## Penentuan Jumlah Cluster Optimal Menggunakan Davies Bouldin Index pada Algoritma K-Means untuk Menentukan Kelompok Penyakit
Ibnu Fiki Fauzi 1 , Mochzen Gito Resmi 2 , Teguh Iman Hermanto 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Purwakarta ibnufiki38@wastukancana.ac.id

## ABSTRAK
Puskesmas  Jatiluhur  memberikan  pelayanan  kesehatan  bagi  masyarakat  setiap harinya. sekitar 60 orang lebih dari berbagai wilayah yang terdapat di lingkungan kecamatan Jatiluhur. Seiring dengan bertambahnya jumlah pasien tersebut, maka bertambah  pula  data  pasien  setiap  harinya,  sehingga  dari  data  tersebut  hanya digunakan  sebagai  arsip  untuk  melihat  riwayat  penyakit  pasien.  Salah  satu informasi data yang perlu diperhatikan yaitu mengenai kelompok penyakit pasien di lingkungan Puskesmas Jatiluhur. Untuk mempermudah proses pengelolaan data yang banyak diperlukan teknik menganalisis data, yaitu menggunakan teknik data mining. Dalam penelitian ini dilakukan teknik data mining dengan menggunakan algoritma  k-means.  Algoritma  k-means  merupakan  salah  satu  algoritma  data mining yang banyak digunakan dalam penelitian pengelompokan. Penelitian kali ini  akan  mengaplikasikan  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  sebagai  salah  satu  cara menentukan jumlah cluster paling optimal untuk menentukan kelompok penyakit pasien di lingkungan Puskesmas kecamatan Jatiluhur. Data yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  data  rekam  medis  pasien  berobat.  Pengujian  dilakukan dengan membentuk beberapa cluster diantaranya K2, K3 dan K4 untuk mencari evaluasi  pengujian  dengan  nilai  DBI  terkecil,  dimana  setelah  dilakukan  proses pengolahan data diketahui nilai terkecil adalah 0,406 yang terdapat pada cluster yang terbentuk sebanyak K3 dengan hasil clustering diperoleh cluster_0 sebanyak 28 anggota cluster_1 sebanyak 7 anggota dan cluster_2 sebanyak 102 anggota. Hasil  pengelompokan  penyakit  tersebut  dapat  dijadikan  dasar  penyuluhan kesehatan berdasarkan prioritas kelompok penyakit yang banyak diderita.
Kata  Kunci :  Data  Mining,  Davies  Bouldin  Index,  K-Means,  Puskesmas,  Rekam Medis

## ABSTRACT
Puskesmas Jatiluhur provides health services to the community every day. more than  60  people  from  various  areas  in  Jatiluhur  sub-district.  Along  with  the increasing number of patients, patient data also increases every day, so that the data  is  only  used  as  an  archive  to  view  patient  medical  history.  One  of  the information data that needs attention is regarding the disease group of patients in
the Puskesmas Jatiluhur environment. To simplify the data management process, many  analyze  data  techniques  are  needed,  namely  by  using  data  mining techniques. In this study, data mining techniques were carried out using the k- means algorithm. The k-means algorithm is a data mining algorithm that is widely used in clustering research. This study will apply the Davies Bouldin Index (DBI) as  a  way  to  determine  the  most  optimal  number  of  clusters  to  determine  the disease group of patients at the Puskesmas District Jatiluhur. The data used in this study were medical record data of patients undergoing treatment. The test was carried out by forming several clusters including K2, K3 and K4 to look for test evaluations  with  the  smallest  DBI  values,  where  after  processing  the  data  the smallest value was obtained, namely 0.406 which was found in the clusters formed as many as K3 with clustering results obtained as many as 28 members cluster_0, cluster_1 7 members and cluster_2 as many as 102 members. The results of these grouping  diseases  can  be  used  as  a  basis  for  health  counseling  based  on  the priority groups of diseases from which many suffer.
Keywords: Data  Mining,  Davies  Bouldin  Index,  K-Means,  Medical  Record, Puskesmas

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia memiliki salah satu instansi kesehatan yaitu Puskesmas yang merupakan instansi pemerintah  dengan  fungsi  memberikan  pelayanan  kepada  orang  yang  membutuhkan pengobatan.  Menurut  Permenkes  RI  Nomor  75  Tahun  2014  Puskesmas  adalah  fasilitas pelayanan  kesehatan  yang  menyelenggarakan  upaya  kesehatan  masyarakat  dan  upaya kesehatan perseorangan tingkat pertama, dengan lebih mengutamakan upaya promotif dan preventif, untuk mencapai derajat kesehatan masyarakat yang setinggi-tingginya di wilayah kerjanya.  Puskesmas  merupakan  salah  satu  instansi  kesehatan  yang  berada  ditingkat kecamatan, Puskesmas dapat menjangkau masyarakat disetiap daerah.
Kabupaten Purwakarta terletak di wilayah provinsi Jawa Barat, dengan 17 kecamatan. Setiap kecamatan  Purwakarta  memiliki  puskesmas,  dan  beberapa  kelurahan  memiliki  puskesmas sendiri. Berdasarkan dari data dasar Puskesmas provinsi Jawa Barat kementrian kesehatan Republik Indonesia tahun 2020 yang berhasil dihimpun, setidaknya ada 20 Puskesmas yang terdapat di kabupaten Purwakarta, termasuk Puskesmas Jatiluhur yang berada di kecamatan Jatiluhur.Tata kerja yang tertib, rapi, dan teliti diperlukan untuk menghasilkan informasi yang cepat, akurat, dan tepat waktu sesuai kebutuhan untuk mewujudkan pelayanan kesehatan yang baik. Seperti instansi kesehatan pada umumnya.
Puskesmas Jatiluhur memberikan pelayanan kesehatan bagi masyarakat setiap harinya, sekitar 60 orang lebih dari berbagai wilayah yang terdapat di lingkungan kecamatan Jatiluhur.  Seiring dengan bertambahnya jumlah pasien tersebut, maka bertambah pula data pasien pada setiap harinya, sehingga dari data tersebut hanya digunakan sebagai arsip saja untuk melihat riwayat penyakit pasien. Salah satu informasi data yang perlu diperhatikan yaitu mengenai kelompok penyakit pasien di lingkungan Puskesmas Jatiluhur. Sehingga nantinya dapat membantu pihak Puskesmas  Jatiluhur  maupun  pihak  terkait  untuk  dijadikan  informasi  baru  yang  berguna sebagai bahan atau dasar penyuluhan kesehatan kepada masyarakat. Untuk mempermudah proses  pengelolaan  data  yang  banyak,  suatu  instansi  kesehatan  seperti  halnya  Puskesmas Jatiluhur diperlukan teknik menganalisis data untuk mengetahui kelempok penyakit pasien di

## Penentuan Jumlah Cluster Optimal Menggunakan Davies Bouldin Index pada Algoritma K-Means untuk Menentukan Kelompok Penyakit
lingkungan  Puskesmas  Jatiluhur.  Salah  satunya  yaitu  menggunakan  teknik  data mining, sehingga data yang banyak tersebut dapat dimanfaatkan secara optimal.
Data mining  adalah  teknik  pengolahan  data  berskala  besar  yang  dapat  menghasilkan pengetahuan  baru  (Setiyani  et  al.,  2020).  Data mining    bertujuan  dan  berguna  untuk menemukan pola data dengan jumlah data yang besar (Azhari et al., 2021). Salah satu metode yang dapat digunakan dalam data mining adalah metode clustering, yang merupakan teknik klasifikasi tanpa pengawasan yang mengklasifikasikan dataset berdasarkan kriteria kesamaan tertentu  (Rustam  et  al.,  2018).  Algoritma k-means  adalah  algoritma  clustering  klasik berdasarkan partisi yang mudah dipahami, sederhana, dan konvergensi cepat.
Untuk  melakukan  penentuan  tingkat  kualitas  hasil clustering,  dilakukan  evaluasi  clustering. penentuan  jumlah cluster  terbaik  pada  penelitian  ini  menggunakan  Davies  Bouldin  Index sebagai evaluasi hasil clustering. Davies Bouldin Index (DBI), yang diperkenalkan pertama kali oleh David L. Davies dengan Donald W. Bouldin pada tahun 1979, adalah salah satu cara untuk mengukur validitas atau jumlah cluster paling optimal dalam metode pengelompokan, di mana kohesi adalah jumlah dari kedekatan data terhadap titik pusat cluster dari cluster yang diikuti (Muningsih et al., 2021). Dengan menggunakan evaluasi DBI dilakukan skema evaluasi internal cluster yang dimana kualitas hasil cluster berdasarkan dari banyaknya dan kedekatan antara data hasil cluster.
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Rahayu Anggraini, Elin Haerani, Jasril, Iis Afrianty dalam penelitiannya yang berjudul “Pengelompokan Penyakit Pasien Menggunakan Algoritma K-means”. Analisis ini mengelompokan penyakit pasien, Data yang digunakan terdiri dari 3875 record dan 5 atribut yaitu Jenis Kelamin, Jenis Peserta, Diagnosa, Status Pulang, Alamat. Dari pengujian  menggunakan  algoritma k-means  menunjukkan  hasil  clustering  yaitu  cluster  1 sebanyak  710  data  sedangkan cluster  2  dengan  jumlah  3165  data.  Hasil  dari  penelitian menunjukkan bahwa penggunaan 2 cluster menjadi cluster terbaik (Anggraini et al., 2022).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan cluster  optimal  dengan  menggunakan  Davies Bouldin  Index  pada  algoritma  k-means,  serta  pembentukan  kelompok  penyakit  pasien  dari hasil  penentuan cluster  optimal  yang  tersebar  dilingkungan  Puskesmas  Jatiluhur  dengan algoritma k-means,  sehingga  dapat  dihasilkan  informasi  sebagai  pengetahuan  baru,  serta dijadikan sebagai dasar penyuluhan kesehatan berdasarkan prioritas kelompok penyakit yang banyak diderita.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  penelitian  ini,  tinjauan  pustaka  mencakup  pemahaman  serta  pengetahuan  mengenai proses metode data mining yang digunakan, yaitu Knowledge Discovery in Database (KDD), Algoritma K-Means dan Davies Bouldin Index (DBI).

## 2.1 Knowledge Discovery in Database (KDD)
Suatu proses komputasi yang menggunakan algoritma matematika untuk membuat ekstraksi data dan memperhitungkan tindakan yang mungkin dilakukan di masa depan biasa disebut Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD).  Hasil  dari  KDD  adalah  pengetahuan  yang sebelumnya  tidak  diketahui,  potensial,  dan  bermanfaat  (Muttaqin  &  Defriani,  2020).  Pada Gambar 1 terdapat tahapan proses yang ada pada KDD.
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery in Database (KDD)
(Sumber : (Muttaqin & Defriani, 2020))

## 2.2 Algoritma K-Means
Algoritma k-means  adalah  salah  satu  algoritma  clustering  yang  paling  sederhana  yang didasarkan pada nilai titik centroid, yang merupakan titik pusat cluster (Rohmatullah et al., 2020). Algoritma k-means menggabunggkan setiap objek yang diamati ke dalam kelompok dengan mean terdekat. Tujuan algoritma adalah untuk menemukan pusat kelompok dalam data  sebanyak  iterasi  perbaikan  yang  dilakukannya.  Jumlah  nilai  K  akan  ditentukan  untuk membentuk  jumlah cluster,  kemudian  pencarian  nilai  titik  centroid,  pengelompokan  data berdasarkan  jumlah cluster  yang  telah  ditentukan.  Jika  titik  centroid  berubah  maka  akan dilakukan lagi pemilihan titik centroid hingga diketahui tidak ada perubahan pada titik centroid (Nurahman et al., 2022). Berikut merupakan gambaran langkah-langkah pada algoritma k- means (Muliono & Sembiring, 2019).
1. Menentukan jumlah k cluster yang akan dibentuk. Penentuan jumlah k cluster biasanya didasarkan pada beberapa faktor teoritis dan konseptual. Faktor-faktor ini diusulkan untuk menentukan jumlah k cluster.
2. Menentukan centroid awal (titik awal pusat cluster). Penentuan centroid awal dilakukan secara  acak,  yang  diambil  dari  beberapa  objek  yang  tersedia  sebanyak  jumlah  dari  k cluster.  Kemudian  untuk  menentukan  centroid  baru  pada  iterasi  berikutnya,  dengan menggunakan rumus persamaan (1) sebagai berikut (Sari & Chotijah, 2022):
𝐶 =   ∑ (𝑥 !" + 𝑥 !# + ⋯ + 𝑥 !$ )/𝑗 $ % !&"
(1)
Keterangan:
C = centroid nilai rata-rata dari cluster
x = nilai data ke- dalam cluster
j = jumlah anggota data pada cluster
3. Menghitung jarak dari setiap objek terhadap nilai centroid dari masing-masing data cluster, dengan rumus Euclidian Distance pada persamaan (2) sebagai berikut (Srimurdianti et al., 2023):
𝐷 ' = -(𝑥 "! − 𝑥 "( ) # + ⋯ + (𝑥 )! − 𝑥 )( ) # (2)
Keterangan:
D E = jarak data ke i terhadap pusat cluster j
x ki = data ke i pada atribut data ke k
x kj = nilai titik pusat ke j pada atribut ke k
4. Menghitung  masing-masing  objek  ke  dalam  titik  pusat cluster  (centroid)  yang  paling terdekat.
5. Melakukan  iterasi  ke-i,  kemudian  tentukan  posisi centroid  baru  dengan  menggunakan persamaan sebelumnya.
6. Mengulangi  langkah  pada  poin  3  jika  posisi centroid  baru  tidak  sama  dan  iterasi  atau perulangan akan berhenti jika rasio tidak lebih besar dari nilai rasio sebelumnya hingga hasil perngitungan di masing-masing data konvergen.

## 2.3 Davies Bouldin Index (DBI)
Davies Bouldin Index (DBI) mempunyai fungsi untuk memaksimalkan jarak inter-cluster, dan juga mencoba meminimalkan jarak antar-titik pada cluster pada saat yang bersamaan. Nilai rata-rata  yang  similar  antara  setiap cluster  dan  paling  mirip  merupakan  ukuran  dari  DBI. Semakin rendah nilai DBI atau bernilai postif yang mendekati nol, maka menunjukkan skema cluster terbaik (Mayadi, Siti Setiawati, 2022). Berikut merupakan gambaran langkah-langkah untuk menghitung nilai Davies Bouldin Index (Septiani et al., 2022)(Irwan et al., 2023).
1. Menghitung Sum of Square Within Cluster (SSW) merupakan keterikatan antara anggota satu cluster  atau  seberapa  mirip  antara  anggota  satu  dan  lainnya,  serta  semakin  kecil semakin  baik  dikarenakan  semakin  mirip.  SSW  dihitung  untuk  mengetahui matrik/kohesi/homogenitas. Kohesi adalah hubungan antara anggota kelompok dalam satu kelompok, dengan rumus persamaan (3) berikut (Amrulloh, 2023).
𝑆𝑆𝑊 = " * ! ∑ 𝑑(𝑥 ( . 𝑐 ! ) * ! (&" (3)
Keterangan:
m i = jumlah data pada cluster ke-i
x = data dalam cluster
d(x,c) = jarak data ke centroid
x i = data pada cluster tersebut
c i = pusat centroid cluster ke-i
2. Menghitung Sum of Square Between Cluster (SSB), yang merupakan jarak yang cukup besar antar kelompok sehingga terpisah dari kelompok lain, bertujuan untuk mengetahui separasi  atau  heterogenitas.  Separasi  adalah  perbedaan  antara  kelompok  satu  dengan yang lainnya, dengan rumus persamaan (4) berikut (Sisfotenika, 2022).
𝑆𝑆𝐵 !( = 𝑑(𝑐 ! . 𝑐 ( ) (4)
Keterangan:
c i = cluster 1
c j = cluster lainnya
d(c i . c j ) = jarak antara centroid satu
3. Menghitung Rasio berfungsi untuk dapat mengetahui seberapa bagus nilai perbandingan cluster satu dengan cluster lainnya. Jumlah separasi harus lebih besar daripada kohesi, dengan rumus persamaan (5) berikut (Wahyudi & Pujiastuti, 2022).
𝑅 !( = ++, ! -++, " ++. !" (5)
Keterangan:
R ij = rasio antar cluster
SSW i = cluster 1
SSW j = cluster 2
SSB ij = separasi dari cluster 1 dan 2
4. Mengitung DBI ( Davies Bouldin Index), dengan rumus persamaan (6) berikut (Prasetyo et al., 2023).
𝐷𝐵𝐼 = " ) ∑ 𝑚𝑎𝑥 !/( (𝑅 !( ) ) !&" (6)
Keterangan:
k = cluster yang ada
R i,j = rasio antar cluster i dan j
Max = dicari rasio atara cluster yang terbesar

## 3. METODOLOGI
Pada  penelitian  ini  terdapat  3  tahapan,  tahapan  pertama  melakukan  pengumpulan  data, tahapan kedua melakukan proses data mining dengan menggunakan Knowladge Discovery in Database  (KDD)  dan  tahapan  yang  terakhir  yaitu  kesimpulan.  Berikut  merupakan  tahapan metode penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Sumber data yang digunakan pada penelitian ini merupakan data rekam medis pasien berobat di Puskesmas kecamatan Jatiluhur, dari rentang waktu bulan juni 2019 sampai dengan bulan agustus 2019, dengan jumlah data sebanyak 2496 record. Berikut merupakan contoh dataset rekam medis pasien berobat, dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Awal Rekam Medis Pasien Berobat Pasien Alamat Tahun lahir Jenis kelamin Status pasien Poli Status bayar Diagnosa 1 Cikao Bandung 2016 L Lama MTBS Umum Gastroemteritis 2 Cikao Bandung 1973 L Lama Lansia BPJS ISPA 3 Cikao Bandung 1963 P Lama Lansia BPJS Myalgia : : : : : : : : 2496 Mekargalih 1957 P Lama Lansia BPJS Arthralgia 3.2 Proses Data Mining
Proses data mining menggunakan Knowladge Discovery in Database dengan tahapan yang dilakukan sebagai berikut:
1. Data Selection, Pada tahapan ini dilakukan penyeleksian atribut terhadap data awal pasien berobat.  Penyeleksian  data  ini  bertujuan  untuk  memilih  atribut  mana  saja  yang  akan digunakan ataupun yang tidak akan digunakan. Atribut yang akan digunakan yaitu atribut Alamat dan Diagnosa, selanjutnya dilakukan pengolahan dengan analisis data mining dan antribut data yang tidak digunakan akan dibuang.
2. Pre-processing/Cleaning  Data,  dataset  yang  telah  dibangun  pada  tahapan  sebelumnya kemudian  dilakukan  pembersihan  untuk  mendapatkan dataset  yang  lebih  baik.  Pada dasarnya  data  rekam  medis  pasien  terdapat  data  yang  lengkap  dan  juga  yang  tidak lengkap, termasuk data yang memiliki nilai yang kosong ( missing value). Pada proses data mining data seperti itu akan memberikan hasil yang kurang baik pada akhirnya. Maka dari itu deperlukan satu tahap yaitu tahap pre-processing atau tahap cleaning data yang harus dilakukan  pada  data  pasien,  agar  data  yang  tidak  diperlukan  maupun  kosong  dapat dihilangkan.
3. Transformation Data, Pada tahap transformation data menggunakan pendekatan/teknik atribut construction dimana pembentukan atribut baru dari atribut yang sudah ada untuk membantu  meningkatkan  ketelitian/ketepatan  dan  pemahaman  struktur  data. Pembentukan  atribut  berdasarkan  atribut  hasil  dari pre-processing/cleaning  data  yaitu atribut Alamat dan Diagnosa dengan membentuk hasil kalkulasi jumlah diagnosa penyakit dari setiap daerah di ruang lingkup Puskesmas Kecamatan Jatiluhur. Berikut merupakan data yang telah dilakukan transformasi, dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data yang Telah Dikakukan Transformasi Diagnosa Jumlah kasus Diagnosa Jumlah kasus Diagnosa Jumlah kasus Abses 47 Kanker Payudara 4 Faringitis 12 Amenorea 11 Katarak 32 Febris 116 Anemia 14 Kelainan Struktur Tulang 1 Fibrilasi Atrium 27 Appendisitis 2 Konjungtivitis 36 Fibroadenoma 4 Arthralgia 46 Konstipasi 5 Fraktur Tibia 1 Asma 62 Koreng 1 Gastritis 17 Asma Bronkial 7 Limpa Denopati 11 Gastroemteritis 70 Autoimun Disease 4 Lipoma 1 GERD 6 B20 4 Low Back Pain 36 Gout 23 Batu Ginjal 1 Malaria 18 Hearing Loss Unspecified 1 Bell Palsy 1 Mastoiditis 2 Hemanggiyoma 4 Benign Neoplasm 2 Menometroragia 4 Hemonoid 1 Benign Prostatic Hyperplasia 3 Myalgia 55 Hemoptoe 3 Bronkitis 32 Myopia 9 Hemoroid 8 Bronkitis Kronis 2 Nasofaringitis Akut 2 Hepatitis B 4 Bronkopneumonia 29 Neprolithiasis 6 Hernia 6 Cardio Vascular Disease 2 Neurodermatitis 15 Hernia Inguinal 5 Cephalgia 55 Oedema 3 Hernia Nukleus Pulposus 4 Cervitis 2 Osteoartritis 54 Hipertensi 149 Ches Pain 8 Otalgia 1 Hordeolum 8 Chronic Kidney Diseas 8 Otitis Media Akut 16 Hypertensive Heart Diseases 34 Chronic Liver Disease 1 Otitis Media Kronik 5 Impetigo 8 Clavus 13 Otitis Media Perforata 1 Iritasi Mata 1 Colitis 2 Otitis Media Sufuratif Kronik 1 ISPA 163
Diagnosa Jumlah kasus Diagnosa Jumlah kasus Diagnosa Jumlah kasus Commont Cold 129 Papiloma 3 TB Abdenoma 1 Congestive Heart Failure 16 Paralisis Nervus Fasialis 1 TB Kelenjar 3 Coronary Artery Disease 22 Paronikia 3 TB Paru 111 Coronary Heart Disease 3 Parotitis 8 TBC 32 Cystitis 29 Paru Obstruktif Kronik 25 Thalasemia 1 Dacriocititis 1 Pertusis 1 Tic Fasialis 1 Demam Tipoid 3 Prolaps Uteri 1 Tinea 20 Deman Berdarah Dangue 2 Pseudophakia 3 Tinea Capitis 1 Demensia 1 Ptyriasis Rosea 5 Tinea Corporis 2 Dermatitis 86 Rheumatoid Arthritis 1 Tinea Seboroik 1 Dermatitis Kontak Alergi 38 Rhinitis 25 Tinitus Kronis 4 Dermatitis Numularis 1 Rhino Faringitis Akut 6 Tonsilo Faringitis Akut 7 Dermatitis Seboroik 4 Scabies 5 Tonsilofaringitis 31 Diabetes Melitus 68 Selulitis 10 Tumor Laryns 1 Difteri 1 Sequale Stroke 1 Typoid Fever 6 Disentri 2 Sindrome Nefrotik 1 Urtikaria 34 Dislipidemia 12 Sinusitis 3 Varicella 15 Dyspepsia 132 Skizofrenia 31 Varises 1 Epilepsi 15 Stomatitis 24 Vertigo 39 Epistaksis 3 Stroke 28 Vomitus 6 Facial Nerve Disorder 2 Takikardia 6 Vulnus Excoriasi 4 Vulnus Scissum 3 Vulvus Lecaratum 9
4. Data Mining  (Algoritma  K-means),  pada  tahapan  ini  dilakukan  proses  pemodelan  data mining  terhadap  dataset  rekam  medis  pasien  yang  telah  melalui  proses  tahapan sebelumnya  dengan  menggunakan  algoritma k-means  untuk  dilakukan  penentuan kelompok  penyakit.  Pada  tahapan  pemodelan  data mining  ini  akan  dilakukan  testing pembentukan beberapa cluster yaitu K2, K3 dan K4 untuk mengetahui cluster yang paling optimal.  Pada  tahapan  ini  pemodelan  data mining  dengan  algoritma  k-means  akan  di implementasikan  menggunakan  aplikasi RapidMiner  dengan  operator  yang  digunakan sebagai berikut: Satu operator Read Excel digunakan untuk melakukan import file data rekam  medis  berekstensi  .xlsx  ( Excel),  satu  operator  Multiply  digunakan  untuk  untuk memperbanyak  pengujian  pada  operator k-means  dan  3  operator  k-means,  digunakan untuk pengelompokan data dengan algoritma k-means dengan masing-masing operator dibentuk cluster sebanyak K2, K3 dan K4. Berikut merupakan hasil rancangan model k- means pada aplikasi RapidMiner, dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Rancangan Model K-Means
5. Evaluasi  ( Davies  Bouldin  Index),  Pada  tahapan  evaluasi  bertujuan  untuk  dilakukan pengujian terhadap kualitas dari hasil cluster yang terbentuk yaitu K2, K3 dan K4 dengan menggunakan Davies  Bouldin  Index.  Untuk  mendapatkan  nilai  Davies  Bouldin  Index, dilakukan penambahan operator Performance Distance pada modelling k-means clustering dalam aplikasi RapidMiner digunakan untuk mengetahui nilai Davies Bouldin Index pada setiap cluster  yang  terbentuk.  Berikut  merupakan  rancangan  model  k-means  dengan dengan penambahan operator Performance Distance, dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Modelling K-Means dengan Operator Performance Distance (DBI)
6. Knowledge  Presentation,  Tahapan  selanjutnya  adalah  memvisualisasikan  data  atau knowladge presentation, dimana data rekam medis pasien yang telah dilakukan proses data mining akan divisualisaikan agar lebih mudah dipahami dan diharapkan dapat diambil tindakan berdasarkan analasis.

## 3.3 Kesimpulan
Kesimpulan merupakan tahapan menyimpulkan dari keseluruhan hasil penelitian yang telah dilakukan.
Penentuan Jumlah Cluster Optimal Menggunakan Davies Bouldin Index pada Algoritma K-Means untuk Menentukan Kelompok Penyakit

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses pengolahan data dengan menggunakan algoritma k-means clustering dan dilakukan evaluasi  pengujian  dari  setiap cluster  yang  di  bentuk  yaitu  K1,  K2  dan  K3  dengan menggunakan Davies Bouldin Index, maka didapatkan hasil nilai Davies Bouldin Index dari setiap cluster yang dibentuk. Berikut merupakan hasil nilai Davies Bouldin Index, dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Nilai Davies Bouldin Index (DBI) Pada Setiap Cluster
Cluste yang terbentuk Nilai DBI K2 0,408 K3 0,406 K4 0,409
Berdasarkan nilai DBI dari sejumlak K uji yang terdapat pada Tabel 3. Dapat diketahui bahwa nilai DBI yang paling kecil terdapat pada K = 3 yaitu sebesar 0,406. Maka dapat dikatakan cluster paling optimal adalah tiga cluster, karena semakin kecil nilai DBI yang diperoleh (non- negatif >= 0), maka semakin baik cluster yang diperoleh dari proses pengclusteran k-means yang dilakukan (Ramadhani et al., 2022).
Dari  hasil  pengujian  terhadap cluster  yang  paling  optimal  dengan  menggunakan  eveluasi Davies  Bouldin  Index,  cluster  optimal  terdapat  pada  cluster  yang  terbentuk  sebanyak  3 kelompok.  Berikut  merupakan  hasil  data  rekam  medis  setelah  dilakukan  proses k-means clustering untuk dilakukan pengelompokan penyakit, dengan cluster yang terbentuk sebanyak 3 kelompok dengan jumlah anggota dari masing-masing cluster. Dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Hasil Cluster Model dengan Jumlah Anggota Cluster
Dari Gambar 5, dapat diketahui untuk cluster 0 memiliki 28 anggota diagnosa penyakit, cluster 1 memiliki 7 anggota diagnosa penyakit dan cluster 2 memiliki 102 anggota diagnosa penyakit.
Berikut  merupakan  visualisasi  hasil  sebaran  kelompok  penyakit  dengan  menggunakan scatter/bubble chart, dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Visualisasi Sebaran Kelompok Penyakit
Dari hasil visualisasi pada Gambar 6, dapat diketahui dari hasil analisis bahwa setiap cluster untuk  kategori  kelompok  penyakit  berdasarkan  jumlah  kasus  tingkat  sebaran  di  bedakan menjadi:
1. Cluster 0, kelompok penyakit dengan tingkat sebaran sedang
2. Cluster 1, kelompok penyakit dengan tingkat sebaran tinggi
3. Cluster 2, kelompok penyakit dengan tingkat sebaran rendah
Untuk  data  anggota  kelompok  penyakit  berdasarkan clusternya  dapat  dilihat  pada  Tabel  4 berikut.
Tabel 4. Anggota Kelompok Penyakit Berdasarkan Clusternya Cluster  Jumlah anggota Diagnosa penyakit 0 28 Abses,  Arthralgia,  Asma,  Bronkitis,  Bronkopneumonia,  Cephalgia,  Coronary Artery Disease, Cystitis, Dermatitis Kontak Alergi, Diabetes Melitus, Fibrilasi Atrium,  Gastroemteritis,  Gout,  Hypertensive  Heart  Diseases,  Katarak, Konjungtivitis, Low Back Pain, Myalgia, Osteoartritis, Paru Obstruktif Kronik, Rhinitis,  Skizofrenia,  Stomatitis,  Stroke,  TBC,  Tonsilofaringitis,  Urtikaria, Vertigo 1 7 Commont Cold, Dermatitis, Dyspepsia, Febris, Hipertensi, ISPA, TB Paru 2 102 Amenorea, Anemia, Appendisitis, Asma Bronkial, Autoimun Disease, B20, Batu Ginjal ,  Bell  Palsy,  Benign  Neoplasm,  Benign  Prostatic  Hyperplasia,  Bronkitis Kronis, Cardio Vascular Disease, Cervitis, Ches Pain, Chronic Kidney Diseas,
Chronic Liver Disease, Clavus, Colitis, Congestive Heart Failure, Coronary Heart Disease,  Dacriocititis,  Demam  Tipoid,  Deman  Berdarah  Dangue,  Demensia, Dermatitis  Numularis,  Dermatitis  Seboroik,  Difteri,  Disentri,  Dislipidemia, Epilepsi, Epistaksis, Facial Nerve Disorder, Faringitis, Fibroadenoma, Fraktur
Penentuan Jumlah Cluster Optimal Menggunakan Davies Bouldin Index pada Algoritma K-Means untuk Menentukan Kelompok Penyakit
Cluster  Jumlah anggota Diagnosa penyakit Tibia, Gastritis, GERD, Hearing Loss Unspecified, Hemanggiyoma, Hemonoid, Hemoptoe,  Hemoroid,  Hepatitis  B,  Hernia,  Hernia  Inguinal,  Hernia  Nukleus Pulposus,  Hordeolum,  Impetigo,  Iritasi  Mata,  Kanker  Payudara,  Kelainan Struktur  Tulang,  Konstipasi,  Koreng,  Limpa  Denopati,  Lipoma,  Malaria, Mastoiditis,  Menometroragia,  Myopia,  Nasofaringitis  Akut,  Neprolithiasis, Neurodermatitis,  Oedema,  Otalgia,  Otitis  Media  Akut,  Otitis  Media  Kronik, Otitis Media Perforata, Otitis Media Sufuratif Kronik, Papiloma, Paralisis Nervus Fasialis,  Paronikia,  Parotitis,  Pertusis,  Prolaps  Uteri,  Pseudophakia,  Ptyriasis Rosea, Rheumatoid Arthritis, Rhino Faringitis Akut, Scabies, Selulitis, Sequale Stroke, Sindrome Nefrotik, Sinusitis, Takikardia, TB Abdenoma, TB Kelenjar,
Thalasemia, Tic Fasialis, Tinea, Tinea Capitis, Tinea Corporis, Tinea Seboroik,
Tinitus Kronis, Tonsilo Faringitis Akut, Tumor Laryns, Typoid Fever, Varicella,
Varises, Vomitus, Vulnus Excoriasi, Vulnus Scissum, Vulvus Lecaratum
Dari  Tabel  4  diatas,  dapat  diketahui  bahwa  diagnosa  penyakit Commont  Cold,  Dermatitis, Dyspepsia,  Febris,  Hipertensi,  ISPA,  TB  Paru  memiliki  tingkat  kasus  yang  paling  banyak persebarannya  di  lingkungan  Puskesmas  Jatiluhur,  maka  dapat  dijadikan  sebagai  perioritas untuk  penyuluhan  terhadap  kelompok  penyakit  tersebut  guna  menekan  tingkat persebarannya.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  pengolahan  data  rekam  medis  yang  telah  dipaparkan  sebelumnya dengan  menggunakan  algoritma k-means dengan evaluasi pengujian menggunakan Davies Bouldin  Index  (DBI)  pada  setiap  cluster  yang  dibentuk  yaitu  K2,  K3  dan  K4.  Maka  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma k-means  dengan  evaluasi  pengujian  dengan  nilai  DBI  dapat menentukan  jumlah cluster  optimal,  dengan  cluster  yang  terbentuk  sebanyak  K3.  Hasil clustering yang diperoleh berupa pengelompokan penyakit berdasarkan jumlah kasus sebaran dengan  kategori  rendah,  sedang  dan  tinggi.  Dikarenakan  keterbatasan  waktu  dan  tenaga, peneliti  menyadari  bahwa  hasil  penelitian  ini  masih  jauh  dari  kata  sempurna.  Karena  hal tersebut  untuk  penelitian  berikutnya  bisa  dilakukan  komparasi  maupun  kombinasi  dengan metode yang lain.

## 6. DAFTAR RUJUKAN
Amrulloh,  K.  (2023). Comparison  Between  Davies-Bouldin  Index  and  Silhouette  Coefficient Evaluation Methods in Retail Store Sales Transaction Data Clusterization Using K-Medoids Algorithm. 1952–1961. https://doi.org/10.46254/sa03.20220384
Anggraini, R., Haerani, E., Jasril, J., & Afrianty, I. (2022). Pengelompokkan Penyakit Pasien Menggunakan  Algoritma  K-Means. JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer),  9(6),  1840. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i6.5145
Azhari, S. M., Pudjiantoro, T. H., & Santikarama, I. (2021). Klasterisasi Outlet Berdasarkan Data Penjualan Dengan Menggunakan Algoritma K-Medoids. JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani), 5(2), 69. https://doi.org/10.26874/jumanji.v5i2.93
Irwan, I., Sanusi, W., Anwar, A. S., & Rahman, A. (2023). The Implementation of Spatial Model with K-Means Clustering Method to Cluster Flood Affected Areas in Bone Regency. ARRUS Journal of Social …, 3(2), 186–195.
https://sainsmat.org/index.php/soshum/article/view/1771%0Ahttps://sainsmat.org/inde x.php/soshum/article/download/1771/1114
Mayadi, Siti Setiawati, W. P. (2022). Pelita teknologi. 17(2), 1–11.
Muliono, R., & Sembiring, Z. (2019). Data Mining Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Untuk  Klasterisasi  Tingkat  Tridarma  Pengajaran  Dosen. CESS  (Journal  of  Computer Engineering, System and Science), 4(2), 2502–2714.
Muningsih,  E.,  Maryani,  I.,  &  Handayani,  V.  R.  (2021).  Penerapan  Metode  K-Means  dan Optimasi  Jumlah  Cluster  dengan  Index  Davies  Bouldin  untuk  Clustering  Propinsi Berdasarkan  Potensi  Desa. Jurnal  Sains  Dan  Manajemen,  9(1),  95–100. https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/evolusi/article/view/10428/4839
Muttaqin, M. R., & Defriani, M. (2020). Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa. ILKOM Jurnal Ilmiah, 12(2), 121–129. https://doi.org/10.33096/ilkom.v12i2.542.121-129
Nurahman,  N.,  Purwanto,  A.,  &  Mulyanto,  S.  (2022).  Klasterisasi  Sekolah  Menggunakan Algoritma K-Means berdasarkan Fasilitas, Pendidik, dan Tenaga Pendidik. MATRIK : Jurnal Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan  Rekayasa  Komputer,  21(2),  337–350. https://doi.org/10.30812/matrik.v21i2.1411
Prasetyo, M., Ansori, N. A., Firdausi, Y., & Wahid, M. F. (2023). Implementation of K-Means Clustering for Analysis Students English Proficiency. Science and Technology │, 1(1), 31– 35.
Ramadhani, S., Azzahra, D., & Z, T. (2022). Comparison of K-Means and K-Medoids Algorithms in  Text  Mining  based  on  Davies  Bouldin  Index  Testing  for  Classification  of  Student’s Thesis. Digital  Zone:  Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi,  13(1),  24–33. https://doi.org/10.31849/digitalzone.v13i1.9292
Rohmatullah,  A.,  Rahmalia,  D.,  &  Pradana,  M.  S.  (2020).  Klasterisasi  Data  Pertanian  Di Kabupaten  Lamongan  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Dan  Fuzzy  C  Means. Jurnal Ilmiah Teknosains, 5(2), 86–93. https://doi.org/10.26877/jitek.v5i2.4254
Rustam,  S.,  Santoso,  H.  A.,  &  Supriyanto,  C.  (2018).  Optimasi  K-Means  Clustering  Untuk Identifikasi  Daerah  Endemik  Penyakit  Menular  Dengan  Algoritma  Particle  Swarm Optimization  Di  Kota  Semarang. ILKOM  Jurnal  Ilmiah,  10(3),  251–259. https://doi.org/10.33096/ilkom.v10i3.342.251-259
Sari, M. A. P., & Chotijah, U. (2022). Pengelompokan Anggota Divisi Himpunan Mahasiswa Jurusan  Pada  Universitas  “Xyz”  Dengan  Metode  K-Means  Clustering. Antivirus :  Jurnal Ilmiah Teknik Informatika, 16(1), 52–62. https://doi.org/10.35457/antivirus.v16i1.2139
Septiani,  I.  W.,  Fauzan,  A.  C.,  &  Huda,  M.  M.  (2022).  Implementasi  Algoritma  K-Medoids Dengan Evaluasi Davies-Bouldin-Index Untuk Klasterisasi Harapan Hidup Pasca Operasi Pada  Pasien  Penderita  Kanker  Paru-Paru. Jurnal  Sistem  Komputer  Dan  Informatika (JSON), 3(4), 556. https://doi.org/10.30865/json.v3i4.4055
Setiyani,  L.,  Wahidin,  M.,  Awaludin,  D.,  &  Purwani,  S.  (2020).  Analisis  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Metode  Data  Mining  Naïve  Bayes :  Systematic
Review. Faktor Exacta, 13(1), 35. https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v13i1.5548
Sisfotenika, J. (2022). Pengelompokkan Kebutuhan Air Bersih Di Indonesia Periode 2012-2017 Menggunakan Algoritma K-Means Clustering of Clean Water Needs in Indonesia for the 2012-2017 Period Using the K-Means Algorithm. 12(2), 203–212.
Srimurdianti,  A.,  Sukamto,  Setiawan,  W.,  Esyudha,  E.,  &  Pratama.  (2023). JEPIN  (Jurnal Edukasi  dan  Penelitian  Informatika)  Data  Mining  untuk  Pengelompokan  Saham  pada Sektor Energi dengan Metode K-Means. 9(1), 76–81.
Wahyudi,  M.,  &  Pujiastuti,  L.  (2022).  Comparison  of  K-Means  Clustering  and  K-Medoids  in Clustering Fresh Milk Production in Indonesia. Jurnal Bumigora Information Technology (BITe), 4(2), 243–254. https://doi.org/10.30812/bite.v4i2.2104