## PENERAPAN DATA MINING PENGELOMPOKKAN PENYAKIT MENULAR SEKSUAL (PMS) MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING
Magdalena Simanjuntak, Ediman Manik, Putri Ratna Sari magdalena.simanjuntak84@gmail.com, ediman.kaputama@gmail.com , putriratna209@gmail.com Teknik Informatika, Komputerisasi Akuntansi, Sistem Informasi STMIK Kaputama

## ABSTRAK
Penyakit Kelamin ( veneral disease ) sudah lama dikenal diIndonesia. Sejalan dengan majunya ilmu  pengetahuan  istilah  tersebut  sudah  tidak  digunakan  lagi  dan  dirubah  menjadi Sexually Transmitted  Disease (STD)  atau  Penyakit  Menular  Seksual  (PMS).  Infeksi  menular  seksual adalah infeksi  yang ditularkan dari satu orang ke orang lainnya, penyakit PMS yang banyak diderita  oleh  beberapa  laki-laki,  perempuan  dan  remaja  yang  mengikuti  pergaulan  yang begitu  luas  dan  bebas  dan  adanya  fenomena  gaya  hidup  modern,  mereka  rela  melakukan apapun  tanpa  memikirkan  resiko  yang  tidak  tanggung-tanggung  hingga  terjangkitnya penyakit  menular  yang  dapat  merenggut  jiwa  pasien.Dalam  hal  ini  peneliti  juga  ingin mengetahui  penyakit  apa  saja  yang  sering  terjadi  pada  beberapa  pasien  dan  dengan diketahuinya penyakit yang diderita pada pasien, maka pihak rumah sakit dapat memberitahu langsung  bagaimana  pencegahan  serta  pengobatan  yang  harus  dilakukan  oleh  pasien  yang akan  terjangkit  maupun  yang  sudah  terjangkit  penyakit  menular.  jenis  penyakit  Kondiloma Akuminata  dan  faktor  penyebabnya  adalah  Virus  DNA  Golongan  Papovavirus.  Dan  dapat diketahui  pada cluster 3  dari  kriteria  usia,  jenis  penyakit,  dan  faktor  penyebab,  kelompok mana  yang  memiliki  himpunan  /  nilai  paling  tinggi  dan  paling  banyak  pasien  yang mengalami sakit, yaitu pada Cluster 1 berjumlah 247 data pasien yang sakit usia 18-35 tahun dengan  penyakit  yang  dialami  ialah  penyakit  sifilis  dan  faktor  penyebabnya  adalah  Bakteri Spiroseta. Dalam pengujian diatas dapat diketahui juga bahwa antara usia, jenis penyakit, dan faktor penyebab memiliki hubungan.
Kata Kunci  : Data Mining, Algoritma k-means, Penyakit Menular Seksual

## I. PENDAHULUAN
Rumah sakit merupakan suatu lembaga  sosial  yang  bergerak  dibidang kesehatan  dan  memiliki  fungsi  dalam menyediakan  pelayanan  untuk  seluruh jenis penyakit yang diderita oleh masyarakat,  termasuk  juga  penyakit  PMS yang  banyak  diderita  oleh  beberapa  laki- laki, perempuan dan remaja yang mengikuti  pergaulan  yang  begitu  luas  dan bebas  dan  adanya  fenomena  gaya  hidup modern,  mereka  rela  melakukan  apapun
tanpa  memikirkan  resiko  yang  tidak tanggung-tanggung  hingga  terjangkitnya penyakit  menular  yang  dapat  merenggut jiwa pasien.
Dalam  hal  ini  peneliti  juga  ingin mengetahui  penyakit  apa  saja  yang  sering terjadi  pada  beberapa  pasien  dan  dengan diketahuinya  penyakit  yang  diderita  pada pasien,  maka  pihak  rumah  sakit  dapat memberitahu langsung bagaimana pencegahan  serta  pengobatan  yang  harus dilakukan oleh pasien yang akan terjangkit
maupun  yang  sudah  terjangkit  penyakit menular.
Cluster  analysis adalah  pekerjaan mengelompokkan data (objek) yang didasarkan  hanya  pada  informasi  yang ditemukan dalam data yang menggambarkan objek tersebut dan hubungan diantaranya. Objek – objek yang bergabung dalam sebuah kelompok merupakan  objek  –  objek  yang  mirip (berhubungan) satu sama lain dan berbeda (tidak  berhubungan)  dengan  objek  dalam kelompok  yang  lain.  Salah  satu  metode yang  paling  banyak  digunakan  pada metode cluster adalah dengan algoritma K- Means .
Penelitian  ini  diperkuat  oleh  Jurnal
Transformatika,  Peneliti  Anindya  Khrisna
Wardhani  dengan  judul  “Implementasi Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan  Penyakit  Pasien  Pada Puskesmas Kajen Pekalongan” yang menyatakan  bahwa  tujuan  dari  penelitian ini  ialah    untuk  menentukan  konsistensi data  kesehatan  dapat  digunakan  teknik data  mining  yang  mampu  menggali informasi tersembunyi dari kumpulan data multidimensi yang  telah  diperoleh,  selain itu  data  yang  terhubung  dengan  data  lain juga  dapat  dilakukan  oleh  teknik  data mining.

## II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Data Mining
Data  Mining  menurut  Santosa,  Budi (2007,  h.10) Data  Mining adalah  kegiatan yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data  berukuran  besar.  Keluaran  dari  data mining ini bisa dipakai untuk memperbaiki pengambilan keputusan dimasa depan.
2.2 Konsep Algoritma K-Means
Dalam statistic dan mesin
pembelajaran,  menurut  Eko  Prasetyo (2012,  h.178)  penglompokkan K-Means merupakan  metode  analisis  kelompok yang  mengarah  pada  pemartisipasian  N objek pengamatan ke dalam K, Kelompok ( cluster )  dimana  setiap  objek  pengamatan
dimiliki  oleh  sebuah  kelompok  dengan mean  (rata-rata)  terdekat,  mirip  dengan algoritma Expectation-Maximization untuk Gaussian Mixture diaman keduanya mencoba  untuk  menemukan  pusat  dari kelompok  dalam  data  sebanyak  iterasi perbaikan yang dilakukan kedua algoritma.
K-Means merupakan  salah  satu metode  penglompokkan  data  non-hirarki (sekata)  yang  berusaha  mempartisipasi data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  dua  atau lebih kelompok.
Metode
ini mempartisipasi  data  kedalam  kelompok sehingga data berkarakteristik sama dimasukkan  ke  dalam  kelompok  yang sama  dan  data  yang  berkarakteristik berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok  yang  lain.  Adapun  tujuan pengelompokkan  data  ini  adalah  untuk meminimalkan  fungsi  objektif  yang  diset dalam proses pengelompokkan,  yang pada umumnya  berusaha  meminimalkan  variasi didalam suatu kelompok dan memaksimalkan  variasi  didalam  suatu kelompok  dan  memaksimalkan  variasi antara  kelompok  (Eko  Prasetyo,  2012, h.178).
2.3  Mengukur  Jarak  Data  Ke  Pusat Kelompok
Ada  beberapa  cara  yang  dapat digunakan  untuk  mengukur  jarak  data  ke pusat  kelompok,  di  antaranya  Euclidean (Bezdek,  1981),  Manhattan/City  Block (Miyamoto  dan  Agusta,  1995),  dan Minkowsky  (Miyamoto  dan  Agusta, 1995).
Masing-masing  cara  mempunyai kelebihan dan kekurangan.
Pengukuran  jarak  pada  ruang  jarak (distance space) Euclidean menggunakan formula :
D = = √∑ p j ....................(1)
D adalah jarak antara data x2 dan x1, dan | . | adalah nilai mutlak.
Pengukuran  jarak  pada  ruang  jarak Manhattan menggunakan formula :
D = = ∑ p j ........................................... (2) Pengukuran  jarak  pada  ruang jarak  Minkowsky  menggunakan formula : D = = √∑ ....................................................................................... (3) 𝜆 adalah parameter jarak Minkowsky.
Cara yang paling banyak digunakan  adalah    Euclidean  dan Manhattan.  Euclidean  menjadi  pilihan jika  kita  ingin memberikan  jarak terpendek  antara  dua  titik  (jarak  lurus), seperti  yang  ditunjukan  pada  rumus
Euclidean. Sedangkan Manhattan
memberikan jarak terjauh pada dua data. 2.4 Pengertian Penyakit Menular Seksual (PMS)
Menurut Verra Scorviani, SH dan dr. Taufan  Nugroho  (2012,  h.1)  Penyakit Menular  Seksual  (PMS)  adalah  penyakit yang ditularkan melalui hubungan seksual. Penyakit  menular  seksual  akan  lebih beresiko bila melakukan hubungan seksual dengan  berganti-ganti  pasangan  baik melalui vagina, oral maupun anal.
Penyakit menular seksual dapat menyebabkan  infeksi  pada  alat  reproduksi yang  harus  dianggap  serius.  Bila  tidak diobati secara tepat, infeksi dapat menjalar dan menyebabkan penderitaan, sakit berkepanjangan,  kemandulan,  dan  bahkan kematian.  Wanita  lebih  beresiko  untuk terkena  penyakit  menular  seksual  lebih besar  dari  pada  laki-laki  sebab  wanita mempunyai  alat  reproduksi  yang  lebih rentan  dari  pada  laki-laki.  Dan  seringkali berakibat  lebih  parah  karena  gejala  awal tidak  segera  dikenali,  sedangkan  penyakit melanjut ketahap yang lebih parah, Karena letak  dan  bentuk  kelamin  laki-laki  yang agak  menonjol,  gejala  penyakit  menular seksual  pada  laki-laki  lebih  mudah dikenali,  dilihat,  dan  dirasakan  sedangkan pada  wanita  sebagian  besar  gejala  yang timbul hampir tidak dapat dirasakan.
2.5 Bahaya Penyakit Menular
Menurut Verra Scorviani, SH dan dr. Taufan  Nugroho  (2011,  h.2)  Penyakit menular  seksual  menyebabkan  infeksi saluran  reproduksi  yang  harus  dianggap serius.  Bila  tidak  diobati  secara  tepat, infeksi  dapat  menjalar  dan  menyebabkan penderitaan, sakit berkepanjangan,
kemandulan dan kematian.
Tanda  dan  Gejala  Penyakit  Menular Seksual ;
a. Rasa  sakit  atau  nyeri  pada  saat  buang air kecil atau berhubungan seksual.
b. Rasa nyeri pada perut bagian bawah.
c. Pengeluaran  lendir  pada  vagina  /  alat kelamin.
d. Keputihan bewarna putih susu, bergumpal  dan  disertai  rasa  gatal  dan kemerahan  pada  alat  kelamin  atau sekitarnya.
e. Keputihan  yang  berbusa,  kehijauan, berbau busuk, dan gatal.
f. Timbul  bercak  bercak  darah  setelah berhubungan seks.
g. Bintil-bintil  berisi  cairan,  lecet  atau borok pada alat kelamin, dll.

## III. ANALISA SISTEM 3.1 Analisis Sistem
Dalam membangun sebuah aplikasi untuk  mengelompokkan  jenis  penyakit menular  pada  pasien  dapat  dilakukan beberapa  tahap  analisis,  dimana  tujuan utama analisis sistem ini adalah menentukan kesalahan dan kelemahan dari sistem  yang  sedang  berjalan,  sehingga dapat  diusulkan  perbaikannya.  Dalam penelitian  ini  juga  dilakukan  analisis terhadap  sistem  yang  telah  diteliti  adapun proses pembuatan perangkat lunak Penerapan  Data  Mining  pengelompokkan Jenis  Penyakit  Menular  pada  pasien dengan  menggunakan  model  air  terjun ( waterfall ). Dimana siklus perangkat lunak didefinisikan pada gambar dibawah ini:
Analisis dan defisi
Perancangan sistem Implementasi dan Pengujian Unit Integrasi dan Pengujian sistem Operasi dan
Pemeliharaan Gambar III.1 Proses pembuatan rekayasa perangkat lunak
Tahap-tahap  yang  akan  dilakukan  untuk pengembangan dasar yaitu:
1. Analisis dan definisi persyaratan Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan data,  analisis  kebutuhan,  batasan  masalah, dan  tujuan  dari  pembuatan  sistem  dengan melakukan  wawancara  langsung  serta pengambilan data.
2. Perancangan  sistem  dan  perangkat
lunak Proses ini dilakukan dengan perancangan menu sistem, modul serta arsitektur  sistem  secara  keseluruhan,
sehingga  dihasilkan  rancangan  sistem yang digunakan sebagai dasar pembuatan sistem pada tahap implementasi.
3. Implementasi  sistem  dan  perangkat lunak
Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan
pembuatan  pemrograman  perangkat lunak ( coding ) dan pengujian perangkat  lunak  dengan  memasukkan beberapa sample data.
4. Integrasi dan pengujian sistem
Perangkat lunak akan terintegrasi dan diuji sebagai  sistem  yang  lengkap  untuk menjamin  bahwa  persyaratan  sistem  telah dipenuhi dan sesuai dengan kebutuhan.
5. Operasi dan pemeliharaan
Melakukan  koreksi  dari  berbagai  macam kesalahan  yang  tidak  ditemukan  pada tahap sebelumnya sehingga dapat dilakukan perbaikan, agar dapat menghasilkan sistem yang lebih baik.
3.2   Perancangan Sistem
Berdasarkan  analisis  yang  yang dilakukan,  peneliti  akan  menggali  data
untuk dikelompokan dengan menggunakan metode clustering dengan  algoritma K- Means ,  dimana  variabel-variabel  dari  data penyakit  menular  pada  pasien  yang  akan diambil  untuk  penelitian  tersebut  adalah usia,  jenis  penyakit    dan  faktor  penyebab. Kemudian  dari  data  tersebut  di  masukan ke dalam Matlab sehingga terdapat hasil 3 kelompok.
3.3 Flowchart Adapun flowchart K-Means Clustering adalah sebagai berikut:
Menentukan Jumlah Cluster (K) Pusat Centroid Tentukan Pusat Centroid Mulai Tidak Ada Objek Yang Bertambah Cluster Hasil K-Means Clustering Selesai Tidak Ya Transformasi Data Variabel Hitung Jarak Objek ke Centroid Dengan Euclidean Distance Kelompokan Objek Ke Dalam Cluster Berdasarkan Nilai Jarak Terkecil Gambar III.2 Flowchart K-Means
Clustering

## IV. PEMBAHASAN 4.1 Pembahasan
Langkah-langkah  yang  dilakukan untuk  perhitungan  data  penyakit  menular seksual pada pasien  menggunakan metode clustering dengan  algoritma K-means ini, agar  dapat  dihasilkan  sebuah  pengetahuan baru,  mengenai  berapa  banyak  kelompok data penyakit menular seksual pada pasien, kelompok  jenis  penyakit  dan  kelompok faktor penyebab. Sehingga dapat diketahui hubungan  terdekat  antara  kelompok  data penyakit menular seksual pada pasien.
4.2 Data Input/Import
Data  yang  dibutuhkan  untuk  di input kedalam  pemrograman matlab adalah berupa data penyakit menular seksual pada pasien  dan  yang  diambil  ialah  data  usia, jenis penyakit, faktor penyebab. Kemudian data-data  penyakit  menular  seksual  pada pasien  tersebut  di input kedalam microsoft excel sebagai database dengan nama “data akhir”  dimana  data  yang  akan  diproses sebanyak data 536 data. Dapat dilihat data yang  akan  diolah  menggunakan  algoritma K-means dengan Matlab adalah  sebagai berikut:
Dari  data  variabel-variabel  diatas, maka  data  penyakit  menular  seksual  pada pasien  dapat  di  transformasikan  sesuai kebutuhan  untuk  perhitungan  dengan metode Clustering data  pemrograman Matlab .  Berikut  adalah  data  penyakit menular seksual pada pasien yang sudah di transformasikan.
Tabel  IV.1  Data  Penyakit  Menular Seksual  Pada  Pasien  Yang  Telah Ditransformai
N O X  Y  Z N O X  Y  Z
1 8 3  2 5 9 2  7
2
4 3  9 6 1
3 3  2
3 8 3  2 7 1 1 3  6 4 1 3 2  2 8 1 1 2  6 9 2 2  3 50 8 3  2 10 9 2  7 51 6 4  8
11 2 2  3 52 8 3  2 12 2 2  3 53 8 2  2 13 4 3  9 54 8 3  2 14 8 3  2
55 1 0 4  4 15 8 3  2 56 6 2  8 16 8 2  2 57 8 3  2 17 9 1  7 58 8 3  2 18 9 2  7 59 8 3  2 19 9 1  7 60 8 2  2 20 8 3  2 61 2 2  3
21
8 2  2 62 1 3 2  2 22 8 2  2 63 2 3  3 23 8 2  2 64 6 3  8
24
8 2  2 65 1 0 4  4 25 8 3  2 66 8 3  2 26 8 3  2 67 9 1  7 27 1 0 2  4 68 9 1  7 28 8 3  2 69 6 2  8 29 9 3  7 70 8 3  2 30 8 3  2 71 9 1  7 31 8 3  2 72 9 3  7 32 1 3 2  2
73
9 3  7 33 8 2  2 74 6 2  8
34 8 3  2 75 1 0 2  4 35 8 3  2 76 8 2  2 36 8 2  2 77 1 1 3  6 37 5 2  5
78 1 1 3  6
38 8 3  2 79 1 1 2  6
39 8 3  2 80 1 1 2  6 40 1 3 3  2 81 1 1 3  6

## 4.3 Perhitungan Centroid
Adapun  penentuan  hasil  jumlah centroid untuk setiap group adalah sebagai berikut:
Centroid 1 = total group 1/banyak group 1 C1 = 2761 / 253 = 10.91
C2 = 627 / 253 = 2.47
C3 = 1390 / 253 = 5.49 Centroid 2 = total group 2/banyak group 2 C1 = 1790 / 283= 6.32 C2 = 723 / 283 = 2.55 C3 = 841 / 283 = 2.97 Tabel IV.3 Perhitungan Centroid Usia (X) Jenis Penya kit (Y) Faktor Penyeb ab (Z) Keterang an 10.9 1 2.47 5.49 Centroid 1 6.32  2.55 2.97 Centroid 2
Untuk group 1  meiliki  nilai  yang baik.  Karena  untuk  hasil  Jenis  Penyakit (X), Usia (Y), Faktor Penyebab (Z) jumlah data yang dimiliki sebanyak 253 data. Dari keterangan  data  menunjukkan  bahwa pasien  yang  sering  terserang  penyakit adalah  jenis  penyakit  dengan range 10.91 kemudian  usia  2.47  dan  faktor  penyebab 5.49.
Untuk group 2  meiliki  nilai  yang baik.  Karena  untuk  hasil  Jenis  Penyakit (X), Usia (Y), Faktor Penyebab (Z) jumlah data yang dimiliki sebanyak 283 data. Dari keterangan  data  menunjukkan  bahwa pasien  yang  sering  terserang  penyakit adalah  jenis  penyakit  dengan range 6.32 kemudian  usia  2.55  dan  faktor  penyebab 2.97.
Hasil cluster 2  dapat  dilihat  pada  grafik dibawah ini :
Gambar IV.2 Grafik Hasil Perhitungan Cluster 2 Berdasarkan Data Penyakit

## V. KESIMPULAN
Dari  536  data  penyakit  menular pada  pasien  diperoleh  2 cluster ,  dimana cluster 1 berjumlah 253 pasien dan cluster 2  berjumlah  283  pasien  sebagai  berikut adalah
1. 10 (10.91) 2 (2.47) 5 (5.49)
Dapat  diketahui  bahwasannya  pada cluster 1.  Kelompok  data  penyakit menular pada pasien yang sering terserang penyakit pada group jenis penyakit adalah penyakit  sifilis  dengan  usia  18-35  tahun dan  faktor  penyebabnya  adalah  Bakteri Spiroseta.
2. 6 (6.32) 2 (2.55) 2 (2.97)
Dapat  diketahui  bahwasannya  pada cluster 2.  Kelompok  data  penyakit menular pada pasien yang sering terserang penyakit pada group jenis penyakit adalah penyakit  Kondiloma  Akuminata  dengan usia  18-35  tahun  dan  faktor  penyebabnya adalah Virus DNA Golongan Papovavirus.

## DAFTAR PUSTAKA
Astuti  Hermawati,  Fajar.  2013  Data mining. Andi, Yogyakarta.
Kusrini,  Emha  Taufiq  Luthfi  (2009,  h.7) Algoritma Data mining , Yogyakarta, Penerbit CV Andi.
Prasetyo,  Eko.  2012.  Data  mining  konsep dan  aplikasi  menggunakan  matlab, Andi, Yogyakarta.
Verra  Scorviani,  SH  dan  dr.  Taufan Nugroho.  2012,  Mengungkap  tuntas 9  jenis  PMS  (  Penyakit  Menular Seksual), Nuha Medika, Yogyakarta.