## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi https://jsisfotek.org/index.php
2022 Vol. 4 N o .   1 Hal:  13-18 e-ISSN: 2686-3154
Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut
Davit Ariyanto 1 
1 Independent Resercher

## davidariyanto11@gmail.com

## Abstract
Acute Respiratory Infection (ISPA) is diseases that can attack one or more parts of the respiratory tract, from the nose (upper tract) to the alveoli (lower tract) including adnexal tissues such as sinuses, middle ear cavity, and pleura. And ISPA is also a type  of  infectious  disease,  especially  to  people  who  have  abnormalities  in  the  immune  system,  the  elderly,  and  children whose  immune  systems  are  not  yet  fully  formed.  ISPA  is  a  contagious  disease  in  the  world  caused  by  the  main  cause  of morbidity  and  mortality.  And  ISPA  can  reach  four  million  people  die  every  year  and  98%  of  them  are  caused  by  lower respiratory tract infections. In Indonesia even ranks first cause of death in children and adults.  ISPA in Indonesia ranks first cause  of  death  in  children  and  adults.  ISPA  also  occupies  the  list  of  10  most  diseases.  To  get  precise  and  fast  accuracy  in classifying the symptoms of ISPA. In this study, there were 250 patient data sourced from the Rahmatan Lil Alamin Clinic. Furthermore, the data is processed using RapidMiner software. Produced 3 clusters, namely cluster C1 (Ordinary ISPA) with 141 members, cluster C2 (Medium ISPA) with 17 members, C3 (severe ISPA) cluster with 7 membersThe highest number of patients with ARI are patients with symptoms of the usual ARI. The test results for cluster 1 get 62 data sets, cluster 2 get 60 data sets and cluster 3 get 43 data sets from cluster 3 which is smaller then the cluster is optimal.
. Keywords: Data Mining, K-Means, Cluster, RapidMiner, Acute Respiratory Infection (ISPA).

## Abstrak
Infeksi  Saluran  Pernafasan  Akut  (ISPA)  adalah  penyakit  yang  dapat  menyerang  salah  satu  bagian  atau  lebih  dari  saluran pernafasan,  mulai  dari  hidung  (saluran  atas)  hingga  alveoli  (saluran  bawah)  termasuk  jaringan  adneksanya  seperti sinus, rongga  telinga  tengah,  dan  pleura.  Dan  ISPA  juga  merupakan  jenis  penyakit  menular  terutama  kepada  orang-orang  yang memiliki kelainan pada sistem kekebalan tubuh, lanjut usia, dan anak-anak yang di mana sistem kekebalan tubuhnya belum terbentuk  sepenuhnya . ISPA  adalah  penyakit  yang  menular  di  dunia  disebabkan  karena  penyebab  utama  morbiditas  dan mortalitas.  Dan  ISPA  dapat  mencapai  empat  juta  orang  meninggal  setiap  tahunya  dan  memiliki  persentasi  98%-nya disebabkan oleh infeksi saluran pernapasan bawah. Di Indonesia bahkan menempati urutan pertama penyebab kematian pada anak-anak dan orang dewasa. ISPA di Indonesia menempati urutan    pertama penyebab kematian pada anak dan dewasa. ISPA juga  menempati  berada  di  daftar  10  penyakit  terbanyak.  Untuk  mendapatkan  akurasi  yang  tepat  dan  cepat  dalam mengklasifikasi  gejala  penyakit  ISPA . Dalam  penelitian  ini  memiliki  data  sebanyak  250  data  pasein  yang  bersumber  dari Klinik  Rahmatan  Lil  Alamin.  Selanjutnya  data  diolah  menggunakan  software  RapidMiner . Menghasilkan  3  cluster  yaitu cluster C1 (ISPA Biasa) dengan jumlah anggota 141, cluster C2 (ISPA Sedang) dengan jumlah anggota 17, cluster C3 (ISPA Berat) dengan jumlah anggota 7.  Jumlah pasien penyakit ISPA terbanyak merupakan pasien dengan gejala ISPA biasa. Hasil pengujian cluster 1 mendapatkan 62 data set, cluster 2 mendapatkan 60 data set dan cluster 3 mendapatkan 43 data set dari cluster 3 lebih kecil maka cluster tersebut adalah optimal.
Kata kunci: Data Mining, K-Means, Cluster, RapidMiner, Acute Respiratory Infection (ISPA).
© 2022 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Infeksi  Saluran  Pernafasan  Akut  (ISPA)  adalah Penyakit yang dapat menyerang salah satu bagian atau lebih  dari  saluran  pernafasan,  mulai  dari  hidung hingga alveoli [1].  KDD  adalah  suatu  metode  yang dapat  kita  gunakan  untuk  menghasilkan  pengetahuan dari database yang ada [2]. Mining diartikan  dari sejumlah besar material dasar [3]. Data Mining adalah untuk mengolah data sehingga menghasilkan informasi baru yang bermanfaat [4]. Proses penggalian informasi  dari  sebuah data  set atau  kumpulan  data disebut  dengan  Data  Mining  [5]. Data  Mining digunakan  dalam  aplikasi  yang  lebih  luas [6].  Salah
satu  metode  yang  termasuk  Data  Mining  adalah clustering atau  pengelompokan  adalah  alat  yang digunakan dalam ilmu data [7]. Secara umum, cluster adalah  sekelompok  objek  yang  lebih mirip  satu  sama lain  daripada  anggota cluster lain  [8]. Clustering adalah  pengelompokan  data  yang  memiliki  kemiripan antara  satu  data  dengan  data  lainnya  ke  dalam  klaster atau  kelompok  [9].  Teknik Clustering di  antaranya adalah  algoritma K-Means  Clustering menjadi  salah satu  algoritma  yang  paling  banyak  digunakan  untuk mengelompokkan  data  [10].  Pengelompokan  data dengan  algoritma K-Means bisa  diterapkan  pada  data penjualan dengan
dua standar
utama yaitu penjualan tinggi dan penjualan rendah [11
].Algoritma KMeans menggunakan analisa pengklaste ran        dengan Non Hirarcial Cluster [12]. Metode K- means merupakan suatu metode yang dapat melakukan  pengelompokan  data  dalam  jumlah  yang cukup  besar  dengan  perhitungan  waktu  yang  relatif cepat
dan efisien [13]. Penerapan Algoritma KMeans pernah digunakan untuk pengelompokan data penjualan toko retail perle ngkapan Outdoor yang menghasilkan tiga cluster [14]. Pengelompokan data tersebut digunakan untuk mening katan manajemen stok dan strategi penjualan [15]. Pen erapan algoritma KMeans juga digunakan untuk meng usulkan strategi Customer Relationship Management ( CRM ) dengan mengidentifikasi pola       pembelian Produk [16].   Penelitian lainnya menerapkan algoritma KMea ns pada data set ulasan obat yang tidak berlabel untuk mengelompokkan obat dengan penggunaan dan manfaat  yang  serupa.  Hasil  dari  analisis  kluster  ini dapat  digunakan  untuk  menyarankan  pemilihan  resep obat dalam kondisi tertentu [17].

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  memuat  kerangka  kerja  utuk setiap  tahapan  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  1. Proses  akan  diuraikan  mulai  dari  pengumpulan  data, studi  pustaka,  hingga  tujuan  penelitian  tercapai  dan sesuai  dengan  rencana  awal  yang  telah  ditentukan. Tujuan  penelitian  ini  yaitu  Menganalisa  dan mengelompokkan  suatu  data  dengan  menggunakan algoritma K-Means guna untuk dapat pengelompokan data pasien gejala ISPA dengan cepat dan akurat.
Gambar 1. Kerangka kerja penelitian

## 2.1 Mengidentifikasi Masalah
Pada  tahap  awal  dimulai  dengan melakukan identifikasi  terhadap  masalah  yang  muncul  dan melakukan  beberapa  studi  literatur,  jurnal,  artikel, situs internet, buku-buku, dan karya ilmiah. Tahap ini dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  terkait  Data Mining,  Klasifikasi,  Algorithma  K-Means  dan  lain sebagainya.  Tujuan  penetapan  rumusan  masalah  agar penelitian  terarah  dan  tidak  keluar  dari  batasan masalah yang akan diteliti.
2.2. Menganalisa Permasalahan
Menganalisa  permasalahan  adalah  tahapan  peneliti memahami  permasalahan  pada  objek  penelitian dengan ruang lingkup yang telah ditentukan, agar hasil penelitian dapat sesuai dengan yang diharapkan.

## 2.3 Menetukan Tujuan
Menentukan  tujuan  yaitu  menentukan  arah  yang  jelas dari  penelitian  tersebut.  Penentuan  tersebut  membuat penelitian  jelas  sehingga  hasilnya  dapat  digunakan oleh pihak yang membutuhkan.
2.4 Mempelajari Literatur
Mempelajari  literatur  yaitu  mempelajari  teori-teori yang  berhuhungan  dengan  permasalahan  penelitian. Setelah  dipelajari  literatur  tersebut  akan  dipilih  dan disesuaikan  dengan  masalah  yang  ada.  Sumber  dari literatur  bisa  berupa  buku,  prosiding,  artikel  yang membahas  tentang  KDD  (Knowlege  Discovery  in Database),  Data  Mining,  Klasifikasi,  Algorithma  K- Means  dan  sumber  bacaan  lainnya  yang  mendukung penelitian.  Tujuan  mempelajari  literatur  yaitu  agar target  yang  akan  dicapai  menjadi  lebih  jelas  dan terarah.

## 2.5 Tahap Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  data primer  dengan  cara  mendatangi  Klinik  Rahmatan  Lil Alamin  guna  mengunpulkan  data  -  data  atau keterangan  –  keterangan  data  pasein  yang  diperlukan dalam  penelitian,  dengan  teknik  pengumpulan  data yaitu
Pengamatan (Observasi), Wawancara
(Interview) dan Studi Pustaka.
2.6 Analisa Data
Data  yang  di  peroleh  pada  tahap  pengumpulan  data terlebih  dahulu  dicleaning  yaitu  apabila  ada  data  atau informasi  yang  kurang  jelas  dan  tidak  lengkap  akan dibuang,  selanjutnya  selection  data  yaitu  data  yang sudah  lengkap  di  lakukan  seleksi  di  proses  dengan algoritma  K-Means  Clustering  adapun  tahap  yang  di lakukan adalah:
a. Memasukkan data yang akan di kelompok kan
b. Menentukan jumlah klaster
c. Ambil sampel data sebanyak jumlah klaster secara acak sebagai sentroid
d. Hitung  jarak  antara  data  dengan  pusat  klaster, dengan  menggunakan  persamaan  menggunakan teori  jarak  Euclidean,  rumus  Euclidean  di  sajikan pada Persamaan (1).
(   )   √∑ ( ) (1)
Di mana J sebagai jarak data ke pusat cluster, n sebagai data  ke- pada atribut  ke-, dan  m  sebagai titik pusat ke-, pada atribut.
e. Hitung  kembali  pusat  klaster  dengan  keanggotaan klaster yang baru
f. Jika pusat klaster tidak berubahmaka proses klaster telah selesai, jika belum maka ulangi langka ke (d) sampai pusat klaster tidak berubah lagi.
2.7 Desain sistem
Desain  dan  Perancangan  sistem  menggunakan software  Rapiddipilih  atas  dasar  kemudahan  dan rendahnya biaya dalam implementasinya
2.8 Implementasian Algoritma K-Means Clustering
Setelah  melakukan  pengumpulan  data  pasien  gejala penyakit  ISPA  di  Klinik  Rahmatan  Lil  Alamin selanjutnya mengimplementasi kan data yang ada lalu di  kelompok  kan  menggunakan  Algoritma  K-Means. Data tersebut diseleksi berdasarkan keperluan penelitian.  Data  hasil  seleksi  dilakukan  proses transformasi  data  agar  dapat  diolah  pada  metode  K- Means.
Data  yang  telah  ditransformasi  tersebut  siap  untuk diolah  dengan  metode  K-Means  yang  dimulai  dari menentukan  jumlah  cluster.  Pada  penelitian  ini menggunakan  tiga  cluster,  yaitu  ISPA  biasa,  ISPA sedang,  dan  ISPA  berat.  Kemudian  menentukan  nilai titik  pusat  cluster  atau  disebut  dengan  centroid  yang diambil  secara  acak  dari  dataset.  Setelah  titik  cluster ditentukan hitung jarak terdekat cluster lalu dikelompokkan  berdasarkan  jarak  terdekat  dengan cluster.  Hitung  kembali  nilai  centroid  baru  dengan cara  menjumlahkan  anggota  kelompok  dibagi  total anggota.
2.9 Pengujian Hasil
Pada  tahap  pengujian  hasil  dilakukan  dua  cara  yaitu pengujian data secara manual menggunakan algoritma K-means  dan  hasil  dari  implementasi  algoritma  K- means diuji lagi menggunakan software RapidMiner.
Pengujian hasil ini bertujuan untuk mencocokkan hasil perhitungan  manual  algoritma  K-means  dengan perhitungan dengan menggunakan software RapidMiner.
Beberapa mekanisme pengujian yang di lakukan yaitu: a. Pengolahan data secara manual dengan algoritma K- means
Pengolahan  data  ini  bertujuan  untuk  pengelompokan data  paisen  gejala  ISPA  secara  manual  yang  akan menghasilkan beberapa klaster menggunakan algoritma  K-Means  dengan  variabel  data  yang  di tentukan.
b. Instalasi Software RapidMiner 9.10
Penginstalan  software  RapidMiner  bertujuan  untuk pencocokan  hasil  perhitungan  yang  sebelumnya  telah di  hitung  dengan  algoritma  K-means  secara  manual adapun  tahapanya  yang  di  lakukan  pada  software RapidMiner  yaitu:  menyiapkan  data  jamaah  umroh yang  akan  di  uji,  lalu  mengimpor  data  jamaah  umroh ke dalam RapidMiner yang mana telah di seleksi, dan menentukan cluster sesuai perhitungan manual.
Setelah  perhitungan  data  secara  manual  dengan menggunakan  algoritma  K-Means  dan  di  lakukan pengujian  menggunakan  software  RapidMiner,  dari perhitungan  tersebut  maka  di  dapatkan  hasil  akhir perhitungan yang konsisten.

## 2.10 Analisa Hasil
Analisa  hasil  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat keakuratan  hasil  yang  didapatkan  dengan  hasil  data yang sebenarnya. Hal ini dilakukan agar aplikasi yang dibangun  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means ini  mendapatkan  hasil  yang  sama  antara  penerapan metode  K-Means  secara  manual  dengan  perhitungan menggunakan  aplikasi  rapid  miner.  Hasil  dari pengujian  ini  direkomendasikan  kepada  pejabat pembuat  keputusan  sebagai  dasar  pertimbangan terhadap pengambilan keputusan.

## 3. 3. Hasil dan Pembahasan
Tahap  awal  dimulai  dari  pengumpulan  data  yang diperoleh dari Klinik Rahmatan Lil Alamin, kemudian di  lakukan  tahap  seleksi  data  berdasarkan  kebutuhan data  yang  akan  di  teliti,  data  yang  telah  lulus  hasil seleksi selanjutnya dilakukan proses transformasi data agar  data  dapat  di  proses  dengan  menggunakan metode K-Means.
Setelah  data  di  transformasi  ke  dalam  bentuk  yang bisa  di  proses  dengan  metode  K-Means  selanjutnya data siap diproses di mulai dengan menentukan berapa jumlah cluster.
Pada tahap ini peneliti menggunakan tiga cluster, yaitu ISPA  biasa,  ISPA  sedang  dan  ISPA  berat,  setelah melakukan penentuan jumlah cluster tahap berikutnya menentukan  centroid  atau  titik  pusat  yang  di  peroleh secara acak dari data yang dimiliki.
Setelah  itu  hitung  jarak  terdekat  cluster  lalu  di kelompok kan berdasarkan jarak terdekat dengan pusat cluster,  hitung  lagi  nilai  centroid  baru  dengan  cara
menjumlahkan  anggota  data  dibagi  total  keseluruhan data.
Data yang di peroleh berupa data yang masih harus di olah  sehingga  dapat  di  lakukan  perhitungan  dengan menggunakan  metode  K-Means,  data  sampel  hasil transformasi di sajikan pada Tabel 1.
Tabel  1. Tabel  Sampel data hasil transformasi Nama Jenis Kelamin Usia Gejala Efendi 1 45 1 Lindawati Gusriadi Nuriatini Virdo Ratna Dora Nova Desi Junaidi Tati
Nindy Sayudi Rio Desi Minda Deswita Aris Jamaidi Mustika Welno
Ires Safrudin Okta 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 1 47 33 51 28 41 56 32 22 35 37 22 53 44 18 30 55 27 60 36 30 49 55 27 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 1 1 3 Revido 1 31 1
Pada  langkah  ini  menentukan  pusat  Cluster  atau Centroid awal, proses ini di lalukan pengambilan data secara acak dari dataset terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel  Centroid Awal Nama Jenis Kelamin Usia Gejala Efendi 1 45 1 Indra Reni 1 0 44 25 2 3
Lalu  dilakukan  proses  perhitungan  menggunakan rumus Euclidean Distance
E(1,1) = √ (1-1) 2 + (45-45) 2 + (1-1) 2 = 0 E(1,2) = √ (1-0) 2 + (44-47) 2 + (1-1) 2
= 22,236 E (1,3) =√ (0-1) 2 + (25-33) 2 + (3-1) 2
= 12
Dari ketiga sampel data dapat di lanjutkan perhitungan dengan  menggunakan  Microsoft  Excel,  dan  juga  data jarak  terdekat  dengan  centroid.  Dapat  dilihat  hasilnya pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel  3. Tabel  hasil perhitungan Nama E1 E2 E3 C1  C2  C3 Efendi 0,000 1,732 20,074 1 Lindawati Gusriadi Nuriatini Virdo Ratna Dora Nova
Desi
Junaidi Tati Nindy Sayudi Rio Desi Minda Deswita
Aris
Jamaidi Mustika Welno Ires Safrudin Okta 2,236 12,000 6,082 17,000 4,123 11,000 13,038 23,021 10,000 8,185 23,021 8,000 1,000 27,055 15,033 10,049 18,027 15,000 9,055 15,066 4,123 10,000 18,055 3,461 11,090 7,211 16,062 3,464 12,083 12,124 22,068 9,110 7,071 22,068 9,110 1,414 26,019 14,106 11,135 17,088 16,062 8,185 14,000 5,291 11,090 17,058 22,045 8,185 26,038 3,464 16,062 31,048 7,141 3,316 10,148 12,083 3,316 28,053 19,078 7,141 5,196 30,033 2,449 35,042 11,090 5,291 24,041 30,049 2,236 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1
1
1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Revindo 14,000 13,076 6,244 1 C (C1,1) = ( 1+0+0+0+1+1+0+1+0+1)/10 = 0,5 C (C1,2) = ( 45+35+37+36)/4 = 612 C (C1,3) = ( 1+1+1+1+1+2+1+1+2+3+1)/11 = 1,373 C (C1,1) = ( 1+0+0+0+1+1+0+1+0+1)/10 = 0,5 C (C1,2) = ( 44+35+37+36)/4 = 608 C (C1,3) = ( 2+1+1+1+1+2+1+1+2+3+1)/11 = 1,454 C (C1,1) = ( 0+0+0+0+1+1+0+1+0+1)/10 = 0,4 C (C1,2) = ( 25+35+37+36)/4 = 106
C (C1,3) = ( 3+1+1+1+1+2+1+1+2+3+1)/11 = 1,545
Hasil  centroid  yang  didapatkan  dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Tabel  4. Centroid Baru Cluster 1 2 3 C1 0,5 612 1,373 C2 0,5 608 1,454 C3 0,4 106 1,545
Tahapan  perhitungan  menggunakan  rumus Euclidean dan pencarian centroid baru di lakukan terus  menerus dapat dilihat hasilnya pada Tabel 5.
Tabel  5. Tabel  Hasil Perhitungan Nama E1 E2 E3 C1  C2  C3 Efendi 7,873 5,249 18,119 1 Lindawati Gusriadi Nuriatini Virdo Ratna Dora Nova Desi Junaidi Tati Nindy Sayudi Rio Desi Minda
Deswita
Aris Jamaidi Mustika Welno
Ires Safrudin Okta 5,903 19,827 2,116 24,821 11,849 3,384 20,827 30,817 17,830 15,960 30,817 1,112 8,864 34,871 22,824 2,470 25,821 7,285 16,834 22,909 3,958 2,459 25,896 7,216 6,930 11,191 11,897 1,519 16,179 7,916 17,880 4,961 3,502 17,880 13,187 4,273 21,947 9,903 15,179 12,891 20,173 3,979 10,063 9,201 15,182 13,036 20,115 6,147 24,113 1,319 14,119 29,113 5,145 4,937 8,137 10,162 4,937 26,114 17,120 8,960 3,171 28,112 0,652 33,112 9,127 3,304 22,114 28,114 1,254 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Revindo 21,824 8,912 4,167 1 C (C1,1) = (0,5+0+0+0+1+1+0+1+0+1)/9 = 0,5 C (C1,2) = (612+45+41+35+37+36)/5 = 161,2 C (C1,3) = (1,373+1+1+1+1+1+2+1+1+2+3+1)/11 = 1,488 C (C1,1) = (0,5+0+0+0+1+1+0+1+0+1)/9 = 0,5 C (C1,2) = (608+45+41+35+37+36)/5 = 160,4 C (C1,3) = (1,454+1+1+1+1+2+1+1+2+3+1)/11 = 1,404 C (C1,1) = (0,4+0+0+0+1+1+0+1+0+1)/9 = 0,489 C (C1,2) = (106+45+41+35+37+36)/5 = 60
C (C1,3) = (1,545+1+1+1+1+2+1+1+2+3+1)/11
= 1,413
Hasil  centroid  yang  didapatkan  dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Tabel  6. Centroid Baru Cluster 1 2 3 C1 0,500 161,20 1,488 C2 0,500 160,40 1,404 C3 0,489 60,00 1,413
sampai  tidak  ada  lagi  perubahan  nilai-nilai  jarak  dan pusat kluster serta data klaster
Setelah  di  lakukan  proses  perhitungan  dan  pencarian cluster baru di dapatkanlah hasil akhir pada Tabel 7.
Tabel  7. Tabel  Hasil Perhitungan
Nama E1 E2 E3 C1  C2  C3 Efendi 8,236 5,257 19,943 1 Lindawati Gusriadi Nuriatini Virdo Ratna Dora Nova Desi Junaidi Tati Nindy Sayudi Rio Desi Minda Deswita Aris Jamaidi Mustika Welno Ires Safrudin Okta 6,253 20,230 2,300 25,229 12,239 2,805 21,233 31,231 18,230 16,295 31,231 0,476 9,235 35,258 23,233 1,866 26,232 6,786 17,235 23,271 4,265 1,822 26,266 7,228 6,814 11,224 11,801 1,281 16,230 7,793 17,787 4,827 3,072 17,787 13,233 4,267 21,821 9,791 15,222 12,789 20,227 3,804 9,882 9,225 15,231 12,868 21,938 7,964 25,937 3,021 15,942 30,938 6,957 3,131 9,957 11,981 3,131 27,939 18,944 7,155 4,968 29,936 2,027 34,937 10,947 5,068 23,938 29,939 2,280 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Revindo 22,229 8,807 5,975 1
Setelah  di  lakukan  proses  pengulangan  terus  menerus pada  iterasi  ke  dua,  ketiga,  keempat,  kelima  dan keenam  data  anggota  cluster  tidak  mengalami perubahan  maka  sampai  disini  hasil  clustering  sudah mencapai stabil dan konvergen dan di dapatkan hasil 8 data pada cluster 1,  7 data pada cluster 2 dan  10 data pada cluster 3.

## 4. Kesimpulan
Setelah  di  lakukan  perhitungan  data  melalui  software RapidMiner diperoleh anggota kelompok C1 8 data set ISPA biasa, C2 7 data set ISPA sedang dan C3 10 data set ISPA berat. Dengan hasil pengelompokan ini maka di  dapatkan  pengetahuan  baru  kepada  staff  Klinik Rahmatan  Lil  Alamin  dalam  pengelompokan  data pasien gejala ISPA dengan cepat dan akurat.

## Daftar Rujukan
[1]. Romli,  I.  (2021).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  K-    Means  untuk  Klasifikasi    Penyakit  ISPA.
Indonesian  Journal  of  Business  Intelligence (IJUBI), 4 (1),
10. doi:10.21927/ijubi.v4i1.1727
[2]. Hasanah,  M.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W . (2019). Implementasi Algoritma K- Means untuk Klasterisasi Peserta Olimpiade    Sains    Nasional    Tingkat    SMA.  Jurnal  Sistim
Informasi dan Teknologi, 1(3), 31-36.
https://doi.org/10.35134/jsisfotek.v1i3.7
[3]. Joseph,  S.  I.  T.,  &  Thanakumar,  I. (2019).  Survey  of  data mining  algorithm‟s  for intelligent  computing  system. Journal of trends in Computer Science and Smart technology (TCSST) , 1 (01), 14-24. https://doi.org/10.36548/jtcsst.2019.1.002
[4]. Dewi,  S.,  Defit,  S.,  &  Yunus,  Y.  (2020).  Akurasi  Pemetaan Kelompok  Belajar  Siswa  Menuju  Prestasi  Menggunakan Metode  K-Means    (Studi  Kasus  SMP  Pembangunan Laboratorium  UNP).  Jurnal  Sistim  Informasi  Dan  Teknologi. https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i1.98
[5]. Mirantika,  N . (2021).  Penerapan  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19    di
Provinsi  Jawa  Barat.  NUANSA  INFORMATIKA,  15(2),  92– 98. https://doi:10.25134/nuansa.v15i2.4321
[6]. Ahmed,  S.  R.  A.,  Al  Barazanchi,  I.,  Jaaz,  Z.  A.,  & Abdulshaheed,  H.  R . (2019).  Clustering  algorithms  subjected to  K-mean  and  gaussian  mixture  model  on  multidimensional data  set. Periodicals  of  Engineering  and    Natural  Sciences ,
7 (2), 448-457. http://dx.doi.org/10.21533/pen.v7i2.484
[7]. Indriyani,  F.,  &  Irfiani,  E . (2019).  Clustering  Data  Penjualan pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor  Menggunakan  Metode  K- Means. JUITA: Jurnal Informatika , 7 (2), 109-113. 10.30595/juita.v7i2.5529
[8]. Bhargava,  A. (2019).  Grouping  of  Medicinal  Drugs  Used  for Similar  Symptoms  by  Mining  Clusters  from  Drug  Benefits
Reviews. Available at SSRN 3356314 .
http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3356314
[9]. Gustientiedina,  G.,  Adiya,  M.  H.,  &  Desnelita,  Y. (2019). Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data  Obat- Obatan. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi, 5 (1), 17–24. doi:10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24
[10]. Hidayat, I. S., Defit, S., & Nurcahyo, G. W . (2021). Simulasi dalam Optimalisasi Pengadaan Barang menggunakan Metode K-Mean  Clustering.  Jurnal  Sistim  Informasi  Dan  Teknologi, 281–286. https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i4.200
[11]. Yang,  M.-S.,  &  Sinaga,  K.  P . (2019).  A  Feature-Reduction Multi-View k-Means Clustering Algorithm. IEEE Access, 7 , 114472–114486. doi:10.1109/access.2019.2934179
[12]. Pandiangan,  H . (2019).  Penerapan  Data  Mining  Dalam Clustering Produksi Daging Sapi Di Indonesia Menggunakan
Algoritma  K-Means.  Journal  Of  Computer  Networks, Architecture and High Performance Computing, 1(2), 37–44. https://doi.org/10.47709/cnapc.v1i2.239
[13]. Manullang,  S.  D.,  Buulolo,  E.,  &  Lubis,  I . (2020). Implementasi  Data  Mining  Dalam  Memprediksi  Jumlah Pinjaman  Dengan  Algoritma  C4.  5  Pada  Kopdit  CU  Damai Sejahtera. Jurnal Sistem Komputer dan  Informatika  (JSON) , 1 (3), 265-272. http://dx.doi.org/10.30865/json.v1i3.2153
[14]. Singh, S., & Singh, P. (2020). Speaker specific feature based clustering  and  its  applications  in  language  independent forensic  speaker  recognition. International  Journal  of Electrical  and  Computer  Engineering  (IJECE),  10 (4),
3508.doi:10.11591/ijece.v10i4.pp3508-3518
[15]. Sinaga, K. P., & Yang, M.-S. (2020). Unsupervised K-Means Clustering  Algorithm. IEEE  Access ,  8,  80716–80727. doi:10.1109/access.2020.2988796
[16]. Utomo, D., P & Mesran. (2020). Analisis Komparasi Metode Klasifikasi  Data          Mining dan Reduksi  Atribut  Pada  Data Set  Penyakit  Jantung.”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA”,    2(4),  437 –  444.  https://doi
10.30865/mib.v4i2.2080
[17]. Sinaga,  L.,  Ahmad,  A.,  & Safii,  M. (2019).  Penerapan  Data Mining  Pada  Jumlah  Pelanggan  Perusahaan  Air  Bersih Menurut Provinsi Menggunakan Metode K-Means Clustering.  Jurnal RESISTOR    (Rekayasa Sistem Komputer), 2(2), 119–125. doi:10.31598/jurnalresistor.v2i2.41