Implementasi Algoritma K-Means Clustering untuk Pengelompokan Pasien Penyakit Liver Berdasarkan Tingkat Keparahan : Penelitian - Khairunnisa Khairunnisa; Helmi Fauzi Siregar (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, 2026)
Penyakit liver merupakan gangguan kesehatan yang dapat berkembang secara bertahap dan berisiko menimbulkan komplikasi serius apabila tidak dikenali dan ditangani dengan tepat. Informasi yang berasal dari data pasien penyakit liver masih memerlukan pengolahan yang lebih sistematis agar dapat digunakan untuk mengidentifikasi tingkat keparahan penyakit secara lebih terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means Clustering dalam pengelompokan pasien penyakit liver berdasarkan tingkat keparahan, yaitu ringan, sedang, dan berat. Data yang digunakan merupakan data sekunder pasien penyakit liver yang diperoleh dari Kaggle, dengan atribut utama berupa nilai Alkaline Phosphatase (ALP), Aspartate Aminotransferase (AST), dan Alanine Aminotransferase (ALT). Algoritma K-Means dipilih karena sesuai untuk mengelompokkan data numerik yang memiliki variasi nilai serta mampu membentuk kelompok berdasarkan tingkat kemiripan karakteristik data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means mampu menghasilkan pengelompokan pasien penyakit liver secara terstruktur dan mudah dipahami. Hasil pengelompokan tersebut diimplementasikan dalam aplikasi berbasis web menggunakan PHP dan MySQL untuk mendukung pengolahan dan penyajian informasi. Penelitian ini diharapkan dapat membantu tenaga medis dalam memahami tingkat keparahan penyakit liver secara lebih objektif serta mendukung pengambilan keputusan secara efisien.