## Penerapan Normalisasi Data Metode Decimal Scaling Dan Metode K-Means Dalam Mengelompokkan Kasus Demam Berdarah
Ila Yati Beti 1* , Hengki Juliansa 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Informatika, Universitas Dehasen Bengkulu, Bengkulu, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika, Politeknik Sekayu, Musi Banyuasin, Indonesia Email: 1,* Ilayb@unived.ac.id, 2 hengki.juliansa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: Ilayb@unived.ac.id
Abstrak− Demam berdarah, disebabkan oleh virus yang ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus, terus menunjukkan tren peningkatan kasus yang mengkhawatirkan. Meskipun upaya-upaya pencegahan dan pengendalian telah diterapkan secara luas, peningkatan ini menimbulkan kekhawatiran serius di kalangan para ahli kesehatan masyarakat dan pemerintah. Penyebab dari peningkatan kasus demam berdarah tahun 2024 ini dapat bervariasi, termasuk perubahan iklim yang mempengaruhi persebaran nyamuk pembawa virus, urbanisasi yang meningkatkan habitat nyamuk, dan perubahan perilaku manusia yang mempengaruhi tingkat kebersihan lingkungan. Namun, data tersebut seringkali tersebar dan memiliki skala yang berbeda-beda, sehingga sulit untuk langsung dianalisis. Analisis data kasus demam berdarah menjadi penting untuk memahami pola penyebaran penyakit dan mengambil langkah- langkah pencegahan dengan metode Decimal Scaling dan pengelompokkan data dengan metode K-Means membantu dalam memahami pola-pola kasus demam berdarah. Dimana metode Decimal Scaling untuk menghasilkan data yang lebih baik dan seimbang. Setelah data   ternormalisasi   maka   proses   selanjutnya   menggali   informasi   data demam berdarah  dengan menerapkan  pengelompokan data mining  menggunakan  Metode K-Means. Berdasarkan hasil pengujian hasil cendroit dimana cluster 0 memiliki nilai yang lebih besar pada masing-masing nilai grade demam berdarah yang terlihat pada gambar 4 sehingga didapatkan hasil pengujian dengan jumlah sampel sebanyak 197 data uji dari tahun 2019 sampai tahun 2023 dengan 2 jumlah cluster dimana cluster 0 memiliki 81 anggota dan cluster  1  memiliki  115  anggota. Sehingga dapat disimpulkan  yang  mendapatkan prioritas  penanganan yang  lebih  utama  pada  pada kelompok cluster C0.
Kata Kunci: Demam Berdarah; Data Mining; Normalisasi Data; Decimal Scaling; K-Means
Abstract− Dengue fever, caused by a virus transmitted through the bite of Aedes aegypti and Aedes albopictus mosquitoes, continues to show an alarming trend of increasing cases. Although prevention and control efforts have been widely implemented, this increase is raising serious concerns among public health experts and governments. The causes of the increase in dengue fever cases in 2024 may vary, including climate change which affects the distribution of mosquitoes that carry the virus, urbanization which increases mosquito habitat, and changes in human behavior that affect the level of environmental cleanliness. However, this data is often scattered and has different scales, making it difficult to directly analyze. Data analysis of dengue fever cases is important to understand the pattern of disease spread and take preventive steps using the Decimal Scaling method and grouping data using the K-Means method helps in understanding patterns of dengue fever cases. Where is the Decimal Scaling method to produce better and balanced data. After the data is normalized, the next process is to explore information on dengue fever data by applying data mining grouping using the K-Means method. Based on the results of the cendroit test results where cluster 0 has a greater value for each dengue fever grade value as seen in Figure 4, the test results were obtained with a total sample of 197 test data from 2019 to 2023 with 2 number of clusters where cluster 0 has 81 members and cluster 1 has 115 members. So it can be concluded that those who get priority for treatment are more important in the C0 cluster group.
Keywords: Dengue Fever; Data Mining; Data Normalization; Decimal Scaling; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Demam  berdarah  adalah  penyakit  yang  disebabkan  oleh  infeksi  virus  yang  ditularkan  melalui  gigitan  nyamuk  Aedes aegypti dan Aedes albopictus [1] [2]. Penyakit ini merupakan masalah kesehatan masyarakat yang serius di banyak negara tropis dan subtropis di seluruh dunia, termasuk di Indonesia. Pada tahun 2024 telah menjadi saksi dari tantangan yang terus  berkembang  dalam  penanggulangan  penyakit  demam  berdarah  di  Indonesia.  Demam  berdarah,  disebabkan  oleh virus yang ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus, terus menunjukkan tren peningkatan kasus  yang  mengkhawatirkan.  Meskipun  upaya-upaya  pencegahan  dan  pengendalian  telah  diterapkan  secara  luas, peningkatan ini menimbulkan kekhawatiran serius di kalangan para ahli kesehatan masyarakat dan pemerintah.
Penyebab dari peningkatan kasus demam berdarah tahun 2024 ini dapat bervariasi, termasuk perubahan iklim yang mempengaruhi  persebaran  nyamuk  pembawa  virus,  urbanisasi  yang  meningkatkan  habitat  nyamuk,  dan  perubahan perilaku manusia yang mempengaruhi tingkat kebersihan lingkungan. Sebagai respons terhadap peningkatan ini, perlu dilakukan  analisis  mendalam  untuk  memahami  pola-pola  dan  faktor-faktor  yang  berkontribusi  terhadap  penyebaran penyakit ini. Pada beberapa kasus demam berdarah, data yang terkait dengan faktor-faktor penyebab dan karakteristik pasien dapat menjadi sangat penting untuk analisis dan pengambilan keputusan. Namun, data tersebut seringkali tersebar dan memiliki skala yang berbeda-beda, sehingga sulit untuk langsung dianalisis. Analisis data kasus demam berdarah menjadi  penting  untuk  memahami  pola  penyebaran  penyakit  dan  mengambil  langkah-langkah  pencegahan  yang  tepat salah satunya dengan memanfaatkan Data Mining.
Data  mining  adalah  proses  pengolahan  data  yang  bertujuan  untuk  menggali  informasi  yang  tersimpan  dalam dataset.  Informasi  yang  ditemukan  melalui  penggalian  data  ini  dapat  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan.  Data mining merupakan sebuah teknik atau bidang ilmu yang relevan dalam berbagai disiplin pengetahuan yang terkait dengan pengolahan  data[3][4][5].  Dalam  megnalisis  data  kasus  demam  berdarah  dengan  memanfaatkan  data  mining  perlu

## Ila Yati Beti, Penerapan Normalisasi Data Metode Decimal Scaling Dan Metode K-Means Dalam Mengelompokkan Kasus Demam Berdarah
dilakukan  analisis  mendalam  untuk  memahami  pola-pola  dan  faktor-faktor  yang  berkontribusi  terhadap  penyebaran penyakit  ini.  Sehingga diperlukan data  yang baik dan  akurat,  maka dilakukan  normalisasi  data  agar memperoleh data yang  lebih  akurat.  Dimana  data  kasus  demam  berdarah  dapat  dikelompokkan  dengan  tepat,  maka  harus  dilakukan normalisasi data. Normalisasi data adalah proses yang memastikan rentang nilai dari beberapa variabel menjadi seragam, tanpa ada yang terlalu besar atau terlalu kecil, sehingga mempermudah analisis statistik[6]. Salah satu teknik normalisasi yang  umum  digunakan  adalah  Metode  Decimal  Scaling,  yang  merupakan  suatu  cara  untuk  mentransformasikan  data dengan normalisasi guna memastikan rentang nilai pada setiap atribut menjadi seragam dengan skala tertentu, dengan menggeser nilai desimal dari data sesuai kebutuhan[7]. Hal ini bertujuan untuk menghasilkan data yang lebih baik dan seimbang. Setelah   data   ternormalisasi   maka   proses   selanjutnya   menggali   informasi   data  demam berdarah dengan menerapkan  pengelompokan data mining  menggunakan  Metode K-Means.  Metode K-Means adalah merupakan algoritma yang diterapkan dalam proses pengelompokan data atau clustering [8][9]. Tujuan dari penerapan algoritma ini adalah  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  kluster  atau  partisi,  dengan  maksud  untuk  mengidentifikasi informasi yang terkandung dalam setiap kelompok. Penerapan metode K-Means membantu mengidentifikasi pola-pola dalam kasus demam berdarah, seperti pola penyebaran geografis dan karakteristik demografis pasien.
Terdapat penelitian terkait yang mendukung penelitian ini, seperti penelitian yang dilakuak oleh Soeb Aripin, dkk pada tahun 2023 tentang penanganan  kasus Demam Berdarah dengan Metode  K-Medoids  Clustering   diperoleh  72 anggota  dan  rendah  28 anggota berdasarkan kalter penyakit DBD [10]. Penelitian yang dilakukan Muhammad Rafli Kusnaidi,dkk pada tahun 2022 tentang penerapan normalisasi data untuk mengelompokan data mahasiswa  menggunkan metode  K-Means dalam menetukan prioritas bantuan UKT berhasil diterapkan dengan sampel data yang terdiri dari 22 orang terdapat 3 cluster dimana jumlah cluster 0 cluster 1 dan cluster 3  dan yang medapat prioritas yaitu cluster 0 [11]. Penelitian yang dilakukan Daniel Tunggono Saputro dan Wida Pesah Sucihermayanti pada tahun 2021 tentang klaterisasi tingkat kesehatan bayi dan balita  menggunakan K-Means mendapatkan tiga klaster meliputi tingkat kesehatan tinggi, sedang dan rendah [12]. Penelitian yang dilakukan. Darnisa Azzahra Nasution dkk pada tahun 2019 tentang perbandingan normalisasi data menyimpulkan terdapat tiga cara yang dilakukan dalam transformasi data dengan normalisasi, yaitu min- max normalization, z-score normalization, dan decimal scaling bahwa akurasi terbaik terletak pada dataset wine yang telah dinormalisasi menggunakan metode min-max normalization[7].
Berdasarkan masalah dan penelitian terdahulu yang menjadi acuan, penelitian ini memiliki tujuan untuk melihat pengaruh    normalisasi  data  dengan  metode  Decimal  Scaling  untuk  menyamakan  skala  data  sehingga  perbedaan  skala tidak  memengaruhi  analisis.  Sedangkan,  pengelompokkan  menggunakan  metode  K-Means  membantu  untuk mengidentifikasi penyakit demam berdarah dengan cara membantu mengelompokan kasus demam berdarah

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada bagian  tahapan penelitian dalam penerapan normalisasi data metode Decimal Scaling dan metode K-Means dalam mengelompokkan  kasus Demam Berdarah dilakukan beberapa tahapan penelitian seperti dibawah ini:
a. Identifikasi masalah, pada tahapan ini dilakukan untuk mengetahui permasalahan dan metode yang digunakan pada penelitian ini.
b. Studi literatur, ditahap ini penulis mempelajari beberapa kajian literatur terkait dengan penelitian yang telah dibuat oleh  beberapa  orang  sebelumnya  termasuk  juga  mempelajari  jurnal-jurnal  atau  buku-buku  yang  berkaitan  dengan demam berdarah, data mining, normalisasi data metode Decimal Scaling dan metode K-Means.
c. Analisa masalah, pada tahap analisa ini penulis melakukan pengumpulan data, mempelajari dan melakukan perumusan demi mendukung penelitian ini dalam melakukan proses pengolahan data.
d. Penerapan  metode,  tahap  ini merupakan  tahap  pengelompokan  data  mahasiswa  dengan   metode  K-Medoids    yang dimana hasil akhir dari penelitian ini menghasilkan mengelompokkan  kasus Demam Berdarah.
e. Pengujian   merupakan  suatu  cara  atau  teknik  untuk  menentukan  data  uji  yang  dapat  menguji  secara lengkap dan  memiliki  kemungkinan  yang  tinggi  untuk  menemukan  masalah  yang  dimana  pada  penelitian  ini   diuji menggunakan  Aplikasi  Rapid  Miner  dengan  berapa  jumlah  cluster  yang  perlu dimasukkan dan  hanya  memiliki atribut  bertipe  numeric  dengan    mengelompokkan  data  clustering    setiap  dusun  yang  mengalami  penyakit  demam berdarah.
f. Laporan penelitian bertujuan untuk  Menemukan  hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh peneliti    tersebut.   Pada  penelitian    ini   harus   dihasilkan  pengelompokan    penanganan   demam   berdara dengue menggunakan  normalisasi data metode Decimal Scaling dan metode K-Means untuk  melakukan  penanganan  demam berdarah  pada  tahun  yang  memiliki  tingkat  tertinggi  yang mengalami penyakit demam berdarah
Berdasarkan tahapan penelitian diatas  dapat digamabarkan dalam bentuk diagram sebagai berikut ini:
Ila Yati Beti, Penerapan Normalisasi Data Metode Decimal Scaling Dan Metode K-Means Dalam Mengelompokkan Kasus Demam Berdarah
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Demam Berdarah
Demam berdarah merupakan sebuah  penyakit yang tersebar luas di Indonesia dan disebabkan oleh virus Dengue yang ditularkan oleh nyamuk Aedes dan Aedes Albocpictus kepada manusia melalui gigitannya. Kejadian demam berdarah juga  dipengaruhi  oleh  faktor  iklim  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  dan  perkembangan  nyamuk  Aedes  dan  Aedes Albocpictus  [13][14].  Penyakit  demam  berdarah  memiliki  tingkatan  keparahan  yang  bervariasi,  mulai  dari  derajat  1 hingga 4 yaitu[10]:
a. DBD grade I : demam disertai 2 atau lebih tanda : sakit kepala, nyeri di belakang bola mata, pegal pegal dan nyeri sendi dengan uji bendung positif.
b. DBD grade II : gejala diatas disertai perdarahan spontan seperti bintik  bintik  merah di kulit, mimisan, perdarah gusi, muntah darah atau berak hitam.
c. DBD grade III : gejala diatas disertai kegagalan sirkulasi (kulit dingin dan lembab serta gelisah)
d. DBD grade IV: Renjatan/ syok berat dengan tekanan darah dan nadi tidak terukur

## 2.3 Normalisasi Data
Normalisasi data adalah proses yang memastikan rentang nilai dari beberapa variabel menjadi seragam, tanpa ada yang terlalu  besar  atau  terlalu  kecil,  sehingga  mempermudah  analisis  statistik  Tujuannya  adalah  untuk  menghilangkan perbedaan skala antar atribut atau variabel dalam dataset, sehingga memungkinkan perbandingan yang adil antara atribut- atribut tersebut. Dengan normalisasi data, nilai-nilai yang awalnya memiliki rentang yang berbeda-beda akan disesuaikan menjadi rentang yang serupa[15][16].

## 2.4 Metode Decimal Scaling
Metode  Decimal  Scaling  merupakan  suatu  cara untuk  mentransformasikan data  dengan normalisasi  guna  memastikan rentang nilai pada setiap atribut menjadi seragam dengan skala tertentu, dengan menggeser nilai desimal dari data sesuai kebutuhan. Hal ini bertujuan untuk menghasilkan data yang lebih baik dan seimbang. Metode decimal scalling bekerja dengan  cara  menggeser  titik  desimal  pada  nilai  data[17].  Banyaknya  penggeseran  titik  desimal  bergantung  pada  nilai maksimum absolut dari masing-masing fitur data atau variabel. Decimal  scalling  digunakan  ketika  nilai  berada  dalam rentang  logaritmik,  misalnya  rentang  suatu  nilai  adalah antara 0 dan 1 sedangkan nilai lain pada rentang 0 dan 1000. Adapun rumus decimal scalling adalah sebagai berikut[11] :
Newdata i = data/i (1) Keterangan :
Newdata  : Data hasil normalisasi I : Adalah nilai max dari kriteria
2.5 Metode K-Means
Mulai
Identifikasi Masalah
Studi Literatur Analisa Masalah Penerapan Metode Pengujian Selesai Laporan Penelitian

## Ila Yati Beti, Penerapan Normalisasi Data Metode Decimal Scaling Dan Metode K-Means Dalam Mengelompokkan Kasus Demam Berdarah
Metode K-Means adalah merupakan algoritma yang diterapkan dalam proses pengelompokan data atau clustering. Data yang termasuk dalam satu kelompok harus memiliki jarak yang paling pendek, kriteria, kondisi, atau karakteristik yang serupa atau hampir serupa satu sama lain[18][19][20]. Algoritma K-Means memiliki kemampuan untuk mengelompokkan objek yang memiliki kesamaan. Berikut adalah tahapan-tahapan dalam melakukan pengelompokan data menggunakan Algoritma K-Means[11]: a. Menyiapkan sampling data
b. Menentukan jumlah cluster
c. Menentukan nilai centroid/titik pusat
d. Menghitung jarak masing-masing centroid
e. Mengelompokan data berdasarkan jarak terpendek
Untuk  Menentukan  jarak  masing-masing centroid berdasarkan  jarak  terpendek menggunakan model Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut:
𝑑 𝑖𝑗 = √(𝑥 1𝑖 − 𝑥 1𝑗 ) 2 + (𝑥 2𝑖 − 𝑥 2𝑗 ) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑘𝑖 − 𝑥 𝑘𝑗 ) 2 (2)
Keterangan: d ij : Jarak dari data ke i ke pusat cluster j x 1i : Data dari ke − i pada atribute data ke−k x 1j : Data dari ke − j pada atribute data ke−k

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan
Dalam  mengelompokkan  kasus  Demam  Berdarah  dilakukan  dengan  normalisasi  dengan  metode  Decimal  Scaling  dan pengelompokkan data dengan metode K-Means membantu dalam memahami pola-pola kasus demam berdarah. Sampel data yang digunkan sebanyak 54 kasus demam berdarah yang diambil secara acak brdasakan 4 wilayah.  Adapun sampel data yang digunkan dapat dilihat pada tabel dibawah 1dibawah ini:
Tabel 1. Sampel Data No  Tahun  Wilayah A  Wilayah B  Wilayah C  Wialayh D Demam Berdarah Grade l Demam Berdarah Grade 2 Demam Berdarah Grade 3 Demam Berdarah Grade 4 1 2019 0 1 0 1 2 1 2 1 2 2019 1 1 1 1 1 2 2 1 3 2019 1 0 1 1 1 2 2 1 4 2019 1 1 1 1 2 1 2 1 5 2019 1 1 1 1 2 1 1 2 6 2019 1 1 0 1 1 2 2 1 7 2019 1 1 1 1 1 2 2 1 8 2019 1 1 1 1 1 2 2 1 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 54 2023 0 1 0 0 1 1 2 1
Maka proses selajutnya melakukan trasformasi data berdasarkan wilayah agar sampel data dilakukan normalisasi data. Adapun hasil proses trasformasi data berdasarkan wilayah terdapat 196 kasusterdapat pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Data Sampel Hasil Trasformasi No Wilayah Demam Berdarah Grade l Demam Berdarah Grade 2 Demam Berdarah Grade 3 Demam Berdarah Grade 4 1 Wilayah B 2 1 2 1 2 Wialayh D 2 1 2 1 3 Wilayah A 1 2 0 1 4 Wilayah B 1 1 2 1 5 Wilayah C 1 2 0 1 6 Wialayh D 1 5 2 1 7 Wilayah A 1 2 2 1 8 Wilayah C 1 2 2 1 9 Wialayh D 1 2 2 1 10 Wialayh D 1 2 2 1 …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. ….
Ila Yati Beti, Penerapan Normalisasi Data Metode Decimal Scaling Dan Metode K-Means Dalam Mengelompokkan Kasus Demam Berdarah
196  Wilayah B 1 1 2 1
Setelah sampel data telah didapatkan maka proses yang dilakukan selanjutnya normalisasikan data kasus demam berdarah  menggunakan  metode  Decimal  Scaling  utuk  mendapatkan  hasil  data  demam  berdarah  yang  telah  di normalisasikan sebai sampel data uji metode K-Means. Adapun prose normalisasi metode Decimal Scaling berdasarkan rumus 1 sebagai berikut:
1. Normalisaki kriteria Demam Berdarah Grade l Newdata i = 2/2= 1 2. Normalisaki kriteria Demam Berdarah Grade 2 Newdata i = 1/5= 0,5 3. Normalisaki kriteria Demam Berdarah Grade 3 Newdata i = 2/3 = 0,666666667 4. Normalisaki kriteria Demam Berdarah Grade 4 Newdata i = 1/2 = 0,5
Hasil normalisasi data menggunakan metode Decimal Scaling untuk mendapatkan hasil normalisasi data demam berdarah dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Data Hasil Decimal Scaling No Wilayah Demam Berdarah Grade l Demam Berdarah Grade 2 Demam Berdarah Grade 3 Demam Berdarah Grade 4 1 Wilayah B 1 0,2 0,666667 0,5 2 Wialayh D 1 0,2 0,666667 0,5 3 Wilayah A 0,5 0,4 0 0,5 4 Wilayah B 0,5 0,2 0,666667 0,5 5 Wilayah C 0,5 0,4 0 0,5 6 Wialayh D 0,5 1 0,666667 0,5 7 Wilayah A 0,5 0,4 0,666667 0,5 8 Wilayah C 0,5 0,4 0,666667 0,5 9 Wialayh D 0,5 0,4 0,666667 0,5 10 Wialayh D 0,5 0,4 0,666667 0,5 …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. 196  Wilayah B 0,5 0,2 0,666667 0,5
Setelah normalisasi dilakukan pada data sampel, langkah berikutnya adalah menerapkan metode K-Means untuk mengelompokkan  data.  Proses  penerapan  metode  K-Means  dalam  pengelompokan  data  demam  berdarah  berdasarkan sampel data yang telah dinormalisasi dengan metode Decimal Scaling adalah sebagai berikut:
a. Menyiapkan sampling data
Data sapel yang telah dinomalisasikan pada tabel 3 diatas
b. Menentukan jumlah cluster
Jumlah cluster / kelompok yaitu 2
c. Menentukan nilai centroid/titik pusat
Menentukan nilai centroid awal / titik pusat awal, dengan 2 record data sesuai dengan jumlah attribute kriteria. Nilai centroid awal / titik pusat awal diperoleh dari data demam berdarah secara acak pada tabel 4.
Tabel 4. Nilai Centroid Awal Pusat Iterasi Ke1 Wilayah Demam Berdarah Grade l Demam Berdarah Grade 2 Demam Berdarah Grade 3 Demam Berdarah Grade 4 C0 [10] Wialayh D 0,5 0,4 0,666667 0,5 C1 [50] Wilayah C 0,5 0,4 0,333333 0,5
d. Menghitung jarak masing-masing centroid
1. Cluster C0
𝑑 𝑥1,𝑐0 = √(1 − 0,5) 2 + (0,2 − 0,4) 2 + (0,666667 − 0,666667) 2 + (0,5 − 0,5) 2 = 0,538516481
2. Cluster C1 𝑑 𝑥1,𝑐0 = √(1 − 0,5) 2 + (0,2 − 0,4) 2 + (0,666667 − 0,333333) 2 + (0,5 − 0,5) 2 = 0,633333509
Untuk hasil pada masing cluster dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini:
Tabel 5. Hasil Masing-Masing Centroid
Ila Yati Beti, Penerapan Normalisasi Data Metode Decimal Scaling Dan Metode K-Means Dalam Mengelompokkan

## Kasus Demam Berdarah
No Wilayah Demam Berdarah Grade l Demam Berdarah Grade 2 Demam Berdarah Grade 3 Demam Berdarah Grade 4 Cluster C0 Cluster C1 1 Wilayah B 1 0,2 0,666667 0,5 0,538516481  0,633333509 2 Wialayh D 1 0,2 0,666667 0,5 0,538516481  0,633333509 3 Wilayah A 0,5 0,4 0 0,5 0,666657 0,333333 4 Wilayah B 0,5 0,2 0,666667 0,5 0,2 0,388730412 5 Wilayah C 0,5 0,4 0 0,5 0,666657 0,333333 6 Wialayh D 0,5 1 0,666667 0,5 0,6 0,686375505 7 Wilayah A 0,5 0,4 0,666667 0,5 9,66667E-06  0,333333667 8 Wilayah C 0,5 0,4 0,666667 0,5 9,66667E-06  0,333333667 9 Wialayh D 0,5 0,4 0,666667 0,5 9,66667E-06  0,333333667 10 Wialayh D 0,5 0,4 0,666667 0,5 9,66667E-06  0,333333667 …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. 196  Wilayah B 0,5 0,2 0,666667 0,5 0,2 0,38873
e. Mengelompokan data berdasarkan jarak terpendek
Aturan yang digunakan untuk mengelompokan / cluster data berdasarkan hasil perhitungan jarak adalah Jika dc1 < dc2 maka cluster =0 dan  Jika dc2 > dc1 maka cluster =1
Tabel 6. Hasil Cluster 1 No Wilayah Demam Berdarah Grade l Demam Berdarah Grade 2 Demam Berdarah Grade 3 Demam Berdarah Grade 4 DC0 DC1 Cluster 1 Wilayah B 1 0,2 0,666667 0,5 0,538516481  0,633333509 C1 2 Wialayh D 1 0,2 0,666667 0,5 0,538516481  0,633333509 C1 3 Wilayah A 0,5 0,4 0 0,5 0,666657 0,333333 C0 4 Wilayah B 0,5 0,2 0,666667 0,5 0,2 0,388730412 C1 5 Wilayah C 0,5 0,4 0 0,5 0,666657 0,333333 C0 6 Wialayh D 0,5 1 0,666667 0,5 0,6 0,686375505 C1 7 Wilayah A 0,5 0,4 0,666667 0,5 9,66667E-06  0,333333667 C1 8 Wilayah C 0,5 0,4 0,666667 0,5 9,66667E-06  0,333333667 C1 9 Wialayh D 0,5 0,4 0,666667 0,5 9,66667E-06  0,333333667 C1 10 Wialayh D 0,5 0,4 0,666667 0,5 9,66667E-06  0,333333667 C1 …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. 196  Wilayah B 0,5 0,2 0,666667 0,5 0,2 0,38873 C1
Proses  selajutnya  melakukan  iterasi  ke  dua  dengan  pencarian  nilai  centroid  /  titik  pusat  awal  pada  iterasi  ke-2 diperolah  dari  nilai  rata-rata  penjumlahan  anggota  masing-masing  cluster,  setelah  itu  dibagi  dengan  jumlah  anggota masing-masing cluster. Adapun hasil yang didapat pada tabel dibawah ini
Tabel 7. Nilai Centroid Pada Iterasi Ke-2 Pusat Iterasi Ke1 Demam Berdarah Grade l Demam Berdarah Grade 2 Demam Berdarah Grade 3 Demam Berdarah Grade 4 C0 0,619047619 0,292857143 0,265873016 0,55952381 C1 0,777272727 0,28 0,66969697 0,536363636
Maka proses selajutnya lakukan hal  yang sama  dari  langkah  4  dan  5  sampai  ditemukan  tidak  terjadi perubahan cluster antara cluster sebelumnya dengan cluster selajutnya, dalam penelitian ini proses pencarian itersai berhenti  pada iterasi  ke  7  dimana  hasil  cluster iterasi  7  memiliki  hasil  yang  sama dengan hasil clusteriterasi 6 seperti tabel 8 dibawah ini:
Tabel 8. Hasil Cluste 7 No Wilayah Demam Berdarah Grade l Demam Berdarah Grade 2 Demam Berdarah Grade 3 Demam Berdarah Grade 4 DC0 DC1 Cluster 1 Wilayah B 1 0,2 0,666667 0,5 0,569418353  0,103003219 C0 2 Wialayh D 1 0,2 0,666667 0,5 0,569418353  0,103003219 C0 3 Wilayah A 0,5 0,4 0 0,5 0,447856479  0,791747945 C1 4 Wilayah B 0,5 0,2 0,666667 0,5 0,272465156  0,510499425 C1
Ila Yati Beti, Penerapan Normalisasi Data Metode Decimal Scaling Dan Metode K-Means Dalam Mengelompokkan Kasus Demam Berdarah
5 Wilayah C 0,5 0,4 0 0,5 0,447856479  0,791747945 C1 6 Wialayh D 0,5 1 0,666667 0,5 0,687131941  0,942739525 C1 7 Wilayah A 0,5 0,4 0,666667 0,5 0,231766093  0,545570069 C1 8 Wilayah C 0,5 0,4 0,666667 0,5 0,231766093  0,545570069 C1 9 Wialayh D 0,5 0,4 0,666667 0,5 0,231766093  0,545570069 C1 10 Wialayh D 0,5 0,4 0,666667 0,5 0,231766093  0,545570069 C1 …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. …. 196  Wilayah B 0,5 0,2 0,666667 0,5 0,5064 0,268754 C1
Berdasarkan  data  pengujian  itersai  7  didapatkan  kelompok  cluster  C0  sebanyak  815  Kasus,  C1  sebanyak  115 kasus. Sehingga dapat disimpulkan yang mendapatkan prioritas penangana yang lebih utama pada pada kelompok cluster C0.

## 3.2 Hasil Pengujian
Adapun  hasil  pengujian  dalam mengelompokkan kasus Demam Berdarah dilakukan dengan metode Decimal Scaling dan  pengelompokkan  data  dengan  metode  K-Means  membantu  dalam  memahami  pola-pola  kasus  demam  berdarah dengan  menggunkan  aplikasi  data  Mining yaitu  rapidminer  dengan  hasil Cluster/Pengelompokan pada gambar, bentuk Cluster  Model  pada gambar 3   dan  Hasil Centroid  pada gambar 4 berdasarkan  hasil  normalisasi desimal scaling dan pengelompokan menggunkan metode K-Means dapat dilihat pada dibawah ini:
Gambar 2. Hasil Cluster/Pengelompokan Dengan Aplikasi Rapidminer
Gambar 3. Hasil Cluster Model Dengan Aplikasi Rapidminer
Ila Yati Beti, Penerapan Normalisasi Data Metode Decimal Scaling Dan Metode K-Means Dalam Mengelompokkan Kasus Demam Berdarah
Pada gambar 2 dan 3 menjelskan hasil pengujian yang didapat pada aplikasi Rapidminer dalam menampilkan hasil pengelompokan dan jumlah cluster diman cluster 0 memiliki 81 anggota dan cluster 1 memiliki 115 anggota  terlihat hasil yang didapatkan sama dengan hasil pengujian secara manual
Gambar 4. Hasil Centroid Dengan Aplikasi Rapidminer
Berdasarkan hasil pengujian hasil cendroit dimana cluster 0 memilii nilai yang lebih besar pada masing-masing nilai  grade  demam  berdarah  yang  terlihat  pada  gambar  4  sehingga  didapatkan  hasil  pengujian  dengan  jumlah  sampel sebanyak 197 data uji dari tahun 2019 sampai tahun 2023 dengan 2 jumlah cluster dimana cluster 0 memiliki 81 anggota dan  cluster  1  memiliki  115  anggota.  Sehingga  dapat  disimpulkan  yang  mendapatkan  prioritas  penanganan  yang  lebih utama pada pada kelompok cluster C0.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil dan  pengujian  dalam  mengelompokkan kasus  Demam  Berdarah dilakukan  dengan  metode  Decimal Scaling  dan  pengelompokkan  data  dengan  metode  K-Means  membantu  dalam  memahami  pola-pola  kasus  demam berdarah.  Dimana  metode  Decimal  Scaling  untuk  menghasilkan  data  yang  lebih  baik  dan  seimbang.  Setelah      data ternormalisasi      maka      proses      selanjutnya      menggali      informasi      data  demam  berdarah    dengan  menerapkan pengelompokan  data  mining    menggunakan    Metode  K-Means.  Berdasarkan  hasil  pengujian  pengujian  hasil  cendroit dimana  cluster  0  memilii  nilai  yang  lebih  besar  pada  masing-masing  nilai  grade  demam  berdarah  yang  terlihat  pada gambar 4 sehingga didapatkan hasil pengujian dengan jumlah sampel sebanyak 197 data uji dari tahun 2019 sampai tahun 2023 dengan 2 jumlah cluster dimana cluster 0 memiliki 81 anggota dan cluster 1 memiliki 115 anggota. Sehingga dapat disimpulkan yang mendapatkan prioritas penanganan yang lebih utama pada pada kelompok cluster C0.

## REFERENCES
[1] R.  T.  S.  Muhammad  Hariyanto,  “Clustering  pada  Data  Mining  untuk  Mengetahui  Potensi  Penyebaran  Penyakit  DBD Menggunakan Metode Algoritma K-Means dan Metode Perhitungan Jarak Euclidean Distance,” Sist. Komput. dan Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, hal. 117–122, 2018.
[2] A. Sukohar, “Demam Berdarah Dengue ( DBD ),” Medula , vol. 2, no. 2, hal. 1–15, 2014.
[3] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Medan: CV Budi Utama, 2020.
[4] A. Wanto et al. , Data Mining : Algoritma dan Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] Z. Nabila, A. R. Isnain, Permata, dan Z. Abidin, “ANALISIS DATA MINING UNTUK CLUSTERING KASUS COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, hal. 100–108, 2021.
[6] A. Harmain, H. Kurniawan, D. Maulina, dan M. Universitas Amikom Yogyakarta, “Data Normalization for K-Means Efficiency on Groups of Areas With Potential Fores and /Land Fire Based on Heat Spots Distribution,” Teknimedia , vol. 2, no. 2, hal. 83– 89, 2021.
[7] D. A. Nasution, H. H. Khotimah, dan N. Chamidah, “Perbandingan Normalisasi Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma K-NN,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 4, no. 1, hal. 78, 2019, doi: 10.24114/cess.v4i1.11458.
[8] E. M. Fitri, R. R. Suryono, dan A. Wantoro, “Klasterisasi Data Penjualan Berdasarkan Wilayah Menggunakan Metode K-Means Pada Pt Xyz,” J. Komputasi , vol. 11, no. 2, hal. 157–168, 2023, doi: 10.23960/komputasi.v11i2.12582.
[9] A. Yudhistira dan R. Andika, “Pengelompokan Data Nilai Siswa Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Artif. Intell. Technol. Inf. , vol. 1, no. 1, hal. 20–28, 2023, doi: 10.58602/jaiti.v1i1.22.
[10]  T. Soeb Aripin dan G. P. N. S. P. Angin, “Penerapan Metode K-Medoids Clustering Pada Penanganan Kasus Demam Berdarah,” BEES Bull. Electr. Electron. Eng. , vol. 3, no. 3, hal. 139–146, 2023, doi: 10.47065/bees.v3i3.3173.
[11]  M.  R.  Kusnaidi,  T.  Gulo,  dan  S.  Aripin,  “Penerapan  Normalisasi  Data  Dalam  Mengelompokkan  Data  Mahasiswa  Dengan Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Prioritas Bantuan Uang Kuliah Tunggal,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 3, no. 4, hal. 330–338, 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2112.
[12]  A. S. Soetoko dan D. F. Soetoko, “Meningkatkan Kualitas Hidup Penderita Gangguan Metabolik di Klinik Pratama Semarang melalui Pelatihan Pengaturan Diet dan Senam Kaki,” J. ABDIMAS-KU J. Pengabdi. Masy. Kedokt. , vol. 1, no. 3, hal. 126, 2022, doi: 10.30659/abdimasku.1.3.126-133.
[13]  M. A. Sembiring, “Penerapan Metode Algoritma K-Means Clustering Untuk Pemetaan Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue (Dbd),” J. Sci. Soc. Res. , vol. 4, no. 3, hal. 336, 2021, doi: 10.54314/jssr.v4i3.712.
[14]  M. Jasri, A. Wijaya, dan R. Sunggara, “Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Dengan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus Puskesmas Taman Krocok),” SMARTICS J. , vol. 8, no. 1, hal. 35–42, 2022, [Daring]. Tersedia pada: https://doi.org/10.21067/smartics.v8i1.7375.
[15]  M. Sholeh, D. Andayati, dan R. Y. Rachmawati, “Data Mining Model Klasifikasi Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Ila Yati Beti, Penerapan Normalisasi Data Metode Decimal Scaling Dan Metode K-Means Dalam Mengelompokkan

## Kasus Demam Berdarah
Dengan  Normalisasi  Untuk  Prediksi  Penyakit  Diabetes,” TeIKa ,  vol.  12,  no.  02,  hal.  77–87,  2022,  doi: 10.36342/teika.v12i02.2911.
[16]  S. Emalia Saqila, I. Putri Ferina, dan A. Iskandar, “Analisis Perbandingan Kinerja Clustering Data Mining Untuk Normalisasi Dataset,” J. Sist. Komput. dan Inform. Hal 356− , vol. 365, no. 2, 2023, doi: 10.30865/json.v5i2.6919.
[17]  Gde  Agung  Brahmana  Suryanegara,  Adiwijaya,  dan  Mahendra  Dwifebri  Purbolaksono,  “Peningkatan  Hasil  Klasifikasi  pada Algoritma Random Forest untuk Deteksi Pasien Penderita Diabetes Menggunakan Metode Normalisasi,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 1, hal. 114–122, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2880.
[18]  N. Afiasari, N. Suarna, dan N. Rahaningsi, “Implementasi Data Mining Transaksi Penjualan Menggunakan Algoritma Clustering dengan Metode K-Means,” J. SAINTEKOM , vol. 13, no. 1, hal. 100–110, 2023, doi: 10.33020/saintekom.v13i1.402.
[19]  M. P. A. Ariawan, I. B. A. Peling, dan G. B. Subiksa, “Prediksi Nilai Akhir Matakuliah Mahasiswa Menggunakan Metode K- Means Clustering (Studi Kasus : Matakuliah Pemrograman Dasar),” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 9, no. 2, hal. 122–131, 2023, doi: 10.25077/teknosi.v9i2.2023.122-131.
[20]  I. Pii, N. Suarna, dan N. Rahaningsih, “Penerapan Data Mining Pada Penjualan Produk Pakaian Dameyra Fashion Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, hal. 423–430, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.6336.