## Melihat Pengaruh Cuaca Terhadap Penyakit Demam Berdarah Di Banjarbaru menggunakan Fuzzy C-Means
Muhammad Halim 1 , Andi Farmadi 2, H. Irwan Budiman 3 1,2,3 Prodi Ilmu Komputer FMIPA UNLAM Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan
1 Email: halim.muhammad@gmail.com

## Abstract
Dengue  Fever  (DB)  is  a  disease  caused  by  the  mosquito  Aedes  aegypti.  The spread of the disease is influenced by weather conditions and climate. Changes in air temperature affect the incubation period of mosquitoes. whereas an increase in the amount of rainfall will cause waterlogging everywhere so that broadens the spread of dengue fever. This study will look at how the Fuzzy C-Means used to classify weather data and data on cases of dengue, so the result of the grouping can be used as a base to see the effects of weather such as temperature, humidity, rainfall and rainy days against dengue fever in the area Banjarbar
Keywords: Fuzzy C-Means, Climate, Weather, Dengue

## Abstrak
Penyakit  Demam  Berdarah  (DB)  merupakan  penyakit  yang  disebabkan nyamuk Aedes Aegypti. Penyebaran penyakit ini dipengaruhi oleh keadaan cuaca dan iklim.  Perubahan  suhu  udara  mempengaruhi  masa  inkubasi  nyamuk.  sedangkan peningkatan  curah  hujan  akan  menyebabkan  banyaknya  terjadi  genangan  air dimana-mana  sehingga  memperluas  penyebaran  penyakit  demam  berdarah. Penelitian  ini  akan  melihat  bagaimana  Fuzzy  C-Means  digunakan  untuk mengelompokkan data cuaca dan data kasus demam berdarah, sehingga hasil dari pengelompokkan tersebut dapat dijadikan dasar untuk melihat pengaruh cuaca yaitu suhu, kelembaban, curah hujan, dan hari hujan terhadap penyakit demam berdarah di daerah Banjarbaru .
Kata kunci: Fuzzy C-Means, Iklim, Cuaca, Demam Berdarah

## 1. PENDAHULUAN
Perubahan  iklim  mengakibatkan  meningkatnya  suhu  udara  akan menyebabkan  masa  inkubasi  nyamuk  semakin  pendek,  sedangkan  musim penghujan  akan  menyebabkan  banyaknya  terjadi  genangan  air  dimana-mana. Peningkatan  curah  hujan  dan  suhu  berakibat  pada  meluasnya  berbagai  macam penyakit  kususnya  yang  disebabkan  nyamuk.  Penyakit  ini  khususnya  di  daerah Tropis, seperti diare, malaria, leptospirosis, dan DBD [1]
Penyakit  Demam  Berdarah  (DB)  merupakan  penyakit  yang  disebabkan nyamuk  Aedes  Aegypti  melalui  virus  dengue  yang  menyerang  sel-sel  darah. indonesia masih menjadi sarang kasus demam berdarah. Hingga pertengahan tahun ini, kasus demam berdarah terjadi di 31 provinsi dengan penderita 48.905 orang, 376  di  antaranya  meninggal  dunia.  Jumlah  penderita  demam  berdarah  pada semester pertama tahun ini menunjukkan kenaikan dibanding tahun lalu. Sepanjang 2012, Kemenkes mencatat 90.245 penderita. Angka kejadian Demam Berdarah di Banjarbaru pada tahun 2013 berjumlah 181 kejadian.
Data Mining menurut David Hand, heikki Mannila, dan Padhraic Smyth dari MIT  adalah  analisa  terhadap  data  (biasanya  data  yang  berukuran  besar)  untuk menemukan  hubungan  yang  jelas  serta  menyimpulkan  yang  belum  diketahui sebelumnya  dengan  cara  terkini  dan  dipahami  dan  berguna  bagi  pemilik  data tersebut [2] Dari  data  tersebut  dilakukan  suatu  penelitian  untuk  mengetahui pengaruh cuaca terhadap penyakit Demam Berdarah yaitu dengan implementasi F- Cmeans.
Implementasi F-CMeans yang dihasilkan dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi  informasi,  dasar  atau  acuan  untuk  melakukan  pencegahan  mewabahnya penyakit Demam Berdarah khususnya oleh masyarakat, pemerintah,dan khususnya pemerintah Kota Banjarbaru.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Fuzzy  C-Means  adalah  algoritma  Fuzzy  C-means  Clustering  (FCM),  atau dikenal juga sebagai Fuzzy ISODATA, merupakan salah satu metode clustering yang merupakan  bagian  dari  metode  Hard  K-Means [3] .  FCM  menggunakan  model pengelompokan fuzzy sehingga data dapa tmenjadi anggota dari semua kelas atau cluster  terbentuk dengan derajat atau tingkat keanggotaan yang berbeda antara 0 hingga 1. Tingkat keberadaan data  dalam suatu kelas atau cluster ditentukan oleh derajat  keanggotaannya.  Teknik  ini  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Jim  Bezdek pada tahun 1981.
Konsep dasar FCM, pertama kali adalah menentukan pusat cluster yang  akan menandai lokasi rata-rata untuk tiap-tiap cluster. Pada kondisi awal, pusat cluster ini masih belum akurat. Tiap-tiap data  memiliki derajat keanggotaan untuk tiap- tiap cluster. Dengan cara memperbaiki pusat cluster dan nilai keanggotaan tiap-tiap data secara berulang, maka dapat dilihat bahwa pusat cluster akan menuju lokasi yang tepat. Perulangan ini didasarkan pada minimasi fungsi obyektif [5] : Algoritma FCM disusun dengan langkah sebagai berikut:
a. Input data
Data di cluster (X) berupa matrik berukuran n × m ( n = jumlah data, m = atribut setiap data). X ij = data ke- i (i = 1, 2, …, n), atribut ke- j (j = 1, 2, …, m).
b. Batasan
1) Jumlah cluster = c
2) Pangkat = w
3) Maksimum iterasi = MaxIter
4) Error terkecil yang diharapkan = ξ
5) Fungsi obyektif awal = Po = 0
6) Iterasi awal = t = 1
c. Membangkitkan bilangan random µ ik , i = 1, 2, …, n; k = 1, 2, …,c; sebagai elemen- elemen matrik partisi awal U, serta menghitung jumlah setiap kolom (atribut) :
𝒬 𝑗 =   ∑ 𝜇 𝑖𝑘 𝑐 𝑘=1 Dengan j = 1, 2, …, m. Menghitung:
𝜇 𝑗 = 𝜇 𝑖𝑘 𝒬 𝑗
d. Menghitung pusat cluster ke- k : V kj dengan k = 1, 2, …, c; dan j = 1, 2, …,m.
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ ((𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ∗ 𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 𝑛 𝑖−1
e. Menghitung fungsi obyektif pada iterasi ke- t, P t :
𝑃 𝑡 =   ∑ ∑ ([∑(𝑋 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] (𝜇 𝑖𝑘 ) 𝑤 ) 𝑐 𝑘=1 𝑛 𝑖=1 f. Menghitung perubahan matrik partisi:
𝜇 𝑖𝑘 = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1
∑ [∑ (𝑋 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑘𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 ] −1 𝑤−1 𝑐 𝑘=1
dengan i = 1, 2, …, n; dan k = 1, 2, …, c 3
g. Mengecek kondisi berhenti:
(a) Jika : ( |P t – P t-1 | < ξ ) atau ( t > MakIter ) maka berhenti;
(b) Jika tidak : t = t + 1, ulangi langkah ke- d ( menghitung V kj ).
…(1) …(2) …(3)
Berikut merupakan flowchart dari Fuzzy C-Means :
Start
Menginisiasi jumlah cluster, nilai w, maks iterasi, error terkecil (ξ), Fungsi objektif awal (Po)
Membangkitatkan bilangan random µ Menghitung pusat cluster Menghitung fungsi objektif Menghitung perubahan matriks partisi ( |P t – P t-1 | < ξ ) atau ( t > MakIter ) End Ya tidak Gambar 1.Flowchart FCM [5]

## 2.1. Bahan Penelitian
Data-data  yang  diperlukan  sebagai  masukan  curah  Hujan,  hari  Hujan, kelembaban, suhu dan Jumlah Kasus demam Berdarah sebagai parameter.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian adalah data yang menunjukkan tingkat resiko terjadinya Demam.data  tersebut  didapat  dari  perhitungan  metode  F-Cmeans.Berikut  adalah Proses F-CMeans tersebut:
a. Menetapkan matriks partisi awal U
Berupa matriks berukuran n x m (n adalah jumlah data, yaitu=120, dan m adalah parameter/atribut setiap data, yaitu = 5). Xij = data sampel ke-i (i=1,2,...,n), atribut ke-j (j=1,2,...,m).
Tabel 1. Matriks n x m [3] Bulan X1 X2 X3 X4 X5 Jan-04 568 26 88.4 26.4 16
Bulan X1 X2 X3 X4 X5 Feb-04 384.7 26 88.6 26.4 17 Mar-04 45.5 21 87.7 26.8 20 Apr-04 211.1 23 86.6 27.1 2 May-04 215.3 15 84.9 27 0 Jun-04 24.1 8 81.7 26.3 0 Jul-04 171.1 18 83.4 25.8 0 Aug-04 0 1 75.8 25.7 0 Sep-04 9.8 6 74.6 27.4 1 Oct-04 24.9 10 75.7 27.9
1 .. ..
.. .. .. .. Apr-13 305.5 23 82.6 27.2 15 May-13 346.5 22 85.9 27 4 Jun-13 140.7 13 82.7 27.4 0 Jul-13 125.7 24 85.6 25.9 2 Aug-13 81.5 15 81.1 26.2 0 Sep-13 33.6 12 79 26.8 3 Oct-13 106 13 78.3 27.6 0 Nov-13 441.2 24 85.4 26.6 1 Dec-13 349.5 23 89.2 26 0 Keterangan
X1 = Curah Hujan
X2 = Hari Hujan X3 = Kelembaban
X4 = Suhu X5 = Jumlah Kasus DBD
b. Menentukan Nilai Parameter Awal :
1) Jumlah cluster ( c ) =   3 2) Pangkat (w) =   2 3) Maksimum interasi (MaxIter) =   100 4) Error terkecil yang diharapkan ( ξ )  =   10 -3 5) Fungsi objektif awal (P0) =   0 6) Interasi awal (t) =   1
c. Membangkitkan  bilangan  random  μik,  i=1,2,3...,n;  k=1,2,...c;  sebagai  elemen- elemen matriks partisi awal (U).
Tabel 2. Random I m1 m2 m3 1 0.342342  0.335345  0.322314 2 0.352265  0.336985  0.31075 3 0.315384  0.327614  0.357002 4 0.157147  0.469782  0.373071 5 0.235697  0.493134  0.271169 6 0.316578  0.328924  0.354499 7 0.259172  0.311383  0.429445 8 0.31857  0.329408  0.352022 9 0.317825  0.329203  0.352972 10 0.316527  0.328878  0.354595 .. .. .. .. 110  0.350063  0.335606  0.314331
111  0.369508  0.334709  0.295783 112  0.369117  0.338765  0.292118 113  0.356704  0.338689  0.304607 114  0.289772  0.321091  0.389137 115  0.296998  0.323503  0.379499 116  0.309122  0.326948  0.36393 117  0.315749  0.328583  0.355668
118  0.303717  0.325332  0.37095 119 0.34696  0.336682  0.316358
120  0.355711  0.338914  0.305375
d. Menentukan Pusat Cluster ( V )
Perhitungan  untuk  menentukan  pusat  cluster  akan  dilakukan  dengan menggunakan rumus dibawah ini (persamaan 1):
𝑉 𝑘𝑗 = ∑ ((𝜇 𝑖𝑘 ) 2 ∗ 𝑋 𝑖𝑗 ) 120 𝑖=1 ∑ (𝜇 𝑖𝑘 ) 2 120 𝑖=1
dapat dihitung 3 pusat klaster Vkj dengan k=1,2,3 dan j=1,2,3,4,5 sehingga untuk pusat cluster iterasi 1 didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 3. Perhitungan Pusat cluster 1 iterasi 1
m1 X1 X2  X3 X4 X5 m1^2 m1^2*X1  m1^2*X2  m1^2*X3  m1^2*X4  m1^2*X5 0.30982 568 26 88.4  26.4 16 0.095989 54.52158 2.495706 8.485401 2.534102 1.535819 0.336817  384.7 26 88.6  26.4 17 0.113446 43.64256 2.949588 10.05129 2.994966 1.928577 0.413628 45.5 21 87.7  26.8 20 0.171088 7.784504 3.592848 15.00442 4.585158 3.42176 0.187382  211.1 23 86.6  27.1 2 0.035112 7.41214 0.807576 3.040698 0.951535 0.070224
m1 X1 X2  X3 X4 X5 m1^2 m1^2*X1  m1^2*X2  m1^2*X3  m1^2*X4  m1^2*X5 0.143697  215.3 15 84.9 27 0 0.020649 4.445662 0.30973 1.753074 0.557515 0 0.295181 24.1 8 81.7  26.3 0 0.087132 2.099882 0.697056 7.118686 2.291572 0 0.315535  171.1 18 83.4  25.8 0 0.099562 17.03513 1.792124 8.303506 2.568711 0 0.212453 0 1 75.8  25.7 0 0.045136 0 0.045136 3.421325 1.160001 0 0.354001 9.8 6 74.6  27.4 1 0.125317 1.228105 0.751901 9.348633 3.43368 0.125317 0.124406 24.9 10 75.7  27.9 1 0.015477 0.385375 0.154769 1.171602 0.431806 0.015477 0.303514 227 28 85.6  26.9 1 0.092121 20.91141 2.579381 7.885535 2.478048 0.092121 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 0.458338  308.3 22 85.9  26.8 39 0.210074 64.76576 4.621624 18.04534 5.629979 8.19288 0.330976  305.5 23 82.6  27.2 15 0.109545 33.46602 2.519537 9.048424 2.979626 1.643176 0.331217  346.5 22 85.9 27 4 0.109705 38.01268 2.413503 9.423633 2.962027 0.438819 0.477011  140.7 13 82.7  27.4 0 0.227539 32.01476 2.958009 18.81749 6.234572 0 0.116486  125.7 24 85.6  25.9 2 0.013569 1.705631 0.325657 1.161512 0.351439 0.027138 0.316471 81.5 15 81.1  26.2 0 0.100154 8.162546 1.502309 8.122484 2.624033 0 0.509892 33.6 12 79 26.8 3 0.25999 8.735662 3.119879 20.53921 6.96773 0.77997 0.409125 106 13 78.3  27.6 0 0.167384 17.74265 2.175986 13.10613 4.619785 0 0.112494  441.2 24 85.4  26.6 1 0.012655 5.58337 0.303719 1.080734 0.336622 0.012655 0.141496  349.5 23 89.2 26 0  0.020021 6.99741 0.460488 1.785891 0.520551 0 Ttl 14.34695 3141.675 279.2642 1209.124 382.5637 165.7707 Vkj 218.9786 19.46505 84.27741 26.66515 11.55442 Tabel 4. Perhitungan Pusat cluster 2 interasi 1 m2 X1 X2 X3 X4 X5 m2^2 m2^2*X1  m2^2*X2  m2^2*X3  m2^2*X4  m2^2*X5 0.28728 568 26 88.4 26.4  16 0.08253 46.87683 2.14577 7.295619 2.178782 1.320474 0.479382  384.7 26 88.6 26.4  17 0.229807 88.4068 5.974985 20.36091 6.066908 3.906721 0.369285 45.5 21 87.7 26.8  20 0.136372 6.204908 2.863804 11.95979 3.654759 2.727432 0.379333  211.1 23 86.6 27.1  2 0.143894 30.37593 3.309552 12.46118 3.899516 0.287787 0.617512  215.3 15 84.9 27  0 0.381321 82.09838 5.719813 32.37414 10.29566 0 0.357136 24.1 8 81.7 26.3  0 0.127546 3.073853 1.020366 10.42049 3.354454 0 0.320033  171.1 18 83.4 25.8  0 0.102421 17.5242 1.843575 8.541897 2.642457 0 0.279977 0 1 75.8 25.7  0 0.078387 0 0.078387 5.941728 2.014544 0 0.084465 9.8 6 74.6 27.4  1 0.007134 0.069916 0.042806 0.532218 0.19548 0.007134 0.333635 24.9 10 75.7 27.9  1 0.111312 2.771675 1.113123 8.426338 3.105612 0.111312 .. .. .. .. ..  .. .. .. .. .. .. .. 0.211355  308.3 22 85.9 26.8  39 0.044671 13.77205 0.982761 3.837234 1.197181 1.742167 0.166117  305.5 23 82.6 27.2  15 0.027595 8.43019 0.634679 2.279325 0.750577 0.413921 0.292615  346.5 22 85.9 27  4 0.085623 29.66851 1.883715 7.355051 2.311832 0.342494 0.14272  140.7 13 82.7 27.4  0 0.020369 2.865936 0.264799 1.684527 0.558114 0 0.08824  125.7 24 85.6 25.9  2 0.007786 0.978737 0.186871 0.666507 0.201665 0.015573 0.333137 81.5 15 81.1 26.2  0 0.11098 9.044898 1.664705 9.000506 2.907685 0 0.124679 33.6 12 79 26.8  3 0.015545 0.522306 0.186538 1.22804 0.416601 0.046634
m2 X1 X2 X3 X4 X5 m2^2 m2^2*X1  m2^2*X2  m2^2*X3  m2^2*X4  m2^2*X5 0.373684 106 13 78.3 27.6  0 0.13964 14.8018 1.815315 10.93378 3.854053 0 0.458056  441.2 24 85.4 26.6  1 0.209815 92.57051 5.035567 17.91823 5.581087 0.209815 0.434683  349.5 23 89.2 26  0 0.18895 66.03788 4.34584 16.8543 4.912689 0 Ttl 16.45339 3544.465 322.2294 1385.993 438.6911 116.8375 Vkj 215.4246 19.58438 84.23757 26.66266 7.101125 Tabel 5. Perhitungan Pusat Cluster 3 iterasi 1 m3 X1 X2 X3 X4 X5 m3^2 m3^2*X1  m3^2*X2  m3^2*X3  m3^2*X4  m3^2*X5 0.4029 568 26 88.4 26.4 16 0.162328 92.20248 4.220536 14.34982 4.285467 2.597253 0.183801  384.7 26 88.6 26.4 17 0.033783 12.99624 0.878353 2.993156 0.891866 0.574308 0.217087 45.5 21 87.7 26.8 20 0.047127 2.144266 0.989661 4.133013 1.262996 0.942534 0.433285  211.1 23 86.6 27.1 2 0.187736 39.63105 4.317926 16.25793 5.087643 0.375472 0.238792  215.3 15 84.9 27 0 0.057021 12.27672 0.855322 4.841122 1.539579 0 0.347683 24.1 8 81.7 26.3 0 0.120884 2.913294 0.967069 9.876187 3.179238 0 0.364432  171.1 18 83.4 25.8 0 0.132811 22.72395 2.390597 11.07643 3.426522 0 0.507571 0 1 75.8 25.7 0 0.257628 0 0.257628 19.52819 6.621035 0 0.561534 9.8 6 74.6 27.4 1 0.315321 3.090142 1.891923 23.52292 8.639784 0.315321 0.541959 24.9 10 75.7 27.9 1 0.293719 7.313612 2.937194 22.23456 8.194771 0.293719 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 0.330307  308.3 22 85.9 26.8 39 0.109103 33.63634 2.400258 9.371915 2.92395 4.255002 0.502907  305.5 23 82.6 27.2 15 0.252916 77.2658 5.817065 20.89085 6.879312 3.793738 0.376168  346.5 22 85.9 27 4 0.141503 49.03063 3.113056 12.15507 3.820568 0.56601 0.380269  140.7 13 82.7 27.4 0 0.144604 20.34585 1.879858 11.95879 3.962162 0 0.795274  125.7 24 85.6 25.9 2 0.63246 79.50026 15.17905 54.1386 16.38072 1.264921 0.350392 81.5 15 81.1 26.2 0 0.122774 10.00612 1.841616 9.957006 3.21669 0 0.365429 33.6 12 79 26.8 3 0.133538 4.486891 1.602461 10.54953 3.57883 0.400615 0.217191 106 13 78.3 27.6 0 0.047172 5.000217 0.613234 3.693556 1.301943 0 0.42945 441.2 24 85.4 26.6 1 0.184427 81.36922 4.42625 15.75007 4.90576 0.184427 0.42382 349.5 23 89.2 26 0 0.179624 62.77849 4.131346 16.02244 4.670217 0 Ttl 15.39102 3206.604 296.3993 1291.181 409.8803 134.1619 Vkj 208.3426 19.25794 83.89185 26.63114 8.716896
Pusat cluster ( V ) yang terbentuk pada iterasi pertama :
Tabel 6. Pusat Cluster Iterasi 1 Vkj 1 2 3 4 5 1 218.9786  19.46505  84.27741  26.66515  11.55442 2 215.4246  19.58438  84.23757  26.66266  7.101125 3 208.3426  19.25794  83.89185  26.63114  8.716896
e. Menghitung fungsi objektif (P)
Perhitungan  untuk  fungsi  obejktif  pada  iterasi  pertama  (P1)  dihitung menggunakan rumus dibawah ini (persamaan 2):
𝑃 2
=   ∑ ∑ ([∑ (𝑋 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑘𝑗 ) 2 5 𝑗=1 ] (𝜇 𝑖𝑘 ) 2 ) = 411040.71 3 𝑘=1 120 𝑖=1 Berikut adalah perhitungan fungsi objektif iterasi pertama :
Tabel 7. Perhitungan Fungsi Objektif iterasi 1
m1^2 m2^2 m3^2 L1 L2 L3 LT Jan-04 0.095989 0.08253 0.162328 11700.59 10270.57 21017.03 42988.19 Feb-04 0.113446 0.229807 0.033783 3125.963 6621.293 1055.315 10802.57 Mar-04 0.171088 0.136372 0.047127 5163.474 3962.247 1256.519 10382.24 Apr-04 0.035112 0.143894 0.187736 6.019527 8.944826 13.94448 28.90884 May-04 0.020649 0.381321 0.057021 3.458093 27.45918 8.192436 39.10971 Jun-04 0.087132 0.127546 0.120884 3332.746 4693.215 4128.531 12154.49 Jul-04 0.099562 0.102421 0.132811 241.8895 206.7934 194.6353 643.3182 Aug-04 0.045136 0.078387 0.257628 2189.055 3674.441 11305.3 17168.8 Sep-04 0.125317 0.007134 0.315321 5531.805 303.8972 12531.28 18366.98 Oct-04 0.015477 0.111312 0.293719 587.2338 4063.248 9946.85 14597.33 .. . . .. .. .. .. .. Mar-13 0.210074 0.044671 0.109103 1836.183 431.1634 1191.416 3458.762 Apr-13 0.109545 0.027595 0.252916 823.059 226.0173 2401.447 3450.523 May-13 0.109705 0.085623 0.141503 1791.254 1472.644 2705.729 5969.626 Jun-13 0.227539 0.020369 0.144604 1434.831 115.706 678.5813 2229.118 Jul-13 0.013569 0.007786 0.63246 119.6123 63.05705 4364.512 4547.181 Aug-13 0.100154 0.11098 0.122774 1909.345 1999.567 1987.856 5896.769 Sep-13 0.25999 0.015545 0.133538 8975.369 515.4969 4092.188 13583.05 Oct-13 0.167384 0.13964 0.047172 2171.979 1690.151 501.0289 4363.159 Nov-13 0.012655 0.209815 0.184427 626.618 10707.42 10015.66 21349.7 Dec-13 0.020021 0.18895 0.179624 344.4952 3413.064 3600.376 7357.935 TOTAL 934261

## f. Menghitung perubahan matriks partisi
Perhitungan  untuk  perubahan  matriks  partisi  pada  iterasi  pertama  (U1) dihitung menggunakan rumus dibawah ini (persamaan 3):
𝜇 𝑖𝑘 = [∑ (𝑋 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑘𝑗 ) 2 5 𝑗=1 ] −1 2−1 ∑ [∑ (𝑋 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑘𝑗 ) 2 5 𝑗=1 ] −1 2−1 3 𝑘=1 Perhitungan perubahan matrik partisi iterasi pertama sebagai berikut:

## Tabel 8. Perhitungan perubahan matriks iterasi 1
L1' L2' L3' L'T m1 m2 m3 0.008204  0.008036 0.007724 0.023963 0.342351 0.335332 0.322317 0.036291  0.034707 0.032012 0.103011 0.352307 0.336929 0.310764 0.033134  0.034418 0.037506 0.105058 0.315391 0.327608 0.357001 5.833014  16.08679 13.4631 35.3829 0.164854 0.454649 0.380497 5.97112  13.88683 6.960257 26.8182 0.222652 0.517813 0.259535 0.026144  0.027177 0.02928 0.082601 0.316512 0.329011 0.354476 0.411603  0.495281 0.682358 1.589242 0.258993 0.311646 0.429361 0.020619  0.021333 0.022788 0.06474 0.318489 0.329517 0.351995 0.022654  0.023476 0.025163 0.071293 0.317759 0.329291 0.35295 0.026356  0.027395 0.029529 0.083279 0.316472 0.328952 0.354576 .. .. .. .. .. .. .. 0.114408  0.103606 0.091574 0.309587 0.36955 0.334657 0.295793 0.133095  0.122091 0.105318 0.360504 0.369191 0.338668 0.292141 0.061245  0.058143 0.052297 0.171685 0.356728 0.33866 0.304613 0.158583  0.176042 0.213098 0.547723 0.289531 0.321407 0.389062 0.113442 0.12348 0.14491 0.381832 0.297099 0.323389 0.379512 0.052455  0.055502 0.061762 0.169719 0.309067 0.327024 0.363909 0.028967  0.030155 0.032633 0.091755 0.315701 0.328649 0.35565 0.077065 0.08262 0.09415 0.253835 0.303603 0.325486 0.370911 0.020196  0.019595 0.018414 0.058205 0.346976 0.336661 0.316363 0.058118  0.055361 0.04989 0.163368 0.355745 0.33887 0.305385
g. Mengecek Kondisi Berhenti
Karena | P1 – P0 | = | 934621– 0 | = 934621>> ξ (=0,001), dan iterasi = 1 < MaxIter  (=100),  maka  proses  dilanjutkan  ke  iterasi  kedua  (t=2).  Pada  iterasi kedua ditentukan kembali pusat klaster V kj (seperti langkah perhitungan pada iterasi pertama) dengan k=1,2,3 dan j=1,2,3,4,5 Hasilnya seperti berikut :
Tabel 9. Pusat cluster iterasi 2 Vkj 1 2 3 4 5 1 230.6969  20.30658  84.55379  26.63117  10.53721 2 217.5704  19.56529  84.25829  26.67105  8.745031 3 192.8803  18.41711  83.62292  26.67187  7.994796
Fungsi  objektif  pada  iterasi  kedua  (P2)  juga  dihitung  menggunakan  cara perhitungan fungsi objektif pada iterasi pertama (persamaan 2):
𝑃 2 =   ∑ ∑ ([∑(𝑋 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑘𝑗 ) 2 5 𝑗=1 ] (𝜇 𝑖𝑘 ) 2 ) = −815232 3 𝑘=1 120 𝑖=1
Hasil perbaikan matrik partisi iterasi kedua adalah :

## Tabel 10. Perubahan Matriks iterasi 2
m1 m2 m3 0.365693  0.33873258  0.295574 0.401187  0.34037848  0.258435 0.268256  0.31017763  0.421567
0.15043  0.67243663  0.177133
0.188504  0.68912147  0.122374 0.274765  0.31348522  0.411749
0.105886  0.17349613  0.720618 0.281405  0.31642231  0.402172 0.278874  0.31531016  0.405816 0.274546  0.31336995  0.412084 .. .. .. 0.449473  0.33564141  0.214885 0.462132  0.33399396  0.203874 0.420603  0.33988315  0.239513 0.18849  0.25837551  0.553134
0.21142  0.27614893  0.512432
0.250121  0.30100226  0.448877 0.2717  0.31202668  0.416273 0.232359  0.29042847  0.477213
0.38372  0.34025213  0.276028
0.418053  0.34016028  0.241787
Dalam  penelitian  ini  dengan  menggunakan  perhitungan  manual  iterasi berhenti  pada  iterasi  ke–2  dimana  selisih  antara  fungsi  objektif  iterasi  ke-1  dan fungsi objektif iterasi ke-2 lebih kecil dari error terkecil yang diharapkan  yaitu  - 815232. Sehingga proses Algoritma Fuzzy C-Means berhenti dengan pusat cluster, matrik partisi terakhir dan cluster yang terbentuk yaitu sebagai berikut :
Tabel 11.pusat cluster iterasi 2 Vkj 1 2 3 4 5 1 230.6969  20.30658  84.55379  26.63117  10.53721 2 217.5704  19.56529  84.25829  26.67105  8.745031 3 192.8803  18.41711  83.62292  26.67187  7.994796
Berdasarkan pusat cluster diatas, dapat diperoleh informasi tentang cluster yang terbentuk, yaitu :
a. Cluster pertama, terdiri atas rata-rata curah hujan sebesar 230.6969; rata-rata hari hujan  sebesar  20.30658;  rata-rata  kelembaban  sebesar  84.55379;  rata-rata  suhu sebesar 26.633117; dan rata-rata jumlah kasus DBD sebesar 10.53721.
b. Cluster pertama, terdiri atas rata-rata curah hujan sebesar 217.5704; rata-rata hari hujan  sebesar  19.56529;  rata-rata  kelembaban  sebesar  84.25829;  rata-rata  suhu sebesar 26.67105; dan rata-rata jumlah kasus DBD sebesar 8.745031.
c. Cluster pertama, terdiri atas rata-rata curah hujan sebesar 192.8803; rata-rata hari hujan  sebesar  18.41711;  rata-rata  kelembaban  sebesar  83.62292;  rata-rata  suhu sebesar 26.67187; dan rata-rata jumlah kasus DBD sebesar 7.994796.
Dan untuk matriks partisi pada iterasi 2 yaitu sebagai berikut :
Tabel 12. perubahan matrik iterasi 2 m1 m2 m3 0.365693  0.33873258 0.295574 0.401187  0.34037848 0.258435 0.268256  0.31017763 0.421567 0.15043  0.67243663 0.177133 0.188504  0.68912147 0.122374 0.274765  0.31348522 0.411749 0.105886  0.17349613 0.720618 0.281405  0.31642231 0.402172 0.278874  0.31531016 0.405816 0.274546  0.31336995 0.412084 .. .. .. 0.449473  0.33564141 0.214885 0.462132  0.33399396 0.203874 0.420603  0.33988315 0.239513 0.18849  0.25837551 0.553134 0.21142  0.27614893 0.512432 0.250121  0.30100226 0.448877 0.2717  0.31202668 0.416273 0.232359  0.29042847 0.477213 0.38372  0.34025213 0.276028
Dari  matriks  partisi  U  tersebut  diperoleh  informasi  mengenai  kecenderungan suatu data untuk masuk ke kelompok (cluster) yang mana. Suatu data memiliki derajat keanggotaan  tertentu  untuk  menjadi  anggota  suatu  kelompok.  Tentu  saja  derajat keanggotaan  terbesar  menunjukkan  kecenderungan  tertinggi  suatu  data  untuk  masuk menjadi anggota kelompok.

## Tabel 13. Derajat Keanggotaan tiap data pada Setiap Cluster
Derajat keanggotaan (µ) pada cluster ke - Data masuk cendrung ke- M1 M2 M3 Cluster 1 Cluster2 Cluster3 Jan-04 0.365693 0.33873258 0.295574 *
Feb-04
0.401187 0.34037848 0.258435 *
Mar-04 0.268256 0.31017763 0.421567 *
Apr-04 0.15043 0.67243663 0.177133 * May-04 0.188504 0.68912147 0.122374 * Jun-04 0.274765 0.31348522 0.411749 * Jul-04 0.105886 0.17349613 0.720618 * Aug-04 0.281405 0.31642231 0.402172 * Sep-04 0.278874 0.31531016 0.405816 * Oct-04 0.274546 0.31336995 0.412084 *
.. .. .. ..
Mar-13 0.449473 0.33564141 0.214885 *
Apr-13
0.462132 0.33399396 0.203874 * May-13 0.420603 0.33988315 0.239513 * Jun-13 0.18849 0.25837551 0.553134 * Jul-13 0.21142 0.27614893 0.512432 * Aug-13 0.250121 0.30100226 0.448877 * Sep-13 0.2717 0.31202668 0.416273 * Oct-13 0.232359 0.29042847 0.477213 *
Nov-13
0.38372 0.34025213 0.276028 *
Dec-13
0.418053 0.34016028 0.241787 *

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah, Fuzzy C-Means dapat digunakan  untuk  mengelompokkan  cuaca  yang  mempengaruhi  kejadian  demam berdarah, dan dari penelitian ini didapat bahwa semakin tinggi curah hujan, hari hujan,  dan  kelembaban  semakin  tinggi  pula  tingkat  resiko  kejadian  demam berdarah, sedangkan semakin tinggi suhu semakin rendah kasus kejadian demam berdarah di Banjarbaru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sri Listiyarini dkk, Model Dampak Perubahan iklim Akibat Pertumbuhan Penduduk  terhadap  sumberdaya  air  dan  Kasus  Penyakit(Studi  kasus DKI Jakarta). 2010
[2]  Larose,  Daniel  T,  Data  Mining,  Methods  and  Models,  New  Jersey:  Jhon Wiley & Sons. 2006
[3]  Muhammad  Halim. IMPLEMENTASI  FUZZY  C-MEANS  UNTUK  MELIHAT PENGARUH  CUACA  TERHADAP  PENYAKIT  DEMAM  BERDARAH  DI BANJARBARU, Skripsi Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Lambung Mangkurat, Banjarbaru, 2015.
[4]  Lutfhi, Emha Taufiq, Fuzzy C-Means untuk Clustering data (Studi kasus : Data Performance mengajar Dosen),2007.
[5]  Ahmad  Ramadhani,  Clustering  Data  Cuaca  Untuk  Pengenalan  Pola Perioditas  Iklim  Wilayah  Pelaihari  Dengan  Metode  Fuzzy  C-Means, Skripsi  Program  Studi  Ilmu  Komputer,  Universitas  Lambung  Mangkurat, Banjarbaru, 2013.