Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 130-139 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Implementasi Metode K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokan Data Penyakit Alergi Pada Anak
Haryati Ningrum 1 , Eka Irawan 2 , Muhammad Ridwan Lubis 3 1,2 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia 3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 haryatiningrum123@gmail.com, 2 eka.irawan@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Allergies are an abnormal response from the immune system. People who experience allergies have an immune system that reacts to a substance that is usually harmless in the environment. There are two limitations in this study, namely, seafood allergy and air allergy. In this study, the data used were  sourced  from  the  National  Statistics  Agency  in  2011-2019.  This  study  uses  data  mining techniques  in  data  processing  with  the  k-medoids  clustering  method.  The  k-medoids  method  is  a clustering  method  that  functions  to  split  the  dataset  into  several  groups.  The  advantages  of  this method  are  able  to  overcome  the  weaknesses  of  the  k-means  method  which  is  sensitive  to  outliers. Another advantage of this method is that the results of the clustering process do not depend on the order  in  which  the  dataset  is  entered.  This  method  can  be  applied  to  data  on  the  percentage  of children affected by allergies by province, so that it can be seen the grouping of provinces based on this data. From this grouping data obtained 3 clusters namely low cluster (2 provinces), medium cluster (30 provinces) and high cluster (2 provinces) from the percentage of allergy immunization under five in  each  province.  It  is  hoped  that  this  research  can  provide  information  to  the  health  department, especially  the  public  health  center  regarding  data  grouping  of  Allergic  Diseases  in  children  in Indonesia which has an impact on equity in giving anti-allergic immunization to children in Indonesia.
Keywords : Data Mining, K-Medoids Clustering, Allergy

## Abstrak
Alergi merupakan respon abnormal dari sistem kekebalan tubuh. Orang yang mengalami alergi memiliki sistem kekebalan tubuh yang bereaksi terhadap suatu zat yang biasanya tidak berbahaya di lingkungan. Pembatasan pada penelitian ini terdapat dua penyebab alergi yaitu, alergi makanan laut dan  alergi  udara.  Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik Nasional tahun 2011-2019. Penelitian ini menggunakan teknik data mining dalam proses pengolahan data  dengan  metode  k-medoids  clustering.  Metode  k-medoids  merupakan  metode  clustering  yang berfungsi  untuk  memecah  dataset  menjadi  beberapa  kelompok.  Kelebihan  dari  metode  ini  mampu mengatasi  kelemahan  dari  metode  k-means  yang  sensitive  terhadap  outlier.  Kelebihan  lain  dari metode  ini  yaitu  hasil  proses  clustering  tidak  bergantung  pada  urutan  masuk  dataset.  Metode  ini dapat  diterapkan  pada  data  persentase  anak  yang  terkena  penyakit  Alergi  berdasarkan  provinsi, sehingga  dapat  diketahui  pengelompokkan  provinsi  berdasarkan  data  tersebut.  Dari  data pengelompokan  tersebut  diperoleh  34  provinsi  dengan  menghasilkan  21  provinsi  yakni  cluster rendah, cluster sedang sebanyak 12 provinsi, dan cluster tinggi sebanyak 1 provinsi dari persentase imunisasi Alergi pada setiap provinsi. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan informasi kepada pihak dinas kesehatan terutama puskesmas tentang pengelompokan data Penyakit Alergi pada anak di Indonesia yang berdampak pada pemerataan dalam pemberian imunisasi anti alergi pada anak  di Indonesia.
Kata Kunci : Data Mining, K-Medoids Clustering, Alergi

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  alergi  merupakan  sistem  kekebalan  tubuhnya  bereaksi  secara berlebihan  terhadap  zat  atau  benda  tertentu  yang  sebetulnya  tidak  berbahaya.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 130-139 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Kondisi  ini  cukup  sering  dialami  oleh  anak-anak  dan  jenisnya  bisa  bermacam- macam, misalnya alergi kacang, alergi debu, alergi obat, atau alergi susu.
World  Health  Organization  (WHO) ,  sebagai  organisasi  kesehatan  dunia  di bawah  PBB,  memprediksi  bahwa  tingkat  kejadian  asma  pada  tahun  2025  akan mencapai angka  400  juta  orang,  dan  kira-kira 50%  diperkirakan  akan  menderita alergi  makanan.  Angka  kejadian  kasus  alergi  pada  anak  terus  meningkat  dalam beberapa  tahun  terakhir.  Suatu  riset  yang  dipublikasikan  pada  tahun  2019 menunjukkan bahwa sekitar 30–40%  orang di seluruh dunia memiliki alergi dan kebanyakan  kasus  alergi  ini  ditemukan  pada  anak-anak.  Peningkatan  angka kejadian  kasus  alergi  diduga  disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  antara  lain keturunan  atau  riwayat  alergi  dalam  keluarga,  pengaruh  lingkungan,  serta  pola makan.  Dalam  hal  ini  pemerintah  harus  berperan  aktif  dan  berkomitmen  untuk mengurangi penyakit alergi pada anak.
Oleh  karena  itu,  untuk  dapat  memutuskan  mata  rantai  penyakit  alergi khususnya pada anak diperlukan imunisasi minimal 95%. Untuk bisa mewujudkan hal  ini  pemerintah  memerlukan  data  yang  akurat  untuk  melakukan pengelompokkan  data  penderita  penyakit  alegri  pada  anak.  Data  diperoleh  dari BPS mengenai data persentasi penyakit alergi pada anak berdasarkan provinsi di Indonesia  pada  tahun  2011-2019.  Salah  satu  cara  mengatasi  masalah  tersebut adalah  dengan  melakukan  pengklasteran  terhadap  data  anak  penderita  Alergi. Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  Provinsi  yang  paling  terbanyak  penderita alergi  pada  anak.  Pengelompokkan  tersebut  dapat  menggunakan  metode pengelompokkan dengan algoritma K-Medoids .
Berdasarkan  uraian  diatas  banyak  cabang  kecerdasan  buatan  dalam  ilmu komputer  yang  dapat  menyelesaikan  permasalahan  tersebut  secara  kompleks diantaranya  sistem  pendukung  keputusan,  sistem  pakar,  data  mining  dan  lain sebagainya.  Beberapa  penelitian  tentang  data  mining  seperti:  [1]  menunjukkan bahwa dengan penggunaan 2 cluster menghasilkan kelompok data dengan potensi yang dimiliki yaitu cluster 1 termasuk dalam potensi tinggi dengan hasil rata-rata brightness sebesar  344.470K  dengan  rata-rata confidence 87.08%  dan cluster 2 masuk  dalam potensi  sedang  dengan  hasil  rata-rata brightness sebesar 318.800K dengan  rata-rata confidence sebesar  58,73%.  Penelitian  lainnya  oleh  (Defiyanti, Jajuli & W 2017). K -medoids merupakan salah satu metode pengelompokkan dalam data  mining yang  merupakan  bagian  dari partitional  clustering .  Metode  ini menggunakan  objek  pada  kumpulan  objek  untuk  mewakili  sebuah cluster . “Kelebihan  dari  metode  ini  mampu  mengatasi  kelemahan  dari  metode k-medoids yang sensitive terhadap outlier dan hasil proses clustering tidak bergantung pada urutan masuk dataset ”[1].
Penerapan  Algoritma K-medoids dapat  membantu  dalam  mengelompokkan data penderita penyakit alergi pada anak. Dengan demikian pihak Dinas Kesehatan terutama puskesmas di provinsi tersebut dapat memberi perhatian lebih terhadap provinsi  yang  terbanyak  penyakit  alergi  pada  anak.  Diharapkan  penelitian  ini dapat  membantu  pihak  Penyedia  Layanan  Kesehatan  unutk  mengurangi  jumlah anak-anak yang menderita Alergi Kedepannya.ui.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 130-139 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengambil  data  sebagai  Sumber  data penelitian  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Nasional  dengan  situs https://www.bps.go.id.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data persentase Data penyakit alergi pada anak pada setiap provinsi dari tahun 2011- 2019 yang terdiri dari 34 provinsi.

## Tabel 1. Data Persentase Penyakit Alergi Pada Anak
Provinsi Penyakit Alergi Pada Anak 2011  2012  2013  2014  2015  2016  2017  2018  2019 Aceh 3,13 2,74 3,66 3,38 2,98 2,28 2,09 2,26 1,85 Sumatera Utara 2,47 2,40 2,85 2,36 1,95 1,31 1,18 1,12 1,04 Sumatera Barat 2,79 2,60 3,41 2,97 2,37 1,47 1,29 1,19 1,07 Riau 1,69 1,49 2,19 2,01 1,93 1,16 1,06 0,93 0,79 Jambi 3,93 3,67 3,99 3,57 2,91 1,99 1,92 1,99 1,72 Sumatera Selatan 2,47 2,34 3,00 2,81 2,51 1,71 1,58 1,54 1,35 Bengkulu 4,46 4,15 4,32 3,80 3,18 2,27 2,10 2,25 1,96 Lampung 4,95 4,75 4,44 4,35 3,78 3,12 2,98 3,22 2,79 Kep. Bangka Belitung 4,13 4,12 3,98 3,73 3,27 2,16 2,11 2,34 2,03 Kep. Riau 3,54 2,51 2,16 2,01 1,90 1,23 1,08 1,16 1,12 Dki Jakarta 0,99 0,81 1,10 0,86 0,82 0,43 0,39 0,36 0,32 Jawa Barat 3,56 3,38 3,62 3,39 2,95 1,84 1,78 1,78 1,62 Jawa Tengah 9,36 8,98 8,58 8,45 7,82 6,27 6,18 6,70 6,01 Di Yogyakarta 9,02 8,38 7,76 7,30 6,62 5,12 5,05 5,41 4,91 Jawa Timur 10,99  10,53  10,32 9,65 8,88 7,77 7,70 8,41 7,47 Banten 3,56 3,40 3,35 3,07 3,05 2,51 2,33 2,45 2,21 Bali 11,52  10,51 9,73 8,81 8,28 6,70 6,52 7,18 6,41 Nusa Tenggara Barat 17,20  16,51  14,56  14,14  13,34  11,36  11,34  12,94  11,47 Nusa Tenggara Timur  10,34 9,84  10,80 9,70 8,37 7,62 7,27 8,48 7,25 Kalimantan Barat 9,06 8,57 8,76 7,79 7,69 6,79 6,71 7,61 6,75 Kalimantan Tengah 2,32 2,22 2,83 2,25 1,88 1,10 0,99 1,03 0,92 Kalimantan Selatan 4,10 3,66 3,87 3,18 2,66 1,65 1,61 1,72 1,48 Kalimantan Timur 2,82 2,64 2,74 2,19 2,26 1,33 1,18 1,18 0,96 Kalimantan Utara 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 4,31 4,95 4,37 Sulawesi Utara 0,73 0,65 1,09 1,10 0,89 0,41 0,34 0,21 0,27 Sulawesi Tengah 3,75 3,50 5,03 4,58 3,71 2,76 2,40 2,49 2,17 Sulawesi Selatan 11,33  10,84  10,52 9,90 8,68 7,73 7,67 8,48 7,47 Sulawesi Tenggara 7,34 7,10 7,59 7,38 6,44 5,24 5,09 5,75 4,95 Gorontalo 3,82 3,61 4,75 4,33 3,07 2,08 1,62 1,56 1,53 Sulawesi Barat 10,81  10,09  11,01 9,69 8,07 6,83 6,25 7,25 6,29 Maluku 2,23 2,21 3,06 2,62 1,98 1,12 1,01 1,06 0,81 Maluku Utara 3,78 3,48 3,65 3,12 2,34 1,54 1,39 1,33 1,22 Papua Barat 6,40 4,41 6,99 4,80 4,31 3,37 2,83 2,95 2,62 Papua 27,77  29,59  33,82  31,76  30,87  27,35  26,81  28,98  24,20

## 2.2. Metode Penelitian
2.2.1. Data Mining Data  Mining merupakan  proses  proses  analitik  yang  dirancang  untuk memeriksa  sejumlah  data  yang  besar  dalam  mencarisuatu  pengetahuan tersembunyi yang berharga dan konsisten.” [3]. Tujuan utama Data mining adalah untuk  menemukan,  menggali,  atau  menambang  pengetahuan  dari  data  atau
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 130-139 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
informasi yang kita miliki. Data Mining sering juga disebut Knowledge discovery in database  (KDD)  merupakan  meliputi  kegiatan  pengumpulan,  pemakaian  data historis  menemukan  pola  atau  hubungan  dalam  set  data  berukuran  besar. “Keluaran  dari  data  mining  ini  bisa  dipakai  untuk  memperbaiki  pengambilan keputusan di masa depan.” [4].

## 2.2.2. Clustering
Clustering merupakan  proses  partisi  sekumpulan  objek  data  dari  satu  set menjadi beberapa kelas.”[4] Hal ini dapat dilakukan dengan menerapkan berbagai persamaan dan langkah-langkah mengenai jarak algoritma yaitu dengan Euclidean Distance.  Analisis  kluster  ialah  metode  yang  dipakai  untuk  membagi  rangkaian data  menjadi  beberapa  grup  berdasarkan  kesamaan-kesamaan  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Dalam  menentukan  cluster  berdasarkan  data  yang  telah tersedia  dibutuhkan  sebuah  flowchart  untuk  memudahkan  dalam  menentukan alur  perhitungan  sebagai  alur  untuk  menemukan  hasil  dari  penerapan  cluster terhadap data yang akan diproses.

## 2.2.3. Algoritma K-Medoids
Menurut  Listiyanti,  Youanda  Alim  Syahbana  &  Henim  (2016)  ”Algoritma  k- medoids  adalah  algoritma  pengelompokkan  yang  berkaitan  dengan  algoritma  k- medoids  dan  algoritma  medoidshift”.  Algoritma  k-medoids  dikembangkan  oleh Leonard Kaufman dan Peter J. Rousseeuw pada tahun 1987. Algoritma k-medoids sering disebut juga algoritma Partitoning Around Medoids (PAM)[6]. Algoritma k- medoids  memiliki  kesamaan  dengan  algoritma  k-medoids  yaitu  sama-sama termasuk  algoritma  partitioning.  Algoritma  partitioning  merupakan  algoritma pengelompokan  data  ke  dalam  sejumlah  cluster  tanpa  adanya  struktur  hirarki antara  satu  dengan  yang  lainnya.  Algoritma  k-medoids  memiliki  keunggulan dibandingkan  dengan  algoritma  k-medoids.  “K-medoids  memiliki  kinerja  yang lebih  optimal  jika  jumlah  data  yang  digunakan  berjumlah  sedikit.  Algoritma  ini menggunakan  objek  pada  kumpulan  objek  untuk  mewakili  sebuah  cluster,  Objek yang  terpilih  untuk  mewakili  sebuah  cluster  disebut  medoids”  [7].  Beberapa langkah-langkah dalam perhitungan algoritma k-medoids adalah:
a) Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster )
b) Alokasikan  setiap  data  (objek)  ke cluster terdekat  menggunakan persamaan ukuran jarak Euclidian Distance dengan persamaan:
√∑ √ (1)
dimana  i=1,…..,n;  j=1,…..,n  dan  p  adalah  banyak  variable,  serta  V  adalah matrik varian kovarian.
c) Pilih  secara  acak  objek  pada  masing-masing cluster sebagai  kandidat medoids baru.
d) Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing-masing cluster dengan kandidat medoids baru.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 130-139 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
e) Hitung total simpangan ( S ) dengan menghitung nilai total distance baru – total distance lama. Jika S <  0, maka tukar objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan k objek baru sebagai medoids .
f) Ulangi  langkah  3  sampai  5  hingga  tidak  terjadi  perubahan medoids , sehingga didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Perhitungan Menggunakan Algoritma K-Medoids
Langkah-langkah metode k-medoids clustering diantaranya:
a) Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster ) Untuk  Tabel  Medoid  awal  asumsikan centroid awal  yang  telah  ditentukan seperti pada tabel 2. berikut
Tabel 2. Tabel Medoid Awal Nama Provinsi 2011  2011  2013  2014  2015  2016  2017  2018  2019 C1 Sulawesi Tengah 3,75 3,50 5,03 4,58 3,71 2,76 2,40 2,49 2,17 C2 Sulawesi Selatan 11,33  10,84  10,52 9,90 8,68 7,73 7,67 8,48 7,47 C3 Sulawesi Tenggara 7,34 7,10 7,59 7,38 6,44 5,24 5,09 5,75 4,95
b) Alokasikan setiap data (objek) ke cluster terdekat menggunakan persamaan ukuran jarak Euclidian Distance dengan persamaan: dimana  i=1,…..,n;  j=1,…..,n  dan  p  adalah  banyak  variable,  serta  V  adalah matrik varian kovarian.
c) Menghitung nilai jarak terdekat ( cost ) dengan persamaan Euclidian Distance .
√ = 2,30
√
= 19,65 √ = 10,94
Hasil dari keseluruhan dapat diihat pada tabel 3 sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Perhitungan Algoritma K-Medoids Iterasi ke-1
No Data Ke I Jarak ke medoids Terdekat  Klaster yang diikuti C1 C2 C3 1 Aceh 2,30 19,65 10,94 2,30 1 2 Sumatera Utara 4,73 22,13 13,46 4,73 1 3 Sumatera Barat 3,81 21,29 12,61 3,81 1 4 Riau 5,90 23,37 14,67 5,90 1 5 Jambi 2,02 19,06 10,42 2,02 1 6 Sumatera Selatan 3,88 21,32 12,62 3,88 1 7 Bengkulu 1,66 18,11 9,49 1,66 1
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 130-139 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Data Ke I Jarak ke medoids Terdekat  Klaster yang diikuti C1 C2 C3 8 Lampung 2,19 16,20 7,58 2,19 1 9 Kep. Bangka Belitung 1,74 18,34 9,70 1,74 1 10  Kep. Riau 5,11 22,09 13,50 5,11 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
⋮
⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
⋮ ⋮ ⋮ 34  Papua 77,14 59,89 68,36 59,89 2 Jumlah 327,51  581,98  416,70 Total Cost 1326,18
Setelah didapatkan hasil jarak dari setiap objek ( cost ) pada iterasi ke-1 maka lanjut  ke  iterasi  ke-2.  Kandidat medoid baru( non-medoid )  pada  iterasi  ke-2 dapat dilihat pada tabel sebagai berikut:
Tabel 4. Tabel Medoids Baru Nama Provinsi 2009  2010  2011  2012  2013  2014  2015  2016  2017 D1 Gorontalo 3,82 3,61 4,75 4,33 3,07 2,08 1,62 1,56 1,53 D2 Sulawesi Barat  10,81  10,09  11,01 9,69 8,07 6,83 6,25 7,25 6,29 D3 Maluku 2,23 2,21 3,06 2,62 1,98 1,12 1,01 1,06 0,81
Hitung  kembali  jarak  dari  setiap  objek  pada  iterasi  ke-2  dengan menggunakan medoid baru.  Maka  didapatkan  hasil  keseluruhannya  dari iterasi ke-2 dapat dilihat pada tabel 3.4. sebagai berikut:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Algoritma K-Medoids Iterasi ke-2 No Data Ke I Jarak ke medoids Terdekat Klaster yang diikuti C1 C2 C3 1 Aceh 2,05 17,76 2,84 2,05 1 2 Sumatera Utara 3,64 20,19 0,57 0,57 3 3 Sumatera Barat 2,65 19,32 1,07 1,07 3 4 Riau 4,94 21,47 1,40 1,40 3 5 Jambi 1,23 17,11 3,31 1,23 1 6 Sumatera Selatan 3,05 19,42 1,26 1,26 3 7 Bengkulu 1,45 16,15 4,29 1,45 1 8 Lampung 3,23 14,35 6,20 3,23 1 9 Kep. Bangka Belitung 1,57 16,41 4,05 1,57 1 10  Kep. Riau 4,01 20,19 1,77 1,77 3 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
⋮ ⋮ ⋮ 34  Papua 78,47 61,90 81,93 61,90 2 Jumlah 327,74  537,90  359,68 Total Cost 1225,31
d) Hitung Total Simpangan (S) Setelah didapatkan nilai jarak antara iterasi ke-1 dan iterasi ke-2, hitung total simpangan (S) dengan mencari selisih dari nilai total cost baru- nilai total cost lama. Dengan ketentuan jika S<0, maka tukar nilai objek dengan menentukan medoid baru. S  = Total cost baru – Total cost lama
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 130-139 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
= 1225,31 – 1326,18
= -100,88
e) Ulangi langkah sebelumnya hingga S>0, sehingga didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing.  Dengan  mengasumsikan  objek  yang  telah ditentukan sebagai non medoids sebagai berikut:

## Tabel 6. Non Medoids Baru
Nama Keterangan 2009  2010  2011  2012  2013  2014  2015  2016  2017 E1 Maluku Utara 3,78 3,48 3,65 3,12 2,34 1,54 1,39 1,33 1,22 E2 Papua Barat 6,40 4,41 6,99 4,80 4,31 3,37 2,83 2,95 2,62 E3 Papua 27,77  29,59  33,82  31,76  30,87  27,35  26,81  28,98  24,20
Dengan langkah yang sama seperti sebelumnya untuk menentukan jarak dari setiap  objek  pada  iterasi  ke-3.  Hasil  keseluruhan  iterasi  ke-3  dapat  dilihat pada tabel 3.5. sebagai berikut:
Tabel 7. Data Perhitungan Algoritma K-Medoids Hasil Iterasi ke-3 No Data Ke I Jarak ke medoids Terdekat Klaster yang diikuti C1 C2 C3 1 Aceh 1,94 5,58 79,21 1,94 1 2 Sumatera Utara 2,10 7,81 81,77 2,10 1 3 Sumatera Barat 1,38 6,91 80,91 1,38 1 4 Riau 3,53 9,09 82,93 3,53 1 5 Jambi 1,37 4,86 78,76 1,37 1 6 Sumatera Selatan 1,92 7,13 80,89 1,92 1 7 Bengkulu 2,23 3,99 77,83 2,23 1 8 Lampung 4,27 3,06 75,91 3,06 2 9 Kep. Bangka Belitung 2,11 4,38 78,05 2,11 1 10  Kep. Riau 2,21 7,86 81,84 2,21 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
⋮ ⋮ ⋮
⋮ ⋮ ⋮ ⋮
⋮ ⋮ ⋮ 34  Papua 80,04 74,41 0,00 0,00 3 Jumlah 329,77  350,94  2382,86 Total Cost 3063,56
Setelah didapatkan nilai jarak iterasi ke-3, hitung total simpangan (S) dengan mencari  selisih  dari  nilai  total cost baru-  nilai  total cost lama.  Dengan ketentuan jika S<0, maka tukar nilai objek dengan menentukan medoid baru.
S =Total cost baru – Total cost lama = 3063,56 - 1225,31 = 1838,25 Dengan nilai S>0 proses cluster dihentikan, sehingga diperoleh anggota tiap cluster dapat dilihat pada tabel 4.9 sebagai berikut.
Tabel 8. Hasil Pengklasteran Dengan K-Medoids Clustering
No Data Ke I Jarak ke medoids Terdekat Klaster yang diikuti C1 C2 C3 1 Aceh 1,94 5,58 79,21 1,94 1
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 130-139 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
No Data Ke I Jarak ke medoids Terdekat Klaster yang diikuti C1 C2 C3 2 Sumatera Utara 2,10 7,81 81,77 2,10 1 3 Sumatera Barat 1,38 6,91 80,91 1,38 1 4 Riau 3,53 9,09 82,93 3,53 1 5 Jambi 1,37 4,86 78,76 1,37 1 6 Sumatera Selatan 1,92 7,13 80,89 1,92 1 7 Bengkulu 2,23 3,99 77,83 2,23 1 8 Lampung 4,27 3,06 75,91 3,06 2 9 Kep. Bangka Belitung 2,11 4,38 78,05 2,11 1 10 Kep. Riau 2,21 7,86 81,84 2,21 1 11 Dki Jakarta 5,73 11,46  85,36 5,73 1 12 Jawa Barat 1,05 5,49 79,35 1,05 1 13 Jawa Tengah 15,53  10,15  64,60 10,15 2 14 Di Yogyakarta 12,67 7,35 67,54 7,35 2 15 Jawa Timur 19,99  14,51  60,18 14,51 2 16 Banten 2,17 5,32 78,75 2,17 1 17 Bali 18,11  12,64  62,25 12,64 2 18 Nusa Tenggara Barat 33,86  28,35  46,75 28,35 2 19 Nusa Tenggara Timur 19,32  13,78  60,79 13,78 2 20 Kalimantan Barat 16,01  10,65  64,18 10,65 2 21 Kalimantan Tengah 2,43 8,14 82,14 2,43 1 22 Kalimantan Selatan 0,75 5,31 79,35 0,75 1 23 Kalimantan Timur 1,87 7,60 81,58 1,87 1 24 Kalimantan Utara 9,43 13,10  83,53 9,43 1 25 Sulawesi Utara 5,88 11,60  85,47 5,88 1 26 Sulawesi Tengah 3,27 3,62 77,14 3,27 1 27 Sulawesi Selatan 20,31  14,82  59,89 14,82 2 28 Sulawesi Tenggara 11,71 6,45 68,36 6,45 2 29 Gorontalo 1,93 4,51 78,47 1,93 1 30 Sulawesi Barat 18,32  12,71  61,90 12,71 2 31 Maluku 2,30 7,94 81,93 2,30 1 32 Maluku Utara 0,00 5,97 80,04 0,00 1 33 Papua Barat 5,97 0,00 74,41 0,00 2 34 Papua 80,04  74,41 0,00 0,00 3
Dari  hasil  perhiungan k-medoids diperoreh  sebanyak  1  provinsi  sebagai cluster tinggi, 12 provinsi sebagai cluster menengah dan 21 provinsi sebagai cluser rendah.

## 3.2. Pengujian Data Menggunakan Tools Rapidminer
Untuk  mendapatkan  hasil  berupa  pengelompokkan  maka  pada  tahap selanjutnya dilakukan pengelompokan data menggunakan Tools Rapidminer. Hasil akhir  yang  akan  ditampilkan  adalah  berupa  pengelompokkan dimana  hasil  dari pengujian data akan tampak cluster dengan masing-masing anggota. Tampak pada gambar 1 sebagai berikut:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 130-139 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 1. Hasil Pengelompokkan
Pada gambar 1 dapat dilihat bahwa terdapat 3 warna yang berbeda dimana cluster 0 berwarna hijau, cluster 1 berwarna merah, dan cluster 2 berwarna biru. Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa diperoleh 1 provinsi (papua) pada cluster tertinggi, 12 provinsi (Lampung, Jawa Tengah, Yogyakarta, Jawa Timur, Bali, NTB, NTT, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Barat, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Barat, dan papua barat) pada cluster menengah.  21  provinsi  (Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Utara,  Riau,  Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Bangka Belitung, Kep. Riau, DKI Jakarta, Jawa Barat, Banten,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan Utara,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi  tengah,  Gorontalo,  Maluku,  Maluku  Utara)  pada cluster rendah.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan pembahasan pada bab sebelumnya dapat disimpulkan bahwa:
a) Penerapan data mining dengan metode k-medoids clustering dapat diterapkan. Sumber data yang digunakan pada penelitian ini adalah www.bps.go.id dengan subjek  data  Penyakit  Alergi  Pada  Anak  berdasarkan  provinsi  (2011-2019). Jumlah record yang digunakan sebanyak 34 provinsi dengan menghasilkan 21 cluster yakni cluster rendah sebanyak 12 provinsi cluster sedang sebanyak dan cluster tinggi sebanyak 1 provinsi.
b) Berdasarkan hasil pengujian k-medoids untuk kasus persentase data Penyakit Alergi Pada Anak menggunakan tools Rapidminer diperoleh hasil yang sama dengan  analisis  perhitungan  metode  dimana  diperoleh  21  provinsi  dengan cluster rendah  yang  menjadi  pusat  perhatian  bagi  pemerintah  terutama  Bagi Dinas  Kesehatan  dalam  melakukan  sosialisasi  dan  pemerataan  dalam pemberian imunisasi Untuk Anak yang terkena Alergi pada provinsi tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  F.  Pramesti,  M.  T.  Furqon,  And  C.  Dewi,  “Implementasi  Metode  K-Medoids
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 130-139 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data  Potensi  Kebakaran  Hutan  /  Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas ( Hotspot ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , Vol. 1, No. 9, Pp. 723–732, 2017.
[2] S. Defiyanti, M. Jajuli, And N. R. W, “Optimalisasi K  - Medoid Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa Dengan Cubic Clustering Criterion,” Teknosi , Vol. 03, No. 01, Pp. 211–218, 2017.
[3] N. Pulungan, S. Suhada, And D. Suhendro, “Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Mengelompokkan  Penduduk  15  Tahun  Keatas  Menurut  Lapangan  Pekerjaan Utama,” Komik (Konferensi Nas. Teknol. Inf. Dan Komputer) , Vol. 3, No. 1, Pp. 329– 334, 2019, Doi: 10.30865/Komik.V3i1.1609.
[4] N. Sirait, “Implementasi K-Means Clustering Pada Pengelompokan Mutu Biji Sawit,” J. Pelita Inform. , Vol. 16, No. 4, Pp. 368–372, 2017.
[5] D.  Listiyanti,  Y.  A.  Syahbana,  And  S.  R.  Henim,  “Perancangan  Dan  Implementasi Aplikasi  Android  Penentu  Salient  Area  Pada  Video  Dengan  Algoritma,”  In Annual
Research Seminar 2016 , 2016, Vol. 2, No. 1, Pp. 96–101.
[6] S.  Sundari,  I.  S.  Damanik,  A.  P.  Windarto,  H.  S.  Tambunan,  J.  Jalaluddin,  And  A. Wanto,  “Analisis  K-Medoids  Clustering  Dalam  Pengelompokkan  Data  Imunisasi Campak Balita Di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , Vol. 1, No. September, P. 687, 2019, Doi: 10.30645/Senaris.V1i0.75.
[7] A. Y. Rofiqi, “Clustering Berita Olahraga Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode K-Medoid,” J. Simantec , Vol. 6, No. 1, 2017.