## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 2, Desember  2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK CLUSTERING PENYAKIT MAAG DI KABUPATEN KARAWANG
Siti Nurlaela 1 , Aji Primajaya 2 , Tesa Nur Padilah 3 1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. H.S. Ronggowaluyo, Teluk Jambe Timur, Karawang, 41361 1,2,3 e-mail : Siti.16210@student.unsika.ac.id 1 , aji.primajaya@staff.unsika.ac.id 2 tesa.nurpadilah@staff.unsika.ac.id 3

## ABSTRAK
Di Indonesia, persentase dari angka kejadian gastritis atau maag dari tahun 2017 sampai 2019, kasus  penyakit  maag  mengalami  kenaikan.  Penyakit  maag  yang  diderita  oleh  masyarakat  Kabupaten Karawang tahun 2019 yaitu sebanyak 75.343 kasus, dengan jumlah penduduk sebanyak 2.353.915 jiwa. Salah  satu  cara  untuk  membantu  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Karawang  dalam  prioritas  penanganan penyakit maag ialah dengan mencari daerah dengan tingkat penyakit maag tertinggi di Karawang. Untuk mengetahui  prioritas  daerah  tingkat  penyakit  maag  tertinggi  di  Kabupaten  Karawang  yang  perlu ditangani  maka  dapat  menggunakan  teknik  data  mining  dan  metode  yang  digunakan  yaitu  clustering. Algoritma  clustering  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  algoritma  K-Medoids  dengan pengukuran  Euclidean  Distance.  hasil  yang  didapatkan  pada  dataset  Penyakit  Maag  Kabupaten Karawang  Tahun  2017-2019  memiliki  cluster  optimal  sebanyak  2  cluster,  dimana  cluster  1  dengan  35 daerah dan dikategorikan rendah, dan pada cluster 2 dengan 15 daerah  yang dikategorikan tinggi, dan menghasilkan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,5561
Kata kunci : Gastritis, K-Medoids, Silhouette Coefficient

## ABSTRACT
In Indonesia, the percentage of the incidence of gastritis or gastritis from 2017 to 2019, cases of ulcer  disease  have  increased.  Ulcer  disease  suffered  by  the  people  of  Karawang  Regency  in  2019 amounted to 75,343 cases, with a population of 2,353,915 people. One of the ways to help the Karawang Regency Health Office in the priority of handling ulcer disease is to find areas with the highest rates of ulcer  disease  in  Karawang.  To  find  out  the  priority  areas  of  the  highest  level  of  ulcer  disease  in Karawang Regency that need to be addressed, data mining techniques can be used and the method used is  clustering.  The  clustering  algorithm  used  in  this  study  is  the  K-Medoids  algorithm  with  Euclidean Distance  measurement.  The  results  obtained  in  the  dataset  for  ulcer  disease  in  Karawang  Regency  in 2017-2019 have an optimal cluster of 2 clusters, where cluster 1 is categorized as low, and cluster 2 with 15 areas that are categorized as high, and produces a Silhouette Coefficient value of 0.5561.
Keywords : Gastritis, K-Medoids, Silhouette Coefficient

## 1. PENDAHULUAN
Gastritis atau biasa disebut dengan penyakit maag merupakan proses inflamasi atau gangguan kesehatan yang disebabkan oleh faktor iritasi dan infeksi  pada  mukosa  dan  submukosa  lambung (Tussakinah, Masrul,  &  Burhan, 2018).  Penyakit maag dapat menyerang semua kalangan masyarakat  di  usia  produktif.  Biasanya  penyakit maag  disebabkan  oleh  beberapa  faktor  seperti
pola  makan  yang  tidak  teratur  atau  pola  makan yang tidak baik dan faktor stress.
Menurut Profil Kesehatan Indonesia, persentase  dari  angka  kejadian  gastritis  atau maag  di  Indonesia  menurut  WHO  adalah  40,8% dan  angka  kejadian  penyakit  maag  di  beberapa daerah  di  Indonesia  cukup  tinggi  dengan  angka kejadian  274.396  kasus  dari  238.452.952  jiwa penduduk  dan  penyakit  maag  merupakan  10

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 2, Desember  2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
penyakit  terbanyak  pada  pasien  rawat  inap  di rumah  sakit  di  Indonesia  sebesar  30.154  kasus (4,9%) (Novitasary & Ismail, 2017).
Gambar 1. Data Penyakit Maag di Kabupaten Karawang
Gambar  1  merupakan  data  penyakit  maag yang  ada  di  Kabupaten  karawang.  Dapat  dilihat bahwa  dari  tahun  2017  sampai  2019,  kasus penyakit  maag  mengalami  kenaikan.  Penyakit maag  yang  diderita  oleh  masyarakat  Kabupaten Karawang  tahun  2019  yaitu  sebanyak  75.343 kasus,  dengan  jumlah  penduduk  sebanyak 2.353.915 jiwa (Statistik, 2019). Dengan demikian, jumlah penduduk dengan jumlah kasus penyakit  memiliki  perbandingan  1:31,  artinya setiap  31  penduduk  ada  1  kasus  penyakit  maag. Jika  penyakit  maag  dibiarkan  terus  menerus maka  akan  merusak  fungsi  lambung  dan  dapat meningkatkan  risiko  untuk  terkena  kanker lambung  hingga  menyebabkan  kematian.  Salah satu  cara  untuk  membantu  Dinas  Kesehatan Kabupaten Karawang dalam prioritas penanganan penyakit maag ialah dengan mencari daerah dengan tingkat penyakit maag tertinggi di Karawang.  Hal  ini  dilakukan  agar  tindakan penanganan  yang  akan  dilakukan  dapat  menjadi lebih  efektif  lagi  dan  berfokus  pada  daerah dengan  penderita  penyakit  maag  tertinggi  di Karawang.
Untuk  mengetahui  prioritas  daerah  tingkat penyakit  maag  tertinggi  di  Kabupaten  Karawang yang  perlu  ditangani  maka  dapat  menggunakan teknik data  mining . Data  mining merupakan suatu  metode  yang  digunakan  dalam  pengolahan data  untuk  menemukan  pola  yang  tersembunyi dari data sehingga dapat menghasilkan pengetahuan (Wardhani & Khrisna, 2016).
Data  mining memiliki  beberapa  metode diantaranya asosiasi, deskripsi, estimasi, klasifikasi, clustering , dan prediksi. Dari beberapa  metode data  mining , salah satu  metode yang  akan  diterapkan  pada  penelitian  ini  yaitu clustering . Clustering merupakan  suatu  proses
pengelompokan  dari  kumpulan  data  menjadi beberapa kelompok sehingga objek yang terdapat pada satu kelompok mempunyai banyak kesamaan  serta  memiliki  banyak  perbedaan dengan  kelompok  lainnya  (Rahmayani,  2018). Beberapa  algoritma clustering yang  dapat digunakan  yaitu algoritma K-Medoids , K-Means , dan Fuzzy C-Means . Pada  penelitian  (Marlina,  Fernando,  &
Ramadhan,  2018),  tentang    perbandingkan algoritma K-Medoids dan  algoritma K-Means dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma K-Medoids menghasilkan  nilai  validitas  lebih  baik  dalam pengelompokan pada data sebaran anak cacat jika dibandingkan dengan algoritma K-Means . Algoritma K-Medoids memiliki kelebihan mengatasi  kelemahan  yang  ada  di  algoritma K- Means yang  sensitive  terhadap  noise  dan  outlier (Riyanto, 2019). Algoritma K-Medoids lebih baik dibandingkan  dengan K-Means karena K- Medoids merupakan salah satu metode clustering yang efisien untuk menangani dataset yang kecil (Rofiqi, 2017).
Algoritma K-Medoids merupakan salah satu metode partisi clustering untuk mengelompokkan kumpulan  n  objek  menjadi  sejumlah  k cluster (Rizby, 2018). Algoritma K-Medoids
menggunakan  objek  pada  kumpulan  objek  yang untuk mewakili sebuah cluster . Objek yang telah terpilih  untuk  mewakili  sebuah cluster disebut dengan medoid .  Algoritma K-Medoids bertujuan untuk  mengurangi  sensitivitas  dari  partisi  yang dihasilkan sehubungan dengan nilai-nilai ekstrim yang  ada  didalam dataset ,  penggunaan medoids tidak  berdasarkan  dari  pengamatan mean yang dimiliki oleh setiap cluster (Kamila, Khairunnisa,
& Mustakim, 2019). Dari  permasalahan  di  atas  akan  dilakukan penelitian  yang  bertujuan  untuk  mengetahui daerah dengan tingkat kasus penyakit maag yang rendah dan tinggi.
a. Algoritma K-Medoids Algoritma K-Medoids atau Partitioning Around  Medoids (PAM) merupakan  suatu metode partisi clustering untuk mengelompokkan sekumpulan  (n)  objek  menjadi  sejumlah  (k) cluster. Algoritma K-Medoids menggunakan objek  pada  kumpulan  objek  untuk  mewakili sebuah cluster. Objek  yang  terpilih  untuk mewakili sebuah cluster disebut medoid (Listiyanti, Syahbana, & Henim, 2016) .
Menurut Hardiyanti, Tambunan, &
Saragih  (2019),  berikut  merupakan  langkah-

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 2, Desember  2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
langkah dalam perhitungan algoritma K-Medoids diantaranya :
1. Inisialisasikan pusat cluster sebanyak
jumlah cluster (k).
2. Alokasikan  setiap  data  (objek)  ke cluster
terdekat  menggunakan  persamaan  ukuran jarak Euclidian Distance dengan persamaan: (1)
Dimana:
= Jarak Euclidian Distance antara pengamatan  ke-i  variabel  ke-j  ke pusat cluster ke-k pada variabel ke- j,
=  objek  pada  pengamatan  ke-i  pada variabel ke-j, =  pusat  kelompok  ke-k  pada  variabel
ke-j,
= banyaknya variabel yang diamati,
= banyak pengamatan yang diamati.
3. Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoid baru.
4. Hitung  jarak setiap objek  yang  berada pada masing-masing cluster dengan  kandidat medoids baru.
5. Hitung total simpangan ( S ) dengan menghitung  nilai  total distance baru  –  total distance lama. Jika S < 0, maka tukar objek dengan  data cluster untuk  membentuk sekumpulan k objek baru sebagai medoid.
6. Ulangi  langkah  3  sampai  5  hingga  tidak terjadi perubahan medoids, sehingga didapatkan cluster beserta  anggota  masing- masing cluster .

## b. Elbow Method
Elbow  Method merupakan  salah  satu  dari metode  yang  digunakan  untuk  mendapatkan informasi  dalam  penentuan  jumlah  dalam  suatu cluster terbaik  dengan  cara  melihat  hasil perbandingan dari presentase antar jumlah cluster yang  membentuk  siku  pada  suatu titik  (Merliana &  Santoso,  2015).  Adapun  algoritma  metode Elbow dalam  menentukan  nilai  k  pada K-Means adalah (Savitri, Bachtiar, & Setiawan, 2009).
1. Inisialisasi k
2. Mulai
3. kenaikan nilai  k
4. Mengukur SSE
(2)
5. Jika di suatu titik SSE turun drastis
6. Hal tersebut menujukan nilai  k yang benar
7. Selesai.
c. Silhouette Coefficient
Silhouette  Coefficient merupakan  sebuah  metode evaluasi cluster yang  bertujuan  untuk  melihat kualitas  objek  dalam  suatu cluster .  Adapun tahapan perhitungan Silhouette Coefficient menurut  (Wira,  Budianto,  &  Wiguna,  2019) diantaranya :
1. Hitung  jarak  rata-rata  dari  suatu  objek  ke- i dengan semua objek lain yang berada dalam satu cluster.
(3)
2. Hitung  rata-rata  dari  objek  ke- i tersebut dengan  semua  objek  pada cluster yang lainnya, dan ambil nilai terkecilnya.
(4) 3. Nilai Silhouette Coefficient nya adalah: Jumlah s(i) diperoleh dengan menggabungkan a(i) dan b(i):
(5)
Sehingga dapat dirumuskan:
(6)
Dimana:
Nilai Silhouette.
Rata  –  rata  jarak  antara i dengan  semua objek pada cluster -nya.
Rata – rata jarak antara data i pada semua objek pada cluster lain. = Jarak antara objek i dengan j . Nilai hasil dari metode silhouette coefficient berada  berkisar  antara  -1  sampai  dengan  1. Adapun kriteria pengukuran nilai validasi metode silhouette  coefficient dapat  dilihat  pada  Tabel 1 (Wira et al., 2019).

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 2, Desember  2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Tabel 1. Interpretasi Silhouette Coefficient silhouette coefficient Interpretasi yang diusulkan 0.7 < SC 1.0 Strong Sturucture 0,5 < SC 0.7 Medium Sturucture 0.25 < SC 0.5 Weak Sturucture SC 0.25 No Sturucture

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Gambar  2  merupakan  metodologi  dari penelitian ini.
Gambar 2. Metodologi Penelitian

## a. Data Selection
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  data. Data  yang  digunakan  yaitu  data  penyakit  maag Kabupaten Karawang tahun 2017-2019.
b. Data Preprocessing
Dalam tahap ini dilakukan proses pembersihan  pada  data  antara  lain  membuang duplikasi  data,  memeriksa  data  inkonsisten, missing  value ,  dan  memperbaiki  kesalahan  pada data.  Penanganna missing  value akan  dilakukan dengan imputasi data.
c. Data Transformation
Data  transformation dilalukan  untuk menyeragamkan  data  antara  0  dan  1  agar terhindar dari outlier.
d. Data mining
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses data mining dengan  algoritma K-Medoids .  Namun sebelum  itu  dilakukan Elbow  Method untuk menentukan jumlah cluster
e. Knowledge Interpretation/Evaluation
Tahap  ini  merupakan  hasil  dari data mining yang  diinterpretasikan  ke  dalam  gambar atau  tabel  serta  dievaluasi  dengan Silhouette Coefficient untuk melihat kualitas atau
keakuratan dari cluster .
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Data Selection
Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian ini menggunakan dataset penyakit maag Kabupaten Karawang tahun 2017-2019 sebanyak
50  data  dan  3  variabel. Dataset diperoleh  dari
Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang.
Tabel  2  merupakan  tabel  hasil  dari data selection pada dataset penyakit  maag  Kabupaten Karawang tahun 2017-2019.
Tabel 2. Contoh Dataset Puskesmas Jumlah Penduduk Maag Tahun 2017- 2019 Pangkalan 36.709 - Loji 40.609 2.299 Ciampel 38.638 1.006 Telukjambe 60.176 - Wadas 48.555 2.725 ... ... ... Pakisjaya 41.737 3.477

## b. Data Preprocessing
Setelah  dilakukan  data  selection  atau pemilihan  data  kemudian  dilakukan  penanganan missing value , duplikasi data dan data yang tidak sesuai  atau  inkonsisten  data.  Pada dataset penyakit maag Kabupaten Karawang tahun 2017- 2019  yang  digunakan  terdapat  beberapa  data yang  hilang  atau missing  value sehingga  perlu dilakukan data pre-processing dengan
menggunakan  imputasi  missing  data  dengan median.    Tabel  3  merupakan  hasil  dari  imputasi missing data.
Tabel 3. Dataset setelelah imputasi missing value Puskesmas Jumlah Penduduk Maag Tahun 2017- 2019 Pangkalan 36.709 2.725 Loji 40.609 2.299 Ciampel 38.638 1.006 Telukjambe 60.176 2.725
Data Selection
Data Preprocessing Data Mining Data Transformation Knowledge Interpretation/ evaluation

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 2, Desember  2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Wadas 48.555 2.725 ... ... ... Pakisjaya 41.737 3.477

## c. Data Transformation
Pada  tahap  ini  data  berjenis  numerik  akan dilakukan  standarisasi  data  ke  skala  0-1 dengan menggunakan normalisasi min max. Tabel  4  merupakan  hasil  dari data transformation.
Tabel 4. Hasil Data Transformation Puskesmas Jumlah Penduduk Maag Tahun 2017- 2019 Pangkalan 0,324 0,023 Loji 0,358 0,019 Ciampel 0,340 0,008 Telukjambe 0,531 0,023 Wadas 0,428 0,023 ... ... ... Pakisjaya 0,368 0,030

## d. Data mining
Pada  tahap data  mining ,  algoritma  yang digunakan  yaitu  algoritma K-Medoids dengan pengukuran  jarak  yaitu  Euclidean  Distance. Untuk  pemilihan  jumlah cluster yang  optimal menggunakan Elbow Method. Grafik dari Elbow Method dapat dilihat pada Gambar
Gambar 3. Grafik Elbow Method
Dari  hasil Elbow  Method dapat  diketahui bahwa  nilai  jumlah cluster optimal  pada dataset penyakit maag Kabupaten Karawang tahun 2017- 2019  yaitu  2 cluster .  Setelah  didapatkan  jumlah cluster yang  optimal  selanjutnya  yaitu  proses
clustering dengan  menggunakan  pengukuran algoritma K-Medoids .
Pada dataset penyakit  maag  Kabupaten
Karawang tahun 2017-2019 cluster yang dihasilkan  yaitu  2 cluster yaitu cluster 1  dan cluster 2.  Berikut  merupakan  plot    dari dataset penyakit maag Kabupaten Karawang tahun 2017- 2019.
Gambar 4. Plot Cluster Penyakit Maag di Kabupaten Karawang
Adapun  hasil cluster dari dataset penyakit maag  Kabupaten  Karawang  tahun  2017-2019 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 5. Anggota Cluster Cluster 1 Cluster 2 Pangkalan, Loji, Ciampel, Wadas, Wanakerta, Curug, Anggadita, Kotabaru, Jomin, Cikutra, Tirtamulya, Pacing, Cicinde, Gempol, Sukatani, Pasirukem, Bayurlor, Karawang, Tanjung pura, Tunggakjati,  Nagasari, Karawang Kulon, Majalaya, Rawamerta, Balongsari,  Tempuran, Lemah duhur, Kutawaluya, Kutamukti, Kalangsari, Jayakerta, Medangasem, Sungaibuntu, Kertamukti, Pakisjaya Telukjambe, Klari, Cikampek, Purwasari, Jatisari, Cilamaya, Lemahabang, Telagasari, Plawad, Adiarsa, Pedes, Rengasdengklok, Cibuaya, Batujaya, Tirtajaya Jumlah 35 Jumlah 15 Karakteristik 3.5 – 300 Karakteristik  7 – 1058

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 2, Desember  2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Kategori Rendah Kategori Tinggi Pada  Tabel  4  dapat  diketahui  terdapat  2
cluster pada dataset Penyakit  Maag  Kabupaten Karawang  Tahun  20172019,  yaitu cluster 1 memiliki  jumlah  35  daerah,  dengan  tingkatan cluster daerah  yang  memiliki  kasus  penyakit maag  Rendah  di  Kabupaten  Karawang.  Pada cluster 2  memiliki  jumlah  15  daerah,  dengan tingkatan cluster yang  memiliki  daerah  penyakit maag Tinggi di Kabupaten Karawang.
e. Knowledge Interpretation/Evaluation
Setelah  dilakukannya  analisis  pada cluster dengan menggunakan algoritma K-Medoids tahap selanjutnya  dilakukan  evaluasi  terhadap  model yang telah dibuat dengan menggunakan Silouette Coefficient  yang  bertujuan  untuk  mengetahui kualitas  dari  suatu  objek  pada  suatu cluster . Dalam  melakukan  pengukuran  pada  kualitas cluster dengan  menggunakan  pengujian  yang berpengaruh  pada  jumlah  nilai cluster .  Berikut merupakan hasil dari uji cluster .
Tabel 6. Nilai Silhouette Coefficient Nilai k Silhouette Coefficient 2 0,5561 3 0,5237 4 0,5086 5 0,4844 6 0,4671 7 0,4726 8 0,4695 Tabel 5 menunjukkan hasil dari pengujian pada kualitas cluster pada dataset Penyakit Maag Kabupaten  Karawang  Tahun  2017-2019  dengan data  uji  50  data,  pengujian  kualitas cluster yang di uji yaitu nilai k=2 sampai k=8. Kualitas cluster paling baik diperoleh pada cluster 2 dengan nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,5561.
Berdasarkan hasil tersebut dapat
disimpulkan  bahwa  cluster  2  merupakan  cluster yang kualitasnya  baik  karena  mendekati angka 1 ( Medium  Sturucture )  berdasarkan  Tabel  1  nilai Silhouette  Coefficient struktur  pengelompokan dinyatakan baik (Medium Sturucture ).

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian  ini telah diimplementasikan metode clustering menggunakan  algoritma  K-
Medodids dengan metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD) untuk pengelompokan  daerah  penyakit maag  di
Kabupaten  Karawang  pada  tahun  2017-2019 menghasilkan  2 cluster yaitu cluster 1  dan cluster 2.  Dimana Cluster 1  memiliki  35  daerah dikategorikan  sebagai  daerah  yang  memiliki kasus  penyakit  maag  dalam  tingkatan  rendah daan  pada cluster 2  memiliki  15  daerah,  dan dikategorikan  sebagai  daerah  yang  memiliki kasus  penyakit  maag  dalam  tingkatan  tinggi  di Kabupaten Karawang.
Hasil clustering dievaluasi  menggunakan Silhouette Coefficient untuk  mengetahui kualitas dari sebuah cluster menghasilkan nilai Silhouette Coefficient  0,5561,  hal  tersebut  menunjukan bahwa  jumlah cluster 2  merupakan cluster yang memiliki  kualitas  yang  baik  karena  mendekati angka 1. Hal tersebut dalam analisis pengelompokan data daerah yang memiliki kasus penyakit  maag  di  Kabupaten  Karawang  lebih baik  menggunakan  2 cluster sehingga  data  yang dihasilkan  dari  penerapan  algoritmat K-Medoids akan mendekati ketepatan dalam pengelompokan daerah  yang  memiliki  kasus  penyakit  maag  di Kabupaten Karawang.

## 5. REFERENSI
Hardiyanti, F., Tambunan, H. S., & Saragih, I. S.
(2019).  Penerapan  Metode  K-Medoids
Clustering  Pada  Penanganan  Kasus  Diare Di Indonesia. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) , 3 (1), 598–603. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1666
Kamila,  I.,  Khairunnisa,  U.,  &  Mustakim,  M.
(2019).  Perbandingan  Algoritma  K-Means dan  K-Medoids  untuk  Pengelompokan Data  Transaksi  Bongkar  Muat  di  Provinsi Riau. Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan
Manajemen  Sistem  Informasi , 5 (1),  119–
125.
Listiyanti,  D.,  Syahbana,  Y.  A.,  &  Henim,  S.  R.
(2016). Perancangan  dan  Implementasi Aplikasi  Android  Penentu  Salient  Area pada  Video  dengan  Algoritma  K-Medoids . 2 (1), 96–101.
Marlina,  D.,  Fernando,  A.,  &  Ramadhan,  A.
(2018). Implementasi Algoritma K- Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan  Wilayah  Sebaran  Cacat pada  Anak. Jurnal  CoreIT:  Jurnal  Hasil Penelitian  Ilmu  Komputer  Dan  Teknologi Informasi , 4 (2), 64–71.
Merliana,  N.  P.  E.,  &  Santoso,  A.  J.  (2015).
Analisa  Penentuan  Jumlah  Cluster  Terbaik pada Metode K-Means Clustering. Prosiding Seminar Nasioanl Multi Disiplin

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12 No. 2, Desember  2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Ilmu , 978–979.
Novitasary,  A.,  &  Ismail,  C.  S.  (2017).  Faktor
Determinan Gastritis Klinis pada Mahasiswa di Fakultas Kesehatan
Masyarakat  Universitas  Halu  Oleo  Tahun 2016. Jurnal  Ilmiah Mahasiswa  Kesehatan Masyarakat Unsyiah , 2 (6), 1–11. Rahmayani,  M.  T.  I.  (2018).  Analisis  Clustering Tingkat Keparahan Penyakit Pasien
Menggunakan  Algoritma  K-Means  (Studi Kasus  di  Puskesmas  Bandar  Seikijang). Jurnal  Inovasi  Teknik  Informatika , 1 (2), 40–44.
Riyanto,  B.  (2019).  Penerapan  Algoritma  K- Medoids Clustering Untuk Pengelompokkan  Penyebaran  Diare  Di Kota  Medan  (Studi  Kasus:  Kantor  Dinas Kesehatan Kota
Medan). KOMIK (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi Dan Komputer) , 3 (1), 562–568.
Rizby,  L.  P.  (2018).  Clustering  pasien  kanker berdasarkan  struktur  protein  dalam  tubuh menggunakan  metode  K-Medoids. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) , 6 (1), 25–32. Rofiqi,  A. Y. (2017). Clustering Berita Olahraga Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode K-Medoid  Bersyarat. Jurnal  SimanteC ,
6 (1), 25–32. Savitri, A. D., Bachtiar, F. A., & Setiawan, N. Y. (2009).
Segmentasi Pelanggan Menggunakan Metode K-Means Clustering
Berdasarkan  Model  RFM  Pada  Klinik Kecantikan  (Studi  Kasus:  Belle  Crown Malang). Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer  E-ISSN , 2548 , 964X. Statistik,  B.  P.  (2019).  Kabupaten  Karawang dalam  Angka  2019. Karawang:  Badan Pusat Statistik Kabupaten Karawang . Tussakinah,  W.,  Masrul,  M.,  &  Burhan,  I.  R. (2018). Hubungan Pola Makan dan Tingkat
Stres  terhadap  Kekambuhan  Gastritis  di Wilayah  Kerja  Puskesmas  Tarok  Kota Payakumbuh Tahun 2017. Jurnal
Kesehatan Andalas , 7 (2), 217–225. Wardhani,  A.  K.,  &  Khrisna,  A.  (2016). Implementasi  Algoritma  K-Means  untuk Pengelompokkan  Penyakit  Pasien  pada
Puskesmas  Kajen  Pekalongan. Jurnal Transformatika , 14 (1), 30–37. Wira,  B.,  Budianto,  A.  E.,  &  Wiguna,  A.  S. (2019).  Implementasi  Metode  K-Medoids
Clustering untuk Mengetahui Pola Pemilihan  Program  Studi. Jurnal  Terapan
Sains & Teknologi , 1 (3), 54–69.