## SQUARE : Journal of Mathematics and Mathematics Education
http://dx.doi.org/10.21580/square.2022.4.2.13056
Penerapan Metode K-Nearest Neighbor untuk Mengklasifikasi Penyebaran Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kabupaten Maluku Tenggara

## Muhammad Yahya Matdoan
Program Studi Statistika FMIPA Universitas Pattimura Email: keepyahya@gmail.com

## ABSTRAK
Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  merupakan  penyakit  yang  disebabkan  oleh  virus  dengue  yang ditularkan  melalui  gigitan  nyamuk  Aedes  Aegypti  dan  masuk  ke  peredaran  darah  manusia. Penyakit  ini  merupakan  penyakit  berbahaya  yang  sering  menimbulkan  kekhawatiran  masyarakat karena perjalanan penyakitnya cepat dan dapat meyebabkan kematian dalam waktu singkat. Oleh karena  itu,  perlu  dilakukan  kajian  tentang  penyebarannya  sehingga  dapat  diambil  tindakan  cepat dalam mencegah kasus tersebut, Salah satu metode yang dapat digunakan yaitu metode K-Nearest Neighbor  (KNN).  K-NN  merupakan  suatu  bentuk  model  pendukung  keputusan  yang  dapat megklasifikasikan  data  berdasarkan  jarak  terdekat.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini bersumber dari BPS Kabupaten Maluku Tenggara tahun 2021. Penelitian ini diperoleh hasil bahwa terdapat  2  kelompok  penyebaran  DBD  di  Kabupaten  Maluku  Tenggara  yaitu  Kecamatan  yang berpotensi  DBD  tinggi  yaitu  terdiri  dari  Kecamatan  Kei  Besar,  Kecamatan  Kei  Kecil  dan Kecamatan  Kei  Besar  Selatan  Barat.  Selanjutnya  kecamatan  yang  berpotensi  penyebaran  DBD rendah  yaitu  Kecamatan  Kei  Besar  Utara  Barat,  Kecamatan  Kei  Besar  Selatan,  Kecamatan  Kei Besar Timur Selatan, Kecamatan Kei Besar Utara Timur, Kecamatan Hoat Sorbay, Kecamatan Kei Kecil Barat, Kecamatan Kei Kecil Timur dan Kecamatan Manyeuw.
Kata Kunci: Demam Berdarah Dengue, K-Nearest Neighbor, Maluku Tenggara.

## ABSTRACT
Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is a disease caused by  the dengue virus which is transmitted through the bite of the Aedes Aegypti mosquito and enters human blood circulation. This disease is a dangerous disease that often causes public concern because the course of the disease is fast and can cause death in a short time. Therefore, it is necessary to study its spread so that prompt action can be taken to prevent this case. One method that can be used is the K-Nearest Neighbor (KNN) method.  K-NN  is  a  form  of  decision  support  model  that  can  classify  data  based  on  the  shortest distance.  The  data  used  in  this study  came  from  the  BPS  of  Southeast  Maluku  Regency  in  2021. This  research  showed  that  there  are  2  groups  of  DHF  spread  in  Southeast  Maluku  Regency, namely  Districts  with  high  potential  for  DHF,  which  consist  of  Kei  Besar  District,  Kei  Kecil District  and  Kei  Besar  Selatan  District.  West.  Furthermore,  the  sub-districts  that  have  the potential  to  spread  low  DHF  are  the  North  West  Kei  Besar  District,  South  Kei  Besar  District, South East Kei Besar District, East North Kei Besar District, Hoat Sorbay District, West Kei Kecil District, East Kei Kecil District and Manyeuw District.
Keywords: Dengue Hemorrhagic Fever, K-Nearest Neighbor, Central Maluku.

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit menular merupakan masalah kesehatan yang paling serius di Indonesia bahkan di dunia. penyakit menular adalah suatu penyakit yang disebabkan oleh mikroorganisme baik bakteri,  virus,  maupun  jamur,  yang  bisa  ditularkan  dari  satu  orang  penderita  kepada  orang sehat  sehingga  menyebabkan  sakit  seperti  sumber  penularan,  salah  satu  penyakitnya  yaitu Demam  Berdarah  Dengue  (DBD).  DBD  merupakan  penyakit  yang  disebabkan  oleh  virus Dengue yang ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes Aegypti dan masuk ke peredaran darah manusia. Penyakit ini merupakan penyakit berbahaya yang sering menimbulkan kekhawatiran masyarakat  karena  perjalanan  penyakitnya  cepat  dan  dapat  meyebabkan  kematian  dalam waktu singkat (Depkes RI, 2005).
Menurut  Supari  (2019)  penyebab  meningkatnya  jumlah  kasus  dan  semakin bertambahnya  wilayah  yang  terjangkit,  antara  lain  karena  semakin  padatnya  penduduk  dan mobilitas  penduduk.  Selain  itu  semakin  baiknya  transportasi  dari  suatu  daerah  ke  daerah lainnya  serta  adanya  pemukiman-pemukiman  baru  juga  menjadi  penyebab  meningkatnya kasus  DBD.  Faktor  lain  yang  mempengaruhi  terjadinya  DBD  adalah  penyimpangan  pola hujan, faktor musim, perilaku masyarakat menyimpan air secara tradisional, kurang partisipasi masyarakat  dalam  Pemberantasan  Sarang  Nyamuk  (PSN),  kurang  pengetahuan  masyarakat tentang gejala DBD dan keterlambatan membawa penderita ke tempat pelayanan kesehatan.
Penyakit  epidemik  seperti  DBD  merupakan  salah  satu  penyakit  berbahaya,  sehingga perlu  dilakukan  prediksi  untuk  memprediksi  wilayah  mana  saja  yang  rawan  terkena  kasus DBD.  Melakukan  klasifikasi  bertujuan  agar  dapat  dengan  segera  untuk  mengetahui  wilayah yang  tingkat  penyebarannya  tinggi  hingga  paling  rendah  untuk  melakukan  tindakan  dan pencegahan  yang  sesuai,  sehingga  dampak  dari  penyakit  epidemic  DBD  tersebut  dapat diminimalisir oleh pihak terkait seperti Dinas Kesehatan Kabupaten Maluku Tenggara. Oleh karena  itu,  dibutuhkan  suatu  metode  yang  dapat  menentukan  klasifikasi  penderita  DBD  di wilayah  Kabupaten  Maluku  Tenggara  dengan  akurat,  salah  satunya  dengan  menggunakan metode  K-Nearest  Neighbor.  K-Nearest  Neighbor  merupakan  metode  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data  training  yang  menggunakan  jarak  terdekat  atau kemiripan  terhadap  objek  tersebut.  Pada  fase  pembelajaran,  algoritma  ini  hanya  melakukan penyimpanan vektor-vektor fitur dan klasifikasi dari data pembelajaran. Pada fase klasifikasi, fitur-fitur yang sama dihitung untuk data test (yang klasifikasinya tidak diketahui). Jarak dari vektor  yang  baru  ini  terhadap  vektor  data  pembelajaran  dihitung,  dan  diambil  sejumlah  K yang  paling  mendekati.  Titik  yang  baru  klasifikasinya  diprediksi  termasuk  pada  klasifikasi terbanyak dari titik-titik tersebut. Feldman, R. d. (2007).
1.1.  Data Mining
Data mining adalah proses yang menggunakan statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine  learning untuk mengekstraksi dan  mengidentifikasi informasi  yang bermanfaat (Sikumbang,  E.  D,  2018).  Data  mining  didefenisikan  sebagai  proses  penemuan  pola  dalam data. Berdasarkan tugasnya, data mining dikelompokkan menjadi deskripsi, estimasi, prediksi, klasifikasi,  clustering,  dan  asosiasi  (Septiani,  W.  D,  2017).  Proses  dalam  tahap  data  mining terdiri  dari  tiga  langkah  utama,  yaitu  data  preparation  pada  langkah  ini,  data  dipilih, dibersihkan, dan dilakukan preprocessed mengikuti pedoman dan knowledge dari ahli domain
yang menangkap dan mengintegrasikan datainternal dan eksternal kedalam tinjauan organisasi secarah  menyeluruh  (Widaningsih,  S.  (2019).  Penggunaan  algoritma  data  mining  dilakukan pada  langkah  ini  untuk  menggali  data  yang  terintgrasi  untuk  memudahkan  identifikasi informasi  bernilai.  Namun  semakin  besar  data  yang  diolah  maka  semakin  besar  pula  waktu dan prosesnya(Mujiasih, S. (2011).

## 1.2.  K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  adalah  salah  satu  metode  dimana  metode  ini  melakukan klasifikasi  berdasarkan  data  training  atau  data  pembelajaran  dilihat  dari  jarak  yang  paling dekat  dengan  objek  berdasarkan  nilai  k.  Tujuan  dari  metode  ini  adalah  mencari  hasil klasifikasi  berdasarkan  jarak  terdekat  dari  setiap  objek.  Untuk  menentukan  jarak  tersdekat tersebut terlebih dahulu  data dibagi menjadi data  training dan data  testing, setelah diperoleh data  training  dan  data  testing  kemudian  di  hitung  jarak  masing-masing  data  testing (ecluidience distance) terhadap data training. Rumus yang digunakan untuk mengitung jarak bisa dilihat pada Persamaan 1.
, = ( ( ) − ( )) (1)
Keterangan:
, : Euclidean Distance (Jarak Euclidean)
, : record ke-m, record ke-n
( ) : data ke-r
: dimensi objek

## 2. METODE
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data  sekunder  yang  diperoleh  dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Maluku Tenggara tahun 2021. Data yang digunakan dalam  penelitian  ini  berupa  data  Data  Jumlah  Kasus  DBD  di  Kabupaten  Maluku  Tenggara, Curah Hujan, Data Kepadatan Penduduk dan Data Kelembapan Udara di Kabupaten Maluku Tenggara. Penelitian ini menggunakan metode KNN dengan tahapan pada Gambar 1.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1.  Hasil Penelitian
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  berupa  hasil  nilai  akurasi  dan prediksi  yang  dihasilkan  dari  model  untuk  mengklasifikasikan  data  yang  digunakan  untuk memprediksi  daerah  dengan  kasus  demam  berdarah  di  Kabupaten  Maluku  Tengara menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor.
Gambar 1. Prosedur Algoritma KNN
Setelah  pengumpulan  data,  selanjutnya  dilakukan  pemahaman  terhadap  data  dengan mendeskripsikan masing-masing data. Deskripsi data ini dilakukan untuk memberi gambaran dari  setiap  data  untuk  mengetahui  karakteristik  data  dengan  mendeskripsikan  tipe  dan  jenis setip data yang telah dikumpulkan. Tabel 1 merupakan deskripsi dari masing-masing data.
Tabel 1. Variabel Penelitian Data Tipe Data Keterangan Kecamatan Karakter Prediktor Curah Hujan Numerik Prediktor Kepadatan Penduduk Numerik Prediktor Kelembapan Numerik Preditor Demam Berdarah Kategorikal Class
Setelah pendeskripsian data, selanjutnya dilakukan  pengecekan Missing  Value. Karena pada  data  tidak  ada  data  yang  hilang,  maka  dilajutkan  dengan  pengecekan  outlier  dengan mengkonversi nilai data dengan cara standardzed (Z-score).

## = ( − )
Data dikatakan outlier apabila  nilai Z yang didapat lebih besar dari 2,5 atau  lebih kecil dari −2,5 . Outlier Data dapat dilihat pada Tabel 2.
Urutkan Data Berdasarkan Data dengan Jarak Euclidean Terkecil
Tentukan Kelompok Data Test Berdasarkan Label Mayoritas pada Nilai K End Hitung Jarak Data Test ke Data Training Start Tentukan Jumlah Tetangga Terdekat K
Tabel 2. Outlier Data Kepadatan Penduduk Rata-Rata Kelembapan Rata-Rata Curah Hujan 22 74,12 307,314 27 77,25 272,452 26 75,91 295,558 28 75,75 321,275 26 81,26 323,233 25 76,38 115,383
Berdasarkan  Tabel  2,  terlihat  bahwa  tidak  ada  data  yang  outlier.  Selanjutnya  adalah mentrasformasikan data dengan teknik normalisasi data. Normalisasi data dilakukanmenggunakan  teknik  Z-Transformation  yaitu  sebuah  metode  matematis  yang diperlukan  untuk  mengurangi  perhitungan  dalam  sebuah  operasi  serta  mempersempit  selisih dari setiap data. Transformasi-Z didefenisikan sebagai
( ) = ( )

## Tabel 3. Standarisasi Data
No  Kepadatan Penduduk Rata-Rata Kelembaban Rata-Rata Curah Hujan Kasus DBD 1. 1,425 -1,129 1,122 Tinggi 2. 1,120 0,108 0,132 Rendah 3. 1,350 0,121 0,126 Sedang 4. -1,533 -0,559 0,501 Rendah 5. 0,621 1,152 1,527 Rendah 6. 0,140 0,205 1,212 Tinggi
Setelah  melewati  proses  normalisasi,  Tabel  3  merupakan  hasil  dari  data  transformasi yang  sudah  diproses.  Selanjutnya  adalah  tahap  modelling,  dilakukan  pembagian  terhadap dataset  secara  acak  menjadi  2  bagian  yaitu  data  training  dan  data  testing  dengan  rasio perbandingan  (80:20).  Data  traning  digunakan  untuk  menghasilkan  model  prediksi menggunakan algoritma  KNN dan data testing  digunakan untuk  melihat performance model prediksi yang dihasilkan. Berikut merupakan hasil pembagian terhadap dataset.

## 3.2.  Pengujian Data dengan Algoritma KNN
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  tools  Rapidmner  yang  dimana Algoritma  KNN  dihitung  secara  otomatis  menggunakan  tools  tersebut.  Pada  tahap  ini dilakukan  5  kali  pengujian  dengan  nilai  K  masing-masing  K=2,  K=4,  K=6,  K=8  dan  K=10. Proses  K-Fold  Cross  Validation  menggunakan  skema  10-Fold  Cross  Validation,  dimana dataset  akan  dibagi  menjadi  N  bagian  secara  acak.  Fold  ke-1  adalah  Ketika  bagian  ke-1 menjadi  data  testing  dan  sisanya  menjadi  data  training,  demikian  seterusnya  hingga  sampai
fold ke-10 bagian ke-10. Proses K-Fold Cross Validation ditambahkan pada pengujian dengan tujuan  untuk  meningkatkan  performance  dari  Algoritma  KNN.  Berikut  pada  Gambar  2 merupakan rangkaian proses pada tools Rapidminer.
Gambar 2. Olahan RapidMiner

## 3.3.  Evaluasi
Tahap  evaluasi  dilakukan  dengan  melihat  performance  kinerja  klasifikasi  yang  telah dilakukan  pada  pemodelan  sebelumnya.  menggunakan  confusion  matrix  untuk  melihat  nilai accuracy, recall dan precision. Berikut pada Tabel 4 s.d. Tabel 6 merupakan hasil confusion matrix dari Algoritma KNN dengan nilai K=2, K=3, dan K=4.
Tabel 4. Hasil Confusion Matrix K=2 True Tinggi True Sedang True Rendah Class Precision Pred Tinggi 1 2 3 2 75,00% Pred Sedang 1 4 1 50,00% Pred Rendah 1 4 4 58,00% Class Recall 81% 70,32% 65% Tabel 5. Hasil Confusion Matrix K=3 True Tinggi True Sedang True Rendah Class Precision Pred Tinggi 12 3 1 72,00% Pred Sedang 0 4 0 40,00% Pred Rendah 2 4 5 70,00% Class Recall 81% 70,32% 60% Tabel 6. Hasil Confusion Matrix K=4 True Tinggi True Sedang True Rendah Class Precision Pred Tinggi 14 3 0 75,00% Pred Sedang 0 3 0 36,00% Pred Rendah 0 3 4 55,00% Class Recall 81% 67% 55%
Berdasarkan Tabel confusion matrix diperoleh nilai class recall dan class precision. Berikut pada Tabel 7 merupakan nilai accuracy dari pengujian data.
Tabel 7. Hasil Accuracy KNN Nilai K K=2 K=3 K=4 Accuracy 72,31% 70,17% 70,05%
Berdasarkan hasil accuracy diatas dapat dilihat nilai accuracy K=2 merupakan accuracy tertinggi  dengan  menggunakan  Algoritma  KNN  dan  10-Fold  Cross  Validation  mendapatkan nilai accuracy sebesar 72,31%.
Dalam  proses  data  mining  untuk  klasifikasi  kasus  demam  berdarah  di  Kabupaten Maluku  Tenggara.  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  digunakan  untuk  mencari  nilai  akurasi yang  menghasilkan  prediksi  kasus  demam  berdarah  pada  setiap  kecamatan  di  Kabupaten Maluku Tenggara. Berikut pada Gambar 2 merupakan diagram prediksi yang telah dihasilkan.

## Gambar 2. Hasil Prediksi
Berdasarkan  hasil  prediksi  tersebut,  terdapat  rincian  3  kecamatan  yang  berpotensi penyebaran  DBD  tinggi  yaitu  Kecamatan  Kei  Besar,  Kecamatan  Kei  Kecil  dan  Kecamatan Kei  Besar  Selatan  Barat.  Kecamatan  yang  berpotensi  penyebaran  DBD  rendah  yaitu Kecamatan  Kei  Besar  Utara  Barat,  Kecamatan  Kei  Besar  Selatan,  Kecamatan  Kei  Besar Timur Selatan, Kecamatan Kei Besar Utara Timur, Kecamatan Hoat Sorbay, Kecamatan Kei Kecil Barat, Kecamatan Kei Kecil Timur dan Kecamatan Manyeuw.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan, maka diperoleh kesimpulan yaitu mengenai jumlah prediksi  kasus  DBD  di  Kabupaten  Maluku  Tenggara  berdasrakan  data  pada  tahun  2021 dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan  metode  10-fold  cross  validation menghasilkan  performance  terbaik  menggunakan  nilai  K  =  2  dan  nilai  accuracy  sebesar 72,31%.  Secara  keseluruhan,  penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dapat  memberikan accuracy  dan  prediksi  yang  cukup  baik.  Adapun  kecamatan  yang  diprediksi  terjadi penyebaran  kasus demam  berdarah dengan  rincian 3 kecamatan yang berpotensi penyebaran
3 8 Tinggi Rendah Hasil Prediksi Kasus DBD di Kabupaten Maluku Tenggara
DBD  tinggi  yaitu  Kecamatan  Kei  Besar,  Kecamatan  Kei  Kecil  dan  Kecamatan  Kei  Besar Selatan  Barat.  Kecamatan  yang  berpotensi  penyebaran  DBD  rendah  yaitu  Kecamatan  Kei Besar  Utara  Barat,  Kecamatan  Kei  Besar  Selatan,  Kecamatan  Kei  Besar  Timur  Selatan, Kecamatan  Kei  Besar  Utara  Timur,  Kecamatan  Hoat  Sorbay,  Kecamatan  Kei  Kecil  Barat, Kecamatan Kei Kecil Timur dan Kecamatan Manyeuw.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Departemen Kesehatan RI. (2005). Pencegahan dan Pemberantasan Deman Berdarah Dengue di Indonesia. Official Website Departemen Kesehatan Republik Indonesia. http://www. depkes. go. id (12 Agustus 2015). Departemen Kesehatan RI.(2007). Penyelidikan dan Penanggulangan  KLB. Jurnal  Kesehatan Lingkungan  Universitas Airlangga  Vol, 8(2), 172-183.
Ginanjar, G. (2008). Demam berdarah. PT Mizan Publika.
Kang, S. (2021). K-nearest neighbor learning with graph neural networks. Mathematics, 9(8),
830.
Liantoni, F. (2015). Klasifikasi Daun Dengan Perbaikan Fitur Citra Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor. Ultimatics: Jurnal Teknik Informatika, 7(2), 98-104.
Lidya, S. K. (2014). Sentiment Analysis Pada Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Support Vector Machine (SVM) Dan K-Nearest Neighbor (K-NN).
Mujiasih,  S.  (2011).  Pemanfatan  Data  Mining  Untuk  Prakiraan  Cuaca.  Jurnal  Meteorologi dan Geofisika, 12(2).
Rinawan,  F.  (2015).  Dampak  perubahan  iklim  terhadap  kejadian  demam  berdarah  di  Jawa-
Barat. Jurnal Sistem Kesehatan, 1(1).
Rohman, A. (2015). Model Algoritma K-Nearest Neighbor (K-Nn) Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa. Neo Teknika, 1(1).
Septiani,  W.  D.  (2017).  Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data  Mining  Algoritma  C4.  5  Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Hepatitis. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 13(1), 76- 84.
Shaul,  H.,  Feldman,  D.,  &  Rus,  D.  (2018).  Secure  $  k  $-ish  Nearest  Neighbors  Classifier. arXiv preprint arXiv:1801.07301.
Sikumbang,  E.  D.  (2018).  Penerapan  data  mining  penjualan  sepatu  menggunakan  metode algoritma apriori. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, 4(1), 156-161.
Sintorini,  M.  M.  (2007).  Pengaruh  iklim  terhadap  kasus  demam  berdarah  dengue.  Kesmas: Jurnal Kesehatan Masyarakat Nasional (National Public Health Journal), 2(1), 11-18.
Supari,  S.  (2019).  Desain  Generator  Ozone  dengan  Teknologi  Plasma  DBD  (Die-lectric Barrier Discharge). Elektrika, 11(1), 1-8.
Widaningsih, S. (2019). Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4, 5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm. Jurnal Tekno Insentif, 13(1), 16-25.
Wirayoga, M. A. (2013). Hubungan kejadian demam berdarah dengue dengan  Iklim di Kota Semarang tahun 2006-2011. Unnes Journal of Public Health, 2(4).