Volume 4 Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## PREDIKSI PENYEBARAN KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DI KABUPATEN KARAWANG

## PREDICTION OF THE SPREAD OF DENGUE HEMORRHAGIC FEVER (DHF) USING K-NEAREST NEIGHBOR METHOD IN KARAWANG DISTRICT
Bimo Aditya Wahyudi 1 , Hannie 2 , Aries Soeharso 3
123 Universitas Singaperbangsa Karawang bimo.aditya17024@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is an epidemic disease. Karawang Regency is one of the endemic areas for Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) in West Java, Indonesia. The emergence of this disease is related to regional conditions such as the environment and weather as well as community behavior which is also related to the spread of Dengue cases. Epidemic diseases such as Dengue is one of the dangerous diseases, so  it  is  necessary  to  make  predictions  to  predict  which  areas are  prone  to  Dengue cases.  Making  these predictions  aims  to  be  able  to  immediately  find  out  which  areas  have  the  highest  to  lowest  levels  of distribution  to  take  appropriate  action  and  prevention.  To  help  make  these  predictions,  themethods  are used  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  and  K-Fold  Cross  Validation.  By  using  data  in  2016-2020  using  5 parameter data as input with a total of 150 records. The results of the experiment resulted in a performance with thevalue accuracy bestof 81.27% using the value of K=5 and 10-Fold Cross Validation. Prediction results are shown by mapping the Karawang Regency area by District. A total of 18 sub-districts with a high  level  of  patience,  7  sub-districts  with  a  medium  distribution  level,  and  5  sub-districts  with  a  low distribution level.
Keywords: Dengue Hemorrhagic Fever (DHF), K-Nearest Neighbor (K-NN), Classification, Data Mining.

## ABSTRAK
Demam  Berdarah Dengue (DBD)  merupakan  salah  satu  penyakit  epidemik.  Kabupaten  Karawang merupakan  salah  satu  daerah  endemis  Demam  Berdarah Dengue (DBD)  di  Jawa  Barat,  Indonesia. Munculnya penyakit ini berkaitan dengan kondisi wilayah seperti lingkungan dan juga cuaca serta perilaku masyarakat juga berkaitan terhadap penyebaran kasus DBD. Penyakit epidemik seperti DBD merupakan salah satu penyakit berbahaya, sehingga perlu dilakukan prediksi untuk memprediksi wilayah mana saja yang  rawan  terkena  kasus  DBD.  Melakukan  prediksi  tersebut  bertujuan  agar  dapat  dengan  segera mengetahui wilayah mana yang tingkat persebaran paling tinggi hingga paling  rendah untuk melakukan tindakan dan pencegahan yang sesuai. Untuk membantu melakukan prediksi tersebut, digunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dan K-Fold Cross Validation . Dengan menggunakan data pada tahun 2016- 2020 menggunakan 5 data parameter sebagai input dengan total 150 records . Hasil percobaan menghasilkan performance dengan  nilai accuracy terbaik  sebesar  81.27%  menggunakan  nilai  K=5  dan 10-Fold  Cross Validation .  Hasil  prediksi  ditunjukan  dengan  pemetaan  wilayah  Kabupaten  Karawang  berdasarkan Kecamatan.  Sebanyak  18  Kecamatan  dengan  tingkat  persabaran  tinggi,  7  Kecamatan  dengan  tingkat persebaran sedang, dan 5 Kecamatan dengan tingkat persebaran rendah.
Kata Kunci: Demam Berdarah Dengue (DBD), K-Nearest Neighbor (K-NN), Klasifikasi, Data Mining .

## PENDAHULUAN
Luas  wilayah  Daerah  Kabupaten Karawang  seluas  1.753,27  Km2  atau 3,73%  dari  luas  Provinsi  Jawa  Barat. Secara  geografis  wilayah  Kabupaten
Karawang  terletak  antara  070-02-1070- 40  B  dan  50-56-60-34  LS,  termasuk daerah  dataran  yang  relatif  rendah,  dan mempunyai  variasi  ketinggian  wilayah antara 0 - 1.279 meter di atas permukaan
laut.  Kabupaten  Karawang  merupakan salah  satu  daerah  endemis  Demam Berdarah Dengue (DBD) di Jawa Barat.
Demam  Berdarah Dengue (DBD) merupakan salah satu penyakit
epidemik. Suatu penyakit bisa dikatakan sebagai penyakit epidemik apabila sudah mewabah  di  suatu  wilayah  yang terbilang cukup luas, dengan penyebaran yang  cukup  cepat  dan  sulit  untuk diprediksi.  Penyakit  DBD  merupakan penyakit  yang  diakibatkan  dari  gigitan nyamuk Aedes Aegypty yang terjangkit dan  menularkan  virus Dengue ke manusia. Munculnya penyakit ini
berkaitan dengan kondisi wilayah seperti lingkungan dan juga cuaca serta perilaku masyarakat  juga  berkaitan  terhadap penyebaran  kasus  DBD.  Kurangnya pengetahuan  warga  mengenai  perilaku hidup  bersih  dan  sehat  serta  kurangnya pengetahuan  warga  tentang  pencegahan penyakit  DBD  juga  menjadi  salah  satu faktor  penyebab  terjadinya  penyakit DBD.  Banyaknya  kasus  yang  terjadi selama 5 tahun kebelakang dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Grafik Kasus DBD 2016-2020 Sumber : Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang
Berdasarkan catatan Dinas Kesehatan Kabupaten  Karawang  pada  tahun  2016 terdapat 1059 kasus, tahun 2017 terdapat 102 kasus, 2018 sebanyak 60 kasus, dan 2019  ada  159  kasus.  Demam  Berdarah Dengue (DBD)  bahkan  tercatat  pada tahun  2020  sampai  bulan  Juni  sudah mencapai 827 kasus di wilayah Kabupaten Karawang. Diantara banyaknya kasus DBD tersebut tentu ada beberapa yang berujung dengan
kematian.  Penyebab  kematian  tersebut dipicu  oleh  beberapa  faktor,  antara  lain keterlambatan  penanganan  medis  dan rendahnya  kesadaran  masyarakat  akan pencegahannya.  Hal  ini  patut  menjadi isu  yang  wajib  diwaspadai  oleh  dinas kesehatan,  khususnya  dinas  kesehatan Karawang.
Penelitian  sebelumnya  menyebutkan maraknya  kasus  DBD  saat  pergantian musim hujan ke musim kemarau, hal ini menandakan iklim di Kabupaten Karawang  merupakan  salah  satu  faktor penyebab  terjadinya  penyebaran  kasus DBD  (Indriani  et  al.,  2013).  Penelitian lainnya  juga  memaparkan  Kepadatan Penduduk,  laju  pertumbuhan  mobilitas penduduk,  dan  curah  hujan,  merupakan faktor  yang  paling  berpengaruh  dan prediksi dengan
menggunakan
Algoritma K-NN memberikan hasil yang cukup  baik  (Salam,  Prasetiyowati,  & Sibaroni, 2021).
Penyakit  epidemik  seperti  demam berdarah Dengue merupakan  salah  satu penyakit  berbahaya,  sehingga  perlu dilakukan  prediksi  untuk  memprediksi wilayah  mana  saja  yang  rawan  terkena kasus DBD. Melakukan prediksi tersebut bertujuan  agar  dapat  dengan  segera untuk  mengetahui  wilayah  yang  tingkat persebaran  paling  tinggi  hingga  paling rendah  untuk  melakukan  tindakan  dan pencegahan  yang  sesuai,  sehingga dampak  dari  penyakit  epidemik  DBD tersebut  dapat  diminimalisir  oleh  pihak terkait seperti Dinas Kesehatan Kabupaten  Karawang.  Sebelum  dinas kesehatan  dan  pihak  terkait  melakukan tindakan pencegahan, seharusnya dilakukan  pengutamaan  wilayah  mana saja  yang  diprediksi  berpotensi  terkena wabah  epidemik  tersebut  berdasarkan tingkat jumlah kasus DBD.
Untuk membantu melakukan prediksi tersebut, dibutuhkan suatu metode yang dapat  dengan  tepat  menentukan  tingkat penderita  DBD  di  wilayah  Kabupaten
0 200 400 600 800 1000 1200 2016 2017 2018 2019 2020 Jumlah Kasus DBD Kabupaten  Karawang 2016-2020
Karawang  dengan  akurat,  salah  satunya dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN)(  Shokrzade,  dkk., 2021;  Shamrat,  dkk.,  2021;  Hertina, dkk., 2021).

## METODE
Metodologi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  menggunkaan  proses metode  Cross-Standard  Industry- Data Mining (CRISP-DM). Tahapan
peneliatian  ini  meliputi  pemahaman bisnis,  pemahaman  data,  pengolahan data, pemodelan dan evaluasi. Tahapan- tahapan  metode  CRISP-DM  dapat dilihat pada Gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2. Tahapan CRISP-DM 1. Fase Pemahaman Tujuan (Bussiness Understanding) Pada  fase Bussiness  Understanding ,
tahapan  pertama  yang  dibuat  adalah mengelompokkan kondisi kasus
penyebaran DBD atau tidak berdasarkan atribut-atribut  yang  berpengaruh.  Lalu mengidentifikasi  pola  terkait  dataset mengenai  data  kasus  DBD,  data  curah hujan,  data  kepadatan  penduduk,  data kelembapan dan data mobilitas penduduk  untuk  memprediksi  daerah penyebaran DBD di Kabupaten
Karawang.
2. Fase  Pemahaman  Data  (Data

## Understanding)
Pada  fase  kedua,  bertujuan  untuk mengumpulkan, mengidentifikasikan, dan  memahami  aset  data  yang  dimiliki.
Data yang digunakan pada tahun 2016 – 2020. Sumber data yang digunakan pada penelitian  ini  melalui  tahap  observasi dengan  melakukan  pengamatan  pada Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Karawang dan  Badan  Pusat  Statistik  Karawang. Terdapat  5  parameter  yang  digunakan diantaranya data kasus DBD, data curah hujan,  data  kepadatan  penduduk,  data kelembapan dan data mobilitas penduduk.

## 3. Fase  Pengolahan  Data  (Data Preparation)
Pada  fase  ini,  yakni  menyiapkan dataset  yang  akan  diolah  menggunakan algoritma  K-NN.  Penyiapan  data  ini penting  terutama  untuk  menyusun  data sesuai  format  yang  sesuai  dengan algoritma  K-NN.  Pada  fase  ini  terdapat beberapa  proses,  yaitu  pemilihan  data, pembersihan data dan transformasi data.

## 4. Fase Pemodelan (Modelling)
Pada  fase  permodelan  ini  akan digunakan  teknik Data  Mining dengan metode klasifikasi menggunakan algoritma K-NN dengan tools Rapidminer , yang nantinya akan menghasilkan  aturan  klasifikasi  dan variabel  paling  berpengaruh  dalam memprediksi daerah penyebaran DBD.

## 5. Fase Evaluasi (Evaluation)
Pada  fase  ini  dilakukan  evaluasi terhadap keefektifan dan kualitas model yang digunakan, selanjutnya didapatkan hasil  prediksi  untuk  algoritma  K-NN. Selanjutnya  divalidasi  menggunakan metode K-Fold  Cross  Validation untuk memvalidasi hasil tingkat akurasi.
6. Fase Penyebaran (Deployment)
Pada  fase  ini  pola  informasi  yang dihasilkan dari proses Data Mining yang telah dibuat akan dipresentasikan dalam bentuk  yang  dapat  dipahami  oleh  pihak yang  berkaitan  atau  berhubungan  serta
dalam  bentuk  laporan  sebagai  acuan dalam  memprediksi  daerah  penyebaran penyakit DBD .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  berupa  hasil  nilai akurasi dan prediksi yang dihasilkan dari model  untuk  mengklasifikasikan  data yang  digunakan  untuk  memprediksi daerah dengan kasus demam berdarah di Kabupaten  Karawang  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor .

## 1. Business Understanding
Tahapan  Bussiness  Understanding
digunakan untuk memahami tujuan yang ingin  dicapai  dilihat  dari  perspektif bisnis. beberapa tahapan untuk pemahaman  latar  belakang  dan  tujuan diantaranya  menentukan  tujuan  bisnis, menilai  situasi  dan  menentukan  tujuan Data Mining .
a. Menentukan Tujuan Bisnis Berdasarkan  permasalahan  yaitu dengan tingginya kasus demam berdarah yang  terjadi  di  beberapa  wilayah  pada Kabupaten  Karawang.  Maka  dilakukan tujuan  untuk  memprediksi  daerah  yang rawan  terjangkit  demam  berdarah  di
Kabupaten Karawang dengan
mengklasifikasikan  data  menggunakan teknik  pemodelan.  Sehingga  nantinya dapat membantu instansi terkait sebagai referensi  dalam  mengantisipasi  daerah yang rawan demam berdarah di Kabupaten  Karawang  dengan  meninjau hasil  dari  data  yang  telah  diolah sebelumnya.
b. Menilai Situasi
Beberapa  faktor  penyebab  demam berdarah yang menjadi informasi dalam penelitian  ini.  Faktor  penyebab  demam berdarah yang digunakan pada penelitian ini  diantaranya  rata-rata  curah  hujan, kelembapan, kepadatan penduduk, mobilitas  penduduk  dan  kasus  demam berdarah  yang  terjadi  di  Kabupaten Karawang.
c. Menentukan Tujuan Data Mining Tujuan Data Mining pada penelitian ini  adalah  menggali  pengetahuan  baru (discovering  knowledge)  tentang  pola (pattern)  mengenai  daerah  penyebaran demam berdarah di Kabupaten Karawang  menggunakan  algoritma K- Nearest  Neighbor .  Untuk  mendapatkan hasil model terbaik dalam memprediksi, maka menggunakan metode evaluasi dan validasi  diantaranya K-Fold  Cross Validation untuk  mengevaluasi  kinerja dari  algoritma  KNN  dan  confusion matrix untuk mengetahui hasil akurasi.

## 2. Data Understanding
Tahapan Data Understanding digunakan untuk mengenal dan memahami  data  yang  akan  diteliti. Proses data understanding ini dilakukan dengan beberapa tahapan untuk pengenalan  terhadap  data  diantaranya proses  pengumpulan  data  dan  deskripsi data.
a. Pengumpulan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data,  data yang  digunakan  pada  penelitian  ini bersifat sekunder, dimana data diperoleh melalui  situs  web  Badan  Pusat  Statistik (BPS) Kabupaten Karawang (https://karawangkab.bps.go.id/) dan Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Karawang (https://dinkes.karawangkab.go.id/).
Terdapat  beberapa  data  yang  telah dikumpulkan  pada  penelitian  ini  yaitu kecamatan, rata-rata curah hujan, kepadatan penduduk, kelembapan, mobilitas  penduduk  dan  data  kasus demam berdarah. Data
yang dikumpulkan  pada  tahun  2016-2020, dimana  terdiri  dari  30  kecamatan  di Kabupaten Karawang.
b. Representasi Pengetahuan
Setelah  tahap  pengumpulan  data,
selanjutnya dilakukan pemahaman
terhadap  data  dengan  mendeskripsikan masing-masing  data.  Deskripsi  data  ini dilakukan  untuk  memberikan  gambaran dari  setiap  data  untuk  mengetahui karakteristik data dengan
mendiskripsikan  tipe  dan  jenis  pada setiap  data  yang  telah  dikumpulkan. Berikut  pada  Tabel  1  merupakan deskripsi dari masing-masing data.
Tabel 1. Deskripsi Data Data Tipe Data Keterangan Kecamatan Karakter Prediktor Curah Hujan Numerik Prediktor Kepadatan Penduduk Numerik Prediktor Kelembapan Numerik Prediktor Mobilitas Penduduk Numerik Prediktor Demam Berdarah Kategorikal Class

## 3. Data Preparation
Pada  tahap  data  preparation  ini mencakup semua kegiatan dalam menyiapkan  dan  membangun  dataset yang  akan  diterapkan  ke  dalam  tools pemodelan  untuk  selanjutnya  dilakukan proses Data  Mining .  Dataset  yang digunakan  pada  penelitian  ini  sebanyak 150 record data dengan menggunakan 5 parameter sebagai input .
a. Data Cleaning
Pada  tahap cleaning ,  dilakukan pengecekan Missing Value dan dilakukan penanganan dengan mengganti  nilai  yang  missing  (tidak diketahui) sesusai data atributnya masing-masing.  Dapat  diketahui  bahwa data  yang  mengalami Missing  Value yaitu  data  curah  hujan  sebanyak  30 record dan  data  kelembapan  sebanyak
30 record sehingga  total Missing  Value sebanyak  60 record dari  Tabel  2  dapat dilihat  beberapa  data  yang  terdapat Missing  Value .  Data  curah  hujan  dan kelembapan yang tidak diketahui diganti dengan  nilai  rata-rata  dari  kedua  data tersebut.  Proses  mengganti Missing Value dapat  dilihat  pada  Tabel  3  yang dilakukan dengan proses manual dengan bantuan tools Microsoft Excel. Tabel 2. Data sebelum proses Missing Value 57.79 73.86 58.77 30.76 32.47 178 227.5 181 94.75 100 60.53 60.53 60.53 24.41 24.41 186.42 186.42 186.42 75.17 75.17 49.35 49.35 49.35 21.45 21.45 152 152 152 66.08 66.08 42.67 42.67 20.97 4.19 10.42 131.42 131.42 64.58 12.92 32.08 … … … … … … … … … .. … … … … … Tabel 3. Data setelah proses Missing Value 57.79 73.86 58.77 30.76 32.47 178 227.5 181 94.75 100 60.53 60.53 60.53 24.41 24.41 186.42 186.42 186.42 75.17 75.17 49.35 49.35 49.35 21.45 21.45 152 152 152 66.08 66.08 42.67 42.67 20.97 4.19 10.42 131.42 131.42 64.58 12.92 32.08 52.584 56.602 47.403 20.205 22.186 161.960 174.335 146.000 62.230 68.333 Setelah  melewati  proses  terhadap Missing Value , kemudian akan dilakukan  proses  terhadap  data  outlier. Mendeteksi  data  outlier  yaitu  dengan cara  mengkonversi  nilai  data  dengan cara standardized (Z-score). Data dikatakan  outlier  apabila  nilai  Z  yang didapat  lebih  besar  dari  2,5  atau  lebih kecil dari -2,5 (-2,5 ≤ Z  ≤ +2,5). Dapat dilihat pada Tabel 4 merupakan beberapa hasil data outlier.
Tabel 4. Data Outlier Standardized Outlier 2.652148 Outlier
2.097741 Tidak 0.353411 Tidak 3.451791 Outlier 0.522309 Tidak 0.37822 Tidak 3.484235 Outlier 4.156966 Outlier 0.417344 Tidak 0.089089 Tidak … …
Terdapat  23  data  yang  dianggap memiliki nilai yang dianggap mengganggu.  23  data  tersebut  terdapat pada data kepadatan penduduk.
Kemudian  dilakukan  penangan  dengan data  tersebut  dengan  cara  penghapusan data.  Berikut  pada  Tabel  5  merupakan hasil  antara  data  awal  dengan  data setelah melewati proses data cleaning .
Tabel 5. Jumlah Data Data awal Data Bersih 150 127
b. Data Selection
Selanjutnya  pada  tahap  Selection, dilakukan pemilihan data untuk selanjutnya dijadikan atribut yang sesuai dengan  kebutuhan  pada  penelitian. Adapun  atribut  yang  digunakan  yaitu data  curah  hujan,  kepadatan  penduduk, kelembapan,  mobilitas  penduduk  dan kasus  DBD.  Berikut  pada  Tabel  6 merupakan hasil dari data selection.

## Tabel 6. Data Selection
Kepadatan penduduk Mobilitas penduduk Kelem bapan Curah Hujan Kasus DBD 403 0.97 53.33 164.25 Tinggi 427 0.98 53.33 164.08 Tinggi 385 0.98 53.27 157.42 Sedang 3404 0.98 53.27 146.42 Rendah 1793 2.03 58.77 233.33 Rendah 458 2.90 14.61 97.33 Tinggi 1473 1.83 14.61 78.25 Sedang
568 3.74 55.14 164.08 Sedang … … … … …

## c. Data Integration
Setelah melewati tahap data cleaning dan  selection,  atribut  yang  dipilih  dari tahun  2016-2020  digabungkan  untuk memudahkan  proses  mengolah  data. Untuk  hasil  penggabungan  dari  data tersebut dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Design Interface Kepadatan penduduk Mobilitas penduduk Kelem bapan Curah Hujan Kasus DBD 403 0.97 53.33 164.25 Tinggi 385 0.98 53.27 157.42 Sedang … … … … … 1792 0.94 53.27 146.42 Rendah 838 0.84 60.53 95.75 Tinggi … … … … … 2057 3.69 10.42 4.25 Rendah 619 2.15 54.59 118.69 Sedang … … … … … d. Data Transformation pada tahapan ini dilakukan
transformasi data dengan teknik normalisasi  data.  Normalisasi  data dilakukan  menggunakan  teknik  Z- Transformation  yaitu  sebuah  metode matematis yang diperlukan untuk mengurangi  perhitungan  dalam  sebuah operasi  serta  mempersempit  selisih  dari setiap data.
Transformasi-Z didefinisikan sebagai:
𝑋 (𝑧) = ∑ = 𝑥(𝑛)𝑧 −𝑛 ∞
𝑛
Dimana Z adalah variable kompleks. Normalisasi data dengan Transformasi-Z kali ini dilakukan menggunakan bantuan tools Rapidminer . Berikut pada Gambar
3 merupakan proses normalisasi data.

## Gambar 3. Proses Normalisasi Data
Setelah melewati proses normalisasi berikut  pada  Tabel  8  merupakan  hasil dari  data  transformasi  yang  sudah diproses pada Gambar 3.
Tabel 8. Hasil Data Transformasi
Kepadatan penduduk Mobilitas penduduk Kelem bapan Curah Hujan Kasus DBD -1.018 -0.068 0.737 0.718 Tinggi -1.049 -0.056 0.734 0.715 Sedang … … … … … 0.112 -0.056 -1.215 -1.203 Rendah -0.478 -0.056 -1.124 -1.114 Tinggi … … … … … -0.497 -0.231 -1.221 -1.209 Rendah -0.922 -0.231 -0.046 -0.052 Sedang … … … … …

## 4. Modelling
Pada  tahap  modelling,  dilakukan pembagian terhadap dataset secara acak menjadi 2 bagian yaitu data training dan data  testing  dengan  rasio  perbandingan (80:20).  Data  training  digunakan  untuk menghasilkan model prediksi menggunakan  algoritma  KNN  dan  data testing digunakan untuk melihat
performance model  prediksi  yang dihasilkan.  Berikut  pada  Tabel  9 merupakan  hasil  pembagian  terhadap dataset.
Tabel 9. Proporsi Pembagian Dataset
Dataset Data Training Data Testing Tinggi Sedang Rendah Tinggi Sedang Rendah 127 66 18 18 12 5 8
Berdasarkan  tabel  hasil  pembagian dataset  diatas,  diketahui  bahwa  data training  berjumlah  102 record dengan class  tinggi  sebanyak  66 record ,  class sedang  18 record dan  class  rendah sebanyak  18 record .  Sedangkan  data testing berjumlah 25 dengan class tinggi sebanyak  12 record ,  class  sedang  5 record dan  class  rendah  sebanyak  8 record .  Sehingga  total  jumlah  class tinggi sebanyak 78 record , class sedang
23 record dan class rendah sebanyak 26
record .
a. Pengujian  Data  dengan  Algoritma KNN
Pengolahan  data  dilakukan  dengan menggunakan  tools Rapidminer yang dimana Algoritma KNN dihitung secara otomatis  menggunakan  tools  tersebut. Pada tahap ini dilakukan 5 kali pengujian dengan  nilai  K  masing-masing  K=3, K=5,  K=7,  K=9  dan  K=11.  Proses K- Fold  Cross  Validation menggunakan skema 10-Fold Cross Validation , dimana  dataset  akan  dibagi  menjadi  N bagian  secara  acak.  Fold  ke-1  adalah Ketika bagian ke-1 menjadi data testing dan  sisanya  menjadi  data  training, demikian seterusnya hingga sampai fold ke-10  bagian  ke-10.  Proses K-Fold Cross  Validation ditambahkan  pada pengujian dengan tujuan untuk meningkatkan performance dari
Algoritma KNN. Berikut pada gambar 4 merupakan  rangkaian  proses  pada  tools Rapidminer .
Gambar 4. Proses Pengujian Data
Berdasarkan  gambar  diatas  terdapat operator  Cross  Validation  yang  di dalamnya  terdapat  subproses.  Berikut pada  Gambar  5  merupakan  rangkaian subproses  pada  cross  validation.  Pada subproses  training  terdapat  operator KNN dan pada subroses testing terdapat operator apply model dan performance .

## Gambar 5. Subproses Operator Cross Validation
Terdapat  beberapa  operator  yang digunakan  dalam  proses  pengujian  data sebagai berikut:
•Retrieve  data  DBD:  Operator  ini
dapat  mengakses  informasi  yang disimpan di Repositori dan memuatnya ke dalam Proses. •Normalize: Operator ini menormalisasikan  nilai  Atribut  yang dipilih. •Split Data: Operator ini menghasilkan  pembagian  data  yang diinginkan dari Dataset yang diberikan.  Dataset  dipartisi  menjadi data  training  dan  data  testing  sesuai dengan ukuran relatif yang ditentukan.
•Cross  Validation:  Operator  untuk evaluasi model.
•KNN:  Operator  ini  menghasilkan model K-Nearest  Neighbor yang digunakan untuk klasifikasi data. •Apply Model: Operator ini menerapkan model pada ExampleSet. • Performance :
Operator ini digunakan  untuk  evaluasi  kinerja statistik tugas klasifikasi. Operator ini memberikan  daftar  nilai  kriteria
kinerja tugas klasifikasi, pada penelitian ini dilihat akurasinya.

## 5. Evaluation
Tahap  evaluasi  dilakukan  untuk melihat performance kinerja  klasifikasi yang  telah  dilakukan  pada  pemodelan sebelumnya  menggunakan  confusion matrix  untuk  melihat  nilai accuracy , recall dan precision. Berikut pada Tabel 10 – Tabel 14 merupakan hasil confusion matrix dari Algoritma KNN dengan nilai K=3, K=5, K=7, K=9, dan K=11. Tabel 10. Hasil Confusion Matrix K=3 true Tinggi true Sedan g true Renda h class precisio n pred. Tinggi 58 12 2 80.56% pred. Sedang 5 6 1 50.00% pred. Renda h 3 0 15 83.33% class recall 87.88 % 33.33 % 83.33% Tabel 11. Hasil Confusion Matrix K=5 true Tinggi true Sedan g true Renda h class precisio n pred. Tinggi 61 10 3 82.43% pred. Sedang 4 8 1 61.54% pred. Renda h 1 0 14 93.33% class recall 92.42 % 44.44 % 77.78% Tabel 12. Hasil Confusion Matrix K=7 true Tinggi true Sedan g true Renda h class precisio n pred. Tinggi 58 10 2 82.86% pred. Sedang 7 8 1 50.00% pred. Renda h 1 0 15 93.75% class recall 87.88 % 44.44 % 83.33%
Tabel 13. Hasil Confusion Matrix K=9 true Tinggi true Sedang true Rendah class precision pred. Tinggi 57 10 2 82.61% pred. Sedang 8 8 0 50.00% pred. Rendah 1 0 16 94.12% class recall 86.36% 44.44% 88.89% Tabel 14. Hasil Confusion Matrix K=11 true Tinggi true Sedan g true Renda h class precisio n pred. Tinggi 58 11 2 81.69% pred. Sedang 6 7 0 53.85% pred. Renda h 2 0 16 88.89% class recall 87.88 % 38.89 % 88.89%
Berdasarkan  tabel  confusion  matrix yang  di  dapat.  Dapat  dilihat  nilai  class recall  dan  class  precision.  Berikut  pada Tabel 15 merupakan nilai accuracy dari pengujian data.
Tabel 15. Hasil Pengujian Data KNN Nilai K K=3 K=5 K=7 K=9 K=11 Accur acy 79.27 % 81.27 % 79.56 % 79.45 % 79.36 %
Berdasarkan  hasil accuracy diatas dapat  dilihat  nilai accuracy K=5 merupakan accuracy tertinggi  dengan menggunakan  Algoritma  KNN  dan 10- Fold  Cross  Validation mendapatkan nilai accuracy sebesar 81.27%.

## 6. Deployment
Deployment merupakan tahap terakhir
dimana hasil penelitian
dipresentasikan  dalam  bentuk  yang mudah dipahami mengenai pengetahuan yang  diperoleh  dalam  proses Data Mining .  Berdasarkan  penelitian  yang dilakukan,  telah  telah  menghasilkan suatu  informasi  dan  pengetahuan  baru
dalam  proses Data  Mining untuk klasifikasi  kasus  Demam  Berdarah  di Kabupaten  Karawang.  Algoritma K- Nearest  Neighbor digunakan  untuk mencari nilai akurasi yang menghasilkan prediksi  kasus  Demam  Berdarah  pada setiap kecamatan di Kabupaten
Karawang.  Berikut  pada  Gambar  6 merupakan  diagram  prediksi  yang  telah dihasilkan.
Gambar 6. Diagram Hasil Prediksi
Berdasarkan  hasil  prediksi  tersebut, terdapat  18  Kecamatan  dengan  kasus demam  berdarah  yang  terjadi  relatif tinggi,  7    Kecamatan  dengan  kasus demam  berdarah  yang  terjadi  relatif sedang, dan 5 Kecamatan dengan kasus demam  berdarah  yang  terjadi  relatif rendah. Hal tersebut menandakan tingginya  kasus  Demam  Berdarah  di Kabupaten  Karawang  khususnya  di  18 Kecamatan tertinggi. Berikut pada Tabel 4.23 merupakan hasil prediksi berdasarkan tiap Kecamatan.
Kemudian  untuk  lebih  jelasnya dilakukan pemetaan dengan tools QGIS dari  hasil  prediksi  yang  sudah  didapat. Berikut pada Gambar 7 merupakan hasil pemataan  dengan  menggunakan  tools
QGIS.
5 7 18 0 10 20 Rendah Sedang Tinggi Juml ah K ec ama ta n Hasil Prediksi kasus DBD Rendah Sedang Tinggi

## Gambar 7. Hasil Pemetaan dengan GIS

## SIMPULAN
Pengujian  ini  melakukan  klasifikasi mengenai jumlah kasus demam berdarah di  Kabupaten  Karawang  berdasarkan data  pada  tahun  2016  –  2020  dengan menggunakan  Algoritma  K-Neareast
Neighbor  dan  metode 10-Fold  Cross Validation yang menghasilkan performance terbaik menggunakan nilai
K=5  dan  menghasilkan  nilai accuracy sebesar  81.27%.  Secara  keseluruhan,
penerapan Algoritma K-Nearest
Neighbor dapat  memberikan accuracy
dan  prediksi  yang  cukup  baik.  Adapun wilayah yang diprediksi terjadi penyebaran kasus demam berdarah yaitu 18 Kecamatan yang berpotensi tinggi, 7 Kecamatan  berpotensi  sedang,  dan  5 Kecamatan berpotensi rendah. Hasil dari prediksi juga dapat dilihat dari pemetaan yang sudah dibuat.

## DAFTAR PUSTAKA
Admojo, F. T. (2020). Klasifikasi Aroma Alkohol  Menggunakan  Metode Knn. Indonesian  Journal  of  Data and Science, 1 (2), 34–38.
Dr.J.Arunadevi, S.Ramya, & Raja, M. R.
(2018).  A  study  of  classification algorithms using Rapidminer .
International Journal of Pure and Applied  Mathematics,  Volume 119 (12), 15977–15988. Hertina,  H.,  Nurwahid,  M.,  Haswir,  H., Sayuti,  H.,  Darwis,  A.,  Rahman, M.,  ...  &  Hamzah,  M.  L.  (2021). Data mining applied about polygamy using sentiment analysis on Twitters in Indonesian perception. Bulletin  of  Electrical Engineering and Informatics, 10 (4), 2231-2236. Kusuma,  A.  P.,  &  Sukendra,  D.  M. (2016).  Analisis  Spasial  Kejadian Demam Berdarah Dengue Berdasarkan Kepadatan Penduduk. Unnes  Journal  of Public Health, 5 (1), 48. https://doi.org/10.15294/ujph.v5i1
.9703
Nur  Itsna,  I.  (2020).  Peningkatan Pengetahuan  Masyarakat  Dalam Menanggulangi  Penyakit  Demam
Berdarah Dengue (DBD)  di  Desa Karangmalang Kedungbanteng. JPKMI (Jurnal Pengabdian Kepada  Masyarakat  Indonesia), 1 (1), 35–41. https://doi.org/10.36596/jpkmi.v1i 1.35
Ong, J., Liu, X., Rajarethinam, J., Kok, S.  Y.,  Liang,  S.,  Tang,  C.  S.,  … Yap, G. (2018). Mapping Dengue risk  in  Singapore  using  Random
Forest. PLoS  Neglected  Tropical Diseases, 12 (6),1–12. https://doi.org/10.1371/journal.pnt
d.0006587
Rahim, N. F., Taib, S. M., & Abidin, A.
I.  Z.  (2017). Dengue fatality prediction  using Data  Mining . Journal  of  Fundamental  and Applied Sciences, 9 (6S), 671-683. Shamrat,  M.  F.  M.  J.,  Chakraborty,  S., Imran, M. M., Muna, J. N., Billah, M. M., Das, P., & Rahman, O. M.
(2021).  Sentiment  analysis  on twitter  tweets  about  COVID-19
vaccines using NLP and supervised  KNN  classification algorithm. Indonesian  Journal  of Electrical Engineering
and
Computer Science, 23( 1), 463-470.
Sanjudevi,  R.,  &  Savitha,  D.  (2019). Dengue Fever  Prediction  using Datamining Classification Technique. International  Journal of Recent Technology and
Engineering,  8 (4),  8685–8688. https://doi.org/10.35940/ijrte.d881 0.118419. Sintia, S., Defit, S., & Nurcahyo, G. W.
(2021). Product Codefication Accuracy  With  Cosine  Similarity And  Weighted  Term  Frequency And Inverse Document Frequency
(TF-IDF)  . Journal  of  Applied Engineering  and  Technological
Science  (JAETS),  2 (2),  62–69. https://doi.org/10.37385/jaets.v2i2 .210 Sundari,  B.,  &  Krishnamoorthy,  M.
(2019). Factors to Predict Dengue Fever using Data Mining Techniques: A Review. International Journal of Scientific Research and Engineering Development, 2 (4), 154–160. Retrieved from www.ijsred.com Shokrzade,  A.,  Ramezani,  M.,  Tab,  F. A.,  &  Mohammad,  M.  A.  (2021). A novel extreme learning machine based  kNN  classification  method for  dealing  with  big  data. Expert Systems with Applications , 115293.