http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Pengelompokkan Data Rekam Medis pada Penyakit Diabetes menggunakan Metode Divisive Analysis
Clustering
Clustering Medical Record Data on Diabetes Disease using Divisive Analysis Clustering Method
1 Mayang Safhira Tarigan*, 2 Muhammad Siddik Hasibuan
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia.
*e-mail: mayangstrg13@gmail.com
( received: 28 June 2024, revised: 21 July 2024, accepted: 23 July 2024)

## Abstrak
Diabetes merupakan penyakit kronis yang ditandai dengan tingginya kadar gula (glukosa) dalam yang melebihi batas normal, sekitar 1,5 juta kematian setiap tahun secara langsung dikaitkan dengan diabetes. Tujuan dari penelitian ini Memperoleh hasil analisis cluster optimal pada pengelompokkan data rekam medis pada penyakit diabetes dan memperoleh nilai silhouette coefficient hasil analisis cluster optimal pada  pengelompokkan  data  rekam  medis  pada  penyakit  diabetes  di  Rumah  Sakit  TK-II  Putri  Hijau Kesdam  I/BB,  Medan-Sumatera  Utara  dengan  menggunakan  algoritma divisive  analysis serta menentukan  variabel  yang  menjadi  penyebab  pasien  tersebut  mengalami  diabetes.  Hasil  penelitian menunjukkan Cluster optimal dengan menggunakan algoritma divisive analysis adalah 2 cluster dengan nilai sebesar 0,468582 yang menyatakan bahwa struktur cluster yang terbentuk pada pengelompokkan ini  adalah  klaster  yang  tepat.  Dan  untuk  Variabel  yang  menjadi  penyebab  pasien  bisa  mengalami diabetes yaitu  Usia ( X 2 ) dan Tingkat gula darah ( X 8 ). hal itu dikarenakan dua variabel tersebut yang memiliki nilai rata-rata tertinggi diantara dua cluster dan semua variabel tersebut.
Kata kunci: pengelompokan data, rekam medis, diabetes, divisive analysis clustering

## Abstract
Diabetes is a chronic disease characterized by high levels of sugar (glucose) in excess of normal limits, about 1.5 million deaths each year are directly attributed to diabetes. The purpose of this study is to obtain the optimal cluster analysis results on grouping medical record data on diabetes and obtain the silhouette coefficient value of the optimal cluster analysis results on grouping medical record data on diabetes  at  TK-II  Putri  Hijau  Kesdam  I  /  B  Hospital,  Medan-North  Sumatra  by  using  the  divisive analysis algorithm and determining the variables that cause the patient to develop diabetes. The results showed  that the  optimal cluster  using the  divisive  analysis  algorithm  was  2 clusters  with  a  value  of 0.468582 which stated that the cluster structure formed in this grouping was the right cluster. And for variables that  cause  patients to  develop  diabetes,  namely  age  (X2)  and  blood sugar level (X8).  it  is because  these  two  variables  have  the  highest  average  value  among  the  two  clusters  and  all  these variables.
Keywords: data clustering, medical records, diabetes, divisive analysis clustering

## 1 Pendahuluan
Diabetes  merupakan  penyakit  kronis  yang  ditandai  dengan  tingginya  kadar  gula  (glukosa) dalam  yang  melebihi  batas  normal  [1][2].  Menurut  situs  resmi World  Health  Organization (WHO), sekitar  422  juta  orang  diseluruh  dunia  menderita  diabetes,  dengan  mayoritas  dari  mereka  tinggal  di negara-negara  berpenghasilan  rendah  dan  menengah.  Bahkan  lebih  mencemaskan,  sekitar  1,5  juta kematian  setiap  tahun  secara  langsung  dikaitkan  dengan  diabetes.  Indonesia  juga  tidak  terlepas  dari beban  penyakit  diabetes,  yang  jumlah  kasusnya  tidak  kalah  banyak.  Data  dari  sumber  databox
menunjukkan bahwa Indonesia berada di posisi ke-5 dalam daftar negara-negara dengan kasus diabetes tertinggi setelah Amerika Serikat [3][4].
Pada  dasarnya, clustering atau  pengklasteran  adalah  proses data  mining utuk  melihat  pola pendistribusian  data  yang  akan  digunakan  untuk  melihat  karakteristik  dari  data  [5][6].  Dalam data mining ada  dua  jenis  metode clustering yang  digunakan  dalam  pengelompokkan  data,  yaitu pengelompokkan hierarki ( hierarchical clustering ) dan pengelompokkan non hierarki ( non hierarchical clustering ) [7] [8]. Sedangkan untuk analisis klaster adalah salah satu analisis multivariat yang dapat digunakan untuk meringkas dan mempermudah interpretasi data [9].
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Kasoqi [10] menerapkan metode yang sama. Akan tetapi, perbedaan dari penelitian sebelumnya dengan penelitian yang akan saya lakukan adalah dari data yang akan saya ambil untuk bahan penelitian saya tersebut. Pada penelitian sebelumnya menjelaskan bahwasanya penelitian ini dilakukan untuk pengelompokkan desa atau kelurahan di Kutai Kartanegara. Dimana,  penelitian  ini  memperoleh cluster  optimal yang  terbentuk  pada  pengelompokkan desa/kelurahan  di  Kabupaten  Kutai  Kartanegara  berdasarkan  variabel  yang  diduga  sebagai  penentu ketertinggalan desa dengan menggunakan divisive analysis adalah sebanyak 2 cluster yaitu cluster 1 dan cluster 2. Cluster 1  beranggotakan  230  desa/kelurahan  dan cluster 2  beranggotakan  2 desa/kelurahan. Dan untuk nilai silhouette coefficient yang bertujuan untuk validasi data hasil clustering desa/kelurahan  di  Kabupaten  Kutai  Kartanegara  yaitu  berdasarkan  variabel  yang  diduga  sebagai penentu  ketertinggalan  desa  dengan  menggunakan  metode divisive  analysis menghasilkan  2 cluster yang terbentuk pada pengelompokkan ini adalah strong structure . Pada penelitian ini, akan dipaparkan suatu metode klaster, yaitu, Divisive Analysis Clustering tujuannya untuk memperoleh  hasil  analisis cluster optimal  pada  pengelompokkan  data  rekam  medis pada penyakit diabetes dan memperoleh nilai silhouette coefficient hasil analisis cluster optimal pada pengelompokkan  data rekam  medis  pada  penyakit diabetes  di  Rumah  Sakit [11].  Metode ini sendiri memiliki  arti  yaitu  proses pengklasteran  yang  didasarkan  pada  persamaan  nilai  rata-rata  antar  objek [12]. Jika sebuah objek memliki persamaan nilai rata-rata terbesar, maka objek tersebut akan terpisah dan berubah menjadi splinter group [13].

## 2 Tinjauan Literatur
Konfigurasi  dari  kajian  terdahulu  untuk  penelitian  “Pengelompokkan  Data  Rekam  Medis  Pada Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Metode Divisive  Analysis  Clustering ” di Rumah Sakit TK-II Putri Hijau Kesdam I/BB, Medan-Sumatera Utara dapat dibagi menjadi dua bagian, yaitu: penelitian dengan judul Pengelompokan Desa Atau Kelurahan di Kutai Kartanegara Menggunakan Algoritma Divisive Analysis  [10],  Penelitian  ini  memperoleh cluster  optimal yang  terbentuk  pada  pengelompokkan desa/kelurahan  di  Kabupaten  Kutai  Kartanegara  berdasarkan  variabel  yang  diduga  sebagai  penentu ketertinggalan desa dengan menggunakan divisive analysis adalah sebanyak 2 cluster yaitu cluster 1 dan cluster 2. Cluster 1  beranggotakan  230  desa/kelurahan  dan cluster 2  beranggotakan  2 desa/kelurahan. Dan untuk nilai silhouette coefficient yang bertujuan untuk validasi data hasil clustering desa/kelurahan  di  Kabupaten  Kutai  Kartanegara  yaitu  berdasarkan  variabel  yang  diduga  sebagai penentu  ketertinggalan  desa  dengan  menggunakan  metode divisive  analysis menghasilkan  2 cluster yang terbentuk pada pengelompokkan ini adalah strong structure.
Selanjutnya penelitian dengan judul “Pemetaan Zona Resiko Penularan Covid-19 di Sulawesi Selatan Menggunakan Plot Dendrogram Hierarchical Clustering” [14], Hasil akhir dari karya tulis ini adalah  tersampaikannya  peta  zonasi  dan  plot dendrogram hierarchical clustering tingkat provinsi, sampai  dengan  tingkat  kabupaten  kota  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan.    Adanya  peta  tematik  yang komprehensif  memuat  clustering  kabupaten/kota,  dan  karakteristik  kewilayahan  akan  dapat  menjadi early  warning  (peringatan  dini)  stakeholder  decision  maker  terkait  penanganan  pandemic  Covid-19 khususnya  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan.  Dengan  zonasi  clustering  berjenjang,  dapat  diketahui kabupaten/kota yang memiliki   kemiripan karakteristik, yaitu kasus kumulatif   Covid-19 sejauh apa saat ini, dan angka kepadatan penduduknya seperti apa, juga jauh atau tidaknya dari  pusat penularan Covid-19 di Provinsi Sulawesi Selatan (epicentrum).
Perbandingan  Antara  Metode  Agglomeratif,  Metode  Divisif  dan  Metode  K-Means  Dalam Analisis Klaster [13], Hasil pengelompokan untuk keenam metode agglomeratif, divisif dan metode k- means  pada  contoh  data  sampel:  sepuluh  data  observasi  tingkat  polusi  udara  di  Amerika  Serikat
memberikan hasil 5 atau 6 jumlah klaster. Hal ini didukung dengan validasi dengan plot RMSSTD dan CD beserta plot RS dan SPR untuk masing-masing metode aggolmeratif. Pengelompokan kesepuluh kota ditunjukkan pada tabel 3 dan 4, untuk jumlah klaster (k) = 5 atau 6.
Dengan  demikian,  konfigurasi  dari  ketiga  kajian  terdahulu  yaitu  menunjukkan  bahwa  ada kekurangan dan menjadi dasar untuk mengembangkan penelitian selanjutnya pada bidang yang sama. Dari ketiga itu juga, dapat dilihat bahwasanya masih sedikit yang membahas tentang metode Divisive Analysis Clustering (DIANA). Hal itu dikarenakan metode Agglomerative lebih mudah dibandingkan metode DIANA. maka tujuan dari penelitian ini adalah: Memperoleh hasil analisis cluster optimal pada pengelompokkan data rekam medis pada penyakit diabetes di Rumah Sakit TK-II Putri Hijau Kesdam I/BB, Medan-Sumatera Utara dengan menggunakan algoritma divisive analysis . Dan memperoleh nilai silhouette  coefficient hasil  analisis cluster optimal  pada  pengelompokkan  data  rekam  medis  pada penyakit  diabetes  di  Rumah  Sakit  TK-II  Putri  Hijau  Kesdam  I/BB,  Medan-Sumatera  Utara  dengan menggunakan  algoritma divisive  analysis dan  menentukan  variabel  yang  menjadi  penyebab  pasien tersebut mengalami diabetes.

## 3 Metode Penelitian
Proses  pengambilan  data  dilakukan  di  Rumah  Sakit  TK-II  Putri  Hijau  Kesdam  I/BB,  Medan- Sumatera Utara, yang beralamatkan di Jalan Putri Hijau, No. 17 Medan, Sumatera Utara. Penelitian ini dilakukan dengan mengumpulkan variabel faktor resiko kelompok pasien diabetes. Kemudian, diikuti dengan pengumpulan data sampel responden yaitu data rekam medis pada pasien yang berkunjung.

## 3.1 Divisive Analysis Clustering (DIANA)
Divisive Analysis Clustering (DIANA) adalah teknik pengelompokkan hierarki, dimana hal ini dapat membangun hierarkinya dalam urutan terbalik sehingga dikenal sebagai pendekatan top-down. Metode  ini  juga  membuat  kelompok  dengan  membagi  data  awal  dan  merupakan  kebalikan  dari algoritma Agglomerative  Hierarchical  Clustering ,  dimana  data  yang  memakai  metode  ini dikelompokkan  secara agglomerative .  Pada  proses  metode  DIANA  ini  awalnya  seluruh  objek dikelompokkan  pada cluster yang  sama,  kemudian  dilanjutkan  dengan  pemisahan cluster secara rekursif  sampai  data  individu  telah  dipecah  menjadi cluster tunggal  [11].  Pengelompokkan divisive analysis juga merupakan metode pengelompokkan hierarki yang memecah belah dengan menggunakan strategi top-down , dimana data dipecah menjadi sub-cluster yang lebih kecil hingga setiap data memiliki klaster  sendiri.  Tahapan  dari  pengelompokkan divisive  analysis dalam  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut [10]:
1. Melakukan standarisasi data.
2. Mendeteksi  multikolinieritas  dengan  menghitung Variance  Inflation  Factor  (VIF) dari  setiap variabel. Nilai VIF dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (1) sebagai berikut.
𝑽𝑰𝑭 𝒋 = 𝟏 𝟏 − 𝑹 𝒋 𝟐 (1)
Dimana 𝑅 𝑗 2 adalah koefisien determinasi dari variabel bebas 𝑋 𝑗 yang diregresikan terhadap varibel bebas lainnya. Dikatakan terjadi multikolineritas apabila nilai VIF melebihi 10, yang berarti estimasi yang  akan  dilakukan  kurang  baik.  Salah  satu  cara  yang  paling  mudah  dalam  mengatasi multikoliniearitas  ialah  dengan  mengeluarkan  salah  satu  vaiabel  yang  memiliki  nilai  VIF  paling tinggi.
3. Melakukan pengelompokan data dengan menerapkan algoritma divisive analysis untuk setiap k = 2, 3, 4, dan 5 dari metode elbow , yaitu salah satu metode yang merupakan proses evaluasi sekaligus juga digunakan untuk menentukan nilai k optimum dari perulangan proses uji nilai k. pencarian nilai k optimum dilakukan dengan melakukan perbandingan SSE ( Sum of Square Error ) yang disajikan dalam bentuk grafik. Nilai k optimum akan ditemukan saat kondisi elbow (patahan) telah ditemukan pada grafik tersebut [12]. Proses tersebut dapat dilihat pada lampiran 7. Setelah itu akan dilakukan tahapan sebagai berikut:
a. Menghitung jarak Euclid dengan menggunakan persamaan (2).
𝒅(𝒊, 𝒓) = √(𝒙 𝒊𝟏 − 𝒙 𝒓𝟏 ) 𝟐 + (𝒙 𝒊𝟐 − 𝒙 𝒓𝟐 ) 𝟐 + ⋯ + (𝒙 𝒊𝒒 − 𝒙 𝒓𝒒 ) 𝟐 (2)
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
b. Menghitung  rata-rata  setiap  objek  berdasarkan  matriks  jarak Euclid dengan  menggunakan persamaan (3).
𝒅 𝒊 ̅̅̅ = 𝟏 𝒏 − 𝟏 ∑ 𝒅(𝒊, 𝒓) 𝒏 𝒓=𝟏 , 𝒓 ≠ 𝒊 (3)
c. Menentukan  objek  yang  memiliki  nilai  rata-rata  yang  terbesar  dan  berubah  menjadi splinter group .
d. Menghitung selisih nilai antara elemen matriks splinter group dengan nilai rata-rata setiap objek yang tersisa.
e. Mengulang  langkah  (b)  sampai  (d)  sedemikian,  sehingga  semua  nilai  selisih  antara  elemen matriks splinter group dengan nilai rata-rata bernilai negative dan cluster terbagi menjadi dua cluster baru.
4. Menghitung nilai silhouette coefficient dan menentukan nilai k optimal berdasarkan nilai silhouette coefficient terbesar[10].
Dan berikut merupakan flowchart DIANA ditampilkan dalam Gambar 1 dan 2.

## Gambar 1. Flowchart DIANA
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Hal ini dimulai dengan menempatkan semua objek dalam satu cluster besar, yang merupakan root hierarki.  Kemudian  membagi root  cluster menjadi  beberapa  sub- cluster yang  lebih  kecil,  dan secara  berulang  memecah cluster tersebut  menjadi  yang  lebih  kecil.  Proses  partisi  berlanjut  sampai setiap cluster di level terendah yang hanya mengandung satu objek, atau objek dalam sebuah cluster cukup mirip satu sama lain atau bisa disebut dengan splinter group [10].
Kerangka penelitian adalah merupakan langkah yang dilakukan dalam menyelesaikan masalah yang dibahas, digunakan untuk membantu peneliti dalam menyusun kerangka yang jelas tahapannya [15]. Terdapat beberapa tahapan yang harus dilalui untuk melakukan penelitian ini, ditampilkan dalam Gambar 3.

## Gambar 3. Kerangka penelitian

## 3.2 Rencana Pembahasan
Perancangan  yaitu  tahap  dari  perancanaan,  penggambaran  dan  pembuatan  sketsa  atau pengetahuan  dari  beberapa  elemen  yang  terpisah  ke  dalam  satu  kesatuan  yang  utuh  dan  berfungsi memberikan gambaran yang jelas kepada instalasi yang membutuhkan. Perancangan model ini terdiri dari metode jarak euclidean yang ada di algoritma Divisive Analysis Clustering (DIANA).
Diabetes merupakan penyakit yang paling sering ditemui dan banyak pasien yang menderita di Rumah Sakit TK-II Putri Hijau Kesdam I/BB, Medan-Sumatera Utara. Sehingga jenis penyakit ini yang paling memungkinkan untuk dilakukannya identifikasi. Pengidentifikasian terhadap kelompok pasien diabetes dilakukan berdasrkan dua faktor yang ditemukan, yaitu: faktor yang tidak dapat diubah dan faktor resiko yang dapat diubah. Berikut merupakan variabel penelitian dari faktor-faktor resiko diatas, antara lain:
a. Jenis kelamin ( X 1 ), dimana pasien diabetes tersebut berjenis kelain laki-laki atau perempuan. Jika pasien  tersebut  laki-laki,  maka  akan  bernilai  1  dan  jika  pasien  tersebut  perempuan,  maka  akan bernilai 0 pada data tersebut.
b. Usia  ( X 2 ),  dimana  pada  variabel  ini  menunjukkan  usia  pada  paien  yang  mengidap  penyakit diabetes.
c. Hipertensi ( X 3 ), dimana variabel ini apakah pasien tersebut mengalami tekanan darah tinggi atau tidak. Apabila pasien tersebut mengalami tekanan darah tinggi maka akan bernilai 1. Dan apabila pasien tersebut tidak mengalami tekanan darah tinggi maka akan bernilai 0 pada data yang tersedia.
d. Penyakit  jantung  ( X 4 ),  dimana  pada  variabel  ini  apakah  pasien  tersebut  mengalami  penyakit jantung atau tidak. Apabila pasien tersebut mengalami penyakit jantung maka akan bernilai 1. Dan apabila  pasien  tersebut  tidak  mengalami  penyakit  jantung  maka akan  bernilai  0 pada  data  yang tersedia.
e. Riwayat  merokok  ( X 5 ),  dimana  pada  variabel  ini  apakah  pasien  mengalami  riwayat  merokok seperti  saat  melakukan  pemeriksaan  pasien  tersebut  perokok  aktif,  pernah  merokok,  mantan perokok,  tidak  pernah  merokok,  ataupun  tidak  ada  informasi  dari  pasien  tersebut.  Maka,  dari kelima  macam  diatas  saya  akan  membagi  kedua  kategori.  Yaitu  apabila  pasien  pasien  tersebut
Perencanaan Penelitian Pengolahan Data Studi Literatur Diskusi dan Konsultasi Pengumpulan Data
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
perokok aktif, pernah merokok, ataupun mantan perokok maka akan bernilai 1. Dan apabila pasien tersebut tidak pernah merokok, ataupun tidak ada informasi dari pasien tersebut maka akan diberi nilai 0 pada data tersebut.
f. BMI ( X 6 ), dimana pada variabel ini berisikan informasi tentang Body Mass Index yang mana isinya berfungsi untuk mengetahui berat badan pada pasien tersebut ideal atau tidak. Hal ini dilakukan berdasarkan berat dan tinggi badan pada pasien.
g. Tingkat HbA1c ( X 7 ), adalah pemeriksaan untuk mengukur rata-rata kadar gula darah selama tiga bulan terakhir pada pasien. Dan pada data ini akan ditunjukkan berapa tingkat HbA1c pada setiap pasien yang diperiksa.
h. Tingkat gula darah ( X 8 ), dimana pada variabel ini berisikan informasi tingkat gula darah pada setiap pasien.
i. Diabetes ( X 9 ), dimana penentuan apakah pasien tersebut mengalami diabetes atau tidak. Jika pasien mengalami diabetes, maka akan diberikan nilai 1. Dan apabila pasien tidak mengalami diabetes, maka akan diberikan nilai 0 pada data tersebut.
Pada  varibel  diatas  merupakan  gambaran  data  yang  diperlukan  didalam  penelitian  metode DIANA untuk mengelompokkan data rekam medis pasien yang beresiko diabetes berdasarkan atribut- atribut yang relevan. Metode DIANA dilakukan untuk menempatkan semua objek dalam satu cluster besar, yang merupakan root hierarki. Kemudian membagi root cluster menjadi beberapa sub- cluster yang lebih kecil, dan secara berulang memecah cluster tersebut menjadi yang lebih kecil. Proses partisi berlanjut sampai setiap cluster di level terendah yang hanya mengandung satu objek, atau objek dalam sebuah cluster cukup mirip satu sama lain atau bisa disebut dengan splinter group .

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pada tahap ini akan dijelaskan hasil penelitian yang didapatkan, untuk lebih rincinya sebagai berikut:

## 4.1 Pembahasan
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data rekam medis pada penyakit diabetes di Rumah Sakit TK-II Putri Hijau Kesdam I/BB, Medan-Sumatera Utara. Data tersebut terdiri dari 232 pasien yaitu sebagai berikut di jelaskan dalam Tabel 1.

## Tabel 1. Data pasien diabetes awal
Jenis Kelamin Usia  Hipertensi Penyakit Jantung Riwayat Merokok Bmi Tingkat HbA1c Tingkat Gula Darah Diabetes Perempuan 80.0 0 1 Tidak pernah 25.19 6.6 140 0 Perempuan 54.0 0 0 Tidak ada informasi 27.32 6.6 80 0 Laki-laki 28.0 0 0 Tidak pernah 27.32 5.7 158 0 … … … … … … … … … Perempuan 76.0 0 0 Tidak ada informasi 27.32 5.0 160 0
Data akan dianalisis menggunakan metode divisive dalam clustering , dimana jumlah cluster yang  akan  digunakan  adalah  2,  3,  4,  dan  5 cluster .  Evaluasi  hasil clustering menggunakan  metode silhouette coefficient . Variabel yang digunakan pada penelitian ini ada 9 dengan jenis data numerik, dan berikut variabel yang akan digunakan dalam peneltian ini: Jenis kelamin ( X 1 ), Usia ( X 2 ), Hipertensi ( X 3 ), Penyakit jantung ( X 4 ), Riwayat merokok ( X 5 ), BMI ( X 6 ), Tingkat HbA1c ( X 7 ), Tingkat gula darah ( X 8 ), Diabetes ( X 9 ).
Variabel  diatas  diubah  dengan  menggunakan  sintaks  colnames  pada  rstudio,  agar  nantinya dapat memudahkan penulis untuk melakukan proses perhitungan tersebut. Kemudian untuk variabel X1 dan X5 diubah dengan menggunakan sintaks if (Lampiran 2), agar nantinya dapat memudahkan penulis untuk melakukan proses perhitungan tersebut. Dan untuk data yang sudah diubah,  di jelaskan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Data pasien setelah diubah
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9
0,00  80,00  0,00  1,00  0,00  25,19  6,60  140,00  0,00
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
0,00  54,00  0,00  0,00  0,00  27,32  6,60 80,00 0,00 1,00  28,00  0,00  0,00  0,00  27,32  5,70  158,00  0,00 0,00  36,00  0,00  0,00  1,00  23,45  5,00  155,00  0,00 … … … … … … … … …
0,00  76,00  0,00  0,00  0,00  27,32  5,00  160,00  0,00
Setelah itu, kita akan melakukan proses standarisasi data. Dimana hal tersebut merubah nilai data asli menjadi bentuk Z-Score dengan tujuan untuk membuat rentang nilai yang pada semua variabel. Untuk syntax , dapat dilihat pada lampiran 5. Dan untuk hasil standardisasi, dalam Tabel 3.
Tabel 3. Hasil standardisasi data X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 - 0,75174 5406 1,69 3274 591 - 0,233 0458 4,9669 88727 - 0,5230 11581 - 0,3034 84585 0,85223 7937 - 0,08757 6177 - 0,30648 4888 - 0,75174 5406 0,53 9867 803 - 0,233 0458 - 0,2004 61428 - 0,5230 11581 0,0084 32933 0,85223 7937 - 1,51839 8218 - 0,30648 4888 1,32450 3811 - 0,61 3538 985 - 0,233 0458 - 0,2004 61428 - 0,5230 11581 0,0084 32933 0,03634 027 0,34167 0436 - 0,30648 4888 - 0,75174 5406 - 0,25 8644 588 - 0,233 0458 - 0,2004 61428 1,9037 62156 - 0,5582 90445 - 0,59824 6805 0,27012 9334 - 0,30648 4888 … … … … … … … … … - 0,75174 5406 1,51 5827 393 - 0,233 0458 - 0,2004 61428 - 0,5230 11581 0,0084 32933 - 0,59824 6805 0,38936 4504 - 0,30648 4888

## 4.2 Hasil
Berikut merupakan hasil statistika deskriptif pada data rekam medis pada penyakit diabetes di Rumah Sakit TK-II Putri Hijau Kesdam I/BB, Medan-Sumatera Utara di jelaskan dalam Tabel 4.
Tabel 4. Statistika deskriptif Variabel Rata-rata Simpangan Baku Nilai Minimum Nilai Maksimum X 1 0,37 0,48 0 1 X 2 41,83 22,54 0,1 80,00 X 3 0,05 0,22 0 1 X 4 0,04 0,19 0 1 X 5 0,20 0,40 0 1 X 6 27,26 6,83 13,79 63,48 X 7 5,66 1,10 3,50 9,00 X 8 143,67 41,93 80 300 X 9 71,88 0,28 0 1
Berdasarkan pada tabel 4.1, dapat dilihat pada variabel jenis kelamin rata-rata yang dimiliki adalah  0,37.  Selain  itu,  simpangan  baku  dari  variabel  ini  adalah  0,48.  Dan  untuk  nilai  minimum  di varibel ini adalah 0, sedangkan untuk nilai maksimum pada variabel ini adalah 1. Dimana pada varibel ini menjelaskan bahwasanya pasien yang berjenis kelamin laki-laki lebih banyak dibandingkan pasien yang berjenis kelamin perempuan.
Varibel  usia  biasanya  termasuk  faktor  terpenting  pada  penentuan  apakah  pasien  tersebut mengalami diabetes atau tidak. Rata-rata pada varibel ini adalah 41,83 dan simpang baku pada variabel ini  adalah  22,54.  Nilai  minimum  pada  variabel  ini  adalah  0,1  dan  nilai  maksimum  pada  varibel  ini adalah  80,00.  Dimana,  pada  varibel  ini  dijelaskan  bahwasanya  bayi  yang  berusia  1  bulan  pun  bisa
mengalami yang namanya diabetes. Begitupun untuk yang berusia 80 tahun pun sangat besar kali untuk mengalami yang namanya diabetes.
Variabel  selanjutnya  dalam  hal  menentukan  apakah  pasien  tersebut  memiliki  diabetes selanjutnya adalah hipertensi atau tekanan darah pasien tersebut tinggi atau tidak. Rata-rata pada varibel ini adalah 0,05 dan simpang baku pada variabel ini adalah 0,22. Nilai minimum pada variabel ini adalah 0 dan nilai maksimum pada variabel ini adalah 1.
Setelah itu, ada variabel penyakit jantung. Rata-rata pada varibel ini adalah 0,04 dan simpang baku pada variabel ini adalah 0,19. Nilai minimum pada variabel ini adalah 0 dan nilai maksimum pada variabel ini adalah 1.
Selanjutnya adalah riwayat merokok yang dapat memicu pasien mengalami diabetes. Rata-rata pada  varibel  ini  adalah  0,20  dan  simpang  baku  pada  variabel  ini  adalah  0,40.  Nilai  minimum  pada variabel ini adalah 0 dan nilai maksimum pada varibel ini adalah 1.
Sama  halnya  dengan  variabel  diatas,  variabel  BMI  atau Body  Mass  Index juga  dapat menentukan apakah pasien tersebut mengalami diabetes atau tidak. Rata-rata pada varibel ini adalah 27,26 dan simpang baku pada variabel ini adalah 6,83. Nilai minimum pada variabel ini adalah 13,79 dan nilai maksimum pada variabel ini adalah 63,48. Dan pada varibel ini, dapat kita lihat bahwasnya pasien  yang memiliki  nilai  BMI  dibawah  standar  BMI  pun  bisa  mengalami  diabetes,  apalagi  pasien obesitas.
Kemudian ada variabel tingkat HbA1c. Rata-rata pada varibel ini adalah 5,66 dan simpang baku pada variabel ini adalah 1,10. Nilai minimum pada variabel ini adalah 3,50 dan nilai maksimum pada variabel ini adalah 9,00. Dan pada varibel ini, dapat kita lihat bahwasnya pasien yang memiliki nilai BMI dibawah standar BMI pun bisa mengalami diabetes, apalagi pasien obesitas.
Variabel  selanjutnya  yaitu  hal  yang  terpenting  dalam  menentukan  apakah  pasien  tersebut memiliki  diabetes  selanjutnya  adalah  hipertensi  atau  tingkat  gula  darah,  dikarenakan  varibel  ini merupakan varibel yang memiliki nilai tertinggi diantara semua varibel diatas. Rata-rata pada varibel ini adalah 143,67 dan simpang baku pada variabel ini adalah 41,93. Nilai minimum pada variabel ini adalah 80 dan nilai maksimum pada variabel ini adalah 300.
Dan  variabel  terakhir  yaitu  variabel  yang  menyatakan  apakah  pasien  tersebut  diabetes  atau tidak. Rata-rata pada varibel ini adalah 71,88 dan simpang baku pada variabel ini adalah 0,28. Nilai minimum pada variabel ini adalah 0 dan nilai maksimum pada variabel ini adalah 1.
Sebelum  memasuki  tahap  analisis cluster ,  terlebih  dahulu  dilakukan  standarisasi  data  dan selanjutnya  dilakukan  pendektesian  multikolinieritas.  Salah  satu  metode  untuk  mendeteksi multikolinieritas adalah dengan menghitung Variance Inflation Factor (VIF) dari setiap variabel. Nilai VIF dapat dihitung dengan menggunakan persamaan (1).
𝑉𝐼𝐹 1 = 1 1 − 𝑅 1 2 = 1 1 − 0,4172148 = 1,043538
𝑉𝐼𝐹 2 = 1 1 − 𝑅 2 2 = 1 1 − 0,242417 = 1,319987 … 𝑉𝐼𝐹 9 = 1 1 − 𝑅 1 2 =
1 1 − 0,4450387 = 1,801927
Nilai VIF dapat dilihat secara lengkap pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai VIF setiap variabel Variabel VIF X 1 1,043538 X 2 1,319987 X 3 1,118546 X 4 1,155483 X 5 1,106961 X 6 1,101127 X 7 1,362814 X 8 1,365798 X 9 1,801927
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Dalam penelitian ini didapatkan hasil bahwa tidak terjadi multikolinieritas pada semua variabel, dikarenakan nilai VIF pada masing-masing variabel kurang dari 10 (VIF<10) dan dapat dilanjutkan ke proses pengelompokkan dengan metode divisive analysis .
Kemudian kita akan menentukan ada berapa cluster yang akan dihitung dengan menggunakan metode divisive dalam clustering . Hal ini menggunakan metode elbow pada Rstudio untuk dapat hasil yang akurat, dan dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Cluster dengan menggunakan elbow
Dan dapat kita lihat, bahwasanya hasil analisi elbow menunjukkan dataset dikelompokkan pada awal 2 cluster dan berakhir pada 5 cluster . Hal itu dikarenakan kurva menurun dari cluster 2 ke cluster 3 dan membentuk siku yang tajam, kemudian turun menuju ke cluster 4 dan 5 yang membentuk kurva landai. Sehingga dapat disimpulkan bahwa dataset berdasarkan elbow menunjukkan adanya 5 cluster yang akan dipakai untuk perhitungan divisive analysis .
Selanjutnya,  data  dianalisis  menggunakan  metode divisive dalam clustering .  Pertama, menghitung jarak Euclid menggunakan persamaan (1). Perhitungan jarak Euclid untuk objek ke-2 dan objek ke-1, dan begitupun hingga objek ke-232 dan objek ke-231 adalah sebagai berikut.
𝑑(2,1) = √(𝑥 2,1 − 𝑥 1,1 ) 2 + ⋯ + (𝑥 2,8 − 𝑥 1,8 ) 2 + (𝑥 2,9 − 𝑥 1,9 ) 2 = √(0 − 0) 2 + ⋯ + (80 − 140) 2 + (0 − 0) 2 = 5,49339900 Setelah itu, menghitung nilai rata-rata jarak Euclid setiap objek menggunakan persamaan (2). Perhitungan nilai rata-rata jarak Euclid setiap objek dilanjutkan hingga objek ke-232 adalah sebagai berikut:
𝑑 𝑖 ̅ = 1 232−1 ( 73,495+22,113+…+12,309) = 6,150506
Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 1. Nilai rata-rata jarak euclid setiap objek D 1 2 3 … 232 Rata-Rata 1 0,00000000 5,49339900 6,10589670 … 5,93611010 6,150506 2 5,49339900 0,00000000 3,12517240 … 2,26083570 3,376598 3 6,10589700 3,12517240 0,00000000 … 2,44170790 3,120053 … .... .... ... ….. ... .... 232 5,93611000 2,26083570 2,44170790 … 0,000000 3,168895
Selanjutnya,  menentukan  objek  yang  memiliki  nilai  rata-rata  terbesar.  Objek  yang  memiliki nilai rata-rata terbesar akan dipisah dan berubah menjadi splinter group . Berdasarkan tabel 4.2, objek yang memiliki nilai rata-rata yang terbesar adalah objek ke-5 yaitu sebesar 7,733492 sehingga objek tersebut menjadi splinter group 1. Kemudian menghitung ulang nilai rata-rata setiap objek yang tersisa tanpa melibatkan objek ke-5 yang telah menjadi splinter group 1. Setelah itu, meghitung nilai elemen matriks splinter group 1 dengan nilai rata-rata setiap objek yang tersisa. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 7 berikut.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 2. Selisih antara nilai elemen matriks splinter group 1 dengan nilai rata-rata setiap objek
D Rata-rata Splinter 1 (Objek ke- 5) Selisih 1 3,883786088 5,43675700 -1,55297091 2 3,8739602 7,79816500 -3,92420480 3 3,876206185 7,96951200 -4,09330582 … ... .... ... 232 3,148441788 7,87303800 -4,72459621
Selanjutnya,  menentukan  objek  yang  memiliki  nilai  selisih  terbesar  antara  elemen  matriks splinter  group dengan  nilai  rata-rata.  Jika    nilai  selisih  tersebut  bernilai  positif,  maka  objek  yang memiliki nilai terbesar bergabung dengan splinter group . Berdasarkan tabel 4.4, objek ke-43 dan 120 memiliki nilai selisih terbesar dan positif yaitu 0,83131117 dan 1,30512410. Sehingga objek tersebut bergabung dengan splinter group 1. Kemudian, menghitung selisih nilai antara elemen matriks splinter group 1 dengan nilai rata-rata setiap objek yang tersisa. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 8. Tabel 3. Selisih antara nilai elemen matriks splinter group 1 dengan nilai rata-rata setiap objek
yang tersisa D Rata-rata Splinter 1 (Objek ke- 43) Splinter 1 (Objek ke- 120) Selisih 1 3,851563797 4,86079000 5,75292000 -6,76214620 2 3,841566648 7,36005100 7,80355900 -11,32204335 3 3,843832819 7,54423200 7,55152700 -11,25192618 … ... ... ... ... 232 3,10735255 7,63821600 8,02701400 -12,55787745
Selanjutnya,  mengulangi  tahapan  diatas  sampai  nilai  selisih  terbesar  antara  elemen  matriks splinter group 1 dengan nilai rata-rata yang tersisa bernilai negative semua. Karena ada beberapa objek yang memiliki nilai selisih terbesar dan negative, maka penulis memasukkan salah satu nilai ke dalam Tabel 5.
Proses iterasi untuk 2 cluster dihentikan sampai terbentuk splinter group 2. Untuk pembentukan 3 cluster , proses iterasi berhenti pada splinter group 3. Begitupun hingga pembentukan 5 cluster . Hasil pengelompokkan divisive  analysis untuk  2,  3,  4,  dan  5 cluster dapat  dilihat  pada  Tabel 9,10,11,12,13,14,15 dan 16 berikut.
Tabel 4. Hasil pengelompokkan menggunakan algoritma DIANA No. Cluster 1 1 5 1 24 1 27 1 … … 23 2 Tabel 5. Hasil pengelompokkan menggunakan algoritma DIANA lanjutan No. Cluster 25 2 26 2 28 2 30 2 … … 63 2 Tabel 6. Hasil pengelompokkan menggunakan algoritma DIANA lanjutan No. Cluster 64 2 65 2 67 2 68 2
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
… … 96 2 Tabel 7. Hasil pengelompokkan menggunakan algoritma DIANA lanjutan No. Cluster 99 2 100 2 101 2 … … 132 2 Tabel 8. Hasil pengelompokkan menggunakan algoritma DIANA Lanjutan No. Cluster 133 2 134 2 135 2 138 2 … … 167 2 Tabel 9. Hasil pengelompokkan menggunakan algoritma DIANA Lanjutan No. Cluster 169 2 171 2 172 2 173 2 … … 199 2 Tabel 10. Hasil pengelompokkan menggunakan algoritma DIANA lanjutan No. Cluster 201 2 202 2 203 2 204 2 … … 230 2 Tabel 11. Hasil pengelompokkan menggunakan algoritma DIANA lanjutan No. Cluster 231 2 232 2 7 3 41 3 … … 200 5
Berdasarkan Tabel diatas, dapat diketahui hasil algoritma Divisive Analysis pada pembentukan 2, 3, 4, dan 5 klaster. Pada pembentukan 2 klaster didapatkan hasil berupa ada 197 data yang termasuk kepada klaster tersebut, yaitu data ke- 2, 3, 4, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 25, 26, 28, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 40, 42, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 57, 58, 59, 62, 63, 64, 65, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 83, 84, 85, 86, 87, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 96, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 116, 117, 118, 119, 121, 122, 123, 124, 125, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 138, 139, 140, 142, 144, 145, 146, 148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 164, 165, 166, 167, 169, 171, 172, 173, 174, 176, 177, 178, 179, 180, 181, 182, 183, 184, 185, 186, 187, 188, 189, 190, 191, 192, 193, 194, 195, 196, 197, 198, 199, 201, 202, 203, 204, 205, 206, 207, 208, 209, 210, 211, 212, 213, 214, 215, 216, 217, 218, 219, 220, 221, 222, 223, 224, 225, 227, 228, 229, 230 , 231, dan 232.
Pada pembentukan 3 klaster didapatkan hasil berupa ada 11 data yang termasuk kepada klaster tersebut, yaitu data ke- 7, 41, 54, 56, 60, 82, 97, 136, 137, 170, dan 175.  Pada pembentukan 4 klaster didapatkan hasil berupa 7 data yang termasuk kepada klaster tersebut yaitu data ke- 29, 55, 61, 115, 127, 141, dan 226. Pada pembentukan 5 klaster didapatkan hasil berupa ada 8 data, yaitu data ke- 39, 88, 95, 105, 126, 43, 47, dan 200 yang termasuk kepada klaster tersebut.
Dan Gambar 5 adalah tampilan plot dendogram dari hasil klaster diatas menggunakan algoritma Divisive Analysis yang telah dijelaskan oleh penulis diatas ditampilkan dalam Gambar 5.

## Gambar 5. Plot dendogram algoritma DIANA
Dapat  kita  lihat  pada  gambar  4.2  tersebut,  garis  yang  berwarna  hijau  pekat  lah  yang  paling banyak klaster-nya dibandingkan klaster yang lain seperti pada tabel sebelumnya.
Setelah melewati tahapan dalam DIANA, maka hal selanjutnya yang harus dilakukan adalah evaluasi hasil clustering dengan menggunakan metode Silhouette Coefficient . Hal ini dilakukan untuk mengetahui  kualitas  dari  hasil  pengelompokkan  yang  sudah  dilakukan,  dan  berikut  adalah  hasil Silhouette Coefficient nya di jelaskan dalam Tabel 17.
Tabel 12. Nilai silhouette coefficient
Jumlah Cluster SC 2 0,468582 3 0,468582 4 0,4300823 5 0,4091697
Berdasarkan Tabel 17, dapat dilihat bahwasanya nilai SC untuk evaluasi pengelompokkan data rekam medis pada penyakit diabetes di Rumah Sakit TK-II Putri Hijau Kesdam I/BB, Medan-Sumatera Utara dengan menggunakan algoritma divisive analysis memiliki nilai SC yang berbeda-beda. Nilai SC yang terbesar adalah pengelompokkan pada 2 cluster , yaitu 0,468582. Dan berikut untuk grafik hasil SC yang telah dilakukan ditampilkan dalam Gambar 6.

## Gambar 6. Cluster dengan menggunakan nilai silhouette coefficient
Dan dapat dilihat juga dari Gambar 6 bahwasanya titik klaster berada pada klister 2. Oleh karena itu dapat diputuskan bahwa pengelompokkan optimal pada  pengelompokkan data rekam medis pada
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
penyakit  diabetes  di  Rumah  Sakit  TK-II  Putri  Hijau  Kesdam  I/BB,  Medan-Sumatera  Utara  dengan menggunakan algoritma divisive analysis adalah 2 cluster . 4.3 Karakteristik Hasil Analisis Cluster
Berdasarkan  hasil  pengelompokkan  untuk  2 cluster ,  dilakukan  perhitungan  nilai  rata-rata variabel untuk melihat karakterisik dari masing-masing cluster di jelaskan dalam Tabel 18. Tabel 13. Nilai rata-rata variabel setiap cluster
Variabel Cluster 1 Cluster 2 X 1 0,3609 0,50 X 2 41,57 72 X 3 0,04348 1 X 4 0,03043 1 X 5 0,2087 1 X 6 27,29 23,73 X 7 5,667 4,90 X 8 143,7 140,5 X 9 0,08696 0
Berdasarkan  Tabel  18,  dapat  disimpulkan  bahwa  ada  dua  penyebab  pasien  bisa  mengalami diabetes yaitu  Usia ( X 2 ) dan Tingkat gula darah ( X 8 ). hal itu dikarenakan dua variabel tersebut yang memiliki nilai rata-rata tertinggi diantara dua cluster dan semua variabel tersebut. Dan alasan mengapa cluster 1 dimasukkan juga yaitu karena pengelompokkan ada 2 cluster, dimana cluster 1 pun termasuk ke dalam cluster tersebut.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, maka dapat diambil kesimpulan adalah Cluster optimal yang terbentuk pada pengelompokkan data rekam medis pada penyakit diabetes di Rumah Sakit TK-II  Putri  Hijau  Kesdam  I/BB,  Medan-Sumatera  Utara  dengan  menggunakan  algoritma divisive analysis adalah 2 cluster . Nilai silhouette coefficient optimal untuk validasi data hasil clustering rekam medis pada penyakit diabetes di Rumah Sakit TK-II Putri Hijau Kesdam I/BB, Medan-Sumatera Utara dengan menggunakan algoritma divisive analysis menghasilkan 2 cluster dengan nilai sebesar 0,468582 yang menyatakan bahwa struktur cluster yang terbentuk pada pengelompokkan ini adalah klaster yang tepat. Dan untuk Variabel yang menjadi penyebab pasien bisa mengalami diabetes yaitu Usia ( X 2 ) dan Tingkat gula darah ( X 8 ). hal itu dikarenakan dua variabel tersebut yang memiliki nilai rata-rata tertinggi diantara dua cluster dan semua variabel tersebut.
Referensi
[1] A.  M.  Argina,  “Penerapan  Metode Klasifikasi  K-Nearest  Neigbor pada  Dataset  Penderita Penyakit  Diabetes,” Indones.  J.  Data  Sci. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  29–33,  2020,  doi: 10.33096/ijodas.v1i2.11.
[2] A. Simanjorang, Megawati, and Agusdiana, “Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Kesehatan Terhadap Kepuasan Pasien Ruang Penyakit Dalam di RSUD Dr. Fauziah Bireuen,” vol. 2, no. 2, pp. 116–130, 2019.
[3] M.  A.  Wiratama  and  W.  M.  Pradnya,  “Optimasi  Algoritma  Data  Mining  Menggunakan Backward Elimination untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 11, no. 1, p. 1, 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i1.45282.
[4] Y.  Yosiana  Nabuasa,  “Analisis  Dan  Perancangan  Sistem  Informasi  Rekam  Medis  Sebagai Sarana Pelayanan Kesehatan Pada Puskesmas Oesapa Kota Kupang,” J. Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 40–46, 2021.
[5] M. Rosadi, D. Aulia Nurhasanah, and M. Siddik Hasibuan, “ Clustering Panjang Ruas Jalan di BBPJN Sumut Menggunakan Algoritma K-Means ,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , vol. 02, no. 1, pp. 29–38, 2023, doi: 10.55537/cosie.v2i1.567.
[6] I. Nur and L. Fitriana, “Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Keluarga Sehat Menggunakan Metode Klaster Hirarki dan Non Hirarki,” J. Paradig. J. Multidisipliner Mhs. Pascasarj. Indones. , vol. 2, no. 1, pp. 27–36, 2021.
[7] N.  Nirwana  and  M.  Nor  Hayati,  “ Categoric  Data  Grouping  By  Algorithm  Quick  Robust Clustering  Using  Links  (QROCK)(Case  Study:  Status  of  Value  Addrd  Tax  Payments  at  the
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Samarinda Ulu Primary Tax Office in 2018 ),” vol. 9, no. 1, 2021.
[8] M. Z. Nasution and M. S. Hasibuan, “Pendekatan Initial Centroid Search untuk Meningkatkan Efisiensi  Iterasi Klustering  K-Means ,” Techno.Com ,  vol.  19,  no.  4,  pp.  341–352,  2020,  doi: 10.33633/tc.v19i4.3875.
[9] S. N. Dwiyamti, K. Nisa, A. Sutrisno, N. Herawati, and P. Lampung, “Analisis Klaster untuk Data  Kategorik  Menggunakan  Metode  K-Modes  (  Studi  Kasus :  Data  Pasien  COVID-19  di RSUD Dr . H . Abdul Moeloek,” J. Siger Mat. , vol. 03, no. 02, pp. 61–68, 2022.
[10] I. A. Kasoqi, M. N. Hayati, and R. Goejantoro, “Pengelompokan Desa Atau Kelurahan Di Kutai Kartanegara  Menggunakan Algoritma  Divisive  Analysis ,” J.  Stat.  Univ.  Muhammadiyah Semarang , vol. 9, no. 2, p. 101, 2021, doi: 10.26714/jsunimus.9.2.2021.101-108.
[11] M. R. Gunawan, “Perbandingan Pengelompokan pada Wilayah Berdasarkan Tingkat Kerusakan Lingkungan Di Indonesia Menggunakan Analisis Klaster K- Means, Hirarki, Dan Ensemble,” vol. 33, no. 1, pp. 1–12, 2022.
[12] A.  W.  Fuadah,  F.  N.  Arifin,  and  O.  Juwita,  “Optimasi  K-Klasterisasi  Ketahanan  Pangan Kabupaten Jember Menggunakan Metode Elbow,” INFORMAL Informatics J. , vol. 6, no. 3, p. 136, 2021, doi: 10.19184/isj.v6i3.28363.
[13] D. Rachmatin and K. Sawitri, “Perbandingan antara metode agglomeratif, metode divisif dan metode k-means dalam analisis klaster,” Semin. Nas. Mat. UNPAR , vol. 1, pp. 9–17, 2019.
[14] M.  I.  Mubarok  and  A.  Rusyiana,  “Pemetaan  Zona  Resiko  Penularan  Covid-19  Di  Sulawesi Selatan Menggunakan Plot Dendrogram Hierarchical Clustering,” Semin. Nas. Off. Stat. , vol. 2020, no. 1, pp. 55–64, 2021, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.441.
[15] M. S. Hasibuan, H. Harahap, U. Pembangunan, P. Budi, U. Islam, and N. Sumatera, “Penerapan Metode Haar-Like Feature d an Algoritma Adaboost Dalam Penentuan Klasifikasi Hama,” vol. 4307, no. 1, pp. 87–93, 2024.