Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN : 2548-1398 Vol. 4, No. 2 Februari 2019
CLUSTERING TINGKAT  KESEHATAN  LINGKUNGAN  BERDASARKAN DATA  PENYEHATAN  LINGKUNGAN  PEMUKIMAN  MENGGUNAKAN METODE  FUZZY  C  –  MEANS  (STUDI  KASUS  :  DINAS  KESEHATAN  KAB. CIREBON)

## Mukidin
Sekolah Tinggi Ilmu  Komunikasi (STIKOM) Cirebon Email: Mukis.aditya@gmail.com

## Abstrak
Kesehatan merupakan hal penting dalam kehidupan, karena dengan kesehatan kita dapat  menjalankan  kegiatan  kita  sehari  -  hari.  Kabupaten  Cirebon  saat  ini memiliki  40  kecamatan  yang  terdapat  pada  data  Dinas  Kesehatan  tahun  2016, dengan  jumlah  total  penduduk  mencapai  684.403  jiwa,  dan  terdapat  151.787 jumlah  rumah  penduduk  pada  tahun  2016.  Karena  hal  itu  kesehatan  lingkungan pemukiman  sangatlah  penting.  Tujuan  utama  dalam  penelitian  ini  adalah mengelompokan  tiap  lingkungan  (kecamatan)  menjadi  beberapa  kelompok  dan mengetahui  tingkat  kesehatan  lingkungan  berdasarkan  indikator  penyehatan lingkungan  pemukiman  secara  spesifik  dengan  menggunakan  metode  Fuzzy  C  – Means, karena dengan adanya metode ini tingkat kesehatan lingkungan pemukiman menjadi lebih akurat. Hasil output dalam aplikasi ini berupa visualisasi informasi pengelompokan  kesehatan  lingkungan  pemukiman  yang  diharapkan  mampu  untuk menjadi  bahan  pertimbangan  dalam  menentukan  tingkat  kesehatan  lingkungan berdasarkan indikator penyehatan lingkungan pemukiman.
Kata  Kunci : Clustering ,  Data  Mining,  Fuzzy  C  -  Means,  Kesehatan,  Kabupaten Cirebon.

## PENDAHULUAN
Perumahan  sehat  merupakan  konsep  dari  perumahan  sebagai  faktor  yang  dapat meningkatkan standar kesehatan penghuninya. Konsep tersebut melibatkan pendekatan sosiologis  dan  teknis  pengelolaan  faktor  risiko  dan  berorientasi  pada  lokasi,  bagunan, kualifikasi, adaptasi, manajemen, penggunaan dan pemeliharaan rumah dan lingkungan di  sekitarnya,  serta  mencakup  unsur  apakah  rumah  tersebut  memiliki  penyediaan  air minum dan sarana yang memadai untuk memasak, mencuci, menyimpan makanan, serta pembuangan  kotoran  manusia  maupun  limbah  lainnya  (Komisi  WHO  Mengenai Kesehatan dan Lingkungan, 2001).
Dalam hal itu kabupaten Cirebon terdiri dari 40 kecamatan dan memiliki jumlah penduduk  mencapai  628.944  jiwa  pada  tahun  2016,  dari  jumlah  tersebut  terdapat 179.424  jumlah  KK  penduduk.  Cirebon  sendiri  menjadi  salah  satu  dari  30  kabupaten yang  jadi  prioritas  penanganan  pemukiman  kumuh  (Liputan6,  2017).  Karena  itu pemukiman menjadi salah satu indikator dalam mencari sebuah tingkat kesehatan suatu lingkungan. Selama ini dalam pengelompokan data indikator kesehatan masih berbasis teknik  komputerisasi  manual,  dimana  penghitungannya  masih  didasarkan  hasil  rata  – rata,  dan  output  yang  dihasilkan  masih  memiliki  sejumlah  permasalahan  khususnya dalam bidang konsistensi data.
Dalam  ilmu  komputer  teradapat  sebuah  bidang  ilmu  yang  dapat  melakukan sebuah  pengelompokan  yang  disebut  dengan  clustering.  Pengklusteran  merupakan pengelompokan record, pengamatan, atau memperhatikan dan membentuk kelas objek- objek  yang  memiliki  kemiripan.  Kluster  adalah  kumpulan  record  yang  memiliki kemiripan satu dengan yang lainnya dan memiliki ketidakmiripan dengan record-record dalam kluster lain. Pengklusteran berbeda dengan klasifikasi yaitu tidak adanya variabel target dalam pengklusteran.
Salah satu algoritme dalam clustering adalah Fuzzy C – Means (FCM). Fuzzy C –  Means  (FCM)  adalah  suatu teknik  pengclusteran  data  yang  mana  keberadaan  tiap  – tiap  titik  data  dalam  suatu  cluster  ditentukan  oleh  derajat  keanggotaan.  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  titik  data  memiliki  derajat  keanggotaan  untuk  tiap-tiap  cluster.  Dengan  cara memperbaiki pusat cluster dan derajat keanggotaan tiap-tiap titik data secara berulang, maka  akan  dapat  dilihat  bahwa  pusat  cluster  akan  bergerak  menuju  lokasi  yang  tepat. Perulangan ini didasarkan pada minimisasi fungsi objektif  yang menggambarkan jarak dari  titik  data  yang  diberikan  ke  pusat  cluster  yang  terbobot  oleh  derajat  keanggotaan titik data tersebut. (Kusmadewi & Purnomo, 2010).
Metode  Fuzzy  C  –  Means  dipilih  karena  setiap  lingkungan  (kecamatan) dimungkinkan  untuk  menjadi  anggota  dari  masing  –  masing  cluster  dengan  derajat keanggotaan  yang  berbeda  antara  0  sampai  1.  (Harliana,  2014).  Tujuan  utama  dalam penelitian  ini  adalah  mengelompokan  tiap  lingkungan  (kecamatan)  menjadi  beberapa kelompok  dan  mengetahui  tingkat  kesehatan  lingkungan  secara  spesifik  dengan
menggunakan  metode  Fuzzy  C  –  Means,  karena  dengan  adanya  metode  ini  tingkat kesehatan  lingkungan  yang  berdasarkan  indikator  data  penyehatan  lingkungan pemukiman menjadi lebih akurat.

## Metode Penelitian
Wilayah kajian dalam penelitian ini dilakukan di kabupaten Cirebon. Data yang didapat  dari  hasil  wawancara  dan  observasi  di  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Cirebon pada bagian seksi pelaksana kesehatan lingkungan, berikut diagram alur penelitian

## Gambar 1 Tahapan Penelitian

## 1. Analisis Sistem
Menjelaskan  tentang  alur  sistem  yang  berjalan  ditempat  peneliian,  peneliti melakukan  penelitian  dengan  wawancara  dan  observasi  langsung  ke  dinas kesehatan kabupaten Cirebon.

## 2. Pengumpulan Data Kesehatan Lingkungan
Dari  hasil  wawancara  dan  observasi  yang  didapat  berupa  data  kesehatan lingkungan berdasarkan penyehatan lingkungan pemukiman pada tahun 2016. Data tersebut  terdapat  level  desa  sampai  dengan  level  kecamatan  serta  kriteria penyehatan lingkungan pemukiman.

## 3. Praproses Data
Praproses Data dilakukan untuk merekap semua data kesehatan lingkungan berdasarkan indikator penyehatan lingkungan pemukiman sehingga hanya menjadi tingkat kecamatan juga memasukan algoritma yang akan digunakan. Data cleaning :  Data  kesehatan  lingkungan  dengan  indikator  data  penyehatan  lingkungan pemukiman  masih  banyak  data  noise  dan  juga  tidak  akurat.  Dari  hasil  ini  penulis menggunakan  data  jumlah  hasil  kegiatan  pengawasan  dan  pemeriksaan  kualitas lingkungan  rumah,  jamban  keluarga,  tempat  sampah,  dan  sarana  pengelolaan  air limbah. Data reduction : Data reduction adalah merubah data yang banyak menjadi
ukuran  lebih  kecil,  dengan  pengurangan  atribut  dan  data  namun  menghasilkan analitis  yang  sama.  Proses  data  reduction  ini  meliputi  seleksi  data  atribut  yang dipakai untuk proses clustering. Proses data ini dengan mengambil 40 kecamatan di kabupaten  Cirebon,  dan  proses  reduksi  atribut  memilih  kriteria  yang  sudah  di tentukan  oleh  bagian  kesehatan  lingkungan  yaitu  rumah,  jamban  keluarga,  sarana pengolahan  air  limbah  (SPAL),  tempat  sampah,  pemeriksaan  kualitas  udara, pemeriksaan kualitas kebisingan.

## 4. Perancangan Aplikasi
Tahap  perancangan  meliputi  rancangan  dalam  pembuatan  program.  Dalam proses  perancagan  aplikasi  sesuai  dengan  metode  perancangan  perangkat  lunak yaitu menggunakan metode prototipe.

## 5. Clustering dengan Fuzzy C - Means
Fuzzy C – Means merupakan tahapan dari clustering yang digunakan dalam pengelompokan  data  kesehatan  lingkungan  berdasarkan  indikator  penyehatan lingkungan pemukiman pada tahun 2016 dengan 6 parameter yaitu : rumah, jamban keluarga,  sarana  pengolahan  air  limbah  (SPAL),  tempat  sampah,  pemeriksaan kualitas  udara,  pemeriksaan  kualitas  kebisingan  di  40  kecamatan  kabupaten Cirebon.

## 6. Analisis Cluster
Pada  proses  analisis  cluster  dilakukan  untuk  melihat  kesesuaian  dalam proses clustering dengan algoritma fuzzy c – means jika hasil yang didapat belum sesuai maka kembali ke proses clustering dengan algoritma fuzzy c – means, tetapi jika sudah sesuai maka hasil sudah bisa didapat maka dilanjut ke proses berikutnya.

## 7. Visualisasi
Dalam  tahap  visualisasi  ini  adalah  untuk  menampilkan  hasil  clustering dengan  melakukan  pemetaan  cluster  –  cluster  ke  peta  dasar  dengan  kabupaten Cirebon level kecamatan, untuk setiap kecamatan akan diberi warna sesuai dengan clusternya.  Sehingga  kelompok  kesehatan  lingkungan  yang  berdasarkan  indikator penyehatan  lingkungan  pemukiman,  lebih  terlihat  jelas  pengelompokan  dan persebarannya.

## Hasil Dan Pembahasan
Proses  pengujian  untuk clustering kesehatan  lingkungan  pemukiman menggunakan  data  yang  sudah  dipraproses  melalui  praproses  cleaning  dan  reduction. Data  yang  diuji  dari  40  kecamatan  di  kabupaten  Cirebon  dan  terdiri  dari  4  kriteria rumah,  jamban  keluarga,  sarana  pengolahan  air  limbah  (SPAL),  tempat  sampah.  Data selengkapnya dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1 Hasil Praproses Data
Untuk proses perhitungan dibuatkan sistem untuk menghitung proses pengujian. Berikut  ini  adalah  perancangan  aliran  data  dari  aplikasi clustering penyehatan lingkungan pemukiman menggunakan metode fuzzy c – means :

## 1. Diagram Aliran Data
Diagram  alir  data  (DAD)  adalah  representasi  berupa  grafik  yang  akan menggambarkan  aliran  informasi  dan  transformasi  informasi  yang  diaplikasikan sebagai data yang mengalir dari sebuah masukan ( input ) dan keluaran ( output )
1. DAD Level 0
Gambar 4.1 DAD Level 0

## 2. DAD Level 1
Gambar 4.2 DAD Level 1
2. Tampilan Program
a. Tampilan Login
Gambar 4.4 Login
b. Tampilan Menu Utama
Gambar 4.5 Halaman Utama
c. Data PLP (Penyehatan Lingkungan Pemukiman)

## Gambar 4.5 Data PLP
d. Clustering Metode fuzzy c – means
Gambar 4.6 Clustering
e. Hasil Perhitungan Clustering
Gambar 4.7 Hasil Perhitungan
f. Hasil Clustering
Gambar 4.8 Hasil Clustering

## 3. Visualisasi
Visualisasi  dilakukan  setelah  mendapatkan  hasil  dari  clustering,  dengan tujuan  unuk mempermudah  atau  memperjelas  dalam  menampilkan informasi  hasil dari  pengelompokan  dengan  menggunakan  metode  fuzzy  c  –  means,  berikut  ini hasil  visualisasi  dan  penjelasan  dari  clustering  tingkat  kesehatan  lingkungan berdasarkan data penyehatan lingkungan pemukiman menggunakan metode fuzzy c – means.

## Gambar 4.9 Hasil Visualisasi
Dari tiap pusat cluster  yang terbentuk, masing  – masing cluster memiliki ciri  – ciri  keanggotaan  dari  tiap  variabelnya.  Berikut  ini  adalah  ciri  –  ciri  keanggotaan  tiap variabel pembentukan tiap cluster.
a. Cluster 1 banyaknya jumlah penyehatan lingkungan pemukiman di tiap kecamatan yaitu  rumah  sebanyak  79,58%,  jamban  keluarga  86,68%,  sarana  pengolahan  air limbah (SPAL) 81,78%, dan tempat sampah 82,85%.
b. Cluster 2 banyaknya jumlah penyehatan lingkungan pemukiman di tiap kecamatan yaitu  rumah  67,94%,  jamban  keluarga  68,67%,  sarana  pengolahan  air  limbah (SPAL) 64,79%, tempat sampah 65,82%.
c. Cluster 3 banyaknya jumlah penyehatan lingkungan pemukiman di tiap kecamatan yaitu  rumah  73,31%,  jamban  keluarga  88,79%,  sarana  pengolahan  air  limbah (SPAL) 64,21%, tempah sampah 67,65%.

## Kesimpulan
1) Dengan  adanya  sistem  pengelompokan  tingkat  kesehatan  lingkungan  berdasarkan indikator  penyehatan  lingkungan  pemukiman  menggunakan  metode  fuzzy  c  –
means  dapat  mengelompokan  data  dengan  cepat  dan  akurat  karena  perhitungan dilakukan  oleh  sistem  sehingga  pengelompokan  dapat  dilakukan  secara  objektif melalui sistem.
2) Dengan  adanya  sistem  pengelompokan  tingkat  kesehatan  lingkungan  berdasarkan indikator  penyehatan  lingkungan  pemukiman  menggunakan  metode  fuzzy  c  – means  dapat  dijadikan  nilai  untuk  analisis  tingkat  kesehatan  lingkungan pemukiman.
3) Visualisasi  informasi  mengenai  tingkat  kesehatan  lingkungan  menggunakan  peta untuk  menggambarkan  pembagian  hasil  pengelompokan  kecamatan  berdasarkan kemiripan nilai indikator penyehatan lingkungan pemukiman.

## BIBLIOGRAFI
Atthina,  N.,  &  Iswari,  L.  2014. Klasterisasi  Data  Kesehatan  Penduduk  Untuk Menentukan  Rentang  Derajat  Kesehatan  Daerah  dengan  Metode  K-Means . Jurnal Informatika, B - 52.
Gusti,  S.  K.  2012. Analisis  Sebaran  Puskesmas  Untuk  Peningkatan  Pelayanan Kesehatan Dengan Metode Fuzzy C-Means . 78.
Harliana.  2014. Implementasi  Fuzzy  C-Means  dalam  Menganalisa  Kemiskinan  Desa . Jurnal Informatika.
Haryati,  S.,  Sudarsono,  A.,  &  Suryana,  E.  2015. Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  C4.5 ( Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu ).
Islami,  A.  K.,  &  Widodo,  E.  2017. Pengelompokan  Kepemilikan  Jaminan  Kesehatan Menggunakan Metode Fuzzy C - Means Algorithm . I(1), 299 - 305.
Kusumadewi,  S.,  &  Purnomo,  H.  2010. Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk  Pendukung Keputusan Edisi 2 . Yogyakarta: Graha Ilmu.
Mardi, Y. 2015. Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5. Informatika, 2, 213 - 219