## Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia
Vol.18, No.1, Tahun 2024 ISSN: 2580-8397 (O); 0852-730X (P)

## Analisis Klasterisasi Penyakit Malaria Menggunakan Metode K-Means di Indonesia
Luthfi Ramdhan Faqih 1 , Suastika Yulia Riska 2 *
1,2* Program Studi Teknik Informatika – Institut Teknologi dan Bisnis Asia Malang
1 luthfiramdhanfaqih@gmail.com, 2 riska.suastika@asia.ac.id
ABSTRAK . Malaria merupakan  penyakit berbahaya dan berpotensi fatal di Indonesia. Penyebaran dan penularan penyakit malaria  terjadi  dengan  sangat  cepat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  cluster  di  negara  bagian berdasarkan  intensitas  kasus  malaria.  Pada  penelitian  ini  diterapkan  metode  K-Means  pada  proses  clustering  dengan menggunakan nilai K=2, K=3, dan K=5. Artinya, mengikuti K=2 dengan nilai indeks Davies-Bouldin sebesar 0,033, K=3 memiliki nilai indeks Davies-Bouldin sebesar 0,034, dan K=5 memiliki nilai indeks Davies-Bouldin sebesar 0,262. Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  penggunaan  K-Means  dengan  K=2  menghasilkan  cluster  terbaik  dengan  nilai  indeks Davies-Bouldin  terendah  (0,033).  Hal  ini  dapat  membantu  pemerintah    merencanakan  tindakan  pencegahan  yang  lebih efektif    di  berbagai  provinsi  di  Indonesia  pada  tahun-tahun  mendatang.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  memberikan kontribusi  penting  terhadap  upaya  pengendalian    malaria    untuk  mengurangi    kejadian  malaria  dan  dampak  kesehatan masyarakat di Indonesia.
Kata Kunci : Clustering , Penyakit Malaria, K-Means, Davies-Bouldin Indexs
ABSTRACT. Malaria is a dangerous and potentially deadly disease in Indonesia. The spread and transmission of malaria occurs very rapidly. The aim of this study was to identify clusters within the state based on the intensity of malaria cases. In this study, K-means was applied to the clustering process using the values of K=2, K=3, and K=5. This means that the Davis-Boldan index value for K=2 is 0.033, the Davis-Boldan index value for K=3 is 0.034, and the Davis-Boldan index value for K=5 is 0.262. The research results show that using K-Means with K=2 yields the best cluster with the lowest Davies-Bouldin index value (0.033). This will help the government plan more effective preventive measures in different provinces of Indonesia in the coming years. Therefore, this study makes an important contribution to malaria control efforts to reduce malaria incidence and public health impact in Indonesia.
Keyword: Clustering, Malaria, K-Means, Davies-Bouldin Indexs

## PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara yang masih menghadapi permasalahan serius terkait penyakit malaria. Berdasarkan data  WHO tahun 2022,  malaria masih menjadi masalah kesehatan yang perlu mendapat perhatian.  Di  Indonesia,  dua  spesies  parasit    malaria,    Plasmodium  falciparum  dan  Plasmodium  vivax, menyebabkan penyakit malaria yang menimbulkan berbagai gejala seperti demam, sakit kepala, muntah, dan diare  (Kalua  et  al.,  2022;Yohannes  et  al.,  2020)  .  Penyebab  tingginya  angka  kejadian  malaria  di  Indonesia adalah iklim tropis. Hal ini menjadikannya habitat pilihan nyamuk penyebab malaria (Karmila et al., 2017). Pada  tahun  2019,  jumlah  infeksi  malaria  mencapai  250.644  kasus(Sari  &  Syakurah,  2023).  Malaria  masih menjadi  penyebab  utama  kesakitan  dan  kematian  di  Indonesia,  terutama  pada  anak-anak  dan  ibu  hamil. Meskipun ada upaya pemberantasan, kasus dan kematian akibat malaria masih tetap tinggi di beberapa wilayah di Indonesia. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang lebih efektif untuk mengatasi masalah ini.
Clustering atau pengelompokan data merupakan suatu metode analisis data yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan pada data yang besar dan kompleks (Sindi et al., 2020). Dalam konteks malaria,  pengelompokan  data  dapat  membantu    mengidentifikasi  pola  sebaran  penyakit,  faktor  risiko,  dan karakteristik populasi yang  rentan terhadap penyakit ini. Penelitian  mengenai wabah malaria di Indonesia mungkin sudah pernah dilakukan sebelumnya, namun masih terfokus pada beberapa provinsi saja (Bete et al., 2023).  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  akan  berfokus  pada  penerapan  algoritma  K-Means  untuk mengelompokkan data penyakit malaria di Indonesia dan memperoleh wawasan baru yang dapat digunakan untuk perencanaan dan pengambilan keputusan dalam pengendalian penyakit ini.
Masalah yang dihadapi dalam penelitian ini adalah menggunakan algoritma K-Means untuk clustering penyakit malaria di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola dan distribusi penyakit malaria
berdasarkan jenis, usia, dan bulan kejadian serta mengidentifikasi cluster yang relevan untuk penyakit malaria di  berbagai  provinsi  Indonesia  (Karmila  et  al.,  2017)(Sroyer  et  al.,  2022a).  Beberapa  studi  sebelumnya menggunakan metode K-Means untuk analisis cluster penyakit malaria, seperti penelitian yang dilakukan di Aceh (Zohra et al., 2019) dan Papua (Sroyer et al., 2022b).
Sementara itu, penelitian ini  membahas penerapan algoritma K-means dalam mengklasifikasikan kasus malaria di Indonesia dan berbagai provinsi. Data  diolah dan dianalisis menggunakan algoritma K-Means untuk mengidentifikasi  cluster  yang  terkait  dengan    malaria.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan wawasan  yang  lebih  baik  mengenai  prevalensi  dan  pola    malaria  di  Indonesia  serta  dapat  digunakan  untuk mengembangkan  strategi  pencegahan  dan  pengobatan  malaria  di  negara  ini.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  klaster  penyakit  malaria  terkait  dan  memberikan  wawasan  yang  lebih  baik  mengenai distribusi  dan  pola    malaria  di  Indonesia  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means.  Hasil  penelitian  ini diharapkan dapat digunakan untuk mengembangkan strategi pencegahan dan pengobatan malaria di tanah air, sehingga  membantu  mengurangi kejadian malaria di Indonesia.
Dalam  konteks  analisis  data  sosial  dan kesehatan,  penggunaan  K-Means  telah  terbukti  efektif  dalam berbagai studi, seperti dalam mengoptimalkan performa K-Means clustering dengan PCA dalam menganalisis tingkat kemiskinan di Jawa Barat (Nurohmah et al., 2023). Dalam konteks kesehatan, terdapat penelitian yang mengidentifikasi faktor risiko stunting pada anak dengan menggunakan metode K-Means (Ranjawali et al., 2023).  Selain  itu,  K-Means  juga  digunakan  dalam  optimalisasi  strategi  pemasaran  dengan  segmentasi pelanggan  pada  transaksi  online  retail  (Febrianty  et  al.,  2023).  Dari  penelitian-penelitian  tersebut  dapat disimpulkan bahwa penggunaan K-means dalam konteks clustering terbukti efektif dalam berbagai penelitian yang menganalisis data sosial, kesehatan, dan budaya. Oleh karena itu, penggunaan K-means dalam konteks pengelompokan malaria di Indonesia dapat menjadi pendekatan  potensial untuk mengelompokkan data  kasus malaria dan berkontribusi pada pemahaman dan pengendalian malaria di Indonesia..

## METODE
Malaria merupakan masalah kesehatan masyarakat di Indonesia, khususnya di daerah pedesaan yang rentan.  Menurut    Kementerian  Kesehatan  RI,  jumlah  infeksi  malaria  pada  tahun  2015  hingga  2019    masih sangat  tinggi  dan  diperlukan  upaya  pengendalian  yang  efektif.  Salah  satu  solusinya  adalah  dengan mengelompokkan data  malaria berdasarkan tiga klaster: tinggi, sedang, dan rendah 4.444. Berdasarkan data kejadian  malaria  tahun  2015,  jumlah  kejadian  sebanyak  237.025  kasus,  dengan  jumlah  kasus  malaria  yang terjadi pada tahun 2019 sebanyak 250.644 kasus.Adapun data pada penelitian ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel  1.  Data Penyakit Malaria di Indonesia
NO. PROVINSI 2015 2016 2017 2018 2019 1 Aceh 80 50 60 20 20 2 Sumatera Utara 490 270 170 90 70 3 Sumatera Barat 140 120 100 90 60 4 Riau 100 30 30 10 20 5 Jambi 470 140 50 50 20 6 Sumatera Selatan 310 280 110 80 70 7 Bengkulu 2.030 1.450 530 160 40 8 Lampung 490 400 520 380 180 9 Kep. Bangka Belitung 1.080 110 70 160 90 10 Kep. Riau 350 360 170 110 60 11 Dki Jakarta 0 10 10 10 10 12 Jawa Barat 0 10 10 0 10 13 Jawa Tengah 60 30 30 20 10 14 Di Yogyakarta 30 30 20 10 0 15 Jawa Timur 0 10 0 10 20 16 Banten 0 0 0 0 0 17 Bali 0 0 10 20 10 18 Nusa Tenggara Barat 420 240 150 340 190 19 Nusa Tenggara Timur 7.040 5.410 5.760 3.420 2.370 20 Kalimantan Barat 130 60 30 20 0
NO. PROVINSI 2015 2016 2017 2018 2019 21 Kalimantan Tengah 420 190 290 250 70 22 Kalimantan Selatan 680 520 280 200 200 23 Kalimantan Timur 460 350 440 630 550 24 Kalimantan Utara 30 30 90 40 80 25 Sulawesi Utara 880 720 370 250 200 26 Sulawesi Tengah 680 500 180 60 60 27 Sulawesi Selatan 100 120 140 150 100 28 Sulawesi Tenggara 410 440 210 310 300 29 Gorontalo 570 150 40 50 30 30 Sulawesi Barat 170 90 110 190 140 31 Maluku 5.810 3.950 2.300 1.160 720 32 Maluku Utara 2.770 2.440 790 390 460 33 Papua Barat 31.290 6.790 14.970 8.490 7.380 34 Papua 31.930 45.850 59.000 52.990 64.030
Tidak  hanya  itu,  pada  proses  pembentukan  cluster  dialkuakn  analisis  dengan  membentuk  3  uji  coba yaitu K=2, K=3 dan K=5. Uji coba tersebut diterapkan pada Algoritma K-Means. Setelah itu dilakukan evaluasi Davies Bouldin Index (DBI) dengan menentukan nilai K yang terbaik yang mendekati nilai nol, untuk proses clustering dengan menggunakan metode Davies Bouldin Index (DBI). Setelah diketahui nilai DBI nilai cluster, maka nilai terkecil dari hasil cluster yang terbaik dan menunjukkan nilai cluster yang optimal (Febrianty et al., 2023). Adapun Alur kerja penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Berdasarkan Gambar 1, terdapat preprosesing data yang digunakan untuk menghilangkan beberapa data yang  bisa  menjadi  permasalahan  saat  pemrosesan  data.  Salah  satu  prosesnya  yaitu  pembersihan  data, membersihkan  data  dari  data  yang  tidak  valid,  duplikat,  dan  data  yang  hilang  atau  bernilai  nol.  Data  hasil preprosesing ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel  2.  Data Penyakit Malaria di Indonesia Setelah Tahap Preprosesing
NO. PROVINSI 2015 2016 2017 2018 2019 1 ACEH 80 50 60 20 20 2 SUMATERA UTARA 490 270 170 90 70 3 SUMATERA BARAT 140 120 100 90 60 4 RIAU 100 30 30 10 20 5 JAMBI 470 140 50 50 20 6 SUMATERA SELATAN 310 280 110 80 70 7 BENGKULU 2030 1450 530 160 40 8 LAMPUNG 490 400 520 380 180 9 KEP. BANGKA BELITUNG 1080 110 70 160 90 10 KEP. RIAU 350 360 170 110 60 11 JAWA TENGAH 60 30 30 20 10 12 NUSA TENGGARA BARAT 420 240 150 340 190 13 NUSA TENGGARA TIMUR 7040 5410 5760 3420 2370 14 KALIMANTAN TENGAH 420 190 290 250 70 15 KALIMANTAN SELATAN 680 520 280 200 200 16 KALIMANTAN TIMUR 460 350 440 630 550
NO. PROVINSI 2015 2016 2017 2018 2019 17 KALIMANTAN UTARA 30 30 90 40 80 18 SULAWESI UTARA 880 720 370 250 200 19 SULAWESI TENGAH 680 500 180 60 60 20 SULAWESI SELATAN 100 120 140 150 100 21 SULAWESI TENGGARA 410 440 210 310 300 22 GORONTALO 570 150 40 50 30 23 SULAWESI BARAT 170 90 110 190 140 24 MALUKU 5810 3950 2300 1160 720 25 MALUKU UTARA 2770 2440 790 390 460 26 PAPUA BARAT 31290 6790 14970 8490 7380 27 PAPUA 31930 45850 59000 52990 64030
Kemudian  dilakukan  proses  penentuan  cluster.  Berdasarkan  data  pada  Tabel  1,  dilakukan pengolompokan  data  dengan  membagi  menjadi  3K,  yaitu  :  1).  K=2  :  cluster_0  dan  cluster_1;  2)  K=3  : cluster_0,  cluster_1,  cluster_2;  dan  3)  K=5  :  cluster_0,  cluster_1,  cluster_2,  cluster_3  dan  cluster_4. Selanjutnya dilakukan proses clustering menggunakan K-Means. Adapun alur dari K-Means ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Proses K-Means Clustering

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan  clustering  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K-means.  Data  yang  digunakan merupakan  data  persebaran  penyakit  malaria  di  27  provinsi  yang  ada  di  Indonesia  dari  tahun  2015  sampai dengan 2019 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Berdasarkan data pada pada tabel 2 diatas data malaria  tersebut  dilakukan  pengujian  evaluasi  dengan  DBI  (Davies  Bouldin  Index)  dengan  tujuan  untuk mengetahui jumlah cluster terbaik. Cluster terbaik ditunjukkan dari  nilai DBI yang mendekati nilai nol atau lebih kecil. Sehingga setelah itu akan dipilih cluster yang terbaik, pengujian tersebut dibagi menjadi tiga dengan cluster yaitu K=2, K=3 dan K=5. Implementasi clustering pada penelitian ini menggunakan Rapid Miner. Data penelian yang sudah dilakukan tahap preprosesing, diimport pada Rapid Miner yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Import Data Kasus Penderita Malaria
Selanjutnya  dilakukan  proses  analisis  data  yaitu  dengan  drag  and  drop  data  (retrieve)  yang  akan digunakan dari Repository pada halaman Design Process, yang ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Design Process Retrieve Data
Memasukkan  operator  Multiplay  yang  berfungsi  sebagai  operator  penghubun  pada  model  yang digunakan, ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Multiply Design Process
Memasukkan  operator  Algoritma  K-Means,  menguji  pada  K  (K=2,  K=3  dan  K=5).  Parameter disesuaikan dengan jumlah K yang diuji, ditunjukkan pada Gambar 6. Nilai parameter diberikan pada setiap dengan berbeda-beda untuk menguji nilai yang ditunjukkan pada Gambar 7. Kemudian memasukkan operator performa (K=2, K=3 dan K=5) parameter kriteria (metode evaluasi) untuk pengujian K yang ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 7. Parameter
Gambar 8 . Performance Operator
Langkah selanjutnya yaitu menambahkan parameter kriteria untuk evaluasi (davies bouldin index) yang ditunjukkan pada gambar  9. Setelah parameter diberikan nilai, lalu hubungkan semua operator pada bagian process yang digunakan. Setelah itu klik start untuk memulai pengujian, ditunjukkan pada Gambar 10. Hasil pengujian data diperoleh Setelah klik Result, ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 9. Parameter Kriteria
Gambar 10 . Hubungan Operator
Gambar 11 . Halaman Result
Hasil pengujian menggunakan evaluasi Davies Bouldin Index ditunjukkan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Nilai Evaluasi Davies Bouldin Index Jumlah Cluster Evaluasi Davies Bouldin Index K=2 0.033 K=3 0.034 K=5 0.262
Dari tabel 3.4 maka. Jumlah cluster terbaik terbaik data terbagi manjadi 2 kelompok kluster. Evaluasi menggunakan Davies Bouldin Index ketentuan semakin kecil nilainya semakin baik kelompok cluster tersebut. Berdasarkan  pengelompokan  menjadi  2  cluster  menggunakan  algoritma  K-Means  diketahui  bahwa  jumlah provinsi cluster 1 (cluster_0) sebanyak 26 provinsi dan cluster 2 (cluster_1) ada 1 provinsi. Indeks cluster pada RapidMiner dimulai dari angka nol. Pembagian K=2 merupakan cluster terbaik. Hasil analisis titik centroid kedua cluster ditunjukkan pada tabel 4, dan provinsi hasil clustering ditunjukkan pada tabel 5
Tabel 4. Titik Centroid K-Means dengan K=2
Tahun Cluster_0 Cluster_1 2015 2205 31930 2016 968 45850 2017 1075 59000 2018 657 52990 2019 518 64030 Tabel 5. Data Provinsi K=2 Setiap Cluster
K=2 Cluster_0 Cluster_1 Aceh Papua Sumatera Utara Sumatera Barat Riau Jambi
Sumatera Selatan Bengkulu Lampung
Kep. Bangka Belitung Kep. Riau Jawa Tengah Nusa Tenggara Barat Nusa Tenggara Timur Kalimantan Tengah Kalimantan Selatan Kalimantan Timur Kalimantan Utara Sulawesi Utara Sulawesi Tengah Sulawesi Selatan Sulawesi Tenggara Gorontalo Sulawesi Barat Maluku Maluku Utara Papua Barat
Berdasarkan  tabel  5, diketahui bahwa cluster_1 merupakan cluster dengan kasus malaria terbanyak. Disisi  lain,  pada  cluster_0  memiliki  jumlah  kasus  malaria  lebih  sedikit.  Berdasarkan  hasil  clsutering  K=3, diketahui  bahwa  yang  dicluster  menjadi  3  terdiri  dari  cluster_0  (cluster  1)  sebanyak  25  provinsi,  cluster_1 (cluster 1)   sebanyak 1 provinsi dan cluster_2 (cluster 3) sebanyak 1 provinsi. setelah itu, hasil analisis titik centroid kedua cluster ditunjukkan pada tabel 6, dan provinsi hasil clustering ditunjukkan pada tabel 7.
Tabel 6 Titik Centroid K-Means dengan K=3 Tahun Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 2015 1041 31930 31290 2016 735 45850 6790 2017 519 59000 14970 2018 344 52990 8490 2019 244 64030 7380 Tabel 7 Data Provinsi K=3 Setiap Cluster K=3 Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 Aceh Papua Papua Barat Sumatera Utara Sumatera Barat Riau
Jambi
Sumatera Selatan Bengkulu
Lampung
Kep. Bangka Belitung
Kep. Riau
Jawa Tengah
Nusa Tenggara Barat
Nusa Tenggara Timur
Kalimantan Tengah
Kalimantan Selatan
Kalimantan Timur
Kalimantan Utara
Sulawesi Utara
Sulawesi Tengah
Sulawesi Selatan
Sulawesi Tenggara
Gorontalo
Sulawesi Barat
Maluku
Maluku Utara
Berdasarkan Tabel 7 diketahui bahwa Cluster 2 (cluster_1) merupakan kelompok provinsi kasus malaria terbanyak  di  Indonesia,  diikuti  dengan  Cluster  3  (cluster_2)  dan  Cluster  (1cluster_0)  sebagai  jumlah  kasus malaria paling sedikit.
Pada  clustering  data  malaria  berdasarkan  provinsi  menjadi  5  kelompok.  Pada  hasil  clustering  K=5, diketahui bahwa jumlah data malaria yang dikelompokkan menjadi 5 cluster terdiri dari Cluster 1 (cluster_0) sebanyak 22 provinsi. Cluster 2  (Cluster_2) sebanyak 1 provinsi. Cluster 3 (cluster_2) sebanyak 1 provinsi. Cluster  4  (clus-  ter_3)  sebanyak  1  provinsi.  Cluster  5  (cluster_4)  sebanyak  2  provinsi.  Indeks  cluster  pada rapidminer dimulai dari angka nol. Kemudian, analisis titik centroid kedua cluster ditunjukkan pada Tabel 8 dan provinsi hasil clustering ditunjukkan pada Tabel 9
Tabel 8. Titik Centroid K-Means dengan K=5 Tahun Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 Cluster_3 Cluster_4 2015 473 31930 31290 7040 4290 2016 299 45850 6790 5410 3195 2017 188 59000 14970 5760 1545 2018 165 52990 8490 3420 775 2019 116 64030 7380 2370 590
Tabel 9. Data Provinsi K=5 Setiap Cluster K=5  Cluster_0 Cluster_1 Cluster_2 Cluster_3 Cluster_4 Aceh Papua Papua Barat Ntt Maluku Sumatera Utara Maluku Utara Sumatera Barat Riau
Jambi
Sumatera Selatan
Bengkulu
Lampung
Kep. Bangka Belitung
Kep. Riau
Jawa Tengah
Nusa Tenggara Barat
Kalimantan Tengah
Kalimantan Selatan
Kalimantan Timur
Kalimantan Utara
Sulawesi Utara
Sulawesi Tengah
Sulawesi Selatan
Sulawesi Tenggara
Gorontalo
Sulawesi Barat

## KESIMPULAN
Penelitian analisis klasterisasi penyakit malaria dengan metode K-Means di Indonesia menyimpulkan bahwa  metode  ini  efektif  dalam  mengkategorikan  dan  mengelompokkan  data  penyakit  malaria  untuk memahami pola penyebarannya di berbagai wilayah Indonesia. Hasil penelitian ini memungkinkan identifikasi pola  penyebaran  yang  berbeda-beda,  memungkinkan  tindakan  pencegahan  yang  lebih  tepat  sasaran  dan intervensi  yang  efektif.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  penting  dalam  upaya pengendalian dan pencegahan penyakit malaria di Indonesia. Pengujian penelitian ini menggunakan  Davies Bouldin  Index  (DBI),  untuk  menentukan  banyaknya  cluster  terbaik  dari  K=2,  K=3,  dan  K=5.  Untuk  K=2 menunjukkan nilai DBI = 0,033, untuk K=3 menunjukkan nilai DBI = 0,034, dan untuk K=5 menunjukkan nilai  DBI  =  0,262.  Sehingga  nilai  cluster  terbaik  ditunjukkan  pada  nilai  K=2,  karena  memiliki  nilai  yang minimal.

## DAFTAR RUJUKAN
Bete, Y., Santos, D., Lani, R., Ewal, A.,  Lenggu, B. J. (2023). Menentukan Titik Rawan Malaria Di Provinsi Nusa Tenggara Timur Menggunakan Metode K-Means Clustering . 1 (4). Febrianty, E., Awalina, L.,  Rahayu, W. I. (2023). Optimalisasi Strategi Pemasaran dengan Segmentasi Pelanggan Menggunakan Penerapan K-Means Clustering pada Transaksi Online Retail Optimizing Marketing Strategies with Customer Segmentation Using K-Means Clustering on Online Retail Transactions. Jurnal Teknologi Dan Informasi (JATI) , 13 (September), 122–137. https://doi.org/10.34010/jati.v13i2 Kalua, A. L., Veronika H,  Salaki, D. T. (2022). Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Malaria dengan Certainty Factor dan Forward Chaining. Journal of Information Technology, Software Engineering and Computer Science (ITSECS) , 1 (1), 22–34. https://doi.org/10.58602/itsecs.v1i1.10 Karmila, Tambunan, H. S., Sumarno,  Windarto, A. P. (2017). Penerapan Data Mining K-Means dalam Mengelompokkan Kasus Penyakit Malaria Berdasarkan Provinsi dengan Aplikasi RapidMiner. Regional Development Industry  Health Science, Technology and Art of Life , 31–40. Nurohmah, Y., Mayasari, R.,  Nurina Sari, B. (2023). Optimalisasi Performa K-Means Clustering Dengan Pca Dalam Analisis Tingkat Kemiskinan Di Jawa Barat. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 7 (3), 1657–1665. https://doi.org/10.36040/jati.v7i3.6884 Ranjawali, R., Talakua, A. C.,  Abineno, R. T. (2023). Clustering Stunting Pada Balita Dengan Metode K- Means Di Puskesmas Kanatang. SATI: Sustainable Agricultural Technology Innovation , 80–92. Sari, E.,  Syakurah, R. A. (2023). Analisis Manajemen Pelatihan Kader Malaria Pada Populasi Suku Anak Dalam Di Kabupaten Musi Rawas Utara. J.Abdimas: Community Health , 4 (1), 01–08. https://doi.org/10.30590/jach.v4n1.582 Sindi, S., Ningse, W. R. O., Sihombing, I. A., R.H.Zer, F. I.,  Hartama, D. (2020). Analisis Algoritma K- Medoids Clustering Dalam Pengelompokan Penyebaran Covid-19 Di Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi , 4 (1), 166–173. https://doi.org/10.36294/jurti.v4i1.1296 Sroyer, A. M., Mandowen, S. A.,  Reba, F. (2022a). Analisis Cluster Penyakit Malaria Provinsi Papua Menggunakan Metode Single Linkage Dan K-Means. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 7 (3), 147–154. https://doi.org/10.25077/teknosi.v7i3.2021.147-154
Sroyer, A. M., Mandowen, S. A.,  Reba, F. (2022b). Analisis Cluster Penyakit Malaria Provinsi Papua Menggunakan Metode Single Linkage Dan K-Means. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 7 (3), 147–154. https://doi.org/10.25077/teknosi.v7i3.2021.147-154 Yohannes, Y., Devella, S.,  Arianto, K. (2020). Deteksi Penyakit Malaria Menggunakan Convolutional Neural Network Berbasis Saliency. JUITA: Jurnal Informatika , 8 (1), 37. https://doi.org/10.30595/juita.v8i1.6671 Zohra, A. F., Anwar, S., Fitri, A.,  Nasution, M. H. (2019). Klasifikasi Wilayah Provinsi Aceh Berdasarkan Tingkat Kerentanan Kasus Malaria Tahun 2015 – 2018. Jurnal Kesehatan Lingkungan Indonesia , 18 (1), 25. https://doi.org/10.14710/jkli.18.1.25-33