## K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN TINGKAT RESIKO IBU HAMIL DI PRAKTIK MANDIRI BIDAN UPT PUSKESMAS PANDANWANGI MALANG
Muhammad Ferdi Akbar, Ali Mahmudi, Hani Zulfia Zahro Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia ferdiakbarrr@gmail.com

## ABSTRAK
Praktik Mandiri Bidan adalah sebuah tempat pelaksanaan rangkaian kegiatan pelayanan kebidanan yang merupakan bentuk pelayanan yang diberikan bidan untuk diperuntukkan kepada pasien perorangan, pasien keluarga atau masyarakat umum sesuai dengan apa yang bisa diperbuat oleh bidan tersebut. terletak di Jl. Simpang Sulfat selatan no 30 Malang. Resiko Kehamilan ini adalah resiko yang dapat menyebabkan bahaya dan komplikasi pada ibu ataupun janin dalam kandungan sehingga bisa menyebabkan bahaya kematian, cacat, sakit dan ketidaknyamanan. Pada kondisi seperti usia ibu hamil tersebut dikumpulkan untuk dijadikan data serta dianalisis. Dalam proses tersebut, data pemasukan ibu hamil akan diinputkan ke dalam Microsoft Excel, sehingga saat dilakukan penganalisisan serta pengelompokan secara manual menggunakan Microsoft excel, menjadi tidak efektif karena data yang diolah sangat banyak sehingga menyebabkan tampilan  sedikit membingungkan dan rawan terhadap kesalahan input pada proses perhitungan. Juga akan memakan waktu untuk melakukan penginputan data. Pada Penelitian ini penulis akan membuatkan sebuah sistem berbasis web dengan menggunakan metode K-Means yang bertujuan menyelesaikan masalah dimana untuk pengelompokkan status resiko ibu hamil dan juga pengelompokkan data data ibu hamil, Sehingga sebanyak apapun data yang diinputkan, hasil perhitungan diharapkan akan konsisten sesuai dengan metode K-Means dan kesalahan perhitungan dapat diminimalisir karena perhitungan telah dilakukan secara otomatis  juga  Nilai dari resiko kehamilan tersebut dapat dijadikan rujukan untuk penentuan penolong seperti jika memiliki resiko kehamilan rendah maka penolongnya adalah Bidan, resiko kehamilan tinggi maka penolongnya adalah Bidan / Dokter, dan jika resiko kehamilan sangat tinggi maka penolongnya wajib dilakukan oleh Dokter. Hasil pengujian dari sistem yang telah dibangun yaitu sistem K-means clustering untuk pengelompokkan resiko ibu hamil untuk pengelompokkan status resiko ibu hamil dan juga pengelompokkan data menyatakan bahwa hasil dari program yang telah dibuat memiliki hasil yang cukup sesuai. Pada tahap pengujian aplikasi dengan menggunakan 2 browser  yaitu Mozilla Firefox dan Google Crome Semua fungsi dari sistem berjalan sesuai dengan yang di inginkan. untuk Pengujian user menunjukkan bahwa terdapat pemilihan S:31, KS:3, TS:1 maka total dari pengujian user yang setuju yaitu 88% sementara hasil pengujian sistem persentase untuk pengelompokan dengan benar adalah sebesar 51/60*100% = 85%. Sementara pengujian sistem persentase untuk dimana untuk pengelompokan yang salah adalah sebesar 9/60*100% = 15%. Dimana dari 60 data siswa yang di kelompokan, ada sebanyak 51 data berhasil di clustering dengan benar dan sebanyak 9 data tidak berhasil di clustering dengan benar.
Kata Kunci : K-Means, Resiko ibu hamil, Php, MySQL

## 1. PENDAHULUAN
Praktik Mandiri Bidan adalah sebuah tempat pelaksanaan rangkaian kegiatan pelayanan kebidanan yang merupakan bentuk pelayanan yang diberikan bidan untuk diperuntukkan kepada pasien perorangan, pasien keluarga atau masyarakat umum sesuai dengan apa yang bisa diperbuat oleh bidan tersebut. terletak di Jl. Simpang Sulfat selatan no 30 Malang. Praktik Mandiri bidan ini memiliki berbagai jenis pelayanan yaitu, periksa hamil, keluarga berencana, periksa anak balita, nifas, persalinan, dan imunisasi. Praktik Mandiri Bidan ini dirancang untuk menyediakan pelayanan yang bisa meningkatkan kesejahteraan ibu dan anak dan untuk merangkul masyarakat agar dapat membangun budaya hidup sehat dan kepedulian terhadap dirinya sendiri.
Pada Praktik Mandiri Bidan Yeni Sustrawati ini terdapat beberapa resiko kehamilan seperti kehamilan resiko rendah, resiko kehamilan tinggi, dan resiko kehamilan sangat tinggi, untuk penentuan resiko tersebut dapat ditentukan dari beberapa kriteria – kriteria yang telah ditentukan seperti, usia ibu hamil, hamil keberapa, total anak hidup, total anak yang berat badan di atas 2500 gr, dan kspr, Kartu Skor Poedji Rochjati (KSPR) adalah kartu skor yang digunaka untuk menemukan nilai resiko ibu hamil dan untuk mempermudah pengecekan kondisi agar bisa mencegah terjadinya komplikasi obstetrik saat persalinan. Nilai dari resiko kehamilan tersebut dapat dijadikan rujukan untuk penentuan penolong seperti jika memiliki resiko kehamilan rendah maka penolongnya adalah Bidan, resiko kehamilan tinggi maka penolongnya adalah Bidan / Dokter, dan jika
resiko kehamilan sangat tinggi maka penolongnya wajib dilakukan oleh Dokter.
Resiko Kehamilan ini adalah resiko yang dapat menyebabkan bahaya dan komplikasi pada ibu ataupun janin dalam kandungan sehingga bisa menyebabkan bahaya kematian, cacat, sakit dan ketidaknyamanan.
Pada kondisi seperti usia ibu hamil tersebut dikumpulkan untuk dijadikan  data serta dianalisis. Dalam proses tersebut, data pemasukan ibu hamil akan diinputkan ke dalam Microsoft Excel, sehingga saat dilakukan penganalisisan serta pengelompokan secara manual menggunakan Microsoft excel, menjadi tidak efektif karena data yang diolah sangat banyak sehingga menyebabkan tampilan sedikit membingungkan dan rawan terhadap kesalahan input pada proses perhitungan. Juga akan memakan waktu untuk melakukan penginputan data.
Pada Penelitian ini penulis akan membuatkan sebuah sistem berbasis web dengan menggunakan metode K-Means yang bertujuan untuk pengelompokkan status resiko ibu hamil dan juga pengelompokkan data, Sehingga sebanyak apapun data yang diinputkan, hasil perhituungan diharapkan akan konsisten sesuai dengan metode K-Means dan kesalahan perhitungan dapat diminimalisir karena perhitungan telah dilakukan secara otomatis.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu Menurut Chen et al (2015) Data mining merupakan proses mencari informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi (Sowmya & Suneetha, 2017).  Data mining terbagi dalam beberapa task antara lain : asosiasi, klasifikasi, clustering dan sequence pattern. Clustering merupakan sebuah pengelompokan dimana metode tersebut mengidentifikasi objek yang memiliki kesamaan karakteristik tertentu, dan kemudian menggunakan karakteristik tersebut sebagai “vektor karakteristik” atau “centroid”.
Menurut Sri Sukesih (2012) Faktor faktor yang berhubungan dengan pengetahuan ibu hamil mengenai tingkat resiko dalam kehamilan di Puskesmas Tegal Selatan kota Tegal menjelaskan bahwa penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran dan faktor ? faktor yang berhubungan dengan pengetahuan ibu hamil mengenai tingkat resiko dalam kehamilan . Menurut Yulia Darmi Agus Setiawan (2016) yang berjudul Penerapan Metode ClusteringK-Means dalam pengelompokan penjualan produk bertujuan untuk menerapkan metode k-means clustering untuk pengelompokan penjualan produk yang telah dibuat. Rosni (2017) pada penelitiannya yang berjudul analisis tingkat kesejahteraan masyarakat nelayan di desa dahari selebar kecamatan talawi kabupaten batubara Penelitian ini bertujuan untuk: mengetahui
Tingkat Kesejahteraan Masyarakat Nelayan di Desa Dahari Selebar Kecamatan Talawi Kabupaten Batubara.

## 2.2. Data Clustering
(Irwansyah, 2015) Clustering adalah sebuah proses untuk penganalisaan data ke dalam beberapa cluster atau kelompok yang sering dimasukkan sebagai salah satu metode, sehingga data dalam satu cluster memiliki tingkat kemiripan yang maksimum dan data antar cluster memiliki kemiripan yang minimum.
Clustering  merupakan proses partisi satu set objek data ke dalam himpunan bagian yang disebut dengan cluster. Objek yang di dalam cluster memiliki kemiripan karakteristik antar satu sama Iainnya dan berbeda dengan cluster yang lain. Partisi tidak dilakukan secara manual melainkan dengan suatu algoritma clustering. Oleh karena itu, clustering sangat berguna dan bisa menemukan group atau kelompok yang tidak dikenal dalam data. Clustering banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti misalnya pada business inteligence, pengenalan pola Citra, web search, bidang ilmu biologi, dan untuk keamanan (security). Di dalam business inteligence, Contohnya mengelompokan customer ke dalam beberapa cluster dengan kesamaan karakteristik yang kuat. Clustering juga dikenal sebagai data segmentasi karena clustering mempartisi banyak data set ke dalam banyak group berdasarkan kesamaannya. Selain itu clustering juga bisa sebagai outlier detection.

## 2.3. Algoritma K-Means - Clustering
(MNM Ediyanto, 2013) K-Means Cluster Analysis 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, 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. (Agusta, 2007) Jika diberikan sekumpulan objek,  maka algoritma K-Means Cluster Analysis akan mempartisi X dalam k buah cluster, setiap cluster memiliki centroid dari objek-objek dalam cluster tersebut. Pada tahap awal algoritma K-Means Cluster Analysis dipilih secara acak k buah objek sebagai centroid, kemudian jarak antara objek dengan centroid dihitung dengan menggunakan jarak euclidian, objek ditempatkan dalam cluster yang terdekat dihitung dari titik tengah cluster. Centroid baru ditetapkan jika semua objek sudah ditempatkan dalam cluster terdekat.
Proses penentuan centroid dan penempatan objek dalam cluster diulangi sampai nilai centroid konvergen (centroid dari semua cluster tidak berubah lagi). Secara umum metode K-Means Cluster Analysis menggunakan algoritma sebagai berikut : 1. Tentukan k sebagai jumlah cluster yang di bentuk. Untuk menentukan banyaknya cluster k dilakukan dengan beberapa pertimbangan seperti pertimbangan teoritis dan konseptual yang mungkin diusulkan untuk menentukan berapa banyak cluster.
2. Bangkitkan k Centroid (titik pusat cluster) awal secara random. Penentuan centroid awal dilakukan secara random/acak dari objek-objek yang tersedia sebanyak k cluster, kemudian untuk menghitung centroid cluster ke-i berikutnya, digunakan rumus sebagai berikut :
(1) Dimana v : centroid pada cluster objek ke-i: banyak objek/jumlah objek yang menjadi anggota cluster 3. Hitung jarak setiap objek ke masing-masing centroid dari masing-masing cluster. Untuk menghitung jarak antara objek dengan centroid penulis menggunakan Euclidian Distance. (2) Dimana : D adalah jarak a adalah atribut n adalah jumlah dimensi (atribut)
a_k dan b_k adalah atribut ke-k dari objek data a dan b
4. Alokasikan masing-masing objek ke dalam centroid yang paling terdekat. Untuk melakukan pengalokasian objek kedalam masing-masing cluster pada saat iterasi secara umum dapat dilakukan dengan dua cara yaitu dengan hard k- means, dimana secara tegas setiap objek dinyatakan sebagai anggota cluster dengan mengukur jarak kedekatan sifatnya terhadap titik pusat cluster tersebut, cara lain dapat dilakukan dengan fuzzy C-Means
5. Lakukan iterasi, kemudian tentukan posisi centroid baru dengan menggunakan persamaan (1)
6. Ulangi langkah 3 jika posisi centroid baru tidak sama. Pengecekan konvergensi dilakukan dengan membandingkan matriks group assignment pada iterasi sebelumnya dengan matrik group assignment pada iterasi yang sedang berjalan. Jika hasilnya sama maka algoritma k-means cluster analysis sudah konvergen, tetapi jika berbeda maka belum konvergen sehingga perlu dilakukan iterasi berikutnya.

## 2.4. Resiko Kehamilan
(Rizki Nursofyanto Nugroho, 2017) Kehamilan merupakan sebuah keadaan yang dinantikan dari setiap pasangan. Kehamilan dapat memberikan kegembiraaan bagi ibu. Akan tetapi tidak semua ibu mengalami kegembiraan atas kehamilannya, kehamilan bisa memberikan rasa kecemasan bagi setiap ibu. Hal ini karena sebagian ibu mengalami tekanan dan rasa bimbang atas kehamilan yang sedang dialaminya. Tekanan ini bertambah besar pada ibu hamil risiko tinggi. Terdapat beberapa faktor risiko pada kehamilan yang merupakan penyebab tidak langsung kematian pada ibu, yaitu empat terlalu; terlalu tua, terlalu muda, terlalu sering dan terlalu banyak. Selain itu terdapat kondisi  –  kondisi yang menyebabkan ibu hamil tergolong sebagai kehamilan risiko tinggi, yaitu; ibu hamil dengan penyakit bawaan, adanya riwayat buruk pada kehamilan dan persalinan yang lalu, ibu hamil dengan tinggi badan kurang dari 145 cm, dan kehamilan yang tidak dikehendaki

## 3. METODE PENELITIAN 3.1. Analisa Masalah
Pengelompokan data ibu hamil yang akan dibuat berbasis web dengan menggunakan metode K-Means. Data yang digunakan adalah data ibu hamil di bidan praktik mandiri yeni sustrawati Diharapkan sistem yang dikembangkan dengan menerapkan metode KMeans, dapat membantu bidan untuk  menentukan  golongan resiko ibu hamil sehingga dapat mempersingkat waktu dalam penentuan pengelompokan data ibu hamil dan mengolah data. Dengan begitu dapat meminimalisir kesalahan kesalahan yang ada

## 3.2. Analisis Kebutuhan
Dalam pembuatan sistem ini, terdapat beberapa hal kebutuhan sebagai analisis data, meliputi seluruh data ibu hamil. Apabila data tersebut sudah terpenuhi maka analisis kebutuhan data sudah terpenuhi dan proses pengelompokan data bisa dilakukan berdasarkan cluster. Adapun kebutuhan fungsional yang dibutuhkan dalam sistem pengelompokkan  ibu hamil adalah sebagai berikut:
1. Sistem dapat melakukan input data ibu hamil.
2. Sistem dapat melakukan pengelompokan resiko ibu hamil Sedangkan kebutuhan non fungsional yang diperlukan adalah sebagai berikut:
1. Sistem dapat dijalankan dengan baik pada desktop menggunakan web browser seperti Microsoft Edge, Google Chrome dan Mozilla Firefox.
2. Sistem harus dapat memastikan bahwa data yang digunakan  dalam sistem harus terlindung dari akses yang tidak berwenang dan hanya dapat diakses oleh bidan praktik mandiri
3.3. Flowchart Metode Clustering K-Means Adapun Metode yang akan  digunakan pada pengerjaan program ini adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Tampilan Flowchart Alur Sistem
Pada gambar 1, saat data telah masuk ke database, system akan menentukan jumlah cluster yang akan digunakan untuk clustering, lalu menentukan pusat clusternya. Selanjutnya, menghitung tiap jarak antar data. Hasil dari proses perhitungan data awal hingga akhir, akan membentuk sebuah keluaran hasil cluster, yang mana data yang telah dihitung tadi dikelompokkan berdasarkan jarak terkecil.

## 3.4. Flowchart Sistem
Gambar 2. Tampilan Flowchart sistem
Flowchart  sistem pada Gambar 2  dapat diketahui langkah awal sebelum menjalankan aplikasi yaitu admin  sebagai hak akses membuka sistem kemudian login. Setelah masuk kedalam halaman admin,  admin menginputkan data ibu hamil. Kemudian memilih data kriteria dan akan  di proses menggunakan metode  K-means dan masuk kedalam database. Lalu muncul hasil.  Dan dapat membuat laporan untuk ibu hamil yang memiliki resiko rendah tinggi atau sangat tinggi
3.5. Diagaram DFD a. Level 0
Gambar 3. DFD level 0
Menjelaskan alur diagram level 0, dimana admin dapat menginputkan data ibu hamil  yang kemudian di proses oleh sistem menggunakan perhitungan metode. Setelah proses selesai hasil perhitungan berupa data ibu hamil beserta golongan akan ditampilkan di data ibu hamil pada menu proses dan laporan.
b. level 1
Gambar 4. Tampilan DFD level
Gambar  4.  menjelaskan alur diagram level 1, untuk memudahkan dalam membaca alur dari sistem yang akan dibuat. Pada sistem, admin sebagai hak akses dapat login ke halaman admin. Admin juga dapat menginputkan, mengubah, dan menghapus data bumil lalu akan masuk ke tabel bumil. Setelah admin menginputkan data bumil, data akan di proses menggunakan perhitungan metode, lalu akan menghasilkan output data bumil beserta jenisnya. Kemudian data bumil yang baru akan masuk ke tabel bumil dan akan di cetak ke laporan.

## 3.6. Struktur Menu
Gambar 5. Tampilan Struktur Menu
Struktur menu yang akan dirancang di dalam sistem ini adalah seperti Gambar 5.  Pada Gambar 5 adalah Struktur menu yang terdiri dari halaman login, halaman  home, halaman data yang  berisi data ibu hamil dan data kriteria, halaman ibu hamil berisi id, nama, berat badan, tinggi badan, alamat, usia, hamil ke berapa, anak hidup anak berat badan 2500gr dan kspr. halaman Proses yang merupakan proses pengelompokkan data tingkat resiko ibu hamil, halaman laporan berisi dari hasil proses K-means dan halaman exit.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Halaman Login
Pada  bagian  ini, admin harus login terlebih dahulu agar dapat mengakses sistem seperti Gambar 6

## Gambar 6. Tampilan Halaman Login
4.2. Halaman Dashboard Pada halaman ini, admin akan disambut pertama kali  setelah  melalui proses login. Pada halaman ini, terdapat beberapa menu lainnya seperti menu pada saat ini yaitu dashboard, menu data bumil, proses dan laporan seperti pada Gambar 7
Gambar 7. Tampilan Halaman Dashboard

## 4.3. Halaman Data Ibu Hamil
Pada halaman ini, ditampilkan data ibu hamil yang isinya biodata ibu hamil seperti Gambar 8
Gambar 8. Tampilan Halaman Data ibu hamil
4.4. Halaman input data ibu hamil Pada halaman ini, akan ditunjukkan tampilan input data ibu hamil. Seperti pada Gambar 9
Gambar 9. Tampilan Halaman input data ibu hamil
4.5. Halaman  Proses  K-means Pada Halaman ini berisi perhitungan k-means
Gambar 10. Tampilan Halaman Cetak Laporan

## 4.6. Halaman Hasil K-means
Pada halaman ini berisi tampilan hasil K-means
Gambar 11. Tampilan Halaman Hasil K-means

## 4.7. Halaman Laporan
Pada Halaman ini berisi tampilan  laporan

## Gambar 12. Tampilan Halaman Laporan

## 4.8. Pengujian Fungsional
Pada  Pengujian  ini, dilakukan pengujian fitur- fitur yang ada pada system, serta penerapan metode clustering  dengan algoritma k-means pada pengelompokan resiko ibu hamil. Hasil pengujian fungsional sistem ditunjukan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Pengujian Fungsional No  Fungsi Yang Diuji  B  G 1  Login  - 2  Halaman Dasboard  - 3  Halaman Data  - Tambah Data Bumil  - Ubah Data Bumil  - Hapus Data Bumil  - 4  Halaman Proses  - Proses K-Means  - Hasil  - 5  Cetak Laporan  - Laporan Data Bumil  - 6  Logout  - Keterangan :  B : Berhasil
 G : Gagal
Dengan  hasil pungujian fungsional diatas, didapatkan hasil bahwa  semua halaman, button dan laporan pada aplikasi penerapan metode clustering dngan algoritma k-means pada pengelompokan resiko ibu hamil yang dibuat telah berhasil dan berjalan dengan baik.
4.9. Pengujian Browser Pada pengujian ini, dilakukan dengan menggunakan  tiga  browser. Dimana pengujian ini dilakukan untuk mengetahui tingkat keberhasilan penggunaan browser.  Hasil pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan 3 browser yang berbeda, semua tampilan dan fungsi aplikasi dapat berjalan 100% pada 2 browser yaitu Mozilla Firefox versi 88.0.1 (64-bit), lalu Microsoft Edge versi 91.0.864.48 (Official build) (64-bit) dan Chrome versi 91.0.4472.106 (Official Build) (64-bit). Berikut adalah tabel hasil pengujian dari pembuatan aplikasi menggunakan 2 browser yang ditunjukkan pada
Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Pengujian Browser No Fungsi Yang Diuji Mozilla Firfox Microsoft Edge Google Chrome 1 Login    2 Halaman Dasboard    3 Halaman Data Bumil    Tambah Data Bumil    Ubah Data Bumil    Hapus Data Bumil    4 Halaman Proses    Proses K-Means    Hasil    5 Cetak Laporan    Laporan Data Bumil    6 Logout    Keterangan :  : Berhasil
X : Gagal

## 4.10. Pengujian User
Pengujian  user diperlukan untuk mengetahui tingkat kepuasan pengguna terhadap pengalaman pengguna dan tampilan antarmuka aplikasi. Pengujian dilakukan terhadap 5 responden yang terdiri dari Bidan Praktik mandiri dan masyarakat umum. Kuesioner berisi 5 pertanyaan mengenai pengalaman pengguna ketika mengoperasikan aplikasi.
Dalam menentukan hasil persentase kuesioner menggunakan rumus mencari persentase hasil kuesioner seperti pada persamaan 1 berikut (Sugiyono, 2008) : ρ=f/n x 100 Persamaan ………(1) Dimana : p : Presentase f : Jumlah jawaban n : Jumlah responden
Berdasarkan hasil dari  pengisihan kuesioner yang didapatkan penulis dari responden dan dihitung jumlah keseluruhannya mendapatkan persentase hasil seperti berikut, dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Pengujian User No Pertanyaan Penilaian Setuju (S) Kurang Setuju (KS) Tidak Setuju (TS) 1 Apakah ukuran dan warna font tulisan sudah terlihat jelas? (4) 80% (1) 20% (0) 0% 2 Apakah warna tombol dan background pada aplikasi sudah terlihat jelas? (4) 80% (1) 20% (0) 0% 3 Apakah alur menu pada program mudah dipahami? (5) 100% (0) 0% (0) 0% 4 Apakah form-form yang ada pada aplikasi sudah jelas dan mudah digunakan? (4) 80% (0) 0% (1) 5% 5 Apakah kriteria data yang digunakan sesuai dengan kriteria data ibu hamil? (5) 100% (0) 0% (0) 0%
Berdasarkan hasil pengujian pada tabel 4.3, dapat dijelaskan bahwa pengujian pada user dari 20 user dalam perhitungan. Pertanyaan mengenai ukuran dan warna font dengan hasil S:4, KS:1, TS:0. Pertanyaan mengenai tombol dan background dengan hasil S:4, KS:1, TS:0. Pertanyaan mengenai alur menu dengan hasil S:5, KS:0, TS:0. Pertanyaan mengenai form dengan hasil S:4, KS:0, TS:1. Pertanyaan mengenai kriteria dengan hasil S:5, KS:0, TS:0. Dijumlahkan pemilihan S:31, KS:3, TS:1. Dibagi dengan jumlah seluruh pilihan : 5 x 5 = 25. Pemilih S: 22 / 25 x 100 = 88%. Pemilihan KS: 3/25 x 100 = 12%. Pemilihan TS: 1/25 x 100 = 4%.
4.11. Pengujian Presntase error Dalam pengujian persentase error , hasil akhir perhitungan metode K-means Clustering yang berupa nilai tiap ibu hamil akan dihitung selisih perbedaannya antara perhitungan manual menggunakan Microsoft Excel dengan perhitungan yang dilakukan oleh aplikasi tingkat resiko ibu hamil. Sehingga didapatkan hasil perhitungan persentase error nya pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Persentase Error Data ke-n  Hasil Perhitugan K-means Hasil 1 Sangat Tinggi Sangat Tinggi 2 Tinggi Tinggi 3 Tinggi Tinggi 4 Tinggi Tinggi 5 Tinggi Tinggi 6 Rendah Rendah 7 Tinggi Tinggi 8 Tinggi Tinggi 9 Tinggi Tinggi 10 Rendah Rendah 11 Tinggi Tinggi 12 Tinggi Tinggi 13 Tinggi Tinggi 14 Rendah Rendah 15 Rendah Rendah 16 Rendah Rendah 17 Rendah Rendah 18 Rendah Rendah 19 Tinggi Tinggi 20 Rendah Rendah 21 Rendah Rendah 22 Rendah Rendah 23 Tinggi Tinggi 24 Sangat Tinggi Sangat Tinggi 25 Tinggi Tinggi 26 Tinggi Tinggi 27 Rendah Rendah 28 Rendah Rendah 29 Tinggi Tinggi 30 Tinggi Tinggi 31 Tinggi Tinggi 32 Sangat Tinggi Sangat Tinggi 33 Rendah Rendah 34 Rendah Rendah 35 Sangat Tinggi Sangat Tinggi 36 Rendah Rendah 37 Tinggi Tinggi 38 Tinggi Tinggi 39 Rendah Rendah 40 Tinggi Tinggi
41 Tinggi Tinggi 42 Sangat Tinggi Sangat Tinggi 43 Rendah Rendah 44 Rendah Rendah 45 Tinggi Tinggi 46 Rendah Rendah 47 Tinggi Tinggi 48 Tinggi Tinggi 49 Tinggi Tinggi 50 Tinggi Tinggi 51 Rendah Rendah 52 Tinggi Tinggi 53 Rendah Rendah 54 Rendah Rendah 55 Rendah Rendah 56 Tinggi Tinggi 57 Tinggi Tinggi 58 Sangat Tinggi Sangat Tinggi 59 Tinggi Tinggi 60 Tinggi Tinggi
Dari tabel 4. dapat dilihat persentase untuk pengelompokan dengan benar adalah sebesar 51/60*100% = 85% sementara persentase untuk dimana untuk pengelompokan yang salah adalah sebesar 9/60*100% = 15%. Dimana dari 60 data siswa yang di kelompokan, ada sebanyak 51 data berhasil di clustering dengan benar dan sebanyak 9 data tidak berhasil di clustering dengan benar.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil pembuatan sistem dan juga penggolongan data pajak yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa :.
1. Aplikasi sistem pengelompokkan ini dapat digunakan untuk membatu menyeleksi dan mengelompokkan ibu hamil.
2. Aplikasi ini dapat digunakan untuk membuat laporan data ibu hamil, data kriteria dan data laporan pengelompokkan dalam format excel.
3. Hasil pengujian fungsional menunjukkan jika sistem yang telah dibuat dapat berjalan dengan baik dan sesuai dengan fungsi yang tersedia. Sistem yang telah dibuat diuji coba dengan menggunakan 3 aplikasi browser yaitu Microsft Edge 91.0.864.54 (Official build) (64-bit), Google Chrome 91.0.4472.114 (Official Build) (64-bit) dan Mozilla Firefox 89.0.1 (64-bit).
4. Pengujian user menunjukkan bahwa terdapat pemilihan S:31, KS:3, TS:1 maka total dari pengujian user yang setuju yaitu 88%
5. persentase untuk pengelompokan dengan benar adalah  sebesar 51/60*100% =  85% sementara persentase untuk dimana untuk pengelompokan yang salah adalah sebesar 9/60*100% = 15%. Dimana dari 60 data siswa yang di kelompokan, ada sebanyak 51 data berhasil di clustering dengan benar dan sebanyak 9 data tidak berhasil di clustering dengan benar.

## 5.2. Saran
Agar pengembangan sistem yang telah dibuat menjadi lebih baik kedepannya, maka ada beberapa saran yang bisa diberikan, yaitu :
1. Sistem yang telah dibuat untuk kedepannya agar dapat menggolongkan seluruh jenis data yang ada di Praktik mandiri bidan.
2. Sistem yang telah dibuat dapat dikembangkan lagi dengan metode selain k-means seperti K- NN, GUSTAFSON-KESSEL, Fuzzy C-Means, Double Exponential Smothing Brown dan metode lainnya 3. Diharapkan dapat menambah fitur fitur supaya dapat pergunakan dengan baik DAFTAR PUSTAKA [1] Menurut Sri Sukesih (2012) Faktor faktor yang berhubungan dengan pengetahuan ibu hamil mengenai tingkat resiko dalam kehamilan di Puskesmas Tegal Selatan kota Tegal
[2] Menurut Yulia Darmi Agus Setiawan (2016) Penerapan Metode Clustering K-Means dalam pengelompokan penjualan produk
[3] Rosni (2017) analisis tingkat kesejahteraan masyarakat nelayan di desa dahari selebar kecamatan talawi kabupaten batubara.