## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 501 - 507 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1067 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Clustering Perokok Usia Lebih dari 15 Tahun
Suharmanto 1 , Wiranti Sri Utami 2 , Nila Pratiwi 2 , Muhammad Faisal* 3
1 Fakultas Teknologi Informatika, Teknik Informatika, STIE Ganesha, Kota Tangerang Selatan, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Cendekia Abditama, Kabupaten Tangerang, Indonesia
3 Fakulitas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Raharja, Kota Tangerang, Indonesia Email: 1 suharmanto.java@gmail.com , 2 wirantisutami@uca.ac.id , 3 nilapratiwi@uca.ac.id , * 4 muhammad.faisal@raharja.info.com (* : coressponding author: *4muhammad.faisal@raharja.info.com  )
Abstrak - Merokok merupakan aktivitas yang dapat menimbulkan dampak buruk bagi kesehatan, baik untuk diri sendiri maupun untuk orang lain. Hal tersebut dikarenakan terdapat berbagai macam kandungan yang berbahaya bagi kesehatan, terdapat 4000 jenis bahan kimia yang terdapat pada rokok mulai dari nikotin dan zat lainnya yang dapat menyebabkan kanker bagi manusia. Pemanfaatan dataset yang didapatkan dari BPS (Badan Pusat Statistik) dapat dimanfaatkan dengan menggunakan Clustering K-Means untuk mengetahui pengelompokkan perokok dengan usia lebih dari 15 tahun di setiap daerah. Pengelompokkan perokok dengan rentan usia lebih dari 15 tahun  dapat dilihat  melalui  3  cluster,  Cluster 1  merupakan  tingkat  perokok  paling  tinggi 10 Provinsi dari 34 Provinsi  yang  diteliti, Cluster 2 merupakan tingkat sedang dengan 15 Provinsi dari 34 Provinsi yang diteliti, dan Cluster 3 merupakan tingkat rendah dengan 9 Provinsi.
Kata Kunci: Data Mining; Cluster K-Means; Rokok
Abstract - Smoking is an activity that can have a bad impact on health, both for yourself and for others. This is because there  are various kinds of ingredients that are dangerous to health, there are 4000 types of chemicals found in cigarettes, starting from nicotine and other substances that can cause cancer in humans. The dataset obtained from BPS (Central Statistics Agency) can be utilized by using K-Means Clustering to determine the grouping of smokers aged more than 15 years in each region. The grouping of smokers aged over 15 years can be seen through 3 clusters, Cluster 1 is the highest level of smoking in 10 provinces out of 34 provinces studied, Cluster 2 is the medium level with 15 provinces out of 34 provinces studied, and Cluster 3 is the lowest level. with 9 Provinces.
Keywords : Data Mining; K-Means Cluster; Cigarette

## 1. PENDAHULUAN
Aktivitas  merokok  menjadi  pemandangan  umum  yang  sering  dilihat,  kebiasaan  tersebut  dapat  memberikan dampak yang buruk bagi perokok dan orang yang terkena paparan asap rokok. Merokok menjadi masalah kesehata utama disetiap negara maju maupun negara berkembang. Aktivitas Perokok tidak hanya dilakukan oleh orang dewasa tetapi juga bisa  kita  lihat  anak  usia  belasan  tahun  bahkan  wanita  melakukan  aktivitas  merokok.    WHO  mencatat  3  juta  orang mengalami  kematian  dini  setiap  tahunya  dikarenakan  mengkonsumsi  tambakau  dan  menimbulkan  penyakit kardiovaskular  seperti  serangan  jantung  dan  stroke  [1].  Dikehidupan  sehari-hari  dapat  ditemukan  orang  yang  sedang merokok dimana saja, dikantor, dirumah, dipasar, dan dimana saja, umumnya kebiasan merokok dimulai saat usia remaja, Kebiasan merokok juga dapat dipengaruhi oleh lingkungan sekitar hal tersebut menjadi perilaku yang determinan dalam memulai  kebiasaan  merokok  [2].  Kebiasaan  mereka  sejak  usia  dini  dapat  mempengaruhi  perilaku  remaja  di  lingkuan sekolah, Hal tersebut dapat mempengaruhi prestasi siswa dapat menjadikan malas belajar, umumnya pengetahuan remaja akan  bahaya  rokok  dipengaruhi  Karena  faktor  inteligensi  dan  pengalaman  [3].  Data  Kementrian  Kesehata  RI menerangkan terdapat 80% Perokok di Indonesia dimulai sejak usia 19 tahun, Kelompok tersebut terjadi antara rentang usia 15 sampai 19 tahun. Sedangkan dampak buruk dari Rokok sejak usia remaja sangat serius, dampak yang bisa dialami seorang perokok sejak usia remaja adalah Paru-paru yang berhenti mengembang, Gejala penyakit jantung dan pembuluh darah,  Kerusakan  gigi,  Masalah  otot  dan  tulang,  serta  dapat  menyebabkan  Kanker  [4].  Merokok  sudah  menjadi trend dikalangan remaja dan terus mengalami peningkatan setiap tahunnya, Global Youth Tobacco Survey mencatat perokok dengan usia 13-15 tahun mengalami lonjakan dalam 5 tahun terakhir yaitu 18,3% ditahun 2014 menjadi 19,2% ditahun 2019 [5].
Kebiasaan merokok yang dimulai sejak usia remaja dapat menimbulkan penyakit bagi masyarakat, untuk itu diperlukan suatu informasi kesehatan mengenai bahaya rokok [6]. Untuk mendukung penelitian rentang usia remaja 15 tahun keatas yang sudah merokok penulis menggunakan teknik penelitian Data Mining. Data Mining merupakan proses penggalian informasi  yang  tersembunyi  dari  sebuah  data  dan  merupakan  bagian  dari Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) tujuannya adalah menemukan informasi yang berguna didalam sebuah basis data [7]. Klasterisasi adalah pengaturan atau pemetaan  yang  disesuaikan  dengan  penempatan  atau  tata  letak  untuk  penempatan  sesuai  dengan  standar  [8].    Untuk mendukung proses penelitian ini maka diperlukan suatu teknik pengolahan data, teknik pengolahan data yang digunakan adalah  Algortima  K-Means.  K-Means  adalah  salah  satu  teknik clustering yang  awal  pendekatan  iterative  dalam mengelompokkan data, Algoritma ini memiliki keunggulan karena sederhana dan aksesibilitas [9]. Penerapan data mining pada sauatu kasus pemberian imunisasi campak terhadap balita menjadi lebih efektif dan efisien  karena proses tersebut dapat dipantau wilayah dengan intesitas pemberian imunisasi campah yang tinggi maupun rendah[10]. Metode K-means dapat  digunakan  untuk  penelitian  disegala  bidang,  Salah  satu  penelitian  menggunakan  metode  K-Means  adalah  untuk Pengelompokkan Bayi penerima ASI Ekslusif. Proses pemberian ASI terhadap bayi usia 0 sampai dengan 6 bulan dapat

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 501 - 507 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1067 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
diamati oleh pemerintah terkait dengan menggunakan teknik data mining [11]. Metode K-Means dapat juga digunakan untuk  analisis  data  penjualan,  penerapan  K-Means  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  penjualan  sepeda  motor. Proses tersebut berupa clustering untuk memisahkan data menjadi 3 bagian yaitu murah, standar, dan mahal [12]. Metode K-Means juga dapat digunakan untuk membagi suatu Pasar menjadi kelompok-kelompok pembeli, Algoritma Bisecting K-Means dapat digunakan juga untuk pengelompokkan. Algoritma tersebut merupakan variasi dari algoritma K-Means, proses tersebut digunakan untuk mengelompokkan data kedalam suatu cluster sesuai dengan titik centeroid , Algoritma ini  telah  digunakan  untuk  mengetahui  segmentasi  pelanggan  [13].  Metode  K-Means  pada  suatu  penelitian  digunakan untuk analisis sentimen terhadap keluhan pengguna provider pada media social twitter yang kemdian akan di clustering menggunakan K-Means [14].
Dengan  dilakukannya  penelitian  menggunakan  data  mining  dan  Algoritma  K-Means  diharapkan  dapat  memberikan informasi setiap cluster Perokok usia lebih dari 15 tahun disetiap Provinsi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Bahan Penelitian
Proses  analisis  data  yang  dilakukan  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  data  yang  didapatkan  akan  di proses  menggunakan  teknik  Data  Mining  untuk  menggali  dan  menemukan  informasi  terhadap  data  perokok  dengan rentang usia 15 tahun keatas. Tahapan awal yang akan dilakukan adalah pengelompokkan data Provinsi dan menentukan atribut untuk  mempermudah  proses penelitian sehinggan dapat berjalan dengan baik serta efisien.  Data tersebut dapat dilihat pada tabel di bawah ini
Tabel 1. Data Perokok Usia Lebih dari 15 Tahun Provinsi 2020 2021 2022 Aceh 28,06 28,3 27,58 Sumatera Utara 27,28 27,24 25,32 Sumatera Barat 30,08 30,5 30,27 Riau 28,06 28,34 26,86 Jambi 28,01 27,47 28,62 Sumatera Selatan 30,56 30,65 30,49 Bengkulu 32,31 33,17 32,16 Lampung 33,43 34,07 33,81 Kep. Bangka Belitung 28,23 28,16 26,84 Kep. Riau 26,16 26,17 23,08 DKI Jakarta 25,75 24,44 21,25 Jawa Barat 32,55 32,68 32,07 Jawa Tengah 27,7 28,24 28,72 DI Yogyakarta 22,64 24,54 23,97 Jawa Timur 27,78 28,53 28,51 … … … … Papua 26,97 24,91 22,22

## 2.2 Data Mining
Data  dapat  di  definisikan  sebagai  nilai  yang  menggambarkan  deskripsi  dari  suatu  obyek  dan  kejadian,  Proses pengolahan  data  kedalam  suatu  bentuk  visualisasi  lebih  berguna  dan  lebih  mudah  dipahami  [15].  Penelitian  yang dilakukan  ini  menggunakan  metode  data  mining,  Data  mining  adalah  merupakan  teknik  penambangan  data  yang digunakan untuk menggali informasi didalam basis data. Data mining dapat direpresentasikan kedalam berbagai teknik penelitian seperti kecerdasan buatan, machine learning , dan statistik [16].

## 2.3 Clustering K-Means
Clustering merupakan  sebuah  proses  dalam  mengelompokkan  data  kedalam  beberapa cluster atau  kelompok sehingga didalam cluster mempunyai kemiripan yang maksimum dan minimum [17]. Algoritma K-Means Cluster dapat diterapkan  dalam  permasalahan  Analisis  data  Perokok  dengan  rentang  usia  15  tahun  keatas,  dapat  mengindetifikasi

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 501 - 507 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1067 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
peluang baru dari perokok di suatu provinsi,  Algortima ini  dapat meringkas data dengan  jumlah besar sehingga dapat diamati karakteristik dari kelompok masing-masing [18].
Dalam proses melakukan analisa penelitan ini menggunakan Bahasa pemograman R. Bahasa R adalah pemgoraman yang digunakan untuk komputasi statistik dan grafik [19]. Untuk mendukung jumlah cluster yang akan dibentuk maka penulis menggunakan metode Elbow criterion dengan rumus sebaga berikut: [20].
𝑆𝑆𝐸 = ∑ = 𝐾 𝑘 1  ∑ 𝑥 𝑖 = 𝑆 𝑘 || 𝑁 𝑖 − 𝐶 𝑘 ||
Sedangkan  untuk  menentukan  titik  pusat cluster awal  diambil  sampel  secara random .  Rumus  yang  digunakan sebagai berikut:
𝑣 = ∑ =   𝑋 1 𝑛 𝑖 𝑛 ∶ 𝑖 = 1,2,3, … . 𝑛
Kemudian  untuk  menghitung  jarak  dari  setiap  obyek  ke    pusat centeroid dari cluster menggunakan Euclidean distance dengan rumus sebagai berikut:
𝑑 (𝑥, 𝑦) = ||𝑥 − 𝑦|| = √∑ = 1 (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 𝑛 𝑖 ) 2 ∶ 𝑖 = 1,2,3, … 𝑛
Untuk  menentukan  nilai  K  dari  data centeroid diambil sample secara  acak,  perhitungan  jarak menggunakan Euclidean  distance dari  seluruh dataset cluster yang  ada. Centeroid awal  dapat  dilihat  pada tabel dibawah ini.
Tabel 2. Data Centeroid awal Provinsi Centeroid Cluster Sumatera Utara 27,28 27,24 25,32 C1 Sumatera Barat 30,08 30,5 30,27 C2 Sumatera Selatan 30,56 30,65 30,49 C3
Selanjutnya melakukan proses perhitungan jarak masing-masing cluster menggunakan persamaan Euclidean distance . Proses tersebut dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3. Hasil Clustering Provinsi C1 C2 C3 Aceh 2,615263 4,019515 4,498955 Sumatera Utara 0 6,555158 7,008238 Sumatera Barat 6,555158 0 0,548908 Riau 2,046949 4,513768 4,976244 Jambi 3,387595 4,023469 4,484618 Sumatera Selatan 7,008238 0,548908 0 Bengkulu 10,35623 3,959028 3,493107 Lampung 12,51205 6,04144 5,563785 Kep. Bangka Belitung 2,01477 4,545657 4,995148 Kep. Riau 2,723399 9,263444 9,712801 Dki Jakarta 5,171634 11,69756 12,12756 Jawa Barat 10,14539 3,754104 3,252291 Jawa Tengah 3,568809 3,629669 4,137705 Di Yogyakarta 5,535531 11,42651 11,94022 Jawa Timur 3,477096 3,502642 4,01786 … … … … Papua 3,890373 10,28215 10,68778

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 501 - 507 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1067 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang didapatkan dari Badan Pusat Statistik di import kedalam posit.cloud , data yang di import tersebut dapat dilihat dibawah ini.
Gambar 1. Tampilan data yang sudah di import pada posit.cloud
Setelah data di import proses selanjutnya adalah melakukan standarisasi data. Sebelum dilakukan standarisasi data, data diproses terlebih dahulu agar memiliki rentang nilai atau scale yang sama.

## Gambar 2. Proses standarisasi data

## 3.1 Algoritma K-Means
Proses awal untuk melakukan clustering K-Means pada Bahasa R adalah menentukan jarak matriks dengan metode Euclidean distance . Kemudian akan dicoba K Optimal menggunakan clustering dengan metode Elbow.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 501 - 507 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1067 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Berdasarkan hasil diatas pergerakan grafik yang landai terdapat pada K = 3. Banyaknya cluster optimal terbentuk adalah 3, maka diperoleh pengelompokkan dengan K Optimal 4.
Gambar 4. Clustering K-Means
Langkah selanjutnya menggunakan metode silhouette , gambar dibawah ini menunjukan diagram baris hasil dari metode silhouette . Cluster yang dihasilkan menggunakan metode silhouette dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 5. Grafik Silhouette
Nilai rata-rata yang dihasilkan menggunakan metode silhouette
Gambar 6. Rata-rata nilai dari Metode Silhouette

## 3.1 Hasil Cluster K-Means
Hasil dari cluster K-Means Perokok dengan usia 15 tahun keatas dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 501 - 507 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1067 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Gambar dibawah ini merupakan proses cluster plot menggunakan metode K-Means, gambar tersebut bisa dilihat dibawah ini.
Gambar 8 . Diagram cluster plot

## 4. KESIMPULAN
Penerapan metode K-Means dalam mengelompokkan usia perokok pada setiap provinsi Republik Indonesia, dalam menentukan  titik  pusat  atau  centeroid  memberikan  dampak  yang  cukup  besar  untuk  menentukan  cluster  yang  sudah diproses  dalam  menganalisa  Perokok  dengan  usai  15  tahun  keatas.  Hasil  dari  penelitian  ini  diperoleh  tiga  cluster,  C1 dengan  kategori  tinggi  sebanyak  10  cluster,  C2  dengan  kategori  rendah  sebanyak  15  cluster,  dan  C3  dengan  kategori rendah sebanyak 9 cluster.

## REFERENCES
[1]   P.  K.  RI,  "WHO:  Rokok  Tetap  Jadi  Sebab  Utama  Kematian  dan  Penyakit,"  Kementrian  Kesehatan  Republik Indonesia, 18 June 2018. [Online]. Available: https://p2ptm.kemkes.go.id/kegiatan-p2ptm/pusat-/who-rokok-tetap- jadi-sebab-utama-kematian-dan-penyakit. [Accessed 28 November 2023].
[2]   S. H. Wati, Bahtiar and D. Anggraini, "DAMPAK MEROKOK TERHADAP KEHIDUPAN SOSIAL REMAJA (Studi di Desa Mabodo Kecamatan Kontunaga Kabupaten Muna)," Neo Societal, vol. 3, no. 2, pp. 503-509, 2018.
[3]   A.  J.  Rifiana,  M.  Evelianti  and  V.  G.  Pratiwi,  "ANALISIS  KEBIASAAN  MEROKOK  PADA  REMAJA  DI KAMPUNG," Penelitian Perawatan Profesional, vol. 5, no. 1, pp. 315-322, 2023.
[4]   d. D. Bachtiar, Sp.P, "Masih Remaja Sudah Mulai Merokok? Ini Dampak dan Bahayanya," EMC Healtcare, 1 Juni 2020. [Online]. Available: https://www.emc.id/id/care-plus/masih-remaja-sudah-mulai-merokok-ini-dampak-dan- bahayanya. [Accessed 5 Desember 2023].
[5]   N.  A.  Muslim,  S.  Adi,  S.  P.  Ratih  and  N.  H.  Ulfah,  "Determinan  Perilaku  Merokok  Remaja  SMA/Sederajat  di Kecamatan Lowokwaru Kota Malang," Indonesia Journal of Health Promotion and Behavior, vol. 5, no. 1, pp. 20- 28, 2023.
[6]   Y. N. Iriyanti and A. M. Mandagi, "Pengetahuan Mengenai Bahaya Merokok dengan Keinginan Berhenti Merokok Masyarakat Desa Pakel," PREVENTIF, vol. 13, no. 1, pp. 15-24, 2022.
[7]   P. M. S. Tarigan, J. T. Hardinata, H. Qurniawan, M. Saffi and R. Winanjaya, "IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI  DALAM  MENENTUKAN  PERSEDIAAN  BARANG  (STUDI KASUS : TOKO SINAR HARAHAP)," JUST IT, vol. 12, no. 2, pp. 51-61, 2022.
[8]   N.  Suwaryo,  A.  Rahman,  D.  M.  U.  Atmaja  and  A.  Basri,  "Klasterisasi  Stok  Produk  Retail  Untuk  Menetukan Pergerakan Kebutuhan Konsumen Dengan Algoritma K-Means," BIT, vol. 4, no. 2, pp. 306-312, 2023.
[9]   K.  R.  Watrianthos  and  S.  Suryadi,  "Distribusi  Spasial  Unmet  Need  Pelayanan  Kesehatan  dengan  Algoritma  K- Means Untuk Pemetaan Provinsi di Indonesia," BIT, vol. 4, no. 1, pp. 361-368, 2023.
[10]  M.  Faisal  and  W.  S.  Utami,  "Penerapan  Data  Mining  Untuk  Klastering  Balita  Penerima  Imunisasi  Campak Menggunakan Metode K-Means," ICIT, vol. 8, no. 1, pp. 49-55, 2022.
[11]  M. Faisal, S. and D. Prastyo, "Implementasi Data Mining Menggunakan Metode K-Means Dalam Pengelompokkan Bayi Penerima ASI Ekslusif," ICIT, vol. 9, no. 2, pp. 198-207, 2023.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 4, Desember 2023, Hal 501 - 507 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 1067 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[12]  R. K. Dinata, S. N. Hasdyana and N. Azizah, "Analisis K-Means Clustering Pada Data Sepeda Motor," Informatics, vol. 5, no. 1, pp. 10-17, 2020.
[13]  N.  Puspitasari,  J.  A.  Widians  and  N.  B.  Setiawan,  "Segmentasi  pelanggan  menggunakan  algoritme  bisecting  k- means berdasarkan model recency, frequency, dan monetary (RFM)," Teknologi dan Sistem Komputer, vol. 8, no. 2, pp. 78-83, 2020.
[14]  T. I. Saputra and R.  Arianty,  "IMPLEMENTASI  ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA  ANALISIS SENTIMEN  KELUHAN  PENGGUNA  INDOSAT," Ilmiah  Informatika  Komputer, vol.  24,  no. 3, pp. 191-198, 2019.
[15]  Amna, W. S, T. A. E, I. G. I. Sudipa, A. J. Wahidin, W. A. Syukrilla, A. K. Wardhani, N. Heryana, T. Indriyani and L. W. Santoso, Data Mining, Sumatera Barat: PT GLOBAL EKSEKUTIF TEKNOLOGI, 2023.
[16]  D.  N.  Yoliadi, "Data  mining  Dalam  Analisis  Tingkat  Penjualan  Barang  Elektronik  Menggunakan  Algoritma  K- Means," Insearch, vol. 3, no. 1, pp. 43-53, 2023.
[17]  E. Irwansyah, "Clustering," Binus University, 9 May
2017. [Online]. Available: https://socs.binus.ac.id/2017/03/09/clustering/. [Accessed 5 Desember 2023].
[18]  H. E. Widodo and W. Hadikristanto, "Pengelompokan Untuk Penjualan Obat Dengan Menggunakan Algoritma K- Means," BIT, vol. 4, no. 2, pp. 408-413, 2023.
[19]  K. F. Hidayati, "Bahasa  R:  Apa Itu, Kelebihan, dan Kekurangannya," glints, 19 Mei 2022. [Online].  Available: https://glints.com/id/lowongan/bahasa-r/. [Accessed 6 Desember 2023].
[20]  G. M. H. Aditya and Y. Desnelita, "Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-obatan Pada RSUD Pekanbaru," Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 17-24, 2019.