OPTIMASI ELBOW PADA METODE K-MENAS DALAM CLUSTERING DATA DARAH PASIEN UNTUK IDENTIFIKASI RESIKO PENYAKIT KRONIS - Pani Irawan; Dicky Apdillah (JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH, 2026)
Abstract: Chronic diseases such as diabetes, hypertension, and heart disease are major causes of morbidity and mortality in various countries, including Indonesia. Early detection of chronic disease risk is a crucial step in more effective prevention and treatment. One important source of information for identifying these risks is laboratory data, particularly patient blood data, which includes parameters such as glucose levels, cholesterol, blood pressure, hemoglobin, and other indicators. The objective of this study was to design and develop a patient blood data clustering application to identify chronic disease risk using the K-Menas method and the Elbow method using a web programming language. The data used in this study consisted of a sample of 140 individuals. Of the total sample, 140 patients were successfully grouped into four optimal clusters (K = 4). This data partitioning process resulted in a varied population distribution within each cluster, reflecting the heterogeneity of clinical and demographic characteristics among the study subjects. Based on the analysis of 140 patients, the population was dominated by the Critical/Chronic group (Cluster 4) at 45.7% (64 patients), followed by the Healthy/Normal Group (Cluster 1) at 30% (42 patients), and the Low/Early Risk (Cluster 2) and High Risk (Cluster 3) groups, each with an equal minority proportion of 12.1% (17 patients). Keywords: Elbow Optimization, K-Menas Method, Clustering, Patient Blood Data, Chronic Disease Risk Identification   Abstrak: Penyakit kronis seperti diabetes, hipertensi, dan penyakit jantung menjadi penyebab utama morbiditas dan mortalitas di berbagai negara, termasuk Indonesia. Deteksi dini terhadap risiko penyakit kronis merupakan langkah penting dalam upaya pencegahan dan penanganan yang lebih efektif. Salah satu sumber informasi penting untuk mengidentifikasi risiko tersebut adalah data laboratorium, khususnya data darah pasien, yang mencakup parameter-parameter seperti kadar glukosa, kolesterol, tekanan darah, hemoglobin, serta indikator lainnya. Tujuan dalam penelitian ini ialah Untuk merancang dan membuat aplikasi clustering data darah pasien untuk identifikasi resiko penyakit kronis menggunakan Metode  K-Menas  dan metode elbow dengan bahasa pemrograman web. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa sample sebanyak 140 orang. Dari total sampel penelitian sebanyak 140 pasien berhasil dikelompokkan ke dalam 4 klaster optimal (K = 4). Proses partisi data ini menghasilkan sebaran populasi yang bervariasi di setiap klasternya, mencerminkan adanya heterogenitas karakteristik klinis atau demografis di antara subjek penelitian. Berdasarkan hasil analisis terhadap 140 pasien, populasi didominasi oleh kelompok Kritis/Kronis (Klaster 4) sebesar 45,7% (64 pasien), diikuti kelompok Kelompok Sehat/Normal (Klaster 1) sebesar 30% (42 pasien), serta kelompok Risiko Rendah/Awal (Klaster 2) dan Risiko Tinggi (Klaster 3) yang memiliki proporsi minoritas setara masing-masing sebesar 12,1% (17 pasien). Kata Kunci: Optimasi Elbow, Metode K-Menas, Clustering, Data Darah Pasien, Identifikasi Resiko Penyakit Kronis