OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## Peningkatan Ketersediaan Darah Sesuai Segmentasi Umur
Menggunakan K-Means Clustering
Improvement of Blood Availability According to Age Segmentation Using K-Means Clustering
Titania Dwi Andini 1* , Lia Farokhah 2
Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi dan Bisnis Asia, Malang *E-mail: titania.andini@asia.ac.id

## Abstrak
Ketersediaan darah  pada  bank  darah di  kota  Malang  mengalami  fluktuasi  yang  tidak  merata disetiap bulan dan  pada setiap  tahunnya.  Ini  sangat  mempengaruhi  permintaan  darah  yang  sangat  tinggi  disetiap  harinya  terlebih  lagi  disaat pandemi sekarang ini. Untuk memenuhi permintaan darah yang tinggi, diperlukan program yang bertujuan dapat menarik warga  kota  Malang  terlebih  lagi  dari  segala  segmen  usia  untuk  mendonorkan  darahnya  sehingga  ketersediaan  darah setiap bulannya dapat terpenuhi. Penelitian ini bertujuan melihat data stok darah dari BPS (Badan Pusat Statistik) Kota Malang tiap bulan dalam tiga tahun (2018-2020) yang akan di kluster / dikelompokkan menggunakan metode K-Means sesuai dengan segmentasi umur produktif ( 17, 18-24, 25-44, 45-59 tahun) sehingga akan menghasilkan informasi kapan akan diadakan program peningkatan penggalangan donor darah sesuai segmentasi umur dengan memaksimalkan bulan yang menjadi favorit segmentasi umur dan bulan yang sepi peminat donor. Dari penelitian ini dihasilkan kelompok kluster berdasarkan  bulan  dengan  analisis  pada  jumlah  kluster  terbaik  sehingga  evaluasi  menghasilkan  pengetahuan  bulan tertinggi yang memiliki banyak pendonor adalah bulan Oktober, sedangkan bulan terendah yang memiliki sedikit pendonor adalah bulan juni serta Desember. Pemerintah kota malang dan pihak  terkait bisa membuat program peningkatan dan pemaksimalan program donor darah pada bulan tersebut.
Kata kunci: Clustering,Ketersediaan Darah, K-Means.

## Abstract
Availability of blood at blood banks in Malang city fluctuates unevenly every month and every year. This greatly affects the demand for blood which is very high every day, especially during the current pandemic. To meet the high demand for blood, a program is needed that aims to attract Malang city residents, especially the productive age segment  to donate blood  so  that  the  availability  of  blood  every  month  can  be  met.  This  study  aims  to  look  at  blood  stock  data  from  BPS (Central Statistics Agency) Malang City every month for three years (2018-2020) which will be clustered / grouped using K-Means  method  according  to  the  productive age  segmentation  (17,  18-24,  25-44,  45-59  years)  so  that  it  will produce information when there will be an increase in blood donor raising program according to age segmentation by maximizing the month that is the favorite month of the age segmentation and the month that is quiet for donors. This research resulted in cluster groups based on months with analysis on the best number of clusters so that the evaluation resulted in knowledge that the highest month with many donors was October, while the lowest month with few donors was June and December. The government of Malang and related parties can make a program to increase and maximize the blood donor program in that month.
Keywords: Clustering, Blood Availability, K-Means.
Naskah diterima 18 Agust. 2022; direvisi 10 Okt. 2022; dipublikasikan 13 Okt. 2022. JAMIKA is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## I. P ENDAHULUAN
Darah  merupakan  satu  elemen  penting  dalam  kehidupan.  Darah  merupakan  cairan  yang  berfungsi menyuplai  tubuh  dengan  nutrisi,  mengangkut  bahan-bahan  kimia  hasil  metabolisme,  mengirimkan  zat-zat oksigen yang dibutuhkan oleh jaringan tubuh, dan juga sebagai pertahanan tubuh terhadap virus atau bakteri. Luka  yang  mengakibatkan  pendarahan  hebat  dapat  menyebabkan  kehilangan  darah  dalam  tubuh  seseorang secara signifikan. Kehilangan darah dalam jumlah besar tidak hanya dikarenakan luka, namun bisa disebabkan karena  trauma,  syok  atau  organ  pembentuk  sel  darah  merah  tidak  berfungsi.  Untuk  meminimalisasi  korban dikarenakan kekurangan darah, maka dibutuhkan transfusi darah dan ketersediaan darah yang memadai.
Unit Transfusi Darah (UTD) PMI (Palang Merah Indonesia) kota Malang merupakan salah satu instansi penyedia darah terletak di jalan Buring no.10 Malang yang bertanggungjawab menyediakan stok darah di kota
Malang dan sekitarnya. Instansi tersebut memiliki berbagai macam program supaya stok darah tetap tersedia dan terjaga. Salah satunya mendukung program PMI pusat untuk menarik pendonor untuk berpartisipasi dalam mendonorkan darahnya melalui program “ayodonor” dalam skala nasional. Stok darah pada UTD PMI kota Malang  mengalami  fluktuatif  terlebih  di  bulan  Ramadan  dan  bulan  program  vaksinasi  COVID  19  yang dilakukan secara serentak di kota Malang[1]. Hal ini disebabkan karena jika pendonor melakukan vaksinasi pertama, tidak diperbolehkan sama sekali untuk mendonorkan darahnya, pada vaksinasi kedua membutuhkan jarak waktu minimal 2 minggu untuk bisa mendonorkan darahnya. Sehingga semakin sedikit pendonor yang bisa melakukan donor darah.
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  total  pendonor  darah  pada  usia  17  tahun,  18  hingga  24  tahun mengalami penurunan cukup signifikan pada tahun 2018 hingga 2020 sekitar 500 hingga 2.000 orang tingkat penurunannya.  Untuk  kelompok  usia  antara  25  hingga  44  tahun  penurunannya  sekitar  1.000  orang  dalam rentang  tahun  yang  sama  [2].  Namun  yang  menarik,  untuk  segmen  umur  45  hingga  59  tahun,  mengalami kenaikan 1000 orang tiap tahun untuk rentang tahun yang sama pula yaitu antara 2018 hingga 2020. Untuk penyebarannya tiap bulan masing-masing segmentasi umur juga mengalami fluktuasi yang beragam. Program ketersediaan darah cukup penting karena terkait Kesehatan untuk berbagai macam kebutuhan. Untuk menarik minat pendonor sesuai klasifikasi badan pusat statistik, pemanfaatan data yang sudah tercatat merupakan salah satu bagian penting untuk menggali sebuah informasi  yang berharga. Informasi ini bisa dipakai untuk mengatur kebijakan terkait ketersediaan darah yang ada di PMI kota malang sehingga stok darah bisa terus ditingkatkan.
Dari  paparan  masalah  di  atas,  dibutuhkan  sebuah  metode  pengelompokkan  yang  dapat  memberikan informasi sehingga dapat menghasilkan informasi bulan penting dalam setahun dalam program donor darah sesuai dengan segmentasi umur pendonor. K-Means merupakan salah satu metode pengelompokan / klasifikasi data nonhierarki (sekatan) yang dapat mempartisi data ke dalam dua kelompok atau lebih dan diharapkan bisa menjawab permasalahan di atas [3]. Metode tersebut akan menyekat/memartisi data ke dalam suatu kelompok sesuai karakteristiknya[4]. Tujuan dari pengelompokan, yaitu untuk meminimalisir fungsi objektif yang diset dalam  proses  pengelompokan  pada  umumnya.  Metode  ini  akan  meminimalkan  variasi  di  dalam  suatu kelompok dan memaksimalkan variasi antar kelompok[5].
Klasifikasi  tentang  pendonor  darah  cukup  banyak  diangkat  oleh  penelitian  sebelumnya  seperti kelayakan calon pendonor darah[6],[7],[8] menggunakan klasifikasi pada data mining lainnya, namun belum ada  yang  menggunakan  metode  K-Means.  Ketiga  penelitian  sebelumnya  mengangkat  kelayakan  pendonor darah  dalam  mengikuti  program  donor  darah  (sebelum  program).  Namun  masih  sedikit  penelitian  yang mengolah  data  pendonor  setelah  melaksanakan  program.  Penelitian  ini  dilakukan  bertujuan  mengetahui klasterisasi data pendonor sesuai dengan segmentasi umur 17 tahun, 18-24 tahun, 25-44 tahun, 45-59 tahun. Dataset  yang  ada  dari  tahun  2018-2020.  Keluaran  yang  dihasilkan  adalah  kelompok  donor  darah  per  bulan sesuai segmentasi umur dan rekomendasi untuk peningkatan program ketersediaan darah.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian ini akan memiliki empat pengelompokan pendonor darah berdasarkan range umur yang telah ditentukan  dan  bulan  sebagai  variabel  penelitian.  Dataset  pendonor  darah  yang  diambil  selama  tiga  tahun. Aplikasi  pendukung  untuk  melakukan  pengolahan  data  menggunakan  metode  K-Means  adalah  RapidMiner Studio[9],[10] sebagai salah satu aplikasi yang akurat dalam klarifikasi data[11] dan sering digunakan.

## Tahapan Penelitian
Dalam  penelitian  ini  untuk  lebih  terarah  dan  terstruktur  dalam  melakukan  olah  data,  maka  tahapan- tahapan  yang  dilakukan,  yaitu:  pencarian  dataset  di  BPS,  analisis  kluster,  evaluasi,  dan  validasi  kemudian dibuatlah kerangka penelitian yang ditunjukkan pada gambar 1 di bawah ini :
Analisis Cluster Data Pendonor 2018 – 2020 (1) Preprocessing (2) Data Set (2) Menentukan Cluster (2) Data Mining dengan Algoritma K-Means (2) Hasil dan Evaluasi (3)
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Adapun langkah-langkah detail dari gambar 1 di atas adalah :
1. Tahapan pertama adalah pencarian dataset. Dataset di ambil dari situs BPS kota Malang   Dengan tahun 2018 sampai tahun 2020. Adapun variabel pada dataset ini adalah tahun dan id data merupakan bulan selama satu tahun. Data ini merupakan data resmi sehingga bisa dipertanggungjawabkan.
2. Pada tahap kedua, dilakukan pengecekan data dan pembersihan data. Pada tahap ini dataset melalui proses preprocessing dengan tujuan supaya bersih dan memenuhi bentuk yang diperlukan Ketika mengolah data klustering (sesuai dengan variabel yang dibutuhkan) dan siap dimodelkan sehingga menjadi  Data  Set.  Pada  tahap  permodelan,  k-means clustering dipilih  sebagai  metode pengelompokan.  Jumlah  kluster  yang  diujicobakan  ada  tiga,  yaitu  K=2,  K=3,  K=5.  Percobaan jumlah kluster dilakukan untuk mendapatkan hasil evaluasi kelompok terbaik.
3. Pada  tahap    ketiga,  dilakukan  evaluasi  dengan  memilih  nilai  K  terbaik  melalui  metode davies bouldin  index untuk  mengukur  apakah  jumlah  kluster  yang  terpilih  itu  terbaik.  Setelah  tahap clustering  kelompok  sesuai  segmentasi  umur  selesai  maka  dilakukan  analisis  lanjutan  terhadap kelompok kluster yang terbentuk. Analisis ini dilanjutkan untuk menentukan bulan apa yang sepi peminat  dan  ramai  pendonor.  Analisis  lanjutan  dilakukan  dengan  cari  mencari  rata-rata  pertahun antar kluster.

## Data mining
Data  mining adalah  pembelajaran  dalam  mengumpulkan,  membersihkan,  memproses,  menganalisis, dan memperoleh manfaat dari data[12]. Variasi yang luas ada dalam hal domain masalah, aplikasi, formulasi, dan representasi data yang ditemui dalam aplikasi nyata. Karena itu, data mining merupakan istilah umum yang digunakan  untuk  menggambarkan  aspek-aspek  yang  berbeda  dari  pengolahan  data[13]. Data  mining berisi pencarian tren atau menginginkan pola dalam database yang besar untuk membantu pengambilan keputusan diwaktu  yang  akan  datang.  Pola-pola  ini  dikenali  oleh  perangkat  tertentu  dimana  dapat  memberikan  suatu analisa  data  yang  berguna  dan  berwawasan  lalu  kemudian  dapat  dipelajari  dengan  lebih  teliti,  ini  bisa  saja menggunakan  perangkat  pendukung  keputusan  yang  lain[14]. Data  mining mulai  menarik  minat  berbagai stakeholder baik pemerintah atau swasta dalam menganalisis kondisi lembaga mereka atau untuk memajukan bisnis  mereka.  Operasi  Data  mining  menurut  sifatnya  dibedakan  menjadi  dua,  yaitu  bersifat  (1)  prediksi ( prediction driven ) untuk menjawab pertanyaan apa dan sesuatu yang bersifat remang-remang atau transparan. Operasi  prediksi  digunakan  untuk  validasi  hipotesis, querying dan  pelaporan  (misal: spreadsheet dan pivot table ),  analisis  multidimensi  ( dimensional  summary );  OLAP  ( Online  Analityc  Processing )  serta  analisis statistik. (2) Penemuan ( discovery driven ) bersifat transparan dan menjawab pertanyaan “mengapa?”[15]. Clustering merupakan salah satu metode data mining yang bersifat tanpa arahan ( unsupervised ) yang memiliki arti bahwa karakteristrik tiap kluster tidak ditentukan sebelumnya melainkan berdasarkan kemiripan atribut-atribut  dari  suatu  kelompok  atau  kluster.  Kluster  membagi  data  menjadi  kelompok-  kelompok  atau kluster  berdasarkan  suatu  kemiripan  atribut-atribut  diantara  sekumpulan  data,  atribut-atribut  yang  mirip tersebut dipresentasikan sebagai titik-titik dalam ruang multidimensi. Dalam data mining ada dua jenis metode Clustering yang digunakan dalam pengelompokan data, yaitu Hierarchical Clustering dan non-hierarchical Clustering.

## Algoritma K-Means
Metode  K-means  merupakan  algoritma  klasterisasi  non-hirarki  ( non-hierarchical  Clustering )  yang paling  tua  dan  banyak  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  kecil  hingga  menengah  karena  kemudahan implementasinya[16],[17].  Ide  dasar  algoritma  K-Means  sangatlah  sederhana,  yaitu  meminimalkan Sym  of Squared Error (SSE) antara objek-objek data dengan beberapa langkah. Langkah tersebut antara lain: 1. Menentukan k sebagai jumlah kluster yang dibentuk.
2. Bangkitkan k Centroid (titik pusat kluster) awal secara random:
𝑣 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 (1)
dimana : v : centroid pada kluster
xi : objek ke-i n : banyaknya objek/jumlah objek yang menjadi anggota kluster
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
3. Menghitung jarak setiap objek ke masing-masing centroid dari masing-masing kluster
𝑑(𝑥, 𝑦) =   ‖𝑥 − 𝑦‖ =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ; 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑛 (2) dimana : xi
: objek x ke i
yi
: daya y ke i n : banyaknya objek 4. Mengalokasikan masing-masing objek ke dalam centroid terdekat.
5. Melakukan iterasi, kemudian menentukan posisi centroid baru dengan persamaan (1).
6. Mengulangi langkah (3) jika posisi centroid baru tidak sama.
Untuk pemilihan metode K-Means, dipilih evaluasi kluster menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) karena merupakan salah satu metode evaluasi internal.

## Evaluasi Kluster Menggunakan Davies Bouldin Index
Salah satu metode evaluasi internal untuk mengukur evaluasi kluster pada suatu metode pengelompokan yang berdasarkan pada nilai kohesi dan separasi adalah evaluasi kluster Davies Bouldin Index atau yang umum disingkat dengan DBI[18]. Untuk mengetahui persamaan yang digunakan dalam matrik kohesi dalam sebuah kluster ke-i adalah Sum of square within cluster (SSW) yang dirumuskan sebagai berikut:
𝑆𝑆𝑊 𝑖 = 1 𝑚 𝑖 ∑ 𝑑(𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑖 ) 𝑚 𝑖 𝑗=𝑖 (3)
Dari persamaan di atas, mi merupakan jumlah data dalam kluster ke-i, ci adalah centroid kluster ke-i, dan d() merupakan jarak setiap data ke centroid yang dihitung menggunakan jarak Euclidean. Sedangkan Sum of  square  between  cluster  (SSB)  merupakan  persamaan  yang  digunakan  untuk  mengetahui  separasi  antar kluster dengan persamaan[19]:
𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 = 𝑑 (𝑐 𝑖 , 𝑐 𝑗 ) (4)
Jika  nilai  kohesi  dan  separasi  diperoleh,  maka  dilakukan  rasio  (Rij)  untuk  mengetahui  nilai perbandingan antara kluster ke-i dan kluster ke-j. Kluster yang baik adalah kluster yang memiliki kohesi sekecil mungkin dan separasi yang sebesar mungkin. Persamaan untuk menghitung nilai rasio adalah:
𝑅 𝑖,𝑗 = 𝑆𝑆𝑊 𝑖 + 𝑆𝑆𝑊 𝑗 𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 (5)
Nilai rasio yang diperoleh digunakan untuk mencari nilai DBI dari persamaan berikut:
𝐷𝐵𝐼  = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑖 ≠𝑗 𝑘 𝑖 (𝑅 𝑖,𝑗 ) (6)
Dari persamaan di atas, k merupakan jumlah kluster yang digunakan. Semakin kecil nilai DBI (non-negatif >= 0), maka semakin baik kluster yang diperoleh dari pengelompokan K-Means yang digunakan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada penelitian ini dilakukan klustering terhadap data donor darah PMI kota malang selama 3 tahun. Input dari dataset adalah data donor darah berdasarkan beberapa segmentasi umur, yaitu umur 17 tahun, 18- 24  tahun  dan  25-44  tahun  terhadap  bulan  dalam  satu  tahun.  Adapun  luaran  yang  diharapkan  adalah  hasil analisis  peminat  donor  terhadap  bulan  dalam  satu  tahun  sesuai  dengan  segmentasi  umur.  Hal  ini  bertujuan untuk  meningkatkan  jumlah pendonor darah bulan sepi peminat atau  mendeteksi bulan yang ramai peminat berdasarkan hasil  kluster  yang terbentuk.  Hal ini digunakan untuk  memberikan  masukan pada pihak terkait untuk  membuat  program  untuk  peningkatan  stok  darah.  Tahapan  penelitian  dibagian  menjadi  tiga,  yaitu percobaan beberapa nilai k dari kluster, evaluasi kelompok kluster terbaik menggunakan davies-bouldin index dan validasi  serta analisis  hasil kluster  melalui titik centroid yang terbentuk.  Adapun  kontribusi  utama dari
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
penelitian ini adalah cara menganalisis hasil kelompok kluster yang terbentuk melalui titik centroid . Hal ini jarang dilakukan oleh penelitian sebelumnya dimana hanya sampai terbentuknya kelompol kluster atau hasil evaluasi menggunakan davies-bouldin index [18] , [19] , [20] (DBI).

## Segmentasi Umur 17 Tahun
Dari data yang diperoleh, untuk segmentasi umur 17 tahun didapat hasil evaluasi DBI sebagai berikut:
T ABEL 1.
H ASIL DBI
UNTUK SEGMENTASI UMUR 17 TAHUN K=2 K=3 K=5 0,255 0,461 0,487
Dari hasil DBI di atas maka pembentukan k=2 adalah yang terbaik. Hal ini dikarenakan semakin kecil nilai DBI makan tingkat SSW-  Keterikatan antar anggota dalam kluster/Homogenitas (kecil) dan SSB– Jarak antar  kluster/  heterogenitas(besar).  Untuk  lebih  jelasnya  akan  dipaparkan  pada  tabel  hasil  pengelompokan berdasarkan umur 17 tahun setiap bulan menggunakan aplikasi RapidMiner pada gambar 2 di bawah ini:

## Gambar 2. Hasil pengelompokan menggunakan rapidminer untuk segmentasi usia 17 tahun
Hasil anggota dari kluster di atas adalah sebagai berikut : untuk kluster-0 terdapat bulan Januari, Maret, April,  Mei,  Juni,  Juli,  Agustus,  September,  Oktober,  November,  dan  Desember  yang  menjadi  anggotanya, sedangkan untuk kluster-1 hanya bulan Februari yang menjadi anggotanya. Untuk mengetahui titik centroid masing-masing kluster dapat dilihat pada tabel 2 berikut:
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
T ABEL 2
T ITIK CENTROID SEGMENTASI UMUR 17 TAHUN Attribute Kluster-0 Kluster-1 2018 53.818 61 2019 14.364 14 2020 14.091 123
Dari Analisa 2 kluster di atas, dilakukan analisis lebih lanjut dengan titik centroid yang terbentuk antar kelompok kluster maka kluster-1, yaitu bulan Februari diklasifikasikan sebagai bulan yang banyak pendonor dibandingkan kluster-0. Hal ini menjadi rekomendasi untuk PMI kota malang untuk meningkatkan program yang semakin banyak untuk para remaja umur 17 tahun terkait donor darah pada bulan Februari yang ada di kluster-1 dan bulan yang dipandang sepi pendonor, yaitu kluster-0.

## Segmentasi Umur 18-24 Tahun
Untuk segmentasi umur 18 hingga 24 tahun, untuk evaluasi DBI diperoleh sebagai berikut:
T ABEL 3
H ASIL DBI UNTUK SEGMENTASI UMUR 18-24 TAHUN K=2 K=3 K=5 0,839 0,811 0,848
Dari  hasil  DBI  di  atas  maka  pembentukan  k=3  adalah  yang  terbaik  karena  memiliki  nilai  DBI  terkecil dibandingkan k lainnya. Selanjutnya akan dikelompokkan kembali berdasarkan umur 18 hingga 24 tahun dan hasil anggota dari kluster di atas menggunakan aplikasi RapidMiner sesuai pada gambar 3 di bawah ini:
Gambar 3. Hasil pengelompokan menggunakan rapidminer untuk segmentasi usia 18-24 tahun
Dari gambar  3 di atas terdapat tiga kluster dimana kluster 0 ada pada bulan Januari, Februari, Agustus, dan November. Untuk kluster 1 ada pada bulan Juni, Juli, dan Desember. Untuk kluster 2 tersebar pada bulan
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
Maret, April, Mei, Sepetember dan Oktober. Titik centroid masing-masing kluster dapat dilihat pada tabel 4 di bawah:
T ABEL 4 T ITIK CENTROID SEGMEN UMUR 18-24 TAHUN Attribute Kluster-0 Kluster-1 Kluster-2 2018 1016.500 917.667 1540.200 2019 1014.500 579.667 1254.600 2020 920.250 669 815.400
Dari tabel 4 centroid di atas, maka untuk kluster rendah adalah kluster 1, kluster sedang ada di kluster 0 dan kluster tinggi berada pada kluster 2. Untuk kluster tinggi adalah kluster 2 di bulan Maret, April, Mei, September dan  Oktober,  sedangkan  kluster  rendah  di  bulan  Juni,  Juli  dan  Desember,  sehingga  PMI  dapat  membuat program di kedua kluster di atas.

## Segmentasi Umur 25-44 Tahun
Hasil evaluasi DBI yang dilakukan untuk segmentasi umur 25-44 tahun, dapat dilihat dari tabel 5 di bawah ini:
T ABEL 5 H ASIL DBI UNTUK SEGMENTASI UMUR 25-44 TAHUN K=2 K=3 K=5
0,885  0,733  0,626
Dari hasil DBI pada tabel 5, maka untuk segmentasi umur 25-44 tahun  pembentukan k=5 adalah yang terbaik karena  memiliki  nilai  paling  rendah.  Kemudian  dilakukan  pengelompokan  berdasarkan  umur  25  hingga  44 tahun menggunakan rapidminer seperti pada gambar 4 di bawah ini:
Gambar 4. Hasil pengelompokan menggunakan rapidminer untuk segmentasi usia 25-44 tahun
Pada gambar 4 terdapat 5 kluster, yaitu kluster 0 dikisaran bulan Maret dan November, untuk kluster 1 pada bulan April, sedangkan untuk kluster 2 dikisaran bulan Januari dan Mei. Selanjutnya untuk kluster 3 pada bulan Februari, Juni, Agustus, September dan Desember. Untuk kluster 4 pada kisaran bulan Juli dan bulan Oktober. Masing-masing titik centroid kluster dapat diketahui pada tabel 6 berikut:
T ABEL 6 T ITIK CENTROID SEGMEN UMUR 25-44 TAHUN Attribute Kluster-0 Kluster-1 Kluster-2 Kluster-3 Kluster-4 2018 1752 1694 1831 1610.400 2107 2019 1637 1722 1756.500 1610.800 1972 2020 1372 2470 1936 1685.400 1564.500
Dari  Analisa  5  kluster  dengan  memperhatikan  tabel  6  di  atas,  dilakukan  analisis  lebih  lanjut  dengan melihat titik tertinggi dan terendah dengan hasil kluster 4 untuk nilai tertinggi dan kluster 3 untuk nilai terendah. Hal ini menjadi rekomendasi untuk PMI kota malang untuk meningkatkan program untuk segmentasi umur 25-44 tahun di bulan Juli dan Oktober untuk pendonor tertinggi yang terletak pada kluster 4 dan bulan yang sepi pendonor di bulan Februari, Juni, Agustus, September dan Desember yang masuk dalam kluster 3.

## Segmentasi Umur 45-59 Tahun
Seperti pada segementasi sebelumnya, dilakukan evaluasi DBI untuk segmentasi umur 45-59 tahun dan dapat dilihat dari tabel 7 berikut:
T ABEL 7 H ASIL DBI UNTUK SEGMENTASI UMUR 45-59 TAHUN K=2 K=3 K=5 0,951 0,852 0,636
Dari hasil SBI di atas maka untuk segmentasi umur 45-59  pembentukan k=5 adalah yang terbaik. Hasil anggota dari kluster di atas diolah menggunakan aplikasi rapidminer dan hasilnya seperti pada gambar 5 di bawah ini:
Dari Analisa gambar 5 di atas dapat memperoleh hasil untuk kluster 0 pada bulan Januari, Juni, Agustus, September  dan  Desember.  Untuk  kluster  1  tersebar  pada  bulan  Juli,  sedangkan  untuk  kluster  2  pada  bulan April, untuk kluster 3 pada bulan Mei dan Oktober. Untuk kluster 4 tersebar pada bulan, Februari, Maret, dan bulan November. Kemudian dihitung titik centroid kluster selanjutnya, dapat dilihat pada tabel 8 di bawah ini:
T ABEL 8 T ITIK CENTROID SEGMEN UMUR 45-59 TAHUN Attribute Kluster-0 Kluster-1 Kluster-2 Kluster-3 Kluster-4 2018 928 1121 967 1001.500 854.667 2019 971 1008 1060 1143 948 2020 1127.600 1009 1541 1222 895.333
Selama tiga tahun data yang diambil, untuk segmentasi umur 45 hingga 59 tahun didapat hasil kluster tertinggi pada kluster 3 dan terendah pada kluster 4. Dapat direkomendasikan untuk PMI membuat program untuk pemdonor darah paling tinggi di bulan Mei dan Oktober yang terletak pada kluster 3, dan untuk bulan yang  bisa  dikatakan  sepia  tahu  rendah  pendonor  adalah  bulan  Februari,  Maret  dan  bulan  November  yang termasuk  dalam  kluster  4.  Berikut  ringkasan  hasil  donor  darah  kota  malang  berdasarkan  segmentasi  umur setelah dikelompokkan menggunakan menggunakan metode K-Means:

## T ABEL 9
H ASIL ANALISIS ( DALAM HITUNGAN BULAN ) KLUSTER TERTINGGI DAN TERENDAH SETIAP SEGMENTASI UMUR
Segmentasi Umur Hasil Analisis (bulan) Rendah Tinggi 17 Januari, Maret, April, Mei, Juni, Juli, Agustus, September, Oktober, November, Desember Februari 18-24 Juni, Juli, Desember Maret, April, Mei, September, Oktober 25-44 Februari, Juni, Agustus, September, Desember Juli, Oktober 45-59 Februari, Maret, November Mei, Oktober
Dari tabel 9 di atas dapat digunakan untuk pihak PMI dan pihak terkait untuk membuat program sesuai dengan bulan-bulan tertinggi dan terendah pendonor mendonorkan darahnya sesuai segmentasi umur.  Bulan oktober merupakan bulan dengan irisan segmentasi umur paling banyak, yaitu umur 18-24, umur 23-44 dan umur  45-59.  Sedangkan  unttuk  segmentasi  remaja  yaitu  17  tahun  bulan  februari  sebagai  bulan  terbaik  dan terbanyak untuk donor darah. Bulan dengan pendonor tertinggi ini bisa dimanfaatkan untuk memaksimalkan program donor. Disisi lain, untuk bulan terendah dari semua segmentasi umur cenderung berbeda beda. Namun irisan paling banyak ada pada bulan Juni dan Desember.

## IV. K ESIMPULAN
Pada penelitian ini, dataset donor dari PMI Kota malang dari tahun 2018-2020 diolah menggunakan algoritma k-means klustering.  Algoritma  ini  menghasilkan  luaran  kelompok  kluster.  Pada  panelitian  ini, dilakukan eksperimen dengan nilai kluster dan dievaluasi menggunakan DBI. Hasil dari kluster yang terbentuk dengan DBI terbaik, dianalisis kembali untuk mendapatkan karakteristik dari masing-masing kelompok kluster melalui titik centroid yang terbentuk untuk mencari tentang pola minat donor darah. Hal ini jarang dilakukan oleh penelitian yang sudah ada. Rata-rata hanya sampai terbentuknya kelompok kluster. Hasil penelitian ini memiliki pola bulan dengan pendonor yang tinggi adalah bulan Oktober, Juni, dan bulan Desember merupakan bulan  yang  terendah  orang  mendonorkan  darah.  Hal  ini  memungkinkan  untuk  meningkatkan  program  pada bulan  dengan  peminat  sedikit  dan  memaksimalkan  pada  bulan  yang  ramai  pendonor  sehingga  ketersediaan darah  di  kota  malang  selalu  aman  dan  terpenuhi.  Pada  penelitian  selanjutnya,  bisa  diperluas  dengan
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
perbandingan berbagai metode klastering seperti DBSCAN, Agglomerative, K-medoids untuk mempertajam terbentuknya kluster terbaik.

## D AFTAR P USTAKA
[1] H. Oktavia, “Stok Darah di PMI Kota Malang Rawan Menipis,” rri.co.id , 2021.
[2] B.  Malang,  “Jumlah  Donor  Darah  Menurut  Kelompok  Umur  dan  Bulanan  di  Kota  Malang  (Jiwa), 2018-2020,” Badan Pusat Statistik , 2022.
[3] G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data  Obat-Obatan,” J.  Nas.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  17–24,  2019,  doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[4] S.  Aulia,  “Klasterisasi  Pola  Penjualan  Pestisida  Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering  (Studi Kasus Di Toko Juanda Tani Kecamatan Hutabayu Raja),” Djtechno J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1– 5, 2021, doi: 10.46576/djtechno.v1i1.964.
[5] L. R. Ananda, “Clustering Untuk Menentukan Calon Mahasiswa Berprestasi,” Jiti , vol. 1, no. 2, pp. 16–19, 2018.
[6] M. R. Firdaus, A. Latif, and W. Gata, “Klasifikasi Kelayakan Calon Pendonor Darah Menggunakan Neura L Network,” Sistemasi , vol. 9, no. 2, p. 362, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i2.840.
[7] M.  Lestandy,  L.  Syafa’ah,  and  A.  Faruq,  “Classification  of  potential  blood  donors  using  machine learning algorithms approach,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  217–221, 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.2020.13619.
[8] E. B. Nugroho, M. T. Furqon, and N. Hidayat, “Klasifikasi Pendonor Darah Menggunakan Metode Support Vector Machine pada Dataset RFMTC,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 10, pp. 3860–3864, 2018, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/2751
[9] R. W. Sari, A. Wanto, and A. P. Windarto, “IMPLEMENTASI RAPIDMINER DENGAN METODE K-MEANS  (  STUDY  KASUS :  IMUNISASI  CAMPAK  PADA  BALITA  BERDASARKAN PROVINSI ),” vol. 2, pp. 224–230, 2018.
[10] J.  Nasional,  S.  Informasi,  V.  Riandaru,  H.  Lazuardi,  A.  Adhi,  and  C.  Lauw,  “Penerapan  Aplikasi RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar Dengan Metode Regresi Linier,” vol. 01, pp. 8–17, 2021.
[11] P. Seminar and N. Matematika, “Akurasi Algoritma Klasifikasi pada Software Rapidminer dan Weka,” vol. 4, pp. 493–499, 2021.
[12] U. Kokate, A. Deshpande, P. Mahalle, and P. Patil, “Data stream clustering techniques, applications, and models: Comparative analysis and discussion,” Big Data Cogn. Comput. , vol. 2, no. 4, pp. 1–30, 2018, doi: 10.3390/bdcc2040032.
[13] E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan  Data  Mining  Penjualan  Sepatu  Menggunakan  Metode  Algoritma Apriori,” vol. 4, no. 1, pp. 156–161, 2018.
[14] T. Jurnal, S. Dan, R. Rayuwati, and K. Koko, “Implementasi data mining untuk menentukan strategi penjualan buku bekas dengan pola pembelian konsumen menggunakan metode Apriori ( studi kasus : Kota Medan ),” vol. 16, no. 1, pp. 69–82, 2020.
[15] A. Anas and R. H. Delima, “Penerapan Data Mining Untuk Menganalisis Data Mahasiswa Baru STIE- GK Muara Bulian,” vol. 15, no. 2, pp. 119–128, 2021.
[16] P. Subekti, T. D. Andini, and M. Islamiyah, “Sistem Penentuan Konsentrasi Jurusan Bagi Mahasiswa Informatika  Menggunakan  Metode  K-Means  Di  Institut  Asia  Malang  Determination  System  for Department Concentration for Informatics Students Using the K-Means Method at the Institute of Asia Malang,” vol. 12, no. April, pp. 25–39, 2022, doi: 10.34010/jamika.v12i1.6452.
[17] B. Harahap, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Bahan Bangunan Laris (Studi Kasus Pada  UD.  Toko  Bangunan  YD  Indarung),”  pp.  394–403,  2019,  [Online].  Available: https://ptki.ac.id/jurnal/index.php/readystar/article/view/82
[18] D. . Jumadi, Bernard, “PENINGKATAN HASIL EVALUASI CLUSTERING DAVIES-BOULDIN INDEX  DENGAN  PENENTUAN  TITIK  PUSAT  CLUSTER  AWAL  ALGORITMA  K-MEANS,” UNIVERSITAS SUMATERA UTARA, 2018.
[19] Y. Arie Wijaya, D. Acmad Kurniady, E. Setyanto, W. Sanur Tarihoran, D. Rusmana, and R. Rahim, “Davies Bouldin Index Algorithm for Optimizing Clustering Case Studies Mapping School Facilities,” TEM J. , vol. 10, no. 3, pp. 1099–1103, 2021, [Online].
Available:
https://www.temjournal.com/content/103/TEMJournalAugust2021_1099_1103.pdf
[20] A.  Badruttamam  and  D.  A.  I.  Maruddani,  “PENERAPAN  ANALISIS  KLASTER  K-MODES DENGAN VALIDASI DAVIES BOULDIN INDEX DALAM MENENTUKAN KARAKTERISTIK KANAL YOUTUBE DI INDONESIA (Studi Kasus: 250 Kanal YouTube Indonesia Teratas Menurut Socialblade ),” vol. 9, pp. 263–272, 2020.