Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4878

## ANALISIS
CLUSTERING

## PENYEBARAN HIV DI KARAWANG  BERDASARKAN  KECAMATAN  DENGAN ALGORITMA K-MEANS
Dica Parameswari Syifa Dewi 1* , Bagja Nugraha 2 , Siska 3 1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang; Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361; Telp.(0267) 641177
Received: 11 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: HIV; K-MEANS;KDD;QGIS; Silhouette Coefficient
Corespondent Email: 20106131250008@student.unsik a.ac.id
Abstrak. Pergaulan  bebas  semakin  marak  seiring  perkembangan  zaman. Perilaku  ini  melibatkan  hubungan  seksual  yang  berdampak  negatif  pada individu  dan  masyarakat.  Contohnya,  peningkatan  kasus  penyakit  menular seksual  seperti  HIV  yang  membahayakan  kesehatan.  HIV,  singkatan  dari Human  Immunodeficiency  Virus,  melemahkan  sistem  kekebalan  tubuh. Penelitian  ini  bertujuan  mengetahui  klaster  kecamatan  dengan  penyebaran HIV tertinggi di Kabupaten Karawang menggunakan algoritma K-Means dan metodologi  KDD .  Dengan  bantuan  dari tools  Jupyter  Notebook maka  hasil dari penelitian ini adalah terbentuk nya k=3, yaitu k=0 rawan, k=1 tidak rawan, dan k=2 sangat  rawan, yang akan diolah dengan Algoritma K-Means . Hasil dari penerapan algoritma K-Means adalah dari Dari 77 puskesmas dan rumah sakit,  42 berada di  klaster 0, 24 di  klaster 1, dan 11 di  klaster 2.  Hasil  dari clustering dievaluasi  dengan Silhoutte  Ceeficient dan  menghasilkan  nilai sebesar  0.634  hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa  klaster  berstruktur  baik. Setelah selesai melakukan evaluasi, hasil tersebut akan dilakukan visualisasi pemetaan menggunakan tools Qgis.
Abstract. Promiscuity  is  becoming  more  prevalent  with  the  times.  This behavior involves sexual relations that have a negative impact on individuals and society. For example, there is an increase in cases of sexually transmitted diseases  such  as  HIV  that  endanger  health.  HIV,  which  stands  for  Human Immunodeficiency  Virus,  weakens  the  immune  system.  This  study  aims  to determine the sub-district cluster with the highest HIV spread in Karawang Regency using the K-Means algorithm and KDD methodology. With the help of Jupyter Notebook tools, the result of this research is the formation of k = 3, namely  k  =  0  vulnerable,  k  =  1  not  vulnerable, and  k  =  2  very  vulnerable, which  will  be  processed  with  the  K-Means  Algorithm.  The  results  of  the application  of  the  K-Means  algorithm  are  from  77  health  centers  and hospitals, 42 are in cluster 0, 24 in cluster 1, and 11 in cluster 2. The results of clustering are evaluated with Silhoutte Ceeficient and produce a value of 0.634,  these  results  indicate  that  the  cluster  is  well  structured.  After completing the evaluation, the results will be visualized using Qgis tools.

## 1. PENDAHULUAN
Semakin  berkembangnya  zaman,  perilaku pergaulan  bebas  semakin  marak  di  kalangan umum.  Pergaulan  bebas  adalah  perilaku  sosial di mana individu melakukan hubungan seksual tanpa  mempertimbangkan  nilai  moral  dan
norma  yang  berlaku  dalam  masyarakat. Fenomena ini sering dihubungkan dengan gaya hidup  yang  liberal  dan  kebebasan  individu dalam mengambil keputusan tentang seksualitasnya.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Namun,  pergaulan  bebas  juga  memiliki dampak  yang  merugikan  bagi  individu  dan masyarakat.  Salah  satu  contoh  dari  pergaulan bebas  adalah  semakin  meningkatnya  kasus penyakit  menular  seksual  seperti  HIV,  yang dapat membahayakan kesehatan dan kehidupan individu.
HIV atau kepanjangan dari Human Immunodefinciency  Virus  adalah  virus  yang melemahkan sistem pertahanan tubuh terhadap penyakit.  Terlepas  dari  fakta  bahwa  tidak  ada obat  HIV  yang  jelas,  terdapat  metode  yang dapat digunakan untuk mengurangi perkembangan penyakit [1].
Virus  mengganggu  sistem  kekebalan  tubuh dengan  merusak  sel  darah  putih,  terutama limfosit.  Terdapat  beberapa  orang  bertahan hidup  tanpa  gejala  seperti  seorang  penderita HIV, bahkan ada beberapa penderita HIV yang tidak memerlukan pengobatan. HIV tidak dapat menyebar  melalui  cairan  tubuh  seperti  air  liur atau  air  kencing  tetapi  HIV  dapat  ditularkan melalui  beberapa  faktor,  yaitu  hubungan seksual yang memiliki risiko dan berbagi jarum suntik bekas dengan orang lain [2].
Dalam 3 tahun kebelakang menurut data dari Dinas Kesehatan Jawa Barat, yaitu pada tahun 2019-2021,  terdapat  19.101  orang  terinfeksi HIV  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Jumlah  infeksi sebanyak  itu  menunjukkan  adanya  masalah serius  terkait  dengan  penyebaran  HIV  di wilayah tersebut. Hal ini memerlukan perhatian khusus  dari  pemerintah  dan  masyarakat  untuk melakukan  tindakan  guna  mengendalikan penyebaran  penyakit  ini.  Selain itu,  perlu  juga dilakukan  sosialisasi  dan  edukasi  kepada masyarakat mengenai bahaya HIV.
Untuk  rincian  dari  kasus  HIV  setiap tahunnya, terdapat pada gambar dibawah ini:
Gambar 1 . Jumlah Kasus HIV di Jawa Barat 2019-2021
Berdasarkan  dengan  latar  belakang  diatas, maka  penelitian  bertujuan  untuk  menentukan daerah  mana  yang  memiliki  penyebaran  kasus HIV  yang  tertinggi  di  Kabupaten  Karawang. Diharapkan dengan adanya penelitian ini, akan memberikan masukan untuk pemerintah Kabupaten Karawang mengenai perhatian yang lebih  serius  terhadap  daerah-daerah  yang menjadi klaster tertinggi.
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh [3] membahas penggunaan algoritma K-Means dalam mengelompokkan jumlah kasus penyakit AIDS  berdasarkan  provinsi.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  memberikan  wawasan  kepada pemerintah  terkait  provinsi-provinsi  dengan jumlah kasus penyakit AIDS yang tinggi. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  beberapa provinsi  di  Indonesia,  seperti  Papua,  DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Jawa Timur, memiliki jumlah  kasus  penyakit  AIDS  yang  signifikan. Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan  data  kasus  penyakit  AIDS berdasarkan  provinsi,  dengan  harapan  dapat memberikan masukan kepada pemerintah untuk memberikan perhatian lebih terhadap provinsi- provinsi  dengan  jumlah  kasus  penyakit  AIDS yang  tinggi.  Penelitian  ini  memiliki  potensi untuk  memberikan  kontribusi  pada  upaya penanggulangan penyebaran penyakit AIDS di Indonesia.
Penelitian lainnya  yang  dilakukan  oleh [4], [5],  [6],  [7],  [8]  dalam  jurnal-jurnal  mereka menggunakan metode analisis cluster, khususnya  K-Means  atau  Fuzzy  C-Means, untuk  mengelompokkan  entitas  geografis  atau individu  berdasarkan  tingkat  prevalensi  atau kasus  penyakit  menular,  terutama  HIV/AIDS. Mereka  memanfaatkan  data  sekunder,  seperti Laporan  Situasi  HIV,  PIMS  Dinas  Kesehatan Provinsi,  dan  laporan  tahunan  Kementerian Kesehatan  RI,  untuk  tahun-tahun  tertentu (2017, 2022, 2019, dan 2020). Hasil penelitian menunjukkan adanya 3 cluster optimal dengan variasi  tingkat  kasus,  seperti  kabupaten/kota dalam  kategori  siaga, standby,  atau  awas  pada tingkat level epidemik HIV atau kasus penyakit menular lainnya. Rekomendasi yang diberikan melibatkan  prioritas  skrining/tes,  konseling, serta  penyediaan  layanan  perawatan  dan dukungan  bagi  individu  yang  hidup  dengan HIV.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi dalam  merencanakan  program  pencegahan, pengendalian penyakit, dan pemahaman
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
distribusi serta perilaku populasi yang terinfeksi,  dengan  tujuan  mengembangkan strategi  efektif  untuk  mengatasi  penyakit menular di tingkat geografis atau individu.
Penelitian  ini  disusun  ke  dalam  beberapa kelompok  klaster  menggunakan  metode  K- means  Clustering.  Untuk  menentukan  klaster terbaik  akan  digunakan  metode  Elbow  dengan menghitung  nilai  dari  Sum  of  Square  Eror (SSE)  dari  masing-masing  klaster.  Proses evaluasi dari hasil klaster yang didapatkan akan menggunakan  evaluasi  Silhouette  Coefficient untuk  mengevaluasi  seberapa  baik  data dikelompokkan dalam satu klaster.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 K-Means Clustering
Klastering  adalah  suatu  metode  atau teknik yang  memanfaatkan  pengelompokkan  data sesuai  dengan  kategori  ataupun  kelasnya masing-masing,  sehingga  data  yang  memiliki kesamaan akan dikelompokkan bersama dalam satu kelas data [9].
K-Means  adalah  salah  satu  algoritma  yang paling  banyak  diterapkan  dalam  machine learning dan data mining. Algoritma K-Means bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  ke dalam  beberapa  kelompok  (cluster)  yang mempunyai perbedaan antara satu dengan yang lain,  berdasarkan  fitur  atau  ciri-ciri  yang dipunyai oleh setiap data [10].

## 2.2 Silhouette Coefficient
Untuk menilai kekuatan dan kualitas klaster yang  dihasilkan,  penting  untuk  memvalidasi hasil  klaster  tersebut.  Salah  satu  cara  untuk melakukan  validasi  adalah  menggunakan Silhoutte
Coefficeient [11]. Silhoutte Coefficeient
adalah metode yang menggabungkan  teknik  pemisahan  dan  teknik kekompakan untuk memvalidasi klaster [12].
Tahapan  perhitungan  Silhouette  coefficient adalah sebagai berikut [13]:
1. Hitung  rata-rata  jarak  dari  suatu  data misalkan i dengan  semua  data  lain  yang berada dalam satu klaster (ai) .
a ( i ) = 1 |𝐴|−1 𝛴 𝑗 ∈ 𝐴,𝑗≠𝑖 𝑑(𝑖, 𝑗)
Dengan j adalah data lain dalam satu cluster A  dan  d(I,j)  adalah  jarak  antara  data  I dengan j.
2. Hitung  rata-rata  jarak  dari  data  i  tersebut dengan semua data diklaster lain, dan diambil nilai terkecilnya.
d ( i,C ) = 1 |𝐴|−1 𝛴 𝑗 𝑗  ∈ ∁ 𝑑(𝑖, 𝑗)
Dengan d(I,C) adalah jarak rata-rata data I dengan  semua  objek  pada  cluster  lain  C dimana A ≠ C.
b(i) = min C ≠ A d (i, C)
3. Rumus Silhouette coefficient adalah: s(i) = (b(i) – a(i)) / max ( a(i),b(i)) Dengan  s(i)  adalah  semua  rata-rata  pada semua kumpulan data.
Untuk  menganalisis  hasil  validasi  klaster menggunakan Average  Silhoutte  width dapat digunakan  untuk  mengalisis  hasil  validasi klaster , informasi tentang rentang nilai dan cara interpretasinya tersedia dalam Tabel 2.1 [14].
Tabel 1 . Rentang Nilai Silhouette Rentang Nilai Interpretasi 0.71 – 1.0 0.51 – 0.70 Struktur yang kuat Struktur yang Baik 0.25 – 0.50 Struktur yang Lemah <0.25 Tidak ditemukan struktur yang substansial

## 2.3 HIV
Human Immunodefinciency Virus atau yang biasa  kita  sebut  sebagai  HIV  adalah  penyakit yang  menyebabkan  sistem  kekebalan  tubuh rusak. Virus ini mampu menyerang sel-sel yang ada  di  dalam  tubuh  manusia,  tetapi  sel  yang sangat  rentan  untuk  dirusak  adalah limfosit CD4,  sel  tersebut  juga  biasa  disebut Sel CD4, sel  T-pembantu, atau  sel  pembantu. Sel CD-4 adalah  jenis  sel  darah  putih  yang bertugas mengontrol dan mencegah infeksi oleh berbagai parasit, virus, jamur, dan bakteri, serta sejumlah jenis kanker. Infeksi HIV mengakibatkan  kerusakan  pada  sel-sel  CD4. Seiring  berjalannya  waktu,  jumlah  sel  CD4 dapat  mengalami  penurunan,  meskipun  ini mungkin  memakan  waktu  bertahun-tahun. Akhirnya,  jumlah  CD4  menjadi  sangat  rendah sehingga tidak lagi mencukupi untuk melawan infeksi, yang kemudian menyebabkan timbulnya gejala atau komplikasi pada individu [15].
Dalam  buku  saku  HIV,  AIDS,  dan  IMS Kementrian  Kesehatan  Republik  Indonesia menulis  bahwa  HIV  dapat  ditularkan  melalui
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
beberapa cara, karena virus ini terdapat didalam darah dan juga cairan tubuh yang lain, termasuk air susu ibu, cairan vagina, dan cairan sperma. Penyebaran HIV dapat terjadi melewati:
1. Hubungan Seksual.
Kontak  dengan  cairan  tubuh  atau  darah orang  yang  positif  HIV  saat  berhubungan seksual  bisa  menyebabkan  penularan. Risiko penularan meningkat dengan frekuensi pergantian pasangan atau hubungan seksual  tanpa penggunaan kondom.  Jenis  hubungan  seksual  meliputi seks  vaginal  (melalui  vagina),  seks  oral (melalui  mulut),  dan  seks  anal  (melalui anus). Berbagi penggunaan secara bersama suntikan,  alat  tato,  dan  alat  tindik  yang terkontaminasi.  Jika  terjadi  penggunaan bersama alat ini yang terkontaminasi virus HIV, dapat mengakibatkan risiko penularan infeksi kepada individu yang terlibat dalam praktik tersebut.
2. Penularan virus dari ibu kepada bayi Ibu  yang  memiliki  infeksi  HIV  bisa menyebabkan  penularan  virus  ini  kepada bayi  selama  masa  kehamilan,  persalinan, atau periode menyusui.
3. Pemberian darah atau produk darah lain melalui transfusi.
Proses  penularan  virus  HIV  dapat  terjadi melalui  pemberian  transfusi  darah  atau produk darah lainnya yang telah terkontaminasi,  sehingga  orang  yang menerima transfusi tersebut berisiko terinfeksi.

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi yang digunakan pada penelitian ini  adalah  KDD  (Knowledge  Discovery  in Database). Metodologi ini melibatkan serangkaian  tahap  yang  terstruktur  dan  terurut untuk mengolah data mentah menjadi informasi yang  berarti  dan  berguna.  Berikut  ini  adalah beberapa tahapan yang akan dilakukan dengan menggunakan metodologi KDD:
Gambar 2. Metode Penelitian

## 3.1 Data Selection
Sebelum  tahap  penggalian  informasi  dalam KDD  dimulai,  proses  pemilihan  atau  seleksi data dari rangkaian data operasional dilakukan. Pada tahap ini, data yang dianggap diperlukan untuk proses akan dipilih.

## 3.2 Data Preprocessing
Data  yang  telah  didapat,  baik  yang berasal dari basis data perusahaan atau hasil dari percobaan, sering kali ditemukannya ketidaksempurnaan  seperti  data  yang  salah, keberadaan  data  yang  hilang,  atau  kesalahan penulisan.  Selain  itu,  hipotesis data  mining yang  dimiliki  mungkin  tidak  sesuai  dengan beberapa  atribut  yang  ada  didalam  data tersebut.  Oleh  karena  itu,  data  yang  dianggap tidak sesuai akan dihilangkan untuk mencegah hasil data mining yang kurang berkualitas atau akurat.

## 3.3 Data Transformation
Sebelum  dapat  digunakan,  beberapa teknik  data  mining  membutuhkan  format  data tertentu. Metode klastering dan analisis asosiasi hanya  bisa  memproses  data  numerik.  Oleh karena itu, data kategorikal perlu ditransformasikan  menjadi  interval  tertentu, yang  dikenal  sebagai  binning.  Selain  itu, penyeleksian data yang relevan dengan metode data mining juga dilakukan pada tahap ini. Pada tahap  ini,  transformasi  dan  penyeleksian  data memengaruhi  kualitas  hasil  data  mining, dikarenakan  ciri-ciri  masing-masing  metode pemrosesan data bergantung pada proses ini.

## 3.4 Data Mining
Data  mining  adalah  tahap  di  mana berbagai  teknik,  metode,  atau  algoritma digunakan  untuk  menemukan  pola  atau informasi yang menarik dalam data yang telah dipilih.  Tujuan  dan  proses  KDD  secara keseluruhan menentukan teknik yang digunakan untuk data mining.
3.5 Evaluation/ Knowledge Pada  tahap  Evaluasi,  pola-pola  yang  telah diidentifikasi oleh sistem diterjemahkan menjadi pengetahuan yang bisa dimengerti oleh pemangku kepentingan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Hasil dari penelitian yang telah dilaksanakan merupakan  hasil  analisis  mendalam  mengenai penyebaran penyakit Human Immunodeficiency Virus (HIV) di Kabupaten Karawang.
Hasil  penelitian  ini disusun  ke  dalam beberapa  kelompok  klaster  menggunakan metode K-means Clustering .

## 4.1 Data Selection
Pada  tahap Data  Selection ,  akan  dilakukan seleksi  data  yang  di  peroleh  dari  Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang. Dataset yang diperoleh  dari  Dinas  Kesehatan  Kabupaten Karawang adalah mengenai penyakit HIV yang terdapat di Kabupaten Karawang dalam rentang waktu  2020-2023,  dengan  atribut  nama puskesmas  maupun  rumah  sakit,  target, capaian,  %,  dan  HIV+.  Tidak  semua  atribut akan  diolah  menggunakan  K-means;  hanya atribut  Puskesmas,  capaian  (yang  akan  diubah namanya  menjadi  Diperiksa),  dan  HIV+. Atribut  target  &  %  akan  dihilangkan,  karena atribut  Puskesmas  dan  HIV+  lebih  relevan untuk penelitian  ini. Selain itu,  akan ditambahkan  atribut  Letak  untuk  mengetahui lokasi  kecamatan  puskesmas  dan  rumah  sakit. Untuk  penelitian  kali  ini,  akan  dilakukan  juga penggabungan  pada  kolom  jumlah  data  HIV dari  tahun  2020  –  2023.  Hasil  dari Data Selection terdapat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Data Selection

## 4.2 Data Preprocessing
Pada  tahap  data  preprocessing  akan dilakukan  pembersihan  data  untuk  mengatasi missing values, dan juga duplikasi data. Apabila terdapat data yang hilang atau sama persis maka akan  diatasi agar  dapat  dilanjutkan  ke tahapan selanjutnya.
Gambar  4  menunjukkan  semua  atribut, termasuk  Puskesmas,  Letak,  Diperiksa,  dan
HIV+, tidak memiliki missing values, menandakan data lengkap tanpa kekosongan.
Gambar 4. Hasil Cek Missing Values
Selain pengecekan missing values, juga akan dilakukan  deteksi  duplikasi  data  pada  setiap atribut  untuk  memastikan  setiap  data  unik  dan tidak  ada  duplikasi  yang  bisa  mempengaruhi hasil analisis.

## Gambar 5. Hasil Cek Duplikasi Data
Pada  Gambar  5  memperlihatkan  hasil  dari pengecekan duplikasi data, yang mana didalam dataset  tersebut,  tidak  terdapat  duplikasi  data sama sekali.
Setelah  melakukan  pengecekan  missing values  dan  juga  duplikasi  data,  dapat disimpulkan  bahwa  data  yang  akan  diolah nantinya  berstatus  baik  dan  dapat  dilakukan tahapan selanjutnya.

## 4.3 Data Transformation
Tahap  Data  Transformation  mengubah  tipe data  kategorikal  menjadi  numerik  untuk mempersiapkan  data  bagi  algoritma  K-Means Clustering  yang  memerlukan  format  numerik. Pada  tahap  ini,  atribut  letak  yang  awalnya kategorikal akan diubah menjadi numerik.
Gambar 6. Hasil Inisialisasi
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Proses  inisialisasi  pada  atribut  letak melibatkan 30 angka inisialisasi yang digunakan pada masing-masing nama Kecamatan.  Setelah  proses  inisialisasi  selesai dilakukan, hasil dari proses data transformation dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Hasil Transformasi Data

## 4.4 Data Mining
Tahapan yang selanjutnya adalah tahap Data Mining.  Algoritma  yang  akan  digunakan  pada tahap  ini  adalah  K-Means Clustering untuk mengidentifikasi  daerah-daerah  rawan  HIV  di wilayah Kabupaten
Karawang. Untuk mendapatkan  cluster  optimal,  sebelum  K- Means  diterapkan,  akan  digunakan  metode elbow dengan menghitung Sum of Square Error (SSE)  dari  masing-masing  klaster.  Proses menemukan  cluster  terbaik  dapat  dilihat  pada Gambar 8.
Gambar 8. Grafik Metode Elbow
Pada Gambar 8 terlihat bahwa grafik elbow untuk  dataset  HIV  di  Kabupaten  Karawang pada  klaster  3  jumlah  nilai  SSE  sudah  mulai stabil  dan  tidak  mengalami  penurunan  yang cukup  signifikan  pada  klaster  berikutnya,  dan
juga  pada  klaster  3  membentuk  gambar  siku, sehingga  mendapatkan  jumlah  klaster  yang paling optimal adalah 3.
Tahapan  selanjutnya  setelah  mengetahui jumlah  klaster  optimal  yaitu  3  klaster  adalah proses klastering dengan menerapkan algoritma K-Means.  Proses  penerapan  algoritma  K- Means  dapat  dilihat  pada  Gambar  9  dibawah ini.
Gambar 9. Hasil Perhitungan dengan K-Means
Pada  gambar  9  terlihat  bahwa  klaster  0 menunjukkan  nilai centroid berada  ditengah- tengah  antara  klaster  1  &  2  ini  menunjukkan bahwa  klaster  0  adalah  klaster  dengan  kriteria rawan. Klaster 1 berada di kriteria tidak rawan, dan klaster 2 sangat rawan.
Untuk mengetahui jumlah anggota dari masing-masing klaster, maka dilakukan proses mendreskipsikan masing-masing klaster, seperti yang ada pada Gambar 10.
Gambar 10. Anggota Masing-masing Klaster
Pada Gambar 10 terlihat bahwa data set HIV di Kabupaten Karawang dengan pengklasteran menggunakan jumlah 3 klaster, untuk klaster 0 terdapat  42  anggota,  klaster  1  terdapat  24 anggota,  dan  klaster  2  terdapat  11  anggota. Klaster  0  mendapatkan  anggota  terbanyak dibandingkan klaster yang lainnya.

## 4.5 Evaluation/ Knowledge
Tahap terakhir adalah Evaluasi/ Interpretasi. Tahapan  ini  sangat  penting  dilakukan,  karena hasil  dari  analisis  yang  telah  diperoleh  harus dievaluasi  untuk  menilai  sejauh  mana  kualitas analisis  yang  diterapkan  sesuai  dengan  tujuan penelitian.  Pada  tahapan  ini  akan  digunakan evaluasi dengan metode Silhoutte Coeffient.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Dica  dkk
Gambar 11. Hasil Proses Evaluasi
Pada  Gambar  11  terlihat  hasil  dari  nilai Silhoutte Coeffecient adalah 0.6343 yang mana hasil tersebut menunjukkan bahwa klaster yang didapatkan  baik  atau  bisa  disebut  dengan Medium Structure atau tersebut dapat dikatakan memiliki kualitas klaster yang  baik.
Setelah selesai melakukan evaluasi, selanjutnya akan dilakukan visualisasi pemetaan  menggunakan  tools  QGis.  Dalam proses  visualisasi  menggunakan  tools  QGis, klaster  tersebut  direpresentasikan  dengan  3 warna berbeda, yakni hijau, kuning, dan merah. Warna hijau digunakan untuk menandai daerah yang  tidak  rawan  terhadap  penderita  HIV, sedangkan  warna  kuning  menunjukkan  daerah yang memiliki tingkat rawan sedang, dan warna merah  mengindikasikan  daerah  yang  memiliki tingkat rawan tinggi atau jumlah penderita HIV yang  signifikan.  Dengan  demikian,  visualisasi ini memungkinkan untuk dengan cepat dan jelas memahami distribusi spasial dari penyakit HIV di  Kabupaten  Karawang  serta  tingkat  risiko yang  terkait  di  setiap  daerah.Untuk  visualisasi peta  sebaran  HIV  disetiap  kecamatan  terdapat pada Gambar 12.
Gambar 12. Hasil Visualisasi dengan Qgis

## 5. KESIMPULAN
a) Penerapan  algoritma  K-Means  untuk mengelompokkan  penyakit  HIV  di Kabupaten Karawang tahun 2020-2023 berhasil  dengan  baik.  Penelitian  ini menghasilkan  3  klaster  berdasarkan
tingkat  kerentanan:  Klaster  1  Tidak Rawan (24 anggota), Klaster 0 Rawan (42  anggota),  dan  Klaster  2  Sangat Rawan (11 anggota).
b) Setelah  menerapkan  metode  elbow, diperoleh hasil terbaik dengan 3 klaster. Grafik  metode  elbow  menunjukkan titik  siku  yang memperlihatkan  bahwa pembagian  dataset  menjadi  3  klaster adalah yang paling optimal.
c) Hasil evaluasi penerapan algoritma K- Means untuk pengelompokkan penyakit HIV di Kabupaten Karawang tahun 2020-2023 menggunakan Silhouette  Coefficient  mendapatkan nilai 0,63, menunjukkan bahwa klaster yang terbentuk memiliki struktur yang baik.
d) Hasil visualisasi pemetaan penyebaran HIV  di  Kabupaten  Karawang  tahun
2020-2023 menggunakan QGIS menunjukkan  3  klaster  dengan  warna berbeda  sesuai  tingkat  kerentanan. Klaster sangat rawan (merah) meliputi Kecamatan  Cikampek,  Telukjambe Timur,  Karawang  Barat,  dan  Klari. Klaster  rawan  (kuning)  mencakup Kecamatan  Jatisari,  Karawang  Timur, Rengasdengklok, dan Cilamaya Wetan. Klaster  tidak  rawan  (hijau)  mencakup Kecamatan  Banyu  Sari,  Batu  Jaya,
Ciampel,  Cibuaya,  Cilamaya  Kulon, Cilebar, Jayakerta, Kotabaru, Kutawaluya,  Lemahabang,  Majalaya, Pakisjaya, Pangkalan, Pedes, Purwasari,  Rawamerta,  Tegalwaru, Talagasari, Telukjambe Barat, Tempuran, Tirta Jaya, dan Tirtamulya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan  terhadap  penelitian  ini  dan  telah membantu penulis untuk menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H.  Noor,  A.  Dharmawati,  and  T.  W.  Qur’ana, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Analysis Pada Kasus Penderita Hiv/Aids (Studi Kasus  Kabupaten  Banjar),” Technol.  J.  Ilm. , vol. 12, no. 2, p. 72, 2021, doi: 10.31602/tji.v12i2.4573.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
[2]  D.  Rohmatullailah  and  D.  Fikriyah,  “Faktor
Risiko  Kejadian  HIV  Pada  Kelompok  Usia Produktif di Indonesia,” J. Biostat.
Kependudukan,  dan  Inform.  Kesehat. ,  vol.  2, no.
1, p. 45, 2021,
doi:
10.51181/bikfokes.v2i1.4652.
[3]  R. I. L. Sinaga, W. Saputra, and H. Qurniawan, “Pengelompokan  Jumlah  Kasus  Penyakit  Aids Berdasarkan Provinsi Menggunakan Metode K- Means,” J.  Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer Manajemen) , vol. 2, no. 2, pp. 99–107, 2021.
[4]  D. Y. Nugroho, A. Wibowo, F. Kesehatan, and M.  Universitas,  “ANALISIS  CLUSTER  K  - MEANS  KABUPATEN  /  KOTA  DI  JAWA TIMUR BERDASARKAN
LEVEL
EPIDEMIK  HIV  CLUSTER  K  -  MEANS ANALYSIS OF THE HIV EPIDEMIC LEVEL IN,”  vol.  8,  no.  2,  pp.  108–117,  2019,  doi: 10.20473/jbk.v8i2.2019.108.
[5]  Z. Khan, “HIV-INFECTED PEOPLE DATA,” vol. 100, no. 13, pp. 5010–5018, 2022.
[6]  N.  A.  Mufid,  D.  Risqi,  N.  Hanum,  and  A.  H. Sidiq,  “Clustering  Kabupaten  /  Kota  di  Jawa Tengah Tahun 2022 berdasarkan Jumlah Kasus Kemunculan  Penyakit  dengan  Algoritma  K- Means,” no. 1, pp. 1–14, 2023.
[7]  F. Novianti, Y. R. Aisyah Yasmin, and D. C. R. Novitasari,  “Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C- Means  (FCM)  dalam  Pengelompokan  Provinsi di  Indonesia  berdasarkan  Indikator  Penyakit Menular  Manusia,” JUMANJI  (Jurnal  Masy. Inform. Unjani) , vol. 6, no. 1, p. 23, 2022, doi: 10.26874/jumanji.v6i1.103.
[8]  T. P. Sari, A. L. Hananto, E. Novalia, T. Tukino, and  S.  S.  Hilabi,  “Implementasi  Algoritma  K- Means  dalam Analisis  Klasterisasi Penyebaran Penyakit  Hiv/Aids,” Infotek    J.  Inform.  dan Teknol. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  104–114,  2023,  doi: 10.29408/jit.v6i1.7423.
[9]  E.  M.  Fitri,  R.  R.  Suryono,  and  A.  Wantoro, “Klasterisasi  Data  Penjualan  Berdasarkan Wilayah Menggunakan Metode K-Means Pada Pt Xyz,” J. Komputasi , vol. 11, no. 2, pp. 157–
168,
2023,
doi:
10.23960/komputasi.v11i2.12582.
[10] W.  Rianti  and  E.  Harahap,  “Pengolahan  Data Hasil Penjualan Online Menggunakan Aplikasi Microsoft  Excel,” Mat.  J.  Teor.  dan  Terap.
Mat. , vol. 20, no. 2, pp. 69–76, 2021, [Online]. Available: https://journals.unisba.ac.id/index.php/matemat ika/article/view/1553 [11] P. S. Rosiana, A. A. Mohsa, and Y. Umaidah,
“Implementasi K-Means
Dalam
Pengelompokan  Penyebaran  Penyakit  Dbd  Di Jawa Barat,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol.  11,  no.  3,  pp.  782–788,  2023,  doi: 10.23960/jitet.v11i3.3344.
[12] D. I. Yunistya, R. Goejantoro, F. Deny, and T. Amijaya,  “The  Application  Of  K-Harmonic Means Method In District/City Grouping (Case Study:  Poverty  in  Kalimantan  Island  in  2020) Penerapan  Metode  K-Harmonic  Means  Dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota (Studi Kasus: Kemiskinan di Pulau Kalimantan Tahun 2020),” J. Mat. Stat. dan Komputasi , vol. 19, no. 1, pp. 51–64, 2022, doi: 10.20956/j.v19i1.21116.
[13] A.-  Shoolihah,  M.  T.  Furqon,  and  A.  W. Widodo,  “Implementasi  Metode  Improved  K- Means  untuk  Mengelompokkan  Titik  Panas Bumi,” vol. 1, no. 11, pp. 1270–1276, 2019.
[14] B.  N.  Sari  and  A.  Primajaya,  “Penerapan Clustering  Dbscan  Untuk  Pertanian  Padi  Di Kabupaten Karawang,” J. Inform. dan Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  28–34,  2019,  [Online]. Available:
https://ejournal.akakom.ac.id/index.php/jiko/art icle/view/178%0Awww.mapcoordinates.net/en .
[15] N.  Kristiono  and  I.  Astuti,  “Mengenal  HIV  & AIDS,”
Https://Www.Researchgate.Net/Publication/33 7049851 ,  no.  June,  p.  80,  2019,  [Online]. Available: https://r.search.yahoo.com/_ylt=Awrx.HbEF99 k5iQFLgRP5At.;_ylu=Y29sbwMEcG9zAzUE dnRpZAMEc2VjA3Ny/RV=2/RE=169237101 2/RO=10/RU=https%3A%2F%2Fwww.who.in t%2Fnews-room%2Ffact- sheets%2Fdetail%2Fhiv- aids/RK=2/RS=bB8wb4.Rwts28NCVTQ1vv31 uJ4Y-