## ANALISIS KLASTERISASI UNTUK PREDIKSI JUMLAH KASUS DBD BERDASARKAN JENIS KELAMIN DAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT
Ali Ikbal 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Irfan Ali 3
1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 aliikbal260401@gmail.com

## ABSTRAK
Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) adalah penyakit menular yang sering fatal, terutama di daerah tropis  dan  subtropis,  menjadi  isu  kesehatan  global  dengan  penyebaran  luas  dan  dampak  serius.  Lingkungan memiliki peran penting dalam kondisi ini. Penelitian  ini menggunakan metode k-means, naive bayes , dan linear regresi, masing-masing  memiliki  fungsinya sendiri.  K-means berhasil  mengelompokkan kasus DBD menjadi  3 cluster (tinggi, sedang, rendah) dengan indeks kinerja Davies Bouldin rata-rata 0.71. Naive bayes digunakan untuk memprediksi  hasil cluster 2023 dengan akurasi  model 88.27%.  Linear regresi untuk  menentukan  jumlah kasus DBD tahun 2023, dengan kasus tertinggi Kota Bandung 1590 laki laki, 1585 perempuan dan Kota Bekasi 1576 laki-laki  dan  1572  perempuan,  Kota  Depok  masuk  kategori  sedang  948  laki-laki  dan  944  perempuan,  24  kota lainnya  masuk dalam kategori rendah. Penyebaran DBD cenderung lebih tinggi pada kaum laki-laki, mencapai puncak tertinggi pada tahun 2022. Analisis data kasus DBD dapat memberikan informasi dan kontribusi penting untuk  pembangunan  strategi  pencegahan  dan  penanggulangan  yang  lebih  efektif  oleh  masyarakat, pemerintah, dan dinas kesehatan.
Kata kunci : Data Mining, K-means, Naïve Bayes, Linear Regression

## 1. PENDAHULUAN
Demam  Berdarah Dengue (DBD)  adalah penyakit menular yang disebabkan oleh virus dengue yang ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes aegypti biasanya  terjadi  didaerah  tropis  dan  subtropis[1]. Demam Berdarah Dengeu menjadi masalah kesehatan global  karena  penyebarannya  yang  luas  dan dampaknya  yang  serius.  Demam  berdarah dengue sangat  erat  sekali  dengan  lingkungan,  meningkatnya mobilitas  dan  kepadatan  masyarakat  serta  kurangya implementasi  3M  (Menguras,  Mengubur,  Menutup) menjadikan  faktor utama penyebaran  [2].  Salah satu indikator penting dalam  mengukur tingkat keparahan penyakit  DBD  adalah  jumlah  kematian  yang disebabkan oleh penyakit ini [3].
Penyebaran  DBD  mudah  dan  dapat  menyerang semua  kelompok  umur,  berpotensi  menyebabkan kematian.  Pemerintah  dan  masyarakat  harus  fokus pada pencegahan penyakit ini. Kebersihan lingkungan yang  buruk  menjadi  faktor  utama  penyebaran  DBD [4]. WHO mencatat bahwa Indonesia memiliki angka kasus DBD paling tinggi di Asia Tenggara, Pada tahun 2022,  jumlah  kasus  DBD  mencapai  143.266,  dengan 1.237  kematian  tercatat.  Angka  ini  menunjukkan peningkatan  dibandingkan  dengan  tahun  2021,  yang mencatatkan  73.518  kasus  dan  705  kematian[5]. Jumlah kasus DBD di Provinsi Jawa Barat pada tahun 2022 meningkat signifikan menjadi 36.608, dibandingkan  dengan  23.959  kasus  pada  tahun 2021[6].  Penelitian  ini  membantu  menentukan prioritas alokasi sumber daya kesehatan, memungkinkan  efisiensi  dalam  penanganan  klaster peningkatan  kasus  DBD.  Kontribusinya  terhadap penelitian  kesehatan  masyarakat  adalah  memberikan
wawasan  baru  tentang  faktor  penyebab  penyebaran penyakit.  Teknik  data  mining  dengan  algoritma clustering  dan  forecasting  digunakan  untuk  mencari pola dan tren, memprediksi jumlah kasus DBD 1 tahun ke depan. Hasil analisis dapat menjadi dasar penelitian lebih lanjut.
Clustering adalah teknik dalam data mining yang digunakan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam kelompok-kelompok  yang  memiliki  kesamaan[7]. Dengan menggunakan metode data mining, khususnya klasterisasi,  hasil  dari  penelitian  akan  menghasilkan tentang jumlah kasus tertinggi, kasus sedang dan kasus terendah. Prediksi dapat digunakan untuk menentukan kejadian  dimasa  yang  akan  datang  belajar  dengan menggunakan data history sebelumnya [8].
Penelitian analisis pengelompokan kasus DBD di Jawa  Barat  menghasilkan  prediksi  tingkat  kasus tertinggi,  sedang,  rendah  tahun  2023.  Hasilnya memungkinkan identifikasi pola dan trend berdasarkan  jenis  kelamin  dan  kabupaten/kota, memberikan  pemahaman  mendalam  untuk  upaya kesehatan  masyarakat,  serta  mendukung  pemerintah, terutama  Dinas  Kesehatan,  dalam  perencanaan kebijakan  dan  strategi  efektif  penanggulangan  kasus DBD.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  inti  dari  proses identifikasi pola, tren data, dan pengetahuan informasi yang  tersembunyi  dalam  dataset.  Dalam  proses  data mining,  terdapat  berbagai  teknik  seperti  klasifikasi, regresi, pengelompokan, asosiasi, dan sebagainya [9].
2.2. K-Means
K-means digunakan untuk melakukan clustering data,  setiap  data  point  kemudian diassign ke  cluster yang  memiliki centroid terdekat  berdasarkan  suatu metrik  jarak,  yang  biasanya  adalah  jarak Euclidean . Dengan kata  lain,  setiap data point akan diatributkan ke cluster yang memiliki centroid paling dekat [10].
1. Menetapkan jumlah cluster K.
2. Menginisialisasi  nilai  pusat  K  sebagai  titik centroid secara acak.
3. Mengalokasikan  ke  cluster  terdekat  dengan menggunakan rumus jarak Euclidean.
𝑣 = ∑ 𝑥 1 𝑛 𝑖=1 n ∶ 𝑖 =  1,2,3 … 𝑛 v = Nilai rata-rata dari himpunan data x i  =  Indeks  dari  elemen  data,  dimulai  dari  i=1 hingga n.
n = jumlah total elemen dalam himpunan data x.
4. Melakukan  iterasi  pada  titik  centroid  dengan menghitung nilai rata-rata dari seluruh data.
5. Mengulangi proses penetapan cluster hingga titik centroid tidak mengalami perubahan[11].

## 2.3. Naïve Bayes
Naïve bayes merupakan metode klasifikasi dalam bidang  ilmu  data  dan  statistik  yang  mengandalkan prinsip  probabilitas.  Meskipun  dinamakan  "naif" karena mengasumsikan independensi antara fitur-fitur data,  teknik ini umumnya digunakan untuk meramalkan kategori entitas dengan mempertimbangkan probabilitas keterkaitan fitur-fitur tersebut[12].
2.4. Linear Regression Regresi linear digunakan untuk menilai keterkaitan  antara  dua  variabel,  yang  satu  sebagai dependen  dan  yang  lain  sebagai  independen. Tujuannya  adalah  menciptakan  suatu  model  dari hubungan tersebut melalui persamaan garis lurus, yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi . [13].

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Metode knowledge discovery in database (Sumber: KDD )
Dalam  penelitian  ini,  teknik  analisis  data  yang akan diterapkan adalah metode Knowledge Discovery
in  Database (KDD),  yang  melibatkan  serangkaian tahap, termasuk pemilihan data, pra-pemrosesan data, transformasi  data,  data  mining,  evaluasi  pola,  dan pengembangan pengetahuan. [11].

## 3.1. Data Selection
Sebelum  memasuki  tahap  pra-pemrosesan  data, dilakukan  seleksi  data  terlebih  dahulu  untuk menentukan  data  yang  akan  digunakan  dan  yang paling  relevan  dengan  fokus  penelitian  yang  akan dilakukan.

## 3.2. Data Preprocessing
Pada  tahap  ini,  dataset  akan  mengalami  proses eliminasi,  di  mana  data  yang  memiliki  nilai  null, duplikat,  atau  tidak  terkait  dengan  tujuan  penelitian akan  dihapus.  Langkah ini  dilakukan  untuk membersihkan  dataset  dan  memastikan  bahwa  hanya data  yang  relevan  dan  lengkap  yang  akan  digunakan dalam analisis.

## 3.3. Data Transformation
Dalam  tahap  transformasi  data,  data  yang  telah dibersihkan  akan  diproses  untuk  penggabungan  atau penggabungan (merge), perubahan format tipe atribut, atau ekstraksi  fitur yang  lebih representatif. Berbagai teknik,  seperti  pemilihan  atribut,  normalisasi, pengurangan dimensi, dan transformasi lainnya, dapat diterapkan pada tahap ini.

## 3.4. Data Mining
Mencari  pola  atau  tren  sesuai  dengan  tujuan penelitian  dengan  teknik  clustering  k-means  dan prediksi  menggunakan naïve  bayes dan  linear regression. Clustering k-means akan mengelompokan kabupaten/kota masuk kedalam kategori status tinggi, sedang,  rendah.  Lalu  metode  naive  bayes  akan berperan  untuk  memprediksi  kategori  status  pada tahun 2023, sedangkan metode linear regression akan meramal jumlah kasus DBD pada tahun 2023.

## 3.5. Evaluasi
Tahap  evaluasi  digunakan  untuk  menentukan tingkat  akurasi  dan  validasi  data  mining.  Tahap  ini akan dilakukan secara terus menerus untuk menemukan performance dan  validasi  data  paling tepat,  tentunya  sesuai  dengan  tujuan  yang  sudah ditetapkan.

## 3.6. Knowledge
Setelah data dievaluasi  maka dari  hasil  evaluasi tadi  akan  menghasilkan  sebuah  informasi  ataupun pengetahuan.  Hasil  digunakan  untuk  membuat keputusan, mengembangkan strategi, atau meningkatkan kinerja.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Data  yang  digunakan  ini  menggunakan  data tahun  2014-2022  dengan  jumlah  486  record  dan  7
attribut  diantaranya  ada  id,  kode_kabupaten_kota, nama_kabupaten_kota,  jenis_kelamin,  jumlah_kasus, satuan, dan tahun. Seperti pada tabel 1.

## 4.2. Data Preprocessing
Dalam  tahap  ini,  dataset  akan  menjalani  proses eliminasi,  di  mana  data  yang  memiliki  nilai null , duplikat,  atau  tidak  terkait  dengan  tujuan  penelitian akan  dihapus.  Tindakan  ini  bertujuan  untuk membersihkan dataset, memastikan bahwa hanya data yang relevan dan lengkap yang akan digunakan dalam analisis.  Karena  dalam  dataset  peneliti  ini  tidak  ada data yang null ataupun duplikat maka lanjut pada tahap berikutnya.
4.3. Data Transformation
4.3.1. Data Transformation Clustering K-means Attribut yang digunakan untuk clustering yaitu nama_kabupaten_kota,  jenis_kelamin,  jumlah_kasus, dan  tahun.  Attribut  jenis  kelamin  akan  di  rubah menjadi numerical

## 4.3.2. Data  Transformation  Prediction  Naïve Bayes
Attribut  yang  digunakan  untuk  melakukan prediksi  menggunakan naive  bayes yaitu  id, nama_kabupaten_kota,  jenis_kelamin,  jumlah_kasus, tahun dan status.
Table 1 Data selection id kode_kabupaten_kota nama_kabupaten_kota jenis_kelamin jumlah_kasus tahun 1 3201 KABUPATEN BOGOR LAKI-LAKI 915 2014 2 3201 KABUPATEN BOGOR PEREMPUAN 919 2014 3 3202 KABUPATEN SUKABUMI LAKI-LAKI 409 2014 4 3202 KABUPATEN SUKABUMI PEREMPUAN 295 2014 5 3203 KABUPATEN CIANJUR LAKI-LAKI 200 2014 … … … … … … 482 3277 KOTA CIMAHI PEREMPUAN 370 2022 483 3278 KOTA TASIKMALAYA LAKI-LAKI 912 2022 484 3278 KOTA TASIKMALAYA PEREMPUAN 943 2022 485 3279 KOTA BANJAR LAKI-LAKI 56 2022 486 3279 KOTA BANJAR PEREMPUAN 57 2022

## 4.3.3. Data  Transformation  Forcasting  Linear Regression
Attribut  yang  digunakan  untuk  melakukan forcasting menggunakan linear  regression yaitu  id, kode_kabupaten_kota,  jenis_kelamin,  jumlah_kasus, tahun  ,status  dan  kode_status.  Jenis  kelamin  akan  di konversi menjadi numerical.
4.4. Data Mining 4.4.1. Data Mining Clustering K-means Tahap  clustering  menggunakan  operator  K- means melibatkan serangkaian langkah menggunakan operator Read Excel, Nominal to Numerical, Multiply, Clustering K-Means, dan Cluster Distance Performance.  Operator  Read  Excel  digunakan  untuk membaca  dataset  dalam  format  file  Excel,  dengan beberapa  parameter  seperti  path  atau  URL  file  Excel (excel  file), pemilihan  lembar kerja (sheet selection), dan  penentuan  lembar  kerja  berdasarkan  nomor  atau nama sheet (sheet number).
Gambar 2. Oprator read excel
Operator Nominal to Numerical berfungsi untuk mengubah  atribut  dengan  tipe  data  nominal  menjadi bentuk  numerik,  untuk  mengonversi  atribut  jenis kelamin dalam suatu dataset. Sementara  itu, operator Multiply  memungkinkan  eksekusi  lebih  dari  satu operator dalam satu proses running.
Gambar 3. Oprator nominal to numerical
Operator  clustering digunakan  untuk  grup  data berdasarkan  karakteristik  yang  serupa.  Di  dalam operator  ini,  ada  parameter  " add  cluster  attribute " untuk menciptakan atribut klaster baru, dan jika " add as  label "  diaktifkan,  atribut  klaster  dapat  dijadikan sebagai label. Parameter K menentukan jumlah klaster, dan  "max runs"  melakukan  iterasi untuk  menetapkan klaster. Pada bagian " measure types " " mixed measure " dipilih  karena  data  bersifat  numerik  dan  nominal. " Max  optimization  steps "  melakukan  iterasi  untuk menyesuaikan pusat centroid sesuai dengan nilai yang ditentukan.
Gambar 4. Oprator clustering k-means
a. Hasil cluster 2014
Table 2. Hasil cluster tahun 2014 Tahun Nilai Davies Bouldin Index K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 2014 0.081 0.095 0.068 0.078 0.084
Hasil  clustering  dari  Tabel  2  menunjukkan bahwa  nilai DBI paling  mendekati 0 pada K-4, DBD tahun  2014  dibagi  menjadi  4  cluster.  Cluster  2,  yang merupakan  Kota  Bandung,  memiliki  kasus  tertinggi dengan 1698 laki-laki dan 1434 perempuan. Cluster 3 memiliki 2 entitas, yaitu 1 Kabupaten Bogor; cluster 1 memiliki 24 entitas, mewakili 12 Kabupaten/kota; dan cluster  0  memiliki  26  entitas,  mewakili  13 Kabupaten/kota.

## b. Hasil cluster 2015
Table 3. Hasil cluster tahun 2015 Tahun Nilai Davies Bouldin Index K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 2015 0.021 0.074 0.077 0.067 0.071
Hasil  clustering  pada  Tabel  3  menunjukkan bahwa  nilai  DBI  paling  mendekati  0  pada  K-2, menandakan  bahwa  kasus  DBD  tahun  2015  dibagi menjadi  2  cluster.  Cluster  1,  yang  mencakup  Kota Bandung, memiliki kasus tertinggi dengan 1822 laki- laki  dan  1818  perempuan.  Cluster  0  memiliki  52 entitas, yang mewakili 26 kabupaten/kota.
c. Hasil cluster 2016
Table 4. Hasil cluster tahun 2016 Tahun Nilai Davies Bouldin Index K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 2016 0.051 0.075 0.078 0.067 0.073
Hasil dari clustering pada Tabel 3 menunjukkan bahwa nilai DBI mendekati 0 pada K-2, menunjukkan
bahwa  kasus  DBD  tahun  2016  terbagi  menjadi  2 cluster. Cluster 1, terutama di Kota Bandung,  jumlah kasus  tertinggi  dengan  2054  laki-laki  dan  1827 perempuan, diikuti oleh Kabupaten Bogor, Kabupaten Bandung,  Kota  Bekasi,  dan  Kota  Depok.  Sementara itu,  Cluster  0  memiliki  44  entitas,  yang  mewakili  22 Kabupaten/kota.
d. Hasil cluster 2017 Table 5. Hasil cluster tahun 2017 Tahun Nilai Davies Bouldin Index K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 2017 0.106 0.067 0.100 0.114 0.102
Hasil  clustering  pada  tabel  5  menunjukkan bahwa nilai DBI mendekati 0 pada K-3, mengindikasikan bahwa kasus DBD tahun 2017 dibagi menjadi  3  cluster.  Cluster  1,  terutama  di  Kota Bandung,  menunjukkan  kasus  tertinggi  dengan  980 laki-laki dan 806 perempuan. Sementara itu, Cluster 2 memiliki 8 entitas, dan Cluster 0 memiliki 44 entitas.
e. Hasil cluster 2018
Table 6. Hasil cluster tahun 2018 Tahun Nilai Davies Bouldin Index K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 2018 0.063 0.076 0.051 0.085 0.096
Hasil  dari  clustering  pada  tabel  6  menunjukkan bahwa nilai DBI mendekati 0 pada K-4, mengelompokkan  kasus  DBD  tahun  2018  menjadi  4 cluster.  Cluster  1,  yang  terdapat  di  Kota  Bandung, menunjukkan  kasus  tertinggi  dengan  1453  laki-laki dan  1373  perempuan.  Cluster  3  melibatkan  2  entitas (Kabupaten  Bandung),  Cluster  2  melibatkan  10 entitas, dan Cluster 0 melibatkan 40 entitas.
f. Hasil cluster 2019
Table 7. Hasil cluster tahun 2019 Tahun Nilai Davies Bouldin Index K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 2019 0.078 0.052 0.088 0.071 0.077
Hasil  clustering  pada  Tabel  7  menunjukkan bahwa nilai DBI mendekati 0 pada K-3, mengelompokkan  kasus  DBD  tahun  2019  menjadi  3 cluster.  Cluster  1,  yang  terdapat  di  Kota  Bandung, menunjukkan  kasus  tertinggi  dengan  2322  laki-laki dan 2102 perempuan. Cluster 2 melibatkan 8 entitas, sedangkan Cluster 0 melibatkan 44 entitas.
g. Hasil cluster 2020
Table 8. Hasil cluster tahun 2020 Tahun Nilai Davies Bouldin Index K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 2020 0.093 0.064 0.065 0.069 0.088
Hasil  clustering  pada  Tabel  8  menunjukkan bahwa nilai DBI mendekati 0 pada K-3, mengelompokkan  kasus  DBD  tahun  2020  menjadi  3 cluster.  Cluster  1,  yang  terdapat  di  Kota  Bandung, menunjukkan  kasus  tertinggi  dengan  2322  laki-laki dan 2102 perempuan. Cluster 2 melibatkan 17 entitas, sedangkan Cluster 0 melibatkan 35 entitas.

## h. Hasil cluster 2021
Table 9. Hasil cluster tahun 2021
Tahun Nilai Davies Bouldin Index K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 2021 0.075 0.064 0.070 0.087 0.073
Hasil  clustering  pada  Tabel  9  menunjukkan bahwa nilai DBI mendekati 0 pada K-3, mengelompokkan  kasus  DBD  tahun  2021  menjadi  3 cluster.  Cluster  2,  terutama  di  Kota  Bandung, menunjukkan  kasus  tertinggi  dengan  1951  laki-laki dan 1792 perempuan, diikuti oleh Kota Depok dengan 1707  laki-laki  dan  1448  perempuan.  Cluster  1 melibatkan 8 entitas, sementara Cluster 0 melibatkan 42 entitas.
i. Hasil cluster 2022
Table 10. Hasil cluster tahun 2022 Tahun Nilai Davies Bouldin Index K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 2022 0.051 0.070 0.079 0.081 0.074
Hasil  dari  clustering  pada  Tabel  10  K-2  untuk kasus DBD tahun 2022 menunjukkan bahwa Cluster 2 di  Kota  Bandung  memiliki  jumlah  kasus  tertinggi: 2646  laki-laki  dan  2559  perempuan.  Di  Kabupaten Bandung,  pada  Cluster  2,  jumlah  kasus  perempuan mendominasi dengan 2177 dibandingkan dengan laki- laki  sebanyak  2014.  Sementara  itu,  Cluster  0 melibatkan 50 entitas..

## 4.4.2. Data Mining Prediction Naïve Bayes
Dalam  tahap  prediksi Naïve  Bayes ,  dilakukan prediksi hasil dari clustering untuk attribut status pada tahun  2023.  Operator  yang  digunakan  meliputi read excel,  set  role,  Naïve  Bayes,  apply  model,  dan performance .  Data  terbagi  menjadi  data  latih  (378 record,  2014-2020)  dan  data  uji  (162  record,  2021- 2023). Setelah diimport, label diberikan menggunakan operator  set  role,  dengan  atribut  status  diisi  sebagai “status”  dan  target  role  diisi  sebagai  “label”.  Atribut status akan menjadi label dari dataset.
Gambar 5. Set role naïve bayes
Dalam  tahap  inti,  perhatian  difokuskan  pada pemrosesan  dengan  menggunakan  operator  Naive
Bayes. Model Naive Bayes dilatih menggunakan data historis  untuk  mengidentifikasi  pola  dan  hubungan antara atribut status dengan variabel  lainnya. Melalui proses pelatihan  ini,  model dapat memahami  struktur data  dan  membuat  estimasi  dengan  memanfaatkan asumsi  independensi  fitur  yang  dimiliki  oleh  Naive Bayes.

## Gambar 6. Hasil prediksi naive bayes
Hasil penerapan model Naïve Bayes pada tahun 2023,  seperti  dalam  Gambar  6,  menunjukkan  bahwa kota-kota  seperti  Kota  Bandung  dan  Kota  Bekasi termasuk dalam kategori kasus tertinggi. Kota Depok, selain  dari  ketiga  kota  tersebut,  tergolong  dalam kategori  kasus  sedang,  sementara  kota-kota  lainnya masuk ke dalam kategori kasus rendah.

## 4.4.3. Data Mining Forcasting Linear Regression
Tahap forecasting menggunakan metode regresi linear bertujuan meramalkan jumlah kasus DBD tahun 2023  dengan  memanfaatkan  prediksi  dari  algoritma naive bayes. Proses ini melibatkan operator read excel, set  role,  model  regresi  linear,  generate  attribut,  dan performance (regresi). Dalam melaksanakan forecasting,  dua  set  data  yang  berbeda  diperlukan, yakni data training (379 rekam) dan data testing (162 rekam). Setelah mengimpor data melalui operator read excel,  langkah  selanjutnya  adalah  penyesuaian  data dengan  memberikan  label  menggunakan  operator  set role. Dalam proses forecasting, label diperlukan untuk atribut jumlah kasus, yang akan menjadi variabel yang diprediksi  dalam  analisis.  Operator  set role  memiliki peran  penting  dalam  menentukan  label  untuk  atribut tersebut, membantu mempersiapkan data untuk tahap peramalan.  Dengan  memberikan  label,  sistem  dapat memahami dan  mengidentifikasi  variabel target yang akan diestimasi dalam konteks peramalan.
Gambar 7. Set role linear regression
Dalam  tahap  Regresi  Linear,  analisis  dilakukan untuk  memahami  dan  memodelkan  hubungan  linier antara  variabel  independen  dan  variabel  dependen. Proses  ini  dimulai  dengan  mengidentifikasi  atribut atau  variabel  input  yang  akan  digunakan  untuk memprediksi  nilai  variabel  target,  dengan  fokus
khusus  pada  atribut  yang  akan  dijadikan  variabel dependen,  yaitu  jumlah  kasus.  Selanjutnya,  model Regresi  Linear  diterapkan  menggunakan  operator Apply  Model.  Model  ini  menggunakan  pendekatan matematis untuk menemukan hubungan linier terbaik antara  variabel  independen  dan  variabel  dependen, sebagaimana terlihat pada Gambar 8 yang menunjukkan bahwa variabel yang paling berpengaruh adalah  status_kode,  tahun,  kode_kabupaten,  dan  id. Setelah  model  diaplikasikan,  langkah  Generate Attributes  digunakan  untuk  menghasilkan  atribut prediksi yang berisi nilai yang diprediksi berdasarkan model yang telah dilatih.
Gambar 8. Model linear regression
Dengan  menggunakan  regresi  linear  untuk peramalan  pada  tahun  2023,  hasilnya  menunjukkan bahwa Kota Bandung memiliki jumlah kasus tertinggi, yakni 1590 laki-laki dan 1585 perempuan, diikuti oleh Kota  Bekasi  dengan  1576  laki-laki  dan  1572 perempuan.  Kota  Depok  tergolong  dalam  kategori kasus  sedang  dengan  jumlah  948  laki-laki  dan  944 perempuan,  sedangkan  kota-kota  lainnya  masuk  ke dalam kategori kasus rendah.
Gambar 9 Hasil forcasting linear regression
4.5. Evaluasi
4.5.1. Evaluasi  Transformation  Clustering  K- means
Mengevaluasi hasil clustering dengan menggunakan  operator distance  performance dan parameter davies  bouldin  index .  Hasil  clustering dikatakan  baik karena nilai DBI  mendekati 0, seperti yang  terlihat  pada  tabel  11  dengan  penggunaan  K-3 terbanyak.  Kelompok  hasil  pengelompokan  dibagi menjadi tinggi, sedang, dan rendah.
Table 11 Hasil evaluasi nilai davies bouldin index
Tahun Nilai Davies Bouldin Index K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 2014 0.081 0.095 0.068 0.078 0.084 2015 0.021 0.074 0.077 0.067 0.071 2016 0.051 0.075 0.078 0.067 0.073 2017 0.106 0.067 0.100 0.114 0.102
Tahun Nilai Davies Bouldin Index K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 2018 0.063 0.076 0.051 0.085 0.096 2019 0.078 0.052 0.088 0.071 0.077 2020 0.093 0.064 0.065 0.069 0.088 2021 0.075 0.064 0.070 0.087 0.073 2022 0.051 0.070 0.079 0.081 0.074 4.5.2. Evaluasi  Transformation  Prediction  Naïve Bayes Model Naive  Bayes dievaluasi  menggunakan Operator Performance (Classification) untuk mengukur  akurasi.  Pada  kategori  status  sedang, terdapat 26 prediksi benar, namun terdapat 5 kesalahan masuk  kategori  rendah  dan  10  kesalahan  masuk kategori  tinggi,  menghasilkan  kelas recall sebesar 63.41%. Kategori status rendah memiliki 108 prediksi benar,  3  prediksi  salah  masuk  kategori  sedang sehingga kelas recall mencapai 97.30%. Pada kategori status tinggi, terdapat 9 prediksi benar dan 1 kesalahan masuk  kategori  sedang,  menghasilkan  kelas  recall 90.00%.  Akurasi  keseluruhan  model  mencapai 88.27%,  mencerminkan  kemampuan  model  dalam mengklasifikasikan data secara benar.

## Gambar 10. Performance naive bayes

## 4.5.3. Evaluasi  Transformation  Forcasting  Linear Regression
Dari  beberapa  percobaan  evaluasi  yang dilakukan  oleh  peneliti  dengan  menggunakan  data training  sebanyak  379  record  atau  mulai  dari  tahun 2015  hingga  2021,  hasil  menunjukkan  bahwa  Root Mean  Square  Error (RMSE)  sekitar  284.829.  Hal  ini menggambarkan  bahwa  rata-rata  kesalahan  prediksi model adalah sekitar 284.829 unit (dalam satuan yang sesuai dengan variabel dependen). Dalam konteks ini, nilai RMSE yang relatif rendah dapat diartikan sebagai indikasi bahwa model memberikan prediksi yang baik secara  keseluruhan.  Relative  Error  sekitar  47.28%, dengan deviasi standar sekitar +/-73.14%, mengindikasikan  bahwa,  secara  rata-rata,  model memiliki  kesalahan  sekitar  47.28%.  Semakin  kecil nilai  Relative  Error,  semakin  baik  performa  model. Dengan  nilai  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  model memberikan  prediksi  yang  cukup  mendekati  nilai sebenarnya.

## Table 12. Performance linear regression

## Performance Linear Regression
No Parame ter 2014 2015 2016 1 RMSE 288.731 +/- 0.000 284.829 +/- 0.000 297.956 +/- 0.000 2 relative error 51.13% +/- 89.23% 47.28% +/- 73.14% 42.91% +/- 52.43%

## 4.6. Knowledge
Tiga kelompok cluster (Tinggi, Sedang, Rendah) diidentifikasi  sebagai  yang  terbaik,  dengan  K-3 sebagai nilai terbanyak, menunjukkan kualitas cluster yang  lebih  baik.  Kasus  DBD  tertinggi  terjadi  pada 2022 di Kota Bandung, mencapai 2646 kasus laki-laki dan  2559  perempuan.  Puncak  kasus  sedang  terjadi pada  2019  di  Kabupaten  Bandung,  sementara  kasus terendah terjadi pada 2017 di Kota Bogor, didominasi oleh  kaum  laki-laki.  Seperti  pada  gambar  10  warna biru  menunjukan  kasus  tetinggi,  warna  Hijau  kasus sedang,  warna  orange  kasus  rendah.  Model naive bayes memberikan  akurasi  88.27%,  menandakan kemampuannya  dalam  memprediksi  variabel  status. Variabel  "status_kode"  dan  "tahun"  berpengaruh signifikan  dalam  model  linear  regression,  dengan RMSE  sekitar  284.829,  deviasi  standar  0.000,  dan Relative  Err or  sekitar  47.28%  (+/-  73.14%), menunjukkan  tingkat  kesalahan  yang  relatif  rendah dalam memprediksi jumlah kasus DBD.
Gambar 11. Hasil viasualisasi cluster tahun 2014- 2023

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan  menggunakan  algoritma  clustering  k- means, berhasil mengelompokkan daerah berdasarkan tingkat kasus DBD menjadi tinggi, sedang, dan rendah, dengan evaluasi menggunakan Davies Bouldin Index . Hasil menunjukkan bahwa nilai terbaik untuk jumlah cluster  (K)  adalah  K-3,  dengan  rata-rata Davies Bouldin Index sebesar 0.71. Selanjutnya, menggunakan  metode  linear  regression  untuk forecasting,  Kota  Bandung  menduduki  peringkat pertama  dengan  1590  kasus  pada  laki-laki  dan  1585 kasus  pada  perempuan,  diikuti  oleh  Kota  Bekasi  dan Kota Depok. Hasil forecasting juga mengungkap pola penyebaran  DBD  yang  didominasi  oleh  kasus  pada laki-laki,  terutama  di  kota-kota  besar,  menunjukkan ketidaksetaraan gender dalam dampak epidemi DBD. Hal  ini  menyoroti perlunya strategi pencegahan  yang lebih fokus pada populasi laki-laki di kota-kota besar untuk  mengatasi  penyebaran  penyakit  dengan  lebih efektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Amelia,  T.  N.  Padilah,  and  A.  Jamaludin, “Optimasi  Algoritma  K-Means  Menggunakan Metode  Elbow  dalam  Pengelompokan  Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Jawa Barat,”
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan , vol. 8, no. 11,
pp. 207–215, 2022, doi:
10.5281/zenodo.6831380.
[2]  T.  P.  Lestari,  S.  Sholikhah,  and  N.  H.  Qowi, “Factors  Influencing  the  Incidence  of  Dengue Haemorrhagic Fever,” Jurnal  Ners ,  vol.  eISSN, no. 3, p. 2019, 2019,
doi:
10.20473/jn.v14i3(si).17153.
[3]  F. Fadli and B. Butar Butar, “Penerapan Decision Tree  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Untuk Deteksi  Demam  Berdarah  Pada  RS.  IMC Bintaro,” IJSE-Indonesian  Journal  on  Software Engineering , vol. 5, no. 1, pp. 75–86, 2019.
[4]  T. M. M. Tyas and A. I. Purnamasari, “Penerapan Algoritma  K-means  dalam  Mengelompokkan Demam Berdarah Dengue Berdasarkan
Kabupaten,” Blend  Sains  Jurnal  Teknik ,  vol.  1, no.  4,  pp.  277–283,  Mar.  2023,  doi: 10.56211/blendsains.v1i4.231.
[5]  S. E. M. A. Ph. D. S. J. K. R. Kunta Wibawa Dasa Nugraha and S. H. , M. A. P. K. P. D. dan T. I.
Tiomaida Seviana H.H., “PROFIL KESEHATAN  INDONESIA  2022,”  2023. Accessed:  Dec.  23,  2023.  [Online].  Available:
http://www.kemenkes/go.id
[6]  P. H. dr Raden Vini Adiani Dewi Kepala Dinas Kesehatan  Provinsi  Jawa  Tengah  Pengarah Firman  Adam et  al. ,  “PROFIL  KESEHATAN PROVINSI  JAWA  BARAT  2022,”  2023. Accessed:  Dec.  23,  2023.  [Online].  Available: https://diskes.jabarprov.go.id
[7]  R.  Gustriansyah,  N.  Suhandi,  and  F.  Antony, “Clustering optimization in RFM analysis based on  k-means,” Indonesian  Journal  of  Electrical Engineering and Computer Science , vol. 18, no.
1, pp. 470–477, 2019, doi:
10.11591/ijeecs.v18.i1.pp470-477.
[8]  S.  Saru,  “ANALYSIS  AND  PREDICTION  OF DIABETES  USING  MACHINE  LEARNING,” 2019. [Online]. Available: https://ssrn.com/abstract=3368308
[9]  S.  Mohamed  and  A.  Ezzati,  “A  data  mining process  using  classification  techniques  for employability prediction,” Indonesian Journal of Electrical  Engineering  and  Computer  Science , vol.  14,  no.  2,  pp.  1025–1029,  May  2019,  doi: 10.11591/ijeecs.v14.i2.pp1025-1029.
[10]  M.  A.  Ahmed,  H.  Baharin,  and  P.  N.  E. Nohuddin,  “k-means  variations  analysis  for translation  of  English  Tafseer  Al-Quran  text,” International Journal of Electrical and Computer Engineering , vol. 13, no. 3, pp. 3255– 3265, Jun. 2023, doi:
10.11591/ijece.v13i3.pp3255-3265.
[11]  G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, Apr. 2019, doi:
10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[12]  M.  B.  Ressan  and  R.  F.  Hassan,  “Naïve-Bayes family for sentiment analysis during COVID-19 pandemic and classification tweets,” Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer
Science , vol. 28, no. 1, pp. 375–383, Oct. 2022, doi: 10.11591/ijeecs.v28.i1.pp375-383.
[13]  V. R. Prasetyo, H. Lazuardi, A. A. Mulyono, and C.  Lauw,  “Penerapan  Aplikasi  RapidMiner Untuk Prediksi Nilai Tukar Rupiah Terhadap US Dollar  Dengan  Metode  Linear  Regression,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , vol.  7,  no.  1,  pp.  8–17,  2021,  doi: 10.25077/teknosi.v7i1.2021.8-17.