DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v7i1.408

## K-MEANS CLUSTERING UNTUK PEMETAAN DAERAH RAWAN DEMAM BERDARAH
Suprihatin 1) ; Yustina Retno Wahyu Utami 2) ; Didik Nugroho 3)
1) Program Studi Sistem Informasi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
2)3) Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara Surakarta
1) suprihatin111@gmail.com; 2) yustina_retno@sinus.ac.id; 3) didikhoho@sinus.ac.id

## ABSTRACT
District Nogosari is one of the dengue-prone areas in Boyolali District. During the period of 2012  to  2014,  there  was  a  significant  increase  in  dengue  cases  at  Boyolali  district.  For  the reasons above, the study is focused on how to cluster Areas DHF-Prone using K-Means method. Clustering  is  based  on  the  parameter  of  the  number  of  dengue  cases  in  the  sporadic  and endemic  zones.  There  are  several  types  of  data  collection  methods  that  include:  observation, interview,  and  literature  study.  Design  of  this  proposed  system  use  modeling  language  the context  diagram  and  data  flow  diagram.  The  system  is  implemented  using  PHP  Programming Language  and  MYSQL  database.  This  system  cluster  3  level  zones  of  Endemic  and  3  level zones of Sporadic based on geographic information systems. The result of system testing using the silhouette coefficient on the sporadic zone is the average coefficient for level 1 is 0.837, level 2 is 0.858, and level 3 is 0.773 that means the object has been in the right group. The proposed system  is  expected  to  be  a  consideration  in  preventing,  controlling  and  eradicating  dengue hemorrhagic fever.
Keywords: Endemic, Sporadic, K-Means clustering, Dengue hemorrhagic fever.

## I.  PENDAHULUAN
Selama  kurun  waktu  tahun  2012  sampai 2014 Kabupaten Boyolali mengalami peningkatan kasus DBD yang cukup signifikan. Kecamatan  Nogosari  merupakan  salah  satu daerah  endemis  DBD  di  Kabupaten  Boyolali. Dengan  sistem  informasi  geografis  pemetaan daerah  rawan  DBD  di  kecamatan  Nogosari menggunakan Pengelompokan dengan metode K-Means diharapkan  dapat  menjadi pertimbangan  dalam  tindakan  pencegahan, pengendalian dan pemberantasan DBD. Parameter yang digunakan dalam perancangan    SIG  Pemetaan  DBD  ini  adalah data  hasil  data  kasus  demam  berdarah  per desa  wilayah  kecamatan  Nogosari.  Dan dikelompokkan  menjadi  3 level yaitu level 1,level  2  dan  level  3  zona  Endemis  atau  level 1,level 2 dan level 3 zona Sporadis dan Bebas. Rumusan  masalah  yang  akan  dibahas  adalah Bagaimana Membuat Sistem Informasi Geografis  Pemetaan  Daerah  Rawan  Demam Berdarah  Menggunakan  Metode K-Means Di Kecamatan Nogosari Kabupaten Boyolali.
Tujuan dari penelitian ini adalah membuat Sistem  Informasi Geografis  Pemetaan  Daerah Rawan  Demam  Berdarah  di  Kecamatan Nogosari Kabupaten Boyolali. Pengelompokan daerah  rawan  Demam  berdarah  Terdiri  dari  2 tahap yaitu:
1.  Pengklasifikasi  Zona  Rawan  demam berdarah  menghasilkan  zona  endemis, sporadis  dan  bebas  menggunakan  aturan dari UPTD Puskesmas Nogosari.
2.  Selanjutnya setiap kategori di kelompokkan  mengunakan  metode k- means  clustering menghasilkan  tingkat/ level dari setiap kategori.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA
2.1

## Sistem Informasi Geografis
Sistem  informasi  yang  berfungsi  untuk mengelola data yang berupa informasi keruangan  ( spasial ).  Dalam  Bahasa  inggris, SIG  disebut Geographics  Information  System (GIS). Informasi spasial berupa posisi koordinat  suatu  objek,  luasan  wilayah,  dan panjang  garis  yang  diproyeksikan  kedalam sistem koordinat. Selain informasi spasial, data tentang  keterangan  ( atribut )  suatu  objek, luasan  wilayah,  dan  panjang garis merupakan bahan-bahan  yang  diolah  dalam  Sistem Informasi Geografis[1].

## 2.2 Algoritma K-Means
Algoritma K-Means menggunakan  proses secara  berulang-ulang  untuk  mendapatkan basis  data cluster .  Dibutuhkan  jumlah cluster awal  yang  diinginkan  sebagai  masukan  dan menghasilkan  titik centroid akhir  sebagai
output.  Metode K-Means akan  memilih  pola  k sebagai  titik  awal centroid secara  acak  atau random. Jumlah iterasi untuk mencapai cluster centroid akan  dipengaruhi  oleh  calon cluster centroid awal secara random[2].

## 2.3 Penelitian Sebelumnya
Penelitian  sebelumnya  mengunakan K- Means  Clustering untuk  menentukan  lahan usaha  tambang  berbasis  sistem  informasi geografi  (SIG).  Metode K-Means  Clustering digunakan  untuk  pengelompokkan  potensi bahan  tambang  yang  terdapat  di  satu  wilayah berdasarkan kriteria keruangan (spasial) dengan  mengacu  pada  karakteristik  bukan keruangan (a-spasial) . Hasil analisis merupakan  area  potensi  yang  secara  spasial dan a-spasial merupakan  daerah  potensi bahan  tambang  yang  layak  untuk  dijadikan lahan usaha pertambangan. Daerah potensi ini diharapkan menjadi masukan dalam menyusun  kebijakan  mengenai  penetapan wilayah pertambangan[3].
Penelitian  kedua  mengenai  persebaran dan  tingkat  kerentanan  terhadap  DBD  di Kecamatan Banjarsari, Kota Surakarta dengan menggunakan  metode  penginderaan  jauh. Parameter yang digunakan adalah penggunaan  lahan,  kepadatan  lingkungan, pola  pemukiman,  kepadatan  penduduk,  jarak terhadap  sungai  dan  jarak  terhadap  TPS Sementara.  Hasil  tingkat  kerentanan  :  Sangat rentan,  Rentan,  Agak  Rentan,dan  daerah  non pemukiman [4].
Penelitian berikutnya tentang kemampuan citra  hasil  penginderaan  jauh  dan  SIG  dalam penentuan  faktor –  faktor  lingkungan  fisik untuk  pemetaan  daerah  rawan  DBD  dan mengetahui  sebaran  DBD  berdasarkan  peta sebaran kasus, tempat, dan waktu mulai tahun 2005  sampai  dengan  2010  serta  menentukan tingkat  kerawanan  DBD  berdasarkan  variabel lingkungan dan kejadian DBD[5].
.
III. METODE PENELITIAN
3.1 Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang digunakan  peneliti  adalah  sebagai  wawancara dan observasi serta studi pustaka.

## A.  Metode Wawancara dan Observasi
Hasil  wawancara  di  UPTD  Puskermas Nogosari    yaitu  data  kriteria  yang  digunakan untuk  mengelompokan  suatu  daerah  menjadi daerah  yang Endemis,  Sporadis dan  Bebas Demam Berdarah.
Peneliti melaksanakan observasi terhadap proses  penentuan  daerah  rawan  demam
berdarah  pada  Bidang  Pencegahan  dan Pemberantasan Penyakit Menular (P3M).

## B.  Metode Studi Pustaka
Pustaka  yang  peneliti  gunakan  terkait dengan  sistem  Informasi,  pemrograman  PHP, sistem  informasi  geografis, Google  Maps , Metode K-Means serta  topik  tentang  Daerah Rawan Demam Berdarah.
3.2  Metode Pengembangan
Perangkat Lunak

## A.  Analisis Sistem
Tahap analisa adalah kegiatan penentuan klasifikasi  data  untuk  pemetaan  demam berdarah.  Kecamatan  Nogosari  merupakan salah  satu  daerah  endemis  Demam  Berdarah di  Kabupaten  Boyolali.  Peningkatan  kasus demam  berdarah  yang  terjadi  karena  belum ada  sistem  yang  digunakan  untuk  membantu program pencegahan, pengendalian dan pemberantasan  di  tiap  daerah  kerja.  Disini peneliti menggunakan Metode K-Means dengan parameter  banyaknya  kemunculan kasus  dengan  tujuan  untuk  mengelompokkan daerah rawan DBD menjadi 3 level yaitu level 1,  level  2  dan  level  tiga  zona  Endemis  atau level 1,level 2 dan level tiga zona Sporadis dan Bebas.
B.  Desain Sistem
Desain sistem dilakukan dengan perancangan terstruktur yaitu dengan penyusunan:  Diagram  Konteks, Hierarchy Input  Proses Output (HIPO).  Data  Flow Diagram  (DFD),  Entity  Relationship  Diagram (ERD), Desain Database, Desain Input, Desain Output dan desain pelaporan.
C.  Implementasi Sistem Pada  tahapan  ini  dilakukan coding program,  bahasa  pemrograman  PHP,  Google Maps API dan database MySQL. Software dan hardware yang  digunakan  adalah  sebagai berikut :
1. Software: Sublime Text3 , XAMPP, Google Chrome dan Google Earth.
2. Hardware :  Laptop  Spesifikasi  sebagai berikut:  Prosesor  AMD  A8-4500M,  RAM 4GB, Harddisk 500 GB dan Modem.
D. Metode Pengujian
1)  Pengujian Fungsional
Pengujian program dengan Test input dan output untuk  fungsi  tanpa  memperhatikan prosesnya.  Pada  pengujian  ini  kebenaran sistem  yang  diuji  dilihat  berdasarkan  keluaran yang dihasilkan dari masukan yang diberikan. 2)  Uji Validitas Cluster (Koefisien Silhouette) Pengujian  validitas Cluster menggunakan metode koefisien
silhouette .
Nilai-nilai
koefisien silhouette menunjukkan  penilaian desa  terhadap cluster .  Rata-rata  koefisien silhouette dari  seluruh  objek  dalam  suatu cluster menunjukkan seberapa dekat kemiripan objek dalam suatu cluster yang juga menunjukkan  seberapa  tepat  objek  telah dikelompokkan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Kriteria Penentuan Daerah Rawan Demam Berdarah
Kriteria  dalam  penentuan  daerah  rawan demam  berdarah  berdasarkan  data  kasus demam berdarah tiap desa wilayah kecamatan Nogosari  3  tahun  terakhir  tersajikan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Kasus Demam
Berdarah Kecamatan Nogosari Tahun 2014 No Desa Jumlah Kasus 2012 2013 2014
P M P
M P M
1 Glonggong 0 0 3 0
8 0 2 Pulutan 0 0 0 0
1 0 3 Rembun 1 0 1 0
7 0 4 Ketitang 1 0 10 0
11 0 5 Jeron 0 0 3 0 6 0 6 Sembungan 2 0 13 0 12 0 7 Potronayan 0 0 3 0 7 0 8 Guli 0 0 6 0 8 0
9 Keyongan 0 0 5 0 7 1 10 Tegalgiri 1 0 2 0 3 0 11 Pojok 0 0 1 0 2 0 12 Bendo 0 0 2 1 0 0 13 Kenteng 0 0 6 0 10 0 4.2  Pengkategorian Zona Endemis, Sporadis dan Bebas. Penentuan daerah
rawan demam berdarah di UPTD Kecamatan Nogosari yaitu 1.  Endemis   :  Dalam  3  tahun  terakhir    ada kasus berturut-turut
2.  Sporadis  :  Dalam  3  tahun  terakhir  ada kasus, tidak setiap tahun
3.  Bebas
: Dalam 3 tahun  terakhir tidak ada kasus
Berikut  adalah  Tabel  data  kasus  beserta penentuan Daerah Rawan DBD.
Tabel 2. Pengkategorian Zona Endemis,
Sporadis dan Bebas.
Desa Jumlah Kasus Klasifikasi Desa Th. 2014 2012 2013 2014 En Sp B
P M P M P M
Glonggong 0 0 3 0 8 0 - 1 - Pulutan 0 0 0 0 1 0 - 1 - Rembun 1 0 1 0 7 0 1 - -
Desa
Jumlah Kasus Klasifikasi Desa Th. 2014 2012 2013 2014
En Sp B P M P M P M Ketitang 1 0 10 0 11 0 1 - - Jeron 0 0 3 0 6 0 - 1 - Sembungan 2 0 13 0 12 0 1 - - Potronayan 0 0 3 0 7 0 - 1 - Guli 0 0 6 0 8 0 - 1 - Keyongan 0 0 5 0 7 1 - 1 - Tegalgiri 1 0 2 0 3 0 1 - - Pojok 0 0 1 0 2 0 - 1 - Bendo 0 0 2 1 0 0 - 1 - Kenteng 0 0 6 0 10 0 - 1 - Keterangan : P : Penderita M : Meninggal En : Endemis Sp : Sporadis B : Bebas
4.3  Proses  Penentuan  tingkat  kerawanan Suatu  Daerah  Terhadap  DBD  dengan Metode  K-Means Clustering .
Proses  Penentuan  Tingkat  Kerawanan Zona  Endemis dengan  Metode K-Means menggunakan dasar penentuan daerah rawan demam berdarah di UPTD Kecamatan Nogosari tersaji pada Tabel 2. Yang termasuk dalam kategori sporadis seperti yang disajikan Tabel 3.
Tabel  3.  Dasar  Penentuan  Tingkat  Kerawanan Zona Sporadis DBD
No Desa Jumlah Kasus 2012 2013 2014 P M P M P M 1  Glonggong 0 0 3 0 8 0 2  Pulutan 0 0 0 0 1 0 3  Jeron 0 0 3 0 6 0 4  Potronayan 0 0 3 0 7 0 5  Guli 0 0 6 0 8 0 6  Keyongan 0 0 5 0 7 1 7  Pojok 0 0 1 0 2 0 8  Bendo 0 0 2 1 0 0 9  Kenteng 0 0 6 0 10 0
Berikut  merupakan  tahap  pengelompokan tingkat  kerawanan zona  Sporadis DBD menggunakan metode K-Means Means
menjadi 3 level : Level 1(sedikit rawan), level 2 (rawan), level 3 (sangat rawan ).
1. Menentukan Jumlah Cluster Tahap pertama adalah menentukan jumlah cluster, dalam  sistem  ini  akan menghasilkan 3 kelompok yang di identitaskan Cluster  1  atau level 1,  Cluster  2  atau level 2 dan Cluster 3/ level 3
2. Tentukan Nilai Centroid awal
Tahap  selanjutnya  menentukan  nilai centroid awal  dengan  mengambil  data  yang  mewakili Cluster yang ditentukan pada tahap 1, seperti yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Centroid Awal Tingkat Kerawanan Zona Endemis DBD Level Jumlah Kasus Keterangan 2012 2013 2014 P M  P M  P M Level 1 0 0 2 1 0 0 Desa Bendo Level 2 0 0 3 0 7 0 Desa Potronayan Level 3 0 0 5 0 7 1 Desa

## Keyongan
3.  Hitung jarak setiap data yang ada terhadap setiap Cluster .
Setelah  menentukan  nilai centroid awal langkah selanjutnya adalah hitung jarak setiap data  yang  ada  terhadap  setiap Cluster .  Untuk menghitung  jarak  data  yang  ada  terhadap setiap Cluster dapat  menggunakan  rumus Euclidian Distance di bawah:
x = Objek data y = Centroid
Menghitung  jarak Desa Glonggong pada tiap cluster :
1.  Desa  Glonggong  dengan  pusat Cluster pertama
= √ (𝟎 − 𝟎) 𝟐 + (𝟎 − 𝟎) 𝟐 + (𝟑 − 𝟐) 𝟐 ) + (𝟎 − 𝟏) 𝟐 + (𝟖 − 𝟎) 𝟐 + (𝟎 − 𝟎) 𝟐
= 8.124 2.  Desa  Glonggong  dengan  pusat Cluster kedua
= √ (𝟎 − 𝟎) 𝟐 + (𝟎 − 𝟎) 𝟐 + (𝟑 − 𝟑) 𝟐 ) + (𝟎 − 𝟎) 𝟐 + (𝟖 − 𝟕) 𝟐 + (𝟎 − 𝟎) 𝟐
= 1
3.  Desa  Glonggong  dengan  pusat Cluster ketiga
= √ (𝟎 − 𝟎) 𝟐 + (𝟎 − 𝟎) 𝟐 + (𝟑 − 𝟓) 𝟐 ) + (𝟎 − 𝟎) 𝟐 + (𝟖 − 𝟕) 𝟐 + (𝟎 − 𝟏) 𝟐
= 2.449
Hasil  perhitungan  selengkapnya  disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Jarak Antar Cluster Desa C1 C2 C3 Glonggong 8.124 1 2.449 Pulutan 2.449 6.708 7.874 Jeron 6.164 1 2.449
Desa C1 C2 C3 Potronayan 7.141 0 2.236 Guli 9 3.162 1.73205 Keyongan 7.746 2.236 0 Pojok 2.449 5.385 6.48074 Bendo 0 7.141 7.74597 Kenteng 10.816 4.2427 3.31662

## 4.  Tentukan anggota dari suatu Cluster
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan suatu  data  akan  menjadi  anggota  dari  suatu Cluster yang  memiliki  jarak  terkecil  dari  pusat Cluster nya.  Misalkan  untuk  data  pertama, jarak  terkecil  diperoleh  pada  C3,  sehingga data  pertama  akan  menjadi  anggota  dari  C3. Demikian juga untuk data kedua, jarak terkecil ada pada C3 , maka data tersebut akan masuk pada C3. Posisi Cluster selengkapnya dapat di lihat di Tabel 6.
Tabel 6. Posisi Cluster pada Iterasi pertama Desa C1 C2 C3 Ket Glonggong 8.124 1 2.449 L2 Pulutan 2.449 6.708 7.874 L1 Jeron 6.164 1 2.449 L2 Potronayan 7.141 0 2.236 L2 Guli 9 3.162 1.732 L3 Keyongan 7.746 2.236 0 L3 Pojok 2.449 5.385 6.480 L1 Bendo 0 7.141 7.745 L1 Kenteng 10.816 4.242 3.316 L3 5.  Hitung pusat Cluster baru.
Setelah  menentukan  termasuk Cluster mana  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung pusat Cluster baru berikut merupakan penghitungan Cluster baru:
1)  Untuk Cluster pertama  terdiri  dari  desa Pulutan, Pojok dan Bendo sehingga :
C 11 = (0+0+0)/3 = 0 C 12 = (0+0+0)/3 = 0 C 13 = (0+1+2)/3 = 1 C 14 = (0+0+1)/3 = 0.33
C 15 = (1+2+0)/3 = 1
C 16 = (0+0+0)/3 = 0
2)  Untuk Cluster kedua  terdiri  dari  desa Glonggong, Jeron dan Bendo sehingga:
C 21 = (0+0+0)/3 = 0 C 22 = (0+0+0)/3 = 0 C 23 = (3+3+3)/3 = 3 C 24 = (0+0+0)/3 = 0
C 25 = (8+6+7)/3 = 7 C 26 = (0+0+0)/3 = 0
3)  Untuk Cluster ke tiga terdiri dari desa Guli,
Keyongan dan Kenteng sehingga:
C 31 = (0+0+0)/3 = 0 C 32 = (0+0+0)/3 = 0 C 33 = (6+5+6)/3 = 5.67 C 34 = (0+0+0)/3 = 0 C 35 = (8+7+10)/3 = 8.33
C 36 = (0+1+0)/3 = 0.33
6.  Ulangi    langkah    2  hingga  posisi  data sudah tidak mengalami perubahan
Tabel 7. Posisi Cluster pada Iterasi ke- 2 Desa C1 C2 C3 Ket Glonggong 7.288 1 2.708 C2 Pulutan 1.054 6.708 9.273 C1 Jeron 5.395 1 3.559 C2 Potronayan 6.333 0 3 C2 Guli 8.608 3.162 0.577 C3 Keyongan 7.288 2.235 1.632 C3 Pojok 1.054 5.385 7.874 C1 Bendo 1.563 7.141 9.165 C1 Kenteng 10.3 4.242 1.732 C3
Karena  pada  iterasi  ke-1  dan  ke-2  (Tabel  6 dan  Tabel  7)  posisi Cluster tidak  berubah, maka  iterasi  dihentikan  dan  hasil  akhir  yang diperoleh adalah 3 Cluster : 1. Cluster 1/Level  1 Zona  Sporadis yaitu desa  Pulutan, Pojok, dan Bendo
2. Cluster 2/Level  2 Zona  Sporadis yaitu desa Glonggong, Jeron dan Potronayan 3. Cluster 3/  Level  3 Zona  Sporadis yaitu desa Guli, Keyongan dan Kenteng

## 4.4  Desain Sistem 1.  Diagram Konteks
Diagram  konteks  SIstem  Informasi  Geografis Pemetaan Daerah Rawan DBD disajikan pada Gambar 1.
0 SIG  DBD Staf Penangulangan DBD/Admin Dinas Kesehatan Boyolali Kepala Puskesmas Data Kasus 3 thn Terakhir L ap o ra n D a er a h R a w a n D B D L ap o ra n D a er a h R a w a n D B D Data Kasus demam berdarah Laporan Distribusi Kasus DBD Per Golongan Umur Peta Daerah Rawan DBD Laporan Daerah Rawan DBD Data Wilayah Tahun Jenis Kelamin

## 2.  Herarchy Input Proses Output (HIPO)
HIPO  atau  diagram  berjenjang  dirancang secara khusus untuk menggambarkan struktur bertingkat  guna  memahami  fungsi-fungsi  dari modul-modul suatu sistem, HIPO juga dirancang  umtuk  menggambarkan  modul- modul  yang  harus  diselesaikan  oleh  program. Gambar HIPO disajikan pada Gambar 2.
0.0
SIG Pemetaan DBD 1.0 input 2.0 Clustering pemetaan daerah rawan DBD 3.0 Laporan/Output 2.1 Proses Pengkategorian zona DBD 2.4 Profil Kasus DBD 3.1 Laporan Daerah Rawan Demam Berdarah 3.2 Laporan Distribusi Kasus DBD Per Golongan Umur 3.3 Grafik Kasus DBD TOP LEVEL LEVEL 0 LEVEL 1 1.1 Input Data Wilayah 1.2 Input Data Periode 1.4 1.3 Input Data Kasus DBD Input Data Jenis Kelamin 1.5 Input Data Kasus DBD 3 Tahun Terakhir 2.2
Proses Clustering zona endemis 2.3 Proses Cl Clustering zona sporadis
Gambar 2. HIPO ( Hierarchy Input Proses Output)
3.  Data Flow Diagram 1.  DFD Level 0
Data flow diagram level 0 sistem informasi geografis  pemetaan  daerah  rawan  DBD disajikan pada Gambar 3.
1.0 input 3.0 Laporan/Output Staf Penangulangan DBD/Admin Dinas Kesehatan Boyolali Kepala Puskesmas 2.0 Clustering pemetaan daerah rawan DBD Data Jenis Kelamin Data Kasus DBD 3 tahun terakhir Data Wilayah D2 Data_Jenis_Kelamin D3 Data_Kasus_Demam_Berdarah D4 Data_Tahun Data Kasus Demam Berdarah D5 Kasus_3_tahun_ terakhir Data Kasus  Demam Berdarah Data Tahun Data Kasus 3 thn terakhir Data Jenis Kelamin Data tahun Data Kasus Demam Berdarah Data Kasus  Demam Berdarah Data Jenis Kelamin Data Tahun Data Kasus 3 thn terakhir D4 Data_Kasus_Demam_Berdarah Laporan Daerah Rawan DBD Laporan Daerah Rawan DBD Laporan Distribusi Kasus DBD Per Golongan Umur Peta Daerah Rawan Laporan Daerah Rawan DBD D7 Clustering_Level_zona_rawan_DBD Hasil Penghitungan dengan Metode K-Means Laporan Daerah Rawan DBD Laporan Distribusi Kasus DBD Per Golongan Umur Peta Daerah Rawan Data Tahun D1 Wilayah Data Wilayah Data Wilayah Data Wilayah M Pilih Tahun yang akan di cluster Pilih Proses Pengclusteran K-Means Endemis/Sporadis Masukkan Centroid awal Data kasus 3 tahun terakhir D6 Kategori_ Zona_ DBD Kategori Zona DBD Kategori Zona DBD Peta Daerah Rawan

## Gambar 3. DFD Level 0
Staf  Penanggulangan  DBD  menginputkan beberapa  data  diantaranya  adalah  data  jenis kelamin,  data  tahun,  data  wilayah  dan  data kasus DBD, masing-masing dimasukkan dalam  Tabel  sesuai  data  masukan.  Inputan data  kasus  DBD  3  tahun  terakhir  akan  masuk kedalam  tabel  kasus  3  tahun  terakhir dimana Tabel  tersebut  digunakan  untuk  proses pengkategorian zona DBD.  Setelah  proses pengkategorian zona DBD  maka  hasil  akan tersimpan  di  tabel  kategori zona DBD.  Yang selanjutnya digunakan untuk proses clustering level  zona DBD  dengan  tabel  kasus  3  tahun terakhir. Hasil dari proses clustering level zona
DBD adalah zona DBD dengan level kerawanan suatu daerah.
2.  DFD Level 1 Proses Input Data Master Pada  level  1  proses  input  data  master admin  memasukkan  data  wilayah,    data  jenis kelamin,  Data  Kasus  DBD,  Data  pemetaan. DFD  Level  1  Proses  Input  Master  SIG Pemetaan DBD disajikan pada Gambar 4.
1.1
Data Wilayah D1 Wilayah Data Wilayah Data Wilayah Data Wilayah Data Jenis Kelamin D2 Data_Jenis_Kelamin Data Jenis Kelamin Data Jenis Kelamin Staf Penangulangan DBD/Admin 1.4 Data Kasus DBD 1.3 1.5 Kasus DBD 3 tahun terakhir D3 Data_Tahun D5 Kasus_3_Tahun_terakhir D4 Kasus_Demam_berdarah Data Kasus DBD Data Tahun Kasus DBD 3 tahun terakhir Data Kasus DBD Data Kasus DBD Data Tahun Data Tahun Kasus DBD 3 tahun terakhir Kasus DBD 3 tahun terakhir 1.2 Data Jenis Kelamin Data Tahun

## Gambar 4. DFD Level 1 Proses Input Data Master
3.  DFD Level 1 Proses K-Means Clustering Proses  Pengelompokan  dalam  sistem  ini terdiri dari 4 proses yaitu proses pengkategorian zona DBD, proses clustering zona  endemis DBD,  proses  clustering zona sporadis DBD dan  Proses  Profil  Kasus  DBD. DFD  level  1  Proses K-Means  Clustering disajikan pada Gambar 5.
2.4 Profil Kasus DBD Staf Penangulangan DBD/Admin Pilih Tahun yang akan di cluster Centroid Awal 2.2 Proses Clustering zona endemis 2.1 Proses Pengkategorian zona DBD 2.3 Proses Clustering zona Sporadis D3 Kasus Demam Berdarah D4 Data Tahun D5 Kasus 3 tahun terakhir D1 Wilayah Data Wilayah Data Wilayah Data Tahun Data Tahun Data Kasus Demam Berdarah Data Wilayah Data Kasus 3 Tahun Terakhir Data Kasus 3 tahun terakhir Data Tahun Data Tahun D6 Kategori Zona DBD Data Kategori Zona DBD Pilih Tahun yang akan di cluster Pilih Tahun yang akan dikategorikan Data Kategori zona  DBD Data Kategori zona DBD where sporadis Data Kategori zona  DBD where endemis D7 Level_zona_rawan_DBD
Gambar 5. DFD Level 1 Proses K-Means Clustering
4.  DFD Level 1 Proses Laporan/ Output
Pada  proses  ini  sistem  akan  memberikan laporan  berupa  hasil  pengelompokkan  kasus dbd  menjadi  zona  rawan  DBD  langsung secara  interface  kepada  admin  dan  kepala puskesmas. Laporan pengelompokkan langsung diberikan ke user setelah memasukkan  periode  tahun  yang  sudah  di olah  di  proses  clutering.  DFD  Level  1  Proses K-Means Clustering disajikan pada Gambar 6.
D5 Kategori zona DBD 3.1 Laporan Daerah Rawan DBD 3.2 Peta Daerah Rawan DBD Data mapping Staf Penangulangan DBD/Admin Dinas Kesehatan Boyolali Kepala Puskesmas Laporan Daerah Rawan DBD Laporan Daerah Rawan DBD Peta Daerah Rawan D4 Data Kasus  DBD 3.3 Laporan Distribusi Kasus DBD Per Golongan Umur Data Kasus DBD Laporan Distribusi Kasus DBD Per Golongan Umur Laporan Daerah Rawan DBD D7 Level_zona_rawan_DBD
Gambar 6. DFD Level 1 Proses Laporan/ Output
4.  Entity Relationship Diagram (ERD) ERD Sistem Informasi Geografis
Pemetaan daerah rawan DBD dengan metode K-Means  Clustering di  Kecamatan  Nogosari Kabupaten Boyolali disajikan pada Gambar 7.
Jenis Kelamin Wilayah Kasus DBD Kasus Pemetaan Kategori DBD Mapping Id_jk * jk Id_kasus* nama Id_jk** Id_tahun** Tahun Id_thn* tahun 1 m 1 m m m Id_wil* nama Id_wil** Id_kpeta* ABJ P1 M1 P2 M2 P3 M3 Memiliki Memiliki Memiliki Memiliki m m Id_wil** Id_thn** Id_wil** Id_thn** Id_mapping* Kategori Mengolah Menghasilkan 1 1 1 1 Id_wil** Id_thn** Id_kategori* Kategori Clustering Level Zona DBD Mengolah Mengolah 1 1 Id_wil** Id_thn** Id_kategori** Level Zona DBD Id_hasil* Id_Hasi** level

## Gambar 7. ERD

## 4.5  Implementasi Sistem
1. Halaman  Data  Master  Pemetaan  Kasus DBD
Halaman  data  master  pemetaan  kasus DBD  adalah  halaman  yang  digunakan  untuk mengelola data master pemetaan kasus DBD, terdapat fasilitas untuk menambah data master pemetaan kasus DBD. Halaman ini hanya bisa diakses  oleh  pengguna  yang  login  sebagai admin. Halaman data master pemetaan kasus DBD ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman Managemen Data Pemetaan Master Kasus DBD
2. Halaman kategori zona DBD
Halaman  kategori zona DBD  digunakan  untuk menampilkan hasil pengkategorian zona DBD. Digunakan  sebagai  dasar  pengelompokkan per  kategori  zona  DBD.    Halaman  kategori zona DBD  ditunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9. Halaman kategori zona DBD
3. Halaman pengelompokkan level zona DBD dengan K-Means Clustering Halaman  Pengelompokkan level zona DBD  dengan K-Means  Clustering digunakan untuk  menambahkan  data centroid awal  dan menampilkan  data  kasus  pemetaan  DBD berdasarkan kategori dari data master pemetaan  untuk  pengelompokkan level  zona DBD  metode k-means  clustering .  Untuk menambah kan centroid awal pada pemodelan terlebih  dahulu  admin  harus  memilih  tahun yang  akan  dihitung  dengan  metode  k-means. Halaman  Pengelompokkan level zona DBD dengan K-Means  Clustering ditunjukan  pada Gambar 10.
Gambar 10. Halaman  Pemodelan K-Means Clustering

## 4. Halaman Hasil K-Means Clustering
Halaman  hasil k-means  clustering  Level Zona DBD  digunakan  untuk  melihat  hasil perhitungan metode K-Means Clustering untuk mengelompokan level  zona DBD dengan memilih  tahun  hasil  yang  akan  dilihat. Halaman  hasil K-Means  Clustering. Halaman
hasil k-means  clustering  Level  Zona DBD ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11. Halaman Hasil K-Means Clustering Level Zona DBD 5. Halaman  Pemetaan  Daerah  Rawan  DBD dengan metode K-Means Clustering Halaman  Pemetaan  Daerah  Rawan  DBD dengan metode
K-Means
Clustering berbentuk  peta  pemetaan  daerah  rawan  DBD dengan  legenda  daerah  rawan  desa  tersebut. Untuk  melihat  pemetaan  daerah  rawan  DBD terlebih dahulu pengguna harus memilih tahun. Halaman  pemetaan  DBD  ditunjukkan  pada Gambar 12.
Gambar 12. Halaman Pemetaan Daerah Rawan DBD
6. Tampilan  Laporan  Distribusi  Rawan  DBD Pergolongan Umur Tampilan  laporan  distribusi  rawan  DBD pergolongan  umur  dalam  sistem  ditunjukkan pada Gambar 13.
Gambar 13. Laporan Distribusi Rawan DBD Pergolongan Umur
Pada  laporan  distribusi  rawan  DBD pergolongan  umur  pengguna  dapat  mencetak laporan  dengan  tombol  cetak  yang  tersedia. Halaman  laporan  distribusi  rawan  DBD pergolongan  umur  dapat  diakses  dengan  klik menu profil DBD kemudian pilih menu laporan distribusi  rawan  DBD  pergolongan  umur setelah itu pilih tahun.
7. Tampilan Laporan Jumlah Kasus DBD Tampilan laporan jumlah kasus DBD dalam sistem ditunjukkan pada Gambar 14.

## Gambar 14. Laporan Jumlah Kasus DBD
Pada laporan jumlah kasus DBD pergolongan  umur  pengguna  dapat  mencetak laporan  dengan  tombol  cetak  yang  tersedia. Halaman laporan jumlah kasus DBD pergolongan  umur  dapat  diakses  dengan  klik menu profil DBD kemudian pilih menu laporan jumlah kasus DBD setelah itu pilih tahun.

## 8. Tampilan Grafik Tingkat Kerawanan Kasus
DBD
Tampilan  grafik  tingkat  kerawanan  kasus DBD  dalam  sistem  ditunjukkan  pada  Gambar 15.

## Gambar 15. Tampilan Grafik Tingkat Kerawanan Kasus DBD
Pada grafik tingkat kerawanan kasus DBD pengguna  dapat  statistik  kasus  DBD  pertahun yang dipilih. Halaman grafik tingkat kerawanan kasus  DBD  dapat  diakses  dengan  klik  menu
profil  DBD  kemudian  pilih  grafik  tingkat kerawanan kasus DBD setelah itu pilih tahun.

## 4.6  Pengujian Sistem
1.  Pengujian Fungsional ( Black Box) Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan menggunakan  pengujian  fungsionalitas  ( black box) yang  telah  dilakukan  pada  fungsi  login, fungsi pengolahan kasus DBD, Fungsi pengolahan  data  pemetaan  kasus  DBD, pengkategorian zona DBD,  Proses Cluster maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  sistem ini telah berjalan dengan optimal, hal ini dapat ditunjukkan  melalui  menu-menu  yang  telah berjalan sesuai fungsionalnya.
2.  Pengujian Koefisien Silhouette Hasil pengujian koefisien silhouette disajikan Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Koefisien Silhouette Kelompok Desa Nilai Koefisien Silhouette Level 1 Pulutan 0.846840286 Pojok 0.815390341 Bendo 0.849890573 Rata-rata Nilai Koefisien Silhoette Level 1 0.837373733 Level 2 Glonggong 0.866609974 Jeron 0.851099032 Potronayan 0.857142857 Rata-rata Nilai Koefisien Silhoette Level 2 0.858283954 Level 3 Guli 0.77671823 Keyongan 0.724032273 Kenteng 0.819284703 Rata-rata Nilai Koefisien Silhoette Level 3 0.773345068
Dari  hasil  pengujian validitas  cluster yang dilakukan peneliti diatas pengelompokan daerah  rawan  DBD  dengan  metode  koefisien silhouette ,  nilai  rata-rata  koefisien silhouette untuk  level  1  adalah  0.837,  level  2  adalah 0.858,  dan  level  3  adalah  0.773  itu  artinya objek telah  berada dikelompok tepat atau bisa dikatakan hasil pengelompokkan Daerah rawan  DBD  ini  sangat  baik  karena  memiliki nilai rata-rata S(i)> 0,71 3. Pengujian validitas sistem Pengujian dilakukan dengan
membandingkan  hasil  pengelompokan  di UPTD  puskesmas  Nogosari  dengan  hasil pengelompokan  dengan  metode K-Means Clustering. Tabel
perbandingan tersebut disajikan pada Tabel 6.
Tabel  6.  Perbandingan  Pengelompokan  UPTD Puskemas Nogosari dan K-Means Clustering Desa Hasil UPTD Puskesmas Nogosari TH.2014 Hasil  K-Means Clustering TH.2014 Ket Glonggong Endemis Sporadis, Level 2 Salah Pulutan Sporadis Sporadis, Level 1 Benar Rembun Endemis Endemis, Level 1 Benar Ketitang Endemis Endemis, Level 2 Benar Jeron Sporadis Sporadis, Level 2 Benar Sembungan Endemis Endemis, Level 3 Benar Potronayan Sporadis Sporadis, Level 2 Benar Guli Sporadis Sporadis, Level 3 Benar Keyongan Sporadis Sporadis, Level 4 Benar Tegalgiri Endemis Endemis, Level 1 Benar Pojok Sporadis Sporadis, Level 1 Benar Bendo Sporadis Sporadis, Level 1 Benar Kenteng Sporadis Sporadis, Level 3 Benar
Untuk menghitung akurasi dengan persamaan berikut :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 𝑆𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
jumlah semua data 𝑥 100%
= 12 13 𝑥 100%
= 92.31%
Hasil  uji  validasi  menunjukkan  bahwa  kinerja sistem sudah baik. Dapat dilihat dari prosentasi  akurasi  sistem  terhadap  data  riil  di lapangan  mencapai  92.31  %.  Dengan  hasil dari sistem terdapat tambahan level dari setiap kategori.

## V. PENUTUP
5.1 Kesimpulan
Dalam penelitian yang dilakukan menghasilkan beberapa kesimpulan, yaitu: 1.  Sistem informasi geografis pemetaan daerah  rawan  DBD  telah  dapat  dibangun dan  memberikan  informasi  daerah  rawan DBD  kepada  pengguna.  Pada  kasus pemetaan  daerah  rawan  demam  berdarah ini  pengkategorian endemis,  sporadis dan bebas  menggunakan  dasar  penentuan  dari UPTD  Puskemas  Kecamatan  Nogosari. Selanjutnya di proses
untuk pengelompokan  Tingkat  Kerawanan  dari masing-masing kategori yang terbentuk.
2.  Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan Daerah Rawan Demam Berdarah Menggunakan Metode K-Means Di
Kecamatan Nogosari Kabupaten Boyolali ini terdapat 2 level pengguna yaitu admin yang mendapatkan hak akses sebagai administrator untuk mengelola data master, proses pemetaan dengan clustering , melihat peta dan melihat profil DBD.
3.  Dari  hasil  pengujian validitas  cluster level zona  sporadis DBD  yang  dilakukan  peneliti dengan  metode  koefisien silhouette ,  nilai rata-rata  koefisien silhouette untuk  level  1 adalah  0.837,  level  2  adalah  0.858,  dan level  3  adalah  0.773  itu  artinya  objek  telah berada dikelompok tepat.
4.  Dari  hasil  pengujian  akurasi  sistem  dengan data  riil  di  lapangan  menunjukkan  bahwa kinerja sistem sudah baik dengan prosentasi  akurasi  sistem  terhadap  data  riil di  lapangan  mencapai  92.31  %.  Dengan hasil  dari  sistem  terdapat  tambahan  level dari setiap kategori.

## 5.2. Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian,  maka  dapat dikembangkan  menjadi  penelitian  selanjutnya, yaitu:
1.  Menggabungkan informasi pemetaan daerah  rawan  DBD  dengan  proses pencegahan  dan  penanggulangan  yang harus dilakukan di lapangan
2.  Menggunakan  variasi  metode  yang  lain untuk pemetaan daerah rawan DBD

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  Falah, MengGambar  Peta  dengan ARCGIS  10.1. Andi  Offset:  Yogyakarta, 2015.
[2] E. Rivani, Aplikasi K-Means cluster untuk pengelompokkan  provinsi  berdasarkan produksi  padi,  jagung,  kedelai,  dan kacang hijau tahun 2009,        J u r n al Mat  Stat,  Vol.  10  No.  2  Juli  2010:  122- 134, 2010.
[3]  N. Suryana, Penggunaan Metode Statistik K-Means Clustering pada Analisis Peruntukan Lahan Usaha
Tambang  Berbasis  Sistem  Informasi Geografi, Statistika, Vol. 11 No. 1, 7 – 20 Mei 2011: 8-20, 2011.
[4]   F.  Kusuma,  analisis  tingkat  kerentanan terhadap bahaya demam berdarah dengue  (dbd)  dengan  menggunakan penginderaan  jauh  &  sistem  informasi geografi    di  kecamatan  banjarsari,  kota Surakarta, Januari 2015:1-15, 2015.
[5] R. Andri, Pemanfaatan Citra Penginderaan Jauh dan Sistem Informasi  Geografis  untuk  Pemetaan Daerah Rawan Demam Berdarah Dengue  (Studi  Kasus  di  Kecamatan Pangandaran Kabupaten Ciamis Provinsi  Jawa  Barat). Aspirator  Vol.  3 No. 2 : 72-81. 2011.