Implementasi Algoritma K-Means Clustering untuk Pengelompokan Pasien Penyakit Liver Berdasarkan Tingkat Keparahan  : Penelitian

Khairunnisa Khairunnisa; Helmi Fauzi Siregar

doi:10.31004/jerkin.v4i4.6494

Authors

Khairunnisa Khairunnisa Universitas Asahan
Helmi Fauzi Siregar Universitas Asahan

DOI:

https://doi.org/10.31004/jerkin.v4i4.6494

Keywords:

Penyakit Liver, Data Mining, K-Means Clustering, Tingkat Keparahan

Abstract

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.

References

Alviola, N. A., Fathurrahman, Z., Rifai, R. N., & Afrah, A. S. (2023). Sistem Diagnosa Penyakit Liver Menggunakan Metode Artificial Neural Network: Studi Berdasarkan Dataset Indian Liver Patient Dataset. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan It, 8(3), 308–312.

Andri, R. H., & Sitanggang, D. P. (2022). Sistem Penunjang Keputusan (Spk) Dengan Metode Moora. Jurnal Sains Informatika Terapan, 2(3), 79–84.

Anshori, M. (2022). Pengembangan Sistem Informasi Alumni Berbasis Web: Studi Kasus Pada Smk Nw Tembeng Putik. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (Jtsi), 1(1), 15–36.

Apriyani, P., Dikananda, A. R., & Ali, I. (2023). Penerapan Algoritma K-Means Dalam Klasterisasi Kasus Stunting Balita Desa Tegalwangi. Hello World Jurnal Ilmu Komputer, 2(1), 20–33.

Ariyanto, D. (2022). Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Klasifikasi Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut. Jurnal Sistim Informasi Dan Teknologi, 4, 13–18.

Darmawan, D., Suherman, L. O. A., & Rifaldi, R. (2023). Konfigurasi Aplikasi Raport Digital Kementerian Agama Di Madrasah Aliyah Negeri 1 Baubau. Room Of Civil Society Development, 2(1), 23–33.

Handayani, R., Rachmat, Z., & Wahyuddin, S. (2022). Perancangan Aplikasi E-Learning Berbasis Website Pada Smp Negeri 3 Watansoppeng. 1(1), 43–54.

Hutagalung, M. I., & Sriani, S. (2024). Pengelompokan Data Penyakit Tht Menggunakan Algoritma K-Means Clustering: Grouping Of Ent Disease Data Using K-Means Clustering Algorithm. Malcom: Indonesian Journal Of Machine …, 4(October), 1568–1577.

Kristianto, W. W., & Rudianto, C. (2022). Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus Toko Sepatu Kakikaki). Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (Jukanti), 5, 90–98.

Mahdiania, D., Alfitri Lubis, I., & Taufik Al Afkari Siahaan, A. (2022). Yayasan Insan Cipta Medan Pendaftaran Wasit Berbasis Website Menggunakan Php Dan Mysql Pada Kantor Dinas Pemuda Dan Olahraga Kota Medan. Sitek: Jurnal Sains, Informatika, Dan Teknologi, 1(3), 87–93.

Maida Andriani, Akim Manaor Hara Pardede, & Magdalena Simanjuntak. (2024). Pengelompokan Penyakit Pada Pasien Berdasarkan Usia Dengan Metode K-Means Clustering. Bridge : Jurnal Publikasi Sistem Informasi Dan Telekomunikasi, 2(4), 233–249.

Musthofa, N., & Adiguna, M. A. (2022). Perancangan Aplikasi E-Commerce Spare-Part Komputer Berbasis Web Menggunakan Codeigniter Pada Dhamar Putra Computer Kota Tangerang. Oktal: Jurnal Ilmu Komputer Dan Sains, 1(03), 199–207.

Prastiwi, H., Pricilia, J., & Raswir, E. (2022). Implementasi Data Mining Untuk Menentuksn Persediaan Stok Barang Di Mini Market Menggunakan Metode K-Means Clustering. Informatika Dan Rekayasa Komputer (Jakakom), 1(2), 141–128.

Rafi, S. I., & Indahyanti, U. (2022). Women ’ S Clothing Application By Using Waterfall Method In The Form Of Website Of Rafika Modes Umkm Aplikasi Penjualan Busana Wanita Menggunakan Metode Waterfall Berbasis Website Pada Umkm Rafika Modes. 2(2).

Saputra, E. A., & Nataliani, Y. (2021). Analisis Pengelompokan Data Nilai Siswa Untuk Menentukan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode Clustering K-Means. Journal Of Information Systems And Informatics, 3(3), 424–439.

Sidqi, M. N., & Fadli, M. (2025). Klasifikasi Penyakit Liver Menggunakan Alogritma Deep Neural Network (Dnn). 1(5), 1–10.

Sonny, S., & Rizki, S. N. (2021). Pengembangan Sistem Presensi Karyawan Dengan Teknologi Gps Berbasis Web Pada Pt. Jurnal Comasie, 6(2), 3.

Tyas, T. M. M., & Purnamasari, A. I. (2023). Penerapan Algoritma K-Means Dalam Mengelompokkan Demam Berdarah Dengue Berdasarkan Kabupaten. Blend Sains Jurnal Teknik, 1(4), 277–283.

Utami, F. H. (2022). Aplikasi Pelayanan Antrian Pasien Menggunakan Metode Fcfs Menggunakan Php Dan Mysql. 18(1), 153–160.

Wahyuni, E. I., Gani, S. A., Aryanto, H., & Siregar, A. K. (2022). Analisis Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Siswa Baru Tk Putiek Nanggroe Berbasis Web Menggunakan Unified Modeling Language. Prosiding Seminar Nasional Fakultas Teknik Universitas Malikussaleh 2022, 856.

Wala, J., Herman, H., & Umar, R. (2024). Implementasi K-Means Clustering Pada Pengelompokan Pasien Penyakit Jantung. Jiska (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), 9(3), 205–216.