Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.485 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1225-1232 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## Penerapan Algoritma Clustering K-Medoids pada Penyebaran Penyakit Demam Berdarah di Kota Palopo
Andi Nurlinda Thamrin *1 , Sahrir 2
1,2 Rekayasa Perangkat Lunak, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Palopo, Indonesia
Email: 1 andinurlindathamrin@umpalopo.ac.id, 2 sahrirpetta@umpalopo.ac.id

## Abstrak
Penularan  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  terjadi  melalui  gigitan  nyamuk  betina  jenis Aedes  Aegypti yang membawa  virus Dengue saat  menghisap  darah  manusia.  Pemerintah  daerah  harus  meningkatkan  kecepatan pencegahan  dan  penanganan  kasus  DBD  di  wilayahnya.  untuk  menekan  angka  kematian  akibat  penyakit  ini. Kecepatan penanganan kasus DBD adalah salah satu kunci untuk meningkatkan angka kesembuhan. Maka dari itu, Dinas Kesehatan Kota Palopo memerlukan adanya pengelompokkan data penyakit DBD pada tahun  – tahun sebelumnya  untuk  lebih  mudah  mengetahui  daerah  mana  yang  masuk  pada  cluster  tertinggi  sehingga membutuhkan  penanganan  yang  lebih  serius.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  Dinas Kesehatan  Kota  Palopo  yaitu  data  kasus  penyakit  DBD  tahun  2021,  2022,  dan  2023.    Adapun  tujuan  dari penelitian  adalah  untuk  mengelompokkan  Kecamatan  mana  di  Kota  Palopo  yang  mengalami  tingkat penyebebaran penyakit DBD dengan  cluster tinggi maupun cluster rendah yang berguna sebagai masukan bagi pemerintah  Kota  Palopo  untuk  menangani  kasus  DBD.  Dalam  penelitian  data  diolah  dengan  menggunakan Algoritma K-Medoids yang  merupakan  salah  satu  bagian  dari  Algoritma clustering yang  dapat  memecahkan dataset dengan mengelompokkan objek  – objek berdasarkan kemiripannya, dan menggunakan tools rapidminer untuk  pengujian  hasil  perhitungan  dari  algoritma k-medoids .  Hasil  yang  didapatkan  dari  proses  dan  pengujian algoritma K-Medoids pada  dataset  penelitian  adalah  5  kecamatan  dengan Cluster tertinggi  yaitu  kecamatan Kecamatan  Wara,  Wara  Timur,  Wara  Utara,  Bara,  dan  Wara  Barat,  sedangkan  dan  4  Kecamatan  yang  masuk pada Cluster terendah Wara Selatan, Mungkajang, Telluwanua, Sendana.
Kata kunci : Clustering, Data Mining, Demam Berdarah Dengue (DBD), K-Medoids

## Abstract
Transmission  of  Dengue  Hemorrhagic  Fever  (DHF)  occurs  through  the  bite  of  the  female  Aedes  Aegypti mosquito which carries the Dengue virus when it sucks human blood. Regional governments must increase the speed of preventing and handling dengue cases in their areas. to reduce the death rate due to this disease. The speed  of  handling  dengue  cases  is  one  of  the  keys  to  increasing  the  recovery  rate.  Therefore,  the  Palopo  City Health Service needs to group data on dengue fever in previous years to more easily find out which areas are in the  highest  cluster  and  thus  require  more  serious  treatment.  The  data  used  in  this  research  comes  from  the Palopo  City  Health  Service,  namely  data  on  cases  of  dengue  fever  in  2021,  2022  and  2023.  The  aim  of  the research is to group which sub-districts in Palopo City experience the level of spread of dengue fever with high clusters  and  low  clusters.  useful  as  input  for  the  Palopo  City  government  to  handle  dengue  fever  cases.  In research,  the  data  is  processed  using  the  K-Medoids  algorithm,  which  is  one  part  of  the  clustering  algorithm which can solve datasets by grouping objects based on their similarities, and using the rapidminer tool to test the calculation results of the k-medoids algorithm. The results obtained from the process and testing of the K- Medoids algorithm on the research dataset are 5 sub-districts with the highest cluster, namely Wara, East Wara, North  Wara,  Bara  and  West Wara  sub-districts,  while  4  sub-districts  are  included  in  the  lowest  cluster,  South Wara, Mungkajang. Telluwanua, Sendana.
Keywords : Clustering, Data Mining, Dengue Hemorrhagic Fever (DHF), K-Medoids
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN) DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.485 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1225-1232 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 1. PENDAHULUAN
Demam  Berdarah  Dengue (DBD)  adalah  penyakit  yang  disebabkan  oleh  virus  dengue  yang ditularkan oleh nyamuk Aedes Aegypti . Penyakit DBD ini merupakan penyakit yang serius dan dapat menyebabkan  gejala  yang  parah  bahkan  kematian  pada  kasus  yang  parah.  Menurut  WHO,  penyakit DBD menjadi masalah kesehatan masyarakat di dunia karena meningkat secara signifikan di belahan dunia  dalam  beberapa  tahun  terakhir  (Kementerian  Kesehatan  RI,  2019).  Maka  dari  itu,  Pemerintah daerah harus meningkatkan kecepatan pencegahan dan penanganan kasus DBD di wilayahnya. untuk menekan  angka  kematian  akibat  penyakit  ini.  Kecepatan  penanganan  kasus  DBD  adalah  salah  satu kunci  untuk  meningkatkan  angka  kesembuhan.  Maka  dari  itu,  Dinas  Kesehatan  Kota  Palopo memerlukan adanya pengelompokkan data penyakit DBD pada tahun – tahun sebelumnya untuk lebih mudah  mengetahui  daerah  mana  yang  masuk  pada  cluster  tertinggi  sehingga  membutuhkan penanganan  yang  lebih  serius.  Berdasarkan  data  dari  Dinas  Kesehatan  Kota  Palopo  pada  kasus penyakit DBD terus meningkat setiap tahun. Untuk menentukan wilayah mana yang memiliki tingkat penyakit  DBD  terendah  dan  tertinggi  di  Kota  Palopo  digunakan  metode  Data  mining.  Data  mining adalah  proses  menemukan  pola  atau  informasi  yang  menarik  dalam  data  yang  telah  dipilih  dengan menggunakan berbagai metode, teknik dan algoritma (Syahri et al., 2023). Data mining juga dikenal sebagai Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  yang  merupakan  proses  pengambilan  informasi yang  tersembunyi  dimana  informasi  sebelumnta  tidak  dikenal.  KDD  mencakup  pendekatan  teknis seperti  clustering  dan  klasifikasi  dan  menggunakan  metode  seperti machine  learning , Artificial Intelligence , dan Statistik (Ginantra et al., 2021). Teknik data mining sering digunakan dalam berbagai bidang,  termasuk  ilmu  pengetahuan,  bisnis,  kesehatan,  keamanan,  dan  lainnya.  Tujuan  utama  data mining adalah untuk menemukan informasi yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan atau untuk memahami lebih dalam tentang suatu fenomena.
Clustering    adalah  proses   satu    pola    pengelompokan    dibagikan    pada    suatu    kumpulan    data (Intan  et  al.,  2023).  Pada  penelitian  ini  digunakan  algoritma K-medoids untuk  pengolahan  data. Algoritma  K-medoids  dan  K-means  keduanya  memecah  dataset  menjadi  kelompok  partitional. Algoritma  K-means  menggunakan  nilai  rata-rata  (means)  dari  setiap  kelompok  sebagai  pusat kelompok,  sedangkan  algoritma  K-medoids  menggunakan  objek  data  sebagai  perwakilan  (medoid) sebagai  pusat  kelompok  (Darma  &  Nurcahyo,  2021).  Metode  K-medoids  dikenal  memiliki  tingkat akurasi tinggi karena menggabungkan data dari sensor accelerometer dengan metode pengolahan data (Asmiatun,  2019).  Pada  penelitian  ini  digunakan  algoritma k-medoids karena  merupakan  salah  satu metode  clustering  yang  efektif  buat  menanggulangin  dataset  yang  kecil    (Agustian  &  Darmawan, 2022).  Salah  satu  keunggulan  utama  K-medoid  adalah  ketahanannya  terhadap  data outlier yang membuat  lebih  stabil  dalam  menghasilkan  pengelompokkan  yang  akurat  dan  juga  lebih  mudah diinterpretasikan karena menggunakan titik data aktual sebagai medoid sehingga memudahkan dalam memahami  karakteristik  setiap  cluster  (Almazar,  2024).  Algoritma K-medoids digunakan  untuk klasterisasi data penyakit pasien di RSUD Kota Bandung (Andini & Arifin, 2020).
Dari beberapa studi penelitian yang telah dibahas diatas, algoritma k-medoids memiliki hasil yang lebih  baik  dibandingkan  algoritma  lain,  dan  juga  algoritma  K-Medoids  mampu  melakukan pengelompokkan  terhadap  data  penyebaran  penyakit,  penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma  K- Medoids  untuk  mengetahui  cluster  dari  data  penyakit  DBD  di  Kota  Palopo  dari  tahun  2021  sampai 2023,  hasil  pengelompokkan  atau  cluster  data  tersebut  dapat  dijadikan  analisis  untuk  pihak  Dinas Kesehatan dalam menentukan penanganan DBD. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengelompokkan Kecamatan  mana  di  Kota Palopo  yang mengalami  tingkat  penyebaran  penyakit  DBD  dengan  cluster tinggi  maupun  cluster  rendah  yang  berguna  sebagai  masukan  bagi  pemerintah  Kota  Palopo  untuk menangani kasus DBD.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. K-Medoids Algorithm
Langkah – langkah yang dilakukan dalam Algoritma K-Medoids adalah sebagai berikut:
a. Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster)
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.485 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1225-1232 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
b. Menghitung  jarak  setiap  objek  ke  cluster  terdekat  dengan  menggunakan  persamaan Euclidian Distance :
𝐷𝑖𝑠𝑡𝑎𝑛𝑐𝑒(𝑝, 𝑞) = (∑ µ𝑘|𝑃𝑘 − 𝑞𝑘|𝑟 𝑘 ) 𝑛 𝑘 1/𝑟 (1)
c. Pada persamaan (1) diatas n adalah Jumlah record data, k adalah urutan field data, r yaitu pangkat 2, µ𝑘 merupakan bobot field yang diberikan user.
d. Kemudian inisialisasikan  pusat cluster baru  secara  acak  pada  masing  –  masing  objek  sebagai kandidat non medoids .
e. Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing - masing cluster dengan kandidat non medoids.
f. Untuk  menentukan  sekumpulan  k  objek  baru  sebagai  medoids,  gabungkan  objek  dengan  data cluster non-medoids dan hitung total jarak baru kali jarak lama. Jika S kurang dari 0, maka hitung total simpangan (S).
g. Mengulang  langkah  –  langkah  diatas  sampai  dengan  didapatkan  cluster  beserta  anggota  cluster masing – masing.

## 2.2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  dimulai  dengan  mengidentifikasi  masalah  dengan  wawancara  dan  observasi. Kemudian  dilakukan  studi  literatur  untuk  mempelajari  metode  yang  sesuai  dengan  masalah  yang dihadapi.  Selanjutnya  dilakukan  pengumpulan  data,  lalu  dilakukan  pengolahan  data  menggunakan Algoritma K-Medoids kemudian  dilakukan  pengujian  hasil  perhitungan  dengan  aplikasi tools RapidMiner . Setelah itu selanjutnya ditarik kesimpulan. Tahapan penelitian bisa dilihat pada gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  gambar  1  diatas  menggambarkan tahapan  – tahapan  yang  dilakukan pada  penelitian,  yaitu dimulai  dengan  identifikasi  masalah  dengan  melakukan  wawancara  kepada  pihak  terkait,  kemudian dilakukan studi literatur untuk mengetahui metode – metode dan penelitian sebelumnya terkait dengan metode  dan  masalah  dalam  penelitian  ini,  setelah  itu  dilakukan  pengumpulan  data  ke  pihak  Dinas Kesehatan  Kota  Palopo.  Setelah  diperoleh  data  maka  dilakukan  pengolahan  data  menggunakan Algoritma K-Medoids menggunakan Microsoft  Excel ,  setelah  hasil  didapatkan  maka  selanjutnya dilakukan  pengujian  data  menggunakan  aplikasi RapidMiner .  Kemudian  dilakukan  penarikan Kesimpulan.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN) DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.485 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1225-1232 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Selection
Data yang digunakan untuk mendukung terlaksananya penelitian ini adalah dataset penyakit DBD pada 3 tahun yaitu tahun 2021,2023,2024 pada masing – masing kecamatan yang ada di Kota Palopo. Dataset  bersumber  dari  Dinas  Kesehatan  Kota  Palopo.  Tabel  kasus  penyakit  DBD  yang  ada  di  Kota Palopo dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Penyakit DBD Di Kota Palopo No Nama Kecamatan Data Kasus Penyakit DBD 2021 2022 2023 1 Wara Selatan 16 16 9 2 Wara 79 48 27 3 Wara Timur 91 61 28 4 Mungkajang 5 3 9 5 Wara Utara 53 34 12 6 Bara 25 55 28 7 Telluwanua 2 13 5 8 Wara Barat 7 13 17 9 Sendana 6 4 1
Tabel  1  merupakan  dataset  penyakit  DBD  di  Kota  Palopo,  dari  dataset  diatas  diketahui  ada  9 kecamatan yang ada di Kota Palopo, yaitu Kecamatan Wara Selatan, Wara, Wara Timur, Mungkajang, Wara Utara, Bara, Telluwanua, Wara Barat, dan Sendana. Untuk dataset diambil dari 3 tahun terakhir, yaitu tahun 2021, 2022, dan 2023.

## 3.2. Data Pre-Processing
Setelah  data  dipilih,  penanganan  data  yang  tidak  ada  nilainya,  duplikat  dan  tidak  sesuai  atau inkonsisten  dilakukan.  Pada  dataset  penyakit  DBD  di  Kota  Palopo  tahun  2021  sampai  2023  yang digunakan  karena tidak ada data yang duplikat dan datanya sudah konsisten.  Karena tidak ada data yang hilang jadi data yang digunakan ada 9 baris data.

## 3.3. Data Transformation
Pada tahap ini, data kategori diubah ke dalam bentuk numerik.  Ini dilakukan dengan memberikan angka yang  berbeda  untuk setiap  kategori  yang  berbeda  dalam  kumpulan  variabel.  Alternatif, proses perubahan data dari kategori ke numerik dapat dilakukan dengan memulai dari bentuk kategori biner dan  kemudian  dari  biner  ke  numerik.  Metode  Rapidminer  digunakan  untuk  melakukan  normalisasi pada  dataset.  Hasil  normalisasi  pada  dataset  penyakit  DBD  di  Kota  Palopo  pada  tahun  2021  –  2023 dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Dataset Hasil Normalisasi Penyakit DBD Di Kota Palopo
No Nama Kecamatan Data Kasus Penyakit DBD 2021 2022 2023 1 Wara Selatan 0.157 0.224 0.296 2 Wara 0.865 0.776 0.963 3 Wara Timur 1.000 1.000 1.000 4 Mungkajang 0.034 0.000 0.296 5 Wara Utara 0.573 0.534 0.407 6 Bara 0.258 0.897 1.000 7 Telluwanua 0.000 0.172 0.148 8 Wara Barat 0.056 0.172 0.593 9 Sendana 0.045 0.017 0.000
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.485 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1225-1232 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Pada tabel 2 diatas menunjukkan setelah dilakukan normalisasi, data memiliki rentang yang lebih seragam  dan  siap  untuk  digunakan  mengelola  data  kasus  penyakit  DBD  menggunakan  algoritma  K- Medoids.

## 3.4. Algoritma K-Medoids
Jumlah  cluster  n  objek  dari  dua  cluster  data  sampel  dihitung  dengan  metode  K-Medoids,  yang berarti memilih cluster secara acak untuk menentukan medoid, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Data Medoids Awal Nama Kecamatan 2021 2022 2023 Cost1 Wara Selatan 0.157 0.224 0.296 Cost2 Wara 0.865 0.776 0.963
Pada tabel 3 diatas menunjukkan hasil dari perhitungan medoid awal, dimana sampel diambil dari Kecamatan Wara Selatan dan Kecamatan Wara. Setalah itu, dilakukan perhitungan Kedekatan dengan menggunakan  Persamaan  ukuran  jarak Euclidean  Distance digunakan  untuk  mengalokasikan  setiap objek atau data ke cluster terdekat. Perhitungan persamaan jarak Euclidean Distance untuk data kasus penyakit DBD di Palopo adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Iterasi ke-1
Kecamatan Jarak Ke Medoid Kedekatan Cluster Terdekat Cost1 Cost2 Wara Selatan 0.000 1.118 0.000 1 Wara 1.118 0.000 0.000 2 Wara Timur 1.344 0.264 0.264 2 Mungkajang 0.256 1.318 0.256 1 Wara Utara 0.531 0.672 0.531 1 Bara 0.979 0.620 0.620 2 Telluwanua 0.222 1.333 0.222 1 Wara Barat 0.317 1.075 0.317 1 Sendana 0.378 1.475 0.378 1 Jumlah 5.145 7.876 2.588
Hasil  perhitungan  iterasi  pertama  terlihat  pada  tabel  4  yang  menunjukkan  kedekatan  masing  - masing pada tiap kecamatan. Dan total dari kedekatan pada semua kecamatan sebanyak 2,588. Setelah menghitung hasil jarak dari setiap objek (cost) pada iterasi pertama, lanjut ke iterasi 2,3 sampai iterasi ke n. Dalam proses ini, objek dipilih secara acak sebagai kandidat medoid pada masing-masing cluster sampai  hasil  simpangan  sudah  lebih  besar  dari  0  (S  >  0).  Untuk  menghitung  total  simpangan kendaraan, selisih antara kedekatan medoid baru dan lama dihitung.
Tabel 5. Hasil Iterasi ke-2
Kecamatan Jarak Ke Medoid Kedekatan Cluster Terdekat Cost1 Cost2 Wara Selatan 0.317 0.378 0.317 2 Wara 1.075 1.475 1.075 1 Wara Timur 1.320 1.696 1.320 1 Mungkajang 0.344 0.297 0.297 2 Wara Utara 0.658 0.844 0.658 1 Bara 0.855 1.349 0.855 1 Telluwanua 0.448 0.219 0.219 2 Wara Barat 0.000 0.613 0.000 1 Sendana 0.613 0.000 0.000 2 Jumlah 5.629 6.871 4.741
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN) DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.485 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1225-1232 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Pada  tabel  5  diatas  dilakukan  perhitungan  dengan  mengambil  objek  (cost)  yang  yaitu  pada Kecamatan  Wara  Barat  dan  Kecamatan  Sendana.  Setelah  perhitungan  hasil  jarak  dari  setiap  objek (cost) pada iterasi ke 2 sudah dilakukan, kemudian dihitung hasil simpangan yaitu Jumlah Kedekatan iterasi  ke  2  dikurangi  jumlah  kedekatan  pada  iterasi  ke-1  didapatkan  selisih  adalah  2.153  dimana artinya  Simpangan  lebih  besar  dari  0,  sehingga  perhitungan  cluster  medoid  dihentikan.  Hasil cluster yang telah didapatkan bisa dilihat pada tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Hasil Iterasi ke-2 Kecamatan Cluster Wara Selatan 2 Wara 1 Wara Timur 1 Mungkajang 2 Wara Utara 1 Bara 1 Telluwanua 2 Wara Barat 1 Sendana 2
Pada tabel 6 dapat dilihat hasil perhitungan manual dari tiap kecamatan, Dimana kecamatan wara Selatan, Mungkajang,  Telluwanua,  dan  Sendana  berada  pada  Cluster  2,  sedangkan  Kecamatan  wara, wara  timur,  wara  utara,  bara,  dan  wara  barat  berada  pada  cluster  1.  Maka  selanjutnya  dilakukan pengolahan  data  menggunakan  tools  rapidminer  untuk  melakukan  pengujian  dengan  algoritma  K- Medoids yang ada pada tools, dan hasilnya dapat dilihat pada gambar 2 berikut:
Gambar 2. Pengolahan Data Pada Tools Rapid Miner
Pada gambar 2 diatas menunjukkan, setelah dilakukan pengujian dataset pada tools Rapid Miner, hasilnya  adalah  kecamatan  Wara  Selatan,  Mungkajang,  Telluwanua,  Wara  Barat,  dan  Sendana  ada pada  cluster  yang  sama  yaitu  cluster_0,  sedangkan  Kecamatan  wara,  wara  timur,  wara  utara,  dan Kecamatan Bara ada pada cluster yang sama yaitu cluster_1.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.485 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1225-1232 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Pada gambar 3 diatas dapat dilihat data cluster_0 berarti ada pada Cluster 1 yang ditandai dengan bulatan  berwarna  biru, sedangkan  cluster_1  berarti  ada  pada  Cluster  2  yang  ditandai  dengan  bulatan berwarna hijau. Sehingga data yang telah dianalisa dalam penelitian ini adalah valid, karena hasil akhir dari  aplikasi  Rapidminer  menampilkan  hasil  yang  sama  dengan  perhitungan  manual  dimana  cluster tertinggi  yaitu  5  data  dan  cluster  terendah  yaitu  4  data.  Untuk  lebih  detailnya  dapat  dilihat  pada gambar 4 berikut ini:
Gambar 4. Deskripsi hasil cluster model pada tools Rapidminer
Gambar 4 diatas menunjukkan hasil setelah dilakukan pengujian menggunakan tools rapidminer diperoleh  5  Kecamatan  ada  pada  Cluster  tertinggi  (C1)  yaitu  Kecamatan  Wara,  Wara  Timur,  Wara Utara,  Bara,  sedangkan  4  Kecamatan  ada  pada  Cluster  Rendah  (C2)  yaitu  Kecamatan  Wara  Barat. Wara Selatan, Mungkajang, Telluwanua, Sendana.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini dilakukan menggunakan  metode K-Medoids yang bertujuan untuk mengelompokkan  Data  Kasus  Penyakit  DBD  di  Kota  Palopo  kemudian  dilakukan  pengujian menggunakan  tools  rapid  miner  untuk  menguji  apakah  perhitungan  algoritma  secara  manual  sudah sesuai  dengan  hasil  perhitungan  di  tools  rapidminer.  Pengelompokkan  menggunakan  2  cluster  yaitu tinggi dan rendah. Hasil Clustering Medoids dengan menggunakan perhitungan manual dan kemudian dilakukan pengujian menggunakan Software Rapidminer mendapatkan hasil yang sama yaitu terdapat 5  Kecamatan  yang  ada  pada  Cluster  tinggi,  yaitu  kecamatan  Kecamatan  Wara,  Wara  Timur,  Wara Utara,  Bara,  Kecamatan  Wara  Barat  dan  4  Kecamatan  ada  pada  Cluster  rendah yaitu.  Wara  Selatan, Mungkajang, Telluwanua, Sendana.

## DAFTAR PUSTAKA
Agustian,  D.  R., &  Darmawan,  B.  A.  (2022).  Analisis  Clustering  Demam  Berdarah  Dengue  Dengan Algoritma  K-Medoids  (Studi  Kasus  Kabupaten  Karawang). JIKO  (Jurnal  Informatika  Dan Komputer) , 6 (1), 18. https://doi.org/10.26798/jiko.v6i1.504
Almazar, N. (2024). Application of the K-Medoids Algorithm in Clustering PAM Customers Based on Provinces in Indonesia . 4 (April), 210–224.
Andini,  A.  D.,  &  Arifin,  T.  (2020).  Implementasi  Algoritma  K-Medoids  Untuk  Klasterisasi  Data Penyakit  Pasien  Di  Rsud  Kota  Bandung. Jurnal Responsif : Riset Sains Dan Informatika , 2 (2), 128–138. https://doi.org/10.51977/jti.v2i2.247
Asmiatun,  S.  (2019).  Penerapan  Metode  K-Medoids  Untuk  Pengelompokkan  Kondisi  Jalan  Di  Kota Semarang. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  Dan  Sistem  Informasi) , 6 (2),  171–180. https://doi.org/10.35957/jatisi.v6i2.193
Darma,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2021).  Klasterisasi  Teknik  Promosi  dalam  Meningkatkan  Mutu Kampus  Menggunakan  Algoritma  K-Medoids. Jurnal  Informatika  Ekonomi  Bisnis , 3 ,  89–94. https://doi.org/10.37034/infeb.v3i3.87
Ginantra, N. L. W. S. R., Arifah, F. N., Wijaya, A. H., Septarini, R. S., Ahmad, N., Ardiana, D. P. Y., Effendy,  F.,  Iskandar,  A.,  Hazriani,  H.,  Sari,  I.  Y.,  Gustiana,  Z.,  Prianto,  C.,  Gustian,  D.,  &
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN) DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.485 Vol. 4, No. 3, Agustus 2024, Hal. 1225-1232 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Negara, E. S. (2021). Data Mining dan Penerapan Algoritma .
Intan,  S.  F.,  Elvira, W.,  Rahayu,  S., & ... (2023).  Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids untuk  Pengelompokan  Pengeluaran  Mahasiswa:  Comparison  of  the  K-Means  and  K-Medoids Algorithms for
….
… Nasional Penelitian Dan … , 35–40.
https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas/article/view/543%0Ahttps://journal.irpi.or.id/index.p hp/sentimas/article/download/543/335
Kementerian  Kesehatan  RI.  (2019).  Strategi  Nasional  Penanggulangan  Dengue  2021-2025.  In Kementerian  Kesehatan  RI .  https://www.kemkes.go.id/article/view/19093000001/penyakit- jantung-penyebab-kematian-terbanyak-ke-2-di-indonesia.html Syahri, R., Informatika, T., & Selatan, S. (2023). ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING : SEBUAH STUDI LITERATUR K-MEANS CLUSTERING ALGORITHM : A LITERATUR STUDY . x (x), 1– 7. https://doi.org/10.12345/juri