## PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN PASIEN PENYAKIT LIVER
Putra May Chandra Abrianto Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia putrac19246@gmail.com

## ABSTRAK
Banyaknya  Penyakit  liver  adalah  salah  satu  dari  10  penyakit  terbesar  penyebab  kematian  di  Indonesia. Menurut  data  WHO  tahun  2013,  angka  penderita  penyakit  liver  di  Indonesia  diperkirakan  mencapai  28  juta orang, sementara penyakit liver berada di urutan 24 dari 27 penyakit berbahaya di dunia.
Aplikasi data mining ini menerapkan metode K-Means Clustering sebagai metode perhitungan berdasarkan data  pasien  penyakit  liver  yang  telah  didapat  sehingga  dapat  dikelompokkan  sesuai  dengan  kategori  untuk menghasilkan suatu kesimpulan.
Hasil  pengujian  keakuratan  metode  baik  melaui  simulasi  program  maupun  perhitungan  manual menyatakan  bahwa  hasil  perhitungan  memiliki  hasil  83%.  Hasil  pengujian  fungsional  sistem  berjalan  sesuai fungsinya pada program yang telah dibuat.
Kata kunci : Pengelompokkan Pasien Penyakit Liver, Data mining, K-Means Clustering.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Penyakit  liver,  salah  satu  dari  10  penyakit  terbesar penyebab kematian di Indonesia. Angka pasti dan kejadian penyakit  liver  di  Indonesia  pada  tahun  2007  belum diketahui  tingkat  kenaikannya,  tetapi  berdasarkan  data WHO  (World  Health  Organization)  pada  tahun  2007 menunjukkan bahwa Indonesia termasuk dalam peringkat endemik yang tinggi.
Salah  satu  penyakit  yang  meyerang  hati  adalah hepatitis  atau  Liver.  Penyakit  Liver  merupakan peradangan  hati  yang  disebabkan  oleh  infeksi  virus, bakteri  atau  bahan-bahan  beracun  sehingga  hati  tidak dapat melakukan fungsinya dengan baik.
Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari alamat   web:http://archive.ics.uci.edu/ml/. Data yang diteliti  merupakan  hasil  pemeriksaan  terhadap  583  orang dari wilayah Andhra Pradesh, India dengan 11 field.
Oleh karena itu di butuhkan suatu data mining untuk pengelompokkan  pasien  penderita  penyakit  liver.  Data mining  di  gunakan  untuk  pengelompokkan  pasien penyakit liver sehingga menghasilkan kategori dari setiap pasien.
Dengan  adanya  sistem  ini  di  harapkan  dapat mengelompokkan  pasien  penderita  penyakit  liver  sesuai dengan  data  yang  telah  didapat,  dalam  penelitian  ini penulis menggunakan metode K-Means Clustering.
Metode  K-Means  Clustering  memiliki  konsep pengelompokan  berdasarkan  ukuran  kedekatan  dan kemudian  menggunakan  karakteristik  tersebut  sebagai vektor  karakteristik  atau  centroid,  sehingga  Metode  K- Means Clustering bisa menjadi solusi untuk pengklasifikasian  karakteristik  dari  objek  dan  memiliki ketelitian yang cukup tinggi terhadap ukuran objek.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  diuraikan diatas,  maka  permasalahan  yang  dibahas  dalam  program ini  adalah  bagaimana  menerapkan  metode  K-Means Clustering  pada  data  mining  untuk  pengelompokkan pasien penyakit liver ?

## 1.3. Batasan Masalah
Agar pembahasan dalam penelitian ini tidak meluas, maka  penulis  mengambil  beberapa  batasan  masalah sebagai berikut ini.
1. Sistem  ini  hanya  digunakan  untuk  pengelompokan data pasien.
2. Sistem ini dibangun dengan menggunakan metode K- Means.
3. Atribut  data  yang  digunakan  berupa  total  bilirubin, direct  bilirubin,  total  proteins,  albumin,  a/g  ration, sgpt, sgot dan alkphos yang merupakan data hasil tes darah dari sejumlah 100 pasien.
4. Data  penelitian  yang  digunakan  merupakan  data sekunder  yang  didapatkan  dari  ILPD  (Indian  Liver Patient Dataset).
5. Dalam  sistem  ini terdapat tiga kategori sebagai  hasil dari  pengelompokkan  data  pasien  yang  terdiri  dari tinggi, normal dan rendah.

## 1.4. Tujuan
Berdasarkan  masalah  yang  telah  dirumuskan sebelumnya,  maka  tujuan  penyusunan  dari  laporan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Membangun  suatu  aplikasi  data  mining  yang  dapat memberikan  pengelompokkan  pasien  berdasarkan hasil tes darah yang sudah ditentukan.
2. Menghasilkan  sistem  data  mining  yang  menerapkan metode  K-Means  Clustering  sebagai  salah  satu
metode  untuk  pengelompokkan  pasien  berdasarkan data yang telah diperoleh.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  penyusunan  laporan  skripsi  ini  diperlukan tinjauan pustaka yang memiliki relevansi dengan masalah yang  dibahas.  Tinjauan  pustaka  ini  untuk  memberikan arah,  persepsi  dan  landasan  untuk  menentukan  solusi terhadap  permasalahan  yang  sedang  dibahas.  Tinjauan pustaka  tersebut  diperoleh  dengan  membahas  beberapa literature  yang  mempublikasikan  pendapat  beberapa ilmuwan  yang  dipakai  sebagai  penunjang  pembahasan masalah.

## 2.1. Data Mining

## a. Definisi Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  metode  yang digunakan untuk pengolahan  data guna  menemukan  pola yang tersembunyi dari data yang diolah. Data yang diolah dengan  teknik  data  mining  ini  kemudian  menghasilkan suatu  pengetahuan  baru  yang  bersumber  dari  data  lama, hasil dari pengolahan data tersebut dapat digunakan dalam menentukan keputusan di masa depan.
b. Teknik Data Mining
a.   Klasifikasi merupakan teknik data mining yang dalam prosesnya  menentukan  recorddari  data  yang  baru  ke dalam  salah  satu  atau  beberapa  kelas  (kategori)  yang terlebih  dahulu  didefinisikan,  teknik  ini  juga  disebut juga supervised learning.
b.   Association  Rule  Discovery  merupakan  teknik  data mining  dengan  mendeteksi  suatu  kumpulan  atribut atau  variabel  yang  terdapat  dalam  frekuensi  yang sering  muncul  dan  membentuk  sejumlah  kaida  dari kumpulan – kumpulan tersebut.
c.   Sequeential  Pattern  Discovery  salah  satu  teknik  data mining  yang  mencari  sejumlah  kejadian  atau  event yang berlangsung dan terjadi secara bersamaan.
d.   Regression  Regresi  merupakan  teknik  memprediksi dari  suatu  variabel  kontinu  yang  telah  diberikan berdasarkan  nilai  dari  variabel  yang  lain,  dengan mengansumsikan  sebuah  model  ketergantungan  linier atau nonlinier.
c. Tahap – Tahap Data Mining
a.    Data Cleaning (Pembersihan Data) Pada  tahap  ini  data  –  data  yang  tidak  relevan  dan mengandung  noise  akan  dihilangkan  begitu  juga data yang tidak konsisten, ini bertujuan untuk mempermudah pencarian pola.
b.   Data Integration (Integrasi Data)
Pada tahap ini akan dilakukan proses  pengggabungan data  ke  dalam  database  yang  baru,  karena  pada  data mining proses yang dilakukan tidak hanya menggunakan  satu  data  namun  beberapa  data sekaligus, untuk itu perlu dilakukan data integrasi.
c.   Data Selection (Seleksi Data)
Kebutuhan  data  yang  dari  data  yang  diperoleh  tidak kesemuanya akan dipakai dalam kebutuhan, untuk itu pada data yang diperoleh akan dilakukan penyeleksian
data, ini juga dilakukan untuk memebuang data – data yang  tidak  relevan  dan  tidak  valid  yang  akan mempengaruhi informasi berikutnya.
d.   Data Transformation  (Transformasi Data) Data yang telah dilakukan pemrosesan dengan tahap – tahap diatas kemudian dilakukan penggabungan dalam format  tertentu  yang  sesuai  dengan  data  mining, karena  metode  yang  digunakan  dalam  proses  mining membutuhkan  format  –  format  data  tertentu  agar supaya bisa diolah sedemikian rupa.
e.   Proses Mining
Proses  mining  merupakan  proses  yang  paling  utama pada  saat  penerapan  metode  tertentu  yang  digunakan dalam data mining  yang bertujuan untuk menemukan dan menggali informasi  berharga yang terdapat dalam suatu data.
f.   Pattern Evaluation (Evaluasi Pola) Evaluasi  pola  dalam  tahap  data  mining  merupakan proses  mengidentifikasi  atau  menganalisa  pola  – pola yang  terdapat  dalam  data  kemudian  pola  –  pola tersebut  dilakukan  evaluasi  untuk  menilai  apakah hipotesa yang didapatkan bisa tercapai atau tidak.
g.  Presentasi Pengetahuan proses  ini  adalah  bagaimana  memformulasiakan keputusan atau aksi dari hasil analisis yang didapatkan. Hasil dari presentasi pengetahuan  ini  juga  melibatkan orang  –  orang  yang  tidak  memahami  data  mining, karena  pengetahuan  yang  dihasilkan  juga  bersifat umum.

## 2.2. K-Means Clustering
K-means merupakan algoritma clustering. Tujuannya  yaitu  untuk  membagi  data  menjadi  beberapa kelompok. Algoritma ini menerima masukan yang berupa data. Pada algoritma ini, komputer mengelompokkan data- data yang menjadi masukannya tanpa mengetahui terlebih dulu  target  kelasnya.  Masukan  yang  diterima  yaitu  data atau objek dan k buah kelompok (cluster) yang diinginkan. Algoritma  ini  akan  mengelompokkan  data  atau  objek  ke dalam  k  buah  kelompok  tersebut.  Pada  setiap  cluster terdapat  titik  pusat  (centroid)  yang  merepresentasikan cluster tersebut.
Algoritma  untuk  melakukan  K-Means  clustering adalah sebagai berikut:
1 . Pilih K buah titik centroid secara acak 2.  Kelompokkan  data  sehingga  terbentuk  K  buah  cluster dengan  titik  centroid  dari  setiap  cluster  merupakan  titik centroid yang telah dipilih sebelumnya 3.  Perbaharui nilai titik centroid
4. Ulangi langkah 2 dan 3 sampai nilai dari titik centroid tidak lagi berubah.
Flowchart K-Means Clustering dapat dilihat pada Gambar 2.1.

## Gambar 2.1. Flowchart k-Means Clustering

## 2.3. Visual Studio
Visual  Studio  merupakan  sebuah  perangkat  lunak lengkap  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan pengembangan  aplikasi,  baik  itu  aplikasi  bisnis,  aplikasi personal,  ataupun  aplikasi  Windows.    Visual  Studio mencakup  kompiler,  SDK,  Integrated  Development Environment  (IDE),  dan  dokumentasi  (umumnya  berupa MSDN  Library).  Kompiler  yang  dimasukkan  ke  dalam paket  Visual  Studio  antara  lain  Visual  C++,  Visual  C#, Visual Basic, Visual Basic .NET, Visual InterDev, Visual J++, Visual J#, dan Visual SourceSafe.

## 2.4. SQL SERVER
Microsoft  SQL  Server adalah  sebuah  sistem manajemen  basis  data  relasional  (RDBMS)  produk Microsoft.  Bahasa  kueri  utamanya  adalah  Transact-SQL yang  merupakan  implementasi  dari  SQL  standar ANSI/ISO  yang  digunakan  oleh  Microsoft  dan  Sybase. Umumnya SQL  Server digunakan  di  dunia  bisnis  yang memiliki  basis  data  berskala  kecil  sampai  dengan menengah, tetapi kemudian berkembang dengan digunakannya SQL Server pada basis data besar.

## 2.5. XAMPP
XAMP dari Apache , Mysql , PHP dan Perl adalah perangkat  lunak  bebas,  yang  mendukung  banyak  sistem operasi,  merupakan  kompilasi  dari  beberapa  program. XAMPP memiliki arti sebagai berikut :
1. X :  Program  ini  dapat  dijalankan  dibanyak  sistem operasi seperti Windows , Linux , dan Mac OS . 2. A : Apache merupakan aplikasi web server . Tugas utama Apache adalah  menghasilkan  halaman web kepada user berdasarkan kode PHP yang dituliskan oleh pembuat web.
3. M : Mysql merupakan  aplikasi database  server , bahasa terstruktur yang digunakan untuk membuat dan  mengelola database beserta  isinya  pengguna dapat  memanfaatkan Mysql untuk  menambahkan,
mengubah,  dan  menghapus  data  yang  berada dalam database .
4. P : PHP merupakan  bahasa  pemrograman  web yang bersifat server-side scripting .
5. P : Perl merupakan  bahasa  pemrograman  untuk segala keperluan, dikembangkan, pertama kali oleh
Larry Wall di mesin Unix.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisis Sistem
Merupakan  suatu  kegiatan  yang  menguraikan seluruh  pokok  masalah  yang  ada  di  dalamnya.  Analisis merupakan  tahapan  awal  sebelum  masuk  ke  tahapan perancangan,  sedangkan  perancangan  merupakan  hasil dari  keseluruhan  analisis  yang  dapat  memberikan  solusi dalam suatu permasalahan.

## 3.2. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  yaitu  kebutuhan  atau  fungsi yang harus di miliki oleh sebuah sistem. Dengan deskripsi kebutuhan  fungsional  ini,  maka  suatu  sistem  memiliki sebuah  target  yang  harus  dipenuhi.  beberapa  kebutuhan fungsional sistem yang akan dibuat yaitu:
1. Sistem  memiliki  fasilitas login yaitu login sebagai admin  dengan  memasukkan username dan password .
2. Jika masuk ke dalam sistem, berikut fitur-fitur yang akan ditampilkan :
a. Admin dapat melihat data pasien.
b. Admin dapat mengubah data pasien.
c. Admin dapat menambahkan data pasien.
d. Admin dapat menghapus data pasien.
e. Admin dapat keluar dari sistem.
3.3. Karakteristik Pengguna
Karakteristik pengguna ditentukan untuk menentukan siapa saja yang dapat mengakses sistem yang akan  dibangun.  Pengguna  sistem  adalah  orang  yang tercantum pada Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Tabel Pengguna. Kategori Tugas Admin merupakan pembuat dan pengelola sistem. Mengakses semua sistem.

## 3.4. Desain Sistem
Desain sistem yaitu gambaran dari sistem yang akan di  implementasikan  menjadi  sebuah  aplikasi.    desain sistem  pada  penelitian  ini  meliputi  rancangan  struktur menu, flowchart dan perancangan database.

## 3.5. Struktur Menu
Rancangan Menu dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Gambar 3.1 Struktur Menu.

## 3.6. Flowchart Admin
Rancangan Flowchart Admin dapat dilihat pada Gambar 3.3.
Gambar 3.3 Flowchart Admin.

## 3.7. Perancangan Database
Dalam sistem ini memerlukan sebuah penyimpanan data, dalam program ini penyimpanan datanya  menggunakan software XAMPP.  Pada  database  tersebut  terdapat  beberapa  tabel  yang  digunakan  sebagai  media  penyimpanan  data. Tabel-tabel tersebut antara lain :

## a. Tabel Data Pasien
Tabel 3.5 Tabel Data Pasien.
AG GD TB DB TP ALB A/G SGP SGO ALK 65 Female 0.7 0.1 187 16 18 6.8 3.3 0.9 62 Male 10.9 5.5 699 64 100 7.5 3.2 0.7 62 Male 7.3 4.1 490 60 68 7 3.3 0.8 58 Male 1 0.4 182 14 20 6.8 3.4 1 72 Male 3.9 2 195 27 59 7.3 2.4 0.4 46 Male 1.8 0.7 208 19 14 7.6 4.4 1.3 26 Female 0.9 0.2 154 16 12 7 3.5 1 29 Female 0.9 0.3 202 14 11 6.7 3.6 1.1 17 Male 0.9 0.3 202 22 19 7.4 4.1 1.2 55 Male 0.7 0.2 290 53 58 6.8 3.4 1 57 Male 0.6 0.1 210 51 59 5.9 2.7 0.8 72 Male 2.7 1.3 260 31 56 7.4 3 0.6 64 Male 0.9 0.3 310 61 58 7 3.4 0.9 74 Female 1.1 0.4 214 22 30 8.1 4.1 1 61 Male 0.7 0.2 145 53 41 5.8 2.7 0.8 25 Male 0.6 0.1 183 91 53 5.5 2.3 0.7 38 Male 1.8 0.8 342 168 441 7.6 4.4 1.3 33 Male 1.6 0.5 165 15 23 7.3 3.5 0.9 40 Female 0.9 0.3 293 232 245 6.8 3.1 0.8 40 Female 0.9 0.3 293 232 245 6.8 3.1 0.8 51 Male 2.2 1 610 17 28 7.3 2.6 0.5 51 Male 2.9 1.3 482 22 34 7 2.4 0.5 62 Male 6.8 3 542 116 66 6.4 3.1 0.9 40 Male 1.9 1 231 16 55 4.3 1.6 0.6 63 Male 0.9 0.2 194 52 45 6 3.9 1.8 34 Male 4.1 2 289 875 731 5 2.7 1.1 34 Male 4.1 2 289 875 731 5 2.7 1.1 34 Male 6.2 3 240 1680 850 7.2 4 1.2 20 Male 1.1 0.5 128 20 30 3.9 1.9 0.9 84 Female 0.7 0.2 188 13 21 6 3.2 1.1 57 Male 4 1.9 190 45 111 5.2 1.5 0.4 52 Male 0.9 0.2 156 35 44 4.9 2.9 1.4 57 Male 1 0.3 187 19 23 5.2 2.9 1 38 Female 2.6 1.2 410 59 57 5.6 3 0.8 38 Female 2.6 1.2 410 59 57 5.6 3 0.8 30 Male 1.3 0.4 482 102 80 6.9 3.3 0.9 17 Female 0.7 0.2 145 18 36 7.2 3.9 1.1 46 Female 14.2 7.8 374 38 77 4.3 2 0.8 48 Male 1.4 0.6 263 38 66 5.8 2.2 0.6 47 Male 2.7 1.3 275 123 73 6.2 3.3 1.1 45 Male 2.4 1.1 168 33 50 5.1 2.6 1 62 Male 0.6 0.1 160 42 110 4.9 2.6 1.1 42 Male 6.8 3.2 630 25 47 6.1 2.3 0.6 50 Male 2.6 1.2 415 407 576 6.4 3.2 1 85 Female 1 0.3 208 17 15 7 3.6 1 35 Male 1.8 0.6 275 48 178 6.5 3.2 0.9 21 Male 3.9 1.8 150 36 27 6.8 3.9 1.3
40 Male 1.1 0.3 230 1630 960 4.9 2.8 1.3 32 Female 0.6 0.1 176 39 28 6 3 1 55 Male 18.4 8.8 206 64 178 6.2 1.8 0.4 45 Female 0.7 0.2 170 21 14 5.7 2.5 0.7 34 Female 0.6 0.1 161 15 19 6.6 3.4 1 38 Male 3.1 1.6 253 80 406 6.8 3.9 1.3 38 Male 1.1 0.3 198 86 150 6.3 3.5 1.2 42 Male 8.9 4.5 272 31 61 5.8 2 0.5 42 Male 8.9 4.5 272 31 61 5.8 2 0.5 33 Male 0.8 0.2 198 26 23 8 4 1 48 Female 0.9 0.2 175 24 54 5.5 2.7 0.9 51 Male 0.8 0.2 367 42 18 5.2 2 0.6 64 Male 1.1 0.5 145 20 24 5.5 3.2 1.3 31 Female 0.8 0.2 158 21 16 6 3 1 58 Male 1 0.5 158 37 43 7.2 3.6 1 58 Male 1 0.5 158 37 43 7.2 3.6 1 57 Male 0.7 0.2 208 35 97 5.1 2.1 0.7 57 Male 1.3 0.4 259 40 86 6.5 2.5 0.6 57 Male 1.4 0.7 470 62 88 5.6 2.5 0.8 54 Male 2.2 1.2 195 55 95 6 3.7 1.6 37 Male 1.8 0.8 215 53 58 6.4 3.8 1.4 66 Male 0.7 0.2 239 27 26 6.3 3.7 1.4 60 Male 0.8 0.2 215 24 17 6.3 3 0.9 19 Female 0.7 0.2 186 166 397 5.5 3 1.2 75 Female 0.8 0.2 188 20 29 4.4 1.8 0.6 75 Female 0.8 0.2 205 27 24 4.4 2 0.8 52 Male 0.6 0.1 171 22 16 6.6 3.6 1.2 68 Male 0.7 0.1 145 20 22 5.8 2.9 1 29 Female 0.7 0.1 162 52 41 5.2 2.5 0.9 31 Male 0.9 0.2 518 189 17 5.3 2.3 0.7 68 Female 0.6 0.1 1620 95 127 4.6 2.1 0.8 70 Male 1.4 0.6 146 12 24 6.2 3.8 1.5 58 Female 2.8 1.3 670 48 79 4.7 1.6 0.5 58 Female 2.4 1.1 915 60 142 4.7 1.8 0.6 29 Male 1 0.3 75 25 26 5.1 2.9 1.3 49 Male 0.7 0.1 148 14 12 5.4 2.8 1 33 Male 2 1 258 194 152 5.4 3 1.2 32 Male 0.6 0.1 237 45 31 7.5 4.3 1.3 14 Male 1.4 0.5 269 58 45 6.7 3.9 1.4 13 Male 0.6 0.1 320 28 56 7.2 3.6 1 58 Male 0.8 0.2 298 33 59 6.2 3.1 1 18 Male 0.6 0.2 538 33 34 7.5 3.2 0.7 60 Male 4 1.9 238 119 350 7.1 3.3 0.8 60 Male 5.7 2.8 214 412 850 7.3 3.2 0.7 60 Male 6.8 3.2 308 404 794 6.8 3 0.7 60 Male 8.6 4 298 412 850 7.4 3 0.6 60 Male 5.8 2.7 204 220 400 7 3 0.7 60 Male 5.2 2.4 168 126 202 6.8 2.9 0.7 75 Male 0.9 0.2 282 25 23 4.4 2.2 1 39 Male 3.8 1.5 298 102 630 7.1 3.3 0.8 39 Male 6.6 3 215 190 950 4 1.7 0.7 18 Male 0.6 0.1 265 97 161 5.9 3.1 1.1 18 Male 0.7 0.1 312 308 405 6.9 3.7 1.1
b. Tabel Cluster
Tabel 3.6 Tabel Cluster.
NO K1 K2 K3 1 0 0 1 2 0 1 0 3 0 1 0 4 0 0 1 5 0 1 0 6 0 1 0 7 0 0 1 8 0 0 1 9 0 0 1 10 0 0 1
Dari  tabel  cluster  maka  didapatkan  aturan    sebagai berikut :
1. Aturan K1 : TINGGI.
2. Aturan K2 : NORMAL.
3. Aturan K3 : RENDAH.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Implementasi
Tahap  implementasi  dan  pengujian  ini  merupakan proses  pengubahan  yang  telah  dirancang  sebelumnya menjadi  sebuah  aplikasi  penerapan  metode k-means clustering untuk pengelompokkan pasien penyakit liver.

## 4.2. Tampilan Login Admin
Tampilan  Login  Admin  dapat  dilihat  pada  Gambar
4.1.
Gambar 4.1 Tampilan Login Admin.

## 4.3. Tampilan Menu Utama
Menu  utama  menampilkan  halaman  awal  pada aplikasi tersebut. dapat dilihat halaman awal pada Gambar 4.2.

## Gambar 4.2 Tampilan Menu Utama.

## 4.4. Tampilan Data Pasien
Menu  Data  Pasien  menampilkan  data  pasien.  dapat dilihat pada Gambar 4.3.
Gambar 4.3 Tampilan Data Pasien.

## 4.5. Tampilan Proses Clustering
Tampilan  proses  clustering  dapat  dilihat  pada Gambar 4.4.
Gambar 4.4 Tampilan Proses Clustering.

## 4.6. Tampilan Input Data
Menu  Input  Data  bertujuan  untuk  jika  ingin menambah,  mengedit  dan  menghapus  data.  Tampilan Input Data dapat dilihat pada Gambar 4.5.

## Gambar 4.5 Tampilan Input Data.

## 4.7. Pengujian Sistem
Pengujian  merupakan  tahap  uji  coba  dari  sistem yang  dirancang  dan  di  implementasikan  kedalam  sebuah aplikasi  agar  nantinya  dapat  diambil  kesimpulan  apakah sistem berjalan dengan baik sesuai tujuan awal pembuatan.

## 4.8. Pengujian Fungsional
Pengujian fungsional dilakukan untuk menguji fitur- fitur yang  ada  pada  aplikasi  clustering  untuk pengelompokkan  pasien  penyakit  liver.  Hasil  Pengujian Sistem dan perhitungan manual dapat dilihat pada Gambar 4.6 Perhitungan, Tabel 3.7 Perhitungan Manual, Tabel 3.8 Cluster, Tabel 3.9 Pengurangan, Tabel 3.10 Pangkat, Tabel 3.11  Total,  Tabel  3.12  Akar,  Tabel  3.13  Centroid  dan Tabel 3.14 Kategori.
Gambar 4.6 Pengujian Sistem
Tabel 3.7 Perhitungan Manual TB DB TP ALB A/G SG SG ALK 0.9 0 154 16 12 7 4 1 0.9 0 202 14 11 7 4 1.1 0.9 0 202 22 19 7 4 1.2 0.7 0 290 53 58 7 3 1
Dicari pusat cluster yang diambil dari TP yang dapat dilihat pada tabel cluster 3.8.
Tabel 3.8 Cluster 0.6 0.1 1620 95 127 4.6 2.1 0.8 2.8 1.3 670 48 79 4.7 1.6 0.5 1 0.3 75 25 26 5.1 2.9 1.3
Pusat  cluster  Telah  Didapat  lalu  nilai  data  awal dikurang  nilai  pusat  cluster  yang  dapat  dilihat  pada  tabel pengurangan 3.9. Tabel 3.9 Pengurangan 0.3 0.1 -1466 -79 -115 2.4 1.4 0.2 0.3 0.2 -1418 -81 -116 2.1 1.5 0.3 0.3 0.2 -1418 -73 -108 2.8 2 0.4 0.1 0.1 -1330 -42 -69 2.2 1.3 0.2
Setelah  proses  pengurangan  selesai  kemudian  tiap nilai tabel pengurangan masing-masing dipangkat 2 dapat dilihat pada tabel pangkat 3.10
Tabel 3.10 Pangkat
0.09  0.01  214915  6241  1322  5.76  1.96  0.0 0.09  0.04  201072  6561  1345  4.41  2.25  0.0
0.09  0.04  201072  5329  1166  7.84 4 0.1 0.01  0.01  176890  1764  4761  4.84  1.69  0.0
Setelah  dipangkat  maka  nilai  pada  tabel  pangkat  di total dapat di lihat pada tabel total 3.11.
Tabel 3.11 Total 2168629.86
2030747.88
2027729.13 1775431.59
Lalu  dilakukan  perhitungan  akar  pada  setiap  nilai pada table total dapat di lihat pada tabel akar 3.12.
Tabel 3.12 Akar 1472.626857
1425.043115
1423.983543 1332.453222
Setelah  perhitungan  akar  dibuat  lalu  memasukkan nilai tabel centroid dari nilai tabel akar serta memasukkan nilai di tabel kategori berdasarkan nilai terendah dari tabel centroid berdasarkan nilai terendah dapat dilihat pada tabel centroid 3.13 dan tabel kategori 3.14.
Tabel 3.13 Centroid Centroid 1 Centroid 2 Centroid 3 1472.62685 521.328082 80.759395 1425.04311 474.148679 128.36705 1423.98354 472.566016 127.25466 1332.45322 380.630424 219.17191 Tabel 3.14 Kategori C1 C2 C3 Keterangan OK Rendah OK Rendah OK Rendah OK Rendah Dari  hasil  pengujian  di  atas    dapat  menunjukkan bahwa  pengujian  yang  berada  di  sistem  cocok  dengan perhitungan manual dan dapat berjalan dengan baik.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Dari  beberapa  tahapan  pengujian  yang  telah dilakukan terdapat beberapa kesimpulan :
1. Dengan metode K-Means Clustering , hasil dikelompokan dalam 3 kategori yaitu Tinggi, Normal dan Rendah .
2. Metode  K-Means  Clustering  yang  diterapkan  dalam sistem berjalan dengan baik dimana ditunjukkan pada pengujian  hasil  akhir  metode  dengan  tingkat kesesuaian  86%  untuk  perbandingan  perhitungan sistem dengan perhitungan manual
3. Metode  K-Means  Clustering  yang  diterapkan  dalam sistem berjalan dengan tingkat kesesuaian 66% untuk perbandingan  hasil  perhitungan  sistem  dengan  hasil pakar

## 5.2. Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  setelah pengujian adalah sebagai berikut:
1. Menambahkan  fitur  perbandingan  dengan  metode clustering yang lain.
2. Menambahkan  fitur  pencarian  data  pasien  dan  data nilai.
3. Menambahkan fitur menu pengaturan cluster awal
4. Menambahkan fitur perekapan data pasien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   MURTI, M. A. W. K. PENERAPAN METODE
K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKAN  POTENSI  PRODUKSI BUAH–BUAHAN.
[2]    Prayoga, B. S., Fatriani, N. N., & Kusnawi, K. (2017).  PENERAPAN  METODE  K-MEANS CLUSTER
ANALYSIS UNTUK MENDETEKSI  HAMA  ATAU  PENYAKIT PADA TANAMAN MELON.
SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 5(1), 2-1.
[3]  Putri, D. L., & Santoso, H. A.
IMPLEMENTASI  ALGORITMA  K-MEANS UNTUK  PENGELOMPOKAN  PENYAKIT PASIEN  (STUDI  KASUS:  PUSKESMAS KAJEN) K-MEANS ALGORITHM IMPLEMENTATION FOR CLASSIFICATION  OF  DISEASE  PATIENT (CASE STUDY.
[4]  Ramadhanti Sukma, P., & Rijati, N. PENGELOMPOKKAN  JENIS  LAYANAN KESEHATAN  MASYARAKAT  DAERAH DEMAK  MENGGUNKAAN  ALGORITMA K-MEANS.
[5]   Ong,  J.  O.  (2013).  Implementasi  Algoritma  K- Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi Marketing President University.
[6]    Maulani, D. (2013). Implementasi Algoritma K- Means  Clustering  Dalam  Menentukan  Berat Badan  Ideal. Implementasi  Algoritma  K-Means Clustering  Dalam  Menentukan  Berat  Badan
Ideal . [7] ALVI, S. (2013). IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI MAHASISWA BERDASARKAN
PREDIKSI  WAKTU  KELULUSAN (Doctoral dissertation, UPN" veteran" Jawa Timur).
[8] Aranda,  J.,  &  Natasya,  W.  A.  G.  (2016). Penerapan  Metode  K-Means  Cluster  Analysis pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Konsentrasi  Untuk  Mahasiswa  International
Class STMIK Amikom Yogyakarta. SEMNASTEKNOMEDIA
ONLINE , 4 (1), 4-2.
[9]   Retnaningsih, V. D., INDONESIA, U. N. P. G. R.,  &  KEDIRI,  U. P.  (2012). Pengklasifikasian Data  Sekolah  Pengguna  Internet  Pendidikan Menggunakan Teknik Clustering Dengan Algoritma  K-Means  Studi  Kasus  Pt  Telkom Surabaya. Universitas Nusantara PGRI Kediri .