## KLUSTERISASI PENYAKIT ENDEMIS PADA KECAMATAN SABU BARAT, KABUPATEN SABU RAIJUA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Wenefrida T. Ina 1 , Yefta Mesakh 2 , Stephanie E. Pella 3
1,2,3 Program Studi Teknik Elektro, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana Jln.Adisucipto – Penfui, Telp. 03080-881597, Fax. 0380-881557 Email: wenefrida_ina@staf.undana.ac.id ,yeftaam@gmail.com ,s.i.pella@gmail.com
Info Artikel ABSTRACT Histori Artikel: Diterima Feb 28, 2022 Direvisi Mar 14, 2022 Disetujui Mar 29, 2022
Information technology can be applied to identify endemic diseases in an area, in this case Sabu Raijua Regency. Endemic diseases can be identified early using the Clustering  K-Means  method  where  this  method  partitions  data  into  one  or  more clusters/groups, so that data with the same characteristics are grouped into the same cluster  and  data  with  different  characteristics  are  grouped  into  groups.  another group. The data used in this study are medical record data at the Seba Health Center as many as 1020 data with year, village, diagnosis, age and gender variables. Due to the large amount of data, the K-Means Clustering process will use Weka 8.5 as a tool.
The results of this study indicate the characteristics and patterns of endemic diseases in  the  service  area  of  the  Seba  Health  Center  with  variables  of  year,  village, diagnosis, age and gender, the characteristics used are based on the most optimal number  of  clusters.  The  most  optimal  number  of  clusters  can  be  found  using  the Elbow Method. The results of clustering of 1020 medical record data showed that the most optimal number of clusters was 2 clusters with the characteristics of ARI diagnosis.
Keywords: K-Means Clustering, Elbow Method, WEKA, Medical Records.

## ABSTRAK
Teknologi informasi dapat diterapkan untuk mengidenfikasi penyakit endemis pada suatu  wilayah  dalam  hal  ini  Kabupaten  Sabu  Raijua.  Penyakit  endemis  dapat diidentifikasi dini dengan metode Clustering K-Means dimana metode ini mempartisi data ke dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok, sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster yang sama dan data yang memiliki karakteristik berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok lain. Data yang dipakai dalam penelitian ini yaitu data rekam medis pada Puskesmas Seba sejumlah 1020  data  dengan  variabel  tahun,  desa,  diagnosa,  usia  dan  gender.  Dikarenakan data yang banyak, proses Clustering K-Means akan menggunakan Weka 8.5 sebagai alat bantu.
Hasil dari penelitian ini menunjukkan karakteristik dan pola penyakit endemi pada daerah pelayanan Puskesmas Seba dengan variabel tahun, desa, diagnosa,  usia dan gender, karakteristik yang dipakai berdasarkan jumlah klaster yang paling optimal. Jumlah  klaster  paling  optimal  dapat  dicari  menggunakan  Metode  Elbow.  Hasil klasterisasi  dari  1020  data  rekam  medis  menunjukkan  jumlah  klaster  yang  paling optimal adalah 2 klaster dengan karakteritik diagnose ISPA.
Kata Kunci:  Klasterisasi K-Means, Metode Elbow, WEKA, Rekam Medis
Penulis Korespondensi:
Wenefrida Tulit Ina, ST., MT Program Studi Teknik Elektro Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana, Jl. Adisucipto Penfui - Kupang. Email: wenefrida_ina@staf.undana.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Rekam medis  merupakan  salah satu  bukti  rekam jejak  penyakit  pasien  yang  berisi  data  pribadi pasien  tanggal  pengobatan,  diagnose  penyakit pasien,  jenis  obat  yang  diberikan  serta  riwayat sakit pasien. Dengan adanya bukti tertulis tersebut maka  data  rekam  medis  yang  diberikan  dapat dipertanggungjawabkan  dengan  tujuan  sebagai penunjang  tertib  administrasi  dalam  upaya peningkatan pelayanan kesehatan masyarakat. Data  rekam  medis  yang  terdapat  pada  fasilitas kesehatan  selalu  bertambah  setiap  hari  seiring dengan  jumlah  kunjungan  pasien.  Namun,  data yang tersimpan hanya sebatas memberikan grafik atau statistik jumlah pasien yang berobat dengan penyakit  yang  dideritanya  beserta  laporan kepulangan pasien tersebut. Belum ada pengolahan data rekam medis yang merujuk pada penggalian informasi penting yang menghasilkan suatu  pola  yang  dapat  digunakan  oleh  dinas kesehatan  untuk  membuat  kebijakan-kebijakan untuk meningkatkan pelayanan kesehatan kepada masyarakat.  Mengenai  pola  dari  kecenderungan penyakit  yang  diderita  oleh  masyarakat  masih belum  digali  untuk  dijadikan  acuan  apabila melakukan pencegahan penyakit [1]. Menurut [2] Data  rekam  medis  dapat  diklasifikasi  untuk mengetahui  pola  penyebaran  penyakit  pada masyarakat.  Data  rekam  medis  ini  pun  dapat digunakan  untuk  mengetahui  wilayah-wilayah penyebaran penyakit endemis.
Dalam hal ini pengolahan data rekam medis dapat diterapkan  untuk  mengidentifikasi  penyakit endemis  pada  Kabupaten  Sabu  Raijua.  Penyakit endemis  dapat  diidentifikasi  dini  dengan  metode K-Means  berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan sebelumnya yakni Penerapan Algoritma K-Means  Clustering  Analysis  Pada  Penyakit Menular  Manusia  [4]  Pengelompokan  Data Rekam Medis untuk Mengetahui Penyakit Endemi di suatu Daerah Menggunakan K-Means Clustering  [1]  dan  Clustering  Pada  Data  Mining Untuk  Mengetahui  Potensi  Penyebaran  Penyakit DBD Menggunakan Metode Algoritma K-Means dan Metode Perhitungan Jarak Euclidean Distance [3]
Berdasarkan  data  diatas  dan  penelitian  sebelumnya maka penulis akan melakukan penelitian dengan judul “Klasterisasi Penyakit Endemis Studi Kasus Kecamatan Sabu Barat, Kabupaten Sabu Raijua Menggunakan Algoritma  K-Means”  yang  diharapkan  dapat
membantu  pemerintah  dalam  melihat  penyakit endemis yang ada pada Kecamatan Sabu Barat.

## 2. METODE PENELITIAN
Secara umum alur pada penelitian ini akan dimulai dari  pengambilan  atau  pengumpulan  data  rekam medis, kemudian data tersebut akan melalui proses selection , cleaning dan transformation , ketiga langkah tersebut bertujuan agar menghasilkan data yang sesuai dengan data yang diperlukan baik dari sisi variabel, nilai  inisialisai,  format  dan  data  tidak  memiliki kesalahan penulisan.
Kemudian  pada  proses data  mining yaitu clustering  K-Means adapun  langkah-langkah klasterisasi  dengan  menentukan  jumlah cluster yang  diinginkan,  setelah  itu  menentukan  pusat cluster ( centroid )  dari  setiap  variabel  di  setiap cluster , setelah itu menghitung jarak data ke setiap centroid dengan  persamaan Euclidean  Distance , setelah  mendapatkan  nilai  jarak  data  ke  setiap centroid langkah selanjutnya adalah mengalokasikan setiap data ke centroid terdekat  untuk  menentukan cluster dari setiap data yang ada.
Selanjutnya  menentukan  jumlah  klaster  yang paling  optimal  menggunakan  Metode  Elbow. Beberapa  jumlah  klaster  akan  dipilih  kemudian dilakukan  analisis  K-Means  untuk  setiap  klaster kemudian  menghitung  nilai  SSE,  nilai-nilai tersebut akan dibuat dalam sebuah grafik, dengan prinsip Metode Elbow dapat dilihat jumlah klaster mana yang paling optimal.
Langkah  terakhir  adalah  visualisasi  data  dengan plot dan hasil cluster untuk melihat pola penyakit endemis  di  daerah  pelayanan  Puskesmas  Seba sesuai  dengan  karakteristik  klaster  yang  paling optimal.  Adapun  arsitektur  umum  setiap tahapan metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini ditunjukkan pada Gambar dibawah.
Gambar 2.1 Arsitektur Umum

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan K-Means  Clustering untuk  mengelompokkan  data-data  rekam  medis yang diambil pada Puskesmas Seba di Kecamatan Sabu  Barat  selama  4  tahun  terakhir.  Data-data tersebut direkap dari setiap form rekam medis dan di- input- kan  ke  MS.Excel.  Terdapat  beberapa tahapan  yang  dilakukan  untuk  memulai  proses clustering yakni Data  Selection , Data  Cleaning dan Data  Transformation yang  dilakukan  pada aplikasi  MS.Excel  kemudian  tahap Data  Mining dan Evaluation .
Pada  penelitian  juga  dilakukan  perhitungan Analisis  K-Means  dan  Analisis  Metode  Elbow secara Manual dengan mengambil 50 sampel data setelah  itu  dibandingkan  dengan  hasil  analisis yang  dilakukan  pada  aplikasi  WEKA  8.5.  Hasil akhir yang diperoleh adalah terjadinya perbedaan jumlah  iterasi  dan  nilai  SSE  dikarenakan terjadinya  perbedaan  perhitungan  berkaitan dengan  nilai  angka  dibelakang  koma,  untuk  50 sampel  data  proses  perhitungan  manual  terjadi sangat panjang sehingga untuk perhitungan 1020 data  membutuhkan  Tool  Data  Mining  dalam  hal ini Aplikasi WEKA 8.5.
Tahap clustering akan  dilakukan  pada  aplikasi WEKA  8.5  sebagai tools  data  mining untuk membantu  dikarenakan  data  yang  sangat  banyak sehingga  sangat  sulit  untuk  dilakukan  secara manual.  Metode  Elbow  akan  digunakan  untuk menentukan  jumlah cluster yang  paling  optimal. Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  yaitu  dapat menunjukkan  pola  penyakit  endemi  pada  daerah pelayanan Puskesmas Seba berdasarkan karakteristik dari jumlah cluster yang paling optimal.

## 3.1. Data Selection
Pada  tahap  ini  data dilakukan  pengumpulan  data dari form rekam medis yang ada pada Puskesmas Seba,  kemudian  pemilihan  data  yang  sesuai dengan variable/parameter yang digunakan dalam penelitian  ini  yakni  data  waktu,  desa,  diagnosa penyakit,  nama  pasien  dan  umur.  Pada  tahap  ini data yang dipakai adalah data tahun 2018 sampai tahun  2021,  jadi  beberapa  diagnosa  penyakit sebelum tahun 2018 tidak dipakai atau dipilih.

## 3.2. Data Cleaning
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengambilan  data-data yang sesuai dengan variabel yang akan digunakan, tahap  ini  dilakukan  proses  pemisahan  beberapa data seperti data diagnosa penyakit yang terdapat pada  pasien  dan  waktu  yang  sama  agar  data tersebut  dapat  diinisialisasi,  data  waktu  yang
sebelumnya  dicantumkan  bulan  pada  tahap  ini hanya menyisahkan data tahun saja sesuai variabel yang  dipakai  dalam  penelitian  ini  yakni  tahun 2018 (18), 2019 (19), 2020 (20) dan 2021 (21), Tahap ini juga dilakukan pengelompokan kategori usia  menurut  WHO  yakni  Balita  (<5),  Kanak- kanak (5 s/d 11), Remaja (12 s/d 25), Dewasa (26 s/d  45),  Lansia  (46  s/d  65)  dan  Manula  (>65), kemudian dilakukan perbaikan terhadap kesalahan penulisan pada nama diagnosa penyakit, kategori usia  dan  kesalahan  penulisan  lain  yang  terdapat dalam data.
Setelah  melalui  proses cleaning data  yang sebelumnya  sejumlah  835  menjadi  1020  data  yang akan dilakukan proses clustering untuk mendapatkan pola  penyakit  endemis  pada  daerah  pelayanan Puskesmas Seba.

## 3.3. Data Transformation
Pada  1020  data  diatas  terdapat  data  non-numerik seperti  data  desa,  diagnosa,  kategori  umur  dan gender, agar data tersebut dapat diolah menggunakan  algoritma k-means maka  data-data non-numerik  perlu  diinisialisasi  ke  data  numerik, data-data tersebut diubah secara manual di excel.
Tabel 3.1. Data Rekam Medis setelah proses

## inisialisasi
No Tahun Desa Diagnosa  Kategori  Gender 1 2 9 18 2 1 2 2 9 10 2 1 3 2 9 1 2 1 4 3 9 1 2 1 5 1 9 1 5 2 6 2 9 8 5 2 …. ……….  ……….. ………. ………. ……… … ……….  ……….. ………. ………. ………

## 3.4. Analisis Clustering K-Means
Pada tahap ini akan dilakukan analisis clustering menggunakan metode K-Means . Tahapan-tahapan yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:

## 3.4.1. Menentukan Jumlah Cluster
Tahapan  awal  dalam  proses clustering adalah menentukan  jumlah cluster k.  pada  tahap  ini  k akan di tentukan dari k terkecil sebagai awal dari analisis  ini,  kemudian  jumlah cluster k  akan dinaikkan  untuk  mencari  jumlah cluster k  yang paling optimal menggunakan Metode Elbow.

## 3.4.2. Menentukan Pusat Cluster (Centroid)
Tahap selanjutnya adalah menentukan nilai pusat cluster ( centroid ) awal secara acak dari data yang
telah  diinputkan.  Tentukan centroid dari  setiap variabel  yang  dipakai  yaitu  nilai centroid tahun, nilai centroid desa,  nilai centroid diagnosa,  nilai centroid kategori umur dan nilai centroid gender.

## 3.4.3. Menghitung Jarak Data dengan
Euclidean Distance Perhitungan euclidean  distance dapat  dengan persamaan 3.1:
𝑑(𝑥𝑖, 𝜇𝑗) = √(𝑥𝑖𝑎 − 𝜇𝑗𝑎) 2 + (𝑥𝑖𝑏 − 𝜇𝑗𝑏) 2 ……. (3.1) Dengan ketentuan sebagai berikut: xi : data variabel μj : centroid pada cluster ke-j Perhitungan Euclidean distance bertujuan untuk mendapatkan jarak dari masing-masing data ke pusat data (centroid).

## 3.4.4. Alokasikan Data pada Cluster Terdekat
Proses  selanjutnya  yakni  mengalokasikan  setiap data  ke  suatu cluster berdasarkan  jarak  terdekat dari centroid -nya.  Jika  data  pertama  diperoleh jarak terdekat dengan centroid pertama (C 0 ), maka data  tersebut  akan  menjadi  anggota cluster pertama,  dan  seterusnya  sampai  semua  data selesai.

## 3.4.5. Hitung Nilai Centroid Baru
Jika  persebaran  data  masih  banyak  yang  berada diluar cluster maka  dilakukan  perhitungan  nilai centroid dengan  cara  menghitung  nilai  rata-rata dari masing-masing parameter/variabel setiap data yang  menjadi  anggota cluster tertentu.  Untuk menghitung  nilai centroid baru  digunakan persamaan 3.2.:
𝜇 = ∑ 𝑥𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 …….  (3.2)
Dengan keterangan sebagai berikut: μ = centroid pada cluster xi = data ke- i n = banyaknya data/jumlah data yang menjadi anggota cluster selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan  iterasi kedua dengan menghitung jarak setiap data terhadap nilai centroid yang baru sesuai persamaan Euclidean distance (3.1), proses ini akan terus berlanjut sampai pada kedudukan anggota setiap cluster tidak lagi berubah.

## 3.5. Analisis Metode Elbow
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  analisis  Metode Elbow  yaitu  dengan  menghitung  nilai Sum  of Squared  Error (SSE)  dari  setiap cluster yang  ada seperti persamaan (2.3). Setelah  data di klusterisasi dengan k terkecil selanjutnya nilai k akan dinaikkan sampai  k  tertentu  yang  kemudian  akan  diuji
menggunakan  Metode  Elbow  yaitu  menghitung nilai SSE setiap cluster untuk mendapatkan nilai cluster k  yang  paling  optimal,  perhitungan  pada algoritma  k-means  sangat  menentukan  hasil  dari metode  elbow  sehingga  memerlukan  ketelitian  saat melakukan  klusterisasi,  yang  perlu  diperhatikan bahwa  nilai centroid tidak  boleh  berubah, sehingga  perlu  ditentukan  terlebih  dahulu  semua nilai centroid [6]

## 3.6.  Implementasi K-Means Clustering pada WEKA
Pada tahap ini proses Clustering K-Means dilakukan pada  aplikasi  WEKA  untuk  menemukan  pola penyakit endemis pada daerah pelayanan Puskesmas Seba  dikarenakan  data  yang  terlalu  banyak, penentuan jumlah cluster k juga dilihat pada hasil nilai SSE yang ditampilkan pada WEKA, WEKA juga membantu untuk memvisualisasikan penyebaran  data-data  di  setiap  cluster  sehingga dapat  dilihat  bahwa  cluster  tertentu  memiliki karakteristik  tertentu.  Data  yang  digunakan  pada WEKA adalah data-data rekam medis yang telah melalui proses selection , cleaning , dan transformation . Agar data-data tersebut dapat diproses dalam aplikasi WEKA, data-data yang sebelumnya berupa Excel akan diubah ke format Comma Separated Values (.csv). Terdapat beberapa tahapan dalam aplikasi WEKA  yakni  proses input  data , proses filtering , proses K-Means  Clustering dan  Pengujian Algoritma.

## 3.7. Hasil Clustering
Dari  hasil  pengolahan  1020  data  rekam  medis menggunakan  WEKA  dapat  dilihat  persentase penyebaran  data-data  yang  digunakan  ke  setiap klaster yaitu 57% data pada cluster 0 dan 43% data pada cluster 1.  Untuk  penyebaran  setiap  data  ke setiap cluster dapat  dilihat  pada  gambar  4.10. warna  biru  untuk  C0,  warna  merah  untuk  C1, warna  hijau  untuk  C2  dan  warna  aqua  untuk  C3 dengan keterangan sumbu X menunjukkan setiap cluster dan sumbu Y menunjukkan jumlah data.
Gambar 3.1. Plot Data Rekam Medis Dari proses clustering didapatkan informasi sebagai berikut:
1. Cluster pertama  (C 0 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  ISPA,  banyak  menyerang kategori usia dewasa, dengan gender laki-laki, di desa Raeloro pada Tahun 2020.
2. Cluster kedua  (C 1 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  ISPA,  banyak  menyerang kategori usia lansia, dengan gender perempuan, di desa Nadawawi pada Tahun 2019.

## 3.8. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  menaikkan jumlah klaster pada k tertentu, pada penelitian ini nilai  klaster  dinaikkan  sampai  k=16  sehingga ketika  nilai  SSE  didapatkan  dan  dibuat  dalam sebuah grafik maka perubahan nilai setiap jumlah klaster  lebih  teliti.  Berikut  adalah  beberapa karakteristik dari beberapa jumlah klaster dengan menggunakan  1020  data  rekam  medis.  Pada pengujian sistem, proses clustering menggunakan dua cluster menghasilkan  kesimpulan  sebagai berikut.
1. Cluster pertama  (C 0 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  ISPA,  banyak  menyerang kategori usia dewasa, dengan gender laki-laki, di desa Raeloro pada Tahun 2020.
2. Cluster kedua  (C 1 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  ISPA,  banyak  menyerang kategori usia lansia, dengan gender perempuan,  di  desa  Nadawawi  pada  Tahun 2019.
Proses clustering menggunakan  tiga cluster menghasilkan kesimpulan sebagai berikut: 1. Cluster pertama  (C 0 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  ISPA,  banyak  menyerang kategori usia remaja, dengan gender perempuan, di desa Raeloro pada Tahun 2020. 2. Cluster kedua  (C 1 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  ISPA,  banyak  menyerang kategori usia lansia, dengan gender perempuan, di desa Raeloro pada Tahun 2019.
3. Cluster ketiga  (C 2 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  ISPA,  banyak  menyerang kategori usia balita, dengan gender laki-laki, di desa Ledekepaka pada Tahun 2018.
Proses clustering menggunakan  lima cluster menghasilkan kesimpulan sebagai berikut: 1. Cluser pertama  (C 0 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  ISPA,  banyak  menyerang kategori usia remaja, dengan gender perempuan, di desa Raeloro pada Tahun 2020.
2. Cluster kedua  (C 1 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  ISPA,  banyak  menyerang
kategori usia lansia, dengan gender perempuan, di desa Raeloro pada Tahun 2019. 3. Cluster ketiga  (C 2 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  ISPA,  banyak  menyerang kategori usia balita, dengan gender laki-laki, di desa Ledekepaka pada Tahun 2018.
4. Cluster keempat  (C 3 )  memiliki  karakteristik diagnosa penyakit DYSPEPSI, banyak menyerang kategori  usia  dewasa,  dengan  gender  laki-laki,  di desa Titinalede pada Tahun 2018.
5. Cluster kelima (C 4 ) memiliki karakteristik diagnosa penyakit  HIPERTENSI,  banyak  menyerang kategori usia lansia, dengan gender perempuan, di desa Ledeana pada Tahun 2019.
Proses clustering menggunakan  tujuh cluster menghasilkan kesimpulan sebagai berikut: 1. Cluser pertama  (C 0 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  ISPA,  banyak  menyerang kategori usia remaja, dengan gender perempuan, di desa Raeloro pada Tahun 2020. 2. Cluster kedua  (C 1 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  ISPA,  banyak  menyerang kategori usia lansia, dengan gender perempuan, di desa Raeloro pada Tahun 2019. 3. Cluster ketiga  (C 2 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  ISPA,  banyak  menyerang kategori usia balita, dengan gender laki-laki, di desa Ledekepaka pada Tahun 2018.
4. Cluster keempat  (C 3 )  memiliki  karakteristik diagnosa penyakit DYSPEPSI, banyak menyerang kategori usia dewasa, dengan gender laki-laki, di desa Titinalede pada Tahun 2018.
5. Cluster kelima  (C 4 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  HIPERTENSI,  banyak menyerang kategori usia lansia, dengan gender perempuan, di desa Ledeana pada Tahun 2019.
6. Cluster keenam  (C 5 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  ISPA,  banyak  menyerang kategori usia dewasa, dengan gender laki-laki, di desa Raemadia pada Tahun 2020.
7. Cluster ketujuh  (C 6 )  memiliki  karakteristik diagnosa  penyakit  ISPA,  banyak  menyerang kategori usia remaja, dengan gender perempuan,  di  desa  Raenyale  pada  Tahun 2019.
Setelah  pemrosesan clustering selesai,  akan dilakukan  pengujian  dengan  nilai  k=1  sampai k=16  dengan  menggunakan Sum  of  Squared Errors (SSE),  nilai  SSE  dapat  dilihat  pada  hasil clustering yang  ada  pada  Aplikasi  WEKA. Pengujian  tersebut  bertujuan  untuk  mengetahui performa K-Means dan menguji validitas cluster . Metode Sum of Squared Errors (SSE) memberikan  informasi error jarak  data  ke
centroid .  Jika  semakin  kecil  nilai  SSE  maka semakin  bagus  hasil clustering yang  diperoleh. Hasil  perhitungan Sum  of  Squared  Errors ditampilkan pada gambar 3.2.
Gambar 3.2. Grafik Hasil SSE dari Setiap Jumlah Cluster Dari  gambar  3.2.,  diketahui  bahwa  hasil Sum  of Squared Errors (SSE) yang membentuk siku ada pada  k=1  ke  k=2  setelah  itu  nilai  SSE  mulai konstan,  sehingga  berdasarkan  prinsip  dari Metode  Elbow  dimana  mencari  dengan  melihat grafik dari nilai SSE yang membentuk siku, serta dengan tujuan mencari nilai SSE terendah dengan jumlah cluster k terkecil dapat disimpulkan bahwa jumlah cluster k yang paling optimal berada pada jumlah cluster k=2 yaitu sebesar 2890.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penerapan  Algoritma Clustering  K- Means pada  1020  data  rekam  medis  dari  tahun 2018  sampai  awal  Tahun  2021  pada  daerah pelayanan  Puskesmas  Seba  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut.
1. Hasil klasterisasi dari 1020 data menggunakan Algoritma  K-Means  menunjukkan  bahwa Algoritma  K-Means  dapat  diterapkan  pada kumpulan  data rekam medis untuk menghasilkan pola  penyakit  endemis  pada  daerah  pelayanan Puskesmas Seba.
2. Metode Elbow dapat digunakan untuk mencari jumlah cluster k  yang  paling  optimal,  yaitu dengan  melihat  model  grafik  yang  dibentuk dari  nilai  SSE  dari  setiap cluster ,  pada penelitian  ini  jumlah cluster yang  paling optimal adalah k=2.
3. Dari data-data yang dikumpulkan dan diklasterisasi menggunakan Algoritma K-Means dengan karakteristik cluster yang  paling optimal berdasarkan Metode Elbow maka dapat dilihat bahwa  dari  kedua cluster tersebut  memiliki karakteristik diagnosa yang sama yaitu ISPA.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Lisa Olivia., Pengelompokan Data Rekam Medis untuk  Mengetahui  Penyakit  Endemi  di  Suatu Daerah  Menggunakan  K-Means  Clustering, Medan:  Skripsi  Universitas  Sumatera  Utara, 2019.
[2]  Wenefrida  Tulit  Ina,  "Klasifikasi  Data  Rekam Medis Berdasarkan Kode Penyakit Internasional Menggunakan  Algoritma  C4.5”  Jurnal  Media Elektro, Vol 1 Edisi 3, April 2013.
[3]    M  Hariyanto,  R  T  Shita,  “Clustering  Pada Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Potensi Penyebaran  Penyakit  DBD  Menggunakan Metode  Algoritma  K-Means  dan  Metode Perhitungan  Jarak  Euclidean  Distance,” skripsi Universitas Budi Luhur, 2018.
[4]   A Bastian, H Sujadi, G Febrianto, “Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  Analysis Pada  Penyakit  Menular  Manusia  (Studi Kasus  Kabupaten  Majalengka)”  Jurnal Sistem Informasi, Jil.14, No.1, 2018.
[5]    Elly Muningsih, Sri Kriswati, “Sistem Aplikasi Berbasis  Optimasi  Metode Elbow Untuk Penentuan Clustering Pelanggan” Jurnal Joutica, vol.3, No.1, 2018.
[6]  NPE  Merliana,  Ernawati,  Alb.  Joko  Santoso, “Analisa Penentuan Jumlah Cluster Terbaik Pada
Metode K-Means Clustering”, Prosiding Sendi_U, 2016. ISBN : 978-979-3649-81-8.
[7]   Anita F., Antonito H. Cabral, Gangga Anuraga, “K-Means  Clustering  Dengan  Metode  Elbow Untuk Pengelompokan Kabupaten Dan Kota Di Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kemiskinan”, Prosiding SNHRP-1/2018, 21 Desember 2018, ISBN : 978-602-5793-40-0.
[8]    Hasyrif  SY,  Rismayani,  Asrul  Syam,”Data Mining  Menggunakan  algoritma  K-Means pengelompokan  Penyebaran  Diare  di  Kota Makassar”, Prosising Seminar Ilmiah Sistem Informasi Dan Tekologi Informasi, Vol. VIII,
No.1, Hal : 73-82, Februari 2019
[9]   Jeri Wardana, Sarjon Defit, Sumijan,”Klarerisasi Data Rekam Medis Pasien Pengguna Layanan BPJS  Kesehatan  Menggunakan  Metode  K- Means”  Jurnal  Informasi  dan  Teknologi, Vo.2,  No.4.  hal:119-125.  ISSN:  2714-9730 (electronic ), 2020.
[10] Nurul Chafid, Ismail Ari Wibowo,” Implementasi Data Mining Untuk Clustering Daerah Penyebaran Penyakit Demam Berdarah di Kota Tangerang Selatan Menggunakan Algoritma K- Means  (Studi Kasus: Dinas Kesehatan Tangerang  Selatan)”,  Jurnal  Satya  Informatika Vol.3 No.1, hal: 11-24, Mei 2018
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 JUMLAH CLUSTER
Perbandingan Hasil Sum of Squared Errors (SSE) dari Setiap Jumlah Cluster
Sum of Squared Errors (SSE)