PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA DATA BRAIN STROKE UNTUK PENGELOMPOKAN PROFILE PASIEN - Solechati, Riska Grahastika; Jananto, Arief (Informatics Engineering Department of Halu Oleo University, 2023)
Stroke menjadi salah satu masalah gangguan pada kesehatan yang menurunkan keseimbangan dalam hidup seseorang. Brain Stroke ada dua jenis, jenis pertama Iskemik dan jenis kedua Hemoragik yang bisa terjadi pada semua kalangan tidak hanya untuk kalangan dari umur 50 tahun ke atas, bahkan umur 39 tahun dapat terkena brain stroke. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengelompokan profile pasien. Data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan dari portal Kaggle.com data yang diambil berupa data brain stroke. Analisis yang digunakan pada penelitian ini menggunakan algoritma k-means clustering, dan implementasi yang dipakai menggunakan pemrograman bahasa R dengan Rstudio Tools, dan menggunakan metode gap statistic. Dengan interpretasi menghasilkan 5 cluster dengan kelompok kluster 1 memiliki 228 record, pada kluster 2 memiliki 248 record, kluster 3 memiliki 1551 record, kluster 4 memiliki 2592 record dan kluster 5 memiliki 362 record, dengan ciri-ciri yang sama memiliki riwayat penyakit jantung, riwayat penyakit hypertensi, merokok, masalah pekerjaan yang membuat stress, dan memiliki riwayat penyakit stroke. Kata kunci; Stroke, Algoritma K-means, Clustering