## Implementasi Algoritma K-Means untuk Clustering Penyebaran Tuberkulosis di Kabupaten Karawang
Yanti Puspita Sari 1 , Aji Primajaya 2 , Agung Susilo Yuda Irawan 3 Universitas Singaperbangsa Karawang 123
Jl. HS. Ronggowaluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, Indonesia Email: yanti.16226@student.unsika.ac.id 1 , aji.primajaya@staff.unsika.ac.id 2 , agung@unsika.ac.id 3
Abstrack – Tuberculosis is a health problem that is transmitted through the air due to the presence of the mycobacterium tuberculosis. Tuberculosis cases were spread almost throughout Karawang Regency. The area of Karawang Regency and the number of cases that tends to increase every yaer, allows the need for clustering areas of the tuberculosis spreads. The method that can be used to clustering the areas where tuberculosis is spreading is data mining. The data mining methodology applied is CRISP-DM. The dataset used comes from the Karawang District Health Office in 2018. Then the data is processed using the k-means clustering algorithm with the help of WEKA tools. The study begins by finding the best  number  of  clusters  using  the  elbow  method,  where  K=3  is  the  best  number  of  clusters.  K=3 combined with S (random seed) 5, 10, 15 to be tested. The results of these testing then evaluated using SSE (Sum of Square Error). The best clustering is produced by K=3 with a combination of S=10 which consists of cluster 0 (7 members), cluster 1 (9 members), and cluster 2 (14 members). Evaluation values generated by SSE 2,4402 and Silhouette 0,5629.
Keywords – Tuberculosis, Data Mining, Clustering, CRISP-DM, K-Means
Intisari – Tuberkulosis  merupakan masalah kesehatan yang sifatnya menular melewati udara karena adanya  kuman mycobacterium  tuberculosis. Kasus  penyakit  tuberkulosis  tersebar  hampir  diseluruh daerah Kabupaten Karawang. Luasnya daerah Kabupaten Karawang dan jumlah kasus yang cenderung terus meningkat setiap tahunnya, memungkinkan perlunya pengelompokan daerah penyebaran penyakit tuberkulosis.  Metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  daerah  penyebaran  penyakit tuberkulosis adalah data mining . Metodologi data mining yang diterapkan yaitu CRISP-DM. Dataset yang  digunakan  bersumber  dari  Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Karawang  tahun  2018.  Kemudian  data tersebut diproses menggunakan algoritma k-means clustering dengan bantuan tools WEKA . Penelitian diawali dengan mencari jumlah cluster terbaik menggunakan metode e lbow , dimana K=3 adalah jumlah cluster terbaik. K=3 dikombinasikan dengan S ( random seed ) 5, 10, 15 untuk diuji coba. Hasil dari uji coba tersebut kemudian dievaluasi menggunakan SSE ( Sum of Square Error ) dan Silhouette . Clustering terbaik dihasilkan oleh K=3 dengan kombinasi S=10 yang terdiri dari cluster 0 (7 anggota), cluster 1 (9 anggota), dan cluster 2 (14 anggota). Nilai evaluasi yang dihasilkan SSE 2,4402 dan Silhouette 0,5629.
Kata Kunci – Tuberkulosis, Data Mining , Clustering , CRISP-DM, K-Means

## I. P ENDAHULUAN
Tuberculosis ialah masalah kesehatan yang bersifat menular lewat udara, dimana sumber utama penularannya bisa dari batuk penderita tuberkulosis yang mengandung kuman berbahaya yaitu mycobacterium  tuberculosis [1].  Dari  10  daftar  penyebab  kematian  tertinggi  di  dunia, penyakit tuberkulosis masih menjadi salah satu penyebabnya. Angka kematian akibat penyakit ini secara keseluruhan diduga mencapai 1,3 juta jiwa [2]. Negara Indonesia menduduki ranking ke-2 secara global yang memiliki beban tuberkulosis tertinggi [3].
Kasus penyakit tuberkulosis di Indonesia hampir tersebar di semua daerah, salah satunya yaitu di Kabupaten Karawang. Pada tahun 2015 ditemukan kasus tuberkulosis di Kabupaten Karawang sebanyak 2.617 kasus. Dua tahun kemudian jumlah kasusnya mengalami penurunan
menjadi 1.821 kasus, dan sangat disayangkan pada tahun 2018 jumlahnya kembali meningkat menjadi 2.075 kasus [4].
Dengan adanya permasalahan tersebut, memungkinkan perlunya suatu upaya penanganan yang efektif. Upaya tersebut salah satunya yaitu, dengan mengelompokkan daerah penyebaran penyakit tuberkulosis di Kabupaten Karawang. Pengelompokan ini bertujuan untuk mengetahui daerah mana saja yang memiliki kasus tuberkulosis tingkat tinggi, sedang, hingga rendah. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan rekomendasi untuk Pemerintah Kabupaten Karawang  dalam  melakukan  penanganan  yang  lebih  efektif  terhadap  penyakit  tuberkulosis. Pemerintah nantinya dapat lebih fokus terlebih dahulu ke daerah-daerah yang memiliki kasus tuberkulosis tingkat tinggi, sehingga jumlah kasus tuberkulosis di Kabupaten Karawang dapat semakin berkurang.
Untuk  mengelompokkan  daerah  penyebaran  penyakit  tuberkulosis  dapat  menggunakan metode clustering . Cara kerja metode clustering yaitu dengan menggabungkan objek data yang memiliki kesamaan sifat atau karakteristik kedalam satu kelompok ( cluster ) kecil [5]. Dalam implementasinya metode clustering harus melakukan tahapan algoritma agar tujuannya mampu tercapai. Algoritma k-means dapat diimplementasikan pada metode clustering [6]. Tugas dari k-means adalah membagi data menjadi beberapa kelompok berdasarkan tingkat kemiripannya [7].

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Studi Literatur
Pada penelitian ini, penulis mengumpulkan beberapa literatur yang berhubungan dengan penelitian yang dilakukan. Adapun studi literaturnya yaitu sebagai berikut:

## 1. Tuberkulosis
Tuberkulosis  merupakan  masalah  kesehatan  yang  bersifat  menular  lewat  udara,  dimana sumber utama penularannya bisa dari batuk penderita tuberkulosis yang mengandung kuman berbahaya yaitu Mycobacterium Tuberculosis [1]. Berat badan menurun, nyeri dada, meriang, sesak napas, batuk yang disertai dahak dan darah, merupakan tanda-tanda seseorang menderita tuberkulosis [3].
2. Data Mining
Kegiatan  mencari knowledge terpendam  dari  himpunan  data  yang  amat  banyak  adalah definisi dari data mining [8]. Output atau hasil dari proses data mining bisa dijadikan bahan untuk menentukan langkah di waktu yang akan datang [9]. Berdasarkan tugasnya data mining terbagi menjadi 6 metode yaitu description , estimation , prediction , classification , clustering , serta association [10]. Data mining berfungsi untuk menambang pengetahuan berharga yang tersembunyi di dalam sebuah data [11].
3. Clustering
Clustering bekerja dengan cara menggabungkan objek data yang memiliki kesamaan sifat atau  karakteristik  tertentu  kedalam  satu  kelompok  ( cluster )  kecil  [5].  Dalam clustering dipastikan masing-masing anggota dari satu cluster mempunyai kemiripan satu sama lain, dan sebaliknya antara anggota cluster satu dengan anggota cluster lain tidak akan sama [12].
4. K-Means
K-Means didefinisikan sebagai algoritma yang bertugas membagi data menjadi kelompok berdasarkan  tingkat  kemiripannya  [7].  Keunggulan k-means dibandingkan  algoritma  yang lainnya adalah lebih sederhana, mudah diimplementasikan, tidak lambat, mudah disesuaikan, serta paling sering digunakan dalam proses data mining [13].
Tahapan algoritma k-means yaitu [14] :
1) Memutuskan berapa banyak cluster yang ingin dibentuk.
2) Memilih centroid dengan random sebanyak angka cluster .
3) Hitunglah distance terhadap centroid menggunakan euclidean distance . Adapun rumusnya sebagai berikut:
𝐽(𝑎 $ , 𝑏 $ ) = )∑ (𝑎 $ − 𝑏 $ ) - . $/0 (1)
Keterangan: 𝐽(𝑎 $ , 𝑏 $ ) : jarak objek antara nilai data dan centroid 𝑎 $ : nilai data dari dimensi 𝑏 $ : nilai centroid dari dimensi
𝑛 : banyaknya dimensi atau atribut data
4) Gabungkan data berdasarkan jarak terpendek dengan centroid .
5) Tentukan nilai centroid baru menggunakan rumus berikut:
𝑊 3 = 0 . 4 ∑ 𝑗 $ (2)
Keterangan: 𝑛 3 : jumlah data dalam cluster
𝑗 $
: jumlah nilai jarak yang masuk dalam setiap cluster
6) Ulangilah tahap ke-3 sampai 5 sampai keanggotaan setiap cluster tetap.
5. Silhouette
Silhouette adalah salah satu indeks validitas untuk mengevaluasi hasil algoritma clustering . Silhouette menghitung rata-rata nilai dari setiap titik data. Perhitungan ini merupakan selisih nilai separation dan compactness yang  dibagi  dengan  maksimum  antara  keduanya.  Hasil cluster yang  baik  ditunjukkan  dengan  nilai silhouette yang  mendekati  rentang  nilai  1  [6]. Berikut ini merupakan rentang nilai silhouette dan interpretasinya:
T ABEL I R ENTANG NILAI SILHOUETTE DAN INTERPRETASI Rentang Nilai Interpretasi 0.71 – 1.0 Struktur yang kuat 0.51 – 0.70 Struktur yang beralasan 0.26 – 0.50 Struktur lemah < 0.25 Tidak ditemukan struktur yang substansial

## 6. CRISP-DM
CRISP-DM atau Cross-Industry Standard Process for Data Mining adalah suatu metode terdiri dari beberapa tahapan analisis yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan data mining . CRISP-DM memiliki 6 tahapan analisis, yaitu business understanding (pemahaman bisnis), data understanding (pemahaman data), data preparation (persiapan data), modeling (pemodelan), evaluation (evaluasi), dan deployment (penyebaran) [15].

## B. Data
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data kasus tuberkulosis di Karawang tahun 2018. Data tersebut berjumlah 30 data dan terdiri dari beberapa variabel seperti no, kecamatan, puskesmas, jumlah penduduk, kasus baru TBC, seluruh kasus TBC, dan kasus TBC anak.

## C. Lokasi Penelitian
Dinas  Kesehatan  Kabupaten  Karawang  merupakan  lokasi  pada  penelitian  ini.  Dinas tersebut beralamat di Jalan Parahyangan No. 39, Adiarsa Barat, Kecamatan Karawang Barat, Kabupaten Karawang, Jawa Barat.

## D. Metode Penelitian dan Evaluasi
Penelitian  ini  hanya  mengimplementasi  algoritma k-means untuk clustering data  kasus tuberkulosis di Kabupaten Karawang pada tahun 2018 tanpa pembuatan sebuah program. Data tersebut bersumber dari Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang. Penentuan jumlah cluster yang akan dibentuk menggunakan metode elbow , hal ini bertujuan agar jumlah cluster lebih optimal. Dataset yang telah diperoleh akan diolah menggunakan tools WEKA ( Waikato Environment for Knowledge Analysis ). Adapun tahapan dari penelitian yang dilakukan dengan menggunakan metodologi CRISP-DM adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Rancangan Penelitian
Gambar  1  adalah  rancangan  penelitian  yang  dilakukan  dengan  metodologi  CRISP-DM. Tahap business  understanding merupakan  proses  observasi  ketempat  penelitian  yaitu  Dinas Kesehatan  Kabupaten  Karawang,  guna  mencari  tahu  potensi  data  yang  akan  diolah. Data understanding terdiri dari kegiatan mengumpulkan data, mendeskripsikan dan mengeksplorasi isi data, serta melakukan verifikasi kualitas data. Tahap data preparation yang dilakukan yaitu memilih  data  yangakan  digunakan  (data  kasus  tuberkulosis  di  Kabupaten  Karawang  tahun 2018),  membersihkan  data  dari missing value ,  dan  juga  mengubah  data  kedalam range 0-1 menggunakan mix-max normalization . Pada tahap modeling algoritma k-means akan diterapkan untuk  mengelompokkan  daerah  penyebaran  penyakit  tuberkulosis  di  Kabupaten  Karawang. Hasil clustering akan  dievaluasi  menggunakan  SSE  ( Sum  of  Square  Error )  serta Silhouette . Tahap  terakhir  yaitu deployment merupakan  bentuk  laporan  mengenai  pengetahuan  yang didapat dari data yang telah selesai diolah.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Business Understanding (Pemahaman Bisnis)
Tahap business understanding adalah proses menentukan tujuan dilakukannya penelitian. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengelompokkan daerah penyebaran tuberkulosis di Karawang menggunakan  algoritma k-means .  Kegiatan  observasi  dilakukan  secara  langsung  ke  Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang guna mencari tahu potensi data yang akan diolah. Hasil dari penelitian ini diharapkan bisa bermanfaat untuk Pemerintah Karawang dalam melakukan upaya penanganan penyakit tuberkulosis.

## B. Data Understanding (Pemahaman Data)
Setelah menentukan tujuan penelitian tahap selanjutnya adalah data understanding atau pemahaman data. Dataset awal yang digunakan pada penelitian ini yaitu data kasus tuberkulosis di  Kabupaten  Karawang  pada  tahun  2018.  Kemudian  data  awal  akan  dideskripsikan  dan dieksplorasi, serta diverifikasi kualitasnya. Berikut ini merupakan tabel hasil describe the data dan explore the data :

## T
ABEL II D ESKRIPSI DATA KASUS TUBERKULOSIS Atribut Tipe Data Keterangan No Numerik Nomor urut daftar Kecamatan Kecamatan Nominal Kecamatan di Karawang Puskesmas Nominal Puskesmas di Karawang Jumlah Penduduk Numerik Jumlah Penduduk Kabupaten Karawang Kasus Baru TBC Numerik Total kasus baru penyakit tuberculosis BTA+ di suatu Kecamatan dan Puskesmas Seluruh Kasus TBC Numerik Total seluruh kasus tuberculosis di suatu Kecamatan dan Puskesmas Kasus TBC Anak Numerik Total kasus tuberculosis anak usia 0-14 tahun di suatu Kecamatan dan Puskesmas
Tabel II merupakan deskripsi data kasus tuberkulosis di Kabupaten Karawang pada tahun 2018. Describe the data bertugas mendeskripsikan atribut, tipe data, dan keterangan atribut data yang telah didapat dari Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang.

## T ABEL III

## E XPLORE DATA KASUS TUBERKULOSIS
Atribut Tipe Data Keterangan No Numerik Nomor urut daftar Kecamatan Tahun 2018: 1-30 Tahun 2018: Terdapat 30 Kecamatan Kecamatan Nominal Nama Kecamatan yang ada di Karawang Tahun 2018: Terdapat 30 Kecamatan Puskesmas Nominal Nama Puskesmas yang ada di Karawang Tahun 2018: Terdapat 50 Puskesmas Jumlah Penduduk Numerik Jumlah Penduduk Kabupaten Karawang Tahun 2018: 2.336.009 jiwa Kasus Baru TBC Numerik Total kasus baru penyakit tuberculosis BTA+ di suatu Kecamatan dan Puskesmas Tahun 2018: 1.306 kasus Seluruh Kasus TBC Numerik Total seluruh kasus tuberculosis di suatu Kecamatan dan Puskesmas Tahun 2018: 2.075 kasus Kasus TBC Anak Numerik Total kasus tuberculosis anak usia 0-14 tahun di suatu Kecamatan dan Puskesmas
Tahun 2018: 138 kasus
Tabel III merupakan explore the data yang bertugas untuk memperoleh pengetahuan dari karakteristik data yang digunakan, sehingga data lebih mudah untuk dipahami.
Tahap terakhir dari proses data understanding (pemahaman data) adalah memverifikasi kualitas data. Kualitas data dikatakan baik apabila tidak tedapat nilai yang hilang dan duplikasi. Pada data kasus tuberkulosis tidak ditemukan missing value (semua kolom memiliki nilai) dan juga tidak ditemukan duplikasi data.

## C. Data Preparation (Persiapan Data)
Data preparation merupakan semua aktivitas pengolahan data awal yang bertujuan untuk membuat dataset final . Dalam penelitian ini, data kasus tuberkulosis akan dibersihkan terlebih dahulu dari atribut data yang tidak diperlukan saat proses pemodelan. Selanjutnya data akan dinormalisasikan  kedalam range 0-1  menggunakan min-max  normalization .  Dalam  proses perhitungan normalisasi data, tools yang digunakan yaitu Microsoft Excel . Berikut adalah tabel dari data kasus tuberkulosis setelah dilakukan pembersihan atribut dan normalisasi data:
T ABEL IV D ATA KASUS TUBERKULOSIS SETELAH CLEANING No Kecamatan Jumlah Penduduk Kasus Baru TBC Seluruh Kasus TBC Kasus TBC Anak 1. Pangkalan 41.723 17 35 0 2. Tegalwaru 39.847 30 51 2 3. Ciampel 39.444 7 51 5 4. Telukjambe Timur 116.110 74 99 0 5. Telukjambe Barat 54.323 98 98 22 6. Klari 145.495 139 154 5 7. Cikampek 112.354 223 230 35 8. Purwasari 61.821 72 86 0 9. Kotabaru 117.454 82 155 14 10.  Tirtamulya 52.885 5 9 0 11.  Jatisari 80.284 30 55 4 … … … … … … 30.  Pakisjaya 44.876 2 6 0
Tabel IV merupakan data yang sudah melalui proses cleaning , dimana atribut data kasus tuberkulosis di Kabupaten Karawang pada tahun 2018 setelah proses cleaning tersisa 5 atribut. Sedangkan satu atribut Puskesmas telah dihapus, karena atribut tersebut tidak diperlukan saat proses pemodelan menggunakan algoritma k-means .

## T ABEL V

## D ATA KASUS TUBERKULOSIS SETELAH NORMALISASI
No Kecamatan Jumlah Penduduk Kasus Baru TBC Seluruh Kasus TBC Kasus TBC Anak 1. Pangkalan 0,020414379 0,076233184 0,152173913 0 2. Tegalwaru 0,003609914 0,134529148 0,22173913 0,057142857 3. Ciampel 0 0,031390135 0,22173913 0,142857143 4. Telukjambe Timur 0,686743642 0,331838565 0,430434783 0 5. Telukjambe Barat 0,133280185 0,439461883 0,426086957 0,628571429 6. Klari 0,949962826 0,623318386 0,669565217 0,142857143 7. Cikampek 0,653098883 1 1 1 8. Purwasari 0,200444297 0,322869955 0,373913043 0 9. Kotabaru 0,698782662 0,367713004 0,673913043 0,4 10.  Tirtamulya 0,120399151 0,022421525 0,039130435 0 11.  Jatisari 0,365828534 0,134529148 0,239130435 0,114285714
…  … … … … … 30.  Pakisjaya 0,048657703 0,00896861 0,026086957 0
Tabel V merupakan data yang telah melalui proses normalisasi min-max . Normalisasi data dilakukan karena adanya perbedaan range nilai yang cukup jauh antara atribut jumlah penduduk dengan atribut lain. Perbedaan range tersebut dikhawatirkan dapat menyebabkan hasil akurasi dari proses pemodelan menjadi kurang baik.

## D. Modeling (Pemodelan)
Pada tahap modeling (pemodelan) algoritma k-means clustering akan diimplementasikan. Dari hasil pemrosesan data kasus tuberkulosis tahun 2018 menggunakan metode elbow telah didapat  K  (jumlah cluster )  terbaik,  yaitu  K=3.  Pengklasterannya  K=3  akan  dikombinasikan dengan S ( random seed ) S=5, S=10, dan S=15 menggunakan tools WEKA 3.8.3. Berikut ini adalah hasil clustering kombinasi K=3 dengan random seed 5, 10, dan 15:
Gambar 2. Hasil Clustering K=3 dengan S=5
Pada gambar 2 menunjukkan hasil clustering data kasus penyakit tuberkulosis di Karawang pada  tahun  2018  dengan  kombinasi  K=3  dan  S=5  melakukan  iterasi  sebanyak  3  kali  dan menghasilkan SSE sebesar 2,5342732792863036.
Gambar 3. Hasil Clustering K=3 dengan S=10
Pada gambar 3 menunjukkan hasil clustering data kasus penyakit tuberkulosis di Karawang pada  tahun  2018  dengan  kombinasi  K=3  dan  S=10  melakukan  iterasi  sebanyak  3  kali  dan menghasilkan nilai SSE ( Sum of Square Error ) sebesar 2,4402041623523654.

## Gambar 4. Hasil Clustering K=3 dengan S=15
Pada gambar 4 menunjukkan hasil clustering data kasus penyakit tuberkulosis di Karawang pada  tahun  2018  dengan  kombinasi  K=3  dan  S=15  melakukan  iterasi  sebanyak  2  kali  dan menghasilkan nilai SSE ( Sum of Square Error ) sebesar 2,5163278543388388.

## E. Evaluation (Evaluasi)
Hasil clustering yang didapat dari jumlah cluster K=3 dengan kombinasi random seed 5, 10, dan 15 dievaluasi menggunakan SSE ( Sum of Square Error ). Hasil pengklusteran terbaik apabila mempunyai nilai SSE terkecil.
T ABEL VI H ASIL SSE ( SUM OF SQUARE ERROR ) Tahun K S=5 S=10 S=15 2018 3 2,5342732792863036 2,4402041623523654 2,5163278543388388
Berdasarkan  tabel  di  atas  menunjukkan  nilai  SSE  yang  paling  rendah  (hasil clustering terbaik) pada data kasus tuberkulosis tahun 2018 adalah hasil clustering dari kombinasi K=3 dengan random seed S=10 yang menghasilkan nilai SSE ( Sum of Square Error ) yaitu sebesar 2,4402041623523654 dan melakukan iterasi sebanyak 3 kali.

## T ABEL VII

## H ASIL EVALUASI SILHOUETTE
Tahun K Silhouette Interpretasi 2018 3 0,5629 Struktur yang beralasan
Pada tabel VII menunjukkan hasil clustering dari data kasus penyakit tuberkulosis tahun 2018 dengan menggunakan algoritma k-means dan jumlah cluster 3 yang menghasilkan nilai evaluasi Silhouette sebesar 0,5629 (struktur yang beralasan).

## F. Deployment (Penyebaran)
Deployment (penyebaran) merupakan representasi mengenai knowledge atau pengetahuan yang didapat dari data yang telah diolah dalam proses data mining .  Rencana penyebaran pada penelitian ini yaitu penyerahan hasil penelitian kepada Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang sebagai bahan evaluasi dalam melakukan upaya penanganan penyakit tuberkulosis, sehingga diharapkan jumlah kasus tuberkulosis di Kabupaten Karawang dapat berkurang . Berikut adalah hasil keanggotaan cluster pada data kasus tuberkulosis di Kabupaten Karawang tahun 2018:

## T ABEL VIII A NGGOTA CLUSTER DATA KASUS TUBERKULOSIS TAHUN 2018
Nama Kecamatan C0 C1 C2 Telukjambe Timur Telukjambe Barat Pangkalan Klari Purwasari Tegalwaru Cikampek Jatisari Ciampel Kotabaru Cilamaya Kulon Tirtamulya Karawang Barat Rawamerta Banyusari Karawang Timur Kutawaluya Cilamaya Wetan Rengasdengklok Pedes Lemahabang Cibuaya Telagasari Batujaya Majalaya Tempuran Jayakerta Tirtajaya Cilebar Pakisjaya
Pada tabel di atas merupakan daftar keanggotaan cluster 0, cluster 1, dan cluster 2 yang dihasilkan dari kombinasi terbaik yaitu K=3 dengan S=10 pada data kasus tuberkulosis tahun 2018  dengan  nilai  SSE  sebesar  2,4402041623523654.  Anggota  pada cluster 0  terdiri  dari  7 kecamatan, cluster 1 sebanyak 9 kecamatan, dan untuk cluster 2 sebanyak 14 kecamatan.
T ABEL IX
R ATA - RATA KASUS TUBERKULOSIS TAHUN 2018 Cluster Rata-rata Kasus Tuberkulosis Tahun 2018 Kategori 0 269,1428571 Tinggi 1 121,8889 Sedang 2 33,71428571 Rendah
Pada  tabel  IX menunjukkan  data  kasus  tuberkulosis  tahun  2018  terbagi  menjadi  tiga kategori yaitu daerah dengan rata-rata kasus tuberkulosis tinggi, sedang, hingga rendah. Cluster 0 merupakan daerah kategori tinggi dengan rata-rata kasusnya mencapai angka 269,1428571 kasus. Kemudian disusul oleh cluster 1 dengan kategori sedang, dimana rata-rata kasus penyakit tuberkulosis  yang  ada  pada cluster tersebut  yaitu  sebesar  121,8889  kasus.  Sedangkan  untuk kategori daerah rendah yaitu ada pada cluster 2 dengan rata-rata 33,71428571 kasus.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian ini menerapkan algoritma k-means untuk clustering daerah penyebaran penyakit tuberkulosis di Karawang pada tahun 2018. Hasil clustering terbaik merupakan kombinasi dari jumlah cluster K=3 dengan random seed S=10 yang menghasilkan nilai evaluasi SSE sebesar 2,4402. Sedangkan hasil evaluasi dari Silhouette yaitu 0,5629 (struktur yang beralasan). Cluster 0 terdiri dari (7 kecamatan), cluster 1 (9 kecamatan), dan cluster 2 (14 kecamatan). Kemudian daerah dengan kategori kasus tuberkulosis tingkat tinggi yaitu daerah yang ada pada cluster 0 dengan keanggotaan cluster terdiri dari kecamatan Telukjambe Timur, Cikampek, Kotabaru, Klari, Karawang Barat, Karawang Timur, dan Rengasdengklok. Kecamatan tersebut nantinya
harus  menjadi  fokus  pertama  Pemerintah  Karawang  dalam  upaya  penanganan  tuberkulosis. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya yaitu diharapkan menggunakan algoritma clustering dan metode evaluasi yang berbeda, sehingga nantinya dapat dijadikan bahan perbandingan hasil algoritma dan metode evaluasi mana yang jauh lebih baik.

## R EFERENSI
[1] Amrin  and  H.  Saiyar,  “Aplikasi  Diagnosa  Penyakit  Tuberculosis  Menggunakan Algoritma Data Mining,” PARADIGMA , vol. 20, no. 2, pp. 91–97, 2018.
[2] Kementerian  Kesehatan  RI, Profil  Kesehatan  Indonesia  Tahun  2017 .  Jakarta: Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2018.
[3] D.  Febriyanto  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Prediksi  Penyakit  Tuberculosis  (TBC) Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Ilm. Sinus , vol. 16, no. 2, pp. 23–36, 2018.
[4] Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang, Profil Kesehatan Kabupaten Karawang Tahun 2018 . Karawang: Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang, 2019.
[5] Asroni  and  R.  Adrian,  “Penerapan  Metode  K-Means  Untuk  Clustering  Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik Dengan Weka Interface Studi Kasus Pada Jurusan Teknik Informatika UMM Magelang,” J. Ilm. Semesta Tek. , vol. 18, no. 1, pp. 76–82, 2015.
[6] A. Aditya, I. Jovian, and B. N. Sari, “Implementasi K-Means Clustering Ujian Nasional Sekolah  Menengah  Pertama  di  Indonesia  Tahun  2018  /  2019,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, pp. 51–58, 2020.
[7] N.  Butarbutar,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  Solikhun,  “Komparasi  Kinerja Algoritma  Fuzzy  C-Means  dan  K-Means  dalam  Pengelompokan  Data  Siswa Berdasarkan  Prestasi  Nilai  Akademik  Siswa  (Studi  Kasus :  SMP  Negeri  2 Pematangsiantar),” JURASIK (Jurnal Ris. Sist. Inf. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 46–55, 2016.
[8] R.  Setiawan,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering untuk  Menentukan  Strategi  Promosi  Mahasiswa  Baru  (Studi  Kasus :  Politeknik  LP3I Jakarta),” J. Lentera ICT , vol. 3, no. 1, pp. 76–92, 2016.
[9] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Penerapan Algoritma Clustering dalam Mengelompokkan  Banyaknya  Desa/Kelurahan  Menurut  Upaya  Antisipasi/Mitigasi Bencana Alam Menurut Provinsi dengan K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 311–319, 2018.
[10]  Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[11]  A. F. Lestari and M. Hafiz, “Penerapan Algoritma Apriori Pada Data Penjualan Barbar Warehouse,” J. INOVTEK Polbeng Seri Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 96–105, 2020.
[12]  H. Sulastri and A. I. Gufroni, “Penerapan Data Mining dalam Pengelompokan Penderita Thalassaemia,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 299–305, 2017.
[13]  A. Ramadhan, Z. Efendi, and Mustakim, “Perbandingan K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Data User Knowledge Modeling,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , pp. 219–226, 2017.
[14]  A. T. Rahman, Wiranto, and R. Anggrainingsih, “Coal Trade Data Clustering Using K- Means (Case Study PT. Global Bangkit Utama),” ITSMART J. Ilm. Teknol. dan Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 24–31, 2017.
[15]  B.  E.  Adiana,  I.  Soesanti,  and  A.  E.  Permanasari,  “Analisis  Segmentasi  Pelanggan Menggunakan Kombinasi RFM Model dan Teknik Clustering,” JUTEI , vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2018.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Dinas Kesehatan Kabupaten Karawang yang telah memberikan izin penelitian, sehingga penulis dapat dengan mudah dalam memperoleh
data yang dibutuhkan. Demikianlah semoga banyak manfaat yang dapat diambil bagi semua pihak.