## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 220-226

## Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Penyebaran Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) di Provinsi Riau
Ninaria Purba 1 , Poningsih 2 , Heru Satria Tambunan 1
1 Prodi Sistem Infomasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar Email: 1 Ninaria77@gmail.com, 2 poningsihamiktb@gmail.com, 3 heru@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak− Kesehatan merupakan hal yang berharga bagi manusia karena siapa saja dapat mengalami gangguan kesehatan, begitu pula pada manusia yang sangat rentan terhadap berbagai macam penyakit namun penyebabnya tidak kita sadari. Algoritma K-means tidak terpengaruh  terhadap  urutan objek  yang  digunakan,  hal  ini  dibuktikan  ketika penulis  mencoba  menentukan  secara  acak  titik  awal pusat cluster dari salah satu objek pada permulaan perhitungan. Jumlah keanggotaan cluster yang dihasilkan berjumlah sama ketika menggunakan objek yang lain sebagai titik awal pusat cluster tersebut. Namun, hal ini hanya berpengaruh pada jumlah iterasi yang dilakukan.  Pengelompokan  objek  (objek  clustering)  adalah  salah  satu  proses  dari  objek  mining  yang  bertujuan  untuk  mempartisi objek yang ada kedalam satu atau lebih cluster objek berdasarkan karakteristiknya. Penelitian ini mengkaji bagaimana penggunaan Algoritma K-means Cluster Analysis dalam studi kasus penyakit menular manusia yaitu Infeksi Saluran Pernafasan Akut. Penelitian ini  mengkaji  metode  K-means  Cluster  Analysis  dalam  penyakit  Infeksi  Saluran  Pernafasan  Akut  berdasarkan  set  variabel  yang dibentuk per kotamadya Di Provinsi Riau.
Kata Kunci: Algoritma; K-Means; Clustering; ISPA
Abstract− Health is a valuable thing for humans because anyone can experience health problems, as well as humans who are very susceptible to various kinds of diseases but we don't realize the cause. The K-means algorithm is not affected by the order of objects used, this is proven when the author tries to randomly determine the starting point of the cluster center of one of the objects at  the beginning of the calculation. The resulting number of cluster membership is the same when using another object as the starting point of the center of the cluster. However, this only affects the number of iterations performed. Object clustering (object clustering) is a process of object mining which aims to partition existing objects into one or more object clusters based on their characteristics. This study  examines  how  to  use  the  K-means  Cluster  Analysis  Algorithm  in  case  studies  of  human  infectious  diseases,  namely  Acute Respiratory Infection. This study examines the K-means Cluster Analysis method in Acute Respiratory Infection based on a set of variables established per municipality in Riau Province.
Keywords : Algorithm; K-Means; Clustering; ISPA

## 1. PENDAHULUAN
Kesehatan  merupakan  hal  yang  berharga  bagimanusia  karena  siapa  saja  dapat  mengalami  gangguankesehatan,  begitu pula  pada  manusia  yangsangat  rentan  terhadap  berbagai  macam  penyakittetapi  penyebabnya  tidak  kita  sadari. Hambatan-hambatan yang menyebabkan sulitnya melakukankonsultasi penyakit oleh dokter sekarang ini dapat diatasi dengan  adanya  program  komputer.  Dalam  hal  ini,  data  informasi  dapat  membantu  pemecahan  masalah  terhadap penyakit-penyakit  dengan  diberikannasihat  kepada  pembaca  dan  menemukan  solusi  terhadap  berbagai  permasalahan yang  spesifik.  Penyakit  infeksi  saluran  pernapasan  akut  (ISPA)  adalah  penyebab  utama  morbilitas  dan  mortalitas penyakit menular didunia.
Penyakit ISPA juga penyebab kematian terbesar ketiga didunia dan pembunuh utama di negara berpenghasilan rendah  dan  menengah.  salah  satu  faktor  yang  berpengaruh  terhadap  faktor-faktor  resiko  penyakit  ISPA  yaitu  faktor lingkungan. Lingkungan yang dimaksud adalah pencemaran udara baik didalam ruangan maupun diluar ruangan serta sanitasi  rumah.  Pencemaran  udara  dalam  rumah  seperti  asap  hasil  pembakaran  bahan  bakar  untuk  memasak  dengan konsentrasi  yang  tinggi,  asap  rokok,  ventilasi  rumah  dan  kepadatan  hunian,  sedangkan  pencemaran  diluar  ruangan seperti pembakaran, transportasi dan hasil pembuangan asap pabrik. ISPA menular melalui kontak langsung atau tidak langsung dan benda yang telah cemari virus dan bakteri penyebab ISPA dapat juga ditularkan melalui udara tercemar. Permasalahan  yang  dikaji  dalam  penelitianini  adalah  bagaimana  penggunaan  metode K-means  Cluster terhadap penyebaran  penyakit  ISPA.  Tujuan  yang  ingin  penulis  capai  adalah  mengkaji  metode K-means  Cluster dalam penyebaran penyakit ISPA berdasarkan set variabel yang dibentuk oleh Dinas Kesehatan Provinsi Riau.
Dari  data  tersebut,  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Riau  membutuhkan  pengolahan  data  penyakit  lebih  lanjut  untuk menemukan informasi mengenai penyakit ISPAyang diderita oleh masyarakat di wilayah Provinsi Riau menggunakan data  mining  algoritma K-meansCluster .  Dengan  mengetahui  kondisi  ini,  pihak  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Riau  dapat mengambil  tindakan  kebijakan  dalam  antisipasi  pengobatan  dan  pencegahan  penyakit  salah  satunya  yaitu  dengan melakukan  penyuluhan  atau  sosialisasi,  sehingga  kegiatan  tersebut  akan  tepat  sasaran  terhadap  Penyebaran  penyakit ISPA yang ada di masyarakat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data Mining adalah suatu metode pengelolahan data untuk menemukan pola yang tersembunyi dari data tersebut. Hasil dari  pengelolahan  data  dengan  metode  data  mining  ini  dapat  digunakan  untuk  mengambil  keputusan  di  masa  depan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 220-226
Submitted: 26/04/2021 ; Accepted: 30/04/2021 ; Published: 30/04/2021
Data mining ini juga dikenal dengan istilah pattern recognition (Sulastri and Gufroni, 2017). Berikut ini tahapan proses data mining dalam penemuan pengetahuan berulang dalam database dapat kita lihat pada gambar 1
Gambar 1. Tahapan Proses data Mining

## 2.2 Clustering
Metode Clustering adalah  mempartisi  data  ke  dalam  kelompok  sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama dikelompokkan  kedalam  satu claster yang  sama  (Muhammad  Jazuli).  Tujuan  dari clustering ini  adalah  untuk meminimalisir fungsi tujuan yang diterapkan dalamproses clustering . Yang umumnya berusaha meminimalisir variasi dalam suatu cluster dan memaksimalisasi variasi antar cluster (Sudiman,Windarto, 2018).

## 2.3 Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan  algoritma  klasterisasi  yang  mengelompokkan  data  berdasarkan  titik  pusat  klaster (centroid) terdekat dengan data. Tujuan K-Means adalah pengelompokkan data dengan memaksimalkan kemiripan data dalam  satu  klaster  dan  meminimalkan  kemiripan data  antara  klaster.  ukuran  kemiripan  yang  digunakan  dalam  klaster adalah  fungsi  jarak.  sehingga  pemaksimalan  kemiripan  data  didapatkan  berdasarkan  jarak  terpendek  antara  data  titik centroid.

## 2.3 Infeksi Saluran Pernafasan (ISPA)
ISPA    adalah  penyakit  infeksi  yang  mengenai  saluran  pernafasan  bagian  atas  dan  bawah  yang  disebabkan  oleh masuknya  kuman  berupa  virus,  bakteri,  atipikal  (atipikal  plasma)  atau  aspirasi  subtansi  asing  yang  menyerang  organ pernafasan.  Kasus  penyakit  ispa  ini  sangat  berkaitan  dengan  perubahan  kondisi  lingkungan  akibat  erupsi  merapi, perilaku  manusia  dan  faktor  lingkungan  meliputi  sanitasi  fisik  rumah,  kebakaran  hutan,sarana  air  bersih,  sarana pembuangan  limbah,  dan  kesehatan  lingkungan  pada  musim  kemarau.Penularan  penyakit  ISPA  dapat  terjadi  melalui udara yang tercemar, bibit penyakit masuk kedalam tubuh melalui pernapasan, melaui udara dimaksudkan adalah cara penularan yang terjadi tanpa kontak dengan penderita maupun dengan benda terkontaminasi.

## 2.4 Teknik Pengumpulan Data
Data penelitian ini diperoleh dari  Badan Pusat  Statistik (BPS) Nasional dengan situs  https://www.bps.go.id mengenai data  penyebaran  ISPA  di  Provinsi  Riau  tahun  2015-2019.  Untuk  menyelesaikan  masalah  pada  penelitian  ini  adalah penulis melakukan observasi ke badan pusat statistik dengan tujuan untuk mendapatkan validasi data yang jelas.

## 2.5 Pengolahan Data
Pada  tahapan  ini,  data  diolah  untuk  mendapatkan  hasil  yang  kemudian  dapat  dikelolah  ke  tahap  berikutnya  sehingga menghasilkan  informasi  yang  tepat.  proses  inisialisasi  data  terlebih  dahulu  ke  dalam  bentuk  angka/numerikal. Kemudian mengelompokkan data yang sudah ada dalam dua kelompok yaitu tinggi, rendah, dengan metode K-Means Clustering. Dalam  pengujian  ini  penguji  menggunakan  sebuah software  Rapidminer, dengan  pengujian  data menggunakan software kita  akan  membandingkan  bagaimana  hasil  pengolahan  data  secara  manual  dengan  hasil pengolahan data menggunakan software.
Tabel 1. Data Penelitian No Nama Kabupaten Data Penyakit ISPA (Jumlah/orang) 2015 2016 2017 2018 2019 1 Bengkalis 2918 1162 402 705 420 2 Inhil 1245 1576 615 212 1804 3 Inhul 2264 975 565 721 404 4 Kampar 2137 1040 810 795 4152 5 Meranti 471 312 412 830 610 6 Kuansing 4571 517 517 517 4571 7 Pelalawan 1950 892 962 313 2244

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 220-226
No Nama Kabupaten Data Penyakit ISPA (Jumlah/orang) 2015 2016 2017 2018 2019 8 Rohil 1092 1051 451 866 670 9 Rohul 3515 541 841 418 2462 10 Siak 4539 910 610 720 4616 11 Dumai 3764 870 670 6103 3932 12 Pekanbaru 8861 7215 1715 1779 7377

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam melakukan Clustering, data yang diperoleh akan dihitung  terlebih dahulu  berdasarkan jumlah Kabupaten yang ada di Provinsi Riau. Hasil penjumlahan berdasarkan set variabel yang digunakan adalah 2015 sampai 2019. Berikut langkah-langkah perhitungan K-Means .
a) Menentukan  jumlah cluster dilakukan  dengan  menggunakan  data  penyebaran  penyakit  ISPA  dalam  sebanyak  12 Kabupaten.  Berikut  ini  adalah  cara  mencari  nilai rata-rata  dengan  menjumlahkan  data  setiap  tahun  dibagi  dengan jumlah banyak tahun yang diperoleh.
𝑅 1 = 2918 + 1162 + 402 + 705 + 420
5 = 1121,4
𝑅 2 = 1245 + 1576 + 615 + 212 + 1804 5 = 1090,4
𝑅 3 = 2264 + 975 + 565 + 721 + 404
5 = 985,8
𝑅 4 = 2137 + 1040 + 810 + 795 + 4152
5
= 1786,8
𝑅 5 = 471 + 312 + 412 + 830 + 610 5 = 527
Dan seterusnya sampai dengan perhitungan 𝑅 12 . Sehingga diperoleh tabel hasil rata-rata sebagai berikut :
Tabel 2. Nilai rata-rata No Kabupaten Total 1 Bengkalis 1121,4 2 Inhil 1090,4 3 Inhul 985,8 4 Kampar 1786,8 5 Meranti 527 6 Kuansing 2138,6 7 Pelalawan 1272,2 8 Rohil 826 9 Rohul 1555,4 10 Siak 2279 11 Dumai 3067,8 12 Pekan Baru 5389,4 b) Menentukan centroid awal cluster ditentukan  secara  random  yang  diambil  dari  data  yang  ada  dalam  range.  Nilai cluster 1 diambil dari  data paling tinggi dan nilai cluster 2 diambil dari  nilai  data yang paling rendah. Berikut ini cara mencari nilai centroid awal ; C=1121,4/1090,4/985,8/1786,8/527/2138,6/1272,2/826/1555,4/2279/3067,8/5389,4= 5389,4 C=1121,4/1090,4/985,8/1786,8/527/2138,6/1272,2/826/1555,4/2279/3067,8/5389,4= 527
Tabel 3. Centroid Awal Cluster Nilai C1= Max 5389,4 C2= Min 527
c) Langkah  selanjudnya  yaitu  mengalokasikan  masing-maing  data  ke  centroid  atau  rata-rata  terdekat  dengan menghitung  jarak  masing-masing  data  terhadap  pusat cluster dengan  menggunakan  rumus  perhitungan  sebagai berikut :
Perhitungan untuk jarak dari titik pusat (centroid) pertama adalah sebagai berikut.
𝐷 𝑥1,𝑐1 = √(5389,4 − 1121,4) 2 = 4268 𝐷 𝑥2,𝑐1 = √(5389,4 − 1090,4) 2 = 4299

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 220-226
𝐷 𝑥3,𝑐1 = √(5389,4 − 985,8) 2 = 4403,6 𝐷 𝑥4,𝑐1 = √(5389,4 − 1786,8) 2 = 3602,6 𝐷 𝑥5,𝑐1 = √(5389,4 − 527) 2 = 4862
Dan  seterusnya  sampai  dengan 𝐷 𝑋12,𝑐1 .  selanjutnya  perhitungan  jarak  dengan  titik  pusat (centroid) ke-2 adalah sebagai berikut :
𝐷 𝑥1,𝑐2 = √(1121,4 − 527) 2 = 594,4 𝐷 𝑥2,𝑐2 = √(1090,4 − 527) 2 = 563,4 𝐷 𝑥3,𝑐2 = √(985,8 − 527) 2 = 458,8
𝐷 𝑥4,𝑐2 = √(1786,8 − 527) 2 = 1259,8
𝐷 𝑥5,𝑐2 = √(527 − 527) 2 = 0
Dan  selanjutnya  sampai  dengan 𝐷 𝑋12,𝑐2 .  sehingga  diperoleh  tabel  jarak  dari centoid dan  mencari  nilai minimal dari kedua centroid . Tabel jarak centroid adalah sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil Perhitungan Jarak Antar Pusat Cluster
No Kabupaten Rata-Rata Clustering Jarak Terpendek C1 C2 1 Bengkalis 1121,4 4268 594,4 594,4 2 Inhil 1090,4 4299 563,4 563,4 3 Inhul 985,8 4403,6  458,8 458,8 4 Kampar 1786,8 3602,6  1259,8  1259,8 5 Meranti 527 4862,4  0 0 6 Kuansing 2138,6 3250,8  1611,6  1611,6 7 Pelalawan 1272,2 4117,2  745,2 745,2 8 Rohil 826 4563,4  299 299 9 Rohul 1555,4 3834 1028,4  1028,4 10 Siak 2279 3110,4  1752 1752 11 Dumai 3067,8 2321,6  2540,8  2321,6 12 Pekan Baru  5389,4 0 4862,4  0
d) Menentukan Cluster atau pengelompokkan dengan mencari nilai cluster berdasarkan nilai minimal dari cluster C1  dan  C2  kemudian  bandingkan  nilai  tersebut,    lihat  nilai  terendah  dan  letakkan  pada cluster yang  sesuai dengan nilai minimal pada iterasi 1, dengan bantuan tanda (1) yang digunakan untuk mengatakan data menjadi anggota pada cluster . Berikut tabel cluster pada iterasi 1 sebagai berikut :
Tabel 5. Cluster iterasi ke-1 No Kabupaten Clustering Hasil C1 C2 1 Bengkalis 1 C2 2 Inhil 1 C2 3 Inhul 1 C2 4 Kampar 1 C2 5 Meranti 1 C2 6 Kuansing 1 C2 7 Pelalawan 1 C2 8 Rohil 1 C2 9 Rohul 1 C2 10 Siak 1 C2 11 Dumai 1 C1 12 Pekan Baru 1 C1 Tabel 6. Centroid baru Cluster Kabupaten C1 (11,12) C2 (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 220-226
e) Selanjutnya ulangi langkah 3 dan 4. Jika nilai centroid pada iterasi dengan nilai centroid sebelumnya bernlai sama  atau  apabila  nilai centroid sudah  optimal  serta  posisi cluster data  penyebaran  ISPA    yang  tidak mengalami perubahan lagi maka proses iterasi sudah selesai atau berhenti.

## 3.1 Menghitung Titik Pusat Baru
Mengitung  titik  pusat  baru  menggunkan  hasil  dari  setiap  anggota  masing-masing  cluster.Berikut  mencari  titik  pusat baru pada cluster x adalah : C1x = 3067,8 + 5389,4 = 4228,6 2 C 2 x=1121,4+1090,4+985,8+1786,8+527+2138,6+1272,2+826+1555,4+2279 10
= 1358,26
Hasil perhitumgan cluster baru telah didapatkan dapat dilihat pada tabel 7 berikut:
Tabel 7. Pusat Cluster Iterasi 2 Pusat Cluster Nilai C1 = Max 4228,6 C2 = Min 1358,26
Kemudian  setelah  mendapatkan  nilai  pusat cluster iterasi  2  maka  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  ulang untuk dengan titik pusat cluster(centroid) pada cluster pertama, sebagai berikut : 𝐷 𝑥1,𝑐1 = √(4228,6 − 1121,4) 2 = 3107,2 𝐷 𝑋2,𝐶1 = √(4228,6 − 1090,4) 2 = 3138,2
𝐷 𝑋3,𝐶1 = √(4228,6 − 985,8) 2 = 3242,8
𝐷 𝑋4,𝐶1 = √(4228,6 − 1786,8) 2 = 2441,8 𝐷 𝑋5,𝐶1 = √(4228,6 − 527) 2 = 3701,6
Dan  seterusnya  sampai  dengan 𝐷 𝑋12,𝑐1 .  selanjutnya  perhitungan  jarak  dengan  titik  pusat (centroid) ke-2  adalah sebagai berikut :
𝐷 𝑋1,𝐶2 = √(1121,4 − 1358,26) 2 = 236,86 𝐷 𝑋2,𝐶2 = √(1090,4 − 1358,26) 2 = 267,86 𝐷 𝑋3,𝐶2 = √(985,8 − 1358,26) 2 = 372,46 𝐷 𝑋4,𝐶2 = √(1786,8 − 1358,26) 2 = 428,54 𝐷 𝑋5,𝐶2 = √(527 − 1358,26) 2 = 831,26
Dan  selanjutnya  sampai  dengan 𝐷 𝑋12,𝑐2 .  sehingga  diperoleh  tabel  jarak  dari centoid dan  mencari  nilai  minimal  dari kedua centroid . Tabel jarak centroid adalah sebagai berikut
Tabel 8. Perhitungan titik pusat iterasi 2
No Kabupaten C1 C2 Rata-Rata C1 C2 1 Bengkalis 1 1121,4 3107,2 236,86 2 Inhil 1 1090,4 3138,2 267,86 3 Inhul 1 985,8 3242,8 372,46 4 Kampar 1 1786,8 2441,8 428,54 5 Meranti 1 527 3701,6 831,26 6 Kuansing 1 2138,6 2090 789,34 7 Pelalawan 1 1272,2 2956,4 86,06 8 Rohil 1 826 3402,6 532,26 9 Rohul 1 1555,4 2673,2 197,14 10 Siak 1 2279 1949,6 920,74 11 Dumai 1 3067,8 1160,8 1709,54 12 Pekan Baru 1 5389,4 1160,8 4031,14
Dari  tabel  diatas,  data  yang  memiliki  jarak  terpendek  dengan centroid akan  menjadi  anggota  pada  kelompok tersebut.  Posisi  tiap cluster pada  iterasi  2  dengan  bantuan  tanda(1)  yang  digunakan  untuk  mengatakan  data  menjadi anggota pada cluster . Perhatikan tabel 9 dibawah ini:
Tabel 9. Data berdasarkan jarak terdekat iterasi 2 No Kabupaten Clustering Hasil C1 C2 1 Bengkalis 1 C2 2 Inhil 1 C2 3 Inhul 1 C2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 220-226
No Kabupaten Clustering Hasil C1 C2 4 Kampar 1 C2 5 Meranti 1 C2 6 Kuansing 1 C2 7 Pelalawan 1 C2 8 Rohil 1 C2 9 Rohul 1 C2 10 Siak 1 C2 11 Dumai 1 C1 12 Pekan Baru 1 C1 Tabel 10. Pusat cluster baru Cluster Kabupaten C1 (11,12) C2 (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
Dari hasil perhitungan yang telah dicoba maka dapat diperoleh hasil akhir dimana hasil perhitungan pada cluster iterasi 1  dan  iterasi  2  memiliki  nilai  cluster  yang  sama  atau  tidak  berubah.  maka  proses  perhitungan  dihentikan  iterasi dihentikan dan hasil yang diperoleh yaitu :
a) Cluster  1  (C1)  memiliki  2  data  yang  diartikan  bahwa  2  kelompok  pertama  adalah  kategori  kabupaten penyebaran penyakit ISPA yang tinggi yaitu: kabupaten Dumai dan Pekan Baru.
b) Cluster  2  (C2)  memiliki  10  data  yang  diartikan  bahwa  10  kelompok  kedua  adalah  kategori  kabupaten penyebaran  penyakit  ISPA  yang  rendah  yaitu  :  kabupaten  Bengkalis,  Inhil,  Inhul,  Kampar,  Meranti, Kuansiang, Pelalawan, Rohil, Rohul, Siak.
c) Total seluruh kabupatensetiap itemyang telah dikelompokkan adalah 12 data.

## 3.2 Pengujian Rapidminer
Hasil pengelompokkan pada rapidminer dapat dilihat pada gambar diagram scater berikut ini :
Gambar 2. Hasil Pengelompokan
Berdasarkan gambar 2 diatas, dapat diketahui bahwa :
a) Warna Biru : menunjukkan kelompok rendah sebanyak 10  node
b) Warna Merah : menunjukkan kelompok tinggi memiliki 2 node.
Hasil pada Cluster Model sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil Pada Cluster Model Keterangan :
a) Jumlah Cluster 0 (Rendah) berjumlah 10 items

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 2, No. 3, April 2021 ISSN 2686-228X (media online) Hal: 220-226
b) Jumlah Cluster 1 (Tinggi) berjumlah 2 items c) Jumlah keseluruhan items adalah 12.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  sebelumnya  dapat  disimpulkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma K-Means mampu  mengelompokkan  penyebab  penyebaran  penyakit  ISPA  kedalam  2 cluster ,  yang  mana cluster 1  memberikan  rekomendasi  tinggi  berjumlah  10  Kabupaten, cluster 2  memberikan  rekomendasi  rendah berjumlah  2  Kabupaten.  Dalam  pengujian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  dua  aplikasi,  yang  pertama  dengan menggunakan  aplikasi  pengolah  angka Microsoft  Excel dan  dengan  menggunakan  aplikasi Rapidminer  5.3 menggunakan K-Means dapat menampilkan 2 cluster dari hasil klasifikasi.

## REFERENCES
[1]   Bastian, A., Sujadi, H. and Febrianto, G. (2018) ‘Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka)’, Jurnal Sistem Informasi (Journal of Information System) , 14(1), pp. 26–32.
[2]   Dhuhita,  W.  M.  P.  (2015)  ‘Clustering  Menggunakan  Metode  K-Means  Untuk  Menentukan  Status  Gizi  Balita’, Jurnal Informatika , 15(2), pp. 160–174.
[3]   Hakim,  L.  (2019)  ‘Universitas  Xyz  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering’, JURNAL  SISTEM  INFORMASI  DAN TENOLOGI , 2(1), pp. 80–86.
[4]   Jaroji, Danuri and Putra, F. P. (2016) ‘K-Means Untukmenentukan Calon Penerima Beasiswa Bidikmisi Di Polbeng’, JURNAL INOVTEKPOLBENG - SERI INFORMATIKA , 1(1), pp. 87–94.
[5] Sari,  R.  W.,  Wanto,  A.  and  Windarto,  A.  P.  (2018)  ‘Implementasi  Rapidminer  Dengan  Metode  K-Means  (Study  Kasus: Imunisasi  Campak  Pada  Balita  Berdasarkan  Provinsi)’, KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer) , 2(1), pp. 224–230.
[6]      Setiawan,  R.  (2016)  ‘Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi Promosi Mahasiswa Baru ( Studi Kasus : Politeknik LP3I Jakarta )’, JURNAL LENTERA ICT , 3(1), pp. 76–92.
[7]   Windarto, A. P. (2017) ‘Penerapan Data Mining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering’, Techno.COM , 16(4), pp. 348–357.