## PENGELOMPOKAN KASUS PENYAKIT MALARIA BERDASARKAN KABUPATEN DI PROVINSI JAWA BARAT DENGAN ALGORITMA K-MEDOIDS
Deri Nur Alamsyah, Riri Narasati, Dodi Solihudin, Ahmad Rifa’i Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa Barat derinuralamsyah2001@gmail.com

## ABSTRAK
Penyakit  malaria,  disebabkan  oleh  parasit  dari  genus  Plasmodium  melalui  gigitan  nyamuk  Anopheles Dampaknya melibatkan peningkatan kematian pada kelompok rentan seperti bayi, anak di bawah lima tahun, dan ibu melahirkan, sambil merugikan produktivitas kerja dan mengancam citra politis negara. Penderita utamanya berasal dari daerah pedesaan dan ekonomi lemah. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi tingkat keparahan kasus  malaria berdasarkan provinsi  menggunakan teknik data  mining K-medoids dengan aplikasi RapidMiner. Dari hasil analisis, 24 provinsi teridentifikasi dengan tingkat penyakit malaria tertinggi, termasuk di jawa barat Rekomendasi  diberikan  agar  pemerintah  memberikan  perhatian  khusus  pada  provinsi-provinsi  ini  untuk mendukung  upaya  penanggulangan  penyakit  malaria.  Tujuan  dan  manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  untuk memberikan  pengetahuan  mengenai  hasil  dari  analisis  menggunakan  metode k-medoids selain  itu  untuk memberikan kontribusi dalam mendalami pengelompokan pada kasus penyakit malaria di kabupaten berdasarkan provinsi.
Kata kunci :  Data Mining, K – Medoids, RapidMiner, Penyakit Malaria, Anopheles, Plasmodium

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit malaria merupakan salah satu tantangan utama dalam bidang kesehatan global. dengan dampak khususnya dirasakan di negara-negara tropis. Provinsi Jawa  Barat,  sebagai  bagian  dari  wilayah  yang  rentan terhadap  penyakit  ini,  tidak  terkecuali  dari  masalah kesehatan  serius  yang  diakibatkan  oleh  malaria. Seiring  dengan  kemajuan  teknologi  informasi, penerapan  data  mining  muncul  sebagai  alat  yang potensial untuk mengatasi kompleksitas dalam analisis penyakit  menular,  termasuk  malaria.  Penelitian  ini menjawab  panggilan  untuk  memanfaatkan  kekuatan data mining dalam pemahaman dan pengelolaan kasus penyakit malaria di tingkat kabupaten di Provinsi Jawa Barat.
Provinsi  Jawa  Barat  memiliki  karakteristik geografis dan demografis yang bervariasi, menciptakan  tantangan  unik  dalam  penanganan penyakit  ini.  Dengan  memfokuskan  penelitian  pada tingkat  kabupaten,  kami  berusaha  mendapatkan wawasan  yang  lebih  mendalam  tentang  sebaran geografis  penyakit  malaria  dan  faktor-faktor  yang mungkin  memengaruhi  penyebarannya.  Hal  ini penting  untuk  memberikan  dasar  yang  kuat  bagi kebijakan kesehatan yang dapat diadaptasi dan respons yang cepat terhadap perubahan epidemiologi di tingkat lokal.
Algoritma  K-medoids  dipilih  sebagai  metode analisis utama dalam penelitian ini karena kemampuannya dalam mengelompokkan data menjadi kelompok-kelompok yang signifikan berdasarkan pola yang  ada[1].  Berdasarkan  penelitian  terdahulu  dari Paper  1  yang  di  lakukan  [2] “Pemanfaatan  algoritma k-medoids  untuk  klustering  kecambah  kelapa  sawit “membahas tentang Tujuan untuk menganalisis faktor internal  dan  eksternal  yang  memengaruhi  pemasaran
kecambah  kelapa  sawit  serta  menentukan  strategi prioritas  untuk  pemasaran.  Mereka  menggunakan algoritma pengelompokkan K-medoids untuk menganalisis kecambah kelapa sawit dan menemukan bahwa  algoritma  tersebut  berhasil  mengelompokkan kecambah  ke  dalam  tiga  kategori:  sangat  baik,  baik, dan kurang baik.
Dengan  menerapkan  algoritma  ini  pada  data kasus  penyakit  malaria  di  berbagai  kabupaten, diharapkan  kita  dapat  mengidentifikasi  pola-pola tertentu  yang  dapat  menjadi  dasar  bagi  tindakan pencegahan  yang  lebih  terarah.  Penggunaan  data mining  dalam  konteks  ini  juga  memungkinkan  kita untuk  memanfaatkan  informasi  yang  mungkin  tidak terlihat  dengan  jelas  melalui  metode  analisis konvensional.
Selain  itu,  penelitian  ini  diarahkan  untuk membuka  pintu  menuju  pengembangan  model prediktif  yang  lebih  canggih,  memanfaatkan  data historis  untuk  meramalkan  potensi  penyebaran penyakit  malaria  di  masa  depan.  Dengan  begitu, penelitian ini tidak hanya mengeksplorasi kondisi saat ini tetapi juga memberikan kontribusi pada pengembangan  strategi  jangka  panjang  dalam menghadapi tantangan kesehatan masyarakat. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  algoritma K-Medoids  dalam  klasterisasi.  Yang  terdiri  dari penerapan analisis data dan penemuan algoritma yang menghasilkan  enumerasi  tertentu  terhadap  pola  pada data.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining Data mining adalah istilah yang digunakan untuk menemukan informasi yang tersembunyi di database. Penambangan data adalah proses semi-otomatis yang
menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin untuk mengekstraksi dan  mengidentifikasi  informasi  yang  berpotensi berguna  dan  berguna  yang  disimpan  dalam  database besar [3].

## 2.2. Clustering
Clustering adalah proses pengelompokan data ke dalam sebuah cluster, sehingga berisidata yang semirip mungkin dan berbeda dengan objek cluster lainnya [4].

## 2.3. Algoritma K-medoids
Algoritma k-medoids merupakan metode berbasis partisi yang menggunakan objek representatif yang  disebut  medoids  sebagai  titik  pusat  atau centroid[5].

## 2.4. Davies Bouldin Index
DBI yang diperoleh adalah 0,626 seperti terlihat pada Gambar 4 tampilan uji performance di atas. Dari nilai  ini,  evaluasi  Cluster  adalah  baik,  karena mendekati  nol.  Semakin  kecil  DBI,  maka  evaluasi terhadap Cluster dikatakan baik [6].

## 2.5. Knowledge Discovery in Database
KDD merupakan proses dari menggunakan data mining  untuk  mencari  informasi-informasi  yang berharga, pola yang ada di dalam data, yang melibatkan  algoritme  untuk  mengidentifikasi  pola pada data [7]

## 2.6. Penyakit Malaria
Malaria adalah penyakit mematikan yang menjadi  masalah  di  berbagai  negara.  Metode  yang paling umum untuk mendeteksi malaria adalah dengan memeriksanya  secara  manual,  yang  memakan  waktu [8].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  untuk  memecahkan masalah  yang  ada  bertujuan  untuk  menunjukan bagaimana sebuah model data mining dapat digunakan untuk  mengetahui  hasil  pengelompokan  kabupaten dan  kota  melalui  penerapan  algoritma  k-medoids. Adapun  untuk  tahap  metode  penelitian  ini  dimulai dengan  identifikasi  masalah,  pengumpulan  data, analisis  data  dengan  data  mining,  dan  melakukan evaluasi.
Data pada penelitian ini di ambil dari Open Data Jabar  Badan  Provinsi  Jawa  Barat  pada  tanggal  29 November  2023  yang  mencakup  informasi  tentang Kasus  Penyakit  Malaria  di  Provinsi  Jawa  Barat  pada tahun 2016-2022 dengan total 6 variabel. Analisis data menggunakan teknik KDD (Knowledge Discovery in Databases)  untuk  mengelompokan  kasus  penyakit malaria berdasarkan kabupaten di provinsi jawa barat dengan  algoritma  k-medoids  dapat  melibatkan beberapa  langkah  penting.  Berikut  adalah  panduan langkah  demi  langkah  untuk  melakukan  analisis tersebut:

## 3.1. Data Selection
Data Selection adalah proses pemilihan (sampling)  data  dari  suatu  dataset  yang  harus dilakukan  sebelum  data  mining  di  KDD.  Data pemrosesan  pesan  disimpan  dalam  file  terpisah  dari database aplikasi.

## 3.2. Data Preprocessing
Data  preprocessing  adalah  teknik  penambangan data. Sebelum tahap konstruksi. pertama, data mentah diproses.  Preprocessing  data  atau  data  preprocessing dilakukan dengan menghilangkan pesan error.

## 3.3. Transformation
Transformasi data digunakan dalam pemrosesan data untuk mengubah data menjadi format yang sesuai [9].  Banyak  teknik  transformasi  data  termasuk normalisasi, pemilihan atribut, dan diskritisasi.

## 3.4. Data Mining
Sebuah  proses  di  mana  berbagai  teknik digunakan  untuk  mengekstraksi  pola  potensial  dari data yang berguna.

## 3.5. Interpretation/Evalution
Langkah  ini  melibatkan  pemeriksaan  apakah model  atau  data  yang  dihasilkan  konsisten  dengan informasi atau asumsi sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data Selection
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  di peroleh dari open data jabar dengan dari tahun 2016- 2022 seperti pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Data Jawa Barat tTahun 2016-2022
no kode_p rovinsi nama_provinsi kode_kabup aten_kota
nama_kabupaten_kota
jumlah_kas us satuan  tahun 1 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 0 ORANG  2016 2 32 JAWA BARAT 3202 KABUPATEN SUKABUMI 66 ORANG  2016 3 32 JAWA BARAT 3203 KABUPATEN CIANJUR 0 ORANG  2016 4 32 JAWA BARAT 3204 KABUPATEN BANDUNG 1 ORANG  2016 5 32 JAWA BARAT 3205 KABUPATEN GARUT 5 ORANG  2016 6 32 JAWA BARAT 3206 KABUPATEN TASIKMALAYA 59 ORANG  2016 7 32 JAWA BARAT 3207 KABUPATEN CIAMIS 0 ORANG  2016 8 32 JAWA BARAT 3208 KABUPATEN KUNINGAN 0 ORANG  2016 9 32 JAWA BARAT 3209 KABUPATEN CIREBON 11 ORANG  2016
no kode_p rovinsi nama_provinsi kode_kabup aten_kota nama_kabupaten_kota jumlah_kas us satuan  tahun 10 32 JAWA BARAT 3210 KABUPATEN MAJALENGKA 0 ORANG  2016 … … …. … … … … … 189 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 0 ORANG  2022
Penulis  memilih  data  yang  diperlukan,  dan kemudian  data  tersebut  disesuaikan  sesuai  dengan kebutuhan.  Data  penelitian  terdiri  dari  8  atribut, dengan  total  27  daftar.  Data  yang  akan  digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut.

## 4.2. Prepocessing
Preprocessing  data  dilakukan,  yang  berarti membersihkan data yang hilang atau kosong sebelum melanjutkan  proses.  Ini  karena  data  yang  digunakan peneliti  tidak  memiliki  data  yang  hilang  atau  kosong yang dapat dilihat pada gambar di bawah ini.
Gambar 1. Missing Value dataset Penelitian

## 4.3. Transformation
Pada  tahap  ini,  proses  transformasi  data dilakukan untuk menyediakan format yang tepat untuk digunakan  dalam  proses  data  mining.  Tujuannya adalah  untuk  memudahkan  koordinasi data  yang diproses oleh algoritma dan alat yang digunakan dalam penelitian, yaitu rapidminer.
Tabel 2. Tahap Transformasi Kabupaten Kota Kasus 2016 Kasus 2017 Kasus 2018 Kasus 2019 Kasus 2020 Kasus 2021 Kasus 2022 KABUPATEN BOGOR 0 0 7 9 6 5 11 KABUPATEN SUKABUMI 66 4 36 43 11 7 28 KABUPATEN CIANJUR 0 2 0 0 3 3 2 KABUPATEN BANDUNG 1 1 9 0 2 12 7 KABUPATEN GARUT 5 5 0 5 3 3 9 KABUPATEN TASIKMALAYA 59 33 27 20 7 15 29 KABUPATEN CIAMIS 0 3 8 3 1 2 1 KABUPATEN KUNINGAN 0 0 3 1 0 0 1 KABUPATEN CIREBON 11 9 18 5 3 3 3 … 0 0 0 0 0 2 KOTA BANJAR 0 4 0 0 0 0 0
Pada tabel diatas menunjukan tahap transformasi, atribut periode digantikan oleh atribut nomer. Namun, karena  data  yang  akan  diproses  untuk  data  mining sudah  dalam  format  yang  tepat  di  bawah  ini merupakan tabel hasil transformasi.

## 4.4. Data Mining
Langkah yang dilakukan adalah mengkonfigurasi algoritma  dengan  mengatur  parameter  seperti  jumlah cluster (K). Clustering menghasilkan pengelompokan data produksi yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi  wilayah  dengan  tingkat  produksi rendah, sedang, dan tinggi.  Operator yang digunakan untuk  menentukan  cluster  penyakit  malaria  di  Jawa Barat  antara  lain  adalah  atribut  “Read  Excel”  yang
digunakan untuk membaca data utama, atribut “Select Attribute” yang digunakan untuk memilih subset dari kumpulan  sampel,  dan  lain-lain.  Atribut  Set  Role digunakan  untuk  menghapus  atribut  dan  menentukan peran  atau  tipe  data  suatu  atribut  dalam  suatu kumpulan data. Atribut operator pengelompokan yang mengklasifikasikan  data  ke  dalam  nilai  yang  telah ditentukan  dan  fungsi  kinerja  yang  digunakan  untuk mengevaluasi kinerja model memberikan daftar tujuan kinerja tergantung pada tugas yang ditentukan. Contoh model cluster K-medoids ditunjukkan pada gambar di bawah.
Gambar 2. model cluster K-medoids
Hasil  proses  gambar  di  atas  dapat  di  lihat  pada gambar berikut.
Gambar  di  atas  menunjukkan cluster yang digunakan pada dari tahun 2016 - 2022 terdiri dari tiga item . Cluster pertama  berisi  1  elemen , cluster kedua berisi  26  elemen . Hasil  proses  cluster  menghasilkan centroid seperti pada gambar di bawah.
Gambar 3. Proses Cluster
Pada tahun 2022, terdapat 1 kota pada cluster 0, pada cluster 1 terdapat 26 kota, sehingga totalnya ada 27.
Tabel 3. Hasil Analisis Cluster Penyakit Malaria Di Provinsi Jawa Barat
Cluster 0 01.Kota Depok Cluster 1 01.Kabupaten Bogor 02.Kabupaten Sukabumi 03.Kabupaten Cianjur 04.Kabupaten Bandung 05.Kabupaten Garut 06.Kabupaten Tasikmalaya 07.Kabupaten Ciamis 08.Kabupaten Kuningan 09.Kabupaten Cirebon 10.Kabupaten Majalengka
11.Kabupaten Sumedang
12.Kabupaten Indramayu 13.Kabupaten Subang 14.Kabupaten Purwakarta
15.Kabupaten Karawang 16.Kabupaten Bekasi
17.Kabupaten Bandung
Barat
18.Kabupaten
Pangandaran 19. Kota Bogor
20.Kota Sukabumi 21.Kota bandung 22.Kota Cirebon
23.Kota Bekasi 24.Kota Cimahi 25.Kota Tasikmalaya 26.Kota Banjar
Tabel di atas menunjukan hasil analisis cluster penyakit malaria di provinsi jawa barat.
Tabel 4. hasil Davis-Bouldin Index (DBI) Percobaan Jumlah Cluster Nilai DBI 1 2 0.090 2 3 0.651 3 4 1.313 4 5 1.190
Tabel  di  atas  menunjukan  hasil  Davis-Bouldin Index (DBI) dimana tabel tersebut menunjukkan hasil untuk nilai k = 2 yaitu 0.090 maka nilai k dipilih pada percobaan  kedua  dan  nilai  k  =  2  dipilih  pada percobaan.
Gambar 3. hasil dbi dari cluster kedua
Gambar di atas menunjukan hasil dbi dari cluster kedua,  dua  cluster  digunakan  dalam  penelitian  ini karena  semakin  kecil  nilai  DBI  maka  cluster  yang dihasilkan akan semakin optimal[10].
Setelah  menerapkan  algoritma  k-medoids  pada pengelompokan  kabupaten  dan  kota  berdasarkan penyakit  malaria,  diperoleh  hasil  cluster  dengan  tiga cluster pada tahun 2022.Artinya, klaster 0 memiliki 1 kota, dan cluster 1 memiliki 26 kabupaten.
Pada  Cluster  0  Dicirikan  oleh  rata  rata  pada  14 kasus di tahun 2016, 8 kasus di tahun 2017, 0 kasus di tahun 2018, 3 kasus di tahun 2019, 187 kasus di tahun 2020, 19 kasus di tahun 2021, dan 209 kasus di tahun 2022.
Dan Pada Cluster 1 Dicirikan oleh rata rata pada 4  kasus  di  tahun  2017  sedangkan  pada  tahun2016, 2018 dan seterusnya hanya ada pada rata-rata 0 kasus

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  menerapkan  algoritma  k-medoids  pada pengelompokan  kabupaten  dan  kota  berdasarkan penyakit  malaria,  diperoleh  hasil  cluster  dengan  dua cluster. masing-masing cluster memiliki 0 memiliki 1 anggota,  cluster  1  memiliki  26  anggota.  Hasil pengelompokan  menunjukan  adanya  2  cluster,  yaitu
cluster  0  terdiri  dari  1  kabupaten  yaitu  kabupaten depok, cluster 1 terdiri dari 26 kabupaten diantaranya Bogor, Sukabumi, Cianjur, Bandung, Garut, Tasikmalaya, Ciamis,
Kuningan, Cirebon,
Majalengka, Sumedang, Indramayu, Subang, Purwakarta,  Karawang,  Bekasi,  Bandung  Barat  dan Pangandaran. 3.  Cluster  0  masuk  dalam  Tingkat kasus  malaria  tertinggi  dengan  jumlah  rata-rata  209 kasus  oleh  karena  itu  pemerintah  harus  memberi perhatian lebih, cluster 1 masuk dalam Tingkat malaria sedang  dengan  jumlah  rata-rata  4  kasus  malaria  oleh karena  itu  pemerintah  tetap  harus  memberikan perhatian untuk mengurangi kasus malaria.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Arminarahmah,  A.  G.  Daengs,  J.  Tata Hardinata, and I. Kalimantan Muhammad Arsyad Al  Banjari,  “Klusterisasi  Impor  Beras  Di Indonesia Menurut Negara Asal Utama Menggunakan  Algoritma  K-Medoids,” J.  Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 793– 801, 2023, [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/juras ik
[2]  S.  Nuraini,  I.  Gunawan,  and  W.  Saputra, “Utilization  of  K-Medoids  Algorithm  for Klustering  of  Oil  Palm  Sprouts,” JOMLAI  J. Mach. Learn. Artif. Intell. , vol. 1, no. 1, pp. 11– 22, 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i1.160.
[3]  Agung  Nugraha,  Odi  Nurdiawan,  and  Gifthera Dwilestari, “Penerapan Data Mining Metode K- Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko  Yana  Sport,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 1–7, 2022.
[4]  D.  Nasution,  S.  Solikhun,  and  D.  Nasution, “Penerapan K-Medoids Dalam
Mengelompokkan  Produksi  Padi  Di  Indonesia Pada  Masa  Pandemi  Covid-19,” Pros.  Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 26–35, 2022, [Online]. Available:
https://tunasbangsa.ac.id/seminar/index.php/sen aris/article/view/205%0Ahttps://tunasbangsa.ac. id/seminar/index.php/senaris/article/download/2 05/206
[5]  R.  N.  Ibrahim  and  M.  N.  Hayati,  “Penerapan Algoritma  K-Medoids  pada  Pengelompokan Wilayah  Desa  atau  Kelurahan  di  Kabupaten Kutai Kartanegara,” J. EKSPONENSIAL , vol. 11, no.  2,  pp.  153–158,  2020,  [Online].  Available: http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/expon ensial/article/view/658
[6]  Luth Fimawahib, Imam Rangga Bakti, and Asep Supriyanto,  “Algoritma  K-Medoids  untuk Pengelompokan Produksi Padi dan Beras sebagai Upaya  Optimalisasi  Ketahanan  Pangan  di Provinsi Riau,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol.  8,  no.  2,  pp.  13–24,  2022,  doi: 10.33372/stn.v8i2.877.
[7]  F.  Amelia,  I.  Iskandar,  S.  Kurnia  Gusti,  and  E. Haerani,  “Krea-tif:  jurnal  teknik  informatika clustering keluarga miskin desa bina baru dengan metode  k-medoids,” Krea-Tif  J.  Tek.  Inform. , vol.  11,  no.  1,  pp.  1–13,  2023,  doi: 10.32832/krea-tif.v11i1.14104.
[8]  Y.  Yohannes,  S.  Devella,  and  K.  Arianto, “Deteksi  Penyakit  Malaria  Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis
Saliency,” JUITA J. Inform. , vol. 8, no. 1, p. 37, 2020, doi: 10.30595/juita.v8i1.6671.
[9]  M.  Akbar  and  Y.  Rahmanto,  “Desain  Data Warehouse  Penjualan  Menggunakan  Nine  Step Methodology  Untuk  Business  Intelegency  Pada Pt  Bangun  Mitra  Makmur,” J.  Inform.  dan Rekayasa  Perangkat  Lunak ,  vol.  1,  no.  2,  pp. 137–146, 2020, doi: 10.33365/jatika.v1i2.331.
[10]  B. E. Adiana, I. Soesanti, and A. E. Permanasari, “Analisis  Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan Kombinasi Rfm Model Dan Teknik Clustering,” J.  Terap.  Teknol.  Inf. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  23–32, 2018, doi: 10.21460/jutei.2018.21.76.