## PENARAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DALAM MENGANALISIS RESIKO PENYAKIT STROKE
Bani Nurhakim, Intan septiani, Khaerul Anam, Denni Pratama Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jl. Perjuangan No.10, B, Karyamulya, Kec.Kesambi, Kota.Cirebon, Jawa Barat 45135 baninurhakim@gmail.com

## ABSTRAK
Di  kawasan  Asia  Tenggara,  stroke  menempati  peringkat  ketiga  sebagai  penyebab  kecacatan  dan  menjadi penyakit dengan risiko kematian tertinggi kedua. penyakit Stroke terjadi ketika pembuluh darah mengalir ke otak terhambat  atau  terjadi  pecah,  mengakibatkan  beberapa  sel  jaringan  otak  tidak  dapat  menerima  oksigen  yang dibutuhkan  dari  aliran  darah.  Permasalahan  mencakup  mengidentifikasi  faktor  risiko  penyakit  stroke  dengan akurat  sehigga  menjadi  suatu  tantangan  dan  Menentukan  jumlah  cluster  (K)  yang  paling  sesuai  untuk mencerminkan kelompok resiko penyakit stroke dengan optimal. Dengan menerapkan pendekatan data mining K- means  clustering,  pasien  dapat  dikelompokkan  ke  dalam  kategori  resiko  yang  beragam.  Beberapa  kelompok pasien  menunjukkan  dominasi  faktor  risiko  tertentu,  sehingga  memberikan  pemahaman  lebih  rinci  mengenai variasi resiko stroke dalam  populasi. Temuan dari analisis K-means clustering telah diperkuat  melalui validasi menggunakan data klinis tambahan, menegaskan kehandalan dan relevansi hasil. Proses validasi melibatkan uji model pada dataset yang berbeda untuk memastikan keberlakuan temuan secara umum. Penelitian ini melibatkan langkah-langkah  teliti  dalam  penentuan  jumlah  cluster  (K)  untuk  menjamin  hasil  clustering  yang  optimal. Pendekatan  ini  membantu  mengurangi  risiko  overfitting  atau  underfitting,  sehingga  meningkatkan  akurasi analisis.  Visualisasi  hasil  clustering  memberikan  gambaran  yang  jelas  tentang  sebaran  faktor  risiko  di  antara kelompok  pasien,  dengan  grafik  dan  diagram  yang  memudahkan  interpretasi  serta  komunikasi  temuan  kepada pihak-pihak yang berkepentingan.
Kata kunci : algoritma k-means, penyakit stroke, analisis

## 1. PENDAHULUAN
Masalah penyakit stroke menjadi sorotan utama dalam  ranah  kesehatan  global,  mengingat  dampak seriusnya  terhadap  kesehatan  dan  tingkat  kematian yang signifikan di berbagai negara. Dalam menghadapi  tantangan  ini,  deteksi  dini  dan pemahaman  mendalam  mengenai  faktor-faktor  yang mempengaruhi risiko stroke menjadi krusial.
Pentingnya  teknologi  dan  metode  analisis  data mendorong  penelitian  untuk  menjelajahi  cara-cara baru dalam memahami risiko penyakit stroke. Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  menggali  potensi penerapan  algoritma  K-means  clustering  dalam menganalisis risiko penyakit stroke. Dengan memanfaatkan  teknik  clustering,  penelitian  ini diharapkan  dapat  mengungkap  pola-pola  yang mungkin  sulit  terdeteksi  secara  manual,  serta membantu  mengelompokkan  individu  ke  dalam kategori risiko yang berbeda.
Pendekatan ini diharapkan memberikan kontribusi  signifikan  dalam  pengembangan  metode analisis risiko penyakit stroke  yang lebih efisien dan akurat.  Dengan  memahami  faktor-faktor  yang berkontribusi pada risiko stroke melalui analisis data menggunakan algoritma K-means clustering, diharapkan  upaya  pencegahan  dan  intervensi  dapat dilakukan dengan lebih tepat sasaran, sehingga dapat mengurangi  dampak  buruk  penyakit  ini  pada  tingkat individu maupun populasi secara keseluruhan.[1].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis
Analisis  merupakan  proses  terstruktur  yang melibatkan pemeriksaan, pemecahan, atau penyelidikan  terhadap  informasi,  situasi,  atau  materi tertentu dengan tujuan memahami atau mengevaluasi komponen-komponennya. Tujuan dari analisis adalah memperoleh  pemahaman  yang  lebih  mendalam, mengidentifikasi pola atau hubungan, serta mengorganisir informasi menjadi elemen-elemen yang lebih  kecil  sehingga  dapat  diartikan  atau  digunakan dalam  pengambilan  keputusan.  Analisis  mencakup kegiatan  seperti  pengumpulan,  pengolahan,  dan interpretasi  data  untuk  mencapai  pemahaman  yang lebih holistic.

## 2.2. Algoritma K-means
Metode  Algoritma  K-Means  adalah  teknik analisis data yang mengelompokkan sekumpulan data ke  dalam  kelompok  atau  cluster.  Tujuan  utamanya adalah  untuk  membagi  data  menjadi  beberapa kelompok.  menunjukkan  kesamaan  atau  keterkaitan tertentu.
Sebuah  algoritma  yang  mengatasi  kelemahan dari algoritma K-Means, di maa kelemahan K-Means terletak  pada  kendala  dalam  perhitungan  yang  relatif lambat dan memerlukan pengguna untuk menentukan nilai kluster K, adalah algoritma pembelajaran ini atau memprediksi  nilai  variabel  target.  Sebaliknya, algoritma pengelompokan mencoba membagi seluruh kumpulan  data  menjadi  subkelompok  Dengan
memanfaatkan  algoritma  ini,  data  yang  sudah dikumpulkan dapat dikelompokkan menjadi beberapa cluster.  Implementasi  proses  Clustering  K-Means dilakukan menggunakan perangkat RapidMiner.[3]

## 2.3. Penyakit Stroke
Penyakit  Stroke  merupakan  suatu  kesehatan yang terjadi ketika aliran darah menuju otak terganggu atau  terhenti,  mengakibatkan  kerusakan  pada  sel-sel otak  karena  kekurangan  suplai  oksigen  dan  nutrisi. Gangguan  ini  dapat  disebabkan  oleh  penyumbatan pembuluh  darah  otak  oleh  bekuan  darah  ( infark serebral )  atau  perdarahan  dari  pecahnya  pembuluh darah (perdarahan serebral). Terdapat dua jenis utama stroke  Yang  pertama  adalah  Stroke  iskemik  terjadi ketika  penyumbatan  di  pembuluh  darah  memotong aliran  darah  ke  otak.  Penyumbatan  dapat  berupa bekuan  darah  yang  terbentuk  di  dalam  pembuluh darah  otak  atau  berasal  dari  bagian  tubuh  lain (emboli). Yang kedua adalah Stroke Hemoragik yaitu Terjadi  saat  pembuluh  darah  pecah,  mengakibatkan darah  tumpah  ke  dalam  jaringan  otak.  Ini  mungkin disebabkan  oleh  tekanan  darah  tinggi,  pecahnya aneurisma (pelebaran tidak normal pembuluh darah), atau kondisi medis lainnya.

## 2.4. Clustering
Clustering  merupakan  suatu  proses  di  mana objek-objek  yang  mirip  dikelompokkan  bersama dalam subset yang berbeda. Lebih spesifiknya, data set dipartisi  ke  dalam  subset  sehingga  setiap  subset memiliki  makna  yang  signifikan.  Sebuah  klaster terbentuk dari kumpulan objek yang serupa satu sama lain, membedakannya dari objek-objek yang terdapat dalam  klaster  lainnya  [4].  Dalam  konteks  clustering, objek-objek  yang  termasuk  dalam  satu  kelompok seharusnya memiliki kemiripan yang tinggi satu sama lain,  sedangkan  perbedaan  antara  objek-objek  di kelompok  yang  berbeda  seharusnya  signifikan. Teknik  clustering  dalam  data  mining  adalah  proses
pengelompokan  atau  klasifikasi  objek  berdasarkan informasi yang diperoleh dari data. Tujuan utamanya adalah untuk Memahami hubungan antar objek sesuai prinsip  serta  meminimalkan  antar  cluster  satu  dan cluster lainnya .[5]

## 3. METODE PENELITIAN
Diagram di bawah ini menunjukkan proses tahap penelitian menggunakan KDD (Knowledge Discovery Database).  Proses  KDD  adalah  pendekatan  yang menggunakan  teknik  penambangan  data  untuk mengekstrak  pengetahuan  yang  berpotensi  relevan sesuai dengan batasan dan batasan ukuran tertentu.
Gambar 1. Alur Penelitian
Pada  tabel  dibawah  ini  merupakan  pembahasan dari  masing-masing  proses  dari  tahapan  KDD ( knowledge discovey data base ), berikut penjelasannya seperti dibawah ini: Tabel 1. Tahapan KDD (knowledge discovery data base) Tahapan Aktivitas Deskripsi Aktivitas Data selection Mengumpulkan data medis atau Lembaga Kesehatan yang mencakup parameter- parameter yang berkaitan dengan resiko penyakit stroke Pada tahapan ini  Pengumpulkan data dari berbagai sumber yang relevan seperti data medis, Riwayat pasien, faktor gaya hidup, dan faktor resiko stroke lainnya Data processing Melakukan pembersihan data dan pemprosesan data Pada fase ini, penulis melakukan pembersihan data, mengidentifikasi outlier dalam data set untuk mempertimbangkan apakah oulier tersebut harus dihapus atau dilakukan trnasformasi nilai. transformation Melakukan transformasi logaritmik pada variabel tertentu yang memiliki distribusi yang tidak normal pada tahapan ini penulis melakukan transformasi data untuk distribusi variabel tertentu yang tidak normal maka akan dilakukan log transform pada variabel, data mining Menentukan jumlah optimal cluster
Pada tahapan ini mengimplementasikan algoritma k-means untuk mengelompokkan data pasien resiko penyakit stroke menjadi clustercluster yang sesuai, dan menentukan jumlah
optimal cluster. interpretation / evaluation Mengidentifikasi ciri-ciri khusus dari setiap kelompok dan memberikan karakteristik prediksi resiko penyakit stroke Pada tahapan ini mengidentifikasi ciri ciri khusus dari
setiap kelompok dan memberikan label yang mencerminkan karakteristik prediksi resiko penyakit stroke melibatkan analisis pola unik pada setiap cluster hasil clustering.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Tahap awal yang perlu dilakukan dalam metode KDD  (Knowledge  Discovery  in  Databases)  adalah memilih  data  [6].  Pada  langkah  awal,  pencarian dilakukan  untuk  menemukan  file  lokasi  yang sebelumnya telah dibuat dengan format xlsx.
Gambar 2. File excel
Setelah  memasukan  operator  read  excel, Langkah  berikutnya  ialah  mengimport  data  akan diolah,  berikut  gambar  dibawah  ini  adalah  tampilan import file data set excel dengan nama data penyakit fiks.xlsx yang terdapat pada folder data penyakit.
Gambar 3. Tampilan Data Yang Akan Diimport
Setelah  semua  data  selesai  diimport,  langkah selanjutnya  adalah  memasukkan  data  tersebut  ke dalam halaman kerja rapid miner, dengan cara klik dan tahan pada data, lalu menarik data tersebut ke dalam halaman kerja RapidMiner.

## 4.2. Data processing
Pre-processing merupakan langkah yang bertujuan  untuk  membersihkan  data  dari  segala gangguan,  duplikasi,  ketidaksesuaian,  dan  kesalahan tipografi selama proses Data Mining. Pada tahap ini, kegiatan mencakup pemeriksaan nilai yang hilang, [7]
Gambar 4. Hasil Processing Data
Pada tahap ini, tujuannya melakukan pembersihan  atau  mengatasi  nilai  yang  hilang  agar data yang digunakan tidak mengalami kesalahan atau masalah  saat  diproses.  Gambar  di  bawah  ini menunjukkan  visualisasi  sebelum  dilakukannya pembersihan data atau sebelum penanganan nilai yang hilang. Sebagai contoh .
Dari hasil data setelah diprocessing yang terdapat pada  gambar  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak terdapat missing values, atau tidak terdapat data yang kosong  dan  bisa  melanjutkan  untuk  tahapan selanjutnya.

## 4.3. Transformation
Transformasi  data  digunakan  untuk  mengubah bentuk  data  agar  sesuai  dengan  kebutuhan  selama proses penambangan data [8] Pada tahapan ini penulis menggunakan tahapan transformation bertujuan untuk mengubah  attribute  non  numerik  menjadi  attribute numerik, Langkah selanjutnya menambahkan operator “nominal  to  numerical”  dengan  mencarinya  pada kolom search for operator setelah mencari pada kolom pencarian, dengan mengklik dan Tarik ke lembar kerja rapid miner.
Gambar 5. Tampilan Nominal To Numerical
Pada gambar diatas ini berfungsi mengubah data nominal  ke  data  numerical  pada  penelitian  ini  data yang digunakan oleh penulis ialah data nominal dalam clusterisasi data yang harus digunakan ialah harus data numerical  oleh  karena  itu  penulis  menggunakan operator  nominal  to  numerical  untuk  mengubah  dari data nomial ke data numerical.

## 4.4. Data Mining
Data  mining  dapat  digunakan  untuk  melakukan tugas-tugas  seperti  klasifikasi,  klasterisasi,  dan penemuan  pola  asosiasi,  sehingga  memungkinkan untuk  melakukan  prediksi  atau  peramalan  [9].  Pada tahapan  Penentuan  jumlah  kluster  adalah  tahapan penting yang perlu dijalankan. Hasil dari pengelompokan  tersebut  akan  menjadi  dasar  untuk melaksanakan  suatu  tindakan  atau  kegiatan  tertentu. prediksi  resiko  yang  terkena  penyakit  stroke,  pada berikut ini.
Clustering  merupakan  operator  Cluster  K- Means,  operator  ini  adalah  operator  utama  dari pemodelan,  pada  proses  ini  agar  dapat  mengetahui hasil dari pengklasteran tersebut.
Pada  tahap  menghubungkan  semua  operator setelah  semua  terhubung  lalu  Klik  tombol  Jalankan, setelah  klik  tombol  Jalankan  Hasil  akurasi  data ditampilkan secara otomatis.
Gambar 7. Hasil Data dan operator Yang sudah Terhubung
Pada gambar diatas ialah menghubungkan semua operator  bertujuan  untuk  mengetahui  output  kearah result  ini  bertujuan  untuk  melihat  semua  hasil  data akurasi  dengan  menggunakan  model  algoritma  K- means clustering yang sudah diproses.

## 4.5. Interpretation/ evaluation
Pada fase cluster model menampilkan nilai titik tengah dari setiap cluster dalam fase ini.  Ditunjukkan di bawah ini adalah hasil pengelompokan menggunakan algoritma K-Means.
Tabel 2. hasil percobaan cluster Cluster DBI K2 0.082 K3 0.128 K4 0.142 K5 0.157 K6 0.173 K7 0.182 K8 0.177 K9 0.170 K10 0.162 K11 0.163 K12 0.166 K13 0.170 K14 0.168 K15 0.168 K16 0.162 K17 0.167 K18 0.165 K19 0.162 K20 0.168
Dapat  disimpulkan  dari  hasil  percobaan  diatas dari  percobaan k  2  –  k  20. Hasil k yang  baik  adalah hasil k yang  mendekati  angka 0 /  nilai  cluster  yang paling  kecil . Dengan  melihat  semua  hasil Davies bouldin dapat dilihat dimana cluster dengan nilai yang
baik yang mendekati angka 0. K yang mendekati angka 0/ dengan nilai cluster yang paling terendah. Dari hasil percobaan  dari k2  –  k20 adalah K2=  0.082, dimana davies bouldin apabila mendekati 0 nilai berarti hasil algoritma nya semakin baik, maka disimpulkan jumlah cluster  terbaik  disini  ada  2  cluster  yang  terbaik  yang mendekati  0  /  dengan  nilai  cluster  yang  paling terendah.
Pada  tahap  cluster  model  pada  tahapan  ini menampilkan nilai titik pusat pada setiap cluster. Nilai tersebut  akan  menjadi  acuan  perhitungan  pada  setiap data  set  dengan  mengukur  nilai  pada  masing-masing titik pusat.
Gambar 8. Tampilan Cluster Model
Pada gambar diatas merupakan hasil klasterisasi dengan algoritma K-Means yang berarti bahwa resiko penyakit stroke dilihat dari penyebabnya tersebut akan dikelompokkan  menjadi  2  klaster  yaitu  cluster  0, cluster  1  untuk  cluster  0  berjumlah  4338  items sedangkan cluster 1 ada 772 item .
Dibawah ini merupakan hasil performance vector dari  hasil  percobaan  untuk  mencari  nilai  cluster terbaik.
Gambar 9. Hasil Performance Vector
Gambar 9. Grafik hasil pengelompokkan cluster
Dihasilkan nilai davies bouldin nya adalah 0.082. dengan  hasil  avg  within  centroiddistance  109.275. Tahap  pengujian  ini  membantu  menentukan  jumlah cluster  yang  optimal  melalui  hasil  komputasi  dan pemodelan  cluster.  Evaluasi  dilakukan  dengan menggunakan  metode  Davies-Bouldin  Index  (DBI), yang merupakan salah satu cara untuk menilai kualitas cluster  [10] Pada gambar dibawah ini merupakan hasil
plot  cluster  dalam  pengelompokkan  resiko  penyakit stroke.
Pada  hasil  pengelompokkan  diatas  cluster  yang paling tinggi berada pada cluster 0 sedangkan cluster terendah  berada  pada  cluster  1,  dimana  jarak  nilai cluster  0  dihasilkan  4338  sedangkan  hasil  cluster  1 dihasilkan 772.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari permasalahan penelitian ini dapat disimpulkan  bahwa  pelaksanaan  analisis  dengan menggunakan  algoritma  K-means  clustering  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  risiko penyebab  stroke.  Hasil  analisis  menggunakan algoritma  K-means  clustering  dibuat  dua  kelompok berupa  Cluster  0  dengan  hasil  4338  elemen  dan Cluster  1  dengan  hasil  772  elemen.  Hasil  pengujian menggunakan  aplikasi  Rapid  Miner  menghasilkan nilai  K  optimal  2  dengan  nilai  DBI  (Davies  Bouldin Index) dengan hasil cluster 0.082.
Saran  untuk  penelitian  di  masa  depan  adalah untuk  mengatasi  kekurangan  penelitian  ini  dengan memperluas  jumlah  data  yang  digunakan  untuk mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat.  Selain  itu, penelitian  di  masa  depan  dapat  mempertimbangkan untuk  menggunakan  algoritma  penambangan  data tambahan  atau  bahkan  perbandingan  yang  berbeda dari  kedua  algoritma.  Hal  ini  memungkinkan  hasil pengelompokan data menjadi lebih beragam dan detail

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y. Tedju, “Pengelompokan Penyakit Hipertensi Di  Kota  Kupang  Menggunakan  Metode  K- Means,” HOAQ (High Educ. Organ. Arch. Qual. J. Teknol. Inf. , vol. 13, no. 2, pp. 98–108, 2022, doi: 10.52972/hoaq.vol13no2.p98-108.
[2]  F.  Rahmadayanti,  I.  Anggraini,  and  T.  Susanti, “Pengklasterisasian  Data  Penyakit  Hipertensi
dengan Menggunakan Metode K-Means,” J. Inf.
Syst. Res. , vol. 4, no. 2, pp. 737–741, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i2.2905.
[3]  F. S. Napitupulu, I. S. Damanik, I. S. Saragih, and A.  Wanto,  “Algoritma  K-Means  untuk Pengelompokkan Dokumen Akta Kelahiran pada Tiap  Kecamatan  di  Kabupaten  Simalungun,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 55–63, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i1.323.
[4]  M.  R.  Sulistio,  N.  Suarna,  and  O.  Nurdiawan, “Analisa Penerapan Metode Clustering X-Means Dalam  Pengelompokan  Penjualan  Barang,” J. Teknol.  Ilmu  Komput. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  37–42, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.
[5]  B. Kristanto, A. T. Zy, and M. Fatchan, “Analisis Penentuan  Karyawan  Tetap  Dengan  Algoritma K-Means Dan Davies Bouldin Index,” Bull. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 112–120, 2023.
[6]  R.  K.  Purnomo,  H.  A.  Saufi,  and  R.  Hs, “Experimental  Student  Experiences,” Exp. Student Exp. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[7]  M.  Walid  and  F.  Halimiyah,  “Klasifikasi Kemandirian  Siswa  SMA/MA  Double  Track Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 22, pp. 190–197, 2022.
[8]  O. Nurdiawan, A. Irma Purnamasari, and I. Ali, “Analisa Penjualan Mobil Dengan Menggunakan Algoritma  K-Means  Di  PT.  Mulya  Putra Kencana,” J. Data Sci. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 32–35, 2021.
[9]  O. N. Washilaturrizqi, “Implementasi Algoritma C4  .  5  Untuk  Menentukan  Penerima,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 373– 377, 2023.
[10]  A. Maulana, A. Nazir, R. M. Candra, S. Sanjaya, and  F.  Syafria,  “Clustering  Vaksinasi  Penyakit Mulut  dan  Kuku  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 3, pp. 8 94–902, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i3.3363.