## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Algoritma K-Medoids Dalam Pengelompokan Imunisasi Lanjutan Pada Anak Usia 2 Tahun
Hendra Kusumah 1* , Muhammad Ridwan Lubis 2 , Heru Satria Tambunan 3
1,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 hendrakusuma353@gmail.com, 2 ridwanlubis@amiktunasbangsa.ac.id, 3 heru@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak− Imunisasi adalah proses untuk membuat seseorang imun atau kebal terhadap suatu penyakit. Proses ini dilakukan dengan pemberian  vaksin  yang  merangsang  sistem  kekebalan  tubuh  agar  kebal  terhadap  penyakit  tersebut.  Imunisasi  pada  anak  perlu dilakukan  karena  sistem  kekebalan  tubuh  yang  belum  baik  menyebabkan  berbagai  virus  dan  bakteri  dapat  mengganggu  kesehatan anak.  Imunisasi  lanjutan  merupakan  terusan  dari  imunisasi  dasar,  pada  imunisasi  tahap  ini  berfungsi  sebagai  penguat  daya  taha n tubuh pada anak usia 2 tahun. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah model pengelompokan dengan menggunakan algoritma K-Medoids .  Algoritma K-Medoids atau  dikenal  pula  dengan  PAM  ( Partitioning  Around  Medoids )  menggunakan    metode  partisi clustering untuk  mengelompokkan  sekumpulan  n  objek  menjadi  sejumlah  k cluster .  Data  pada  penelitian  ini  bersumber  dari Departemen Kesehatan Tahun 2017 sampai 2019. Pengelompokan dilakukan berdasarkan jumlah penerima vaksin DPT-HB-HiB dan Campak/MR dari 34 Provinsi yang ada di Indonesia. Dari hasil penelitian didapatkan 3 cluster dengan anggota yaitu: cluster 1 di isi 1 Provinsi, cluster 2 di isi 18 Provinsi, cluster 3 di isi 15 Provinsi. Diharapkan penelitian ini dapat menjadi rujukan kepada Pemerintah dalam  meningkatkan  pelayanan  pada  program  imunisasi  khususnya  pada  imunisasi  lanjutan  sehingga  menjamin  tingkat  kesehatan anak di Indonesia.

## Kata Kunci: Imunisasi Lanjutan Pada Anak Usia 2 Tahun, Algoritma K-Medoids
Abstract−Immunization is a process to make someone immune or immune to a disease. This process is carried out by administering a vaccine that stimulates the immune system to be immune to the disease. Immunization in children needs to be done because th e immune  system  that  has  not  been  good  causes  various  viruses  and  bacteria  that  can  interfere  with  children's  health.  Advanced immunization  is  a  continuation  of  basic  immunization,  at  this  stage  of  immunization  serves  as  a  reinforcement  of  endurance  in children aged 2 years. This study aims to create a grouping model using the K-Medoids algorithm. K-Medoids algorithm or also known as PAM (Partitioning Around Medoids) uses the clustering partition method to group a group of n objects into a number o f k clusters. The data in this study were sourced from the Ministry of Health from 2017 to 2019. The grouping was based on the number of recipients of the DPT-HB-HiB and Measles / MR vaccine from 34 Provinces in Indonesia. From the research results obtained 3 clusters with members, namely: cluster 1 contains 1 province, cluster 2 contains 18 provinces, cluster 3 contains 15 provinces. It is hoped that this research  can  be a  reference to the  Government  in  improving  services  in  the  immunization  program,  especially i n advanced immunizations so as to ensure the health level of children in Indonesia.
Keywords: Advanced Immunization in Children aged 2 years, K-Medoids Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Imunisasi adalah proses untuk membuat seseorang imun atau kebal terhadap suatu penyakit. Proses ini dilakukan dengan  pemberian  vaksin  yang  merangsang  sistem  kekebalan  tubuh  agar  kebal  terhadap  penyakit  tersebut.  Imunisasi diberikan  kepada  anak  dari  mulai  dilahirkan,  pada  usia  2  tahun  anak    membutuhkan  imunisasi  lanjutan  dengan memberikan  vaksin  DPT-HB-HiB  dan  Campak/MR  untuk  meningkatkan  kekebalan  tubuh  pada  anak.  Menurut peraturan Menteri  Kesehatan Republik Indonesia  nomor 12 tahun 2017 tentang penyelenggaraan  imunisasi,  imunisasi lanjutan adalah ulangan dari  imunisasi dasar untuk  meningkatkan kekebalan dan  masa perlindungan anak  yang sudah mendapat  imunisasi  dasar.  Imunisasi  yang  diberikan  kepada  anak  diusia  dua  tahun  terdiri  dari  imunisasi  terhadap penyakit  difteri,  pertusis,  tetanus,  hepatitis  b,  pneumonia  dan  miningitis  yang  disebabkan  oleh Hemophilus  Influenza tipe b (Hib) dan campak.
Menurut Undang-Undang Nomor 36 Tahun 2009 tentang kesehatan, imunisasi adalah bentuk kegiatan prioritas Kementerian Kesehatan RI untuk mencegah terjadinya penyakit menular. Imunisasi merupakan salah satu bentuk nyata komitmen pemerintah untuk mencapai Sustainble Development Goals (SDGs) untuk menurunkan angka kematian pada anak.  Dengan  meningkatnya  cakupan  imunisasi  lanjutan  pada  anak  usia  2 tahun  akan  menurunkan tingkat     kematian pada anak, sehingga perlu dilakukan pendataan untuk mengetahui nilai cakupan imunisasi lanjutan disetiap Provinsi di Indonesia.
Beberapa  penelitian  pernah  membahas  masalah  pengolahan  data  pada  bidang  kesehatan  dan  diselesaikan menggunakan  konsep  komputerisasi.  Konsep  yang  dimaksud  ialah  pengelompokan,  metode  yang  digunakan  adalah algoritma K-Medoids Clustering seperti pada penelitian yang dilakukan oleh beberapa peneliti, yaitu pada penelitian [1] yang berjudul “Analisis K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokkan Data Imunisasi Campak Balita di Indonesia”. Dari  data  pengelompokan  tersebut  diperoleh   3  cluster  yakni  cluster  rendah  (2 provinsi),  cluster  sedang  (30 provinsi)    dan    cluster    tinggi    (2    provinsi)    dari    persentase  imunisasi  campak  balita  pada  setiap  provinsi.  Pada penelitian  [2]  yang  berjudul  “Penerapan  Algoritma  K-Medoids  untuk  Pengelompokan  Penyakit  di  Pekanbaru  Riau”. Berdasarkan    penelitian    didapatkan  hasil  4  cluster,  Pada  cluster  1  didapatkan  420  record  dengan  penyakit  dominan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
adalah Maag sebesar  44,39%, cluster 2 didapatkan 349 record dengan penyakit dominan adalah Diare dan Sakit Perut sebesar 16,98%, pada cluster 3 didapatkan 794 record dengan penyakit dominan adalah Batuk dan Pilek sebesar 65,21% dan  pada  cluster  4  didapatkan  1248  record  dengan  penyakit  dominan  adalah  Batuk  dan  Pilek  sebesar  54,10%.  Pada penelitian  [3]  “Pengelompokan  Kasus  Penyakit  Aids  Berdasarkan  Provinsi  Dengan  Data  Mining  K-Medoids Clustering”. Penelitan menggunakan 2 cluster dan diperoleh penilaian cluster C1 sebanyak 5 provinsi yaitu Papua, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Timur dan Bali, 28 provinsi untuk cluster C2.
Berdasarkan  permasalahan  yang  telah  diuraikan  di  atas,  untuk  mencari  Provinsi  mana  yang  cakupan  imunisasi lanjutannya  masih  rendah  melalui  data  yang  di  dapatkan  dari  laman  resmi  Kementerian  Kesehatan  berupa  jumlah imunisasi  lanjutan  pada  anak  usia  2  tahun  dapat  dilakukan  pengelompokan  menggunakan  teknik data  mining yaitu Algoritma K-Medoids  Clustering .  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  Algoritma K-Medoids dinilai  cocok  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  pengelompokan.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  untuk pemerintah  Indonesia  dalam  hal  peningkatan  pelayanan  imunisasi  kepada  masyarakat,  serta  dukungan  sosialisasi imunisasi lanjutan kepada masyarakat. Dengan meningkatnya pelayanan dan jumlah anak yang diimunisasi maka tujuan Pemerintah untuk menurunkan angka kematian pada anak di Indonesia dapat terwujud.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Menurut  Gartner  Group  dalam  [4] data  mining adalah  proses  menemukan  hubungan  baru  yang  mempunyai arti, pola dan kebiasaan dengan memilah-milah sebagian besar data yang disimpan dalam media penyimpanan dengan menggunakan  teknologi  pengenalan  pola  seperti  teknik  statistik  dan  matematika. Data  mining merupakan  gabungan dari beberapa disiplin ilmu yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik, database dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar’.
Menurut  Larose  dalam  [5] Data  mining semakin  menyebar  dan  berkembang  dengan  pesat  belakangan  ini karena  kemampuannya  dalam  menambang  pola  bermanfaat  dan  trend  dari  basis  data  yang  sudah  ada.  Perusahaan- perusahaan telah menghabiskan dana milyaran untuk mengumpulkan data dalam jumlah megabytes atau terabytes tapi tidak  mendapatkan  keuntungan  yang  bernilai  di  dalamnya,  padahal  di  dalamnya  terbapat  informasi  yang  berharga namun tersembunyi pada repositori data

## 2.2 Clustering
Pengklasteran merupakan satu dari sekian banyak fungsi proses data mining untuk menemukan kelompok atau identifikasi kelompok obyek yang hampir sama. Analisis kluster (clustering) merupakan usaha untuk mengidentifikasi kelompok obyek yang mirip-mirip dan membantu menemukan pola penyebaran dan pola hubungan dalam sekumpulan data yang besar. Hal penting dalam proses pengklasteran adalah menyatakan sekumpulan pola ke kelompok yang sesuai yang berguna untuk menemukan kesamaan dan perbedaan sehingga dapat menghasilkan kesimpulan yang berharga [6].

## 2.3 Algoritma K-Medoids
Algoritma K-Medoids atau  dikenal  pula  dengan  PAM  ( Partitioning  Around  Medoids )  menggunakan  metode partisi clustering untuk mengelompokkan sekumpulan n objek menjadi sejumlah k cluster . Algoritma ini menggunakan objek pada kumpulan objek untuk mewakili sebuah cluster . Objek yang terpilih untuk mewakili sebuah cluster disebut medoid . Cluster dibangun dengan menghitung kedekatan yang dimiliki antara medoid dengan objek non-medoids [6]. Langkah-langkah K-Medoids adalah [7] : 1. Pilih poin k sebagai inisial centroid / nilai tengah ( medoids ) sebanyak k cluster .
2. Cari semua poin  yang paling dekat  dengan medoids , dengan cara menghitung  jarak vektor antar dokumen dengan menggunakan Euclidean Distance . Rumusnya adalah sebagai berikut : 𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ ( 𝑛 𝑖=1 𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑗 ) 2 ; 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑛
(1) Dimana: d(x,y)   = jarak antara data ke-i dan data ke-j xi1 = nilai atribut ke satu dari data ke-i yj1
= nilai atribut ke satu dari data ke-j n = jumlah atribut yang digunakan
3. Secara acak, pilih poin yang bukan medoids .
4. Hitung total jarak antar medoids .
5. Jika TD baru < TD awal, tukar posisi medoids dengan medoids baru, jadilah medoids yang baru. Ulangi langkah 2-5 sampai medoids tidak berubah.

## 2.4 RapidMiner
RapidMiner merupakan  sebuah  perangkat  lunak  untuk  melakukan  analisis  terhadap data  mining ,  text  mining dan  analisis  prediksi. RapidMiner menggunakan  berbagai  teknik  deskriptif  dan  prediksi  dalam  memberikan  wawasan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
kepada  pengguna  sehingga  dapat  membuat  keputusan  yang  paling  banyak. RapidMiner memiliki  kurang  lebih  500 operator data mining termasuk operator untuk input , output , data preprocessing dan visualisasi [8].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengolahan data menggunakan Algoritma K-Medoids untuk memperoleh cluster imunisasi lanjutan pada anak usia 2 tahun sesuai dengan data skunder yang telah diperoleh pada tabel   1. akan dilakukan proses perhitungan secara manual.
Tabel 1. Data Persentase Imunisasi Lanjutan Di Indonesia No Provinsi DPT-HB- HiB 2017 Campak / MR 2017 DPT-HB-HiB 2018 Campak / MR 2018 DPT-HB-HiB 2019 Campak / MR 2019 1 Aceh 26,7 20,4 20,3 13,3 26,3 25 2 Sumatera Utara 56 54,5 54,7 55,4 70,3 64,9 3 Sumatera Barat 49,3 44,3 41,3 36,1 44,6 40,3 4 Riau 38,7 34,8 40,2 34,2 46,1 42,4 5 Jambi 77,7 72,1 78,8 84,4 82,3 78,5 6 Sumatera Selatan 56,6 54,2 85,0 94,1 93,2 94,5 7 Bengkulu 79,1 72,8 66,5 85,2 80,7 72,3 8 Lampung 66,7 62,4 69,2 74 87 80,3 9 Kepulauan Bangka Belitung 59,1 52 55,5 63,6 62,5 51,4 10 Kepulauan Riau 65,6 60,1 69,5 73,2 68,3 66,6 11 DKI Jakarta 86,8 75,5 133,9 112,9 97 96,4 12 Jawa Barat 53,4 74,1 66 59,5 77,4 74,7 13 Jawa Tengah 74,7 63,8 84 81,8 87,9 86,2 14 DI Yogyakarta 82 72,3 59 61,8 100,9 97,8 15 Jawa Timur 68,9 80,7 92,1 58,7 84,6 86 16 Banten 53,8 69,4 66,8 60,1 81,7 77,5 17 Bali 84,1 81,8 81,3 85,1 82,2 84,2 18 Nusa Tenggara Barat 76,4 75,3 64,9 67 78,1 73,7 19 Nusa Tenggara Timur 33,6 31 25 34 43,2 40,6 21 Kalimantan Tengah 50,7 42,5 42,4 57,9 55,6 51,2 22 Kalimantan Selatan 49 44,6 33,5 40,3 60,7 50 23 Kalimantan Timur 60,4 47,2 54,1 49 68,6 58,4 24 Kalimantan Utara 53,5 43,2 54,9 52,2 54,7 46,8 25 Sulawesi Utara 52,4 41,9 45,9 54,5 67,1 57,7 26 Sulawesi Tengah 50,5 50,9 57,4 53,1 71 77,1 27 Sulawesi Selatan 79,3 74,7 65,1 79,9 84,4 81,4 28 Sulawesi Tenggara 51,7 45,6 47,8 54,8 62 53,4 29 Gorontalo 50,6 43,7 37,4 34,9 55,2 49,5 30 Sulawesi Barat 57,7 49,4 41,5 46,8 56,7 47,7 31 Maluku 42,7 38,8 45,9 46,5 55,3 51,7 32 Maluku Utara 46,4 39,1 47,1 38,8 56,3 45,9 33 Papua Barat 30,9 28,6 42,9 266 50,7 27,3 34 Papua 25,6 24,7 23,7 29,9 41,7 37,7

## 3.1 Proses Perhitungan Algoritma K-Medoids
Perhitungan Algoritma K-Medoids untuk memperoleh cluster dapat di uraikan sebagai berikut :
a) Menentukan  jumlah cluster yang  akan  digunakan  pada  penelitian.  Pada  penelitian  ini  penulis  memilih menggunakan 3 cluster untuk mewakili cluster tinggi, cluster sedang dan cluster rendah.
b) Menentukan  pusat cluster sebanyak  3 cluster dari  dataset  yang  akan  digunakan  sebagai medoids awal.  Data yang akan digunakan sebagai pusat cluster ( centroid ) dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Medoids Awal Cluster Provinsi DPT- HB-HiB 2017 Campak / MR 2017 DPT- HB-HiB 2018 Campak / MR 2018 DPT- HB-HiB 2019 Campak / MR 2019 1 Papua Barat 30,9 28,6 42,9 266 50,7 27,3 2 Jawa Tengah 74,7 63,8 84 81,8 87,9 86,2 3 Papua 25,6 24,7 23,7 29,9 41,7 37,7
c) Menghitung  nilai  jarak  ( cost )  dengan  persamaan Euclidean  Distance .  Untuk  menghitung  jarak  antara  titik centroid dengan titik tiap objek data terdekat dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan (2).
𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ ( 𝑛 𝑖=1 𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑗 ) 2 ; 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑛 (2)

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Maka perhitungan jarak centroid dengan objek data dapat di lihat sebagai berikut ini :

## Iterasi 1
Perhitungan jarak centroid pertama dengan beberapa data
D(1,1)
= √ (26,7 − 30,9) 2 + (20,4 − 28,6) 2 + (20,3 − 42,9) 2 + (13,3 − 266) 2 +
(26,3 − 50,7) 2 + (25 − 27,3) 2
= 255,06
D(2,1) = √ (56 − 30,9) 2 + (54,5 − 28,6) 2 + (54,7 − 42,9) 2 + (55,4 − 266) 2 +
(70,3 − 50,7) 2 + (64,9 − 27,3) 2
= 218,15
D(3,1) = √ (49,3 − 30,9) 2 + (44,3 − 28,6) 2 + (41,3 − 42,9) 2 + (36,1 − 266) 2 +
(44,6 − 50,7) 2 + (40,3 − 27,3) 2
= 231,62 Perhitungan jarak centroid kedua dengan seluruh data
D(1,2) = √ (26,7 − 74,7) 2 + (20,4 − 63,8) 2 + (20,3 − 84) 2 + (13,3 − 81,8) 2 +
(26,3 − 87,9) 2 + (25 − 86,2) 2
= 143,10
D(2,2) = √ (56 − 74,7) 2 + (54,5 − 63,8) 2 + (54,7 − 84) 2 + (55,4 − 81,8) 2 +
(70,3 − 87,9) 2 + (64,9 − 86,2) 2
= 52,49
D(3,2) = √ (49,3 − 74,7) 2 + (44,3 − 63,8) 2 + (41,3 − 84) 2 + (36,1 − 81,8) 2 +
(44,6 − 87,9) 2 + (40,3 − 86,2) 2

## Perhitungan jarak centroid ketiga dengan seluruh data
D(1,3)
= √ (26,7 − 25,6) 2 + (20,4 − 24,7) 2 + (20,3 − 23,7) 2 + (13,3 − 29,9) 2 +
(26,3 − 41,7) 2 + (25 − 37,7) 2
= 26,56
D(2,3) = √ (56 − 25,6) 2 + (54,5 − 24,7) 2 + (54,7 − 23,7) 2 + (55,4 − 29,9) 2 +
(70,3 − 41,7) 2 + (64,9 − 37,7) 2
= 70,58
D(3,3) = √ (49,3 − 25,6) 2 + (44,3 − 24,7) 2 + (41,3 − 23,7) 2 + (36,1 − 29,9) 2 +
(44,6 − 41,7) 2 + (40,3 − 37,7) 2
= 36,18
T abel 3. Hasil Perhitungan Iterasi 1 No Provinsi Hasil Perhitungan C1 Hasil Perhitungan C2 Hasil Perhitungan C3 1 Aceh 255,06 143,10 26,56 2 Sumatera Utara 218,15 52,49 70,58 3 Sumatera Barat 231,62 94,44 36,18 4 Riau 232,57 99,93 24,61 5 Jambi 204,87 14,22 119,50 6 Sumatera Selatan 197,38 25,87 124,86 7 Bengkulu 201,12 25,75 113,07 8 Lampung 210,02 19,53 104,84 9 Kepulauan Bangka Belitung 207,82 58,16 68,08 10 Kepulauan Riau 204,77 33,90 91,48 11 DKI Jakarta 209,67 62,67 178,50 12 Jawa Barat 220,71 40,29 92,32 13 Jawa Tengah 208,88 0,00 121,47 14 DI Yogyakarta 232,31 38,13 121,77 15 Jawa Timur 232,70 30,49 121,21 16 Banten 220,54 36,73 93,53 17 Bali 209,98 21,61 129,81 18 Nusa Tenggara Barat 217,35 31,17 104,10 19 Nusa Tenggara Timur 233,22 112,29 11,53 20 Kalimantan Barat 216,64 67,31 55,38 21 Kalimantan Tengah 210,92 74,83 49,56 22 Kalimantan Selatan 228,53 85,74 40,74 23 Kalimantan Timur 222,98 59,96 64,49 24 Kalimantan Utara 216,74 72,47 53,32 25 Sulawesi Utara 215,81 66,47 56,19 26 Sulawesi Tengah 222,06 51,49 73,42

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
No Provinsi Hasil Perhitungan C1 Hasil Perhitungan C2 Hasil Perhitungan C3 27 Sulawesi Selatan 208,94 23,15 115,46 28 Sulawesi Tenggara 214,85 68,16 54,57 29 Gorontalo 233,60 88,16 38,99 30 Sulawesi Barat 222,83 77,35 50,67 31 Maluku 221,47 81,24 40,50 32 Maluku Utara 228,83 85,11 39,33 33 Papua Barat 0,00 208,88 237,37 34 Papua 237,37 121,47 0,00 d) Menentukan cluster awal  sebuah  objek  data  berdasarkan  nilai  terendah  dari  hasil  perhitungan  jarak centroid dengan objek data pada iterasi 1.
Tabel 4. Cluster Awal Iterasi 1 No Provinsi Jarak Ke Medoids Terdekat Cluster Yang Diikuti C1 C2 C3 1 Aceh 255,06 143,10 26,56 26,56 3 2 Sumatera Utara 218,15 52,49 70,58 52,49 2 3 Sumatera Barat 231,62 94,44 36,18 36,18 3 4 Riau 232,57 99,93 24,61 24,61 3 5 Jambi 204,87 14,22 119,50 14,22 2 6 Sumatera Selatan 197,38 25,87 124,86 25,87 2 7 Bengkulu 201,12 25,75 113,07 25,75 2 8 Lampung 210,02 19,53 104,84 19,53 2 9 Kepulauan Bangka Belitung 207,82 58,16 68,08 58,16 2 10 Kepulauan Riau 204,77 33,90 91,48 33,90 2 11 DKI Jakarta 209,67 62,67 178,50 62,67 2 12 Jawa Barat 220,71 40,29 92,32 40,29 2 13 Jawa Tengah 208,88 0,00 121,47 0,00 2 14 DI Yogyakarta 232,31 38,13 121,77 38,13 2 15 Jawa Timur 232,70 30,49 121,21 30,49 2 16 Banten 220,54 36,73 93,53 36,73 2 17 Bali 209,98 21,61 129,81 21,61 2 18 Nusa Tenggara Barat 217,35 31,17 104,10 31,17 2 19 Nusa Tenggara Timur 233,22 112,29 11,53 11,53 3 20 Kalimantan Barat 216,64 67,31 55,38 55,38 3 21 Kalimantan Tengah 210,92 74,83 49,56 49,56 3 22 Kalimantan Selatan 228,53 85,74 40,74 40,74 3 23 Kalimantan Timur 222,98 59,96 64,49 59,96 2 24 Kalimantan Utara 216,74 72,47 53,32 53,32 3 25 Sulawesi Utara 215,81 66,47 56,19 56,19 3 26 Sulawesi Tengah 222,06 51,49 73,42 51,49 2 27 Sulawesi Selatan 208,94 23,15 115,46 23,15 2 28 Sulawesi Tenggara 214,85 68,16 54,57 54,57 3 29 Gorontalo 233,60 88,16 38,99 38,99 3 30 Sulawesi Barat 222,83 77,35 50,67 50,67 3 31 Maluku 221,47 81,24 40,50 40,50 3 32 Maluku Utara 228,83 85,11 39,33 39,33 3 33 Papua Barat 0,00 208,88 237,37 0,00 1 34 Papua 237,37 121,47 0,00 0,00 3 Total Jarak Ke Medoids (cost) 1203,75
e) Memilih Medoids baru  dari  objek  data  yang  bukan  objek  data  pada medoids awal  ( Non  Medoids ). Medoids yang terpilih dapat di lihat pada tabel 5.
Tabel 5. Medoids Baru Cluster Provinsi DPT- HB-HiB 2017 Campak / MR 2017 DPT- HB-HiB 2018 Campak / MR 2018 DPT- HB-HiB 2019 Campak / MR 2019 1 DKI Jakarta 86,8 75,5 133,9 112,9 97 96,4 2 Nusa Tenggara Barat 76,4 75,3 64,9 67 78,1 73,7 3 Aceh 26,7 20,4 20,3 13,3 26,3 25,0
f) Menghitung  jarak  objek  data  dengan medoids baru  dengan  rumus  pada  persamaan  (2)  dan  menetukan  jarak terdekat setiap objek. Hasil dari perhitungan jarak data dengan medoids baru dapat di lihat pada tabel 4.6.
Tabel  6. Hasil Perhitungan Iterasi 2
No Provinsi Jarak Ke Medoids Terdekat Cluster Yang Diikuti C1 C2 C3 1 Aceh 198,92 124,14 0,00 0,00 3 2 Sumatera Utara 112,58 35,01 92,22 35,01 2

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
No Provinsi Jarak Ke Medoids Terdekat Cluster Yang Diikuti C1 C2 C3 3 Sumatera Barat 150,82 73,79 51,11 51,11 3 4 Riau 156,37 82,17 43,35 43,35 3 5 Jambi 66,93 23,42 140,53 23,42 2 6 Sumatera Selatan 64,25 51,35 148,52 51,35 2 7 Bengkulu 78,89 18,87 134,14 18,87 2 8 Lampung 81,45 21,23 127,21 21,23 2 9 Kepulauan Bangka Belitung 114,51 41,02 88,46 41,02 2 10 Kepulauan Riau 90,12 23,53 112,22 23,53 2 11 DKI Jakarta 0,00 88,59 198,92 0,00 1 12 Jawa Barat 97,13 24,28 113,58 24,28 2 13 Jawa Tengah 62,67 31,17 143,10 31,17 2 14 DI Yogyakarta 90,95 34,68 143,06 34,68 2 15 Jawa Timur 72,76 32,98 140,55 32,98 2 16 Banten 94,91 24,98 115,38 24,98 2 17 Bali 62,88 28,73 150,23 28,73 2 18 Nusa Tenggara Barat 88,59 0,00 124,14 0,00 2 19 Nusa Tenggara Timur 170,01 93,75 33,76 33,76 3 20 Kalimantan Barat 125,47 49,75 76,58 49,75 2 21 Kalimantan Tengah 132,46 57,77 71,32 57,77 2 22 Kalimantan Selatan 145,62 65,24 61,60 61,60 3 23 Kalimantan Timur 119,16 42,55 84,71 42,55 2 24 Kalimantan Utara 127,78 56,08 72,32 56,08 2 25 Sulawesi Utara 125,93 50,85 78,80 50,85 2 26 Sulawesi Tengah 111,35 39,72 95,76 39,72 2 27 Sulawesi Selatan 79,14 16,56 136,80 16,56 2 28 Sulawesi Tenggara 126,45 51,04 76,29 51,04 2 29 Gorontalo 147,19 67,53 57,52 57,52 3 30 Sulawesi Barat 135,76 55,77 69,38 55,77 2 31 Maluku 138,50 65,22 62,50 62,50 3 32 Maluku Utara 142,09 67,61 58,68 58,68 3 33 Papua Barat 209,67 217,35 255,06 209,7 1 34 Papua 178,50 104,10 26,56 26,56 3 Total Jarak Ke Medoids (cost) 1416,07
g) Menghitung nilai total simpangan (S) setelah mendapatkan jarak ke medoids pada iterasi ke-1 dan iterasi ke-2 dengan  cara  menghitung  total cost baru  –  total cost lama.  Jika  S  <  0  maka  tukar  posisi medoids dengan medoids baru. Jika S > 0 maka proses dihentikan.
S  = Total Cost baru – Total Cost awal (3) = 1416,07– 1203,75
= 212,31
h) Ulangi tahap kedua samapai keenam sampai Medoids tidak berubah. Karena di tahap ketujuh nilai S = 212,31 maka proses ini tidak di lanjutkan.
Dari  proses  perhitungan  manual  didapatkan  hasil  yaitu, cluster 1  diisi  dengan  (1  Provinsi), cluster 2  diisi dengan (18 Provinsi), cluster 3 diisi dengan (15 Provinsi). Pada tabel 7. dapat dilihat pembagian cluster tiap Provinsi.
Tabel 7. Hasil Cluster Perhitungan Manual No Provinsi Cluster 1 Aceh 3 2 Sumatera Utara 2 3 Sumatera Barat 3 4 Riau 3 5 Jambi 2 6 Sumatera Selatan 2 7 Bengkulu 2 8 Lampung 2 9 Kepulauan Bangka Belitung 2 10 Kepulauan Riau 2 11 DKI Jakarta 2 12 Jawa Barat 2 13 Jawa Tengah 2 14 DI Yogyakarta 2 15 Jawa Timur 2 16 Banten 2 17 Bali
2 18 Nusa Tenggara Barat 2 19 Nusa Tenggara Timur 3 20 Kalimantan Barat 3 21 Kalimantan Tengah 3 22 Kalimantan Selatan 3 23 Kalimantan Timur

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
No Provinsi Cluster 24 Kalimantan Utara 3 25 Sulawesi Utara 3 26 Sulawesi Tengah 2 27 Sulawesi Selatan 2 28 Sulawesi Tenggara 3 29 Gorontalo 3 30 Sulawesi Barat 3 31 Maluku 3 32 Maluku Utara 3 33 Papua Barat 1 34 Papua 3

## 3.2 Pengujian Data
Untuk melakukan pengujian terhadap pengelompokan dapat dilakukan dengan Aplikasi RapidMiner 5.3. Hasil akhir yang akan di tampilkan berupa pengelompokan dimana akan tampak cluster dengan masing-masing anggota. Dari proses  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  maka  hasil  akhir  akan  ditampilkan  pada  aplikasi RapidMiner .  Ada  pun beberapa yang di tampilkan oleh RapidMiner sebagai berikut :
Gambar 1. Hasil Pengolahan RapidMiner
Pada Gambar diatas ditampilkan data setelah di proses oleh RapidMiner yang mana ada penambahan 1 kolom setelah  kolom  Provinsi.  Kolom cluster ini  merupakan  hasil  dari  proses  pengelompokan.  Index cluster pada  aplikasi tidak dimulai dari angka 1 melainkan angka 0. Sehingga jika kita lihat provinsi Aceh dan Sumatera Barat bukan berada di cluster 2 melainkan di cluster 3 begitu juga yang lainnya.

## Gambar 2. Jumlah Anggota Cluster
Pada Gambar    diatas  menampilkan  jumlah anggota tiap cluster . Cluster 1 diisi oleh 1 anggota, cluster 2 diisi oleh 18 anggota dan cluster 3 diisi oleh 15 anggota.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Pada Gambar diatas dapat dilihat titik sebaran dari cluster yang telah didapatkan, cluster 2 memiliki titik sebar yang  lebih  banyak  karena  memiliki  anggota  yang  lebih  banyak  yaitu  18  anggota.  Dari  proses  pengolahan  data  pada perhitungan manual dan aplikasi RapidMiner telah terpilih 3 cluster dengan masing-masing anggota. Cluster – cluster tersebut  mewakili  3  criteria  yang  di  tentukan  sebelumnya  yaitu  tinggi  sedang  dan  rendah.  Pada  Tabel  8.  dapat  dilihat hasil cluster dari perhitungan manual dan aplikasi RapidMiner .

## Tabel 8. Perbandingan Hasil Cluster
No Provinsi Perhitungan Manual Aplikasi Rapid Miner 1 Aceh 3 3 2 Sumatera Utara 2 2 3 Sumatera Barat 3 3 4 Riau 3 3 5 Jambi 2 2 6 Sumatera Selatan 2 2 7 Bengkulu 2 2 8 Lampung 2 2 9 Kepulauan Bangka Belitung 2 2 10 Kepulauan Riau 2 2 11 DKI Jakarta 2 2 12 Jawa Barat 2 2 13 Jawa Tengah 2 2 14 DI Yogyakarta 2 2 15 Jawa Timur 2 2 16 Banten 2 2 17 Bali 2 2 18 Nusa Tenggara Barat 2 2 19 Nusa Tenggara Timur 3 3 20 Kalimantan Barat 3 3 21 Kalimantan Tengah 3 3 22 Kalimantan Selatan 3 3 23 Kalimantan Timur 2 2 24 Kalimantan Utara 3 3 25 Sulawesi Utara 3 3 26 Sulawesi Tengah 2 2 27 Sulawesi Selatan 2 2 28 Sulawesi Tenggara 3 3 29 Gorontalo 3 3 30 Sulawesi Barat 3 3 31 Maluku 3 3 32 Maluku Utara 3 3 33 Papua Barat 1 1 34 Papua 3 3
Hasil  perhitungan  manual  dan  pengolahan  dengan  Aplikasi RapidMiner memiliki  hasil cluster yang  sama,  walaupun centroid yang  digunakan  sedikit  berbeda. cluster 1  diisi  oleh  Provinsi  Papua  Barat  terpilih  sebagai cluster tinggi. Cluster 2  sebagai cluster sedang  di  isi  oleh  Provinsi  Sumatera  Utara,  Jambi,  Sumatera  Selatan,  Bengkulu,  Lampung, Kepulauan  Bangka  Belitung,  Kepulauan  Riau,  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  DI  Yogyakarta,  Jawa  Timur, Banten,  Bali,  Nusa  Tenggara  Barat,  Kalimantan  Timur,  Sulawesi  Tengah,  dan  Sulawesi  Selatan. Cluster 3  sebagai cluster rendah  diisi  oleh  Provinsi  Aceh,  Sumatera  Barat,  Riau,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan Tengah,  Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat, Maluku, Maluku Utara dan Papua.

## 4. KESIMPULAN
Dari pembahasan sebelumnya dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
a) Penerapan  Data  mining  dengan  menggunakan  Algoritma K-medoids dalam  pengelompokan  imunisasi lanjutan  menghasilkan 3 cluster , cluster 1 sebanyak 1, cluster 2 sebanyak 18, cluster 3 sebanyak 15.
b) Cluster 1  merupakan cluster dengan  nilai  tertinggi  diikuti cluster 2  sebagai cluster sedang  dan  terakhir cluster 3 sebagai rendah. Adapun Provinsi  yang ada di cluster rendah  yaitu Provinsi  Aceh, Sumatera Barat, Riau, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Utara, Sulawesi Utara, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara dan Papua.
c) Pengujian  data  pada RapidMiner 5.3  menggunakan K-Medoids Menghasilkan cluster yang  sama  dengan pengujian manual. Dari hasil yang didapatkan tinggkat akurasi RapidMiner sebesar 100%.

## REFERENCES
[1] S. Sundari, I. S. Damanik, A. P. Windarto, H. S. Tambunan, J. Jalaluddin, and A. Wanto, “Analisis K-Medoids Clustering Dalam  Pengelompokkan  Data  Imunisasi  Campak  Balita  di  Indonesia,” Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
September, p. 687, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.75.
[2] T. Juninda, Mustasim, and E. Andri, “Penerapan Algoritma K-Medoids untuk Pengelompokan Penyakit di Pekanbaru Riau,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , vol. 11, no. 1, pp. 42–49, 2019.
[3] L. Purba, S. Saifullah, and R. Dewi, “Pengelompokan Kasus Penyakit Aids Berdasarkan Provinsi Dengan Data Mining K- Medoids  Clustering,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  687–694,  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1679.
[4] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[5] F. L. Sibuea and  A. Sapta, “Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode  K-Means Clustring,” JURTEKSI  (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 85–92, 2017, doi: 10.33330/jurteksi.v4i1.28.
[6] D. M. C. Hermanto, “Analisis Algoritma Clustering Dalam Kasus Penentuan Jenis Bunga Iris,” J. MEDIA Apl. , vol. 9, no. 2, pp. 72–84, 2017.
[7] S.  A.  Ritonga,  M.  Safii,  I.  Parlina,  H.  S.  Tambunan,  and  S.  Susiani,  “Teknik  Data  Mining  dalam  Mengelompokkan Produktivitas Padi Menurut Provinsi Menggunakan K-Medoids,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 651–660, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.71.
[8] I. Oktaria, “RapidMiner,” (online) , 2018. .