## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 587 − 593 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3416

## Clustering Vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means
Yusril Hidayat * , Alwis Nazir, Reski Mei Candra, Suwanto Sanjaya, Fadhilah Syafria
Fakultas Sains dan Teknologi, Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Kota Pekanbaru, Indonesia
Email: 1,* 11950111753@students.uin-suska.ac.id, 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 reski.candra@uin-suska.ac.id,
4 suwantosanjaya@uin-suska.ac.id, 5 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id Email Korespondensi: 11950111753@students.uin-suska.ac.id
Abstrak −Penyakit Mulut dan Kuku adalah penyakit yang menyerang hewan berkuku belah, penyakit ini menyebar dengan sangat cepat dan tingkat kematian hewan yang terinfeksi hingga 100%. PMK disebabkan oleh virus picornaviridae tipe A yaitu Apthaee epizootecae yang masa pengembangan 1-14 hari sejak hewan terinfeksi. lambatnya penanganannya bisa menyebabkan banyak dari hewan ternak yang mati dan berdampak kerugian terhadap peternak sapi. Salah satu langkah yang dilakukan dalam pencegahan  mewabahnya  penyakit  ini  ialah  dengan  vaksinasi  seluruh  hewan  ternak.  Pemerintah  Provinsi  Riau  sudah mengambil langkah pencegahan berupa vaksinasi terhadap seluruh hewan ternak di Provinsi Riau demi mencegah penyakit ini semakin menyebar luas. Dari permasalahan tersebut, penelitian ini akan membentuk cluster data vaksinasi PMK di Provinsi Riau  supaya  pemerintah  dapat  meningkatkan  pengawasan  terhadap  hewan  ternak  demi  mencegah  mewabahnya  kembali penyakit mulut dan kuku di Provinsi Riau. Metode yang digunakan adalah data mining dengan algoritma Fuzzy C-means dan data yang digunakan berasal dari Dinas Peternakan dan kesehatan Hewan Provinsi Riau. Hasil cluster terbaik setelah dilakukan pengujian adalah 2 cluster. Cluster yang terbanyak berada pada cluster 1 dengan jumlah 48704 sapi dan cluster 2 berjumlah 21232. Pengujian validitas dengan menggunakan DBI mendapatkan nilai 0.416, dengan demikian masih jauh dari kata baik.
Kata Kunci: Cluster: Vaksinasi; Penyakit Mulut dan Kuku; Fuzzy C-means
Abstract −Foot and Mouth Disease is a disease that attacks cloven hooves, this disease spreads very quickly and the mortality rate of infected animals is up to 100%. FMD is caused by type A picornaviridae virus, namely Apthaee epizootecae, which has a development period of 1-14 days after the animal is infected. The delay in handling it can cause many livestock to die and have an impact on cattle farmers. One of the steps taken to prevent the spread of this disease is to eradicate all livestock. The Riau Provincial Government has taken steps to prevent vaccination of all livestock in Riau Province in the form of preventing this disease from becoming more widespread. From these problems, this research will form a data cluster for the PMK program in Riau Province so that the government can improve supervision of livestock to prevent re-outbreaks of foot and mouth disease in  Riau  Province.  The  method  used  is  data  mining  with  the  Fuzzy  C-means  algorithm  and  the  data  used  comes  from  the Department of Animal Husbandry and Animal Health in Riau Province. The best cluster results after testing is 2 clusters. The most numerous clusters are in cluster 1 with a total of 48704 cows and cluster 2 with a total of 21232. The validity test using the DBI gets a value of 0.416, so it is still far from good
Keywords : Cluster; Vaccinatio; Foot and Mouth Disease; Fuzzy C-Means

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  daerah  tropis  dengan  pegunungan  dan  lautan  membuat  daerah  indonesia  cocok  untuk dijadikan  lahan  beternak  bagi  masyarakatnya.  Banyaknya  hewan  ternak  seperti  sapi,  kambing,  domba,  kuda, unggas dan lain sebagainya menjadikan perekonomian masyarakat di daerah pedesaan terbantu dengan membuka lading penghasilan dari beternak hewan. Namun dengan banyaknya peternakan yang tersebar di Indonesia harus sesuai juga dengan penanganan kesehatan untuk setiap peternakan. Bahkan dengan banyaknya peternakan yang tersebar  bisa  berdambak  merugikan  jika  hewan  terkena  penyakit.  Salah  satu  penyakit  berbahaya  yang  dapat menjangkiti seluruh hewan dalam sebuah peternakan ialah Penyakit Mulut dan Kuku (PKM).
Penyakit Mulut dan Kuku (PMK) atau dalam bahasa inggris lebih dikenal dengan sebutan Foot and Mouth Disease  (FMD)  adalah  Penyakit  yang  disebabkan  oleh  virus  picornaviridae  tipe  A,  genus  Apthovirus  yakni Aphtaee  epizootecae.  Penyakit  ini  mampu  bertahan  kurang  lebih  selama  1  –  14  hari  semenjak  hewan  tertular. Pertahanan virus ini tergolong kuat, virus dapat bertahan hidup pada susu, kelenjar, tulang, dan bermacam susu. Penularan penyakit ini hingga 100% dan dapat menyebabkan kematian pada hewan ternak muda[1]. Morbiditas rendah  pada  seekor  hewan  dapat  menyebabkan  tingkat  penularan  yang  tinggi  dan  memungkinkan  kasus  baru terjadi dan menyebar keseluruh hewan ternak dalam satu peternakan[2].
Gejala klinis yang ditimbulkan oleh hewan yang terinfeksi PMK  berupa demam tingi selama 12-24 jam, terlihat bagian yang lepuh pada sapi disekitar lidah, lubang hidung, mulut dan kaki sapi. Salivasi yang berlebihan dan kemampuan berjalan sapi yang sulit bahkan sampai tidak dapat berdiri. Sedangkan gejala umum yang dapat dilihat seperti demam hingga 41 derajat celcius, lesu, hipersalifasi, berat badan menurun dan produksi susu sapi menurun. Dala kurun waktu 2 minggu biasanya sapi akan menunjukkan tanda kesembuhan. Selama waktu itu, lesi penyembuhan pada lidah atau kaki mundul dalam waktu 30 hari setelah terinfeksi dan biasanya secara jelas saat otopsi[3].
PMK  masuk  ke  indonesia  tercatat  pertama  kali  di  Malang  pada  tahun  1887  Masehi,  dan  OIE  telah menyatakan indonesia bebas PMK sejak tahun 1990 dengan mempertahankan status bebas dari PMK tanpa vaksin. Namun  pada  bulan  April  tahun  2022  PMK  kembali  menjangkiti  sektor  peternakan  di  Indonesia  secara  luas

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 587 − 593 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3416
khususnya  peternakan dengan  komoditi  sapi[4].  Sejak  pertama  kali  diumumkannya  PMK  masuk  ke  Indonesia, terhitung sejak 6 Mei 2022 hingga 20 Mei 2022 jumlah daerah yang terkena dampak PMK  melonjak hingga 62 kabupaten/kota dari awalnya hanya 5 kabupaten saja. Sapi yang terdampak awalnya berjumlah 2.447 ekor kini melonjak hingga 4,63 juta ekor hanya dalam waktu 2 minggu[5]
Karena  tingkat  kematian  yang  tinggi,  penyakit  ini  dapat  menurunkan  produksi  ternak  sehingga menyebabkan  peternak  yang  paling  menderita[6].  PMK  menimbulkan  dampak  penurunan  ekonomi  yang signifikan dalam hal produksi dan reproduksi ternak, misalnya seperti penurunan produksi daging sapi, penurunan reproduksi  sapi,  penurunan  produktivitas  tenaga  kerja [7] .  Sektor  peternakan  sapi  sebagai  komoditi  utama penghasil daging berkaitan dengan sektor industry lainnya. Dari 175 sektor ekonomi, sebanyak 120 sektor lainnya memiliki daya ungkit yang tinggi. Sehingga jika sektor peternakan sapi menurun maka akan mempengaruhi kinerja sektor industri lainnya[4].
Pemerintah  Provinsi  Riau  telah  menetapkan  keadaan  darurat  akibat  wabah  Penyakit  Mulut  dan  Kuku sebagaimana  tertuang  dalam  Surat  Keputusan  Gubernur  Riau  Nomor:Kpts.1088/VI/2022.  Upaya  penanganan PMK  harus  dilakukan  demi  pemberantasan  PMK  di  Indonesia.  salah  satu  upaya  pemerintah  daerah  dalam menanggulani penyebaran penyakit PMK ini dengan vaksinasi yang dilakukan terhadap seluruh hewan ternak baik yang sudah terdapat gejala maupun belum terdapat gejala PMK.
Vaksinasi  merupakan  proses  pemberian  vaksin  pada  tubuh  untuk  membangun  sistem  kekebalan  atau melindungi tubuh dari penyakit jika suatu saat terinveksi penyakit tersebut, tubuh  tidak mengalami sakit yang parah atau hanya akan mengalami sakit ringan. Selain memutus mata rantai penularan suatu penyakit atau wabah, vaksinasi  juga  memusnahkan  penyakit  itu  sendiri[8].  Dalam  pelaksanaan  vaksinasi  PMK  di  Provinsi  Riau ditargetkan 7400 ekor hewan ternak di vaksin hingga bulan juli tahun 2022.
Pada  penelitian  ini  akan  membentuk  cluster  data  Vaksinasi  PMK  pada  hewan  ternak  di  Provinsi  Riau. Pembentukan cluster menggunakan teknik ilmu komputer seperti sistem pendukung keputusan, Data Mining, JST, Logika Fuzzy dan lainnya [9] . banyak metode pengelompokan data salah satunya ialah dengan Fuzzy C-Means. Penggunaan  Algoritma  ini  dilakukan  karena  atribut  yang  digunakan  berisi  jenis  kelamin,  rumpun,  umur,  dan vaksinasi.  Terdapat  atribut  yang  ada  kerancuan  didalamnya,  karena  itu  penggunaan  algoritma  Fuzzy  C-Means dirasa  tepat  dalam  membentuk  cluster  data  ini.  dan  diharapkan  hasil  dari  penelitian  ini  bisa  membantu meningkatkan pengawasan terhadap hewan ternak agar mencegah mewabahnya kembali Penyakit Mulut dan Kuku di Provinsi Riau.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah yang dilakukan untuk melakukan penelitian ini :

## Gambar 1. Metode Penelitian
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  Identifikasi  Masalah,  Pengumpulan  Data,  Pre- processing, Data Mining, Hasil dan Analisa. Pada tahap identifikasi masalah ditentukan topik yang tepat dan sesuai dengan permasalahan yang terjadi. dipilihlah Clustering vaksinasi PMK dengan atribut vaksin sapi, rumpun, jenis kelamin, dan umur. selanjutnya mengumpulkan data hewan yang telah di vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku pada tahun  2022  dari  Dinas  Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan  Provinsi  Riau  yang  selanjutnya  data  tersebut  di  pre- processing untuk mendapatkan data yang sesuai. hasil dari pre-processing lalu diproses menggunakan algoritma Fuzzy  C-Means  untuk  membentuk  klaster,  setelah  menemukan  hasil  klaster,  hasil  di  uji  tingkat  validitasnya menggunakan Davis Bouldin Index.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 587 − 593 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3416

## 2.2 Pengumpulan Data
Data yang  digunakan pada penelitian ini  merupakan data vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku di Provinsi Riau pada  tahun  2022  yang  didapatkan  dari  Dinas  Peternakan  dan  kesehatan  Hewan  Provinsi  Riau.Total  unit pengamatan berjumlah 69936 hewan ternak yang telah di vaksinasi
2.3 Data Mining
Data mining adalah teknik yang memungkinkan untuk memprediksi objek yang menarik dengan terlebih dahulu mengetahui apakah suatu objek tertentu melalui jumlah data yang besar. Proses data mining ini dapat membantu masyarakat  dalam  mengelola  data  yang  besar[10].  Secara  teknis  data  mining  disebut  juga  sebagai  proses menentukan hubungan atau korelasi dalam ribuan field dengan jumlah data yang besar[11]. Masalah penting yang terkait dengan data mining[12]: 1. Data mining adalah suatu proses otomatis dari data yang sudang ada
2. Data yang akan di proses
3. Tujuan dari data mining untuk menemukan hubungan pola yang dapat memberikan petunjuk yang berguna

## 2.4 Fuzzy C-Means
Fuzzy C-Means (FCM) adalah bagian dalam hard K-means. FCM menggunakan bentuk pemodelan fuzzy sehingga satu  data  dapat  menjadi  anggota  dari  semua  kelas  atau  cluster  yang  terbentuk  dengan  derajat  atau  tingkat keanggotaan yang berbeda antara
0
hingga tingkat keberadaan setiap anggota cluster  ditentukan  derajat  keanggotaan [13] .  FCM  menggunakan  model  fuzzy  dengan  indeks  pengukuran  jarak menggunakan eucledean Distance untuk menjadi anggota dari setiap kelas atau cluster yang terbentuk[14]. pada kondisi  awal,  pusat  cluster  masih  belum  akurat  sehingga  dibutuhkan  perbaikan  pusat  cluster  secara  verulang hingga berada pada titik yang tepat[15]. Keunggulan Fuzzy C-means sendiri adalah penempatan cluster yang lebih akurat[16].Berikut adalah alur dari algoritma Fuzzy C-means:
1. Masukkan data X dalam bentuk matriks berordo n x m. dengan asumsi n = jumlah sampel data dan m = jumlah variabel dari setiap data.
2. Tentukan beberapa parameter yang diperlukan untuk perhitungan FCM :
a. Menentukan jumlah cluster ( ≥ 2)
b. Menentukan derajat keanggotaan (> 1)
c. Menentukan iterasi maksimal (MaksIter > 1)
d. Menentukan error terkecil yang diinginkan (0.001)
3. Menentukan bilangan random μ ik atau derajat keanggotaan dalam bentuk matriks U berordo n x c, dimana n = jumlah sampel data dan c = jumlah cluster
4. Menghitung pusat cluster ke – k
5. Menghitung nilai fungsi objektif pada iterasi ke -t yaitu P t.
6. Menghitung perubahan matriks partisi ( μ ik )
7. Terakhir periksa kondisi berhenti:
a. Jika (|P t – P t-1 | < ε ) atau (t > MaksIter) maka perhitungan dihentikan. b. Jika tidak, maka t = t + 1 dan ulangi mulai dari langkah ke-4 menggunakan μ ik yang telah diperbaharui[17]

## 2.5 Davis Bouldin Index
Davis Bouldin Index(DBI) adalah algoritma yang membentuk cluster  dengan jarak antar cluster yang kecil dan jarak  antar  cluster  yang  tinggi  akan  memiliki  indeks  davis  bouldin  yang  rendah[18].  Metode  Davis  Bouldin ditemukan  oleh  dua  orang  sahabat  David  L.  Davies  dan  Donald  W.  Bouldin, mereka  memperkenalkan metode yang  mereka  temukan  dengan  nama  Davis-Bouldin  Index  (DBI)  untuk  mengevaluasi  hasil  cluster.  Tingkat kompleksitas  sebuah  cluster  yang  diuji  dengan  DBI  dilihat  dari  kuantitas  dan  kedekatannya  antas  hasil  kluster lainnya[19]. Semakin kecil nilai DBI menunjakkan semakin optimal cluster yang dihasilkan [20]
R j,k = MAE1+MAE2 d(c1,c2) (1)
DBI = 1 𝑀 ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑅1,2 𝑀 𝑗=1
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan  data  yang  digunakan  untuk  melakukan  proses  pembentukan  cluster  dengan  dataset  hasil  vaksinasi hewan ternak di provinsi riau. data hewan yang telah vaksinasi PMK di Provinsi Riau pada tabel 1.
Tabel 1. Data Vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku di Provinsi Riau
Kartu Ternak  Status Vaksin  Rumpun  Jenis Kelamin Umur 9205 1 Sapi Bali Betina 12 Tahun

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 587 − 593 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3416
Kartu Ternak  Status Vaksin  Rumpun  Jenis Kelamin Umur 21750 2 Sapi Bali Betina 8 Tahun 21751 2 Sapi Bali Betina 8 Tahun 21794 2 Sapi Bali Betina 7 Tahun 21952 2 Sapi Bali Betina 5 Tahun ….. ….. ….. ….. ….. 60908124 1 Sapi Bali Jantan 2 Tahun
Pada dataset yang didapatkan dari Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan Provinsi Riau, data tersebut di proses  transformasi  kebentuk  yang  lebih  mudah  dipahami  agar  proses  perhitungan  menjadi  lebih  baik.  Hasil tranformasi tersebut mengubah data yang awalnya dari bentuk string menjadi kebentuk integer. Atribut data yang digunakan dalam penelitian kali ini adalah kartu ternak, Status vaksin, Rumpun, jenis kelamin dan umur.

## Tabel 2. Hasil Transformasi Data Vaksinasi
Kartu Ternak  Status Vaksin  Rumpun  Jenis Kelamin  Umur
9205 1 1 2 12 21750 2 1 2 8 21751 2 1 2 8 21749 2 1 2 7 21952 2 1 2 5 ….. ….. ….. ….. …... 60908124 1 1 1 2
Pada tabel 2 merupakan hasil dari transformasi dataset. Data yang telah ditransformasi inilah yang akan digunakan untuk membentuk cluster vaksinasi. Pembentukan cluster data dengan fuzzy c-means secara manual hanya sampai pada iterasi 1 saja, untuk perhitungan selanjutnya akan menggunakan Rapidminer. Langkah utama dalam melakukan pembentukan cluster menggunakan fuzzy c-means ialah memasukkan dataset. Disini peneliti menggunakan 10 data sampel dari 69936 total data. Contoh sampel data dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3 . Data Sampel
Kartu Ternak  Status Vaksin  Rumpun  Jenis Kelamin  Umur
9205 1 1 2 12 21750 2 1 2 8 21751 2 1 2 8 21794 2 1 2 7 21952 2 1 2 5 21963 2 1 2 6 21997 2 1 2 6 22456 2 1 2 7 22499 2 1 2 2 22505 2 1 2 7
Langkah  selanjutnya  dalam  membentuk  cluster  dengan  menggunakan  fuzzy  c-means  ialah  menentukan beberapa komponen yang dibutuhkan. Beberapa komponen yang dimaksud ialah a. Jumlah cluster : 2 b. Derajat keanggotaan   : 2 c. Maksimum iterasi : 100 d. Error terkecil : 1 x 10 -4 e. Fungsi objektif awal : 0 f. Iterasi awal : 1
Setelah  mementukan  beberapa  komponen  yang  diperlukan,  tentukan  bilangan  random  atau  acak    yang digunakan sebagai elemen matriks awal dimana i = baris dan k = kolom
U 0=
[
0.29 0.71 0.35 0.65 0.44 0.56 0.56 0.44
0.41 0.59
0.77 0.23 0.34 0.66
0.11 0.89
0.09 0.91 0.45 0.55]

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 587 − 593 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3416
Menentukan  nilai  random  yang  dibentuk  untuk  menjadi  pemangkatan,  nilai  random  selanjutnya dipangkatkan berdasarkan parameter derajat keanggotaan yang telah ditentukan di awal..
(U ik ) 2 =
[ 0.0841 0.2916
0.1225 0.1296 0.1936 0.0729 0.3136 0.0144 0.1681 0.1156 0.5929 0.0121 0.1156 0.1936 0.0121 0.1521 0.0081 0.49 0.2025 0.16 ]
Setelah membentuk matriks dengan berordo n x c lalu menentukan pusat cluster, nilai pusat cluster didapat dari setiap titiknya yang dilakukan perhitungan atribut pada setiap datanya.
U ik = [ 1.95 1 2 6.80
1.82 1 2 6.24 ]
Langkah setelah menentukan pusat cluster, kemudian menghitung fungsi tujuan pada iterasi pertama (Pt). nilai fungsi objektif didapat dari perkalian antara matriks pusat cluster dengan nilai parameter awal.
P 1 =
[
2.3437 9.8428
0.1744 0.4017 0.2756 0.2259 0.0122 0.0085 0.5497 0.1838 0.3881 0.0011 0.0756 0.0181 0.0004 0.0907 0.1872 8.8599 0.00792 0.0954]
Dari perhitungan fungsi objektif, lakukan pengecekan kondisi berhenti untuk t = 1. P 1 = 23.7436 dan P 1-1 = 0. Dikarenakan nilai fungsi objektif pada iterasi 1 masih jauh dari nilai error terkecil yang diinginkan yaitu 0,0001, maka proses iterasi dilanjutkan. Untuk iterasi kedua dan iterasi seterusnya menggunakan bantuan Rapidminer. Proses  pembentukan  cluster  pada  iterasi  kedua  menggunakan  rapidminer,  data  yang  telah  di  transformasikan sebelumnya, dimana data yang digunakan ialah data vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku di Provinsi Riau yang berasal  dari  Dinas  peternakan  dan  kesehatan  hewan  Provinsi  Riau.  Dalam  proses  pembetukan  cluster  ini menggunakan  4  buah  operator  pada  rapidminer  yaitu  Multiply,  Fuzzy  C-means,  Cluster  Model,  dan  Cluster Distance Performance. Operator pertama Multiply digunakan sebagai penduplikat data agar sebuah dataset dapat dipakai  dengan  beberapa  operator  fuzzy  c-means  secara  bersamaan  tanpa  harus  memanggil  dataset  kembali. Operator  kedua  Fuzzy  C-Means  digunakan  untuk  mencari  hasil  cluster,  operator  ketiga  cluster  model  untuk membentuk gambaran atau model dari dataset yang digunakan, selanjutnya untuk menghitung performance DBI pada fuzzy c-means menggunakan operator cluster distance performance (Performance).
Gambar 2 merupakan permodelan dengan Fuzzy C-means untuk membentuk cluster dengan menggunakan Rapidminer. Pada proses pembentukan cluster ini menguji tiga buah cluster yaitu cluster 2 dengan hasil baik dan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 587 − 593 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3416
kurang baik, cluster 3  dengan hasil baik, sedang dan kurang baik  dan cluster 4  dengan hasil sangat baik, baik, kurang baik dan buruk. iterasi maksimal yang digunakan sebanyak 100 kali perulangan perhitungan. Atribut kartu ternak pada dataset dirubah menjadi role id agar mempermudah dalam perhitungan. Proses perhitungan jarak dari setiap klaster menggunakan Eucledian Distance yang dapat diatur dalam operator fuzzy c-means langsung.
Tabel 4. Hasil titik Centroid Attribute Cluster_0  Cluster_1 Status Vaksin 1.654 1.617 Rumpun 1.396 17.887 Jenis Kelamin 1.751 1.614 Umur 3.370 2.720
Pada tabel 4 bisa dilihat titik centroid yang dihasilkan dari perhitungan klaster 2. Dari titik centroid yang dihasilkan, pengujian perlu dilakukan agar hasil yang didapatkan sudah benar nilai klaster yang terbaik. Pengujian validasi cluster menggunakan Davis Bouldin index. Nilai hasil pengujian DBI untuk setiap cluster dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 5. Hasil DBI menggunakan Fuzzy C-Means
Jumlah klaster  Persebaran klaster  Nilai DBI
2 Klaster 0 = 48074 0.416 Klaster 1 = 21232 3 Klaster 0 = 47336 0.419 Klaster 1 = 0 Klaster 2 = 22600
4
Klaster 0 = 227 0.771 Klaster 1 = 47336 Klaster 2 = 22373
Klaster 3 = 0
Tabel  5  merupakan  hasil  pengujian  cluster  dengan  menggunakan  Davis  Bouldin  Index  (DBI).  Hasil optimalisasi diperoleh nilai dari setiap klaster. K2 senilai 0.416, K3 senilai 0.419 dan K4 senilai 0.771. Dalam pengujian DBI, apabila nilai yang dihasilkan sebuah cluster mendekati 0 maka hasil klaster yang terbentuk semakin baik. Dalam pengujian DBI yang dilakukan terhadap 3 klaster diatas, didapatkan klaster yang paling optimal yaitu K2 dengan nilai DBI 0.416.
Tabel 6 . Hasil Cluster Dengan Menggunakan Fuzzy C-Means
NO Kartu ternak  Status vaksin  Rumpun  Jenis Kelamin  Umur  Cluster 1 9205 1 1 2 12 Cluster 0 2 21750 2 1 2 8 Cluster 0 3 21751 2 1 2 8 Cluster 0 4 21794 2 1 2 7 Cluster 0 5 21952 2 1 2 5 Cluster 0 6 21963 2 1 2 6 Cluster 0 … …. … … … … … 69933  60906560 1 16 1 1 Cluster 1 69934  60908084 1 6 2 2 Cluster 0 69935  60908100 1 1 1 2 Cluster 0 69936  60908124 1 1 1 2 Cluster 0
Pada tabel 6 dapat dilihat penentuan cluster vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku di Provinsi Riau dengan menggunakan  Fuzzy  C-means,  pada  K2  dengan  total  data  69936  dirincikan  sebagai  berikut.  cluster  0  dengan anggota sebanyak 48704 sapi atau sekitar 69,6% dari total keseluruhan hewan ternak yang telah di vaksin PMK. dan cluster 1 dengan anggota sebanyak 21232 sapi atau sekitar 30,1% dari total keseluruhan hewan yang telah di vaksin  PMK. hal  ini  menunjukkan  bahwa  pada  provinsi  Riau  lebih  dominan  terdapat  hewan  dengan tingkat  kekebalan  yang  tinggi  terhadap  Penyakit  mulut  dan  kuku.  Berdasarkan  hasil  cluster  yang terbentuk, didapatkan karakteristik dari setiap cluster sebagai berikut:
1. Karakteristik cluster 1 memunjukkan tingkat hewan didominasi telah di vaksin 2 berjenis kelamin betina, dengan rumpun sapi bali dan berkisar umur 0 hingga 1 tahun .
2. Karakteristik cluster 2 menunjukkan tingkat hewan  didominasi telah di vaksin 2 berjenis kelamin betina dengan rumpun sapi PO dan rentan umur dari 0 hingga 1 tahun

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 587 − 593 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3416

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan untuk membentuk cluster vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku (PMK) di Provinsi Riau, Penggunaan algoritma fuzzy c-means dapat digunakan untuk membentuk sebuah cluster vaksinasi PMK  di  Provinsi  Riau.  Berdasarkan  pengolahan  data  vaksinasi  PMK  menggunakan  metode  Fuzzy  C-means dengan bantuan Microsoft exel dan Rapidminer dalam membentuk cluster vaksinasi penyakit PMK di Provinsi Riau. penelitian menggunakan atribut berupa kartu ternak, vaksinasi, umur, jenis kelamin dan rumpun. Dengan menggunakan  pengujian  optimalisasi  DBI  menghasilkan  nilai  DBI  dari  pengujian  K2  senilai  0.416,  K3  senilai 0.419  dan  K4  senilai  0.771.  aturan  dalam  pengujian  optimalissasi  menggunakan  DBI  ialah  semakin  nilai mendekati0 maka nilai cluster akan semakin baik. Dari seluruh pengujian cluster, cluster terbaik ialah K2 cluster dengan nilai DBI sebesar 0.416. penjelasan hasil cluster yaitu cluster 1 merupakan hewan dengan tingkat kekebalan yang tinggi berjumlah 48704 hewan ternak dan cluster 2 merupakan hewan dengan tingkat kekebalan yang rendah berjumlah 21232 hewan ternak. Saran untuk penelitian selanjutnya ialah agar bisa membentuk cluster dari setiap daerah di  Provinsi  Riau  dengan  menggunakan  data  terbaru  atau  dapat  lebih diperluas objek  penelitian  menjadi skala Indonesia dan menggunakan metode validasi lainnya seperti sillhoutte coefficient atau sillhoutte index dan semacamnya. Dan bisa juga penelitian menggunakan tools lainnya semacam Mathlab atau menggunaan python

## REFERENCES
[ 1]  R. Anna Aulia Arum Kusuma et al. , “Sosialisasi Wabah Penyakit Mulut dan Kuku pada Kelompok Ternak Sapi Perah Sukses Bersama di Desa Deyeng, Kabupaten Kediri, Jawa Timur Socialization Foot and Mouth Disease Outbreak to Dairy Farmers Group ‘Sukses Bersama’ in Deyeng Village, Kediri District, East Java.”
[2]  R. Prasetya, E. Sudarsono, D. Peternakan, K. Hewan, and K. Lamongan, “Kajian Epidemiologi Kejadian Diduga Penyakit Mulut dan Kuku di Kabupaten Lamongan Epidemiological Study of Suspected Occurrence of Foot and Mouth Disease in Lamongan Regency.” [Online]. Available: https://e-journal.unair.ac.id/JBMV
[3]  Kementan,  “LAPORAN  SURVEILANS  EKSOTIK  PENYAKIT  MULUT  DAN  KUKU  (PMK)  DAN  BOVINE SPONGIFORM ENCEPHALOPATHY (BSE),” 2019.
[4]  M.  Riskiatul  Rohma et  al. ,  “Kasus  penyakit  mulut  dan  kuku  di  Indonesia:  epidemiologi,  diagnosis  penyakit,  angka kejadian, dampak penyakit, dan pengendalian Foot and Mouth Disease Virus cases in Indonesia: Epidemiology, disease diagnosis, incidence rate, disease impact, and treatment”, doi: 10.25047/animpro.2022.331.
[5]  A. Firman et al. , “Mimbar Agribisnis: DAMPAK EKONOMI AKIBAT OUTBREAK PENYAKIT MULUT DAN KUKU PADA TERNAK SAPI DAN KERBAU DI INDONESIA ECONOMIC IMPACT OF FOOT AND MOUTH DISEASES OUTBREAK ON CATTLE AND BUFFALO IN INDONESIA”.
[6]  C. Umatin et al. , “SOSIALISASI PENCEGAHAN PENYAKIT MULUT DAN KUKU SEBAGAI UPAYA MENJAGA STABILITAS  EKONOMI  MASYARAKAT  SOCIALIZATION  OF  PREVENTION  OF  MOUTH  AND  NAIL DISEASES  AS  AN  EFFORT  TO  MAINTAIN  COMMUNITY  ECONOMIC  STABILITY,” JOURNAL  OF EMPOWERMENT , vol. 3, no. 2, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.unsur.ac.id/index.php/JE
[7]  I.  Nyoman  Sarsana  and  I.  Made merdana,  “Vaksinasi  Penyakit Mulut dan  Kuku Pada  Sapi  Bali di  Desa  Sanggalangit Kecamatan Gerokgak Kaupaten Buleleng - Bali,” 2022.
[8]  Fitriani  Pramita  Gurning,  Laili  Komariah  Siagian,  Ika  Wiranti,  Shinta  Devi,  and  Wahyulinar  Atika,  “Kebijakan Pelaksanaan Vaksinasi Covid-19 Di Kota Medan Tahun 2020,” Jurnal Kesehatan , vol. 10, no. 1, pp. 43–50, May 2021, doi: 10.37048/kesehatan.v10i1.326.
[9]  S.  Sarah  and  M.  Mustakim,  “Analisis  Penerimaan  Vaksin  Covid-19  Berbasis  Fuzzy  Clustering  Machine  Learning  di Provinsi Riau,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 8, no. 6, p. 213, Dec. 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3636.
[10] A. P. Natasuwarna, “Tantangan Menghadapi Era Revolusi 4.0 - Big Data dan Data Mining,” 2019.
[11] N.  G.  A.  Dasriani,  M.  Mayadi,  and  A.  Anggrawan,  “Klasterisasi  Lokasi  Promosi  PMB  Dengan Fuzzy  C-means  Masa Pandemi Covid 19,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 21, no. 2, pp. 327– 336, Mar. 2022, doi: 10.30812/matrik.v21i2.1832.
[12] K. Tampubolon, H. Saragih, and B. Reza, “IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA APRIORI PADA SISTEM PERSEDIAAN ALAT-ALAT KESEHATAN.” [Online]. Available: http://elib.unikom.ac.id/files/disk1/487/jbptunikom
[13] R.  Rustiyan  and  M.  Mustakim,  “Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C  Means  untuk  Analisis  Permasalahan  Simpanan  Wajib Anggota  Koperasi,” Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  5,  no.  2,  p.  171,  May  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201852605.
[14] A.  Kurniawan  Muchsin  and  M.  Sudarma,  “Penerapan  Fuzzy  C-Means  Untuk  Penentuan  Besar  Uang  Kuliah  Tunggal Mahasiswa Baru,” vol. 6, no. 3, p. 2015.
[15] N. Afifah, D. C. Rini, and A. Lubab, “PENGKLASTERAN LAHAN SAWAH DI INDONESIA SEBAGAI EVALUASI KETERSEDIAAN PRODUKSI PANGAN MENGGUNAKAN FUZZY C-MEANS,” vol. 02, no. 01, 2016.
[16] F. Novianti, Y. R. A. Yasmin, D. C. R. Novitasari, P. Matematika, U. Sunan, and A. Surabaya, “Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means (FCM) dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia berdasarkan Indikator Penyakit Menular Manusia.” [Online]. Available: https://pusdatin.kemkes.go.id
[17] R.  D.  Christyanti,  A.  Arif,  A. P.  Utomo,  and M.  Ayyub,  “IMPLEMENTASI  METODE  FUZZY C-MEANS  DALAM CLUSTERING WILAYAH RAWAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH (Studi Kasus Provinsi Kalimantan Utara),” 2023, doi: 10.32665/james.v6i1.933.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 587 − 593 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3416
[18] R. Gustrianda and D. I. Mulyana, “Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan dengan Metode Algoritma K-Means  Dan  K-Medoids,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  6,  no.  1,  p.  27,  Jan.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3294.
[19] M. Mughnyanti, S. Efendi, and M. Zarlis, “Analysis of determining centroid clustering x-means algorithm with davies- bouldin index evaluation,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , Institute of Physics Publishing, Jan. 2020. doi: 10.1088/1757-899X/725/1/012128.
[20] W. Gie and D. Jollyta, “Perbandingan Euclidean dan Manhattan Untuk Optimasi Cluster Menggunakan Davies Bouldin Index: Status Covid-19 Wilayah Riau,” Prosiding Seminar Nasional Riset Dan Information Science (SENARIS) , vol. 2, pp. 187–191, 2020.