PENGELOMPOKAN TINGKAT RISIKO PENYAKIT DIABETES MELITUS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING - Gestavito, Rio; Hadiana, Asep Id; Umbara, Fajri Rakhmat (JUMANJI (Jurnal Masyarakat Informatika Unjani), 2024)
Penelitian ini fokus pada diabetes melitus (DM), kondisi metabolik kronis dengan tingkat gula darah tinggi karena kurangnya insulin. Faktor penyebab DM bervariasi, termasuk kurangnya produksi insulin oleh sel beta Langerhans di pankreas dan ketidakresponsifan tubuh terhadap insulin. Penyakit ini prevalen di negara berkembang dan diperkirakan terus meningkat. Studi ini menggunakan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan risiko DM. Evaluasi pada k = 2 menunjukkan data dalam klaster cenderung bercampur, dengan nilai Silhouette Coefficient 0.5716 dan Davies Bouldin Index 0.672. Visualisasi scatter menunjukkan penyebaran data yang seragam dalam klaster, memberikan pemahaman mendalam tentang pola data. Hasilnya dapat mendukung pemahaman dan penanganan lebih lanjut terhadap DM.