Clustering of Blood Test-Based Liver Disorder Data Using K-Means and Principal Component Analysis (PCA) - Adrian Rangga Mafatihallah; Rivandi Faruqi; Ferdinandus Talu Tukan; Sumanto; Ade Surya Budiman, (Journal of Artificial Intelligence and Engineering Applications (JAIEA), 2025)
Penyakit liver merupakan salah satu gangguan kesehatan serius yang memerlukan deteksi dini untuk memastikan pengobatan yang efektif. Pemeriksaan laboratorium melalui tes darah merupakan metode utama untuk mengidentifikasi kelainan fungsi liver. Akan tetapi, banyaknya variabel dalam data tes darah sering kali mempersulit proses analisis. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data pasien gangguan liver berdasarkan hasil tes darah menggunakan metode Principal Component Analysis (PCA) dan K-Means Clustering. PCA diterapkan untuk mengurangi dimensionalitas data guna memudahkan proses clustering, sedangkan K-Means digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristiknya. Dataset terdiri dari 345 rekam medis pasien dengan tujuh atribut numerik yang mewakili indikator fungsi liver. Hasil PCA menunjukkan bahwa dua komponen utama pertama (PC1 dan PC2) menjelaskan 59,6% dari total varians data. Clustering dilakukan dengan menggunakan berbagai jumlah cluster, dengan hasil terbaik diperoleh pada K = 3, dan Skor Silhouette sebesar 0,202. Meskipun skor ini dianggap relatif rendah, pendekatan ini mampu mengungkap pola clustering alami dalam data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi PCA dan K-Means dapat digunakan untuk membantu skrining medis dini untuk gangguan fungsi hati, meskipun metode tambahan diperlukan untuk meningkatkan akurasi dan validitas hasil pengelompokan.