Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika Vol. 5 No. 1, Juni, 2021, Hal. 99-107 DOI: 10.29408/edumatic.v5i1.3359
Komparasi Distance Measure Pada K-Medoids Clustering untuk Pengelompokkan Penyakit Ispa
Mia Nuranti Putri Pamulang *1 , Mia Nuur Aini 2 , Ultach Enri 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang email: mia.nuranti17129@student.unsika.ac.id* 1 ,  mia.nuuraini17130@student.unsika.ac.id 2 , ultach@staff.unsika.ac.id 3

## (Received: 25 April 2021/ Accepted: 31 Mei 2021 / Published Online: 20 Juni 2021)

## Abstrak
K-Medoids  adalah  algoritma unsupervised yang  menggunakan distance  measure untuk menglompokkan data. Distance measure merupakan metode pengukuran jarak yang dapat membantu sebuah  algoritma  mengelompokkan  objek  berdasarkan  kemiripan  variabel-variabelnya.  Beberapa penelitian  telah  menunjukkan  bahwa  penggunaan distance  measure yang  tepat  dapat  meningkatkan performa  algoritma  dalam  melakukan  klastering. Euclidean dan Chebyshev adalah  dua  dari  beberap distance  measure yang  dapat  digunakan.  Pada  tahun  2016,  Dinas  Kesehatan  Karawang  menyatakan sebanyak 175.891 warga Karawang menderita penyakit  ISPA Angka ini terus bertambah  pada tahun berikutnya hingga pada tahun 2019. Total warga Karawang yang menderita penyakit ISPA mencapai 181.945.  Untuk  membantu  pemerintah  dalam  menanggulangi  masalah  ini,  maka  akan  dilakukan klastering  untuk  mengelompokkan  daerah  penyebaran  penyakit  ISPA  di  Kabupaten  Karawang. Daerah  penyebaran  penyakit  ISPA  akan  dibagi  menjadi  tiga  kelompok  yaitu  rendah,  sedang  dan tinggi. Komparasi distance measure dilakukan untuk menemukan model terbaik berdasarkan evaluasi Davies  Bouldin  Index (DBI).  Penggunaan Euclidean  distance menghasilkan  nilai  DBI  sebesar  0,088 sedangkan  penggunaan Chebyshev distance menghasilkan  nilai  DBI  sebesar  0,116.  Performasi algoritma K-Medoids dengan Euclidean distance dianggap lebih baik dari Chebyshev distance karena menghasilkan nilai DBI yang mendekati 0.
Kata kunci: K-Medoids, Euclidean Distance, Chebyshev Distance, Davies Bouldin Index

## Abstract
K-Medoids is an unsupervised algorithm that uses a distance measure to classify data. The distance measure is a method that can help an algorithm classify data based on the similarity of the variables. Several studies have shown that using the right distance measure can improve the performance of the algorithm in clustering. Euclidean and Chebyshev is two of some distance measures that can be used. In  2016,  Karawang  Health Office  stated  that  175.891  Karawang  citizens  were  suffering  from  ISPA. This figure continued to increase in the following year until 2019. The total of Karawang citizens who suffering from ISPA reached 181.945 people. To assist the government in overcoming this problem, a clustering process  will be  carried out to group the areas  where the  ISPA is  spreading in Karawang District. The area  will be divided into three  clusters, namely low, medium and high. Comparison of distance measures is carried out to find the best model based on the evaluation of the Davies Bouldin Index  (DBI).  The  use  of  Euclidean-distance  produces  a  DBI  score  of  0,088  meanwhile  the  use  of Chebyshev  distance  resulted  in  a  DBI  score  of  0,116. The performance  of  the  K-Medoids  algorithm with  Euclidean-distance  is  considered  to  be  better  than  Chebyshev  distance  because  it  produces  a DBI score that is near to 0.
Keywords: K-Medoids , Euclidean Distance, Chebyshev Distance, Davies Bouldin Index

## PENDAHULUAN
Data  Mining  merupakan  suatu  proses  penggalian  informasi  melalui  sekumpulan  data dengan  tujuan  memperoleh  pengetahuan  untuk  diterapkan  pada  bidang-bidang  tertentu. Dalam praktiknya, kita dapat memanfaatkan data mining untuk melakukan  klasifikasi (Sari, Firdausi,  &  Azhar,  2020),  prediksi,  estimasi,  klastering  maupun  asosiasi.  Subash  pada penelitiannya  di  tahun  2016  menyebutkan  beberapa  hal  yang  dapat  dilakukan  data  mining pada dunia medis diantaranya ; mendeteksi penipuan asuransi kesehatan, memberikan solusi medis yang lebih baik untuk pasien yang kekurangan biaya, membantu mendeteksi penyakit tertentu, dan mengidentifikasi metode perawatan medis yang efisien (Pandey & Jain, 2017). Selain  itu,  data  mining  diartikan  sebagai  proses  pencarian  pola  berupa  pengetahuan  yang tersembunyi (Takdirillah, 2020), dengan menggunakan teknik statistic, kecerdasasan buatan, dan  machine  learning  untuk  menemukan  pengetahuan  langsung  pada  database  ( knowledge discovery  in  database )(de  la  Vega,  García-Saiz,  Zorrilla,  &  Sánchez,  2020;  Ishak,  Siregar, Ginting, &  Afif, 2020). Data mining juga  dapat membantu mengetahui wilayah penyebaran penyakit pada suatu daerah dengan metode klastering.
Infeksi  Saluran  Pernapasan  Akut  atau  yang  biasa  disebut  ISPA  adalah  salah  satu penyakit  yang  disebabkan  oleh  bakteri  atau  virus.  Penyakit  ini  menyerang  organ  tubuh  di bagian  saluran  pernafasan  bagian  atas  maupun  bawah  dan  akan  menimbulkan  gejala  batuk, pilek disertai dengan demam. Adapun beberapa kelompok orang yang rentan tertular penyakit ini berdasarkan yang disebutkan Alodokter, yaitu anak-anak dan lansia, orang dengan sistem kekebalan tubuh lemah, penderita gangguan jantung dan paru-paru, serta perokok aktif.
Pada  tahun  2016,  Dinas  Kesehatan  Karawang  menyatakan  sebanyak  175.891  warga Karawang menderita penyakit ISPA Angka ini terus bertambah pada tahun berikutnya hingga pada  tahun  2019,  total  warga  Karawang  yang  menderita  penyakit  ISPA  mencapai  181.945. Untuk  membantu  pemerintah  dalam  menanggulangi  masalah  ini,  maka  akan  dilakukan klastering  untuk  mengelompokkan  daerah  penyebaran  penyakit  ISPA  di  Kabupaten Karawang.  Klastering  adalah  sebuah  metode unsupervised yang  dapat  membagi  objek menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan  kemiripannya  tanpa  harus  dilakukan  pelatihan terlebih  dahulu.  Pada  klastering,  hasil  yang  baik  adalah  jika  setiap  kelompok  memiliki kemiripan  yang  tinggi  antar  objek  (Ningrat,  Maruddani,  &  Wuryandari,  2016).  Metode  ini digunakan  oleh  Ade  Bastian  dan  kawan-kawan  dalam  penelitiannya  di  tahun  2018.  Tri Juninda  dan  kawan-kawan  menggunakan  metode  ini  untuk  mengelompokkan  penyakit berdasarkan daerah tertentu menggunakan algoritma K-Medoids.
Kedua  penelitian  yang  telah  disebutkan  menggunakan  algoritma  yang  berbeda  saat melakukan  klastering.  Ade  Bastian  dan  kawan-kawan  menggunakan  algoritma  K-Means dalam  penelitiannya  karena  algoritma  ini  dinilai  memiliki  ketelitian  yang  tinggi  terhadap ukuran  objek.  Saat  mengolah  data  dalam  jumlah  besar,  K-Means  dianggap  relatif  lebih terukur  dan  efisien  (Bastian,  Sujadi,  &  Febrianto,  2018).  Sedangkan  pada  penelitian  yang dilakukan Tri Juninda dan kawan-kawan, K-Medoids dianggap memiliki karakteristik penting dibanding  K-Means  karena  dapat  menghitung medoids menggunakan  frekuensi kemunculannya  (Juninda,  Mustasim,  &  Andri,  2019).  K-Medoids  cukup  efisien  untuk mengolah data dalam jumlah kecil serta mampu mengatasi kelemahan K-Means yang sensitif terhadap outlier (Irawan, Siregar, Damanik, & Saragih, 2020). Saat  melakukan  klastering, distance  measure pada  algoritma  yang  digunakan  akan sangat  berpengaruh  pada  hasil  yang  didapatkan  (Miftahuddin,  Umaroh,  &  Karim,  2020). Distance  measure merupakan  sebuah  metode  pengukuran  jarak  antar  objek  (Liu,  Zhang, Zhang,  &  Cui,  2017;  Tao  et  al.,  2019).  Semakin  besar  nilai  jarak  yang  diperoleh,  maka semakin  jauh  letak  objek  dengan  pusat  klaster  yang  terbentuk  (Nahdliyah,  Widiharih,  & Prahutama, 2019). Beberapa distance measure yang dapat digunakan antara lain ; Euclidean Distance, Chebyshev Distance, Manhattan Distance, dan Minkowski Distance (Gueorguieva,
Valova,  &  Georgiev,  2017;  Gultom,  Sriadhi,  Martiano,  &  Simarmata,  2018;  He,  Agard,  & Trépanier, 2020; Saputra, Saputra, & Oswari, 2020).
Berbagai penelitian mengenai penerapan distance measure telah dilakukan pada tahun 2019,  Nishom  melakukan  perbandingan  akurasi  pada  algoritma  K-Means  dengan  beberapa distance  measure yaitu euclidean,  minkowski, dan manhattan kemudian  menyimpulkan bahwa penggunaan euclidean distance menghasilkan tingkat akurasi tertinggi dibanding dua distance  measure lainnya  (Nishom,  2019).  Penelitian  lain  dilakukan  oleh  (Mustofa  & Suasana, 2018) mengenai penerapan K-Medoids untuk penentuan status EDGI ( E-Goverment Development Index ). Mereka menggunakan chebyshev sebagai distance measure dan Davies Bouldin Index sebagai validasi hasil akhir penelitiannya. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Chebyshev  distance pada  K-Medoids  berhasil  mengoptimalkan  penentuan  pengelompokkan EDGI jika dibandingkan dengan manhattan dan euclidean distance
Berdasarkan  hal  tersebut  di  atas,  pada  penelitian  ini  menggunakan  K-Medoids  untuk melakukan  klastering  serta  membandingkan  dua distance  measure yaitu euclidean dan chebyshev dengan  validasi Davies  Bouldin  Index (DBI) . Adapun  objek  yang  diteliti merupakan  dataset  penyakit  ISPA  di  Kabupaten  Karawang  tahun  2019.  Metodologi  yang digunakan  adalah Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dengan  bantuan tool RapidMiner.

## METODE
Penelitian ini dilakukan dengan metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD). KDD  sendiri  merupakan  proses  menemukan  pengetahuan  dalam  kumpulan  data  (Ghazal  & Hammad, 2020; Schmidt & Sun, 2018) yang diberikan terlepas dari karakteristik dan ukuran atribut  didalamnya  (Kumar,  Jain,  &  Chauhan,  2019).  Menurut  mereka,  beberapa  langkat=h untuk  memahami  dan  mengekstraksi  pola  dari  kumpulan  data  yaitu data selection,  data preprocessing,  data  transformation,  data  mining, dan interpretation/  evaluation .  Adapun instrumen  yang  digunakan  sebagai  pendukung  dalam  penelitian  ini  yaitu  berupa  data dokumentasi  dari  Dinas  Kesehatan  Kesehatan  Karawang  dan  data  tersebut  diolah  dengan bantuan tool RapidMiner.  RapidMiner  adalah  aplikasi  yang  digunakan  untuk  memperoleh informasi  dan  pengetahuan  pada  data  dengan  menganalisis  kuantitas  data  secara  kualitatif (Uska, Wirasasmita, Usuluddin, & Arianti, 2020).
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  dataset  penyakit  ISPA  yang  didapat dari Dinas Kesehatan Karawang tahun 2019. Setelah itu dataset yang didapat akan melewati tahap seleksi atribut dimana atribut yang dipilih adalah atribut yang relevan dengan penelitian ini.  Setelah  itu  dataset  tersebut  akan  ditransformasi  dengan  metode min-max  normalization untuk  menyetarakan range setiap  variabelnya  menjadi  bernilai  0  sampai  1  (Santoso, Cholissodin, & Setiawan, 2017).
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  klastering  dengan  algoritma  K-Medoids. Algoritma ini merupakan algoritma pengelompokkan yang menggunakan objek data sebagai perwakilan  ( medoids )  sebagai  pusat  klaster  dengan  meminimalkan  jumlah  kesamaan  antar setiap  objek  dan  titik  referensi  yang  sesuai  (Gunawan,  Anggraeni,  Rini,  &  Mustofa,  2020). Saat  melakukan  klastering  dengan  algoritma  K-Medoids,  akan  dilakukan  2  kali  percobaan dengan distance measure yang berbeda yaitu Euclidean dan Chebyshev .
Setelah  mendapatkan  hasil  klastering  dengan  masing-masing distance  measure , langkah  terakhir  adalah  melakukan  evaluasi  hasil  klaster  dengan  menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) dimana DBI akan mengukur kedekatan antar data dalam satu kelompok data  dengan  menghitung  standar  deviasinya  (Nawrin,  Rahatur,  &  Akhter,  2017).  Adapun range nilai Davies Bouldin Index adalah 0 sampai 1. Semakin kecil nilai yang didapat, maka kemiripan  data  dalam  satu  kelompok  akan  semakin  tinggi.  Nawrin  dan  kawan-kawan
menjelaskan bahwa nilai DBI terkecil dianggap sebagai algoritma terbaik berdasarkan kriteria ini.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  melakukan  perbandingan  dua distance  measre yang digunakan pada algoritma K-Medoids. Terdapat 25 atribut pada dataset yang digunakan dan diseleksi  9  atribut  dengan  relevansi  tinggi  untuk  mendukung  penelitian.  Seleksi  atribut dilakukan secara manual dengan bantuan tool Ms.Excel. Adapun 9 dari 25 atribut yang telah diseleksi akan ditampilan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Seleksi Atribut No Atribut 1 Nama Puskesmas 2 Jumlah Penduduk 3 Pneumonia < 1 Tahun 4 Pneumonia 1 - < 5 Tahun 5 Pneumonia ≥ 5 Tahun 6 Total Pneumonia 7 Total Bukan Pneumonia < 1 Tahun dan 1 - < 5 Tahun 8 Bukan Pneumonia ≥ 5 Tahun 9 Total Bukan Penumonia
Pada  Tabel  1,  Nama  Puskesmas  adalah  atribut  yang  akan  dijadikan  label  klastering. Selebihnya  adalah  atribut  jumlah  penderita  Pneumonia  dan  Bukan  Pneumonia  berdasarkan usianya  yang  akan  dijadikan  variabel  untuk  perhitungan  klastering  menggunakan Euclidean dan Chebyshev Distance. Dari  seluruh  fitur  yang  diseleksi,  8  diantaranya  akan  dilakukan transformasi data dengan metode min-max normalization .
Tabel 2. Dataset Sebelum Normalisasi Puskesmas JP P < 1 P 1 - < 5 P > 5 TP TBP < 1 & 1 - < 5 BP > 5 TBP Adiarsa 65962 20 83 3 106 651 1110 1761 Anggadita 24394 7 83 111 201 431 933 1364 Balongsari 19543 2 76 0 78 193 1042 1235 Batujaya 81806 4 29 0 33 1352 1321 2673 Bayur Lor 24847 0 0 0 0 1445 585 2030 Ciampel 38390 11 27 79 117 512 1064 1576 Cibuaya 53035 44 37 128 209 522 506 1028 Cicinde 30589 0 54 0 54 1457 2950 4407 Cikampek 111415 36 98 0 134 1591 2967 4558 … … … … … … … … … Wanakerta 4902 0 0 0 0 388 6541 6929
Tabel 2 menampilkan record jumlah penderita Pneumonia maupun Bukan Pneumonia berdasarkan  usia  penderita  sebelum  dilakukan  normalisasi.  Pada  tabel  tersebut  terlihat  jelas rentang jarak nilai pada masing-masing atribut memiliki perbedaan yang sangat besar. Hal ini dapat  mempengaruhi  hasil  dari  proses  data  mining  selanjutnya,  maka  dari  itu  dataset  harus
dinormalisasi  terlebih  dahulu.  Selanjutnya,  tabel  3  menampilkan record jumlah  penderita Pneumonia  maupun  Bukan  Pneumonia  berdasarkan  usia  penderita  setelah  melewati  proses normalisasi  data.  Pada  tabel  tersebut  dapat  dilihat  perbedaannya  yaitu  nilai  pada  masing- masing  atribut  memiliki  rentang  seimbang  dengan  hasil  normalisasi  terkecil  adalah  0  dan terbesar adalah 1.
Tabel 3. Dataset Setelah Normalisasi Puskesmas JP P < 1 P 1 - < 5 P > 5 TP TBP < 1 & 1 - < 5 BP > 5 TBP Adiarsa 0,505 0,018 0,076 0,021 0,048 0,128 0,170 0,234 Anggadita 0,503 0,006 0,076 0,787 0,092 0,085 0,143 0,181 Balongsari 0 0,002 0,069 0 0,036 0,038 0,159 0,164 Batujaya 0,678 0,004 0,026 0 0.015 0,265 0,202 0,355 Bayur Lor 0,058 0 0 0 0 0,284 0,089 0,270 Ciampel 0,205 0,010 0,025 0,560 0,053 0,100 0,163 0,209 Cibuaya 0,365 0,040 0,034 0,908 0,095 0,102 0,077 0,137 Cicinde 0,120 0 0,049 0 0,025 0,286 0,451 0,585 Cikampek 1 0,033 0,089 0 0,061 0,312 0,454 0,605 … … … … … … … … … Wanakerta 0,321 0 0 0 0 0,076 1 0,920 Berikut adalah keterangan dari masing-masing atribut : JP : Jumlah Penduduk P < 1 : Pneumonia < 1 Tahun P 1 - < 5 : Pneumonia 1 sampai < 5 Tahun P > 5 : Pneumonia > 5 Tahun TBP 1 & 1 - < 5 : Total Bukan Pneumonia 1 dan 1 sampai < 5 Tahun BP > 5 : Bukan Penumonia > 5 Tahun TBP : Total Bukan Pneumonia
Untuk  membandingkan  kedua distance  measure yang  telah  disebutkan,  maka  dilakukan percobaan  sebanyak  2  kali  dimana  percobaan  pertama  adalah  melakukan  klastering menggunakan K-Medoids dengan persamaan Euclidean Distance . Kemudian pada percobaan yang  kedua  akan  dilakukan  klastering  menggunakan  K-Medoids  dengan  persamaan Chebyshev  Distance. Tabel  4  adalah  anggota  yang  didapatkan  pada  masing-masing percobaan klastering.
Berdasarkan  hasil  klaster  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  diatas,  penggunaan  masing- masing distance  measure menghasilkan  jumlah  anggota  klaster  yang  berbeda.  Penggunaan Euclidean Distance menghasilkan 6 anggota pada klaster dengan daerah penyebaran penyakit ISPA  yang  rendah  ( cluster_0 )  yaitu  daerah  Cikampek  Utara,  Gempol,  Kalangsari,  Lemah Abang, Tirta Jaya dan Wanakerta. Kemudian menghasilkan 44 anggota pada klaster dengan daerah penyebaran penyakit ISPA yang sedang ( cluster_1) yaitu daerah Adiarsa, Anggadita, Balongsari,  Batujaya,  Bayur  Lor,  Ciampel,  Cibuaya,  Cicinde,  Cikampek,  Cilamaya,  Curug, Jatisari,  Jayakerta,  Jomin,  Karawang,  Karawang  Kulon,  Kerta  Mukti,  Kutamukti, Lemahdhuhur,  Loji,  Kutawaluya,  Majalaya,  Medang  Asem,  Kota  Baru,  Nagasari,  Pacing, Pakis Jaya, Pangkalan, Pasirukem, Pedes, Plawad, Purwasari, Rawamerta, Rengas Dengklok, Sukatani,  Tanjung  Pura,  Telaga  Sari,  Teluk  Jambe,  Sungai  Buntu,  Tempuran,  Tirta  Mulya,
Tunggak  Jati,  dan  Wadas.  Dan  terakhir  menyisakan  1  anggota  pada  klaster  dengan  daerah penyebaran penyakit ISPA yang tinggi ( cluster_2 ) yaitu daerah Klari.z Penggunaan Chebyshev  Distance menghasilkan  4  anggota  pada  klaster  dengan  daerah penyebaran  penyakit  ISPA  yang  rendah  ( cluster_0 )  yaitu  daerah  Cikampek  Utara,  Gempol, Lemah  Abang,  dan  Wanakerta.  Kemudian  menghasilkan  41  anggota  pada  klaster  dengan daerah  penyebaran  penyakit  ISPA  yang  sedang  ( cluster_1 )  yaitu  daerah  Adiarsa,Anggadita, Balongsari,  Batujaya,  Ciampel,  Cicinde,  Cikampek,  Cilamaya,  Curug,  Jatisari,  Bayur  Lor, Jayakerta,  Jomin,  Kalangsari,  Karawang,  Karawang  Kulon,  Kerta  Mukti,  Medang  Asem, Klari, Kutamukti, Kutawaluya, Lemahdhuhur, Loji, Majalaya, Nagasari, Pacing, Pakis , Jaya, Pangkalan,  Pedes,  Purwasari,  Rengasdengklok,  Pasirukem,  Tanjung  Pura,  Telaga  Sari, Tempuran, Tirta Mulya, Tunggak Jati, dan  Wadas. Dan terakhir menyisakan 6 anggota pada klaster  dengan  daerah  penyebaran  penyakit  ISPA  yang  tinggi  ( cluster_2 )  yaitu  daerah Cibuaya, Kota Baru, Klawad, Rawa Merta, Sungai Buntu, dan Tirta Jaya.
Hasil  klastering  yang  didapat  selanjutnya  dievaluasi  dengan Davies  Bouldin  Index (DBI)  untuk  mengetahui  performansi  masing-masing distance  measure pada  algoritma  K- Medoids.  Tabel  5  adalah  hasil  nilai  DBI  pada  masing-masing distance  measure yang didapatkan dengan bantuan tool RapidMiner. Pada evaluasi Davies Bouldin Index, nilai yang mendekati  0  menunjukkan  bahwa  hasil  klaster  memiliki  kemiripan  yang  tinggi  dalam  satu kelompoknya.  Berdasarkan  Tabel  5, Euclidean  Distance mendapatkan  nilai  DBI  sebesar 0,088 sedangkan Chebyshev Distance mendapatkan nilai DBI sebesar 0,116.
Tabel 4. Anggota Klaster Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 Euclidean Distance Cikampek Utara, Gempol, Kalangsari, Lemah Abang,
Tirta Jaya, Wanakerta
Adiarsa, Anggadita, Balongsari, Batujaya, Bayur Lor, Ciampel, Cibuaya, Cicinde, Cikampek, Cilamaya, Curug, Jatisari, Jayakerta, Jomin, Karawang, Karawang Kulon, Kerta Mukti, Kutamukti,
Lemahdhuhur, Loji, Kutawaluya, Majalaya,
Medang Asem, Kota Baru, Nagasari, Pacing,
Pakis Jaya, Pangkalan, Pasirukem, Pedes,
Plawad, Purwasari, Rawamerta, Rengas
Dengklok, Sukatani, Tanjung Pura, Telaga Sari, Teluk Jambe, Sungai Buntu, Tempuran, Tirta Mulya, Tunggak Jati, Wadas Klari Chebyshev Distance Cikampek Utara, Gempol, Lemah Abang, Wanakerta Adiarsa,Anggadita, Balongsari, Batujaya, Ciampel, Cicinde, Cikampek, Cilamaya,
Curug, Jatisari, Bayur Lor, Jayakerta, Jomin,
Kalangsari, Karawang, Karawang Kulon,
Kerta Mukti, Medang Asem, Klari, Kutamukti, Kutawaluya, Lemahdhuhur, Loji,
Majalaya, Nagasari, Pacing, Pakis , Jaya, Pangkalan, Pedes, Purwasari, Rengasdengklok, Pasirukem, Tanjung Pura, Telaga Sari, Tempuran, Tirta Mulya, Tunggak Jati, Wadas Cibuaya, Kota Baru, Klawad, Rawa Merta, Sungai Buntu, Tirta Jaya
Tabel 5. Hasil Nilai DBI Distance Measure Nilai DBI Euclidean Distance 0,088 Chebyshev Distance 0,116

## Pembahasan
Dataset  yang  digunakan  adalah  dataset  penyakit  ISPA  tahun  2019  berisi  50 record yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Karawang. Dataset ini digunakan untuk membuat model klastering  yang  diharapkan  dapat  membantu  pemerintah  untuk  mengetahui  daerah penyebaran  penyakit  ISPA  di  Kabupaten  Karawang  dengan  metode  klastering  pada data mining. Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  K-Medoids  dengan  dua  kali percobaan  menggunakan distance  measure yang  berbeda.  Adapun  distance  measure  yang digunakan  yaitu Euclidean  Distance dan Chebyshev  Distance .  Penggunaan  kedua distance measure tersebut  bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  klastering  paling  optimal  yang  akan dievaluasi dengan Davies Bouldin Index .
Penelitian  dilaksanan  mengikuti  tahapan  pada  metodologi Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  dimana  tahapan  pertama  yang  dilakukan  yaitu  pengumpulan  data  seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya. Kemudian dilakukan seleksi data yang menyisakan 9 dari 25 atribut yang ada pada dataset. Selanjutnya adalah transformasi data dengan metode Min- max normalization .  Hal ini bertujuan untuk menyetarakan range setiap antar atribut dengan skala 0 sampai 1. Hasil transformasi data dapat dilihat pada Tabel 3.
Selanjutnya  dilakukan  pemodelan  dataset  menggunakan  dengan  bantuan tool RapidMiner. Hasil anggota klaster masing-masing distance measure ditampilkan pada Tabel 4  dimana Euclidean  Distance menempatkan  6  anggota  pada cluster_0 ,  44  anggota  pada cluster_1 ,  dan  1  anggota  pada cluster_2 sedangkan Chebyshev  Distance menempatkan  4 anggota pada cluster_0 , 41 anggota pada cluster_1 , dan 6 anggota pada cluster_2 . Perbedaan hasil anggota masing-masing distance measure terpaut jauh pada cluster_2 dimana Euclidean Distance hanya  menempatkan  1  anggota  sedangkan Chebyshev  Distance menempatkan  6 anggota didalamnya.
Davies Bouldin Index atau DBI digunakan untuk melakukan evaluasi hasil klaster pada masing-masing distance  measure .  Hasil  nilai  DBI  dapat  dilihat  pada  Tabel  5  dimana Euclidean  Distance mendapatkan  nilai  DBI  sebesar  0,088  sedangkan Chebyshev  Distance mendapatkan  nilai  DBI  sebesar  0,116.  Dari  hasil  nilai  DBI  yang  didapatkan,  dapat  dilihat bahwa  penggunaan Euclidean  Distance mendapatkan  nilai  yang  mendekati  0  yang  berarti hasil  klastering  dengan distance  measure ini  memiliki  kemiripan  yang  tinggi  dalam  satu kelompoknya.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  dapat  dikatakan  bahwa  penggunaan Euclidean Distance pada  algoritma  K-Medoids  lebih  optimal  jika  dibandingkan  dengan Chebyshev Distance.
Sementara  itu,  penelitian  sebelumnya  dengan  kasus  penentuan  status  EDGI  ( E- Goverment  Development  Index )  yang  dilakukan  oleh  (Mustofa  &  Suasana,  2018), menyimpulkan  bahwa Chebyshev  Distance pada  K-Medoids  berhasil  mengoptimalkan penentuan  pengelompokkan  EDGI  jika  dibandingkan  dengan Manhattan  Distance dan Euclidean Distance . Hal ini membuktikan bahwa hasil optimasi setiap distance measure pada algoritma  K-Medoids  tergantung  pada  dataset  dan  permasalahan  yang  akan  diselesaikan. Untuk itu perlu dilakukan uji dataset dengan beberapa distance measure sehingga didapatkan hasil terbaik dengan distance measure yang tepat.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan  bahwa distance  measure yang digunakan  sangat  berpengaruh  terhadap  hasil  klastering.  Penggunaan Euclidean  Distance pada  algoritma  K-Medoids  menghasilkan  klaster  optimal  jika  dibandingkan  dengan Chebyshev Distance . Dilihat dari nilai Davies Bouldin Index yang dihasilkan oleh Euclidean Distance sebesar  0,088  yang  paling  mendekati  0  menunjukkan  bahwa  hasil  klaster  dengan Euclidean Distance memiliki kemiripan yang tinggi antar objek didalam kelompoknya.

## REFERENSI
Bastian,  A.,  Sujadi,  H.,  &  Febrianto,  G.  (2018).  Penerapan  Algoritma  k-means  clustering analisis  pada  penyakit  menular  manusia. Analisis  Pada  Penyakit  Menular  Manusia , 14 (1), 28–34.
de  la  Vega,  A.,  García-Saiz,  D.,  Zorrilla,  M.,  &  Sánchez,  P.  (2020).  Lavoisier:  A  DSL  for increasing  the  level  of  abstraction  of  data  selection  and  formatting  in  data  mining. Journal of Computer Languages , 60 , 100987.
Ghazal,  M.  M.,  &  Hammad,  A.  (2020).  Application  of  knowledge  discovery  in  database (KDD)  techniques  in  cost  overrun  of  construction  projects. International  Journal  of Construction Management , 1–15. https://doi.org/10.1080/15623599.2020.1738205 Gueorguieva,  N.,  Valova,  I.,  &  Georgiev,  G.  (2017).  M&MFCM:  fuzzy  c-means  clustering with  mahalanobis  and  minkowski  distance  metrics. Procedia  Computer  Science , 114 , 224–233.
Gultom,  S.,  Sriadhi,  S.,  Martiano,  M.,  &  Simarmata,  J.  (2018).  Comparison  analysis  of  K- means  and  K-medoid  with  Ecluidience  distance  algorithm,  Chanberra  distance,  and Chebyshev  distance  for  big  data  clustering. IOP  Conference  Series:  Materials  Science and Engineering , 420 (1), 12092. IOP Publishing.
Gunawan,  I.,  Anggraeni,  G.,  Rini,  E.  S.,  &  Mustofa,  Y.  (2020).  Klasterisasi  provinsi  di Indonesia  berbasis  perkembangan  kasus  Covid-19  menggunakan  metode  K-Medoids. Seminar  Nasional  Matematika  Dan  Pendidikan  Matematika  (5thSENATIK) ,  301–306. Semarang: Universitas PGRI Semarang Press.
He, L., Agard, B., & Trépanier, M. (2020). A classification of public transit users with smart card  data  based  on  time  series  distance  metrics  and  a  hierarchical  clustering  method. Transportmetrica A: Transport Science , 16 (1), 56–75.
Irawan, E., Siregar, S. P., Damanik, I. S., & Saragih, I. S. (2020). Implementasi Algoritma K- Medoids untuk Pengelompokkan Sebaran Mahasiswa Baru. Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika) , 5 (2), 275–281. https://doi.org/10.30645/jurasik.v5i2.213
Ishak,  A.,  Siregar,  K.,  Ginting,  R.,  &  Afif,  M.  (2020).  Orange  Software  Usage  in  Data Mining Classification Method on The Dataset Lenses. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 1003 (1), 12113. IOP Publishing.
Juninda,  T.,  Mustasim,  &  Andri,  E.  (2019).  Penerapan  Algoritma  K-Medoids  untuk Pengelompokan  Penyakit  di  Pekanbaru  Riau. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi, Komunikasi Dan Industri , 11 (1), 42–49.
Kumar,  N.,  Jain,  S.,  &  Chauhan,  K.  (2019).  Knowledge  Discovery  from  Data  Mining Techniques. International  Journal  of  Engineering  Research  &  Technology  (IJERT) , 7 (12), 1–3.
Liu, H., Zhang, X., Zhang, X., & Cui, Y. (2017). Self-adapted mixture distance measure for clustering uncertain data. Knowledge-Based Systems , 126 , 33–47.
Miftahuddin,  Y.,  Umaroh,  S.,  &  Karim,  F.  R.  (2020).  Perbandingan  Metode  Perhitungan Jarak  Euclidean,  Haversine,  dan  Manhattan  dalam  Penentuan  Posisi  Karyawan. Jurnal Tekno Insentif , 14 (2), 69–77. https://doi.org/10.36787/jti.v14i2.270
Mustofa, Z., & Suasana, I. S. (2018). Algoritma Clustering K-Medoids Pada E-Government Bidang  Information  And  Communication  Technology  Dalam  Penentuan  Status  EDGI. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 9 (1), 1–10.
Nahdliyah,  M.  A.,  Widiharih,  T.,  &  Prahutama,  A.  (2019).  Metode  K-Medoids  Clustering dengan Validasi Silhouette Index dan C-Index. JURNAL GAUSSIAN , 8 (2), 161–170. Nawrin,  S.,  Rahatur,  M.,  &  Akhter,  S.  (2017).  Exploreing  K-Means  with  Internal  Validity Indexes  for  Data  Clustering  in  Traffic  Management  System. International  Journal  of Advanced Computer
Science and Applications , 8 (3), 264–272. https://doi.org/10.14569/ijacsa.2017.080337
Ningrat,  D.  R.,  Maruddani,  D.  A.  I.,  &  Wuryandari,  T.  (2016).  Analisis  Cluster  Dengan Algoritma  K-Means  Dan  Fuzzy  C-Means  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data Obligasi Korporasi. None , 5 (4), 641–650.
Nishom,  M.  (2019).  Perbandingan  Akurasi  Euclidean  Distance,  Minkowski  Distance,  dan Manhattan  Distance  pada  Algoritma  K-Means  Clustering  berbasis  Chi-Square. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , 4 (1), 20–24.
https://doi.org/10.30591/jpit.v4i1.1253
Pandey,  A.,  &  Jain,  A.  (2017).  Comparative  Analysis  of  KNN  Algorithm  using  Various Normalization Techniques. International Journal of Computer Network and Information Security , 9 (11), 36–42. https://doi.org/10.5815/ijcnis.2017.11.04
Santoso, B., Cholissodin, I., & Setiawan, B. D. (2017). Optimasi K-Means untuk Clustering Kinerja  Akademik  Dosen  Menggunakan  Algoritme  Genetika. Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 1 (12), 1652–1659.
Saputra,  D.  M.,  Saputra,  D.,  &  Oswari,  L.  D.  (2020).  Effect  of  Distance  Metrics  in Determining  K-Value  in  K-Means  Clustering  Using  Elbow  and  Silhouette  Method. Sriwijaya  International  Conference  on  Information  Technology  and  Its  Applications (SICONIAN , 341–346. Indonesia: Atlantis Press.
Sari, V. R.,  Firdausi,  F., &  Azhar, Y. (2020). Perbandingan Prediksi Kualitas Kopi Arabika dengan  Menggunakan  Algoritma  SGD,  Random  Forest  dan  Naive  Bayes. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (2), 1–9. Schmidt, C., & Sun, W. N. (2018). Synthesizing agile and knowledge discovery: case study results. Journal of Computer Information Systems , 58 (2), 142–150.
Takdirillah,  R.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Terhadap Data Transaksi Penjualan Bisnis Ritel. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (1), 37–46.
Tao, X., Wang, R., Chang, R., Li, C., Liu, R., & Zou, J. (2019). Spectral clustering algorithm using  density-sensitive  distance  measure  with  global  and  local  consistencies. Knowledge-Based Systems , 170 , 26–42.
Uska, M., Wirasasmita, R., Usuluddin, U., & Arianti, B. (2020). Evaluation of Rapidminer- Aplication  in  Data  Mining  Learning  using  PeRSIVA  Model. Edumatic:  Jurnal Pendidikan Informatika , 4 (2), 164–171. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i2.2688