Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 50 – 57 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## KLASTERISASI PENYAKIT MENULAR DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING
Muhammad Hafiz * , Sylvia Anggraini Mahasiswa Prodi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal *email : muhammad11hafiz09@gmail.com
Abstract: Disease refers to an abnormal state in which the body or mind experiences discomfort or  dysfunction.  Every  day,  the  number  of  people  affected  by  infectious  diseases  continues  to increase with various types of diseases. Therefore, grouping is needed to help the government obtain information about the most common diseases in society. In this research, patient disease data was grouped using multidimensional clustering data mining techniques. One method used is K-Means Clustering, a non-hierarchical approach that groups data into one or more clusters. Data  that  has  similar  characteristics  is  grouped  together  in  one  cluster,  while  data  that  has different characteristics is placed in different clusters, thus allowing clusters to be formed with minimal variation. This research aims to make the government pay more attention to areas that have high rates of infectious diseases both from the environment and other things. The results of research  from  34  provinces  and  8  infectious  diseases  show  data  where  32  areas  are  very vulnerable, 2 areas are vulnerable and 2 areas are quite vulnerable.
Keywords: Data Mining, Disease Cases, K-Means
Abstrak: Penyakit  merujuk  pada  keadaan  abnormal  di  mana  tubuh  atau  pikiran  mengalami ketidaknyamanan atau disfungsi. Setiap hari, jumlah orang yang terkena penyakit menular terus bertambah  dengan  berbagai  jenis  penyakit.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  pengelompokan  untuk membantu  pemerintah  memperoleh  informasi  tentang  penyakit  yang  paling  umum  di masyarakat. Dalam penelitian ini, dilakukan pengelompokan data penyakit pasien menggunakan teknik  penggalian  data  clustering  multidimensi.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah  K- Means  Clustering,  sebuah  pendekatan  non-hirarkis  yang  mengelompokkan  data  ke  dalam  satu atau lebih cluster. Data-data yang memiliki karakteristik serupa dikelompokkan bersama dalam satu  cluster,  sementara  data  yang  memiliki  karakteristik  berbeda  ditempatkan  dalam  cluster yang  berbeda,  sehingga  memungkinkan  terbentuknya  cluster  dengan  variasi  yang  minimal. Penelitian  ini  bertujuan  agar  pemerintah  lebih  perhatian  terhadap  daerah  yang  memilki  angka tinggi  terhadap  penyakit  menular  baik  dari  lingkungan  maupun  dari  hal  lainnya.  Hasil  dari penelitian dari 34 Provinsi dan 8 Penyakit menular menunjukkan data dimana 32 daerah dengan sangat rawan, 2 daerah rawan dan 2 daerah cukup rawan.
Kata kunci: Data Mining, Kasus Penyakit, K-Means

## PENDAHULUAN
Di Indonesia, masalah polusi dan lingkungan merupakan isu yang sangat penting dan  harus  segera  diatasi.  Lingkungan  saat  ini  mengalami  berbagai  kerusakan,  seperti pencemaran  air,  tanah,  sungai,  kerusakan  hutan,  dan  juga  ancaman  kepunahan  bagi beberapa  spesies  hewan  [1].  Kerusakan  dan  pencemaran  di  Indonesia  berkembang
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 50 – 57 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
dengan  cepat.  Ini  disebabkan  oleh  sering  diabaikannya  kepentingan  pelestarian lingkungan dalam pengambilan keputusan di tingkat pusat dan daerah. Kondisi sanitasi lingkungan  yang  buruk  menyebabkan  penyebaran  penyakit  yang  beragam,  menjadi penyebab utama munculnya masalah kesehatan terkait lingkungan yang tidak memadai [2].
Penyakit merupakan kondisi tidak normal di mana tubuh atau pikiran seseorang mengalami ketidaknyamanan atau gangguan. Setiap hari, jumlah pasien di rumah sakit terus  meningkat  dengan  berbagai  jenis  penyakit  yang  berbeda  [3] . Kesehatan  menjadi salah  satu  penunjuk  tingkat  pembangunan  manusia.  Karena  pembangunan  di  bidang kesehatan  di  Indonesia  saat  ini  mengalami  beban  ganda  [4].  Masalah  kesehatan  tidak hanya  timbul  karena  kesalahan  individu,  tetapi  juga  bisa  disebabkan  oleh  kurangnya pengetahuan masyarakat karena minimnya informasi yang akurat tentang suatu penyakit [5].
Di  Indonesia  juga  sangat  banyak  di  jumpai  berbagai  penyakit-penyakit,  seperti dikutip dari data Badan Statistik Indonesia pada tahun 2015. Data penyakit di Indonesia menjadi  kunci  utama  dalam  upaya  pencegahan  dan  penanggulangan  kesehatan masyarakat. Melalui pengumpulan, analisis, dan interpretasi data yang akurat, kita dapat mengidentifikasi  tren  penyakit,  mengukur  dampaknya,  dan  merancang  strategi intervensi  yang  efektif.  Terdapat  data  penyakit  seperti  penyakit  Malaria,  Pneumonia, Kusta,  TB  Paru,  Tetanus  Neonatorum,  Campak,  DBD  dan  Diare.  Penyakit  tersebut banyak  di  jumpai  di  berbagai  provinsi.  Karena  hal  tersebut  penyakit-penyakit  tersebut harus segera ditangani agar tidak terjadi kasus yang lebih banyak lagi.
Malaria disebabkan oleh parasit Plasmodium yang kemudian disebarkan melalui gigitan  nyamuk  Anopheles  [6].  Tuberkulosis  paru  adalah  penyakit  menular  yang disebabkan  oleh  bakteri  Mycobacterium  tuberculosis.  Penularannya  terjadi  ketika seseorang yang menderita TBC paru dengan hasil tes BTA positif batuk atau bersin, dan secara  tidak  sengaja  menyebarkan  bakteri  ke  udara  dalam  bentuk  percikan  dahak  [7]. Pneumonia  adalah  inflamasi  pada  jaringan  paru-paru  yang  disebabkan  oleh  infeksi bakteri  atau  virus  [8].  Kusta  adalah  penyakit  yang  diakibatkan  oleh  bakteri Mycobacterium  leprae.  [9].  Tetanus  terjadi  karena  neurotoksin  yang  dihasilkan  oleh bakteri  anaerob  Clostridium  tetani  [10].  Campak  merupakan  penyakit  infeksi disebabkan  oleh  virus  campak  dan  sangat  menular.  Virus  campak  adalah  jenis  virus RNA  tunggal  negatif  yang  berselubung,  tidak  bersegmen,  dan  termasuk  dalam  genus Morbillivirus dalam famili Paramyxoviridae [11]. Diare adalah kondisi di mana terjadi perubahan pada bentuk dan konsistensi tinja serta peningkatan frekuensi buang air besar yang  berlebihan,  yaitu  lebih  dari  tiga  kali  dalam  satu  hari  [12].  Demam  Berdarah Dengue  (DBD)  adalah  penyakit  infeksi  akut  yang  menular  kepada  manusia  melalui gigitan nyamuk Aedes yang terinfeksi virus dengue [13].
Data  mining  merupakan  sebuah  alat  yang  memungkinkan  pengguna  untuk dengan  cepat  mengakses  data  dalam  jumlah  besar.  Secara  lebih  spesifik,  data  mining adalah  alat  dan  aplikasi  yang  menggunakan  analisis  statistik  pada  data.  Proses  data mining  adalah  ekstraksi  atau  penggalian  data  dan  informasi  yang  besar,  yang sebelumnya tidak diketahui, namun dapat dipahami dan bermanfaat dari database besar untuk membuat keputusan bisnis penting. Data mining mengacu pada kumpulan teknik dengan tujuan untuk menemukan pola-pola yang tidak diketahui dalam data yang telah
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 50 – 57 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
dikumpulkan.  Ini  memungkinkan  pengguna  untuk  menemukan  pengetahuan  dalam database yang tidak dapat diketahui oleh pengguna sebelumnya [14].
Salah  satu  teknik  pengelompokan  data  adalah  Algoritma  K-means,  yang termasuk  dalam  kategori  algoritma  clustering.  K-means  clustering  merupakan  metode non-hirarki  yang  mengorganisir  data  menjadi  satu  atau  lebih  kelompok.  Tujuan  utama K-means  adalah  untuk  mengurangi  kesalahan  kuadrat  antara  rata-rata  dari  setiap kelompok dengan titik data di dalam kelompok tersebut. Algoritma K-means termasuk dalam  kategori  metode  partisi  yang  menggunakan  titik  pusat  sebagai  acuan,  berbeda dengan algoritma k-Medoids yang menggunakan objek sebagai acuan [15]. Clustering merupakan proses pengelompokan data ke dalam beberapa kelompok, di mana kesamaan antara data dalam satu kelompok lebih besar daripada kesamaannya dengan  data  dalam  kelompok  lain.  Ini  merupakan  salah  satu  masalah  utama  dalam pembelajaran tanpa pengawasan, di mana tujuannya adalah untuk menemukan struktur dalam  kumpulan  data  yang  tidak  memiliki  label.  Secara  sederhana,  clustering  adalah proses  mengorganisir  objek  menjadi  kelompok  yang  memiliki  kesamaan  tertentu. Sebuah  kelompok  adalah  kumpulan  objek  yang  memiliki  kesamaan  di  antara  mereka, sementara berbeda dengan objek dalam kelompok lain [15].
Dari  penjelasan  tersebut,  dapat  dilakukan  studi  tentang  analisis  klaster  dengan fokus pada penyakit yang sering mengancam kesehatan masyarakat di Indonesia, seperti Malaria,  Tuberkulosis  Paru,  Pneumonia,  Kusta,  Tetanus  Neonatorum,  Campak,  Diare, dan  Demam  Berdarah  Dengue  (DBD).  Judul  dalam  penelitian  ini  adalah  “Klasterisasi Penyakit Menular di Indonesia Menggunakan Metode K-Means Clustering”.

## METODE
K-Means  Clustering  adalah  teknik  pengelompokan  data  yang  bukan  bersifat hirarkis,  yang  mengorganisir  data  menjadi  satu  atau  lebih  kelompok.  Data  dengan karakteristik  serupa  ditempatkan  dalam  satu  kelompok,  sementara  data  yang  berbeda ditempatkan dalam kelompok yang berbeda, sehingga kelompok memiliki variasi yang minim [18].
Berikut adalah tahapan-tahapan dalam melakukan pengelompokan menggunakan metode K-Means:
1. Pilih jumlah kelompok K
2.  Pengaturan  awal  pusat  kluster  K  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode, tetapi yang umum dilakukan adalah dengan pendekatan acak. Nilai awal pusat kluster ditentukan secara acak.
3. Bagikan semua data atau objek ke kluster yang paling dekat. Kedekatan antara dua data atau objek diukur berdasarkan jarak di antara keduanya. Sementara itu,  dekatnya  suatu  data  atau  objek  ke  kluster  tertentu  diukur  berdasarkan jarak antara data atau objek tersebut dengan pusat kluster. Dalam langkah ini, perlu dilakukan perhitungan jarak dari setiap data atau objek ke setiap pusat
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 50 – 57 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
kluster.  Jarak  terpendek  antara  suatu  data  atau  objek  dengan  kluster  tertentu akan menentukan di mana data atau objek tersebut akan ditempatkan. Untuk menghitung  jarak  dari  data  ke  setiap  pusat  kluster,  dapat  digunakan  rumus jarak Euclidean
𝐷 𝑖,𝑗 = √(𝑋 1𝑖 −𝑋 𝑖𝑗 ) 2 +(𝑋 2𝑖 −𝑋 2𝑗 ) 2 +⋯+(𝑋 𝑘𝑖 −𝑋 𝑘𝑗 ) 2 (1)
Keterangan:
D(i,j) = jarak data ke i ke pusat cluster j
X(k,i) = data ke i pada atribut data ke k X(k,j) = titik pusat ke j pada atribut ke k
4.  Lakukan  perhitungan  kembali  untuk  menentukan  pusat  kluster  dengan anggota  kluster  saat  ini.  Pusat  kluster  adalah  nilai  rata-rata  dari  semua  data atau  objek  dalam  kluster  tertentu.  Alternatifnya,  dapat  pula  menggunakan nilai  median  dari  kluster  tersebut.  Oleh  karena  itu,  nilai  rata-rata  (median) bukanlah satu-satunya parameter yang bisa digunakan. Kemudian, alokasikan kembali setiap objek menggunakan pusat kluster yang baru. Jika pusat kluster tidak berubah lagi, maka proses pengelompokan telah selesai .
Tabel 1. Data Jumlah Kasus Penyakit (Kasus) Provinsi Malaria TB Paru Pneumonia Kusta Tetanus Campak  Diare DBD Aceh 53921 4023 1129 524 0 14 0 1509 Sumut 87177 16955 17226 197 0 80 490 5274 Sumbar 6404 4561 15373 54 3 425 0 3806 … … … … … … … … … Papua Barat  121257 793 0 712 0 0 0 66 Papua 327113  2538 0 1084 1 418 0 647

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  algoritma  K-Means  dapat  dilihat  pada  gambar  3  di  bawah  ialah diagram alur metode K-Means yang digunakan kedalam pengelompokan daerah potensi kasus penyakit menular. Hasil analisis dapat diberikan informasi berharga terkait fakta- fakta yang mempengaruhi penyebaran penyakit menular di Indonesia. Inplikasi tersebut dapat  membantu  dalam  perumusan  kebujakan  kesehatan  yang  lebih  efektif  di  tingkat
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 50 – 57 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
provinsi.
Provinsi-provinsi  yang  tergabung  dalam  satu  cluster  memiliki  kesamaan  pola penyebaran  penyakit  menular  tertentu.  Interpretasi  hasil  akan  membantu  dalam pemahaman faktor-faktor yang mempengaruhi penyebaran penyakit di setiap kelompok.

## Gambar 1 Dataset Jumlah Kasus Penyakit
Penentuan penyebaran cluster sebagai berikut:

## Gambar 2 Visualisasi Data
Pada  penelitaian  ini  terdapat  3  (tiga)  cluster  yang  digunakan  yaitu  data  kasus penyakit rawan, cukup rawan dan sangat rawan.
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 50 – 57 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 3 Hasil Cluster

## SIMPULAN
Dalam  melakukan  analisis  cluster  terhadap  provinsi-provinsi  di  Indonesia berdasarkan  variabel  penyakit  menular  menggunakan  metode  K-Means  Clustering, ditemukan  pola-pola  yang  signifikan  dalam  penyebaran  penyakit  di  berbagai  wilayah. Hasil  analisis  ini  memberikan  wawasan  yang  berharga  terkait  dengan  keragaman geografis penyakit menular di Indonesia.
K-Means  Clustering  berhasil  mengelompokkan  provinsi-provinsi  dengan kesamaan pola penyebaran penyakit, memungkinkan pemahaman yang lebih mendalam tentang  faktor-faktor  yang  memengaruhi  prevalensi  penyakit  menular  di  tingkat regional.  Kelompok-kelompok  yang  terbentuk  dapat  menjadi  dasar  bagi  perumusan kebijakan kesehatan yang lebih tepat sasaran dan efektif di setiap wilayah.
Implikasi  hasil  analisis  ini  mencakup  potensi  perbaikan  strategi  pencegahan, pengendalian,  dan  penanggulangan  penyakit  menular  di  tingkat  provinsi.  Pemahaman yang  lebih  baik  terhadap  pola  cluster  juga  dapat  mendukung  alokasi  sumber  daya kesehatan  dengan  lebih  efisien  dan  tepat  guna,  memastikan  respons  yang  cepat  dan efektif terhadap situasi kesehatan yang berkembang.
Meskipun  K-Means  Clustering  memberikan  kontribusi  yang  berharga  dalam analisis  ini,  perlu  diingat  bahwa  pendekatan  ini  memiliki  keterbatasan  tertentu,  seperti kepekaan  terhadap  inisialisasi  pusat  cluster.  Oleh  karena  itu,  penggunaan  metode  ini perlu disesuaikan dengan kebutuhan dan karakteristik data yang dihadapi.
Secara  keseluruhan,  analisis  cluster  dengan  K-Means  Clustering  memberikan kontribusi  yang  berarti  dalam  memahami  dinamika  penyakit  menular  di  Indonesia,
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 50 – 57 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
mendukung upaya pencegahan dan pengendalian  penyakit, serta memberikan landasan bagi perbaikan kebijakan kesehatan di tingkat provinsi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Maesaroh, B. Bahagia, and K.  Kamalludin, “Strategi Menumbuhkan  Literasi Lingkungan  Pada  Siswa,” J.  Basicedu ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  1998–2007,  2021, [Online]. Available: https://jbasic.org/index.php/basicedu/article/view/1048
[2] U.  Maisarah  Rasyidah,  “Diare  Sebagai  Konsekuensi  Buruknya  Sanitasi Lingkungan,” KELUWIH J. Kesehat. dan Kedokt. , vol. 1, no. 1, pp. 31–36, 2019, [Online].
Available:
https://doi.org/10.24123/jkkd.v1i1.19http://journal.ubaya.ac.id/index.php/jkkd
[3] A.  D.  Andini  and  T.  Arifin,  “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  Untuk Klasterisasi  Data  Penyakit  Pasien  Di  Rsud  Kota  Bandung,” J.  Responsif    Ris. Sains dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 128–138, 2020, doi: 10.51977/jti.v2i2.247.
[4] U.  Rahardja,  Q.  Aini,  and  M.  Iqbal,  “InfoTekJar :  Jurnal  Nasional  Informatika dan Teknologi Jaringan,” InfoTekJar  J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar. , vol. 5, no. 1, pp. 40–43, 2020, [Online]. Available: https://doi.org/10.30743/infotekjar.v5i1.2464%0Ahttps://doi.org/10.30743/infote kjar.v5i1.1997
[5] H.  Akbar  and  F.  F.  Tumiwa,  “Edukasi  Upaya  Pencegahan  Hipertensi  pada Masyarakat di Kecamatan Passi Barat Kabupaten Bolaang Mongondow,” JPKMI (Jurnal Pengabdi. Kpd. Masy. Indones. , vol. 1, no. 3, pp. 154–160, 2020.
[6] R.  Rafdinal,  D.  Lestari,  A.  M.  Ashari,  R.  K.  Apindiati,  and  A.  B.  Aritonang, “Usaha  Pencegahan  Penularan  Penyakit  Malaria  melalui  Sosialisasi  Bersih Lingkungan  Ekowisata  Mangrove  Kuala  Mempawah,” Lumbung  Inov.  J. Pengabdi.  Kpd.  Masy. ,  vol.  7,  no.  4,  pp.  670–675,  2022,  doi: 10.36312/linov.v7i4.981.
[7] T. Kristini and R. Hamidah, “Potensi Penularan Tuberculosis Paru pada Anggota Keluarga Penderita,” J. Kesehat. Masy. Indones. , vol. 15, no. 1, p. 24, 2020, doi: 10.26714/jkmi.15.1.2020.24-28.
[8] N. P. Sari, R. Angelina, and L. Fauziah, “Pengaruh Edukasi melalui Media Video terhadap  Pengetahuan  dan  Sikap  Keluarga  tentang  Pneumonia  pada  Balita,” J. Ilmu Keperawatan Anak , vol. 2, no. 2, p. 69, 2019, doi: 10.32584/jika.v0i0.357.
[9] Luhung Mustika Budiharti and S. Sunendiari, “Pemodelan dan Pemetaan Jumlah Penderita  Kusta  di  Jawa  Barat  dengan  Regresi  Binomial  Negatif  dan  Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic,” J. Ris. Stat. , vol. 1, no. 2, pp. 99–106, 2021, doi: 10.29313/jrs.v1i2.409.
[10]  H.  Tjung  and  I.  W.  Aryabiantara,  “Perawatan  pasien  dengan  penyakit  Tetanus yang menjalani perawatan di ruang Intensif,” Medicina (B. Aires). , vol. 52, no. 1, p. 36, 2021, doi: 10.15562/medicina.v52i1.1045.
[11]  Maryati  Sutarno  and  Noka  Ayu  Putri  Liana,  “Faktor-Faktor  Yang  Berhubungan Dengan Kejadian Ispa,” J. Antara  Keperawatan , vol.  2, no. 2, pp. 44–50, 2019,
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 50 – 57 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
doi: 10.37063/antaraperawat.v2i2.76.
[12]  D.  D.  Prawati,  “Faktor  Yang  Mempengaruhi  Kejadian  Diare  Di  Tambak  Sari, Kota  Surabaya,” J.  PROMKES ,  vol.  7,  no.  1,  p.  34,  2019,  doi: 10.20473/jpk.v7.i1.2019.34-45.
[13]  H.  Akbar  and  E.  Maulana  Syaputra,  “Faktor  Risiko  Kejadian  Demam  Berdarah Dengue  (DBD)  di  Kabupaten  Indramayu,” MPPKI  (Media  Publ.  Promosi Kesehat.  Indones.  Indones.  J.  Heal.  Promot. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  159–164,  2019, doi: 10.31934/mppki.v2i3.626.
[14]  I.  Ahmad,  S.  Samsugi,  and  Y.  Irawan,  “Implementasi  Data  Mining  Sebagai Pengolahan Data,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 1, p. 46, 2022, [Online]. Available: http://portaldata.org/index.php/portaldata/article/view/107
[15]  M.  Herviany,  S.  Putri  Delima,  T.  Nurhidayah,  and  K.  Kasini,  “Perbandingan Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk  Pengelompokkan  Daerah  Rawan Tanah Longsor Pada Provinsi Jawa Barat,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 34–40, 2021, doi: 10.57152/malcom.v1i1.60.
[16]  P.  Alkhairi  and  A.  P.  Windarto,  “Penerapan  K-Means  Cluster  pada  Daerah Potensi  Pertanian  Karet  Produktif  di  Sumatera  Utara,” Semin.  Nas.  Teknol. Komput. Sains , pp. 762–767, 2019.
[17]  A.  Yudhistira  and  R.  Andika,  “Pengelompokan  Data  Nilai  Siswa  Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Artif. Intell. Technol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 20– 28, 2023, doi: 10.58602/jaiti.v1i1.22.
[18]  D.  Sartika  and  J.  Jumadi,  “Seminar  Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains (SAINTEKS)  Clustering  Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan  Algoritma  K- Means  (Studi  Kasus:  Universitas  Dehasen  Bengkulu),”  pp.  703–709,  2019, [Online]. Available: https://seminar-id.com/semnas-sainteks2019.html