Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022
Penerapan Algoritma K-Means Clustering dan Correlation Matrix Untuk Menganalisis Risiko Penyebaran Demam Berdarah di Kota Pekanbaru
M. Azwan 1 , Rahmad Kurniawan 2 , Pizaini 3 , Fitri Insani 4 1,2,3,4 Teknik Informatika, Universitas Islam Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
1 11751100021@students.uin-suska.ac.id
2 rahmadkurniawan@uin-suska.ac.id
3 pizaini@uin-suska.ac.id
4 fitri.insani@uin-suska.ac.id
Received : 24-11-2021; Accepted: 06-12-2021; Published: 25-12-2021
Abstrak — Kasus  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  di  Kota Pekanbaru pada bulan November 2020 mencapai angka 2.788 kasus dan 33 kematian. Pemerintah telah melakukan sosialisai pemberatasan sarang nyamuk dan menyediakan alat dan bahan pengendalian vektor. Namun, upaya pemerintah tersebut belum efektif karena metode yang diterapkan belum mampu mengacu kepada  data  dan  informasi  vektor.  Machine  learning  dapat digunakan  untuk  menganalisis  masalah  khusus  seperti  DBD. Oleh karena itu penelitian ini menggunakan algoritma machine learning yaitu k-means clustering dan correlation matrix untuk analisis risiko DBD di Pekanbaru. Penelitian ini menggunakan data 12 kecamatan dan 50 atribut, serta data cuaca pada tahun 2020.  K-means  secara  otomatis  mencari  cluster  yang  tidak diketahui  dari  data  kasus  DBD  dengan  cepat  yang menghasilkan  cluster  C1 (Sukajadi,  Senapelan),  C2  (Tenayan raya,Tampan), dan C3 (Rumbai Pesisir, Rumbai). Berdasarkan pengujian  eksperimental,  penelitian  ini  menghasilkan  nilai silhouette  score  0,6.  Sedangkan  Correlation  matrix  mencari hubungan  relevan  yang  tersembunyi  didalam  data.  Hasil  dari correlation matrix diperoeh hubungan linear yang kuat antara jumlah  penduduk  (JP)  dan  penderita  (P)  sebesar  0.73  pada bulan januari dan 0,93 pada bulan februari tahun 2020.
Kata  kunci — Demam  Berdarah  Dengue,  DBD ,  K-means, Correlation matrix, Machine learning.
Abstract — Dengue  cases  in  Pekanbaru  in  November  2020 reached 2,788 cases and 33 deaths. The government has carried out socialization to eradicate mosquito nests and provided vector control tools and materials. However, the government's efforts were not practical because the applied method has not been able to refer to vector data and information. Machine learning can be used to analyze specific problems such as Dengue. Therefore this  study  employed  a  Machine  Learning  algorithm,  i.e.,  k- means  clustering  and  correlation  matrix  for  dengue  risk analysis in Pekanbaru. This study obtained 12 sub-districts and 50  dengue  attributes  and  weather  data  in  2020.  K-means automatically searches for unknown clusters from dengue cases data quickly, which cluster results C1 (Sukajadi, Senapelan), C2 (Tenayan  Raya,  Tampan),  and  C3  (Rumbai  Pesisir,  Rumbai). Based on experimental testing, this study produced a silhouette score  is  0.6.  Meanwhile,  the  correlation  matrix  looks  for relevant relationships hidden in the data. The correlation matrix
obtained  a  strong  linear  relationship  between  the  population (JP) and sufferers (P) of 0.73 for January and 0.93 for February 2020.
Keywords—  Dengue  Fever,  K-means,  Correlation  matrix, Machine learning.

## I. P ENDAHULUAN
Demam Berdarah Dengue (DBD) memerlukan perhatian dan penanganan yang tepat di Indonesia. Berdasarkan data kasus  demam  berdarah  di  Indonesia  pada  tahun  2014  – 2019,  demam  berdarah  masih  menjadi  penyakit  menular yang terjadi setiap tahunnya. Data jumlah kasus DBD dapat dilihat pada Gambar 1 berikut :

## Gambar. 1 Grafik jumlah kasus DBD 2014 – 2019 di Indonesia
Provinsi  Riau  Merupakan  salah  satu  daerah  endemis DBD  di  Indonesia  dengan  2.788  kasus  dan  33  jumlah kematian pada tahun 2020 [1]. Kota Pekanbaru merupakan kasus demam berdarah terbanyak kedua di Provinsi Riau dengan  474  kasus  dan  4  kematian  [2].  Hal  ini  membuat pemerintah  harus  mencari  mitigasi    yang  tepat  untuk menekan angka kasus DBD di Kota Pekanbaru.
Pemerintah telah berupaya dalam menekan angka DBD dengan  melakukan  sosialisasi  pemberantasan  sarang nyamuk (PSN) dan memberikan dukungan bahan dan alat pengendalian  vektor  [3].  Namun,  upaya  pemerintah tersebut masih belum efektif,  terlihat dari data DBD yang tidak jauh berubah setiap tahunnya.
Upaya  pengendalian  vektor  yang  dilakukan  hampir  di semua negara yang merupakan negara endemis masih tidak tepat  sasaran,  tidak  berkesinambungan  dan  belum memutuskan rantai penularan [4]. Hal ini disebabkan oleh metode yang diterapkan dianggap belum mampu mengacu pada data dan informasi vektor. Oleh karena itu, Machine Learning yang  menggabungkan    informatika  dan  analisis statistik dapat digunakan untuk menganalisis masalah yang khusus seperti DBD.
Penelitian  terkait  penggunaan machine  learning untuk kasus  DBD  menggunakan k-means  clustering pernah dilakukan  oleh  Hariyanto  pada  tahun  2019  [5].  Pada penelitian tersebut membagi daerah menjadi 3 cluster yaitu endemis  (C1),  potensi  (C2),  dan  sporadis  (C3).  Namun, pada  penelitian  tersebut  tidak  adanya  analisis  risiko terhadap hubungan antar atribut di dalam data. Sedangkan, pengetahuan tentang hubungan antar atribut penting untuk diketahui  dalam  menentukan  kebijakan  yang  tepat  dalam pencegahan dan mitigasi penyebaran DBD.
Berdasarkan  tinjauan  pustaka,  algoritma k-means mampu  mengelompokkan  daerah  penyebaran  DBD berdasarkan  karakteristik  data  yang  mirip.  Analisis hubungan atribut menggunakan Correlation matrix pernah dilakukan  oleh  Kurniawan  pada  tahun  2020,  dalam menganalisis risiko penyebaran Covid-19 pada 200 negara. Pada  penelitian  tersebut  menunjukkan  adanya  korelasi linear positif yang kuat yaitu 0,78 dari jumlah kasus dengan total  kematian  dan  0,85  dari  total  kematian  dengan dikategorikan kritis [6].
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  menghibridisasi algoritma k-means clustering dan correlation matrix untuk menganalisis  risiko  penyebaran  DBD  di  Kota  Pekanbaru. Penelitian  ini  diharapkan  mampu  mengelompokkan Kecamatan  di  Kota  Pekanbaru  dengan  karakteristik  yang mirip.  Sehingga  dapat  menjadi  rujukan  bagi  pemerintah dalam  upaya  pencegahan  dan  mitigasi  yang  tepat  untuk setiap  daerah  rawan  DBD.  Selain  itu,  penelitian  ini diharapkan mampu  menentukan atribut yang berpengaruh terhadap angka DBD di Pekanbaru.

## A. Demam Berdarah Dengue (DBD)
Demam  Berdarah Dengue merupakan  penyakit  yang disebabkan oleh virus Dengue. Penyakit Demam berdarah ini ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti , Aedes albopictus , dan Aedes polynesiensis kepada manusia [7]. Pemerintah diharapkan melakukan pemberantasan DBD lebih di fokuskan kepada kecamatan yang memiliki angka kepadatan  penduduk  tinggi.  Selain  itu,  adanya  hubungan kausal  antara  curah  hujan,  kelembaban  udara,  dan  suhu terdapat  kasus  DBD  [8].  Oleh  sebab  itu  pengetahuan tentang  data  serta  analisa  yang  tepat  mengenai  cuaca  di suatu  daerah  sangat  diperlukan  untuk  meningkatkan kewaspadaan dini terhadap kasus DBD.

## B. Metode K-Means Clustering
Pada  dasarnya K-Means menggunakan  beberapa komponen  yang  diperoleh  sebagai  pusat cluster awal, pusat cluster ditentukan  dengan  memilih  dari dataset secara  acak.  Setelah  itu k-means akan  memeriksa  tiap komponen dari dataset, lalu memberi tanda tiap komponen ke  salah  satu  pusat cluster yang  diberi  label  atau didefenisikan  sebelumnnya.  Selanjutnya  akan  dihitung kembali  untuk  menentukan  pusat cluster kemudian  akan terbentuk pusar cluster baru. Proses ini selesai hingga pusat cluster tidak berubah dengan pusat cluster sebelumnya [9]. Untuk  menentukan  pusat  cluster  terdekat  dari  setiap dataset menggunakan persamaan Eucledien distance :
D e = √(𝑥 𝑖 − 𝑠 𝑖 ) 2 + (𝑦 𝑖 − 𝑡 𝑖 ) 2 (1)
Keterangan :
D e : Euclidean Distance
i : Banyaknya objek,
(x,y) : merupakan koordinat objek
(s,t)  : merupakan  koordinat centorid (titik  pusat cluster).
Memperbaharui  titik  pusat cluster dengan  persamaan titik pusat cluster :
𝑣̅ 𝑖𝑗 = 1 𝑁𝑖 ∑ 𝑋 𝑘𝑗 𝑁𝑖 𝑘=𝑜 (2)
Keterangan :
𝑣̅ 𝑖𝑗 : centroid/rata-rata cluster ke-i untuk variable ke- j 𝑁 𝑖 : Jumlah data yang menjadi anggota cluster ke-i 𝑖, 𝑘 : indeks dari cluster

## C. Correlation Matrix
Matriks  korelasi  adalah  matrik  yang  menunjukkan koefisien  korelasi antara kumpulan  atribut. Sebuah  survei menyatakan bahwa pengetahuan yang dihasilkan correlation matrix sangat penting.  Setiap atribut acak ( Xi ) dalam  tabel  berkorelasi  dengan  masing-masing  nilai  lain dalam  tabel  ( Xj ).  Nilai  besar  dalam  matriks  ini menunjukkan  hubungan  yang  serius  antara  atribut  yang terlibat. Ini memungkinkan Anda untuk melihat pasangan mana yang memiliki korelasi tertinggi.
Matriks korelasi menjadikan semua atribut dengan dasar yang sama dalam hal ini setiap analisis dapat digambarkan sebagai analisis saling ketergantungan. Namun terkadang, atribut  tidak  memiliki  status  yang  sama.  Dalam  kasus seperti itu, mungkin peneliti dapat melihat pada bagaimana beberapa  atribut  bergantung  pada  yang  lain  dan  mungkin tertarik  untuk  mengetahui  bagaimana  urutan  berikutnya bergantung pada yang datang lebih awal.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  dilakukan  untuk  mendapatkan hasil sesuai dengan yang diinginkan. Berikut tahap-tahapan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2 berikut :
Gambar. 2 Desain penelitian

## A. Metode Pengumpulan Data
Metode yang dilakukan dalam mengumpulkan data dan informasi  mengenai  penelitian  yang  dilakukan  diperoleh dari study  literature, Dinas  Kesehatan  Pekanbaru  dan Badan  Meteorologi,  Klimatologi,  dan  Geofisika  (BMKG Kota Pekanbaru). Data yang digunakan yaitu data DBD per Kecamatan  Kota  Pekanbaru  tahun  2020  dan  data  cuaca Pekanbaru  2020.  Data  dapat  dilihat  pada  Tabel  I  dan  II berikut :
TABEL I DATA DBD PER KECAMATAN KOTA PEKANBARU TAHUN 2020
TABEL II
DATA CUACA PEKANBARU TAHUN 2020
Bln P M IR CFR Tn Tx Tavg RH_avg RR ss Jan 116 0 27.07 0 23.8 31.94 27.2 86 261 117.2 Feb 98 1 27.72 0.28 23.73 32.52 27.3 79 199 126.7 Mar 82 0 36.28 0 24.08 33.4 27.8 79 182 135.7 Apr 63 0 8.94 0 24.04 33.24 27.8 83 335 118.4 Mei 26 0 3.33 0 24.25 33.45 28 80 223 149.3 Jun 32 0 8.29 0 23.68 32.4 27.2 81 107 141.9 Jul 26 1 12.76 0.49 23.35 32.5 26.8 81 229 149.3 Ags 15 1 1.6 0.11 23.5 33.28 27.5 77 47 137.9 Spt 9 0 0.71 0 23.04 32.79 26.7 81 292 80.8 Okt 7 0 0.45 0 23.34 33.21 27.3 79 161 132.8 Nov 12 0 0.59 0 23.45 32.35 26.6 85 512 100 Des  15 0 1.56 0 23.25 32.08 26.7 81 190 133.7 Keterangan: P : Penderita P1 : Penderita pada bulan 1 M : Kasus meninggal M1 : Kasus meninggal pada bulan 1 IR : Incident Rate CFR : Case Fatality Rate Tn : Temperatur minimum (°C) Tx : Temperatur maksimum (°C) Tavg : Temperatur rata-rata (°C) RH avg  : Kelembapan rata-rata (%) RR : Curah hujan (mm) ss : Lamanya penyinaran matahari (jam) JP : Jumlah penduduk KP : Kepadatan penduduk

## B. Implementasi
Implementasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  bahasa pemrograman phyton, dengan tiga tahap yaitu :
1)  Data  Scrubbing  : Merupakan  proses  pembersihan missing  value untuk  digunakan  pada  saat  pemodelan, sehingga  data  lebih  mudah  dikenali  dan  dapat meningkatkan proses pembelajaran dari algoritma machine learning yang digunakan.
2)  Correlation Matrix : Pada tahap ini, data yang sudah di  bersihkan  pada  tahap  sebelumnya  kemudian  akan  di lakukan  proses  matriks  korelasi  untuk  menunjukkan keterkaitan antara kumpulan atribut. Setiap atribut acak (Xi) dalam  tabel  berkorelasi  dengan  masing-masing  nilai  lain dalam  tabel  (Xj).  Nilai  besar  dalam  matriks  ini menunjukkan  kolinearitas  yang  serius  antara  atribut  yang terlibat.  Ini  memungkinkan  untuk  melihat  pasangan  antar atribut yang memiliki korelasi tertinggi.
3)  Clustering  Model  : Merupakan  tahap  implementasi algoritma k-means atau  pemodelan  data  dengan k-means. Tahap  implementasi clustering daerah  rawan  DBD menggunakan k-means dapat dilihat dalam flowchart pada Gambar 3 berikut :
Kecamatan P1  M1  IR1  CFR1  P2  …  CFR12  JP KP Sukajadi 7 0 1.63  0 4 …  0 42852 11396.81 Senapelan 8 0 2.26  0 4 …  0 35357 5316.84 Pekanbaru Kota  1 0 0.44  0 2 …  0 22604 10001.77 Rumbai Pesisir 4 0 0.57  0 5 …  0 70488 448.03 Rumbai 10  0 1.28  0 5 …  0 78185 606.79 Lima Puluh 14  0 3.63  0 6 …  0 38613 9557.67 Sail 0 0 0 0 1 …  0 20384 6252.76 Bukit Raya 8 0 0.86  0 12  …  0 93478 4239.37 Marpoyan Damai 10  0 0.78  0 15  …  0 127600  4290.52 Tenayan Raya 27  0 1.75  0 15  …  0 154261  900.69 Tampan 16  0 0.79  0 17  …  0 203238  3398.06 Payung Sekaki 11  0 1.14  0 12  …  0 96296 2227.01
Gambar. 3 Flowchart k-means
Berikut  Tahap clustering menggunakan k-means berdasarkan Gambar 3 :
1)  Menentukan  jumlah  cluster  (k) :  Tahap  awal menentukan jumlah cluster , pada penelitian ini menggunakan 3 cluster .
2)  Menentukan Centroid : Megambil satu pusat data yang mewakili suatu cluster.
3)  Menghitung jarak objek ke centroid : Menghitung jarak objek  ke centroid dengan  menggunakan  persamaan euclidian distance pada formula (1).
4)  Mengelompokkan objek berdasarkan jarak minimum : Langkah  selanjutnya  mengelompokkan  objek  ke  dalam cluster berdasarkan  jarak  minimum  terhadap centroid. Sehingga  didapatkan  3 cluster dengan  beberapa  objek sebagai anggota cluster.
5)  Memperhatikan  perpindahan  objek  : Jika  objek mengalami  perpindahan cluster maka  proses  diulang  dari tahap  2.  Namun  jika  tidak  terdapat  perpindahan  objek terhadap cluster, maka iterasi selesai.
Tahap clustering menggunakan  algoritma k-means ditampilkan dalam pseudocode dibawah :
Program_Algoritma_K-Means Input: D= {t1,t2,…Tn} //Set of elements K //Number of desired custer Output:
K     //set of clusters K-Means algorithm : Assign initial values for m1,m2,…mk

## Repeat
Assign each item ti to the clusters which has the closest mean;
Calculate new mean for each cluster; Until Convergence criteria is met;

## C. Evaluasi dan Pengujian
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  evaluasi  dan  pengujian terhadap kualitas dan efektivitas model yang dibuat dengan
algoritma k-means dan correlation  matrix. Pengujian dilakukan  menggunakan Silhouette  Coefficient. Tujuan dari pengujian ini yaitu untuk melihat kualitas dan kekuatan cluster yang diperoleh dari suatu clustering data.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  tiga  eksperimen menggunakan  data yang  telah diperoleh  dengan menggunakan algoritma K-Means dan Correlation Matrix . Eksperimen  pertama  yaitu  dengan  mengelompokkan berdasarkan  kecamatan  pada  tahun  2020,  eksperimen kedua  yaitu  mengelompokkan  berdasarkan  kecamatan setiap  bulan  pada  tahun  2020  terakhir  eksperimen  ketiga menentukan  hubungan  terkuat  antar  atribut  yang berpengaruh  terhadap  peningkatan  DBD  di  Kota Pekanbaru  dengan  menggunakan corellation  matrix . Penentuan daerah rawan DBD menjadi tiga kategori yang merupakan  jumlah cluster ( k ) terbaik,  ditampilkan menggunakan  metode elbow yang  dapat  dilihat  pada Gambar 5 berikut :
Gambar. 4 Penentuan jumlah cluster menggunakan metode elbow
Berdasarkan  metode elbow , number  of  cluser terlihat penurunan membentuk siku pada k= 3, hal ini menunjukkan bahwa  pembagian  daerah  rawan  DBD  berdasarkan  3 kategori merupakan nilai cluster terbaik.

## A. Pengelompokkan Berdasarkan Kecamatan Pada Tahun 2020
Berdasarkan  hasil clustering 12  kecamatan  di  Kota Pekanbaru  menggunakan  data  pada  Tabel  I  didapatkan hasil:
 Daerah cluster 1 : Sukajadi, Senapelan, Pekanbaru Kota, Lima Puluh, dan Sail
 Daerah cluster 2 : Tenayan Raya dan Tampan
 Daerah cluster 3  :  Rumbai  Pesisir,  Rumbai,  Bukit Raya, Marpoyan Damai, dan Payung Sekaki.
Visualisasi  hasil Cluster Kecamatan  dapat  dilihat  pada Gambar 6 berikut :
Gambar. 5 Visualisasi hasil cluster DBD Kota Pekanbaru
Berdasarkan  data  DBD,  Kecamatan  Tenayan  Raya merupakan  kecamatan  dengan  kasus  tertinggi.  Hasil  dari cluster menunjukkan  bahwa  kecamatan  yang  berada  satu cluster dengan  Kecamatan  Tenayan  Raya  ( cluster 2) merupakan cluster yang  terindikasi  daerah  dengan  angka kasus tertinggi di Kota Pekanbaru.

## B. Pengelompokkan Berdasarkan Kecamatan Setiap Bulan  Pada tahun 2020
Data  perkecamatan  akan  dilakukan cluster pada  tiap bulan untuk melihat tingkat penentuan daerah rawan DBD, hasil dapat dilihat pada Gambar 7 berikut :
Gambar. 6 Pengelompokkan berdasarkan kecamatan per bulan
Berdasarkan  literasi  data,  kecamatan  yang  masuk  pada cluster 2 merupakan daerah dengan angka kasus tertinggi pada bulan itu. Berdasarkan  Gambar 6 didapatkan bahwa kecamatan  yang  berada  pada cluster 1  sangat  berisiko menjadi cluster 2  pada  bulan  berikutnya.  Kecamatan Tampan merupakan kecamatan dengan tingkat rawan yang tinggi. Hal ini karena kecamatan tampan merupakan daerah terbanyak yang masuk pada cluster 2 yaitu sebanyak 7 kali. Sedangkan  Kecamatan  Pekanbaru  Kota  merupakan kecamatan dengan tingkat rawan paling rendah, dibuktikan dengan hasil cluster dimana selama satu tahun, kecamatan Pekanbaru Kota tidak pernah menepati cluster 2 dan hanya sekali  menempati  cluster  1  yang  merupakan  cluster  yang berisiko menjadi cluster 2.

## C. Corellation Matrix
Correlation  matrix digunakan  untuk  menentukan korelasi  antar  atribut.  Korelasi  nilai  koefisien  dapat
berkisar  antara  -1  dan  1,  apabila  korelasi  kedua  atribut mendekati  1  maka  semakin  dekat  hubungan  keduanya dibandingkan  dengan  atribut  lain. Correlation  matrix dilakukan dengan menggunakan data DBD tahun 2020 dan data cuaca tahun 2020.
Pseudocode untuk menentukan corellation matrix pada penelitian :
Program_Correlation_Matrix Library import: import pandas import matplotlib.pyplot import seaborn input:dataset.pandas //read dataset with pandas calculate:dataset.corr(method=’person’) heatmap:calculate.seaborn //calculate result in heatmap with seaborn ouput:heatmap //with matplotlib.pyplot
Corellation  matrix dengan  data  cuaca  kota  pekanbaru tahun 2020 dapat dilihat pada Tabel III berikut :
TABEL III C ORRELATION MATRIX MENGGUNAKAN DATA CUACA KOTA PEKANBARU 2020
Berdasarkan  Tabel  III  di  atas  menunjukkan  adanya korelasi linear positif yang kuat antara atribut penderita (P) dan  suhu  rata-rata  minimum  (Tx)  dengan  angka  0,57. Selain  itu,  adanya  hubungan  linear  antara  suhu  rata-rata (Tavg) dan Penderita (P) dengan angka 0,47. Hal tersebut menunjukkan bahwa suhu di Kota Pekanbaru berpengaruh terhadap tingkat penderita DBD pada tahun 2020.
Selanjutnya  menentukan  c orrelation  matrix terhadap data DBD Kota Pekanbaru pada tahun 2020, dapat dilihat pada Tabel IV berikut:

## TABEL IV
C ORRELATION MATRIX DATA DBD KOTA PEKANBARU TAHUN 2020
Atribut P1 IR1 P2 M2 IR2 CFR2 P3 … IR12 JP P1 1 0.48  0.72  0.07  0.83  0.07 0.66  …  0.29  0.73 IR1 0.48  1 0.01  0.32  0.67  0.32 0.03  …  0.15  0.13 P2 0.72  0.01  1 0.23  0.35  0.23 0.94  …  0.42  0.93 M2 0.07  0.32  0.23  1 0.15  1 -0.2  …  0.34  0.25 IR2 0.34  0.67  0.35  0.15  1 0.15 0.52  …  0.02  0.05 CFR2 0.07  0.32  0.23  1 0.15  1 -0.2  …  0.34  0.26 P3 0.66  0.03  0.94  -0.2  0.52  -0.2 1 …  0.28  0.77 … … … … … … … … …  … … IR12 0.29  0.15  0.42  0.34  0.02  0.34 0.02  …  1 0.48 JP 0.73  0.13  0.93  0.25  0.05  0.26 0.77  …  0.48  1 KP 0.38  0.26  0.47  0.03  0.25  0.03 0.39  …  0.35  0.57
Atribut P M IR CFR Tn Tx Tavg  RH_
avg RR ss P 1 0.07  0.9 0.07  0.57  -0.19  0.36  0.27  0.00  0.02 M 0.07  1 0.16  0.85  -0.16  0.00  -0.05  -0.46  -0.36  0.33 IR 0.9 0.16  1 0.22  0.49  -0.08  0.32  0.04  -0.11  0.15 CFR 0.07  0.85  0.22  1 -0.19  -0.15  -0.21  -0.23  -0.14  0.35 Tn 0.57  -0.16  0.49  -0.19  1 0.42  0.86  0.03  -0.03  0.41 Tx -0.19  0.00  -0.08  -0.15  0.42  1 0.74  -0.61  -0.25  0.23 Tavg 0.36  -0.05  0.32  -0.21  0.86  0.74  1 -0.36  -0.35  0.46 RH_avg 0.27  -0.46  0.04  -0.23  0.03  -0.61  -0.36  1 0.75  -0.46 RR 0.00  -0.36  -0.11  -0.14  -0.03  -0.25  -0.35  0.75  1 -0.64 ss 0.02  0.33  0.15  0.35  0.41  0.23  0.46  -0.46  -0.64  1
Berdasarkan  tabel  IV  di  atas  menunjukkan  adanya korelasi linear positif yang kuat antara Penderita (P) dengan jumlah penduduk (JP), yaitu sebesar 0.73 pada bulan 1 dan 0,93 pada bulan 2, begitu pula dengan korelasi pada bulan selanjutnya. Nilai positif membuktikan arah korelasi, yaitu jika  salah  satu  atribut  meningkat,  maka  atribut  yang  lain juga  meningkat.  Hubungan  antara  penderita  dan  jumlah penduduk  dalam  satu  tahun  dapat  dilihat  pada  Gambar  7 berikut:
Gambar. 7 Grafik hubungan penderita (P) dengan jumlah penduduk (JP)
Keterangan :
Pn : Penderita total dalam satu tahun JP : Jumlah penduduk
Berdasarkan  Gambar  9  menunjukkan  bahwa  fitur Penderita  (P)  dengan  Jumlah  Penduduk  (JP)  mempunyai bentuk  garis yang  mirip.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa, semakin tinggi jumlah penduduk maka akan semakin tinggi berisiko  terkena  DBD.  Selain  itu,  dapat  menjadi  rujukan bagi  pihak  terkait  dalam  penanganan  dan  mitigasi  yang tepat untuk menekan angka kasus DBD di Pekanbaru.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian  dalam  menganalisis risiko penyebaran  DBD  di  Kota  Pekanbaru  menggunakan algoritma k-means clustering dan correlation matrix, dapat disimpulkan bahwa penelitian ini berhasil mengelompokkan  daerah  DBD  di  Kota  Pekanbaru  secara cepat.  Berdasarkan  pengujian  didapatkan  silhouette  score 0,6. Kecamatan Tenayan Raya  merupakan daerah dengan angka  kasus  tertinggi  yang  masuk  pada cluster 2. Kecamatan  yang  berada  pada cluster 1  sangat  berisiko menjadi cluster 2 pada bulan berikutnya. Berdasarkan hasil corellation  matrix menggunakan  data  cuaca , didapatkan korelasi  linear  positif  pada  atribut  penderita  (P)  dan  suhu rata-rata  minimum  (Tx)  dengan  angka  0,57.  Sedangkan corellation  matrix menggunakan  data  DBD,  didapatkan korelasi linear positif pada atribut penderita (P) dan jumlah
penduduk  (JP)  sebesar  0,73  untuk  bulan  pertama  dan 0,93  untuk  bulan  kedua,  dan  begitu  pula  dengan  bulan selanjutnya  yang  menghasilkan  korelasi  tinggi.  Hal  ini membuktikan  adanya  korelasi  yang  kuat  antara  jumlah penduduk dengan jumlah penderita.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima kasih kepada Dinas Kesehatan Kota Pekanbaru, BMKG  Stasiun  Klimatologi  Kampar-Riau,  dan  lembaga riset  CIDSCI  ( Center  of  Islamic  Data  Science  and Continuous  Improvement )  UIN  Suska  Riau  yang  telah mendukung penelitian ini.
R EFERENSI [1] H. Riau, “Hingga Oktober 2020, Sudah 2.788 Warga Riau Kena DBD,” www.halloriau.com , 2020. https://www.halloriau.com/read-otonomi-139242-2020-11-26- hingga-oktober-2020-sudah-2788-warga-riau-kena-dbd.html (accessed Apr. 22, 2021). [2] B.  Pemko,  “Angka  DBD  di  Kota  Pekanbaru  Mencapai  474 Kasus,”
www.pekanbaru.go.id , 2020. https://www.pekanbaru.go.id/p/news/angka-dbd-di-kota- pekanbaru-mencapai-474-kasus (accessed Apr. 23, 2021).
[3] K.  K.  R.  Indonesia,  “Kesiapsiagaan Menghadapi  Peningkatan
Kejadian Demam Berdarah Dengue Tahun 2019,” p2p.kemkes.go.id , 2019.
http://p2p.kemkes.go.id/kesiapsiagaan-menghadapi- peningkatan-kejadian-demam-berdarah-dengue-tahun-2019/
(accessed Apr. 25, 2021).
[4] N.  Susianti,  “Strategi  Pemerintah  Dalam  Pemberantasan Demam Berdarah Dengue (Dbd) Di Kabupaten Merangin,” Bul. Penelit.  Sist.  Kesehat. ,  vol.  22,  no.  1,  pp.  34–43,  2019,  doi: 10.22435/hsr.v22i1.1799.
[5] M.  Hariyanto  and R.  T.  Shita,  “Clustering  pada  Data  Mining untuk  Mengetahui  Potensi  Penyebaran  Penyakit  DBD Menggunakan  Metode  Algoritma  K-Means  dan  Metode Perhitungan Jarak Euclidean Distance,” Sist. Komput. dan Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 117–122, 2018.
[6] R. Kurniawan, S. N. H. S. Abdullah, F. Lestari, M. Z. A. Nazri, A.  Mujahidin,  and  N.  Adnan,  “Clustering  and  Correlation Methods for Predicting Coronavirus COVID-19 Risk Analysis in  Pandemic  Countries,” 2020  8th  Int.  Conf.  Cyber  IT  Serv.
Manag. CITSM 2020 , 2020, doi: 10.1109/CITSM50537.2020.9268920.
[7] K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto,  “Data  Mining:  Penerapan Rapidminer Dengan K-Means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam  Berdarah  Dengue  (Dbd)  Berdasarkan  Provinsi,” Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J. ,  vol.  3,  no.  2,  p.  173,  2018,  doi: 10.24114/cess.v3i2.9661.
[8] A.  S.  Ichwani  and  H.  A.  Wibawa,  “Prediksi  Angka  Kejadian Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  Berdasarkan  Faktor  Cuaca Menggunakan Metode Extreme Learning Machine (Studi Kasus Kecamatan Tembalang),” J. IPTEK , vol. 23, no. 1, pp. 31–38, 2019, doi: 10.31284/j.iptek.2019.v23i1.471.
[9] R.  K.  Dinata,  S.  Safwandi,  N.  Hasdyna,  and  N.  Azizah, “Analisis  K-Means  Clustering  pada  Data  Sepeda  Motor,” INFORMAL  Informatics  J. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  10,  2020,  doi: 10.19184/isj.v5i1.17071.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.