## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 639−647 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4755

## Clustering Data Pasien Berdasarkan Usia di Puskesmas Menerapkan Metode K-Means
Alifia Herlin Lutfiannisa, Maimunah * , Pristi Sukmasetya
Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang Jl. Tidar No.21, Magersari, Kec. Magelang Sel., Kota Magelang, Jawa Tengah, Indonesia Email: 1 herlynellin@gmail.com, 2,* maimunah@unimma.ac.id, 3 pristi.sukmasetya@ummgl.ac.id Email Penulis Korespondensi: maimunah@unimma.ac.id Submitted: 04/01/2024; Accepted: 25/01/2024; Published: 27/01/2024
Abstrak− Penelitian ini bertujuan untuk melakukan clustering data penyakit berdasarkan usia pasien menggunakan metode K- Means di Puskesmas  Tlogomulyo Kabupaten Temanggung  yang  mengalami  kesulitan dalam  mengelola data penyakit  yang tidak teratur. Puskesmas sebagai pusat pelayanan kesehatan primer membutuhkan analisis data untuk mengidentifikasi pola atau kelompok penyakit yang sejenis berdasarkan usia. Metode K-Means Clustering digunakan dalam pengolahan data pasien untuk  memahami  distribusi  penyakit  dan  membantu  pengambilan  keputusan  terkait  pencegahan,  penanganan,  serta perencanaan  perawatan  kesehatan  yang  tepat.  Hasil  clustering  menunjukkan  adanya  2  cluster,  di  mana  cluster  pertama didominasi oleh kasus skabies pada usia 10-20 tahun, sementara cluster kedua memiliki prevalensi tinggi ISPA pada pasien berusia sekitar 50-55 tahun. Evaluasi menggunakan Silhouette Coefficient menunjukkan pembentukan 2 cluster sebagai yang paling optimal dengan nilai 0.4374. Temuan ini memberikan wawasan penting untuk pengembangan strategi penanggulangan penyakit yang lebih efektif berdasarkan karakteristik dan profil kesehatan masing-masing cluster.
Kata Kunci: Data Mining; Clustering Pasien; K-Means
Abstract −This research aims to perform clustering of disease data based on patient age using the K-Means method at  the Tlogomulyo Community Health Center in Temanggung Regency, which faces challenges in managing irregular health data. As a primary healthcare centre, the health facility requires data analysis to identify patterns or groups of diseases based on age. The  K-Means  clustering  method  is  employed  in  processing  patient  data  to  understand  the  distribution  of  diseases  and  aid decision-making regarding prevention, treatment, and healthcare planning. The clustering results reveal two clusters where the first cluster is dominated by scabies cases in the 10-20 age group, while the second cluster exhibits a high prevalence of Acute Respiratory Infection (ARI) in patients around the age of 51. Evaluation using the Silhouette Coefficient indicates that forming 2 clusters is the most optimal, with a value of 0.44. These findings provide crucial insights for the development of more effective disease management strategies based on the characteristics and health profiles of each cluster at the Tlogomulyo Community Health Center.
Keywords : Data Mining; Patient Clustering; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Puskesmas adalah lembaga pelayanan kesehatan primer yang memiliki peran sebagai inti pembangunan kesehatan, sebagai pusat peran serta masyarakat dalam bidang kesehatan, dan menyelenggarakan pelayanan kesehatan awal yang menyeluruh, terpadu, dan berkelanjutan pada suatu wilayah tertentu [1][2]. Puskesmas berperanan penting dalam  menyediakan  pelayanan  kesehatan  kepada  masyarakat.  Organisasi  yang  berinteraksi  langsung  dengan masyarakat  mempunyai  tanggung  jawab  untuk  mengumpulkan  dan  menyebarkan  informasi  tentang  penyakit. Informasi ini sangat penting untuk  membuat keputusan  mengenai pilihan pengobatan dan perencanaan layanan kesehatan. Dalam kasus flu, rumah sakit harus memberikan informasi mengenai gejala dan tindakan pencegahan [3]. Penting untuk menganalisis data penyakit berdasarkan usia untuk memahami distribusi penyakit di fasilitas kesehatan, karena individu dengan usia berbeda dapat menunjukkan penyakit yang berbeda-beda karena perbedaan fisik, mental, dan sistem kekebalan [4].
Puskesmas Tlogomulyo yang terletak di Kecamatan Tlogomulyo Kabupaten Temanggung adalah salah satu instansi pemerintah di bidang kesehatan. Dalam penanganan data penyakit  yang dikumpulkan oleh puskesmas, sering kali terdapat kesulitan dalam mengidentifikasi pola atau keterkaitan antar penyakit yang ada karena data yang  banyak  dan  tidak  beraturan.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  pengolahan  data  penyakit  untuk  membantu menunjukan informasi tentang pola dan hubungan antara usia pasien dan jenis penyakit yang paling sering terjadi. Berdasarkan  informasi  tersebut,  pihak  puskesmas  dapat  mengambil  langkah-langkah  atau  kebijakan  seperti diadakannya  penyuluhan  dalam  mengantisipasi  pencegahan  penyakit  dan  menjaga  ketersediaan  stok  obat- obatan[5][6].
Untuk mendapatkan informasi yang akurat, maka data pasien perlu dianalisis dengan menggunakan metode data mining. Menurut [7], Data mining mengacu pada proses mengekstraksi pengetahuan dari sekumpulan besar data untuk mengungkap pola yang dapat dikembangkan lebih lanjut. Ini melibatkan penggunaan teknik komputasi dan algoritma seperti statistik, pembelajaran mesin, pengenalan pola, dan pemrosesan basis data. Dalam proses data  mining,  data  yang  tidak  terstruktur  atau  tidak  terorganisir  diubah  menjadi  informasi  yang  bermakna  dan berguna.
Metode  yang  akan  diimplementasikan  adalah  metode  K-Means  clustering.  Clustering  yaitu  proses menggabungkan  kumpulan  data  yang  berjumlah  besar  ke  dalam  beberapa  kelas  atau  cluster  berdasarkan

## Journal of Information System Research (JOSH)
karakteristik  masing-masing  [8][9].  K-Means  adalah  teknik  clustering  yang  digunakan  untuk  menggabungkan sekumpulan objek ke dalam cluster berdasarkan kesamaan fiturnya. Algoritma ini mempertimbangkan sejumlah centroid yang telah ditentukan dan menugaskan setiap objek ke cluster yang centroidnya paling dekat dengannya. Proses  ini  berlanjut  secara  iteratif  hingga  centroid  tidak  lagi  berubah  secara  signifikan.  Setelah  algoritma konvergen,  setiap  objek  diklasifikasikan  sebagai  anggota  cluster  yang  pusat  massanya  paling  dekat  dengannya [10][11].  K-Means  adalah  salah  satu  metode  clustering  yang  efektif  dan  populer  dalam  analisis  data.  Dalam konteks  pusat  kesehatan  masyarakat,  pengelompokan  data  membantu  mengidentifikasi  pola  atau  kelompok penyakit yang serupa berdasarkan usia pasien.
Beberapa  penelitian  tentang  pengolahan  data  pasien  puskesmas  telah  dilakukan,  diantaranya  tentang clustering data puskesmas  menggunakan Metode K-Means Clustering [12][13], Algoritma K-Means Clustering dipergunakan  untuk  mengelompokkan  45  puskesmas  di  Kabupaten  Banyuwangi  berdasarkan  target  cakupan Imunisasi Dasar Lengkap (IDL). Penelitian tersebut menggunakan data imunisasi bayi, balita, dan anak-anak tahun 2016-2017.  Hasil  penelitian  diperoleh  tiga  cluster  puskesmas  dengan  status  imunisasi  berbeda,  yaitu  cukup, kurang,  dan  sangat  baik.  Cluster  pertama  berisi  19  puskesmas,  cluster  kedua  berisi  24  puskesmas,  dan  cluster ketiga berisi 2 puskesmas.
Selain itu, ada penelitian lain tentang pengelompokan data puskesmas adalah [14], Puskesmas Bahorok mengambil  keputusan  untuk  mengkategorikan  penyakit  berdasarkan  usia  pasien.  Hal  ini  menghasilkan  analisis terhadap 20 titik data yang dibagi menjadi 3 kelompok. Penelitian lain juga dilakukan menggunakan metode K- Medoids [15], penelitian tersebut dilakukan untuk mengelompokkan dan mengetahui penyakit yang paling sering dialami  oleh  pasien.  Kemudian  ada  juga  clustering  data  catatan  medis  untuk  identifikasi  penyakit  endemik menggunakan Fuzzy C-Means [5] . Dari penelitian sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa metode K-Means sangat efektif dalam  menangani data dengan jumlah  variabel  yang besar dan jumlah  cluster  yang kecil. Maka dari itu diterapkan algoritma K-Means Clustering untuk mengkategorikan penyakit berdasarkan usia pasien di Puskesmas Tlogomulyo.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Ada beberapa langkah yang diterapkan dalam penelitian clustering dengan metode K-Means pada data pasien di Puskesmas Tlogomulyo. Tahapan penelitian antara lain identifikasi masalah, pengumpulan data, preprocessing data, proses clustering, dan yang terakhir pengujian. sebagaimana yang ditampilkan dalam Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Identifikasi Masalah
Puskesmas  menghadapi  tantangan  dalam  penanganan  data  penyakit  karena  ketidakteraturan  dan  banyaknya informasi.  Akibatnya,  sulit untuk  mengidentifikasi pola atau korelasi antar penyakit  yang ada. Oleh karena itu, pengolahan  data  penyakit  diperlukan  untuk  membantu  mengungkap  informasi  mengenai  jenis  penyakit  yang paling sering muncul dan hubungan antara usia pasien dengan penyakit tersebut[16].

## 2.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilaksanakan untuk memperoleh informasi yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan atau target penelitian. Pengumpulan data yang dilakukan pada penelitian ini berupa data sekunder yang didapat langsung dari Puskesmas Tlogomulyo Temanggung. Data tersebut berupa data register pasien bulan Januari dan Februari dengan jumlah data sebanyak 1415 data pada tahun 2022, yang digunakan untuk menganalisis perubahan yang mungkin terjadi pada awal tahun tersebut. Data yang digunakan terdiri dari 4 atribut yang berisikan desa, diagnosa, umur dan jenis kelamin pasien.

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 2.4 Preprocessing Data
Langkah preprocessing data merupakan langkah yang penting dalam proses clusterisasi karena menentukan hasil cluster  [17].  Dari  data  yang  telah  dimiliki,  akan  diolah  menggunakan  metode  K-Means  Clustering  untuk mengetahui pengelompokkan data sehingga akan menampilkan hasil dari clustering. a. Data Cleaning
Sebelum melakukan proses data mining, pertama perlu dilakukannya proses data cleaning. Proses data cleaning meliputi  menghilangkan  duplikasi  data,  mengoreksi  data  yang  tidak  konsisten,  dan  memperbaiki  kesalahan pada data seperti kesalahan penulisan [18] [19]. Pada proses ini dilakukan imputasi data. Imputasi data adalah proses  penggantian  atau  pengisian  nilai  yang  kosong  atau  hilang  dalam  dataset  dengan  nilai  yang  dapat diperkirakan,  seperti  menggunakan  rerata,  median,  atau  metode  prediksi  berbasis  statistik  atau  machine learning.
b. Data Transfomasi
Proses transformasi data sangat penting karena memungkinkan konversi format data asli menjadi bentuk yang sesuai yang dapat dianalisis atau dimodelkan lebih lanjut. Ketika data awal berupa teks atau kata, seperti nama diagnosis,  maka  perlu  melalui  proses  inisialisasi  data  untuk  mengubahnya  menjadi  bentuk  numerik. Transformasi data membantu meningkatkan pemahaman data, mengurangi bias, meningkatkan kualitas data, dan memastikan bahwa data disiapkan untuk tahap selanjutnya dalam proses analisis.
c. Normalisasi
Tahap  selanjutnya  adalah  normalisasi.  Normalisasi  juga  disebut  sebagai  proses  pengubahan  data  ke  dalam bentuk  standar  atau  'normal'  agar  memudahkan  proses  dan  evaluasi  data.  Pada  penelitian  ini,  Min-Max Normalization digunakan sebagai pendekatan sederhana dimana data dapat disesuaikan ke dalam rentang yang telah ditetapkan sebelumnya dengan batas yang telah ditentukan sebelumnya. Berikut adalah rumus minmax [12].
X n = (X0−X min )( Maxvalue − Minvalue ) (X max −X min )+ Minvalue
(1)
Teknik  tersebut  akan  menghasilkan  data  dengan  kisaran  nilai  antara  0  hingga  1.  Teknik  ini  berguna  untuk standarisasi nilai dalam rentang yang ditargetkan. Pendekatan ini akan digunakan untuk normalisasi data pasien puskesmas berdasarkan seluruh dataset, yang akan mempermudah dengan metode K-Means Clustering.

## 2.5 Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan algoritma pengelompokkan data berdasarkan titik pusat cluster (centroid) terdekat dengan setiap data [20] [21]. K-Means adalah algoritma pengelompokan yang banyak digunakan untuk kumpulan data besar yang hanya bekerja dengan data numerik. Algoritma dimulai dengan memilih titik pusat massa secara acak dan menentukan jumlah cluster yang diinginkan. Kemudian data tersebut dikelompokkan ke dalam cluster- cluster  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan,  dimana  setiap  cluster  mempunyai  titik  pusat  yang  disebut centroid.  Proses  ini  diulangi  hingga  titik  pusat  massa  akhir  yang  optimal  ditemukan.  Berikut  adalah  langkah  – langkah untuk menerapkan algoritma K-Means pada clustering data penyakit berdasarkan usia [22]:
a. Menentukan Jumlah Cluster (k)
1. Jumlah cluster (k) merupakan parameter yang harus ditentukan sebelum menjalankan algoritma K-Means.
2. Dapat menggunakan metode silhouette score untuk menentukan jumlah cluster yang optimal.
b. Inisialisasi Pusat Cluster
1. Pusat cluster awal dapat diinisialisasi secara acak atau menggunakan metode lain.
2. Pada kasus ini, lebih baik menginisialisasi pusat cluster menggunakan rentang usia yang ada dalam dataset sebagai panduan awal.
c. Iterasi Algoritma K-Means Mulai iterasi algoritma dengan langkah – langkah seperti:
1. Menghitung jarak antar setiap titik data dan pusat cluster menggunakan matrik jarak Euclidean atau metrik jarak lainnya.
d(x, y) = √∑ (x i − y i ) 2 n i=1 (2)
2. Menentukan cluster terdekat untuk setiap titik data berdasarkan jarak terkecil.
3. Menghitung pusat baru untuk setiap cluster dengan mengambil nilai rata-rata dari semua titik data dalam cluster tersebut.
4. Ulangi langkah – langkah ini hingga konvergensi, yaitu ketika pusat cluster tidak berubah secara signifikan antara iterasi.

## 2.6 Pengujian Hasil Clustering
Setelah  proses  algoritma  K-Means  selesai  dan  telah  konvergen,  lankah  selanjutnya  adalah  melakukan  evaluasi terhadap  hasil  clustering  yang  telah  diperoleh.  Evaluasi  ini  dilakukan  dengan  melihat  pola  atau  karakteristik

## Journal of Information System Research (JOSH)
penyakit  yang  muncul  dalam  setiap  cluster  berdasarkan  usia  pasien  [23].  Dengan  demikian  dapat  dipahami bagaimana distribusi penyakit yang berbeda pada kelompok usia yang berbeda dan mengidentifikasi pola khusus yang  mungkin  muncul  dalam  setiap  cluster.  Untuk  membantu  analisis  hasil  pengelompokan  dari  algoritma  K- Means,  dapat  menggunakan  visualisasi.  Salah  satu  cara  yang  efektif  adalah  dengan  membuat  plot  yang menggambarkan hubungan antara usia dan cluster yang telah dibentuk. Dengan visualisasi ini, dapat dengan jelas melihat bagaimana distribusi usia pasien di setiap cluster dan apakah ada pola tertentu yang menonjol. Plot usia versus cluster ini akan memudahkan kita dalam mengidentifikasi apakah ada tren atau pola khusus dalam distribusi penyakit  berdasarkan  usia  di  setiap  cluster.  Hasil  cluster  yang  sudah  terbentuk  akan  dianalisis  dengan menggunakan silhouette coefficient. Silhouette coefficient digunakan untuk mengukur seberapa baik suatu objek ditempatkan  dalam  cluster  tertentu  berdasarkan  jarak  antara  objek  tersebut  dengan  objek  di  cluster  yang  sama dibandingkan  dengan  objek  di  cluster  lain.  Silhouette  coefficient  akan  memberikan  skor  antara  -1  hingga  1,  di mana skor yang lebih tinggi menunjukkan bahwa objek tersebut ditempatkan dengan baik dalam  clusternya dan memiliki jarak yang cukup jauh dengan cluster lain. Dengan menganalisis silhouette coefficient ini, dapat menilai kekuatan  dan  kualitas  dari  setiap  cluster  yang  terbentuk.  Sehingga,  informasi  ini  dapat  digunakan  untuk memvalidasi hasil clustering, mengidentifikasi apakah pengelompokan yang diperoleh sudah optimal, serta untuk memahami sejauh mana objek-objek dalam data ditempatkan dengan tepat dalam cluster-cluster yang ada. Analisis menggunakan  silhouette  coefficient  ini  akan  memberikan  wawasan  tambahan  dalam  memahami  struktur  dan karakteristik dari data yang telah dikelompokkan. Rumus skala silhouette coefficient dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Skala Silhoutte Coefficient Skala Keterangan 0.7 < SC <= 1 Strong Structure Medium 0.5 < SC <= 0.7 Medium Structure 0.25 < SC <= 0.5 Weak Structure SC <= 0.25 No Structure

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini menggunakan dataset sebanyak 1415 data, dengan 4 atribut yang digunakan terdiri dari desa, diagnosa, umur, dan jenis kelamin pasien. Dataset penelitian dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2. Dataset Penelitian

## 3.1 Preprocessing Data
a. Data Cleaning
Cleaning data pada tahap ini yang dilakukan yaitu pengecekan missing value dan imputasi data dengan mengisi nilai-nilai yang hilang atau NaN (Not a Number) dari beberapa tabel yang kosong di setiap atribut yang ada dengan tujuan untuk menghindari kesalahan perhitungan agar hasil pengelompokan menjadi akurat. Gambar 3 adalah cleaning dataset yang dilakukan
Pada  Gambar  3  terdapat  baris  kode  yang  digunakan  untuk  imputation.  Imputation  adalah  teknik  untuk menghitung kembali nilai yang hilang dalam suatu data. Dengan menggunakan potongan kode tersebut, nilai-

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 639−647 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4755
nilai kosong dalam kolom, akan diisi dengan nilai mode dari kolom tersebut. Imputasi data atribut desa bersifat kategorikal,  penggunaan  mode  sebagai  metode  pengisian  nilai  yang  hilang  menjadi  relevan  karena  mode merepresentasikan nilai yang paling sering muncul dalam distribusi atribut desa. Berbeda dengan data numerik yang  menggunakan  mean  atau  median,  data  kategorikal  tidak  memiliki  nilai  tengah  yang  dapat  dihitung, sehingga  mode  menjadi pilihan  yang lebih sesuai untuk  menggantikan nilai  yang kosong dengan nilai  yang paling umum muncul dalam atribut desa, memberikan representasi yang tepat terhadap karakteristik unik dari data kategorikal tersebut.
b. Transformasi
Tahapan berikutnya adalah transformasi data, yaitu mengubah format atribut menjadi tipe data numerik (tipe data  integer  untuk  angka).  Pada  tahap  ini,  transformasi  dilakukan  dengan  merubah  isi  variable  desa  dan diagnosis menjadi numerik agar dapat dilakukan K-Means clustering. Dikarenakan algoritma ini membutuhkan representasi numerik yang kontinu untuk mengukur jarak antara titik data. Transformasi data dapat dilihat pada Gambar 4
Gambar 4. Transformasi Data
c. Normalisasi
Setelah transformasi, kemudian tahap normalisasi. Normalisasi data dilakukan untuk menyesuaikan nilai-nilai data  ke  dalam  suatu  rentang  yang  ditentukan,  memudahkan  perhitungan  seperti  kesamaan  atau  operasi clustering.  Salah  satu  metode  normalisasi  yang  umum  digunakan  adalah  metode  Min-Max,  sebuah  teknik sederhana dalam proses skala nilai berdasarkan batas-batas yang ditetapkan. Tujuan utama normalisasi adalah agar  variabel-variabel  dengan  skala  yang  berbeda  dapat  diakomodasi  dengan  baik  dalam  analisis, meningkatkan  konvergensi  algoritma,  dan  memastikan  kontribusi  setiap  variabel  seimbang  dalam  proses perhitungan. Gambar 5 adalah normalisasi data
Gambar 5. Normalisasi Data

## 3.2 Proses Clustering
a. Menentukan Jumlah Cluster
Dalam  menentukan  jumlah  cluster,  menggunakan  Elbow  Method.  Tujuan  dari  proses  ini  adalah  untuk menemukan jumlah cluster yang paling optimal dengan menghitung Within-cluster Sum of Squares (WCSS) dari  iterasi  1  sampai  10.  Komponen  K-Means  dalam  WCSS  ini  menggambarkan  total  jarak  kuadrat  antara setiap titik data dengan pusat cluster masing-masing. Ketika WCSS dipetakan dengan nilai K, grafiknya akan menunjukkan sebuah “siku” atau elbow saat jumlah cluster meningkat. Berdasarkan analisis dengan dengan Elbow Method dan WCSS, diperoleh bahwa 2 cluster adalah pilihan optimal untuk implementasi K-Means seperti pada Gambar 6
b. Clustering
Dalam  langkah  ini  dilakukan  proses  K-Means  clustering  dataset.  Hasil  scatter  plot  dapat  dilakukan  dengan melihat  label  cluster  berdasarkan  warna  plot.  Terdapat  dua  cluster  data  yaitu  cluster  0  dan  cluster  1,  yang

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 639−647 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4755
direpresentasikan oleh titik biru dan merah. Titik kuning yang diberi label “Centroids”, mewakili titik pusat dari masing-masing cluster. Titik biru (Cluster 1) lebih tersebar di seluruh kelompok usia dan tingkat diagnosis. Sedangkan  titik  merah  (Cluster  2)  terutama  terkonsentrasi  di  bagian  bawah  plot,  menunjukkan  tingkat diagnosis yang lebih rendah di berbagai kelompok usia. Plot dapat dilihat pada Gambar 7
Gambar 7. Scatter Plot
c. Hasil Clustering
Setelah proses clustering selesai, hasil cluster disajikan seperti pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil Clustering
Pada analisis clustering, menghasilkan 2 cluster dengan masing-masing memiliki jumlah data 505 pada cluster 0 dan 910 pada cluster 1. Hasil analisis clustering menunjukkan bahwa setiap kelompok atau cluster memiliki pola keseragaman dalam distribusi usia. Namun, perbedaan yang signifikan antara  cluster tersebut tercermin dalam  jenis  diagnosis  yang  paling  umum  dialami  oleh  anggota  dari  setiap  cluster.  Pada  cluster  0,  skabies merupakan  diagnosis  terbanyak  dengan  total  82  data,  sedangkan  pada  cluster  1,  ISPA  menjadi  diagnosis terbanyak dengan jumlah data mencapai 255. Visualilasi jumlah data dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Bar Plot Jumlah Data dan Diagnosis Cluster 0 dan 1
d. Visualisasi
Setelah dilakukan proses clustering yang menghasilkan 2 cluster yaitu cluster 0 dan cluster 1, selanjutnya hasil dari cluster tersebut divisualisasikan dalam bentuk bar plot seperti pada Gambar 10 dan Gambar 11

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 639−647 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4755
Dari gambar tersebut, dapat disimpulkan bahwa pada cluster 0 terdapat prevalensi atau angka kejadian yang signifikan dari diagnosis skabies di rentang usia 10 hingga 20 tahun. Temuan ini menunjukkan kecenderungan bahwa  kelompok  individu  dalam  rentang  usia  tersebut  memiliki  tingkat  kejadian  skabies  yang  lebih  tinggi dibandingkan dengan kelompok usia lainnya.
Gambar 11. Bar Plot Distribusi Umur Penyakit Cluster 1
Dan pada gambar 11, terungkap bahwa pada cluster 1 terdapat kecenderungan yang mencolok terkait dengan diagnosis Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA), dengan tingkat kejadian yang lebih tinggi terfokus pada pasien dengan usia sekitar 50 hingga 55 tahun. Hasil ini mengindikasikan bahwa penyakit ISPA lebih banyak diderita oleh usia dewasa. Hasil dari clustering ini juga menunjukan bahwa Desa Sriwungu menjadi wilayah terbanyak dari kedua jenis penyakit tersebut. Pada cluster 0, penyakit skabies banyak dialami oleh pasien dari wilayah  Sriwungu  dengan  total  23  dari  82  penderita  skabies.  Demikian  juga  dengan  penderita  ISPA  pada cluster 1 yang banyak dialami oleh pasien dari daerah Sriwungu, total pasien tersebut ada 62 dari 255 penderita ISPA. Visualisasi jumlah desa dengan penderita terbanyak dapat dilihat pada Gambar 12
Gambar 12. Bar Plot Desa dengan Penderita Terbanyak Dari Cluster 0 Dan 1
Gambar  13  adalah  bar  plot  yang  memperlihatkan  distribusi  jenis  kelamin  pada  pasien  yang  didiagnosis mengalami skabies dan ISPA dalam cluster 0 dan cluster 1. Pada cluster 0, penyakit skabies terbanyak terjadi pada pasien laki-laki dengan jumlah 49, sedangkan pasien perempuan sebanyak 33. Sementara itu, pada cluster 1,  penyakit  ISPA  dominan  dialami  oleh  pasien  perempuan  dengan  jumlah  127,  sedangkan  pasien  laki-laki mencapai 87 seperti yang terlihat pada Gambar 13
Gambar 13. Bar Plot Jenis Kelamin dengan Penderita Terbanyak Dari Cluster 0 Dan 1

## 3.3 Pengujian
Setelah  menerapkan  algoritma  K-Means  untuk  analisis  clustering,  langkah  berikutnya  adalah  mengevaluasi kualitas  model  dengan  menggunakan  Silhouette  Coefficient.  Tujuan  dari  evaluasi  ini  adalah  untuk  mengetahui

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 639−647 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4755
kualitas dari suatu objek pada suatu  cluster dan membantu kita menilai seberapa baik kualitas keseluruhan dari model tersebut.  Silhouette Coefficient  memberikan indikasi tentang seberapa baik definisi  cluster dan seberapa baik objek-objek berada dalam cluster yang sesuai. Gambar 14  menunjukan hasil dari pengujian pada kualitas cluster diperoleh nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,4374.
Gambar 14 . Hasil Silhouette Coefficient

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  tentang  Clustering  Data  Penyakit  Berdasarkan  Usia  dengan  Metode  K-Means  menunjukkan adanya 2 cluster yang dapat diidentifikasi dari total 1415 data penyakit yang dianalisis. Cluster pertama terdiri dari 505 data, yang secara signifikan didominasi oleh kasus penyakit skabies (82 data). Lebih spesifik, penyakit ini umumnya dialami oleh pasien dengan rentang usia 10 sampai 20 tahun, dengan jumlah penderita laki-laki lebih banyak dengan jumlah 49 pasien, dan kejadian yang lebih tinggi terdapat di desa Sriwungu, mencapai lebih dari 20 kasus dalam cluster ini. Sementara itu, cluster kedua terdiri dari 910 data, menunjukkan prevalensi yang lebih tinggi dari penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) dengan jumlah kasus mencapai 255 data. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa ISPA paling sering dijumpai pada pasien dengan usia 50 hingga 55 tahun, berjenis kelamin perempuan dengan jumlah 224 pasien, dan lebih banyak terjadi di desa Sriwungu, dengan jumlah lebih dari 60 kasus. Dari hasil analisis Silhouette Coefficient pada Clustering Data Penyakit Berdasarkan Usia dengan menggunakan Metode K-Means menunjukkan bahwa pembentukan 2 cluster dengan nilai optimal yaitu sebesar 0.4374. Nilai  Silhouette Coefficient (SC) dengan  nilai  mendekati 1 dianggap sebagai  nilai  yang paling optimal karena  menunjukkan  efektivitas  yang  baik  dalam  pembentukan  cluster.  Berdasarkan  hasil  nilai  pengujian  yang dihasilkan diperoleh bahwa nilai  cluster termasuk kedalam  cluster yang lemah. Hasil ini memberikan wawasan yang  berharga  terkait  distribusi  penyakit  dalam  kelompok  usia  tertentu  dan  dapat  menjadi  dasar  untuk pengembangan strategi penanggulangan penyakit yang lebih efektif.

## REFERENCES
[1] R.  A.  Farissa,  R.  Mayasari,  and  Y.  Umaidah,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  Untuk Pengelompokkan  Data  Obat  dengan  Silhouette  Coefficient  di  Puskesmas  Karangsambung,”  J.  Appl.  Informatics Comput., vol. 5, no. 2, pp. 109–116, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3237.
[2] D. Ariyanto, “Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means untuk Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut,” J. Sistim Inf. dan Teknol., vol. 4, pp. 13–18, 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i1.117.
[3] A. Y. Simanjuntak, I. S. E. S. Simatupang, and A. Anita, “Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Naã•Ve Bayes Classifier Untuk Data Kenaikan Pangkat Dinas Ketenagakerjaan Kota Medan,” J. Sci. Soc. Res., vol. 5, no. 1, p. 85, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i1.804.
[4] N. Klakotskaya, P. Laurson, A. V. Libek, and A. Kikas, “Assessment of the Aim Characteristics of Strawberry (Fragaria ×  Ananassa)  Cultivars  in  Estonia  by  Using  the  K-Means  Clustering  Method,”  Horticulturae,  vol. 9,  no. 1,  2023, doi: 10.3390/horticulturae9010104.
[5] D. Andreswari, R. Efendi, and K. Prastio, “Clustering Data Rekam Medis untuk Penentuan Penyakit Endemi di Daerah Kabupaten Bengkulu Selatan dengan Mengimplementasikan Metode FUZZY C-MEANS,” J. Rekursif, vol. 11, no. 1, pp. 42–52, 2023, doi: 10.33369/rekursif.v11i1.23274.
[6] D. Gustian and M. S. Al-Farits, “Data Mining Untuk Melihat Minat Belajar Siswa Menerapkan Metode K-Means,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 3, pp. 775–784, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i3.3218.
[7] D. A. I. C. Dewi and D. A. K. Pramita, “Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette pada Algoritma Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Produksi Kerajinan Bali,” Matrix  J. Manaj. Teknol. dan Inform., vol. 9, no. 3, pp. 102–109, 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662.
[8] T.  D.  Harjanto,  A.  Vatresia,  and  R.  Faurina,  “Analisis  Penetapan  Skala  Prioritas  Penanganan  Balita  Stunting Menggunakan  Metode  DBSCAN  Clustering  (Studi  Kasus  Data  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Lebong),”  Rekursif  J. Inform., vol. 9, no. 1, pp. 30–42, 2021, doi: 10.33369/rekursif.v9i1.14982.
[9] U. I. N. Ar-raniry, F. Tarbiyah, D. A. N. Keguruan, P. Studi, and P. Teknologi, “Perancangan Media Pembelajaran Bahasa Pemrograman Python Menggunakan Aplikasi Scratch Untuk Siswa Sekolah Menengah,” p. 72, 2022.
[10]  A. Praja, C. Lubis, and D. E. Herwindiati, “Deteksi Penyakit Diabetes Dengan Metode Fuzzy C-Means Clustering Dan K-Means Clustering,” Comput.  J. Comput. Sci. Inf. Syst., vol. 1, no. 1, p. 15, 2017, doi: 10.24912/computatio.v1i1.233.
[11]  A.  Triono,  A.  S.  Budi,  and  R.  Abdillah,  “Implementasi  peretasan  sandi  vigenere  chipher  menggunakan  bahasa pemrograman python,” vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2023.
[12]  A. Chusyairi and P. Ramadar Noor Saputra, “Pengelompokan Data Puskesmas Banyuwangi Dalam Pemberian Imunisasi Menggunakan  Metode  K-Means  Clustering,”  Telematika,  vol.  12,  no.  2,  pp.  139–148,  2019,  doi: 10.35671/telematika.v12i2.848.
[13]  A.  Maulana,  A.  Nazir,  R.  M.  Candra,  S.  Sanjaya,  and  F.  Syafria,  “Clustering  Vaksinasi  Penyakit  Mulut  dan  Kuku Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 3, pp. 894–902, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i3.3363.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[14]  B.  Serasi  Ginting  and  M. Simanjuntak,  “Pengelompokan Penyakit Pada Pasien  Berdasarkan  Usia  Dengan  Metode  K- Means  Clustering  (Studi  Kasus :  Puskesmas  Bahorok),”  Algoritm.  J.  Ilmu  Komput.  dan  Inform.,  vol.  6341,  no. November, p. 2, 2021.
[15]  D. U. Iswavigra, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Data Mining dalam Pengelompokan Penyakit Pasien dengan Metode K-Medoids,” J. Inf. dan Teknol., vol. 3, pp. 181–189, 2021, doi: 10.37034/jidt.v3i4.150.
[16]  M. L. Kolling et al., “Data mining in healthcare: Applying strategic intelligence techniques to depict 25 years of research development,” Int. J. Environ. Res. Public Health, vol. 18, no. 6, pp. 1–21, 2021, doi: 10.3390/ijerph18063099.
[17]  B. H. Prakoso, E. Rachmawati, D. R. P. Mudiono, V. Vestine, and G. E. J. Suyoso, “Klasterisasi Puskesmas dengan K- Means Berdasarkan Data Kualitas Kesehatan Keluarga dan Gizi Masyarakat,” J. Buana Inform., vol. 14, no. 01, pp. 60– 68, 2023, doi: 10.24002/jbi.v14i01.7105.
[18]  A. D. Andini and T. Arifin, “Implementasi Algoritma K-Medoids Untuk Klasterisasi Data Penyakit Pasien Di Rsud Kota Bandung,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform., vol. 2, no. 2, pp. 128–138, 2020, doi: 10.51977/jti.v2i2.247.
[19]  B.  Wira,  A.  E.  Budianto,  and  A.  S.  Wiguna,  “Implementasi  Metode  K-Medoids  Clustering  untuk  Mengetahui  Pola Pemilihan Program Studi,” J. Terap. Sains Teknol., vol. 1, no. 3, pp. 54–69, 2019.
[20]  N.  Purba,  P.  Poningsih,  and  H.  S.  Tambunan,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Pada  Penyebaran  Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) di Provinsi Riau,” J. Inf. Syst. Res., vol. 2, no. 3, pp. 220–226, 2021, [Online]. Available: http://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/article/view/736.
[21]  V. Herlinda and D. Darwis, “Analisis Clustering Untuk Recredesialing Fasilitas Kesehatan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means,” Darwis, Dartono, vol. 2, no. 2, pp. 94–99, 2021, doi: 10.33365/jtsi.v2i2.890.
[22]  P. Zong, J. Jiang, and J. Qin, “Study of high-dimensional data analysis based on clustering algorithm,” 15th Int. Conf. Comput. Sci. Educ. ICCSE 2020, no. Iccse, pp. 638–641, 2020, doi: 10.1109/ICCSE49874.2020.9201656.
[23]  M. A. V. Ideal, “Classification of Patient Complaints against Patient Medical Record Data Using the K Means Method,” J. Sistim Inf. dan Teknol., vol. 5, pp. 1–6, 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v5i1.151.