## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI PASIEN HIPERTENSI BERSADARKAN KARAKTERISTIK PASIEN
Dani Saepul Qirom ¹, Ahmad Faqih ², Gifthera Dwilestari ³ ¹ , ² Teknik Informatika, ³ Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon
Danisaepulqirom505@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  fokus  terhadap  penyakit  hipertensi  menjadi  semakin  mendesak  seiring dengan  perkembangan  pesat  di  bidang  Informatika  yang  telah  memberikan  dampak  signifikan  pada  berbagai aspek  kehidupan.  Puskesamas  yang  terletak  di  Kecamatan  Rajapolah  Kabupaten  Tasikmalaya  mengalami peningkatan dalam jumlah pasien yang datang ke puskesmas, penyakit hipertensi paling sering dialami oleh setiap pasien yang datang ke Puskesmas Rajapolah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokan data pasien melalui pendekatan data  mining untuk  mengidentifikasi  kelompok  pasien  hipertensi.  Metode  yang  digunakan  yaitu algoritma k-means  clustering menggunakan  software rapidminer dengan  tahapan Knowledge  Discovery  in Database  (KDD) .  Dalam  menentukan  jumlah  cluster  yang  paling  optimal  menggunakan  hasil  evaluasi Davies Bouldin Index (DBI) . Setiap 2 cluster sampai 10 cluster di evaluasi untuk mencari jumlah cluster dengan nilai DBI paling rendah. Data yang digunakan merupakan data rekam medis Puskesmas Rajapolah  pada bulan september 2023 dengan jumlah 1000 records. Hasil analisis menunjukan 4 cluster dengan nilai DBI 0.269, jumlah anggota cluster 0 : 213 pasien, cluster 1 : 302 pasien, cluster 2 : 145 pasien, cluster 3 : 68 pasien. Kelompok dengan tingkat hipertensi paling tinggi yaitu cluster 3 berjumlah 68 pasien dengan umur 30 sampai 74 tahun,  tingkat hipertensi kelompok ini berada pada stadium 2 sampai krisis hipertensi.
Kata kunci :  Hipertensi; Data mining; Clustering K-Means; Davies Bouldin Index

## 1. PENDAHULUAN
Dalam beberapa dekade terakhir, fokus terhadap penyakit hipertensi menjadi semakin mendesak seiring dengan  perkembangan  pesat  di  bidang  Informatika yang  telah  memberikan  dampak  signifikan  pada berbagai  aspek  kehidupan.  Meskipun  penyakit  ini merupakan  isu  kesehatan  global  yang  telah  lama dikenal, kemajuan teknologi informasi dan komunikasi  telah  memperluas  pemahaman  kita tentang  faktor-faktor  risiko,  metode  diagnosis,  dan pendekatan  pengelolaan  hipertensi.  Hipertensi  atau tekanan  darah  tinggi  yang  tidak  terkontrol  dapat memicu  komplikasi  berbahaya  seperti  penyakit jantung  koroner,  stroke,  penyakit  ginjal,  gangguan penglihatan, bahkan kematian. Faktanya, lebih banyak orang  meninggal  karena  tekanan  darah  tinggi dibandingkan penyebab lainnya.[1]
Puskesmas merupakan pusat pelayanan kesehatan yang menyediakan layanan kesehatan dasar kepada masyarakat di tingkat paling bawah, terutama di  tingkat  desa  atau  kelurahan.  Puskesamas  yang terletak di Kecamatan Rajapolah Kabupaten Tasikmalaya  mengalami  peningkatan  dalam  jumlah pengunjung pasien yang datang ke puskesmas, pasien dengan penyakit hipertensi paling banyak dialami oleh setiap  pasien  yang  datang  ke  Puskesmas  Rajapolah. Dalam  konteks  Informatika  permasalahan  yang muncul  adalah kompleksitas  dan  heterogenitas  data kesehatan  pasien  yang  memerlukan  pendekatan analisis  yang  canggih.  Mengumpulkan  data  penyakit secara berkala meningkatkan akumulasi data [2].
Penyediaan informasi belum memenuhi kebutuhan informasi yang besar  [3]. Oleh karena itu,
penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan pasien  hipertensi  dan  mengidentifikasi  kelompok pasien dengan tingkat hipertensi normal, prehipertensi, stadium  1,  stadium  2  dan  krisis  hipertensi  dengan menggunakan  teknik data  mining ..  Untuk  mencapai tujuan  pekerjaan  ini,  saya    menerapkan  metode k- means clustering pada analisis data pasien hipertensi. Metode k-means clustering digunakan untuk mengelompokkan  pasien  berdasarkan  karakteristik yang terdapat pada data. Pendekatan ini dipilih karena kemampuannya  untuk  mengidentifikasi  kelompok homogen  dalam  kumpulan  data  yang  besar, memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang variasi  dan  pola  yang  mungkin  ada  dalam  populasi penderita hipertensi. Penelitian ini akan memanfaatkan  data  pasien  hipertensi  yang  diperoleh dari  Puskesmas  Kecamatan  Rajapolah  Kabupaten Tasikmalaya. Analisis klaster menggunakan metode k- means akan  dijalankan  dengan  bantuan  perangkat lunak  analisis  data  menggunakan rapidminer . Selanjutnya, hasil dari analisis klaster akan dianalisis secara mendalam untuk mengidentifikasi karakteristik dan pola yang muncul dalam setiap kelompok.
Beberapa  penelitian  terdahulu  dalam  konteks analisis klaster data pasien telah memberikan wawasan yang  berharga,  namun  masih  memberikan  peluang untuk penelitian lebih lanjut. Kajian penerapan metode K-means Clustering untuk pemetaan sebaran penyakit demam  berdarah.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah menerapkan  konsep  data  mining  menggunakan algoritma k-means  (clustering) untuk  memetakan desa-desa  yang terjangkit penyakit  Demam  Berdarah Dengue .  Berdasarkan  hasil  penelitian,  terdapat  3
klaster angka prevalensi DBD yaitu. cluster 1 tingkat sedang,  cluster  2  tingkat  tinggi,  dan  cluster  3  tingkat rendah.  Hasil Devies  Bouldin  Index  (DBI) sebesar 1044  menunjukkan  K  =  3  merupakan  jumlah kelompok optimal dibandingkan K kelompok lain[4]. Studi  kasus  di  Kabupaten  Pinrang,  Hasil  penelitian pada responden  Kabupaten Pinrang adalah penyebab langsung    dari  kejadian  penyakit  hipertensi (Direct cause) yaitu  umur  dan  gt,  40  tahun,  kebiasaan konsumsi makanan  berlemak,  makanan dengan kadar kolesterol tinggi garam  dan faktor keturunan. Namun metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah  deskriptif  dengan  pendekatan  penelitian kualitatif  yang  memanfaatkan  rumusan  masalah metode root cause analysis . [1]
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Penambangan data adalah penemuan pengetahuan  yang  tersembunyi  di  database  [5]. Data mining atau  pengenalan  pola  adalah  teknik  yang digunakan dalam pengolahan data untuk menemukan pola tersembunyi dalam data  yang diolah. Data  yang diolah  dengan  teknik data  mining menghasilkan informasi baru dari data lama. Hasil pengolahan data dapat  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  di masa depan. Istilah data mining mengacu pada cabang ilmu  pengetahuan  yang  tujuan  utamanya  adalah mencari, menambang, dan mengekstrak informasi dari data  yang  ada[6].  Penggalian  data  atau  data  mining dapat  menggunakan  teknik  seperti klasifikasi, pengelompokan,  regresi,  pemilihan  variabel,  dan analisis keranjang pasar .
2.2. Clustering Clustering merupakan suatu metode pengelompokan berdasarkan ukuran kedekatan (kesamaan). Clustering berbeda  dengan  klasifikasi karena tidak ada variabel target untuk pengelompokan. Clustering tidak mencoba mengklasifikasikan, menyimpulkan, atau memprediksi nilai variabel target. Sebaliknya,  algoritma  pengelompokan  membagi bagian  dari  keseluruhan  kumpulan  data  menjadi subkelompok  atau  kelompok  yang  relatif  homogen, dimana kesamaan data di dalam cluster dimaksimalkan  dan  kesamaan  data  di  luar cluster diminimalkan.[2]
2.3. Algoritma K-Means K-Means adalah  teknik  pengelompokan  data non-hierarki yang  mengelompokkan  data  ke  dalam satu  atau  lebih  klaster/grup.  Algoritma  ini  membagi data  menjadi  beberapa cluster ,  data  dengan karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  ke  dalam cluster yang  sama,  dan  data  dengan  karakteristik berbeda  dikelompokkan  ke  dalam cluster yang berbeda[7]. K-Means adalah algoritma clustering yang mencakup  algoritma K-Medoids berbasis  objek ditambah  metode  distribusi  berbasis centroid [8]. Berikut  langkah-langkah algoritma k-means yaitu :
a. Tentukan jumlah cluster (k) pada data set sebagai nilai centroid . b. Menghitung jarak antara data dan titik pusat cluster menggunakan rumus-rumus dari Euclidian Distance .  Yang  dapat  dilihat  pada  teori  jarak Euclidian yang dirumuskan sebagai berikut :
𝐷𝑒 = √(𝒳𝑖  −  𝑆𝑖 )²   +   (𝑌𝑖  −  𝑡𝑖 ) ² (1)
Dimana :
 𝐷𝑒 adalah Euclidean Distance
 𝑖 adalah banyaknya objek
 ( 𝑥 , 𝑦 ) adalah koordinat objek  ( 𝑠 , 𝑡 ) adalah koordinat centroid
2.4. Davies Bouldin Index (DBI) Davis-Bouldien  Index adalah  metrik  untuk memeriksa/mengevaluasi  hasil  algoritma clustering . Menggunakan  DBI  dalam  sebuah cluster dianggap sebagai  model clustering yang  optimal.  DBI memberikan hasil yang minimal[9]. Langkah-langkah dalam menghitung nilai DBI adalah sebagai berikut :
1. Sum of Square within-Cluster(SSW) . Salah satu cara untuk mengetahui keterpaduan Cluster I adalah dengan perhitungan SSW. Dengan rumus berikut :
𝑆𝑆𝑊 𝑖 = 1 𝑚𝑖 ∑ 𝑑(𝑋 𝑗 , 𝐶 𝑗 ) 𝑚𝑖 𝑗=𝑖 (2)
Dimana : mi =  jumlah data dalam cluster ke-i ci = centroid cluster ke-i d ( 𝑋 𝑗 , 𝐶 𝑗 )  =  jarak  setiap  data  ke centroid  I yang dihitung menggunakan jarak euclidiance.
2. Sum Of Square Between-Cluster (SSB)
Tujuan  dari  SSB  adalah  untuk  mengetahui perbedaan atau jarak antar cluster . Dengan rumus sebagai berikut:
𝑆𝑆𝐵 𝑖𝑗 = 𝑑 (𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑗 ) (3)
Dimana : 𝑑 (𝑋 𝑖 , 𝑋 𝑗 ) = jarak antara data ke i dengan data ke j di cluster lain.
3. Ratio (Rasio) Tujuan  dari  perhitungan rasio  (Ri,j) adalah untuk menentukan nilai acuan antara cluster i dan cluster j serta menghitung nilai rasio pada masing- masing cluster .  Indeks I dan j mewakili  jumlah cluster ,  jika  ada  empat cluster maka  akan  ada empat  indeks i,  j,  k, dan l .  Tentukan  nilai rasio menggunakan rumus berikut :
𝑅 𝑖𝑗……,𝑛 = 𝑆𝑆𝑊 𝑖 +𝑆𝑆𝑊 𝑗 +⋯+𝑆𝑆𝑊 𝑛 𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 +⋯+𝑆𝑆𝐵 𝑛𝑖,𝑛𝑗 (4)
Dimana :
𝑆𝑆𝑊 𝑖 = Sum  Of  Square  Within-Cluster pada centroid i 𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 = Sum of Square Between Cluster data ke i dengan j pada cluster yang berbeda. Pada Persamaan 2.5, n tetap merupakan jumlah cluster yang dipilih kecuali ni sama dengan nj.
4. Davies Bouldin Index (DBI) Menggunakan nilai rasio yang diperoleh dari
Persamaan  2.5,  tentukan  nilai  DBI  dengan menggunakan perhitungan sebagai berikut::
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑘 𝑖=1 (𝑅𝑖, 𝑗, … 𝑘) 𝑖≠𝑗
(5)
Disini Ri,j adalah  perbandingan  nilai  SSW dan SSB. Dengan  menghitung Persamaan 2.6 ke Persamaan 2.5, kita menemukan bahwa k adalah jumlah cluster. Dari perhitungan Davies Bouldin Index  (DBI) dapat  disimpulkan  bahwa  semakin kecil  nilai Davies-Bouldin  Index  (DBI) yang diperoleh  (non-negatif  >=  0),  maka cluster tersebut semakin baik.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggali  pemahaman mendalam  tentang  penggunaan  algoritma  clustering dalam  klasterisasi  pasien  hipertensi  berdasarkan karakteristik pasien.

## Gambar 1. Metode Penelitian
Deskripsi Tahapan Aktivitas :
3.1. Identifikasi Masalah
a. Menentukan Ruang Lingkup dan Tujuan Melakukan analisis menyeluruh terhadap situasi atau konteks yang berkaitan dengan penelitian.
Memahami faktor-faktor yang dapat mempengaruhi atau terlibat dalam permasalahan.
b. Analisis Situasi Mencari informasi dari berbagai sumber, seperti literatur, laporan, data statistik, atau  studi kasus yang  relevan  dengan  topik  atau  masalah  yang sedang diidentifikasi.
c. Mengumpulkan Informasi Memahami  dengan  jelas  ruang  lingkup  atau penelitian  kemudian  identifikasi  tujuan  yang ingin dicapai.
d. Pernyataan Masalah Merumuskan permasalahan yang akan dipecakan atau diteliti.
3.2. Studi Literature
a. Formulasi Permasalahan Penyelidikan  dan  peninjauan  terhadap  literatur atau kumpulan tulisan dan publikasi ilmiah yang relevan dengan topik atau masalah penelitian.
b. Pencarian literature Studi literatur dilakukan untuk memahami status pengetahuan  saat  ini  tentang  suatu  topik, mengidentifikasi celah pengetahuan, dan merinci kontribusi penelitian baru yang dapat ditambahkan.
c. Evaluasi Data
d. Analisis dan Interpretasi
3.3. Pengumpulan Data
a. Kerjasama  dengan  Puskesmas  atau  sumber  data relevan
Mengumpulkan data kesehatan masyarakat yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Data tersebut  diperoleh  melalui  kerjasama  dengan Puskesmas atau instansi yang memiliki akses ke data ini.
b. Pengumpulan  data  pasien,  termasuk  riwayat kesehatan, jenis penyakit, geolokasi, dan waktu Data  yang  dikumpulkan  mencakup  informasi tentang  pasien,  termasuk  riwayat  kesehatan mereka, jenis penyakit yang diderita, serta atribut geografis dan temporal yang relevan.

## 3.4. Proses Tahapan KDD
a. Seleksi data
Data yang telah dikumpulkan akan melalui tahap preprocessing  untuk  memastikan  kualitas  dan keterpakaiannya dalam analisis.
b. Pembersihan data Pembersihan data akan menghilangkan data yang tidak valid atau tidak relevan.
c. Pengisian nilai yang hilang Jika  ada  nilai  yang  hilang  dalam  data,  langkah pengisian nilai yang hilang akan dilakukan.
d. Transformasi data jika diperlukan Transformasi  data  mungkin  diperlukan  jika  ada skala atau format yang perlu disesuaikan.
3.5. Implementasi Algoritma K-Means
a. Penerapan  algoritma  k-means  clustering  pada data pasien
Data  yang  telah  dipreprocess  akan  dianalisis dengan  menggunakan algoritma clustering  yang sesuai.  Pemilihan  algoritma  clustering  akan bergantung  pada  karakteristik  data  dan  tujuan analisis.  Algoritma  ini  akan  digunakan  untuk mengelompokkan  data  pasien  ke  dalam  klaster- klaster berdasarkan kemiripan karakteristik.

## 3.6. Evaluasi DBI
a. Menentukan cluster terbaik dengan valuasi DBI Evaluasi Davies Bouldin Index dilakukan untuk menentukan cluster paling optimal.
b. Visualisasi hasil clustering Mempresentasikan klaster-klaster yang terbentuk secara  grafis.  Evaluasi  ini  membantu  dalam pemahaman awal tentang struktur data.
Metode  penelitian  yang  menganalisis  data sebagai bagian dari aplikasi data mining menggunakan proses  tahapan Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD).  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) merupakan langkah praktis untuk melakukan tahapan data mining untuk mencari dan mengidentifikasi pola dan data dimana pola yang ditemukan valid, berguna, dan  mudah  dipahami.  KDD  memiliki  beberapa  fase yang  terdiri  dari  data,  seleksi  dan  pembersihan  data, transformasi data, penambangan data, pengembangan pola,  dan  pengetahuan.  Di  bawah  ini  adalah  diagram setiap fase KDD :
Gambar 2. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Adapun  deskripsi  pada  tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD) yaitu : 1. Data
Data merupakan kumpulan informasi operasional yang diperlukan sebelum memulai tahap Knowledge Discovery Database (KDD).
2. Data selection Proses  pemilihan  data (data  selection) dalam KDD melibatkan identifikasi dan ekstraksi subset data  yang  relevan  dari  sumber  data  yang  lebih besar. Tujuan utamanya adalah untuk fokus pada bagian  data  yang  paling  mungkin  mengandung pola, informasi, atau relasi yang signifikan.
3. Pre-processing
Langkah  ini  digunakan  untuk  menambah  data, menghapus  data,  dan  menghasilkan noise .  Data
kosong atau nilai yang hilang dihilangkan dalam penelitian ini.
4. Transformation Proses transformasi data merupakan suatu proses pengolahan data yang dapat diolah menjadi suatu format  yang  dapat  diproses  dengan  proses  data mining.  Transformasi  dapat  dilakukan  untuk memperbaiki distribusi data, mengurangi dimensi, atau  memudahkan  pemahaman  pola  yang terkandung  dalam  data. Transformasi  data dilakukan  dengan  menginisialisasi  data  yang bernilai nominal menjadi nilai numerik.
5. Data mining
Pada  tahap  ini  menggunakan  algoritma  atau metode  pengambilan  informasi.  Ini  adalah langkah  penting  dalam  menggunakan  teknik intelijen  untuk  mengekstrak  pola  data  yang berpotensi berguna dari data yang dipilih.
6. Evaluation
Tahap  evaluasi  mengungkapkan  apakah  hasil tahap  data  mining  dapat  mencapai  tujuan  yang telah  ditetapkan.  Oleh  karena  itu,  untuk  setiap cluster yang  terbentuk  dibuat  profil  untuk mengetahui karakteristik kelompoknya.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Dataset
Data  pasien  yang  digunakan  adalah  data  rekam medis.  Rekam  medis  atau ICD  (International Classification  of  Diseases) dalam  bidang  medis, adalah catatan pasien yang dirawat di rumah sakit atau klinik[10].  Data  diambil  langsung  dari  Puskesmas Rajapolah  dari  tanggal  1  sampai  30  September  2023 dengan  jumlah  1000  recods  dan  82  atribut.  atribut terdiri dari No, Tanggal, Nama Pasien, No. eRM, NIK, No.  KK,  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,  Kelainan, Dokter / Tenaga Medis, Perawat / Bidan / Nutrisionist /  Sanitarian,  SOAP  Assessment,  SOAP  Subjective, SOAP  Objective,  SOAP  Planning,  Keluhan  Utama, Keluhan Tambahan, Lama Sakit, Merokok, Konsumsi Alkoho,  Kurang  Sayur/Buah,  Terapi,  Edukasi, Tindakan Keperawatan, 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  dan  Assessment  Fungsional,  Skala  Nyeri, 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.
4.2. Data Selection
Proses  pemilihan  data (data  selection) dalam KDD melibatkan identifikasi dan ekstraksi subset data yang  relevan  dari  sumber  data  yang  lebih  besar. Tujuan utamanya adalah untuk fokus pada bagian data yang  paling  mungkin  mengandung  pola,  informasi, atau  relasi  yang  signifikan.  Atribut  yang  digunakan adalah  atribut  nama  pasien,  umur  tahun,  sistole, diastole.  Sebelum  tahap pre-processing data  dengan software rapidminer data  dengan  jenis  nominal dirubah  terlebih  dahulu  kedalam  numerical  dengan MS.Excel  .  Berikut  gambar  data  hasil  selection  dan transformation :
Gambar 3. Hasil selection dan transformation
4.3. Pre-processing Langkah pre-processing digunakan untuk augmentasi data, penghapusan data, dan noise dengan menggunakan  perangkat lunak bernama Rapidminer . Data    kosong  atau  nilai  yang  hilang  akan  dihapus. Kolom  kosong  atau  nilai  yang  hilang  dan  baris  yang identik dihilangkan untuk menghindari kesalahan pada langkah  berikutnya.  Berikut  gambar  yang  sudah dilakukan Pre-processing .
Gambar 4. Hasil pre-processing
Hasil  dari pre-processing data  menjadi  728 records.

## 4.4. Data Mining
Algoritma  yang  digunakan  adalah k-means clustering . Operator yang digunakan yaitu k-means.
Gunakan  hasil  evaluasi  DBI  untuk  menentukan ukuran kelompok yang optimal. Davis Bouldien Index (DBI) adalah  metrik  untuk  memeriksa/mengevaluasi hasil  algoritma clustering .  Menggunakan  DBI  dalam sebuah cluster dianggap  sebagai  model clustering yang optimal. DBI memberikan hasil yang minimal[9]. Langkah utuk menentukan cluster terbaik dengan hasil evaluasi DBI :
1. Menambahkan operator cluster distance performance
2. Rubah main criterion atau kriteria utama menjadi Davies Bouldin

## 3. Evaluasi setiap cluster dari cluster 2 sampai 10.
Table 1. Hasil Evaluasi DBI Cluster Set Jumlah Anggota Cluster Hasil Nilai DBI 2 Cluster 0 : 410 items Cluster 1 : 318 items 0.318 3 Cluster 0 : 244 items Cluster 1 : 76 items Cluster 2 : 408 items 0.279 4 Cluster 0 : 213 items Cluster 1 : 302 items Cluster 2 : 145 items Cluster 3 : 68 items 0.269 5 Cluster 0 : 190 items Cluster 1 : 294 items Cluster 2 : 144 items Cluster 3 : 19 items Cluster 4 : 81 items 0.276
Cluster Set Jumlah Anggota Cluster Hasil Nilai DBI 6 Cluster 0 : 127 items Cluster 1 : 123 items Cluster 2 : 244 items Cluster 3 : 80 items Cluster 4 : 135 items Cluster 5 : 19 items 0.278 7 Cluster 0 : 132 items Cluster 1 : 218 items Cluster 2 : 122 items Cluster 3 : 66 items Cluster 4 : 99 items Cluster 5 : 19 items Cluster 6 : 72 items 0.291 8 Cluster 0 : 97 items Cluster 1 : 215 items Cluster 2 : 144 items Cluster 3 : 112 items Cluster 4 : 63 items Cluster 5 : 69 items Cluster 6 : 19 items Cluster 7 : 39 items 0.288 9 Cluster 0 : 31 items Cluster 1 : 15 items Cluster 2 : 106 items Cluster 3 : 67 items Cluster 4 : 144 items Cluster 5 : 185 items Cluster 6 : 41 items Cluster 7 : 107 items Cluster 8 : 62 items 0.312 10 Cluster 0 : 52 items Cluster 1 : 160 items Cluster 2 : 112 items
Cluster 3 : 103 items Cluster 4 : 43 items
Cluster 5 : 106 items Cluster 6 : 15 items Cluster 7 : 31 items Cluster 8 : 35 items Cluster 9 : 71 items 0.318 Hasil  gambar  evaluasi  DBI  dari  k  2  sampai  10 menunjukan :

## Gambar 5. Hasil evaluasi DBI
Hasil analisis dalam menentukan cluster terbaik dengan  evaluasi  DBI  menunjukan  bahwa  4  cluster lebih baik dibandingkan jumlah cluster lainya karena menghasilkan nilai  yang paling rendah atau mendekati
0 , dengan hasil nilai 0.269. Hasil nilai centroid yang didapatkan dari masing masing atribut :
Gambar 6. Nilai Centroid dari masing-masing atribut
Hasil dataset yang diperoleh :
Table 2. Cluster_0 N o Nama Pasien Umur Tahun Sisto le Diasto le 1 CICI CAHYATI 59 132 74 2 DEDEH JUBAEDAH 63 121 79 3 REDI 62 121 79 4 ATANG ENJANG 45 100 80 5 TIAH S 61 110 70 6 N. IA MARLINA 55 130 80 7 RINA 46 141 80 8 TUTI 63 121 79 9 EMAN 70 121 79 10 YOYO SUNARYO 45 120 80 … . ….. ….. ….. ….. Table 3. Cluster_1 N o Nama Pasien Umur Tahun Sist ole Diast ole 1 AI DEA SYADIAH 23 120 80 2 KIKI AMINAH 30 121 79 3 NURIN 13 126 74 4 AULIA SABILA 15 122 104 5 SINTA PRATAMA 15 122 87 6 TAY SRI RAHYU 26 110 70 7 ABU LULU MUHAAD HAQ 16 110 80 8 DADANG HENDRA LESMANA 34 120 80 9 ANTI ANDINI 20 132 72 1 0 ANEU NURAENI 19 120 80 … . ….. …. …. …. Table 4. Cluster_2 N o Nama Pasien Umur Tahun Sist ole Diast ole 1 LUTFI ASH'ARI 20 111 62 2 RISHA ARSITA 26 102 69 3 INTAN ZAINA FAUZIAH 7 90 60 4 FATHAN ARSAKA MAULANA 6 100 70 5 NURLAILA 12 108 74 6 LYRA 15 109 70 7 AZZAM ZAIDAN SATHIR 7 80 50 8 HISHAM HAZAMI AWWAB 12 88 60
N o Nama Pasien Umur Tahun Sist ole Diast ole 9 KEYSHA KHAIRUNISA 10 90 60 1 0 MUH ATALA 6 110 78 … . ….. …. ….
….
Table 5. Cluster_3 N o Nama Pasien Umur Tahun Sisto le Diast ole 1 ONAH 46 152 87 2 LILIS FARIDA 49 182 102 3 JOJOH 59 189 104 4 YATI ROHAYATI 66 150 90 5 ATON PATONAH 47 192 122 6 KONAH 57 190 73 7 NANI SUMARNI 40 183 111 8 AAS MULYANI 33 160 106 9 TATANG KURNIAWAN 41 167 106 1 0 KINKIN 58 202 114 … . ….. …. …. ….
Pada  tabel  2-5  diatas  merupakan  daftar  nama- nama pasien yang sudah di cluster dengan atribut yang berkaitan  dengan  penyakit  hipertensi  yaitu  umur tahun,  sistole(tekanan  darah  pada  saat  jantung memompa darah kedalam pembuluh nadi), diastole(tekanan darah pada saat jantung mengembang dan menyedot darah kembali) dimana cluster_0 : 213 pasien, cluster_1 : 302 pasien, cluster_2 : 145 pasien, cluster_3 : 68 pasien.
Menganalisis cluster diperlukan untuk mengidentifikasi  karakter-karakter  yang  ada  pada setiap  cluster.  Cluster  yang  memiliki  anggota  paling banyak  adalah  cluster_1  yang  berjumlah  302  pasien, cluster_0 : 213 pasien, cluster_2 : 145 pasien, cluster_3 : 68 pasien.
Gambar 7. Cluster dengan atribut  nilai terendah
Gambar 8. Cluster dengan nilai atribut tertinggi
Gambar 9. Cluster dengan nilai atribut rata-rata
Dari gambar 7, 8, 9 bisa di jelaskan bahwa :
a. Pada  cluster_0  Berjumlah  213  pasien  dengan rentang usia 40 – 86 tahun, sistole 100 mm – 150 mm, diastole 60 Hg – 98 Hg. Tingkat hipertensi pada  kelompok  ini  rata-rata  prehipertensi  dan hanya  beberapa  yang  mengalami  hipertensi stadium 1 sampai stadium 2.
b. Pada  cluster_1  Berjumlah  302  pasien  dengan rentang  usia 6  – 41 tahun, sistole 99 mm  – 147 mm, diastole 62 Hg – 120 Hg. Tingkat hipertensi pada  kelompok  ini  rata-rata  prehipertensi  dan hanya  beberapa  yang  mengalami  hipertensi stadium 1 sampai stadium 2.
c. Pada  cluster_2  berjumlah  145  pasien  dengan umur  6  –  47  tahun,  sistole  60  mm  –  118  mm, diastole  40  Hg  –  80  Hg.    Kelompok  ini  berada pada tingkat normal.
d. Pada  Cluster_3  berjumlah  68  pasein  dengan umur 30  -  74 tahun,  sistole 142 mm  - 235  mm, diastole 66 Hg - 133 Hg. Kelompok berada pada tingkat stadium 2 dan krisis hipertensi.
Cluster  dengan  tingkat  hipertensi  paling  tinggi yaitu pada cluster_3 yang berjumlah 68 pasein dengan umur 30 - 74 tahun, sistole 142 mm - 235 mm, diastole 66 Hg - 133 Hg, tingkat hipertensi kelompok ini berada pada  stadium  2  sampai  krisis  hipertensi,  dan  cluster dengan  tingkat  hipertensi  paling  rendah  atau  normal yaitu  pada  cluster_2  yang  berjumlah  145  pasien dengan umur 6  - 47 tahun, sistole 60 mm  - 118 mm, diastole  40  Hg  –  80  Hg.  Berdasakan  analisis  bahwa pasien  yang  mengalami  hipertensi  di  puskesmas Rajapolah pada  tanggal 1 sampai 30 september 2023 rata-rata dialami oleh pasien dewasa sampai lansia.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Implementasi    algoritma k-means  clustering pada  data  pasien  digunakan  bantuan  software rapidminer sebagai  alat  untuk  menganalisis  data  dan tahapan  KDD  sebagai  teknik  analisis  data.  Data peneletian  ini  bersumber  dari  puskesmas  yang beralamat di Jl. Raya Rajapolah, Kec. Rajapolah, Kab. Tasikmalaya, 46155. Data yang digunakan adalah data rekam  medis  Selama  satu  bulan  dari  tanggal  1 September  sampai  dengan  30  September  2023 berjumlah 1000 records dan 82 atribut.
Perhitungan Davies-Bouldin Index (DBI) menunjukkan  bahwa  cluster  4  mempunyai  nilai  k terbaik, dengan nilai terendah atau  mendekati 0 pada percobaan  untuk  2  sampai  10  cluster  dengan  nilai 0.269, jumlah anggota cluster 0 : 213 pasien, cluster 1 :  302  pasien,  cluster  2  :  145  pasien,  cluster  3  :  68 pasien.  Kelompok  dengan  tingkat  hipertensi  paling tinggi  yaitu  pada  cluster  3  yang  berjumlah  68  pasien dengan  umur  30  sampai  74  tahun,  tingkat  hipertensi kelompok  ini  berada  pada  stadium  2  sampai  krisis hipertensi.  Pasien  yang  mengalami  hipertensi  di puskesmas  Rajapolah  pada    tanggal  1  sampai  30 september 2023 rata-rata dialami oleh pasien dewasa sampai lansia.
Oleh karena itu saran yang dapat diberikan dari penelitian  ini  adalah  petugas  kesehatan  untuk  lebih mengedepankan  dan  memperhatikan  waktu  tunggu pasien  lanjut  usia  yang  terjangkit  hipertensi  dan sebaiknya  para  profesional  kesehatan  bekerjasama dengan  masyarakat  untuk  memberikan  penyuluhan tentang penyakit hipertensi terutama masyarakat yang sudah  dewasa  dan  lanjut  usia  dalam  pencegahan  dan pengendalian penyakit hipertensi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Maulia,  H.  K.  Hengky,  dan  H.  Muin, “Analisis  Kejadian  Penyakit  Hipertensi  di Kabupaten Pinrang,” J. Ilm. Mns. dan Kesehat. , vol. 4, no. 3, hal. 324–331, 2021.
[2]  F.  Rahmadayanti,  I.  Anggraini,  dan  T.  Susanti, “Pengklasterisasian  Data  Penyakit  Hipertensi dengan Menggunakan,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4,
no. 2, hal. 737–741,
2023,
doi:
10.47065/josh.v4i2.2905.
[3]  A.  Elang et  al. ,  “Analisis  Klaster  Data  Pasien Diabetes untuk Identifikasi Pola dan
Karakteristik  Pasien,” J.  Teknol.  Dan  Sist.  Inf. Bisnis , vol. 5, no. 3, hal. 172–182, 2023.
[4]  M.  A.  Sembiring,  R.  Tama,  dan  A.  Agus, “Penerapan Metode Algoritma K-Means Clustering Untuk Pemetaan Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue ( DBD ),” J. Sci. Soc. Res. , vol. 4307, no. 3, hal. 336–341, 2021.
[5]  N. Agung, N. Odi, dan D. Gifthera, “Penerapan Data Mining Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Yana Sport,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, hal. 1–7, 2022.
[6]  I.  N.  M.  Adiputra,  “Clustering  Penyakit  Dbd Pada Rumah Sakit Dharma Kerti Menggunakan Algoritma K-Means,” Inf. Syst. Emerg. Technol. J. , vol. 2, no. 2, hal. 99–105, 2021.
[7]  R.  Anggraini,  E.  Haerani,  J.  Jasril,  dan  I. Afrianty,  “Pengelompokkan  Penyakit  Pasien Menggunakan Algoritma K-Means,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 6, hal. 1840, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5145.
[8]  T.  Tendean,  W.  Purba,  dan  M.  Kom,  “Analisis Cluster Provinsi Indonesia Berdasarkan Produksi Bahan  Pangan  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” SAINTEK  (Jurnal  Sains  dan  Teknol. , vol. 1, no. 2, hal. 5–11, 2020.
[9]  A. Febrian, S. Nana, dan D. Gifthera, “Penerapan Algoritma  K-Means  Untuk  Mengelompokkan Data Pengiriman Paket Di Kantor Pos Cirebon,” J. Teknol. Technoscientia , vol. 15, no. 1, hal. 23–
27, 2022, doi: 10.34151/technoscientia.v15i1.3858.
[10]  R.  Ordila,  R.  Wahyuni,  Y.  Irawan,  dan  M.  Y. Sari, “Penerapan Data Mining Untuk Pengelompokan  Data  Rekam  Medis  Pasien Berdasarkan  Jenis  Penyakit  Dengan  Algoritma Clustering ( Studi Kasus : Poli Klinik Pt . Inecda ),” J. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 2, hal. 148–153, 2020.