Pengembangan Klastering Untuk Penanganan Ibu Hamil Menggunakan K-Means - Joni Maulindar; Ery Permana Yudha (Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis, 2023)
Dalam penelitian masalah yang dihadapi dalam pengelompokan ibu hamil berdasarkan beberapa karakteristik yang relevan, seperti usia ibu, tingkat kehamilan, riwayat kesehatan, gula darah, anemia, kehamilan ganda, merokok, dan konsumsi alkohol. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kelompok-kelompok yang serupa dalam data ibu hamil ini, sehingga dapat memberikan wawasan yang lebih baik dalam mengelola kehamilan dan merencanakan intervensi yang sesuai. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah klastering menggunakan algoritma k-means. Penerapan metode elbow untuk menentukan jumlah klaster yang optimal, yang pada akhirnya peneliti menemukan 3 klaster yang optimal. Peneliti melakukan inisialisasi pusat klaster secara acak dan kemudian menghitung jarak antara setiap data dengan pusat klaster terdekatnya. Berdasarkan jarak ini, peneliti membagi data menjadi kelompok-kelompok yang serupa. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa peneliti berhasil membagi data ibu hamil menjadi 3 kelompok yang homogen berdasarkan karakteristik yang diberikan. Peneliti mengamati penurunan nilai SSE saat jumlah klaster meningkat dari 1 ke 2, dan penurunan yang lebih lambat saat jumlah klaster meningkat dari 2 ke 3. Nilai SSE yang diperoleh adalah sebesar 401.0714932126696, menunjukkan tingkat kehomogenan yang relatif tinggi dalam kelompok-kelompok yang terbentuk. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemahaman tentang pengelompokan ibu hamil berdasarkan karakteristik tertentu, yang dapat membantu tenaga medis dan praktisi kesehatan dalam memberikan perawatan yang lebih personal dan intervensi yang tepat.