## Eksplorasi dan Klasifikasi K-NN Terhadap Kejadian Luar Biasa Diare di Jawa Barat
Exploration and Classification KNN for Diarrheal Epidemic Events in West Java
Tahira Fulazzaky 1 , Yully Sofyah Waode 2 , Anwar Fitrianto 3 , Erfiani 4 , Alfa Nugraha Pradana 5 1,2,3,4,5 Statistika dan Sains Data, IPB University E-mail: 1 tahirafulazzaky@apps.ipb.ac.id, 2 yullysofyah.waode@apps.ipb.ac.id,
3 anwarstat@gmail.com, 4 erfiani@apps.ipb.ac.id, 5 alfanugraha@apps.ipb.ac.id

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengkaji  bagaimana  kualitas  air  dan  sanitasi mempengaruhi  Kejadian  Luar  Biasa  (KLB)  Diare  di  Provinsi  Jawa  Barat,  Indonesia, menggunakan  data  Pendataan  Potensi  Desa  (PODES)  tahun  2021.  Diare  merupakan permasalahan serius dalam kesehatan masyarakat Indonesia, terutama pada kelompok anak balita, dan  salah  satu  faktor  penyebab  utamanya  adalah  rendahnya  kualitas  air  dan  sanitasi.  Dalam konteks penelitian ini, kami menerapkan metode algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) untuk mengklasifikasikan  wilayah-wilayah  yang  mengalami  KLB  Diare.  Hasil  eksplorasi  data menunjukkan variasi yang signifikan dalam jumlah kasus diare di sejumlah kabupaten dan kota yang tersebar di wilayah Jawa Barat. Untuk menangani masalah ketidakseimbangan data, kami menerapkan teknik Pengurangan Acak ( Random Under Sampling ), Penambahan Acak ( Random Over  Sampling ),  dan Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE). Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  model  K-NN  dengan  penggunaan  metode  SMOTE  menghasilkan  tingkat akurasi tertinggi, yaitu sebesar 71.28%. Meskipun demikian, nilai F1 score untuk semua model cenderung rendah, yang mengindikasikan adanya tantangan dalam mengklasifikasikan wilayah- wilayah dengan KLB Diare. Penelitian ini memberikan wawasan yang penting mengenai korelasi antara kualitas air, sanitasi, dan KLB Diare di Jawa Barat, serta mengidentifikasi wilayah-wilayah yang  memerlukan  perhatian  lebih  dalam  upaya  pencegahan  dan  pengendalian  penyakit  diare. Hasil ini dapat digunakan sebagai dasar untuk merancang program-program kesehatan yang lebih efektif di daerah-daerah dengan tingkat insiden diare yang tinggi.
Kata  kunci:  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  (K-NN),  SMOTE,  Ketidakseimbangan  data  dan teknik  pengambilan  sampel  ulang,  Kualitas  air  dan  sanitasi,  Program  pencegahan  dan pengendalian diare

## Abstract
The objective of this research is to scrutinize the impact of water quality and sanitation on Acute Diarrheal Disease Outbreaks (ADDO) in West Java Province, Indonesia, utilizing data from the Village Potential Census (PODES) of the year 2021. Diarrhea is a serious public health issue in Indonesia, especially among young children, and poor water quality and sanitation are major contributing factors. In the context of this research, the K-Nearest Neighbors (K-NN) algorithm is employed to classify regions with ADDO.
The  data  exploration  reveals  significant  variations  in  the  number  of  diarrhea  cases  across different  regencies  and  municipalities  in  West  Java.  To  address  the  data  imbalance  issue,  we apply three techniques, namely Random Under Sampling, Random Over Sampling, and Synthetic Minority  Oversampling  Technique  (SMOTE).  The  findings  indicate  that  the  K-NN  model  with SMOTE achieves the greatest level of accuracy at 71.28%. However, F1 scores for all models tend to be low, indicating the challenge of classifying regions with ADDO. This study provides critical key observations regarding the correlation between water quality, sanitation, and ADDO in West Java, identifying areas that require more attention for diarrhea prevention and control programs. These findings serve as a foundation for designing more effective health programs in regions with high diarrhea incidence rates.
Keywords: K-Nearest Neighbors (K-NN) algorithm, SMOTE, Data imbalances and resampling techniques, Water quality and sanitation, Diarrhea prevention and control programs

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang pesat saat ini telah membawa manusia ke zaman dimana pemanfaatan teknologi pada hampir semua bidang kehidupan. Salah satunya pemanfaatan penting teknologi  ialah  kemampuan  untuk  memudahkan  proses  pengolahan  dan  komputasi  data sesuai dengan tipe data yang diberikan [1]. Klasifikasi merupakan salah satu metode pengolahan data yang paling sering digunakan. Metode ini digunakan untuk meramalkan kategori dari suatu objek yang belum memiliki label kelasnya berdasarkan pola atau informasi yang ditemukan dalam data [2],[3]. Pada konteks klasifikasi, data yang digunakan dibagi menjadi dua bagian utama yaitu data latih untuk melatih algoritma klasifikasi yang digunakan dan data uji untuk mengetahui kinerja algoritma yang telah dilatih menggunakan data baru yang tidak terdapat dalam data latih [4]. K- Nearest  Neighbors (K-NN)  merupakan  salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  sederhana  dan akurat.
Air adalah elemen penting bagi semua makhluk hidup, dan kualitas air bersih yang sesuai standar  kesehatan  sangat  dibutuhkan  [5],[6].  Hubungan  erat  antara  kesehatan  manusia  dan  air menjadi nyata, terutama saat air terkontaminasi dapat menjadi sarana penularan berbagai penyakit [6].  Diare  adalah  masalah  kesehatan  serius  di  Indonesia,  khususnya  pada  anak  balita,  dengan angka  kematian  mencapai 7,7%  dan  tingkat  prevalensi  mencapai  25,2% [7],[5].  Provinsi Jawa Barat mencatat tingkat insiden diare tertinggi di Indonesia pada tahun 2021, dengan Kabupaten Bogor  sebagai  yang  paling  tinggi  (91.434  kasus)  [8].  Faktor  utama  dalam  risiko  diare  adalah kualitas sumber air minum, dan hanya sekitar 91,83% rumah tangga di Jawa Barat memiliki akses ke  air  minum  yang  sesuai  standar  kesehatan.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk  meningkatkan kualitas dan ketersediaan air minum yang aman, terutama di daerah dengan tingkat insiden diare yang tinggi.
Berbagai penelitian telah dilakukan sebelumnya mengenai hubungan antara kualitas air dan sanitasi dengan kejadian diare. Misalnya, penelitian oleh Woldemariam Merid et al. tahun 2023 menunjukkan bahwa akses ke air minum yang aman dan sanitasi dapat mengurangi beban penyakit  diare  [9].  Penelitian  lain  oleh  Mebrahtom  et  al.  tahun  2022  juga  menemukan  bahwa faktor-faktor  seperti  usia  ibu,  penyimpanan  air  minum  yang  tidak  aman,  tidak  adanya  praktek pengolahan air di rumah, sanitasi yang tidak memadai, penanganan feses anak yang tidak aman, dan manajemen limbah padat yang tidak tepat berkontribusi terhadap kematian bayi akibat diare [10].
Namun,  penelitian  ini  memiliki  beberapa  keunikan  dibandingkan  dengan  penelitian sebelumnya. Pertama, penelitian ini menggunakan data Pendataan Potensi Desa (PODES) tahun 2021,  yang  merupakan  sumber  data  yang  sangat  kaya  dan  belum  banyak  digunakan  dalam penelitian  sejenis.  Kedua,  penelitian  ini  menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbors (K-NN) dalam konteks klasifikasi Kejadian Luar Biasa (KLB) Diare, yang belum banyak dilakukan dalam penelitian  sebelumnya.  Ketiga,  penelitian  ini  juga  mencoba  mengatasi  masalah ketidakseimbangan  data  dengan  menerapkan  teknik  Pengurangan  Acak  ( Random  Under Sampling ), Penambahan Acak ( Random Over Sampling ), dan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), yang merupakan pendekatan yang inovatif dalam konteks ini.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan eksplorasi dan visualisasi data Kejadian Luar Biasa  (KLB)  diare  di  Jawa  Barat  untuk  memberikan  penjelasan  dan  pemahaman  yang  lebih mendalam mengenai distribusi dan tren kejadian diare di wilayah tersebut. Selanjutnya dilakukan klasifikasi Kasus Luar Biasa (KLB) Diare menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) dan mengidentifikasi faktor-faktor yang berkontribusi pada KLB tersebut. Dengan pemahaman yang lebih tentang hubungan antara kualitas air minum, sanitasi, dan faktor-faktor lain dengan insiden diare, diharapkan penelitian ini dapat membantu mendeteksi keberadaan KLB diare dan mengurangi jumlah insiden diare di Jawa Barat. Selain itu, hasil penelitian ini dapat memberikan
dasar bagi pengambilan keputusan dalam pengembangan program-program kesehatan yang lebih efektif  dan  terfokus,  terutama  di  daerah-daerah  yang  membutuhkan  intervensi  kesehatan  yang lebih intensif.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan-tahapan pada penelitian ini dijelaskan pada diagram alir yang ditunjukkan dalam Gambar 1 berikut :

## Gambar 1 Diagram Alir Penelitian
Proses  klasifikasi  kejadian  luar  biasa  diare  di  Provinsi  Jawa  Barat  diawali  dengan eksplorasi univariat dan bivariat dari variabel-variabel data Podes yang digunakan. Selanjutnya data di partisi menjadi 2 subset yaitu data latih sebesar 80% dan data uji sebesar 20%. Kemudian dilakukan  penanganan  data  tidak  seimbang  pada  data  latih.  Tahapan  berikutnya mengklasifikasikan  data  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbors (K-NN)  yang  kemudian dilanjutkan  menggunakan  data  uji  untuk  menguji  dan  memvalidasi  keakuratan  metode  yang digunakan.  Penelitian  ini  menggunakan    akurasi,  sensitivitas,  spesifisitas  dan F1  score untuk membandingkan performa K-NN dengan beberapa penanganan data tidak seimbang. Penelitian ini menggunakan software RStudio dalam melakukan eksplorasi dan klasifikasi data.

## 2.1 Data Penelitian
Data dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang berasal dari kegiatan Pendataan Potensi Desa (PODES) 2021 Provinsi Jawa Barat. Data ini terdiri dari 5957 observasi dengan 884 variabel. Dalam studi ini, variabel-variabel yang diterapkan hanya yang berkaitan dengan ada atau tidaknya  kejadian  luar  biasa  diare  di  suatu  wilayah,  sumber  dan  penggunaan  air  bersih  serta sanitasi lingkungan yaitu sejumlah 7 variabel. Variabel tersebut dapat dilihat dalam tabel berikut:
Tabel 1 Variabel Yang Digunakan Untuk Klasifikasi Kejadian Luar Biasa (KLB) Diare di Jawa Barat
Nama Variabel Keterangan Referensi Y (Keberadaan KLB diare) 1 : Ada;
2 : Tidak Ada [11] , [12]
X1 (Sumber air minum sebagian besar keluarga)
1 : Air kemasan bermerek; 2 : Air isi ulang;
3 : Ledeng dengan meteran (PAM/PDAM); 4 : Ledeng tanpa meteran; 5 : Sumur bor atau pompa; 6 : Sumur; 7 : Mata air; 8 : Sungai / danau / kolam / waduk / situ / embung / bendungan; 9 : Air hujan
[13] , [14] X2 (Sumber air mandi/cuci sebagian besar keluarga) 1 : Ledeng dengan meteran (PAM/PDAM);
2 : Ledeng tanpa meteran;
3 : Sumur bor atau pompa;
4 : Sumur; 5 : Mata air; 6 : Sungai / danau / kolam / waduk / situ / embung / bendungan;
7 : Air hujan;
8 : Lainnya [15]
X3 (Tempat pembuangan sampah sebagian besar keluarga)
1 : Tempat sampah yang kemudian diangkut; 2 : Dalam lubang atau dibakar; 3 : Sungai / saluran irigasi / danau / laut; 4 : Drainase (got / selokan); 5 : Lainnya [16] X4 (Tempat/saluran untuk membuang limbah cair yang bersumber dari air mandi/cuci sebagian besar keluarga) 1 : Lubang resapan;
2 : Drainase (got / selokan); 3 : Sungai / saluran irigasi / danau / laut; 4 : Dalam lubang atau tanah terbuka; 5 : Lainnya [16] X5 (Fasilitas buang air besar yang
digunakan sebagian besar keluarga)
1 : Jamban sendiri; 2 : Jamban bersama;
3 : Jamban umum [17] , [15] X6 (Tempat untuk pembuangan akhir tinja yang digunakan sebagian besar keluarga)
1 : Tangki septik; 2 : IPAL;
3 : Kolam / sawah / sungai / danau / laut;
4 : Lubang tanah; 5 : Pantai / tanah lapang / kebun;
6 : Lainnya [16] , [18]

## 2.2 K-Nearest Neighbors
Metode K-Nearest  Neighbors (K-NN)  merupakan  metode  yang  melakukan  klasifikasi berdasarkan pada jarak antara data baru dengan k data yang sudah ada. Jarak antara kedua data ini dapat ditentukan dengan menggunakan fungsi jarak seperti jarak Euclidean, Manhattan dan Monkowski [19]. Metode K-NN mengasumsikan bahwa data yang memiliki jarak dekat memiliki kemiripan atau keterkaitan yang tinggi. Metode ini juga termasuk dalam metode pembelajaran berbasis  contoh  ( instance-based  learning )  yang  tidak  memerlukan  proses  pembelajaran sebelumnya,  tetapi  langsung  menggunakan  data  yang  ada  sebagai  dasar  klasifikasi  [20].  Cara kerja metode K-Nearest Neighbors (K-NN) adalah sebagai berikut [21]:
1. Menentukan  parameter  K,  yaitu  jumlah  tetangga  terdekat  yang  akan  digunakan  untuk klasifikasi.
2. Menghitung jarak antara data baru dengan setiap data yang ada.
3. Mengurutkan data yang ada berdasarkan  jarak terkecil dengan data baru.
4. Memilih K data teratas sebagai tetangga terdekat dari data baru.
5. Menentukan kelas dari data baru sesuai dengan kelas mayoritas dari tetangga terdekat.

## 2.3 Performa Klasifikasi
Pada penelitian ini, performa klasifikasi diukur dengan menghitung akurasi, sensitivitas, spesifisitas  dan F1  score menggunakan confusion  matrix . Confusion  Matrix menampilkan perbandingan  antara  nilai  aktual  dan  nilai  prediksi  yang  menghasilkan  empat  kemungkinan skenario, yakni true positive (TP), true negative (TN), false positive (FP), dan false negative (FN). Performa klasifikasi dihitung menggunakan rumus berikut [21],[22]:
1. Akurasi
Akurasi =  (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN) (1) 2. Sensitivitas Sensitivitas =  TP/(TP+FN) (2)
3. Spesifisitas Spesifisitas =  TN/(FP+TN) (3)
4. F1 Score Presisi =  TP/(TP+FP) Recall =  TP/(TP+FN) F1 Score =  (2(Presisi × Recall))/(Presisi + Recall) (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Eksplorasi Data
Hasil dari eksplorasi univariat dari kasus Kejadian Luar Biasa (KLB) Diare di Jawa Barat Tahun 2021 dapat dilihat sebagai berikut:
(a) (b)
Gambar 2 (a) Pie Chart Distribusi Frekuensi Kejadian KLB Diare di Jawa Barat Tahun 2021; (b) Distribusi Peta Kejadian Diare di Jawa Barat Tahun 2021
Dari hasil eksplorasi univariat pada Gambar 2 (a) didapatkan jumlah kasus diare di Jawa Barat berdasarkan data PODES tahun 2021 sebesar 2.5% atau 147 kasus dan untuk jumlah warga yang tidak menderita diare sebesar 97.5% atau 5810 kasus.
Data kasus diare di Jawa Barat pada tahun 2021 menggambarkan variasi yang signifikan dalam jumlah kasus diare di berbagai kabupaten dan kota di provinsi ini seperti yang dapat dilihat pada  Gambar  2  (b).  Kabupaten/kota  dengan  jumlah  kasus  diare  tertinggi  adalah  Kabupaten Cirebon  dengan  17  kasus,  Kabupaten  Bogor  dengan  16  kasus,  serta  Kabupaten  Garut  dan Kabupaten  Subang  masing-masing  dengan  14  dan  13  kasus.  Kabupaten  lain  seperti  Bekasi,
Karawang, Majalengka, dan Sukabumi juga melaporkan jumlah kasus yang cukup tinggi, berkisar antara  8  hingga  11  kasus.  Di  sisi  lain,  beberapa  Kota  seperti  Kota  Banjar,  Kota  Bogor,  Kota Cirebon,  Kota  Depok,  Kota  Pangandaran,  Kota  Sukabumi,  dan  Kota  Tasikmalaya  tidak melaporkan adanya kasus diare pada tahun tersebut.
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 3 (a) Bar Chart Distribusi Sumber Air Minum yang Digunakan Warga Jawa Barat Tahun 2021; (b) Bar Chart Distribusi Sumber Air Mandi/Cuci yang Digunakan Warga Jawa Barat Tahun 2021; (c) Bar Chart Distribusi Tempat Pembuangan Limbah Cair yang Digunakan Warga Jawa Barat Tahun 2021; (d) Pie Chart Penggunaan Fasilitas BAB yang Digunakan Warga Jawa Barat Tahun 2021; (e) Bar Chart
Distribusi Tempat Pembuangan Akhir Tinja yang Digunakan Warga Jawa Barat Tahun 2021
Penggunaan fasilitas jamban yang biasa digunakan oleh warga Jawa Barat tahun 2021 yaitu  sebagian  besar  menggunakan  jamban  milik  sendiri  sebanyak  98.3%.  Lalu  masih  ada  76 warga atau sebesar 1.3% yang menggunakan jamban bersama dan ada 26 warga atau 0.4% yang menggunakan jamban milik umum.
Selanjutnya  disajikan  eksplorasi  bivariat  antara  variabel  terikat  yaitu  keberadaan  KLB diare di seluruh desa di Jawa Barat dengan variabel bebas menggunakan barplot.
(a) (b) (c) (d) (e)
(f)
Gambar 4 Barplot eksplorasi bivariat antara variabel terikat yaitu keberadaan KLB diare di seluruh desa di Jawa Barat dengan variabel bebas
Berdasarkan  data  Podes  2021,  terdapat  Kejadian  Luar  Biasa  Diare  pada  147  desa  di Provinsi  Jawa  Barat.  Gambar  4  menunjukkan  diantara  desa  desa  tersebut,  36.73%  (54  desa) diantaranya  menggunakan  air  isi  ulang  sebagai  sumber  air  untuk  minum,  46.25%  (68  desa) menggunakan sumur bor atau pompa sebagai sumber air untuk mandi/cuci, 68.02%  (100 desa) menggunakan  lubang  atau  dibakar  sebagai  tempat  pembuangan  sampah,  60.54%  (89  desa) menggunakan drainase (got / selokan) sebagai tempat/saluran pembuangan limbah cair dari air mandi/cuci, 97.27% (143 desa) menggunakan jamban sendiri sebagai fasilitas buang air besar dan 80.27% (118 desa)  menggunakan tangki septik sebagai tempat pembuangan akhir tinja.

## 3.2 Pengujian dan Analisis
Gambar  2  (a)  menunjukkan  bahwa  variabel  respon ( Y ) tidak  seimbang  sehingga  dapat menyebabkan bias pada kelas mayoritas dan berpengaruh terhadap proses klasifikasi [23]. Oleh sebab  itu  setelah  dilakukan  pembagian  data  menjadi  data  latih  dan  data  uji,  perlu  dilakukan penyeimbangan pada data latih. Teknik penanganan yang digunakan pada penelitian ini adalah
Random  Under  Sampling , Random  Over  Sampling dan Synthetic  Minority  Oversampling Technique (SMOTE).
Teknik Random  Under  Sampling merupakan  teknik  penanganan  data  tidak  seimbang dengan  mengambil  beberapa  data  mayoritas  sehingga  jumlahnya  sama  dengan  jumlah  data minoritas. Teknik Random  Over  Sampling merupakan  teknik  penanganan  data tidak  seimbang dengan membuat data buatan dari data minoritas sebanyak data mayoritas [24]. Teknik SMOTE merupakan  teknik  penanganan  data  tidak  seimbang  yang  mirip  dengan  teknik  oversampling namun teknik ini akan membuat kelas minoritas lebih beragam dengan sampel baru yang mirip dengan data asli kelas minoritas [23].
Tabel 2 Perbandingan Performa K-NN dengan Beberapa Penanganan Data Tidak Seimbang
Metode k Accuracy Sensitivity Specificity F1 Score K-NN dengan Under Sampling 25 0.4055 0.79310 0.39587 0.06101 K-NN dengan Over Sampling 5 0.4752 0.72414 0.46902 0.06297 K-NN dengan SMOTE 5 0.7128 0.44828 0.71945 0.07065
Kriteria  yang  akan  dibandingkan  pada  K-NN  dengan  beberapa  penanganan  data  tidak seimbang adalah akurasi, sensitivitas, spesifisitas dan F1 score .  Tabel 2 menampilkan ringkasan perbandingan  performa  K-NN  dengan  penanganan  data  tidak  seimbang  yang  kemudian diterapkan pada data uji. Model K-NN dengan SMOTE menghasilkan nilai accuracy , specificity dan F1 score yang tertinggi sedangkan model K-NN dengan Under Sampling menghasilkan nilai sensitivity tertinggi.
Berdasarkan hasil Tabel 2 diperoleh informasi bahwa model K-NN dengan penanganan Under Sampling mampu memprediksi keberadaan KLB diare ( Y ) sebesar 40.55%, memprediksi wilayah yang ada KLB diare (Kelas 1) sebesar 79.31% dan memprediksi wilayah yang tidak ada KLB  diare  (Kelas  2)  sebesar  39.58%.  Selanjutnya  model  K-NN  dengan  penanganan Over Sampling mampu memprediksi keberadaan KLB diare ( Y ) sebesar 47.52%, memprediksi wilayah yang ada KLB diare (Kelas 1) sebesar 72.41% dan memprediksi wilayah yang tidak ada KLB diare  (Kelas  2)  sebesar  46.9%.  Kemudian  untuk  model  K-NN  dengan  penanganan  SMOTE mampu memprediksi keberadaan KLB diare ( Y ) sebesar 71.28%, memprediksi wilayah yang ada KLB diare (Kelas 1) sebesar 44.82% dan memprediksi wilayah yang tidak ada KLB diare (Kelas 2) sebesar 71.94%.
Berdasarkan F1  score ,  ketiga  model  tersebut  memiliki  nilai  mendekati  0  yang  artinya ketiga model tersebut mungkin memiliki masalah serius dalam mengklasifikasikan Kelas 1 (ada KLB  diare).  Hal  ini  diakibatkan  karena  masalah  ketidakseimbangan  data  yang  sangat  ekstrim dimana  Kelas 1 (ada KLB diare) jauh lebih sedikit daripada Kelas 2 (tidak ada KLB diare).

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  analisis  terhadap  dampak  kualitas  air  dan  sanitasi lingkungan terhadap Kejadian Luar Biasa (KLB) Diare di Provinsi Jawa Barat, Indonesia, dengan menggunakan data Pendataan Potensi Desa (PODES) tahun 2021. Diare tetap menjadi masalah kesehatan masyarakat yang serius di Indonesia, terutama di kalangan balita, dengan kualitas air dan  sanitasi  yang  buruk  menjadi  faktor  kontributor  signifikan.  Penelitian  ini  menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbors (K-NN)  untuk  mengklasifikasikan  wilayah-wilayah  yang mengalami KLB Diare.
Hasil eksplorasi data mengungkapkan variasi yang signifikan dalam jumlah kasus diare di berbagai kabupaten dan kota di Jawa Barat. Terjadi ketidakseimbangan pada data keberadaan KLB  diare  di  Jawa  Barat.    Untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  tersebut,  berbagai  teknik termasuk Random  Under  Sampling , Random  Over  Sampling ,  dan Synthetic  Minority
Oversampling  Technique (SMOTE)  diterapkan.  Analisis  menunjukkan  bahwa  model  K-NN dengan SMOTE mencapai tingkat akurasi tertinggi sebesar 71,28%. Meskipun begitu, nilai F1 score untuk  semua  model  relatif  rendah,  menunjukkan  adanya  tantangan  dalam mengklasifikasikan wilayah dengan KLB Diare.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. P. Wibawa, M. Guntur, A. Purnama, M. F. Akbar, dan F. A. Dwiyanto, "Metode-Metode Klasifikasi," In Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , vol. 3, no. 1, 2018. [2]  P.  A.  Rahayuningsih,  "Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  untuk  Memprediksi Tingkat  Kematian  Dini  Kanker  dengan  Dataset  Early  Death  Cancer," JTIK  (Jurnal  Teknik Informatika Kaputama) , vol. 3, no. 2, hal. 1-10, 2019.
[3] Y. Azhar, A. K. Firdausy, dan P. J. Amelia, "Perbandingan Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Stroke," SINTECH (Science and Information Technology) Journal , vol. 5, no. 2, hal. 191-197, 2022.
[4] E. Retnoningsih, dan R. Pramudita, "Mengenal Machine Learning Dengan Teknik Supervised Dan Unsupervised Learning Menggunakan Python," Bina Insani Ict Journal , vol. 7, no. 2, hal. 156-165, 2020.
[5]  A.  C.  Lobo,  "Tinjauan  Yuridis  Mengenai  Dampak  Pencemaran  Air  Terhadap  Kesehatan Masyarakat  Di  Wilayah  Poponcol Kabupaten Karawang," Jurnal Justitia:  Jurnal  Ilmu  Hukum dan Humaniora , vol. 9, no. 3, hal. 1386-1394, 2022.
[6]  Majelis  Ulama  Indonesia,  "Air,  Kebersihan,  Sanitasi  dan  Kesehatan  Lingkungan  menurut Agama Islam (Vol. 2015)," Jakarta: Sekolah Pascasarjana Universitas Nasional. [7] Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, "Profil Kesehatan Indonesia Tahun 2018," 2018. [Online].  Tersedia:  https://www.kemkes.go.id/downloads/resources/download/pusdatin/profil- kesehatan-indonesia/profil-kesehatan-indonesia-2018.pdf. [Diakses: 7 September 2023]. [8] Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat, "Persentase Rumah Tangga yang Memiliki Akses Terhadap  Sumber  Air  Minum  Layak  di  Jawa  Barat,"  2021.  [Online].  Tersedia: https://jabar.bps.go.id/indicator/29/729/1/persentase-rumah-tangga-yang-memiliki-akses- terhadap-sumber-air-minum-layak-.html. [Diakses: 7 September 2023]. [9] W. M. Merid, A. Z. Alem, D. Chilot, D. G. Belay, A. A. Kibret, M. H. Asratie, Y. Y. Shibabaw, dan F. M. Aragaw, "Impact of Access to Improved Water and Sanitation on Diarrhea Reduction Among Rural Under-Five Children in Low and Middle-Income Countries: A Propensity Score Matched Analysis," Tropical Medicine and Health , vol.51, no. 1, hal. 1-10, 2023.
[10]  S. Mebrahtom,  A.  Worku,  dan  D. J.  Gage,  "The  risk  of  water,  sanitation and  hygiene  on diarrhea-related  infant  mortality  in  eastern  Ethiopia:  a  population-based  nested  case-control," BMC Public Health , vol. 22, no. 1, hal. 1-14, 2022.
[11] M. Dewi dan A. Hidayatullah, "Hubungan Faktor Lingkungan Dengan Kejadian Diare Pada Anak Balita Di Wilayah Kerja Puskesmas Landasan Ulin Kota Banjarbaru Tahun 2018," Jurnal Ilmiah Kesehatan Diagnosis , vol. 9, no. 2, hal. 137-142, 2018.
[12] A. Wulandari dan B. Setiawan, "Hubungan Antara Sumber Air Dengan Kejadian Diare Pada Warga  Desa  Kedungrejo  Kecamatan  Tanggul  Kabupaten  Jember," Jurnal  Administrasi Manajemen dan Kesehatan Masyarakat (JAMS) , vol. 1, no. 1, hal. 1-8, 2019.
[13] R. P. Sari dan N. Suryani, "Hubungan Kualitas Sumber Air Minum dan Pemanfaatan Jamban Keluarga  Dengan  Kejadian  Diare  Pada  Balita  Di  Desa  Cikadu  Kecamatan  Cisarua  Kabupaten Bandung Barat," Jurnal Kesehatan Masyarakat , vol. 6, no. 1, hal. 1-7, 2018.
[14]  A.  Wulandari  dan  N.  Sari,  "Hubungan  Antara  Sumber  Air  Dengan  Kejadian  Diare  Pada Warga Desa Kedungrejo Kecamatan Tanggul Kabupaten Jember," Jurnal Kesehatan Masyarakat , vol. 4, no. 4, hal. 1-10, 2016.
[15]  UNICEF  Indonesia,  "Hampir  70  persen  sumber  air  minum  rumah  tangga  di  Indonesia tercemar limbah tinja," [Webpage]. Diakses tanggal 7 September 2023 dari https://www.unicef.org/indonesia/id/press-releases/hampir-70-persen-sumber-air-minum- rumah-tangga-di-indonesia-tercemar-limbah-tinja, 2022.
[16]  Y.  Hasneli,  D.  Karim,  dan  R.  Woferst,  "Identifikasi  Dan  Analisis  Sarana  Sanitasi  Dasar Terhadap  Kejadian  Penyakit  Diare  Di  Daerah  Pesisir  Provinsi  Riau," Repository  Universitas Riau ,  2013.  [Online].  Tersedia:  https://repository.unri.ac.id/xmlui/handle/123456789/1234. [Diakses: 7 September 2023].
[17]  B.  Hamzah  dan  S.  Hamzah,  "Hubungan  Penggunaan  Air  Bersih  Dan  Jamban  Keluarga Dengan Kejadian Diare Pada Balita," PREPOTIF: Jurnal Kesehatan Masyarakat , vol. 5, no. 2, hal. 761-769, 2021.
[18] F. WOR dan M. Agusta, "Hubungan Air Bersih Dan Sanitasi Lingkungan Terhadap Kejadian Luar Biasa Diare," Jurnal Endurance: Kajian Ilmiah Problema Kesehatan , vol. 7, no. 3, hal. 24- 291, 2022.
[19] M. Çakir, M. Yilmaz, M. A. Oral, H. Ö. Kazanci, dan O. Oral, "Accuracy Assessment of RFerns,  NB,  SVM,  and  KNN  Machine  Learning  Classifiers  in  Aquaculture," Journal  of  King Saud University-Science , vol. 35, no. 6, hal. 1-6, 2023.
[20]  M.  F.  Ardiansyah,  "Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Data Penyakit Jantung," Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 4, no. 2, hal. 237-248, 2018.
[21]  A. M.  Argina, "Penerapan  Metode Klasifikasi  K-Nearest  Neigbor  pada  Dataset  Penderita Penyakit Diabetes," Indonesian Journal of Data and Science , vol. 1, no. 2, hal. 29-33, 2020.
[22]  R.  J.  Alfirdausy,  dan  S.  Bahri,  "Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  untuk Klasifikasi Diagnosis Penyakit Alzheimer," Techno. Com , vol. 22, no. 3, hal. 635-642, 2023.
[23]  L.  Sari,  A.  Romadloni,  dan  R.  Listyaningrum,  "Penerapan  Data  Mining  dalam  Analisis Prediksi Kanker Paru Menggunakan Algoritma Random Forest," Infotekmesin , vol. 14, no. 1, hal. 155-162, 2023.
[24] R. Mohammed, J. Rawashdeh, dan M. Abdullah, "Machine Learning With Oversampling And Undersampling Techniques: Overview Study And Experimental Results," dalam 2020 11th International Conference On Information And Communication Systems (ICICS) , hal. 243-248.