## Pengelompokkan Penyakit Pasien Menggunakan Algoritma K-Means
Rahayu Anggraini * , Elin Haerani, Jasril, Iis Afrianty
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika,Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11750125043@students.uin-suska.ac.id, 2 elin.haerani@uin-suska.ac.id, 3 jasril@uin-suska.ac.id,
4 iis.afrianty@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi : 11750125043@students.uin-suska.ac.id Submitted 20-11-2022 ; Accepted 20-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Kesehatan menjadi salah satu faktor terpenting selain pendidikan dan pendapatan. Setiap orang memiliki hak asasi yang sama untuk mendapatkan pelayanan kesehatan yang baik Suatu lembaga instansi pemerintahan yang berfungsi untuk melayani seluruh masyarakat yang membutuhkan  pelayanan pengobatan di Indonesia yaitu puskesmas. Puskesmas Ujung Batu yang terletak di kecamatan Ujung Batu Kabupatan Rokan Hulu sebagai salah satu instansi pemerintahan. Di puskemas Ujung Batu menyimpan Data Rekam Medis Pasien hanya  mengurutkan  penyakit  saja.  Oleh  karena  itu,  data  rekam  medis  tersebut  perlu  diolah  dengan  menggunakan  Clustering  atau Pengelompokkan dengan menggunakan metode K-Means Algoritma ini melakukan partisi data ke dalam cluster sehingga data dengan karaktersitik  yang  sama  dikelompokkan  kedalam  satu  cluster  yang  sama  dan  data  yang  mempunyai  karaktersitik  yang  berbeda dikelompokkan kedalam cluster yang lain. Data yang digunakan terdiri dari 3875record dan 5 atribut yaitu Jenis Kelamin, Jenis Peserta, Diagnosa, Status Pulang, Alamat  . Dari pengujian menggunakan Algoritma K-means menunjukkan hasil clustering yaitu  cluster 1 sebanyak 710 data sedangkan cluster  2  dengan jumlah 3165 data. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa penggunaan  2 cluster menjadi cluster terbaik dengan nilai Silhouette Coefficient menunjukkan hasil dengan nilai SC  yaitu 0,646.
Kata Kunci: Kesehatan; Penyakit ; Clustering;K-Means; Silhouette Coefficient.

## Abstract
Health is one of the most important factors besides education and  income. Everyone has the same human rights to get good health services. A government agency that functions to serve all people who need medical services in Indonesia, namely the puskesmas. Ujung Batu Health Center which is located in Ujung Batu sub-district, Rokan Hulu Regency as one of the government agencies. The Ujung Batu  health  center  stores  patient  medical  record  data,  only  sorting  out  the  disease.  Therefore,  the  medical  record  data  needs  to  be processed using clustering or grouping using the K-Means method. This algorithm partitions the data into clusters so that data with the same characteristics are grouped into the same cluster and data with different characteristics are grouped. into another cluster. The data used consisted of 3875 records and 5 attributes, namely Gender, Participant Type, Diagnosis, Return Status, Address. From the test using the K-means algorithm, the clustering results show that cluster 1 has 710 data while cluster 2 has 3165 data. The results of the study show that the use of 2 clusters is the best cluster with a Silhouette Coefficient value showing results with a SC value of 0.646.
Keywords : Health; Public health center; Clustering; K-Means; Silhouette Coefficient.

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan menjadi salah satu faktor terpenting selain pendidikan dan pendapatan. Setiap orang memiliki hak asasi yang sama untuk mendapatkan pelayanan kesehatan yang baik. Kondisi kesehatan itu dipengaruhi oleh beberapa faktor diantara nya  lingkungan  dan  pelayanan  kesehatan.  Mutu  pelayanan  kesehatan  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  seperti ketersediaan dan kualitas sarana pelayanan, obat dan perbekalan kesehatan, serta manajemen kesehatan[1]. Suatu lembaga instansi pemerintahan yang berfungsi untuk melayani seluruh masyarakat yang membutuhkan pelayanan pengobatan di Indonesia yaitu puskesmas[2].
Puskesmas Ujung Batu yang terletak di kecamatan Ujung Batu merupakan salah satu puskesmas yang terletak di kabupatan  Rokan  Hulu.  Puskesmas  Ujung  Batu  merupakan  salah  satu  instansi  pemerintah  di  bawah  Kementrian Kesehatan yang fungsinya memberikan pelayanan kepada masyarakat. Puskesmas dalam menyimpan data rekam medis pasien hanya mengurutkan penyakit yang paling banyak diderita saja dan tidak memperhatikan alamat, jenis peserta, dan jenis kelaminnya. Oleh karena itu, pihak puskesmas membutuhkan pengolahan data penyakit untuk mengetahui informasi mengenai penyakit yang diderita oleh pasien dibeberapa wilayah yang ada di kecamatan Ujung Batu. Dengan informasi tersebut  pihak  puskemas  dapat  mengambil  tindakan  kebijakan  dalam  antisipasi  pengobatan  dan  pencegahan  penyakit dengan melakukan sosialisasi. Untuk  menghasilkan informasi yang tepat  maka data rekam medis perlu  diolah dengan menggunakan metode data mining.
Data mining meruapakan suatu metode untuk pengolahan data yang digunakan untuk menemukan pola-pola atau model  baru  yang  sempurna  dan  dapat  dipahami  dalam  suatu  database  yang  besar[3].  Data  mining  adalah  proses penambangan data dengan jumlah besar untuk memperoleh pengetahuan dengan menyatukan teknik statistik, kecerdasan buatan, machine learning dan visualisasi informasi[4].
Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K-Means. Algoritma K-Means merupakan salah satu algoritma yang termasuk dalam penerapan clustering data mining. Algoritma ini melakukan partisi data ke dalam cluster  sehingga  data  dengan  karaktersitik  yang  sama  dikelompokkan  kedalam  satu  cluster  yang  sama  dan  data  yang mempunyai  karaktersitik  yang  berbeda  dikelompokkan  kedalam  cluster  yang  lain[5].  Kemiripan  anggota  suatu  objek terhadap cluster diukur dengan kedekatan objek terhadap nilai mean pada cluster atau dapat disebut sebagai centroid atau pusat cluster [6] .
Beberapa penelitian sebelumnya telah banyak menggunakan Algoritma K-means, diantaranya Penelitian terdahulu pengelompokkan  Algoritma  K-Means[7].  penelitian  mengelompokkan  data  calon  mahasiswa  baru  ini  menghasilkan 4 cluster yaitu pada cluster 0, jurusan ilmu keperawatan sebanyak 3795 pendaftar calon mahaiswa baru dari jumlah 25000 ( 15%), cluster 1 jurusan pendidikan kedokteran, terdapat 8296 pendaftar calon mahasiswa baru (33%), cluster 2 dengan jurusan Kedokteran Gigi sebanyak 7427 pendaftar dari jumlah calon mahasiswa baru (30%). Dan cluster 3 dengan jurusan pendidikan Dokter, terdapat sebanyak 5482 pendaftar dari jumlah mahasiswa baru (22%).
Pada  penelitian[8]  Pengelompokkan penyebab  penyebaran  ISPA  menghasilkan  2 cluster, yang  mana cluster 1 tingkat tinggi berjumlah 10 kabupaten dan cluster 2 tingkat rendah berjumlah 2 kabupaten. Penelitian lain mengelompokkan penyakit [9] Dalam Penelitian ini menggunakan 2 cluster yang mana pada cluster 0  mengelompokkan  penyakit akut,  sedangkan cluster 1  mengelompokkan  penyakit  tidak  akut.  Berdasarkan  pengujian dengan rapidminer menghasilkan sebanyak 241 data pada cluster 0dan 9 data pada cluster 1 dengan nilai Davies Bouldin untuk algoritma k-means sebesar -0,453.
Penelitian  terkait  Algoritma  K-Means[10]  penelitian  ini  menghasilkan  3 cluster di  mana  dari  34  jumlah  Tamu Asing berdasarkan provinsi menghasilkan 1 provinsi termasuk cluster tingkat tinggi, 2 provinsi cluster tingkat sedang dan 31 provinsi termasuk cluster rendah. Hasil nya hampir 90% provinsi Indonesia masih memiliki potensi wisata yang rendah.
Penelitian terkait Algoritma K_Means[11] pada penelitian pengelompokkan resiko jantung tersebut mendapatkan hasil 3 cluster, di mana pada cluster 1 kategori usia dengan tingkat resiko penyakit jantung dengan jumlah data sebanyak 355  cukup  rendah  (low), cluster 2  sebanyak  208  data  dengan    kategori  usia  ttingkat  resiko  penyakit  jantung  sedang (medium) dan pada cluster 3 kategori usia dengan tingkat kategori usia cukup tinggi atau high sebanyak 462 data. Berdasarkan  penjabaran  permasalahan  diatas,  maka  akan  di  lakukan  Penelitian “ Clustering    Pengelompokkan Penyakit  Pasien  Menggunakan  Algoritma  K-Means  (  Studi  Kasus  :  Puskesmas  Ujung  Batu  )”. S ehingga  dapat menghasilkan informasi untuk pengelompokkan penyakit pasien yang terdapat di beberapa wilayah yang dapat membantu pihak puskemas dalam melakukan pencegahan dan pengobatan dengan sosialisasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi  penelitian  adalah  suatu  proses  atau  tahapan  yang  disusun    secara  sistematis  dan  logis  dalam  melakukan penelitian yang berguna untuk mencapai tujuan yang diharapkan. Adapun tahapan metodologi penelitian yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 1 . Tahapan Penelitian Keterangan gambar di atas ialah sebagai berikut :

## a. Perumusan Masalah
Pada tahap ini dilakukan identifikasi permasalahan yang menjadi  topik penelitian. Adapun perumusan masalah dalam  penelitian  ini  yaitu  Bagaimana  Pengelompokkan  Penyakit  Pasien  menggunakan  Algoritma  K-Means  Pada Puskesmas Ujung Batu.

## b. Studi Literatur
Studi  literatur  adalah  proses  memahami  dan  mempelajari  teori-teori  yang  terkait  dengan  penelitian  yang dilakukan  yang  didapat  dari  buku  referensi  tentang  Data  Mining,  jurnal  penelitian  tentang  Data  Mining,  Clustering, Algortima K-Means, jurnal penelitian tentang metode Silhouette Coefficient ataupun artikel.

## c. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini data yang digunakan dalam pengelompokkan penyakit pasien ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ezu Pratama yang merupakan data Rekam Medis Pasien Di Puskesmas Ujung Batu. Data yang diperoleh kemudian akan diolah K-menggunakan metode K-Means.

## d. Analisa
Tahapan selanjutnya ialah tahapan analisa. Berikut tahapan analisa dalam penelitian ini :
a. Kebutuhan Data
Tahapan analisa kebutuhan data terdiri dari data sekunder dan atribut. Berikut penjelasan dari analisa kebutuhan data.
1. Data Sekunder
Penelitian ini menggunakan data sekunder yang didapatkan pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ezu Pratama  yang merupakan data Rekam Medis Pasien Di Puskesmas Ujung Batu. Data sekunder yang diperoleh akan digunakan untuk pengelompokkan data pada algoritma K-Means. Data yang digunakan seluruh data sekunder yang tersedia.
2. Atribut Data
penelitian ini menggunakan atribut data rekam medis pasien yang berjumlah 3.974 record dengan 5 atribut yaitu Jenis Kelamin, Jenis Peserta, Diagnosa, Status Pulang, Alamat.  Adapun sampel dataset dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 . Dataset Jenis Kelamin Jenis Peserta Diagnosa Status Pulang Alamat P1 P Pegawai Pemerintah Dengan Perjanjian Kerja Acute upper respiratory infections of multiple and unspecified sites Berobat Jalan Kelurahan Ujungbatu P2 P PNS Daerah Nonsuppurative otitis media Berobat Jalan Desa Ngaso P3 P Pensiun PNS Chronic ischaemic heart disease Rujuk Vertikal Desa Ngaso P4 P PNS Daerah Diarrhoea and gastroenteritis of presumed infectious origin Berobat Jalan Desa Ujungbatu Timur P5 L Pensiun PNS Atopic dermatitis Berobat Jalan Desa Pematang Tebih P6 P PNS Daerah Pure hypercholesterolaemia Berobat Jalan Desa Ngaso ..... ..... ..... ..... ..... ..... P3972 P PBI (APBD) Myalgia Berobat Jalan Ujung Batu Timur P3973 P Pekerja Mandiri Hyperemesis gravidarum Sembuh Pematang Tebih P3974 P Pegawai Supervision of normal pregnancy Berobat Jalan Desa Ngaso b. Analisa Tahapan Metode
Tahapan ini melakukan analisa terhadap data Rekam Medis Pasien Puskesmas Ujung Batu dimulai dari tahap data selection , pre-processing , transformation dan data mining. Adapun analisa proses KDD yaitu sebagai berikut : 1. Data Selection
Pada Tahap Data Selection menggunakan data rekam medis pasien yang mana atribut nya adalah jenis kelamin, jenis peserta, diagnosa, status pulang, alamat. Dan dari data yang didapatkan digunakan semua atribut sehingga tidak ada proses seleksi data.
2. Pre-Processing
Pada tahap ini digunakan untuk melengkapi data, penghapusan data dan menghasilkan noise.Dalam penelitian ini data yang kosong atau missing value akan dihapus. Jumlah data kosong adalah 99 yang telah dihapus sehingga data berubah menjadi 3875 data. data yang telah di cleaning atau pembersihan data dapat dilihat pada Tabel 2.
3. Transformation
Proses Transformasi Data  adalah proses perubahan data yang dapat diolah menjadi bentuk yang bisa diolah pada proses data mining. Pada penelitian ini inisialisai yang dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 2. Inisalisasi Jenis Kelamin
Jenis Kelamin Inisalisasi Laki-Laki 1 Perempuan 2 Tabel 3. Inisalisasi Jenis Peserta jenis peserta Insisialisasi Pegawai Pemerintah Dengan perjanjian kerja 1 PNS daerah 2 Pensiun PNS 3 PBI ( APBN ) 4 Pekerja Mandiri 5 PBI ( APBD ) 6 ..... ..... Pegawai Bumn 13 Dewan Perwakilan Rakyat Daerah 14 Tabel 4. Inisialisasi Status Pulang Status Pulang Inisialisasi Berobat Jalan 1 Rujuk Vertikal 2 Sembuh 3 Tabel 5. Inisialisasi Alamat Alamat Inisialisasi Kelurahan Ujung Batu 1 Desa Ngaso 2 Desa Ujungbatu Timur 3 Desa Pematang Tebih 4 Desa Sukadamai 5 Tabel 6 . inisialisasi diagnosa Diagnosa Inisialisasi Acute upper respiratory infections of multiple and unspecified sites 1 Nonsuppurative otitis media 2 Chronic ischaemic heart disease 3 Diarrhoea and gastroenteritis of presumed infectious origin 4 Atopic dermatitis 5 Pure hypercholesterolaemia 6 ..... ...... follow-up examination after treatment for malignant neoplasm 426 other specified chronic obstructive pulmonary disease 427
4. Data Mining dengan Algortima K-Means Algoritma K-Means adalah salah satu algoritma clustering untuk mengelompokkan data menjadi beberapa cluster atau kelompok. Algoritma K-Means juga merupakan metode pengelompokkandata non-hierarchical yaitu partition clustering yang berbasis titik pusat (centroid)[12]. Metode K-means digunakan sebagai metode cluster untuk data dengan  ukuran  yang  besar.  Data  yang  digunakan  dalam  Algoritma  K-Means  hanya  dengan  atribut  data numeric[13]. Data-data dipilih menjadi beberapa cluster atau kelompok dengan  berdasarkankriteria yang sudah ditentukan  dan  kemudian  dikumpulkan  menjadi  satu  cluster.  Di  mana  setiap cluster memiliki  titik  pusat  yang disebut  dengan  centroid  [14]. Algoritma  K-Means akan memilih k sebagai  titik awal centroid secara  acak dan random. Dibutuhkan jumlah cluster awal yang diinginkan untuk sebagai masukan dan menghasilkan titik centroid akhir sebagai output[15]. Berikut ini persamaan untuk menghitung K-Means [16] .
1) Menentukan nilai k sebagai sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk.
2) Inisialisasi k sebagai centroid awal cluster yang dapat dilakukan  secara Random.
3) Hitung jarak setiap data ke masing-masing centroid menggunakan persamaan Euclidean sebagai berikut :
d(x,y)= √∑ ( 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 - 𝑦 𝑖 ) 2 (1)
4) Kelompokkan setiap data berdasarkan jarak terdekat antara data centroidnya.
5) Tentukan posisi centroid baru ( k ).
6) Kembali kelangkah 3 jika posisi centroid baru dengan centroid lama tidak sama. Dimana: x : Titik data Pertama y : Titik data kedua n : Jumlah karakteristik ( atribut) dalam data mining d(x,y) :Euclidean distance yaitu jarak data pada titik x dan y menggunakan kalkulasi matematika.

## e. Perancangan Sistem
Perancangan adalah tahapan perencanaan tentang merancang sistem yang akan dibangun berdasarkan analisa yang  telah  dilakukan.  Adapaun  perancangan  system  yaitu  menggunakan  perancangan  UML  ( Unified  Modelling Languag).

## f. Implementasi Sistem
Implementasi  adalah  tahapan  dimana  hasil  analisis  dan  desain  diterapkan  pada  sistem.  Pada  penelitian  ini implementasi sistem menggunakan Bahasa Pemrograman PHP.

## g. Pengujian
Pengujian  merupakan  suatu  tahapan  untuk  menguji  hasil  clustering  dari  sistem  yang  telah  dibangun.  Pada penelitian ini, hasil clustering akan diuji dengan menggunakan metode Silhoutte Cofficient (SC). Silhoutte Cofficient adalah metode evaluasi clustering yang menggabungkan cohessian dan separation. Metode ini digunakan untuk mengukur kekuatan dan melihat kualitas hasil clustering pada proses clustering[17]. Silhoutte Cofficient adalah metode penguji kualitas cluster dengan menghitung jarak rata-rata elemen dalam cluster yang sama dengan jarak rata-rata elemen degan cluster yang lain[18] . Apabila nilai Silhoutte Cofficient mendekati = 1 maka struktur dari cluster berada pada kategori baik dan jika bernilai = 0 maka struktur dari cluster termasuk pada kategori tidak jelas[19]. Berikut ini adalah rentang nilai Silhoutte Cofficient dan interpretasinya dapat dilihat pada Tabel 9 :
Tabel 7. .Rentang Nilai dan Interpretasi dari Silhouette Coefficient
RentangNilai Interpretasi 0,71 – 1,0 Struktur yang kuat 0,51 – 0,7 Struktur yang beralasan 0,26 – 0,5 Struktur yang lemah <0,25 Tidak ditemukan struktur yang substansial
h. Kesimpulan
Tahapakhir adakah kesimpulan berdasarkan hasil perhitungan metode K-Means dan implemenatsi sistem.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Means
Setelah dilakukan tahap transformasi maka selanjutnya masuk ke tahap perhitungan K-Means dengan tujuan hasil data akhir akan menghasilkan kelompok data. Adapun langkah-langkah perhitungan algoritma K-Means ialah sebagi berikut : a. Tentukan  jumlah cluster  k yang  ingin  dibentuk.  Dalam  penelitian  ini  dibentuk  kelompok  atau cluster sebanyak  2 cluster . Sampel data yang adakan digunakan dapat dilihat pada tabel 8 berikut :
Tabel 8 . Dataset X1 X2 X3 X4 X5 P1 2 1 1 1 1 P2 2 2 2 1 2 P3 2 3 3 2 2 P4 2 2 4 1 3 P5 1 3 5 1 4 P6 2 2 6 1 2 P7 2 4 7 1 3 P8 2 4 1 1 5 P9 1 4 8 1 2 P10 1 4 9 1 3 ..... ..... ..... ...... ...... ...... P3874 2 6 111 1 3 P3875 2 5 335 3 4 b. Inisialisasi k pusat cluster ( centroid) awal dengan cara mengambil data dari sumber secara random acak. Adapun
centroid awal sebagai berikut, dapat dilihat pada Tabel 9 di bawah ini
Tabel 9 . Centroid Awal Centroid Awal Objek X1 X2 X3 X4 X5 C1 P929 1 5 13 1 4 C2 P2666 2 4 1 1 5
c. Hitung jarak setiap data  ke pusat cluster (centroid) menggunakan rumus Euclidian Distance. Berikut perhitungan Euclidean distace yang terdapat pada Rumus 1 : Jarak Data ke-1 pusat cluster
C1 = √(1-2) 2 +(5-1) 2 +(13-1)2 +( 1-1) 2 +(4-1) 2 C1 = 5
C2 = √(2-2) 2 +(4-1) 2 +(1-1)2 +( 1-1) 2 +(5-1) 2 C2 =13.038
Jarak Data ke-2 pusat cluster C1 = √(2-2) 2 +(4-2) 2 +(13-2) 2+( 1-1) 2 +(4-2) 2 C1 = 3.742
C2 = √(2-2) 2 +(4-2) 2 +(1-2)2 +( 1-1) 2 +(5-2) 2 C2 =11.619
Lakukan Perhitungan jarak untuk data ke-3.......N terhadap awal cluster hingga didapatkan matrik jarak. Selanjutnya hasil dapat dilihat pada Tabel 10di bawah ini :
Tabel 10 .Hasil Perhitungan jarak setiap Data pada iterasi ke -1
X1 X2 X3 X4 X5 Jarak C1 Jarak C2 P1 2 1 1 1 1 5 13.038 P2 2 2 2 1 2 3.742 11.619 P3 2 3 3 2 2 3.873 10.488 P4 2 2 4 1 3 4.123 9.592 P5 1 3 5 1 4 4.359 8.246 P6 2 2 6 1 2 6.164 7.937 P7 2 4 7 1 3 6.325 6.245 P8 2 4 1 1 5 0 12.124 P9 1 4 8 1 2 7.681 5.477 P10 1 4 9 1 3 8.307 4.243 ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... P3874 2 6 111 1 3 110.036 98.015 P3875 2 5 335 3 4 334.009 322.008
d. Melakukan pengelompokkan data kedalam cluster dengan jarak yang terpendek. Menempatkan data kedalam cluster dengan jarak yang terpendek. Adapun hasil penempatan cluster setiap data pada ietrasi ke-1 dapat dilihat pada Tabel 11 sebagai berikut :

## Tabel 11. Hasil Pengelompokkan cluster iterasi 1
X1 X2 X3 X4 X5
Jarak C1 Jarak C2 Hasil P1 2 1 1 1 1 5 13.038 1 P2 2 2 2 1 2 3.742 11.619 1 P3 2 3 3 2 2 3.873 10.488 1 P4 2 2 4 1 3 4.123 9.592 1 P5 1 3 5 1 4 4.359 8.246 1 P6 2 2 6 1 2 6.164 7.937 1 P7 2 4 7 1 3 6.325 6.245 1 P8 2 4 1 1 5 0 12.124 1 P9 1 4 8 1 2 7.681 5.477 2 P10 1 4 9 1 3 8.307 4.243 2 ...... ...... ...... ...... ..... ..... ...... ...... .... P3874 2 4 1 1 3 110.036 98.015 2 P3875 1 4 1 1 2 334.009 322.008 2
e. Setelah didapatkan anggota dari setiap cluster kemudian Hitung pusat cluster atau centroid yang baru, yang mana akan  digunakan  padaiterasiselanjutnya.Untuk  hasil  perhitungan  centroid  yang  baru  pada  iterasi  ke-2  dapat  dilihat pada Tabel 12 sebagai berikut :
Tabel 12 . Pusat Cluster Baru X1 X2 X3 X4 X5 C1 1.636 4.432 85.063 1.322 2.935 C2 1.596 4.203 2.584 1.018 2.92
f. Selanjutnya  dilakukan pengecekan hasil cluster dan pusat  cluster. Jika  hasil cluster dan pusat  cluster sama, maka iterasi berhenti. Jika cluster dan pusat cluster berbeda, maka iterasi dilanjutkan mulai dari langkah ke-3 menggunakan centroid baru. Pada penelitian ini  iterasi  di lakukan sampai iterasi ke-9. Dikarenakan posisi cluster tidak berubah maka perhitungan diberhentikan. Adapun hasil akhir posisi cluster dari Centroid iterasi ke-3 dapat dilihat pada Tabel 13 di bawah ini :
Tabel 13 . Pengelompokkan cluster pada iterasi ke-9 X1 X2 X3 X4 X5 Jarak C1 Jarak C2 Hasil P1 2 1 1 1 1 238.005 39.72 2 P2 2 2 2 1 2 236.986 38.613 2 P3 2 3 3 2 2 235.978 37.571 2 P4 2 2 4 1 3 234.984 36.607 2 P5 1 3 5 1 4 233.978 35.576 2 P6 2 2 6 1 2 232.986 34.623 2 P7 2 4 7 1 3 231.971 33.53 2 P8 2 4 1 1 5 237.979 39.585 2 P9 1 4 8 1 2 230.975 32.547 2 P10 1 4 9 1 3 229.972 31.535 2 ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... P3874 2 4 1 1 3 127.982 70.495 2 P3875 1 4 1 1 2 96.049 294.483 1

## 3.2 Interpretation
Interpretation merupakan sebuah tahapan setelah melakukan proses data mining yang mana proses tersebut menghasilkan pola informasi yang dapat mudah dipahami.  Di bawah ini akan dijelaskan hasil dari  pengelompokkan menggunakan data 3875 dengan 5 atribut .
Dari tabel tiap tiap atribut maka dapat disimpulkan C1-C2 adalah sebagai berikut:
Tabel 14. Kesimpulan C1-C2 Cluster Kesimpulsan C1 Jumlah data 710
• Diagnosa  Pasien  penderita  penyakit  menular  sebanyak  28  data  yang  di  dominasi  oleh  penyakit Acute upper respiratory infection, unspecified.
• Pasien dengan jenis peserta berobat terbanyak adalah dengan kategori Pekerja Mandiri
• Pasien yang berobat banyak yang dilakukan dengan berobat jalan
• Pasien di Dominasi oleh masyakarat desa Sukadamai
• Jumlah Pasien Laki-laki 247 dan Pasien Perempuan 463
C2 Jumlah data 3165
• Diagnosa Pasien penderita penyakit  menular sebanyak 218 data yang di dominasi penyakit Acute upper respiratory infections of multiple and unspecified sites.
• Pasien jenis Peserta berobat terbanyak adalah kategori Pekerja Mandiri
• Pasien berobat banyak dilakukan tindakan berobat jalan
• Pasien di dominasi oleh masyarakat desa Ngaso
• Jumlah pasien laki-laki 1181 dan pasien perempuan 1984
Berdasarkan  tabel  di  atas  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  pada    penelitian  Pengelompokkan  Penyakit  Pasien Menggunakan Algoritma K-Means menunjukkan bahwa penggunaan  2 cluster menjadi  cluster terbaik. Dari pengujian yang telah didapatkan  hasil clustering yaitu cluster 1 sebanyak 710 dengan pasien penderita penyakit menular sebanyak 28 data yang didominasi penyakit Acute upper respiratory infection,unspecified dengan jumlah pasien Laki-laki 247 dan Pasien Perempuan 463 yang di dominasi oleh masyarakat desa Sukadamai. Sedangkan cluster 2 jumlah 3165 data  dengan pasien penderita penyakit menular sebanyak 218 data yang didominasi penyakit Acute upper respiratory infections of
multiple and unspecified sites dengan jumlah pasien laki-laki 1181 dan pasien perempuan 1984 yang di dominasi oleh masyarakat Desa Ngaso.

## 3.3 Peracancangan Sistem
Berikut merupakan use case diagram untuk sistem yang akan dibangun dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 2 . Use Case Diagram
3.4 Implementasi Sistem
a. Halaman Dataset
Pada Halaman Dataset terdapat Menu Import Data untuk mengimport Dataset dan  terdapat menu Tambah Data serta Action detail,edit, dan hapus data.

## Gambar 3. Halaman Dataset
b. Halaman Perhitungan
Pada halaman Perhitungan pengguna dapat memasukkan jumlah cluster yang diinginkan serta terdapat tabel tabel yang menunjukkan proses KDD.
3.5 Pengujian

## 3.5.1 Silhouette Coefficient
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  melihat  kualitas  dan  kekuatan  dari cluster yang  dibentuk.  Hasilnya  berupa  angka  yang apabila  semakin  mendekati  1,  maka  semakin  baik cluster tersebut.  Hasil  pengelompokkan  data  Penyakit  Pasien Menggunakan Algortima K-Means dengan pengujian  menggunakan metode Silhouette Coefficient. Dapat dilihat pada Tabel  15 sebagai berikut:
Tabel 15 . Hasil pengujian Silhouette Coefficient NO Jumlah Cluster Silhouette Coefficient 1 2 0,646 2 3 0,601 3 4 0,549 4 5 0,581
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil    pengujian Silhouette  Coefficient (SC  )  yaitu  kualitas cluster sama dengan 2 memilikikualitas yang paling baik karena nilai Silhouette Coefficient dengan k = 2 merupakan nilai yang paling mendekati 1 yaitu  sebesar 0,646, dimana nilai SC yang semakin mendekati 1 adalah yang paling optimal karena memiliki kekuatan yang baik dalam cluster.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  mengenai  pengelompokkan  Penyakit  Pasien  Menggunakan  Algoritma  K-Means  maka didapatkan kesimpulan yaitu, pengelompokkan Penyakit Pasien dengan atribut Jenis Kelamin, jenis peserta, Diagnosa, Status  Pulang,  dan  Alamat  menggunalan  algoritma  K-Means  dengan  jumlah  3875  data  menunjukkan  bahwa    jumlah cluster yang dibentuk sebanyak 2 custer ,  banyaknya data pada masing-masing cluster yaitu Cluster 1 terdiri dari 710 data dengan  Pasien  penderita    Penyakit  Menular  sebanyak  28    data    yang  di  dominasi  penyakit Acute  upper  respiratory infection, unspecified didominasi oleh desa Sukadamai dengan  Jumlah pasien laki-laki sebanyak  247  data dan Pasien Perempuan 463 data. Pada Cluster 2 terdiri dari 3165 data dengan Pasien Penyakit  Menular sebanyak 218 data  yang di dominasi  penyakit Acute  upper  respiratory  infections  of  multiple  and  unspecified  sites didominasi  oleh    desa  Ngaso dengan Jumlah pasien laki-laki sebanyak 1181 data dan Pasien Perempuan  1984 data . Berdasarkan dari hasil pengujian nilai evaluasi Silhouette Coefficient pada Clustering Penyakit Pasien menggunakan Algoritma K-Means menunjukkan bahwa pembentukan  2 cluster dengan nilai  terbaik yaitu 0,646. Dimana nilai Silhouette Coefficient ( SC) yang semakin mendekati 1 adalah yang paling optimal karena memiliki kekuatan yang baik dalam cluster. Dari hasil cluster di dapat informasi tentang penyakit terbanyak yang ada pada Desa Sukadamai dan Desa Ngaso sehingga dapat membantu pihak puskesmas  untuk  mengambil  tindakan  kebijakan  dalam  antisipasi  pencegahan  dan  pengobatan  penyakit  dengan sosialisasi.

## REFERENCES
[1] S. S. Sundari and N. Ariani, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan Penyakit Dengan Algoritma Fuzzy C-Means (Studi Kasus : UPT Puskesmas Salawu),” J. VOI (Voice Informatics) , vol. 8, no. 2, pp. 63–76, 2019.
[2] dian  permata  Sari,  “PENGELOMPOKKAN  PENYAKIT  BERDASARKAN  LINGKUNGAN  DENGAN  ALGORITMA  K- MEANS PADA PUSKESMAS SUNGAI TARAB 2,” vol. 5, no. 2, pp. 75–81, 2021.
[3] A. Wanto et al. , Data Mining : Algoritma dan Implementasi . Medan,Indonesia: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[4] N.  hanum  Harani  and  F.  A.  Nugraha, SIGMENTASI  PELANGGAN  MENGGUNAKAN  PYTHON .  Bandung:  Kreatif  Industri Nusantara, 2020.
[5] Anindya Khrisna Wardhani, “Implementasi Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien Pada Puskesmas Kajen Pekalongan,” J. Transform. , vol. 14, pp. 30–37, 2016.
[6] S. Suryadi, “Penerapan Metode Clustering K-Means Untuk Pengelompokan Kelulusan Mahasiswa Berbasis Kompetensi,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 52–72, 2019, doi: 10.36987/informatika.v6i1.738.
[7] A. Asroni, H. Fitri, and E. Prasetyo, “Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Data Calon Mahasiswa Baru di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (Studi Kasus: Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan, dan Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik),” Semesta Tek. , vol. 21, no. 1, pp. 60–64, 2018, doi: 10.18196/st.211211.
[8] N. Purba and H. S. Tambunan, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Penyebaran Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut ( ISPA ) di Provinsi Riau,” vol. 2, no. 3, pp. 220–226, 2021.
[9] T.  L.  Budi  Susilo,  “Dengan  Menggunakan  Bahasa  Pemrograman,”  pp.  399–406,  2015,  [Online].  Available: https://www.neliti.com/id/publications/173303/perancangan-sistem-informasi-distribusi-obat-pasien-rawat-inap.
[10]  R.  W.  Sari  and  D.  Hartama,  “Data  Mining :  Algoritma  K-Means Pada  Pengelompokkan  Wisata  Asing  ke  Indonesia Menurut Provinsi,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 322–326, 2018.
[11]  D. Haryadi and D. M. U. Atmaja, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Tingkat Risiko Penyakit Jantung,” J. Informatics Commun. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 51–66, 2021, doi: 10.52661/j_ict.v3i2.85.
[12]  B.  Serasi  Ginting  and  M.  Simanjuntak,  “Pengelompokan  Penyakit  Pada  Pasien  Berdasarkan  Usia  Dengan  Metode  K-Means Clustering (Studi Kasus : Puskesmas Bahorok),” Algoritm. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 6341, no. November, p. 2, 2021.
[13]  M.  Wahyudi,  Masitha,  R.  Saragih,  and  Solikhun, Data  Mining :  Penerapan  Algoritma  K-means  Clustering  dan  K-Medoids Clustering . Medan,Indonesia: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[14]  N. Dwitri, J. A. Tampubolon, S. Prayoga, F. I. R.H Zer, and D. Hartama, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat  Penyebaran  Pandemi  Covid-19  Di  Indonesia,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  128–132,  2020,  doi: 10.36294/jurti.v4i1.1266.
[15]  C. Prianto and S. Bunyamin, PEMBUATAN APLIKASI CLUSTERING GANGGUAN JARINGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING . Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2020.
[16]  D. Jollyta, W. Ramdhan, and M. Zarlis, KONSEP DATA MINING DAN PENERAPAN . Yogyakarta: CV Budi Utama, 2020.
[17]  S. Paembonan and H. Abduh, “Penerapan Metode Silhouette Coefficient untuk Evaluasi Clustering Obat,” PENA Tek. J. Ilm. Ilmu-Ilmu Tek. , vol. 6, no. 2, p. 48, 2021, doi: 10.51557/pt_jiit.v6i2.659.
[18]  B. Santoso, A. Azis, and Zohrahayaty,
MACHINE LEARNING & REASONING FUZZY LOGIC ALGORITMA,MANUAL,MATLAB & RAPID MINER . Yogyakarta: CV Budi Utama, 2020.
[19]  R. Rahma and R. Mufidah, “Pengelompokan daerah rawan kekerasan terhadap perempuan dan anak di jawa barat menggunakan algoritma k-means,” vol. 07, no. September, pp. 850–857, 2022.