KLUSTERISASI PENYAKIT ENDEMIS PADA KECAMATAN SABU BARAT, KABUPATEN SABU RAIJUA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

Teknologi informasi dapat diterapkan untuk mengidenfikasi penyakit endemis pada suatu wilayah dalam hal ini Kabupaten Sabu Raijua. Penyakit endemis dapat diidentifikasi dini dengan metode Clustering K-Means dimana metode ini mempartisi data ke dalam bentuk satu atau lebih cluster/kelompok, sehingga data yang memiliki karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster yang sama dan data yang memiliki karakteristik berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok lain. Data yang dipakai dalam penelitian ini yaitu data rekam medis pada Puskesmas Seba sejumlah 1020 data dengan variabel tahun, desa, diagnosa, usia dan gender. Dikarenakan data yang banyak, proses Clustering K-Means akan menggunakan  Weka 8.5 sebagai alat bantu. Hasil dari penelitian ini menunjukan karakteristik dan pola penyakit endemi pada daerah pelayanan Puskesmas Seba dengan variabel tahun, desa, diagnosa,  usia dan gender, karakteristik yang dipakai berdasarkan jumlah klaster yang paling optimal. Jumlah klaster paling optimal dapat dicari menggunakan Metode Elbow. Hasil klasterisasi dari 1020 data rekam medis menunjukan jumlah klaster yang paling optimal adalah 2 klaster dengan karakteritik diagnose ISPA. Kata Kunci:  Klusterisasi K-Means, Metode Elbow, WEKA, Rekam Medis