ANALISA PEMERATAAN IMUNISASI CAMPAK PADA ANAK SEKOLAH DI JAKARTA DENGAN ALGORITMA CLUSTEING HIERARKI DAN KLASIFIKASI STANDAR
Freda Widya Artanti, Nur Atika, Kharisma Putri Sholekha, Zahra Shabrina Aderi, Aisyah Muti Yanuariska Program Studi Sistem Informasi, Universitas Amikom Purwokerto Jl. Letjend Pol. Soemarto No.127, Watumas, Purwanegara, Kec. Purwokerto Utara Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah 53127 fredawidya09@gmail.com

## ABSTRAK
Campak  adalah  sebuah  penyakit  menular  yang  dapat  menyerang  anak-anak  yang  terjadi  akibat  virus. Penularan  campak  terjadi  melalui  perantaraan  batuk  dan  bersin  dari  manusia  ke  manusia.  Campak  dapat menyebabkan  kecacatan  dan  bahkan  kematian,  sehingga  perlu  dilakukan  upaya  lebih  lanjut  untuk  mengatasi masalah  ini.  Salah  satu  langkah  dalam  mengendalikan  penyebaran  campak  adalah  melalui  program  imunisasi yang  bertujuan  untuk  mencegah  perkembangan  dari  penyakit  tersebut.  Dalam  penelitian  ini,  data  yang  akan digunakan berasal dari data.jakarta.go.id. Penelitian ini memanfaatkan teknik data mining dengan menggunakan algoritma  clustering  hierarki.  Metode  clustering  hierarki  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  menjadi beberapa  kelompok.  Keunggulan  metode  ini  termasuk  kemampuannya  dalam  mengatasi  masalah  yang  sering dihadapi  oleh  metode  K-Means,  yaitu  sensitivitas  terhadap  data  yang  berbeda.  Algoritma  ini  juga  memiliki keunggulan  lain,  yaitu  hasil  clustering  tidak  tergantung  pada  urutan  entri  dalam  dataset.  Dengan  menerapkan metode  clustering  hierarki,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  data  persentase  imunisasi  campak berdasarkan  provinsi,  sehingga  provinsi  dapat  dikelompokkan  berdasarkan  tingkat  imunisasi  mereka.  Dari penelitian  ini  didapatkan,  dari  satu  set  pelatihan  (80%  dari  catatan)  dan  satu  set  validasi  (20%  dari  catatan) diklasifikasikan dengan benar setelah pelatihan sementara akurasi klasifikasi dataset pelatihan berkinerja sangat baik (sekitar 84% untuk random forest) akurasi untuk dataset validasi turun dibawah 50%. Bahwa analisis dalam ruang atribut (fitur) lengkap mungkin tidak efektif, sehingga dilakukan eksplorasi analisis klaster hierarki untuk mempelajari  mengelompokan  data  hasil  pengobatan  imunisasi  pada  anak  sekolah  di  daerah  ibukota  jakarta. Hasilnya bahwa segmentasi data untuk hasil pengobatan diikuti oleh pengelompokan subruang memungkinkan untuk  mengidentifikasi  kelompok  data  yang  relevan,  yang  dapat  membentuk  dasar  untuk  generalisasi pengetahuan  medis.  Harapannya, penelitian  ini dapat  memberikan  informasi  yang berharga kepada pemerintah mengenai  pengelompokan  data  imunisasi  campak  di  antara  anak-anak  sekolah  di  Indonesia,  khususnya  di ibukota Jakarta.
Kata kunci : Clustering Hierarki, Data Mining, Clustering, Immunization

## 1. PENDAHULUAN
Campak  adalah  penyakit  menular  yang  bisa menyerang  anak-anak  maupun  orang  dewasa  dan disebabkan  oleh  virus.  Penyakit  ini  dapat  menular melalui  kontak  langsung  seperti  batuk  dan  bersin. Berdasarkan  data  dari  Organisasi  Kesehatan  Dunia [1], Indonesia masuk dalam 10 negara dengan jumlah kasus  campak  tertinggi  di  dunia.  Kementerian Kesehatan  mencatat  bahwa  jumlah  kasus  campak  di Indonesia  sangat  besar  dan  mengalami  peningkatan dalam lima tahun terakhir. Beberapa komplikasi yang dapat terjadi pada penderita campak termasuk radang paru-paru,  infeksi  telinga,  diare,  dan  radang  otak. Penyakit  campak  merupakan  penyebab  utama kematian  anak  akibat  penyakit  yang  bisa  dicegah melalui vaksinasi.
Menurut informasi yang diberikan oleh Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia  pada tahun  2016  [2]  "Cakupan  imunisasi  campak  di Indonesia mencapai 84% dan diklasifikasikan sebagai sedang  jika  dibandingkan  dengan  negara-negara  lain
di  kawasan  Asia  Tenggara."  Pada  tahun  2020, Indonesia  turut  serta  dalam  program  eliminasi campak  yang  menetapkan  target  cakupan  minimal 95% di setiap wilayah secara merata sebagai prioritas utama  pemerintah  [3].  Program  imunisasi  campak merupakan salah  satu langkah dalam upaya  melawan penyakit  campak,  di  mana  virus  penyakit  yang  telah dilemahkan  dimasukkan  ke  dalam  tubuh  melalui suntikan  atau  pemberian  melalui  mulut  [4].  Tujuan dari  program  ini  adalah  untuk  meningkatkan kekebalan  tubuh  terhadap  penyakit  campak.  Namun, disayangkan  bahwa  di  Indonesia,  tingkat  kasus campak pada anak-anak usia dini masih relatif tinggi. Diperkirakan  sekitar  30.000  anak  di  Indonesia kehilangan  nyawa  setiap  tahunnya  akibat  komplikasi yang  disebabkan  oleh  campak.  Data  ini  juga diperkuat  oleh  fakta  bahwa  lebih  dari  95%  kematian akibat  campak  terjadi  di  berbagai  negara,  termasuk Amerika  Serikat,  Inggris,  Yaman,  Amerika  Latin, Myanmar,  Afrika,  Chad,  Afrika  Tengah,  Liberia, Guinea,  dan  Indonesia.  Oleh  karena  itu,  pemerintah
memiliki  tanggung  jawab  dan  komitmen  untuk menghapus  penyakit  campak  [5].  Untuk  mencapai tujuan  ini,  terutama  dalam  memutus  mata  rantai penularan  campak  pada  anak-anak  usia  dini, diperlukan  tingkat  imunisasi  minimal  sebesar  95%. Untuk mencapai target ini, pemerintah perlu memiliki data  yang  akurat  untuk  melakukan  pemetaan  tingkat imunisasi  campak  [6].  Data  ini  diperoleh  dari  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  mengenai  persentase  imunisasi berdasarkan wilayah di Jakarta pada tahun 2019.
Metode  clustering  hierarki  bisa  digunakan  pada data  persentase  imunisasi  campak  berdasarkan wilayah, sehingga memungkinkan kita untuk menentukan  pengelompokan  wilayah  berdasarkan data  ini  [7].  Dengan  melihat  data  pengelompokan tersebut,  kita  dapat  mengidentifikasi  karakteristik masing-masing  cluster,  termasuk  cluster  dengan tingkat  imunisasi  campak  rendah,  sedang,  dan  tinggi di  setiap  wilayah.  Harapannya,  penelitian  ini  dapat memberikan informasi yang berharga kepada pemerintah  tentang  pengelompokan  data  imunisasi campak  di  Indonesia,  yang  akan  berkontribusi  pada upaya  pemerintah  dalam  mendistribusikan  imunisasi campak secara merata di Ibukota Jakarta.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Clustering Hierarki
Clustering  hierarkis, atau sering disebut analisis pengelompokan  hierarkis,  merupakan  suatu  metode algoritma yang mengelompokkan objek yang memiliki  kesamaan  karakteristik  ke  dalam  kelompok yang disebut sebagai "cluster". Hasil akhir dari proses ini  adalah  kumpulan  cluster,  di  mana  setiap  cluster memiliki  perbedaan  yang  signifikan  dengan  cluster lainnya,  dan  objek-objek  dalam  setiap  cluster memiliki kemiripan karakteristik yang mencolok satu sama lain [8].
Hierarchical  clustering  dapat  dilakukan  dengan matriks  jarak  atau  data  mentah.  Ketika  data  mentah disediakan,  perangkat  lunak  akan  secara  otomatis menghitung  matriks  jarak  di  latar  belakang.  Matriks jarak  di  bawah  ini  menunjukkan  jarak  antara  enam objek  [9].  Hierarchical  clustering  dimulai  dengan memperlakukan  setiap  pengamatan  sebagai  klaster yang  terpisah.  Kemudian  berulang  kali  menjalankan dua langkah berikut:  (1) mengidentifikasi dua cluster yang  paling  dekat,  dan  (2)  menggabungkan  dua cluster  yang  paling  mirip.  Proses  iteratif  ini  terus berlanjut sampai semua cluster digabungkan  menjadi satu  [10].  Hal  ini  diilustrasikan  dalam  diagram  di bawah ini.
Gambar 1. Cara kerja hierarchical clustering
Output  utama  dari  Hierarchical  Clustering adalah  dendrogram,  yang  menunjukkan  hubungan hierarkis antara cluster:
Gambar 2. Hasil umum dari hierarchical clustering
Pada  gambar  contoh  di  atas,  jarak  antara  kedua cluster yang telah terhitung berdasarkan panjang garis lurus yang ditarik dari satu cluster ke cluster  lainnya. Ini  biasanya  disebut  sebagai  jarak  Euclidean  [11]. Banyak metrik jarak lainnya telah dikembangkan.
Pilihan  metrik  jarak  harus  dibuat  berdasarkan pertimbangan  teoritis  dari  domain  studi.  Artinya, metrik  jarak  perlu  mendefinisikan  kesamaan  dengan cara  yang  masuk  akal  untuk  bidang  studi  [12]. Misalnya,  jika  mengelompokkan  situs  kejahatan  di kota, jarak blok kota mungkin tepat. Atau, lebih baik lagi,  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan perjalanan  antar  setiap  lokasi.  Di  mana  tidak  ada pembenaran  teoretis  untuk  alternatif,  Euclidean umumnya  harus  lebih  disukai,  karena  biasanya merupakan  ukuran  jarak  yang  tepat  di  dunia  fisik [13].
Setelah  menetapkan  metrik  jarak,  diperlukan penentuan  sumber  yang  digunakan  untuk  mengukur jarak  tersebut.  Sebagai  contoh,  jarak  dapat  diukur antara dua elemen  yang  memiliki kesamaan tertinggi dalam  sebuah  cluster  (single-linkage),  dua  elemen yang  paling  tidak  mirip  dalam  sebuah  cluster
(complete-linkage), pusat cluster (mean atau average- linkage),  atau  berdasarkan  kriteria-kriteria  lainnya. Ada banyak kriteria keterkaitan yang telah dikembangkan.
Sama  seperti  ketika  memilih  metrik  jarak, penentuan  kriteria  keterkaitan  juga  harus  dilakukan berdasarkan  pertimbangan  teoritis  yang  relevan dengan  domain  aplikasi.  Isu  teoritis  utama  adalah faktor-faktor  apa  yang  berkontribusi  terhadap  variasi yang  diamati.  Misalnya,  dalam  arkeologi,  kami mengharapkan  variasi  terjadi  melalui  inovasi  dan sumber  daya  alam,  jadi  mencari  tahu  apakah  dua kelompok  artefak  serupa  mungkin  masuk  akal berdasarkan  mengidentifikasi  anggota  cluster  yang paling mirip [14].
Di  mana  tidak  ada  pembenaran  teoretis  yang jelas  untuk  pemilihan  kriteria  keterkaitan,  metode Ward  adalah  standar  yang  masuk  akal.  Metode  ini menentukan pengelompokan pengamatan berdasarkan perhitungan reduksi jumlah kuadrat jarak antara tiap pengamatan dan nilai rata-rata pengamatan dalam suatu cluster. Pendekatan ini sering kali akurat karena konsep jarak ini sejalan dengan asumsi standar dalam  pengukuran  perbedaan  antar  kelompok  dalam analisis statistik, seperti ANOVA atau MANOVA.

## 2.2. Equity
Dalam  konteks  kesehatan  atau  kesejahteraan sosial,  equitas  dapat  merujuk  pada  upaya  untuk mencapai distribusi yang adil dan setara dari layanan kesehatan,  sumber  daya,  dan  manfaat  kesehatan  di antara  berbagai  kelompok  dalam  masyarakat.  Hal  ini seringkali  berkaitan  dengan  mengatasi  disparitas kesehatan  dan  memastikan  bahwa  semua  individu memiliki  akses  yang  setara  terhadap  layanan kesehatan.  Secara  umum,  "equitas imunisasi" mungkin  merujuk  pada  usaha  untuk  mencapai distribusi yang adil dan setara dari manfaat vaksinasi atau  kekebalan  imun  di  antara  populasi.  Dalam konteks  kesehatan  masyarakat,  equitas  imunisasi dapat mencakup beberapa aspek, seperti, Akses  yang Merata, Distribusi yang Adil, Pemerataan Kecukupan Imunisasi,  Pertimbangan  Etika  dan  Sosial.  Dapat disimpulkan  bahwa,  equitas  mencerminkan  prinsip- prinsip keadilan, kesetaraan, dan perlakuan  yang  adil dalam  berbagai  aspek  kehidupan.  Implementasi equitas dapat melibatkan upaya aktif untuk mengatasi ketidaksetaraan  dan  memastikan  bahwa  hak-hak  dan peluang didistribusikan secara merata di antara semua anggota masyarakat.

## 2.3. Standar Classification
Standar  klasifikasi  mengacu  pada  seperangkat kriteria,  aturan,  atau  sistem  yang  digunakan  untuk mengkategorikan  dan  mengelompokkan  entitas  atau fenomena  tertentu.  Tujuan  utama  dari  standar klasifikasi  adalah  menciptakan  kerangka  kerja  yang seragam  dan  konsisten  untuk  pengelompokan  yang diterima  secara  luas.  Standar  klasifikasi  melibatkan klasifikasi  barang  dan  layanan,  industri,  atau  bahkan
data  geografis.  seperangkat  pedoman  atau  aturan yang digunakan untuk mengorganisir dan mengelompokkan  entitas  atau  fenomena  tertentu  ke dalam kategori atau kelas  yang sesuai. Ini  membantu menciptakan  struktur  yang  jelas  dan  konsisten, memudahkan  pemahaman,  analisis,  dan  pertukaran informasi.

## 2.4. Penelitian Terdahulu
Berdasarkan  uraian  di  atas,  dalam  ilmu komputer,  terdapat  berbagai  cabang  kecerdasan buatan  yang  dapat  mengatasi  permasalahan  yang bersifat  kompleks.  Di  antara  cabang-cabang  tersebut adalah  sistem  pendukung  keputusan,  sistem  pakar, serta  teknik  data  mining,  yang  merupakan  beberapa contoh  yang  dapat  digunakan  dalam  berbagai penelitian.  Misalnya,  penelitian  yang  mengkaji  data mining  telah  memberikan  evaluasi  berdasarkan indeks  yang  mencakup  tingkat  ketersediaan  sarana kesehatan  di  Desa/Kelurahan  di  seluruh  provinsi Indonesia.  Hasil  penelitian  tersebut  menunjukkan bahwa  empat  provinsi,  yakni  Sumatera  Utara,  Jawa Barat,  Jawa  Tengah,  dan  Jawa  Timur,  memiliki tingkat  ketersediaan  sarana  kesehatan  yang  tinggi, sedangkan  14  provinsi  lainnya  memiliki  tingkat sarana kesehatan yang sedang, sementara 16 provinsi lainnya  masuk  dalam  kategori  tingkat  ketersediaan sarana kesehatan yang rendah [15].
Penelitian  berikutnya  [16]  mengindikasikan bahwa dengan menggunakan pendekatan pengelompokan dua cluster, data berhasil dikelompokkan berdasarkan potensi yang dimilikinya.  Cluster  1  tergolong  dalam  kategori potensi  tinggi  dengan  rata-rata  tingkat  kecerahan sebesar  344.470K  dan  tingkat  kepercayaan  rata-rata sebesar  87.08%,  sementara  Cluster  2  masuk  dalam kategori  potensi  sedang  dengan  rata-rata  tingkat kecerahan sebesar 318.800K dan tingkat kepercayaan rata-rata sebesar 58.73%. Di sisi lain, penelitian yang dilakukan  oleh  [17]  menghasilkan  dataset  dengan kode yang mencakup seluruh data yang mendapatkan predikat terbaik dalam hal keseragaman dalam proses pengelompokan  dengan  nilai  2,245.  Dataset  yang mencakup seluruh kode ini menunjukkan bahwa nilai koefisien  keseragaman  atau  CCC  (Concordance Correlation  Coefficient)  berkisar  antara  2  hingga  3, mengindikasikan  bahwa  dataset  tersebut  memiliki tingkat  keseragaman  yang  baik.  Dari  berbagai  studi yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  data mining  adalah  serangkaian  proses  yang  digunakan untuk  menghasilkan  informasi  bernilai  tambah dengan  mengidentifikasi  pola  penting  dari  data  yang tersimpan  dalam  basis  data.  Salah  satu  pendekatan dalam  data  mining  adalah  metode  pengelompokkan hierarki, yang merupakan komponen dari pengelompokkan  partitional.  Metode  ini  mengambil objek tertentu dalam kumpulan objek untuk mewakili sebuah  kelompok.  "Keunggulan  utama  dari  metode ini adalah kemampuannya untuk mengatasi kelemahan  yang  ada  pada  metode  k-means  yang
rentan  terhadap  data  ekstrem  dan  fakta  bahwa  hasil pengelompokkan  tidak  dipengaruhi  oleh  urutan  entri dalam dataset” [18].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisa Permasalahan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan teknik  data  mining  dalam  proses  pengelompokkan data  imunisasi  guna  mengidentifikasi  daerah-daerah dengan  tingkat  imunisasi  yang  rendah,  sehingga upaya  sosialisasi  dapat  diarahkan  kepada  daerah- daerah  tersebut.  Hasil  analisis  yang  disajikan  dalam penelitian  ini  mengungkapkan  tantangan  mendasar yang  dihadapi  adalah  peningkatan  kasus  penyakit campak  pada  balita  yang  terjadi  setiap  tahun. Indonesia  secara  internasional  termasuk  dalam  10 negara  dengan  jumlah  kasus  penyakit  campak terbanyak.
Untuk  memutuskan  mata  rantai  penularan penyakit  campak,  khususnya  pada  balita,  dibutuhkan tingkat  imunisasi  minimal  sebesar  95%.  Hal  ini semakin  penting  mengingat  bahwa  tingkat  cakupan imunisasi  campak  di  Indonesia  saat  ini  hanya mencapai  84%  dan  masih  berada  dalam  kategori imunisasi  campak  yang  sedang  jika  dibandingkan dengan  negara-negara  tetangga  di  Asia  Tenggara. Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  upaya  lebih  lanjut, termasuk  usaha  pemerataan  imunisasi  campak  di seluruh wilayah Ibukota Jakarta, Indonesia .

## 3.2. Metode Pengumpulan Data
Dalam  pengumpulan  data,  penulis  bergantung pada  beragam  sumber  referensi  seperti  perpustakaan, buku,  prosiding,  atau  jurnal,  untuk  mendapatkan informasi  yang  digunakan  dalam  menentukan parameter-parameter  dalam  penelitian  ini.  Data penelitian diperoleh dari data.jakarta.go.id. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data mengenai persentase  imunisasi  campak  pada  anak  balita  di berbagai  wilayah  di  Ibukota  Jakarta,  yang  diambil dari tahun 2019. Variabel  yang  menjadi  fokus dalam penelitian adalah akumulasi persentase imunisasi .

## 3.3. Analisis Data
Proses  analisis  data  dapat  dilakukan  setelah selesai  mengumpulkan  data.  Dalam  penelitian  ini, penulis  melakukan  analisis  statistik  deskriptif.  Jenis data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder.  Data sekunder  merujuk  pada  data  yang  tidak  diperoleh langsung  dari  sumber  aslinya,  melainkan  sudah dikumpulkan dan diolah sebelumnya oleh pihak  lain, dan  data  ini  memiliki  relevansi  dengan  isu  yang sedang  diteliti.  Data  dalam  studi  ini  diolah menggunakan  aplikasi  KNIME,  KNIME  adalah  ilmu data  kode  rendah  dan  platform  persiapan  data  yang membuat  pemahaman  data  dan  merancang  alur  kerja analitik dapat diakses oleh semua orang.

## 3.4. Algoritma Clustering Hirarki
Metode  clustering  hirarki,  atau  pengelompokan hierarkis  adalah  sebuah  metode  yang  menghasilkan hierarki  struktur  atau  tingkatan  dari  kumpulan  data atau  objek  berdasarkan  kesamaan  karakteristiknya. Cluster  yang  diinginkan  dalam  metode  ini  biasanya belum  diketahui  jumlahnya,  dan  hasilnya  sering  kali direpresentasikan  dalam  bentuk  dendrogram  untuk mempermudah pemahaman hierarki tersebut. Penggunaan metode ini memiliki sejumlah keuntungan,  seperti  mempercepat  proses  pengolahan dan  menghemat  waktu  karena  keluaran  berbentuk hierarki yang mudah untuk diinterpretasikan. Namun, ada  beberapa  kekurangan  dalam  metode  ini,  seperti kerentanannya terhadap data yang berbeda dari norma (outlier),  variasi  dalam  skala  jarak  yang  digunakan, dan  variabel-variabel  yang  mungkin  tidak  relevan [19].
Metode  ini  memiliki  dua  pendekatan  utama, yaitu  pendekatan  agglomeratif  (penggabungan)  dan pendekatan divisif (pemisahan). Pendekatan agglomeratif  dimulai  dengan  memperlakukan  setiap titik  sebagai  cluster  individu,  dan  pada  setiap langkah,  pasangan  titik  dalam  cluster  digabungkan hingga  hanya  satu  titik  atau  cluster  tunggal  yang tersisa  [20].  Dalam  pendekatan  agglomeratif  ini, terdapat  lima  metode  yang  digunakan,  yakni  average linkage  (berdasarkan  rata-rata  jarak  antara  seluruh individu dalam  suatu cluster dengan seluruh  individu dalam  cluster  lain),  complete  linkage  (berdasarkan jarak  terjauh),  single  linkage  (berdasarkan  jarak terdekat),  metode  Ward  (berdasarkan  jumlah  total kuadrat dua cluster pada setiap variabel), dan metode centroid  (berdasarkan  jarak  antara  titik  pusat  dua cluster yang berhubungan) [21][22].
Pendekatan divisive dimulai dengan satu cluster besar  yang  mencakup  semua  titik  data.  Pada  setiap langkah dalam proses ini, cluster tersebut dibagi-bagi hingga  setiap  cluster  hanya  berisi  satu  titik  data, bertolak  dari  cara  yang  berkebalikan  dengan pendekatan  agglomerative.  Berikut  adalah  tahapan dalam melakukan analisis Clustering hierarki:
a. Mengukur  tingkat  kemiripan  antara  objek (similaritas).  Sesuai  dengan  prinsip  analisis clustering yang memfokuskan pada pengelompokan  objek  berdasarkan  tingkat kemiripannya,  tahap  awal  adalah  mengukur sejauh  mana  objek-objek  tersebut  memiliki kesamaan.
b. Membentuk cluster dengan menggunakan metode yang telah ditetapkan.
c. Menganalisis  hasil  dari  proses  pengelompokan. Setelah pembentukan cluster, langkah selanjutnya adalah melakukan interpretasi terhadap  cluster  yang  telah  terbentuk,  sehingga dapat  menjelaskan  karakteristik  kumpulan  data dalam masing-masing cluster.
d. Memvalidasi  cluster.  Tahap  ini  melibatkan pengujian cluster yang telah terbentuk. Selanjutnya,  dilakukan  proses  profiling  untuk
menggambarkan  karakteristik  masing-masing cluster  berdasarkan  profil  tertentu,  seperti  usia konsumen pembeli rumah dan tingkat penghasilannya.  Validasi  diperlukan  untuk memastikan bahwa hasil clustering merepresentasikan  populasi  secara  keseluruhan dan  dapat  digeneralisasikan  ke  objek  lainnya serta tetap stabil dalam periode waktu tertentu.
e. Asumsi  dalam  Analisis  Cluster.  Asumsi  yang perlu  dipenuhi  mencakup  representativitas sampel yang harus mewakili populasi yang lebih besar serta penanganan masalah multikolinearitas.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Perspektif Analisis Dan Pemrosesan Data
Berdasarkan  ahli  dalam  bidang  kesehatan  yang membuat  dataset  ini,  hasil  positif  dan  negative  dari vaksinasi dapat di tentukan dengan satu dimensi atau bahkan dengan mengkombinasikan beberapa dimensi. Namun,  kenyataan  yang  dimiliki  dataset  berikut adalah  hampir  sebagian  besar  uji  coba  yang  kami lakukan menghasilkan hasil positif dan negative yang tidak  menentu  berdasarkan  sebuah  dimensi.  Perlu  di ingat  kembali  dalam  studi  ini,  kami  menganalisis kumpulan  data  yang  dijelaskan  di  atas  melalui metode berbasis clsutering hierarki untuk menemukan  berbagai  alasan  untuk  hasil  yang berbeda.  Ide  kami  adalah  untuk  menerapkan algoritma  clustering  hierarki  ke  dataset  untuk menemukan  hasil  immunisasi  dari  kelas  hasil  yang sama.
Seperti yang ditunjukkan di atas, kumpulan data yang  dipertimbangkan  adalah  heterogen  karena mengandung dimensi numerik dan nominal. Algoritma  clustering  hierarki  yang  ada  biasanya bekerja  pada  data  numerik  saja.  Juga,  untuk implementasi  yang  ada  tidak  ada  deskripsi  tentang bagaimana  nilai  yang  hilang  diperlakukan.  Sebagai konsekuensinya,  kami  melakukan  praproses  dataset dengan  cara  berikut:  (1)  Kami  menghapus  semua catatan  yang  memiliki  nilai  yang hilang di  salah satu dimensinya.  (2)  Kami  mengubah  semua  dimensi nominal  seperti  wilayah,  kecamatan,  atau  jenis immunisasi  menjadi  representasi  numerik.  Karena kenyataan  bahwa  semua  dimensi  nominal  hanya terdiri  dari  dua  nilai  yang  berbeda  (terutama  ya  dan tidak),  kami  mengonversi  nilai  menjadi  0  atau  1. Akhirnya,  kami  menormalkan  semua  dimensi  linier dalam  rentang  [0,  1].  Setelah  ini,  semua  dimensi numerik dalam kisaran [0, 1], memungkinkan analisis lebih lanjut dengan dimensi berbobot sama.

## 4.2. Analisis dari Proses dan Hasil Eksperimen
Dalam percobaan awal kami pada dataset, kami menemukan  bahwa  sebagian  besar  analisis  tidak berguna.  Kami  menggunakan  alat  penambangan  data seperti  KNIME  [18]  untuk  mengelompokkan  pasien ke  dalam  kelompok  yang  berbeda,  atau  menerapkan algoritma klasifikasi yang berbeda untuk
memprediksi  dan  mengelompokan  hasil  immunisasi dengan benar.
Gambar 3. Dendrogram yang mengilustrasikan pengelompokan hierarkis dari dataset studi ini.
Clustering hierarki diterapkan. Hasilnya diilustrasikan  sebagai  Dendrogram  pada  Gambar.  3. Sumbu x dipetakan ke  masing-masing data, sumbu  y mewakili  perbedaan  antara  dua  data  atau  kelompok data. Nilai y yang besar sesuai dengan ketidakmiripan yang tinggi. Dari Gambar. 3 kita melihat bahwa tidak ada  data  yang  dianggap  serupa  dan,  sebagai akibatnya,  tidak  ada  pengelompokan  data  yang berguna yang dapat diidentifikasi. Kami mengasumsikan alasannya sebagai: (1) Data biasanya mirip satu sama lain hanya dalam subset dimensi, (2) kesamaan  dalam  satu  dimensi  dapat  dilawan  oleh perbedaan  dalam  dimensi  lain,  dan  (3)  efek konsentrasi  mempengaruhi  perhitungan  kesamaan dalam ruang dimensi tinggi.
Untuk  tugas  klasifikasi,  tidak  menghapus  nilai yang  hilang  melainkan  menggantinya  dengan  nilai rata-rata  dimensi.  Kami  menerapkan  beberapa algoritma  klasifikasi  untuk  menemukan  prediktor yang berguna untuk hasil vaksinasi. Eksperimen kami terdiri  dari,  misalnya,  Decision  Tree,  Naive  Bayes, dan  Random  Forest.  Kami  membagi  dataset  menjadi satu  set  pelatihan  (80%  dari  catatan)  dan  satu  set validasi  (20%  dari  catatan).  Untuk  validasi,  kami mengukur  persentase  data  yang  diklasifikasikan dengan  benar  setelah  pelatihan  model.  Sementara akurasi klasifikasi dataset pelatihan berkinerja sangat baik (sekitar 84% untuk random forest), akurasi untuk dataset  validasi  turun  di  bawah  50%  untuk  beberapa algoritma;  yang  lebih  buruk  dari  klasifikasi  acak. Kami  berasumsi  kinerja  klasifikasi  yang  buruk disebabkan  oleh  (1)  ukuran  dataset  pelatihan  yang terlalu  kecil,  dan  (2)  tidak  ada  aspek  global  yang memungkinkan  klasifikasi  ke  dalam  dua  kelas  hasil. Sebaliknya,  kombinasi  fitur  yang  berbeda  mungkin relevan untuk memprediksi hasil dengan benar.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  pada  bab  sebelumnya dapat disimpulkan bahwa Ilmubiomedis dan perawatan  kesehatan  berubah  menjadi  ilmu  data intensif,  di  mana  kita  tidak  hanya  menghadapi peningkatan volume dan keragaman data yang sangat kompleks,  multi-dimensi  dan  seringkali  terstruktur
dengan lemah, tetapi juga kebutuhan yang berkembang  untuk  analisis  integratif  dan  pemodelan. Mempertimbangkan  bahwa  analisis  dalam  ruang atribut (fitur) lengkap  mungkin tidak efektif, kami di sini  mengeksplorasi  analisis  klaster  hierarki  untuk mempelajari  mengelompokan  data  hasil  pengobatan imunisasi  pada  anak  sekolah  di  daerah  ibukota jakarta.
Kami menemukan bahwa segmentasi data untuk hasil  pengobatan  diikuti  oleh  pengelompokan subruang  memungkinkan  untuk  mengidentifikasi kelompok  data  yang  relevan,  yang  dapat  membentuk dasar  untuk  generalisasi  pengetahuan  medis.  Alur kerja  yang  kami  usulkan  hanyalah  langkah  pertama, dan  kami  mengidentifikasi  sejumlah  tantangan  dan perluasan  menarik  untuk  pekerjaan  masa  depan  di area  tersebut.  Visi  besar  untuk  masa  depan  adalah untuk  secara  efektif  mendukung  pembelajaran manusia  dengan  pembelajaran  mesin  -  visualisasi dekat  dengan  pengguna  akhir,  karenanya  sangat diperlukan dalam pendekatan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  S.  Sarfraz,  N.  Murray,  V.  Sharma,  A.  Diba,
L. Van Gool, and R. Stiefelhagen, “Temporally-
Weighted Hierarchical Clustering for Unsupervised Action Segmentation.”
[2]  C.  H.  Lee,  C.  H.  Hung,  and  S.  J.  Lee,  “A comparative  study  of  divisive  hierarchical clustering algorithms,” SNPD 2013 - 14th ACIS Int.  Conf.  Softw.  Eng.  Artif.  Intell.  Netw. Parallel/Distributed  Comput. ,  pp.  557–562, 2013, doi: 10.1109/SNPD.2013.6.
[3]  K.  S.  Ashit  Kumar  Dutta,  Mohamed  Elhoseny, Vandna  Dahiya,  “An  efficient  hierarchical clustering  protocol  for  multihop  Internet  of vehicles communication,” 2019.
[4]  K.  Zeng,  M.  Ning,  Y.  Wang,  and  Y.  Guo, “Hierarchical  Clustering  with  Hard-batch Triplet Loss for Person Re-identification.”
[5]  C.  Briggs,  Z.  Fan,  and  P.  Andras,  “Federated learning  with  hierarchical  clustering  of  local updates to improve training on non-IID data.”
[6]   and  Z.  B.  M.  Jafarzadegan,  F.  Safi-Esfahani, “Combining  hierarchical  clustering  approaches using the PCA method,” Expert  Syst. Appl , vol. 137, pp. 1–10, 2019.
[7]  M.  T.  Alessio  Ishizaka,  Banu  Lokman,  “A Stochastic  Multi-criteria  divisive  hierarchical clustering algorithm,” Omega , vol. 103, 2021.
[8]  D. Ghoshdastidar, “Foundations of Comparison- Based Hierarchical Clustering.”
[9]  H.  R.  Y.  &  M.  K.  Subbulakshmi  Pasupathi, Vimal  Shanmuganathan,  Kaliappan  Madasamy,
“Trend analysis using agglomerative hierarchical  clustering  approach  for  time  series big  data,” J.  Supercomput ,  vol.  77,  pp.  6505– 6524, 2021.
[10]   and  J.  M.  K.  Li,  Z.  Ma,  D.  Robinson, “Identification  of  typical  building  daily electricity usage profiles using Gaussian mixture model-based clustering and hierarchical clustering,” Appl.  Energy ,  vol.  231,  pp.  331– 342, 2018.
[11]  S. Dalimunthe and A. Hanafiah, “Implementation of Agglomerative Hierarchical Clustering Based on The Classification of Food Ingredients  Content  of  Nutritional  Substances,” vol. 6, no. 1, pp. 60–69, 2021.
[12]  W.  Paper,  “Using  Hierarchical  Clustering Algorithms  for  Turkish  Residential  Market,” 2012, doi: 10.5539/ijef.v4n1p138.
[13]  I.  Indeks  and  P.  Manusia,  “PENERAPAN ANALISIS  CLUSTER  DENGAN  METODE
HIERARKI UNTUK KLASIFIKASI KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI
MALUKU  BERDASARKAN  INDIKATOR INDEKS  PEMBANGUNAN  MANUSIA,”  vol. 2, no. 2, pp. 123–130, 2020.
[14]  Y. Rani and H. Rohil, “A Study of Hierarchical Clustering Algorithm,” vol. 3, no. 11, pp. 1225– 1232, 2013.
[15]  G.  Carlsson,  “Characterization  ,  Stability  and Convergence  of  Hierarchical,”  vol.  11,  pp. 1425–1470, 2010.
[16]  D.  T.  Utari  and  D.  S.  Hanun,  “Hierarchical Clustering  Approach  for  Region  Analysis  of Contraceptive Users,” vol. 2, no. 2, pp. 99–108, 2021, doi: 10.20885/EKSAKTA.vol2.iss2.art3.
[17]  W.  Laksito,  Y.  Saptomo,  Y.  Retno,  and  W. Utami,  “Penerapan  Agglomerative  Hierarchical Clustering Untuk Segmentasi Pelanggan,” no. 1, pp. 75–87, 2020.
[18]  C.  C.  Astuti  and  R.  S.  Untari,  “Applied Hierarchical  Cluster  Analysis  with  Average Linkage Algoritm,” vol. 5, no. January, pp. 1–7, 2017.
[19]  M. Thu and M. Moe, “A Modified Hierarchical Agglomerative Approach for Efficient Document Clustering System,” pp. 228–238.
[20]  “A Review  on  Hierarchiecal  Clustering Algorithms.” .
[21]  O.  Access,  “Comparison  of  hierarchical  cluster analysis methods by cophenetic correlation,” pp. 1–8, 2013.
[22]  V. Cohen-addad and S. Université,
“Hierarchical  Clustering :  Objective  Functions and Algorithms,” vol. 66, no. 4