## Clustering Pada Data Mining Untuk Mengetahui Potensi Penyebaran Penyakit DBD Menggunakan Metode Algoritma K-Means dan Metode Perhitungan Jarak Euclidean Distance
Muhammad Hariyanto 1) , Rizky Tahara Shita 2)
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1.2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : muhammadhariyanto201@gmail.com 1) , rizky.tahara@gmail.com 2)

## Abstrak
Demam  Berdarah  merupakan  penyakit  menular  yang  terdapat  di  wilayah  tropis  maupun  subtropis.  Semakin meningkatnya  kepadatan  penduduk  di  Kota  Tangerang  Selatan  pada  tahun  2016  berdasarkan  Badan  Pusat Statistik  Kota  Tangerang  Selatan  jumlah  penduduk  mencapai  1.504.835  jiwa  yang  tersebar  di  52  kelurahan. Melihat  daerah  penyebarannya  perlu  dibuat  sebuah  pengelompokan  data  penyebaran  agar  dapat  memperoleh pusat  titik penyebaran. Implementasi data  mining  menggunakan algoritma K-Means sangat membantu dalam pengelompokan  daerah  sporadis,  potensi  dan  endemis.  Pengelompokan  C1  berada  pada  titik  pusat  cluster Kelurahan Rawa Buntu, C2 berada pada titik pusat cluster Kelurahan Pondok Ranji, dan C3 berada pada titik pusat cluster Kelurahan Serua Indah. Hasil pengelompokan C1 ada 19 Kelurahan, C2 ada 13 Kelurahan, dan C3 ada 20 Kelurahan dari total 52 Kelurahan. Akan menjadi bahan untuk melakukan penyehatan lingkungan sesuai dengan kelompok yang akan dikerjakan oleh Dinas Kesehatan Kota Tangerang Selatan.
Kata Kunci : Data Mining, Clustering, K-Means, Demam Berdarah

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  Demam  Berdarah  masih  menjadi permasalahan  kesehatan  masyarakat.  Demam Berdarah  merupakan  salah  satu  jenis  penyakit menular  yang terdapat  di wilayah tropis  maupun subtropis,  penyakit  demam  berdarah  dapat menular  karena  gigitan  nyamuk  Aedes Aegypti. Dampak  dari  demam  berdarah  dapat  membuat suhu  tubuh  penderita  menjadi  sangat  tinggi  dan pada  umumnya  disertai  demam,  mual/muntah, sakit  kepala,  dan  nyeri  perut.  Dinas  kesehatan mempunyai  tugas  pokok  untuk  membantu penyelenggaraan kegiatan
penyehatan
lingkungan.
Berdasarkan  Badan  Pusat  Statistik  Kota
Tangerang  Selatan  pada  tahun  2016  berjumlah 1.504.835  jiwa  dan  tersebar  di  52  Kelurahan. Meningkatnya penderita penyakit demam berdarah  dikarenakan  kurangnya  kesadaran masyarakat  terhadap  kesehatan  lingkungan. Timbul  masalah  yang  menyulitkan  Dinas Kesehatan  untuk  mengelompokan  daerah  yang akan  menghasilkan  titik-titik  pusat  penyebaran penderita  demam  berdarah,  maka  dilakukan pengelompokan data berdasarkan jumlah pendukuk, jumlah penderita. Agar program kerja Dinas  Kesehatan  Kota  Tangerang  Selatan  bisa dengan mudah melakukan budi daya tanaman anti nyamuk,  program  3M  (Menguras,  Menutup, Mengubur)  yang  bertujuan  untuk  menurunkan angka  penderita  penyakit  demam  berdarah  dan melakukan penyuluhan untuk memberi informasi tentang bahaya penyakit demam berdarah.
Tujuan  penulisan  penelitian  ini  adalah  untuk membangun sebuah sistem yang dapat mengelompokan data daerah penyebaran penyakit
demam  berdarah,  dengan  mengimplementasikan algoritma  K-Means  Clustering    maka  akan menghasilkan titik-titik pusat penyebaran penyakit demam berdarah, dengan itu maka dapat memudahkan  pihak  Dinas  Kesehatan  Kota Tangerang Selatan dalam melaksanakan program kerja  yang  telah  direncanakan  untuk  mencegah terjadinya penyebaran penyakit Demam Berdarah yang semakin meningkat.
Berdasarkan pembahasan diatas dapat dirumuskan  permasalahan  “Bagaimana  cara implementasi data mining untuk pengelompokan daerah  penyebaran  penyakit  demam  berdarah menggunakan algoritma k-means ?”
Batasan masalah pada penelitian kali ini telah ditetapkan  agar  tidak  menyimpang  dari  pokok pembahasan  dan  demi  terciptanya  tujuan penelitian  yang  telah  direncanakan,  adapun batasan  masalah  pada  penelitian  kali  ini diantaranya,  penelitian  hanya  mencakup  52 kelurahan yang berada di kota Tangerang Selatan, data  penduduk  yang  digunakan  berdasarkan Badan  Statistik  Kota  Tangerang  Selatan  pada tahun  2016,  dan  penelitian  ini  hanya  membantu Dinas  Kesehatan  dalam  mengelompokan  daerah potensi penyebaran penyakit demam berdarah. Metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian kali  ini  menggunakan  metode  penelitian  Studi Literatur  dan  Observasi,  sedangkan  metode pengembangan  perangkat  lunak  pada  penelitian kali  ini  menggunakan  metode  Waterfall  yang terdiri  dari  4(empat) tahapan  diantaranya,  Tahap analisis,  Tahap  desain,  Tahap  implementasi,  dan Tahap perawatan.
Jarak Euclidean Distance

## 2. LANDASAN TEORI
Data  mining  merupakan  suatu  istilah  yang digunakan  untuk  mndapatkan  pengetahuan  yang tersembunyi dari kumpulan data  yang  berukuran sangat  besar.  Tujuan  utama  data  mining  adalah untuk  menemukan,  menggali,  atau  menambang pengetahuan  dari  data  atau  informasi  yang  kita miliki [1].
Data  mining  merupakan  bidang  dari  segala bidang  keilmuan  yang  menyatukan  teknik  dari pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola,  statistik, database,  dan  visualisasi  untuk  pengenalan permasalahan pengambilan informasi dari database  yang  besar.  Untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan yang terkait dari database yang besar tersebut  dapat    menggunakan  beberapa  teknik diantaranya, teknik statistik, matematika, kecerdasan tiruan, dan mechine learning [1].

## 2.1 Clustering
Clustering  atau  Klasterisasi  adalah  suatu alat  bantu  pada  data  mining  yang  bertujuan mengelompokkan objek-objek kedalam cluster - cluster.  Cluster  adalah  sekelompok atau  sekumpulan  objek-objek  data  yang mempunyai kemiripan karakteristik satu sama lain  dalam  cluster  yang  sama  dan  berbeda karakteristik  terhadap  objek-objek  yang berbeda cluster (Gambar.1) [2].

## Gambar 1 : Metode Clustering
2.2 Algoritma K-Means Clustering
Metode K-Means pertama kali
diperkenalkan oleh MacQueen JB pada tahun 1976 [1].
Metode  ini  adalah  salah  satu  metode  non hierarchi  yang  umum  digunakan.  Metode  ini termasuk dalam teknik partisi  yang  membagi atau  memisahkan  objek  ke  kelompok  daerah bagian  yang  terpisah.  Pada  K-Means,  setiap objek  harus  masuk dalam kelompok tertentu, tetapi  dalam  satu  tahapan  proses  tertentu, objek  yang  sudah  masuk  dalam  satu kelompok, pada satu tahapan berikutnya akan pindah ke kelompok lain [5].
Hasil  cluster  dengan  metode  K-Means sangat bergantung pada nilai pusat kelompok awal  yang  diberikan.  Pemberian  nilai  awal yang  berbeda  bisa  menghasilkan  kelompok
yang  berbeda.  Ada  beberapa  cara  memberi nilai  awal  misalnya  dengan  mengambil sampel  awal  dari  objek,  lalu  mencari  nilai pusatnya, memberi nilai awal secara random, menentukan nilai awalnya atau menggunakan hasil  dari  kelompok  hirarki  dengan  jumlah kelompok yang sesuai [5].
K-Means adalah suatu metode penganalisaan data atau metode Data Mining yang  melakukan  proses  pemodelan  tanpa supervisi (unsupervised) dan merupakan salah satu metode yang melakukan pengelompokan data  dengan  sistem  partisi.  Metode  K-Means berusaha  mengelompokan  data  yang  ada kedalam  beberapa  kelompok,  dimana  data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik  yang  sama  satu  dengan  yang lainnya  dan  mempunyai  karakteristik  yang berbeda  dengan  data  yang  berada  pada kelompok yang lain. Dengan kata lain, metode ini  berusaha  untuk  meminimalkan  variasi antar  data  yang  berada  didalam  suatu kelompok dan memaksimalkan variasi dengan data yang berada pada kelompok lainnya [5].
2.3 Metode Analisa K-Means Clustering
Proses clustering dimulai dengan mengidentifikasi  data  yang  akan  di  kluster, Xij (i=1,...,n;  j=1,...,m)  dengan  n  adalah jumlah data yang akan di kluster dan m adalah jumlah variabel. Pada awal iterasi, pusat setiap kluster ditetapkan secara random,
  m j k k Ckj ,..., 1 ; ,..., 1   . Kemudian
dihitung jarak antara setiap data dengan setiap pusat  kluster.  Untuk  melakukan  perhitungan jarak  data  ke-i  (xi)  pada  pusat  kluster  ke-k (ck),  diberi  nama  ( dik ),  dapat  digunakan rumus formula Eulidean Distance seperti yang terlihat pada rumus persamaan (1), berikut :
(1) ...     m k Cij Xij dij 1 2 Dimana : dij :  Jarak objek antar nilai data dan nilai pusat cluster
m :  Jumlah dimensi data
Xij :  Nilai data dari dimensi ke-k Xjk :  Nilai pusat cluster dari dimensi ke-k
Untuk  menghitung  centroid  baru,  dapat menggunakan  rumus  persamaan  (2),  sebagai berikut:
(2)... n m C  
Jarak Euclidean Distance
Dimana :
C : Centroid data
m : Anggota data yang termasuk kedalam centroid tertentu
n : Jumlah data yang menjadi anggota centroid tertentu Penambahan  langkah  perhitungan  yaitu Rasio antara BCV (Between Cluster Variation)  dengan  WCV  (Within Cluster
Variation) sebagai berikut [6] :
Menghitung BCV :
      . 3 ; 02 , 3 ; 1 3 , 2 , 46 , 3 ; 1 2 , 1 ; 59 , 2 ; 3 1    C C C         40 . 2 2 1 46 , 3 59 , 2 1 3 2 , 1 2 2 2        c c d         86 . 2 3 1 02 , 3 59 , 2 1 3 3 , 1 2 2 2        c c d         09 . 1 3 1 02 , 3 46 , 3 1 1 3 , 2 2 2 2        c c d       . 35 . 6 09 . 1 86 . 2 40 . 2 3 , 2 3 ,1 2 ,1        c c d c c d c c d BCV
Maka  nilai  BCV  (Between Cluster Variation)  nya adalah 6,35.
Rumus menghitung WCV : WCV= ∑ (jarak pusat tiap cluster paling minimum) 2
Untuk menghitung Rasio dapat menggunakan rumus persamaan (3) :
(3)...
WCV BCV Rasio 

## 3. RANCANGAN SISTEM DAN APLIKASI 3.1.  Membaca Berkas Dokumen Uji
Seperti  halnya  pemilihan  berkas  dokumen sample,  pemilihan  berkas  dokumen  uji  juga menggunakan  Browse  File  untuk  memilih  dokumen yang  diinginkan.  Pada  saat  berkas  telah  dipilih, program  akan  melakukan  pengambilan  nilai  atribut yang dibutuhkan sesuai dengan pengaturan program yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Banyaknya  nilai atribut  yang  diambil  dari  data  uji  harus  sama banyaknya  dengan  nilai  atribut  yang  dimiliki  data sample.

## 3.2. Pengujian K-Means Clustering
Pengujian K-Means dilakukan dengan menghitung  jarak seluruh data sample terhadap satu data  uji.  Pada  penelitian  ini,  perhitungan  jarak  akan dilakukan  dengan  rumus  persamaan  (1)  Eulidean Distance .
(1)...
    m k Cij Xij dij 1 2

## 3.3.  Rancangan Layar
Pada  rancangan  layar  proses  clustering  ini admin dapat melakukan proses clustering dari semua
data yang ada sehingga menghasilkan informasi yang diperlukan, sesuai dengan topik pembahasan pada  penelitian  kali  ini  yaitu  implementasi algoritma  K-Means  Clustering  untuk  mengetahui daerah potensi penyebaran penyakit demam berdarah (DBD)  pada  Dinas  Kesehatan  Kota  Tangerang Selatan (Gambar.2).
Gambar 2 : Rancangan Layar Proses Clustering
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tentukan Jumlah Cluster dan Tentukan Titik Pusat Awal
Dalam  penelitian  kali  ini  titik  pusat  awal ditentukan secara random dan didapat titik pusat dari  setiap  cluster,  dapat  dilihat  pada  (tabel  1) berikut ini.
Tabel 1 : Titik Pusat Centroid Awal
4.2. Hitung  Jarak  dengan  Rumus  Euclidean Distance
Rumus formula Eulidean Distance seperti yang terlihat pada rumus persamaan (1), berikut :
(1) ...     m k Cij Xij dij 1 2       2 2 2 dim 1 2 dim 1 1 dim 1 1 dim 1 1 , 1 ensi C ensi data ensi C ensi data data C d           2 2 33768 38318 25 12 1 , 1     data C d   20702500 169 1 , 1   data C d   20702669 1 , 1  data C d   0185713907 . 4550 1 , 1  data C d
Jarak Euclidean Distance       2 2 2 dim 2 2 dim 1 1 dim 2 1 dim 1 1 , 2 ensi C ensi data ensi C ensi data data C d    
      2 2 39956 38318 18 12 1 , 2     data C d   2683004 36 1 , 2   data C d   2683080 1 , 2  data C d   010988741 . 1638 1 , 2  data C d
      2 2 2 dim 3 2 dim 1 1 dim 3 1 dim 1 1 , 3 ensi C ensi data ensi C ensi data data C d           2 2 19796 38318 5 12 1 , 3     data C d   343064484 49 1 , 3   data C d   343064533 1 , 3  data C d   001322751 . 18522 1 , 3  data C d

## 4.3. Menghitung Centroid Baru
Berikut  ini  membangkitkan centroid baru dengan menggunakan rumus persamaan (2), yaitu :
(2)... n m C   Menghitung C1 C1,d1=
31271+31987+36293+27230+34451+33768+
31907+36463+ 27230+36073+27192+28031+
31300
13 = 31784.307692307 C1,d2= 5+12+14+5+13+25+14+7+5+18+10+19+17 13
= 12.6153846154 Menghitung C2 C2,d1 = 38318+38601+57269 + 39539 + 37136+41733+ 47736+39956+ 40020+ 49719+44567+44454+ 57269+52773+42496+46807 16
= 44899.5625
C2,d2= 12+20+31+25+5+12+9+18+9+6+9+9+31+23 + 18+20 16 = 16.0625 Menghitung C3 C3,d1=
17611+25057+11700+22310+16579+22633+ 19796+9179+ 25549+11046+15096+5247+ 16102+13851+8854+24488+ 18258+19775+
13305+15683+21930+11327+7870 23 = 16228.086956521 C3,d2= 7+11+7+8+13+11+5+1+15+3+11+12+2+5+11+ 17+ 19+21+7+2+19+16+9 23
= 10.0869565217
4.4. Menghitung BCV (Between Cluster Variation)
d ( C1,C2 ) = √ (25-18) 2 +(33768-39956) 2 + (3.28-2.06) 2
= 6188.0040795397.
d ( C1,C3 ) = √ (25-5) 2 +(33768-19796) 2 + (3.28-1.93) 2 = 13972.014379555.
d ( C2,C3 ) = √ (18-5) 2 +(39956-19796) 2 + (2.06-1.93) 2 = 20160.004191887.
BCV = d(C1,C2)+d(C1,C3)+d(C2,C3). BCV  =  6188.0040795397  +  13972.014379555  + 20160.004191887. BCV = 40320.022465964.
4.5. Menghitung WCV (Within Cluster

## Variation)
WCV  =  Jumlahkan  Seluruh  Hasil  Kuadrat  Minimal Jarak
WCV  =  2683083.4225  +  6235409.04  +  4774229.7744  + 3172131.5876  +  1836031.6244  +  299740142.41  + 173938.2809 + 7952572.61 + 27678165.41 + 6375747.21 +  65545220.16  +  6320208.6864  +  10349155.9241  + 8048605.0441 + 3157765.0169 + 60528482.9321 + 0 + 0 + 4177.2116  +  42745845.4161  +  112720705.0289  + 95316313.2116  +  21261402.2704  +  466633.2916  +  0  + 33097112.3489  +  76562504.1089  +  22090036.0361  + 211673450.0144  +  3463443.1664  +  13645645.7396  + 35343026.3225  +  119727402.8224  +  22015008.1936  + 20232085.4225  +  299740142.41  +  7263353.0804  + 42745845.4161  +  5313074.0961  +  2365641.9881  + 697.1764  +  42133085.4761  +  16916780.8224  + 4554152.2916  +  71724082.25  +  164275517.24  + 142229492.0529  +  43244001.0144  +  32913207.6569  + 6451600.36 + 46936205.25 + 6091088.6724 WCV = 2279833646.9927
Nilai WCV adalah : 2279833646.9927
Selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  Rasio, menggunakan ru,us persamaan (3), yaitu:
(3)... WCV BCV Rasio 
yang didapat nilai BCV dibagi nilai WCV, Nilai BCV =  40320.022650982  dibagi  dengan  nilai  WCV  = 2279833646.9927,  maka  nilai  Rasio  nya  adalah 1.7685510828462.
Setelah  di  hitung  sampai  iterasi  ke-5  tidak  ada data  yang  berpindah  cluster,  maka  iterasi  berhenti pada  iterasi  ke-5,  berikut  ini  tabel  perbandingan BCW,  WCV,  Rasio  dan  Iterasi,  dapat  dilihat  pada (Tabel 2) sebagai berikut :
Tabel 2 : Perbandingan BCV, WCV, Rasio Iterasi 1, 2, 3, 4, 5
Dari hasil perhitungan iterasi 1 hingga iterasi 5, maka hasil Clustering  yang dihasilkan adalah sebagai berikut (Gambar 3).

## Gambar 3 : Tampilan Layar Hasil Proses Cluster
Hasil  klasterisasi  C1  (Sporadis)  terdapat  19 Kelurahan, C2 (Potensi) terdapat 13 Kelurahan, dan C3  (Endemis)  terdapat  20  Kelurahan  dari  total  52 Kelurahan,  seperti  yang  dapat  dilihat  pada  grafik penyebaran DBD (gambar 4) dibawah ini.

## Gambar 4 : Grafik Penyebaran DBD

## 5. KESIMPULAN
Melalui proses pengerjaan dan pengujian dalam penelitian ini, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa metode  klasterisasi  k-means  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan  daerah  potensi.  Dimana  C1 (Sporadis)  berpusat  di  Kelurahan  Rawa  Buntu,  C2 (Potensi) berpusat di Kelurahan Pondok Ranji dan C3 (Endemis)  berpusat  di  Keluahan  Serua  Indah  yang ditentukan secara random dari 52 Kelurahan.
Hasil  klasterisasi  C1  (Sporadis)  terdapat  19 kelurahan,  diantanya  adalah  kelurahan  pisangan, cirendeu,  paku  jaya,  serua,  cabe  ilir,  cabe  udik, pondok aren, pondok jagung, sawah baru, rawa buntu, ciater,  bambu  apus,  cipayung,  jelupang,  pondok jagung timur, pondok pucung, kademangan, rengas,rempoa.
Hasil  klasterisasi  C2  (Potensi)  terdapat  13 kelurahan,  diantanya  adalah  kelurahan  pamulang barat,  pamulang  timur,  pondok  betung,  jombang, pondok  ranji,  pondok  kacang  timur,  jurang  mangu barat,  jurang  mangu  timur,  pondok  karya,  pondok kacang barat, pondok benda, benda baru, kedaung.
Hasil  klasterisasi  C3  (Endemis)  terdapat  20 kelurahan,  diantanya  adalah  kelurahan  paku  alam, pondok  jaya,  parigi  lama,  setu,  ciputat,  serua  indah, lengkong  karya,  lengkong  wetan,  bakti  jaya, kranggan,  pakulonan,  parigi  baru,  muncul,  buaran, rawa  mekar,  lengkong  gudang  timur,  lengkong gudang barat, serpong, cilenggang, babakan.
Beberapa  saran  yang  dapat  diberikan  untuk pengembangan program lebih lanjut dengan harapan dapat menghasilkan penelitian yang lebih baik lagi di waktu  yang  akan  datang  dapat  berupa,  Program aplikasi  clustering    daerah  potensi    penyebaran penyakit  Demam  Berdarah  ini  dapat  mencari  nilai centroid    pertama  secara  otomatis  dibantu  dengan algoritma tertentu, agar hasil cluster lebih optimal.
Diharapkan  adanya  penelitian  dan  kajian  lebih lanjut  mengenai  pengembangan  program  aplikasi clustering    yang  menggunakan  metode  K-Means Clustering  dimasa  yang  akan  datang.  Serta melakukan  evaluasi  secara  berkala  terhadap  kinerja program  sebagai  bahan  masukan  untuk  keperluan pengembangan program selanjutnya.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Setiawan,  R.,  2016,  Penerapan  Data Mining
Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering Untuk  Menentukan  Strategi  Promosi, Jurnal
Lentera ICT ISSN: 2338-3143 , Volume 3, Nomor 1,
hal.76-92. [2]  Jajuli,  M.,  Defiyanti,  S.,  Rohmawati,  N.W.,  2015, Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran  Mahasiswa  Pelamar  Beasiswa, Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  Terapan  ISSN:
2407-3911 , Volume 1, Nomor 2 , hal.62-68.
[3] Abdurrahman, G., 2016, Clustering Data Ujian Tengah
Semester  (UTS)  Data Mining Menggunakan
Jarak Euclidean Distance
Algoritma  K-Means, Skripsi ,  FT,  Universitas
Muhammadiyah Jember.
[4] Dhuhita,   W.M.P.,   2015, Clustering Menggunakan
Metode  K-Means  Untuk  Menentukan  Status  Gizi Balita, Jurnal  Informatika , Volume 15, Nomor 2, hal.160-174.
[5]  Hastuti,  N.F.,  2013,  Pemanfaatan  Metode  K-Means Clustering Dalam  Penentuan  Penerima  Beasiswa, Skripsi , Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Sebelas Maret Surakarta.
[6]  Nengsih,  Warnia,  S.Kom,  M.Kom.,  Riveranda,  Okta., 2016,  K-Means Analysis Klasterisasi  Kasus  HIV AIDS di  Indonesia, Skripsi , Program Studi  Sistem Informasi, Politeknik Caltex Riau. Pekanbaru.
[7]  Ong,  J.O.,  2013,  Implementasi  Algoritma  K-Means Clustering Untuk  Menentukan  Strategi  Marketing President University, Jurnal Ilmiah Teknik Industri ISSN: 1412-6869 , Volume 12, Nomor 1, hal.10-20.
[8]  Wardhani,  A.K.,  2016,  Implementasi  Algoritma  K- Means Untuk Pengelompokan Penyakit Pasien Pada
Puskesmas Kajen Pekalongan, Jurnal Transformatika , Volume 14, Nomor 1, hal.30-37.
[9] Abeiza, E., Sumadikarta, I., 2014, Penerapan Algoritma K-Means pada Data Mining untuk memilih Produk dan Pelanggan Potensial, Jurnal Satya Informatika,
Volume 1, Nomor 1, hal.12-22.