Jurnal Infomedia: Teknik Informatika, Multimedia & Jaringan Vol. 8 No. 1 Juni  2023 | P-ISSN: 2527-9858 E-ISSN: 2548-1180

## Pemetaan Kota/Kabupaten Endemis Demam Berdarah Dengue Dengan Analisis Data Science Menggunakan Algoritma Clustering
Mega Bagus Herlambang 1 , Linda Theresia 2*, Salahuddin 2 1,2 Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Indonesia
3 Teknologi Informasi dan Komputer, Politekni Negeri Lhokseumawe
1 mega.herlambang@iti.ac.id , 2* tarlind@yahoo.com (penulis korespondensi), 3 salahuddintik@pnl.ac.id
Abstrak— Terdapat 102 nilai indeks entomologi daerah yang terdiri dari beberapa kota dan kabupaten di seluruh Indonesia. Dari 102 daerah tersebut perlu dilakukan pemetaan daerah menjadi beberapa kelompok ( cluster ). Data science sebagai keilmuan yang mengkaji pengolahan dan analisis data sangat cocok dalam melakukan pemetaan daerah dengan menggunakan algoritma clustering . Pada penelitian ini digunakan dua algoritma yaitu K-Means clustering dan hierarchical clustering . Dari hasil clustering didapatkan jumlah cluster yang terbaik adalah 3 kelompok cluster . Dasar penentuan dan evaluasi cluster dilakukan dengan melihat skor silhouette dan dendogram. Hasil cluster menunjukkan terdapat 8 daerah yang masuk ke dalam kelompok yang memang angka persebaran jentik nyamuknya masih tinggi. Dengan demikian, maka diharapkan pemerintah dapat membuat skala prioritas pemberantasan jentik nyamuk demam berdarah pada delapan daerah  yang masuk ke dalam cluster tersebut.
Kata kunci: Indeks entomologi, Demam berdarah, Klastering, K-means, Dendogram
Abstract— There were 102 entomology-index values of dengue fever that comprised of cities and regencies in Indonesia. It was necessary to map these areas into a few clusters for the government to make a better policy for reducing the number of dengue fever in Indonesia. For this issue, data science as a study to process and analyse data was suitable to build clusters. To perform the study, two clustering algorithms were used:  K-Means  and  hierarchical  clustering.  To  evaluate  the  results,  the  silhouette  coefficients  values  of  a  few  numbers  of  K-clusters  were compared and showed that the best number of clusters were three clusters. The last cluster consisted of eight cities and regencies with high-risk number of dengue fever. Therefore, the government should pay more attention to these regions and prioritize reducing the number of dengue fever spread in these areas
Keywords — Entomology index, Dengue fever, Clustering, K-means , Dendogram

## I. P ENDAHULUAN
Saat ini perkembangan teknologi informasi dan komunikasi semakin  maju.  Ditambah  dengan  mudahnya  akses  internet membuat banyak informasi mudah didapatkan dan bisa diolah dengan kuantitas yang sangat besar yang sering disebut dengan istilah big  data .  Banyak  perusahaan  dan  organisasi  mulai berlomba-lomba untuk menjadi yang terbaik dan menjadi yang pertama dalam aspek teknologi pengolahan data. Tidak terbatas pada  dunia  industri,  maka  pemerintah  maupun  negara  juga harus dapat memanfaatkan teknologi terbaru khususnya dalam hal pembuatan kebijakan.
Data Science sebagai sebuah keilmuan tentang pengolahan data  sudah  banyak  juga  digunakan  baik  di  industri  maupun pemerintahan untuk dapat mengolah data yang berukuran besar dan  ditujukan  untuk  pengambilan  keputusan.  Keilmuan data science  merupakan  bagian  dari  keilmuan  maju  yang  menjadi bagian dari revolusi industri 4.0. Dalam implementasinya data science memerlukan  keilmuan  lain  di  dalamnya  seperti statistik,  matematika,  ilmu  komputer,  dan machine  learning dan bisa digunakan untuk menyelesaikan masalah terkini baik di industri maupun pemerintahan.
Salah  satu  permasalahan  yang  muncul  terkait  dengan  data adalah  di  bidang  kesehatan.  Tercatat  bahwa  nilai  persebaran kasus demam berdarah terus meningkat  [1]. Salah satu faktor yang  menyebabkan  meningkatnya  angka  demam  berdarah adalah  masih  banyaknya  genangan  air  yang  menjadi  sumber dari  jentik  nyambuk.  Selain  itu,  masalah  lain  dari  sisi pemerintah  adalah  belum  adanya  pemetaan  daerah  sehingga belum dapat dipetakan dengan baik mana daerah yang masih memerlukan  upaya  lebih  tinggi  dalam  pemberantasan  jentik nyamuk.
Oleh karena itu pemetaan daerah untuk menentukan daerah
mana saja yang masuk ke dalam zona prioritas pemberantasan jentik  nyamuk  dirasa  perlu  untuk  dilakukan.  Dalam  hal  ini pendekatan data science adalah langkah yang tepat untuk bisa membuat  pengelompokan  daerah  dalam  bentuk  kluster ( cluster ).
Penelitian  ini  bertujuan  membuat  pemetaan  kota  dan kabupaten di Indonesia menjadi beberapa kelompok ( cluster ) sehingga dapat didefinisikan wilayah mana saja yang mendapat prioritas  utama  pemberantasan  jentik  nyamuk.  Untuk meningkatkan kemampuan manajemen informasi dari big data, penelitian  clustering  algorithm  sangat  diperhatikan  pada  saat ini  [2].  Dalam  metode  tradisional,  metode  analisis  big  data clustering dari virtual resources utamanya adalah metode fuzzy C mean clustering, metode K mean clustering dan metode grid clustering  [3].  Dengan  menggunakan  metode  ini  dapat dilakukan pemetaan kota dan kabupaten di Indonesia menjadi beberapa kelompok ( cluster ).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  usulan  daerah hasil pemetaan yang layak mendapatkan prioritas tinggi untuk pemberantasan  jentik  nyamuk.  Disamping  itu  penelitian  ini berdampak  di  bidang  kesehatan  dan  hasil  pemetaan  wilayah dapat digunakan oleh pemerintah khususnya bagi Kementerian Kesehatan untuk dapat menentukan prioritas daerah mana saja yang  harus  ditingkatkan  pemberantasan  jentik  nyamuk. Dengan demikian, diharapkan tingkat persebaran kasus demam berdarah di Indonesia dapat diturunkan.
Penelitian  ini  menggunakan  konsep  data  science. Data science merupakan keilmuan multidisiplin yang menggunakan kaidah-kaidah  statistik,  matematika,  sains,  dan  bisnis  untuk bisa  mendapatkan insights (pemahaman  mendalam)  tentang data  yang  diolah  yang  nantinya  dapat  digunakan  (untuk membantu)  dalam  pengambilan  keputusan  atau  diaplikasikan di  proses  bisnis  terkait.  Seseorang  yang  berprofesi  di  bidang
data  science disebut  dengan data  scientist .  Untuk  dapat menguasai data science dengan baik, maka setidaknya seorang data  scientist harus  menguasai  beberapa  keahlian.  Drew Conway  [4]  menggambarkan  sebuah  diagram  Venn  yang menunjukkan  keahlian  apa  saja  yang  harus  dikuasai  oleh mereka yang ingin terjun di data science .
Gambar 1. Diagram Venn keahlian data scientist (Conway, 2013)
Berdasarkan  Gambar  1  di  atas,  salah  satu  keahlian  yang harus  dikuasai  yang  merupakan  irisan  antara  ilmu  komputer dengan  matematika  serta  statistik  adalah machine  learning . Tidak hanya di keilmuan data science, dalam konteks keilmuan lain  seperti  kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence ),  maka machine  learning ini  merupakan  komponen  utama  dalam proses analisis dan pemodelan data.
Machine  learning atau  dalam  bahasa  Indonesia  disebut dengan  pembelajaran  mesin  merupakan  komponen  utama dalam  proses  analisis  data  di data  science .  Tom  Mitchell (1997)  mendefinisikan machine  learning sebagai  sebuah proses  pembelajaran  mesin/komputer  dari  sekumpulan  data untuk membuat sebuah model cerdas yang nantinya model ini bisa  digunakan  di  dunia  nyata  dengan  alat  ukur  (parameter performansi) yang sudah ditentukan untuk mengevaluasi baik tidaknya model tersebut saat digunakan [5].
Terdapat beberapa penerapan nyata dari machine learning . Contoh aplikasi dari machine learning di kehidupan sehari-hari seperti aplikasi email yang bisa mendeteksi mana email spam dan mana yang bukan. Kemudian machine learning juga bisa digunakan  untuk  memprediksi  harga  rumah,  memprediksi curah  hujan,  memprediksi  proyeksi  ekonomi  ke  depan,  dan masih  banyak  lagi.  Secara  umum, machine  learning dibagi menjadi tiga jenis [6], antara lain: 1). Supervised learning; 2) Unsupervised learning; 3) Reinforcement learning. Supervised learning adalah  cabang  dari machine  learning di  mana  kita sudah  menentukan  variabel  mana  yang  akan  diprediksi.  Jika variabel  yang  diprediksi  bertipe  numerik  (angka),  maka menggunakan algoritma regresi. Kemudian jika variabel yang diprediksi  bertipe  kategori,  maka  menggunakan  algoritma klasifikasi. Unsupervised  learning merupakan  bagian  dari machine  learning di  mana  tidak  terdapat  variabel  yang  ingin diprediksi.  Tipe machine  learning ini  lebih  fokaus mengelompokkan  semua  data  yang  dimiliki  berdasarkan kemiripan  fitur ( feature ) yang  dimiliki  oleh  semua data  yang ada.  Beberapa  algoritma unsupervised  learning yang  sering digunakan adalah clustering . Reinforcement  learning adalah  tipe machine  learning dengan  menggunakan  konsep reward/punishment ,  di  mana model machine  learning akan  berusaha  memaksimalkan
reward (atau  denngan  mengurangi penalty/punishment )  jika model  berhasil  melakukan  tujuan  dari  model  yang  dibuat. Penerapan reinforcement learning sering ditemui pada robotik, seperti  misalnya  mengajarkan  bagaimana  robot  berjalan, berlari, dan melakukan aktivitas lainnya. Dalam konteks tujuan dari  penelitian  ini  yaitu  melakukan  pemetaan,  maka unsupervised learning adalah tipe machine learning yang tepat untuk  mencapai  tujuan  tersebut.  Dalam  hal  ini  algoritm clustering dapat digunakan untuk memetakan data-data daerah, sehingga daerah-daerah yang memiliki banyak kesamaan akan membentuk cluster yang sama.
Pada  penelitian  ini  digunakan K-Means clustering , merupakan  tipe  algoritma  dari unsupversided  learning. Algoritma ini berbasis pada kesamaan jarak ( distance ) antara data  satu  dengan  yang  lain  dan  membagi  data  ke  dalam sejumlah klaster [7]. K-means merupakan salah satu algoritma pengelompokan  yang  dapat  digunakan  dalam  berbagai keperluan, diantaranya untuk membuat peta inventory [8] dan mendeteksi  tanah  longsor  [9,10,11,12].  Algoritma  ini  hanya dapat  diimplementasikan  pada  data-data  dengan  atribut numerik. Berikut adalah langkah-langkah yang perlu dilakukan dalam algoritma K-Means clustering : 1). Menentukan jumlah K  klaster;  2)  Memilih  secara  random  sebanyak  k  untuk menentukan  pusat  ( centroid )  dari  masing-masing  klaster;  3) Menghitung  jarak euclidean dan  masukan  data  ke centroid terdekat;  4)  Menentukan centroid baru  berdasarkan  rata-rata data yang ada dari masing-masing klaster; 5) Kembali ke step 3  apabila  masih  dimungkinkan  adanya  perubahan  nilai centroid. Jika tidak, selesai.
Formula  untuk  menghitung  jarak euclidean dapat  dilihat melalui rumus berikut:
Di mana 𝐷 adalah jarak dan 𝑎 𝑘 dan 𝑏 𝑘 adalah atribut ke-k dari objek data.
Disamping K-Means clustering ,  digunakan hierarchical clustering ,  merupakan  bagian  dari unsupervised  learning. Algoritma  ini  menggunakan distance  matrix sebagai  kriteria untuk  melakukan clustering .  Berbeda  dengan K-Means clustering , hierarchical  clustering tidak  membutuhkan penentuan  jumlah  kluster  (k),  namun  membutuhkan termination  condition .  Pengelompokkan  dilakukan  secara hierarkikal, di mana sekali langkah merge atau split dilakukan, tidak  dapat  mundur  ke  langkah  sebelumnya.  Sraphet  (2022) pada penelitiannya menggunakan hierarchical clustering yang bertujuan  memahami  kekayaan  database  biologis  dengan mempelajari  evolusi  pada  tingkat  molekuler  terhadap  area permukaan yang dapat diakses  oleh pelarut invarian dan fitur struktural lipase Amycolatopsis eburnea
untuk mengeksploitasi stabilitas dan evolusi enzim [13].
Ilustrasi  pembentukan clustering melalui hierarchical clustering dapat  dilihat  melalui  dendogram. Clustering dilakukan  dengan  memotong dendogram (pohon cluster )  di level  (batas)  yang  dikehendaki.  Kemudian  objek-objek  yang terhubung  dikelompokkan  dalam  satu cluster .  Ilustrasi Dendogram ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Ilustrasi Dendogram (Stackoverflow, 2022).

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  dijelaskan dibawah ini.

## 1) Pengumpulan data
Pengumpulan  data,  merupakan  suatu  studi  yang  dilakukan secara  langsung  dengan  melakukan  pengamatan  pada  objek data  yang  diteliti.  Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan adalah  data-data  yang  terkait  dengan  jumlah  penyebaran demam berdarah di propinsi di Indonesia.

## 2) Studi Pustaka
Studi  Pustaka  yang  dilakukan  di  dalam  penelitian  ini menggunakan  pendekatan  metode  CRISP-DM  (The  Cross Industry Standard Process for Data Mining) [14] dan beberapa algoritma machine  learning dalam  pembuatan  modelnya. CRISP-DM adalah metodologi yang paling banyak digunakan untuk mengembangkan proyek Data Mining. Beberapa jurnal penelitian  yang  relevan  juga  menjadi  bahan  kajian  dalam penelitian  ini.  Penelitian  ini  melakukan  pemetaan  daerah menggunakan  metode  clustering.  Adapun  tujuan  pada penelitian  ini  adalah  sebagai  berikut:  a)  Mengetahui  sebaran demam  berdarah  di  34  propinsi  di  Indonesia;  b)  Mengetahui pengelompokan  daerah  berdasarkan  algoritma  clustering;  c) Membuat usulan skala prioritas penanganan demam berdarah berdasarkan hasil analisis clustering.

## 3) Pengolahan data
Untuk pengolahan data di dasarkan pada landasan teori yang dibahas  dengan  menggunakan  metode  yang  telah  ditentukan berdasarkan teori atau referensi yang ada. Data yang dibuthkan ttd: a) Data indeks entomologi 34 propinsi; b) Data house index (HI)  Jumlah  rumah  positif  per  rumah.  Semakin  tinggi  HI, semakin tinggi risiko penularan DBD; c) Data container index (CI);  d)  Banyaknya  jumlah  penampungan  air  yang  positif ditemukan  jentik.  Semakin  tinggi  CI,  semakin  tinggi  risiko penularan DBD; e). Data breteau index (BI). Jumlah kontainer positif larva per rumah diperiksa. Semakin tinggi BI, semakin tinggi potensi penyebaran penyakit DBD; f) Data angka bebas jentik (ABJ). Persentase rumah atau tempat-tempat umum yang tidak  ditemukan  jentik.  Semakin  mendekati  100%  semakin bebas  dari  jentik  nyamuk.  Sedangkan  pengolahan  data dilakukan  dengan  metode  CRISP-DM,  yang  terdiri  dari beberapa  tahapan,  antara  lain:  a) Business  understanding ;  b) Data  understanding;  c)  Data  preparation;  d)  Modeling;  e) Evaluation; f) Deployment.

## 4) Analisis
Analisis dari hasil pengolahan data dan memberikan solusi untuk  menyelesaikan  permasalahan  serta  memberikan  usulan kepada pihak terkait.
III. H ASIL DAN P EMBAHASAN 3.1. Alur Proses di piranti lunak Orange
Dengan menggunakan software Orange, kita dapat membuat alur  proses  ( workflow )  mulai  dari  membuka  data  hingga didapatkan  pembagian  kelompok  ( clusters )  menggunakan algoritma yang diinginkan. Tampilan dari workflow di software Orange  secara  keseluruhan  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  di bawah ini :
Gambar 3. Tampilan workflow di Orange
Melalui gambar di atas dapat dilihat alur proses dari analisis data dari awal membuka data hingga tahapan evaluasi model clustering yang  sebenarnya  merupakan  penjabaran  dari  alur proses CRISP-DM.

## 3.2. Business Understanding
Tahapan  awal  dari  CRISP-DM  adalah  mendefinisikan masalah. Tahapan ini dijelaskan bahwa masalah yang dihadapi saat  ini  adalah  belum  adanya  pemetaan  daerah  yang  tepat dalam  pemberantasan  penyakit  demam  berdarah.  Dengan adanya pemetaan, diharapkan pemerintah dapat memfokuskan anggaran kepada daerah-daerah yang memang tingkat penyakit demam berdarahnya masih tinggi. Oleh karena itu, diperlukan penggunaan  algoritma clustering untuk  membuat  pemetaan daerah yang tepat.

## 3.3. Data Understanding
Tahapan  kedua  di  metode  CRISP-DM  adalah  memamahi data yang diperlukan dan yang akan dianalisis. Dalam hal ini data  didapatkan  dari  Kementerian  Kesehatan  dan  proses analisisnya menggunakan software Orange.
Tahapan pertama pada Gambar 3 dimulai dengan membuka data  menggunakan widget ‘File’.  Kemudian  untuk  melihat tampilan  data  dalam  format  tabel,  digunakan widget ‘Data Table’. Tampilan format tabel dari data yang dianalisis adalah seperti Gambar 4.
\

## Gambar 4. Tampilan data yang diolah
Dapat  diamati  pada  Gambar  4  bahwa  data  yang  diolah merupakan data di setiap kota besar di setiap propinsi dengan total adalah sebanyak 102 baris data. Variabel yang digunakan sebagai  dasar clustering terdiri  dari  4  variabel  utama,  antara lain: a). Data house index (HI); b) Data container index (CI); c) Data breteau index (BI); d). Data angka bebas jentik (ABJ). Pengamatan  terhadap  data  di  Orange  dapat  dilihat menggunakan widget ‘Feature  Statistics’.  Hasil  dari  tampilan pengamatan data dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Pengamatan data menggunakan Feature Statistics
Melalui pengamatan di atas maka tidak terdapat nilai yang hilang  ( missing  values ).  Kemudian  semua  data  memiliki  tipe data  numerik.  Dengan  demikian,  cocok  untuk  menggunakan model clustering .

## 3.4. Data Preparation
Sebelum  data  siap  untuk  dibuat  modelnya,  maka  harus mengalami  persiapan data.  Sebagai  contoh  jika  terdapat  nilai kosong ( missing values ) maka harus dibuang nilai kosong atau dilakukan imputasi. Karena tidak terdapat nilai kosong, maka tidka pelru dilakukan imputasi. Selain itu, data juga sudah siap untuk dibuat model clustering karena semua variabel memiliki tipe numerik.
3.5. Modelling
Untuk  membuat  model  dengan  algoritma clustering maka dapat  digunakan widget K-Means  untuk  membuat  model  K- Means clustering .  Sementara  untuk  membuat  model  dengan algoritma hierarchical  clustering dapat  menggunakan widget Distances  kemudian  dilanjutkan  dengan widget Hierarchical clustering.  Visualisasi  hasil clustering K-Means  dan Hierarchical dapat dilihat menggunakan widget Scatter Plot.
3.6.

## Evaluasi
Proses  evaluasi  dari  model clustering dapat  dilakukan dengan  menilai  skor silhouette  coefficient .  Pada  saat menggunakan widget K-Means kitab isa langsung melihat skor silhouette untuk  beberapa  nilai  K.  Ilustrasinya  adalah  seperti Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan nilai silhouette di K-Means
Pada Gambar 6 di atas dapat dilihat skor nilai silhouette tertinggi  adalah  dengan  nilai  K=3  (0.485).  Dengan  demikian melalui  algoritma  K-Means  maka  jumlah cluster terbaiknya adalah sebanyak 3 buah.
Tampilan hasil cluster dengan nilai K=3 melalui widget scatter plot dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan scatter plot untuk nilai K=3
Pada  Gambar  7  di  atas  pembagian  hasil clustering- nya sangat  baik,  di  mana  terdapat  tiga cluster yang  terbentuk dengan batas (pemisah) yang cukup jelas antara cluster 1 (C1), cluster  2 (C2),  dan cluster  3 (C3).  Sumbu  x  yang  digunakan dalam  plot  di  atas  adalah  nilai  Angka  Bebas  Jentik  (ABJ), sementara sumbu y menggunakan nilai HI ( house index ).
Penilaian  hasil clustering dengan  nilai  K=3  juga  bisa dilihat  menggunakan widget silhouette  plot.  Hasil  dari penggunaan silhouette plot adalah sebagai berikut:
Gambar 8. Tampilan silhouette plot untuk nilai K=3
Pada  Gambar  8  di  atas  dapat  dilihat  sebagain  besar  data berada  di  dalam  pusat cluster nya  (pusat  sentroid)  yang ditunjukkan  skor  silhouette  sebagian  besar  di  atas  0.  Hanya terdapat  1  nilai  pada  cluster  2  (warna  merah)  dan  cluster  3 (warna hijau), 4 nilai pada cluster 1 (warna biru) yang sedikit keluar dari daerah cluster- nya. Hasil silhouette plot seperti ini dapat dikatakan cukup baik.
Proses evaluasi algoritma hierarchical clustering dilakukan dengan melihat dendogram menggunakan widget hierarchical plot. Tampilan dari dendogram yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
Gambar 9. Tampilan dendogram yang dihasilkan
Tampilan dendogram pada Gambar 9 menunjukkan bahwa pembagian cluster yang  terbaik  adalah  menjadi  3 cluster ,  di mana hasil dari hierarchical clustering sama dengan K- Means clustering .  Hasil clustering dengan hierarchical  clustering dapat  dilihat  dengan  scatter  plot.  Ilustrasinya  adalah  seperti pada Gambar 10.
Gambar 10. Tampilan scatter plot dari hierarchical clustering
Scatter  plot  yang  dihasilkan  dari  hierarchical  clustering menunjukkan  pembagian cluster yang  cukup  baik,  wau terdapat  sedikit  pencampuran  pada cluster 2  dan  3,  namun masih  didapat  perbedaan  yang  baik.  Dengan  demikian pemilihan  jumlah cluster menjadi  3  kelompok cluster adalah pembagian yang terbaik.

## 3.7. Deployment
Proses deployment yang  paling  sederhana  adalah  dengan menuliskan laporan ( report ) dari keseluruhan proses modeling dari awal hingga akhir. Dalam hal ini deployment dituangkan dalam bentuk laporan penelitian.

## 3.8. Hasil Cluster
Dengan menggunakan algoritma K-Means dan Hierarchical Clustering ,  didapatkan  usulan  jumlah cluster yang  terbaik adalah  3  buah.  Tampilan  data  pembentukan cluster dalam Tabel I. Dari hasil pembagian data di Tabel I dan membandingkannya dengan scatter plot pada Gambar 7, maka bisa  dilihat  penggolongan  setiap  kelompok cluster sebagai berikut:
• Cluster 1  (C1)  merupakan  daerah-daerah  yang  sudah  baik, dilihat  dari  tingkat  angka  bebas  jentik  yang  sudah  baik kemudian skor house index yang rendah (semakin rendah skor HI maka semakin rendah tingkat penyebaran jentik nyamuk). Daerah-daerah yang masuk ke kelompok ini merupakan kota- kota besar di Indonesia seperti beberapa kota di propinsi
T ABEL I
D ATA W ILAYAH P EMBAGIAN C LUSTER No HI (%) CI (%) BI (%) ABJ (%) Cluster Provinsi Kab/Kota 1 40.33 20.32 51 59.67 C1 Aceh Kab. Aceh Besar 2 31.5 15.74 40.39 68.5 C1 Sumatera Utara Kab. Deli Serdang 3 32.9 21.78 47 77.1 C1 Sumatera Utara Kota Tebing Tinggi 4 39.49 23.95 45.54 60.88 C1 Sumatera Barat Kota Bukit Tinggi 5 15.67 8.31 33 84.33 C1 Riau Kota Pekanbaru 6 33 18.42 76 67 C1 Riau Kota Dumai 7 31 18.14 90 69 C1 Riau Kab. Bengkalis 8 40.4 11.9 49.4 59.6 C1 Kepulauan Riau Kota Batam 9 32.5 12.4 45.4 67.5 C1 Bengkulu Kab. Bengkulu Tengah 10 35.4 14.1 41.3 64.6 C1 Bengkulu Kab. Rejang Lebong 11 37.3 14.4 48 62.7 C1 Bengkulu Kota Bengkulu 12 40 17.41 53.33 60 C1 Jambi Kab. Batanghari 13 36 12.8 48 64 C1 Sumatera Selatan Kota Lubuk Linggau 14 30.3 22.9 78.3 69.7 C1 Sumatera Selatan Kota Palembang 15 22.7 14.9 52.3 77.3 C1 Sumatera Selatan Kota Prabumulih 16 41.6 15.8 56.7 58.4 C1 Bangka Belitung Kab. Bangka Tengah 17 29.3 10.3 39.6 70.7 C1 Lampung Kab. Pringsewu 18 39 15.4 46 61 C1 Lampung Kota Bandar Lampung 19 27.8 9.2 31.1 72.2 C1 Lampung Kota Metro 20 16.59 38 48.33 62 C1 Banten Kota Cilegon 21 18.18 36 52.67 64 C1 Banten Kota Serang 22 11.65 27.3 32.33 72.7 C1 Banten Kota Tangerang Selatan 23 29.67 14.56 45.67 70.33 C1 DKI Jakarta Kota Jakarta Barat 24 31 14.38 39.33 69 C1 DKI Jakarta Kota Jakarta Selatan 25 25.33 13.87 39.33 74.67 C1 DKI Jakarta Kota Jakarta Timur 26 33.33 11.92 47 66.67 C1 Jawa Barat Kota Bandung 27 17.33 9.97 37.67 82.67 C1 Jawa Barat Kota Sukabumi 28 13.67 9.93 31.33 86.33 C1 Jawa Barat Kota Tasikmalaya 29 43.3 16.9 3.2 56.7 C1 DI Yogyakarta Kab. Bantul 30 35.33 21.21 37.7 64.67 C1 Jawa timur Kab. Malang 31 35.33 26.17 53.3 64.67 C1 Jawa timur Kab. Ngawi 32 31.5 14.7 38 68.5 C1 Sulawesi Utara Kab. Minahasa 33 29.8 12 42 70.2 C1 Sulawesi Utara Kab. Minahasa Utara 34 28 11.5 31.7 70.2 C1 Sulawesi Utara Kota Manado 35 28.5 9.7 38.19 71.5 C1 Sulawesi Barat Kab. Polewali Mandar 36 38.7 13.1 50 61.3 C1 Sulawesi Barat Kab. Mamuju Tengah 37 37.3 11.6 52.33 62.7 C1 Sulawesi Barat Kab. Mamuju Utara 38 37 16.4 58.7 63 C1 Sulawesi Selatan Kota Palopo 39 39 17.9 60.3 61 C1 Sulawesi Selatan Kota Makassar 40 28.2 17.6 34.88 71.8 C1 Sulawesi Tengah Kota Palu 41 34 10 39 66 C1 Gorontalo Kota Gorontalo 42 27 9 35 73 C1 Gorontalo Kab. Gorontalo 43 26 8 33 74 C1 Gorontalo Kab. Bone Bolango 44 32 14.9 45.3 68 C1 Kalimantan Tengah Kota Palangkaraya 45 36 11.34 50 64 C1 Kalimantan Selatan Kab. Hulu Sungai Utara 46 32.33 21.75 49 67.67 C1 Kalimantan Timur Kab. Kutai Kertanegara 47 32 12.2 44.7 68 C1 Kalimantan Utara Kab. Bulungan 48 30.33 22.83 37.67 69.67 C1 Bali Kab. Badung 49 31 14.38 44.67 69 C1 Bali Kab. Gianyar 50 30.33 16.31 39.33 69.67 C1 Bali Kota Denpasar 51 40.67 19.73 57.67 59.33 C1 Nusa Tenggara Barat Kota Mataram 52 38 18.28 45 62 C1 Nusa Tenggara Barat Kab. Lombok Tengah 53 37.79 22.89 64.7 57.98 C1 Papua Kab. Merauke 54 52.67 27.33 78 47.33 C2 Aceh Kota Banda Aceh 55 57.33 29.43 78 42.67 C2 Aceh Kota Lhokseumawe 56 58.6 64 33.39 41.4 C2 Sumatera Utara Kota Pematangsiantar 57 50.85 28.13 64.51 50.83 C2 Sumatera Barat Kota Padang
No HI (%) CI (%) BI (%) ABJ (%) Cluster Provinsi Kab/Kota 58 46 32.42 51 57.05 C2 Sumatera Barat Kab. Pesisir Selatan 59 49.7 14.7 71.7 50.3 C2 Kepulauan Riau Kota Tanjungpinang 60 51 14.3 70.7 49 C2 Kepulauan Riau Kab. Karimun 61 44 18.96 61 56 C2 Jambi Kota Jambi 62 48.67 35.76 73.67 51.33 C2 Jambi Kab. Muaro Jambi 63 55.8 23.5 87.4 44.2 C2 Bangka Belitung Kab. Bangka Barat 64 46.7 16.4 64.7 53.3 C2 Bangka Belitung Kota Pangkal Pinang 65 61.33 28.77 84 38.67 C2 Jawa tengah Kab. Blora 66 51.33 29.33 78.33 48.67 C2 Jawa tengah Kab. Brebes 67 51 26.19 70.33 49 C2 Jawa tengah Kota Tegal 68 62.3 30.3 64 37.7 C2 DI Yogyakarta Kab. Sleman 69 62.3 30.3 79.3 37.7 C2 DI Yogyakarta Kab. Gunung Kidul 70 46.33 31.49 62.7 53.67 C2 Jawa timur Kab. Blitar 71 53.7 25.4 92.7 46.3 C2 Sulawesi Selatan Kab. Bone 72 45 17.9 62.33 55 C2 Sulawesi Tengah Kab. Morowali Utara 73 48.7 11.8 66 51.3 C2 Sulawesi Tengah Kab.Tolitoli 74 55 15 75 45 C2 Sulawesi Tenggara Kota Kendari 75 50 15 69 50 C2 Sulawesi Tenggara Kab. Bombana 76 55 17 87 45 C2 Sulawesi Tenggara Kab. Kolaka 77 60.91 23.39 99.09 43.66 C2 Kalimantan Barat Kab. Mempawah 78 63.28 27.8 75.74 38.46 C2 Kalimantan Barat Kab. Kuburaya 79 49.3 23.8 98.3 50.7 C2 Kalimantan Tengah Kab. Kotawaringin Barat 80 45.7 15.3 70 54.3 C2 Kalimantan Tengah Kab. Kotawaringin Timur 81 43.67 31.58 66 56.33 C2 Kalimantan Selatan Kab. Hulu Sungai Selatan 82 54.33 22.74 85.33 45.67 C2 Kalimantan Selatan Kab. Tabalong 83 56 23.03 80.67 44 C2 Kalimantan Timur Kota Samarinda 84 57.67 30.75 92.67 42.33 C2 Kalimantan Timur Kota Balikpapan 85 50.7 25.8 92.7 49.3 C2 Kalimantan Utara Kab. Nunukan 86 63 25.4 83 37 C2 Kalimantan Utara Kota Tarakan 87 47.33 20.62 60 52.67 C2 Nusa Tenggara Barat Kab. Lombok Timur 88 46 22.91 79.33 54 C2 Nusa Tenggara Timur Kab. Kupang 89 55.81 29.21 78.14 44.19 C2 Maluku Utara Kab. Halmahera Timur 90 51.33 29.64 70.97 48.67 C2 Maluku Utara Kota Ternate 91 50.67 28.47 68.09 49.33 C2 Maluku Utara Kab.Tidore Kepulauan 92 49.61 35.55 70.54 51.18 C2 Papua Barat Kab. Sorong 93 55.74 30.74 56.7 46.56 C2 Papua Kota Jayapura 94 46.69 26.38 87.4 50.33 C2 Papua Kab. Jayapura 95 71.04 31.97 158.2 28.69 C3 Kalimantan Barat Kab. Ketapang 96 75 46.52 147.33 25 C3 Nusa Tenggara Timur Kab. Timor Tengah Selatan 97 75 36.31 146.33 25 C3 Nusa Tenggara Timur Kota Kupang 98 72 58.28 138 28 C3 Maluku Kab. Kepulauan Aru 99 85 49.19 181.67 15 C3 Maluku Kab. Maluku Tenggara 100 74.67 36.68 159.67 25.33 C3 Maluku Kota Ambon 101 63.67 48.35 83 35.33 C3 Papua Barat Kota Sorong 102 71 33.66 115 32.22 C3 Papua Barat Kab. Manokwari
DKI  Jakarta,  kota  Tangerang  Selatan,  kota  Bandung,  dan sebagainya.  Daerah  ini  bisa  dikategorikan  sebagai  daerah yang  harus  dipertahankan  tingkat  pemberantasan  jentik nyamuknya.
• Cluster (C2) merupakan daerah yang cukup baik, dilihat dari tingkat  nilai  angka  bebas  jentik  yang  cukup  baik  (namun masih  di  bawah  C1)  dan  skor  HI  yang  sedang.  Daerah  ini bisa  dikategorikan  sebagai  daerah  yang  perlu  ditingkatkan upaya pemberantasan jentik nyamuk.
• Cluster (C3) merupakan daerah yang masih butuh
banyak  perbaikan.  Kondisi  ini  dilihat  dari  skor  angka  bebas jentik  yang  masih  rendah  dan  skor  HI  yang  paling  tinggi. Dengan demikian, daerah ini bisa dikategorikan sebagai daerah prioritas  penanganan  pemberantasan  jentik  nyamuk  bagi pemerintah.  Delapan  daerah  yang  masuk  ke  dalam cluster ini antara  lain:  Kabupaten  Ketapang,  Kabupaten  Timor  Tengah Selatan, Kota Kupang, Kabupaten Kepulauan Aru, Kabupaten Maluku Tenggara, Kota Ambon, Kota Sorong, dan Kabupaten Manokwari.

## IV. K ESIMPULAN
Temuan  penelitian  menunjukkan  bahwa  keilmuan data science dapat digunakan untuk membantu proses analisis lebih lanjut  terkait  data  yang  dimiliki,  sehingga  dapat  digunakan dalam  proses  pengambilan  keputusan  atau  pembuatan kebijakan.
Algoritma clustering dapat  digunakan  untuk  membentuk cluster dari  data  indeks  entomologi  jentik  nyamuk.  Algoritma clustering yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K- Means  clustering dan hierarchical  clustering .  Melalui  proses evaluasi  dari  jumlah cluster yang  terbentuk,  maka  dapat disimpulkan jumlah cluster yang terbaik adalah sebanyak 3 cluster . Dari  tiga cluster yang  terbentuk,  maka  pemerintah  dapat memprioritaskan untuk fokus meningkatkan pemberantasan jentik nyamuk  di  daerah-daerah  yang  masuk  di cluster ketiga.  Delapan daerah  yang  menjadi  proritas  antara  lain:  Kabupaten  Ketapang, Kabupaten  Timor  Tengah  Selatan,  Kota  Kupang,  Kabupaten Kepulauan Aru, Kabupaten Maluku Tenggara, Kota Ambon, Kota Sorong,  dan  Kabupaten  Manokwari . Temuan  penelitian  sejalan dengan  filosofi  Machine  Learning  [15],  [16]  yang  menyatakan bahwa sistem memiliki: (i) tugas yang harus dilakukan, (ii) kinerja untuk mengoptimalkan parameter sistem. Hal ini ditunjukkan oleh temuan penelitian yang dapat mengoptimalkan cara pemberantasan jentik nyamuk dengan memprioritaskan pada daerah yang masuk di cluster ketiga.
Penelitian ini dapat menjadi masukan bagi pemberantasan jentik nyamuk kepada Kementerian Kesehatan Republik Indonesia untuk dapat memprioritaskan delapan daerah yang masuk di cluster 3  sebagai  daerah  yang  wajib  ditingkatkan  upaya  pemberantasan jentik nyamuknya. Dengan demikian, diharapkan semakin sedikit angka  penyebaran  jentik  nyamuk  di  Indonesia,  khususnya  di delapan   daerah dalam cluster tersebut.

## REFERENSI
[1] Sehatnegeriku.(2022). ttps://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/umum/ 20220615/0240172/kasus-dbd-meningkat-kemenkes-galakkan-gerakan-1- rumah-1-jumantik-g1r1j/
[2] DING J, LI A X, HU Z Q, et al. Accurate pulmonary nodule detection in  computed  tomography  images  using  deep  convolutional  neural networks  [C]  //Proceedings  of  the  2017  International  Conference  on Medical  Computing  and  Computer-Assisted  Intervention.  Berlin: Springer, 2017: 559-567
[3] KAMNITSAS, K, LEDIG C, NEWCOMBE V F, et al. Efficient multi- scale  3D  CNN  with  fully  connected  CRF  for  accurate  brain  lesion segmentation [J]. Medical Image Analysis, 2016, 36: 61-78.
[4] Conway,  D.  (2013).  http://drewconway.com/zia/2013/3/26/the-data- science-venn-diagram
[5] Tom M. Mitchell, Machine Learning, McGraw Hill, 1997
[6] Herlambang, M. B. (2022). Data Science A-Z Tanpa Coding.
[7] Larose,  D.  T.,  Larose,  C.  D.  (2015).  Data  Mining  and  Predictive Analytics. Wiley Publication.
[8] Barbu M, Radoi A, Suciu G. Landslide monitoring using convolutional autoencoders.  Proceedings  of  12th  International  Conference  on Electrical Computers Artif Intelligence, ECAI 2020. Vol. 826452; 2020. p. 1–6
[9] Keyport  RN,  Oommen  T,  Martha  TR,  Sajinkumar  KS,  Gierke  JS.  A comparative analysis of pixel- and object-based detection of landslides from  very  high-resolution  images.  Int  J  Appl  Earth  Obs  Geoinf. 2018;64(February):1–11
[10] Tran  CJ,  Mora  OE,  Fayne  JV,  Gabriela  Lenzano  M.  Unsupervised classification  for  landslide  detection  from  airborne  laser  scanning. Geosci (Switz). 2019;9(5):221.
[11] Tehrani FS, Santinelli G, Herrera Herrera M. Multi-regional landslide detection  using  combined  unsupervised  and  supervised  machine learning.  Geomatics  Nat  Hazards  Risk.  2021;12(1):1015–38.  doi: 10.1080/ 19475705.2021.1912196.
[12] Gorsevski PV, Jankowski P, Gessler PE. Spatial prediction of landslide hazard  using  fuzzy  k-means  and  Dempster-Shafer  theory.  Trans  GIS. 2005;9(4):455–74
[13] Sraphet,  S.;  Javadi,  B.  Application  of  Hierarchical  Clustering  to Analyze  Solvent-Accessible  Surface  Area  Patterns  in  Amycolatopsis lipases. Biology 2022, 11, 652. https:// doi.org/10.3390/biology11050652 [14] O. Marbán, G. Mariscal and J. Segovia, Data Mining and Knowledge Discovery in Real Life Applications, 2009.
[15] David Westgarth, Coronavirus pandemic: A time for reflection, BDJ In Practice 33 , 4–4, 4 May 2020.
[16] T. Tanaka; T. M. Mitchell, Embedding learning in a general framebased architecture,  IEEE  International  Workshop  on  Tools  for  Artificial Intelligence, Year: 1989 Pages: 77 - 84.