## APLIKASI PEMANTAUAN WILAYAH PERSEBARAN PASIEN PASCA REHABILITASI NARKOBA DI MALANG BERBASIS WEB
Afri Dwi Yulianto, Febriana Santi Wahyuni, Deddy Rudhistiar Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Ady.xmm173@gmail.com

## ABSTRAK
Bahaya  narkoba  begitu  dahsyat  sehingga  pemerintah  harus  menangani  pengguna  narkoba  melalui rehabilitasi. Secara umum, rehabilitasi adalah proses mengembalikan kemampuan fisik dan non fisik ke perilaku sehari-hari  sebelum  ada  factor  negative  yang  berdampak  pada  kondisi  fisik  atau  mental.  Peramasalahan  yang dialami oleh Badan Narkotika Nasional Kota Malang yaitu, kesulitan untuk memantau persebaran pasien pasca rehabilitasi  narkoba.  Badan  Narkotika  Nasional  Kota  Malang  saat  ini  hanya  memiliki  data  numerik  tekstual, sangat sulit untuk dijadikan acuan informasi dan menentukan keputusan kebijakan pada suatu wilayah tanpa ada bentuk visual dari data tersebut. Sistem yang akan dibangun yaitu aplikasi pemantauan wilayah persebaran pasien pasca rehabilitasi narkoba menggunakan metode clustering . Sistem ini menggunakan metode K-means Clustering dan  standar  yang  digunakan  dalam  pengelompokan  data  adalah  atribut  status  kerja  pasien  setelah  rehabilitasi narkoba.  Cluster  yang  ditetapkan  oleh  Badan  Narkotika  Nasional  Kota  Malang  yaitu  Banyak,  Sedang,  Sedikit sesuai  standar  petunjuk  teknis  yang  dimiliki.  Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem error menunjukkan  bahwa, perhitungan  manual  dengan  perhitungan  yang  dilakukan  oleh  sistem  menghasilkan  tinggkat  error  sebesar  0%. Berdasarkan  hasil  pengujian  penggun  dengan  pertanyaan  mengenai  fitur  aplikasi,  maka  jumlah  persentase pemilihan sangat setuju sebesar 87,5% dan setuju sebesar 12,5%.
Kata Kunci : Metode K-Means Clustering, Sistem Informasi Geografis, Badan Narkotika Nasional

## 1. PENDAHULUAN
Narkoba  adalah  suatu  zat  atau  obat  yang  dapat mempengaruhi sistem saraf, menyebabkan perubahan kesadaran, suasana pengelihatan, menghilangkan rasa nyeri  dan  yang  paling  berbahaya  adalah  kecanduan atau ketergantungan pada penggunanya bahkan hingga kematian.
Bahaya  narkoba  sangat  mengerikan  membuat pemerintah harus menangani penyalahgunaan maupun pecandu  narkoba  dengan  cara  rehabilitasi.  Secara umum,  rehabilitasi  adalah  proses  mengembalikan kemampuan fisik dan non fisik ke perilaku sehari-hari sebelum  ada  factor  negative  yang  mempengaruhi tubuh  atau  kondisi  fisik  atau  mental.  Selain  itu, keteraturan  fungsi  fisik  dapat  mengembalikan keterampilan  sosial  dan  kreativitas  setiap  orang  di lingkungan masyarakat, sehingga tidak lagi menggunakan narkoba.
Berdasarkan  permasalahan  yang  dialami  oleh Badan  Narkotika  Nasional  Kota  Malang  yaitu, kesulitan  untuk  memantau  persebaran  pasien  pasca rehabilitasi  narkoba.  Badan  Narkotika  Nasional  Kota Malang saat ini hanya memiliki data numerik tekstual sehingga sangat sulit untuk dijadikan acuan informasi dan menentukan keputusan pada suatu wilayah tanpa ada bentuk visual dari data tersebut.
Oleh  karena  itu  penulis  bermaksud  membuat aplikasi pemantauan wilayah persebaran pasien pasca rehabilitasi narkoba di Malang berbasis web. Aplikasi tersebut  nantinya  akan  memberikan  informasi  suatu wilayah  yang  terdapat  pasien  pasca  rehabilitasi narkoba  berdasarkan  kecamatan  dan  informasi
mengenai  pengelompokan  tingkat  penanganan  tiap wilayah  kecamatan  di  Malang,  sehingga  bagi  pihak BNN  Kota  Malang  dapat  mengetahui  wilayah  yang perlu penanganan atau pencegahan terkait penyalahgunaan narkoba.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Algoritma K-Means pada  kasus  ini  akan digunakan untuk mengklasifikasikan kecamatan Tana- Luwu  berdasarkan  hasil  tanaman  pangan.  Tanah  di Tana-Luwu  terkenal  dengan  tanaman  pangan, perkebunan  atau  budidaya  sayuran.  Tanaman  pangan pada kecamatan Tana-Luwu meliputi padi, jagung dan ubi  kayu.  Secara  administratif,  Tana-Luwu  terbagi menjadi  empat  kabupaten  dan  kota,  yaitu  Kabupaten Luwu  di  ibu  kota  Belopa,  Kota  Palopo,  Kabupaten Luwu  Utara  ibu  kota  Masamba  dan  ibu  kota  Malili Kabupaten Luwu Timur. Hasilnya penelitian menunjukan  dari  54  kecamatan  di  Tana-Luwu,  6 kecamatan  berada  pada  kelompok  produktif  dan  48 kecamatan  berada  pada  kelompok  kurang  produktif [2].
Penyakit  diare  sudah  membunuh  seperempat nyawa  dari  130.000  kematian  pertahun  diantaranya balita,  terutama  pada  musim  peralihan,  yang  hampir terjadi  di  seluruh  wilayah  Indonesia,  terutama  di Kabupaten  Langkat,  Sumatera  Utara.  Algoritma K- means Clustering merupakan  algoritma  untuk pengelompokan data yang sama dan data yang berbeda dalam  kelompok  lain.  Hasil Clustering wilayah sebaran  mengambil  cluster  kecamatan  Batang
Serangan,  Brandan  Barat  dan  Permata  Jaya  sebagai cluster pertama pusat penularan diare serta kecamatan Hinai dan Sei Bingai sebagai cluster kedua [3].
Penerapan algoritma clustering dalam pengelompokan jumlah desa / kelurahan  berdasarkan upaya antisipasi / mitigasi bencana alam. Mengurangi dampak  bencana  pada  manusia  dan  harta  benda. Persiapan penanggulangan bencana alam mencangkup semua kegiatan yang dilakukan sebelum ditemukannya tanda-tanda bencana untuk mendorong pemanfaatan  sumber  daya  alam  yang  tersedia,  mulai dari  tingkat  komunikasi  local  hingga  penanganan bencana  alam.  Data  tersebut  akan  diolah  dengan clustering menjadi  3  cluster  yaitu  cluster  antisipasi tinggi, cluster antisipasi sedang dan antisipasi rendah [4].
Indonesia  merupakan  negara  yang  terdiri  dari pulau-pulau  dan  banyak  wilayah  terpencil  yang belum  terjangkau.  Ketersediaan  sarana  penunjang kesehatan  yang  kurang  memadai  sehingga  sulit menanggulangi  pencegahan  penyakit  di  daerah tersebut. Sistem informasi geografis digunakan untuk menandai  area  untuk  menentukan  penyebaran penyakit.  Dengan  menggunakan  fasilitas  kesehatan yang  ada,  dimungkinkan  untuk  menampilkan  data penyakit dalam sistem informasi dan mengidentifikasi daerah yang tidak memiliki fasilitas kesehatan  yang  memadai.  SIG  memperoleh  data tentang penyebaran penyakit, yang dapat membantu institusi  medis  untuk  mengidentifikasi  penyebaran penyakit dan mendapatkan kontrol medis dari pihak terkait. [7].
Kota  Bandung  merupakan  salah  satu  kota terbesar di Indonesia. Peningkatan jumlah penduduk Kota Bandung dari tahun ke tahun membuktikan hal ini.  Hal  ini  menyebabkan  bertambahnya  jumlah penduduk Kota Bandung, menjadikan Kota Bandung semakin  padat  penduduknya  dan  semakin  padat penduduknya.  Untuk  membantu  pemerintah  dalam menghindari  penumpukan  penduduk  di  satu  wilayah maka diperlukan clustering jumlah penduduk di setiap kecamatan  di  Kota  Bandung.  Oleh  karena  itu, dilakukan clustering kepada  30  kecamatan  di  Kota Bandung  dengan  algoritma  K-Means clustering . Tahap  penelitian  dilakukan  dengan  mengumpulkan data  sebanyak  30  kecamatan  di  Kota  Bandung, kemudian  dilakukan  normalisasi  data  menggunakan min-max normalization , Setelah normalisasi, langkah selanjutnya  adalah  menggunakan  metode K-means untuk  mengelompokkan  data,  dan  langkah  terakhir adalah meringkas hasil penelitian. [8].

## 2.2. Narkoba
Menurut  terminologi  kedokteran,  Narkoba adalah obat yang dapat menghilangkan rasa sakit dan nyeri  pada  khususnya,  yang  dapat  disebabkan  dari daerah vitreous atau  rongga dada, rongga perut, dan juga  dapat  menyebabkan  efek  stupor  atau  hilang kesadaran dalam jangka waktu yang lama serta dapat menyebabkan  kecanduan  [1].  Narkotika  adalah obat
atau zat yang dapat menenangkan syaraf, menimbulkan ketidaksadaran atau pembiusan, menghilangkan  rasa  sakit  dan  nyeri,  menimbulkan kantuk  atau  iritasi, dapat  menyebabkan  pingsan  dan dapat menyebabkan kecanduan, yang ditetapkan oleh Menteri Kesehatan sebagai narkotika [5].

## 2.3. Rehabilitasi
Rehabilitasi  merupakan  proses  penyembuhan pengguna  narkoba.  Proses  rehabilitasi  tidak  hanya bagi  pengguna  narkoba  yang  tertangkap  oleh kepolisian,  tetapi  juga  bagi  pengguna  yang  ingin sembuh dari ketergantungan narkoba karena kesadarannya sendiri.
Rehabilitasi  narkoba  dibagi  menjadi  dua kategori,  yaitu  rehabilitasi  medik  dan  rehabilitasi sosial. Rehabilitasi medik merupakan proses kegiatan pengobatan komprehensif yang membebaskan pengguna napza dari ketergantungan napza. Rehabilitasi medik dilaksanakan di rumah sakit yang ditunjuk oleh Menteri Kesehatan, lembaga rehabilitasi  yang  diselenggarakan  oleh  instansi pemerintah dan lembaga rehabilitasi yang diselenggarakan oleh dinas kemasyarakatan. Rehabilitasi sosial merupakan suatu proses kegiatan rehabilitasi yang menyeluruh secara fisik, psikis dan sosial  agar  mantan  pecandu  narkoba  dapat  kembali menjalankan  fungsi  sosialnya  dalam  kehidupan masyarakat [9].

## 2.4. Sistem Informasi Geografi
Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah sistem atau  teknologi  berbasis  komputer  yang  dirancang untuk mengumpulkan,  menyimpan, mengolah, menganalisis,  dan  menyajikan  informasi,  data,  dan objek  atau  fenomena  yang  berkaitan  dengan  lokasi atau  keberadaannya  di  permukaan  bumi.  Pada dasarnya  SIG  dapat  dibedakan  menjadi  beberapa subsistem  yang  terkait,  antara  lain  input  data, pengelolaan  data,  pengolahan  atau  analisis  data, laporan dan hasil analisis. Dalam proses pembangunan,  diperlukan  informasi  tentang  sumber daya alam dan lokasinya [6].

## 2.5. Clustering
Analisis clustering adalah proses membagi data dalam  kumpulan  menjadi  beberapa  kelompok, kesamaan data dalam satu kelompok lebih besar dari pada  kesamaan  data  pada  kelompok  lain.  Potensi clustering adalah dapat digunakan untuk menentukan struktur pada data, yang selanjutnya dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti klasifikasi, pengolahan citra dan pengenalan pola [10].

## 2.6. Metode K-Means
K-means  adalah  metode  pengelompokan  data non-hierarki, yang mencoba membagi data yang ada menjadi  satu  atau  lebih  cluster  /  grup.  Metode  ini membagi  data  menjadi  cluster  /  kelompok  sehingga data dengan karakteristik yang sama dikelompokkan
ke dalam cluster yang sama, dan data yang memiliki karakteristik  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam kelompok  lainnya  [10].  Algoritma  untuk  melakukan clustering K-means adalah sebagai berikut : 1. Menentukan banyaknya k cluster yang diinginkan.
2. Secara  acak  menentukan  pusat  cluster  awal (centroid) berdasarkan k data objek.
3. Menentukan  jarak  terdekat  dari  masing-masing objek  pengamatan  ke  pusat  centroid  sebagai berikut yang telah ditentukan menggunakan jarak Euclidean :
Dimana : d(x,y) adalah jumlah dimensi (atribut) (x) adalah titik koordinat object dan
(y) adalah titik koordinat centroid.
4. Menentukan  jarak  terdekat  objek  dengan centroid.
5. Menentukan pusat cluster baru (centroid) dengan menghitung rata-rata setiap cluster dengan rumus sebagai berikut :
𝑐 𝑘𝑙 = 𝑥1𝑙+ 𝑥2𝑙+⋯+𝑥𝑝𝑙 𝑝
Dimana : C kl : Nilai centroid ke-k pada variabel ke-l
p : Banyak jumlah data
6. Jika  objek  masih  memiliki  data  yang  berubah cluster atau nilai centroid berubah,  maka ulangi langkah  ke-3 . Jika  tidak  ada,  maka  hentikan proses clustering [2].
3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisis Sistem
Sistem yang dirancang pada aplikasi pemantauan wilayah  persebaran  pasien  pasca  rehabilitasi  narkoba di  Malang  berbasis  web  ini  merupakan  sistem  untuk menginformasikan  pengelompokan  wilayah  pasien pasca  rehabilitasi  narkoba  di  Malang.  Dalam  sistem ini,  metode K-means  Clustering digunakan  untuk mengelompokkan wilayah perkecamata. Cluster yang ditetapkan  yaitu  banyak,  sedang  dan  sedikit  sesuai petunjuk  teknis  dari  Badan  Narkotika  Nasional  Kota Malang.

## 3.2. Blok Diagram Sistem
Dalam  sistem  pemantauan  wilayah  persebaran pasien pasca rehabilitasi narkoba di Malang, dilakukan pemetaan wilayah dengan tingkat kerawanan berdasarkan  Kecamatan  di  Malang,  terlihat  pada Gamabar 1 :
Gambar 1. Desain Arsitektur Sistem
Berdasarkan desain arsitektur sistem pada Gambar 3.1 diatas terdapat input, proses dan output, berikut adalah penjelasan mengenai desain tersebut :
1. Input
a. Data spasial dan data atribut
Data spasial merupakan gambaran wilayah  yang  terdapat  di  permukaan bumi. Sedangkan data atribut  merupakan data  yang  memuat  informasi  yang dimiliki oleh objek pada data spasial.
b. Data  seleruh  kecamatan  dan  kelurahan yang ada di Malang.
c. Data pasien pasca rehabilitasi.
2. Proses
a. Analisis  data  tabular  yaitu  menganalisa data dalam bentuk tabel.
b. Analisis  data  spasial  yaiut  menganalisis data untuk dibuat menjadi peta.
3. Output
a. Peta perseberan wilayah Malang.
b. Informasi  tingkat  penanganan  pasien pasca rehabilitasi narkoba pada wilayah di Malang.

## 3.3. Flowchart Sistem
Flowchart Sistem  menunjukkan  alur  kerja  atau proses  urutan  sistem  dari  awal  berjalanya  sistem hingga  berakhir,  alur  ini  hanya  menggambarkan langkah-langkah  umum  dari  awal  mula  hingga  akhir proses yang dilakukan. Flowchart sistem dapat dilihat pada Gambar 2.
(2.1) (2.2)

## Gambar 2 Flowchart Sistem
Pada  gambar  2 Flowchart Sistem  dimulai  dari halaman  login  sebagai  administrator,  setelah  login akan  ditampilkan  menu  halaman  dashboard  yang berisi  informasi  tentang  pasien  pasca  rehabilitasi. Terdapat  beberapa  menu  yaitu  peta  persebaran  yang
sudah diproses dengan menggunakan metode K-means Clustering . Terdapat juga menu informasi dara pasien selesai  rehab,  data  kecamatan,  data  kelurahan,  data pekerjaan,  data  tahapan  dan  data  user.  Admin  dapat menambahkan,  merubah  dan  menghapus  data. Sedangkan login sebagai user, hanya bisa menampilkan  informasi  dashboard,  peta  persebaran, data pasien rehabilitasi, data kecamatan dan kelurahan, data pekerjaan dan data tahapan.

## 3.4. Flowchart Metode K-Means
Flowchart  metode  ini  menjelaskan  tentang  proses urutan  metode  k-menas clustering .  Seperti  ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3 Flowchart Metode K-Means
Pada  Gambar  3 Flowchart menjelaskan  proses metode K-means ,  mulai  dari  menentukan  jumlah cluster, setelah menentukan jumlah cluster, kemudian menentukan  nilai  titik  pusat  atau  centroid,  setelah menemukan centroid, masuk ke proses pernghitungan jarak  masing-masing  data  pada  centroid.  Kemudian kelompokkan  datanya  menurut  cluster  sesuai  jarak minimum. Proses iterasi pertama selesai, lalu kembali ke  tahap  ketiga  untuk  melanjutkan  proses  iterasi berikutnya.  Setelah  centroid  baru  didapat,  proses kembali  ke  tahap  menghitung  jarak  tiap  data  pada centroid menggunakan centroid baru. Jika data pada iterasi sebelumnya sama atau tidak ada transfer data sama  sekali  maka  proses  akan  terhenti.  Jika  proses dihentikan,  akan  diperoleh  hasil  clustering  data wilayah  sesuai  dengan  tingkat  penanganan  pasien pasca rehabilitasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengujian Dalam  pengujian  Metode  k-means clustering penulis  mengambil  data  pasien  pasca  rehabilitasi narkoba yang terjadi pada tahun 2018-2019 pada BNN Kota malang.
4.2. Pengelompokan Hasil Clustering
Berikut  adalah  langkah  perhitungan  metode K- means  Clusterung dengan  data  yang  di  peroleh  dari BNN Kota Malang.
Tabel 1. Data kasus narkoba No  Kecamatan Pelajar  Pekerja 1 Lowokwaru 84 3 2 Blimbing 63 5 3 Sukun 270 7 4 Kedungkandang 49 1 5 Klojen 79 3 6 Pakis 10 0 7 Karangploso 8 0
8 Singosari 8 1 9 Dau 15 1 10 Wonosari 1 0 11 Turen 1 0 12 Wagir 68 0 13 Tajinan 1 0 14 Pakisaji 21 1 15 Gondanglegi 1 0 16 Pagelaran 1 0 17 Lawang 1 1 18 Bululawang 2 1
Selanjutnya  menentukan  centroid  awal  terlebih dahulu,  penulis  mengambil  kasus  menggunakan  3 centroid  yaitu  C1  mengambil  nilai  tertinggi,  C2 mengambil  nilai  rata-rata  dan  C3  mengambil  nilai terendah.
Tabel 2. Centroid awal A B C1 270 7 C2 37.94444  1.333333 C3 1 0
Setelah  nilai  centroid  awal  sudah  di  tetapkan, langkah selanjutnya adalah menggunakan perhitungan jarak  Euclidien menggunakan  persamaan  (2.1)  untuk menghitung  jarak  masing-masing  data  pada  ketiga centroid. Hasil iterasi-1 ditunjukkan pada Tabel 3
Tabel 3. Jarak Euclidien dari hasil Iterasi ke-1
Kecamatan D(p,c1) D(p,c2) D(p,c3) Cluster Lowokwaru 186.043 46.0857 83.0542 2 Blimbing 207.0097 25.32243 62.20129 2 Sukun 0 232.1247 269.0911 1 Kedungkandang 221.0814 11.06058 48.01042 2 Klojen 191.0419 41.08937 78.05767 2 Pakis 260.0942 27.97624 9 3 Karangploso 262.0935 29.97411 7 3 Singosari 262.0687 29.9463 7.071068 3 Dau 255.0706 22.94687 14.03567 3 Wonosari 269.0911 36.9685 0 3 Turen 269.0911 36.9685 0 3 Wagir 202.1213 30.08512 67 2 Tajinan 269.0911 36.9685 0 3 Pakisaji 249.0723 16.94772 20.02498 2 Gondanglegi 269.0911 36.9685 0 3 Pagelaran 269.0911 36.9685 0 3
Lawang 269.0669 36.94595 1 3 Bululawang 268.0672 46.0857 1.414214 3
Selanjutnya,  seperti  sebelumnya,  hitung  jarak setiap  data  dari  tiga  centroid.  Jika  keanggotaan  data telah  berubah,  maka  harus  diulangi  lagi  hingga  data untuk  setiap  cluster  tidak  berubah.  Pada  iterasi-3, hasilnya tidak berubah, sehingga iterasi berhenti.

## 4.3. Hasil pembentukan Cluster
Hasil  proses clustering sampai  iterasi  kedua, karena  nilai  dan  cluster  tidak  berubah.  Jumlah  dari cluster  1  (berat)  berjumlah  1,  cluster  2  (ringan) berjumlah 6 dan cluster 3 (ringan) berjumlah 11.
Tabel 4. Hasil clustering Kecamatan C1(Berat) C2(Sedang) C3(Ringan) Lowokwaru  Blimbing  Sukun  Kedungkandang  Klojen  Pakis  Karangploso  Singosari  Dau  Wonosari  Turen  Wagir  Tajinan  Pakisaji  Gondanglegi  Pagelaran  Lawang  Bululawang 

## 4.4. Pengujian Nilai Sistem Error
Pengujian  Nilai  sistem error dilakukan  dengan membandingkan cluster secara manual yang menerapkan metode K-means Clustering . Pengujian ini  menggunakan data sebanyak 18 kecamatan. Data ini didapatkan dari BNN Kota Malang yang dikelompokkan menjadi 3 cluster yaitu Banya, Sedang dan sedikit. Pengujian secara manual dan sistem ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil pengujian error Kecamatan Sistem Manual Error Lowokwaru 279.66403  279.66403 0% Blimbing 270.53391  270.53391 0% Sukun 465.70121  465.70121 0% Kedungkandang  283.90198  283.90198 0% Klojen 274.67143  274.67143 0% Pakis 322.93079  322.93079 0% Karangploso 324.94737  324.94737 0% Singosari 324.92868  324.92868 0% Dau 317.87407  317.87407 0% Wonosari 341.58491  341.58491 0% Turen 341.58491  341.58491 0% Wagir 266.76318  266.76318 0% Tajinan 341.58491  341.58491 0%
Pakisaji 311.87074  311.87074 0% Gondanglegi 341.58491  341.58491 0% Pagelaran 341.58491  341.58491 0% Lawang 341.58491  341.58491 0% Bululawang 338.55933  338.55933 0%
Berdasarkan pengujian data diatas, maka persentase pengujiannya dengan rumus sebagai berikut :
𝑝𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚 − 𝑝𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑟ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑛𝑢𝑎𝑙 × 100%
Maka dapat disimpulkan hasil yang ditunjukkan dari pengujian  sistem  error  dari  18  kecamatan  tingkat error adalah  0%  secara  garis  besar  program  berjalan  100% sesusai dengan perhitungan tanpa adanya error .

## 4.5. Hasil Tampilan Halaman Login
Tampilan  halaman  login  sebelum  mengakses aplikasi pemantauan wilayah persebaran pasien pasca rehabilitasi narkoba di Malang berbasis web. Tampilan seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan halaman login

## 4.6. Halaman Dashboard
Halaman  dashboard  berisi  informasi  tentang jumlah  data  pasien  pasca  rehabilitasi,  jumlah  user, jumlah kecamatan dan kelurahan di Malang. Terdapat juga  grafik  clustering  dari  peta  persebaran,  grafik jumlah  pasien  pasca  rehabilitasi  berdasarkan  jenis kelamin,  grafik  berdasarkan  usia  pasien  pasca rehabilitasi  dan  grafik  berdasarkan  pekerjaan  pasien pasca  rehabilitasi.  Seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 5
Gambar 5. Tampilan halaman dashboard

## 4.7. Halaman Peta Persebaran
Halaman  peta  persebaran  berisi  wilayah  yang sudah melalui proses clustering. Wilayah yang sudah melalui  clustering  dikelompokan  yaitu  banyak,
sedang,  sedikit  dan  tidak  ada  kasus.  Seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 6
Gambar 6. Halaman peta persebaran

## 4.8. Halaman Data Pasien Pasca Rehabilitasi
Halaman data pasien pasca rehabilitasi, di mana administrator  dapat  melihat,  menambah,  mengubah dan menghapus data pasien. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7
Gambar 7. Halaman data pasien pasca rehabilitasi

## 4.9. Halaman Data Wilayah Kecamatan
Halaman  data  wilayah  kecamatan  dimana administrator  dapat  melihat,  menambah,  mengubah dan  menghapus  data  kecamatan.  Seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 8
Gambar 8. Halaman data kecamatan

## 4.10. Halaman Data Wilayah Kelurahan
Halaman  data  wilayah  kelurahan  dimana administrator  dapat  melihat,  menambah,  mengubah dan  menghapus  data  kelurahan.  Seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 9
Gambar 9. Halaman data kelurahan

## 4.11. Halaman Data Wilayah Pekerjaan
Halaman data pekerjaan, di mana administrator dapat melihat, menambah, mengubah dan menghapus data  pekerjaan.  Seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 10

## Gambar 10 Halaman data pekerjaan

## 4.12. Halaman Data Wilayah Tahapan
Halaman  data  tahapan,  administrator  dapat melihat,  menambah,  mengubah  dan  menghapus  data tahapan. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 11

## Gambar 11 Halaman data tahapan

## 4.13. Pengujian Sistem dengan Black box
Dalam  pengujian  ini,  karakteristik  fungsional dari  program  atau  mode  kerja  aplikasi  akan  diuji. Pengujian  adalah  proses  menampilkan  sistem bertujuan untuk menemukan kesalahan atau tidak pada aplikasi. Hasil pengujian sistem menggunakan metode black box ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengujian sistem dengan black box
No Pengujian Nama Event Hasil Yang Diharapkan Kesim pulan 1 Halaman login Klik button login Tampil halaman dashboard Berhasil 2 peta persebaran Klik menu peta persebaran Tampil peta persebaran Berhasil 3 Halaman data pecandu Klik menu data pecandu tambah, edit dan hapus Tampil informasi, tambah, edit, dan hapus data Berhasil 4 Halaman data pasien pasca rehab Klik menu data pasien pasca rehab tambah, edit dan hapus Tampil informasi, tambah, edit, dan hapus data Berhasil
5 Halaman data kecamatan Klik menu data kecamatan tambah, edit dan hapus Tampil informasi, tambah, edit, dan hapus data Berhasil 6 Halaman data kelurahan Klik menu data kelurahan tambah, edit dan hapus Tampil informasi, tambah, edit, dan hapus data Berhasil 7 Halaman data pekerjaan Klik menu data pekerjaan tambah, edit dan hapus Tampil informasi, tambah, edit, dan hapus data Berhasil
No Pengujian Nama Event Hasil Yang Diharapkan Kesim pulan 8 Halaman data tahapan Klik menu data tahapan tambah, edit dan hapus Tampil informasi, tambah, edit, dan hapus data Berhasil
Maka dapat disimpulkan bahwa dari pengujian black box , sistem berjalan sesuai yang diharpkan tanpa adanya kesalahan pada setiap menu aplikasi yang dibuat.

## 4.14. Pengujian Fungsional Pengguna
Pengujian  dilakukan  pada  pengguna  terhadap aplikasi pemantauan wilayah persebaran pasien pasca rehabilitasi narkoba di malang berbasis web, pengujian dilakukan  dengan  memberi  pertanyaan  kepada  para pengguna  aplikasi.  Hasil  pengujian  pengguna ditunjukkan pada Tabel 7.

## Tabel 7. Hasil pengujian pengguna
No Pertanyaan Hasil Uji SS S KS TS 1 Apakah aplikasi pemantauan wilayah persebaran pasien pasca rehabilitasi narkoba mudah digunakan ? 1 1 0 0
2
Apakah fitur dari aplikasi ini mudah dipahami ? 2 0 0 0 3 Apakah informasi pasien rehabilitasi pada halaman maps mudah dipahami ? 2 0 0 0 4 Apakah warna tombol, jenis font dan warna font terlihat jelas dan sesuai ? 2 0 0 0 Jumlah 7 1 0 0 Total Respon 8
Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  pengujian pengguna  dengan  pertanyaan  mengenai  fitur  aplikasi, jumlah pemilihan terhadap sangat setuju sebanyak 7, setuju sebanyak  1,  kurang  setuju  sebanyak  0  dan  tidak  setuju sebanyak 0. Jika dipresentasekan pemilihan sangat  setuju sebesar 87,5% dan setuju sebesar 12,5%.

## 4.15. Pengujian Fungsional Sistem
Dalam pengujian fungsi sistem ini adalah proses untuk menemukan apakah ada kesalahan dalam sistem sebelum  dipublikasikan.  Hasil  pengujian  sistem ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Pengujian fungsional sistem
No Item Yang Di Uji Nama Browser Microsoft Edge (v.87.0.6) G oogle Chrome (v.87.0.4) Firefox Browser (v.80.0.1) 1 Halaman login    2 Halaman peta persebaran    3 Halaman data pecandu   
No Item Yang Di Uji Nama Browser Microsoft Edge (v.87.0.6) G oogle Chrome (v.87.0.4) Firefox Browser (v.80.0.1) 4 Halaman data pasien pasca rehab    5 Halaman data kecamatan    6 Halaman data kelurahan    7 Halaman data pekerjaan    8 Halaman data tahapan    9 Logout    5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  implementasi  dari  perancangan aplikasi  pemantauan  wilayah  persebaran  pasien  pasca rehabilitasi  narkoba  di  Malang  berbasis  web,  beberapa pengujian telah dilakukan maka didapatkan kesimpulan  : 1. Penerapan  metode K-means  Clustering untuk aplikasi  pemantauan  wilayah  pasien  pasca rehabilitasi narkoba di Malang berhasil diterapkan kedalam sistem, sehingga sistem dapat mengelompokkan
wilayah
perkecamatan
berdasarkan tingkat penangananya.
2. Hasil clustering menggunakan K-means menghasilkan  3  cluster  dengan  intensitas  wilayah yaitu cluster 1 dengan intensitas banyak berjumlah 1  kecamatan, cluster 2  dengan  intensitas  sedang berjumlah  5  kecamatan  dan cluster 3  dengan intensitas sedikit berjumlah 12 kecamatan.
3. Hasil  pengujian  performansi  sistem  membandingkan pengelompokan manual dengan pengelompokan pada sistem  untuk  menunjukkan  tingkat  akurasi  100% pengelompokan pada wilayah pasien pasca rehabilitasi narkoba  perkecamatan  di  Malang,  sedangkan  untuk pengujian user menunjukkan hasil sangat setuju 87.5% dan setuju 12.5% dari 2 pengguna aplikasi yaitu admin BNN Kota Malang.

## 5.2 Saran
Untuk  mengembangan aplikasi  yang lebih baik, ada beberapa saran untuk aplikasi pemantauan wilayah persebaran  pasien  pasca  rehabilitasi  yaitu,  pada
penelitian selanjutnya diharapkan dapat menggunakan data per  kelurahan  pada  setiap  wilayah  agar  informasi  yang ditampilkan  nanti  lebih  detail dan diharapkan nantinyadapat  dikembangkan  lagi  menggunakan metode Fuzzy C-Means .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] BNN, 2019, Penggunaan Narkotika di Kalangan Remaja Meningkat: BNN
[2] Bobby  Poerwanto,  Riska  Yanu  Fa’rifah,  2019, Algoritma  K-Means  Dalam  mengelompokkan Kecamatan Di Tana Luwu Berdasarkan Produktifitas  Hasil  Pertanian.  Jurnal  Ilmiah d’Computare Volume 9 Edisi Januari 2019
[3] Fina Nasari, Charles Jhony Manto Sianturi, 2016, Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Penyebaran Diare Di Kabupaten Langkat.  Cogito  Smart  Jurnal  Volume  2,  No.2 Desember 2016
[4] Gading  Sadewo  Mhd,  A.  A,  2018.  Penerapan Algoritma  Clustering  Dalam  Mengelompokan Banyaknya  Desa/Kelurahan  Menurut  Upaya Antisipasi/Mitigasi  Bencana  Alam  Menurut Provinsi  Dengan  K-Means.  Jurnal  KOMIK (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komputer) Volume 2, No.1 Desember 2018.
[5] Mardani.  H.  2008,  Penyalahgunaan  Narkoba Dalam  Perspektif  Hukum  Islam  Dan  Hukum Pidana  Nasional,  Jakarta,  PT.  Raja  Grafindo Persada
[6] Muh. Fahrisyal Saputra, Muhammad Sadly Said, 2016,  Sistem  Informasi  Geografis  Persebaran Lembaga  Pendidikan  Di  Kota  Kendari  berbasis Web. Vol. 1, No. 2
[7] Putu  Kurniawan  Adi  Krisna,  I.  P.  2014,  Sistem Informasi  Geografis  Pemetaan  Penyebaran Penyakit Berbasis Web. Jurnal MERPATI Vol. 2, No. 3, Desember 2014
[8] Septian Wulandari. 2020, Clustering Kecamatan Di Kota Bandung Berdasarkan Indikator Jumlah Penduduk  Dengan  Menggunakan  Algoritma  K- Means.  Jurnal  Seminar  Nasional  Riset  dan Teknologi  (SEMNAS  RISTEK)  Jakarta,  27 Januarin2020
[9] Yolanda,  Dania  Puteri.  Peran  Pekerja  Sosial Dalam  Rehabilitasi  Korban  Human  Trafficking di  Rumah  Perlindungan  Sosial  Anak  Bambu Apus Jakarta Timur. Diss. FISIP UNPAS, 2016
[10] Yudi  Agusta,  2007, K-Means –  Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait. Jurnal Sistem dan Informatika, Vol. 3, 47-6