Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.5.983 Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1127-1134 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## COMPARISON OF DATA MINING ALGORITHM FOR CLUSTERING PATIENT DATA HUMAN INFECTIOUS DISEASES
Nadia Nurfadilla *1 , M. Afdal 2 , Inggih Permana *3 , Zarnelly 4
1,2,3,4 Information Systems, Faculty of Science and Technology, UIN Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia Email: 1 11950320767@students.uin-suska.ac.id , 2 m.afdal@uin-suska.ac.id , 3 inggihpermana@uin-suska.ac.id , 4 zarnelly@uin-suska.ac.id
(Article received: April 05, 2023; Revision: April 28, 2023; published: October 15, 2023)

## Abstract
Tuberculosis is known as  an infectious disease whose transmission  through air intermediaries is caused by the germ  Mycobacterium  Tuberculosis.  This  disease  has  become  a  case  that  has  almost  spread  throughout  the pelalawan Regency with the number continuing to increase every year so that it is possible to be able to group the areas where this disease spreads. Grouping of tuberculosis data distribution areas using data mining methods in the form of clustering with the data used coming from the Pelalawan Regency Health Office from 2020 to 2022. The  data  obtained  earlier  will  then  be  processed  using  k-medoids,  k-means,  and  x-means  algorithms.  The beginning of this research was by processing data from each year using these three algorithms. Determination of the most  optimal algorithm using DBI or known  as the Davies Bouldin Index. The results of  the processing  of existing indicators are grouped into three sections, namely areas with a high, medium, and low number of cases. From the results of the study, the optimal algorithm in 2020 data is the k-medoids algorithms with a DBI value of 0,553 and in 2021 data, the most optimal algorithm is the k-means and x-means algorithm with similar DBI values of  0,582. Furthermore, the data  in  2022 the most optimal algorithms are the k-means and x-means algorithms because they have the same DBI value, which is 0,510.
Keywords : Clustering, Davies Bouldin Index, Tuberculosis.

## KOMPARASI ALGORITMA DATA MINING UNTUK CLUSTERING DATA PENDERITA PENYAKIT MENULAR PADA MANUSIA

## Abstrak
Tuberculosis dikenal sebagai penyakit menular yang penularannya melalui perantara udara yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium  Tuberculosis .  Penyakit  ini  menjadi  kasus  yang  hampir  menyebar  ke  seluruh  daerah Kabupaten  Pelalawan  dengan  jumlah  yang  terus  menerus  meningkat  setiap  tahunnya  sehingga  memungkinkan untuk  dapat  menegelompokkan  daerah  yang  menjadi  tempat  penyebaran  penyakit  ini.  Pengelompokan  daerah penyebaran tuberculosis menggunakan metode data mining berupa clustering dengan data-data yang digunakan berasal dari Dinas Kesehatan Kabupaten Pelalawan tahun 2020 sampai dengan tahun 2022. Data yang didapatkan tadi  kemudian  akan  diproses  atau  diolah  dengan  menggunakan  algoritma k-medoids,  k-means, serta x-means . Diawalinya penelitian ini dengan memproses data dari tiap tahun dengan menggunakan ketiga algoritma tersebut. Penentuan algoritma paling optimal dengan menggunakan DBI atau yang dikenal dengan Davies Bouldin Index . Hasil  dari  proses  pengolahan  indikator  yang  ada  dikelompokan  menjadi  tiga  bagian  yaitu  daerah  yang  jumlah kasusnya tinggi, sedang, dan juga rendah. Dari hasil penelitian menghasilkan algoritma yang optimal pada data tahun  2020  yaitu  algoritma k-medoids dengan  nilai  DBI  yang  serupa  yaitu  0,553  dan  pada  data  tahun  2021 algoritma yang paling optimal yakni  algoritma k-means dan x-means dengan nilai  DBI 0,582. Selanjutnya data pada tahun 2022 algoritma yang paling optimal yakni algoritma k-means dan x-means dikarenakan mempunyai nilai DBI yang sama yaitu 0,510.
Kata kunci : Clustering, Davies Bouldin Index, Tuberculosis.

## 1. PENDAHULUAN
Angka  penderita  Penyakit  Menular  pada Manusia  di  Indonesia  mulai  meningkat.  Defenisi penyakit  menular  adalah  penyakit  yang  dapat
menjangkit  ke  satu  orang  kemudian  nantinya  akan menjangkiti  orang  lain  dengan  ataupun  tanpa perantara [1]. Tuberculosis atau yang dikenal dengan singkatan  TBC  merupakan  salah  satu  dari  jenis
penyakit  menular  yang  mana  disebabkan  karena adanya  bakteri  jenis  pantogen  yang  tidak  teratasi dengan baik. Selama 77 tahun sejak Negara Indonesia merdeka,  sudah  banyak  dilakukannya  upaya  untuk mengatasinya,  obat  serta  vaksin  dari  penyakit  ini yang sudah sejak puluhan tahun lalu ditemukan akan tetapi tetap tidak dapat teratasi dengan sempurna [2].
Menurut  laporan World  Health  Organization atau disingkat dengan WHO, Negara Indonesia telah terdaftar  sebagai  salah  satu  dari  30  negara  yang terjangkit TBC tertinggi di dunia dengan menempati urutan peringkat ketiga dari daftar tersebut. Penyakit TBC ini menjadi salah satu penyakit dengan masalah yang  ditetapkan  oleh  WHO  menjadi  penyakit kedaruratan  dunia  atau  sebutan  lainnya global emergency. Tuberculosis juga  merupakan  penyakit menular  mematikan  yang  menjadi  sebab  kematian dengan  urutan  kedua  setelah  adanya  virus Covid-19 [3].
Hal yang menjadi latar belakang  dilakukannya proses riset ini karena banyak ditemukannya masalah serta  kasus  terkait tuberculosis di  provinsi  Riau, dimana  Riau  menjadi  salah  satu  provinsi  di  urutan kesepuluh yang menduduki peringkat sebagai daerah dengan  kasus tuberculosis terbanyak.  Data  yang diambil  dalam  memproses  kasus tuberculosis ini merupakan  data  dari  Kabupaten  Pelalawan  yang terletak  di  provinsi  Riau.  Berdasarkan  data  yang didapat pada Dinas Kesehatan Kabupaten Pelalawan adalah adanya 545 kasus pada tahun 2020, kemudian berkurangnya kasus menjadi 472 kasus di tahun 2021, serta meningkatnya kembali di tahun 2022 sebanyak 626 kasus.
Dari  banyaknya  kasus  permasalahan  penyakit tuberculosis yang  berbahaya  untuk  masyarakat Indonesia  terkhusus  masyarakat  yang  berada  di Kabupaten  Pelalawan  maka  perlu  adanya  upaya pencegahan terhadap penyakit ini dengan dilakukannya  analisis cluster menggunakan  teknik data  mining  dengan  pengelompokan cluster tinggi, sedang, juga rendah [4].
Teknik cluster ing  memiliki  cara  kerja  dimana ketika didapatkannya populasi atau sekelompok data yang nantinya akan dikelompokan ke dalam beberapa cluster hingga titik data dalam kelompok yang serupa akan  lebih  mirip  dengan  titik  data lain  di  kelompok yang  sama  dibanding  yang  terdapat  pada  kelompok lain [5]. Penelitian ini memiliki tujuan berupa untuk diketahuinya  pengelompokan cluster tinggi,  sedang sampai  dengan  rendah  yang  kemudian  dapat dijadikan  bahan  evaluasi  bagi  Dinas  Kesehatan Kabupaten  Pelalawan  sebagai  bentuk  upaya  yang dapat  mencegah  penyakit  ini  berkembang  lebih banyak.
Berdasarkan  penelitian  [6]  dikatakan  bahwa k- means lebih efisien dan efektif dalam mengatasi hasil data  dalam  ukuran  kecil.  Dari  dataset  milik Tunagrahita  yang  memakai k-means memberikan hasil  DBI  sebanyak  0,161,  sedangkan  data  evaluasi yang menggunakan metode k-medoids menghasilkan
DBI  sebanyak  0,281.  Ini  dikarenakan k-medoids mempunyai  performasi  komputasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  performa  komputasi k-means . Penelitian  [7]  ini  memiliki  tujuan  bagi  kasus pengelompokan skripsi nantinya yang dapat menjadi tema relevan bagi kelompok yang dibentuk agar dapat mempunyai  keakuratan  yang  tepat.  Pengujian  dari DBI  menggunakan  dua  algoritma  berupa k-medoids serta k-means .  Hasil  DBI  dari k-means yaitu  2,79, sedangkan  untuk k-medoids yang  lebih  unggul diperoleh angka 1,56.
Sedangkan penelitian [8] yang memiliki tujuan sebagai  pembanding dari  analisis hasil dari x-means serta k-means yang  diperoleh  dari  data  masyarakat dan  data  iris    masyarakat  miskin  di  provinsi  Aceh tahun  2018.  Didapatnya  nilai  purity  dari x-means sebanyak  0,88  serta k-means sebanyak  0,89  dengan DBI  masing-masingnya  senilai  0,16.  Selama berlangsungnya  proses cluster ing  dari  algoritma k- means sendiri membutuhkan waktu selama 0,22 detik dan  untuk x-means sendiri  membutuhkan  waktu sebanyak  0,06  detik,  sehingga  dapat  ditarik kesimpulan  dari  data  tersebut  bahwa  algoritma k- means lebih lambat dibandingkan algoritma x-means. Berdasarkan  uraian  di  atas  dan  di  dukung beberapa penelitian sebelumnya, maka pada penelitian ini akan dilakukan perbandingan algoritma k-means,  x-means dan k-medoids untuk clustering kasus tuberculosis dengan  menggunakan  nilai  DBI cluster terbaik sebagai penentu keakuratan algoritma yang digunakan.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah pendekatan  kuantitatif  dimana  metode  penelitian ini dikenal  sebagai  metode  penelitian  yang  merupakan metode yang terarah secara sistematis dan terstruktur
sehingga akan tersusun secara runtut mulai dari awal hingga  akhir  dilakukannya  penelitian  ini  karena penelitian condong ke arah teknis sistematika berupa analisis  angka  [9].  Tahap  penelitian  terlihat  pada Gambar 1.

## 2.1. Identifikasi Masalah
Tahapan  pertama  dari  penelitian  ini  adalah dilakukannya identifikasi masalah demi mendapatkan informasi,  tujuan  serta  manfaat  yang  akurat berdasarkan  proses  penelitian  ini  [10].  Mengetahui pengelompokan penyebaran kasus tuberculosis pada Kabupaten  Pelalawan pada tahun 2020 hingga 2022 merupakan  salah  satu  tujuan  dari  dilaksanakannya penelitian  ini.  Sedangkan  manfaat  yang  nantinya diperoleh  yaitu  dapat  memberi  informasi  dan membantu  mempermudah  perhitungan  penyebaran kasus tuberculosis kepada  masyarakat  dan  pihak terkait.

## 2.2. Pengumpulan Data
Dilakukannya wawancara dan observasi sebagai teknik  pengumpulan  terhadap  data  kepada  pihak instansi  bagian  Pengendalian  dan  Pencegahan Penyakit  (P2P)  yang  mana  berfokus  kepada pengelolaan data terkait tuberculosis yang terdapat di Kantor Dinas Kesehatan Kabupaten Pelalawan. Data yang didapatkan berupa data kasus tuberculosis tahun 2020 sampai tahun 2022.

## 2.3. Analisis Data
Proses pengolahan data yang kemudian diubah menjadi  sebuah  informasi  yang  diperoleh  dari  hasil mengindentifikasi  ataupun  mempelajari  data  demi kepentingan  penelitian  disebut  dengan  analisis  data [11]. Pada tahapan ini digunakannya penerapan data mining yaitu metode algoritma clustering .

## 2.4. Proses Data menggunakan Algoritma K – Means, K – Medoids, dan X – Means
Tahap  Keempat  yaitu  memproses  data  melalui penggunaan  algoritma k-means  k–medoids, dan x  – means .  Dihasilkannya  nilai  dari  pengelompokan menggunakan  tools RapidMiner Studio merupakan tujuan dari pengolahan di tahap penelitian ini.
a. Algoritma K–Means
K-means Clustering
dikenal sebagai penggunaan analisis metode data mining dengan cara memproses  pemodelan unsupervised  learning serta juga menggunakan penggunaan dari cara pengelompokan  beberapa  partisi  atau  bagian. Langkah algoritma metode k-means [12]:
1. Menentukan jumlah pada kelompok ( cluster )
2. Pilih pusat cluster
3. Hitung  pusat  kelompok  ( centroid )  /  rata  – rata dari  data  yang  ada  masing  masing  kelompok. Lokasi centroid menggunakan rata – rata (mean ) dari semua nilai data di setiap fiturnya.
4. Alokasikan  kembali  setiap  data  dari centroid yang terdekat
5. Kembali  ke  langkah  3,  bila  masih  ditemukan adanya transfer data dari satu cluster ke cluster yang lain, ataupun jika terdapat perubahan yang didapat  pada  nilai centroid di  atas  nilai threshold yang ditentukan.
6. Digunakannya Euclidean  Distance [13]  untuk dapat  menghitung  jarak  semua  data  kepada setiap  titik  pusat cluster dengan  menggunakan persamaan (1).
𝐷_𝑖𝑗 = √〖(𝑋〗 1𝑖 − 𝑋 1𝑗 ) 2 . . + 〖(𝑋〗 𝑘𝑖 − 𝑋 𝑘𝑗 ) 2 (1)
Dimana :
D(ij) = jarak data nilai (i) kepusat cluster (j) X_ki = data nilai (i) pada atribut data ke (k) X_kj = titik pusat (j) pada atribut ke (k) b. Algoritma K –Medoids
Penggunaan objek pada setiap kelompok objek nantinya  sebagai  perwakilan  sebuah cluster di algoritma  ini.  Objek  yang  kemudian  terpilih  akan menjadi  perwakilan  sebuah cluster yang  kemudian dikenal dengan nama medoids . Pembangunan cluster dengan  memperhitungkan  adanya  kedekatan  antara objek non medoids dengan objek medoids [14]:
1. Sebanyak jumlah cluster (k) akan diinisialisasi pusat cluster .
2. Digunakannya  persamaan  pada  ukuran  jarak euclidean distance yang ada di persamaan  (2.1) untuk  dialokasikan  pada  tiap  objek  ke cluster terdekat.
3. Dipilihnya  secara  acak  objek  masing-masing cluster selayaknya calon medoids yang baru.
4. Dihitungnya jarak pada tiap objek yang terdapat di masing-masing cluster bersama dengan calon medoids yang baru.
5. Dihitungnya  total  simpangan  (S)  dengan  cara hitung  nilai  total  dari distance baru  –  total distance lama. Jika data yang didapat adalah S.
6. < 0, maka tukar objek dengan data cluster demi menghasilkan sekumpulan k objek baru sebagai medoids.
7. Kemudian  ulang  kembali  langkah  3  sampai  5 sampai  tidak  adanya  perubahan medoids, yang kemudian  akan  didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing.
c. Algoritma X-Means
Kemudian adanya pengembangan dari algoritma k-means dikenal sebagai algoritma x-means yang mana x-means dihasilkan dari kelompok operasi berulang  sehingga  didapatnya  nilai Bayesian Information  Criterion atau  disingkat  BIC  hingga akhir  eksekusi.  Berikut  merupakan  langkah  dari algoritma x-means [15] :
1. Ditentukannya
range dari cluster 𝐾 ( 𝐾𝑚𝑖𝑛 , 𝐾𝑚𝑎𝑥 ).
2. Dilakukannya inisiasi nilai 𝐾 = 𝐾𝑚𝑖𝑛 .
1130 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1127-1134
3. Dijalankannya  x-  means  sampai  dengan konvergen  (tidak  ada  perubahan  terhadap anggota cluster ataupun letak cluster nya).
4. Memperbaiki  struktur,  langkah  ini  dimulai dengan memecah setiap centroid hasil langkah 3 menjadi  dua  children  dalam  arah  yang berlawanan  di  sepanjang  vektor  yang  dipilih secara  acak.  Setelah  itu  menjalankan x-means secara  lokal  di  dalam  setiap cluster untuk  dua cluster . Keputusan masing-masing pusat cluster sendiri dengan membandingkan nilai-nilai BIC.
5. Dilakukannya  pembaruan  dari  nilai 𝐾 ,  apabila 𝐾 > 𝐾𝑚𝑎𝑥 maka proses akan berhenti dan akan melaporkan struktur terbaik yang telah ditemukan maka akan kembali ke langkah 3.

## 2.5. Evaluasi dengan DBI
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  hasil  tiga algoritma  tersebut.  Evaluasi  ini  dilakukan  untuk melihat kualitas cluster yang ada [16] Pengevaluasian dilaksanakan  dengan  menggunakan Davies  Bouldin Index atau  yang  lebih  dikenal  dan  disingkat  dengan DBI.  DBI  merupakan  salah  satu  metode  analisis untuk  mengukur kualitas cluster di  setiap cluster ing [17].  DBI  juga  dikenal  sebagai  fungsi  dari  rasio sekelompok  distribusi cluster selayaknya  pemisah antara cluster - cluster [18]. Nilai kohesi dan separasi dikenal  sebagai  bagian  dari  jenis  pendekatan dipengujian nilai DBI.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  4  pembagian  dari  hasil  pembahasan penelitian, yaitu adanya Dataset, Cluster ing, Evaluasi dan Hasil Penentuan Algoritma Terbaik.

## 3.1. Dataset
Dataset Penelitian ini menggunakan data kasus tuberculosis di  Kabupaten  Pelalawan  dan  disimpan dalam  bentuk  file Microsoft  Excel .  Data  yang digunakan  dimulai  dari  tahun  2020  sampai  2022. Variabel  yang  digunakan  dan  penjelasannya  terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel yang digunakan Variabel Inisial Penjelasan Jumlah Kasus JK Total  keseluruhan  kasus  pada suatu kecamatan Usia Produktif UP Usia dari rentang 15 – 64 tahun Non Produktif NP Usia  dibawah  15  tahun  dan diatas dari 64 tahun Laki - Laki LK Jenis kelamin laki laki Perempuan PR Jenis kelamin perempuan Pelajar/Mahasiswa PM Status  pasien  yang  masih pelajar/mahasiswa Tidak Bekerja TK Pasien yang tidak bekerja Bekerja K Pasien yang bekerjaa Tidak Diketahui TD Pasien  yang  tidak  diketahui pekerjannya TBC Extraparu TE Pasien  penderita tuberculosis jenis extraparu
TBC Paru TP Pasien  penderita tuberculosis jenis paru
Pada tahun 2020 kasus tuberculosis mencapai 545 kasus di Kabupaten Pelalawan. Tabel 2 merupakan data kasus tuberculosis pada tahun 2020.
Tabel 2. Data Tahun 2020 Kecamatan JK UP NP LK PR PM TK K TD TE TP Bandar Petalangan 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 Bandar Seikijang 29 29 0 13 16 2 7 9 11 0 29 Bunut 20 20 0 11 9 2 5
9 4 0 20 Kerumutan 21 20 1 15 6 1 1
9 4 1 20 Kuala Kampar 20 20 0 12 8 2 5
8 5 2 18 Langgam 56 52 4 35 21 2 13
16 25 5 51 Pangkalan Kerinci 202 187 15 126
76 10 39
61 92 7 195 Pangkalan Kuras 57 56 1 37 20 2 11
22 22 1 56 Pangkalan Lesung 40 40 0 25 15 2 7
12 19 1 39 Pelalawan 41 40 1 22 19 1 12
12 16 3 38 Teluk Meranti 13 12 1 10 3 1 1
4 7 0 13 Ukui 45 45 0 25 20 3 8
6 28 3 42 Total Kasus 545
Pada  tahun  2021  terjadi  penurunan  kasus tuberculosis di  Kabupaten  Pelalawan.  Tabel  3  merupakan  data kasus tuberculosis pada tahun 2021.
Tabel 3. Data Tahun 2021 Kecamatan JK UP NP LK PR PM TK K
TD TE TP Bandar Petalangan 5 5
0 3 2 1 0 3 1 1 4 Bandar Seikijang 28 28 0 14
14 0 5
12 11 1 27 Bunut 12 12 0 8 4 0 2
5 5 0 12 Kerumutan 18 17 1 8
10 1 4
7 6 0 18 Kuala Kampar 20 19 1 10
10 0 8
9 3 0 20 Langgam 50 48 2 29
21 3 7
24 16 1 49 Pangkalan Kerinci 168 163 5 111
57 5 31
83 49 4 164 Pangkalan Kuras 57 56 1 37
20 2 13
26 16 3 54 Pangkalan Lesung 36 33 3 24
12 0 9
16 11 0 36 Pelalawan 28 26 2 22
6 2 4
14 8 1 27 Teluk Meranti 11 9 2 7 4 1 1
1 8 0 11 Ukui 39 37 2 24 15 3 5 24 7 3 36 Total Kasus
Pada tahun 2022 kasus tuberculosis di Kabupaten Pelalawan meningkat drastis hingga mencapai 625 kasus. Tabel 4 merupakan data tahun 2022.
Tabel 4. Data Tahun 2022 Kecamatan JK UP NP LK PR PM TK K TD TE TP Bandar Petalangan 27 27 0 18 9 11 5 16 8 2 25 Bandar Seikijang 24 24 0 17 7 15 7 16 4 3 21 Bunut 14 13 1 10 4 12 0 6 8 0 14 Kerumutan 31 29 2 20 11 22 6 24 6 0 31 Kuala Kampar 29 27 2 19 10 2 6
18 5 1 6 Langgam 39 35 4 24 15 36 2 26 11 0 39 Pangkalan Kerinci 183 177 6 116 67 150 37 83 70 9 174 Pangkalan Kuras 96 92 4 57 39 3 17 57 34 4 92 Pangkalan Lesung 50 48 2 31 18 2 6
31 17 2 47 Pelalawan 38 37 1 24 14 32 0 17 21 0 38 Teluk Meranti 27 24 3 19 7 22 3 18 8 1 26 Ukui 67 60 7 43 24 61 8 41 16 8 59 Total Kasus 625

## 3.2. Clustering
Dari  data  yang  telah  tersedia  kemudian dilanjutkan  pada  proses  pemodelan  dimana  akan adanya  pengolahan  data  menjadi  sebuah cluster menggunakan algoritma k-means, k-medoids, dan  x- means yang sesuai tahapan dari aturan algoritma itu. Berdasarkan  data  yang  didapat  dari  tiga  tahun sebelumnya  akan  dilakukan  proses  perbandingan algoritma.  Data  kemudian  di  proses  sesuai  dengan urutan  hingga  nantinya  akan  didapatkan  hasil  yang diinginkan  agar  mendapatkan  hasil  optimal  dan terbaik.  Penggunaan tools dalam  mengolah  data  ini adalah  dengan RapudMiner  Studio yang  berfungsi sebagai  alat  yang  dapat  menganalisis data  mining, text  mining serta  analisis  prediksi  [19].  Gambar  2 merupakan  proses clustering data  pada RapidMiner Studio .
Gambar 2. Proses di RapidMiner Studio
Hasil pengolahan clustering data dari algoritma k– means, k–medoids, dan x–means dari tahun 2020 sampai 2022 terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil clustering Data di RapidMiner Studio Tahun K K - Means K - Medoids X –Means
2020 0 6 6 4 1
1 1 1 2 5 5 7
2021 0
1
8 1 1
8 1 8 2 3 3 3 2022 0 1 1 1 1 9 9 9 2 2 2 2

## 3.3. Evaluasi
Data  yang  telah  diproses  pemodelan  dengan penggunaan  teknik clustering lalu  dievaluasi  [20]. Hasil  Evaluasi  dari  algoritma k–means,  k-medoids, dan x-  means dari  tahun  2020  sampai  2022  terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Evaluasi Data di RapidMiner Studio
Tahun K - Means K - Medoids X – Means 2020 0,579 0,553 0,594 2021 0,582 0,600 0,582 2022 0,510 0,530 0,510
Penggunaan  tahap  ini  dikhususkan  untuk pengevaluasian kinerja dari algoritma-algoritma yang menggunakan teknik data mining untuk mengidentifikasi  algoritma  yang  tepat  dalam penerapan  pada  dataset.  Teknik  evaluasi  yang digunakan  yaitu Davies  Bouldin  Index (DBI). Perbandingan  nilai  DBI  pada  data  tiap  tahunnya terlihat pada gambar 3.

## Gambar 4. Perbandingan Nilai DBI
Nilai DBI terendah pada data tahun 2020 yaitu algoritma k-medoids memiliki  nilai  DBI  yang  sama yaitu  0,533,  selanjutnya  pada  data  tahun  2021  nilai DBI terendah berada pada algoritma k-means dan x- means dengan nilai  DBI 0,582, dan pada data tahun 2022  nilai  DBI  terendah  berada  pada  algoritma k- means dan x-means dengan nilai yang sama 0,510. 0,45 0,5 0,55 0,6 0,65 2020 2021 2022 K - Means K - Medoids X - Means

## 3.4. Hasil Penentuan Algoritma Terbaik
Hasil  dari  perbandingan  algoritma  dari  tahun 2020  sampai  2022  memiliki  anggota cluster yang berbeda,  berikut  anggota cluster dari  algoritma terbaik pada tahunnya. a. Anggota Cluster Tahun 2020
Pada  tahun  2020  algoritma  dengan  nilai  DBI terendah  yakni  algoritma k-medoids anggota cluster dapat ditemukan di Tabel 7.
Tabel 7. Anggota Cluster Data Tahun 2020
Cluster Status Anggota
0 Rendah Bandar  Petalangan,  Bandar  Seikijang, Bunut, Kerumutan, Kuala Kampar, Teluk Meranti 1 Tinggi Pangkalan Kerinci 2 Sedang Langgam,  Pangkalan  Kuras,  Pangkalan Lesung, Pelalawan, Ukui
Tabel  7  menjelaskan  terkait  kecamatan  yang telah  menjadi  anggota  dari  bagian cluster - cluster dimana terdapat 6 anggota di cluster 0, 1 anggota di cluster 1,  serta  5  anggota  di cluster 3.  Apabila disajikan dalam bentuk peta wilayah maka visualnya terlihat seperti di Gambar 5.
Gambar 5. Peta Wilayah Cluster Tahun 2020

## b. Anggota Cluster Tahun 2021
Pada  tahun  2021  algoritma  dengan  nilai  DBI terendah  yakni  algoritma k-means  dan  x-means anggota cluster dapat ditemukan di Tabel 8
Tabel 8. Anggota Cluster Data Tahun 2021
Cluster Status Anggota 0 Tinggi Pangkalan Kerinci 1 Rendah Bunut, Kuala Kampar, Bandar Seikijang, Teluk  Mearnti,  Bandar  Petalangan, Kerumutan,  Pelalawan,  dan  Pangkalan Lesung 2 Sedang Langgam, Pangkalan Kuras, Ukui
Tabel  8  menjelaskan  terkait  kecamatan  yang telah  menjadi  anggota  dari cluster - cluster yang terbentuk, dimana terdapat  1 anggota di cluster 0, 8 anggota  di cluster 1,  serta  3  anggota  di cluster 3. Apabila  disajikan  dalam  bentuk  peta  wilayah  maka visualnya terlihat seperti di Gambar 6
Gambar 6. Peta Wilayah Cluster Tahun 2021
c. Anggota Cluster Tahun 2022
Pada  tahun  2022  algoritma  dengan  nilai  DBI terendah  yakni  algoritma k-means dan x-means anggota cluster dapat ditemukan di Tabel 9.
Tabel 9. Anggota Cluster Data Tahun 2022
Cluster Status Anggota
0 Tinggi Pangkalan Kerinci 1 Rendah Bandar Petalangan, Bandar Seikijang, Bunut, Kerumutan, Kuala Kampar, Langgam, Pelalawan, Pangkalan Lesung, Teluk Meranti 2 Sedang Pangkalan Kuras, Ukui
Tabel  9  menjelaskan  terkait  kecamatan  yang telah  menjadi  anggota  dari cluster - cluster yang terbentuk, dimana terdapat  1 anggota di cluster 0, 9 anggota  di cluster 1,  serta  2  anggota  di cluster 2 Apabila  disajikan  dalam  bentuk  peta  wilayah  maka visualnya terlihat seperti di Gambar 7.
Gambar 7. Peta Wilayah Cluster Tahun 2022.

## 4. DISKUSI
Diterapkannya data  mining sebagai  penentu dalam  pola  penyebaran  penyakit tuberculosis yang terdapat  di  Kabupaten  Pelalawan  melalui  metode clustering dan  bantuan tools software  Rapidminer Studio untuk  mampu menentukan daerah yang telah terjangkit penyakit tuberculosis . Berdasarkan proses- proses  yang  ada  dan  telah  dilaksanakan  maka didapatlah  kesimpulan  bahwa  tingkat  kategori penyebaran  penyakit Tuberculosis ini  terdiri  atas kategori  tinggi,  sedang,  serta  rendah.  Nilai  DBI terendah  terdapat  pada  algoritma k-means dan x- means pada  data  tahun  2022  dengan  nilai  0,510. Menurut peneliian ini maka hasil dari clustering data
setiap  tahunnya  memiliki  tingkat  keakuratan  yang cukup  dan  didukung  dengan  adanya  peta  wilayah untuk  membantu  pemerintah  dalam  penanganan kasus tuberculosis di  Kabupaten  Pelalawan.  Hasil dari  penelitian  ini  dan  meninjau  dari  penelitian terdahulu  [21]  terdapat  perbedaan  dalam  jumlah atribut yang digunakan dan data yang diolah, dimana pada penelitian ini data diolah persetiap tahunnya dan menunjukkan  dengan  peta  wilayah  agar  terlihat perbedaan hasil dari tiap tahunnya.

## 5. KESIMPULAN
Didapatnya  kesimpulan  berdasarkan  penelitian yang  telah  dilakukan  dimana  diantaranya  adalah metode k-means,  k-medoids dan x-means  clustering telah berhasil diimplementasikan untuk mengelompokkan pola penyebaran kasus tuberculosis di  Kabupaten  Pelalawan.  Berdasarkan pelaksanaan clustering ,  tidak  ada  perbedaan  yang jauh  antara  algoritma k-means  k-medoids,  dan  x- means. Jumlah cluster yang dibentuk pada penilitian ini menggunakan nilai K=3.
Data  tiap  tahun  memiliki  algoritma  optimal yang berbeda. Pada tahun 2020 algoritma yang paling optimal  ialah k-medoids dengan  nilai  DBI  yang serupa  yaitu  0,553.  Kecamatan  dengan  status  tinggi yaitu Pangkalan
Kerinci, status sedang beranggotakan Langgam, Pangkalan Kuras,
Pangkalan  Lesung,  Pelalawan,  Ukui  dan  status rendah memiliki anggota Bandar Petalangan, Bandar Seikijang, Bunut, Kerumutan, Kuala Kampar, Teluk Meranti.
Data  pada  tahun  2021  algoritma  yang  paling optimal  yaitu k-medoids dengan  nilai  DBI  0,582 dengan hasil anggota kecamatan dengan status tinggi yaitu Pangkalan Kerinci, status sedang beranggotakan  Langgam,  Pangkalan  Kuras,  Ukui sedangkan  status  rendah  beranggotakan  Bandar Petalangan,  Bandar  Seikijang,  Bunut,  Kerumutan, Kuala  Kampar,  Pangkalan  Lesung,  Pelalawan,  dan Teluk Meranti.
Sedangkan pada data tahun 2022 algoritma yang paling optimal ialah k-means dan x-means yang juga memiliki nilai DBI yang sama yaitu 0,510 kecamatan dengan  status  tinggi  yaitu  Pangkalan  Kerinci,  status sedang Pangkalan Kuras dan Ukui sedangkan status rendah yaitu Bunut, Kuala Kampar, Bandai Seikijang, Langgam,  Teluk  Meranti,  Pelalawan,  Bandar Petalangan, Kerumutan, Pangkalan Lesung.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] V.  T.  Hulu et  al. , Epidemiologi  Penyakit
Menular: Riwayat, Penularan dan Pencegahan . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[2] Adt/Ning,  “Melalui  Kegiatan  INA  –  TIME 2022  Ke-4,  Menkes  Budi  Minta  90% Penderita  TBC  Dapat  Terdeteksi  di  Tahun
2024,” p2p.kemkes.go.id , 2022. http://p2p.kemkes.go.id/melalui-ina-time- 2022-ke-4-menkes-budi-minta-90-penderita- tbc-dapat-terdeteksi-di-tahun-2024/. [3] WHO/Indonesia, “Hari Tuberkulosis Sedunia 2022,” 2022. https://www.who.int/indonesia/news/campai gn/tb-day-2022.
[4] D. N. Batubara, A. P. Windarto, D. Hartama, and H. Satria, “Analisis Metode K-MEANS Pada  Pengelompokan  Keberadaan  Area Resapan Air Menurut Provinsi,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , no. x, pp. 345–349, 2019,
[Online]. Available:
https://prosiding.seminar- id.com/index.php/sensasi/article/view/324
(05 Juni 2020). [5] W. A. Wahyuni and S. Saepudin, “Penerapan Data Mining Clustering Untuk Mengelompokkan  Berbagai  Jenis  Merk Mesin  Cuci,” Semin. Nas. Sist. … ,  pp.  306– 313, 2021, [Online]. Available:
https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sis matik/article/view/35%0Ahttps://sismatik.nu saputra.ac.id/index.php/sismatik/article/dow nload/35/31.
[6] F.  Harahap,  “Perbandingan  Algoritma  K Means  dan  K  Medoids  Untuk  Clustering Kelas  Siswa  Tunagrahita,” TIN  Terap. Inform.  Nusant. ,  vol.  2,  no.  4,  pp.  191–197, 2021.
[7] S. Ramadhani, D. Azzahra, U. I. Negeri, and S.  S.  Kasim,  “Comparison  of  K-Means  and K-Medoids Algorithms in Text Mining based on  Davies  Bouldin  Index  Testing  for Classification  of  Student  ’s  Thesis,”  vol.  x, no. x, pp. 24–33, 2022.
[8] B.  Bustami,  R.  Mahara,  H.  Ahmadian,  S. Wahyuni,  and  K.  AR,  “Analisis  Clustering Penduduk Miskin Di Provinsi Aceh Menggunakan  Algoritma  K-Means  Dan  X- Means,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol.  5,  no.  1,  pp.  26–35,  2022,  doi: 10.32672/jnkti.v5i1.3961.
[9] I. N. Sari et al. , Metode penelitian kualitatif . UNISMA PRESS, 2022.
[10] A. Szent-Gyorgyi, “IDENTIFIKASI PENELITIAN DAN PERUMUSAN MASALAH  PENELITIAN,” Pengantar Metodol. Penelit. Pendekatan Multidisipliner , p. 19, 2022. [11] F.  Hasyim  and  M.  Muafi,  “Implementasi Data  Mining  Dalam  Menentukan  Strategi Promosi Program KB Menggunakan
Algoritma K-Means Clustering,” COREAI J. Kecerdasan Buatan … , vol. 3, no. 1, pp. 110–
119, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.unuja.ac.id/index.php/core/ar ticle/view/4292.
[12] E.  Muningsih,  I.  Maryani,  and  V.  R.
Handayani,  “Penerapan  Metode  K-Means dan  Optimasi  Jumlah  Cluster  dengan  Index Davies  Bouldin  untuk  Clustering  Propinsi Berdasarkan  Potensi  Desa,” J.  Sains  dan Manaj. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  95–100,  2021, [Online]. Available: www.bps.go.id.
[13] A. Rohmah, F. Sembiring, and ..., “Implementasi Algoritma K-Means Clustering  Analysis  Untuk  Menentukan Hambatan  Pembelajaran  Daring  (Studi
Kasus: Smk Yaspim …,” … Sist. Inf. dan … , pp.  290–298,  2021,  [Online].  Available: https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sis matik/article/view/32.
[14] H.  D.  Tampubolon,  S.  Suhada,  M.  Safii,  S.
Solikhun,  and  D.  Suhendro,  “Penerapan Algoritma K-Means dan K-Medoids Clustering  untuk  Mengelompokkan  Tindak Kriminalitas  Berdasarkan  Provinsi,” J.  Ilmu Komput. dan Teknol. , vol. 2, no. 2, pp. 6–12,
2021, doi: 10.35960/ikomti.v2i2.703.
[15] A. A. Riza and D. R. S. Saputro, “Clustering Data  Numerik  Menggunakan  Algoritme  X- Means,” UNEJ e-Proceeding , 2022, [Online]. Available: https://jurnal.unej.ac.id/index.php/prosiding/ article/view/33491%0Ahttps://jurnal.unej.ac. id/index.php/prosiding/article/download/334 91/11655.
[16] A.  F.  Solikin,  Kusrini,  and  F.  W.  Wibowo, “Evaluasi Cluster Data Interkomparasi Anak
Timbangan Dengan Algoritma Self Organizing Maps Cluster Evaluation
Weighing  Intercomparison  Data  with  Self
Organizing Maps Algorithm,” vol. 11, no. 2,
pp. 208–219, 2021.
[17] D. A. Saidah, R. Santoso, and T. Widiharih, “Pengelompokan  Provinsi  Di  Indonesia
Berdasarkan Indikator Kesehatan Lingkungan Menggunakan Metode Partitioning Around Medoids Dengan
Validasi  Indeks  Internal,” J.  Gaussian ,  vol.
11,  no.  2,  pp.  302–312,  2022,  doi: 10.14710/j.gauss.v11i2.35478.
[18] T.  A.  Munandar,  “Penerapan  Algoritma Clustering  Untuk  Pengelompokan  Tingkat Kemiskinan  Provinsi  Banten,” JSiI  (Jurnal Sist.  Informasi) ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  109–114,
2022, doi: 10.30656/jsii.v9i2.5099.
[19] G.  T.  Enggiel,  H.  D.  Purnomo,  and  D.  K. Salatiga,  “APPLICATION  OF  K-MEANS
METHOD IN THE SPREAD OF POSITIVE CASES  OF  COVID-19  IN  SALATIGA CITY  Penerapan  Metode  K-Means  Pada
Penyebaran Kasus Positif Covid-19,” vol. 3, no. 5, pp. 1323–1328, 2022.
[20] J. Ilmiah and W. Pendidikan, “Penerapan K- Means  Clustering  dalam  Pengelompokan
Kasus Tuberkulosis di Provinsi Jawa Barat,”
J.  Ilm.  Wahana  Pendidik. ,  vol.  8,  no. September, pp. 219–227, 2022.
[21] A.  J.  Wahidin  and  D.  I.  Sensuse, “Perbandingan  Algoritma  K-Means,  X-
Means  Dan  K-Medoids  Untuk  Klasterisasi Awak Kabin Lion Air,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 20, no. 2, pp. 298–302, 2021, doi: 10.36054/jict-ikmi.v20i2.387.