IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK KLASIFIKASI DIAGNOSIS PENYAKIT LAMBUNG - Tuti Hartini; Ade Irma Purnamasari; Agus Bahtiar; Kaslani Kaslani (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Keterbatasan akses layanan Kesehatan spesialis untuk diagnosis penyakit lambung masih menjadi tantangan utama di wilayah pedesaan seperti desa Sukamulya. Hal ini, menyebabkan keterlambatan penanganan dan potensi memburuknya kondisi Kesehatan Masyarakat setempat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi penyakit lambung menggunakan Algoritma K-means Clustering yang disesuaikan dengan kondisi Kesehatan Masyarakat setempat. Metode yang digunakan adalah Algoritma K-means Clustering dengan menganalisis data dari 300 pasien yang dikumpulkan selama 3 bulan di puskesmas Desa Sukamulya. Attribut yang digunakan mencangkup usia, jenis gejala, dan diagnosis awal untuk pengelompokkan penyakit lambung seperti Gastritis, ulkus peptikum, GERD, dan maag. Hasil penelitian ini menunjukkan nilai Davies Bouldin Index (DBI) terbaik ada pada kluster 6 dengan nilai DBI -0.488, dengan distribusi anggota: kluster 0: 68 items, cluster 2: 9 items, cluster 3: 49 items, cluster 4: 59 items, dan kluster 5: 57 items. Model ini juga berpotensi memberikan wawasan baru tentang penggunaan teknologi pembelajaran mesin dalam konteks Kesehatan pedesaan dan dapat menjadi landasan untuk pengembangan kebijakan Kesehatan yang lebih berbasis teknologi dan inklusif. Hasil penelitian ini diharapkan dapat mendorong adopsi teknologi dalam bidang pelayanan Kesehatan serta meningkatkan literasi digital Masyarakat dan tenaga Kesehatan di wilayah pedesaan