CESS (Journal of Computer Engineering System and Science)
p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
e-ISSN :2502-714x
Page | 173
DATA MINING: PENERAPAN RAPIDMINER DENGAN K-MEANS CLUSTER PADA DAERAH TERJANGKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) BERDASARKAN PROVINSI
Kiki Fatmawati 1 , Agus Perdana Windarto 2
1,2 Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Tunas Bangsa (STIKOM) Tunas Bangsa Jl. Jendral Sudirman Blok A No/1/2/3 Pematangsiantar, Medan, Indonesia, 21127
1 kikifatmawati@gmail.com, 2 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak — Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah penyakit yang disebabkan oleh virus Dengue yang tergolong Arthropod-Borne Virus, genus Flavivirus, dan famili Flaviviridae. DBD ditularkan melalui gigitan nyamuk dari genus Aedes, terutama Aedes aegypti atau Aedes albopictus. Penyakit DBD dapat muncul sepanjang tahun dan dapat menyerang seluruh kelompok umur. Penyakit ini berkaitan dengan kondisi lingkungan dan perilaku masyarakat. Penelitian ini membahas tentang pengelompokan  jumlah daerah yang terjangkit demam berdarah dengue (DBD) berdasarkan provinsi. Metode yang digunakan adalah Data mining K- Means Clustering. Dengan menggunakan metode ini data-data yang telah diperoleh dapat dikelompokkan ke dalam beberapa cluster, dimana penerapan  proses K-Means Clustering menggunakan  tools  RapidMiner.  Penelitian ini menggunakan sumber data yang terekam di situs departemen kesehatan dengan alamat url https://www.depkes.go.id/.  Data yang digunakan adalah (2014-2016) yang terdiri dari 34 provinsi. Kriteria yang digunakan, yakni: 1)  jumlah kabupaten/kota dan 2)  kabupaten/kota yang terjangkit. Data diolah dengan menggunakan K-means yang dibagi dalam 3 cluster yaitu: tingkat cluster tinggi (C1), tingkat cluster sedang (C2) dan tingkat cluster rendah (C3). Proses iterasi berlangsung 6 kali sehingga diperoleh penilaian dalam mengelompokkan daerah yang terjangkit demam berdarah dengue (DBD) berdasarkan provinsi. Hasil yang diperoleh bahwa terdapat 4 provinsi dengan cluster tingkatan tinggi (C1), 13 provinsi dengan cluster tingkatan sedang (C2), dan 17 provinsi dengan cluster tingkatan rendah (C3). Hal ini dapat menjadi masukan kepada masyarakat untuk menjaga kesehatan dengan meningkatkan kewaspadaan terhadap penularan demam berdarah, sehingga diperlukan kepedulian peran serta aktif masyarakat untuk bergotong-royong melakukan langkah-langkah pencegahan penularan penyakit DBD, melalui kegiatan pemberantasan nyamuk dan jentik secara berkala.
Kata Kunci — Demam Berdarah Dengue, Data Mining, K-means, Clustering

## I. PENDAHULUAN
Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah penyakit yang disebabkan oleh  virus  Dengue yang tergolong Arthropod-Borne Virus , genus Flavivirus, dan famili Flaviviridae . DBD ditularkan melalui gigitan nyamuk dari genus Aedes , terutama Aedes aegypti atau Aedes albopictus . Penyakit DBD dapat muncul sepanjang tahun dan dapat menyerang seluruh kelompok umur. Penyakit ini berkaitan dengan kondisi lingkungan dan perilaku masyarakat.  Adanya peran lingkungan dalam terjadinya penyakit dan wabah penyakit terjadi karena adanya interaksi antara manusia dengan lingkungan tidak selalu menguntungkan, kadang-kadang manusia bahkan dirugikan seperti terjangkit penyakit demam berdarah. Unsur lingkungan memegang peranan penting dalam menentukan terjadinya proses interaksi antara manusia dan unsur penyebab dalam proses terjadinya penyakit, kondisi lingkungan yang buruk memberi keuntungan virus penyakit cepat berkembang biak. Pembawa dan penyebar penyakit DBD yaitu Aedes aegypti menyukai lingkungan yang kualitasnya buruk, yang ditandai dengan permukiman padat penduduk dengan lingkungan yang kurang cahaya matahari, lembab,
gelap, dekat dengan sungai dengan alirannya lambat karena adanya banyak sampah sehingga menimbulkan genangan sebagai tempat  perkembangbiakan nyamuk Aedes aegypti. Ada dua faktor  pembawa penyakit DBD yaitu Aedes aegypti dan Aedes albopictus, namun habitat kedua nyamuk ini sangatlah berbeda. Aedes aegypti yang lebih menyukai hidup di permukiman penduduk dan menyukai darah manusia, berbeda dengan Aedes albopictus yang habitatnya di kebun dan menghisap darah hewan. Nyamuk penular dengue ini terdapat hampir di seluruh pelosok Indonesia, kecuali di tempat yang memiliki ketinggian lebih dari 1000 meter di atas permukaan laut. Penyakit DBD banyak dijumpai terutama di daerah tropis dan sering menimbulkan kejadian luar biasa (KLB).
Beberapa tahun terakhir, kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) seringkali muncul di musim pancaroba, khususnya bulan Januari di awal tahun. Karena itu, masyarakat perlu mengetahui penyebab penyakit DBD, mengenali tanda dan gejalanya, sehingga mampu mencegah dan menanggulangi dengan baik. Beberapa faktor  yang mempengaruhi munculnya DBD antara lain rendahnya status kekebalan kelompok masyarakat dan kepadatan populasi nyamuk penular karena
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science)
p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 174
banyaknya tempat perindukan nyamuk yang biasanya terjadi pada musim penghujan. Pada tahun 2014, sampai pertengahan bulan Desember tercatat penderita DBD di 34 provinsi di Indonesia sebanyak 71.668 orang, dan 641 diantaranya meninggal dunia. Angka tersebut lebih rendah dibandingkan tahun sebelumnya, yakni tahun 2013 dengan jumlah penderita sebanyak 112.511 orang dan jumlah kasus meninggal sebanyak 871 penderita.  Tahun 2016 terdapat jumlah kasus DBD sebanyak 204.171 kasus dengan jumlah kematian  sebanyak 1.598 orang.  Jumlah kasus DBD tahun 2016  meningkat dibandingkan jumlah kasus tahun 2015 (129.650 kasus). Jumlah kematian akibat DBD tahun 2016 juga meningkat dari tahun 2015 (1.071 kematian). IR atau angka kesakitan DBD tahun 2016 juga meningkat dari tahun 2015, yaitu 50,75 menjadi 78,85 per 100.000 penduduk. Namun, Case Fatality Rate ( CFR ) mengalami penurunan dari 0,83% pada tahun 2015 menjadi 0,78% pada tahun 2016. Berikut tren angka kesakitan DBD selama kurun waktu 2010-2016.
Gbr 1. Angka Kesakitan Demam Berdarah Dengue Per 100.000 Penduduk Tahun 2010-2016
Berdasarkan Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Mahasiswa Departemen Statistika FSM Universitas Diponogoro, 2017 yang berjudul “Klasifikasi Diagnosa Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) menggunakan Support Vector machine (SVM) berbasis GUI Matlab. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Aryu Chandra, 2010 yang berjudul “Demam berdarah dengue: Epidemiologi, Patogenesis, dan Faktor Resiko Penularan. Penelitian ini menjadi salah satu acuan penulis dalam melakukan penelitian sehingga penulis dapat memperkaya teori yang digunakan dalam mengkaji penelitian yang dilakukan. Dari penelitian terdahulu, penulis tidak menemukan penelitian dengan judul yang sama seperti judul penelitian penulis. Namun penulis mengangkat beberapa penelitian sebagai referensi dalam memperkaya bahan kajian pada penelitian penulis.
Berdasarkan penelitian diatas, maka peneliti mengangkat judul pengelompokan jumlah daerah yang terjangkit Demam Berdarah Dengue (DBD) berdasarkan provinsi Dengan K-Means  Clustering. Diharapkan nantinya hasil penelitian yang didapatkan adalah  daerah provinsi mana yang terkena penyakit
demam berdarah dengue (DBD) paling tinggi. Ini dapat menjadi masukkan bagi pemerintah untuk memberikan kebijakan dalam mengembangkan pola hidup sehat kepada masyarakat tentang jumlah daerah yang terjangkit Demam Berdarah Dengue (DBD.

## II. LANDASAN TEORI

## A. Data Mining
Data  mining  merupakan proses menemukan korelasi baru yang bermanfaat, pola dan trend dengan menambang  sejumlah  repository  data dalam jumlah besar, menggunakan teknologi pengenalan pola seperti statistik dan teknik matematika[1].  Data  mining disebut juga  dengan  knowledge discovery in database (KDD)  ataupun  pattern recognition  [2].    Data  Mining dapat dibagi menjadi empat  kelompok, yaitu model prediksi  ( prediction modelling ), analisis kelompok ( Cluster analysis ), analisis asosiasi  (association analysis) dan deteksi anomaly ( anomaly detection )[3] .

## B. Tahapan Data Mining
Tahapan yang dilakukan pada proses data mining diawali dari seleksi data dari data sumber ke data target, tahap pre-processing  untuk memperbaiki kualitas data, transformasi, data mining serta tahap interpretasi dan evaluasi yang menghasilkan output berupa pengetahuan baru yang diharapkan memberikan kontribusi yang lebih baik. Secara detail dijelaskan sebagai berikut [4]
Gbr 2. Tahapan Data Mining
Berikut ini adalah penjelasan tahapan data mining berdasarkan gambar 2:
1. Data selection
Pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi yang digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional. 2. Pre-processing /cleaning
Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus KDD. Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data. 3. Transformation
Coding adalah proses transformasi pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science)
p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
e-ISSN :2502-714x
Page | 175
proses data mining. Proses coding dalam KDD merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
4. Data mining
Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.
5. Interpretation/evalution
Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut interpretation. Tahap ini mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada sebelumnya.

## C. Clustering
Clustering atau klasterisasi adalah metode pengelompokan data. Menurut Tan, 2006 clustering adalah sebuah proses untuk mengelompokkan  data ke dalam beberapa cluster atau kelompok sehingga data dalam satu cluster memiliki tingkat kemiripan yang maksimum dan data antar cluster memiliki kemiripan yang minimum [5].

## D. K-Means
K-means merupakan salah satu teknik pengelompokan yang bekerja berdasarkan partitioned clustering. Prinsip kerja dari pengelompokan hierarchical clustering dilakukan secara bertahap. Dan disetiap iterasi dari pengelompokan hierarchical clustering hanya ada satu pemilihan penggabungan suatu item terhadap item lainnya [6]. Langkah-langkah melakukan Clustering dengan metode K-Means adalah sebagai berikut [7]: 1. Pilih jumlah cluster k.
2. Inisialisasi k pusat cluster ini bisa dilakukan dengan
berbagai cara. Namun yang paling sering dilakukan adalah dengan cara random. Pusat- pusat cluster diberi nilai  awal dengan angka- angka random.
3. Alokasikan semua data/ objek ke cluster terdekat. Kedekatan dua objek ditentukan berdasarkan
jarak kedua objek tersebut. Untuk menghitung jarak semua data ke setiap titik  pusat cluster dapat menggunakan teori jarak Euclidean yang dirumuskan sebagai berikut:
dimana:
D(I,j) = Jarak data ke i ke pusat cluster j Xki = Data ke i atribut data ke k Xkj = Titik pusat ke j pada atribut ke k 4. Hitung kembali pusat cluster dengan keanggotaan cluster yang sekarang. Pusat cluster adalah rata-rata dari semua data/objek dalam cluster tertentu. Jika dikehendaki bisa juga menggunakan median dari cluster tersebut. Jadi rata-rata (mean) bukan satu-satunya ukuran yang bisa dipakai.
(2) dimana : 𝑅𝑅𝑘𝑘 = Rata-rata baru.
Nk = Jumlah training pattern pada cluster (k) . Xnk = Pola ke (n) yang menjadi bagian cluster (k) .
5. Tugaskan lagi tiap objek memakai pusat cluster yang baru. Jika pusat cluster tidak berubah lagi maka proses clustering selesai. Atau, kembali ke langkah nomor 3

## III. METODE PENELITIAN
Dalam metodologi penelitian terdapat urutan kerangka kerja yang harus diikuti. Kerangka kerja ini merupakan langkah langkah yang dilakukan dalam penelitian. Adapun kerangka kerja yang digunakan dalam penelitian ini adalah seperti terlihat pada gambar dibawah ini.
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science)
p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
e-ISSN :2502-714x
Page | 176

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Sumber Data
Dalam penelitian ini, sumber data diambil dari Departemen Kesehatan dimana data tersebut merupakan data yang terjangkit demam berdarah dengue (DBD)  berdasarkan provinsi tahun 2014 – 2016.  Dalam melakukan clustering , data yang diperoleh akan dihitung terlebih dahulu  berdasarkan jumlah  Kasus Penyakit DBD berdasarkan Provinsi. Hasil rata-rata berdasarkan 2  kriteria  penilaian  yakni 1). Rata-rata jumlah Kab/Kota 2). Rata-rata jumlah Kab/Kota yang terjangkit seperti yang ditunjukkan pada table berikut:
TABEL I

## JUMLAH KABUPATEN/KOTA YANG TERJANGKIT DEMAM
BERDARAH DENGUE BERDASARKAN PROVINSI (2014- 2016) Provinsi Jumlah Kab/Kota Kabupaten/Kota Terjangkit 2014 2015 2016 2014 2015 2016 Jumlah Jumlah Jumlah Aceh 23 23 23 21 21 21 Sumatera Utara 33 33 33 30 31 30 Sumatera Barat 19 19 19 18 18 19 Riau 12 12 12 12 10 12 Jambi 11 11 11 10 11 11 Sumatera Selatan 17 17 17 16 17 17 Bengkulu 10 10 10 10 10 10 Lampung 15 15 15 15 15 15 Kep. Bangka Belitung 7 7 7 7 7 7 Kepulauan Riau 7 7 7 5 7 6 DKI Jakarta 6 6 6 5 6 6 Jawa Barat 27 27 27 27 27 27 Jawa Tengah 35 35 35 35 35 35 DI Yogyakarta 5 5 5 5 5 5 Jawa Timur 38 38 38 38 38 38 Banten 8 8 8 8 8 8 Bali 9 9 9 9 9 9 NTB 10 10 10 10 10 10 NTT 22 22 22 6 11 11 KalBar 14 14 14 14 14 14 KalTeng 14 14 14 14 14 14 KalSel 13 13 13 13 13 13 KalTim 10 10 10 10 10 10 KalUt 5 5 5 5 5 5 Sulawesi Utara 15 15 15 14 14 15 Sulawesi Tengah 13 13 13 13 12 13 Sulawesi Selatan 24 24 24 22 23 24 Sulawesi Tenggara 14 17 17 9 12 16 Gorontalo 6 6 6 6 6 6 Sulawesi Barat 6 6 6 6 5 5 Maluku 11 11 11 4 6 8 Maluku Utara 10 10 10 6 6 8 Papua Barat 13 13 13 3 5 5 Papua 29 29 29 7 5 10 Sumber: DepKes https://www.depkes.go.id/
Data tersebut kemudian diakumulasikan  dan diambil nilai rata-rata dari setiap kriteria seperti yang ditunjukkan pada tabel 2 berikut:
TABEL II

## DATA RATA-RATA JUMLAH KABUPATEN/KOTA YANG TERJANGKIT DEMAM BERDARAH DENGUE
BERDASARKAN PROVINSI TAHUN 2014 – 2016
Provinsi Jumlah Kab/Kota Rata- rata Kabupaten/Kota Terjangkit Rata- rata 2014 2015 2016 2014 2015 2016 Jumlah Jumlah Jumlah Aceh 23 23 23 23 21 21 21 21 Sumatera Utara 33 33 33 33 30 31 30 30,333 Sumatera Barat 19 19 19 19 18 18 19 18,333 Riau 12 12 12 12 12 10 12 11,333 Jambi 11 11 11 11 10 11 11 10,667 Sumatera Selatan 17 17 17 17 16 17 17 16,667 Bengkulu 10 10 10 10 10 10 10 10 Lampung 15 15 15 15 15 15 15 15 Kep. Bangka Belitung 7 7 7 7 7 7 7 7 Kepulauan Riau 7 7 7 7 5 7 6 6 DKI Jakarta 6 6 6 6 5 6 6 5,667 Jawa Barat 27 27 27 27 27 27 27 27 Jawa Tengah 35 35 35 35 35 35 35 35 DI Yogyakarta 5 5 5 5 5 5 5 5 Jawa Timur 38 38 38 38 38 38 38 38 Banten 8 8 8 8 8 8 8 8 Bali 9 9 9 9 9 9 9 9 NTB 10 10 10 10 10 10 10 10 NTT 22 22 22 22 6 11 11 9,333 KalBar 14 14 14 14 14 14 14 14 KalTeng 14 14 14 14 14 14 14 14 KalSel 13 13 13 13 13 13 13 13 KalTim 10 10 10 10 10 10 10 10 KalUt 5 5 5 5 5 5 5 5 Sulawesi Utara 15 15 15 15 14 14 15 14,333 Sulawesi Tengah 13 13 13 13 13 12 13 12,667 Sulawesi Selatan 24 24 24 24 22 23 24 23 Sulawesi Tenggara 14 17 17 16 9 12 16 12,333 Gorontalo 6 6 6 6 6 6 6 6 Sulawesi Barat 6 6 6 6 6 5 5 5,333 Maluku 11 11 11 11 4 6 8 6 Maluku Utara 10 10 10 10 6 6 8 6,667 Papua Barat 13 13 13 13 3 5 5 4,333 Papua 29 29 29 29 7 5 10 7,333
Setelah diakumulasikan dan dicari nilai rata-rata maka akan didapatkan nilai dari setiap  variabel.  Data tersebut masuk ke tahapan clustering dan diolah dengan K-means berdasarkan cluster yang sudah ditentukan.
B. Cendroid Data Dalam  penerapan algoritma K-means dihasilkan  nilai titik  tengah atau centroid dari data. Proses pencarian nilai titik tengah dilakukan dengan  mengambil nilai terbesar ( maksimum) untuk cluster tingkat tinggi (C1),
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science)
p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
e-ISSN :2502-714x
Page | 177
nilai rata-rata ( average ) untuk cluster tingkat  sedang (C2) dan nilai terkecil ( minimum ) untuk cluster tingkat rendah (C3). Berikut ini nilai centroid awal untuk iterasi 1 dapat diketahui pada tabel berikut:

## TABEL III
CENTROID DATA AWAL (ITERASI 1) Centroid Max (C1) 38 38 Average (C2) 15,09 13,16 Min (C3) 5 4,33

## C. Clustering Data
Proses clustering dengan menggunakan nilai centroid awal yang terdapat pada tabel 3, akan memperoleh hasil pengelompokan pada iterasi 1 yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
TABEL IV

## PENGELOMPAKAN DATA ITERASI 1
Provinsi C1 C2 C3 Aceh 1 Sumatera Utara 1 Sumatera Barat 1 Riau 1 Jambi 1 Sumatera Selatan 1 Bengkulu 1 Lampung 1 Kepulauan Bangka Belitung 1 Kepulauan Riau 1 DKI Jakarta 1 Jawa Barat 1 Jawa Tengah 1 DI Yogyakarta 1 Jawa Timur 1 Banten 1 Bali 1 Nusa Tenggara Barat 1 Nusa Tenggara Timur 1 Kalimantan Barat 1 Kalimantan Tengah 1 Kalimantan Selatan 1 Kalimantan Timur 1 Kalimantan Utara 1 Sulawesi Utara 1 Sulawesi Tengah 1 Sulawesi Selatan 1 Sulawesi Tenggara 1 Gorontalo 1 Sulawesi Barat 1 Maluku 1 Maluku Utara 1 Papua Barat 1 Papua 1 Hasil 4 18 12
Berdasarkan tabel 4, diperoleh pengelompokan untuk iterasi 1: Cluster tingkat tinggi (C1) terdiri dari
4 provinsi yakni Sumatera Utara,  Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, cluster tingkat sedang (C2) terdiri dari 18 provinsi  yakni Aceh, Sumatera Barat, Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, NTB, NTT, KalBar, KalTeng, KalSel, KalTim, Sulawesi Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara, Sulawesi Selatan, Papua  dan cluster tingkat rendah (C3) terdiri dari 12 provinsi  yakni Kep. Bangka Belitung, Kep. Riau, DKI Jakarta, Yogyakarta, Banten, Bali,  KalUt, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat,  Papua. Proses iterasi akan terus berlangsung sampai hasil iterasi terakhir sama dengan hasil  iterasi sebelumnya. Proses nilai titik tengah atau centroid akan menyesuaikan sesuai dengan iterasi yang ada. Dalam hal ini proses akan dilanjutkan dengan menggunakan aplikasi RapidMiner .
D. Penerapan aplikasi RapidMiner
Hasil pengelompokan data  daerah terjangkit Demam Berdarah Dengue (DBD) berdasarkan provinsi dengan
Rapid Miner :
1. Data view: merupakan sheet di Result Perspective untuk menampilkan data yang telah diolah secara keseluruhan lengkap dengan klasternya dari example set ( read excel ). Data view dapat lihat pada gambar.
Gbr 4. Data View
2. Flot view : merupakan sheet di Result Perspective untuk menampilkan data yang telah diolah secara keseluruhan lengkap dengan klasternya dari example set ( read excel ) dalam bentuk diagram Scatter . Tampilannya dapat dilihat pada gambar berikut
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science)
p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 178
Gbr 5. Hasil Clustering 3. Text view : merupakan sheet untuk menampilkan database yang telah diolah secara keseluruhan lengkap dengan clusternya . Tampilan dari cluster model (clustering) dapat lihat pada gambar berikut.
Gbr 6. Cluster Model
4. Folder view : merupakan sheet untuk
menampilkan database yang telah diolah  secara keseluruhan lengkap dengan clusternya .
Tampilan folder view dapat dilihat pada gambar berikut.

## V. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, maka penulis dapat menarik beberapa kesimpulan, diantaranya sebagai berikut : 1. Pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini,
iterasi clustering pada data penyakit DBD (Demam Berdarah Dengue)  terjadi sebanyak 6 kali iterasi.
2. Data tersebut  diolah menggunakan Rapidminner untuk  ditentukan  nilai centroid dalam 3 cluster yaitu cluster  tingkat  tinggi  (C1), cluster tingkat sedang (C2) dan cluster tingkat rendah (C3).
3. Dari 34 data jumlah  kasus yang terjangkit Demam Berdarah Dengue (DBD) berdasarkan provinsi  dapat  diketahui, 4 provinsi cluster tingkat tinggi untuk penderita kasus DBD  yakni
Sumatera Utara, , Jawa Barat, Jawa Tengah dan  Jawa Timur ,  13  provinsi cluster tingkat sedang dan 17  provinsi lainnya termasuk cluster tingkat rendah.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Bapak Agus Perdana Windarto yang  membimbing dalam  penulisan serta  STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar khususnya program studi Sistem Informasi yang telah menyediakan sarana dan prasarana selama penelitian ini berlangsung.

## REFERENSI
[1] C. J. M. S. Fina Nasari, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kabupaten Langkat,” pp. 108–119.
[2] A. P. Windarto, “Implementation of Data Mining on Rice Imports by Major Country of Origin Using Algorithm Using K-Means Clustering Method,” Int. J. Artif. Intell. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2017.
[3] S. Mulyati, “Penerapan Data Mining Dengan Metode Clustering Untuk Pengelompokan Data Pengiriman Burung,” vol. 1, no. Senatkom, 2015.
[4] A. P. Windarto, “Penerapan Data Mining Pada Ekspor Buah- Buahan  Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering,” Techno.COM , vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017.
[5] N. Aggarwal, K. Aggarwal, and K. Gupta, “Comparative Analysis of K-means and Enhanced K-means Clustering Algorithm for Data Mining,” Int. Jouranl Sci. Eng. Res. , vol. 3, no. 3, 2012.
[6] Y. Siyamto and Program, “Pemanfaatan Data Mining Dengan Metode Clustering Untuk Evaluasi Biaya Dokumen Ekspor,” vol. 1, no. 2, pp. 28–31, 2017.
[7] R. Hidayat, R. Wasono, and M. Y. Darsyah, “Pengelompokan Kabupaten / Kota Di Jawa Tengah,” pp. 240–250, 2017.