuluhan dalam ruangan, C3 merupakan  keluhan  yang  terjadi  dengan  intensitas rendah  sehingga  puskesmas  hanya  melakukan  arahan atau peringatan pada saat pasien melakukan pengobatan.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  hasil cluster dapat  menjadi  patokan  atau  titik  acuan  bagi pihak  puskesmas  dalam  menberikan  pelayanan kesehatan  pada  masyarakat  dan  pencegahan  penyakit yang lebih efektif.

## Daftar Rujukan
[1] Safitri, N. E. (2019). Implementasi Peraturan Menteri Kesehatan Republik  Indonesia  Nomor  75  Tahun  2014  Tentang  Pusat Kesehatan  Masyarakat  Di  Puskesmas  Sukamakmur  Labuhan Batu
(Doctoral
dissertation).
http://repository.umsu.ac.id/handle/123456789/3326
[2] Ordila,  R.,  Wahyuni,  R.,  Irawan,  Y.,  &  Sari,  M.    Y.    (2020). Penerapan  Data  Mining  Untuk  Pengelompokan  Data  Rekam Medis  Pasien  Berdasarkan  Jenis  Penyakit  Dengan  Algoritma
Clustering  (Studi  Kasus:  Poli  Klinik  Pt.    Inecda).    Jurnal  Ilmu Komputer, 9(2), 148-153. DOI :
https://doi.org/10.33060/JIK/2020/Vol9.Iss2.181
[3] Ghazal,  M.  M.,  &  Hammad,  A.  (2022).  Application  of knowledge  discovery  in  database  (KDD)  techniques  in  cost overrun  of  construction  projects.  International  Journal  of Construction Management, 22(9), 1632-1646. https://doi.org/10.1080/15623599.2020.1738205
[4] Manochandar,  S.,  Punniyamoorthy,  M.,  &  Jeyachitra,  R.    K.
(2020).    Development  of  new  seed  with  modified  validity measures  for  k-means  clustering.    Computers  &  Industrial
Engineering, 141, 106290. DOI : https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106290
[5] Khan,  A.    R.,  Khan,  S.,  Harouni,  M.,  Abbasi,  R.,  Iqbal,  S.,  & Mehmood,  Z.    (2021).    Brain  tumor  segmentation  using  K‐ means  clustering  and  deep  learning  with  synthetic  data augmentation  for  classification.    Microscopy  Research  and Technique,
84(7), 1389-1399. DOI :
https://doi.org/10.1002/jemt.23694
[6] Jaja, J., Priatna, N., & Ardan, T.  S.  (2021).  Implementation of Data  Mining  Technique  for  Performance  of  WFH  and  WFO Agents  Using  the  K-Means  Method  Case  Study  Study  of  PT. Infomedia  Telkom  Consumer  Profiling  Services.    Budapest International  Research  in  Exact  Sciences  (BirEx)  Journal,  3(2), 117-125.  DOI : https://doi.org/10.33258/birex.v3i2.1810
[7] Virgo,  I.,  Defit,  S.,  &  Yuhandri,  Y.    (2020).    Klasterisasi Tingkat  Kehadiran  Dosen  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering.  Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi, 23-28.  DOI : https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v2i1.17
[8] Dewi, S., Defit, S., & Yuhandri, Y.  (2021).  Akurasi Pemetaan Kelompok  Belajar  Siswa  Menuju  Prestasi  Menggunakan Metode  K-Means.    Jurnal  Sistim  Informasi  dan  Teknologi,  28- 33.  DOI : https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i1.40
[9] Yuhefizar, Santosa B., Eddy, I. K. P., & Suprapto, Y. K. (2013). Combination  of  Cluster  Method  for  Segmentation  of  Web Visitors. TELKOMNIKA , 11(1), 207-214. http://dx.doi.org/10.12928/telkomnika.v11i1.906