## Klasifikasi Penyakit Hipertensi Menggunakan Metode K-Means Clustering

## Ummi Qalsum
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

## Wahyuni Abidin
Program Studi Matematika, Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar, wahyuniabidin@uin-alauddin.ac.id
ABSTRAK ,  Tekanan  darah  merupakan  faktor  yang penting  dalam  sirkulasi  dalam  tubuh,  tinggi  atau  rendah tekanan  darah  dapat  mempengaruhi  homeostasis  dalam tubuh.  Dalam  artikel  ini  bertujuan  mengklasifikasikan penyakit  hipertensi di Puskesmas  Jongaya kota Makassar menggunakan metode K-Means. Hasil analisis menunjukkan  bahwa  penderita  hipertensi  dipuskesmas Jongaya  diklasifikasikan  menjadi  dua  kelompok  yakni pasien dengan tingkat keparahan tinggi dan pasien dengan tingkat keparahan yang rendah. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh 69 pasien dikategorikan pada tingkat keparahan rendah  dan  144  pasien  dikategorikan  pada  tingkat keparahan  tinggi.  Atribut  yang  digunakan  adalah  usia, sistolik, diastolsik dan berat badan.
Kata Kunci: Hipertensi, data mining, k-means clustering

## 1. PENDAHULUAN
Tekanan  darah  merupakan  faktor  yang penting dalam sirkulasi dalam tubuh, tinggi atau rendah  tekanan  darah  dapat  mempengaruhi homeostasis dalam tubuh. Terdapat dua kelainan tekanan darah di dalam tubuh, antara lain yang di kenal  sebagai  hipertensi  atau  tekanan  darah tinggi  dan  hipotensi  atau tekanan  darah  rendah. Hipertensi  adalah  peningkatan  tekanan  darah >140/90   mmHg [1].
Hipertensi merupakan penyebab kematian nomor  satu  di  dunia  dan  hipertensi  menjadi penyebab kematian nomor tiga setelah stroke dan tuberculosis.  Hipertensi  sudah  menjadi masalah kesehatan  masyarakat  ( Public  Health  Problem ) dan akan menjadi masalah yang lebih besar jika tidak ditanggulangi sejak dini [2].
Di  Asia,  tercatat  38,4  juta  penderita hipertensi  pada  tahun  2000  dan  diprediksi menjadi  67,4  juta  orang  pada  tahun  2025. Sedangkan  Asia  Tenggara  sendiri  berada  di posisi  ke-3  tertinggi  dengan  prevalensi  sebesar 25%  terhadap  total  penduduk.  Di  Indonesia, mencapai  17,21%  dari  populasi  penduduk  dan kebanyakan tidak terdeteksi [3].
Berdasarkan Data Dinas Kesehatan Provinsi  Sulawesi  Selatan  tahun  2020,  menurut data  Kabupaten/Kota  prevalensi  hipertensi
tertinggi  terdapat  di  Kota  Makassar  sebanyak 290.247  kasus.  Tingginya  prevalensi  hipertensi menyebabkan  sering  disebut  sebagai  penyakit tidak  menular  paling  mematikan  atau  biasa disebut The  Silent  Killer karena  sering  kali dijumpai tanpa gejala.
Puskesmas Jongaya merupakan salah satu Puskesmas  yang  ada  di  kota  Makassar, Kecamatan  Tamalate  Kota  Makassar.  Dengan peningkatan kejadian hipertensi yang mempengaruhi kesehatan masyarakat di Puskesmas  Jongaya,  dan  jumlah  peserta hipertensi dewasa pada tahun 2017 ada sebanyak 576  dan  mengalami  peningkatan  di  tahun  2018 sebanyak  580  peserta  pada  penderita  hipertensi dewasa.
Sistem  klasifikasi  merupakan  salah  satu sistem  yang  dapat  membantu  dokter  dalam mengklasifikasikan  penyakit  hipertensi  pasien. Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  tingkat keparahan hipertensi yang diderita pasien dengan mengambil informasi yang diperoleh menggunakan  model-model  klasifikasi.  K- Means  merupakan  salah  satu  metode  data clustering non hirarki yang mengelompokan data dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok.
Data-data  yang  memiliki  karakteristik yang sama dikelompokan dalam satu cluster atau kelompok  dan  data  yang  memiliki  karakteristik yang berbeda dikelompokan dengan cluster atau kelompok  yang  lain  sehingga  data  yang  berada dalam  satu  cluster  atau  kelompok  memiliki tingkat variasi yang kecil.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Hipertensi
Hipertensi  adalah  keadaan  seseorang mengalami  peningkatan  tekanan  darah  di  atas nilai normal yang dapat menyebabkan rasa sakit hingga kematian. Tekanan darah normal berada pada 120/80 mmHg. Batasan nilai tekanan darah dikenal dengan ketetapan JNC VII ( The Seventh
Report  of  The  Joint  National  Committee  on Prevention, Detection, Evaluation, and Treatment of High Blood Pressure ) [4].
Penderita  hipertensi  berasal  dari  segala umur  dan  kelas  kelompok  ekonomi.  Penyebab hipertensi  disebabkan  oleh  dua  faktor,  yaitu faktor  keturunan  dan  pola  hidup.  Pengobatan hipertensi  bersifat  jangka  panjang  dan  seumur hidup.  Pendeteksian  penyakit  hipertensi  selama ini hanya dilakukan secara manual [5].

## Data Mining
Data  mining  adalah  sebuah  tahapan  semi otomatik  yang  menggunakan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi  informasi  pengetahuan  yang bermanfaat  yang  tersimpan  didalam  database yang  besar  [6].  Data  mining  juga  mempunyai peran  yang  sangat  penting  dalam  beberapa bidang  dalam  kehidupan  sehari-hari  antara  lain ialah  bidang  industri,  bidang  cuaca,  keuangan dan  bidang  ilmu  dan  teknologi.  Data  mining dapat  dikelompokkan  menjadi  dua  kategori utama, yaitu:
a) Descriptive  mining, ialah  proses  untuk menemukan  karakteristik  penting  dari  data dalam  suatu  database.  Teknik  data  mining yang  termasuk descriptive  mining adalah clustering,  association, dan sequential mining.
b) Predictive ,  yaitu  suatu  proses  untuk menemukan pola dari data dengan menggunakan beberapa variabel lain di masa mendatang. Salah satu teknik yang terdapat dalam predictive mining adalah klasifikasi.

## K-Means
K-Means  merupakan  salah  satu  metode pengelompokkan  data  non-hierarki  (sekatan) yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke dalam bentuk dua atau lebih kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam kelompok sehingga data berkarakteristik sama dimasukkan ke dalam kelompok yang lain [7]. Secara umum, cara kerja dari  algoritma  K-Means  clustering  adalah sebagai berikut:
a) Menentukan k sebagai  jumlah  kluster  yang diinginkan.
Metode  Elbow  merupakan  suatu  metode yang digunakan untuk menghasilkan informasi dalam menentukan jumlah cluster yang akan membentuk siku pada suatu titik. Sum  of  Square  Error (SSE)  sering digunakan  dalam  acuan  penelitian  yang berhubungan  dengan  optimalisasi  kluster. Akan ada kluster yang mengalami penurunan  paling  ekstrim  yang  dilanjutkan dengan  nilai  K  yang  akan  turun  secara perlahan-lahan sampai nilai K tersebut stabil dengan persamaan pada rumus 2.1.
𝑆𝑆𝐸  =   ∑ ∑ 𝑥 𝑖 ∈ 𝑐 𝑖 𝐷(𝑥 𝑖 𝑐 𝑖 ) 2 (2.1) 𝑘 𝑖=1 dimana, 𝑘 = Jumlah kluster 𝑥 𝑖 ∈   𝐶 𝑖 = Nilai keanggotaan titik data 𝑥 𝑖 ke pusat kelompok 𝐶 𝑖 𝐶 𝑖 = Pusat kluster ke-i 𝐷
(𝑥 𝑖 , 𝐶 𝑖 ) = Jarak dari titik 𝑥 𝑖 ke kelompok 𝐶 𝑖 yang diikuti
b) Menentukan  nilai  random  untuk  pusat centroid (cluster awal) sebanyak 𝑘 .
c) Menghitung  jarak  setiap  data  input terhadap masing-masing centroid menggunakan  rumus  jarak  Euclidean ( Euclidean Distance ) sampai menemukan  jarak  terdekat  dari  setiap data  dengan  centroid.  Berikut  adalah persamaan pada rumus:
Euclidean Distance :z
𝐷 =   | 𝑥 − 𝑦 |𝐶 =   √∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 (2.2)
dimana,
x = data kriteria,
y = centroid pada cluster ke-j,
d) Mengklasifikasikan  data  berdasarkan kedekatannya  dengan  centroid  (jarak terkecil).
e) Memperbaharui  nilai  centroid.  Nilai centroid  baru  diperoleh  dari  rata-rata cluster yang bersangkutan dengan menggunakan rumus:
𝑏𝑗(𝑡 + 1) = 1 𝑁𝑆 𝑗 ∑ 𝑎𝑗 𝑗∈𝑆 𝑗 (2.3)
dimana, 𝑏𝑗 (𝑡+1) =  centroid baru pada iterasi ke ( t +1) 𝑁𝑆 𝑗 = banyak data pada cluster 𝑆 𝑗
f) Melakukan  perulangan  dari  langkah  2 hingga  5,  sampai  anggota  tiap  cluster tidak ada yang berubah.

## 3. METODOLOGI
Data  rekam  medis  dari  salah  satu puskesmas di kota Makassar rentang waktu 1-31 Agustus  2023  menjadi  obyek  dari  klasifikasi k - means yang berkaitan dengan penyakit hipertensi.  Variabel  yang  diperhatikan  adalah usia,  tekanan  darah  sisolik  dan  diastolsik,  serta berat badan.

## Prosedur Analisis
Langkah-langkah klasifikasi k-means pasien hipertensi, dijelaskan sebagai berikut:
1. Mengimport data
2. Mencari k optimum.
3. Menghitung pusat awal cluster secara acak.
4. Menghitung jarak pusat setiap cluster
5. Mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatannya dengan centroid.
6. Memperbaharui nilai centroid.
7. Melakukan  perulangan  dari  langkah  5 hingga  7,  sampai anggota  tiap  cluster tidak ada yang berubah.
8. Melakukan clustering
9. Membuat plot

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Import data
Adapun  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini bersumber  dari  puskesmas  Jongaya  kota  Makassar  dan dapat dilihat pada lampiran.

## Mencari K-optimum
Metode  Elbow  merupakan  suatu  metode yang  digunakan  untuk  menghasilkan  informasi dalam menentukan jumlah cluster terbaik dengan cara  melihat  persentase  hasil  perbandingan antara jumlah cluster yang akan membentuk siku pada  suatu  titik.  Hasil  persentase  yang  berbeda dari setiap nilai cluster dapat ditunjukan dengan menggunakan grafik sebagai sumber informasinya.  Jika  nilai  cluster  pertama  dengan
nilai  cluster  kedua  memberikan  sudut  dalam grafik atau nilainya mengalami penurunan paling besar  maka  nilai  cluster  tersebut  yang  terbaik. Adapun grafik yang didapatkan sebagai berikut:
Gambar 4.1 Grafik jumlah kluster Dari Gambar 1 diatas dapat disimpulkan bahwa cluster yang akan dibentuk sejumlah 2.

## Menghitung pusat awal cluster secara acak
Menghitung  jarak  setiap  data  input terhadap masing-masing centroid yang didapatkan secara random, untuk penentuan awal cluster adalah:
Pusat cluster 1: (50,167,88,59) Pusat cluster 2: (18,30,122,81,49)

## Menghitung jarak pusat setiap cluster
Untuk  menghitung  jarak  antara  data dengan  pusat  cluster  digunakan Euclidion distance , kemudian akan didapatkan matrik jarak sebagai berikut:
𝐷 = | 𝑥 − 𝑦 | = √∑ 𝑛 𝑖=1 (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2
Dari 213 data yang dijadikan sampel telah dipilih pusat  awal  cluster  yaitu  C1:(50,167,88,59), C2:(18,30,122,81,49). Kemudian dijadikan perhitungan  jarak  dari  sisa  sampel  data  dengan pusat cluster. Mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatannya dengan centroid
Cara mengklasifikasikan nilai data kedalam cluster  pertama  dan  kedua  adalah  dengan membandingkan  nilai  cluster  pertama  dengan cluster kedua. Apabila C1 lebih kecil dari C2 maka pasien  dimasukkan  dalam  cluster  pertama.  Dari perhitungan  yang  dilakukan  Jumlah  pasien  yang masuk pada cluster pertama adalah 151 sedangkan cluster kedua berjumlah 62 pasien.

## Memperbarui nilai centroid
Tentukan  posisi  baru  ( 𝐶 𝑘 ) dengan  cara menghitung  rata-rata  dari  data-data  yang  ada pada centroid yang sama.
𝐶 𝑘 = 1 𝑛 𝑘 ∑ 𝑑 1
Dimana 𝑛 𝑘 adalah jumlah dokumen dalan cluster k  dan 𝑑 1 adalah  dokumen  dalam  cluster. Sehingga didapatkan nilai centroid baru yakni: Pusat cluster 1: (60,159,90,63)

## Pusat cluster 2: (69,128,78,62)
Melakukan perulangan dari langkah 5 hingga 7, sampai anggota tiap cluster tidak ada yang berubah.
Dari penentuan centroid yang dilakukan terdapat 11 kali perulangan yang sampai jumlah pasien didalam cluster tidak berubah. Nilai setiap centroid dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 4.1 Nilai Setiap Centroid. Iterasi 1  Data Ke  Usia Sistolik Diastolsik BB 4 50 167 88 59 18 30 122 81 49 Iterasi 2 Usia Sistolik Diastolsik Bb Cluster 1  60 159,2251656  89,95364238  63,45033113 Cluster 2  59,93548387  124,3387097  77,96774194  77,96774194 Iterasi 3 Usia Sistolik Diastolsik Bb Cluster 1  58,75 161,9393939  91,41666667  60,67424242 Cluster 2  61,98765432  128,0987654  78,39506173  62,2962963 Iterasi 4 Usia Sistolik Diastolsik Bb Cluster 1  57,8490566 167,3207547  95,16037736  64,11320755 Cluster 2  62,09345794  130,9906542  77,85046729  58,4953271 Iterasi 5 Usia Sistolik Diastolsik Bb Cluster 1  57,23863636  171,4318182  97,27272727  66,15909091 Cluster 2  61,912 133,328 78,856 57,864 Iterasi 6 Usia Sistolik Diastolsik Bb Cluster 1  57,29487179  174,4102564  98,44871795  66,30769231 Cluster 2  61,53333333  134,4296296  79,54074074  58,39259259 Iterasi 7 Usia Sistolik Diastolsik Bb Cluster 1  56,82191781  175,6438356  99,54794521  66,60273973 Cluster 2  61,62857143  135,2142857  79,64285714  58,52142857 Iterasi 8 Usia Sistolik Diastolsik Bb Cluster 1  56,50704225  176,2394366  99,83098592  66,5915493 Cluster 2  61,71830986  135,4859155  79,78169014  58,64084507 Iterasi 9 Usia Sistolik Diastolsik Bb Cluster 1  56,54285714  176,6142857  99,97142857  66,28571429 Cluster 2  61,66433566  135,5874126  79,85314685  58,84615385 Iterasi 10 Usia Sistolik Diastolsik Bb Cluster 1  56,56521739  176,9710145  100,0869565  66,15942029 Cluster 2  61,61805556  135,7013889  79,9375 58,95833333 Iterasi 11 Usia Sistolik Diastolsik Bb Cluster 1  56,56521739  176,9710145  100,0869565  66,15942029 Cluster 2  61,61805556  135,7013889  79,9375 58,95833333

## Melakukan clustering
Karena  telah  mendapatkan k -optimim maka  yang  dilakukan  selanjutnya  adalah pengelompokan pasien yang terkena hipertensi. Dari  hasil clustering diperoleh  2  kelompok, yakni jumlah pasien sebanyak 213 orang yang masuk pada cluster pertama sejumlah 69 orang dan cluster kedua sebanyak 144 orang.

## Membuat Plot

## Gambar 4.2 Plot Cluster
Pada  Gambar  4.2,  dapat  dilihat  bahwa  daerah yang berwarna biru adalah cluster pertama yang menggambarkan  pasien  hipertensi  dengan tingkat keparahan yang rendah dan daerah yang berwarna  hijau  adalah  cluster  kedua  yang menggambarkan  pasien  hipertensi  dengan tingkat keparahan yang tinggi.

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  K-Means  Clustering untuk pengelompokan pasien hipertensi dipuskesmas  Jongaya  yang  telah  diuraikan disimpulkan  bahwa  penerapan  algoritma  K- Means  Clustering  pada  pasien  hipertensi dipuskesmas  Jongaya,  menghasilkan  sebuah informasi mengenai data pengelompokan pasien tertinggi  dan  terendah.  Dari  213  pasien  yang diteliti  terdapat  69  pasien  yang  merupakan anggota  Cluster  1  atau  dapat  diartikan  sebagai pasien  yang  memiliki  tingkat  keparahan  yang rendah  dan  144  pasien  yang  masuk  ke  dalam Cluster  2  yang  dapat  diartikan  sebagai  pasien yang memiliki tingkat keparahan yang tinggi.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Nuraeni,  E.  (2019).  Hubungan  Usia  Dan Jenis  Kelamin  Beresiko  Dengan  Kejadian Hipertensi  Di  Klinik  X  Kota  Tangerang. Jurnal JKFT, 4(1), 1-6.
[2]  Tiara,  U.  I.  (2020).  Hubungan  obesitas dengan  kejadian  hipertensi.  Journal  of Health  Science  and  Physiotherapy,  2(2), 167-171.
[3]  Ajeng Sinta Nuryani, A. (2021). Hubungan
Merokok Dengan Kejadian Hipertensi. [4]  Anam,  K.  (2016).  Gaya  hidup  sehat mencegah  penyakit  hipertensi.  Jurnal Langsat, 3(2). [5] Saputra,  Ari  Sigit dkk. 2013. “Pemodelan Mixture Survival”. Jurnal  Biometrika  dan  Kependudukan, Vol.2, No.1 Juli 2013:76
[6]  Suiraoka, I. P. (2012). Penyakit degeneratif.  Yogyakarta:  Nuha  Medika,
45(51).
[7]  Darmi,  Y.  D.,  &  Setiawan,  A.  (2016). Penerapan  metode  clustering  k-means dalam  pengelompokan  penjualan  produk. Jurnal Media Infotama, 12(2).