Aplikasi Data Mining untuk Clustering Daerah Penyebaran Penyakit Diare di DKI Jakarta Menggunakan Algoritma K-MEANS
Teguh Budi Santoso 1 , Ahmad Sofian Hadi 2
1,2 Fakultas Teknik, Universitas Satya Negara Indonesia Jl. Arteri Pondok Indah No. 11, Jakarta Selatan e-mail : 1 teguh.santos12@gmail.com, 2 ahmadsof48@gmail.com

## Abstract
Diarrhea  is  a  disease that  makes  sufferers  defecate  more than 4  times,  diarrhea usually  strikes  all people,  including  toddlers,  teens  and  adults.  The  increasing  population  density  in  DKI  Jakarta Province in 2017 around 10,177,924 inhabitants spread over 6 cities consisting of 44 districts and 267 villages. To be able to see the area of diarrhea distribution, it is necessary to make a grouping based  on  the  attributes  used  consisting  of  JSP,  JSSP,  SHARING  and  OD  in  order  to  obtain  the center of the diarrhea spread point. K-Means algorithm is very suitable in clustering the spread of diarrhea  Kelurahan.  To  determine  the  centroid  starting  point  based  on  diarrhea  sufferers  as  a parameter  in  determining  C1,  C2  and  C3  which  get C1  is Duren  Tiga  Village,  C2 is  Kebon  Baru Village and C3 is Bendungan Hilir Village. The results of grouping based on the attributes used get C1  totaling  11  Kelurahans,  C2  totaling  34  Kelurahans  and  C3  totaling  43  Kelurahans  from  88 Kelurahan data used in which C1 is categorized as a diarrhea prone point, C2 is categorized as a possible  spread  of  diarrhea  and  C3  is  categorized  as  a  Kelurahan  that  is  safe  from  spread  of diarrhea.
Keywords: Diarrheal Disease, K-Means Application

## Abstrak
Diare merupakan penyakit yang membuat penderitanya buang air besar lebih dari 4 kali, biasanya diare  menyerang  ke  semua  kalangan  baik  usia  balita,  remaja  dan  dewasa.  Semakin  meningkatnya kepadatan jumlah penduduk di Provinsi DKI Jakarta pada tahun 2017 sekitar 10.177.924 jiwa yang tersebar    6  Kota  terdiri  dari  44  Kecamatan  serta  267  Kelurahan.  Untuk  dapat  melihat  daerah penyebaran  diare  maka  perlu  dibuat  sebuah  pengelompokan  berdasarkan  atribut  yang  dipakai terdiri  dari  JSP,  JSSP,  SHARING  dan  OD  agar  dapat  memperoleh  pusat  titik  penyebaran  diare. Alogoritma  K-Means  sangat  cocok  dalam  pengelompokan  Kelurahan  penyebaran  diare.  Untuk menentukan titik awal centroid berdasarkan penderita diare sebagai Parameter dalam menentukan C1, C2 dan C3 yang dimana mendapatkan C1 adalah Kelurahan Duren Tiga, C2 adalah Kelurahan Kebon  Baru  dan  C3  adalah  Kelurahan  Bendungan  Hilir.  Hasil  dari  pengelompokan  berdasarkan atribut yang dipakai mendapatkan C1 berjumlah 11 Kelurahan, C2 berjumlah 34 Kelurahan dan C3 berjumlah 43 Kelurahan dari 88 data Kelurahan yang digunakan dimana C1 dikatagorikan sebagai titik  rawan  diare, C2  dikatagorikan  sebagai kemungkinan  penyebaran  diare  dan  C3  dikatagorikan sebagai Kelurahan yang aman dari penyebaran diare.
Kata Kunci :Penyakit Diare, K-Means Aplikasi

## I. PENDAHULUAN
Diare adalah penyakit yang membuat penderitanya sering buang air besar lebih dari 4 kali biasanya menyerang  ke  semua  kalangan  usia  baik  usia  remaja,  dewasa  dan  balita  dengan  kondisi  buang-buang  air besar menjadi encer dapat berwarna hijau atau dapat pula bercampur lender darah atau lender saja. Sementara itu penyebab dari penyakit Diare[12] itu sendiri bisa jadi antara lain virus yaitu Rotavirus (40-60%), Bakteri Escherichia Coli (20-30%), Shigella Sp. (1-2%) dan Parasit Entamoeba Hystolitica (<1%), diare juga sering kali  terjadi  karena  beberapa  factor,  seperti  keracunan  makanan,  infeksi  bakteri,  pemanis  buatan,  Fruktosa dan-lain lain. Diare dapat terjadi karena Higiene dan Sanitasi yang buruk, Malnutrisi , lingkungan padat dan sumber  daya  medis  yang  buruk  [13].  Pada  tahun  2016  jumlah  penderita  Diare  semua  umur  (SU)  yang dilayani  di  sarana  kesehatan  sebanyak  274.803  penderita [4].  Semakin meningkatnya  kepadataan penduduk di  Provinsi  DKI  Jakarta  pada  tahun  2017  sekitar  10.177.924  jiwa  yang  tersebar  6  Kota  terdiri  dari  44 Kecamatan dan 267 Kelurahan [2] dan meningkatnya penderita penyakit Diare karena kurangnya kesadaraan masyarakat  terhadap  pentingnya  kesehatan.  Pada  tahun  2017  di  Provinsi    DKI  Jakarta  penderita  Diare  di fasilitas kesehatan sejumlah 280.104 jiwa dari jumlah penderita yang ditangani sejumlah 250.234 jiwa dalam hitungan  persen  sebanyak  89,3%  [5].  Timbulah  masalah  yang  menyulitkan  Dinas  Kesehatan  dalam mengelompokkan  daerah  yang  akan  menghasilkan  titik-titik  pusat  penyebaran  penderita  penyakit  Diare. Perlunya  mengklompokan  data  kesehatan  penduduk  untuk  mennetukan  kesehatan  masyarakat[1].  Agar program  Dinas  Kesehatan  dalam  memberikan  edukasi  pada  titik  pusat  penyebaran  penyakit  Diare  dapat berjalan dengan  baik.  Maka  dilakukan  pengelompokkan  berdasarkan  Jamban  Sehat  Permanen  (JSP),  Akses Jamban  Sehat  Semi  Permanen  (JSSP),  Masih  Numpang  ke  Jamban  Sehat  (SHARING),  Open  Defection (OD), Penderita Diare.
Adapun pada penelitian terdahulu [3] Algoritma K-Means merupakan metode yang digunakan untuk mengklusteringatau mengkelompokan suatu data [6] penyebaran penyakit TBC merupakan penyakit menular yang masih menjadi perhatian dunia hingga saat ini, pada penelitian  ini bertujuan mengklompokan daerah- daerah  penyebaran  penyebarannya.  Adapun  pada  penelitian  [10]  melakukan  proses  klasifikasi  kelayakan pemberian  kredit  pada  koperasi, proses  klasifikasi  data menentukan  berdasarkan himpunan  data dan  atribut menjadikan  keputusan  pada  pola  klasifikasi.  Sedangkan  pada  penelitian  [9]  membahas  mengenai  masalah penyebaran penyakit diare yang dikelompokan menggunakan algoritma K-Means dengan menentukan 2 titik centroid  yaitu  c1  dan  c2,  hasil  pada  penelitian  ini  diperoleh  c1  berada  pada  kecamatan  Batang serangan,brandan barat dan pematang jaya dan c2 berada pada kecamatan Hinai, untuk kelompok penyebaran diare, c1 jumlah penderita tingkat menengan, c2 daerah penyebaran diare. Pada penelitian ini bertujuan akan dilakukan transformasi data untuk menghasilkan 6 kelompok berdasarkan himpunan kecamatan, pengolahan data  selanjutnya  dilakukan  untuk  menentukan  nika k dari  jumlah  cluster  yang  dibentuk  menjadi  3  Cluster yang bertujuan untuk mengklompokan berdasarkan data kelurahan yang diambil berdasarkan data penderita terbanyak setiap tahunnya yang akan dijadikan data sampling proses penerapan algoritma k-means, yang ada di daerah jakbar. Setelah itu tentukan titik pusat ( centroid ) awal dari setiap cluster. Hasil nya didapat 3 titik centroid yaitu c1, c2 , dan c3. Pada penelitian ini menerapkan Algoritma Kluster K-Means dengan himpunan JSP (Jamban Sehat Permanen), JSSP (Akses Jamban Sehat Semi Pemanen), SHARING (Masih Menumpang ke  Jamban  ke  Jamban  Sehat),  OD  (Open  Defecation),  Penderita  Diare, dengan membuat  skala  pengukuran data dengan C1,C2,C3. Bertujuan untuk mengklaster daerah daerah penyebaran penyakit diare di daerah DKI Jakarta.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1 Analisa Kebutuhan
Dalam  penelitian  ini  digunakan  metode  eksperimen  dengan  kebutuhan  seperti:  Pengumpulan  data, Pengolahan awal data, Metode yang diusulkan, Eksperimen dan pengujian metode. Dalam penelitian ini akan dibuat  suatu  aplikasi  berbasis Web .  System  yang  diterapkan  kedalam  aplikasi  Web  nanti  akan  digunakan dengan  skala  pengukuran  C1,  C2, C3 untuk   titik  cluster  dengan  himpunan  JSP  (Jamban  Sehat  Permanen), JSSP  (Akses  Jamban  Sehat  Semi  Pemanen),  SHARING  (Masih  Menumpang  ke  Jamban  ke  Jamban  Sehat), OD  (Open  Defecation),  Penderita  Diare.  Guna  menunjang  pada  penelitian  ini  dibutuhkan  satu  unit  laptop. Dan aplikasi Weka untuk menguji data training set. 2.2 Perancangan Penelitian
Pada penelitian ini Algoritma K-Means digunakan untuk mengklustering data-data penyebaran penyakit
diare  di  DKI  Jakarta.  Yang  akan  dibuat  kedalam  aplikasi  berbasis  web  dan  dilakukan  proses  perhitungan secara  manual  dan  menngunak  aplikasi  matlab  guna  untuk  memvalidasikan  hasi  perhitungan[11].  Tahapan pada  penelitian  ini  adalah  Pengumpulan  data,  Pengolahan  awal  data,  Metode  yang  dikembangkan, Eksperimen dan Pengujian metode serta Evaluasi. Seperti terlihat pada gambar 1 Tahapan Penelitian.
Gambar 1 Tahapan Penelitian
a. Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan yang bersumber dari jurnal, paper, buku serta bebrapa informasi  yang  berhubungan  dengan  penelitian  dan  kutipan  data  dari  berbagai  instansi  seperti  kementrian kesehatan, Kelurahan, Kecamatan, karena data yang digunakan dalam penelitian imi adalah sekunder.
.
b. Pengolahan Data
Yang dimaksud dengan pengolahan data pada penelitian ini adalah proses pengelompokan data data yang sudah  didapatkan  sebelumnya  untuk  menentukan  titik  centroid  berasarkan  dengan  6  himpunan  yang  akan digunakan.
c. Metode yang diusulkan
Pada penenlitian ini metode atau Algoritma Klustering yang digunakan adalah K-Means
d. Eksperimen dan Pengujian Metode
Eksperimen  dan  pengujian  metode  dalam  penelitian  ini  adalah  proses  penghitungan  dan simulasi  dengan  memasukan  nilai  dari  masing-masing  variabel  input  yang  digunakan  sebagai parameter ukur  untuk mencari metode yang terbaik

## 2.3  Perancangan Perangkat Lunak
Pada  tahap  ini  dijelaskan  rancangan  Aplikasi  untuk  mengkluster  penyebaran  penyakit  diare menggunakan algoritma K-Means dengan menggunakan design UML( Unified Modeling Language )[7]. 1. Activity Diagram
Activity yang menggambarkan proses bisnis urutan aktifitas dalam sebuah proses system. Dapat dilihat pada gambar 2 aktifitas proses Iterasi
Pengumpulan data
Pengolahan awal data
Metode yang diusulkan
Eksperimen dan Pengujian Metode
Evaluasi dan Validasi hasil

## Gambar 2. Aktivity Diagram Proses Iterasi
2. Use Case Diagram
Use case diagram menjelaskan fungsi dari admin, user dan umum yang diharapkan dari sebuah system. Dapat dilihat pada gambar 3 Use Case Diagram system.

## Gambar 3 Use Case Diagram system
3. Class Diagram
Class diagram pada aplikasi pengelompokkan daerah, sebagai berikut:
uc Use Case M odel Admin Login Group User User Entri Data Nilai Data Proses Laporan Hasil Proses Akses User Halaman Utama Data Atribut Data Kelurahan Data Cluster Nilai Kelurahan Nilai Cluster Proses Iterasi «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend»
Gambar 3. Class Diagram

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  simulasi  dilakukan  pada  penelitian  ini  dengan  menerapkan  metode  clustering  K-Means berdasarkan  himpunan  cluster  dimana  titik  pusat  sudah  ditentukan  dari  beberapa  atribut  diantaranya:  JSP, JSSP,  SHARING,  OD,  Penderita  Diare  untuk  dikelompokkan  kedalam  suatu  cluster  yang  diperoleh  titik terdekat data. Dimana dapat dilihat pada tabel 1 data laporan penyakit diare 2018.
Tabel 1. Data Laporan Penyakit Diare 2018 No Kelurahan JSP JSSP  SHARING  OD  Penderita Diare 1 Pulau Harapan 391 0 150 15 120 2 Pulau Kelapa 1077 596 64 113 377 3 Pulau Pari 368 349 164 17 335 4 Pulau Tidung 1090 66 7 0 225 5 Cengkareng Barat 20252 1166 115 116 6.445 6 Cengkareng Timur  23776 538 1971 131 549 7 Grogol 4829 977 2712 78 913 Dst….

## Menentukan Titik Jumlah Cluster dan Tentukan Titk Pusat Awal
Dalam penelitian ini titik pusat awal dipilih secara random dan mendapat kan titik pusat dari setiap cluster dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Titik Pusat Centroid Awal
Titik Pusat Awal Kelurahaan JSP JSSP  SHARING OD CI Duren Tiga 8092 0 0 650 C2 Kebon Baru 4628 0 0 1196 C3 Bendungan Hilir  1037 0 0 0

## Hitung dengan Rumus
Dalam  perhitungan  mencari  titik  terdekat  yang  sebelumnya  titik  terdekat  dengan  sebelumnya  titik centroid telah ditentukan dengan rumus
𝑑 𝑖𝑗 = √∑ |𝑋 𝑖𝑗 − 𝐶 𝑗𝑘 | 2 𝑚 𝑘=1
d(data 1, 𝐶1)
= √ (𝑑𝑎𝑡𝑎 1 𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖 1 − 𝐶1 𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖 1) 2 + (𝑑𝑎𝑡𝑎 1 𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖 2 − 𝑐1 𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖 2) 2 + (𝑑𝑎𝑡𝑎 1 𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖 3 − 𝐶1 𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖 3  ) 2 +(𝑑𝑎𝑡𝑎 1 𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖 4 − 𝐶1 𝑑𝑖𝑚𝑒𝑛𝑠𝑖 4) 2
dibawah ini perhitungan data 1 dengan titik centroid C1:
𝑑(𝑑𝑎𝑡𝑎 1, 𝐶1) = √(391 − 8092) 2 + (0 − 0) 2 +  (150 − 0) 2 +  (15 − 650) 2 𝑑(𝑑𝑎𝑡𝑎 1, 𝐶1) = √59.305.402 + 0 + 22.500 + 403.225 𝑑(𝑑𝑎𝑡𝑎 1, 𝐶1) = √59.731.126 𝑑(𝑑𝑎𝑡𝑎 1, 𝐶1) = 7728,59
Dengan titik centroid c2: 𝑑(𝑑𝑎𝑡𝑎 1, 𝐶2) = √(391 − 4628) 2 + (0 − 0) 2 +  (150 − 0) 2 + (15 − 1196) 2 𝑑(𝑑𝑎𝑡𝑎 1, 𝐶2) = √17.952.169 + 0 + 22.500 + 1.394.761 𝑑(𝑑𝑎𝑡𝑎 1, 𝐶2) = √19.369.430 𝑑(𝑑𝑎𝑡𝑎 1, 𝐶2) = 4401,07

## Dengan titik centrod C3
𝑑(𝑑𝑎𝑡𝑎 1, 𝐶3) = √(391 − 1037) 2 + (0 − 0) 2 +  (150 − 0) 2 + (15 − 0) 2 𝑑(𝑑𝑎𝑡𝑎 1, 𝐶3) = √417.316 + 0 + 22.500 + 225 𝑑(𝑑𝑎𝑡𝑎 1, 𝐶3) = √440.041 𝑑(𝑑𝑎𝑡𝑎 1, 𝐶3) = 663,356 Dst……

## Kelompok Cluster yang terpendek
Dalam penelitian ini menentukan titik terdekat dapat dilihat berdasarkan cluster 1,2 dan cluster 3, dimana nilai terkecil akan dijadikan titik terdekat cluster dan kelompok cluster terpendek dapat dilihat pada tabel 3 Iterasi 1.

## Tabel 3 Iterasi 1
No  Nama Kelurahan  Cluster1  Cluster2  Cluster3  Terdekat
1 Pulau Harapan 7728.59 4401.07 663.356 663.356 2 Pulau Kelapa 7061.01 3760.56 611.294 611.294 3 Pulau Pari 7759.48 4436.93 772.365 772.365 4 Pulau Tidung 7032.42 3735.27 849.353 849.353
88 Dst..

## Dilanjutkan dengan cluster 1 seperti ditunjukan pada Tabel 4
Tabel 4 Cluster 1 Nama Kelurahan C1 JSP JSSP  SHARING OD Ancol 7302 0 1483 516 Angke 2676 2341 4064  1848 Balekambang 0 0 0 0 Bali Mester 1229 2 520 342 Bambu Apus 5427 2560 194 10 Bangka 6506 1557 162 148 Dst…..
Dan seterusnya sampai dengan Iterasi ke-3 dan Cluster ke-3
Menghitung Centroid Baru
Berikut ini proses membangkitkan centroid baru dengan rumus sebagai berikut:

## 𝐶 = ∑ 𝑚
𝑛
Menghitung centroid C1 data 1 (D1)
𝐶1, 𝐷1
= 20252 + 23776 + 7481 + 7304 + 15917 + 12392 + 19844 + 8969 + 10164 + 7441 + 6833 + 9271 + 11502 + 6965 + 7892 + 18672 + 12139 + 11254 + 12611 + 6502 + 6506 + 8092 + 7893 + 12426 + 17956 + 17170 + 11946 + 10515 + 11225 + 8058 + 8190 + 9813 + 6417 + 18362 + 7862 + 18538 +
13895 + 13057 + 8011 + 18780 + 7302 + 26999 + 14411 + 6888
44 𝐶1, 𝐷1 = 527493 44 𝐶1, 𝐷1 = 527493 44 𝐶1, 𝐷1 = 11988.5
Menghitung centroid C1 data 2 (D2)”

## 𝐶1, 𝐷2
=
1166 + 538 + 180 + 576 + 2471 + 2192 + 19844 + 732 + 0 + 0 + 868 + 4753 + 2095 + 60 + 20 + 0 + 0 + 0 + 0 + 5458 + 1557 + 0 + 0 + 5000 + 0 + 180 + 1164 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 433 + 27 + 0 + 0 + 167 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 668 44 𝐶1, 𝐷2 = 50149
44 𝐶1, 𝐷2 = 1139.75

## Dst….
Ulangi Langkah Ke-2
Pada  proses  ini  mengulangi  untuk  menentukan  cluster  pada  setiap  iterasi  sampai  iterasi  ke-n  dengan posisi data cluster tertentu tidak berubah setelah dihitung sampai iterasi ke-11 tidak ada data yang berpindah cluster, maka iterasi berhenti pada iterasi ke -11
Hasil Centroid
Hasil akhir perhitungan berhenti iterasi ke 11, dapat dilihat di tabel 5. Dan seterusnya, sebagai berikut :
Tabel 5 Hasil Iterasi Terakhir C1
C1
Kelurahan Cengkareng Barat Cengkareng Timur Duri Kepa Kalideres Ciganjur Pesangrahan Dst

## 4.1.Tampilan Interface Aplikasi
Berikut  ini  gambaran  tampilan  interface  aplikasi  untuk  mempermudah  pengguna  dalam  menggunakan system. Berikut ini tampilan interface berbasis web:

## a. Tampilan Halaman Utama
Pada  gambar  dibawah  ini  menjelaskan  tampilan  utama  untuk  digunakan  tanpa  harus  login  untuk mengakses aplikasi.

## Gambar 4. Tampilan Utama Umum
b. Tampilan Laporan Hasil Iterasi Umum
Pada  tampilan  menu  hasil  Iterasi  umum  user  dapat  melihat  hasil  laporan  yang  sudah  diProses menggunakan algoritma K-Means.

## Gambar 5. Tampilan Hasil Iterasi Umum
c. Tampilan Halamn Login User
Pada gambar 6  tampilan halaman Login User untuk memulai proses data pada penerapan algoritma K- Means.

## Gambar 6. Tampilan Menu Login
d. Tampilan Utama User
Pada gambar 7 merupakan gambar tampilan menu yang ada di user, setelah melakukan login.

## Gambar 7. Tampilan Menu Utama User
e. Tampilan Entry Data Atribut
Pada gambar 8 tampilan menu entry data atribut yang berfungsi untuk memasukan data-data atribut dalam memproses klastering berdasarkan atribut atau himpunan yang sudah ditentukan dalam penerapan algoritma K-Means.
Gambar 8. Tampilan Entry Data Atribut
f. Tampilan Menu Data Kelurahan
Pada gambar 9 tampilan menu untuk mengentry data keluran Ditunjukan pada gambar  dibawah ini.

## Gambar 9. Tampilan Entry Data Kelurahan
g. Tampilan Entry Data Cluster
Pada gambar 10 menu data cluster menjelaskan proses entry data cluster. Ditunjukan pada gambar 10 .
h. Tampilan Entry Data Nilai Cluster
Pada gambar 11 tampilan entry data nilai yang akan dimasukan dan dapat diproses dengan algoritma k- means ditunjukan pada gambar 11.

## Gambar 11. Tampilan Entry Data Nilai Cluster
i. Tampilan Menu Proses Iterasi
Pada  gambar  12  tampilan  menu  proses  iterasi  menjelaskan  halaman  untuk  proses  data  dengan memproses data dengan memasukan maksimal iteral lalu klik proses.

## Gambar 12. Tampilan Menu Proses Iterasi
j. Tampilan Hasil Proses
Terlihat  pada  gambar  13  tampilan  hasil  proses,  dimana  menjelaskan  halaman  laporan  hasil setelah sudah melakukan proses sebelumnya.

## Gambar 13. Tampilan Menu Laporan Hasil Proses

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  proses  yang  telah  dilakukan  dalam  menerapkan  algoritma  k-means,  dengan  himpunan atribut  JSP  (Jamban  Sehat  Permanen),  JSSP  (Akses  Jamban  Sehat  Semi  Pemanen),  SHARING  (Masih Menumpang ke Jamban ke Jamban Sehat), OD (Open Defecation), Penderita Diare. Pada penelitian ini berhasil menentukan kluster yang teridiri dari C1, C2 dan C3, dimana C1 berjumlah 11 Kelurahan, C2 berjumlah  34  dan  C3  berjumlah  43  kelurahan  dengan  data  awal  yang  digunakan  berjumlah  88  data kelurahan.  Dimana  berdasarkan  klustering  bahwa  C1  dikategorikan  sebagai  kelurahan  yang  memiliki titik  rawan  diare,  sedangkan  c2  dikategorikan  sebagai  kelurahan  yang  daerah  kemungkinan  rawan penyebaran  diare  dan  sedangc3  dikategorikan  sebagai  kelurahan  yang  dikategorikan  aman  dari penyebaran  diare.  Pada  penelitian  ini  sudah  dibuat  aplikasi  berbasis  web  yang  dapat  dijadikan  proses dalam penerapan algoritma k-means dalam mengetahui kluster atau penggelompokan data daeran-daerah penyebaran  penyakit  diare  di  daerah  DKI  Jakarta  dan  memberikan  informasi  kesehatan  kepada masyarakat  dalam menjaga  lingkungan  yang  bersih,  karena hasil  berpusat  pada titik rawan  penyebaran diare.   .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Atthina,  N.,  &  Iswari,  L.  Klasterisasi  Data  Kesehatan  Penduduk  Untuk  Menentukan  Rentang  Derajat Kesehatan Dengan Metode K-Means. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI). 2014 [2]  BPS  PROVINSI  DKI  JAKARTA. jakarta.bps.go.id .  Retrieved  from  BPS  Provinsi  DKI  Jakarta: https://jakarta.bps.go.id/statictable/2017/01/30/142/jumlah-penduduk-menurut-kelompok-umur-dan- jenis-kelamin-di-provinsi-dki-jakarta-2015.html. Januari 30 2017
[3]  Fauzi, M., & Yudi. Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Mendeteksi Penyebaran Penyakit TBC. Teknik Informatika KAPUTAMA, 1 (2), 1-7. 2017.
[4]  KEMKES RI. Data dan Informasi. Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. 2016
[5]  KEMKES RI. Data dan Informasi. Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia. 2017.
[6]  Larose, D.T. Discovering Knowledge in Data. . 2005.
[7]  Munawar. Pemodelan Visual dengan UML . Yogyakarta: Graha Ilmu. 2005
[8]  Munggarah,  T.  P.,  &  T.  H.  Penerapan  Algoritma  C.45  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Diare  Pada  Anak Balita Berbasis Mobile. Swabumi, vol : II No.1 .
[9]  Nasari,  F.,  &  Sinaturi,  C.  J.  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Pengelompokkan Penyebaran Diare di Kabupaten. Cogito Smart Jurnal, Vol 2, No 2, 108 , 108. 2016.
[10]  Santoso, T. B. Analisa dan Penerapan Metode C4.5 untuk Prediksi Loyalitas Pelanggan. Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik - LIMIT'S Vol.10 (1) Hal.22-31 . 2014.
[11] Tan P, Steinbach M, Kumar V. Introduction to Data Mining. In E. Prasetyo, Data Mining - Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAP (p. 2). Gresik: ANDI Yogyakarta. 2006.
[12] UNICEF. Diarrhoea:Why children are still dying and what can be done. United State: The United Nations Children’s Fund (UNICEF)/ World Health Organization (WHO). 2009.
[13]  Widoyono. Penyakit  Tropis  Epidemiologi,  Penularan,  Pencegahan  dan  Pemberantasanya. Jakarta: Erlanga. 2008.