## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2947

## Clustering Kanker Serviks Berdasarkan Perbandingan Euclidean dan Manhattan Menggunakan Metode K-Means
Slamet Widodo 1,* , Herlambang Brawijaya 1 , Samudi 2
1 Teknik dan Informatika, Sistem Informasi (D3), Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia
2 Prodi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1,* slamet.smd@bsi.ac.id, 2 herlambang.hba@bsi.ac.id, 3 samudi.smx@nusamandiri.ac.id Email Penulis Korespondensi: slamet.smd@bsi.ac.id
Abstrak−K-means algoritma  pengklasteran  yang  cukup  sederhana  dan  biasa  digunakan  untuk  mempartisi  dataset  kedalam beberapa klaster k. Perhitungan jarak digunakan untuk menemukan objek data serupa yang mengarah untuk mengembangkan algoritma yang kuat untuk datamining seperti klasifikasi dan pengelompokan. Beberapa penelitian menerapkan algoritma  k- means menggunakan perhitungan jarak seperti Euclidean, Manhattan dan Minkowski . Penelitian ini menggunakan dataset dari pasien gynekologi dengan jumlah data sebanyak 401 pasien yang diperiksa dan sebanyak 205 pasien yang terdeteksi kanker serviks, sedangkan 196 pasien lainnya tidak terkena kanker serviks. Hasil ditampilkan dengan bantuan confusion matrix dan kurva ROC, Nilai akurasi didapat sebesar 79,30% dengan ROC 79,17% pada K-Means Euclidean Metric sedangkan K-Means Manhattan  Metric sebesar  67,83%  dengan  ROC  65,94%.  Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Euclidean merupakan metode terbaik untuk diterapkan dalam algoritma K-Means Clustering pada dataset kanker serviks.
Kata Kunci: Serviks; K-Means; Euclidean; Manhattan; Kluster
Abstract− K-means a fairly simple and commonly used cluster of clusters to partition datasets into multiple clusters. Distance calculations  are  used  to  find  similar  data  objects  that  lead  to  developing  powerful  algorithms  for  datamining  such  as classification and grouping. Some studies apply k-means algorithms using distance calculations such as Euclidean, Manhattan and Minkowski. The study used datasets from gynecological patients with a total of 401 patients examined and as many as 205 patients detected cervical cancer, while 196 other patients did not have cervical cancer. The results were shown with the help of confusion matrix and ROC curve, accuracy value obtained by 79.30% with ROC 79.17% on K-Means Euclidean Metric while K-Means Manhattan Metric by 67.83% with ROC 65.94%. Thus it can be concluded that the Euclidean method is the best method to be applied in the K-Means Clustering algorithm on cervical cancer datasets.
Keywords : Cervix; K-Means; Euclidean; Manhattan; Cluster

## 1. PENDAHULUAN
Menjaga kesehatan organ reproduksi, memberikan pengaruh yang besar bagi kelangsungan  hidup  demi  menjaga kelanjutan    generasi    suatu    bangsa.    Salah    satu  masalah  pada  kesehatan  reproduksi  pada  wanita  adalah ditemukannya  kanker  mulut  rahim  atau  kanker  serviks. Kanker  serviks  merupakan  kanker  yang  paling  sering terjadi  pada  perempuan  Indonesia,  diperkirakan  52  juta  perempuan  Indonesia  berisiko  terkena  kanker  serviks, sementara  36%  perempuan  dari  seluruh  penderita  kanker  adalah  pasien  kanker  serviks  [1].  Kanker  serviks merupakan  kanker  ginekologi  tersering  terjadi  pada  wanita.  Diindonesia lebih  dari  15.000  kasus  baru  kanker serviks dan  hampir 8000  kematian  yang  disebabkan oleh  kanker ini [2].  Setiap tahun, lebih dari setengah juta wanita didiagnosis dengan kanker serviks dan penyakit ini menyebabkan lebih dari 300.000 kematian di seluruh dunia [3].
Kanker  seviks  adalah  tumor  ganas  primer yang berasal dari sel  epitel skuamosa. Sebelum terjadinya kanker, akan didahului oleh keadaan  yang  disebut  lesi   prakanker  atau neoplasia  intraepitel  serviks  (NIS) . Salah  satu  penyebabnya  terinfeksi  virus Human  papillomavirus (HPV)  tipe  16  dan  18  yang  persisten  [4]. Perempuan yang rawan mengidap kanker serviks adalah mereka yang berusia antara 35 sampai dengan 50 tahun, terutama wanita yang telah aktif secara seksual sebelum usia 16 tahun. Hubungan seksual pada usia terlalu dini dan  yang  mempunyai  banyak  pasangan  bisa  meningkatkan  risiko  terserang  kanker  leher  rahim  [5].  Skrining deteksi  dini sangat  penting untuk  tetap dilakukan, walaupun sudah dilakukan vaksinasi  HPV karena vaksinasi HPV tidak bisa menyembuhkan seseorang yang telah terinfeksi HPV atau disebabkan oleh vaksin HPV yang saat ini tersedia belum menjangkau seluruh tipe HPV penyebab kanker serviks [6].
Salah satu tugas utama untuk diagnosis yang akurat adalah ekstraksi pengetahuan yang berguna dari data diagnosis masa lalu. Teknik mesin  pembelajaran memungkinkan komputer untuk  belajar  dari  pengalaman  dan contoh  pola  masa  lalu.  Dengan  demikian,  penggunaan  alat-alat  mesin  pembelajaran  dalam  diagnosis  medis meningkat secara bertahap. Teknik data mining dan soft  computing diterapkan  untuk  mengekstrak  aturan  dan pola  dari    berbagai  dataset,  beberapa  teknik  ini  telah  menunjukkan  hasil  yang  sangat  baik  dalam  masalah datamining,  yang  dapat  membantu  ahli  medis  dalam  mengenali  penyakit.  Tujuan  yang  paling  penting  dari aplikasi data  mining dalam  diagnosis adalah  deteksi  akurat,  diagnosis dini  dan identifikasi faktor  risiko. Hasil dari prosedur ini menjadi dasar dari pemilihan metode pengobatan yang tepat [7].
Cluster ing       memiliki   banyak   algoritma, seperti yang berbasis partisi   ( Kmeans , Partitioning Around Medoids (PAM),    Fuzzy  C-Means  (FCM),  K-mode ), berbasis hierarki     ( CURE,  Bunglon,  BIRCH ), yang berbasis density ( DBSCAN,  DENCLUE,  OPTICS ), yang berbasis grid  (termasuk  STING,  OptiGrid,  CLIQUE)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2947
dan yang berbasis model  ( COBWEB,  CLASSIT,  EM ) [8], namun pada penelitian yang telah dilakukan sebelumnya menyebutkan  bahwa cluster ing  menggunakan  algoritma K-Means paling  sering  digunakan  karena  memiliki kelebihan  yaitu  algoritmanya  sangat  sederhana,  mudah  untuk  di  implementasikan.  Dan  merupakan  salah  satu metode yang cukup efisien dalam menangani kompleksitas [9]. Algoritma K-Means dimulai dengan pembentukan partisi klaster di awal kemudian secara iteratif partisi klaster ini diperbaiki hingga tidak terjadi perubahan yang signifikan pada tiap partisi klaster [7].
Metode  perhitungan  jarak  digunakan  untuk  menemukan  objek  data  serupa  yang  mengarah  untuk mengembangkan  algoritma  yang  kuat  untuk  fungsi  klasifikasi  dan  pengelompokan  datamining,  diantaranya Manhattan,  Euclidean dan Minkowski dibandingkan  untuk  menemukan  metode  perhitungan  jarak  yang  paling baik,  hasil  penelitian  menyimpulkan  bahwa  metode  perhitungan  jarak Euclidean lebih  baik  dari  pada  metode Manhattan [10] . Untuk mengukur kesamaan atau keteraturan antara data-item, jarak metrik memainkan peran yang sangat penting. Perhitungan jarak bagian penting dalam banyak metode pembelajaran seperti K-Means , KNN dan Learning  Vector  Quantization [11].  Metode  perhitungan  serupa  pernah  dilakukan  oleh  [12]  pada  algoritma K- Means dengan menggunakan pengujian chi-square untuk pelabelan klaster status disparitas kebutuhan guru dan. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  metode Euclidean  distance lebih  baik  dari  pada  metode Manhattan  dan Minskowski.
Berdasarkan  uraian  diatas,  penelitian  ini  mengimplementasikan  pengukuran  jarak  menggunakan metode Euclidean dan Manhattan pada  algoritma K-Means berbasis Confusion  Matrix dan ROC  Curve  (AUC) untuk mengevaluasi hasil akurasi terbaik dari jarak kedua metode tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  penelitian  eksperimen.  Penelitian  eksperimen  melibatkan  penyelidikan  perlakuan pada parameter atau variabel tergantung dari penelitinya dan menggunakan tes yang dikendalikan oleh si peneliti itu sendiri, dengan metode penelitian sebagai berikut:
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Berdasarkan gambar 1 diatas dapat dijelaskan proses tahapan metodologi penelitian untuk cluster ing kanker serviks: 1. Analisa masalah
Masalah  yang  menjadi  pokok  penelitian  adalah  mencari  pengukuran  jarak  terbaik  menggunakan  metode Euclidean dan Manhattan pada  pengelompokan  data  set  kanker  serviks.  Sehingga  dapat  terbentuk  suatu partisi/klaster yang mirip satu sama lain pada masing-masing partisi.
2. Studi Literatur
Penelitian  ini  didasari  rujukan  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  dan  teori  yang  mendukung penelitian.
3. Pengumpulan Data
Pada tahap ini ditentukan data yang akan diproses. Mencari  data yang tersedia, memperoleh data tambahan yang dibutuhkan, mengintegrasikan semua data kedalam data set, termasuk variabel yang diperlukan  dalam proses. Data yang digunakan adalah data pasien gynekologi dengan jumlah data sebanyak 401 pasien.
4. Pengolahan Data awal
Data yang telah dikumpulakan selanjutnya dianalisa dengan menyeleksi data yang meliputi pembersihan data dengan membuang data yang tidak konsisten dan pembersihan data yang tidak lengkap ( missing  value ) dan melakukan transformasi data dibutuhkan dalam proses penyelesaian masalah.
5. Implementasi Algoritma K-Means
Pada penelitian ini, algoritma K-Means digunakan untuk mendapatkan kualitas cluster yang optimal dengan menentukan atau mendeskripsikan tingkat kemiripan atau ketidakmiripan data, sehingga perlu dilakukannya perbandingan beberapa metode yang sering digunakan, yaitu jarak Euclidean dan Manhattan. 6. Eksperimen dan Pengujian Metode

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2947
Perbandingan metode perhitungan jarak Euclidean dan Manhattan pada algoritma K-Means dilakukan untuk mengetahui  nilai sensitivity  (recall),  specificity,  precision  dan  accuracy dan  AUC  tertinggi  dengan menggunakan dataset medis (kanker serviks) dan diuji menggunakan tool WEKA.
7. Evaluasi dan Validasi
Pada tahap ini dilakukan evaluasi terhadap model yang ditetapkan untuk mengetahui tingkat kemiripan atau ketidakmiripan data antar cluster dengan menggunakan pengukuran confussion Matrix dan kurva ROC.

## 2.2 Analisa Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari RSPAD Gatot Soebroto Jakarta yang diambil oleh Ridwansyah dalam penelitiannya mengenai mioma uteri. Data pasien gynekologi dengan jumlah data sebanyak 401 pasien yang diperiksa dan sebanyak 205 pasien yang terdeteksi kanker serviks, sedangkan 196 pasien  lainnya  tidak  terkena  kanker  serviks.  Data  kanker  serviks  terdri  dari  15  variabel  atau  atribut.  Variabel tersebut  yaitu:  umur,  sistol,  diastol,  suhu,  nadi,  pernapasan,  status,  pendarahan_setelah_senggama, keluarnya_tinja_melalui_vagina, menstruasi_lebih_lama, keputihan, sering_lelah, keluar_air_kemih, pembengkakan_area_kaki, nyeri_tulang_panggul_dan_belakang. Berikut adalah data penelitian yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1 . Data Pasien gynekologi
Sistol  Diastol  Suhu  Nadi Perna- pasan Umur Meni- kah Pendarahan
Setelah Senggama Keluarnya Tinja Melalui vagina Menstruasi Lebih Lama dan Banyak Kepu- tihan Sering Lelah …. Hasil
120 80 36 89 20 51 Ya
Tidak Ya Ya Ya Ya …. Serviks
140 90 36 88 20 43 Ya
Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak …. Miom 140 90 36 85 21 45 Ya
Ya Tidak Ya Ya Ya …. Serviks
120 80 36 80 20 39 Ya Ya
Ya Ya Ya Ya …. Miom
120 90 36 82 20 45 Ya
Tidak Ya Ya Ya Ya …. Serviks 116 79 36 89 24 28 Ya
Ya Ya Ya Ya Ya …. Miom 100 70 38 80 20 43 Ya
Tidak Ya Ya Ya Ya …. Serviks 120 78 36 85 21 61 Ya
Ya Ya Ya Ya Tidak …. Serviks …. …. …. …. ….
…. …. …. …. …. …. …. …. …. 130 90 36 86 20 51 Ya
Tidak Ya Ya Ya Ya Ser viks Serviks
(Data Asli terdapat pada file Supplemen)

## 2.3 Data Mining
Data  mining  merupakan  analisis  dari  kumpulan  data  untuk  menemukan  hubungan  yang  tidak  diduga  dan meringkas data dengan cara yang berbeda dengan sebelumnya, yang dapat dipahami dan bermanfaat bagi pemilik data [13].  Datamining   didefinisikan sebagai  proses menemukan pola dalam data. Prosesnya  bisa  otomatis atau semi-otomatis, pola yang ditemukan harus bermakna [7].

## 2.4 Algoritma K-Means
Algoritma K-Means adalah  algoritma  pengelompokan  iterasi  sederhana, jumlah cluster tergantung  pada pengaturan nilai K [14]. Berikut tahapan algoritma K-Means [13]:
a) Menentukan jumlah cluster k dataset yang harus dipartisi
b) Pilih secara acak k point untuk dijadikan pusat cluster .
c) Untuk  setiap  record,  temukan  pusat cluster terdekat.  Jadi,  dalam  arti  tertentu,  masing-masing  pusat cluster “memiliki” subset dari record, dengan demikian merepresentasikan sebuah partisi dari kumpulan data.
d) Untuk  setiap cluster k,  temukan  pusat cluster ,  dan  perbarui  lokasi  setiap  pusat cluster ke  nilai  baru  dari centroid .
e) Ulangi langkah hingga data di dalam segmentasi tidak berubah.
Langkah penting dalam pengelompokan adalah memilih perhitungan jarak, yang akan meningkatkan hasil algoritma  berbasis  jarak  [15].  Hal  ini  diperlukan  untuk  mengidentifikasi,  dengan  cara  apa  data  tersebut  saling terkait, bagaimana berbagai data berbeda atau serupa satu sama lain dan ukuran apa yang dipertimbangkan untuk perbandingannya. Inilah tujuan utama perhitungan jarak dalam memecahkan masalah tertentu. Dalam penelitian ini perhitungan jarak menggunakan metode Euclidean dan Manhattan.
1. Euclidean Distance
Euclidean distance merupakan salah satu  metode perhitungan jarak yang digunakan untuk mengukur jarak dari 2(dua) buah titik dalam Euclidean space [12].
𝑑(𝑥, 𝑦) = |𝑥 − 𝑦| = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2947
d = jarak antara x dan y x = data pusat klaster y = data pada atribut i = setiap data n = jumlah data, xi = data pada pusat klaster ke i yi = data pada setiap data ke i
2. Manhattan Distance
Manhattan distance digunakan untuk menghitung perbedaan absolut (mutlak)  antara koordinat sepasang objek [12].
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ |𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan: d = jarak antara x dan y x = data pusat klaster y = data pada atribut x i = data pada pusat klaster ke i y j = data pada setiap data ke i

## 2.5 Evaluasi dan Validasi
Untuk  menguji  model,  pada  penelitian  ini,  digunakan  metode Confusion  Matrix ,  dan  kurva  ROC  ( Receiver Operating Characteristic ). 1. Confusion Matrix Confusion Matrix memberikan penilaian performance berdasarkan objek dengan benar atau salah [16]. Confusion Matrix berisi informasi aktual (actual) dan prediksi ( predicted ), urutan pengujian ditabulasikan dalam Confusion Matrix dimana kelas yang diprediksi ditampilkan dibagian atas matriks dan kelas yang diamati disisi kiri. Setiap sel berisi angka yang menunjukkan berapa banyak kasus yang sebenarnya dari kelas yang diamati.
Tabel 1 . Confusion Matrix for a- 2 class model CLASSIFICATION PREDICTED CLASS OBSERVED CLASS Class = YES Class = No Class = Yes a ( true positive – TP) b
( false negitive – FN)
Class = No c
( false positive – FP) d ( true negative – TN)
Keterangan: True Positive (tp)      =  proporsi positif dalam data set yang diklasifikasikan positif True Negative (tn)     =  proporsi negative dalam data set yang diklasifikasikan negatif False Positive (fp)    = proporsi negatif dalam data set yang diklasifikasikan positif FalseNegative (fn)    =  proporsi negative dalam data set yang diklasifikasikan negatif
Setelah data uji dimasukkan ke dalam Confusion Matrix , nilai-nilai yang telah dimasukkan tersebut untuk dihitung  jumlah sensitivity  (recall),  specificity,  precision  dan  accuracy . Sensitivity digunakan  untuk membandingkan  jumlah  TP  terhadap  jumlah  record  yang  positif  sedangkan specificity adalah  perbandingan jumlah TN terhadap jumlah record yang negative. Berikut persamaan model Confusion Matrix [16].
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃
𝑃𝑃𝑉 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
𝑁𝑃𝑉 =
𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁+𝐹𝑃 (3) 2. Kurva ROC ( Receiver Operating Characteristic ) Curve ROC ( Receiver Operating Characteristic ) adalah cara lain untuk mengevaluasi akurasi secara visual, untuk merepresentasikan  grafis  yang  menentukan    mana  yang  lebih  baik,  digunakan  metode  yang  menghitung  luas

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2947
daerah  dibawah  kurva  ROC  yang  disebut  AUC  ( Area  Under  the  ROC  Curve )  yang  diartikan  sebagai probabilitas  [16].  Sebuah  grafik ROC adalah  plot dua dimensi dengan proporsi positif salah (fp)  pada sumbu X dan proporsi positif benar (tp) pada sumbu   Y.  Titik (0,1) merupakan klasifikasi yang sempurna terhadap semua kasus positif dan kasus negatif . Nilai positif salah adalah tidak ada (fp = 0) dan nilai positif benar adalah tinggi (tp = 1). Titik (0,0) adalah klasifikasi yang memprediksi setiap kasus menjadi negatif {-1}, dan titik (1,1) adalah klasifikasi  yang memprediksi setiap  kasus  menjadi  positif  {1}.  Grafik  ROC menggambarkan trade-off antara manfaat ( ‘true positives’ ) dan biaya (‘ false positives’ ) [16].
Gambar 2. Grafik ROC

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Means
Dalam  datamining, cluster ing    digunakan  untuk  pembagian  data,  melihat  ciri-ciri  masing-masing cluster ,  dan menemukan  pusat  pada  kumpulan cluster tertentu  untuk  selanjutnya  dianalisa. Cluster ing  merupakan  bagian penting dalam pengenalan data (recognition), memainkan peran  penting dalam menemukan struktur dalam data. Ini dapat berfungsi sebagai langkah pra-pemrosesan untuk algoritma lain.
Sebelum melakukan proses perhitungan, dilakukan normalisasi data yang bertujuan untuk memetakan nilai dari  masing-masing  variabel  ke  dalam  rentang  yang  sama  yakni  rentang  [0,1],  sehingga  pada  saat  proses perhitungan nilai kemiripan, masing-masing variabel memberikan tingkat kemampuan yang sama. A. Perhitungan jarak Euclidean
Berikut tahapan  Algoritma K-Means dengan Euclidean Metric :
1. Tentukan ‘c’ pusat kluster secara acak
2. Hitung jarak antara data dan centroid menggunakan persamaan (1)
3. Tetapkan titik data yang jaraknya paling minimum dari pusat cluster
4. Hitung pusat kluster baru menggunakan persamaan:
𝑉 𝑖 = ( 1 𝐶𝑖 ) ∑ 𝑥𝑖 𝐶𝐼 1 (4)
di mana, V adalah pusat data dan 'ci' menunjukkan jumlah titik data di kluster ke-i. 5. Hitung ulang setiap partisi yang terbentuk
6. Ulangi langkah hingga data di dalam partisi tidak berubah, jika tidak ulangi langkah 3 hingga 5.

## B. Perhitungan jarak Manhattan
Berikut tahapan  Algoritma K-Means dengan Manhattan Metric :
1. Tentukan ‘c’ pusat kluster secara acak
2. Hitung jarak antara data dan centroid menggunakan persamaan (2)
3. Tetapkan titik data yang jaraknya paling minimum dari pusat cluster
4. Hitung pusat kluster baru menggunakan persamaan (4)
5. Hitung ulang setiap partisi yang terbentuk
6. Ulangi langkah hingga data di dalam partisi tidak berubah, jika tidak ulangi langkah 3 hingga 5.
Tabel 3 . Jarak Titik Pusat Kluster Atribut Euclidean Manhattan C1 C2 C1 C2 Sistol 0.4015 0.3944 0.4 0.4 Diastol 0.6864 0.6836 0.7087 0.6893 Suhu 0.76 0.7653 0.75 0.75 Nadi 0.6171 0.634 0.6168 0.6262 Pernapasan 0.3033 0.3128 0.2667 0.2667 Umur 0.5158 0.5491 0.5102 0.5102

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2947
Atribut Euclidean Manhattan C1 C2 C1 C2 Menikah 0.9906 0.9787 1 1 Pendarahan Setelah Senggama 0.7183 0.2181 1 0 Keluarnya Tinja Melalui vagina 0.3944 0.9309 0 1 Menstruasi  Lebih Lama dan Banyak 0.5446 0.9096 1 1 Keputihan 0.6808 0.883 1 1 Sering Lelah 0.7746 0.4734 1 0 Keluar Air Kemih 0.662 0.8191 1 1 Pembengkakan Area Kaki 0.554 0.6809 1 1 Nyeri Tulang Panggul dan belakang 0.6338 0.8404 1 1

## 3.2 Pengujian Cluster dengan Software WEKA
Pada  penelitian  ini,  proses  pengujian  menggunakan  aplikasi  WEKA  dengan  memanfaatkan  tool classificationViaClustering, dimana jumlah kelompok ditentukan sebanyak 2, yaitu serviks dan miom. Algoritma K-Means dipilih dengan pengukuran jarak Euclidean . Inisialisasi k ditetapkan secara random, hasil dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 3. Hasil Confusion Matrix K-Means Euclidean
Pada gambar Confusion Matrix diatas dapat diketahui ada 174 kasus masuk kedalam kluster benar sebagai serviks ( tp ) dari total 401 kasus, ada 31 kasus yang salah yang  seharusnya  bukan  serviks  tetapi  masuk ke dalam kluster  serviks  ( fp ).  Berikutnya ada 144 kasus yang masuk ke dalam kluster benar bukan serviks ( tn ), dan 52 kasus yang  salah  yang  seharusnya  serviks  tetapi  masuk  ke  dalam  kluster  bukan  serviks  ( fn ).  Untuk  mencari  nilai accuracy, sensitivity, specificity, ppv dan npv hasilnya pada persamaan berikut:
Sensitivity = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑛 = 174 174+52 = 0,7699
Specificity = 𝑡𝑛 𝑡𝑛+𝑓𝑝 = 144 144+31 = 0,8228
PPV          = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑝 = 174 174+31 = 0,8487
NPV = 𝑡𝑛 𝑡𝑛+𝑓𝑛 = 144 144+52 = 0,7346
Accuracy
= 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑓𝑛+𝑡𝑛+𝑓𝑝 = 174+144 174+52+144+31 = 0,793

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2947
Selanjutnya  Algoritma K-Means dipilih  dengan  pengukuran  jarak Manhattan .  Inisialisasi  k  ditetapkan secara random, hasil dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 5. Hasil Confusion Matrix K-Means Manhattan
Hasil Confusion Matrix mencatat 171 kasus masuk kedalam kluster benar sebagai serviks ( tp ) dari total 401 kasus,  ada  34  kasus  yang  salah  yang  seharusnya  bukan  serviks  tetapi  masuk  ke  dalam  kluster  serviks  ( fp ). Berikutnya ada  101 kasus  yang  masuk ke dalam kluster benar bukan  serviks  ( tn ), dan 95  kasus yang salah  yang seharusnya  serviks  tetapi masuk ke dalam kluster  bukan  serviks  ( fn ). Untuk  mencari nilai accuracy, sensitivity, specificity, ppv dan npv hasilnya pada persamaan berikut:
Sensitivity = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑛 = 171 171+95 = 0,6428
Specificity = 𝑡𝑛 𝑡𝑛+𝑓𝑝 = 101 101+34 = 0,7481
PPV          = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑝 = 171 171+34 = 0,8341
NPV = 𝑡𝑛 𝑡𝑛+𝑓𝑛 = 101 101+95 = 0,5153
Accuracy
= 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑓𝑛+𝑡𝑛+𝑓𝑝 = 171+101 171+95+101+34 = 0,6783
Gambar 4. Hasil AUC Dalam Grafik ROC Algoritma K-Means Manhattan
Tabel 4 . Nilai accuracy, sensitivity, specificity, ppv , npv dan ROC K-Means Eulidean (%) K-Means Manhattan (%) Accuracy 79,30 Accuracy 67,83 Sensitivity 76,99 Sensitivity 64,28 Specificity 82,28 Specificity 74,81 PPV 84,87 PPV 83,41 Npv 73,46 Npv 51,53 ROC 79,17 ROC 65,94

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2947

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang sudah dilakukan, yaitu mengevaluasi kinerja algoritma K-means pada dataset kanker serviks berdasarkan perhitungan jarak Euclidean dan Manhattan . Pada gambar 4 dan 5 menunjukkan bahwa kluster yang terbentuk  dari  kedua  metode  memiliki  kemiripan  dalam  jumlah  kluster  benar  sebagai  serviks  ( tp ),  sedangkan kluster yang salah yang  seharusnya  bukan  serviks tetapi  masuk ke dalam kluster  serviks  ( fp ) metode Euclidean memiliki  hasil  yg  lebih  baik.  Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  algoritma K-Means dengan  metode perhitungan  jarak Euclidean memiliki  akurasi  yang  terbaik  dibandingkan  dengan  metode  perhitungan  jarak Manhattan . Nilai akurasi yang didapat  79,30%  dengan kurva ROC 79,17%  pada K-Means Euclidean Metric , sedangkan K-Means Manhattan Metric sebesar 67,83% dengan kurva ROC 65,94%.

## REFERENCES
[1] B. Budiman, Y. Mulyana Hidayat, and A. Budi Harsono, “Evaluasi Program Deteksi Dini Kanker Serviks dengan Metode See  and  Treat  di  Kabupaten  Karawang,” Indones.  J.  Obstet.  Gynecol.  Sci. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  72–80,  2019,  doi: 10.24198/obgynia.v2n1.77.
[2] A. Rosiana and N. Tiara, “Pengaruh Psikoedukasi Keluarga Terhadap Kemampuan Perawtan Kebersihan Diri Pada anak Retardasi Mental Di SDLB P urwosari Kudus Tahun 2015,” Indones. J. Perawat , vol. 2, no. I, pp. 50–56, 2017, [Online]. Available: https://jurnal.ugm.ac.id/buletinpsikologi/article/view/12679.
[3] P. A. Cohen, A. Jhingran, A. Oaknin, and L. Denny, “Cervical cancer,” Lancet , vol. 393, no. 10167, pp. 169–182, 2019, doi: 10.1016/S0140-6736(18)32470-X.
[4] C.-J. Chen et al. , Epidemiology of Virus Infection and Human Cancer BT  - Viruses and Human Cancer: From Basic Science to Clinical Prevention . 2021.
[5] S. Rio, E. Sri, and T. Suci, “Persepsi tentang Kanker Serviks dan Upaya Prevensinya pada Perempuan yang Memiliki Keluarga dengan Riwayat Kanker,” J. Kesehat. Reproduksi , vol. 4, no. 3, pp. 159–169, 2017, doi: 10.22146/jkr.36511.
[6] D. Makassari, “Sebaran Kanker di Indonesia, Riset Kesehatan Dasar 2007,” Indones. J. Cancer , vol. 11, no. 29, pp. 1–8, 2017,  [Online].  Available:  https://media.neliti.com/media/publications/197251-ID-sebaran-kanker-di-indonesia-riset- keseha.pdf.
[7] I. H. Witten, Data Mining (Fourth Edition) . 2017.
[8] A. Javed, B. S. Lee, and D. M. Rizzo, “A benchmark study on time series clustering,” arXiv , vol. 1, no. June, p. 100001, 2020, doi: 10.1016/j.mlwa.2020.100001.
[9] N. Nidheesh, K. A. Abdul Nazeer, and P. M. Ameer, “An enhanced deterministic K-Means clustering algorithm for cancer  subtype  prediction  from  gene  expression  data,” Comput.  Biol.  Med. ,  vol.  91,  pp.  213–221,  2017,  doi: 10.1016/j.compbiomed.2017.10.014.
[10]  S. Kapil and M. Chawla, “Performance Evaluation of K-means Clustering Algorithm with Various Distance Metrics,” 1 st IEEE Int. Conf. Power Electron. Intell. Control Energy Syst. , vol. 110, no. 11, pp. 12–16, 2016, doi: 10.5120/19360- 0929.
[11]  D. P. P. Mesquita, J. P. P. Gomes, A. H. Souza Junior, and J. S. Nobre, “Euclidean distance estimation in incomplete datasets,” Neurocomputing , vol. 248, pp. 11–18, 2017, doi: 10.1016/j.neucom.2016.12.081.
[12]  M. Nishom, “Perbandingan Akurasi Euclidean Distance, Minkowski Distance, dan Manhattan Distance pada Algoritma K-Means  Clustering  berbasis  Chi-Square,” J.  Inform.  J.  Pengemb.  IT ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  20–24,  2019,  doi: 10.30591/jpit.v4i1.1253.
[13]  D. T. Larose and C. D. Larose, Data Mining and Predictive Analytics , Second. New Jersey: Wiley, 2015.
[14]  C. Yuan and H. Yang, “Research on K-Value Selection Method of K-Means Clustering Algorithm,” J , vol. 2, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.3390/j2020016.
[15]  J. L. Suárez, S. García, and F. Herrera, “A tutorial on distance metric learning: Mathematical foundations, algorithms, experimental  analysis,  prospects  and  challenges,” Neurocomputing ,  vol.  425,  pp.  300–322,  2021,  doi: 10.1016/j.neucom.2020.08.017.
[16]  G. Florin, Data Mining Concepts,Models and Techniques . Berlin: Springer, 2011.