ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 3 Desember 2018

## OPTIMASI K-MEANS CLUSTERING UNTUK IDENTIFIKASI DAERAH ENDEMIK PENYAKIT MENULAR DENGAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DI KOTA SEMARANG
Suhardi Rustam 1 , Heru Agus Santoso 2 , Catur Supriyanto 3
1 suhardirstm@gmail.com, 2 herezadi@gmail.com, 3 catur.dinus@gmail.com
1 Universitas Ichsan Gorontalo, 2,3 Universitas Dian Nuswantoro

## Abstrak
Wilayah tropik merupakan kawasan endemik berbagai penyakit menular. Sekaligus merupakan kawasan  yang  berpotensi  tinggi  untuk  hadirnya  penyakit  infeksi  baru.  Penyakit  menular  masih merupakan masalah  utama  kesehatan  masyarakat  Indonesia.  Indentifikasi  daerah  endemik  penyakit menular merupakan persoalan penting dibidang kesehatan, rata-rata tingkat penderita cacat fisik dan kematian bersumber dari penyakit menular. Data Mining dalam perkembangannya menjadi salah satu tren utama dalam pengolahan data. Data Mining secara efektif  bisa mengidentifikasi wilayah endemik dari  hubunngan  antar  variable.  Algoritma  k-means  klustering  digunakan  dengan  tujuan mengelompokkan daerah endemik sehingga pengidentifikasian endemik penyakit menular bisa tercapai dengan tingkat validasi yang maksimal dalam klastering. Penggunaan optimasi dalam  mengidentifikasi daerah endemik penyakit  menular menggabungkan  algoritma      k-means  clustering  dengan  optimasi particle swarm optimization ( PSO ). hasil eksperimen endemik untuk algoritma k-means dengan iterasi =10, K-Fold =2 memiliki Indek davies bauldin = 0.169 dan algoritma k-means dengan PSO, iterasi = 10, K-Fold = 5, memiliki index davies bouldin  = 0.113. k-fold = 5 memiliki performance yang lebih baik. Kata Kunci : Endemik Penyakit menular, Data Mining, Klustering, K-Means, Particle Swarm Optimization

## Abstract
Tropical regions is a region endemic to various infectious diseases. At the same time an area of high potential for the presence of infectious diseases. Infectious diseases still a major public health problem in Indonesia. Identification of endemic areas of infectious diseases is an important issue in the field  of  health,  the  average  level  of  patients  with  physical  disabilities  and  death  are  sourced  from infectious diseases. Data Mining in its development into one of the main trends in the processing of the data. Data Mining could effectively identify the endemic regions of hubunngan between variables. K- means  algorithm  klustering  used  to  classify  the  endemic  areas  so  that  the  identification  of  endemic infectious diseases can be achieved with the level of validation that the maximum in the clustering. The use of optimization to identify the endemic areas of infectious diseases combines k-means clustering algorithm  with  optimization  particle  swarm  optimization  (  PSO  ).  the  results  of  the  experiment  are endemic to the k-means algorithm with iteration =10, the K-Fold =2 has Index davies bauldin = 0.169 and k-means algorithm with PSO, iteration = 10, the K-Fold = 5, index davies bouldin = 0.113. k-fold = 5 has better performance.
Keywords : Endemic infectious Disease, Data Mining, Clustring, K-Means, Particle Swarm Optimization

## 1. Pendahuluan
wilayah  tropik  dan  wilayah  dinamik  secara  sosial  ekonomi,  merupakan  kawasan  endemik berbagai  penyakit  menular.  Sekaligus  merupakan  kawasan  yang  berpotensi  tinggi  untuk  hadirnya penyakit  infeksi  baru.  Penyakit  menular  masih  merupakan  masalah  utama  kesehatan  masyarakat Indonesia. Penyakit menular tidak mengenal batas-batas daerah administratif, misalnya antar propinsi, Kabupaten/kota bahkan antar negara. menghilangkan sumber penyakit dengan cara menemukan dan mencari  kasus  secara  proaktif  dan  mengurangi  Intervensi  faktor  resiko,  misalnya  lingkungan  dan intervensi terhadap perilaku. Endemik ditandai dengan adanya kondisi/keadaan dimana penyakit secara menetap berada dalam masyarakat pada suatu tempat/populasi tertentu, suatu infeksi penyakit disebut sebagai  endemik  jika  kondisi/keadaan  setiap  orang  yang  terinfeksi  penyakit  menularkannya  kepada setiap orang dalam kondisi rata-rata[1]. Variabel-variabel endemik secara umum seperti Nama Penyakit, Agen/Pembawa, tubuh pasien, kondisi lingkungan dan kepadatan penduduk.
Beberapa penyakit menular,  menjadi  perhatian  pemerintah  untuk ditangani  secara  komputasi. Teknologi komputasi yang telah berkembang  dengan kemampuan yang dimiliki memberikan beberapa solusi  untuk  menganalisis  permasalahan-permasalahan  yang  muncul  dalam  melihat  kesehatan
masyarakat. Teknologi komputasi mampu memberikan analisa pandangan dengan bentuk persentase angka  dengan  perhitungan  tersendiri  berdasarkan  metode  yang  digunakan.  Teknologi  komputasi memberikan cara menganalisa akurasi terhadap jenis data, pengelompokkan data, mengatur variable dan  pengaruh  terhadap  setiap  variable.  Terdapatnya  daerah  penyakit  menular  dituntut  untuk mengelompokkan penyakit menular berdasarkan daerah endemik.
Secara  komputasi,  dalam  pengolahan  data  komputasi  memenggunakan  beberapa  metode seperti  klustering,  Analisis  kluster  merupakan  suatu  teknik  klasifikasi  tanpa  pengawasan,  menurut kriteria kesamaan tertentu untuk mengklasifikasikan dataset, sehingga objek dari kelas yang mungkin sama,  tapi  itu  adalah  keragaman  mungkin  antara  objek  yang  berbeda,  k-means  adalah  algoritma klustering  klasik  berdasarkan  partisi,  algoritma  k-means  memiliki  banyak  keuntungan  mudah dimengerti, sederhana, konvergensi cepat dan sebagainya, tetapi memiliki kekurangan: sensitif untuk memilih pusat pengelompokan awal dan mudah konvergen untuk optimasi local[2]. Fungsi yang paling penting dari algoritma klustering mengukur kesamaan untuk menentukan bagaimana menutup dua pola data  ke  satu  sama  lain.  Lebih  dari  ribuan  algoritma  pengelompokan  dirumuskan  dalam  berbagai makalah penelitian termasuk metode pengelompokan tradisional dan teknik optimasi yang berbeda [3].
K-means  klustering  belum  optimal  sehingga  perlu  menerapkan  metode particle  swarm optimization (PSO). particle swarm optimization (PSO) adalah teknik pencarian dan optimasi [3]. Hal ini efisien  untuk  memecahkan  masalah  optimasi.  Partisi  klustering  dapat  dianggap  sebagai  masalah optimasi,  karena  kita  perlu  mengoptimalkan  nilai  jarak  antar  dan  antar  kluster.  PSO  dapat dikombinasikan  dengan  partisi  pengelompokan  untuk  mengatasi  keterbatasan  partisi  klustering,  dan kombinasi ini dapat menghasilkan kluster yang berkualitas tinggi. Optimasi ini terpercaya juga dalam memastikan  pusat  kluster  baru  berdasarkan  total  kluste r yang  tertentukan[4].  Algoritma  ini  akan dimaksimalkan    dengan  metode  k-means  klustering    dalam  kelompok  awal,  selanjutnya  PSO memperbaiki kelompok data dari hasil bentukan  k-means clustering.
Penelitian  ini  akan  dilihat  bagaimana  Mengidentifikasi  daerah  endemik  penyakit  menular berdasarkan  asal  pasien  dengan  k-means  klustering  yang  memungkinkan  untuk  mengoptimasi k-means dengan PSO sehingga dihasilkan informasi yang lebih bermutu

## 2. Metode
Penelitian ini, mempergunakan cara penelitian eksperimen, untuk tahap penelitian dimulai dari pengumpulan data sampai dengan mendapatkan hasil evaluasi dan hasil untuk mendapatkan tujuan yang akan dicapai[5], adapun tahapannya adalah, di mulai dari penyiapan dataset kemudian dilakukan langkah  prepossessing  terhadap  data  untuk  menghilangkan  outliernya,  selanjutnya  adalah menormalisasikan data kemudian menggunakan tool rapidminer untuk mengelola data tersebut dengan menggunakan metode PSO- k-means clustering.

## 2.1 Pengumpulan Data
Pada penelitian tersebut, yang data digunakan ini, juga diperoleh dari penelitian yang dilakuan pada  Rumah  Sakit/Puskesmas  di  kota  semarang  propinsi  jawa  tengah.  Data  diperoleh  dari  sistem rekam  medis  Rumah  Sakit  Umum  Daerah  (RSUD)  kota  Semarang.  Sebagai  data  sekunder  dengan mengajukan surat penelitian dari instansi untuk pengambilan data rekam medis pasien yang berkaitan dengan penyakit menular. Beberapa variabel yang terdapat dalam dataset tersebut adalah:
1.  Variabel Kecamatan, terdiri dari
a.  Id Kecamatan
b.  Nama Kecamatan
c.  Luas Kecamatan
d.  Jumlah Penduduk
2.  Variabel  Endemik, terdiri dari
a.  Id Penyakit
b.  Nama Penyakit
c.  Jumlah Pasien
Gambar 1.  Tabel Penyakit Endemik
Gambar 2.Tabel icd Penyakit Endemik

## 2.2 Pengolahan Data Awal
Penelitian ini dibatasi hanya pada tahapan ini melakukan preprocessing terhadap data untuk menghilangkan  outlier,  merapikan  setiap  variable  yang  terkait  sehingga  siap  untuk  ke  tahap penggunaan  selanjutnya

## 2.3 Eksperimen
Ekperimen pada tahan ini adalah menjalankan seluruh prosedur yang telah ditentukan/disusun dalam sebuah kerangka pemikirian untuk menyelesaikan masalah, adapun tahapannya adalah sebagai berikut . :
Tahap 1, Preprosessing
Tahap 2, Algoritma k-means [6]
Setiap tahapan dalam melakukan clustering dengan algoritma K-Means yaitu:
a.  Awali dengan memilih jumlah cluster k b.  Berikan Inisialisasi k pusat cluster tersebut maka akan dilakukan dengan berbagai cara. tetapi paling  sering  dilakukan  adalah  dengan  cara  random.  Pusat-pusat  cluster  diberi  nilai  awal dengan angka-angka random,
c.  Juga  alokasikan  semua  data/objek  ke cluster terdekat.  Kedekatan  dua  objek  ditentukan berdasarkan jarak kedua objek tersebut.halnya juga kedekatan suatu data ke cluster tertentu ditentukan jarak antara data dengan pusat cluster . tahap ini juga perlu dihitung jarak tiap data
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 3 Desember 2018
ke  tiap  pusat cluster .  jarak  paling  dekat  antara  satu  data  dengan  satu cluster tertentu  akan menentukan suatu data masuk dalam cluster mana dengan menggunakan teori jarak Euclidean. d.  Juga  Hitung  kembali  pusat cluster dengan  keanggotaan cluster yang  terkini.  Pusat cluster merupakan rata-rata dari semua data/objek dalam cluster tersebut. Jika dikehendaki bisa juga digunakan median dari cluster tersebut. Jadi rata-rata(mean) bukan satu-satunya ukuran yang bisa dipakai.
e.  Akhirnya tugaskan lagi setiap objek memakai pusat cluster yang baru. Jika pusat cluster tidak berubah lagi maka proses clustering selesai. Atau, kembali ke langkah nomor 3 sampai pusat cluster tidak berubah lagi
Tahap 3, optimasi dengan PSO [7]

## Langkah-langkah dalam Algoritma PSO untuk klastering
Langkah 1 : Pendefinisian pusat klaster awal .
Pada langkah ini, ditentukan posisi titik awal sebagai pusat klaster data sebanyak k titik data secara random.

## Langkah 2 : Pengelompokan data ke dalam klaster
Pada langkah ini, data dimasukkan ke dalam salah satu klaster yang mempunyai pusat klaster terdekat dengan data tersebut. Besar kecilnya nilai jarak sangat menentukan letak data tersebut akan dimasukkan  dalam  klaster  mana.  Dalam  menghitung  jarak  antara  data  ke  pusat cluster ,  dapat digunakan rumus jarak Euclidean. Perhitungan jarak pada algoritma ini dilakukan untuk masing-masing data ke setiap pusat cluster . sehingga jika terdapat N data dan k pusat cluster maka akan dihasilkan sebanyak  (N x k ) perhitungan jarak. Selanjutnya, dari hasil perhitungan jarak data dengan pusat cluster akan  dicari  nilai  minimun  untuk  masing-masing  data.  Nilai  minimun  menunjukkan  bahwa  data  lebih dekat  dengan  pusat  klaster  tersebut,  sehingga  data  akan  lebih  tepat  ditempatkan  kedalam  klaster tersebut.
Langkah 3 : Perhitungan nilai sum of squared error (SSE) Dalam penelitian ini, SSE merupakan fitness function yang akan dicari nilainya dalam algoritma clustering . SSE inilah yang akan dicari nilai optimalnya (minimun) dengan menggunakan algoritma PSO.
Langkah 4 : Optimasi cluastering dengan PSO Dalam algoritma PSO clustering pada penelitian ini, pusat cluster mewakili partikel. Set solusi yang  diperoleh  nantinya  adalah  pusat cluster yang  baru,  yang  diharapkan  akan  menghasilkan perhitungan  SSE  yang  lebih  kecil  daripada  SSE  sebelumnya.  Sebelum  memulai  optimasi  klastering untuk  iterasi  awal  perlu  didefenisikan  terlebih  dahulu  kecepatan  awal  partikel  ( V 0 ),  dengan memperhatikan  batas  kecepatan.  Jika nilai V 0 lebih  besar  dari  batas  maksimun  atau  lebih  kecil  dari batas  minimun,  nilai  kecepatan  ditetapkan  sama  dengan  batas.  Dalam  algoritma  klastering  pada penelitian  ini,  nilai  rata-rata  yang  digunakan  adalah  nilai  rata-rata  terbaik  dari  semua  solusi,  pada penelitian  ini  adalah  pencarian  nilai  optimal  pada  pengelompokkan  data  ke  tiap  klaster  dengan memperhitungkan nilai terbaik dari semua data. Langkah selanjutnya adalah meng- update posisi pusat cluster , dengan cara menjumlahkannya dengan nilai kecepatan. Setelah pusat klaster secara random di- update , maka akan diperoleh k titik pusat cluster dilakukan tahapan dalam langkah 2 dan langkah 3, sehingga diperoleh nilai SSE dan cluster terbaik untuk tiap-tiap data.
Langkah 5: Meng- update nilai SSE
Nilai SSE yang diperoleh paling akhir kemudian dibandingkan dengan nilai SSE sebelumnya, jika nilai SSE tersebut lebih kecil dari nilai SSE sebelumnya, maka pusat cluster yang dihasilkan akan menjadi pusat cluster yang baru.

## Langkah 6: Kembali ke langkah 4
Pengulangan  dilakukan  sampai  terjadi stopping condition ,  yaitu  setelah  beberapa  kali  iterasi sesuai yang telah ditentukan sebelumnya.
Berikut ini adalah Pseudo-Code untuk algoritma PSO clustering : 1.  Mulai
2.  Mendefenisikan populasi data yang akan diklasterkan, jumlah klaster ( k) , serta jumlah iterasi maksimum (maxiter).
3.  Memilih sebanyak k data secara random dari populasi sebagai pusat cluster .
4.  Mengelompokkan  data  berdasarkan  jarak  terdekat  data  ke  pusat  klaster.  Perhitungan  jarak menggunakan rumus jarak Euclidean
5.  Menghitung nilai sum of squared error (SSE) klaster menggunakan persamaan SSE 6.  Inisialisasi  parameter  PSO,  me- generate nilai  kecepatan  awal  ( V 0 )  dengan  memperhatikan batas kecepatan yang telah ditentukan
7.  Iterasi mulai dilakukan
8.  Untuk i = 1 sampai k , lakukan proses update kecepatan; a.  Mencari X g i , yaitu nilai rata-rata data dari semua solusi b.  Jika cluster i tidak memiliki anggota, kecepatan = 0, sebaliknya jika cluster i memiliki anggota, dilakukan proses update kecepatan dengan memperhatikan batas kecepatan. c.  Meng- Update posisi pusat cluster
9.  Selesai looping i , diperoleh pusat cluster baru 10.  Mengulangi langkah 4 dan 5 untuk pusat cluster baru.
11.  Satu iterasi selesai, mengulangi langkah 7-9 hingga jumlah iterasi mencapai iterasi maksimun 12.  Selesai.
Pseudo-code diatas dapat digambarkan dalam bentuk sebagai berikut :
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 3 Desember 2018
Gambar 3. Flowchart Algoritma PSO Clustering

## 2.4 Evaluasi
Pengujian  eksperimen  yang  dilakukan  berupa  berbandingan  Perbandingan  dengan cosine  similarity dalam kluster serta menampilakan uraian analisi daerah endemik dengan validasi davis bouldin index (IDB).

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mendapatkan  variabel    yang  sesuai  dari  dataset  endemik, dengan  variabel.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  dikumpulkan  berdasarkan  data  Penderita Penyakit di kota  Semarang RS.Karyadi sebagai Rumah Sakit umum dan rujukan di kota Semarang Jawa Tengah.
Tabel 1. Data Endemik (Contoh)

## 3.2 Preprocessing
Preprosessing  dataset  endemik  dengan  menggunakan fitur  Replace  Missing  Value ,  fitur  ini menghasilkan data yang telah siap diujikan, adapun hasilnya adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Data Endemik tahap Preprocessing
No Kd_Endemik nm_endemik kd_ jnsKlmin jns_klamin kd_wilyh nm_wilyah Luas_wil jml_pnddk Kpdtn_Pndduk nm_penyakit jml_pasien
1 3
Cinkunya N Laki-laki 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Cholera 1 2 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Cholera due to Vibrio cholerae 01, biovar cholerae 1 3 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Cholera due to Vibrio cholerae 01, biovar eltor 1 4 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Cholera, unspecified 1 5 3 Cinkunya N Laki-laki 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Typhoid and paratyphoid fevers 2 6 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Typhoid fever 2 7 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Paratyphoid fever A 2 8 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Paratyphoid fever B 2 9 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Paratyphoid fever C 2 10 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Paratyphoid fever, unspecified 2 11 3 Cinkunya N Laki-laki 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Other salmonella infections 6 12 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Salmonella enteritis 6 13 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Salmonella sepsis 6 14 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Localized salmonella infections 6 15 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Other specified salmonella infections 6 16 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Salmonella infection, unspecified 6 17 3 Cinkunya N Laki-laki 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Shigellosis 3 18 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Shigellosis due to Shigella dysenteriae 3 19 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Shigellosis due to Shigella flexneri 3 20 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Shigellosis due to Shigella boydii 3 21 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Shigellosis due to Shigella sonnei 3 22 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Other shigellosis 3 23 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Shigellosis, unspecified 3 24 3 Cinkunya N Laki-laki 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Other bacterial intestinal infections 6 25 4 Malariya T Perempuan 1 Banyumanik 25.69 130494 5079 Enteropathogenic Escherichia coli infection 6
Pemilihan  atribut  dengan memilih  variabel  yang  saling berkaitan  yaitu,  variabel  nama  endemik,  luas wilayah, jumlah penduduk, kepadatan penduduk dan jumlah penderita/pasien. Dalam pemilihan nama endemik  yang  memiliki  kesamaan  rata-rata  disetiap  wilayah  yaitu  endemik  cinkunya  dan  malaria sehingga nama endemik yang difokuskan adalah cinkunya.
Tabel 3.  Jumlah Masing-masing Endemik
Pada  eksperimen  ini  algoritma  klustering  k-means  dengan  optimasi  PSO  (particle swarm optimization ) digunakan sebagai pembanding dalam pengelompokkan daerah endemik cinkunya, pengujian menggunakan model Cluster Number index (keseluruhan nilainya memiliki kesaman)  dan davies bouldin index (IDB). Dengan bobot awal w = 0.36 yang di set denga  K=2 dengan  pertimbangan  nilai  validasi  ini  perbandingakan  dengan  IDB  k-means  dan  IDB  k- means+PSO dengan Lbest 1.0 dan Gbest 1.0 menghasilkan IDB 0.165. dengan nilai tersebut menjadi nilai terukur yang bermutu, adapun tabel kedua perbandingan validasi adalah sebagai berikut
Tabel 4  Evaluasi K-Means, K-Means dengan PSO Metode Lbest Gbest K-Fold IDB K-Means 0.25 0.25 5 0.136 0.25 0.5 5 0.174 1.0 1.0 5 0.165 PSO - - 2 0.164 - - 3 0.119 Tabel 5. Evaluasi Hasil K-Means, K-Means dengan PSO Validasi Iterasi K-Means K-Means dengan PSO Davie Bouldin Index 10 0. 168 0.136 0.180 0.174 - 0.165 Tabel 6.  Hasil Eksperimen Data Endemik Dataset Metode Iterasi K-Fold Index Davies Bouldin Endemik (Cikunya) K-Means 10 2 0.169 K-Means+PSO Lbest = 1.0 Gbest = 1.0 10 5 0.113
Dari tabel 6 menunjukkan hasil eksperimen endemik untuk algoritma k-means dengan iterasi =10, k-fold =2 memiliki indek davies baouldin = 0.169 dan algoritma k-means dengan PSO, iterasi = 10, k-fold  =  5,  memiliki  index  davies  bouldin    =  0.113,  hasil  ini  memberikan  perbedaan  k-mean  dalam pemilihan kluster adalah random dan k-means dengan PSO memberikan nilai pada hasil sum of square pada hasil random acak, dengan k-fold =  2,  memiliki IDB = 0.169 dan k-fold = 5, memiliki IDB 0.113. maka k-fold = 5 memiliki performansi yang lebih baik.
Gambar 4. K-Means Klustering
Gambar  4  menunjukkan  wilayah-wilayah  endemik  dengan  jumlah  pasien  dengan  menggunakan algoritma K-means klustering.

## Gambar 5.  K-Means dengan PSO
Gambar  5.  menunjukan  wilayah-wilayah  endemik  dengan  didasarkan  pada  bobot,  untuk    algoritma k-means dengan optimasi PSO.

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  eksperimen  dan  pembahasan,  maka  dengan  ini  dapat  simpulkan  bahwa Dalam  penelitian  ini  dilakukan  pengujian  model  dengan  menggunakan  algoritma  k-means  dengan optimasi  PSO  (particle  swarm  optimization)  untuk  data  endemik.  Model  yang  dihasilkan  diuji  untuk mendapat nilai SSE (sum of square error) dan dari nilai ini digunakan sebagai bobot awal optimasi untuk mendapatkan Nilai IDB (davies bouldin index) sebagai nilai ukur terhadap validasi data endemik. Untuk selanjutnya nilai IDB k-means dengan optimasi PSO dibandingkang dengan k-mean klustering. Maka dapat disimpulkan pengujian model daerah sebaran endemik dengan menggunakan k-means dengn optimasi  PSO  (particle  swarm  optimization)  Lebih  baik  dari  pada  K-Means  sendiri,  bahwa  K-Means dengan  optimasi  PSO  ( particle  swarm  optimization )  memberikan  pemecahan  untuk  permasalahan identifikasi daerah endemic penyakit menular yang lebih akurat dan bermutu saran yaitu Penambahan variabel  yang  lebih  banyak  dan  saling  berkaitan  dalam  mengidentifikasi  daerah  endemik  penyakit
menular  sangat  dibutuhkan,  sehingga  dapat  menghasilkan  pola  klustering  daerah  endemik  dengan tingkat validasi yang lebih akurat.

## 5.  Terima Kasih
Saya dengan ini mengucapkan banyak terima kasih atas sharing ide ilmu dari rekan sesama dosen dan peneliti di fakultas ilmu komputer universitas ichsan gorontalo, semoga di bidang ilmu komputer selalu dikembangkan dan diteliti terus-menerus

## Daftar Pustaka
[1]  Achmadi UF,2009. Manajemen Penyakit berbasis wilayah. Jurnal Kesehatan Masyarakat Nasional Vol. 3,No.4
[2]   Van der Merwe DW, Engelbrecht AP. 2003. Data Clustering using Practicle Swarm Optimization, University of Pretoria, IEEE 0-7803-7804-0/03, hlm 215-220.
[3]   Fan Y. Do “smart” places have less urban health penalty? .2009. 47th International Making Cities Livable Conference; Portland, Oregon
[4]   Han Jiawei, 2006. Kamber M.Data mining: Concepts and techniques.2 nd ed.Beijing: China Machine Press
[5]  Hasibuan,  A  Zaenal  .2007.  Metodelogi  Penelitian  Pada  Bidang  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi Informasi. 20 Juli 2018
[6]  Agusta,  Y.2007, K-means-Penerapan,  Permasalahan  dan  Metode  Terkait. Jurnal  Sistem  dan Informatika Vol.3 (Februari):47-60
[7]   Utami  Nanik.  Dkk,.  Aplikasi  Metode Particle  Swarm  Optimization (PSO)  dalam Clustering .  ITS Surabaya