## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING PADA PENGELOMPOKAN DAERAH PENYEBARARAN DIARE DI PROVINSI JAWA BARAT
Maya Maesaroh, Tesa Nur Padilah, Jajam Haerul Jaman Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang, Jalan HS. Ronggowaluyo, Karawang, Indonesia maya.maesaroh19028@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Penyakit diare adalah suatu gangguan pada saluran pencernaan yakni tinja ataupun feses berubah menjadi cair  serta  berlangsung 3 kali  ataupun  lebih dengan  kurun  waktu  24  jam  dan  bisa dibarengi  muntah-muntah, sehingga penderita mengalami dehidrasi dan apabila tidak segera ditangani akan dapat menyebabkan kematian. Permasalahan diare tidak bisa dibiarkan dan harus ditangani karena diare dapat menimbulkan dampak negatif bagi kesehatan. Perlu dilakukan pengelompokan daerah dengan tujuan agar pemerintah Jawa Barat dapat melakukan pengambilan keputusan terhadap permasalahan diare di Provinsi Jawa Barat, seperti daerah mana saja yang perlu perhatian  secara  khusus.  Algoritma  yang  digunakan  adalah  algoritma k-means  clustering dengan  beberapa langkah  yaitu  seleksi  data, pre-processing data,  transformasi  data, data  mining ,  dan  interpretasi/evaluasi. Pengelompokan daerah penyebaran diare dengan bantuan dari  metode elbow sebagai penentuan  jumlah cluster terbaik  dengan  hasil cluster terbaik  pada  4  (empat) cluster dalam  setiap dataset pertahun  dan  hasil clustering dibuat  visualisasi  pemetaan  menggunakan tools  Quantum  GIS (QGIS).  Hasil  evaluasi  model  pengelompokan tersebut dengan menggunakan silhouette coefficient pada tahun 2020 mendapatkan index nilai sebesar 0,62 dan index nilai sebesar 0,55 pada tahun 2021, hasil tersebut menunjukkan bahwa kriteria yang diterapkan merupakan struktur yang baik (medium structure).
Kata kunci: Algoritma K-Means , Diare, QGIS, Silhouette Coefficient

## 1. PENDAHULUAN
Diare  adalah  suatu  gangguan  pada  saluran pencernaan yakni tinja ataupun feses berubah menjadi cair  serta  berlangsung 3 kali  ataupun  lebih dengan kurun  waktu  24  jam  dan  bisa dibarengi  muntah- muntah.  Penyakit  ini  terjadi  sebab  pola  konsumsi makanan  yang  dicemari  sejumlah  bakteri,  virus  serta parasit  yang  muncul  pada  lingkungan  yang  minim kebersihannya.  Diare  merupakan  penyebab  kematian kedua pada anak balita di dunia. Hampir satu dari lima kematian anak atau 1,5 juta per tahun disebabkan oleh diare.  Setiap  tahun,  40%  kematian  bayi  di  seluruh dunia  disebabkan  oleh  diare  [1].  Salah  satu  yang menjadi  masalah  kesehatan  bagi  masyarakat  di Indonesia  adalah  diare.  Setiap  tahunnya  ada  sekitar 200-400 kasus penyakit diare diantara 1000 penduduk. Dengan  demikian  setiap  tahunnya  sekitar  60  juta peristiwa terjadi di Indonesia. Beberapa penderita (1- 2%) akan mengalami kehilangan cairan, dan jika tidak segera ditangani 50-60% akan menyebabkan kematian [2].
Berdasarkan  informasi  Badan  Pusat  Statistik tentang penyakit menular di Provinsi Jawa Barat tahun 2021 menunjukkan  bahwa  permasalahan  diare  di Provinsi  Jawa  Barat  menempati  urutan  pertama sebagai  kasus  penyakit  paling  tinggi.  Berdasarkan masalah  tersebut,  diperlukan  adanya  suatu  upaya penanganan yang efektif. Salah satu upaya yang dapat dilakukan  yaitu  dengan  mengelompokan  daerah penyebaran diare di Provinsi Jawa Barat. Tujuan dari pengelompokan ini adalah untuk mengetahui kabupaten/kota  mana  saja  yang  memiliki  kasus  diare tingkat tinggi hingga rendah. Untuk mencari titik pusat
penyebaran  diare  dapat  menggunakan data  mining dengan algoritma k-means clustering .
Hasil clustering kemudian akan divisualisasikan dalam bentuk pemetaan menggunakan tools Quantum GIS (QGIS). Penelitian ini dirancang untuk membantu memberikan  kontribusi  positif  untuk  pemerintah dalam  melakukan  evaluasi  dan  penanganan  terhadap daerah  yang  rawan  penyakit  diare  sehingga  jumlah kasus  penyakit tersebut  di  Provinsi  Jawa  Barat  dapat berkurang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining Data mining adalah keilmuan  yang mempelajari metode  guna  mengekstrak  pengetahuan  ataupun mengidentifikasi pola dari suatu data [3]. Data mining termasuk dalam bidang ilmu komputer dengan proses komputasi menggunakan algoritma matematika untuk mengekstrak  data  yang  relevan  dan  menghitung kemungkinan  mengambil  tindakan  di  masa  depan. Dikenal  juga  dengan Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  dan  memuat  sejumlah  tahap  yakni mengumpulkan, membersihkan data, mengkondisikan data, mengekstrak data serta menyajikan data [4].
Menurut  [4] Data  mining dapat  dibagi  ke  dalam berbagai teknik sesuai fungsinya, yaitu:
1. Deskripsi Deskripsi  adalah  cara  memvisualisasikan  pola serta kecenderungan pada data yang dimiliki.
2. Klasifikasi Terdapat berbagai target variabel kategori dalam klasifikasi,  contohnya  seperti  kategori  tinggi,
sedang, dan rendah pada penggolongan nilai pada mahasiswa.
3. Estimasi Hampir  memiliki  kesamaan  dengan  klasifikasi, perbedaan  antara  klasifikasi  dengan  estimasi yaitu  variabel  lebih  mengarah  ke  numerik dibandingkan kategori.
4. Prediksi Prediksi merupakan memperkiraan dan menerka suatu  nilai  di  masa  yang  akan  datang  dan  suatu nilai yang belum diketahui.
5. Pengelompokan Pengelompokan atau clustering adalah pengelompokan data, pengamatan, dan pembentukan kelas yang mempunyai objek yang sama atau mirip.
6. Asosiasi Pada  sebuah  metode data  mining ,  asosiasi memiliki  tugas  untuk  mendapatkan  sebuah atribut  yang  keluar  atau  muncul  dalam  waktu yang sama

## 2.2 Clustering
Clustering  adalah  teknik  analisis  data  yang digunakan  untuk  mengelompokkan  data/objek  ke dalam  kelompok-kelompok  dengan  karakteristik umum tertentu [5]. Metode clustering ditujukan adalah guna  mengkategorikan  sejumlah  data  ataupun  obyek ke  dalam cluster (grup)  hingga  pada  tiap  klasternya mampu  berisikan  data  yang  semirip  mungkin  serta berbeda dengan obyek pada klaster lainnya [3].
2.3 Algoritma K-Means Algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokan data secara partisi yang memisahkan data  kedalam  kelompok  yang  berbeda.  Aturan  dalam penggunaan  algoritma K-Means yaitu  menentukan terlebih dahulu jumlah klaster, atribut yang digunakan bersifat  numerik  [6].  Dalam  setiap cluster memiliki karakter  yang  sama  namun  antar cluster diciptakan tingkat  variasi  yang  kecil,  sehingga  memberikan karakteristik yang berbeda. Proses clustering mempergunakan  algoritma K-Means secara  umum mempunyai tahapan, yakni:
1. Menentukan jumlah cluste r (k).
2. Tentukan centroid tiap cluster secara acak.
3. Kemudian  hitung  jarak setiap objek ke centroid yang  sudah  ditentukan  Perhitungan  jarak  yang digunakan adalah dengan rumus jarak Euclidean Distance . Adapun rumusnya menurut [7] sebagai berikut:
𝑫(𝒙 𝒊 , 𝒚 𝒊 ) =   ∑ ( 𝒏 𝒊=𝟏 𝒙 𝒊 −  𝒚 𝒊 ) 𝟐 (1)
Keterangan : 𝐷 ( 𝑥𝑖 , 𝑦𝑖 ) : jarak objek antara nilai data dan nilai pusat cluster 𝑥𝑖 : nilai data dari dimensi ke-i 𝑦𝑖 : nilai pusat cluster dari dimensi ke-i
𝑛 : banyaknya dimensi atau atribut data
4. Mengelompokan  setiap  data  berdasarkan  jarak terdekat  antara  data  dengan  masing-masing centroid .
5. Perbarui kembali centroid setiap cluster
6. Ulangi  langkah  ke  3  sampai  5  hingga  setiap cluster tidak ada yang berubah.
2.4 Metode Elbow Metode Elbow adalah  suatu  metode  guna menetapkan  jumlah  (k)  ataupun cluster yang  akurat pada dataset penelitian.  Proses    metode elbow mengidentifikasi persentase  hasil  perbandingan  dari jumlah    total    (k)    serta  turut  menyajikan  sebuah lekukan pada grafik serta akan dinamai siku pada titik [8].

## 2.5 Pengertian Python
Python  merupakan  bahasa  pemrograman  yang berfokus  pada  keterbacaan  kode,  menggabungkan kemampuan, kapabilitas, memiliki kode pemrograman yang jelas serta dilengkapi oleh banyak fungsi library yang  banyak  dan  komprehensif.  Python  juga mendukung  multi-paradigma  program  yang  secara umum  berorientasi  pada  pemrograman  fungsional, pemrograman  berbasis  objek  dan  pemrograman imperative [10].

## 2.6 Pengertian Google Colaboratory
Google  Collaboratory atau  dikenal  dengan Google  Colab adalah  sebuah  tool  yang  digunakan untuk tujuan penelitian secara gratis dan menggunakan cloud atau  sistem  penyimpanan  awan. Google Collaboratory dibangun dengan menggunakan elemen dari jupyter serta sebagian besar library tersedia untuk diterapkan  ke  dalam  sebuah  penelitian  salah  satunya adalah data  mining . Google  Collaboratory pada dasarnya mempunyai kesamaan fungsi dengan Jupyter Notebook,  letak  perbedaannya  adalah Google Collaboratory dapat diakses secara online serta gratis [4].
2.7 Pengertian Quantum GIS (QGIS) Quantum  GIS  (QGIS)  adalah  program open source yang  dapat  digunakan  untuk  mengelola  data geografis yang mampu digunakan untuk pemetaan dan analisis  spasial.  Aplikasi Quantum  GIS (QGIS)  di distribusikan  secara  open  source  dibawah  lisensi General  Public  License .  Pemakai  aplikasi Quantum GIS dapat  memvisualisasi,  mengolah,  mengubah, menganalisa  data,  serta  menulis  peta  yang  dapat dicetak [9].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah knowledge  discovery  in  databases (KDD), berikut langkah-langkah KDD.

## Gambar 1. Metode Penelitian
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Data Selection
Data  selection merupakan  tahapan  dimana dilakukan  proses  pengumpulan dataset awal  dengan melakukan  pemilihan variable .  Data  yang  akan digunakan  yaitu  data  jumlah  kasus  penyakit  diare, jumlah  fasilitas  sanitasi  jamban  sehat  permanen  dan jumlah  keluarga  dengan  kondisi  jamban  buang  air besar  di  Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2020  dan  2021 yang didapat dari website Open Data Jabar.

## 4.2 Data Pre-processing
Setelah  melakukan  tahapan data  selection , selanjutnya  dilakukan  tahapan data  pre-processing untuk  menangani missing  value atau  data  yang  tidak mempunyai  nilai.  Pengecekan missing  value dapat dilihat pada Gambar berikut.
Gambar 2. Pengecekan Missing Value
Dataset 2020
Gambar 3. Pengecekan Missing Value Dataset 2021
Hasil pengecekan missing value pada Gambar 3 dan  Gambar  4  masing-masing  dari  dataset  tidak terdapat missing value.

## 4.3 Data Transformation
Tahap selanjutnya yaitu transformasi data dengan menggunakan min-max  normalization . Min-max normalization digunakan agar setiap atribut memiliki pengaruh  yang  sama  pada  data  dengan  mengubah seluruh  skala  data  pada  rentang  0-1  Sehingga memudahkan dalam proses pengolahan data.

## 4.4 Data Mining
Penelitian  ini  menerapkan  teknik data  mining yaitu clustering menggunakan  algoritma k-means , dimana  akan  dilakukan  proses  analisis  dan  pemetaan dari  data  kasus  diare  provinsi  Jawa  Barat  dengan tujuan  untuk  dilakukan  pengklasteran  daerah  rawan diare  di  kabupaten/kota  provinsi  Jawa  Barat.  Untuk memperoleh nilai cluster optimal, peneliti menggunakan  metode elbow serta  menggunakan bantuan dari Sum of Square Error (SSE).
Berdasarkan  hasil  yang  telah  dilakukan  grafik elbow menunjukkan  bahwa  jumlah cluster yang optimal/akurat  adalah  4.  Setelah    mengetahui    hasil cluster (k=4),  selanjutnya membentuk model k-means dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman python . Ada  empat  kategori  cluster  dengan cluster tinggi, sedang, rendah, dan sangat rendah. Berikut merupakan hasil clustering menggunakan tools Google Colaboratory pada dataset tahun 2020 dan 2021.
Gambar 6. Hasil Clustering Dataset Tahun 2020
Gambar 7. Hasil Clustering Dataset Tahun 2021
4.5 Interpretation/Evaluation Setelah melakukan pemodelan dengan algoritma k-means clustering yang menghasilkan 4 cluster pada dataset 2020 dan 2021, kemudian hasil yang diperoleh
dari  penelitian  akan  divisualisasikan  dalam  bentuk pemetaan  menggunakan tools Quantum  GIS (QGIS) sehingga informasi pengelompokan daerah penyebaran  diare  di  Provinsi  Jawa  Barat  dapat diketahui dengan jelas dan mudah dipahami.
Gambar 8 . Pemetaan Daerah Penyebaran Diare
Tahun 2020
Gambar 9. Pemetaan Daerah Penyebaran Diare
Tahun 2021
Hasil  pengelompokan  dapat dapat  dijadikan dasar  bagi  pengambilan keputusan pemerintah  Jawa Barat  tentang  penanganan  kasus  diare,  khususnya terhadap  daerah  dengan  kategori  kasus  tinggi  dalam upaya  menurunkan  angka  kejadian  kasus  diare tersebut.
Langkah selanjutnya adalah melakukan evaluasi dengan metode silhouette coefficient untuk mengetahui  kualitas  suatu cluster serta  mengukur kedekatan hubungan antar objek dalam suatu cluster . Berikut  ini  pengujian silhouette  coefficient dengan menggunakan library python.
Gambar 10. Hasil Evaluasi Silhouette Coefficient
Tahun 2020
Hasil  evaluasi  dataset  2020  menggunakan silhouette coefficient pada penelitian ini menghasilkan nilai  sebesar  0,62.  Kualitas cluster yang  dihasilkan termasuk  kategori  struktur cluster baik  ( medium structure ).
Gambar 11. Hasil Evaluasi Silhouette Coefficient
Tahun 2021
Hasil evaluasi dataset tahun 2021  menggunakan silhouette coefficient pada penelitian ini menghasilkan nilai  sebesar  0,55.  Kualitas cluster yang  dihasilkan termasuk  kategori  struktur cluster baik  ( medium structure ).
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan, algoritma  k-means  dapat  mengelompokkan  daerah penyebaran  penyakit  diare  di  Provinsi  Jawa  Barat tahun  2020-2021  berdasarkan  jumlah  kasus  diare, jumlah  fasilitas  sanitasi  jamban  sehat  permanen  dan jumlah  keluarga  dengan  kondisi  jamban  buang  air besar  menghasilkan  masing  –  masing  4  (empat) cluster . Dimana pada dataset kasus diare  tahun 2020 sebanyak  2  kabupaten/kota  masuk cluster dengan tingkat  Tinggi,  13  kabupaten/kota  masuk cluster dengan  tingkat  Sedang,  3  kabupaten/kota  masuk  ke dalam cluster dengan  tingkat  Rendah,  dan  9 kabupaten/kota  masuk cluster dengan  tingkat  Sangat Rendah. Pada dataset kasus diare tahun 2021 sebanyak 8 kabupaten/kota masuk cluster dengan tingkat Tinggi, 2  kabupaten/kota  masuk cluster dengan  tingkat Sedang,  11  kabupaten/kota  masuk cluster dengan tingkat  Rendah,  dan  6  kabupaten/kota  masuk cluster dengan  tingkat  Sangat  Rendah.  Nilai cluster dalam penelitian  ini  adalah  4  berdasarkan  hasil  yang diperoleh dari metode elbow . Informasi pengelompokan  daerah  penyebaran  diare  di  Provinsi Jawa  Barat  dapat  diketahui  dengan  jelas  dan  mudah dipahami  menggunakan Quantum  GIS (QGIS). Evaluasi  hasil  pengelompokan  daerah  menggunakan silhouette coefficient menghasilkan nilai sebesar 0,62 pada dataset 2020 dan menghasilkan nilai sebesar 0,55 pada dataset 2021.  Berdasarkan  hasil  evaluasi tersebut,  maka  hasil  pengelompokan  yang  terbentuk masuk  dalam  kategori  struktur  cukup  baik  ( medium structure ).
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya diharapkan  dapat  menggunakan  algoritma clustering dan tools yang  berbeda  untuk  mengelompokan penyebaran  penyakit  diare  di  Provinsi  Jawa  Barat. Pada  penelitian  ini  hanya  menggunakan  data  tahun 2020-2021  diharapkan  menggunakan  data  lebih banyak lagi dan dapat menggunakan dataset penyakit yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  Nugraha,  E.  Juliansyah,  and  R.  Y.  Pratama, “Faktor-faktor  yang  berhubungan  dengan kejadian  diare  pada  balita  di  kelurahan  kapuas kanan  hulu  kecamatan  sintang,” J.  Kesehat. Masy. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2022.
[2]  F. Hardiyanti, H. S. Tambunan, and I. S. Saragih,
“Penerapan  metode  k-medoids  clustering  pada penanganan  kasus  diare  di  Indonesia,” KOMIK (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) , vol.  3,  no.  1,  pp.  598–603,  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1666.
[3]  H.  Sulastri  and  A.  I.  Gufroni,  “Penerapan  data mining dalam pengelompokan penderita thalassaemia,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 299–305, 2017, doi: 10.25077/teknosi.v3i2.2017.299-305.
[4]  A. A. Fajrin,  A. Maulana, T. Informatika, U. P. Batam,  and  J.  R.  Soeprapto,  “Penerapan  data mining untuk analisis pola pembelian konsumen dengan  algoritma  fp-growth  pada  data transaksi penjualan  spare  part  motor,” Kumpul.  jurnal, Ilmu Komput. , vol. 05, no. 01, pp. 27–36, 2018.
[5]  J.  Homepage,  M.  Herviany,  S.  Putri  Delima,  T. Nurhidayah,  P. "Perbandingan  algoritma  k- means  dan  k-medoids  untuk  pengelompokan daerah  rawan  tanah  longsor  pada  provinsi  jawa barat". Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning  and  Computer  Science ,”  vol.  1,  no. April, pp. 34–40, 2021.
[6]  M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  and  A.  Wanto,
“Penerapan algoritma clustering dalam mengelompokkan  banyaknya  desa/kelurahan menurut  upaya antisipasi/mitigasi  bencana  alam menurut  provinsi  dengan  k-means,” KOMIK (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komputer) , vol.  2,  no.  1,  pp.  311–319,  2018,  doi: 10.30865/komik.v2i1.943.
[7]  A. T. Rahman, Wiranto, and A. Rini, “Coal trade data  clustering  using  k-means  (Case  Study  Pt. Global  Bangkit  Utama),” ITSMART  J.  Teknol. dan Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 24–31, 2017.
[8]  E.  Muningsih  and  S.  Kiswati,  “Sistem  aplikasi berbasis optimasi metode elbow untuk penentuan clustering  pelanggan,” Joutica ,  vol.  3,  no.  1,  p. 117, 2018, doi: 10.30736/jti.v3i1.196.
[9]  Muttaqin, M. Zuhril, and A. Irfan, “Perancangan sistem  pemetaan  dan  pendataan  populasi penduduk  miskin  di  Kota  Banda  Aceh menggunakan aplikasi Quantum GIS,”
Informatics  Comput.  Sci. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  31– 38, 2019.
[10]  Supardi,  Y.,  &  Syarif,  Y.  (2020).  Tip  dan  trik program  database  python.  Jakarta:  PT  Elex Media Komputindo.