IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI PASIEN HIPERTENSI BERSADARKAN KARAKTERISTIK PASIEN - Saepu Qirom, Dani; Faqih, Ahmad; Dwilestari, Gifthera (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Dalam beberapa dekade terakhir, fokus terhadap penyakit hipertensi menjadi semakin mendesak seiring dengan perkembangan pesat di bidang Informatika yang telah memberikan dampak signifikan pada berbagai aspek kehidupan. Puskesamas yang terletak di Kecamatan Rajapolah Kabupaten Tasikmalaya mengalami peningkatan dalam jumlah pasien yang datang ke puskesmas, penyakit hipertensi paling sering dialami oleh setiap pasien yang datang ke Puskesmas Rajapolah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokan data pasien melalui pendekatan data mining untuk mengidentifikasi kelompok pasien hipertensi. Metode yang digunakan yaitu algoritma k-means clustering menggunakan software rapidminer dengan tahapan Knowledge Discovery in Database (KDD). Dalam menentukan jumlah cluster yang paling optimal menggunakan hasil evaluasi Davies Bouldin Index (DBI). Setiap 2 cluster sampai 10 cluster di evaluasi untuk mencari jumlah cluster dengan nilai DBI paling rendah. Data yang digunakan merupakan data rekam medis Puskesmas Rajapolah pada bulan september 2023 dengan jumlah 1000 records. Hasil analisis menunjukan 4 cluster dengan nilai DBI 0.269, jumlah anggota cluster 0 : 213 pasien, cluster 1 : 302 pasien, cluster 2 : 145 pasien, cluster 3 : 68 pasien. Kelompok dengan tingkat hipertensi paling tinggi yaitu cluster 3 berjumlah 68 pasien dengan umur 30 sampai 74 tahun, tingkat hipertensi kelompok ini berada pada stadium 2 sampai krisis hipertensi