## K- Means untuk KLASIFIKASI PENYAKIT KARIES GIGI
Novita Meisida 1 ,  Oni Soesanto, S.Si, M.Si 2 , Heru Kartika Chandra, S.Si, M. T 3
1 Prodi Ilmu Komputer Fakultas MIPA UNLAM
2 Prodi Matematika Fakultas MIPA UNLAM
3 Prodi Komputerisasi Akuntansi POLIBAN Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan Email: bie.crazyapple@gmail.com

## Abstrak
Masalah  kesehatan  gigi  dan  mulut,  menjadi  perhatian  yang  sangat  penting dalam pembangunan kesehatan. Hasil laporan survei Kesehatan Rumah Tangga tahun 2001 menunjukkan bahwa kesehatan gigi dan mulut di Indonesia merupakan hal yang perlu diperhatikan.
Berdasarkan  hasil laporan Poli  Gigi  Medical  Center  ITS  2009  didapatkan  data- data  berupa  data  karakteristik  karies  gigi  dan  kelas-kelas  karies  gigi  berdasarkan anatomi J. V. Black. Dari data-data tersebut dapat dilakukan pengklasifikasian dengan menggunakan  metode  Clustering  K-Means.  Metode  Clustering  K-Means  digunakan karena K-Means melakukan pengelompokkan data dengan sistem partisi, dimana data dalam satu kelompok memiliki karakteristik yang sama satu sama lainnya, dan memiliki karekteristik berbeda dengan kelompok lainnya.
Hasil  pengklasifikasian  metode  ClusteringK-Means  dibandingkan  hasilnya dengan  laporan  Poli  Gigi  Medical  Center  ITS  2009,  untuk  membandingkan keakuratanClustering K-Means.
Kata Kunci : K-Means, Karies Gigi, Klasifikasi

## Abstract
Oral health problems , a concern which is very important in health development. Results of Household Health Survey report in 2001 showed that oral health in Indonesia are things that need attention.
Based  on  the  report  of    Poly  Teeth  ITS  Medical  Center  2009  obtained  data characteristics of dental caries and dental caries classes based on the anatomy of the JV Black.  From  these  data  can  be  classification  using  K  -  Means  clustering  method.  K  - Means clustering method is used for grouping data partitioning system, where data in one group have similar characteristics to each other, and have different characteristics with other groups.
Classification results using K  - Means Clustering method will be compared with the  results  of  reports  Poly  Teeth  ITS  Medical  Center  2009,  to  compare  and  get  result from accuracy of the K - Means Clustering.
Keywords : K-Means, Caries, Classification

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit gigi dan mulut dapat di bagi dua,  yaitu penyakit gigi yang  menyerang jaringan  keras  atau  gigi    dan  jaringan    lunak  atau  mulut  dan  gusi.Penyakit      yang menyerang jaringan keras disebut karies gigi atau yang lebih dikenal dengan penyakit gigi  berlubang.  Dari  kedua  penyakit  gigi  tersebut  maka    tindakan  dan  resep  yang diberikanpun  akan  berbeda-beda    sesuai  dengan  penyakit  gigi  dan    mulut  yang dialami oleh pasien [5] .
Karies  gigi  merupakan  penyakit  yang  paling  banyak  dijumpai.    Penyakit  ini terjadi  karena demineralisasi jaringan  permukaan    gigi  oleh  asam  organis  yang berasal  dari  makanan  yang  mengandung  gula.  Hal-hal  yang  mendukung  terjadinya karies  gigi:  Gigi  yang  peka,  yaitu  gigi  yang  mengandung  sedikit flour atau  memiliki lubang,  lekukan  maupun  alur  yang  menahan  plak;  Bakteri,  mulut  mengandung sejumlah  besar  bakteri,  tetapi  hanya  bakteri  jenis  tertentu  yang  menyebabkan pembusukan gigi [5] .
Proses  karies  yang  melalui  emal-dentin  dapat  menyebabkan  perubahan  warna putih  lokal  (karies  akutan)  atau  coklat  sampai  hitam.  Perubahan  warna  ini  kadang- kadang  menyebabkan  sukarnya  medeteksi  karies  gigi.  Untuk  memudahkan mendeteksi  penyakit  karies  gigi,  maka  telah  dilakukan  pengelompokkan  atau klasifikasi oleh G.V. Black berdasarkan lokasi, tingkat laju perkembangan, dan jaringan keras yang terkena [3].
Dalam    sistem  klasifikasi  terdapat  2  Jenis  yaitu supervised  classification dan unsupervised  classification .  K-Means  adalah unsupervised  classification yang  paling sederhana,  secara  detail  teknik  ini  menggunakan  ukuran  ketidak  miripan  untuk mengelompokkan objek. K-Means  merupakan salah satu metode  cluster analisis  non hirarki  yang  berusaha  untuk  mempartisi    objek    yang  ada  kedalam  satu  atau  lebih cluster  atau  kelompok    objek    berdasarkan  karakteristiknya,  sehingga    objek    yang mempunyai karakteristik yang sama dikelompokan dalam satu cluster yang sama dan objek  yang  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda  dikelompokan  kedalam    cluster yang  lain.  Tujuan    pengelompokan    adalah untuk    meminimalkan objective  function yang  di  set  dalam  proses    clustering,  yang  pada  dasarnya  berusaha  untuk meminimalkan variasi dalam satu cluster dan memaksimalkan variasi antar cluster [5] . Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan K-Means  algoritma untuk cluster n  objek  berdasarkan  atribut  menjadi  k  partisi,  dimana  k  <  n,  k  akan  menentukan klasifikasi data pada data karies gigi berdasarkan anatomi Black sedangkan n adalah data karies gigi [6] .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data
Data yang digunakan untuk Klasifikasi ini adalah data mengenai pasien penyakit karies gigi yang diperoleh dari Medical Center ITS Jalan Arif Rahman Hakim Surabaya. Data  pasien  penyakit  karies  gigi  yang  diaplikasikan  pada  penelitian  ini  adalah  data pasien pada tahun 2009.

## 2.2 Karies Gigi
Karies Gigi adalah suatu proses kronis regresif, dimana prosesnya terjadi terus berjalan kebagian yang lebih dalam dari gigi sehingga membentuk lubang yang tidak dapat  diperbaiki  kembali  oleh  tubuh  melalui  proses  penyembuhan,  pada  proses  ini terjadi demineralisasi yang  disebabkan  oleh  adanya  interaksi  kuman,  karbohidrat yang sesuai pada permukaan gigi dan waktu [4] .
Untuk  memudahkan  mendeteksi  penyakit  karies  gigi,  maka  telah  dilakukan pengelompokkan  atau  klasifikasi  oleh  G.V  Black.Berikut  adalah  klasifikasi  gigi menurut G.V. Black :
1. Kelas I. Karies yang terjadi pada bagian oklusal ( pits dan fissure ) dari gigi premolar dan molar (gigi posterior ,  gigi  4-8).Dapat  juga  terdapat  pada  gigi anterior di foramencaecum .
2. Kelas  II.  Karies  yang  terdapat  pada  bagian approximal ( mesial dan distal )    dari gigi-gigi molar atau premolar (gigi posterior ,  gigi  4-8),  yang  umumnya  meluas sampai bagian oklusal .
3. Kelas  III.  Karies  yang  terdapat  pada  bagian approximal dari  gigi  depan,  tetapi belum  mencapai margo  incisalis (belum  mencapai  ⁄  incisal  gigi).Lubang  di permukaan gigi yang  menghadap ke langit-langit.
4. Kelas IV. Kelanjutan Kelas III. Karies telah meluas dari approximal dari gigi-gigi depan dan sudah mencapai margo incisalis (telah mencapai ⁄incisal gigi).
5. Kelas V. Karies yang terdapat pada bagia 1/3 leher gigi-gigi depanatau permukaan halus  dan fasial maupun  gigi  belakang  pada  permukaan labial,  lingual,  palatal ataupun bukal dari  gigi.Lebih  dominan  timbul  dipermukaan  yang  menghadap kebibir dan pipi dari pada lidah.
6. Kelas  VI.  Karies  yang  terdapat  pada incisal  edge dan cusp  oklosal pada  gigi belakang yang disebabkan oleh abrasi, atrisi atau erosi [5] .

## 2.3 Prosedure K- Means
Metode  K- Means berusaha  mengelompokkan  data  yang  ada  kedalam  beberapa kelompok,  dimana  data  dalam  satu  kelompok  mempunyai  karakteristik  yang  sama satu sama lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada didalam  kelompok  yang  lain [1] .  Dengan  kata  lain,  metode  ini  berusaha  untuk meminimalkan variasi antar data yang ada di dalam suatu cluster dan memaksimalkan variasi dengan data yang ada di cluster lainnya. Digunakan fungsi kriteria: jumlah dari kesalahan kuadrat (sum of squared-error , SSE) yang dapat mengukur kualitas klastering yang dibuat
𝑆𝑆𝐸 =   ∑ ∑ 𝑑(𝑝, 𝑚 𝑖 ) 2 𝑝∈𝐶 𝑖 𝑘 𝑖=1
p  Є  Ci  =  tiap  data  poin  pada cluster i,  mi  = centroid dari cluster i, d =  jarak/ distances / variance terdekat pada masing-masing cluster i.
Mengoptimalkan nilai fungsi kriteria tersebut, nilai SSE tergantung pada jumlah klaster  dan  bagaimana  data  dikelompokkan  ke  dalam  klaster-klaster.  Semakin  kecil nilai SSE semakin bagus hasil klastering yang dibuat [1] . Proseduryang digunakan dalam melakukan optimasi menggunakan k-means adalah sebagai berikut:
a) Pilih jumlah klaster k yang diinginkan
b) Inisialisasi k pusat klaster ( centroid ) secara random / acak
c) Tempatkan  setiap  data  atau  objek  ke  klaster  terdekat.  Kedekatan  dua  objek ditentukan  berdasar  jarak.  Jarak  yang  dipakai  pada  algoritma k-Means adalah Euclidean distance (d) .
𝑑(𝑥, 𝑦) = ‖𝑥 − 𝑦‖ 2 = √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 x = x 1 , x 2 , . . . , xn , dan y = y 1 , y 2 , . . . , yn merupakan banyaknya natribut(kolom) antara 2 record.
d) Hitung  kembali  pusat  klaster  dengan  keanggotaan  klaster  yang  sekarang.  Pusat klaster adalah rata-rata (mean) dari semua data atau objek dalam klaster tertentu.
e) Tugaskan  lagi  setiap  objek  dengan  memakai  pusat  klaster  yang  baru.  Jika  pusat klaster sudah tidak berubah lagi, maka proses pengklasteran selesai. Atau, kembali lagi ke langkah ke 3 sampai pusat klaster tidak berubah lagi/ stabil atau tidak ada penurunan yang signifikan dari nilai SSE (S um of Squared Errors)
[1] .

## 2.4 Uji Coba
Dengan data yang sama uji coba dilakukan dengan membandingkan hasil Cluster K- Means dengan Klasifikasi karies gigi menurut anatomi Black dari hasil pemeriksaan dokter pada laporan poli gigi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi K-means
Data pasien karies gigi sebanyak 375 orang akan diklasifikasikan dengan enam kelas  klasifikasi  berdasarkan  anatomi  Black.  Berdasarkan  data  pasien  yang  ada, sejumlah  data  pasien  penyakit  karies  gigi  berdasarkan  pembagian  kelas  Black  yang telah  diklasifikasikan  oleh  dokter  dijadikan  variable-variabel input untuk  klasifikasi. Variable yang tercatat ada delapan yaitu 𝑥 1 , 𝑥 2 , 𝑥 3 , …, 𝑥 8 dimana, 𝑥 1 = Karies terdapat pada permukaan aproksimal (mesial dan distal) 𝑥 2 = Karies terjadi pada pit 𝑥 3 = Karies terdapat pada permukaan halus 𝑥 4 = Karies terdapat pada fasial 𝑥 5 = Karies terdapat pada lingual gigi
𝑥 6 = Posisi gigi anterior 𝑥 7 = Posisi gigi pasterior 𝑥 8 = Posisi gigi insisal Sementara itu, enam target cluster sesuai dengan kelas klasifikasi Black yaitu :
𝐶 1 = Kelas I 𝐶 2 = Kelas II 𝐶 3 = Kelas III 𝐶 4 = Kelas IV 𝐶 5 = Kelas V 𝐶 6 = Kelas VI Berdasarkan  data  yang  telah  diperoleh,  dilakukan  bineralisasi  untuk input dan kelas  setiap  data  dengan  menganalisa  dan  mencocokkan  data  penyakit  karies  gigi berdasarkan  anatomi  Black,  yang  dijadikan  variable-variabel input untuk  klasifikasi. Proses  bineralisai  dilakukan  dengan  memberikan  suatu  unit  masukan  yang  nilainya selalu  1  untuk  data  pasien  karies  gigi  yang  sesuai  dengan  ciri-ciri  klasifikasi berdasarkan  anatomi  Black  seperti  yang  telah  ditentukan  berdasarkan  delapan variable dan enam target cluster kelas dalam pengkalsifikasian dan nilai 0 untuk data pasien penyakit karies gigi yang tidak sesuai dengan ciri-ciri klasifikasi berdasarkan anatomi Black. Berikut penerapan K-mean pada klasifikasi karies gigi [2] .
Tabel 1. Daftar Pasien Penyakit Karies Gigi
No Nama Kelas Black X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1 A I 1 0 0 0 0 0 1 0 2 B II 0 1 0 0 0 0 1 0 3 C III 0 1 0 0 0 1 1 0 4 D IV 0 1 0 0 0 1 0 1 5 E V 0 0 1 1 1 0 0 0 6 F VI 0 0 0 0 0 1 1 1 7 G VI 0 0 0 0 0 1 0 1 8 H V 0 0 1 0 1 1 0 0 9 I II 0 0 0 0 0 0 1 0 10 J I 1 0 0 0 0 0 1 0 11 K III 0 1 0 0 0 1 1 0 12 L II 0 1 0 0 0 0 1 0
1. Penentuan pusat awal cluster Untuk penentuan awal di asumsikan: Diambil Data ke-1 sebagai pusat cluster ke-1 :
1 0  0  0 0 0 1 0
Diambil Data ke-2 sebagai pusat cluster ke-2 : 0 1  0  0 0 0 1 0
Diambil Data ke-3 sebagai pusat cluster ke-3 : 0 1  0  0 0 1 1 0
Diambil Data ke-4 sebagai pusat cluster ke-4 : 0 1  0  0 0 1 0 1
Diambil Data ke-5 sebagai pusat cluster ke-5 :
0 0  1  1 1 0 0 0 Diambil Data ke-6 sebagai pusat cluster ke-6 : 0 0  0  0 0 1 1 1
2 . Perhitungan jarak pusat cluster Untuk mengukur jarak antara data dengan pusat cluster digunakan Euclidian distance , kemudian akan didapatkan matrik jarak sebagai berikut :
Rumus Euclidian distance : d | x – y | = √∑ = (𝑋𝑖 − 𝑌𝑖) 𝑛 𝑖 2
x = pusat cluster y = data C1 untuk data ke-1 :
√(1 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (1 − 1) 2 + (0 − 0) 2 = 0 C2 untuk data ke-1 :
√(1 − 0) 2 + (0 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (1 − 1) 2 + (0 − 0) 2 = 1.41 C3 untuk data ke-1 :
√(1 − 0) 2 + (0 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (0 − 0) 2 = 1.73 C4 untuk data ke-4 :
√(1 − 0) 2 + (0 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 1) 2 + (1 − 0) 2 + (0 − 1) 2 = 2.23 C5 untuk data ke-5 :
√(1 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 1) 2 + (0 − 1) 2 + (0 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (1 − 0) 2 + (0 − 0) 2 = 2.23 C6 untuk data ke-6 :
√(1 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (0 − 1) 2 = 1.73 Cari jarak terpendek dari semua hasil cluster untuk data ke-1
C1  C2 C3 C4 C5 C6  Jarak Terpendek 0  1.41  1.73  2.23  2.23  1.73 0
Dari perhitungan diatas didapatkan hasil seperti pada tabel 2. Tabel 2. Iterasi ke- 1
No  X1  X2  X3  X4  X5  X6  X7  X8 C1 C2 C3 C4 C5 C6 Jarak Terpendek 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1.41  1.73  2.23  2.23  1.73 0 2 0 1 0 0 0 0 1 0 1.41 0 1 1.73  2.23  1.73 0 3 0 1 0 0 0 1 1 0 1.73 1 0 1.41  2.44  1.41 0 4 0 1 0 0 0 1 0 1 2.23 1.7 1.41 0 2.44  1.41 0 5 0 0 1 1 1
0 0 0 2.23  2.23  2.44  2.44 0 2.44 0 6 0 0 0 0 0 1
1 1 1.73  1.73  1.41  1.41  2.44 0 0
7 0 0 0 0 0 1 0 1 2 2 1.73 1 2.23 1 1 8 0 0 1 0 1 1 0 0 2.23  2.23 2 2 1.41 2 1.41 9 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1.41 2 2 1.41 1 10 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1.41  1.73  2.23  2.23  1.73 0 11 0 1 0 0 0 1 1 0 1.73 1 0 1.41  2.44  1.41 0 12 0 1 0 0 0 0 1 0 1.41 0 1 1.73  2.23  1.73 0
Setiap kolom  pada matrik menunjukkan nilai jarak data terhadap pusat cluster . kolom pertama pada matrik menunjukkan nilai jarak data terhadap titik pusat cluster pertama, kolom kedua pada matrik menunjukkan nilai jarak data terhadap titik pusat cluster kedua dan seterusnya.
3. Pengelompokkan data
Jarak  hasil  perhitungan  akan  dilakukan  perbandingan  dan  dipilih  jarak terdekat antara data dengan pusat cluster , jarak ini menunjukkan bahwa data tersebut berada dalam satu kelompok dengan pusat cluster terdekat. Berikut ini akan ditampilkan data matriks pengelompokkan group , nilai 1 berarti data tersebut berada dalam group . G 1 =

## Tabel 3.Hasil Iterasi ke- 1
No  C1  C2  C3  C4  C5  C6 1 1 0 0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 0 3 0 0 1 0 0 0 4 0 0 0 1 0 0
5 0 0 0 0 1 0
6 0 0 0 0 0 1
7 0 0 0 1 0 1 8 0 0 0 0 1 0 9 1 1 0 0 0 0 10 1 0 0 0 0 0 11 0 0 1 0 0 0 12 0 1 0 0 0 0

## 4. Penentuan pusat cluster baru
Setelah  diketahui  anggota  tiap-tiap cluster kemudian  pusat cluster baru dihitung  berdasarkan  data  anggota  tiap-tiap cluster sesuai  dengan  rumus  pusat anggota cluster .
Dari pengelompokan data iterasi ke-1 didapatkan hasil : Untuk C1 ada 3 buah data yakni, data ke-1, 9, dan 10
Untuk C2 ada 3 buah data yakni, data ke-2, 9, dan 12 Untuk C3 ada 2 buah data yakni, data ke-3 dan 11 Untuk C4 ada 2 buah data yakni, data ke-4 dan 7 Untuk C5 ada 2 buah data yakni, data ke-5 dan 8 Untuk C6 ada 2 buah data yakni, data ke-6 dan 7 Untuk mendapatkan cluster baru dilakukan perhitungan sebagai berikut :
C1 : 1+0+1 3 = 0.67 C2 : 0+0+0
3 = 0
C3 : 1+0+1
3 = 0.67
C4 : 0+0 2 = 0
C5 : 0+0 2 = 0
C6 : 0+0 2 = 0 Dari hasil perhitungan tersebut didapatkan cluster baru seperti terlihat pada tabel. Tabel 4.Penentuan Pusat Cluster Baru No X1 X2 X3 X4 X5 X6
X7 X8 Cluster baru 1 1 0 0 0 0
0 1 0 0.67 0 0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 0
1 0 0 0.67 1 0.5 0 0 3 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 4 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0.5 0 5 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 6 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0.5 1 7 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0.5 8 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1
9 0 0 0
0 0
0 1
0 10
1
0
0
0 0
0 1
0 11
0
1
0
0 0
1 1
0
12
0
1
0
0 0
0 1
0
5. Ulangi langkah ke 2 (kedua) hingga posisi data tidak mengalami perubahan. D 2 =

## Tabel 5.Iterasi ke- 2
No  1  2  3  4  5  6  7  8
C1 C2 C3 C4 C5 C6 Jarak Terpendek 1 1  0  0  0  0  0  1  0  0.33  1.2  1.73  2.06  2.12  1.8 0.33 2 0  1  0  0  0  0  1  0  1.2  0.33 1 1.8  2.12  1.8 0.33 3 0  1  0  0  0  1  1  0  1.56  1.05 0 1.5  2.12  1.5 0 4 0  1  0  0  0  1  0  1  2.1  1.76  1.41  0.5  2.12  1.11 0.5
5 0  0  1  1  1  0  0  0  2.1 2.1  2.44  2.29  0.7  2.29 0.7 6 0  0  0  0  0  1  1  1  1.56  1.56  1.41  1.11  2.1 0.5 0.5 7 0  0  0  0  0  1  0  1  1.85  1.85  1.73  0.5  1.87  0.5 0.5 8 0  0  1  0  1  1  0  0  2.1 2.1 2 1.8 0.7 1.8 0.7 9 0  0  0  0  0  0  1  0  0.67  0.67  1.41  1.8  1.87  1.5 0.67 10  1  0  0  0  0  0  1  0  0.33  1.2  1.73  2.06  2.12  1.8 0.33 11  0  1  0  0  0  1  1  0  1.56  1.05 0 1.5  2.12  1.5 0 12  0  1  0  0  0  0  1  0  1.2  0.33 1 1.8  2.12  1.8 0.33
Langkah  selanjutnya  sama  dengan  langkah  pada  nomer  3  jarak  hasil perhitungan  akan  dilakukan  perbandingan  dan  dipilih  jarak  terdekat  antara  data dengan pusat cluster , jarak ini menunjukkan bahwa data tersebut berada dalam satu kelompok  dengan  pusat cluster terdekat.  Berikut  ini  akan  ditampilkan  data  matriks pengelompokkan group, nilai 1 berarti data tersebut berada dalam group . G 2 =

## Tabel 6.Hasil Iterasi ke- 2
No  C1  C2  C3  C4  C5  C6 1 1 0 0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 0 3 0 0 1 0 0 0 4 0 0 0 1 0 0 5 0 0 0 0 1 0 6 0 0 0 0 0 1 7 0 0 0 1 0 1
8 0 0 0 0 1 0
9 1 1 0 0 0 0 10 1 0 0 0 0 0 11 0 0 1 0 0 0 12 0 1 0 0 0 0
Setelah melakukan 4 kali iterasi didapatkan hasil G 3 = G 4 memiliki anggota yang sama  maka  tidak  perlu  dilakukan  iterasi  /  perulangan  lagi.  Hasil clustering telah mencapai stabil dan konvergen G 3 = G 4

## Tabel 7.Tabel Hasil Iterasi ke- 3 dan Iterasi ke- 4
No  C1  C2  C3  C4  C5  C6
1 1 0
0 0 0 0 2 0 1 0 0 0 0
3 0 0 1 0 0 0 4 0 0 0 1 0 0 5 0 0 0 0 1 0 6 0 0 0 0 0 1 7 0 0 0 1 0 1 8 0 0 0 0 1 0 9 0 1 0 0 0 0 10 1 0 0 0 0 0 11 0 0 1 0 0 0 12 0 1 0 0 0 0

## 3.2 Perbandingan Hasil
Dari hasil di atas dapat dilihat perbandingan hasil K-means dan Klasifikasi kelas anatomi Black sebagai berikut :
Tabel 8. Hasil Perbandingan Klasifikasi Kelas Black dengan K- Means No Nama Kelas Black  Kelas K-Means 1 A I I 2 B II II 3 C III III 4 D IV IV 5 E V V 6 F VI VI 7 G VI IV/VI 8 H V V 9 I II II 10 J I I 11 K III III 12 L II II
Pada  tabel  diatas  didapatkan  hasil  untuk  pasien  ke-7,  pasien  seharusnya  memiliki karies gigi kelas VI, tetapi pada K-means pasien memiliki karies gigi pada kelas IV dan VI.

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah :
1. K- means dapat  digunakan  sebagai  metode  pengklasifikasian  untuk cluster kelas karies gigi anatomi Black karena memiliki nilai eror yang kecil, tetapi data harus dibineralisasikan terlebih dahulu.
2. Perbedaan hasil cluster pada perbandingan cluster kelas Black Poli Gigi Medical Center dan cluster kelas Black K- means karena pada data Poli Gigi yang melakukan pemeriksaan adalah dokter ahli secara langsung pada pasien, sedangkan cluster kelas K- means menggunakan metode perhitungan berdasarkan nilai variabel yang dikelompokkan menjadi 6 cluster .
3. Menambahkan variabel pada data-data yang memiliki variabel tunggal dapat meningkatkan akurasi perhitungan K- Means untuk klasifikasi penyakit karies gigi.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1].  Arriyani,  Farisa. “Pengelompokan  Jenis  Tanah  Menggunakan  Algoritma Clustering K-Means” .http://ftp.gunadarma.ac.id/Presentasi-Sidang/FIK- 10104657.ppt.ppt.2010 . Diakses Tanggal 22 September 2013.
[2].  Meisida,  Novita. “Klasifikasi  Penyakit  Karies  Gigi  Menggunakan  K-Means” . Universitas Lambung Mangkurat, Banjarbaru. 2014.
[3]. Schuurs, A.H.B. “Patologi Gigi Geligi Kelainan Jaringan Keras Gigi” . Gajah Mada University Press, Yogyakarta.1992 .
[4].  Suwargiani,  Anne  Agustina. “Indeks  def-t  dan  DMF-T  Masyarakat  Desa Cipondoh  dan  Desa  Mekarsari  Kecamatan  Tirtamulaya  Kabupaten Karawang” . http://unpad.ac.id/unpad-content/uploads/publikasi dosen/masyarakat  desa  cipondoh.pdf.  2008.  Diakses  Tanggal  26  Desember 2011
[5]. Tarigan, Rasinta. “Karies Gigi” . Hipokrates, Jakarta.1995.
[6].  Wakhidah,  Nur. “Clustering  Menggunakan  K-Means  Algorithm  (K-Means AlgorithmClustering)” .http://journal.usm.ac.id/elibs/USM_841bjurnalkmea nsjuli2010ida.pdf.2010. Diakses Tanggal 22 September 2013