## PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASTERISASI DAERAH RAWAN PENYAKIT MENULAR DI KABUPATEN KARAWANG DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Indira Nur Amalia, Yuyun Umaidah, Rini Mayasari Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia indiraamalia9@gmail.com

## ABSTRAK
Penyakit menular adalah varian penyakit infeksi yang disebabkan oleh mikroorganisme seperti virus, bakteri, parasit,  atau  jamur,  yang  dapat  dengan  mudah  menular  ke  individu  lain  yang  masih  dalam  keadaan  sehat. Kabupaten  Karawang  telah  mengalami  perkembangan  positif,  termasuk  dalam  hal  pendapatan  daerah,  situasi ekonomi,  dan  tingkat  pendidikan  penduduknya.  Kenaikan  populasi  dan  ukuran  wilayah  Kabupaten  Karawang tidak terlepas dari aspek kesehatan penduduknya. Saat  ini,  jumlah kasus penyakit  menular semakin meningkat setiap tahun, sehingga mungkin diperlukan upaya untuk mengelompokkan daerah penyebaran penyakit tersebut. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menerapkan  algoritma K-means dalam  melakukan  klasterisasi  daerah rawan penyakit  menular di  Kabupaten  Karawang.  Metode  yang digunakan dalam penelitian  ini adalah dengan menggunakan metode KDD (Knowledge Discovery in Database) dengan tools R Studio. Hasil dari penelitian ini adalah  klasterisasi  data  penyakit  menular  menjadi  3  klaster,  yaitu  klaster  1  sebanyak  6  kecamatan,  klaster  2 sebanyak 15 kecamatan, dan klaster 3 sebanyak 9 kecamatan. Dengan hasil evaluasi menggunakan SSE dan DBI menghasilkan titik klaster optimal di C=3 dengan nilai SSE 80.0712 dan nilai DBI sebesar 0.6507.
Kata kunci :  Penyakit Menular, Klasterisasi, Kabupaten Karawang, K-means.

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit menular adalah varian penyakit infeksi yang  disebabkan  oleh  mikroorganisme  seperti  virus, bakteri, parasit, atau jamur, yang dapat dengan mudah menular  ke  individu  lain  yang  masih  dalam  keadaan sehat.  Upaya  pencegahan  penyakit  menular  tertentu yang sering terjadi di Indonesia melibatkan vaksinasi serta  menerapkan  gaya  hidup  yang  bersih  dan  sehat [1].  Penyakit  menular  dapat  disebarkan  melalui  dua cara,  baik  secara  langsung  maupun  tidak  langsung. Seseorang  yang  menjadi  sumber  penularan  mungkin tidak menunjukkan gejala penyakit dan tampak sehat, terutama  jika  dia  hanya  menjadi  pembawa (carrier) penyakit. Penyakit menular juga bisa menyebar secara tidak  langsung,  seperti  ketika  seseorang  menyentuh permukaan yang terkontaminasi seperti gagang pintu, kran air, atau pegangan di kereta [2].
Dalam  konteks  penyakit  menular,  ini  diwakili dengan  jelas  dalam  berkomitmen  untuk  mengakhiri epidemi  AIDS,  tuberkulosis  (TB),  malaria,  serta penyakit  tropis  yang  terabaikan,  sambil  berupaya mengatasi hepatitis, penyakit yang bersumber dari air, dan  penyakit  menular  lainnya  pada  tahun  2030  [3]. Penyakit  menular  masih  menjadi  faktor utama dalam angka  kematian  global,  karena  adanya  kemunculan penyakit  menular  baru (new  emerging  disease) , kembalinya  penyakit  menular  yang  sudah  ada sebelumnya (re-emerging  disease) ,  dan  juga  karena kelanjutan  penyakit  yang  sulit  diatasi  [4].  Kabupaten Karawang  telah  mengalami  perkembangan  positif, termasuk  dalam  hal  pendapatan  daerah,  situasi ekonomi,  dan  tingkat  pendidikan  penduduknya  [5]. Menurut  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten
Karawang  pada  tahun  2021,  terdapat  peningkatan jumlah  penduduk  Kabupaten  Karawang  sebanyak 2468,58 jiwa. Kenaikan populasi dan ukuran wilayah Kabupaten  Karawang  tidak  terlepas  dari  aspek kesehatan  penduduknya.  Saat  ini,  jumlah  kasus penyakit  menular  semakin  meningkat  setiap  tahun, sehingga mungkin diperlukan upaya untuk mengelompokkan daerah penyebaran penyakit tersebut  [6].  Selain  itu,  variasi  dalam  geografi  dan keragaman  sosial  juga  memiliki  potensi  untuk memengaruhi cara penyakit menular menyebar.
Penyakit  menular  memiliki  potensi  dampak serius pada kesehatan masyarakat jika tidak ditangani dengan baik. Oleh karena itu, penting untuk memiliki pemahaman yang mendalam tentang pola penyebaran dan  pengelompokan  (klasterisasi)  dalam  rangka mengidentifikasi  wilayah-wilayah  di  Kabupaten Karawang  yang  rentan  terhadap  penyakit  menular. Dengan cara ini, upaya pencegahan dan pengendalian dapat  disasarkan  dengan  lebih  tepat  dan  difokuskan pada  daerah-daerah  yang  memerlukan  perhatian khusus. Dengan pengetahuan mengenai wilayah yang berisiko  tinggi  terhadap  penyakit  menular,  langkah- langkah pencegahan dan pemantauan dapat ditingkatkan  untuk  mencegah  penyebaran  penyakit yang lebih lanjut di Kabupaten Karawang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Setelah mengkaji beberapa penelitian, ditemukan bahwa  beberapa  di  antaranya  berkaitan  dengan penelitian yang sedang penulis jalani.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7] berjudul  Data Mining Clustering Menggunakan
Algoritma K-means Untuk  Klasterisasi  Tingkat Tridarma  Pengajaran  Dosen  dengan  tujuan  untuk memprediksi  tingkat  pencapaian  tridarma  seorang dosen  dengan  cara  menilai  koreksi  dokumen  yang diunggah oleh dosen tersebut. Hasil ini menunjukkan bahwa  terdapat  53.33%  perbedaan  dalam  tingkat akurasi  prediksi  yang  diberikan  oleh  algoritma K- means terhadap 15 data.
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  [8]
berjudul Pemetaan Siswa Kelas Unggulan
Menggunakan Algoritma K-means Clustering dengan tujuan  untuk  mengelompokkan  data  siswa  kelas unggulan dengan tujuan membuat proses pembelajaran  di  sekolah  menjadi  lebih  efisien . Hasil penelitian  ini  menunjukkan Cluster 1  terdiri  dari  10 orang  siswa  yang  memiliki  kemahiran  dalam pemrograman  Android, Cluster 2  memiliki  62  orang siswa yang ahli dalam pemrograman web, dan Cluster 3 terdiri dari 48 orang siswa yang memiliki kompetensi dalam pemrograman desktop.
Penelitian  denga  menggunakan  algoritma  yang sama  juga  dilakukan  oleh  [9]  berjudul  Analisis
Clustering Kasus Covid 19 Di Indonesia Menggunakan  Algoritma K-means dengan  tujuan untuk menganalisis pola penyebaran Covid-19 dengan mengelompokkan kasus Covid-19 di Indonesia. Hasil penelitian ini menunjukkan tiga cluster terbaik dengan nilai DBI terendah, yakni sekitar 0,47. Cluster pertama terdiri dari 30 provinsi, sementara Cluster kedua  dan ketiga masing-masing terdiri dari 2 provinsi.

## 2.1. Penyakit Menular
Penyakit  menular  atau  sering  disebut  juga sebagai  penyakit  infeksi,  adalah  penyakit  yang disebabkan  oleh  agen  biologis,  seperti  virus,  bakteri, atau parasit, bukan oleh faktor fisik, seperti luka bakar atau  cedera,  atau  eksposur  terhadap  bahan  kimia beracun.  Penyakit-penyakit  ini  dapat  menular  atau menyebar  ke  individu  lain  melalui  berbagai  saluran, seperti  melalui  makanan  dan  minuman  yang sanitasinya  kurang  memadai,  penggunaan  jarum suntik, atau melalui transfusi darah [10].

## 2.2. KDD (Knowledge Discovery in Database)
Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah proses  lengkap  untuk  mengeksplorasi  dan  mengenali pola dalam data, di  mana pola  yang ditemukan harus sah,  inovatif,  bermanfaat,  dan  dapat  dimengerti  [11]. Knowledge Discovery in Database (KDD)
memusatkan perhatian pada langkah-langkah penemuan  pengetahuan  yang  dapat  diterapkan  pada basis data. Proses ini melibatkan pengenalan data-data yang  valid,  baru,  memiliki  potensi  manfaat,  dan akhirnya membentuk pola yang dapat dimengerti.

## 2.3. Clustering
Clustering atau klasterisasi adalah aktivitas yang dilakukan  untuk  mengelompokkan  data  berdasarkan tingkat kemiripan antara satu data dengan data lainnya ke  dalam  klaster  atau  kelompok.  Tujuan  utamanya
adalah  agar  data  dalam  satu  klaster  memiliki  tingkat kemiripan  maksimum  satu  sama  lain,  sementara tingkat  kemiripan  antara  klaster  berbeda  sekecil mungkin  [12].  Dalam  proses clustering ,  algoritma berupaya mengelompokkan data ke dalam kelompok- kelompok  sedemikian  rupa  sehingga  data  dalam  satu kelompok  memiliki  tingkat  kesamaan  yang  tinggi, sementara  data  di  antara  kelompok  memiliki perbedaan  yang  besar.  Hal  ini  memungkinkan pengidentifikasian pola, tren, atau kelompok data yang mungkin tidak terlihat secara langsung.

## 2.4. Algoritma K-means
K-means adalah algoritma yang digunakan untuk pelatihan  tanpa  pengawasan (unsupervised  learning) yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Stuart  Loyd pada tahun 1984. Ini adalah algoritma clustering yang sangat umum digunakan. Algoritma ini relatif mudah untuk  diimplementasikan  dan  dieksekusi,  memiliki kecepatan  yang  baik,  dapat  disesuaikan  dengan mudah, dan banyak digunakan dalam berbagai konteks [13].
Adapun  langkah-langkah clustering dengan algoritma K-means dapat dijabarkan sebagai berikut: 1. Menentukan jumlah cluster (k).
2. Menentukan pusat cluster atau yang biasa disebut centroid secara acak.
3. Menghitung  jarak  pada  setiap  data  terhadap masing-masing pusat. Rumus untuk menghitung jarak  menggunakan  rumus  jarak  Euclidean ( Euclidean  Distance )  dengan  persamaan  (1) yaitu:
𝑑(𝑎, 𝑏) =   √𝛴 𝑘=1 𝑛 (𝑥 𝑎𝑘 − 𝑥 𝑏𝑘 ) 2
Keterangan: d(a,b) = Distance (jarak) antara objek a dan b n  = Jumlah atribut 𝑥 𝑎𝑘 = Nilai pusat dari objek a pada dimensi k 𝑥 𝑏𝑘 = Nilai pusat dari objek b pada dimensi k
4. Mengelompokkan  data  yang  didasarkan  pada jarak terdekat ke titik pusat.
5. Menentukan  nilai  pusat  yang  baru  dengan menghitung rata-rata dari cluster yang bersangkutan, dengan persamaan (2) yaitu:
𝐶 𝑘 = 1 𝑛 𝑘 𝛴𝑑 𝑎
Keterangan: 𝑛 𝑘 = Jumlah data pada cluster k 𝑑 𝑎 =  Nilai  jarak  yang  masuk  dalam  masing- masing cluster
2.5. SSE (Sum of square error)
SSE (Sum  of  square  error) adalah  jumlah  dari jarak  antara  setiap  data  dengan  pusat  clusternya. Semakin kecil nilai SSE, semakin seragam data dalam setiap  cluster,  dan  semakin  baik  hasil clustering nya [14].
(1)
(2)
𝑆𝑆𝐸  =   𝛴 𝐾=1 𝐾=𝑛 ∈ 𝑠 𝑘 ‖𝑋 𝑖 − 𝐶 𝑘 ‖ Dengan: K  = Total cluster 𝑋 𝑖 = Data ke-i 𝐶 𝑘 = Awal cluster n  = Total data
2.6. Davies Bouldin Index DBI (Davies  bouldin  index) adalah  parameter yang digunakan untuk mengukur mutu pengelompokan ( clustering ) dalam analisis data. DBI pertama kali dikemukakan oleh David L. Davies  dan Donald  W.  Bouldin  pada  tahun  1979.  Evaluasi menggunakan DBI merupakan skema evaluasi cluster internal,  yang  mempertimbangkan  kuantitas  dan kedekatan  antara  data  dalam  hasil  pengelompokan untuk menentukan sejauh  mana  hasil clustering yang baik atau tidak [15].

## 2.7. R Studio
R  Studio  adalah  platform  sumber  terbuka  yang menyajikan lingkungan pengembangan terpadu (IDE) untuk  bahasa  pemrograman  R.  Ini  juga  merupakan tools profesional yang mendukung kolaborasi tim ilmu data  dalam  mengembangkan  dan  berbagi  pekerjaan mereka  [16].  R  Studio  adalah  salah  satu  tools  yang banyak digunakan oleh ilmuwan data, analis data, dan pengembang  tools  untuk  melakukan  berbagai  tugas seperti  analisis  data,  pemrosesan  statistik,  visualisasi data, dan pekerjaan terkait dengan bahasa pemrograman  R.  R  Studio  dikenal  sebagai  alat  yang sangat  berguna  dan  populer  di  kalangan  komunitas analisis data dan ilmuwan data.

## 2.8. QGIS
QGIS (Quantum Geographic Information System) adalah  salah  satu  tools  Sistem  Informasi Geografis  (SIG)  yang  berbasis  open  source.    QGIS menyediakan  fungsi  dan  fitur  umum  yang  mudah digunakan oleh penggunanya. QGIS dapat dijalankan pada  sistem  operasi  Linux  (Ubuntu),  Unix,  Mac  OS, Windows  dan  Android,  serta  mendukung  banyak format  dan  fungsionalitas  pengolaan  data  vektor, raster, dan database [17].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD). Informasi  tersebut  terdapat  dalam  basis  data  yang besar,  di  mana  manfaat  potensial  dari  data  ini sebelumnya belum diketahui.
Dalam  penelitian  ini  pun  penulis  membuat sebuah  rancangan  penelitian  yang  berisi  serangkaian kegiatan  yang  akan  dilakukan  untuk  menyelesaikan penelitian.  Proses  yang  dilakukan  yaitu  melalui tahapan:
Gambar 1. Alur Penelitian
Berdasarkan  gambar  diatas  alur  peneltian  yang akan dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Data Selection
Data  yang  diambil  merupakan  data  jumlah  kasus penyakit menular berdasarkan jenis-jenis penyakit menular  di  Kabupaten  Karawang  pada  rentang waktu 2020-2023.
b. Data Preprocessing
Tahap  ini  melibatkan  proses  pembersihan  data yang  menjadi  fokus  penelitian.  Pada  proses  ini dilakukan penghapusan data yang tidak diperlukan. Penghapusan data juga dilakukan jika terdapat data yang  tidak  lengkap,  seperti  atribut  kolom  yang bernilai null (kosong).  Penghapusan  data  kosong dilakukan karena dapat mengakibatkan ketidakakuratan  analisis  dan  membuat  informasi menjadi tidak relevan
c. Data Transformation
Pada  proses  ini  akan  mengubah  nilai  nominal kedalam  bentuk numerik. Transformasi data akan mencakup  penskalaan  data  untuk  menghindari ketidakakuratan analisis yang mungkin terjadi jika rentang jarak data terlalu jauh.
(3)
d. Data Mining
Pada  tahap  data mining ,  data  akan  mengalami proses  pengolahan  dan  pencarian  pola  atau informasi dengan memanfaatkan teknik Clustering menggunakan  algoritma K-means. Ini  merupakan tahap  utama  dalam  pengelolaan  data,  di  mana proses  penggalian  data  dilakukan  dengan  teknik klasterisasi menggunakan algoritma K-means , dan penentuan jumlah cluster yang optimal. e. Evaluation
Pada  tahap  akhir,  dilakukan  evaluasi  pada  hasil cluster untuk  mengetahui  seberapa  optimal  atau seberapa baik suatu data ditempatkan sesuai pada cluster nya.  Evaluasi  menggunakan  SSE  yang diperkuat dengan Davies bouldin index . Setelah itu pada  hasil final akan  dilakukan  visualisasi  peta klasterisasi menggunakan tools Quantum Geographic Information System (QGIS) agar lebih mudah dipahami.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian  ini digunakan untuk melakukan klasterisasi  terhadap  daerah-daerah  yang  rawan terhadap  penyakit  menular  di  Kabupaten  Karawang dari  tahun  2020  hingga  2023  dengan  menggunakan algoritma K-means .  Klasterisasi  ini  kemudian divisualisasikan  dengan  menggunakan Quantum Geographic Information System (QGIS).

## 4.1. Pengumpulan Data
Pada proses ini dilakukanlah pengumpulan data- data  yang  diperlukan  menggunakan  metode  yaitu observasi.  Data  ini  berasal  dari  Dinas  Kesehatan Kabupaten Karawang, yang terdiri dari 720 baris, dan 7  kolom  yang  mencatat  jumlah  korban  penyakit menular dari tahun 2020 hingga 2023.
Tabel 1. Dataset Awal Id Nama Kabupaten Nama Kecamatan Bentuk Penyakit Jumlah Korban Satuan Tahun 1 Kabupaten Karawang Pangkalan HIV/AIDS 0 Orang 2020 2 Kabupaten Karawang Pangkalan IMS 0 Orang 2020 3 Kabupaten Karawang Pangkalan DBD 8 Orang 2020 4 Kabupaten Karawang Pangkalan Diare 1092 Orang 2020 5 Kabupaten Karawang Pangkalan TB 37 Orang 2020 6 Kabupaten Karawang Pangkalan Malaria 0 Orang 2020 7 Kabupaten Karawang Tegalwaru HIV/AIDS 1 Orang 2020 8 Kabupaten Karawang Tegalwaru IMS 0 Orang 2020 9 Kabupaten Karawang Tegalwaru DBD 8 Orang 2020 10 Kabupaten Karawang Tegalwaru Diare 1092 Orang 2020 11 Kabupaten Karawang Tegalwaru TB 37 Orang 2020 12 Kabupaten Karawang Tegalwaru Malaria 0 Orang 2020 13 Kabupaten Karawang Ciampel HIV/AIDS 12 Orang 2020 14 Kabupaten Karawang Ciampel IMS 0 Orang 2020 15 Kabupaten Karawang Ciampel DBD 16 Orang 2020 16 Kabupaten Karawang Ciampel Diare 1081 Orang 2020 17 Kabupaten Karawang Ciampel TB 37 Orang 2020 18 Kabupaten Karawang Ciampel Malaria 0 Orang 2020 19 Kabupaten Karawang Telukjambe Timur HIV/AIDS 21 Orang 2020 20 Kabupaten Karawang Telukjambe Timur IMS 0 Orang 2020 21 Kabupaten Karawang Telukjambe Timur DBD 200 Orang 2020 22 Kabupaten Karawang Telukjambe Timur Diare 3181 Orang 2020 23 Kabupaten Karawang Telukjambe Timur TB 1110 Orang 2020 24 Kabupaten Karawang Telukjambe Timur Malaria 0 Orang 2020 25 Kabupaten Karawang Telukjambe Barat HIV/AIDS 5 Orang 2020
Setelah  proses  pengumpulan  data  awal  selesai, data dianalisis atau dideskripsikan untuk menjelaskan format dan atribut yang digunakan.

## 4.2. Data Preprocessing
Langkah  pertama  dalam  proses  ini  adalah menghapus atribut data yang dianggap tidak penting. Atribut data dianggap tidak relevan dengan penelitian karena  tidak  memengaruhi  proses  analisis  data. Misalnya,  atribut  yang  hanya  berisi  ‘id’,  ‘kabupaten karawang’,  ‘orang’  dan  ‘satuan’  tidak  diperlukan. Selain  itu,  karena  penelitian  menggunakan  rentang waktu  2020  hingga  2023,  maka  jumlah  korban  di
gabungkan pada kecamatan yang sama dalam rentang waktu tersebut.
Tabel 2. Dataset Setelah Penghapusan Data Nama Kecamatan Bentuk Penyakit Jumlah Korban Pangkalan HIV/AIDS 0 Pangkalan IMS 0 Pangkalan DBD 8 Pangkalan Diare 1092 Pangkalan TB 37 Pangkalan Malaria 0 Tegalwaru HIV/AIDS 1 Tegalwaru IMS 0
Nama Kecamatan Bentuk Penyakit Jumlah Korban Tegalwaru DBD 8 Tegalwaru Diare 1092 Tegalwaru TB 37 Tegalwaru Malaria 0 Ciampel HIV/AIDS 12 Ciampel IMS 0 Ciampel DBD 16 Ciampel Diare 1081 Ciampel TB 37 Ciampel Malaria 0 Telukjambe Timur HIV/AIDS 21 Telukjambe Timur IMS 0 Telukjambe Timur DBD 200 Telukjambe Timur Diare 3181 Telukjambe Timur TB 1110
Nama Kecamatan Bentuk Penyakit Jumlah Korban Telukjambe Timur Malaria 0 Telukjambe Barat HIV/AIDS 5
Proses  ini  melibatkan  perubahan  struktur  tabel dengan mengubah kolom yang memiliki atribut bentuk penyakit  menjadi  6  kolom  baru  dengan  label  yang menggambarkan  jenis  penyakit  yang  sebelumnya tersedia  dalam  kolom  bentuk  penyakit.  Selain  itu, dilakukan  penambahan  1  kolom  baru  dengan  label "total korban" yang mencakup total jumlah korban dari semua  jenis  penyakit.  Atribut  yang  sebelumnya bernama  "jumlah  korban"  kemudian  digabungkan dalam  rentang  waktu  2020-2023  dan  diintegrasikan menjadi  isi  dari  atribut  sesuai  dengan  kategori penyakit yang bersangkutan.
Tabel 3. Dataset Setelah Diintegrasi
Nama Kecamatan HIV/AIDS IMS DBD Diare TB Malaria Total Korban Pangkalan 677 0 42 1689 182 0 2590 Tegalwaru 886 0 32 1336 138 0 2392 Ciampel 965 0 112 1657 162 0 2896 Telukjambe Timur 1657 3 846 4647 2132 15 9300 Telukjambe Barat 1371 0 92 4086 275 0 5824 Klari 6594 4 483 7850 1147 1 16079 Cikampek 2010 12 352 7767 842 0 10983 Purwasari 1213 0 235 3185 156 1 4790 Tirtamulya 695 0 75 3369 80 0 4219 Jatisari 2035 0 54 2822 752 0 5663 Banyusari 904 0 41 2358 357 0 3660 Kotabaru 1809 4 471 5158 1416 0 8858 Cilamaya Wetan 1124 0 20 3291 664 1 5100 Cilamaya Kulon 840 0 51 3436 615 0 4942 Lemahabang 1013 1 64 3088 248 0 4414 Telagasari 954 0 106 3920 219 1 5200 Majalaya 624 0 143 1745 157 0 2669 Karawang Timur 2020 3 440 4861 884 1 8209 Karawang Barat 3333 2 630 9951 2001 1 15918 Rawamerta 1173 0 71 3153 462 0 4859 Tempuran 1115 0 42 2890 467 0 4514 Kutawaluya 1076 0 15 3355 347 0 4793 Rengasdengklok 2471 0 55 4458 969 3 7956 Jayakerta 1204 0 17 4117 648 0 5986 Pedes 1105 0 18 5345 257 0 6725 Cilebar 474 0 19 1760 395 0 2648 Cibuaya 373 0 13 2623 319 0 3328 Tirtajaya 1021 0 13 4439 148 0 5621 Batujaya 1115 0 14 3311 376 0 4816 Pakisjaya 409 0 5 2396 136 0 2946
Setelah data diintegrasikan,  langkah selanjutnya adalah  melakukan  pengecekan  terhadap  nilai  yang kosong  atau missing  value menggunakan tools R Studio
Gambar 2. Pengecekan Missing Value
Apabila terdapat data yang tidak lengkap, seperti atribut  kolom  yang  bernilai null ,  maka  data  akan dibuang.  Namun,  pada  Gambar  2,  tidak  ada  nilai TRUE yang menunjukkan bahwa data tidak memiliki nilai  kosong.  Setelah  tahap  tersebut,  dilakukan pemeriksaan  lanjutan,  yaitu  pemeriksaan  terhadap redudansi  data,  apabila  terdapat  indikasi  bahwa  ada duplikat  data.  Karena  data  pada  kolom  "nama kecamatan" adalah data kunci, pengecekan dilakukan hanya  pada  kolom  tersebut.  Kolom  lainnya  tidak dievaluasi  karena  bukan  merupakan  data  kunci, sehingga tidak menjadi masalah jika terdapat nilai atau angka yang sama di dalamnya.
Tabel 4. Hasil Pengecekan Redudansi Data
Nama Kecamatan HIV/AIDS IMS Pangkalan 677 0 Tegalwaru 886 0 Ciampel 965 0 Telukjambe Timur 1657 3 Telukjambe Barat 1371 0 Klari 6594 4 Cikampek 2010 12 Purwasari 1213 0 Tirtamulya 695 0 Jatisari 2035 0 Banyusari 904 0 Kotabaru 1809 4 Cilamaya Wetan 1124 0 Cilamaya Kulon 840 0 Lemahabang 1013 1 Telagasari 954 0 Majalaya 624 0 Karawang Timur 2020 3 Karawang Barat 3333 2 Rawamerta 1173 0 Tempuran 1115 0 Kutawaluya 1076 0 Rengasdengklok 2471 0 Jayakerta 1204 0 Pedes 1105 0 Cilebar 474 0 Cibuaya 373 0
Nama Kecamatan HIV/AIDS IMS Tirtajaya 1021 0 Batujaya 1115 0 Pakisjaya 409 0 Kolom IMS dijadikan contoh untuk menunjukkan bahwa jika terdapat data yang duplikat, tabel  akan  menunjukkan  warna  kuning.  Hasil pemeriksaan  menunjukkan  bahwa  pada  kolom  nama kecamatan tidak ditemukan data yang duplikat.

## 4.3. Data Transformation
Transformasi  data  merupakan  langkah  penting dalam mempersiapkan data untuk proses data mining , di  mana  data  diubah  ke  dalam  format  yang memungkinkan untuk dilanjutkan ke tahap selanjutnya. Salah satu proses transformasi data yang akan diterapkan adalah penggunaan fungsi penskalaan (scale) ,  di  mana  nilai  dari  setiap  jumlah  penyakit menular pada setiap kecamatan akan disesuaikan agar rentang nilainya tidak terlalu jauh.
Gambar 3. Hasil Transformasi Data
Pada  gambar  3  menampilkan  hasil  dari  proses penskalaan. Hal ini dilakukan untuk mencegah adanya rentang  nilai  yang  terlalu  besar  yang  dapat memengaruhi kualitas dari klaster yang dihasilkan.

## 4.4. Data Mining
Dalam  proses  data  mining,  algoritma  yang diterapkan adalah K-means. Algoritma ini memungkinkan  penentuan  jumlah cluster yang optimal menggunakan metode Elbow , yang didasarkan pada perhitungan Sum of Squares . Metode Elbow mengacu pada nilai k yang rendah dan memiliki nilai witness yang kecil. Pada metode ini, titik  yang  menunjukkan  cluster  optimal  akan membentuk siku dalam sebuah grafik
Gambar 4. Grafik Metode Elbow
Analisis  grafik Elbow mengindikasikan  bahwa titik  di  mana  siku  mulai  membentuk  garis  lurus  dan stabil  berada  pada  C=3.  Oleh  karena  itu,  menurut metode Elbow jumlah cluster optimal adalah 3 cluster. Selain  menggunakan  metode Elbow ,  juga  dilakukan pengecekan  menggunakan Silhouette  Coefficient sebagai pertimbangan penentuan jumlah cluster.
Gambar 5. Silhouette Coefficient
Berdasarkan grafik Silhouette  Coefficient dalam Gambar  5,  tampak  bahwa  titik  optimal  terletak  pada C=2.  Meskipun  metode Elbow menunjukkan  jumlah cluster optimal pada C=3, grafik Silhouette Coefficient menunjukkan bahwa cluster optimal berada pada titik C=2.  Oleh  karena  itu,  dilakukan  proses clustering dengan jumlah cluster C=2 dan C=3 pada data.
Gambar 6. Hasil Clustering C=2
Pada  Gambar  6,  menampilkan  hasil clustering pada data yang telah di-skala dengan jumlah nilai C=2, di  mana  jumlah  anggota  atau  ukuran  dari cluster 1 adalah  6,  sedangkan  pada cluster 2  terdapat  24 anggota. Dalam hasil clustering terlihat bahwa within nilai betweenss yang  merupakan  perhitungan  jarak antara cluster , adalah 114.1179. Adapun total  jumlah kuadrat  dalam  model clustering ini,  yang  juga merupakan  total  dari withinss cluster atau  dikenal sebagai  nilai Sum  of  square  error (SSE),  adalah 88.88209.
Gambar 7. Hasil Visualisasi Clustering C=2
Setelah  melakukan clustering pada  jumlah cluster=2,  akan  dilanjutkan  proses clustering dengan menggunakan jumlah cluster=3.
Pada  Gambar  8  menampilkan  hasil clustering pada data yang telah di-skala dengan jumlah nilai C=3. Terlihat  bahwa  jumlah  anggota  atau  ukuran  dari cluster 1 adalah 6, pada cluster 2 terdapat 15 anggota, dan  pada cluster 3  terdapat  9  anggota.  Dalam  hasil clustering terlihat  bahwa  nilai betweens s,  atau perhitungan  jarak  antara cluster adalah  122.9288. Adapun total  jumlah kuadrat dalam  model clustering ini,  yang  juga  merupakan  total  dari withinss  cluster atau dikenal sebagai nilai Sum of square error (SSE), adalah 80.07121.
Gambar 9. Hasil Visualisasi Clustering C=3

## 4.5. Evaluation
Setelah  melewati  tahapan  data mining dan menyelesaikan proses klasterisasi, langkah berikutnya adalah melakukan evaluasi untuk mengukur hasil atau kualitas  dari cluster dan  model  yang  telah  dibentuk. Terdapat  perbedaan  dalam  penentuan  jumlah cluster antara hasil grafik Elbow ,  yang  menunjukkan  jumlah cluster optimal  pada  titik  C=3,  dan  grafik Silhouette Coefficient , yang menunjukkan jumlah cluster optimal pada  titik  C=2.  Oleh  karena  itu,  evaluasi  dilakukan menggunakan  nilai Sum of Square Error (SSE) yang didukung oleh indeks Davies Bouldin Index .
Tabel 5. Perbandingan Indeks Cluster
Metode Cluster SSE/ Tot.Withniss Betweenss Silhouette 2 88.88209 114.1179 Elbow 3 80.07121 122.9288
Dalam  R  Studio,  indeks  SSE  dinyatakan menggunakan fungsi Tot.Witthniss. Cluster dianggap optimal  atau  baik  jika  nilai  SSE-nya  rendah. Sebaliknya, untuk indeks betweenss, cluster dianggap optimal  jika  rasio  nilainya  lebih  tinggi.  Berdasarkan tabel  1,  jumlah cluster dengan  nilai  SSE  yang  lebih rendah dan betweenss yang  lebih tinggi terletak pada titik  C=3.  Untuk  memperkuat  hasil  analisis,  evaluasi juga  dilakukan  menggunakan  indeks Davies  Bouldin Index (DBI).
Tabel 6. Perbandingan DBI Metode Jumlah Cluster DBI Silhouette 2 0.8816 Elbow 3 0.6507 Dalam Davies Bouldin Index (DBI), pengelompokan  data  dianggap  optimal  atau  semakin baik jika indeksnya lebih rendah atau mendekati angka 0. Berdasarkan informasi dalam Tabel 2, titik optimal untuk cluster ,  baik  berdasarkan  nilai  SSE  maupun DBI, berada pada C=3.
Langkah  berikutnya  adalah  menampilkan  data agar  lebih  mudah  dipahami  dan  dibaca.  Pada  tahap data mining ,  hasil clustering hanya  berupa  informasi vektor dan plot visualisasi. Oleh karena itu, dilakukan ekstraksi hasil clustering ke dalam bentuk tabel.
Gambar 10. Hasil Ekstrasi Clustering
Setelah  data  disajikan  dalam  format  tabel, dilakukan juga pelabelan cluster berdasarkan karakteristik dari masing-masing cluster , menghasilkan  tiga  label:  tidak  rawan,  rawan,  dan sangat  rawan.  Karakteristik  dari  setiap cluster ,  yang merupakan rata-rata dari masing-masing cluster yang terbentuk.
Gambar 11. Karakteristik Cluster
Untuk  memudahkan  dalam  membaca  hasil karakteristik  cluster,  maka  dibuatlah  informasi  label untuk setiap cluster tercantum dalam Tabel 3.
Tabel 7. Label Cluster Cluster Label C1 Daerah Sangat Rawan C2 Daerah Rawan C3 Daerah Tidak Rawan
Agar penelitian ini dapat lebih jelas pada proses akhirnya maka dibentuk sebuah penyajian data dengan melakukan  visualisasi  peta  clusterisasi  melalui tools
Quantum  Geographic  Information  System (QGIS). Hasil visualisasi tercantum pada Gambar 12.
Gambar 12. Hasil Visualisasi Peta
Setelah  dilakukan  visualisasi  terhadap  peta kabupaten  karawang.  Berikut  merupakan  keterangan mengenai pewarnaan dalam peta tersebut:

## Tabel 8. Keterangan Warna

## Keterangan
Sangat Rawan Rawan Tidak Rawan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan yaitu  klasterisasi  daerah  rawan  penyakit  menular menggunakan data penyakit menular yang didapat dari Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang maka terdapat beberapa hal yang dapat disimpulkan yaitu Algoritma K-means dapat  diimplemetasikan  dengan  baik  untuk melakukan klasterisasi data penyakit menular dengan metode  KDD  dan  software  excel,  R  Studio  serta menggunakan  bahasa  pemrograman  R.  Hasil  dari klasterisasi dengan menggunakan K-means mengelompokkan  data  penyakit  menular  menjadi  3 klaster,  klaster  1  dengan  anggota  6  kecamatan  yang memiliki  kategori  daerah  sangat  rawan,  klaster  2 terdiri  dari  15  kecamatan  yang  memiliki  kategori daerah  rawan,  dan  klaster  3  yang  terdiri  dari  9 kecamatan yang memiliki kategori daerah tidak rawan.
Hasil klasterisasi dengan menggunakan algoritma K-means dievaluasi  dengan  menggunakan SSE yang diperkuat dengan Davies Bouldin Index dan menghasilkan titik klaster optimal di C=3 dengan nilai SSE  80.0712  dan  nilai  DBI  sebesar  0.6507.  Pada penelitian selanjutnya disarankan dapat menggunakan metode dan tools yang berbeda atau bahkan dilakukan perbandingan,  dan  dapat  memperluas  cakupan  data dengan melibatkan rentang waktu yang lebih luas dan menggabungkan variabel yang lebih beragam.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  N.  Yuzar,  “Penyakit  Menular  Dan  Wabah Penyakit Covid-19,” May 2020.
[2]  I.  M.  Indra Et  Al. , Epidemiologi  Penyakit
Menular .  Tahta  Media  Group,  2022.  [Online].
Available: Https://Www.Researchgate.Net/Publication/361 864542
[3]  T.  Y.  Aditama,  “Penyakit  Menular  Masalah Dunia, Masalah Kita,” Media Indonesia. [4]  I. Y. Dewi, “Pengembangan Sistem Kewaspadaan Dini Penyakit New-Emerging Dan Re-Emerging, Studi Kasus Pada Penyakit Mers- Cov Dan Ebola Di Kantor Kesehatan Pelabuhan Soekarno-Hatta,” Journal Of Information Systems For Public Health , Vol. 4, No. 1, Pp. 1–
8, 2019.
[5]  I.  Krisnawati,  I.  A.  Ubaidi,  H.  Rais,  And  R.  L. Batu,  “Strategi  Digital  Marketing  Dalam Perdagangan  Hasil  Tani  Untuk  Meningkatkan Pendapatan  Kabupaten  Karawang,” Jurnal Ilmiah Ekonomi Global Masa Kini , Vol. 10, No. 02,  Pp.  70–75,  2019,  [Online].  Available: Www.Karawangkab.Go.Id,
[6]  Y.  P.  Sari,  A.  Primajaya,  And  A.  S.  Y.  Irawan, “Implementasi  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering Penyebaran Tuberkulosis Di Kabupaten Karawang,” Jurnal Inovtek Polbeng , Vol. 5, No. 2, Pp. 229–239, 2020.
[7]  R.  Muliono  And  Z.  Sembiring,  “Data  Mining Clustering  Menggunakan  Algoritma  K-Means Untuk Klasterisasi Tingkat  Tridarma Pengajaran Dosen,” Cess (Journal Of Computer Engineering System And Science , Vol. 4, No. 2, Pp. 272–279, 2019.
[8]  J.  Hutagalung,  Y.  H.  Syahputra,  And  Z.  P. Tanjung,  “Pemetaan  Siswa  Kelas  Unggulan Menggunakan  Algoritma K-Means Clustering,” Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , Vol. 9, No. 1, Pp. 606–620, 2022.
[9]  T. Hardiani, “Analisis Clustering Kasus Covid 19 Di  Indonesia   Menggunakan  Algoritma  K- Means,” Jurnal  Nasional  Pendidikan  Teknik Informatika : Janapat , Vol. 11, No. 2, Pp. 156– 165, 2022.
[10]  S.  Hardianti,  A.  Tenriawaru,  And  N.  Ransi, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Menular Pada Anak  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining Dan Backward Chaining,” Jurnal Sains Terapan Teknologi Informasi)2 , Vol. 13, No. 2, Pp. 111– 120, 2021, Doi: 10.46964/Justti.V13i1.607.
[11]  M.  Rizki,  D.  Devrika,  F.  S.  Lubis,  And  I.  H. Umam, “Aplikasi Data Mining Dalam Penentuan Layout Swalayan Dengan Menggunakan Metode Mba,” Jurnal Teknik Industri , Vol. 5, No. 2, Pp. 130–138, 2019.
[12]  A.  Aditya,  I.  Jovian,  And  B.  N.  Sari, “Implementasi  K-Means  Clustering  Ujian Nasional  Sekolah  Menengah  Pertama  Di Indonesia  Tahun  2018/2019,” Jurnal  Media
Informatika  Budidarma ,  Vol.  4,  No.  1,  Pp.  51– 58, Jan. 2020, Doi: 10.30865/Mib.V4i1.1784.
[13]  D.  Marlina,  N.  F.  Putri,  A.  Fernando,  And  A. Ramadhan,  “Implementasi Algoritma K- Medoids Dan K-Means Untuk Pengelompokkan Wilayah  Sebaran  Cacat  Pada  Anak,” Jurnal Coreit , Vol. 4, No. 2, Pp. 64–71, 2018.
[14]  L. P. Refialy, H. Maitimu, And M. S. Pesulima, “Perbaikan  Kinerja  Clustering  K-Means  Pada Data  Ekonomi  Nelayan  Dengan  Perhitungan Sum Of Square Error (Sse) Dan Optimasi Nilai K Cluster,” Techno.Com , Vol. 20, No. 2, Pp. 321– 329, 2021.
[15]  D.  Jollyta,  S.  Efendi,  M.  Zarlis,  And  H. Mawengkang,  “Optimasi  Cluster  Pada  Data Stunting:  Teknik  Evaluasi  Cluster  Sum  Of
Square  Error  Dan  Davies  Bouldin  Index,”  In Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science  (Senaris) ,  2019,  Pp.  918–
926.
[16]  A. Iskandar, Pengantar Analisis Data Dengan R Studio .  Makassar:  Cendekiawan  Inovasi  Digital Indonesia, 2023.
[17]  N.  Kurniati,  B.  Tampubolon,  And  Lm.  H. Christanto,  “Pengaruh  Penggunaan  Media  Sig Dengan  Aplikasi  Qgis  Pada  Pembelajaran Geografi Terhadap Hasil Belajar Siswa,” 2020.