## Journal of Information System Research (JOSH)

## Clustering Vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku Menggunakan Algoritma K-Means
Adrian Maulana * , Alwis Nazir, Reski Mai Candra, Suwanto Sanjaya, Fadhilah Syafria
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru Jl. HR. Soebrantas No.Km. 15, RW.15, Simpang Baru, Kota Pekanbaru, Riau, Indonesia Email: 1,* 119501133406@students.uin-suska.ac.id, 2 alwis.nazir@uin-suska.ac.id, 3 reski.candra@uin- suska.ac.id, 4 suwantosanjaya@uin-suska.ac.id, 5 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11950113406@students.uin-suska.ac.id Submitted: 13/04/2023; Accepted: 30/04/2023; Published: 30/04/2023
Abstrak −Penyakit  Mulut  dan  Kuku  (PMK)  merupakan  penyakit  infeksi  virus  bersifat  akut  dan  sangat  menular  dalam artiofactyl atau hewan berkuku genap. Penyakit ini disebabkan oleh virus tipe A dari picornaviridae, genus Apthovirus yakni Aphtaee epizootecae. Penyakit ini memiliki masa pengembangan selama 1-14 hari semenjak hewan tertular. Pertahan virus ini tergolong kuat dan bertahan hidup pada kelenjar, susu, tulang dan produk susu. Tingkat kesakitan ini hingga 100% dan kematian tinggi pada hewan ternak muda yang terjangkit. Daerah dengan penularan penyakit mulut dan kuku tertinggi adalah daerah dengan kepadatan ternak yang tinggi, sehingga biosekuriti dan control lalu lintas hewan yang lebih ketat harus diterapkan untuk mencegah penyakit tersebut. Permasalahan yang ada di Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan Provinsi Riau ialah kesulitan dalam  mengelompokkan  data vaksinasi  penyakit  mulut dan  kuku  daerah  mana  saja  yang  sudah  dan daerah  mana  saja yang belum  melakukan  vaksin  1  dan  vaksin  2  khususnya  pada  sapi  di  Provinsi  Riau.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan mengelompokkan vaksin 1 dan vaksin 2 dengan tingkat kekebalan yang tinggi menggunakan algoritma K-Means. Parameter yang digunakan ialah status vaksin, rumpun, jenis kelamin dan umur. Dengan menerapkan algoritma K-Means, terbentuk 2 klaster yaitu klaster dengan tingkat kekebalan tinggi sebanyak 21232 sapi, klaster dengan tingkat kekebalan rendah sebanyak 48704 sapi. Pengujian dengan DBI dengan K=2 menghasilkan nilai 0.416
Kata Kunci: Algoritma; K-Means; DBI; Rapidminer; PMK
Abstract −Foot and Mouth Disease (FMD) is a viral infectious disease that is acute and highly contagious in artiofactyl or even- toed  hoofed  animals.  This  disease  is  caused  by  tyoe  A  virus  forum  picornaviridae,  genus  Apthovirus  namely  Aphtaee epizootecae. This disease has a development period of 1-14 days since the infected animal. The defense of this virus is quite strong and survives in glands, milk bones and milk products. The morbidity rate is up to 100% and mortality is high in infected young animals. Areas with the highest transmission of foot and mouth disease are areas with high livestock density, so stricter biosecurity and animal traffic control must be implemented to prevent the disease. The problem in the Departement of Livestock and Animal Health of Riau Province is the difficulty in categorizing food and mouth disease vaccination data of which regions have done the first and second vaccine specifically for cattle in Riau Province. Therefore, this study will categorizing the first and sceond vaccine eith high immunity using K-Means algorithm. Parameter used are vaccination status, breed, gender and age. By applying the K-Means algorithm, two clusters are formed, namely the cluster with high immunity of 21232 cows, and the cluster with low immunity 48704 cows. Testing with DBI with K=2 produces a value of 0.416.
Keywords : Algorithm; K-Means; DBI; Rapidminer; FMD

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  mulut  dan  kuku  (PMK)  adalah  penyakit  infeksi  virus  akut  dan  sangat  menular  dalam  artiofactyl  atau hewan berkuku genap. Penyakit ini di tandai dengan  munculnya bentuk lepuh/lecet dan erosi pada kulit sekitar mulut, lidah, gusi, lubang hidung, susu dan kuku. Penyakit mulut dan kuku akan menyebabkan kerugian ekonomi yang lebih besar mengurangi produksi dan menajdi penglang perdangan hewan dan produknya. Nama lain untuk penyakit ini adalah aphthae epizootica (AE), aphthous fever, foot and mouth disease (FMD).[1]
Tanda klinis awal yang paling khas dari kasus Penyakit Mulut dan Kuku adalah air liur berlebihan dengan buih, diikuti lesi pada mulut, hidung dan sela teracak. Angka kejadian 100% dan angka kematian 1,53% dari kasus. Daerah  dengan  prevalensi  kasus  PMK  tertinggi  adalah  daerah  dengan  kepadatan  ternak  yang  tinggi,  sehingga biosekuriti dan control lalu lintas hewan yang lebih ketat harus diterapkan untuk mencegah penyakit tersebut.[2] Penyakit Mulut dan Kuku (PMK) pada ternak telah  memasuki Provinsi Riau. Indikasi awalnya terdapat pada 5 ekor ternak sapi yang ada di Rokan Hulu. Setelah dilakukan karantina dan pengujian sampel, diketahui bahwa 5 ekor sapi tersebut terjangkit penyakit mulut dan kuku. [3]
Upaya  penanggulangan  PMK  harus  dilakukan  dalam  rangka  pemberantasan  PMK  di  Provinsi  Riau. Penyakit mulut dan kuku ini merupakan hal yang baru bagi perangkat masyarakat, baik badan terkait,  peternak maupun  komunitas.  Oleh  karena  itu  perlu  adanya  sosialiasi  kepada  masyarakat  khususnya  peternak  agar memahami seluk beluk penanganan penyakit kedepannya dengan contoh menjaga kebersihan kandang, pemberian makan  dan  air  yang  sehat,  memperhatikan kesehatan  sapi  dan  memisahkan  sapi  yang  kurang  sehat  serta  dapat menindak  lanjuti  penyakit  ternak  dari  segi  preventif  seperti  melakukan  sanitasi  kandang  secara  rutin  menjaga kebersihan  kuku  sapi  dan  vaksinasi.  Vaksinasi  merupakan  proses  pemberian  vaksin  kepada  tubuh  untuk melindungi tubuh terbebas dari penyakit yang jika suatu hari terkena panyakit tersebut, tidak akan terkena panyakit yang serius[4]. Sehingga peternak dapat mengetahui langkah penanganan PMK yang di alami oleh ternak yang terjangkit.  Pelayanan  yang  dilakukan  meliputi  vaksinasi  penyakit  mulut  dan  kuku,  intruksi  teknik  biosafety,

## Journal of Information System Research (JOSH)
suntikan vitamin dan pengobatan ternak yang terinfeksi.[5]. Saat ini vaksinasi  penyakit mulut dan kuku pada sapi di Provinsi Riau sebanyak 7.400 vaksin yang telah disuntikkan, vaksin tidak hanya diberikan pada ternak di daerah yang  sudah  terpapar  PMK,  namun  juga  didaerah  yang  belum  terpapar  PMK.  Sehingga,  vaksin  tersebut  sudah didistribusikan ke seluruh kabupaten dan kota di Provinsi Riau.[6]
Menurut  sumber  informasi  dari  Dinas  Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan  Provinsi  Riau  terdapat permasalahan  dalam mengelompokkan  data  vaksinasi  PMK  khususnya  sapi  di  Provinsi  Riau.  Disebabkab  oleh data  yang  sangat  banyak,  sehingga  kesulitan  dalam  mengelompokkan  data  tersebut.  Mengelompokkan  data vaksinasi PMK berguna sebagai bahan untuk menilai dari daerah mana saja yang sudah dilakukan vaksinasi dan daerah mana saja yang belum melakukan vaksinasi.
Dengan  begitu  memaksimalkan  penggunaan  vaksin  1  dan  vaksin  2  untuk  daerah-daerah  yang  belum mendapatkan  vaksin.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  dalah  satu  metode  dan  algoritma  data  mining  dapat diterapkan, yaitu Clustering (pengelompokkan).
Penelitian  di  bidang  data  mining  juga  dapat  membantu  peternak  mengidentifikasi  pola  tertentu  yang berkaitan dengan kesehatan ternak dan menseleksi hewan yang telah dilakukan vaksinasi 1 dan vaksinasi 2 dengan daerah yang berbeda-beda. Oleh karena itu peternak dapat melakukan tindakan pencegahan dan intervensi untuk menjaga  kesehatan  ternak  dan  mencegah  ternak  dari  penyakit  yang  berkembang.  Data  Mining  adalah  proses pengumpulan informasi penting dari data besar. Proses ini seringkali menggunakan metode statistik, matematika dan memanfaatkan teknik kecerdasan buatan[7]. Tujuannya adalah guna untuk mendapatkan pola dan hubungan dalam data yang mungkin tidak langsung terlihat. Dalam data mining, ada teknik atau metode melakukan pencarian informasi dalam data besar. Salah satu teknik tersebut adalah clustering atau pengelompokkan data[8]. Clustering proses ini dilakukan tanpa pengawasan, sehingga data terpilah dari perhitungan jarak. Tujuan dari clustering adalah untuk mengelompokkan objek yang memiliki karakteristik yang sama ke dalam region yang sama, dan data dengan karakteristik yang berbeda menerima kelompok objek yang memiliki karakteristik yang sama [9]
K-Means merupakan metode yang dapat mengkategorikan data dalam jumlah besar dengan komputasi yang relatif cepat dan irit waktu. Metode k-means telah digunakan dalam pelaksanaan vaksinasi covid-19 dijawa tengah, dengan pengelompokkan vaksin kota/kabupaten menghasilkan 2 cluster, dengan keterangan cluster 1 merupakan daerah  penerimaan  rendah  dan  cluter  2  dengan  penerimaan  tinggi.  Cluster  yang  terbentuk  menghasilkan  nilai Silhoutte  Coefficient  sebesar  0,78  atau  strong  structure.[10].  K-Means  merupakan  metode  yang  dapat mengkategorikan data dalam jumlah besar dengan komputasi yang relatif cepat dan irit waktu. Metode K-Means telah  digunakan  [11]  untuk  mengelompokkan  sistem  dalam  berbagai  domain  bisnis,  seperti  pemasaran  dan penjualan[12]–[14], kesehatan[15]–[17], pendidikan[18]–[21] dan bisnis lainnya[22]
Sebagian  riset  terkait  pengelompokkan  data  menggunakan  k-means,  yaitu  pengelompokkan  anak  didik bersumber pada grade point menerapkan metode k-means clustering [23], penggunaan algoritma data mining k- means  clustering  pada  unggas  petelur  di  Indonesia[24].  Saat  ini  beberapa  peneliti  telah  melakukan  studi  yang membandingkan k-means dengan algoritma clustering lainnya. Hasil penelitian [25]menunjukkan bahwa k-means lebih  cepat  dan  akurat  dibandingkan  FCM.  Studi  lain  [26]dengan  menunjukkan  bahwa  k-means  mengungguli DBSCAN  dalam  mengklasifikasikan  kasus  Covid-19.  Lebih  lanjut  [27]  dinyatakan  bahwa  hasil  nilai  k-means precision  lebih  tinggi  dari grade  pada pemilihan  kost.  Penelitian  ini  dilakukan pengelompokkan  data  vaksinasi PMK  pada  hewan  ternak  di  Provinsi  Riau  agar  Dinas  Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan  Provinsi  Riau  mudah dalam  mengelompokkan  data  vaksinasi  Penyakit  Mulut  dan  Kuku  serta  memberikan  informasi  penting  bagi pengambil keputusan bahkan membimbing peternak untuk mengatasi penyakit mulut dan kuku pada hewan ternak khususnya sapi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  lima  tahapan,  yaitu  identifikasi  masalah,  pengumpulan  data,  pre-processing,  data  mining, analisis dan hasil. Dari total data yang diperoleh, peneliti melakukan pre-processing terhadap data, sehingga data dapat digunakan dalam proses kalkulasi yang di lakukan menggunakan Rapidminer. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan ternak dengan tingkat kesehatan yang lebih tinggi menurut variabel yang tersedia.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Pada  gambar  1,  terlihat  pada  bagian  proses  data  akan  dilakukan  data  mining  (clustering)  menggunakan algoritma k-means dengan pengujian validitas Davies Bouldin Index untuk melihat pada cluster mana yang tinggi dan rendah menggunakan aplikasi Rapidminer.

## 2.2 Pengumpulan Data
Tahap  dalam  proses  pengumpulan  data  dan  informasi  terkait  penelitian  diperoleh  dari  Dinas  Peternakan  dan Kesehatan Hewan Provinsi Riau. Data pada penelitian ini menggunakan data sekunder dari Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan Provinsi Riau. Data yang dianalisis yaitu vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku di tahun 2022.

## 2.3 Pre-Processing
Pada tahap ini dilakukan proses pembersihan data, mentransformasi data agar dapat di gunakan untuk dianalisis lebih lanjut. Pada atribut data yang digunakan berupa Status Vaksin, Rumpun, Jenis Kelamin dan Umur.

## 2.3 K-Means
K-Means merupakan algoritma klasterisasi yang mengelompokkan data berdasarkan titik pusat klaster (centroid) terdekat  dengan  data.  Data  yang  diperoleh  dari  pengumpulan  data,  akan  di  proses  dan  diolah  menggunakan algoritma k-means. Berikut tahapan proses algoritma k-means sebagai berikut. a. Dalam metode awal, tentukan terlebih dahulu total cluster (k) yang diinginkan.
b. Secara acak menentukan nilai titik klaster (centroid) sebanyak klaster (k)
c. Hitung setiap data terhadap titik klaster data dihitung menggunakan rumus jarak Euclidean Distance, sebagai berikut.
𝑑 ( 𝑥 , 𝑦 ) = √∑ (x i −   y i ) 2 i (1)
Keterangan: D(x,y)
: Jarak data ke pusat klaster
X
: data asli Y : data centroid
i
: jumlah artibut data
d. Mengelompokkan data yang telah dihitung berdasarkan jarak terdekat (terkecil) antara data tersebut dengan pusat cluster atau data centroid dan menjadikan sebuah cluster baru.
e. Hitung  ulang  pusat  cluster  (centroid)  baru  berdasarkan  data  yang  mengikuti  cluster  masing-masing.  Nilai centroid baru diperoleh dengan mengukur rata-rata dari data setiap klaster. Rumus (2) sebagai berikut.
CI = 𝑥1+𝑥2+𝑥3+⋯+𝑥𝑛 ∑ 𝑥 (2)
Keterangan: CI : Nilai centroid baru x1 : Nilai data cluster ke-1 xn : Nilai data cluster ke-n ∑ 𝑥 : Jumlah Data f. Setelah mendapatkan titik centroid baru, lanjutkan ke iterasi 1 atau ulangi langkah c hingga e hingga tidak ada data yang berpindah cluster.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pre-Processing
Data vaksin yang didapatkan dari Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan Provinsi Riau dilakukan preprocessing yaitu dilakukan pembersihan data, mentransformasi data sehingga dapat untuk dianalisis lebih lanjut. Total data yang  akan  diproses  berjumlah  69936  hewan  ternak  khususnya  sapi  yang  telah  di  vaksinasi.  Sampel  data  dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku di Provinsi Riau Kartu Ternak Status Vaksin Rumpun Jenis Kelamin Umur 9205 1 Sapi Bali Betina 12 Tahun 21750 2 Sapi Bali Betina 8 Tahun 21751 2 Sapi Bali Betina 8 Tahun 21794 2 Sapi Bali Betina 7 Tahun 21952 2 Sapi Bali Betina 5 Tahun ….. ….. ….. ….. ….. 60908124 1 Sapi Bali Jantan 2 Tahun

## Journal of Information System Research (JOSH)
Tabel  2  merupakan  data  sampel  dari  69936  data  yang  ada.  Data  yang  diperoleh  di  transformasi  secara manual menggunakan excel disimpan dengan format data TXT.
Tabel 2. Hasil Transformasi Data Vaksinasi Kartu Ternak Status Vaksin Rumpun Jenis Kelamin Umur 9205 1 1 2 12 21750 2 1 2 8 21751 2 1 2 8 21749 2 1 2 7 21952 2 1 2 5 ….. ….. ….. ….. …... 60908100 60908124 1 1 1 1 1 1 2 2
Tabel 2 merupakan Hasil transformasi data. Melakukan transformasi data pada atribut. Rumpun dan jenis kelamin.  Manfaat  dalam  transformasi  memudahkan  untuk  menghitung  pencarian  klaster  dengan  Rapidminer, menjadikan semua tipe data bilangan bulat.

## 3.2 Pengolahan Data
Proses penelitian ini menggunakan data dari Dinas Peternakan dan Kesehatan Hewan Provinsi Riau. Parameter yang digunakan pada penelitian adalah status vaksin, rumpun, jenis kelamin dan umur. Data dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. 10 Data Sampel Kartu Ternak Status Vaksin Rumpun Jenis Kelamin Umur 9205 1 1 2 12 51733 2 15 2 2 51834 2 24 2 1 82015 2 16 2 7 87281 1 7 2 3 127222 2 15 2 10 213242 253419 11408734 60908048 1 1 2 1 13 5 3 6 2 2 2 2 8 8 7 2
Pada tabel 3 diatas merupakan 10 data sampel yang di ambil secara acak dari 69936 data yang akan diolah dengan menggunakan algoritma k-means. Berikut proses pengolahan data menggunakan algoritma k-means.
a. Tentukan jumlah cluster (k). Jumlah cluster ditentukan berdasarkan kebutuhan yang ingin dihasilkan. Jumlah cluster yang akan digunakan yaitu 4 cluster
b. Tentukan nilai titik cluster (centroid) awal sebanyak cluster (k). Nilai centroid diperoleh secara random  atau acak. Berikut titik cluster awal pada tabel 4.
Tabel 4. Titik Cluster awal (Iterasi 1) Centroid Kartu Ternak Status Vaksin Rumpun Jenis Kelamin Umur C0 51733 2 15 2 2 C1 87281 1 7 2 3 C2 213242 2 13 2 8 C3 11408734 2 3 2 7
Tabel 4 merupakan titik cluster awal (iterasi 1) yang diambil secara acak pada 10 data sampel. c. Menghitung jarak terdekat data terhadap setiap nilai centroid.
1. Menghitung data ke-1 terhadap pusat cluster 0
d(1,0) = √(1 − 2) 2 + (1 − 15) 2 + (2 − 2) 2 + (12 − 2) 2 = 17.2336
2. Menghitung data ke-1 terhadap pusat cluster 1
d(1,0) = √(1 − 1) 2 + (1 − 7) 2 + (2 − 2) 2 + (12 − 3) 2 = 10.8167 3. Menghitung data ke-1 terhadap pusat cluster 2 d(1,0) = √(1 − 2) 2 + (1 − 13) 2 + (2 − 2) 2 + (12 − 8) 2 = 12.6886
4. Menghitung data ke-1 terhadap pusat cluster 3
d(1,0) = √(1 − 2) 2 + (1 − 3) 2 + (2 − 2) 2 + (12 − 7) 2 = 5.4772

## Journal of Information System Research (JOSH)
Berdasarkan hasil perhitungan dengan rumus Euclidean Distance pada data ke-1, maka didapatkan hasil bahwa  data  ke-1  paling  dekat  dengan  cluster  3  berdasarkan  nilai  terkecil  diantara  nilai  perhitungan  cluster lainnya. Sehingga data ke-1 termasuk kedalam kelompok cluster 3. Selanjutnya, perhitungan dilakukan sampai data ke-10 sesuai data sampel pada tabel hingga masing-masing data menemukan hasil jarak terdekat dengan cluster.
d. Setelah dilakukan dilakukan perhitungan jarak data terhadaap centroid, selanjutnya adalah pengelompokkan data berdasarkan nilai terdekat (terkecil) Berikut hasil pengelompokkannya pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Pengelompokkan Data Kartu Ternak C0 C1 C2 C3 Jarak Terdekat Cluster 9205 17.23369 10.8167 12.68857 5.47725 10.8167 Cluster 3 51733 0 8.12404 6.32455 13 0 Cluster 0 51834 9.05538 17.1464 13.03840 21.84033 9.05538 Cluster 0 82015 5.09902 9.89949 3.16227 13 3.16227 Cluster 2 87281 8.12403 0 7.87400 5.74456 0 Cluster 1 127222 8 10.6771 2.82842 12.36931 2.82842 Cluster 2 213242 253419 11408734 60908048 6.32455 11.7047 13 9.05538 7.87401 5.28516 5.74456 1.41421 0 8.06225 10.04987 9.27361 10.04987 2.44948 0 5.91607 0 5.28516 0 1.41421 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 3 Cluster 1
Tabel  5  merupakan  hasil  pengelompokkan  data  yang  berdasarkan  nilai  terdekat  dengan  menggunakan rumus Euclidean Distance.
e. Memperbaharui nilai titik pusat (centroid) baru untuk iterasi selanjutnya dengan cara menghitung nilai rata- rata dari setiap atribut data yang ada pada cluster tersebut. Sebagari berikut perhitunagn nilai centroid baru. 1. Rata-rata pada cluster 0
- CI (Status Vaksin) = 2+2 2 = 2 - CI (Rumpun) = 15+24 2 = 19,5
-
CI (Jenis Kelamin) = 2+2 2 = 2 - CI (Umur) = 2+1 2 = 1,5
2. Rata-rata pada cluster 1
- CI (Status Vaksin) = 1+1 2 = 1 - CI (Rumpun) = 7+6 2 = 6,5
- CI (Jenis Kelamin) = 2+2 2 = 2 - CI (Umur) = 3+2 2 = 2,5
3. Rata-rata pada cluster 2
- CI (Status Vaksin) = 2+2+2 3 = 2 - CI (Rumpun) = 16+15+13 3 = 14,66667 - CI (Jenis Kelamin) = 2+2+2 3 = 2 - CI (Umur) = 7+10+8 3 = 8,33333
4. Rata-rata pada cluster 3
- CI (Status Vaksin) = 1+1+2 3 = 1,33333 - CI (Rumpun) = 1+5+3 3 = 3
- CI (Jenis Kelamin) = 2+2+2 3 = 2 - CI (Umur) = 12+8+7
3 = 9 Tabel 6. Centroid Baru (Iterasi 2) Centroid Kartu Ternak Status Vaksin Rumpun Jenis Kelamin Umur C0 51733 2 19,5 2 1,5 C1 87281 1 6,5 2 2,5 C2 213242 2 14,66667 2 8,33333 C3 11408734 1,33333 3 2 9
Tabel 6 merupakan centroid baru (iterasi 2) yang dihitung ulang setelah dilakukan hasil pengelompokkan data.
f. Hitung kembali jarak data terhadap nilai centroid baru. Ulangi proses c sampai e tersebut, hingga tidak ada data yang berpindah cluster atau iterasi terkahir memiliki data yang sama dengan iterasi sebelumnya.

## 3.3 Penerapan Algoritma K-Means Menggunakan Rapidminer
Pada  proses  ini  menggunakan  aplikasi  Rpaidminer,  Rapidminer  merupakan  platform  pembelajaran  mesin  dan analitik data yang populer untuk mengumpulkan, memproses dan menganalisis data. Rapidminer dapat digunakan untuk melakukan tugas-tugas seperti eksplorasi data, pemrosessan teks, klasfikasi, regresi, pengelompokkan dan pembelajaran  penguatan.  Berikut  langkah-langkah  dalam  clustering  menggunakan  algoritma  k-means  pada aplikasi Rapidminer:
a. Siapkan data set

## Journal of Information System Research (JOSH)
Tabel 7. Data set
Kartu Ternak Status Vaksin Rumpun Jenis Kelamin Umur 9205 1 1 2 12 21750 2 1 2 8 21751 2 1 2 8 21749 2 1 2 7 21952 2 1 2 5 ….. ….. ….. ….. …... 60908100 60908124 1 1 1 1 1 1 2 2
Tabel  7.  berisi  data  set  atau  data  yang  ingin  digunakan  untuk  melakukan  pengolahan  data.  Data  set  ini merupakan  data  yang  telah  di  transformasi  sebagaimana  yang  dijelaskan  pada  metedologi  penelitian  poin  pre- processing.
a. Import data, melakukan import data pada aplikasi rapidminer.
b. Ubah atribut Kartu ternak menjadi id role, caranya adalah:
1. Setelah memilih data yang ingin di import pada proses format your columns
2. Ubah role kartu ternak menjadi id
Gambar 2. Proses  mengubah role id pada Kartu Ternak
Gambar 2 merupakan tampilan pada aplikasi rapidminer untuk mengubah role id pada kartu ternak. 3. Finish, simpan data set pada local repository pada aplikasi Rapidminer
Proses  pembentukan  cluster  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  yang  sudah  ditransformasikan  lebih dahulu.  Data  ini  digunakan  untuk  mengetahui  cluster  dengan  alat  Rapidminer.  Pada  proses  ini  digunakan  3 operator yaitu sebagai berikut.
1. Operator  multiply  digunakan  untuk  megnhubungkan  data  dengan  beberapat  operator.  Serta  dalam pengelompokkan  data  multiply  dapat  digunakan  untuk  mengalikan  nilai  dari  beberapa  atribut  untuk mendapatkan nilai yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok yang sesuai.
2. Operator  K-Means  untuk  mengetahui  hasil  clustering  atau  pengelompokkan  data  ke  dalam  kelompok- kelompok atau cluster-cluster dalam kelompok-kelompok atau cluster-cluster yang memiliki kesamaan dalam beberapa atribut.
3. Operator  distance  claster  performance  digunakan  untuk  pengoptimalan  serta  mengukur  kinerja  dari  model clustering  yang  telah  dibangun  dengan  menggunakan  data  yang  telah  di-cluster.  Operator  ini  memberikan informasi  tentang  seberapa  baik  cluster-cluster  seberapa  baik  cluster-cluster  yang  terbentuk  dalam  model clustering,  dan  juga  memberikan  informasi  tentang  seberapa  baik  data-data  di  dalam  cluster  tersebut dikelompokkan.
Pada  gambar  3  merupakan  proses  clustering  menggunakan  algoritma  K-Means  pada  alat  Rapidminer. Proses pengelompokkan ini melakukan pengujian tiga kali percobaan cluster yaitu cluster 2, cluster 3 dan cluster

## Journal of Information System Research (JOSH)
4 dengan menggunakan iterasi maksimal sebanyak 100. Pada proses ini atribut kartu ternak dilakukan perubahan menjadi  role  id  agar  mempermudah  dalam  perhitungan.  Proses  perhitungan  jarak  dari  setiap  klaster  dalam penentuan optimalisasi sebuah klaster, diperlukan sebuah pengujian validasi.

## Gambar 4. Nilai Titik Centroid
Pada gambar 4 merupakan hasil proses klaster menggunakan Rapidminer yang menampilkan pada model cluster. Hasil pada proses tersebut yiatu atribut, cluster_0, cluster_1.

## 3.4 Pengujian dengan Davis Bouldin Index (DBI)
Tahap  pengujian  yang  dilakukan  membantu  melihat  jumlah  cluster  yang  optimal  dari  hasil  komputasi  dan pemodelan cluster. Diuji menggunakan metode Davies-Bouldin Index (DBI). DBI adalah metode untuk menilai kualitas  klaster.  Metode  ini  mengukur  seberapa  baik  suatu  cluster  data  dengan  menghitung  rasio  jarak  cluster terhadap cluster lainnya. [28]. Pada penelitian ini, pengujian dilakukan menggunakan Davis Bouldin Index (DBI) sehingga mendapatkan nilai yang paling optimalisasi.
Tabel 8. Hasil Nilai DBI menggunakan K-Means pada Rapidminer
Jumlah klaster Persebaran klaster Nilai DBI 2 Klaster 0 = 21232 0.416 Klaster 1 = 48704 3 Klaster 0 = 48040
0.434
Klaster 1 = 6299
Klaster 2 = 15597
4 Klaster 0 = 6299 0.575 Klaster 1 = 34130 Klaster 2 = 13917
Klaster 3 = 15590
Tabel  8  merupakan hasil  pada  pengujian  cluster  dengan  menggunakan  Davis  Bouldin  Index  (DBI)  agar optimalisasi mendapatakan perolehan nilai dari setiap klaster. K2 mendapatkan nilai 0.416, K3 mendapatkan nilai 0.434 dan K4 mendapatkan nilai 0.575. Dalam melakukan pengujian Davis Bouldin Index (DBI), apabila nilai yang  diperoleh  sebuah  cluster  mendekati  0  maka  hasil  cluster  yang  terbentuk  semakin  baik.  Dalam  pengujian Davis Bouldin Index (DBI) yang dilakukan terhadap 3 Klaster, diperoleh klaster yang paling optimal yaitu dengan nilai DBI 0.416.

## 3.5 Hasil Klaster
Pada penelitian ini mendapatkan hasil klaster menggunakan algoritma K-Means dengan pengujian menggunakan Davis Bouldin Index (DBI) pada aplikasi Rapidminer.
Tabel 9. Data Vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku di Provinsi Riau
NO Kartu ternak Status vaksin Rumpun Jenis Kelamin Umur Cluster 1 9205 1 1 2 12 Cluster 0 2 21750 2 1 2 8 Cluster 0 3 21751 2 1 2 8 Cluster 0 … …. … … … … … 69933 60906560 1 16 1 1 Cluster 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
NO Kartu ternak Status vaksin Rumpun Jenis Kelamin Umur Cluster 69934 60908084 1 6 2 2 Cluster 0 69935 60908100 1 1 1 2 Cluster 0 69936 60908124 1 1 1 2 Cluster 0
Tabel 9 merupakan persebaran cluster vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku di Provinsi Riau menggunakan Algoritma K-Means pada K2 dengan menghasilakn total data 69936 mendapatkan rincian sebagai berikut. Klaster 0 Sebanyak 21232 sapi dan klaster 1 menghasilakan sebanyak 48704 sapi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  ini  menggunakan  data  yang  diperoleh  dari  Dinas  Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan Provinsi  Riau  dengan  pengujian  ini  melalui  algoritma  k-means  dengan  bantuan  microsoft  excel  dan  aplikasi Rapidminer untuk membentuk kelompok vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku (PMK) di Provinsi Riau. Penelitian ini menggunakan empat parameter yaitu status vaksin, rumpun, jenis kelamin dan umur. Penelitian ini dilakukan pengolahan data menggunakan rumus Euclidean Distance menggunakan excel dengan data sampel 10 data, dengan pengujian sebanyak 2 iterasi saja karena sesuai proses algoritma k-means jika iterasi atau cluster tidak berubah maka pengujian berhenti. Karena data yang sesungguhnya sangat banyak sehingga dilakukan dengan waktu yang lama, akhirnya peneliti menggunakan aplikasi rapidminer guna untuk meminimalisir waktu pengolahan data. Hasil penelitian ini terbenuk 2 cluster dengan nilai DBI sebesar 0.416. Penjelasan hasil cluster sebagai berikut: cluster 1 merupakan hewan ternak dengan tingkat kekebalan tinggi berjumlah 21232 hewan ternak dan cluster 2 merupakan hewan ternak dengan tingkat kekebalan yang rendah berjumlah 48704 hewan ternak. Besar harapan penelitian ini dapat dilanjutkan dengan penambahan parameter yang ada, dan menggunakan algoritma clustering lainnya seperti K-Medoid, Fuzzy C-Means dan lainnya, melakukan pengujian menggunakan tools lainnya yang ada dan data yang mencakup hewan ternak yang lebih luas. Serta melakukan perbandingan terhadap algoritma, tools dan pengujian lainnya menggunakan data yang sama.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  ke  Dinas  Peternakan  dan  Kesehatan  Hewan  Provinsi  Riau  yang  telah memberikan data dan memfasilitasi penulis dalam pembuatan artikel jurnal, teman seperjuangan dalam pembuatan tugas akhir ini dan pada pihak -pihak yang membantu pelaksanaan sehingga selesainya penulisan jurnal penetilian ini.

## REFERENCES
[1]  K.  Pertanian  Direktorat  Jenderal  Peternakan  Dan  Kesehatan  Hewan  Direktorat  Kesehatan  Hewan,  KESIAGAAN DARURAT VETERINER INDONESIA Seri : Penyakit Mulut dan Kuku (KIAT VETINDO PMK). 2022. Accessed: Mar. 18, 2023. [Online]. Available: http://repository.pertanian.go.id/items/4bb59d44-2c89-4663-bc8f-12d334089fd9/full
[2]  Wulandani I and D. Pertanian Kabupaten Bangka Tengah, “Case Report: Penyakit Mulut dan Kuku (PMK) pada Ternak Sapi Potong di Kabupaten Bangka Tengah, Provinsi Kepulauan Bangka Belitung Case Report Foot and Mouth Disease (FMD) in Beef Cattle in Central Bangka Regency, Bangka Belitung Islands Province Inawati Wulandani,” 2022.
[3]  Mediacenter Riau/sa, “Waspada, Penyakit Mulut dan Kuku Pada Ternak Sudah Masuk ke Riau,” Media Center Riau, May 24,  2022.  https://mediacenter.riau.go.id/read/70915/waspada-penyakit-mulut-dan-kuku-pada-ternak-s.html  (accessed Mar. 19, 2023).
[4]  I  Nyoman  Sarsana  and  I  Made  Merdana,  “i-nyoman-sarsana-jurnal-altifani-pengmas-vaksinasi-pmk-revisi-447-452,” JURNAL ALTIFANI, vol. 2, pp. 447–452, 2022.
[5]  J.  I.  Pengembangan  et  al.,  “Warta  Pengabdian  Andalas  Pemberdayaan  Masyarakat  Nagari  Palangki  dalam  Mengatasi Penyakit Mulut dan Kuku (PMK),” vol. 29, no. 4, pp. 377–381, 2022, doi: 10.25077/jwa.29.4.377-381.2022.
[6]  amn,  “7.400  Sapi  sudah  Disuntik,  Riau  Dapat  Tambahan  50  Ribu  Dosis  Vaksin  PMK,”  riau.go.id,  Jul.  14,  2022. https://www.riau.go.id/home/content/2022/07/14/11481-7400-sapi-sudah-disuntik-riau-dapat-tambahan-50-ribu-dosis- vaksin (accessed Mar. 19, 2023).
[7]  M.  Sitorus,  C.  D.  Antonieta,  and  C.  Larasati,  “PENERAPAN  ALGORITMA  K-MEANS  PADA  CLUSTERING VAKSINASI COVID-19 DAERAH JAWA TIMUR.”
[8]  R. Kurniawan, S. Defit, and S. Sumijan, “Prediksi Tingkat Kerugian Peternak Akibat Penyakit pada Sapi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” Jurnal Informasi dan Teknologi, Sep. 2020, doi: 10.37034/jidt.v3i1.87.
[9]  N. Luh, P. P. Dewi, I. Nyoman Purnama, and N. W. Utami, “Penerapan Data Mining Untuk Clustering Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: STMIK Primakara),” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, vol. 16, no. 2, 2022.
[10] Y.  K.  Kumarahadi,  B.  M.  Kumarahadi,  and  K.  Sandradewi,  “Clustering  Pelaksanaan  Vaksinasi  di  Jawa  Tengah Menggunakan Metode K-Means,” Jurnal Ilmiah SINUS, vol. 20, no. 2, p. 77, Jul. 2022, doi: 10.30646/sinus.v20i2.620.
[11] Izzah L and Jananto A, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering untuk Perencanaan kebutuhan Obat di Klinik Citra Medika,” Jurnal Ilmiah Komputer, vol. 18, pp. 69–76, 2022.
[12] Nugraha  D  Z,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK  MENENTUKAN  POLA  PENJUALAN  DI  ARMADA COMPUTER MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI,” Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer, vol. 2, pp. 25– 31, 2023, doi: 10.55123.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[13] S. Parsaoran Tamba and F. Toknady Kesuma, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN PENJUALAN SPAREPART  TOYOTA  DENGAN  METODE  K-MEANS  CLUSTERING,”  Jurnal  Sistem  Informasi  Ilmu  Komputer Prima (JUSIKOM PRIMA, vol. 2, no. 2, 2019.
[14] H. Prastiwi, J. Pricilia, and E. Raswir, “Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer (JAKAKOM) Implementasi Data Mining Untuk Menentuksn Persediaan Stok Barang Di Mini Market Menggunakan Metode K-Means Clustering,” 2022.
[15] P. Apriyani, A. R. Dikananda, and I. Ali, “Penerapan Algoritma K-Means dalam Klasterisasi Kasus Stunting Balita Desa Tegalwangi,” Hello World Jurnal Ilmu Komputer, 2023, doi: 10.56211/helloworld.v2i1.230.
[16] M. Rizki Nugroho and I. Edo Hendrawan, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Klasterisasi Data Obat Pada Rumah Sakit ASRI,” vol. 16, no. 1, 2022, [Online]. Available: https://journal.uniku.ac.id/index.php/ilkom
[17] G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 5, no. 1, pp. 17–24, Apr. 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17- 24.
[18] R.  Watrianthos,  R.  Handayani,  A.  Fitrah  Putra  Akhir,  and  U.  Verawardina,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Pada Pemetaan  Kemampuan  Penggunaan  Teknologi  Informasi  Remaja  dan  Dewasa  di  Indonesia,”  2022,  doi: 10.47065/josyc.v4i1.2264.
[19] A. Sulistiyawati and E. Supriyanto, “Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan,” Jurnal TEKNO KOMPAK, vol. 15, no. 2, pp. 25–36, 2021.
[20] C.  Selvi,  D.  Sembiring,  L.  Hanum,  and  S.  Parsaoran  Tamba,  “PENERAPAN  DATA  MINING  MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENENTUKAN JUDUL SKRIPSI DAN JURNAL PENELITIAN (STUDI KASUS FTIK UNPRI),” Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima), vol. 5, no. 2, 2022.
[21] T. Hartati, O. Nurdiawan, E. Wiyandi, and S. I. Cirebon, “ANALISIS DAN PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS DALAM STRATEGI PROMOSI KAMPUS AKADEMI MARITIM SUAKA BAHARI,” 2021.
[22] R. Gustrianda and D. I. Mulyana, “Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan dengan Metode Algoritma K-Means  Dan  K-Medoids,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,  vol.  6,  no.  1,  p.  27,  Jan.  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3294.
[23] A.  Rohman  and  ;  Muhammad  Rochcham,  “Pengelompokan  Mahasiswa  Berdasarkan  Indeks  Prestasi  Dengan Menggunakan  Metode  Clustering  K-Means  (Student  Grouping  Based  on  Achievement  Index  Using  the  K-Means Clustering Method),” 2020.
[24] E.  Ramadanti  and  M.  Muslih,  “PENERAPAN  DATA  MINING  ALGORITMA  K-MEANS  CLUSTERING  PADA POPULASI AYAM PETELUR DI INDONESIA,” Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, vol. 7, no. 1, pp. 1–7, Jan. 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i1.2155.
[25] G.  Guntoro  Setiaji  and  V.  Vydia,  “KOMPARASI  METODE  CLUSTERING  K-MEANS  DAN  FUZZY  C-MEANS UNTUK MEMPREDEKSI KETEPATAN WAKTU LULUS,” Pengembangan Rekayasa dan Teknologi, vol. 15, no. 1, pp. 38–42, 2019, [Online]. Available: http://journals.usm.ac.id/index.php/jprt/index
[26] R.  Adha,  N.  Nurhaliza,  and  U.  Soleha,  “Perbandingan  Algoritma  DBSCAN  dan  K-Means  Clustering  untuk Pengelompokan  Kasus  Covid-19  di  Dunia,”  Jurnal  Sains,  Teknologi  dan  Industri,  vol.  18,  no.  2,  pp.  206–211,  2021, [Online]. Available: https://covid19.who.int.
[27] A.  Ayadi  and  dan  Eko  Pramono,  “Ayadi,  Kusrini,  dan  Eko-Perbandingan  Tingkat  Performa  Metode  K-Means  Dan Hierachical  Clustering  Pada  Sistem  PERBANDINGAN  TINGKAT  PERFORMA  METODE  K-MEANS  DAN HIERACHICAL  CLUSTERING  PADA  SISTEM  REKOMENDASI  PEMILIHAN  KOST  (COMPARISON  OF  K- MEANS  AND  HIERACHICAL  CLUSTERING  METHODS  PERFORMANCE  IN  SYSTEM  BOARDING  COSTS SELECTION RECOMMENDATIONS).”
[28] E. Muningsih, I. Maryani, and V. R. Handayani, “Penerapan Metode K-Means dan Optimasi Jumlah Cluster dengan Index Davies Bouldin untuk Clustering Propinsi Berdasarkan Potensi Desa,” Jurnal Sains dan Manajemen, vol. 9, no. 1, 2021, [Online]. Available: www.bps.go.id