Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | 10.47065/bees.v3i3.3173

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 3, No 3, Maret 2023, pp 139−146

## Penerapan  Metode  K-Medoids  Clustering  Pada  Penanganan  Kasus Demam Berdarah
Soeb Aripin, Timotius Gulo * , Gebi Putri Novita Sari Perangin Angin Fakultas Ilmu Komputer & Teknologi Informasi, Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indoneisa Email: 1 soebaripin@gamil.com, 2,* gulotimo01@gmail.com, 3 gebyperanginangin@gmail.com
I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Histori Artikel : Submited : Feb 19, 2023 Acepted : Mar 28, 2023 Published  : Mar 31, 2023 Jumlah  kasus  penyebaran  penyakit  demam  berdarah  dengue  (DBD)  pada  Desa Negara  Beringin  setiap  tahun  mengalami  peningkatan  untuk  itu  perlu  dilakukan penanganan demam berdarah dengue agar penyebaran tidak mengalami peningkatan kasus demam berdarah  dengue tiap tahunnya.  Kondisi  alam Desa Negara Beringin yang luas menyebabkan sulitnya memantau penyebaran penyakit berdasarkan kasus terbanyak.  Hal  ini  menyebabkan  lambatnya  pencegahan  maupun  penanggulangan penyakit  tersebut.  Untuk  itu  diperlukan  cara  pengelompokkan  atau  klasterisasi penyakit berdasarkan jumlah kasus yang banyak terjadi tiap tahunnya. Penelitian ini bertujuan  untuk  menerapkan  algoritma  K-Medoids  untuk  pengelompokkan  data penyakit  demam  berdarah  dengue  berdasarkan  jumlah  kasus  tiap  tahunnya.  Proses penyelesaian  permasalahan  dapat  dilakukan  dengan  proses  pengolahan  data.  Data mining  merupakan  sebuah  proses  pengolahan  data  untuk  penggalian-penggalian informasi yang tersimpan pada data set, pada data mining proses pengelompokan data untuk proses penangann demam berdarah dengue termaksud dalam teknik clustering. Algoritma  K-medoids  ini  merupakan  metode  klasterisasi  pembatas  untuk mengelompokkan  sekumpulann  objek  menjadi  beberapa  klaster.  Data  yang digunakan  berupa  data  penderita  penyakit  DBD,  dari  tahun  2017-2022.  Hasil pengujian  diperoleh  untuk  penyakit  DBD  klaster  tinggi  72  anggota  dan  rendah  28 anggota.  Algoritma  K-medoids  dapat  membantu  mempermudah  dalam  proses pembentukan cluster penanganan demam berdarah dengue. Pengujian menggunakan perhitungan manual dan aplikasi Rapidminer mendapatkan hasil yang sama dengan sistem.  Ini menunjukkan bahwa sistem telah bekerja dengan baik.
Kata Kunci: Algoritma K-Medoids; Data Mining; Demam Berdarah Dengue
K ORESPONDENSI

## Email: gulotimo01@gmail.com

## A B S T R A C T
The number of cases of the spread of dengue hemorrhagic fever (DHF) in Beringin Country Village  every  year has increased for this reason, it is  necessary to  handle dengue hemorrhagic fever  so that the spread does not increase dengue hemorrhagic fever cases   every year. The vast natural conditions of Banyan Country Village make it difficult to  monitor the spread  of  diseases based  on the  most  cases. This  causes slow prevention and control of the disease. For this reason, it is necessary to group or cluster diseases based on the number of cases that occur each year. This study aims to apply the K-Medoids algorithm to group dengue hemorrhagic fever data  based on the  number  of  cases  each  year.  The  process  of  solving  problems  can  be  done  by processing data. Data mining is a data processing process for extracting information stored in the data set, in data mining the process of grouping data for the process of handling  dengue  hemorrhagic  fever  is    included  in  clustering  techniques.  The  K- medoids algorithm is a limiting clustering method for grouping a collection of objects into clusters. The data used is in the form of data on dengue sufferers, from 2017- 2022. Test results were obtained for high cluster dengue disease of 72 members and low 28 members. The K-medoids algorithm can help facilitate the process of forming dengue hemorrhagic fever treatment clusters. Testing using manual calculations and the Rapidminer application gets the same results as the system.  This shows that the system has worked well.
Keywords: K-Medoids Algorithm; Data Mining; Dengue Hemorrhagic Fever

## 1. PENDAHULUAN
Demam  berdarah  dengue  (DBD)  adalah  suatu  penyakit  yang  disebabkan  oleh  infeksi  virus  dengue.  DBD  adalah penyakit  akut  dengan  manifestasi  klinis  perdarahan  yang  menimbulkan  syok  yang  berujung  kematian.  DBD disebabkan oleh salah satu dari empat serotipe virus dari genus Flavivirus, famili Flaviviridae. Terdapat 4 serotipe
DBD: Dengue 1, 2, 3 dan 4 di mana Dengue tipe 3 merupakan serotipe virus yang dominan menyebabkan kasus yang berat.  Dalam  tubuh  manusia,  virus  memerlukan  waktu  masa  tunas  4–6  hari  (intrinsic  incubation  period)  sebelum menimbulkan penyakit[1].
Dalam bidang kesehatan meliputi kesehatan masyarakat, pencegahan dan pengendalian penyakit, pelayanan, dan  sumber  daya  kesehatan.  Desa  Negara  Beringin  memiliki  puskesmas  dan  rumah  sakit.  Berdasarkan  data  dinas kesehatan Desa Beringin Dari tahun 2017-2022, jumlah kasus penyebaran penyakit demam berdarah dengue (DBD) mengalami peningkatan.
Dengan wilayah yang luas dan kondisi alam perbukitan menyebabkan Dinas Kesehatan Desa Negara Beringin sulit  untuk  memantau  penyebaran  penyakit  dengan  jumlah  kasus  terbanyak.  Hal  ini  menyebabkan    lambatnya pencegahan maupun penanggulangan penyakit tersebut. Untuk itu diperlukan cara pengelompokkan atau klasterisasi penyakit berdasarkan jumlah kasus yang banyak terjadi di setiap tahun  pada desa Beringin.
Pada  pasien  demam  berdarah  dengue  derajat  I  diperlukan   penangana atau pemantauan  yang  ketat  terkait kondisi    klinis    pasien.    Hal  ini  dikarenakan  DBD  grade    berpontensi  menjadi  kondisi  klinis  yang  lebih  kritis. Penanganan  dini  akan  menentukan  outcome  yang  lebih  baik.  Penanganan  secara  self  management  merupakan penenganan demam  yang dilakukan sendiri tanpa menggunakan  jasa tenaga kesehatan. Dimana penanganan secara self management ini dapat dilakukan dengan melakukan terapi fisik, terapi obat, maupun kombinasi keduanya[2].
Data  mining  merupakan  sebuah  proses  pengolahan  data  untuk  penggalian  –  penggalian  informasi  yang tersimpan  pada  dataset.  Penggalian  data  dan  informasi  pada  dataset  nantinya  dapat  dipergunakan  dalam  proses pengambilan keputusan. Data mining sendiri merupakan sebuah teknik ataupun bidang ilmu yang dapat dipergunakan oleh  berbagai  macam  rumpun  pengetahuan  yang  berkaitan  dengan  pengolahan  data.  Pada  data  mining  proses pengelompokan data untuk proses penentuan prioritas tersebut termasuk dalam teknik clustering. Clustering pada data mining digunakan untuk mengelompokan data untuk terbagi dalam beberapa macam cluster tertentu. Dimana proses pembentukan cluster berdasarkan dengan tingkat kemiripan yang dimiliki antar data seperti karakteristik data. Salah satu  algoritma  yang  dapat  dipergunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada  clustering  yaitu  Algoritma  K- Medoids[3].
K-Medoids merupakan bagian dari clustering data mining. K-Medoids dipergunakan pada data mining untuk proses pengelompokan dalam pembentukan clustering. Proses pembentukan clustering berdasarkan dengan tahapan iterasi  yang dilakukan, pada tahapan  iterasi dilakukan proses perhitungan  jarak antar objek terhadap nilai centroid. Setelah dilakukan proses perhitungan jarak, selanjutnya proses pembentukan cluster berdasarkan dengan nilai jarak terdekat. Kemudian dilakukan proses perhitungan nilai rata – rata dari pembentukan clustering.
Penelitian terdahulu  yang telah dilakukan oleh Sevi Dian Nirwana, dkk pada tahun 2022 dimana pada hasil penelitian  didapatkan  bahwa  dengan  menggunakan  algoritma  K-Medoids  dapat  dipergunakan  untuk  membentuk  3 cluster dan kinerjanya lebih baik dibandingkan dengan algoritma clustering lainnya[4].  Penelitian lainnya juga telah dilakukan di tahun yang sama oleh Fahikra Faisal, dkk dengan hasil penelitian yang didapatkan yaitu Algoritma K- Medoids dapat untuk membentuk clusterisasi dengan kinerja lebih baik dibandingkan dengan algortima lainnya[5].
Penelitian  yang  lain  dilakukan  juga  oleh  Rohan  Kristini  Purba  dan  Efori  Bu’ulolo  pada  tahun  2022 mendapatkan  hasil  penelitian  bahwa  dengan  menerapkan  algoritma  K-Medoids  memudahkan  proses  pengambilan keputusan dan juga proses menjadi sangat efektif dan juga cepat[6]. Ditahun yang sama juga telah dilakukan penelitian oleh Daffa Rafif Agustian dan Budi Arif Dermawan dengan hasil penelitian yang didapatkan proses yang dilakukan pada  K-Medoids  dengan  menghitung  jarak  terdekat  dari  data  dapat  membantu  dan  mempermudah  dalam  proses pembentukan cluster[7].
Berdasarkan permasalahan dan penelitian terdahulu yang dijadikan acuan maka penelitian ini bertujuan untuk melihat penerapan metode K-medoids clustering dalam  penanganan kasus demam berdarah dengue (DBD) yang di gunakan  untuk  mengetahui  di  tahun  manakah  yang  sering  mengalami  penyakit  deman  berdarah  dengue  (DBD), sehingga dapat dilakukan penanganan demam berdarah dengue di tahun tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian adalah langkah-langkah yang harus ditempuh dalam melakukan suatu penelitian. Tujuan dari metodologi penelitian ini adalah untuk membuat penelitian menjadi lebih terstruktur dan memiliki konsep yang jelas, sehingga hasilnya akurat dan tidak dipertanyakan kebenarannya.
Berisi  penjelasan  tentang  tahapan  penelitian  yang  menggambarkan  urutan/tahapan  didalam  melakukan penelitian, bagaimana tahapan penerapan metode dalam penelitian serta pengujian metode dalam mendapatkan hasil penelitian  sesuai  dengan  harapan  dan  gambaran  penelitian.  Lebih  baik  jika  terdapat  gambar  dan  tabel,  itu  harus disajikan dengan nama tabel dan gambar yang disertai dengan nomor urut.
Pada bagian tahapan penelitian dalam  penanganan kasus demem berdarah dengue dengan menggunkan metode K-Medois dilakukan beberapa tahapan penelitian seperti dibawah ini:
1. Studi Kepustakaan
Studi  Kepustakaan  adalah  tahapan  dimana  peneliti  melakukan  salah  satu  cara  atau    teknik  dalam  mencari  dan menemukan  fakta-fakta  atau  informasi  dengan  cara  melakukan  tinjauan  pustaka  dari  berbagai  sumber  atau referensi yang nyata.
2. Analisa Masalah
Disini kami peneliti melakukan Analisa dalam penelitian untuk menyelidiki kebenaran mengenai kebenaran data dan fakta tentang informasi  demam berdarah dengue di desa beringin.
3. Penerapan Metode
Penelitian yang memiliki metode penelitian ataupun algoritma. Algoritma yang dipilih oleh peneliti pada penelitian ini merupakan algoritma K-Medoids.
4. Pengujian Algortima
Pengujian  Algoritma  merupakan  suatu  cara  atau  teknik  untuk  menentukan  data  uji  yang  dapat  menguji  secara lengkap  dan  memiliki  kemungkinan  yang  tinggi  untuk  menemukan  masalah  yang  dimana  pada  penelitian  ini Algoritma  K-Medois  diuji  menggunakan  Aplikasi  Rapid  Miner  dengan  berapa  jumlah  cluster  yang  perlu dimasukkan dan hanya memiliki atribut bertipe numeric dengan mengelompokkan data clustering  setiap dusun yang mengalami penyakit demam berdarah dengue (DBD).
5. Laporan Hasil Penelitian
Peneliti  Menemukan  hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  tersebut.  Pada penelitian  ini  harus  dihasilkan  clustering  penenganan  demam  berdara  dengue  menggunakan  metode  k-medoids untuk  melakukan  penanganan  demam  berdarah  dengue  pada  tahun  yang  memiliki  tingkat  tertinggi  yang mengalami penyakit demam berdarah dengue (DBD).
Berdasarkan tahapan penelitian diatas dapat digamabarkan dalam bentuk diagram sebagai berikut ini:

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.2 Data Mining
Data  mining  merupakan  sebuah  proses  penggunaan  data  kembali.  Penggunaan  data  kembali  pada  data  mining berdasarkan  dengan  proses  pengolahan  data  yang  dilakukan  pada  data  mining.  Proses  yang  dilakukan  pada  data mining berkaitan dengan proses pengumpulan data hingga penggunaan data dengan menggali informasi – informasi yang tersimpan pada data yang besar. Penggalian yang dilakukan untuk proses penemuan pola hubungan, informasi ataupun pengetahuan[8][9]-[10][11][12][13]

## 2.3 Algoritma K-Medoids
Algoirtma  K-Medoids  merupakan  sebuah  algoritma  untuk  menghitung  nilai  cost  atau  nilai  rata  –  rata  dari  objek berdasarkan  dengan  klasteriasi.  Proses  pembentukan  cluster  berdasarkan  jarak  terdekat  antar  objek  dengan  nilai centroid pada setiap cluster. Proses perhitungan jarak terdekat antar objek berdasarkan dengan Euclidean Distance. Adapun rumus yang digunakan untuk menghitung jarak terdekat yakni[4]-[6] [14][15][16][17][18]:
𝑑𝑖𝑗 = √(𝑥1𝑖 − 𝑥1𝑗) 2 + (𝑥2𝑖 − 𝑥2𝑗) 2 + ⋯ + (𝑥𝑘𝑖 − 𝑥𝑘𝑖) 2 (1)
Adapun tahapan – tahapan penyelesaian yang dilakukan oleh algoritma K-Medoids dapat dilihat pada berikut ini :
1. Menentukan banyaknya cluster (k) yang akan dibentuk
2. Menghitung jarak antar objek dengan menggunakan persamaan (1)
3. Menentukan nilai centroid baru untuk proses perhitungan jarak dan pembentukan cluster
4. Hitung nilai rata – rata ataupun cost dari proses cluster
5. Jika nilai cost baru lebih besar dari cost lama, maka proses telah berakhir.
Mulai Analisa Masalah Penerapan Metode Pengujian Algoritma Laporan Hasil Penelitian SELESAI Studi Keputusan

## 2.4 Demam Berdarah Dengue
Demam  berdarah  dengue  merupakan  penyakit  endemis  di  Indonesia    penyakit  ini  di  sebabkan  oleh  virus  Dengue ditularkan kepada manusia melalui gigitan nyamuk Aedes dan Aedes Albocpictus, kejadian demam berdarah dengue juga  dipengaruhi oleh  faktor iklim sehingga pertumbuhan nyamuk Aedes dan Aedes Albocpictus berkembang biak dengan cepat[19]. Demam berdarah dengue juga memiliki derajat penyakit mulai dari derajat 1 sampai dengan 4 yaitu :
1. DBD grade I : demam disertai 2 atau lebih tanda : sakit kepala, nyeri di belakang bola mata, pegal pegal dan nyeri sendi dengan uji bendung positif.
2. DBD grade II : gejala diatas disertai perdarahan spontan seperti bintik bintik merah di kulit, mimisan, perdarah gusi, muntah darah atau berak hitam.
3. DBD grade III : gejala diatas disertai kegagalan sirkulasi (kulit dingin dan lembab serta gelisah)
4. DBD grade IV: Renjatan/ syok berat dengan tekanan darah dan nadi tidak terukur[1][20].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Demam  berdarah  dengue  merupakan  penyakit  endemis  di  Indonesia  dan  meningkatnya  kejadian  demam  berdarah dengue  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor,  salah  satunya  adalah  faktor  iklim.  Salah  satu  daerah  di  indoneisa  yang mengalami  penyakit  demam  berdarah  dengue    adalah  Desa  Negara  Beringin    dengan  hal  tersebut  maka  perlu  di lakukan penanganan deman berdarah dengue di desa tersebut agar penyebaran deman berdarah dapat  berkurang di desa tersebut. Dalam melakukan penanganan tersebut maka perlu di ketahui dimanakah tahun berapa di desa negara beringin  yang  tiap  tahunnya  mengalami  peningkatan    kasus  demam  berdarah  dengue.  Maka  dari  itu,  untuk memudahkan  dalam  proses  penanganan  demam  berdarah  tersebut  dapat  dibentuk  cluster  untuk  melihat  tingkat peningkatan  demam  berdarah  tiap  tahunnya.    Dengan  menentukan  cluster  penanganan    dapat  lebih  mudah  untuk menentukan manakah lokasi/dusun di desa negara beringin yang akan dilakukan penanganan demam berdarah. Dalam proses pembentukan cluster terlebih dahulu dilakukan proses pendataan terhadap  masyarakat di desa beringin  yang mengalami  demam  berdarah  dengue.  Dari  pendataan  tersebut  terkumpulan  sebuah  kumpulan  data  ataupun  biasa disebut  dengan  dataset.  Dengan  menggunakan  dataset  yang  telah  dikumpulkan  tersebut  dapat  dipergunakan  untuk proses pembentukan cluster berdasarkan dengan proses pengolahan data. Data mining merupakan proses pengolahan data untuk menemukan informasi – informasi baru ataupun pengetahuan – pengtahuan yang tersimpa pada dataset. Didalam  prosesnya,  data  mining  dibantu  proses  penyelesain  dengan  menggunakan  algoritma  tertentu.  Pada  proses penyelesaian  permasalahan  dipergunakan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Medoids  dan  pengujian  hasil  dari pengklasteran menggunakan aplikasi Rapid Miner.

## 3.1.1 Penerapan Algoritma K-Medoids
Tahapan pertama yang dilakukan sebelum proses penerapan algoritma K-Medoids yaitu tersedianya data. Maka dari itu  terlebih  dahulu  diketahui  data  yang  akan  digunakan  untuk  proses  penyelesaian.  Dalam  hal  ini  data  merupakan proses pendataan tehadap mahasiswa/I. Adapun data tersebut dapat dilihat berikut:
Tabel 1 . Data Masyarakat desa negara beringi yang mengalami demam berdarah dengue tiap tahun
No  Tahu n D1 negara D2 Beringin D3 Lau Gambir D4 sinar kemenangan DBD Grader l DBD Grader ll DBD Grader lll DBD Grader lV 1 2017  1 1 1 1 sedang Tinggi Tinggi Sedang 2 2017  1 1 1 1 sedang Tinggi Tinggi Sedang 3 2017  1 1 1 1 sedang Tinggi Tinggi Sedang 4 2017  1 1 1 1 sedang Tinggi Tinggi Sedang 5 2017  1 1 1 1 sedang Tinggi Tinggi Sedang 6 2017  1 1 1 1 sedang Tinggi Tinggi Sedang …  … … … … ... … … … … …  … … … … … … … … … 38 6 2022  0 1 0 0 sedang Tinggi sedang Sedang
Dari data tersebut kemudian akan dilakukan pengolahan kembali menjadi data baru dengan format tabular yang mana jika nilai = Sedang akan diberi nilai 1, sedangkan nilai = Tinggi akan diberi nilai 2.
Tabel 2 . Data Masyarakat desa negara beringi yang mengalami demam berdarah dengue tiap tahun dalam bentuk
tabular No  Tahun D1 negara D2 Beringin D3 Lau Gambir D4 sinar kemenangan DBD Grader l DBD Grader ll DBD Grader lll DBD Grader lV 1 2017 1 1 1 1 1 2 2 1 2 2017 1 1 1 1 1 2 2 1
No  Tahun D1 negara D2 Beringin D3 Lau Gambir D4 sinar kemenangan DBD Grader l DBD Grader ll DBD Grader lll DBD Grader lV 3 2017 1 1 1 1 1 2 2 1 4 2017 1 1 1 1 1 2 2 1 5 2017 1 1 1 1 1 2 2 1 …  … … … … … … … … … …  … … … … … … … … … 386  2022 0 1 0 0 1 2 1 1
Setelah  tersedianya  data  sepert  tabel  1.  Maka  selanjutnya  dapat  dilakukan  proses  penyelesaian  dengan menggunakan  algoritma  K-Medoids.  Proses  penyelesaian  dengan  algoritma  K-Medoids  diselesaikan  dengan menggunakan beberapa iterasi. Adapun proses penyelesaian dapat dilihat berikut.

## a. Iterasi I
Sebelum  proses  penyelesaian  pada  iterasi  pertama,  terlebih  dahulu  ditentukan  nilai  centroid  awal  pada  setiap cluster yang ditentukan. Nilai centroid awal dipilih secara acak dari data yang tersedia. Adapun nilai centroid awal dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3 . Nilai Centroid Awal Iterasi I No Tahun D1 Negara D2 Beringin D3 Lau Gambir D4 Sinar Kemenangan DBD Grader l DBD Grader ll DBD Grader lll DBD Grader lv 1 2017 45 58 58 47 1 2 2 1 3 2019 67 63 67 65 1 2 2 1
Setelah  didapatkan  nilai  centroid  awal  maka  dapat  dihitung  nilai  jarak  antar  tiap  data  berdasarkan  dengan perhitungan rumus jarak terdekat. Adapun proses perhitungan jarak dapat dilihat berikut: Perhitungan Jarak Cluster 1 C1 (2017) = √(45 − 45) 2 + (58 − 58) 2 + (58 − 58) 2 + (47 − 47) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 = 0 Proses perhitungan dilakukan berulang sampai dengan alternatif 2022 Perhitungan Jarak Cluster 2 C2 (2017)= √(45 − 67) 2 + (58 − 63) 2 + (58 − 67) 2 + (47 − 65) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 + (1 − 1) 2 =  30,23243
Proses perhitungan dilakukan  berulang sampai dengan alternatif keenam. Setelah dilakukan proses perhitungan jarak,  maka  selanjutnya  yaitu  penenutan  cluster.  Adapun  hasil  perhitungan  jarak  dan  penentuan  cluster  dapat dilihat berikut.
Tabel 4 . Hasil Perhitungan Jarak Iterasi I Tahun Dc1 Dc2 Cluster 2017 0 30,23243 1 2018 19,69772 21,67948 1 2019 30,23243 0 2 2020 20,3224 43,39355 1 2021 30,52868 21,44761 2 2022 6,63325 27,313 1
Proses penentuan cluster berdasarkan nilai jarak terdekat jika dc1 < dc2 maka hasil pembentukan cluster yaitu C1. Sebaliknya  jika dc2 < dc1 hasil pembentukan cluster yaitu C2. Setelah didapatkan proses pembentukan cluster berikutnya yaitu proses perhitungan nilai cost berdasarkan dengan jarak cluster yang terpilih. Adapun perhitungan nilai cost dapat dilihat berikut:
Cost Iterasi I = 30,23243+21,67948+30,23243+43,39355+30,52868+27,313 = 183,37957 Setelah dilakukan proses perhitungan nilai cost, maka dapat dilakukan proses untuk iterasi selanjutnya. b. Iterasi II
Proses  yang dilakukan pada  iterasi II sama dengan  yang dilakukan pada proses  iterasi I. Dimana  langkah awal yaitu menentukan nilai centroid awal. Adapun nilai centroid awal pada iterasi II dapat dilihat berikut:
Tabel 5 . Nilai Centroid Awal Iterasi II No Tahun D1 Negara D2 Beringin D3 Lau Gambir D4 Sinar Kemenangan DBD Grader l DBD Grader ll DBD Grader lll DBD Grader lv 4 2020 28 61 51 55 1 1 1 1 6 2022 45 63 61 50 1 2 1 1
Setelah  didapatkan  nilai  centroid  awal  maka  dapat  dihitung  nilai  jarak  antar  tiap  data  berdasarkan  dengan perhitungan rumus jarak terdekat. Adapun proses perhitungan jarak dapat dilihat berikut: Perhitungan jarak cluster 1 C1 (2017) = √(45 − 28) 2 + (58 − 61) 2 + (58 − 51) 2 + (47 + 55) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 =20,3224 Proses perhitungan dilakukan berulang sampai dengan alternatif 2022. Perhitungan jarak cluster 2 C2 (2017) = √(45 − 45) 2 + (58 − 63) 2 + (58 − 61) 2 + (47 − 50) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (1 − 1) 2 =6,63325
Proses perhitungan dilakukan berulang sampai dengan alternatif 2022. Setelah dilakukan proses perhitungan jarak, maka  selanjutnya  yaitu  penentuan  cluster.  Adapun  hasil  perhitungan  jarak  dan  penentuan  cluster  dapat  dilihat berikut:
Tabel 6 . Hasil Perhitungan Jarak Iterasi II Tahun Dc1 Dc2 Cluster 2017 20,3224 6,63325 2 2018 35,39774 20.19901 2 2019 43,39355 27,313 2 2020 0 20,46949 1 2021 49,74937 30,23243 2 2022 20,46949 0 2
Proses penentuan cluster berdasarkan nilai jarak terdekat jika dc1 < dc2 maka hasil pembentukan cluster yaitu C1. Sebaliknya  jika dc2 < dc1 hasil pembentukan cluster yaitu C2. Setelah didapatkan proses pembentukan cluster berikutnya yaitu proses perhitungan nilai cost berdasarkan dengan jarak cluster yang terpilih. Adapun perhitungan nilai cost dapat dilihat berikut:
Cost Iterasi ll = 20,3224+35,39774+43,39355+20,46949+49,74937+20,46949 = 189,80204 Setelah didapatkan nilai cost pada Iterasi II, maka selanjutnya dapat dilakukan perbandingan dari nilai cost lama dengan nilai  cost  baru sebagai penentuan berakhir atau tidaknya proses iterasi. Berdasarkan proses perhitungan dapat dilihat bahwasannya nilai cost baru (Iterasi II ) 189,80204 > dari nilai cost lama (Iterasi I) 183,37957 . Maka dari itu proses telah dihentikan dan selanjutnya dapat diambil keputusan dalam proses pembentukan cluster seperti berikut.
Tabel 7. Pembentukan Cluster Prioritas penanganan Cluster 1 Cluster 2 2017 2018 2020 2019 2022 2021
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwasannya 2017, 2020, dan 2022 termasuk dalam cluster 1 yang menandakan bahwasannya  tahun  tersebut  menjadi  tahun  yang  mengalami  tingkat  demam  berdarah  dengue  dalam  status  rendah dalam  melakukan  penanganan  demam  berdarah  dengue.  Sedangkan  tahun  2018,  2019,  dan  2021  termasuk  dalam cluster  2  dimana  tahun  tersebut  menjadi    tahun  prioritas  dilakukan  penanganan  demam  berdarah  dengue  di  desa beringin karena mengalami tingkat kasus demam berdarah dengue tinggi.

## 3.2 Hasil Pengujian
Adapun hasil pengujian dalam penerapan metode k-medoids pada penanganan demam berdarah dengue (studi kasus :  desa  negara  beringin)  dengan  menggunkan  aplikasi  data  Mining  yaitu  rapidminer  dengan    proses  hasil Cluster/Pengelompokan dan bentuk Cluster Model dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Pada  gambar  1  proses  clusternya  di  mulai  dengan  cara  imput  data  setelah  datanya  di  input  kemudian  kita masukan datanya pada halaman process,  setelah itu  kita panggil clustering k-medoids di menu operators dan kita tempel pada halaman process, selanjutnya hubungkan garis antara data dan clustering setelah itu  klik tombol start di atas.
Gambar 2 . Hasil Cluster Model Dengan Aplikasi Rapidminer
Pada  Gambar  2  di  atas  kita  dapat  melihat  hasil  dari  pengklasteran  data  penderita  demam  berdarah  dengue dimana memiliki dua cluster, cluster pertama memiliki 3 items dan cluster kedua memiliki 3 items sehingga jumlah total dari cluster ada 6 items, dari hasil tersebut cluster pertama berisikan data pada tahun 2017,2020 dan 2022 dimana tahun tersebut memiliki tingkat demam berdarah dengue dalam status rendah, sedangkan cluster kedua yang berisikan data pada tahun 2018,2019 dan 2021  memiliki tingkat demam  berdarah  dengue dalam  status tinggi  sehingga pada tahun  tersebut  pihak  dari  puskesmas  atau  pihak  terkait tertentu   perlu  di  lakukannya  penanganan  demam  berdarah dengue  di desa negara beringin.
Gambar 3 . Hasil cluster dalam bentuk Graph
Pada gambar di atas kita dapat  melihat cluster dalam  bentuk grap dimana  memiliki  himpunan akar  dengan nilai 0&1 dimana nilai dari akar 0 adalah berisikan data pada tahun 2017,2020 dan 2022, sedangkan nilai dari akar 1 adalah data pada tahun 2018,2019 dan 2021.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan bab hasil dan pembahasan maka dapat disimpulkan penerapan data mining dengan menggunakan metode K-medoids dalam penanganan kasus demam berdarah dengue  dapat diterapkan berdasarkan hasil penerapan metode secara manual dimana pada tahun 2017,2020 dan 2022 termaksud dalam  cluster 1 yang berada dalam kondisi demam berdarah  dengue  rendah  sedangkan  pada  tahun    2018,2019  dan  2021  termaksud  pada  cluster  2  yang  berada  pada tingkat  kondisi  tinggi  demam  berdarah  dengue,  sehingga  hasil    pengujian  aplikasi  data  mining  yaitu  rapidminer memiliki  hasil  yang  sama  sehingga  penanganan  demam  berdarah  dengue  di  desa  beringin  tiap  tahun  layak direkomendasikan pada cluster ke 2 yaitu pada tahun 2018,2019 dan 2021.

## REFERENCES
[1] A. Sukohar, “Demam Berdarah Dengue ( DBD ),” Medula , vol. 2, no. 2, pp. 1–15, 2014.
[2] H. S. Kurniati, “Gambaran Pengetahuan Ibu Dan Metode Penanganan Demam Pada Balita Di Wilayah Puskesmas Pisangan Kota Tangerang Selatan,” Univ. Islam Negeri Syarif Hidayatullah , pp. 1–100, 2016.
[3] U. R. Amanda and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma Hash Based Pada Data Pemesanan Buah Impor Cv. Green Uni Fruit,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 5, no. 1, 2021.
[4] S. D. Nirwana, M. I. Jambak, and A. Bardadi, “Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Dalam Clustering Rata- Rata Penambahan Kasus Covid-19 Berdasarkan Kota/Kabupaten Di Provinsi Sumatera Selatan,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 126–131, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i2.5127.
[5] F. Faisal, L. A. Giopani, M. Fitriah, Z. C. Dwynne, and S. Syahidatul, “Comparison of K-Means and K-Medoids Algorithms for Temperature Grouping in Riau Province Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokan Suhu di Provinsi Riau,” IJIRSE Indones. J. Inform. Res. Softw. Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 128–134, 2022.
[6] R. K. Purba and E. Bu’ulolo, “Implementasi Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Mahasiswa yang Layak Mendapat Bantuan  Uang  Kuliah  Tunggal,” INSOLOGI  J.  Sains  dan  Teknol. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  79–86,  2022,  doi: 10.55123/insologi.v1i2.195.
[7] D. R. Agustian and B. A. Darmawan, “Analisis Clustering Demam Berdarah Dengue Dengan Algoritma K-Medoids (Studi Kasus Kabupaten Karawang),” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 6, no. 1, p. 18, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i1.504.
[8] F. Y. Rahman, I. I. Purnomo, and N. Hijriana, “PENERAPAN ALGORITMA DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI KUALITAS AIR,” Technologia , vol. 13, no. 3, pp. 228–232, 2022.
[9] M.  S.  Mustafa,  M.  R.  Ramadhan,  and  A.  P.  Thenata,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier,” Creat.  Inf.  Technol.  J. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  151,  2018,  doi: 10.24076/citec.2017v4i2.106.
[10]  M.  Ridwan,  H.  Suyono,  and  M.  Sarosa,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Eeccis , vol. 7, no. 1, pp. 59–64, 2013, doi: 10.1038/hdy.2009.180.
[11]  K. Tampubolon, H. Saragih, B. Reza, K. Epicentrum, A. Asosiasi, and A. Apriori, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan,” pp. 93–106, 2013.
[12]  N.  Y. Septian, “Data Mining  Menggunakan Algoritma  Naïve Bayes Untuk  Klasifikasi  Kelulusan Mahasiswa  Universitas Dian Nuswantoro,” J. Semant. 2013 , pp. 1–11, 2009.
[13]  P. Mayadewi and E. Rosely, “Prediksi Nilai Proyek Akhir Mahasiswa Menggunakan Algoritma Klasifikasi Data Mining,” Semin. Nas. Sist. Inf. Indones. , no. November, pp. 329–334, 2015.
[14]  A.  Sastika  and  Y.  Syahra,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Pengelompokkan  Data  Kebutuhan  Beras  Karyawan  Dengan Menggunakan Metode K-Medoids,” vol. 1, no. 2, pp. 377–387, 2018.
[15]  F.  Hardiyanti,  H.  S.  Tambunan,  and  I.  S.  Saragih,  “PENERAPAN  METODE  K-MEDOIDS  CLUSTERING  PADA PENANGANAN KASUS DIARE DI INDONESIA,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 598–603, 2019.
[16]  S. Theresia, Suhada, I. S. Saragih, I. S. Damanik, and D. Suhendro, “Pengklasteran Gaji Karyawan Pada Pt . Erba Primas Bogor,” vol. 4, pp. 395–402, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2852.
[17]  M. Minarni, E.  I. Sari,  A. Syahrani, and P. Mandarani, “Klasterisasi Penyakit Menggunakan  Algoritma  K-Medoids pada Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Agam,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform. ,  vol.  10,  no.  3,  p.  137,  2021,  doi: 10.23887/janapati.v10i3.34904.
[18]  G.  B.  Kaligis  and  S.  Yulianto,  “Analisa  Perbandingan  Algoritma  K-Means,  K-Medoids,  Dan  X-Means  Untuk Pengelompokkan Kinerja Pegawai,” IT-Explore J. Penerapan Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 1, no. 3, pp. 179–193, 2022, doi: 10.24246/itexplore.v1i3.2022.pp179-193.
[19]  M. A. Wirayoga, “The Relationship between Dengue Hemorrhagic Fever and Climate in Semarang From 2006 to 2011,” Unnes J. Public Heal. , vol. 2, no. 4, pp. 1–9, 2013.
[20]  J. Blanc, “Dynamical degrees of (pseudo)-automorphisms fixing cubic hypersurfaces,” Indiana Univ. Math. J. , vol. 62, no. 4, pp. 1143–1164, 2013, doi: 10.1512/iumj.2013.62.5040.