## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA KLASTERISASI KASUS HIV DI JAWA BARAT
Koko Kodratul Munawar, Ade Irma Purnamasari Program Studi Manajemen Informatika D3 STMIK IKMI Cirebon, Jl. Perjuangan No. 10B, Cirebon, Indonesia kodratulkoko2002@gmail.com

## ABSTRAK
HIV atau Human Immunodeficiency Virus merupakan penyakit yang menyebabkan kerusakan sistem imun dengan  menginfeksi  dan  menghancurkan sel CD4 . Penyakit  ini  sangat berbahaya dan harus diwaspadai  karena penyebaran  penyakit  ini  sangat  cepat.  Penyakit  HIV  ini  dapat  menular  melalui  hubungan  seksual  dari  orang yang  terkena  HIV,  transfusi  darah  yang  terkontaminasi  HIV,  dan  dari  perempuan  yang  terkena  HIV  pada anaknya  selama  masa  kehamilan,  persalinan,  dan  menyusui.  Di  Jawa  Barat,  angka  kasus  HIV  sudah  terbilang sangat  tinggi.  Maka  dari  itu,  diperlukan  analisis  tentang  penyebaran  kasus  HIV  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Pada analisis penyebaran penyakit HIV ini menggunakan data yang berasal dari Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat yang  diperoleh  dari website Open  Data  Jabar.  Proses  analisis  menggunakan  metode  algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan penyebaran penyakit HIV di setiap kabupaten dan kota yang ada di Provinsi Jawa  Barat  ke  dalam  beberapa cluster yaitu  berdasarkan  kelompok  umur  dengan  tingkatan  penyebaran  kasus HIV  yang  berkategori  tinggi  dan  berkategori  rendah.  Hasil  pengelompokkan  ini  dapat  digunakan  untuk memetakan penyebaran penyakit HIV sebagai upaya penanggulangan penyebaran yang lebih luas lagi.
Kata Kunci: Algoritma, CD4, Clustering, HIV, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Human Immunodeficiency Virus (HIV) merupakan  virus  yang  dapat  menyerang  terhadap sistem imun sehingga sel darah putih akan mengalami kerusakan  terutama  bagian limfosit pada  tubuh.  Hal ini  mengakibatkan  turunnya  sistem  kekebalan  tubuh penderita HIV. Beberapa orang bahkan mampu hidup dengan  tidak  tampah  seperti  seseorang  yang  terkena penyakit  HIV  dan  beberapa  kasus  sampai  tidak membutuhkan  pengobatan  [1].  Pada  tahun  2019 sampai  tahun  2021,  angka  kasus  HIV/AIDS  telah menjadi  sorotan  publik.  Karena  merujuk  pada  data Komisi  Penanggulangan  AIDS  (KPA),  jumlah  kasus yang  ada  di  Ibu  Kota  Provinsi  Jawa  Barat  telah mencapai  12.358  kasus  hingga  tahun  2021  [2]. Sementara  di  Jawa  Barat  sendiri,  angka  kasus  HIV juga  termasuk  tinggi.  Data  tersebut  dipublikasikan melalui  dokumen  Provinsi  Jawa  Barat  oleh  BPS dalam  angka  yang  berasal  dari  Dinas  Kesehatan (Dinkes) Provinsi Jawa Barat.
Meningkatnya  kasus  HIV  di  Indonesia  ini menjadi  kasus  yang  mayoritas  banyak  terjadi  di wilayah  kota.  HIV  dapat  menular  melalui  hubungan seksual dari orang  yang terkena HIV, transfusi darah yang  terkontaminasi  HIV,  dan  dari  perempuan  yang terkena  HIV  pada  anaknya  selama  masa  kehamilan, persalinan,  dan  menyusui  [3].  Sehingga  peningkatan angka  kasus  HIV  di  Indonesia  ini,  membuat  banyak instansi harus bertindak secara signifikan dan akurat.
Berdasarkan penelitian terdahulu yang dilakukan  oleh  Rut  Indra  Lita  Sinaga,  dkk.,  tentang “Pengelompokan  Jumlah  Kasus  Penyakit  Aids Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  Metode K- Means ”  yang  melakukan  pengelompokkan  penyakit HIV/AIDS  berdasarkan  provinsi  pada  tahun  2016- 2018  menggunakan  algoritma K-Means ,  di  mana hasil  pemodelan  terbagi  menjadi  2 cluster , cluster 1 merupakan  kategori  tinggi  dan cluster 2  merupakan kategori  rendah  [4].  Penelitian  inil  merupakan  salah satu  referensi  penulis  untuk  melakukan  analisis masalah  sehingga  penulis  dapat  mengkaji  teori  yang diperlukan dalam analisis yang dilakukan.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berasal  dari  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Barat yang  diambil  dari website Open  Data  Jabar.  Data  ini memiliki  beberapa  atribut  yaitu  id,  kode  provinsi, nama provinsi, kode kabupaten kota, nama kabupaten kota,  kelompok  umur,  jenis  kelamin,  jumlah  kasus, satuan dan tahun dimulai dari data tahun 2019 sampai data  tahun  2021  mengenai  data  jumlah  kasus  HIV menurut  umur  di  setiap  kabupaten  dan  kota  di Provinsi  Jawa  Barat.  Metode  dalam  penelitian  ini menggunakan  algoritma K-Means  Clustering untuk mengelompokkan  penyebaran  kasus  HIV.  Data  yang telah  diperoleh  dikelompokkan  ke  dalam  beberapa cluster ,  di  mana  dalam  analisis  ini  untuk  proses implementasi algoritma K-Means Clustering menggunakan tools RapidMiner .
Tabel 1. Data Jumlah Kasus HIV Berdasarkan Kelompok Umur di Jawa Barat Id Kode Provinsi Nama Provinsi Kode Kabupaten Kota Nama Kabupaten Kota Kelompok Umur Jenis Kelamin Jumlah Kasus Satuan Tahun 1 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 0-4 LAKI-LAKI 4 ORANG 2019 2 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 0-4 PEREMPUAN 7 ORANG 2019 3 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 5-14 LAKI-LAKI 3 ORANG 2019 4 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 5-14 PEREMPUAN 0 ORANG 2019 5 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 15-19 LAKI-LAKI 8 ORANG 2019 6 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 15-19 PEREMPUAN 5 ORANG 2019 7 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 20-24 LAKI-LAKI 48 ORANG 2019 8 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 20-24 PEREMPUAN 21 ORANG 2019 9 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 25-49 LAKI-LAKI 217 ORANG 2019 10 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 25-49 PEREMPUAN 133 ORANG 2019 11 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR ≥50 LAKI-LAKI 16 ORANG 2019 12 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR ≥50 PEREMPUAN 13 ORANG 2019 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 960 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 0-4 LAKI-LAKI 0 ORANG 2021 961 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 0-4 PEREMPUAN 1 ORANG 2021 962 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 5-14 LAKI-LAKI 1 ORANG 2021 963 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 5-14 PEREMPUAN 0 ORANG 2021 964 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 15-19 LAKI-LAKI 1 ORANG 2021 965 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 15-19 PEREMPUAN 0 ORANG 2021 966 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 20-24 LAKI-LAKI 3 ORANG 2021 967 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 20-24 PEREMPUAN 1 ORANG 2021 968 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 25-49 LAKI-LAKI 23 ORANG 2021 969 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 25-49 PEREMPUAN 7 ORANG 2021 970 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR ≥50 LAKI-LAKI 2 ORANG 2021 971 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR ≥50 PEREMPUAN 1 ORANG 2021
Setiap tahunnya, kasus HIV selalu meningkat, di kala terjadi penurunan pun tidak terlalu banyak angka kasus  HIV  yang  berkurang.  Dilansir  dari website detik.com ,  dijelaskan  hingga  bulan  Januari  2019, kasus  HIV/AIDS  secara  kumulatif  sebanyak  12.033 kasus. Dengan bertambah kasus baru HIV/AIDS pada 2019  sebanyak  1.077  kasus.  Sedangkan  pada  tahun 2020,  kasus  HIV/AIDS  secara  kumulatif  telah menurun  menjadi  11.543  kasus.  Akan  tetapi,  jumlah kasus  baru  HIV/AIDS  di  tahun  2020  meningkat
menjadi  1.370  kasus.  Sementara  pada  tahun  2021, kasus  HIV/AIDS  secara  kumulatif  melonjak  secara drastis  sebanyak  total  19.860  kasus,  dengan  kasus baru  yang  mencapai  2.216  kasus  [2].  Semakin meningkatnya  kasus  HIV,  dikhawatirkan  semakin sulitnya  upaya  penanggulangan  terhadap  penyebaran kasus  HIV  ini,  khusunya  di  Provinsi  Jawa  Barat. Sehingga  pemerintah  dan  masyarakat  harus  sigap dalam mengupayakan pencegahan dan penanggulangan secara  intensif dan akurat.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukakan pengelompokkan tingkat penyebaran kasus HIV yang berkategori tinggi dan berkategori rendah berdasarkan  kelompok  umur  di  setiap  kabupaten  dan kota di Provinsi Jawa Barat. Metode dalam penelitian ini  menggunakan  algoritma K-Means  Clustering dengan  menentukan  terlebih  dahulu  jumlah cluster yang  akan  dibentuk.  Penelitian  ini  mengelompokkan wilayah  dengan  kasus  HIV  berkategori  tinggi  dan berkategori rendah untuk menjadi acuan dalam upaya penanggulangan  penyebaran  dan  pencegahan  secara luas  dan  merata  di  wilayah  dengan  kasus  HIV berkategori tinggi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  ini  memerlukan  landasan  teori,  guna menjelaskan  definisi  dan  deskripsi  dari  metode  yang digunakan.  Landasan  teori  yang  digunakan  adalah Data  Mining , Clustering , Algoritma K-Means Clustering dan HIV .
2.1. Data Mining
Data  mining adalah  proses  penambangan  atau penemuan informasi baru dengan melakukan pencarian  suatu  aturan  atau  pola  tertentu  dari sekumpulan  data  yang  sangat  besar. Data  mining merupakan  rangkaian  proses  untuk  menggali  nilai tambah  berupa  pengetahuan  yang  tidak  diketahui selama ini secara manual dari sekumpulan data.
Proses Data  Mining berdasarkan  KDD  atau Knowledge  Discovery  In  Database memiliki  tahapan sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Proses Data Mining Berdasarkan Knowledge Discovery In Database (KDD) [5] ( Sumber: Dosbing, 2022 )
a. Seleksi Data ( Data Selection ) Pada database sering kali tidak semua data yang ada  di  dalamnya  digunakan,  maka  yang  akan diambil  dari  database  tersebut  hanya  data  yang telah sesuai untuk dianalisis.
b. Pembersihan Data/Praproses Data ( Data Cleaning/Data Preprocessing ) Pembersihan data  merupakan  suatu  proses  yang dilakukan untuk menghilangkan noise serta data yang tidak relevan ataupun tidak konsisten.
c. Transformasi data ( Data Transformation )
Mengubah  atau  menggabungkan  data  untuk diproses  dalam  data  mining  menjadi  format yang sesuai.
d. Data Mining / Proses Mining
Merupakan proses utama saat metode digunakan untuk  menemukan  pengetahuan  yang  berharga dan tersembunyi dari data.
e. Evaluasi pola ( Pattern Evaluation )
Untuk mengidentifikasi suatu pola yang menarik ke dalam knowledge based yang ditemukan [6].

## 2.2. Clustering
Clustering merupakan  suatu  proses  untuk mengelompokan  titik  data  ke  dalam  dua  kelompok atau lebih sehingga titik data di kelompok yang sama satu sama lain lebih mirip daripada di kelompok yang berbeda,  hanya  berdasarkan  pada  informasi  yang tersedia dengan titik data [7].
Menurut Han dan Kamber (2006), clustering atau  dikenal  juga  dengan  istilah cluster  analysis merupakan  suatu  teknik  atau  metode  pada  data mining yang tepat untuk digunakan dalam pengolahan  data  yang  label  ataupun  kelasnya  tidak diketahui.  Cara  kerja  dari  metode  ini  adalah melakukan  pengelompokkan  kumpulan  data  menjadi kluster-kluster  atau  kelas-kelas,  di  mana  jika dilakukan  perbandingan  dengan  objek  lain  dari  kelas tersebut,  objek-objeknya  memiliki  similaritas  yang tinggi.  Namun  jika  dilakukan  perbandingan  dengan objek  pada  kelas/kluster  lain,  maka  akan  memiliki similaritas yang rendah [8].
2.3. Algoritma K-Means Clustering K-means adalah suatu algoritma untuk mengelompokkan  yang  memisahkan  data  secara partisi  menjadi  berbeda–beda  kelompok.  Algoritma ini  mampu  meminimalisir  jarak  antara  data  ke klusternya.  Pada  dasarnya,  digunakannya  algoritma ini  pada  proses clustering tergantung  pada  konklusi yang  ingin  dicapai  pada  akhir  proses  dan  data  yang diperoleh.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma K- Means daripada  algoritma K-Medoids, karena K- Means lebih  mudah  dan  cepat  dibanding K-Medoids yang prosesnya lama [4].
2.4. HIV ( Human Immunodeficiency Virus ) Menurut  Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia  (2010),  HIV  adalah  retrovirus  yang menyerang  sistem  imun  manusia  sehingga  mudah diserang oleh penyakit bawaan lain [9].
Menurut Rosella (2013),  HIV  adalah  retrovirus (suatu golongan virus  yang mengandung satu benang tunggal  RNA  (rangkaian nukleotida seperti  rantai yang saling terikat). Setelah sel terinfeksi, virus  akan membentuk  suatu  replika  DNA  dari  RNA-nya menggunakan enzim reverse transcriptase /transkripsi balik)  yang  menyebabkan  infeksi  sel-sel  dari  sistem imun,  dan  mengakibatkan  kerusakan  sel  darah  putih [6].
3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Data  pada  penelitian  ini  berasal  dari  Dinas Kesehatan  Provinsi  Jawa  Barat  yang  diperoleh  dari website Open  Data  Jabar  melalui link [10].  Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat terletak di Jl. Pasteur No.  25,  Pasir  Kaliki,  Kec.  Cicendo,  Kota  Bandung, Jawa Barat 40171. Data diambil pada hari Kamis, 19 Januari 2023. Data tersebut berisi Data Jumlah Kasus HIV  Berdasarkan  Kelompok  Umur  di  Provinsi  Jawa Barat.
Data pada penelitian ini termasuk ke dalam Data Sekunder  yakni  Data  yang  diperoleh  melalui website dari  suatu  instansi  atau  perusahaan.  Data  diambil langsung  dari website Open  Data  Jabar  yang  berasal dari Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Barat.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
3.2.1. Studi Pustaka
Teknik  yang  pertama  pada  penelitian  ini diperoleh melalui studi pustaka. Dilansir dari website katadata,  studi  pustaka  merupakan  bagian  dari  suatu
karya  ilmiah  yang  membahas  penelitian  terdahulu untuk  digunakan  sebagai  referensi.  Studi  pustaka penting  sebagai  landasan  teori  yang  relevan  dengan tema  penelitian  [11].  Pada  metode  studi  pustaka, referensi  pada  tugas  akhir  ini  mengambil  dari  jurnal dan internet.

## 3.2.2. Studi Dokumentasi
Teknik  yang  kedua  pada  penelitian  ini diperoleh  melalui  studi  dokumentasi.  Dokumen adalah  rekaman  kejadian  di  masa  lalu  yang  dicetak atau ditulis, dapat berupa surat, catatan anekdot, buku harian  serta  dokumen-dokumen  lain  dalam  bentuk audio,  visual,  maupun  audio  visual  [12].  Dengan teknik  studi  dokumentasi  ini,  peneliti  mendapatkan informasi  dari  sumber-sumber  tertulis  atau  dari  data dalam  bentuk  video  maupun  foto,  bukan  dari  orang sebagai  narasumber.  Data  yang  digunakan  pada pengelompokkan  tingkat  penyebaran  kasus  HIV  ini merupakan  data  sekunder  yang  diambil  dari  Open Data Jabar.
Tabel 2. Studi Dokumentasi Data Jumlah Kasus HIV Berdasarkan Kelompok Umur di Jawa Barat pada website Open Data Jabar
Data  ini  berisi  data  jumlah  kasus  HIV berdasarkan  kelompok  umur  di  Jawa  Barat.  Data tersebut  merupakan  data  tahun  2019-2021  dengan sumber  data  dari  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa Barat. Data yang telah diperoleh diolah menggunakan tools RapidMiner .

## 3.3. Tahapan Perancangan
Tahapan  perancangan  pada  penelitian  ini menggunakan  KDD  atau Knowledge  Discovery  In Databases .  Proses  KDD memiliki  tahapan  sebagai berikut:
3.3.1. Seleksi Data ( Data Selection ) Data diambil dari website Open Data Jabar yang bersumber dari Dinas  Kesehatan Provinsi Jawa Barat mengenai  Data  Jumlah  Kasus  HIV  Berdasarkan Kelompok  Umur  di  Jawa  Barat  yang  mencakup  data dari tahun 2019-2021.
3.3.2. Pembersihan  Data/Praproses  Data  ( Data Cleaning/Data Preprocessing )
Pembersihan data/praproses data adalah tahapan  untuk  menyeleksi  data  dengan  tujuan  untuk memperoleh  data  yang  bersih  serta  siap  digunakan pada  tugas  akhir.    Tahapan-tahapan  yang  dilakukan untuk  mengetahui  jumlah  kasus  HIV  menurut  umur di Provinsi Jawa Barat adalah melakukan pemeriksaan  Data  HIV  yang  tidak  konsisten, melakukan  pembersihan  Data  HIV,  serta  evaluasi terhadap kesalahan Data HIV.
3.3.3. Transformasi Data ( Data Transformation ) Dataset yang akan diolah dilakukan transformasi terlebih dahulu yakni dengan melakukan perubahan  data  pada  variabel  kelompok  umur  yang awalnya berbentuk teks diubah menjadi numerik agar dapat  dilakukan  proses data  mining pada  aplikasi RapidMiner.
3.3.4. Data Mining / Proses Mining Penggunaan teknik data mining untuk melakukan pengelompokkan Data Kasus HIV dengan pemilihan  algoritma K-Means  Clustering .  Jumlah data  yang  akan  diolah  sebanyak  971  data.  Proses pengolahan data dan pemodelan dengan algoritma K-
Means
Clustering menggunakan aplikasi RapidMiner .
3.3.5. Evaluasi pola ( Pattern Evaluation ) Setelah  diperoleh  hasil  dari  proses data mining ,  selanjutnya  tahap  evaluasi  pola  dengan melihat kualitas dari cluster yang telah dibentuk. Pada tahapan  ini  memeriksa  pola  atau  informasi  yang ditemukan,  apakah  bertentangan  atau  tidak  dengan fakta yang ada sebelumnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Perancangan
Berikut  ini  adalah  hasil  berdasarkan  tahapan perancangan  menggunakan  KDD  atau Knowledge Discovery In Databases .
4.1.1. Seleksi Data ( Data Selection ) Proses
penyelesaian pengelompokkan penyebaran  kasus  HIV  yang  pertama  adalah  seleksi data  yakni  melakukan  pemilihan  data  yang  berasal dari  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Barat  yang diperoleh  dari website Open  Data  Jabar.  Dataset terdiri  dari  971  record  dengan  10  atribut  yakni  id, kode  provinsi,  nama  provinsi,  kode  kabupaten  kota, nama kabupaten kota, kelompok umur, jenis kelamin, jumlah kasus, satuan dan tahun.
4.1.2. Pembersihan  Data/Praproses  data  ( Data Cleaning/Data Preprocessing ) Melakukan  pengecekan  dan  pembersihan  data missing  value  dan  data  noise  dari  Data  Kasus  HIV melalui tools RapidMiner.
Tabel 3. Pengecekan Missing Value pada Data Kasus HIV di Jawa Barat
Data  Kasus  HIV  yang  diolah  tidak  memiliki missing value yang ditandai dengan angka 0 di bagian Missing .
4.1.3. Transformasi Data ( Data Transformation ) Melakukan  transformasi  data  atau  mengubah data  pada  dataset  awal  Data  Kasus  HIV  menurut kabupaten/kota serta menurut umur agar dapat diolah menggunakan  aplikasi  RapidMiner.  Selanjutnya dilakukan  inisialisasi  atribut  kelompok  umur  dan jenis kelamin pada data tersebut.
Tabel 4. Inisialisasi Atribut Kelompok Umur
Kelompok Umur Inisialisasi 0-4 Tahun 0 5-14 Tahun 1 15-19 Tahun 2 20-24 Tahun 3 25-49 Tahun 4 ≥50 Tahun 5

## Tabel 5. Inisialisasi Atribut Jenis Kelamin
Jenis Kelamin Inisialisasi Laki-laki 0 Perempuan 1
4.1.4. Data Mining / Proses Mining
Melakukan pengelompokkan Data Kasus HIV
berdasarkan kelompok umur pada aplikasi RapidMiner menggunakan Algoritma K-Means Clustering .
Gambar 2. Data Mining Menggunakan Algoritma K- Means Clustering
Proses data  mining menggunakan  algoritma K- Means Clustering pada aplikasi RapidMiner .
4.1.5. Evaluasi pola ( Pattern Evaluation ) Tahap  terakhir  setelah  proses data  mining pada aplikasi RapidMiner selanjutnya adalah menekan  tombol run, maka  akan  muncul  sebuah  tab result berisi pengelompokkan berdasarkan kabupaten/kota  dan  berdasarkan  kelompok  umur yakni k=2.
Tabel 6. Hasil Evaluasi Cluster Dataset Kasus HIV Berdasarkan Kelompok Umur
4.2. Hasil Pengelompokkan
4.2.1. Pengelompokkan  Penyebaran  Kasus  HIV Berdasarkan Kelompok Umur
Berikut ini merupakan hasil dari implementasi algoritma K-Means Clustering pada pengelompokkan penyebaran  kasus  HIV  berdasarkan  umur  di  Jawa Barat. Setelah proses running , diperoleh DBI sebagai berikut :
Tabel 7. Hasil Cluster DBI Kasus HIV Berdasarkan
Kelompok Umur Cluster /k DBI 2 0.093 3 0.121 4 0.096 5 0.109 6 0.123 7 0.125 8 0.126 9 0.146 10 0.141
Berdasarkan  tabel  7,  diperoleh cluster atau  k terbaik yaitu cluster atau k=2 dengan DBI 0.093.
Gambar 3. Hasil PerformanceVector Berdasarkan Kelompok Umur Dari gambar 3, dapat dilihat hasil
PerformanceVector
dari pengelompokkan
penyebaran  kasus  HIV  berdasarkan  kelompok  umur diperoleh DBI 0.093.
Selanjutnya  hasil cluster dapat  dilihat  pada Visualizations dalam RapidMiner.
Gambar 4. Hasil Visualizations dari Penyebaran Kasus HIV Kategori Tinggi dan Kategori Rendah
Berdasarkan gambar 4, dapat dilihat penyebaran kasus HIV berdasarkan kelompok umur di Jawa Barat yang  terbagi  ke  dalam  2 cluster . Cluster _0  yang berwarna  biru  adalah cluster dengan  kategori  rendah dengan angka kasus  yang berkisar antara 0-65 kasus, sedangkan cluster _1  yang  berwarna  hijau  adalah cluster dengan  kategori  tinggi  dengan  angka  kasus yang  berkisar  antara  68-254  kasus.  Penjelasan  yang secara rinci dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Visualizations dari Penyebaran Kasus HIV Kategori Rendah Berdasarkan Kelompok Umur
Berdasarkan  gambar  5,  kasus  HIV  berkategori rendah  pada  kelompok  umur  0-4  tahun,  kelompok umur  5-14  tahun,  kelompok  umur  15-19  tahun, kelompok  umur  20-24  tahun,  dan  kelompok  umur ≥50 tahun terdapat  di setiap wilayah  yang berjumlah 27  kabupaten/kota,  sedangkan  pada  kelompok  umur 25-49  tahun  terdapat  di  26  kabupaten/kota,  karena  1 wilayah yang lain termasuk ke dalam kategori tinggi. Untuk  kasus  HIV  berkategori  tinggi  akan  dijelaskan pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil Visualizations dari Penyebaran Kasus HIV Kategori Tinggi Berdasarkan Kelompok Umur
Berdasarkan  gambar  6,  kasus  HIV  berkategori tinggi  pada  kelompok  umur  0-4  tahun  terdapat  di  2 wilayah  antara  lain  Kabupaten  Subang  dan  Kota Cirebon. Pada kelompok umur 5-14 tahun, kelompok umur  15-19  tahun,  dan  kelompok  umur  ≥50  tahun tidak  ada  kasus  HIV  yang  termasuk  kategori  tinggi. Pada  kelompok  umur  20-24  tahun  kasus  HIV berkategori  tinggi  terdapat  di  2  wilayah  antara  lain Kabupaten  Karawang  dan  Kota  Cimahi.  Pada kelompok  umur  25-49  tahun  terdapat  di  16  wilayah antara  lain  Kabupaten  Bogor,  Kabupaten  Cianjur, Kabupaten  Bandung,  Kabupaten  Garut,  Kabupaten Cirebon,  Kabupaten  Indramayu,  Kabupaten  Subang, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi, Kota Bogor, Kota Bandung, Kota Cirebon, Kota Bekasi, Kota Depok, dan Kota Cimahi Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa  kasus  HIV berkategori  tinggi  lebih  sedikit  dibanding  dengan kasus  HIV  berkategori  rendah.  Oleh  karena  itu, pemerintah  ataupun  instansi  kesehatan  dapat  lebih mudah  dalam  upaya  penanggulangan  terhadap penyebaran  HIV  di  wilayah  dengan  kasus  HIV berkategori tinggi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  di  atas,  kesimpulan  yang diperoleh  sebagai  berikut:  Hasil  pengelompokkan tingkat penyebaran HIV berdasarkan kelompok umur menggunakan algoritma K-Means Clustering diperoleh  2 cluster.  Cluster _0  merupakan  kategori rendah,  sedangkan cluster _1  merupakan  kategori tinggi  yang  terdapat  pada  kelompok  umur  0-4  tahun di  Kabupaten  Subang  dan  Kota  Cirebon,  kelompok umur  20-24 tahun  di  Kabupaten  Karawang  dan  Kota
Cimahi,  dan  kelompok  umur  25-49  tahun  di Kabupaten  Bogor,  Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten Bandung,  Kabupaten  Garut,  Kabupaten  Cirebon,
Kabupaten Indramayu, Kabupaten Subang, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi, Kota Bogor, Kota Bandung, Kota Cirebon, Kota Bekasi, Kota Depok, dan Kota Cimahi.
Adapun  saran  dari  penelitian  ini  yakni  sebagai berikut: Untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan  data  yang  lebih  banyak  lagi  agar memperoleh  akurasi  yang  lebih  baik  dan  hasil  yang lebih  luas  lagi.  Pada  penelitian  selanjutnya,  dapat dilakukan menggunakan  algoritma lain  untuk melakukan pengelompokkan data agar dapat dilakukan perbandingan hasil yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  W.  P.  Samudra,  R.  A.  Susanto,  A.  R.  Putra, F.  I.  Kurniadi,  dan  B.  Juarto,  “Klasifikasi  HIV AIDS  dengan  Aplikasi  Rapid  Miner,” Sist. Komput.  dan  Kecerdasan  Buatan ,  no.  1,  hal. 15–19, 2022.
[2]  R. Alhamidi,  “Membaca  Grafik  Kasus HIV/AIDS  di  Jabar:  Naik  3  Tahun  Terakhir!,” detikjabar ,
2022.
https://www.detik.com/jabar/berita/d-
6262009/membaca-grafik-kasus-hivaids-di- jabar-naik-3-tahun-terakhir  (diakses  18  Januari 2023).
[3]  A.  A.  Lesmana et  al. ,  “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING  PENYAKIT  HIV  /  AIDS  DI INDONESIA  IMPLEMENTATION  OF  K- MEANS  ALGORITHM  FOR  CLUSTERING OF HIV / AIDS DISEASE IN INDONESIA,” e- Proceeding  Eng. , vol. 6, no. 2, hal. 5564–5580, 2019.
[4]  R. I. L. Sinaga, W. Saputra, dan H. Qurniawan, “Pengelompokan  Jumlah  Kasus  Penyakit  Aids Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  Metode  K- Means,” KESATRIAJurnal  Penerapan  Sist.  Inf. (Komputer  Manajemen) ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  99– 107, 2021.
[5]  dosbing.id,  “Proses  tahapan  data  mining,” dosbing.id , 2023. https://dosbing.id/2023/04/21/proses-tahapan- data-mining/ (diakses 4 Februari 2023).
[6]  A.  Y.  E.  Dodu,  D.  W.  Nugraha,  dan  M.  A. Ayyub,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Mendeteksi Tingkatan Stadium Penyakit Human Immunodeficiency  Virus  /  Acquired  Immune Deficiency Syndrome (Hiv/Aids) Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  (Studi  Kasus Pada  Rumah  Sakit  Umum  Daerah  (Rsud) Anutapura Palu),” Sci.  Comput. Sci. Informatics J. ,  vol.  1,  no.  1,  hal.  33,  2019,  doi: 10.22487/j26204118.2018.v1.i1.11900.
[7]  V. Herlinda dan D. Darwis, “Analisis Clustering Untuk Recredesialing Fasilitas Kesehatan
Menggunakan Metode Fuzzy C-Means,”
Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  94–99,
2021, [Daring]. Tersedia pada: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[8]  H.  Noor,  A.  Dharmawati,  dan  T.  W.  Qur’ana, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Analysis  Pada  Kasus  Penderita  Hiv/Aids  (Studi Kasus Kabupaten Banjar),” Technol. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, hal. 72, 2021, doi: 10.31602/tji.v12i2.4573.
[9]  D.  Y.  Nugroho,  A.  Wibowo,  F.  Kesehatan,  dan M.  Universitas,  “ANALISIS  CLUSTER  K  - MEANS  KABUPATEN  /  KOTA  DI  JAWA TIMUR BERDASARKAN LEVEL EPIDEMIK HIV  CLUSTER  K  -  MEANS  ANALYSIS  OF THE HIV EPIDEMIC LEVEL IN,” Biometrika dan  Kependud. ,  vol.  8,  no.  2,  hal.  108–117, 2019, doi: 10.20473/jbk.v8i2.2019.108.
[10]  opendata.jabarprov.go.id,  “Jumlah  Kasus  HIV
Berdasarkan  Kelompok  Umur  di  Jawa  Barat,” opendata.jabarprov.go.id , 2021.
https://opendata.jabarprov.go.id/id/dataset/jumla h-kasus-hiv-berdasarkan-kelompok-umur-di- jawa-barat (diakses 18 Januari 2023).
[11]  D.  Latifatul  Fajri,  “Studi  Pustaka  Adalah
Referensi Penelitian, Ini Penjelasan Lengkapnya,” katadata , 2022.
https://katadata.co.id/agung/berita/62e773e3da7
62/studi-pustaka-adalah-referensi-penelitian-ini- penjelasan-lengkapnya  (diakses  27  Januari 2023).
[12]  E. R. Wardhani,
“MANAJEMEN

## PERUBAHAN
DALAM IMPLEMENTASI REFORMASI BIROKRASI INTERNAL,” 2018. [Daring]. Tersedia pada: http://repository.upi.edu/44420/7/T_ADPEN_16 08369_Chapter3.pdf