## Penerapan Data Mining untuk Menentukan Penyebab Kematian di Indonesia Menggunakan Metode Clustering K-Means
Lili Rahmawati * , Alwis Nazir, Fadhilah Syafria, Elvia Budianita, Lola Oktavia, Ihda Syurfi
Sains dan Teknologi,Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 11950125106@students.uin-suska.ac.id, 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id,
4 elvia.budianita@uin-suska.ac.id, 5 lola.oktavia@uin-suska.ac.id, 6 ihdasyurfi11@gmail.com Email Penulis Korespondensi: 11950125106@students.uin-suska.ac.id Submitted: 03/03/2023 ; Accepted: 31/03/2023 ; Published: 31/03/2023
Abstrak –Kematian dalam ilmu kedokteran dipelajari pada disiplin ilmu yang disebut ilmu tanatologi. kematian tidak hanya dialami  oleh  orang  yang  berusia  lanjut,  tetapi  juga  dapat  dialami  oleh  orang  yang  masih  muda,  remaja,  atau bahkan  bayi. Kematian  dapat  disebabkan  oleh  berbagai  macam  faktor  yaitu,  karena  sakit,  usia  lanjut,  kecelakaan,  dan  sebagainya. Berdasarkan  informasi  yang  diberikan  oleh  World  Health  Organization  (WHO),  ada  lima  penyebab  kematian  tertinggi diantaranya yaitu penyakit jantung iskemik, Alzheimer, stroke, gangguan pernapasan, kondisi neonatal. Dalam penelitian ini k-means digunakan untuk pengelompokkan penyebab kematian di Indonesia berdasarkan angka kematian yang terjadi untuk menentukan kasus kematian yang paling berdampak atas tingginya kematian di Indonesia. Dengan mengetahui apa saja kasus kematian  ini  akan  memberikan  persiapan  dini  dalam  antisipasi  penyebab  kematian  di  Indonesia.  Tujuan  dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengelompokkan angka kematian berdasarkan jumlah penyebab kematian manakah yang termasuk dalam  cluster  rendah,  sedang,  dan  tinggi  dengan  menerapkan  metode  K-Means.  Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan algoritma K-Means clustering untuk mengelompokkan angka kematian pada data penyebab kematian di indonesia dari tahun 2017-2021. Hasil dari penelitian ini dibentuk 3  cluster yang telah dievaluasi menggunakan  Davies Bouldin Index (DBI) di Rapidminer dengan nilai sebesar 0.259. Hasil clustering dari jumlah keseluruhan 21 Kasus didapatkan cluster tinggi, sedang dan rendah. pengelompokkan cluster ini didapatkan menurut banyaknya angka kematian setiap kasus,  yaitu  cluster pertama (C0) rendah dengan jumlah 17 Kasus, cluster kedua (C1) sedang dengan jumlah 3 Kasus dan cluster ketiga (C2) tinggi dengan jumlah 1 Kasus.
Kata Kunci: Clustering; Data Mining; Kematian; K-means; Rapidminer
Abstract– Death  in  medical  science is studied  in  a  scientific discipline  called  tanatology.  death  is  not only  experienced by elderly people, but also can be experienced by young people, teenagers, or even babies. Death can be caused by various factors, namely, due to illness, old age, accidents, and so on. Based on information provided by the World Health Organization (WHO), there  are  five  highest  causes of death  including  ischemic  heart  disease,  Alzheimer's, stroke,  respiratory disorders,  neonatal conditions. In this study, k-means is used to group causes of death in Indonesia based on the number of deaths that occur to determine the cases of death that have the most impact on the high mortality rate in Indonesia. Knowing what these death cases are will provide early preparation in anticipating the causes of death in Indonesia. The purpose of this study was to classify mortality rates based on the number of causes of death which were included in the low, medium, and high clusters by applying the K-Means method. In this study the authors used the K-Means clustering algorithm to classify death rates in data on causes of  death in  Indonesia  from  2017-2021.  The  results  of this study  formed  3  clusters  which  were  evaluated using  the Davies Bouldin Index (DBI) in Rapidminer with a value of 0.259. Clustering results from a total of 21 cases obtained high, medium and low clusters. This cluster grouping was obtained according to the number of deaths per case, namely the first cluster (C0) was low with 17 cases, the second cluster (C1) was moderate with 3 cases and the third cluster (C2) was high with 1 case.
Keywords : Clustering; Data Mining; Mortality; K-Means; Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Tanatologi i adalah h bidang ilmiah yang mempelajari i kematian dalam kedokteran  [1]. Tanatology adalah disiplin kedokteran  forensik  yang  berfokus  pada  pemahaman  kematian,  perubahan  postmortem,  dan faktor-faktor  yang mempengaruhi perubahan tersebut [2],[3],[4].
Ada banyak penyebab kematian. sehingga semua kalangan usia, termasuk anak kecil, remaja, bahkan bayi, dapat mengalami kematian. Ada yang meninggal dunia karena sakit, tua, kecelakaan, dan sebagainya [5]. Wajar jika ada yang meninggal,  orang-orang yang ditinggalkan merasakan kehilangan. Untuk menjaga keseimbangan antara  penduduk  dan  wilayahnya,  suatu  bangsa  tentu  akan  mempertimbangkan  jumlah  penduduknya.  Tingkat kelahiran dan kematian digunakan dalam perhitungan negara bagian.
Berdasarkan  informasi  yang  diberikan  oleh  World  Health  Organization  (WHO),  ada  lima  penyebab tertinggi kematian diantaranya yaitu penyakit jantung iskemik, Alzheimer yang menyebabkan 814.000 meninggal pada tahun 2019, Stroke sekitar 795.000 orang dewasa, gangguan pernapasan, kondisi neonatal [6]. Hampir 55,3 juta  orang  di  seluruh  dunia  meninggal  setiap  tahun.  Menurut  data  di  laman  Ekologi,  ada  sekitar  dua  orang meninggal per detik, 151.600 orang meninggal per hari, 6.316 orang meninggal per jam, dan 105 orang meninggal per menit [7]. Ada beberapa penyebab, seperti penyakit, kecelakaan, dan bunuh diri. Perkiraan populasi Indonesia pada tahun 2019 adalah 266.911,9 ribu, namun antara Januari dan Desember tahun itu, bencana merenggut nyawa 589 orang [8]. Menurut hasil perhitungan, bencana tersebut mengakibatkan kematian 0,22 orang. Ini menunjukkan bahwa dari 100.000 orang yang terkena bencana tidak ada yang meninggal.
Metode  k-means  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  analisis  data  mining  dalam  pengelompokkan penyebab  kematian  di  Indonesia.  Dalam  penelitian  ini  k-means  digunakan  untuk  pengelompokkan  penyebab kematian di Indonesia berdasarkan angka kematian yang terjadi untuk menentukan kasus yang paling berdampak atas tingginya kematian di Indonesia. Dengan mengetahui apa saja kasus kematian ini akan memberikan persiapan dini dalam antisipasi penyebab kematian di Indonesia. Adanya kematian yang bisa di antisipasi seperti penyakit AIDS, Malaria, Demam Berdarah dan penyakit berat lainnya. Untuk kematian yang tidak bisa di antisipasi adalah sebuah  benacana  alam  seperti  banjir,  longsor,  angin  puting  beliung  dan  bencana  alam  yang  tidak  diketahui sebelumnya.
Untuk  mengetahui  penyebab  kematian  di  Indonesia,  penelitian  ini  akan  melakukan  pengelompokkan penyebab  kematian  di  Indonesia  berdasarkan  angka  kematian  dari  rata-rata  jumlah  kematian  laki-laki  dan perempuan  setiap  tahunnya.  Data  yang  didapat  oleh  peneliti  bersumber  dari  website  Kaggle,  yang  berisi  data penyebab kematian di Indonesia yang terdiri dari tiga jenis penyebabnya yaitu jenis penyakit, bencana alam, dan bencana  sosial.  Dengan  penelitian  ini,  akan  memungkinkan  untuk  menentukan  penyebab  kematian  mana  yang memiliki pengaruh terbesar terhadap penurunan populasi Indonesia, yang memungkinkan perencanaan dini untuk potensi penyebab kematian di Indonesia. Teknik data mining kemudian akan digunakan untuk memproses hasil pengelompokan angka kematian. Clustering adalah salah satu metode analisis data mining.
Dalam  hal  melakukan  klasterisasi,  Algoritma  K-means  banyak  digunakan  oleh  peneliti  sebelumnya. Penelitian  Putra  May  Chandra  Abirianto  adalah  salah  satunya,  penelitian  mengenai Pengelompokkan  Pasien Penyakit  Liver.  Seperti yang ditunjukkan dengan pengujian hasil akhir  metode dengan tingkat  kesesuaian 86% untuk perbandingan perhitungan sistem dengan perhitungan manual, temuan penelitian ini menunjukkan bahwa metode k-means clustering dapat diterapkan pada sistem dan beroperasi dengan baik [9].
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nelia  Vitalaya  dan  Rizki  Tri  Prasetio,  mengenai Implementasi i Algoritma  k-Means s clustering g Untuk k Pengelompokan n Penyebaran n Pneumonia a Pada  Balita a Di Kota Bandung. Hasil dari penelitian n ini i dibentuk k 3 cluster r yang telah di evaluasi Dengan menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) yang memiliki nilai 0,571 [10].
Penelitian yang dilakukan  Rahmat Kurniawan dan  kawan-kawan, pada penelitian ini  mereka melakukan analisis  Persentase  Merokok  Penduduk  Umur  15  Tahun  keatas  menurut  Provinsi,  Berdasarkan  hasil  analisis perhitungan k-means dengan pengujian tools rapidminer diperoleh hasil yang sama [11]. Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Siti andry Yani Nasution mengenai Penjualan Frozen Food dengan menerapkan algoritma k- means,  hasil  akhirnya  adalah  penjualan  Frozen  Food  dapat  diterapkan  menggunakan  algoritma  k-means  untuk mengelompokkan  Penjualan  Frozen  Food  tertinggi  dan terendah.  Pengujian  menggunakan  aplikasi  Rapidminer dengan perhitungan yang dilakukan secara manual memiliki nilai yang sama[12].
Penelitian  yang  sudah  dilakukan  tentang  analisis  penyebab  kematian.  Seperti  penelitian  yang  dilakukan oleh  Nengah  Widya  Utami  dan  Ni  Nyoman  Saptiari  tentang  Klasifikasi  Penyebab  Kematian  Menggunakan Algoritma  Support  Vector  Machine,  hasil  dari  analisa  yang  telah  diteliti  yang  diperoleh  dengan  menggunakan metode  SVM  (Support  Vector  Machine),  adalah penyakit  dan  bencana  non-alam  menjadi  penyebab  terbanyak, terhitung hingga 0,9 persen kasus dengan 20 kasus sampel pengganti [13].
Sedangkan  pada  penelitian  ini,  dikembangkan  suatu  sistem  clustering  dengan  menggunakan  metode  K- Means  yang  memiliki  komponen  21  kasus  kematian  diambil  dari  tahun  2017  sampai  2021.  Diharapkan penggunaan metode K-Means dapat mengelompokkan hasil yang tepat mengenai antisipasi bahaya pada penyebab kematian. Penelitian n ini untuk mengelompokkan angka kematian berdasarkan jumlah angka kematian manakah yang  termasuk dalam cluster r rendah,  sedang,  dan tinggi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  mengetahui kasus kematian apakah yang paling berdampak pada menurunnya  jumlah penduduk Indonesia. Dan diharapkan hasil  dari  penelitian  ini  akan  berguna  bagi  penduduk  Indonesia  untuk  mengantisipasi  kasus  kematian  yang berdampak tinggi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Dalam m penelitian  ini  menggunakan  analisa  data a mining.  Data  mining g merupakan  serangkaian n proses s yang menggunakan n statistik, matematika, kecerdasan n buatan, dan penelitian n basis data a untuk menemukan informasi berguna dalam basis data yang tidak dapat ditemukan secara manual [14], [15],[16]. Dengan mengidentifikasi dan mengekstraksi  pola  yang  signifikan  atau  menarik,  informasi  yang  dihasilkan  dapat  diperoleh  [17]. Clustering g adalah h salah h satu u metode analisis yang digunakan dalam m data a mining.

## 2.2 Clustering
Clustering  merupakan  pengelompokan n berdasarkan n atas s prinsip p kesamaan n kelas s serta  mengurangi  kesamaan antar kelas [18],[19],[20]. Dalam pengelompokan, sejumlah algoritma telah dikembangkan dengan kinerja yang baik. Akan ada tiga cluster yang dibentuk dalam penelitian ini: level rendah, sedang, dan tinggi.  Algoritma dari clustering yang digunakan penelitian ini yaitu k-means.
2.3 Tahapan n Penelitian
Tahapan penelitian n yang g akan n dilakukan dalam analisis penyebab kematian menggunakan algoritma  k-means, tahapan tersebut sebagai berikut.
Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini akan menjadi acuan dalam melakukan penelitian ini. Dimana penelitian akan dimulai dengan  memilih  dataset  yaitu  data  causes  of  death  in  indonesia  yang  kemudian  data  di  integrasi. Dalam  tahap integration  akan ada penggabungan n data a dari i beberapa basis data menjadi  satu  basis data baru dikenal  sebagai integrasi  data.  Dalam  penelitian  ini  data  penyebab  kematian  di  Indonesia  dari i tahun n 2017  sampai  2021 digabungkan n ke e dalam m satu  database.  Dataset  didapatkan  dari  sumber  kaggle.  Setelah  data  dilakukan  data integration, selanjutnya data akan dilakukan proses cleaning. Proses cleaning ini data akan dibersihkan agar dataset bisa  digunakan  dalam  penelitian.  Kemudian  data  akan  dilakukan  pemodelan  menggunkan  algotirma  k-means dengan nilai k = 3. Dan tahap selanjutnya akan mendapatkan hasil dari clustering. Kemudian tahap terakhir yaitu melakukan  tahap  pengujian  yang  menggunakan  software  rapidminer  dan  evaluasi  untuk  mencari  tahu  apakah algoritma  k-means  bisa  digunakan  dalam  memprediksi  penyebab  kematian  berdasarkan  nilai  Davies-Bouldin Index pada rapidminer.

## 2.4 Pemodelan Algoritma K-Means
Dengan menggunakan algoritma k-means, Langkah pemodelan metode ini, data yang tersedia dihitung nilai rata- ratanya. Teknik non-hierarkis yang disebut k-means berupaya mengelompokkan data ke dalam satu atau beberapa kelompok sehingga yang memiliki kesamaan karakteristik berada dalam kelompok yang sama dan yang memiliki karakteristik berbeda berada dalam kelompok yang berbeda [21], [22]. Data penyebab kematian tahun 2017 hingga 2021 digunakan untuk menghasilkan data uji untuk penelitian ini. Meminimalisasikan fungsi objektif yang diatur dalam  proses  clustering  merupakan  tujuan  dari  clustering  k-means,  yang  pada  umumnya  untuk  meminimalkan variasi antar cluster dan meminimalisasikan variasi dalam suatu cluster [21]. Secara a umum m metode e menggunakan n algoritma a K-Means s sebagai i berikut [23] : a. Tentukan n k  sebagai i jumlah h cluster r yang g di  bentuk.  Penentuan n banyaknya a jumlah  cluster  k  dilakukan dengan n beberapa a faktor r seperti i pertimbangan n teoritis s dan n konseptual l yang g disarankan n untuk k menentukan berapa a banyaknya cluster. b. Pilih  secara acak  k centroid  pertama. Untuk menentukan centroid awal dilakukan secara acak dari beberapa objek yang tersedia sebanyak k cluster.
v = ∑ = 1 (Xi)/N n k (1)
i = 1, 2, 3 … n Penjelasan n rumus s diatas s adalah h sebagai berikut: v   = nilai i centroid d pada a cluster xi  = objek k ke-i, dimana a objek k tersebut t adalah h nilai i yang g berubah h sesuai i iterasi n   = banyaknya a objek k atau jumlah h objek k yang g menjadi i anggota a cluster c. Hitung g jarak k setiap p objek k ke masing- masing centroid d dari masing-masing g cluster.
d(x, y) = |x − y| = √∑ (xi − yi) 2 n i=1 (2)
Penjelasan n rumus sebagai i berikut : d  = nilai i jarak xi = objek x c ke-i y  = data a y y ke-i n  = banyaknya a objek d. Alokasikan n masing-masing g objek k ke dalam m centroid d yang g paling g terdekat. e. Lakukan n iterasi, kemudian n tentukan n posisi centroid d baru u dengan menggunakan persamaan. f. Ulangi i langkah h 5 jika a posisi i centroid d baru u tidak k sama.

## 2.5 Tahap Evaluasi
Model  indeks  Davies-Bouldin  (DBI)  akan  digunakan  selama  fase  evaluasi  cluster  ini.  Dengan  menggunakan Davies-Bouldin  Index,  pengukuran  ini  bertujuan  untuk k meminimalkan n jarak  antar  titik k dalam m suatu cluster r sekaligus  memaksimalkan  jarak k antar r cluster.  Cluster  yang  dibentuk  oleh  algoritma  clustering  yang digunakan lebih unggul jika nilai DBI nya lebih kecil atau mendekati nol.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Kumpulan dataset Kaggle berfungsi sebagai sumber informasi yang digunakan dalam penelitian ini. Data tersebut mencakup atribut-atribut berikut antara lain: Causes, Type, Year, Data Redundancy, Jumlah Causes, Total Deaths, Jenis  Kelamin,  Jumlah  Penduduk,  Satuan  dengan  jumlah  data  yang  didapat  adalah  613  record. Data a yang g digunakan n dalam m penelitian ini i adalah h data a penyebab kematian di Indonesia dari tahun 2017-2021. Algoritma K-means dan perangkat lunak Rapidminer digunakan untuk membuat model aturan dari kumpulan data yang penulis kumpulkan.
Tabel 1. Dataset Penelitian Causes Angka Kematian Pada Penduduk Indonesia 2017 2018 2019 2020 2021 Rata- rata L P L P L P L P L P AIDS 2 0 0 0 513 101 529 136 397 291 196,9 Angin Siklon Tropis 19 22 0 0 0 1 0 0 127 101 27 Angin Putting Beliung 14 16 3 7 2 2 9 3 1 3 6 Antraks 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0,1 Aksi Teror dan Sabotase 0 0 10 8 2 1 2 2 1 3 2,9 Avian Influenza (Flu Burung) 0 1 79 89 0 0 318 137 37 44 70,5 Banjir 74 106 16 10 24 19 37 51 63 61 46,1 Banjir Bandang 19 4 7 11 48 61 24 25 62 58 31,9 Banjir disertai Tanah Longsor 21 28 19 24 47 51 32 35 68 38 36,3 Campak 0 1 0 0 7 12 5 3 10 13 5,1 COVID-19 0 0 0 0 0 0 107 32 1140 6 6974 3 5221 3 14409, 4 Demam Berdarah Dengue (DBD) 291 202 301 166 683 236 396 351 483 222 333,1 Diabetes melitus YTT 2919 1578 3918 746 3610 120 7 421 59 5422 6 1684 57 6825 4 34707, 4 Difteri 24 20 13 16 8 15 2 11 4 21 13,4 Gelombang Pasang 0 0 0 0 0 0 0 0 2 5 0,7 Gempa & Tsunami 0 0 1573 104 2 227 210 0 0 0 0 305,2 Gempa Bumi 2 3 252 321 29 35 0 0 63 58 76,3 Kebakaran 0 1 7 8 2 1 4 2 25 17 6,7 Kecelakaan Industri 0 0 18 4 0 0 0 0 1 0 2,3 Kecelakaan Lalu Lintas 5 9 123 123 43 60 2 6 91 78 54 Kegagalan Teknologi 0 0 3 2 0 0 1 0 3 4 1,3 Keracunan 4 8 27 18 5 5 1 1 4 2 7,5 KLB Campak 8 6 0 0 7 12 5 3 10 13 6,4 KLB Diare 28 6 14 22 0 0 0 0 0 0 7 Konflik 0 0 2 5 1 3 0 0 0 0 1,1 Kronis Filariasis 0 0 0 0 218 207 327 564 428 189 193,3 Leptospirosis 82 54 74 76 73 49 80 26 37 47 59,8 Letusan Gunung Berapi 37 34 0 0 0 0 0 0 37 14 12,2 Malaria 192 207 242 224 281 249 0 0 0 0 139,5 Neoplasma 1528 92 6291 8 1783 25 444 07
1693
15
602 09 197 46
3771 68
1925 02 1061 37 13636 1,9 Pneumonia 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Rabies - Lyssa 17 91 50 61 83 32 28 12 37 25 43,6 Tanah Longsor 73 90 19 4 18 16 3 17 27 23 29 Tetanus Neonatorium 9 5 3 1 1 1 2 0 4 5 3,1 Tsunami 1 1 259 172 0 0 0 0 0 0 43,3 Tuberkulosis paru 8433 1075 67 0 0 5839 615 4 625 8 6916 7251 6897 15531, 5
Causes Angka Kematian Pada Penduduk Indonesia 2017 2018 2019 2020 2021 Rata- rata L P L P L P L P L P Tersambar Petir 0 0 1642 221 0 0 0 0 0 0 0 385,2

## 3.2 Penerapan algoritma K-means
Berikut adalah langkah-langkah dari algoritma k-means clustering: 1) Tentukan  data  yang  ingin  di  cluster.  Data  Penyebab  kematian  di  Indonesia  dari  tahun  2017-2021  yang digunakan pada proses clustering dengan menggunakan data sebanyak 21 Causes.
Tabel 2 . Data Sample Causes Angka Kematian Pada Penduduk Indonesia 2017 2018 2019 2020 2021 Rata-rata L P L P L P L P L P AIDS 2 0 0 0 513 101 529 136 397 291 196,9 Angin Siklon Tropis 19 22 0 0 0 1 0 0 127 101 27 Angin Putting Beliung 14 16 3 7 2 2 9 3 1 3 6 Aksi Teror dan Sabotase 0 0 10 8 2 1 2 2 1 3 2,9 Avian Influenza (Flu Burung) 0 1 79 89 0 0 318 137 37 44 70,5 Banjir 74 106 16 10 24 19 37 51 63 61 46,1 Banjir Bandang 19 4 7 11 48 61 24 25 62 58 31,9 Banjir disertai Tanah Longsor 21 28 19 24 47 51 32 35 68 38 36,3 Campak 0 1 0 0 7 12 5 3 10 13 5,1 Demam Berdarah Dengue (DBD) 291 202 301 166 683 236 396 351 483 222 333,1 Difteri 24 20 13 16 8 15 2 11 4 21 13,4 Gempa Bumi 2 3 252 321 29 35 0 0 63 58 76,3 Kebakaran 0 1 7 8 2 1 4 2 25 17 6,7 Kecelakaan Industri 0 0 18 4 0 0 0 0 1 0 2,3 Kecelakaan Lalu Lintas 5 9 123 123 43 60 2 6 91 78 54 Keracunan 4 8 27 18 5 5 1 1 4 2 7,5 Kronis Filariasis 0 0 0 0 218 207 327 564 428 189 193,3 Leptospirosis 82 54 74 76 73 49 80 26 37 47 59,8 Malaria 192 207 242 224 281 249 0 0 0 0 139,5 Rabies - Lyssa 17 91 50 61 83 32 28 12 37 25 43,6 Tanah Longsor 73 90 19 4 18 16 3 17 27 23 29
2) Mengembangkan nilai k sebagai pusat cluster awal angka kematian sebanyak 3 cluster. Berikut hasil centroid awal :
Tabel 3. Centroid Awal C0 C1 C2 2,3 196,9 333,1
Dari tabel.2 tersebut, dapat dilihat untuk penentuan centroid awal dilakukan secara acak. masing-masing titik awal Cluster memiliki tingkatan yakni tingkat kasus yang rendah, sedang, tinggi.
3) Menghitung jarak/selisih antara setiap cluster dengan setiap data angka kematian untuk menentukan jarak mana yang paling dekat dengan centroid awal setiap data. Berikut adalah perhitungan cara mendapatkan jarak antara setiap data dengan cluster pertama (C0) :
D(0.1) = √(196,9 − 2,3) 2 = 194,6
D(0.2) = √(27 − 2,3) 2 = 24,7 D(0.3) = √(6 − 2,3) 2 = 3,7
D(0.4) = √(2,9 − 2,3) 2 =0,6 Sampai perhitungan D (0.21) Mengukur selisih antara setiap titik data dan cluster kedua (C1) : D(1.1) = √(196,9 − 196,9) 2 = 0 D(1.2) = √(27 − 196,9) 2 = 169,9 D(1.3) = √(6 − 196,9) 2 = 190,9 D(1.4) = √(2,9 − 196,9) 2 =194 Sampai perhitungan D (1.21) Mengukur selisih antara setiap titik data dan cluster ketiga (C2) :
D(2.1) = √(196,9 − 333,1) 2 = 136,2
D(2.2) = √(27 − 333,1) 2 = 306,1 D(2.3) = √(6 − 333,1) 2 = 327,1 D(2.4) = √(2,9 − 333,1) 2 =330,2 Sampai perhitungan D (2.21) Berikut hasil perhitungan jarak/selisih antara setiap titik data dengan centroid awal iterasi 1 di bawah ini:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Jarak Data dengan centroid awal
No Causes C0 C1 C2 Jarak Terpendek  Cluster 1 AIDS 194,6 0 136,2 0 1 2 Angin Siklon Tropis 24,7 169,9  306,1 24,7 0 3 Angin Putting Beliung 3,7 190,9  327,1 3,7 0 4 Aksi Teror dan Sabotase 0,6 194 330,2 0,6 0 5 Avian Influenza (Flu Burung) 68,2 126,4  262,6 68,2 0 6 Banjir 44 150,8  287,0 44,0 0 7 Banjir Bandang 29,6 165,0  301,2 29,6 0 8 Banjir disertai Tanah Longsor 34,0 161 297 34 0 9 Campak 2,8 191,8  328,0 2,8 0 10 Demam Berdarah Dengue (DBD) 3331 136,2 0,0 0 2 11 Difteri 11,1 183,5  319,7 11,1 0 12 Gempa Bumi 74,0 120,6 257 74 0 13 Kebakaran 4,4 190,2  326,4 4,4 0 14 Kecelakaan Industri 0,0 194,6 331 0 0 15 Kecelakaan Lalu Lintas 51,7 142,9  279,1 51,7 0 16 Keracunan 5,2 189,4  325,6 5,2 0 17 Kronis Filariasis 191,0 3,6 140 3,6 1 18 Leptospirosis 57,5 137,1  273,3 57,5 0 19 Malaria 137,2 57,4 193,6 57,4 1 20 Rabies - Lyssa 41,3 153,3  289,5 41,3 0 21 Tanah Longsor 26,7 167,9  304,1 26,7 0
4) Kelompokkan data sesuai dengan seberapa dekat pusat jarak masing-masing data. Dapat dilihat tabel berikut dan hasilnya, jika nilai terendah (C0) berada di cluster 1 maka masuk ke dalam kelompok tersebut, begitu juga sebaliknya:
Tabel 5. Output Cluster Iterasi 1 cluster Hasil C0 17 C1 3 C2 1
5) Menentukan nilai centroid baru dilakukan setelah hasil iterasi 1 cluster diperoleh.
6) Mengulangi langkah 3 - 5 hingga anggota setiap cluster tidak mengalami perubahan. Perhitungan cara menentukan nilai centroid baru untuk iterasi 2 ditunjukkan di bawah ini:
C0 = 27  +  6  +  2,9  +  70,5  +  46,1  +  31,9  +  36,3  +  5,1  +  13,4  +  76,3  +  6,7  + 2,3  +  54  +  7,5  +  59,8  +  43,6  +  29 17 = 30,49 C1 = 196,9 + 193,3 + 139,5 3 = 176,57
C2 = 333,1 1 = 333,1
Tabel 6. Centroid Baru Iterasi 2 Cluster Nilai C0 C1 C2 30,49 176,57 333,1
Penghitungan  ulang  selisih  setiap  data  angka  kematian  untuk  setiap  pusat  klaster  dilakukan  selanjutnya setelah mendapatkan centroid baru. Perhitungan selisih setiap data cluster pertama (C0):
E(0.1) = √(196,9 − 30,49) 2 = 166,4
E(0.2) = √(27 − 30,49) 2 = 3,5 E(0.3) = √(6 − 30,49) 2 = 24,5 E(0.4) = √(2,9 − 230,49) 2 =27,6 Sampai perhitungan E (0.21) Mengukur selisih antara setiap titik data dan cluster kedua (C1) : E(1.1) = √(196,9 − 176,57) 2 = 20,3
E(1.2) = √(27 − 176,57) 2 = 149,6 E(1.3) = √(6 − 176,57) 2 = 170,6 E(1.4) = √(2,9 − 176,57) 2 =173,7 Sampai perhitungan E (1.21) Mengukur selisih antara setiap titik data dan cluster ketiga (C2) : E(2.1) = √(196,9 − 333,1) 2 = 136,2
E(2.2) = √(27 − 333,1) 2 = 306,1 E(2.3) = √(6 − 333,1) 2 = 327,1
E(2.4) = √(2,9 − 333,1) 2 =330,2 Sampai perhitungan E (2.21) Berikut hasil perhitungan jarak/selisih antara setiap data dengan titik pusat iterasi 2 di bawah ini:
Tabel 7. Perhitungan Jarak/selisih Data Iterasi 2 No  Causes C0 C1 C2 Jarak Terpendek  Cluster 1 AIDS 166,4 20,3 136,2 20,3 1 2 Angin Siklon Tropis 3,5 149,6  306,1 3,5 0 3 Angin Putting Beliung 24,5 170,6  327,1 24,5 0 4 Aksi Teror dan Sabotase 27,6 173,7  330,2 27,6 0 5 Avian Influenza (Flu Burung) 40,0 106,1  262,6 40,0 0 6 Banjir 15,6 130,5  287,0 15,6 0 7 Banjir Bandang 1,4 144,7  301,2 1,4 0 8 Banjir disertai Tanah Longsor 5,8 140,3 297 5,8 0 9 Campak 25,4 171,5  328,0 25,4 0 10 Demam Berdarah Dengue (DBD)  302,6  156,5 0,0 0,0 2 11 Difteri 17,1 163,2  319,7 17,1 0 12 Gempa Bumi 45,8 100,3 257 45,8 0 13 Kebakaran 23,8 169,9  326,4 23,8 0 14 Kecelakaan Industri 28,2 174,3 331 28,2 0 15 Kecelakaan Lalu Lintas 23,5 122,6  279,1 23,5 0 16 Keracunan 23,0 169,1  325,6 23,0 0 17 Kronis Filariasis 162,8 16,7 140 16,7 1 18 Leptospirosis 29,3 116,8  273,3 29,3 0 19 Malaria 109,0 37,1 193,6 37,1 1 20 Rabies - Lyssa 13,1 133,0  289,5 13,1 0 21 Tanah Longsor 1,5 147,6  304,1 1,5 0
Output dari perhitungan data cluster iterasi 2 adalah:
Tabel 8. Output Cluster Iterasi 2 Cluster Hasil C0 17 C1 3 C2 1
Setelah  diperoleh  hasil  iterasi  2,  bandingkan  dengan  hasil  iterasi  1.  Jika  tidak  ada  perbedaan,  proses berakhir.  jika  ada,  proses  diulang  untuk  menghasilkan  hasil  yang  sama.  Berdasarkan  perhitungan  manual  data angka kematian yang dilakukan diatas, hasil dari iterasi 2 memiliki nilai yang sama, yaitu C0 = 17, C1 = 3, dan C2 = 1. Jika posisi iterasi 2 tidak berubah, maka proses berhenti.

## 3.3 Hasil Pengujian
Menyesuaikan  hasil  perhitungan  manual  dengan  Rapidminer  10.0  merupakan  langkah  selanjutnya  setelah mendapatkan  hasil  akhir.  Bahwa  disimpulkan  data  yang  digunakan  adalah  benar.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan
evaluasi  perhitungan  manual  dan  menggunakan  Rapidminer  10.0,  keduanya  menghasilkan  hasil  yang  sama. Gambar.2 di bawah ini menunjukkan tampilan cluster model yang ada di Rapidminer:

## Gambar 2. Cluster Model Data Angka Kematian
Gambar diatas menunjukkan bahwa kasus kematian di Indonesia ada 17 kasus kelompok terendah, 3 kasus kelompok sedang, 1 kasus kelompok tertinggi yang menggunakan data sample 21 kasus.

## 3.4 Evaluasi
Pada tahap ini melakukan uji kelayakan apakah algoritma k-means bisa digunakan sebagai algrotima yang tepat pada  penelitian  ini.  Untuk  mengetahui  hal  itu,  maka  diperlukan  software  rapidminer.  Dalam  penelitian  ini menggunakan Indeks Davies Bouldin untuk mengevaluasi data. Hasil dari pengujian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 3 . Nilai DBI (Davies Bouldin Index) Pada Rapidminer
Dilihat dari gambar di atas hasil evaluasi cluster pada penelitian ini membentuk tiga cluster dengan nilai 0.259. k = 3 adalah nilai yang paling mendekati 0.

## 3.5 Pembahasan
Dalam  analisis  kematian  di  Indonesia,  bisa  dilihat  dari  model  algoritma  k-means  yang  sudah  dibuat. Kualitas s hasil l cluster yang dihasilkan melalui proses s clustering g K-Means ditentukan dengan mengevaluasi hasil cluster. Indeks Davies Bouldin (DBI) digunakan dalam penelitian ini untuk mengevaluasi data. Langkah evaluasi aplikasi rapidminer adalah sebagai berikut:
Langkah pertama masukkan  cluster distance performance pada panel  operators, Setelah itu  sambungkan konektor  untuk  setiap  proses  dan  tekan  button  running.  Performance  vector  akan  menampilkan  hasil  evaluasi indeks davies-bouldin setelah proses selesai dijalankan, hasil evaluasi cluster pada penelitian ini membentuk tiga cluster dengan nilai 0.259.
Dengan itu, maka algoritma k-means dikatakan baik dilakukan dalam penelitian ini karena pengelompokan data berdasarkan nilai-nilai ini dalam percobaan evaluasi mulai dari k = 2 sampai k = 4, k = 3 adalah nilai yang paling  mendekati  0.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  Nelia  Vitalaya  dan  Rizki  Tri Prasetio [10], bahwa penelitian ini sama-sama melakukan cara atau metode yang sama dengan topik yang berbeda. Pada penelitian mereka algoritma k-means dikatakan baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  teknik  data  mining  untuk  menganalisis  kematian  di Indonesia dengan menggunakan teknik  clustering  k-means. Menghasilkan bahwa  hasil  cluster  0, 1, dan 2 yang menggunakan  21  data  uji  yang  menggunakan  perhitungan  manual  dan  aplikasi  rapidminer  adalah  sama  yaitu, Kelompok k kasus terendah pada a cluster r 0 terdiri i dari 17 k kasus, yaitu Angin Siklon Tropis, Angin Putting Beliung, Aksi Teror dan Sabotase, Avian Influenza(Flu Burung), Banjir, Banjir Bandang, Banjir disertai Tanah Longsor, Campak,  Difteri,  Gempa  Bumi,  Kebakaran,  Kecelakaan  Industri,  Kecelakaan  Lalu  Lintas,  Keracunan, Leptospirosis,  Rabies-Lyssa,  Tanah  Longsor.  Kelompok  kasus  sedang  pada  cluster  1  terdiri  dari  3  kasus  yaitu Aids,Kronis  Filariasis,  Malaria.  Kelompok  kasus  tertinggi  pada  cluster  2  terdiri  dari  1  kasus  yaitu  Demam Berdarah  Dengue  (DBD).  Telah  dinilai  baik  berdasarkan  evaluasi  Indeks  Davies  Bouldin  yang  membentuk  3
cluster,  dikarenakan  dalam  percobaan  evaluasi  dari  pembentukan  jumlah  k=2  sampai  k=4, k=3  yang  nilainya mendekati 0 yaitu dengan nilai sebesar 0.259. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa metode k-means sangat cocok  digunakan  untuk  menganalisis  kematian  di  Indonesia.  Untuk  itu  disarankan  kepada  penduduk  indonesia untuk lebih waspada terhadap lingkungan sekitar dan mengantisipasi gejala-gejala penyakit yang ada. Disarankan penelitian selanjutnya untuk menambahkan atribut lainnya dalam melakukan analisis kematian di Indonesia. Dan lebih baik lagi untuk menambahkan jumlah data pada dataset yang akan dilakukan penelitian agar hasil analisis kematian di Indonesia semakin akurat.

## REFERENCES
[1] I. Aflanie, N. Nirmalasari, and M. H. Arizal, Ilmu Kedokteran Forensik dan Medikolegal. 2017.
[2] Ninla Elmawati Falabiba, “Modul Forensik Tanatologi,” Univ. Andalas Padang, no. perubahan pada mayat paska mati, pp. 1–12, 2019.
[3] Erza, “Fakultas Kedokteran Universitas Andalas,” J. Fak. Kedokt. Univ. Andalas 1, vol. 2007, pp. 6–9, 2019, [Online]. Available: http://scholar.unand.ac.id/61716/2/2. BAB 1 (Pendahuluan).pdf.
[4] A. G. Parinduri, “Buku ajar kedokteran forensik & medikolegal pedoman bagi mahasiswa kedokteran,” pp. 27–32, 2020, [Online]. Available: http://umsupress.umsu.ac.id/.
[5] R. F. Ramadhan and W. S. Ardias, “Konstrual diri (,” no. April, pp. 79–90, 2019.
[6] A.  P.  Anggraini,  “5  Penyebab  Tertinggi  Kematian  Menurut  Data  WHO,”  12  Agustus,  2021. https://health.kompas.com/read/2021/08/12/120700868/5-penyebab-tertinggi-kematian-menurut-data-who?page=all.
[7] N. Zakiah, “7 Penyakit Penyebab
Kematian Tertinggi di Indonesia,” 15 Maret, 2020. https://www.idntimes.com/health/medical/nena-zakiah-1/penyakit-penyebab-kematian-tertinggi-di-indonesia.
[8] Badan Pusat Statistik, “Jumlah Korban Meninggal, Hilang, dan Terluka Terkena Dampak Bencana Per 100.000 Orang.” https://www.bps.go.id/indikator/indikator/view_data/0000/data/1246/sdgs_13/1.
[9] P.  M.  C.  Abrianto,  “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Pengelompokkan  Pasien  Penyakit  Liver,”  JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 2, no. 2, pp. 247–255, 2018.
[10]  N.  Vitalaya  and  R.  T.  Prasetio,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Penyebaran Pneumonia Pada Balita Di Kota Bandung,” POTENSI (eProsiding Sist. Informasi), vol. 1, no. 1, pp. 108–116, 2020, [Online]. Available: http://eprosiding.ars.ac.id/index.php/psi%0Ahttp://eprosiding.ars.ac.id/index.php/psi/article/view/291.
[11]  R.  Kurniawan,  &  S.,  and  R.  Dewi,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Dalam  Persentase  Merokok  Pada Penduduk Umur Di Atas 15 Tahun Menurut Provinsi,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 2, pp. 178–186, 2021, doi: 10.30865/json.v2i2.2770.
[12]  S. A. Y. Nasution, P. Poningsih, and ..., “Penerapan Algoritma K-Means Pada Penjualan Frozen Food Pada UD Soise Sosis Pematangsiantar,” J. Sist. …, vol. 2, pp. 171–177, 2021, doi: 10.30865/json.v2i2.2768.
[13]  N. W. S. Utami  Ni Nyoman, “Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Penyebab Kematian Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. Ilm. Ilmu Terap. Univ. Jambi|JIITUJ|, vol. 4, no. Vol. 4 No. 2 (2020): Volume 4, Nomor 2,
Desember 2020, pp. 234–240, 2020, [Online]. Available: https://online-
journal.unja.ac.id/JIITUJ/article/view/13268/11199.
[14]  D. Abdullah and D. Saputra, “Aplikasi Penjadwalan Pengadaan Barang Menggunakan Algoritma Apriori,” no. January, 2016.
[15]  R. Yani, A. Nazir, M. Affandes, R. Mai Candra, and A. Akhyar, “Implementasi Data Mining Untuk Menemukan Pola Asosiasi Data Tracer Study Menggunakan Algoritma Apriori,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 5, no. 3, pp. 383– 390, 2022, [Online]. Available: https://ojs.serambimekkah.ac.id/jnkti/article/view/4412.
[16]  A. Nur Khormarudin, “Teknik Data Mining: Algoritma K-Means Clustering,” J. Ilmu Komput., pp. 1–12, 2016, [Online]. Available: https://ilmukomputer.org/category/datamining/.
[17]  D. Merawati and Rino, “Penerapan data mining penentu minat Dan bakat siswa Smk dengan metode C4 . 5,”  J. Algor, vol. 1, no. 1, pp. 28–37, 2019.
[18]  F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering  Data  Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan  Outdoor  Menggunakan  Metode  K- Means,” JUITA  J. Inform., vol. 7, no. 2, p. 109, 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.5529.
[19]  D. Darmansah, “Analisa Penyebab Kerusakan Tanaman Cabai  Menggunakan Metode K-Means,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 126–134, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.309.
[20]  S.  Defiyanti,  M.  Jajuli,  and  N.  Rohmawati,  “Optimalisasi  K-MEDOID  dalam  Pengklasteran  Mahasiswa  Pelamar Beasiswa dengan CUBIC CLUSTERING CRITERION,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 1, pp. 211–218, 2017, doi: 10.25077/teknosi.v3i1.2017.211-218.
[21]  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,” vol. 6, no. 2, pp. 5564–5580, 2019.
[22]  R. Helilintar, I. N. Farida, and R. H. Irawan, “Penerapan Metode K-Means Clustering Pada Data Penerimaan Mahasiswa Baru,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan KomunikasiSENATIK|2018|Literasi Digit. pada Era Revolusi Ind. 4.0, pp. 14–20, 2018.
[23]  R.  NOVIANTO,  “Penerapan  Data  Mining  menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  untuk  Menganalisa  Bisnis Perusahaan  Asuransi,”  JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi),  vol.  6,  no.  1,  pp.  85–95,  2019,  doi: 10.35957/jatisi.v6i1.150.