## Analisis Cluster untuk Pengelompokan Desa Berdasarkan Indikator Penyakit Diare
Rahmawati* 1 , Muliady Faisal 2 1,2 Universitas Sulawesi Barat e-mail: *1 rahmah@unsulbar.ac.id, 2 muliadyfaisal@unsulbar.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  mengelompokkan  desa  berdasarkan  indikator  penyakit  diare. Metode  K-Means  adalah  salah  satu  teknik  analisis  cluster  yang  dapat  dilakukan  untuk mengelompokkan  daerah  yang  memiliki  kemiripan.  Metode  penelitian  dimulai  dengan  (1) melakukan  observasi  penyebab  penyakit  diare,  (2)  mengumpulkan  data,  (3)  melakukan pengelompokan daerah menggunakan analisis cluster, kemudian (4) menginterpretasikan hasil analisis.  Sebanyak  51  desa  dikelompokkan  berdasarkan  5  variabel  yaitu:  Keberadaan  tempat buang air di desa setempat, Kondisi pemukiman, Sumber air minum dan potensi banjir. Analisis cluster  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  menghasilkan  Cluster  1  sebanyak  4  desa, Cluster 2 sebanyak 37 desa, Cluster 3 sebanyak 2 desa, dan Cluster 4 sebanyak 8 desa. Hasil pengelompokan  memberikan  informasi  penyebab  penyakit  diare  dan  menjadi  acuan  untuk pencegahannya di setiap cluster.
Kata kunci: Penyakit Diare, K-Means, Analisis Cluster

## 1 PENDAHULUAN
Diare merupakan penyakit penyebab kematian tertinggi di dunia, berdasarkan data WHO  pada tahun  2016.  Penyakit  Diare  merupakan  penyakit  endemis  dan  juga  merupakan  penyakit potensial  KLB  (Kejadian  Luar  Biasa-Keracunan)  yang  sering  disertai  dengan  kematian.  Pada tahun  2015  di  Indonesia  terjadi  18  kali  KLB  Diare  yang  tersebar  di  11  provinsi,  18 kabupaten/kota,  dengan  jumlah  penderita  1.213  orang  dan  kematian  30  orang  (Kemenkes  RI, 2015).
Kondisi  tersebut  di  atas  dialami  oleh  hampir  seluruh  negara  di  dunia,  terlebih  pada negara berkembang. Tidak terkecuali di setiap daerah di Indonesia, kurangnya pengetahuan dan kesadaran masyarakat menjadi faktor penyebab tingginya penderita penyakit diare. Persoalan ini diidentifikasi  dan  ditanggulangi  mulai  dari  tingkat  daerah  di  setiap  provinsi  yang  ada  di Indonesia, seperti halnya di kabupaten Majene provinsi Sulawesi Barat. Menurut data dari dinas kesehatan  setempat,  kasus  diare  menjadi  salah  satu  kasus  yang  terbanyak  terlaporkan  pada setiap  tahunnya.  Misalkan  pada  tahun  2014  kasus  ini  dilaporkan  penderita  penyakit  diare sebanyak 4.900 jiwa, angka ini jauh melampau angka penderita penyakit lainnya seperti Demam Berdarah Dengue (DBD) dan Campak.
Pencegahan  wabah  penyakit  dapat  dilakukan  secara  efektif  melalui  kerjasama  yang baik  antara  pihak  yang  berwenang  dalam  masalah  kesehatan  masyarakat  dan  masyarakat  itu sendiri.  Banyaknya  penderita  penyakit  diare  di  setiap  daerah  berbeda,  hal  ini  disebabkan  oleh tingkat  pengetahuan  penduduk  terkait  penyakit  tersebut.  Upaya  penanggulangannya  dilakukan mulai dari pencegahan sampai pada pengobatan dan pemulihan penderita penyakit tersebut.
Urgensi  penanggulangan  penyakit  diare  didasarkan  pada  identifikasi  penyebab  dan jumlah  penderita  penyakit  tersebut  di  setiap  daerah.  Terkait  hal  tersebut,  analisis  cluster  dapat
76
digunakan  untuk  mengelompokkan  desa  berdasarkan  penyakit  diare  dan  persoalannya  yang kemudian dapat digunakan sebagai acuan untuk penanggulangannya.

## 1.1  Penyakit Diare
Menurut Departemen Pendidikan Nasional (2015), Epidemi atau wabah adalah penyakit menular yg berjangkit dengan cepat, salah satu diantaranya adalah diare yang merupakan suatu gangguan  kesehatan,  dimana  penderita  mengalami  muntah-muntah  dan  diare  tak  hanya  sekali atau  dua  kali  dengan  selang  waktu  yang  tidak  lama.  Sanitasi  lingkungan  yang  tidak  terjaga dengan  baik  juga  memudahkan  kuman  penyebab  diare  untuk  berkembang  biak.  Hujan  yang terus  menerus  sehingga  menimbulkan  banjir  dan  lingkungan  yang  kotor,  sangat  potensial menimbulkan  wabah  diare.  Tingkat  ancaman  epidemi  penyakit  diare  ditentukan  berdasarkan beberapa  faktor,  salah  satunya  adalah  faktor  lingkungan,  yaitu  sarana  air  bersih  dan  jamban (Evayanti et al. 2014). Faktor yang lain adalah ketersediaan sarana tempat pembuangan sampah, ketersediaan  pembuangan  air  limbah,  dan personal  hiygiene ibu  tersebut,  Mafazah  (2012). Berdasarkan  informasi  tersebut  yang  disesuaikan  dengan  data  BPS  tahun  2014,  faktor  paling berpengaruh terhadap epidemi penyakit tertera dalam Tabel 1.
Tabel 1 Faktor penyebab penyakit diare No Faktor Penyakit Muntaber Sumber Data 1 Tempat buang air besar BPS 2014b 2 Keberadaan pemukiman kumuh BPS 2014b 3 Jumlah kejadian diare BPS 2014b 4 Sumber air minum BPS 2014b 5 Bahaya banjir BIG 2012

## 1.2  Analisis Cluster
Analisis cluster ( Cluster analysis ) adalah pekerjaan mengelompokkan data (objek) yang didasarkan pada informasi yang ditemukan dalam data yang menggambarkan objek tersebut dan hubungan diantaranya (Tan, 2006). Tujuannya adalah agar objek-objek yang bergabung dalam sebuah  kelompok  (cluster)  merupakan  objek-objek  yang  mirip  (atau  berhubungan)  satu  sama lain  dan  berbeda  (atau  tidak  berhubungan)  dengan  objek  dalam  kelompok  lain.  Lebih  besar kemiripannya (homogenitas) dalam kelompok dan lebih besar perbedaannya di antara kelompok yang lain, konsep inilah yang akan dibahas dalam pengelompokan.
Tujuan  analisis  cluster  dapat  dibedakan  menjadi  dua,  yaitu  pengelompokan  untuk pemahaman  dan  pengelompokan  untuk  penggunaan.  Jika  tujuannya  untuk  pemahaman, kelompok  yang  terbentuk  harus  menangkap  struktur  alami  data,  sementara  jika  untuk penggunaan,  tujuan  utama  pengelompokan  biasanya  adalah  mencari  prototipe  kelompok  yang paling representatif terhadap data. (Prasetyo, 2012). Beberapa teknik analisis cluster dibedakan berdasarkan  struktur  kelompok  dan  keanggotaan  dalam  kelompok.  Menurut  struktur, pengelompokan  membagi  set  data  ke  dalam  sejumlah  kelompok  yang  tidak  tumpang-tindih ( overlap ) antara satu kelompok dengan kelompok yang lain. Artinya setiap data hanya menjadi anggota  satu  kelompok.  Metode  K-Means  dan  DBSCAN  masuk  dalam  kategori  ini.  Menurut keanggotaan,  pengelompokan  membolehkan  sebuah  data  menjadi  anggota  di  lebih  dari  satu kelompok, pengelompokan ini dapat dilakukan dengan metode Fuzzy C-Means.

## 1.3  Konsep K-Means
K-Means merupakan  salah  satu  metode  pengelompokan  data  yang  berusaha  mempartisi data yang ada ke dalam bentuk dua atau lebih kemlompok. Metode ini mempartisi data yang ada ke  dalam  kelompok  sehingga  data  berkarakteristik  sama  dimasukkan  ke  dalam  satu  kelompok yang sama dan data berkarakteristik berbeda dikelompokkan ke dalam kemlompok yang lain.
Algoritma pengelompokan dengan K-Means adalah sebagai berikut:
1. Menentukan jumlah kelompok.
2. Alokasikan data ke dalam kelompok secara acak.
3. Hitung  pusat  kelompok  (sentroid/rata-rata)  dari  data  yang  ada  di  masing-masing kemlompok.
4. Alokasikan masing-masing data ke sentroid/rata-rata terdekat.
5. Kembali ke langkah 3, apabila masih ada data yang berpindah kelompok, atau apabila ada perubahan nilai sentroid di atas nilai ambang yang ditentukan, atau apabila perubahan nilai pada fungsi ojektif yang digunakan masih di atas nilai ambang yang ditentukan.
Lokasi sentroid (rata-rata) fitur ke-i pada langkah 3 di atas menggunakan formula
   M j j i M C 1 1 x (1)
Ada beberapa cara yang dapat digunakan untuk mengukur jarak data ke pusat kelompok, diantaranya  Euclidean  (Bezdek,  1981),  Manhattan/City  Block  (Miyamoto  dan  Agusta,  1995) dan Minkowsky (Miyamoto dan Agusta, 1995).
Pengukuran jarak pada ruang jarak (distance space) Euclidean menggunakan formula:
        p j j j 1 2 1 2 2 1 2 1 2 , x x x x x x D (2)
D adalah jarak antara 2 x dan 1 x , dan  adalah nilai mutlak.
Pada  langkah  4,  pengalokasian  kembali  data  ke  dalam  masing-masing  kelompok  dalam metode  K-Means  didasarkan  apda  perbandingan  jarak  antara  data  dengan  sentroid  setiap kelompok  yang  ada.  Data  dialokasikan  ulang  secara  tegas  ke  kelompok  yang  mempunyai sentroid  dengan  jarak  terdekat  dari  data  tersebut.  Pengalokasian  ini  dapat  dirumuskan  sebagai berikut:
    lainnya C d a i i 1 1 , min 0 1 x D 
   
(3)
1 i a adalah nilai keanggotaan titik i x ke pusat 1 C , d adalah jarak terpendek dari data i x ke K kelompok setelah dibandingkan, dan 1 C adalah sentroid ke-1.
Fungsi  objektif  yang  digunakan  untuk  K-Means  ditentukan  berdasarkan  jarak  dan  nilai keanggotaan  data  dalam  kelompok.  Fungsi  objektif  yang  digunakan  adalah  sebagai  berikut (MacQueen, 1967):
      N i K l l i il C a 1 1 2 , x D J (4)
N adalah  jumlah  data, K adalah  jumlah  kelompok, il a adalah  nilai  keanggotaan  titik i x ke pusat  kelompok l C , l C adalah  pusat  kelompok  ke- l ,  dan   l i C , x D adalah  jarak i x ke kelompok l C yang diikuti. a mempunyai nilai 0 atau 1. Apabila suatu data merupakan anggota suatu kelompok, nilai 1 i a = 1. Jika tidak 1 i a = 0.
Kerangka konseptual penelitian digambarkan dalam bagan berikut:
78

## Gambar 1 Kerangka Konseptual Penelitian

## 2 METODE PENELITIAN
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  pengamatan  langsung,  wawancara  dan  pengisian kuesioner.  Jumlah  penderita  penyakit  diare  diperoleh  melalui  kerjasama  dengan  Dinas Kesehatan  Majene  dan  Puskesmas  di  daerah  Kecamatan  Banggae  yaitu  Puskesmas  Banggae  1 dan Puskesmas Totoli. Data penderita diare tercatat selama 1 tahun terakhir. Struktur daerah di wilayah Majene diperlihatkan dalam bagan pada Gambar 2
.

## Gambar 2 Bagan klasifikasi wilayah Majene
Desa dalam penelitian ini didefinisikan sebagai elemen terkecil dalam suatu wilayah, dalam hal  ini  lingkup  penelitian  adalah  Lingkungan  dan  Dusun.  Daerah  kecamatan  Banggae merupakan  obyek  penelitian  yang  secara  keseluruhan  terdiri  dari  Lingkungan  dan  Dusun sebanyak 51 daerah.
Berdasarkan  kajian  literatur  yang  dilakukan  sebelumnya  maka  variabel  penelitian diantaranya:
- Keberadaan tempat buang air di desa setempat (X1)
- Kondisi pemukiman: kumuh atau bersih (X2)
- Jumlah penderita diare selama 3 tahun terakhir (X3)
- Sumber air minum (X4)
- Potensi banjir (X5)
Hasil  pengukuran  dinyatakan  dalam  bentuk  persentase  keterpenuhan  aspek  yang  dikaji. Beberapa pertanyaan diberikan untuk mengukur satu variabel.

## Implementasi K-Means
Pengelompokan  51  desa  berdasarkan  indikator  penyakit  diare  dilakukan  menggunakan bantuan software IBM SPSS 20 dengan algoritma sebagai berikut:
1. Menentukan banyaknya kelompok. Dipilih banyaknya kelompok/kluster K = 4
2. Data dibagi secara acak menjadi 4 kelompok, yaitu:
1 x = {V1, V2} = {(96, 65, 12, 100,0), (85, 63.5, 8, 100, 0)}
2 x = {V3, V4} = {(90, 80, 13, 100, 75), (90, 73.5, 7, 100, 75)}
3 x = {V5, V6} = {(80, 72.5, 1, 100, 75), (75, 73.5, 7, 100, 75)}
4 x = {V7, V8, …, V51} = {(90, 68.5, 7, 100, 75), (85, 64, 0, 100, 100), …,
(70, 76, 1, 100, 75)}
Kabupaten Kecamatan
Kelurahan Desa
Lingkunga n
Dusun
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Keberadaan tempat buang air besar Kondisi Pemukiman kumuh Jumlah kejadian diare Sumber air minum Bahaya banjir Analisis
Cluster
Va riab les
3. Menghitung sentroid dari data yang ada di masing-masing kelompok.
1 C = (90.5, 64.25, 10, 100, 0)
2 C = (90, 76.75, 10, 100, 75)
3 C = (77.5, 73, 4, 100, 75)
4 C = (107.6, 69.3, 11.8, 100, 72.78)
4. Cluster  baru  didasarkan  pada  jarak  terdekat  masing-masing  data  ke  sentroid.  Jarak  V3  ke sentroid 1 C dihitung dengan menggunakan jarak Euclidean
2 2 2 2 2 1 3 ) 0 75 ( ) 100 100 ( ) 10 13 ( ) 25 . 64 80 ( ) 5 . 90 90 ( ) , (           C V D 7 . 76 
5. Kembali ke langkah 3, apabila masih ada data yang berpindah kelompok, atau apabila ada perubahan nilai sentroid di atas nilai ambang yang ditentukan, atau apabila perubahan nilai pada fungsi ojektif yang digunakan masih di atas nilai ambang yang ditentukan.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil iterasi menunjukkan bahwa cluster yang terbentuk adalah: - Cluster 1 : Pangali-ali, Cilallang, Tanangan, Battayang
- Cluster 2 : Pa’leo, Timbo-timbo, Pa’leo Towanda, Panggalo, Salabose, Rusung,
Parappe, Binanga, Lipu, Tulu, Kampung Baru, Copala, Galung Utara, Galung Barat, Garo’go, Passarang, Passarang Selatan, Moloku, Mangge, Kalasa, Rangas Timur, Rangas Tammalassu, Rangas Pa’besoang, Rangas Barat, Deteng-deteng, Pamboborang, Pamboborang Selatan, Galung Pa’ara, Galung Pa’ara Selatan, Lambe, Kanappe, Labu- labuang, Batu-batu, Alinduang
- Cluster 3 : Tanjung Batu, Galung Selatan
- Cluster 4 : Tanangan Barat, Saleppa, Galung Tengah, Camba, Camba Utara, Teppo Barat, Konja, Konja Selatan,
Jarak sentroid masing-masing cluster diperlihatkan dalam Tabel 5.2 Tabel 5.2 Jarak sentroid masing-masing cluster Distances between Final Cluster Centers Cluster 1 2 3 4 1 76,643 603,981 44,703 2 76,643 614,040 32,186 3 603,981 614,040 610,594 4 44,703 32,186 610,594

## 4 KESIMPULAN
Analisa  lebih  lanjut  masih  perlu  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  secara  detail penaggulangan penyakit diare untuk setiap cluster berdasarkan karakteristik daerahnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Dinas Kesehatan Majene. 2014. Profil Kesehatan Tahun 2014. PMD. Majene
80
Evayanti,  N.K.E,  I.N  Purna,  I.K  Aryana.  2014.  Faktor-faktor  yang  berhubungan  dengan kejadian  Diare  pada  Balita  yang  Berobat  ke  Badan  Rumah  Sakit  Umum  Tabana.  Urnal Kesehatan Lingkungan. 4(2): 134-139
Mafazah,  L.  2012.  Ketersediaan  Sarana  Sanitasi  Dasar,  Personal  Hygiene  Ibu  dan  Kejadian Diare. Jurnal Kesehatan Masyarakat. 8(2): 176-182.
Badan Pusat Statistik. 2014. Potensi Desa Tahun 2014. Jakarta Kemenkes RI. 2016. Profil Kesehatan Indonesia 2015. Jakarta MacQueen,  J.B.  1967.  “Some  Methods  for  Classification  and  Analysis  of  Multivariate Observation”.  Proceeding  of  5 th Berkeley  Symposium  on  Mathematical  Statistics  and Probability, Berkeley, University of California Press, 1:281-297 Prasetyo,  Eko.  2012.  Data  Mining,  Konsep  dan  Aplikasi  Menggunakan  Matlab.  Yogyakarta.
Penerbit Andi
Tan, P. et al. 2006. Introduction to Data Mining. Boston: Pearson Education