JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)                                           Fitria Rahmadayanti, Siti Muntari, Resti Putriani Vol. 8, No. 2, Desember 2023

## PENGELOMPOKAN TINGKAT RESIKO PENYAKIT JANTUNG BERDASARKAN USIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Fitria Rahmadayanti 1 , Siti Muntari 2 , Resti Putriani 3 1,2,3 Program Studi Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam e-mail: * 1 ria.ria.rr71@gmail.com , 2 Muntariaza@gmail.com, 3 Restiputriani.18@gmail.com

## Abstrak
Penyakit  jantung  merupakan  salah  satu penyakit  tidak  menular  yang  dapat menyebabkan kematian,  Penyakit  ini  terjadi  karena  adanya    penyempitan    pada  pembuluh  darah  sehingga menyebabkan    fungsi  jantung    terganggu  Beberapa  penyebab  penyakit  jantung  salah  satu  nya berdasarkan  usia,  pada  dasarnya  penyakit  jantung  dapat  dicegah  dengan  berbagai  faktor  diantaranya pola hidup sehat,  selain itu deteksi dini penyakit jantung juga diperlukan untuk mencegah terjadinya kematian  pada  penderitanya  salah  satu  cara  untuk  melakukan  deteksi  dini  ialah  menggunakan  data mining. Penggunaan algoritma k-means dapat dilakukan untuk melakukan klasterisasi pengelompokan penyakit  jantung  berdasarkan  usia  guna  mengetahui  seseorang  terkena  resiko    penyebab  penyakit jantung  yang  tinggi,  sedang  maupun  rendah.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka  penelitian  ini mengunakan metode CRISP-DM( Cross-Industry Standard Process for Data Mining ) dengan beberapa tahapan  seperti Business  Understanding ,  pemahaman  data  ( Data  Understanding ), Data preparation , Modeling,  Evaluation ,  dan Deployment .  Metode  klasterisasi  dengan  algoritma  k-means  pada penelitian  ini  menunjukkan  sebuah  wawasan  baru  yaitu  pengelompokkan  tingkat  resiko  penyakit jantung  berdasarkan  3  cluster.  Cluster  1  merupakan  kategori  usia  dengan  tingkat  resiko  penyakit jantung  cukup  rendah  atau  Low  yaitu  355  dari  1025  kategori  usia  yang  diuji,  kemudian  cluster  0 adalah kategori usia dengan tingkat resiko penyakit jantung sedang atau Medium yaitu 208 dari 1025 kategori usia yang diuji, dan terakhir adalah cluster 2 merupakan kategori usia dengan tingkat kategori usia cukup tinggi atau High yaitu 462 dari 1025 kategori usia yang diuji.
Kata kunci — Penyakit jantung; Data Mining; K-Means; CRISP-DM

## Abstract
Heart  disease  is  one  of  the  non-communicable  diseases  that  can  cause  death,  This  disease occurs  due  to  a  narrowing  of  the  blood  vessels  so  as  to  cause  impaired  heart  function  Some  of  the causes  of  heart  disease  are  one  of  them  based  on  age,  basically  heart  disease  can  be  prevented  by various  factors  including  a  healthy  lifestyle,  besides  that  early  detection  of  heart  disease  is  also needed to prevent death in sufferers  One way to do early detection is to use data mining. The use of the  k-means  algorithm  can  be  done  to  cluster  the  grouping  of  heart  diseases  by  age  to  find  out someone is exposed to the cause of high and low heart disease. Based on these problems, this study uses the CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) method with  several stages such as Business Understanding, Data Understanding, Data preparation, Modeling, Evaluation, and Deployment.  The  clustering  method  with  the  k-means  algorithm  in  this  study  shows  a  new  insight, namely grouping the risk level of heart disease based on 3 clusters. Cluster 0 is an age category with a  fairly  low  risk  level  of  heart  disease  or  Low,  which  is  355  out  of 1025  age  categories  tested,  then cluster 1 is an age category with a moderate or Medium heart disease risk level, which is 208 out of 1025 age categories tested, and finally cluster 2 is an age category with a fairly high age category or High, which is 462 out of 1025 age categories tested.
Keywords : Heart disease, Data mining, K-means, CRIP-DM
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)                                           Fitria Rahmadayanti, Siti Muntari, Resti Putriani Vol. 8, No. 2, Desember 2023

## I. PENDAHULUAN
Teknologi  adalah  sebuah  alat  yang dapat  membantu  penggunanya  seperti  dalam pekerjaan  mempermudah  mencari  informasi dan mempengaruhi segenap bidang kehidupan  termasuk  bidang  Kesehatan. Semakin tingginya tingkat mobilitas masyarakat  saat  ini  merupakan  salah  satu faktor  dikembangkannya  teknologi  yang lebih  efisien.Oleh  karena  itu  teknologi  perlu digunakan  lebih  bermakna,  berdaya  guna dalam  bidang  Kesehatan  kearah  untuk terwujudnya  teknologi  yang  lebih  canggih bidang Kesehatan.
Kemampuan teknologi informasi untuk mengumpulkan dan menyimpan berbagai tipe data  telah  jauh  meninggalkan  kemampuan untuk menganalisis, meringkas dan mengekstraksi  ―pengetahuan‖  dari  data. Sementara  para  pelaku  medis  kesehatan memiliki kebutuhan-kebutuhan untuk memanfaatkan  ―gudang  data‖  yang  sudah dimilikinya, para peneliti melihat peluang itu untuk melahirkan sebuah teknologi baru yang menjawab  kebutuhan  ini,  yaitu  Data  Mining. [1].  Maka  dapat  diartikan  data  mining  suatu proses  yang  secara  otomatis  mencari  atas menemukan    informasi  yang  bermanfaat  dan suatu  untuk  memecahkan  kumpulan  data yang besar.
Penyakit    jantung    merupakan    salah satu  penyakit    tidak    menular    yang    dapat menyebabkan    kematian.Penyakit  ini  terjadi karena adanya  penyempitan  pada pembuluh darah sehingga  menyebabkan  fungsi jantung terganggu.    Angka    kematian    akibat penyakit  jantung    diperkirakan    terus meningkat    oleh  Kementrian  Kesehatan Republik  Indonesia  pada  tahun  2020  hingga mencapai 23,3 juta penduduk.[2]
K-means  merupakan  suatu  algoritma yang  digunakan  dalam  pengelompokan secara  partisi  yang  memisahkan  data  ke dalam kelompok yang berbeda-beda, algoritma k-means mengunakan proses secara  berulang-ulang  untuk  mendapatkan basis data cluster, Dibutuhkan  jumlah cluster awal yang diinginkan sebagai   masukan   dan
menghasilkan   titik centroid akhir sebagai output. Metode  K-meansakan  memilih  pola  k  sebagai titik  awal  centroid secara  acak  atau random.[3] Menurut  penelitian  diatas  maka  algoritma  k- means dapat diartikan metode penganalisaan  data yang melakukan proses pemodelan tanpasupervise(unsurevisedvised)  dan  melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi.
Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan  masih  kebanyakan  masyarakat  lalai dengan  Kesehatan  organ  tubuh  bagian  dalam salah  satu  nya  jantung  padahal  jantung  adalah organ tubuh  yang  rentan bagi  manusia, Dan  pada dasarnya  penyakit  jantung  ini  dapat  dicegah dengan  berbagai  cara  diantaranya  menjaga  pola hidup  sehat  seperti  olahraga,banyak  minum  air putih,  dan  makan-makanan  yang  sehat.  selain  itu deteksi  dini  penyakit  jantung  juga  diperlukan untuk  mencegah  terjadinya  kematian  pada penderitanya  salah  satu  cara  untuk  melakukan deteksi  dini  ialah  menggunakan  data  mining. Dalam  penelitian  ini  saya  mengunakan  algoritma k-means  untuk  tujuan  mengelompokan  tingkat resiko  penyakit  jantung  berdasarkan  usia,  jadi masyarakat  bisa  lebih  berhati-hati  lagi  dengan menjaga pola hidup sehat.
Berdasarkan  penelitian  [4]  dengan  judul Algoritma  Neural  Network  Untuk  Predeksi Penyakit  Jantung,  penyakit  jantung  adalah terjadinya  terganggunya  keseimbangan  antara suplai  dan  kebutuhan  darah  yang  terjadi  akibat penyumbatan  pembuluh  darah.  Kematian  akibat penyakit jantung mencapai  959.227 pasein, yakni 41,4% dari seluruh kematian atau setiap hari 2600 penduduk  meninggal  akibat  penyakit  jantung, penyakit  jantung  meliputi  aortic  regurgition cardiogenic  shock,  congenitial  heart  disease, cardiomyopathy,  peripartum  cardiomyopa-thy, tricuspid  regurgitation  yang  sering  menjangkit pada anak-anak, orang dewasaa dan tetap menjadi masalah  utama  di  Negara-negara  berkembang. Pada  studi  ini  akan  menggunakan  algoritma neural  network  dengan  optimal  sehingga  hasil predeksi  yang  didapat  lebih  akurat  dan  bisa digunakan untuk predeksi penyakit jantunng lebih baik.
Berdasarkan  penelitian  [5]  dengan  judul Klasifikasi Penyakit Jantung Mengunakan
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)                                           Fitria Rahmadayanti, Siti Muntari, Resti Putriani Vol. 8, No. 2, Desember 2023
Metode  Artificial  Neural  Network,  Penyakit jantung adalah sebuah kondisi yang menyebabkan    jantung  tidak    dapat melaksanakan  tugasnya  dengan  baik.  Hal  ini disebabkan  matinya  sebagian  otot  jantung yang  disebabkan  karena  penyempitan  arteri koroner.  Penyebab  penyakit    jantung  pada umumnya  terdapat  dua  faktor  resiko  yaitu faktor  resiko  yang  tidak    dapat    diubah    dan dapat    diubah.    Faktor    resiko    yang    tidak dapat    diubah    antara    lain  usia,    jenis kelamin,  serta  genetic  atau  keturunan. Sedangkan  faktor resiko  yang  dapat  diubah adalah    hipertensi,    kolesterol    tinggi, obesitas,    diabetes,    kurang    aktivitas  fisik, dan  konsumsi alkohol  berlebih.
Berdasarkan latar belakang diatas dan dari  penelitian  terdahulu  maka  peneliti mengangkat judul “Pengelompokan Tingkat Resiko Penyakit Jantung Berdasarkan Usia Mengunakan Algoritma K-Means”.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  mengekstrak atau  menggali knowledge yang  ada  pada sekumpulan  data[6].  Tersedianya  basis  data dalam  kualitas  dan  ukuran  yang  memadai, teknologi data mining memiliki kemampuan- kemampuan sebagai berikut[6]:
a) Mengotomatisasi  prediksi  trend  sifat-sifat bisnis.  Data  mining  mengotomatisasi proses pencarian informasi di dalam basis data yang besar.
b) Mengotomatisasi penemuan pola-pola yang  tidak  diketahui  sebelumnya.  Tools data  mining  "menyapu"  basis  data, kemudian mengidentifikasi pola-pola yang  sebelumnya  tersembunyi  dalam  satu sapuan.  Contoh  dari  penemuan  pola  ini adalah  analisis  pada  data  penjualan  ritel untuk  mengidentifikasi  produk-produk yang  kelihatannya  tidak  berkaitan,  yang seringkali  dibeli  secara  bersamaan  oleh customer.

## Clustering
Dalam  penelitian  [7]  Menurut  Tan,  2006 clustering adalah sebuah proses untuk mengelompokkan data ke dalam  beberapa  cluster atau kelompok  sehingga  data  dalam  satu  cluster  memiliki tingkat  kemiripan  yang  maksimum  dan  data  antar cluster memiliki kemiripan yang minimum.

## K-Means
K-Means  merupakan  algoritma  yang  berulang  ulang [8].  K-means merupakan salah satu  Teknik pengelompokan yang bekerja berdasarkan partitioned clustering.
[9]  Algoritma  k-means  merupakan algoritma sederhana  dan  efektif  untuk  menemukan  cluster dalam data dengan algoritma sebagai berikut:
1. Tentukan  jumlah  Cluster  (k)  pada  data  set, dengan  hasil data  yang didapat maka didaptkan adalah  tiga  klaster,  yaitu: Cluster 0, Cluster 1, Cluster 2
2. Tentukan titik pusat (Centroid) secara random
3. Untuk  menghitung  jarak  terdekat  dengan centroid, dapat menggunakan rumus Euclidean Distance di bawah:
= √( 𝑥 i − 𝑠 i ) + ( 𝑦 i − 𝑡 i ) [11]
Keterangan:
d  =  Euclidean  Distance i  =
banyak objek
x,  y = Titik koordinat objek s, t =
Titik koordinat centroid
4. Hitung pusat cluster  yang  baru dengan anggota cluster yang sekarang. Pusat cluster adalah rata- rata  dalam  sebuah  cluster.  Dapat  dihitung menggunakan
µj( 𝑡 + 1) = Centroid baru iterasi (t+1) 𝑁𝑠 j = Data pada cluster 𝑠 j
5. Lakukan kembali langkah ke-3 dan langkah ke-4 dan iterasi mencapai centroid bernilai optimal.

## Jantung
Jantung  adalah    sebuah    organ    tubuh manusia    yang    berongga    serta    berotot yang    berperan    dalam    sistem  peredaran darah  manusia.Jantung  memiliki  empat ruang yang masing-masing memiliki fungsi tertentu. Organ ini terletak di dalam rongga dada  tepatnya  di bawah paru-paru sebelah kiri  (pada    umumnya),  dan  dilindungi  oleh tulang  dada   (sternum)  dan   tulang   rusuk (costae)[10].

## Penyakit  jantung
Penyakit  jantung      merupakan    sebuah kondisi    dimana  jantung  tidak  dapat melaksanakan tugasnya dengan baik,
penyakit  ini  terjadi  bila  darah  ke  otot
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)                                           Fitria Rahmadayanti, Siti Muntari, Resti Putriani Vol. 8, No. 2, Desember 2023
jantung terhenti atau tersumbat sehingga  mengakibatkan  kerusakan berat  pada  jantung.  Penyakit  jantung merupakan penyakit yang terjadi karena terjadinya gangguan pada jantung  terutama  pemompa  darah sehingga
dapat mengakibatkan kematian[11].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## CRISP-DM
Penelitian pengelompokan  resiko penyakit jantung disesuaikan dengan tahapan metode  CRISP-DM  menggunakan  dataset yang diperoleh dari situs Kaggle. [12]
Gambar 1 CRISPM-DM
Sederhananya,  metode  CRISP-DM  (Cross- Industry  Standard  Process  for  Data  Mining) bertujuan untuk memberikan blueprint berupa  tahapan  dalam  proses  pengumpulan data.  Tahapan  tersebut  dibagi  menjadi  enam yaitu business understanding , data understanding , data  preparation , modeling , evaluation ,  dan deployment .  Gambar    1 memaparkan  tahapan  proses  data  mining bekerja.  Setiap  arah  panah  menunjukkan siklus  dan  menggambarkan Cross  Industry Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP- DM).  CRISP-DM  merupakan  salah  satu standar  untuk  proses  data  mining  yang terdapat  beberapa  fase  dari  pemahaman bisnis  hingga  evaluasi.  Dengan  adanya beberapa  fase  tersebut  diharapkan  dapat
memperoleh  pemodelan  yang  sesuai  saat  proses data  mining  melalui  pemahaman  data  yang  telah disiapkan  sehingga  menghasilkan  informasi  yang dituju.  Fase-fase  CRISP-DM  pada  penelitian  ini dijelaskan sebagai berikut:
1. PemahamanBisnis(Business  Understanding), tahap  pertama  subjek  pada  penelitian  ini adalah  Indonesia  dengan  jumlah  resiko penyakit  jantung  terbanyak.  Oleh  karena  itu perlu  adanya  strategi  dengan  clustering  atau pengelompokan  data  tingkat  resiko  penyakit jantung untuk mengetahui skala prioritas dan langkah  strategis  yang  dilakukan  sesuai cluster  tingkat  resiko  penyakit  jantung diindonesia.
2. Pemahaman  data  ( Data  Understanding ), peneliti  melakukan  pemahaman  terhadap kebutuhan  data  terkait  dengan  tingkat  resiko penyakit jantung dirumah sakit. Data            diambil
dari website Kaggle.com, Perhitungan algoritma K-Means ini menggunakan dataset yang  akan  diolah  yaitu  sebanyak  1025  usia yang  akan  dikelompokkan  kedalam  tiga cluster yaitu low, medium, dan high.
3. Fase ini menyiapkan data awal
mengumpulkan  data  yang  akan  digunakan untuk keseluruhan fase-fase berikutnya ( data selection). Memilih  variable  untuk  kasus yang ingin dianalisis , menyiapkan data awal untuk  masuk  pada  fase  modeling.  Dataset yang  digunakan  untuk  pengelompokan  k- means  resiko  penyakit  jantung  berdasarkan usia  terdapat  3  atribut  yaitu age,  trestbps,
dan chol.
4. Memilih  teknik  pemodelan  yang  sesuai dengan  kasus  pada  penelitian.  Kemudian melakukan kalibrasi aturan model untuk hasil yang  optimal.  Teknik  dapat  digunakan  pada permasalahan  data  mining  yang  sama. Selanjutnya  dapat  kembali  ke  fase data preparation jika perlu untuk menjadikan data sesuai  kebutuhan.  Fase  pemodelan  pada penelitian ini menggunakan salah satu teknik data  mining  yaitu  pengelompokan  dengan algoritma k-means Proses pemodelan pengelompokan  resiko  penyakit  jantung beardasarakn usia.
5. Evaluasi  ( Evaluation ),  pada  tahap  ini  fokus
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)                                           Fitria Rahmadayanti, Siti Muntari, Resti Putriani Vol. 8, No. 2, Desember 2023
terhadap  model  yang  didapatkan  telah sesuai dengan standar K-Means
Clustering  dan  tiada  yang  terlewat  pada tahapan  awal  sampai  tahap  pemodelan selesai.
6. Penyebaran  ( Deployment ),  pada  tahap terakhir ini CRISP-DM adalah penyebaran  pengetahuan  atau  informasi yang telah diperoleh
yang di
implementasikan pada laporan dan melakukan  analisis  tiap  cluster  yang diperoleh  supaya  mudah  dimengerti oleh pihak yang membutuhkan.
Pada penelitian ini gambaran pemerosesan data menggunakan algoritma  K-Means .  Berikut  adalah langkah-langkah yang digunakan dalam pemodelan ini:
Gambar 2 Flowchart Algoritma K-
Means

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Menghitung  jarak  setiap  data  input terhadap masing –  masing  centroid menggunakan rumus jarak Euclidean (Euclidean Distance) hingga ditemukan jarak yang  paling  dekat  dari  setiap  data  dengan centroid. Berikut adalah persamaan Euclidian
Distance:[13]
𝐷𝑒 = √( 𝑥𝑖 − 𝑠𝑖 )2( 𝑦𝑖 − 𝑡𝑖 )2
dimana :
De adalah Euclidean Distance i adalah banyaknya objek,
(x,y) merupakan koordinat object dan (s,t) merupakan koordinat centroid
Memperbaharui nilai centroid. Nilai centroid baru di peroleh dari rata-rata cluster yang bersangkutan dengan menggunakan rumus:
𝑣𝑖𝑗 = 1
𝑁𝑖 ∑ 𝑋𝑘𝑗 𝑁𝑖 𝑘 =0 dimana : vij adalah centroid/ rata-rata cluster ke-i untuk variable ke-j
Ni adalah jumlah data yang menjadi anggota cluster ke-i
i,k adalah indeks dari cluster j adalah indeks dari variabel xkj adalah nilai data ke-k yang ada di dalam cluster tersebut untuk variable ke-j
Penelitian  ini  mengunakan  algoritma  k- means  untuk  mengelompokan  tingkat  resiko penyakit  jantung  berdasarkan  usia  data  yang diambil  dari  situs  Kaggle.com  yang  memiliki  3 atribut.
Tabel 1 Dataset Penyakit Jantung No age trestbps Chol 1 52 125 212 2 53 140 203 3 70 145 174 4 61 148 203 5 …... …... …... 1025 50 110 254
Pada  proses  ini  metode  klasterisasi dengan  algoritma  K-Means  diterapkan  untuk pembentukan kelompok klaster dengan keakurasian  yang  tepat  .  Dalam  penelitian  ini menggunakan pengujian perhitungan dengan tools Rapid  Miner,  hasil  pengujian  yang  didapat dengan  menggunakan  tools  Rapid  Miner  adalah dengan tahapan mengunakan model set role,normalize,dan  clustering  seperti  gambar dibawah ini
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)                                           Fitria Rahmadayanti, Siti Muntari, Resti Putriani Vol. 8, No. 2, Desember 2023

## Gambar 2 Desain
Cluster  0  yang  memiliki  resiko penyebab  penyakit  jantung  yang  sedang  atau medium    yang  memiliki  208  dari  1025  data kategori  usia  yang  diuji,  kemudian  cluster  1 yang  memiliki  resiko  penyebab  penyakit jantung  yang  rendah  atau  low  yaitu  355  dari 1025  data  dan  terakhir  adalah  cluster  2  yang memiliki  resiko  penyebab  penyakit  jantung yang  tinggi  yaitu  462  dari  1025  data. Dikategorikan  tinggi  karena    kolestrol dicluster 2 lebih tinggi dibandingkan tekanan darah, cluster 1 dikategorikan resiko penyakit jantung  cukup  rendah  karena  kolestrol  nya tidak terlalu tinggi dan cluster 0
dikategorikan  medium  atau  sedang  karena kolestrol nya  rata-rata nya dibawah cluster 2.
Gambar 3 Cluster Model
Grafik  Scatter  Plot  dari  Klaster  yang terbentuk  warna  biru  untuk  cluster  1,  warna hijau  cluster  0,  dan  warna  oren  cluster  2 seperti gambar dibawah ini.

## G ambar 4 Scatter Plot

## V. KESIMPULAN
Hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan dalam  penelitian  ini,  maka  dapat  diambil  suatu kesimpulan  yaitu  Metode  klasterisasi  tersebut  di proses  dengan  algoritma  K-Means  yang  dimana hasilnya juga menunjukkan sebuah wawasan baru yaitu  pengelompokkan  tingkat  risiko  penyakit jantung berdasarkan usia dengan 3 cluster. Cluster 0  merupakan  kategori  usia  dengan  tingkat  resiko penyakit  jantung  cukup  rendah  atau  Low  yaitu 355 dari 1025 kategori usia yang diuji, kemudian cluster  1  adalah  kategori  usia  dengan  tingkat resiko  penyakit  jantung  sedang  atau  Medium yaitu  208  dari  1025  kategori  usia  yang  diuji,  dan terakhir adalah cluster 2 merupakan  kategori  usia dengan  tingkat  kategori  usia  cukup  tinggi  atau High yaitu 462 dari 1025 kategori usia yang diuji. Dan  Pengujian menggunakan tools RapidMiner.

## VI. SARAN
Saran  untuk  kelanjutan  penelitian  ini yaitu dapat mengimplementasikan algoritma lain selain algoritma K-Means.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Hayaty, ―Pemanfaatan  Teknologi Data Mining  Sebagai  Pendukung  Penyusunan Strategi  Bisnis,‖ Researchgate.Net ,  no.
April, hal. 1–12, 2015.
[2] D.  Derisma,  ―Perbandingan  Kinerja
Algoritma untuk Prediksi Penyakit Jantung  dengan  Teknik  Data  Mining,‖ J. Appl.  Informatics  Comput. ,  vol.  4,  no.  1, hal. 84–88, 2020, doi: 10.30871/jaic.v4i1.2152. [3] M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  dan  A.
JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas)                                           Fitria Rahmadayanti, Siti Muntari, Resti Putriani Vol. 8, No. 2, Desember 2023
Wanto, ―Penerapan Algoritma Clustering  Dalam  Mengelompokkan Banyaknya  Desa/Kelurahan  Menurut
Upaya  Antisipasi/  Mitigasi  Bencana Alam  Menurut  Provinsi  Dengan  K- Means,‖ KOMIK  (Konferensi  Nas.
Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no.
1, hal. 311–319, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.943. [4] B.  Rifai,  ―Algoritma  Neural  Network
Untuk  Prediksi,‖ Techno Nusa Mandiri ,  vol.  IX,  no.  1,  hal.  1–9, 2013.
[5] D.  Pradana,  M.  Luthfi  Alghifari,  M.
FPradana,  D.,  Luthfi  Alghifari,  M., Farhan  Juna,  M.,  &  Palaguna,  D. (2022).  Klasifikasi  Penyakit  Jantung Menggunakan Metode Artificial Neural  Network.  Indonesian  Journal of  Data  and  Science,  3(2),  55–60. https://doi.org/10.56705/ijodas.v3i2.3 5arhan  Juna,  dan  D.  Palaguna, ―Klasifikasi Penyakit Jantung Menggunakan Metode Artificial Neural  Network,‖ Indones.  J.  Data Sci. ,  vol.  3,  no.  2,  hal.  55–60,  2022,
doi: 10.56705/ijodas.v3i2.35.
[6] A.  Nur  Khormarudin,  ―Teknik  Data
Mining: Algoritma K-Means Clustering,‖ J.  Ilmu  Komput. ,  hal.  1– 12,  2016,  [Daring].  Tersedia  pada: https://ilmukomputer.org/category/dat amining/.
[7] K.  Fatmawati  dan  A.  P.  Windarto,
―Data Mining: Penerapan Rapidminer Dengan K-Means Cluster Pada Daerah  Terjangkit  Demam  Berdarah Dengue (Dbd) Berdasarkan Provinsi,‖ Comput. Eng. Sci.  Syst.  J. ,  vol.  3,  no.
2, hal. 173, 2018, doi: 10.24114/cess.v3i2.9661. [8] 2018 Rahmah Muthia, ―IMPLEMENTASI  DATA  MINING PEMILIHAN PELANGGAN POTENSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA  K-MEANS,‖  vol.  1, hal. 1–26, 2018.
[9] F.  Rahmadayanti  dan  R.  Rahayu, ―Penerapan Metode Data Mining Pada Kasus  Kriminalitas  Indonesia,‖ J.
Teknol. Inf. … , vol. 15, no. 1, hal. 52– 61,  2023,  [Daring].  Tersedia  pada: https://www.jurnal.univbinainsan.ac.i d/index.php/jti/article/view/2054%0A https://www.jurnal.univbinainsan.ac.i d/index.php/jti/article/download/2054/
1046. [10] D.  Haryadi  dan  D.  M.  U.  Atmaja, ―Penerapan Algoritma K-Means
Clustering  Untuk  Pengelompokan  Tingkat Risiko  Penyakit  Jantung,‖ J.  Informatics Commun.  Technol. ,  vol.  3,  no. 2,  hal.  51– 66, 2021, doi: 10.52661/j_ict.v3i2.85.
[11] A. Rohman dan A. Rufiyanto, ―Komparasi Model  Decision  Tree  Untuk  Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Di  Universitas Pandanaran,‖ Neo  Tek. ,  vol.  6,  no.  1,  hal. 8–12, 2020, doi: 10.37760/neoteknika.v6i1.1427. [12] S.  Navisa,  L.  Hakim,  dan  A.  Nabilah, ―Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Genre Musik pada Spotify Menggunakan CRISP- DM,‖ J.  Sist.  Cerdas ,  vol.  4,  no.  2,  hal.
114–125, 2021.
[13] A.  Sulistiyawati  dan  E.  Supriyanto, ―Implementasi Algoritma K-means
Clustring  dalam  Penetuan  Siswa  Kelas Unggulan,‖ J. Tekno Kompak , vol. 15, no.
2, hal. 25, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i2.1162.