## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1503

## Penerapan K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Penyebaran Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kabupaten Deli Serdang

## Erica Melysa Sembiring
Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: erica.89@gmail.com
Abstrak − DBD merupakan penyakit yang penularannya cepat meluas. Biasanya jika disuatu daerah ada yang terkena demam berdarah, besar kemungkinan akan menyebar ke orang lain didaerah tersebut. Karena banyaknya penderita DBD, maka banyak pula data yang terkumpul  dan  perlu  dilakukan  pengolahan  pada  data  tersebut,  seperti  pengelompokan  data  penderita  DBD  dengan  tujuan memfokuskan pengendalian vektor diwilayah yang rawan DBD. Daerah tersebut akan menjadi prioritas utama untuk melaksanakan sosialisasi terkait penangguangan DBD. Data mining merupakan serangkaian proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang  basis  data  yang  besar.  Salah  satu  fungsi  dari  proses  data  mining    untuk  menemukan  kelompok  atau  identifikasi  kelompok adalah Pengklasteran. Terdapat dua jenis metode clustering, yaitu hierarchical clustering dan non-hierarchical clustering yang biasa disebut  Kmeans.  K-Means  Clustering  dimulai  dengan  menentukan  jumlah  cluster  terlebih  dahulu..  Hasil  yang  didapatkan  dari mengelompokan  data  tersebut  adalah  berupa  daerah  yang  memiliki  potensi  penyakit  DBD  tertinggi  di  Deli  Serdang.  Dengan menggunakan metode clustering untuk melakukan perhitungan, mampu membantu menyelesaikan permasalahan di Kabupaten Deli Serdang dalam mengelompokan data penderita DBD yang masih dilakukan secara manual.
Kata Kunci: Data Mining; Demam Berdarah Dengue; K-Means Clustering
Abstract − DBD is a disease that spread rapidly. Usually if there is an area affected by dengue fever, it is likely to spread to other people in the area. Due to the large number of DBD sufferers, so much data is collected and processing needs to be done on these data, such as the grouping of DBD sufferers data with the aim of focusing vector control in areas that are vulnerable to DBD. The area will be the main priority to carry out socialization related to the handling of DBD. Data mining is a series of processes to get useful information from large database warehouses. One function of the data mining process for finding groups or group identification is Clustering. There are  two  types  of  clustering  methods,  namely  hierarchical  clustering  and  non-hierarchical  clustering,  commonly  called  Kmeans.  K- Means Clustering begins by determining the number of clusters first. The results obtained from grouping the data are in the form of areas that have the highest DBD potential in Deli Serdang. By using clustering method to do calculations, it can help solve problems in Deli Serdang Regency in classifying the data of DBD sufferers which is still done manually.
Keywords : Data Mining; Dengue Hemorrhagic Fever; K-Means Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Pada saat ini, kita hidup dizaman modernisasi. Moredenisasi sendiri merujuk pada bentuk transformasi dari keadaan yang kurang maju atau kurang berkembang kearah yang lebih baik dengan harapan membuat kehidupan menjadi lebih baik. Dizaman modrenisasi seperti sekarang, manusia sangat bergantung pada teknologi.perkembangan teknologi yang begitu pesat  merambahke  berbagai  sektor  termasuk  kesehatan.  Dengan  bantuan  teknologi,  dapat  membantu  dalambanyak pekejaan dibidang medis. Selain memiliki potensi dalam memfilter data dan mengolah menjadi informasi, juga mampu menyimpan dalm jumlah kapasitas jauh lebih besar. Konvergensi dengan teknologi informasi juga memungkinkan data kesehatan di-share dengan mudah dan cepat
Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  merupakan  penyakit  infeksi  yang  disebabkan  oleh  virus  Dengue  yang menyebabkan demam dan menimbulkan pendarahan.Seseorang bisa terkena Demam Berdarah Dengue (DBD) apabila digigit  oleh  nyamuk  (terutama)  Aedes  Aegypti  yang  mengandung  virus  Dengue.Masyarakat  awam  kadang  sulit mendeteksi  lebih  awal  diagnosis  DBD  ini  karena  gejalanya  amat  luas.DBD  sering  dikelirukan  dengan  penyakit lainnya.Gejala  khas  seperti  pendarahan  pada  kulit  atau  pendarahan  pada  kulit  atau  tanda  pendarahan  lainnya  kadang terjadi di akhir periode penyakit.Tragisnya bila penyait ini terlambat didiagnosis, maka dapat berujung kematian.Menurut data Badan Kesehatan Dunia (WHO), Indonesia termasuk dalam negara dengan kasus DBD terbesar di dunia.Kejadian demam berdarah cenderung megalami peningkatan dan menyebar dengan cepat.Pasien yang terjangkit DBD bukanlah yang sepele karna bisa meluas dengan cepat.
DBD merupakan penyakit yang menjadi masalah kesehatan masyarakat dihampir seluruh Kabupaten Deli Sredang. Dari  data  kasus  yang  ada  di Dinas  Kesehatan  Deli  Serdang,  angka  kesakitan di  Deli  Serdang  cukup  tinggi,  meskipun angka  kematian  masih  rendah.Karena  begitu  banyak  penderita  DBD  tentu  banyak  pula  data  yang  yang terkumpul.Pengelompokkan  dilakukan  dengan  tujuan  memfokuskan  pengendalian  vektor  di  wilayah  tertentu  yang memiliki potensi penyakit DBD tertinggi di Deli Serdang. Daerah tersebut dapat menjadi sasaran untuk melaksanakan sosialisasi terkait kesadaran hidup bersih dan sehat.
Analisis untuk mengelompokkan data yang dapat dilakukan pada data terhadap penyakit DBD adalah Clustering. Clustering mencari kemiripan suatu data terhadap data lainnya selanjutnya dimasukkan dalam suatu cluster yang sama. Clustering mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik. Clustering memiliki beberapa metode diantaranya metode hierarchical dan metode non- hierarchical [1]. Salah satu metode hierarchical antara lain adalah metode K-Means. K-Means adalah algoritma yang populer dengan teknik yang sederhana. K-Means melakukan pencarian kemiripan dengan melakukan iterasi sampai terjadi kovergen[2].

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1503

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining sebagai proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis data yang besar.Data mining juga dapat diartikan sebagai pengekstrakan informasi baru yang diambil dari bongkahan data besar yang membantu dalam pengambilan keputusan. Data Mining adalah suatu metode pengolahan data untuk menemukan pola yang tersembunyi dari  data  tersebut.  Hasil  dari  pengolahan  data  dengan  metode  Data  Mining  ini  dapat  digunakan  untuk  mengambil keputusan di masa depan. Data Mining ini juga dikenal dengan istilah pattern recognition.  Data mining merupakan metode pengolahan data berskala besar oleh karena itu data mining ini memiliki peranan penting dalam bidang industri, keuangan,  cuaca,  ilmu  dan  teknologi.  Secara  umum  kajian  data  mining membahas  metode-metode  seperti,  clustering, klasifikasi, regresi, seleksi variable, dan market basket analisis [1], [3], [4].

## 2.2 Algoritma K-Means Clustering
K-means clustering merupakan salah satu metode data clustering non-hirarkiyang mengelompokan data dalam bentuk satu  atau  lebih  cluster/kelompok.  Data-datayang  memiliki  karakteristik  yang  sama  dikelompokan  dalam  satu cluster/kelompokdan  data yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda dikelompokan  dengancluster/kelompok  yang  lain sehingga data yang berada dalam satu cluster/kelompokmemiliki tingkat variasi yang kecil [5]–[7].
Implementasi  K=Means  Clusteringtelah  digunakan  untuk  beberapa  penelitian.  Diantaranya  untuk    menentukan potensi siswa dalam dunia kerja berdasarkan kecerdasan emosi.
Langkah-langkah melakukan clustering denganmetode K-Means [5], [8], sebagai berikut:
a. Pilih jumlah cluster k.
b. Inisialisasi k pusat cluster ini bisa dilakukan dengan berbagai cara. Namun yangpaling sering dilakukan adalah dengan cara random. Pusat-pusat clusterdiberiduberi nilai awal dengan angka-angka random.
c. Alokasikan  semua  data/  objek  ke  cluster  terdekat.  Kedekatan  dua  objekditentukan  berdasarkan  jarak  kedua  objek tersebut.  Demikian  juga  kedekatansuatu  data  ke  cluster  tertentu  ditentukan  jarak  antara  data  dengan  pusat cluster.Dalam tahap ini perlu dihitung jarak tiap data ke tiap pusat cluster. Jarak palingantara satu data dengan satu cluster tertentu akan menentukan suatu data masukdalam cluster mana. Untuk menghiutng jarak semua data ke setiap tiitk pusatcluster dapat menggunakan teori jarak Euclidean yang dirumuskan sebagaiberikut:
D(i, j) = √(X 1i −X 1j ) 2 + (X 2i −X 2j ) 2 + .... + (X ki − X kj ) 2 .....(1)
Dimana[3]: D(i,j) = Jarak data ke-i kepusat cluster j Xki= data ke-i pada atribut data ke-k Xkj = titik pusat ke-j pada atribut ke-k d. Hitung kembali pusat cluster dengan keanggotaan cluster yang sekarang. Pusat cluster adalah rata – rata dari semua data/ objek dalam cluster tertentu. Jika dikehendaki bisa juga menggunakan median dari cluster tersebut. Jadi rata  – rata (mean) bukan satu – satunya ukuran yang bisa di pakai.
Tugaskan lagi setiap objek memakai ckuster yang bary. Jika pusat cluster tidak berubah lagi maka proses clustering selesai. Atau, kembali ke langkah nomor 3 sampai pusat cluster tidak berubah lagi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Demam  Berdarah  merupakan  infeksi  yang  disebabkan  oleh  virus  dengue  dan  ditularkan  melalui  nyamuk  Aedes. Penyebaran  DBD  dipengaruhi  oleh  kondisi  lingkungan.  Kondisi  lingkungan  tersebut  mencakup  kepadatan  penduduk, mobilitas penduduk, dn juga cuaca
Deli Serdang  masuk dalam daerah endemis DBD karena terdapat banyak penderita yang terserang peyakit DBD. Penyebaran penyakit DBD ini terbesar di Kecamatan Sunggal dengan 197 penderita dan 12 meninggal dunia,Tanjung Morawa  177  penderita  dengan  dua  meninggal  dunia,  Percut  Seituan  163  penderita  dengan  empat  meninggal  dunia, Hamparanperak  81  penderita  dengan  dua  meninggal  dunia,  Pancurbatu  80  penderita  dengan  satu  meninggal  dunia, Lubukpakam 45 penderita dengan dua meninggal dunia, Batangkuis 45 penderita namun tidak ada yang meninggal dunia, Patumbak 37 penderita dengan satu meninggal dunia dan Namorambe 30 penderita dengan satu meninggal dunia.
Dalam mengolah data kasus demam berdarah, Dinas kesehatan perlu mengelompokkan data-data tersebut agar mudah  diolah.Dari  data  yang  terkumpul,  setiap  bulannya  kasus  demam  berdarah  mengalami  peningkatan  dan  juga penurunan  pada  setiap  daerah.  Dengan  banyaknya  data  yang  tercatat,  pegawai  sulit  untuk  menentukan  daerah  dengan jumlah  penderita  demam berdarah  terbanyak, dalam  dunia  medis  disebut  dengan  daerah atau  wilayah  endemis.  Maka dalam hal ini diperlukan pengolahan data yang lebih lanjut untuk menemukan pengetahuan baru yng dapat membantu para pegawai dinas kesehatan Deli Serdang dalam mengolah data.
Data yang digunakan untuk membentuk cluster adalah data kasus demam berdarah tahun 2016

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1503
Tabel 1. Data Kasus DBD Kabupaten Deli Serdang tahun2016
Nama Puskesmas Jan Feb Mar Apr Mei Jun Jul Ags Sep Okt Nov Des P  M  P  M  P  M  P  M  P  M  P  M  P  M  P  M  P  M  P  M  P  M  P  M Sei Mencirim 4  0  0  0  0  0  2  0  7  0  2  0  6  0  8  0  0  0  0  0  0  0  0  0 Mulyorejo 6  0  9  0  7  0  4  0  2  0  3  0  1  0  7  0  6  0  4  0  4  0  0  0 Sei Semayang 3  0  6  0  4  0  1  0  2  0  1  0  2  0  4  0  0  0  3  0  2  0  0  0 Pancur Batu 0  0  2  0  8  0  2  0  0  0  1  0  0  0  0  0  4  0  0  0  0  0  0  0 Sukaraya 0  0  0  0  0  0  6  0  0  0  3  0  2  0  4  0  0  0  0  0  0  0  0  0 Tj.Morawa 15  0  9  0  11  0  10  0  5  0  3  0  10  0  0  0  23  1  10  0  15  0  16  0 Dalu Sepuluh 11  0  7  0  7  0  6  0  7  0  6  0  5  0  9  0  8  0  4  0  3  0  3  0 Hamparan Perak 7  0  0  0  12  0  0  0  5  0  0  0  5  0  0  0  3  0  4  0  5  0  0  0 Kota Datar 0  0  0  0  0  0  2  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  5  0  0  0  0  0 Galang 9  0  0  0  1  0  5  0  1  0  6  0  7  0  4  0  2  0  7  0  12  0  10  0 Petumbukan 0  0  1  0  2  0  2  0  0  0  1  0  0  0  11  0  0  0  4  0  1  0  0  0 Sibolangit 0  0  0  0  0  0  3  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 Bandar Naru 0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0  0 Biru-Biru 0  0  3  0  0  0  1  0  3  0  0  0  0  0  6  0  3  0  0  0  0  0  0  0 Namorambe 4  0  12  0  10  0  6  0  0  0  6  0  4  0  3  0  8  0  5  0  0  0  3  0
Melakukan penyelesaian untuk mengelompokkan data kasus demam berdarah dengan menggunakan algoritma K- Means Clustering. Proses penyelesaian pengelompokkan demam berdarah  adalah sebagai berikut:
1. Tentukan pusat awal cluster “centroid” Diasumsikan:
Data ke-3 sebagai pusat cluster ke-1:
(3,0,6,0,4,0,1,0,2,0,1,0,2,0,4,0,0,0,3,0,2,0,0,0) Data ke-10 sebagai pusat cluster ke-2: (9,0,0,0,1,0,5,0,1,0,6,0,7,0,4,0,2,0,7,0,12,0,10,0) 2. Perhitungan jarak pusat cluster
Digunakan Euclidian distancesehingga didapatkan matrik jarak sebagai berikut:
a. Perhitungan jarak dari data ke-1 terhadap cluster
C1=√(3-4) 2 +(0-0) 2 +(6-0) 2 +(0-0) 2 +(4-0) 2 +(0-0) 2 +(1-2) 2 +(0-0) 2 +(2-7) 2 +(0-0) 2 +(1-2) 2 +(0-0) 2 +(2-6) 2 +(0-0) 2 +(4- 8) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(3-0) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 = 11,18 C2=√(9-4) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(5-2) 2 +(0-0) 2 +(1-7) 2 +(0-0) 2 +(6-2) 2 +(0-0) 2 +(7-6) 2 +(0-0) 2 +(4-
8) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(7-0) 2 +(0-0) 2 +(12-0) 2 +(0-0) 2 +(10-0) 2 +(0-0) 2 = 20,02
b. Perhitungan jarak dari data ke-2 terhadap cluster C1=√(3-6) 2 +(0-0) 2 +(6-9) 2 +(0-0) 2 +(4-7) 2 +(0-0) 2 +(1-4) 2 +(0-0) 2 +(2-2) 2 +(0-0) 2 +(1-3) 2 +(0-0) 2 +(2-1) 2 +(0-0) 2 +(4- 7) 2 +(0-0) 2 +(0-6) 2 +(0-0) 2 +(3-4) 2 +(0-0) 2 +(2-4) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 = 9,53 C2=√(9-6) 2 +(0-0) 2 +(0-9) 2 +(0-0) 2 +(1-7) 2 +(0-0) 2 +(5-4) 2 +(0-0) 2 +(1-2) 2 +(0-0) 2 +(6-3) 2 +(0-0) 2 +(7-1) 2 +(0-0) 2 +(4- 7) 2 +(0-0) 2 +(2-6) 2 +(0-0) 2 +(7-4) 2 +(0-0) 2 +(12-4) 2 +(0-0) 2 +(10-0) 2 +(0-0) 2 = 19,26
c. Perhitungan jarak dari data ke-3 terhadap cluster C1=√(3-3) 2 +(0-0) 2 +(6-6) 2 +(0-0) 2 +(4-4) 2 +(0-0) 2 +(1-1) 2 +(0-0) 2 +(2-2) 2 +(0-0) 2 +(1-1) 2 +(0-0) 2 +(2-2) 2 +(0-0) 2 +(4- 4) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(3-3) 2 +(0-0) 2 +(2-2) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 = 0 C2=√(9-3) 2 +(0-0) 2 +(0-6) 2 +(0-0) 2 +(1-4) 2 +(0-0) 2 +(5-1) 2 +(0-0) 2 +(1-2) 2 +(0-0) 2 +(6-1) 2 +(0-0) 2 +(7-2) 2 +(0-0) 2 +(4- 4) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(7-3) 2 +(0-0) 2 +(12-2) 2 +(0-0) 2 +(10-0) 2 +(0-0) 2 = 19,18
d. Perhitungan jarak dari data ke-4 terhadap cluster C1=√(3-0) 2 +(0-0) 2 +(6-2) 2 +(0-0) 2 +(4-8) 2 +(0-0) 2 +(1-2) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(1-1) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(4- 0) 2 +(0-0) 2 +(0-4) 2 +(0-0) 2 +(3-0) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 = 9,74 C2=√(9-0) 2 +(0-0) 2 +(0-2) 2 +(0-0) 2 +(1-8) 2 +(0-0) 2 +(5-2) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(6-1) 2 +(0-0) 2 +(7-0) 2 +(0-0) 2 +(4- 0) 2 +(0-0) 2 +(2-4) 2 +(0-0) 2 +(7-0) 2 +(0-0) 2 +(12-0) 2 +(0-0) 2 +(10-0) 2 +(0-0) 2 = 23,04
e. Perhitungan jarak dari data ke-5 terhadap cluster C1=√(3-0) 2 +(0-0) 2 +(6-0) 2 +(0-0) 2 +(4-0) 2 +(0-0) 2 +(1-6) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(1-3) 2 +(0-0) 2 +(2-2) 2 +(0-0) 2 +(4- 4) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(3-0) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 = 10,34 C2=√(9-0) 2 +(0-0) 2 +(0-9) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(5-6) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(6-3) 2 +(0-0) 2 +(7-2) 2 +(0-0) 2 +(4-
4) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(7-0) 2 +(0-0) 2 +(12-0) 2 +(0-0) 2 +(10-0) 2 +(0-0) 2 = 20,37 f. Perhitungan jarak dari data ke-6 terhadap cluster C1=√(3-15) 2 +(0-0) 2 +(6-9) 2 +(0-0) 2 +(4-11) 2 +(0-0) 2 +(1-10) 2 +(0-0) 2 +(2-5) 2 +(0-0) 2 +(1-3) 2 +(0-0) 2 +(2-10) 2 +(0- 0) 2 +(4-0) 2 +(0-0) 2 +(0-23) 2 +(0-1) 2 +(3-10) 2 +(0-0) 2 +(2-15) 2 +(0-0) 2 +(0-16) 2 +(0-0) 2 = 37,38 C2=√(9-15) 2 +(0-0) 2 +(0-9) 2 +(0-0) 2 +(1-11) 2 +(0-0) 2 +(5-10) 2 +(0-0) 2 +(1-5) 2 +(0-0) 2 +(6-3) 2 +(0-0) 2 +(7-10) 2 +(0- 0) 2 +(4-0) 2 +(0-0) 2 +(2-23) 2 +(0-1) 2 +(7-10) 2 +(0-0) 2 +(12-15) 2 +(0-0) 2 +(10-16) 2 +(0-0) 2 = 28,07 g. Perhitungan jarak dari data ke-7 terhadap cluster

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1503
C1=√(3-11) 2 +(0-0) 2 +(6-7) 2 +(0-0) 2 +(4-7) 2 +(0-0) 2 +(1-6) 2 +(0-0) 2 +(2-7) 2 +(0-0) 2 +(1-6) 2 +(0-0) 2 +(2-5) 2 +(0-0) 2 +(4-
9) 2 +(0-0) 2 +(0-8) 2 +(0-0) 2 +(3-4) 2 +(0-0) 2 +(2-3) 2 +(0-0) 2 +(0-3) 2 +(0-0) 2 = 16,06 C2=√(9-11) 2 +(0-0) 2 +(0-7) 2 +(0-0) 2 +(1-7) 2 +(0-0) 2 +(5-6) 2 +(0-0) 2 +(1-7) 2 +(0-0) 2 +(6-6) 2 +(0-0) 2 +(7-5) 2 +(0-0) 2 +(4- 9) 2 +(0-0) 2 +(2-8) 2 +(0-0) 2 +(7-4) 2 +(0-0) 2 +(12-3) 2 +(0-0) 2 +(10-3) 2 +(0-0) 2 = 18,16 h. Perhitungan jarak dari data ke-8 terhadap cluster C1=√(3-7) 2 +(0-0) 2 +(6-0) 2 +(0-0) 2 +(4-12) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(2-5) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(2-5) 2 +(0-0) 2 +(4- 0) 2 +(0-0) 2 +(0-3) 2 +(0-0) 2 +(3-4) 2 +(0-0) 2 +(2-5) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 = 13,07 C2=√(9-7) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(1-12) 2 +(0-0) 2 +(5-0) 2 +(0-0) 2 +(1-5) 2 +(0-0) 2 +(6-0) 2 +(0-0) 2 +(7-5) 2 +(0-0) 2 +(4- 0) 2 +(0-0) 2 +(2-3) 2 +(0-0) 2 +(7-4) 2 +(0-0) 2 +(12-5) 2 +(0-0) 2 +(10-0) 2 +(0-0) 2 = 19,51 i. Perhitungan jarak dari data ke-9 terhadap cluster
C1=√(3-0) 2 +(0-0) 2 +(6-0) 2 +(0-0) 2 +(4-0) 2 +(0-0) 2 +(1-2) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(4- 0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(3-5) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 = 9,74 C2=√(9-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(5-2) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(6-0) 2 +(0-0) 2 +(7-0) 2 +(0-0) 2 +(4- 0) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(7-5) 2 +(0-0) 2 +(12-0) 2 +(0-0) 2 +(10-0) 2 +(0-0) 2 = 21,09
j. Perhitungan jarak dari data ke-10 terhadap cluster
C1=√(3-9) 2 +(0-0) 2 +(6-0) 2 +(0-0) 2 +(4-1) 2 +(0-0) 2 +(1-5) 2 +(0-0) 2 +(2-1) 2 +(0-0) 2 +(1-6) 2 +(0-0) 2 +(2-7) 2 +(0-0) 2 +(4- 4) 2 +(0-0) 2 +(0-2) 2 +(0-0) 2 +(3-7) 2 +(0-0) 2 +(2-12) 2 +(0-0) 2 +(0-10) 2 +(0-0) 2 = 19,18 C2=√(9-9) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(1-1) 2 +(0-0) 2 +(5-5) 2 +(0-0) 2 +(1-1) 2 +(0-0) 2 +(6-6) 2 +(0-0) 2 +(7-7) 2 +(0-0) 2 +(4- 4) 2 +(0-0) 2 +(2-2) 2 +(0-0) 2 +(7-7) 2 +(0-0) 2 +(12-12) 2 +(0-0) 2 +(10-10) 2 +(0-0) 2 = 0
k. Perhitungan jarak dari data ke-11 terhadap cluster C1=√(3-0) 2 +(0-0) 2 +(6-1) 2 +(0-0) 2 +(4-2) 2 +(0-0) 2 +(1-2) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(1-1) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(4- 11) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(3-4) 2 +(0-0) 2 +(2-1) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 = 9,89 C2=√(9-0) 2 +(0-0) 2 +(0-1) 2 +(0-0) 2 +(1-2) 2 +(0-0) 2 +(5-2) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(6-1) 2 +(0-0) 2 +(7-0) 2 +(0-0) 2 +(4- 11) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(7-4) 2 +(0-0) 2 +(12-1) 2 +(0-0) 2 +(10-0) 2 +(0-0) 2 = 21,21
l. Perhitungan jarak dari data ke-12 terhadap cluster
C1=√(3-0) 2 +(0-0) 2 +(6-0) 2 +(0-0) 2 +(4-0) 2 +(0-0) 2 +(1-3) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(4- 0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(3-0) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 = 10,14 C2=√(9-0) 2 +(0-0) 2 +(0-9) 2 +(0-0) 2 +(1-7) 2 +(0-0) 2 +(5-4) 2 +(0-0) 2 +(1-2) 2 +(0-0) 2 +(6-3) 2 +(0-0) 2 +(7-1) 2 +(0-0) 2 +(4- 7) 2 +(0-0) 2 +(2-6) 2 +(0-0) 2 +(7-4) 2 +(0-0) 2 +(12-4) 2 +(0-0) 2 +(10-0) 2 +(0-0) 2 = 22,02
m. Perhitungan jarak dari data ke-13 terhadap cluster C1=√(3-0) 2 +(0-0) 2 +(6-0) 2 +(0-0) 2 +(4-0) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0- 0) 2 +(4-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(3-0) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 = 10 C2=√(9-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(5-0) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(6-0) 2 +(0-0) 2 +(7-0) 2 +(0- 0) 2 +(4-0) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(7-0) 2 +(0-0) 2 +(12-0) 2 +(0-0) 2 +(10-0) 2 +(0-0) 2 =22,49
n. Perhitungan jarak dari data ke-14 terhadap cluster C1=√(3-0) 2 +(0-0) 2 +(6-3) 2 +(0-0) 2 +(4-0) 2 +(0-0) 2 +(1-1) 2 +(0-0) 2 +(2-3) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(4- 6) 2 +(0-0) 2 +(0-3) 2 +(0-0) 2 +(3-0) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 +(0-0) 2 = 8,12 C2=√(9-0) 2 +(0-0) 2 +(0-3) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(5-1) 2 +(0-0) 2 +(1-3) 2 +(0-0) 2 +(6-0) 2 +(0-0) 2 +(7-0) 2 +(0-0) 2 +(4- 6) 2 +(0-0) 2 +(2-3) 2 +(0-0) 2 +(7-0) 2 +(0-0) 2 +(12-0) 2 +(0-0) 2 +(10-0) 2 +(0-0) 2 = 22,22
o. Perhitungan jarak dari data ke-15 terhadap cluster C1=√(3-4) 2 +(0-0) 2 +(6-12) 2 +(0-0) 2 +(4-10) 2 +(0-0) 2 +(1-6) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(1-6) 2 +(0-0) 2 +(2-4) 2 +(0-0) 2 +(4- 3) 2 +(0-0) 2 +(0-8) 2 +(0-0) 2 +(3-5) 2 +(0-0) 2 +(2-0) 2 +(0-0) 2 +(0-3) 2 +(0-0) 2 = 14,59 C2=√(9-4) 2 +(0-0) 2 +(0-12) 2 +(0-0) 2 +(1-10) 2 +(0-0) 2 +(5-6) 2 +(0-0) 2 +(1-0) 2 +(0-0) 2 +(6-6) 2 +(0-0) 2 +(7-4) 2 +(0-0) 2 +(4-
3) 2 +(0-0) 2 +(2-8) 2 +(0-0) 2 +(7-5) 2 +(0-0) 2 +(12-0) 2 +(0-0) 2 +(10-3) 2 +(0-0) 2 = 22,24 Tabel 2. Hasil perhitungan jarak 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 C 1 11,1 8 9,53 0 9,74 10,3
4 37,3 8 16,0 6 13,0 7 9,74 19,1 8 9,89 10,1 4 10 8,12 14,5 9 C 2 20,0 2 19,2 6 19,1 8 23,0 4 20,3 7 28,0 7
18,1 6
19,5 1 21,0 9 0 21,2 1 22,0 2 22,4 9
22,2 2 22,2 4 Tabel 3. Pengelompokkan data 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 C1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 C2 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1
Menentukan pusat Cluster baru, karena C1 memiliki 1 anggota barumaka perhitungan cluster baru menjadi:
C1 = 15, 0, 9, 0, 11, 0, 10, 0, 5, 0, 3, 0, 10, 0, 0, 0, 23, 1, 10, 0, 15, 0, 16, 0 1   1  1  1   1   1   1   1  1  1  1  1   1   1  1  1   1   1   1   1   1   1   1   1
C1 = 15;0;9;0;11;0;10;0;5;0;3;0;10;0;0;0;23;1;10;0;15;0;16;0

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i11.1503
Karena C2 memiliki 10 anggota maka perhitungan cluster baru menjadi: C2 = (4+0+0+15+0+0+0+0+0+4) ;(0+0+0+0+0+0+0+0+0+0) ;
10 10
(0+2+0+9+0+1+0+0+3+12) ; (0+0+0+0+0+0+0+0+0+0) ;
10 10
(0+8+0+11+0+2+0+0+0+10) ; (0+0+0+0+0+0+0+0+0+0) ;
10 10
(2+2+6+10+2+2+3+0+1+6) ; (0+0+0+0+0+0+0+0+0+0) ;
10 10
(7+0+0+5+0+0+0+0+3+0) ; (0+0+0+0+0+0+0+0+0+0);
10 10
(2+1+3+3+0+1+0+0+0+6) ; (0+0+0+0+0+0+0+0+0+0) ;
10 10
(6+0+2+10+0+0+0+0+0+4) ; (0+0+0+0+0+0+0+0+0+0) ;
10 10
(8+0+4+0+0+11+0+0+6+3) ; (0+0+0+0+0+0+0+0+0+0) ;
10 10
(0+4+0+23+0+0+0+0+3+8) ; (0+0+0+0+0+0+0+0+0+0) ;
10 10
(0+0+0+10+5+4+0+0+0+5) ; (0+0+0+0+0+0+0+0+0+0) ;
10 10
(0+0+0+15+0+1+0+0+0+0) ; (0+0+0+0+0+0+0+0+0+0) ;
10 10 (0+0+0+16+0+0+0+0+0+3) ; (0+0+0+0+0+0+0+0+0+0) ; 10 10 C2 = 2,3;0;2,7;0;3,1;0;3,4;0;1,5;0;1,6;0;2,2;0;3,2;0;3,8;0;2,4;0;1,6;0;1,9;0

## 3.1 Pengujian
Pada  bagian  ini  merupakan  hasil  pengujian  untuk  mengelompokkan  data  penderita  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD) dengan aplikasi Weka 3.81. Hasil pengujian ini sama hasilnya seperti cara manual. Sampai di sini hasil langkah-langkah penyelesaian  untuk  mengelompokkan  data  Penderita  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD).  Pada  tabel  4  dibawah menjelaskan hasil penyelesaiaan secara manual.
Tabel 4. Data Hasil Pengelompokan Demam Berdarah
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
C1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 C2 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang penulis lakukan, maka disimpulkan penggunaan metode claustering untuk melakukan perhitungan, ternyata  mampu  menyelesaikan  permasalahan  pada  Kabupaten  Deli  Serdang  dalam  mengelompokkan  data  penderita Demam Berdarah Dengue (DBD). Aplikasi weka 3.8.1 digunakan sebagai aplikasi pendukung dalam menguji hasil dari pengelompokan data penderita DBD yang  didapatkan  secara   manual.

## REFERENCES
[1] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.
[2] F.  Tambunan,  “Implementation  of  Data  Mining  using  the  Clustering  Method  (Case:  Region of the Actors  of  Theft  Crime by Province),” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol. , vol. 2, no. 2, p. 75, 2019.
[3] A. P. Windarto, U. Indriani, M. R. Raharjo, and L. S. Dewi, “Bagian 1 : Kombinasi Metode Klastering dan Klasifikasi ( Kasus Pandemi Covid-19 di Indonesia ),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, pp. 855–862, 2020.
[4] A. Widiastari, Solikhun, and Irawan, “Analisa Datamining dengan Metode Klasifikasi C4 . 5 Sebagai Faktor Penyebab Tanah Longsor,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 2, no. 3, pp. 247–255, 2021.
[5] H. Sulastri and A. I. Gufroni, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 299–305, 2017.
[6] R.  W.  Sari  and  D.  Hartama,  “Data  Mining :  Algoritma  K-Means Pada  Pengelompokkan  Wisata  Asing  ke  Indonesia Menurut Provinsi,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 322–326, 2018.
[7] A. P. Windarto, “Implementation of Data Mining on Rice Imports by Major Country of Origin Using Algorithm Using K-Means Clustering Method,” Int. J. Artif. Intell. Res. , vol. 1, no. 2, p. 26, 2017.
[8] K. D. R. Sianipar, S. W. Siahaan, M. Siregar, and P. P. P. A. N. W. F. I. R. H. Zer,  “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pembelajaran Online,” Infomatek , vol. 22, no. 1, pp. 23–30, 2020.