ANALISIS IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA DATA PENYAKIT MATA DI PUSKESMAS WULUHAN

Mata merupakan salah satu indera manusia yang paling penting dan telah mendapat perhatian dunia segala aktivitas manusia yang pada dasarnya didasarkan pada penerimaan informasi visual memerlukan perhatian khusus.Data mengenai gangguan penglihatan di seluruh dunia didasarkan pada perkiraan WHO. Kesehatan mata merupakan aspek penting dalam kesehatan manusia masalah penglihatan mata seperti: glaukoma, katarak, pseudokafia, konjungtivitis, degenerasi makula, retinopati diabetik dll ini adalah masalah serius yang akan mempengaruhi kualitas hidup individu. Bertempat di Puskesmas Wuluhan dengan atribut keluhan pasien (anamneses) dan pemeriksaan mata yang dilakukan di poli mata Puskesmas Wuluhan. Dari hasil penilaian tersebut dilakukannya pengelompokkan jenis penyakit mata yaitu glukoma, konjungtivitis dan katarak. Algoritma yang digunakan adalah algorutma K-Means Clustering dan terdapat 6 atribut pada setiap jenis penyakit. Data penyakit mata yang digunakan 110 data pasien, hasil pengujian data diperoleh dengan skenario 2 cluster hingga 4 cluster dan menghitung nilai Devies-Bouldin Index (DBI). Perhitungan algoritma K-Means untuk penelompokkan data dilakukan pada setiap cluster.Pada jenis penyakit glukoma cluster terbaik berada di cluster 3 dengan nilai DBI sebesar 1,3232. Pada jenis penyakit konjungtivitis cluster terbaik berada di cluster 4 dengan nilai DBI sebesar 1,3901. Pada jenis penyakit katarak cluster terbaik berada di cluster 3 dengan nilai DBI sebesar 0,51249.
Kata kunci : Data Mining, K-Means, Penyakit Mata, Cluster