Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 172-182 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Analisis Klaster Data Pasien Diabetes untuk Identifikasi Pola dan Karakteristik Pasien
Ananda Elang Satriatama Setyadji 1 , Ari Prasetyo Wibowo 2 , I Gusti Ngurah Arnold Matthew D 3 , Reyhan Bayu Pratama 4 , Tegar Alwinata Masyhuda 5 , Yohannes Alexander Agusti Sinaga 6 , Endah Purwanti 7* , Indah Werdiningsih 8*
1,2,3,4,5,6,7,8 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Airlangga Email : ananda.elang.satriatama-2020@fst.unair.ac.id 1 , ari.prasetyo.wibowo-2020@fst.unair.ac.id 2 , i.gusti.ngurah.arnold- 2020@fst.unair.ac.id 3 , reyhan.bayu.pratama-2020@fst.unair.ac.id 4 , tegar.alwinata.masyhuda-2020@fst.unair.ac.id 5 , yohannes.alexander.agusti-2020@fst.unair.ac.id 6 , Corresponding Author Email : endahpurwanti@fst.unair.ac.id 7 , indah-w-i@fst.unair.ac.id 8
Submitted: 18-05-2023, Reviewed: 23-05-2023, Accepted 27-06-2023 https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i3.828

## Abstract
Diabetes is a dangerous health problem both in Indonesia and the world. The aim of the study was to cluster diabetes patient data at the Mojokerto Health Center using the K-Means algorithm to understand the patterns and characteristics of diabetic patients. The steps taken were patient data collection, data preprocessing, data sharing, cluster analysis using K-Means, model performance evaluation, and prediction/classification using the built model. The results of the analysis showed that there were two groups of patients. The first group consisted of 755 female patients aged 20-80 years, while the second group consisted of 404 male patients aged 40-90 years. The most common diagnosis in both groups was Non-insulin-dependent diabetes mellitus, followed by Rheumatoid arthritis in the first group and Respiratory tuberculosis in the second group. In addition, in the two groups, the Modopuro and Kebondalem sub-districts had the highest number of patients. Keywords: kmeans, clustering, diabetes, data analysis

## Abstrak
Penyakit  diabetes  merupakan  masalah  kesehatan  yang  berbahaya  baik  di  Indonesia  dan  dunia.  Tujuan  penelitian  adalah melakukan clustering pada data pasien diabetes di Puskesmas Mojokerto menggunakan metode algoritma K-Means untuk memahami pola dan karakteristik pasien diabetes. Tahapan yang dilakukan adalah pengumpulan data pasien, preprocessing data,  pembagian  data,  analisis  klaster  menggunakan  K-Means,  evaluasi  performa  model,  dan  prediksi/klasifikasi menggunakan model yang dibangun. Hasil analisis menunjukkan adanya dua kelompok pasien. Kelompok pertama terdiri dari 755 pasien perempuan berusia 20-80 tahun, sedangkan kelompok kedua terdiri dari 404 pasien laki-laki berusia 40-90 tahun.  Diagnosa  paling  umum  di  kedua  kelompok  tersebut  adalah Non-insulin-dependent  diabetes  mellitus ,  diikuti  oleh Rheumatoid arthritis pada kelompok pertama dan Respiratory tuberculosis pada kelompok kedua. Selain itu, dalam kedua kelompok tersebut, kelurahan Modopuro dan Kebondalem memiliki jumlah pasien yang paling banyak.
Keywords: kmeans, klastering, diabetes, analisis data
This work is licensed under Creative Commons Attribution License 4.0 CC-BY International license

## PENDAHULUAN
Diabetes adalah penyakit kronis yang mempengaruhi  jutaan  orang  di  seluruh  dunia. Penyakit  ini  merupakan  kondisi  medis  kronis  yang ditandai oleh tingginya tingkat glukosa (gula) dalam darah. Keadaan ini terjadi ketika tubuh tidak mampu menghasilkan jumlah insulin yang cukup atau tidak dapat memanfaatkan insulin dengan efisien. Insulin adalah  hormon  yang  diproduksi  oleh  pankreas  dan berperan  penting  dalam  mengatur  kadar  glukosa dalam darah [1]. Diabetes terbagi menjadi beberapa jenis,  termasuk  diabetes  tipe  1,  diabetes  tipe  2, diabetes  gestasional,  dan  jenis  diabetes  lainnya. Diabetes  tipe  1  biasanya  muncul  pada  masa  anak- anak  atau  remaja,  di  mana  pankreas  tidak  dapat menghasilkan  insulin  sama  sekali.  Di  sisi  lain,
diabetes  tipe  2  adalah  jenis  yang  paling  umum terjadi,  di  mana  tubuh  tidak  dapat  menggunakan insulin  secara  efektif  atau  tidak  memproduksi insulin yang cukup [1]. Salah satu contohnya adalah diabetes mellitus. Diabetes melitus merupakan salah satu dari banyaknya jenis penyakit diabetes. diabetes melitus memerlukan perawatan yang berkelanjutan, terutama  dalam  mengontrol  tingkat  glukosa  darah guna  mencegah  atau  melambatkan  timbulnya masalah  komplikasi.  Diabetes  mellitus  menjadi sesuatu yang baru bagi penduduk Indonesia [2].
Menurut Federasi Diabetes Internasional, prevalensi  diabetes  telah  meningkat  menjadi  463 juta  pada  tahun  2019  dan  diperkirakan  akan mencapai  700  juta  pada  tahun  2045.  Di  Indonesia, diabetes  adalah  salah  satu  penyakit  tidak  menular
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 172-182 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
yang paling umum terjadi dengan prevalensi sebesar 6,9% pada tahun 2020, mempengaruhi lebih dari 16 juta orang [3].
Puskesmas adalah organisasi kesehatan fungsional yang berperan sebagai pusat pengembangan kesehatan masyarakat. Selain memberikan  pelayanan  kesehatan  menyeluruh  dan terpadu,  Puskesmas  juga  melibatkan  partisipasi masyarakat. Puskesmas memiliki satuan penunjang seperti  puskesmas  pembantu  dan  puskesmas keliling. Puskesmas pembantu adalah unit pelayanan kesehatan  sederhana  yang  membantu  Puskesmas dalam wilayah yang lebih kecil [4].
Puskesmas memiliki tiga fungsi utama. Pertama, sebagai  pusat  pembangunan  kesehatan  masyarakat di wilayahnya, Puskesmas bertanggung jawab dalam mengembangkan  dan  meningkatkan  kesehatan masyarakat  secara  umum.  Kedua,  Puskesmas  juga memiliki  peran  penting dalam  membina  partisipasi aktif  masyarakat  di  wilayah  kerjanya.  Hal  ini dilakukan  dengan  tujuan  meningkatkan  kesadaran dan  kemampuan  masyarakat  untuk  menjalani  gaya hidup  yang  sehat.  Ketiga,  Puskesmas  memberikan pelayanan kesehatan yang menyeluruh dan terpadu kepada  masyarakat  di  wilayahnya.  Dalam  hal  ini, Puskesmas  memberikan  layanan  kesehatan  yang meliputi  berbagai  aspek,  seperti  pencegahan penyakit, pengobatan, pemantauan kesehatan, serta edukasi  kesehatan  kepada  masyarakat.  Dengan fungsi-fungsi tersebut, Puskesmas menjadi lembaga yang  berperan  penting  dalam  menjaga  dan meningkatkan kesehatan masyarakat di wilayahnya [4].
Puskesmas  memiliki  peran  penting  dalam memberikan layanan kesehatan kepada masyarakat, termasuk pencegahan, manajemen, dan pengobatan diabetes.  Namun,  manajemen  pasien  diabetes  di Puskesmas  sangatlah  sulit  karena  jumlah  pasien diabetes  yang  semakin  meningkat,  sumber  daya yang  terbatas,  dan  kurangnya  sistem  perawatan diabetes yang komprehensif.
Penyajian  informasi  tidak  sebanding  dengan kebutuhan  informasi  yang  sangat  besar.  Untuk mengatasi  hal  tersebut,  salah  satu  cara  untuk mengekstrak  informasi  dari database yang  besar adalah data  mining atau  penambangan  data  yang bertujuan untuk mengekstrak informasi abstrak dari database yang besar [5]. Klasterisasi adalah teknik penambangan  data  yang  mengelompokkan  objek yang  serupa  ke  dalam  klaster  berdasarkan karakteristik  atau  atribut.  Klasterisasi  dapat digunakan di bidang kesehatan untuk mengidentifikasi  sub  kelompok  pasien  dengan karakteristik  dan  faktor  risiko  yang  serupa,  yang dapat membantu dalam mengembangkan intervensi yang ditargetkan dan meningkatkan hasil kesehatan. Pendekatan  klasterisasi  akan  diterapkan  pada
kumpulan  data  besar  pasien  diabetes  yang  telah mengunjungi  Puskesmas  Mojokerto.  Hasil  dari pendekatan  klasterisasi  ini  akan  memberikan wawasan tentang heterogenitas pasien diabetes dan membantu mengembangkan strategi perawatan dan manajemen  diabetes  yang  lebih  efektif  di Puskesmas.
Pada  penelitian  sebelumnya,  oleh  Parasian  D.P Silitonga  yang  menerapkan  metode  K-Means Clustering pada data penyakit pasien di Rumah Sakit Haji Adam Malik di Medan menemukan sebuah pola kecenderungan penyakit pada pasien di Rumah Sakit Haji  Adam  Malik.  Kemudian,  pada  penelitian  ini memiliki tujuan utama untuk memberikan panduan dalam mengantisipasi layanan prioritas bagi pasien, terutama bagi pengguna Jaminan Sosial dan Jaminan Kesehatan.  Selain  itu,  penelitian  yang  sedang dilakukan  di  Puskesmas  Mojokerto  memiliki perbedaan dengan penelitian sebelumnya. Penelitian ini  fokus  pada  data  penyakit  pasien  di  Puskesmas Mojokerto  dan  mengadopsi  metode  kombinasi antara  K-Means  Clustering  dan  PCA  (Principal Component  Analysis).  Tujuannya  adalah  untuk mengidentifikasi pola kecenderungan penyakit pada pasien di Puskesmas Mojokerto dengan menggunakan pendekatan yang lebih kompleks dan integratif [22].
Secara keseluruhan, klasterisasi penyakit diabetes  di  Puskesmas  dapat  menjadi  cara  yang efektif untuk mengidentifikasi sub kelompok pasien diabetes  dan  mengembangkan  intervensi  yang ditargetkan  untuk  meningkatkan  hasil  perawatan diabetes. Hasil dari pendekatan klasterisasi ini dapat membantu meningkatkan layanan perawatan diabetes  di  Puskesmas  dan  mengurangi  beban diabetes pada masyarakat.

## METODE PENELITIAN
Berikut tahapan penelitian yang dilakukan pada clustering data pasien penyakit diabetes pada Studi Kasus Puskesmas Mojokerto

## 2.1 Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  merupakan  tahap  awal dalam penelitian diabetes di Puskesmas Mojokerto. Selama periode 5 bulan., data jumlah pasien diabetes yang terdaftar dan berkunjung ke Puskesmas setiap bulannya  dikumpulkan.  Dalam  pengumpulan  data ini,  peneliti  sangat  menjaga  kerahasiaan  pasien dengan tidak mengambil informasi tentang riwayat medis  atau  kondisi  kesehatan  pasien  secara  detail. Hal ini dilakukan untuk menghormati privasi pasien dan  mematuhi  etika  penelitian  yang  sesuai  dengan standar penelitian ilmiah.
Dalam  pengumpulan  data  ini,  peneliti  mengambil langkah-langkah yang diperlukan untuk memastikan
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 172-182 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
bahwa  identitas  pasien  tetap  terjaga.  Data  yang dikumpulkan  hanya  mencakup  informasi  jumlah pasien  diabetes  yang  terdaftar  dan  berkunjung  ke Puskesmas setiap bulannya, tanpa memuat informasi pribadi  yang  dapat  mengidentifikasi  pasien  secara individu. Dengan demikian, penelitian ini memastikan  bahwa  kegiatan  pengumpulan  data dilakukan dengan penuh kehati-hatian dan memperhatikan  aspek  privasi  pasien  serta  etika penelitian yang berlaku.
Tabel 1. Deskripsi Dataset Nama Dataset Data Pasien Puskesmas Mojokerto Jumlah Baris 1163 baris Jumlah Kolom 72 kolom Nama Kolom No,  Tanggal,  Nama  Pasien,  No. eRM,  NIK,  No.  RM  Lama,  No. Dokumen  RM,  Jenis  Kelamin,  No Telp,  Alamat,  RT,  RW,  Pekerjaan,
Tanggal  Pemeriksaan,  Kelurahan, Tempat  Lahir,  Tgl.Lahir,  Umur Tahun,  Umur  Bulan,  Umur  Hari,
Nama  Ayah,  Nama  Ibu,  Jenis Kunjungan, Poli/Ruangan, Asuransi, No. Asuransi, Dokter  /  Tenaga  Medis, Perawat  /  Bidan  /  Nutrisionist  / Sanitarian, Keluhan Utama, Keluhan  Tambahan,  Lama  Sakit, Merokok, Konsumsi Alkohol, Kurang Sayur/Buah, Terapi Keterangan,  RPS,  RPD,
RPK,  Alergi,  Kesadaran,  Triage, Tinggi, Berat Badan, Lingkar Perut, IMT,  Hasil  IMT,  Sistole,  Diastole, Nafas,  Detak  Nadi,  Detak  Jantung, Suhu,  Aktifitas  Fisik,  Diagnosa  1,
Jenis  Kasus  1,  Diagnosa  2,  Jenis Kasus 2, Diagnosa 3, Jenis Kasus 3, Diagnosa 4, Jenis Kasus 4, Diagnosa 5,  Jenis  Kasus  5,  Tindakan,  Resep, Apoteker, Pendaftaran/Rujukan Internal,  Lama  Antrean,  Lama Pemeriksaan, Lama Pelayanan Obat,
Petugas Pendaftaran

## 2.2 Preprocessing
Preprocessing  data  merupakan  langkah penting  dalam  proses  penemuan  pengetahuan, karena keputusan-keputusan yang berkualitas harus didasarkan  pada  data  yang  berkualitas  [11].
Preprocessing  data  sering  kali  digunakan  untuk mengurangi  kesalahan  data  dan  sistematis  bias dalam data mentah sebelum analisis apapun terjadi [10].
Preprocessing  memiliki  beberapa  tahap, yaitu  seleksi  data,  cleaning  data  ,  dan  normalisasi data transformasi data dan training data.
1. Seleksi  data Seleksi  data  adalah  proses memilih  dan  mempertahankan  subset  dari data yang relevan untuk analisis atau model yang  akan  dibangun.  Tujuan  dari  seleksi data adalah untuk mengurangi kompleksitas  data  dan  meningkatkan kualitas analisis atau model yang dihasilkan.  dilakukan  dengan  memilih feature  atau  variabel  yang  relevan  dan sesuai dengan tujuan analisis data. Hal ini penting  dilakukan  untuk  menghindari terjadinya  overfitting  pada  model  yang dibangun dan memastikan keakuratan hasil analisis.
2. Cleaning data (pembersihan data) adalah proses  mengidentifikasi,  mengatasi,  dan memperbaiki  suatu  masalah  data  atau ketidakakuratan  dalam  dataset.  Tujuan utama  dari  cleaning  data  adalah  untuk memastikan  kebersihan,  kekonsistenan, dan  kevalidan  data  yang  akan  digunakan dalam  analisis  atau  pemodelan.  dilakukan untuk  membersihkan  data  dari  noise, outlier,  dan  missing  value.  Noise  dan outlier  dapat  menyebabkan  analisis  yang tidak  akurat,  sedangkan  missing  value dapat  mengganggu  proses  analisis  data. Beberapa  metode  yang  sering  digunakan untuk membersihkan data adalah penghapusan  data,  imputasi  data,  dan interpolasi data.
3. Normalisasi data adalah proses mengubah data  menjadi  bentuk  yang  terstandarisasi atau ternormalisasi. Tujuan dari normalisasi data adalah untuk menghilangkan  perbedaan  skala  atau ukuran yang dapat mempengaruhi analisis atau pemodelan data. Normalisasi merupakan  teknik  pengukuran  ulang  atau pemetaan  dalam  tahap  pra-pemrosesan  . Teknik  ini  berguna  untuk  tujuan  prediksi atau  peramalan  .  Terdapat  banyak  cara untuk  melakukan  prediksi  atau  peramalan yang  dapat  berbeda  satu  sama  lain.  Oleh karena  itu,  teknik  normalisasi  diperlukan untuk  membuat  variasi  prediksi  dan peramalan  lebih  dekat  satu  sama  lain. Terdapat beberapa teknik normalisasi yang umum digunakan, yaitu Min-Max.
4. Transformasi  data dilakukan  untuk mengubah  data  yang  akan  dianalisis sehingga  dapat  menghasilkan  nilai  yang lebih bermakna. Beberapa metode transformasi  data  yang  sering  digunakan adalah  normalisasi,  standarisasi,  dan encoding.  Normalisasi  dilakukan  untuk mengubah data pada rentang nilai tertentu,
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 172-182 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
sedangkan  standarisasi  dilakukan  untuk mengubah  data  sehingga  memiliki  nilai mean = 0 dan standar deviasi = 1. Encoding dilakukan  untuk  mengubah  data  kategori menjadi nilai numerik.
5. Training  Data pada  tahap  preprocessing digunakan  untuk  mempersiapkan  data sebelum  dilakukan  training  model.  Proses preprocessing  meliputi  tahapan  cleaning, transforming, dan feature selection. Setelah preprocessing, data dibagi menjadi training set  dan  validation  set  untuk  menghindari overfitting dan memastikan akurasi model.
Tahapan  preprocessing  data  memainkan peran yang krusial dalam penelitian, karena tahap ini akan  menghasilkan  dataset  yang  siap  digunakan untuk  analisis  data  selanjutnya.  Dalam  tahap  ini, data  mentah  yang  dikumpulkan  dari  pengumpulan data  pasien diabetes  di  Puskesmas  Mojokerto  akan diperlakukan melalui serangkaian langkah pemrosesan.  Langkah-langkah  tersebut  meliputi pembersihan data, seperti mengatasi missing values dan outliers, normalisasi data untuk menghilangkan perbedaan  skala,  serta  seleksi  fitur  untuk  memilih fitur  yang  relevan  dan  signifikan.  Dengan melakukan  tahap  preprocessing  data  ini,  dataset akan  menjadi  lebih  terstruktur,  bersih,  dan  siap untuk  digunakan  dalam  proses  analisis  data selanjutnya.
Dataset  yang  telah  diproses  melalui tahapan  preprocessing  data  akan  menjadi  landasan yang kuat dalam membangun model dan melakukan analisis  data.  Dalam  penelitian  diabetes  di Puskesmas Mojokerto, dataset yang sudah diproses akan  digunakan  untuk  mengaplikasikan  algoritma machine learning dan metode analisis statistik yang relevan.  Dengan  melakukan  preprocessing  data secara  teliti,  peneliti  dapat  memastikan  bahwa dataset yang digunakan memiliki kualitas yang baik, mengurangi  risiko  bias  atau  kesalahan  dalam  hasil analisis,  serta  meningkatkan  keakuratan  dan keandalan  temuan  penelitian.  Oleh  karena  itu, tahapan  preprocessing  data  tidak  boleh  diabaikan dan perlu dilakukan dengan cermat dan teliti dalam rangka mencapai hasil analisis data yang akurat dan reliable.

## 2.3 Menentukan Nilai K
Dalam pengajuan untuk melakukan penelitian,  Metode  Elbow  digunakan.  Metode Elbow  adalah  metode  yang  digunakan  untuk menghasilkan informasi dalam menentukan jumlah cluster terbaik dengan cara melihat persentase hasil perbandingan  antara  jumlah  cluster  yang  akan membentuk siku pada suatu titik [8].
Tujuan  dari  metode  elbow  adalah  untuk memilih nilai k yang kecil dan masih memiliki nilai withinss yang rendah [9].
Pada metode Elbow, dilakukan memvariasikan  jumlah  klaster  dari  1  hingga  k (sejumlah  titik  data  yang  ada).  Kemudian, menghitung  withinss  untuk  setiap  nilai  k  tersebut. Dalam grafik elbow, sumbu x menunjukkan nilai k, sedangkan sumbu y menunjukkan nilai withinss. Proses selanjutnya adalah memeriksa pola grafik dan mencari titik di mana penurunan withinss mulai menurun secara signifikan, atau secara visual terlihat  seperti  "siku"  pada  siku  tangan.  Titik  ini menandakan  jumlah  klaster  yang  optimal,  di  mana penambahan klaster setelahnya memberikan manfaat  yang  relatif  lebih  kecil  dalam  mengurangi withinss.
Pemilihan  jumlah  klaster  yang  optimal bergantung  pada  persepsi  peneliti  dan  konteks masalah  yang  diteliti.  Metode  Elbow  memberikan panduan  visual  yang  dapat  membantu  dalam pengambilan  keputusan,  tetapi  tetap  memerlukan penilaian  subjektif  dari  peneliti  untuk  menentukan titik siku yang paling sesuai sebagai jumlah klaster yang optimal.

## 2.4  K-Means Clustering
K-Means Clustering adalah metode pengelompokan data non-hirarki yang membagi data ke dalam beberapa kelompok (cluster) sehingga data dengan  karakteristik  yang  serupa  dikelompokkan bersama dalam satu cluster, sementara data dengan karakteristik yang berbeda dikelompokkan ke dalam cluster yang berbeda [12].
K-Means  Clustering  adalah  salah  satu  metode pengelompokan atau clustering yang  paling umum digunakan  pada  implementasi  data  mining  dalam melakukan  pengklasteran  atau    pengelompokkan data   menjadi   beberapa   kelompok [6].
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 172-182 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
ya Tidak

## Gambar 1 Alur K-Means Clustering

## 2.5 Alur Penelitian
Tahap Alur Penelitian merupakan tahapan penting  dalam  sebuah  penelitian,  di  mana  desain yang telah dibuat akan direalisasikan dalam bentuk pemrograman menggunakan bahasa Python. Dalam pengembangan  program,  dua  library  populer  yang sering digunakan adalah Scikit-learn dan Pandas.
Dalam mengimplementasikan alur program  yang  dijelaskan  dalam  Gambar  2 menggunakan  Python,  peneliti  akan  menggunakan Scikit-learn  dan  Pandas  untuk  membaca  dataset, melakukan preprocessing  data seperti cleaning , normalisasi, dan seleksi fitur, membagi data menjadi data  latih  dan  data  uji,  membangun  model menggunakan  algoritma  machine  learning  yang sesuai  dengan  tujuan  penelitian,  melatih  model dengan  data  latih,  mengevaluasi  performa  model dengan metrik yang relevan seperti akurasi, presisi, dan recall, serta melakukan prediksi atau klasifikasi menggunakan model yang telah dibangun. Gambar 2  merupakan  alur  jalannya  program  yang  akan diimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman Python .
Gambar 2. Gambar Alur Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  pengolahan dataset  tersebut  berdasarkan  langkah-langkah yang  sudah  tertera  di  tahapan  metodologi penelitian dengan menggunakan metode K-means Clustering. Alat yang digunakan untuk membantu pengolahan  dataset  ini  adalah  menggunakan bahasa  pemrograman  Python,  Jupyter  Notebook, dan  beberapa  library  terkait,  seperti  Numpy, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Missingno.
Untuk  memastikan  kualitas  data  yang  baik, tahap awal adalah melakukan data preprocessing . Dataset  tersebut  tidak  mengandung  baris  yang mengandung  duplikat.  Selanjutnya,  dari  72 kolom,  sejumlah  35  kolom  memiliki missing value dan  sejumlah  37  kolom  tidak  memiliki missing value.
Tahap selanjutnya adalah melakukan seleksi data  untuk  melakukan  pemilihan  fitur  yang berguna  untuk  pengolahan  data  selanjutnya  dan menghapus fitur yang tidak berguna. Kriteria fitur yang dihapus adalah fitur yang memiliki missing value yang banyak, fitur yang memiliki nilai yang sama untuk setiap barisnya, dan fitur yang berupa identitas atau yang tidak ada hubungannya dalam membuat  model machine  learning ,  seperti  NIK, Tanggal,  Nama  Pasien,  dan  sebagainya.  Hasil akhir  dari  seleksi  data  adalah  1163  baris  dan  11 kolom.
Start Preprocessing Pengumpulan data Hasil Klustering Data K-Means Menentukan Jumlah Kluster Memodelkan data dengan K-Means Selesai Start Tentukan Pusat Banyak Cluster K Hitung Jarak Objek Ke pusat Kelompokan obyek berdasarkan jarak minimum Selesai Obyek Yang Harus di pindah?
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 172-182 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis

## Gambar 3. Hasil Seleksi Data
Dataset  juga  harus  dipastikan  memiliki format  yang  benar  untuk  setiap  kolom  dan  tidak ada noise yang  mengganggu  kualitas  data. Gambar  3  ditunjukkan  bahwa  data  belum memiliki  format  yang  benar  dan  terdapat noise pada  setiap  kolom,  seperti  kolom  Umur  Tahun memiliki  satuan  ‘Tahun’.  Lalu,  kolom  yang memiliki  sifat  data  kategorikal  harus  diubah menjadi  data  numerik.  Kolom  Jenis  Kelamin termasuk ke dalam data nominal yang berarti tidak memiliki  tingkatan  untuk  setiap  nilai.  Kolom Hasil  IMT  termasuk  ke  dalam  data  ordinal  yang merupakan  setiap  nilai  harus  diperhatikan  bobot atau tingkatannya. Tabel 2 menunjukkan hasil dari transformasi data untuk mengubah data kategorikal menjadi data numerik.
Tabel 2. Transformasi Data
Jenis Kelamin P = 0 L = 1 Hasil IMT KURANG = 1
IDEAL = 2 LEBIH = 3
GEMUK = 4
SANGAT GEMUK = 5

## Gambar 4. Hasil Cleaning Data
Tahap selanjutnya adalah mengecek adanya data  yang  mengandung outlier dan  normalisasi data. Outlier  adalah kasus  atau  data  dengan karakteristik  unik  yang  sangat  berbeda  dengan observasi  lain  dan  muncul  sebagai  nilai  ekstrim untuk satu variabel atau kombinasi variabel yang
disebabkan  oleh  kesalahan  dalam  memasukkan data [7]. Oleh karena itu, tahap selanjutnya adalah melakukan  deteksi outlier dengan  menggunakan metode  IQR  ( Inter  Quartile  Range ).  Gambar  5 menunjukkan  beberapa  kolom  yang  memiliki outlier yang  jauh.  Oleh  karena  itu,  data  yang terdeteksi sebagai outlier dilakukan penghapusan dari  dataset.  Hasil  dari  penghapusan  data outlier adalah  1159  baris  dan  11  kolom.  Selanjutnya, normalisasi dilakukan untuk membuat nilai setiap kolom mempunyai skala yang sama. Normalisasi data  menggunakan  metode  MinMax.  Hasil  dari skala  untuk  semua  data  adalah  antara  0  dan  1, seperti gambar 6.
Gambar 5. Boxplot Outlier
Gambar 6. Hasil Handling Outlier dan Normalisasi Data
Setelah melakukan preprocessing data , tahap selanjutnya adalah melihat korelasi atau hubungan antarvariabel.  Untuk  melihat  korelasi  antar variabel,  gambar  7  merupakan  hasil  dari perhitungan  korelasi  antarvariabel  menggunakan metode  Pearson.  Korelasi  Pearson  menghasilkan koefisien  korelasi  yang  mengukur  kekuatan hubungan  linier  antara  dua  variabel.  Jika hubungan  antara  kedua  variabel  tidak  linier, koefisien  korelasi  Pearson  tidak  mencerminkan kuatnya  hubungan  antara  kedua  variabel  yang diteliti  [20].  Jika  koefisien  korelasi  nilainya mendekati  -1  atau  1,  hubungan  kedua  variabel
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 172-182 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
tersebut  adalah  linier.  Namun,  jika  koefisien korelasi  mendekati  0,  hubungan  kedua  variabel tersebut tidak ada atau sangat kecil [21]. Gambar 7  juga  menyediakan  warna  sebagai  intensitas hubungan  kedua  variabel  atau  koefisien  korelasi kedua  variabel  tersebut.  Berdasarkan  gambar  7, variabel  hasil  IMT  dengan  IMT  memiliki koefisien korelasi yang paling tinggi, yaitu 0.81. Hal  ini  mengartikan  bahwa  hubungan  kedua variabel tersebut linier positif, semakin tinggi nilai IMT semakin tinggi hasil IMT (semakin menuju gemuk). Begitu juga dengan variabel lain, grafik tersebut  yang  menunjukkan  hubungan  kedua variabel  tersebut  kuat  adalah  variabel  jenis kelamin dengan tinggi badan, tinggi badan dengan berat  badan,  berat  badan  dengan  hasil  IMT  atau IMT  atau  tinggi  badan,  sistole  dengan  diastole, dan detak nadi dengan nafas.
Gambar 7. Correlation Matrix
Tahap selanjutnya adalah melakukan membuat  model machine  learning dengan menggunakan  metode  K-Means  Clustering. Sebelum  membuat  model,  jumlah cluster harus ditentukan  terlebih  dahulu  dengan  jumlah  yang optimal.  Untuk  menentukan  jumlah cluster yang optimal,  dua  metode  dapat  dipakai,  yaitu  Elbow Method  dan  Silhouette  Method.  Berdasarkan kedua  metode  tersebut,  gambar  8  dan  gambar  9 menunjukkan  jumlah cluster 2  merupakan  yang paling optimal. Untuk melihat jumlah cluster yang optimal  pada  metode  Elbow,  titik  yang membentuk  “siku”  menunjukkan  jumlah cluster terbaik.  Berdasarkan  gambar  8,  jumlah cluster 2 membentuk “siku” maka titik tersebut menunjukkan cluster yang paling optimal. Selain itu,  untuk  melihat  jumlah cluster yang  optimal pada metode Silhouette, titik puncak
menunjukkan jumlah cluster yang paling optimal. Berdasarkan gambar 9, absis 2 menunjukkan titik puncak  pada  grafik  tersebut.  Oleh  karena  itu, jumlah cluster 2  merupakan  jumlah  yang  paling optimal.
Gambar 8. Grafik Elbow Method

## Gambar 9. Grafik Silhouette Method
Setelah  mendapatkan  jumlah cluster yang optimal,  tahap  membuat  model  K-Means Clustering  dilakukan  dengan  menggunakan  dua cluster .  Jumlah  iterasi  yang  terbentuk  sampai pusat cluster tidak  berganti  adalah  dua  iterasi. Jumlah baris data yang termasuk ke dalam cluster 1  adalah  755  baris.  Jumlah  baris  data  yang termasuk  ke  dalam  cluster  2  adalah  404  baris. Gambar  10  menunjukkan  nilai  centroid  untuk setiap cluster dan  kolom.  Centroid  merupakan titik  pusat  untuk  setiap cluster terhadap  masing- masing variabel.
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 172-182 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
Gambar 10. Hasil Centroid Setiap Cluster
Setelah  mendapatkan cluster untuk  setiap baris,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan visualisasi  dataset  tersebut  dengan  dipisahkan terhadap cluster . Untuk dapat dilakukan visualisasi secara grafis, dibutuhkan dua variabel. Namun, dataset tersebut memiliki 11 kolom yang berarti  tidak  dapat  divisualisasikan  secara  grafis. Oleh  karena  itu,  metode  Principal  Component Analysis  (PCA)  digunakan  untuk  mengubah dimensi  data  menjadi  dua  dimensi.  Gambar  11 menunjukkan  hasil  visualisasi  grafis  yang merupakan  hasil  dari  reduksi  dimensi  PCA. Grafik  tersebut  menunjukkan  kedua  data  dapat dipisahkan  secara  sempurna  antara cluster 1  dan 2.
Gambar 11. Visualisasi Plot Cluster dengan PCA
Tahap selanjutnya adalah melakukan analisis data terhadap kedua cluster yang telah terbentuk. Analisis  yang  dilakukan  adalah  melihat  5
kelurahan  terbanyak  pada  setiap cluster dan melihat 10 diagnosa terbanyak pada setiap cluster . Kelurahan  menunjukkan  tempat  tinggal pasien  tersebut.  Gambar  12  menunjukkan  5 kelurahan  teratas  yang  terdapat  pada cluster 1, yaitu  Modopuro,  Kebondalem,  Ngimbangan, Pekukuhan, dan Kedunggempol. Berbeda dengan cluster 2,  gambar  13  menunjukkan  5  kelurahan teratas  yang  terdapat  pada cluster 2,  yaitu Kebondalem, Modopuro, Menanggal, Pekukuhan, dan  Ngimbangan.  Kelurahan  Modopuro  adalah kelurahan terbanyak yang terdapat pada cluster 1. Namun, Kebondalem adalah kelurahan terbanyak yang terdapat pada cluster 2.
Gambar 12. Bar Plot Kelurahan Klaster 1

## Gambar 13. Bar Plot Kelurahan Klaster 2
Diagnosa  menunjukkan  hasil  diagnosis  oleh tenaga medis terhadap pasien tersebut berdasarkan pemeriksaan yang dilakukan. Gambar  14  menunjukkan    diagnosa  E11.8  atau Non-insulin-dependent  diabetes  mellitus  with
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 172-182 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
unspecified complications adalah diagnosa terbanyak pada cluster 1 dan cluster 2 . Meskipun diagnosa terbanyak antara kedua cluster tersebut sama, grafik tersebut terdapat perbedaan diagnosa antara dua cluster . Diagnosa pada cluster 1 adalah M13.9 ( Arthritis, unspecified ) dan I15.9 ( Secondary hypertension, unspecified ). Diagnosa pada cluster 2  adalah  A15  ( Respiratory tuberculosis, bacteriologically and histologically confirmed )  dan  E11.6  ( Non-insulin-dependent diabetes mellitus with other specified complications ).

## Gambar 14. Bar Plot Diagnosa
Tahap  selanjutnya  adalah  analisis  untuk masing-masing  gejala  unik  dan  esensial  yang telah  disebutkan  pada  masing-masing cluster . Pada diabetes tipe 2, hormon insulin tubuh tidak dapat  bekerja  dengan  baik  dan  dikenal  dengan non-insulin dependent diabetes mellitus (NIDDM).  Hal  ini  disebabkan  oleh  berbagai kemungkinan,  antara  lain  kekurangan  produksi insulin, resistensi insulin atau kurangnya sensitivitas (daya tanggap) sel dan jaringan tubuh terhadap insulin, yang ditandai dengan peningkatan  kadar  insulin  dalam  darah  [13]. Diagnosa E11.8 ( Non-insulin-dependent diabetes mellitus  with  unspecified  complications) adalah diabetes  tipe  2  yang  tidak  memiliki  komplikasi yang secara spesifik. Lalu, diabetes tipe 1 (DM), sebelumnya  dikenal  sebagai  E10  atau insulin- dependent diabetes mellitus (IDDM), disebabkan oleh  kerusakan  sel  beta  pankreas  (reaksi autoimun)  yang  merupakan  produksi  hormon insulin  [14]. Rheumatoid  arthritis (I15.9)  adalah penyakit autoimun peradangan kronis atau reaksi autoimun  di  mana  sistem  kekebalan  tubuh seseorang  dapat  menjadi  tidak  berfungsi  dan melemah,  menyebabkan  kerusakan  sendi  dan lapisan sinovial, terutama tangan, kaki, dan lutut [18][19]. Secondary  hypertension (I15.9) atau hipertensi  sekunder  adalah  peningkatan  tekanan darah  yang  diakibatkan  oleh  penyebab  yang mendasari,  dapat  diidentifikasi,  dan  seringkali dapat  diperbaiki  tidak  seperti  hipertensi  primer
[15].  Tuberkulosis    (TB)    merupakan    penyakit jenis menular  yang  disebabkan  oleh  bakteri TB ( Mycobacterium  tuberculosis )  [16].  Dengan demikian, Diagnosa A15 ( Respiratory tuberculosis, bacteriologically and histologically confirmed ) merupakan diagnosis penyakit
tuberkulosis yang didasarkan hasil tes bakteriologi dan histologi. Diagnosa E11.6 ( Non- insulin-dependent  diabetes  mellitus  with  other specified  complications )  termasuk  penyakit diabetes  tipe  II  dengan  komplikasi  lain  yang spesifik.  Penyakit  diabetes  melitus  tipe  II  lebih banyak ditemukan dibandingkan dengan diabetes melitus  tipe  I  [18].  Hal  ini  linier  dan  serupa dengan  hasil  penelitian  ini.  Pada  kedua cluster , diagnosa Non-insulin-dependent diabetes mellitus lebih  banyak  ditemukan  daripada Insulin-
dependent diabetes mellitus .
Untuk  analisis  lebih  lanjut,  setiap cluster dipetakan terhadap masing-masing jenis kelamin. Gambar  15  menunjukkan  diagram  bar  untuk pemetaan  setiap cluster terhadap  masing-masing jenis kelamin. Diagram tersebut dapat disimpulkan bahwa seluruh pasien pada cluster 1 adalah perempuan dan seluruh pasien pada cluster 2  adalah  laki-laki.  Berdasarkan  analisis  klaster tersebut, cluster 1 tidak ditemukan pasien laki-laki dan  tidak  ditemukan  pasien  perempuan  pada cluster 2.
Gambar 15. Bar Plot Jenis Kelamin
Untuk  analisis  lebih  dalam,  setiap cluster dipetakan  terhadap  masing-masing  hasil  IMT. Gambar  16  menunjukkan  diagram  plot  untuk pemetaan  setiap cluster terhadap  masing-masing hasil  IMT.  Diagram  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa seluruh pasien pada cluster 1 dan cluster 2 sama-sama  memiliki  hasil  IMT  “ideal”  untuk jumlah  yang  paling  tinggi.  Hasil  IMT  yang memiliki  kategori  “ideal”,  “gemuk”,  dan  “lebih” adalah frekuensi yang paling tinggi pada cluster 1
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 172-182 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
dibandingkan cluster 2.  Namun,  kategori “kurang”  memiliki  frekuensi  yang  paling  tinggi pada cluster 2 dibandingkan cluster 1.
Gambar 16. Bar Plot Hasil IMT
Selain itu, untuk melihat distribusi umur pada setiap cluster ,  gambar  17  adalah  diagram histogram  umur  untuk  masing-masing cluster . Rentang  umur  50-60  tahun  memiliki  frekuensi yang paling tinggi pada cluster 1. Namun, rentang umur 60-70 tahun memiliki frekuensi yang paling tinggi  pada cluster 2.  Rentang  umur  yang didominasi oleh cluster 1 adalah rentang umur 30- 40 tahun, 40-50 tahun, 50-60 tahun, 60-70 tahun, dan  70-80  tahun.  Rentang  umur  20-30  tahun hanya  terdapat  pada cluster 1.  Namun,  rentang umur  yang  didominasi  oleh cluster 2  adalah adalah rentang umur 80-90 tahun.

## Gambar 17. Histogram Umur
Oleh karena itu, pemerintah setempat dengan puskesmas terkait yang berada di Mojokerto dapat melakukan sosialisasi, pencegahan, dan cara yang lebih spesifik dan khusus terhadap penyakit atau hasil  diagnosis  yang  unik  untuk  setiap cluster untuk  menekan  jumlah  penderita  diabetes  di
wilayah  setempat.  Secara  umum,  penyakit diabetes  melitus  tipe  II  harus  dilakukan pencegahan  yang  lebih  ekstra  karena  memiliki hasil  diagnosis  yang  terbanyak  terhadap  kedua cluster tersebut.  Berdasarkan  variabel-variabel pemetaan terkait untuk setiap cluster , pemerintah setempat dapat melakukan pertimbangan terhadap hasil  pemetaan  tersebut.  Pemerintah  dapat melakukan pertimbangan yang lebih lanjut untuk meningkatkan pelayanan puskesmas berdasarkan lima  kelurahan  dengan  pasien  terbanyak  di puskesmas  Mojokerto,  seperti  meningkatkan jumlah  tenaga  medis,  fasilitas  yang  lebih memadai,  dan  sistem  pelayanan  yang  dilakukan oleh puskesmas tersebut.

## SIMPULAN
Dari  penjelasan  di  atas  dapat  diambil kesimpulan penelitian ini adalah sebagai berikut:
Terdapat lima kelurahan teratas dan sepuluh diagnosa  teratas  pada  setiap  klaster.  Kelurahan teratas  pada  klaster  1  adalah  Modopuro, Kebondalem,  Ngimbangan,  Pekukuhan,  dan Kedunggempol, sedangkan kelurahan teratas pada klaster  2  adalah  Kebondalem,  Modopuro, Menanggal,  Pekukuhan,  dan  Ngimbangan.  Hasil menunjukkan  bahwa  kelurahan  Modopuro  dan Kebondalem muncul sebagai kelurahan terbanyak pada kedua cluster. Frekuensi hasil Indeks Massa Tubuh (IMT) kategori "ideal" pada kedua cluster adalah  yang  tertinggi,  namun  kategori  "kurang" lebih banyak ditemukan pada cluster 2. Diagnosa teratas  pada  klaster  1  dan  cluster  2  adalah Non- insulin-dependent diabetes mellitus with
unspecified complications (E11.8), dengan
masing-masing diagnosa yang unik dalam cluster 1 adalah M13.9 dan I15, diagnosa yang unik dalam cluster  2  adalah  A15  dan  E11.6.  Frekuensi  hasil Indeks Massa Tubuh (IMT) kategori "ideal" pada kedua  cluster  adalah  yang  tertinggi,  namun kategori  "kurang"  lebih  banyak  ditemukan  pada cluster 2. Pemerintah setempat dan puskesmas di Mojokerto  dapat  melakukan  sosialisasi  dan pencegahan penyakit diabetes yang lebih spesifik untuk  setiap  cluster,  untuk  menekan  jumlah penderita diabetes di wilayah tersebut. Pencegahan  harus  lebih  ekstra  terhadap  diabetes tipe II karena memiliki hasil diagnosis terbanyak.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami ingin mengucapkan terima kasih yang sebesar-besarnya  kepada  dosen  kami,  Bu  Endah Purwanti  dan  Bu  Indah  Werdiningsih  sebagai corresponding  author dalam  penelitian  ini. Kontribusi dan bantuan mereka dalam
Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Vol. 5 No. 3 Juli 2023 Hal. 172-182 http://jurnal.unidha.ac.id/index.php/jteksis
pelaksanaan  penelitian  dan  penulisan  manuskrip ini  sangatlah  berarti  dan  membantu  kami  dalam menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  American  Diabetes  Association.  (2019).  Diagnosis  and Classification  of  Diabetes  Mellitus.  Diabetes  Care, 42(Supplement  1),  S13–S28.  https://doi.org/10.2337/dc19- S002
[2]  Catur  Mei  Astuti  &  Asih  Setiarini.  (2013).  Faktor  Yang Berhubungan  Dengan  Pengendalian  Kadar  Glukosa  Darah Pasien  Diabetes  Militus  Tipe  2  Rawat  Jalan  Di  Poliklinik Penyakit Dalam RSJ Prof. Dr. Soerojo Magelang.
[3]  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia.  (2020). Penyakit  tidak  menular  di  Indonesia  2020.  Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia.
[4] Dinkes Kampung Besar Kota (2023). Tugas dan Fungsi Puskesmas
[5] Mulya, D. P. (2019). Analisa Dan Implementasi Association Rule  Dengan  Algoritma  Fp-Growth  Dalam  Seleksi Pembelian  Tanah  Liat  (Studi  Kasus  Di  Pt.  Anveve  Ismi Berjaya). Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi  Bisnis , 1 (1), 47-57.
[6] Hasanah, N. N., & Purnomo, A. S. (2022). Implementasi Data Mining  Untuk  Pengelompokan  Buku  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering  (Studi  Kasus:  Perpustakaan Politeknik  LPP  Yogyakarta). Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi Bisnis , 4 (2), 300-311.
[7]  Inastri,  M.  A.,  &  Mimba,  N.  P.  S.  H.  (2017).  Pengaruh Penerapan  Good  Corporate  Governance  dan  Pengungkapan Corporate  Social  Responsibility  pada  Nilai  Perusahaan.  E- Jurnal Akuntansi Universitas Udayana, 21(2), 1400-1429.
[8] N. P. E. Merliana, Ernawati dan A. J. Santoso, “Analisa Penentuan  Jumlah  Cluster  Terbaik pada Metode KMeans,” UNISBANK , 2015.
[9] N. Ahmad, A. Mukharil, T. Informatika, F. Teknik, and U.  K.  Indonesia,  “Jurnal  Sistem  Informasi  (  Journal  of
Information  Systems  ).  2  /  12  (  2016  ),  82-89  DOI : http://dx.doi.org/10.21609/jsi.v12i2.481,”  J.  Sist.  Inf. (Journal Inf. Syst., vol. 12, pp. 82–89, 2016.
[10] Tong, D.L., 2011. A Simpler Method Of Preprocessing MALDI-TOF MS Data For Differential Biomarker Analysis :  Sistem  Cell  and  Melanoma  Cancer  Studies.  Clinical Proteomics, 8(14), pp.1-18.
[11] Kumar,  V.,  & Chadha,  A.  (2012).  Mining  Association Rules in Student’s Assessment Data. International Journal of Computer Science Issues , 9, 211-216. M. C., L. C., & D., A. K. (2012). Market Basket Analysis for a Supermarket based on  Frequent  Itemset  Mining  .  International  Journal  of Computer Science Issues , 257-264. [12]Agusta, Yudhi. 2007. ‘K-Means penerapan permasalahan  dan  metode  terkait’.  Jurnal  Sistem  dan Informatika, Vol 3.
[13]  Manurung,  R.  (2017).  Gambaran  Tugas  Keluarga  di Bidang Kesehatan pada Penanganan Klien Diabetes Melitus Tipe II di Lingkungan I Kelurahan Dolok Tenera Kecamatan Dolok  Batu  Nanggar  Kabupaten  Simalungun  Tahun  2012. Jurnal Ilmiah Keperawatan Imelda, 3(1), 61-66.
[14]Marzel,  R.  (2021).  Terapi  pada  DM  Tipe  1.  Jurnal Penelitian Perawat Profesional, 3(1), 51-62.
[15]Onusko,  E.  M.  (2003).  Diagnosing  secondary hypertension. American family physician, 67(1), 67-74. [16]Pratiwi,  R.  D.  (2020).  Gambaran  Komplikasi  Penyakit Tuberkulosis  Berdasarkan Kode  International Classification of Disease 10. Jurnal Kesehatan Al-Irsyad Vol. 13 No, 2.
[17] Betteng,  R.  (2014).  Analisis  faktor  resiko  penyebab terjadinya Diabetes Melitus tipe 2 pada wanita usia produktif Dipuskesmas Wawonasa. e-Biomedik , 2 (2).
[18] Sakti, N. P. R., & Muhlisin, A. (2019). Pengaruh Terapi Komplementer  Meditasi  terhadap  Respon    Nyeri    pada Penderita    Rheumathoid    Arthtritis. The  9th  University Research Colloqium (Urecol) , 9(1).
[19] Masruroh,  A.  N.,  & Muhlisin,  A.  (2020). Gambaran Sikap    dan    Upaya    Keluarga    dalam  Merawat      Anggota Keluarga   yang   Menderita   Rheumatoid Arthtritis   di   Desa Mancasan   Wilayah   Kerja   Puskesmas   Baki   Kabupaten Sukoharjo.   Universitas Muhammadiyah Surakarta .
[20] Safitri,  W.  R.  (2016).  Analisis Korelasi  Pearson  Dalam Menentukan  Hubungan  Antara  Kejadian  Demam  Berdarah Dengue dengan Kepadatan Penduduk di Kota Surabaya Pada Tahun  2012-2014:  Pearson  Correlation  Analysis  to Determine  The  Relationship  Between  City  Population Density with Incident Dengue Fever of Surabaya in The Year 2012-2014. Jurnal Ilmiah Keperawatan (Scientific Journal of Nursing) , 2 (2), 21-29.
[21] Roflin, E., & Zulvia, F. E. (2021). Kupas tuntas analisis korelasi . Penerbit NEM.
[22]  Parasian  D.P  Silitonga.  (2017).  Clustering  of  Patient
Disease  Data  by  Using  K-Means  Clustering.  International Journal  of  Computer  Science  and  Information  Security, 15(7). 219-221