## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN PENYAKIT PADA PUSKESMAS BUKIT KAYU KAPUR
Nur Rubiati 1 , Rahmad Kurniawan 2 , Rahmat Hidayatullah 3 , Ridarmin 4 , Sukri Adrianto 5 , Putri Yunita 6 , Fitri Pratiwi 7 , Adi Arianto 8 , Pulla Pandika Widodo 9 , Mardayulis 10 , Suci Nur Abnita 11 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dumai
1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11 Jl. Utama Karya, Bukit Batrem, Kota Dumai, 28811 e-mail : nurrubiati0412@gmail.com

## ABSTRAK
Seiring  dengan  bertambahnya  jumlah  pasien  Puskesmas  Bukit  Kayu  Kapur,  perlu  adanya pendataan  dan  analisa terhadap  data  pasien  tersebut. Analisa  yang  perlu  diperhatikan yaitu  mengenai pengelompokan  penyakit  akut  dan  kronis.  Pengelompokan  tersebut  dapat  dilakukan  dengan menggunakan metode K-Means. Agar proses analisa lebih mudah, maka metode K-Means tersebut dapat diimplementasikan ke dalam sebuah sistem. Pembuatan sistem ini menggunakan Flutter dan berbasiskan Web. Perancangan sistem ini terbagi atas use case diagram, activity diagram, flowchart, dan permodelan data. Hasil implementasi dan pengujian menunjukkan bahwa sistem telah berfungsi dengan baik. Sistem yang dibuat dapat digunakan untuk mengelompokkan data dengan mudah dengan visualisasi data yang mudah dipahami.
Kata kunci : K-Means, Penyakit, Puskesmas

## ABSTRACT
Along with the increasing number of patients at Bukit Kayu Kapur Public Health Center, there is a need for data collection and analysis of these patient data. The analysis that needs to be considered is regarding  the  grouping  of  acute  and  chronic  diseases.  The  grouping  can  be  done  using  the  K-Means method.  To  make  the  analysis  process  easier,  the  K-Means  method  can  be  implemented  into  a  system. Making  this  system  using  Flutter  and  Web-based.  The  design  of  this  system  is  divided  into  use  case diagrams,  activity  diagrams,  flowcharts,  and  data  modeling.  The  results  of  implementation  and  testing show that the system has been functioning properly. The system created can be used to group data easily with easy-to-understand data visualizations.
Kata kunci : K-Means, Disease, Health Center

## 1. PENDAHULUAN
Puskesmas  merupakan  salah  satu  instansi kesehatan  yang  berada  ditingkat  kecamatan, termasuk  Puskesmas  Bukit  Kayu  Kapur  yang berada  di  kecamatan  Bukit  Kayu  Kapur  Kota Dumai.  Dalam  rangka  menciptakan  pelayanan instansi kesehatan yang baik diperlukan tata kerja yang tertib, rapi, dan teliti sehingga menghasilkan  informasi  yang  cepat,  akurat,  dan tepat    waktu    sesuai   kebutuhan.  Seperti  instansi kesehatan  pada  umumnya,  Puskesmas  Bukit Kayu  Kapur  juga  memberikan  pelayanan kesehatan bagi masyarakat setiap harinya.
Seiring dengan bertambahnya jumlah pasien Puskesmas  Bukit  Kayu  Kapur,  perlu  adanya pendataan  dan  analisa  terhadap  data  pasien tersebut sehingga hasilnya dapat dijadikan bahan atau dasar penyuluhan kesehatan oleh Puskesmas Bukit  Kayu  Kapur.  Salah  satu  data  yang  perlu diperhatikan  yaitu  mengenai  penyakit  akut  dan kronis  yang  banyak  diderita  pasien  pada Puskesmas  Bukit  Kayu  Kapur.  Dengan  adanya data  penyakit  tersebut  dapat  membantu  pihak pemerintah  khususnya  Dinas  Kesehatan  untuk mengetahui  penyakit  apa  yang  paling  banyak diderita dan juga bisa menjadi bahan acuan dalam

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
pemberian penyuluhan kesehatan kepada masyarakat sekitar.
Untuk  mempermudah  proses  pengelolaan data  pasien  tersebut,  di  perlukan  suatu  sistem pengelompokan  data    penyakit  berdasarkan penyakit  akut  dan  kronis  yang  banyak  diderita pasien  pada  Puskesmas  Bukit  Kayu  Kapur.
Pengelompokan data
pasien tersebut menggunakan K-Means .  Menurut  Buaton et  al . (2019), Algoritma  K-Means disusun  atas  dasar ide  yang  sederhana.  Pada  awalnya  ditentukan berapa cluster yang  akan  dibentuk.  Sebarang obyek  atau  elemen  pertama  dalam cluster dapat dipilih  untuk  dijadikan  sebagai  titik  tengah ( centroid  point ) cluster . Algoritma  K‐Means selanjutnya akan melakukan pengulangan langkah-langkah berikut sampai terjadi kestabilan (tidak  ada  obyek  yang  dapat  dipindahkan). Algoritma ini mampu meminimalkan jarak antara data  ke cluster nya.  Pada  dasarnya  penggunaan algoritma ini  dalam  proses clustering tergantung pada  data  yang  didapatkan  dan  konklusi  yang ingin  dicapai  di  akhir  proses.  Secara  umum, klasterisasi  pada algoritma K-Means dapat dilakukan  dengan  menentukan  jumlah  nilai cluster (k)  terlebih  dahulu,  lalu  melakukan inisialisasi  k  pusat cluster ( centroid )  secara random dan menempatkan setiap objek ke cluster terdekat berdasarkan perhitungan jarak menggunakan  persamaan Euclidean  Distance. Euclidean distance adalah salah satu perhitungan untuk  proses K-Means dengan  cara  mengukur jarak antar titik yang berbeda.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian merupakan urutan rangkaian  kegiatan  yang  akan  dilaksanakan dalam  sebuah  penelitian  yang  tergambar  pada gambar di bawah ini:
Gambar 1. Kerangka Penelitian 1. Studi Literatur Studi literatur adalah tahapan mengumpulkan, mempelajari dan memahami algoritma  K-Means  clustering dan bagaimana pengimplementasiannya dari berbagai sumber literatur yang ada.
2. Mengumpulkan Data Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data penyakit pasien dari Puskesmas Bukit Kayu Kapur.
3. Pengolahan Data Pada  tahap  ini  dilakukan  pengolahan terhadap data yang telah dikumpulkan.
4. Implementasi
Pada tahap ini dilakukan pengkodingan dan penerapan algoritma ke  dalam  sebuah sistem yang dibuat menggunakan Flutter .
5. Pengujian Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  apakah sistem  yang  dibuat  terdapat  kesalahan  atau bug program yang harus diperbaiki.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Analisis Sistem
Seiring dengan bertambahnya jumlah pasien
Puskesmas Bukit Kayu Kapur perlu diperhatikan data pasien penyakit akut dan kronis yang banyak diderita  pasien  pada  Puskesmas  Bukit  Kayu Kapur.  Untuk mempermudah  proses  pengelolaan data  pasien  tersebut,  di  perlukan  suatu  sistem yang  dapat  mengelompokkan  data  penyakit berdasarkan  penyakit  akut  dan  kronis  yang banyak  diderita  pasien  pada  Puskesmas  Bukit Kayu  Kapur.  Pengelompokan  data  pasien tersebut  menggunakan algoritma  K-Means . K- Means merupakan suatu algoritma yang digunakan  dalam  pengelompokan  secara  partisi yang memisahkan data ke dalam kelompok yang berbeda-beda.
Algoritma
ini mampu meminimalkan  jarak  antara  data  ke cluster nya. Algoritma K-Means berusaha  mengelompokkan data yang ada ke dalam beberapa kelompok, yang mana  data  dalam  satu  kelompok  mempunyai karakteristik  yang  sama  satu  sama  lainnya  dan mempunyai  karakteristik  yang  berbeda  dengan data yang ada di dalam kelompok yang lain.
Selain  pengelompokan  data,  sistem  juga menampilkan  data  secara  visual  dan  beberapa visualisasi  data  lainnya,  seperti  visualisasi berdasarkan  jenis  kelamin,  umur  dan  penyakit. Data  dapat  ditambah,  diubah  atau  dihapus. Sehingga  dengan  sistem  ini  dapat  memberikan hasil  analisa  secara  cepat  dan  mudah  terhadap data pasien Puskesmas Bukit Kayu Kapur.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## b. Tahapan-Tahapan Metode
Data  penelitian  yang  sedang  dilakukan merupakan data penyakit pasien Puskesmas Bukit Kayu  Kapur  sebanyak  141  data  yang merupakan data  pasien  yang mengidap  penyakit  yang masih dapat  disembuhkan.  Data  tersebut  kemudian dikelompokkan menjadi 2 cluster yaitu kelompok penyakit  akut  (C1)  dan  kronis  (C2).  Penyakit akut  adalah  penyakit  dengan  lama  mengidap yang  pendek  sedangkan  kronis  adalah  penyakit dengan lama mengidap yang panjang. Pengelompokan  tersebut  berdasarkan  atribut umur  dan  lama  mengidap  (hari),  yang  kemudian atribut  tersebut  akan  diolah  menggunakan algoritma  K-Means .  Sampel  dari  data  penyakit pasien  Puskesmas  Bukit  Kayu  Kapur  dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Sampel Data
NO UMUR

## LAMA MENGIDAP
1 30 6 2 32 12 3 33 18 4 27 19 5 21 6 6 31 11 7 30 12 8 18 182 9 9 17 10 17 10 11 41 20 12 8 6 13 9 7 14 7 14 15 23 84 16 52 105 17 10 4 18 9 18 19 11 11 20 8
16 1. Tentukan nilai k = 2.
2. Tetapkan  pusat cluster .  Dalam  penelitian  ini pusat cluster awal diambil dari median atribut umur  yang  sudah  diurutkan  dan  lama mengidap tertinggi dan terendah. Rumus Median:
Umur  (x)  =  7,  8,  8,  9,  9,  9,  10,  11,  17,  18,
21, 23, 27, 30, 30, 31, 32, 33, 41, 52
𝑀𝑒 =  𝑥 (20 + 1) 2 = 12
Median umur: X 12 = 23
Lama mengidap terendah = 4 Lama mengidap tertinggi = 182 Maka nilai pusat cluster awal adalah: C1 = (23, 4)
C2 = (23, 182)
3. Hitung jarak setiap data terhadap setiap pusat cluster . Untuk melakukan penghitungan jarak data  ke- i ( Xi )  pada  pusat cluster ke- k ( Ck ), diberi  nama  ( Dij ),  dapat  digunakan  formula Euclidean , yaitu:
d ij : Jarak ( distance ) data ke- i dengan pusat cluster ke- j x ij : Nilai data ke- i pada atribut j c kj : Nilai pusat cluster ke- k pada atribut j
∑ ∶ Jumlah, untuk nilai 𝑗 dari 1 sampai 𝑚 𝑚 𝑗=1
Misalkan  untuk  menghitung  jarak  data pertama  (No.1)  dengan pusat cluster pertama adalah:
𝑑 11 =   √(30 − 23) 2 + (6 − 4) 2 = 7.28
Jarak  data  pertama  (No.1)  dengan  pusat cluster kedua adalah:
𝑑 12 =   √(30 − 23) 2 + (6 − 182) 2 = 176.139

## Hasil perhitungan jarak selengkapnya adalah:
Tabel 2. Tabel Perhitungan Jarak Iterasi pertama
NO UMUR LAMA MENGIDAP JARAK C1 JARAK C2 1 30 6 7.28 176.139 2 32 12 12.042 170.238 3 33 18 17.205 164.305 4 27 19 15.524 163.049 5 21 6 2.828 176.011 6 31 11 10.63 171.187 7 30 12 10.63 170.144 8 18 182 178.07 5 9 9 17 19.105 165.593 10 17 10 8.485 172.105 11 41 20 24.083 162.997 12 8 6 15.133 176.638 13 9 7 14.318 175.559 14 7 14 18.868 168.76 15 23 84 80 98 16 52 105 105.081 82.28 17 10 4 13 178.474

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
18 9 18 19.799 164.596 19 11 11 13.892 171.421 20 8 16 19.209 166.676
Suatu data akan menjadi anggota dari suatu cluster yang  memiliki  jarak  terkecil  dari  pusat cluster nya.  Misalkan  untuk  data  pertama,  jarak terkecil diperoleh pada cluster pertama, sehingga data  pertama  akan  menjadi  anggota  dari cluster pertama. Demikian juga untuk data kedua (No.2), jarak  terkecil  ada  pada cluster pertama,  maka data  tersebut  akan  masuk  pada cluster pertama. Berikut  ini tabel  posisi cluster, tanda  bintang  (*) menunjukkan  ke cluster mana  data  tersebut dimasukkan.
Tabel 3. Tabel Clustering Iterasi Pertama
NO UMUR LAMA MENGIDAP C1 C2 1 30 6 * 2 32 12 * 3 33 18 * 4 27 19 * 5 21 6 * 6 31 11 * 7 30 12 * 8 18 182 * 9 9 17 * 10 17 10 * 11 41 20 * 12 8 6 * 13 9 7 * 14 7 14 * 15 23 84 * 16 52 105 * 17 10 4 * 18 9 18 * 19 11 11 * 20 8 16 *
Berdasarkan  hasil  penggolongan  tersebut, diperoleh  anggota  cluster  pertama  ada  18  data dan cluster kedua ada 2 data.
4.   Hitung pusat cluster baru
Nilai  pusat cluster yang  baru  dapat  dihitung dengan  cara  mencari  nilai  rata-rata  dari  data yang  menjadi  anggota  pada cluster tersebut, dengan rumus:
c kj : Nilai pusat cluster ke- k pada atribut j y hj : Nilai data ke-h pada atribut j p   : Banyaknya data
∑ ∶ Jumlah semua nilai y, untuk nilai ℎ dari 1 sampai 𝑝 𝑚 𝑗 =1
Untuk cluster pertama, ada 18 data yaitu data ke-1 sampai data ke-7, data ke-9 sampai data ke-15  dan  data  ke-17  sampai  data  ke  20. sehingga:
𝐶 11 = 30  +  32  +  33  +  27  +  21  + 31  +  30  +  9  + 17  +  41  +  8  +  9  +  7  +  23  +  10  +  9  +  11  +  8 18 = 19.778 𝐶 12 = 6  +  12  +  18  +  19  +  6  +  11  +  12  +  17  +  10 + 20  +  6  +  7  +  14  +  84  +  4  +  18  +  11  +  16 18
= 16.167
Untuk  cluster  kedua,  ada  2  data  yaitu  data  ke-8 dan ke-16, sehingga:
𝐶 21 = 18 + 52 2 = 35 𝐶 22 = 182 + 105 2 = 143.5
5.   Ulangi menghitung jarak setiap data terhadap setiap  pusat cluster yang  baru.  Hasil perhitungan  jarak  selengkapnya  terlihat  pada tabel berikut.
Tabel 4. Tabel Perhitungan Jarak Iterasi Kedua
NO UMUR LAMA MENGIDAP JARAK C1 JARAK C2 1 30 6 14.417 137.591 2 32 12 12.913 131.534 3 33 18 13.348 125.516 4 27 19 7.758 124.757 5 21 6 10.24 138.211 6 31 11 12.354 132.56 7 30 12 11.039 131.595 8 18 182 165.843 42.086 9 9 17 10.81 129.144 10 17 10 6.764 134.708 11 41 20 21.565 123.646 12 8 6 15.559 140.126 13 9 7 14.149 138.954 14 7 14 12.96 132.492 15 23 84 67.909 60.698 16 52 105 94.496 42.086 17 10 4 15.609 141.722 18 9 18 10.933 128.165 19 11 11 10.186 134.656 20 8 16 11.779 130.327

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
6.   Posisi cluster selengkapnya terlihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Tabel Clustering Iterasi Kedua NO UMUR LAMA MENGIDAP
C1 C2 1 30 6 * 2 32
12 * 3 33 18 * 4 27 19 * 5 21 6 * 6 31 11 * 7 30 12 * 8 18 182 * 9 9 17 * 10 17 10 * 11 41 20 * 12 8 6 * 13 9 7 * 14 7 14 * 15 23 84 * 16 52 105 * 17 10 4 * 18 9 18 * 19 11 11 * 20 8 16 *
Terlihat  masih  ada  1  data  yang  berubah posisi  dari  kondisi  semula,  yaitu  data  ke-15. Sehingga perlu dihitung pusat cluster baru.
7.   Hitung  pusat cluster baru  sebagaimana  pada langkah ke-4, sehingga diperoleh:
C 11 = 19.558; C 12 = 12.176 C 21 = 31; C 22 = 123.667
8.   Ulangi menghitung jarak setiap data terhadap setiap pusat cluster yang baru.
Hasil  perhitungan  jarak  selengkapnya  terlihat pada tabel berikut.
Tabel 6. Tabel Perhitungan Jarak Iterasi Ketiga
NO UMUR LAMA MENGIDAP JARAK C1 JARAK C2 1 30 6 12.106 117.671 2 32 12 12.413 111.671 3 33 18 14.622 105.686 4 27 19 10.075 104.743 5 21 6 6.335 118.091 6 31 11 11.472 112.667 7 30 12 10.413 111.671 8 18 182 169.831 59.764 9 9 17 11.635 108.912 10 17 10 3.381 114.526 11 41 20 22.797 104.148 12 8 6 13.131 119.894 13 9 7 11.785 118.723 14 7 14 12.719 112.262 15 23 84 71.905 40.466 16 52 105 98.32 28.097 17 10 4 12.601 121.496
18 9 18 12.084 107.933 19 11 11 8.668 114.428 20 8 16 12.203 110.096
9.   Posisi cluster selengkapnya terlihat pada tabel berikut.
Tabel 7. Tabel Clustering Iterasi Kedua NO UMUR LAMA MENGIDAP C1 C2 1 30 6 * 2 32 12 * 3 33 18 * 4 27 19 * 5 21 6 * 6 31 11 * 7 30 12 * 8 18 182 * 9 9 17 * 10 17 10 * 11 41 20 * 12 8 6 * 13 9 7 * 14 7 14 * 15 23 84 * 16 52 105 * 17 10 4 * 18 9 18 * 19 11 11 * 20 8 16 *
Terlihat  bahwa  posisi  setiap  data  pada  setiap custer  sudah  tidak  terjadi  perpindahan,  sehingga proses iterasi sudah dapat dihentikan. Hasil akhir yang diperoleh adalah 2 cluster dengan: 1. Cluster pertama  memiliki  pusat  (19.558,
12.176) yang dapat diartikan sebagai kelompok  pasien  yang  mengidap  penyakit akut.  Ada  17  pasien  dalam  kelompok  ini dengan  rentang  umur  7-41  tahun  dan  lama mengidap 4-20 hari.
2. Cluster kedua  memiliki  pusat  (31,  123.667) yang dapat diartikan sebagai kelompok pasien yang mengidap penyakit kronis. Ada 3 pasien dalam kelompok ini dengan rentang umur 18- 52 tahun dan lama mengidap 84-182 hari.
c.  Perancangan Sistem
a. Use Case Diagram
Use  case  diagram merupakan  gambaran skenario  dari  interaksi  antara  pengguna  dengan sistem. Use  case  merupakan  fungsionalitas  yang disediakan  sistem  sebagai  unit-unit  yang  saling bertukar  pesan  antar  unit  atau  aktor  (Rosa  & Shalahudin, 2016:156).

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Gambar 2. Use Case Diagram
b. Activity Diagram
Activity  Diagram menggambarkan workflow (aliran  kerja)  atau  aktifitas  dari  sebuah  sistem atau  proses  bisnis  atau  menu  yang  ada  pada perangkat  lunak.  perlu  diperhatikan  bahwa diagram  aktivitas  menggambarkan  aktivitas sistem  bukan  apa  yang  dilakukan  aktor,  jadi aktivitas yang dapat dilakukan oleh sistem (Rosa & Shalahudin, 2016:162).
Gambar 3. Activity Diagram
c. Pemodelan Output
Pemodelan output pada penelitian ini adalah menampilkan  visualisasi  hasil clustering dengan grafik scatter plot.  Grafik scatter plot  atau  yang memiliki  nama  lain  grafik  pencar  merupakan diagram grafis  yang  dibangun  dari  dua  sumbu  X
dan  Y  (variabel  X  dan  variabel  Y).  Nilai  dari sepasang  variabel  ini  digambarkan  sebagai  titik- titik  atau point .  Selain  itu,  juga  ditampilkan grafik  lingkaran  untuk  pengelompokan  jenis kelamin,  histogram  penyakit,  data  berdasarkan penggolongan umur dan penyakit.
Gambar 4. Pemodelan Output

## d. Pemodelan Input
Pemodelan input pada  penelitian  ini  adalah berupa form dengan field input  nama,  jenis kelamin,  umur,  nama  penyakit  dan  lama mengidap.  Selain  dapat  diinput/ditambah,  data juga dapat diubah atau dihapus melalui field yang sama.
Gambar 5. Pemodelan Input
e. Pemodelan Data
Pemodelan data pada penelitian ini menggunakan  pemodelan  UML  yaitu  pemodelan yang  menggunakan class  diagram . Class diagram ini menampilkan beberapa kelas beserta

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
atribut  dan  operasi  yang  terjadi  di  dalam  kelas dan interaksi terhadap kelas yang lain

## Gambar 6. Pemodelan Data
d. Hasil Implementasi
Berikut  ini  adalah  hasil  implementasi algoritma K-Means ke dalam sebuah sistem yang dibuat menggunakan Flutter dan berbasis web.
Gambar 7. Hasil Implementasi
Dapat dilihat pada Gambar 4.1 di atas, hasil pengolahan  data  divisualisasikan  ke  dalam beberapa bentuk grafik dan bagian. Terdapat satu grafik scatter  plot yang  menampilkan  titik-titik data  beserta cluster dan centroid setiap cluster .
Titik-titik yang berwarna kuning merupakan data yang  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok penyakit  akut  ( Cluster 1).  Titik-titik  yang berwarna  merah  dikelompokkan  ke  dalam kelompok penyakit kronis ( Cluster 2). Sedangkan titik-titik  berwarna  putih  merupakan centroid
setiap cluster .  Selain  itu,  juga  ditampilkan informasi  jumlah  keseluruhan  data,  jumlah  data pada  setiap cluster ,  rata-rata  dan  nilai  terendah dan tertinggi setiap atribut.
Gambar 8. Grafik Scatter Plot

## e. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  yang  digunakan  dalam penelitan ini adalah pengujian yang
menggunakan  metode Black  Box. Black  Box Testing  yaitu  menguji  perangkat  lunak  dari  segi spesifikasi  fungsional  tanpa  menguji  desain  dan kode program (Rosa & Shalahudin, 2016:275).
Tabel 8. Hasil Pengujian Pada Halaman Utama
Aksi/Bentuk Pengujian Hasil yang Diharapkan Hasil Pengamatan Kesimpulan Login Admin Sistem menampilkan
informasi pengguna dan tombol untuk menuju halaman update data Sesuai dengan hasil yang diharapkan Berhasil Menampilka n visualisasi data hasil clustering
Sistem menampilkan data hasil clustering yang sesuai dengan hasil perhitungan manual Sesuai dengan hasil yang diharapkan Berhasil Menambahk an data baru Data ditambahkan ke dalam sistem dan sesuai dengan inputan Sesuai dengan hasil yang diharapkan Berhasil

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol.15 No. 2, Desember 2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Memperbaru i data Data berubah sesuai dengan inputan Sesuai dengan hasil yang diharapkan Berhasil Menghapus data Data dihapus dari sistem Sesuai dengan hasil yang diharapkan Berhasil Mengunduh data Data diunduh dalam bentuk Excel Sesuai dengan hasil yang diharapkan Berhasil Logout Admin Sistem menghilangka n informasi pengguna dan tombol untuk menuju halaman update data Sesuai dengan hasil yang diharapkan Berhasil f. Analisis Hasil Pengujian Black Box
Pengujian Black  Box yang  dilakukan  pada sistem dibagi ke dalam 7 bentuk pengujian. Pada setiap bentuk pengujian tersebut, hasil pengamatan  menunjukkan  hasil  telah  sesuai dengan hasil yang diharapkan.
Dari hasil pengujian tersebut dapat disimpulkan  bahwa  implementasi algoritma  K- Means  clustering pada  sistem  telah  berhasil  dan berfungsi  dengan  baik  dan  sesuai  sebagaimana yang diharapkan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  identifikasi  masalah, rumusan  masalah  dan  hasil  penelitian,  maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari  141  data  penyakit  pada  Puskesmas Bukit
Kayu
Kapur
yang
telah
dikelompokkan  menjadi  dua  kelompok penyakit,  yaitu  kelompok  penyakit  akut dengan jumlah data 124 data, dan kelompok penyakit kronis dengan jumlah data 17 data. 2. Dengan adanya
sistem
yang
mengimplementasikan algoritma  K-Means clustering ,  pengelompokan  data  penyakit akut  dan  kronis  dapat  dilakukan  dengan mudah  dengan  hasil  yang  mendetail  dan divisualisasikan dengan grafik yang menarik dan mudah dipahami.
5. REFERENSI A.S.,  Rosa  &  Shalahuddin,  M.  (2016).  Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung: Informatika. Buaton, R., Mawengkang, H., Zarlis, M., Effendi,
S.,  Manaor  Hara  Pardede,  A.,  Maulita,  Y.,
Fauzi,  A.,  &  Novriyenni,  N.  (2019).  Time Series  Optimization  on  Data  Mining.
Journal  of  Physics:  Conference  Series ,
1235 (1). https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1235/1/012014
Ma’rifatin,  U.  (2020).  Implementasi  Algoritma
K-Means  untuk  Pengelompokan  Penyakit Pasien Pada
Puskesmas Warujayeng.
Seminar Nasional Inovasi Teknologi , 2549 –
7952 , 285–291. Sugianto,  C.  A.,  Rahayu,  A.  H.,  &  Gusman,  A. (2020). Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan  Penyakit  Pasien  pada
Puskesmas  Cigugur  Tengah. Journal  of
Information Technology , 2 (2), 39–44. https://doi.org/10.47292/joint.v2i2.30
Suntoro,  J.  (2019). Data  Mining:  Algoritma  dan Implementasi  dengan  Pemrograman  PHP . Elex Media Komputindo.
Suryana, T. (2021). Belajar Bahasa Pemrograman Dart  (1).  In Teknik  Informatika  Unikom (Issue  1,  p.  4).  Universitas  Komputer Indonesia. https://repository.unikom.ac.id/68459/ Sutoyo, M. N. (2009). Algoritma K-Means . 1 , 1–
7.
Utomo,  W.  (2020).  Penerapan  Algoritma  K- Means  Untuk  Pengelompokkan  Penyakit
Kronis  pada  Warga  Lansia  (Studi  Kasus Pada:  Posyandu  Lansia  RW  07). Jurnal Media Informatika , 4 (4), 1153–1161. https://doi.org/10.30865/mib.v4i4.2410