ANALISIS POLA GEJALA PCOS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING - Cantika Aulia; M Tsabita Robani; Muhammad Fakhri Nadrota Acta; Khalid Al Mas Ud; Marco Saputra; Ken Ditha Tania; Winda Kurnia Sari (JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering), 2025)
Penelitian ini menerapkan algoritma K-Means untuk mengelompokkan pasien PCOS berdasarkan intensitas gejala. PCOS adalah gangguan hormonal yang sulit didiagnosa karena gejalanya beragam. Dengan menggunakan algoritma K-Means, hasil clustering menunjukkan tiga kategori utama: ringan, sedang, dan berat. Setiap klaster mencerminkan kombinasi gejala seperti siklus menstruasi tidak teratur, pertumbuhan rambut berlebih, dan perubahan suasana hati. Pendekatan ini efektif dalam membantu pemahaman pola distribusi gejala PCOS serta mendukung pengambilan keputusan medis yang lebih tepat.