## KOMPARASI ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS CLUSTERING PADA DATA PENYEBARAN KASUS HIV DI PROVINSI JAWA BARAT
Moh Soni, Nining Rahaningsih, Raditya Danar Dana Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen dan Informatika IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon Jawa Barat 45135, Indonesia mohsoni2001@gmail.com

## ABSTRAK
Dinas  Kesehatan  Jawa  Barat  mencatat  kasus  HIV  pada  tahun  2022  di  Jawa  Barat  terus  mengalami peningkatan. Situasi  ini  mencerminkan penularan HIV di Jawa Barat masih  berlangsung di  masyarakat hingga saat  ini  dan  memerlukan  upaya  pencegahan.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  melakukan pengelompokkan dengan metode perbandingan algoritma K-Means dan K-Medoids untuk melihat algoritma mana yang paling optimal dari segi performa nilai Davies-Boudien Index (DBI) dan waktu komputasi. Analisis cluster dilakukan  berdasarkan  wilayah,  jenis  kelamin  dan  umur.  Proses  penelitian  menggunakan  metode  KDD (Knowledge  Discovery  in  Databases) mencakup  tahap Data  selection,  Pre-processing,  Transformation,  Data mining ,  dan Evalution/  interpretation .  Hasil  penelitian  menunjukkan  algoritma K-Means sebagai  metode  yang paling  baik dan optimal dalam  melakukan pengelompokkan dibandingkan dengan algoritma K-Medoids . Hasil pengujian optimal pada algoritma K-Means didapat pada K=4 dengan nilai validitas DBI 0,102, berbeda dengan algoritma K-Medoids yang menunjukkan klaster optimal pada K=3 dengan nilai DBI 0,130. Selain itu, dalam hal perbandingan kinerja kecepatan didapatkan bahwa K-Means memiliki waktu komputasi lebih cepat dibandingkan dengan algoritma K-Medoids yaitu 5 detik pada algoritma K-Means dan 5 menit pada K-Medoids . Hasil penelitian diharapkan dapat membantu pemerintah dalam perencanaan dan pengembangan strategi pencegahan HIV/AIDS di Jawa Barat serta dapat digunakan sebagai panduan untuk menentukan prioritas dalam penanganan penyebaran HIV.
Kata kunci: Data Mining , K-Means , K-Medoids , Clustering , HIV

## 1. PENDAHULUAN
Angka  kasus  HIV  di  Indonesia  masih  menjadi permasalahan  kesehatan  yang  signifikan,  data Kementrian Kesehatan Republik Indonesia menunjukkan bahwa jumlah estimasi pengidap HIV di Indonesia  tahun  2020  mencapai  sebanyak  543.100 orang.  Selain  itu,  data  tersebut  mencatat  29.557 diantaranya sebagai infeksi baru, hal ini menunjukkan bahwa  penularan  HIV  masih  berlangsung  di masyarakat  hingga  saat  ini.  Di  samping  itu,  angka kematian sebanyak 30.137 orang yang terkait dengan HIV pada tahun 2020 menjadi perhatian serius dalam menjaga  kualitas  hidup  dan  kesejahteraan  individu yang  terkena  dampak  penyakit  ini.[1]  Kasus  HIV  di Jawa  Barat  sendiri  menunjukkan  peningkatan  yang cukup  tinggi,  sebagaimana  menurut  data  Dinas Kesehatan  Jawa  Barat  pada tahun  2022,  jumlah  HIV positif  meningkat dibandingkan tahun 2021 mencatat sejumlah  5.444  kasus,  sebagian  besar  kasus  terjadi pada kelompok usia 25 sampai 49 tahun dengan angka 69,7%.  Dari  sisi  jenis gender ,  kasus  HIV  positif terbagi menjadi 74% laki-laki dan perempuan di angka 26%.[2]
Peningkatan  kasus  penyebaran  HIV  di  Jawa Barat  menjadi  sebuah  perhatian  serius  yang memerlukan  tindakan  pencegahan.  Pemahaman  yang mendalam tentang pola penyebaran kasus HIV sangat penting  untuk  merancang  strategi  intervensi  yang efektif.  Dalam  hal  ini,  analisis  data  mining  dengan metode clustering dapat  menjadi  salah satu pencegahan yang efektif untuk menekan angka kasus
HIV/AIDS  di  Jawa  Barat.  Pengelompokkan  data menjadi  langkah  kritis  untuk  mengidentifikasi  pola dan tren yang mungkin tidak terlihat secara langsung . Clustering merupakan  metode  pengelompokkan  data berdasarkan kondisi tertentu. Prinsip dasar clustering adalah  menggabungkan  beberapa  objek  ke  dalam cluster ,  di  mana  kualitas cluster diukur  berdasarkan tingginya  kemiripan  di  antara  objek  dalam cluster yang  sama  dan  tingginya  perbedaan  antara cluster yang lain.[3] Adapun algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan pengelompokan diantaranya yaitu K- Means dan K-Medoids . Algoritma K-Means membagi data  ke  dalam  kelompok  atau cluster ,  dengan  setiap cluster terdiri  dari  data  yang  mempunyai  ciri  serupa, namun  berbeda  dengan  data  yang  ada  di cluster lain.[4] Algoritma K-Medoids masih serupa dengan K- Means ,  karena  keduanya  termasuk  dalam  jenis algoritma  partitional  yang  membagi  data  menjadi beberapa  kelompok. K-Medoids merupakan  metode yang  berfokus  pada  pengurangan  jarak  antara  titik yang  ada  pada  suatu cluster dan  titik  yang  dijadikan pusat cluster .[5]  Berdasarkan  tingkat  keefektifan dalam melakukan pengelompokkan data, penelitian ini menerapkan  metode  algoritma K-Means dan K- Medoids .
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi cluster atau kelompok penyebaran penyakit HIV/AIDS di Provinsi Jawa Barat sebagai upaya untuk membantu pemerintah dalam mengurangi angka kasus HIV/AIDS.  Penelitian  ini  akan  membandingkan algoritma K-Means dan K-Medoids dalam  mencari
keakuratan cluster sebagai  upaya  untuk  membantu pemerintah dalam memberikan wawasan tentang mana dari  kedua  algoritma  yang  lebih  cocok  untuk pengelompokkan data penyebaran kasus HIV di Jawa Barat,  dan  diharapkan  dapat  bermanfaat  dalam perencanaan  dan  pengembangan  strategi  pencegahan serta  mengurangi  angka  kasus  HIV/AIDS  di  Jawa Barat.. Dalam prosesnya, eksperimen ini menggunakan metode KDD ( Knowledge Discovery in Databases )  sebagai  landasan  kerangka  kerja.  Proses tersebut  mencakup  tahap Data  Selection , Pre- processing , Transformation, Data  Mining ,  dan Evaluation/Interpretation .
Hasil  penelitian  ini  nantinya  akan  menentukan pengelompokkan  mana  yang  lebih  optimal  antara kedua algoritma pada data Kasus Penyebaran HIV di Provinsi Jawa Barat. Perolehan cluster yang dominan akan  menentukan  jumlah  daerah  paling  banyak berdasarkan  jenis kelamin dan umur dalam  hal kasus penyebaran  HIV.  Penentuan  hasil cluster akan disesuaikan dengan hasil akhir evaluasi DBI ( Davies- Bouldin  Index )  guna  menentukan  jumlah  klaster terbaik.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  bantuan aplikasi RapidMiner versi 10.3.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Tinjauan  pustaka  ( literature  review )  dilakukan dengan cara meneliti artikel-artikel terdahulu berkaitan  dengan  topik  penelitian  perbandingan algoritma K-Means dan K-Medoids . Proses pencarian sumber literature dilakukan dengan menggunakan alat bantu  " publish  or  perish "  untuk  mengakses  database akademik Google  Scholar .  Dari  hasil  pencarian, terpilih 10 artikel jurnal tahun 2019-2023 yang benar- benar relevan dengan topik sebagai berikut:
Paper  [6]  melakukan  pengelompokan  daerah produksi kakao guna mengidentifikasi Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  yang mencapai  hasil produksi kurang optimal, cukup baik, berlimpah, dan sangat berlimpah dengan algoritma K- Means dan K-Medoids . Hasil penelitian menunjukkan algoritma K-Means terbukti lebih efektif dibandingkan K-Medoids dengan Davies-Bouldin Index (DBI) 0,292, sementara untuk K-Medoids adalah 0,365.
Paper  [3]  mengelompokkan  distribusi  obat  di Puskesmas  Karangsambung  ke  dalam  tiga  kategori, yaitu  lambat,  sedang,  dan  cepat.  Hasil  penelitian menunjukkan algoritma K-Means memiliki Silhouette Coefficient mencapai  0,627,  sementara K-Medoids mencapai  0,536.  Hal  ini  menandakan  bahwa  hasil pengelompokkan  yang  diperoleh  dari  algoritma K- Means lebih unggul dibandingkan dengan K-Medoids . Paper  [7] berfokus  pada  pengelompokan  data untuk  menentukan  metode  pengolahan  data  terbaik antara K-Means dan K-Medoids terkait  virus  korona (Covid-19) di Indonesia. Nilai indeks Davies-Bouldin dijadikan pedoman untuk melakukan pengelompokan data. Berdasarkan jumlah klaster yaitu K2 hingga K9, metode K-Means merupakan  metode  terbaik  untuk mengelompokkan  penyebaran  virus  korona  dengan
nilai DBI terkecil pada K-5 sebesar 0,064, sedangkan K-Medoids pada nilai K-2 sebesar 0,411. Paper  [8]  mencari  keakuratan cluster algoritma K-Means dan K-Medoids dalam  klasifikasi  skripsi mahasiswa  berdasarkan  nilai Davies  Bouldin  Index . Hasil  pengujian  menunjukkan K-Medoids sebagai metode  yang  unggul  dibanding K-Means .  Nilai  DBI yang  dihasilkan  oleh K-Medoids adalah  1,56, sedangkan K-Means mencapai  2,79.  Evaluasi  waktu komputasi  dalam  pengelompokkan  50  dokumen, K- Means menunjukkan  keunggulan  dengan  rata-rata waktu  komputasi  sekitar  1  detik,  sedangkan K- Medoids memerlukan  rata-rata  waktu  komputasi sekitar 26,7778 detik.
Paper  [9]  mengoptimalkan  dan  meningkatkan produksi  buah  dengan  mengelompokkan  jenis produksi  buah-buahan  di  Kabupaten  Kotawaringin Timur  menjadi  klaster  tinggi,  klaster  sedang,  dan klaster  terendah.  Hasil  pengujian  DBI  menunjukkan bahwa pada percobaan keempat, K-Means menghasilkan  nilai  DBI  sebesar  0,296  dengan  enam buah  klaster  sedangkan  algoritma K-Medoids yang memiliki  nilai  DBI  sebesar  0,507,  penelitian menyimpulkan algoritma terbaik  dalam penelitian ini adalah algoritma K-Means .
Paper  [10]  dibuat  untuk  memudahkan  peserta baru yang akan mendaftar program BPJS Ketenagakerjaan  dengan  memanfaatkan  metode clustering , khususnya membandingkan dua algoritma, yaitu K-Means dan K-Medoids . Penelitian menunjukkan K-Medoids menghasilkan  kelompok yang lebih stabil dan optimal dibandingkan dengan K- Means .  Dengan nilai DBI  pada algortima K-Medoids lebih kecil dibandingkan dengan K-Means yaitu -51,9. Paper  [11]  melakukan  pengelompokan  tingkat kelembapan  udara,  suhu,  dan  tegangan  listrik ( humidity,  temperature, da n  voltage) menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids .  Kesimpulan penelitian menunjukkan K-Means lebih efektif dalam mengelompokkan data. Keunggulan K-Means terlihat dengan  nilai Davies-Bouldin  Index (DBI)  sebesar 0,306  pada  percobaan  K=2,  dan  waktu  proses  yang relatif singkat, yaitu hanya 1 menit 22 detik.
Paper  [12]  mengelompokkan  data  penduduk miskin  dengan  metode  perbandingan  antara  dua algoritma,  yaitu K-Means dan K-Medoids .  Hasil penelitian terlihat bahwa algoritma K-Means menunjukkan  keunggulan  dibandingkan  dengan K- Medoids .  Fakta  ini  didukung  oleh  nilai  DBI  terbaik dari K-Means sebesar 0.041 pada K=8.
Paper  [13]  mengelompokkan  data  armada kendaraan  truk  berdasarkan  produktivitas,  dilakukan perbandingan  antara  algoritma K-Means dan K- Medoids . Davies  Bouldin  Index digunakan  sebagai metode  analisis  klaster,  dengan  hasil  nilai  validitas sebesar 0,67 untuk K-Means clustering dan 1,78 untuk K-Medoids . Berdasarkan hasil tersebut, dibuat aplikasi clustering armada  kendaraan  berbasis  web  dengan algoritma K-Means karena nilai DBI yang lebih rendah dibandingkan K-Medoids .  Pada  aplikasi web  tersebut
mencapai  tingkat  keakuratan  sebesar  97%,  baik dengan  menggunakan  tool  RapidMiner  ataupun perhitungan manual.
Paper  [14]  melakukan  perbandingan  antara algoritma  K-eans  dan K-Medoids .  Fokus  utama penelitian  ini  adalah  pemetaan  risiko  bencana, khususnya  di  daerah  kabupaten/kota  Provinsi  Jawa Barat yang sering  mengalami  bencana tanah  longsor. Metode pengelompokkan algoritma K-Means terbukti lebih  optimal  dibandingkan  dengan  menggunakan algoritma K-Medoids .  Jumlah  klaster  yang  paling optimal  ditemukan  pada  nilai  k=6.  Hasil  identifikasi menunjukkan klaster 2 menjadi klaster dengan jumlah daerah terbanyak. Klaster 5 juga ditemukan memiliki jumlah  kejadian  terbanyak,  yaitu  106  kejadian,  yang terjadi di 4 daerah.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini melakukan pengujian terhadap data kasus HIV di Jawa Barat dengan motode komparasi/perbandingan  algoritma K-Means dan K- Medoids clustering . Proses komparasi dilakukan untuk memastikan  hasil  mana  yang  lebih  optimal  dalam melakukan pengelompokan data. Alur pada metode ini terlihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Proses metode komparasi Algoritma K-Means dan K-Medoids
Gambar  tersebut  menunjukkan  alur  proses metode  komparasi  kedua  algoritma,  sebagai  langkah untuk proses dan hasil yang lebih terperinci penelitian ini  menggunakan  metode Knowledge  Discovery  in Databases (KDD)  dalam  analisis  dan  pemrosesan data.
Gambar 2. Proses Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Dari gambar diatas diketahui tahapan KDD terdiri dari:

## 3.1. Data Selection
Tahap  ini  melibatkan  pemilihan  data  yang relevan untuk dianalisis. Pada proses data selection ini peneliti mengambil data jumlah kasus HIV berdasarkan  kelompok  umur  di  Provinsi  Jawa  Barat dalam  kurun  tahun  2019-2021  dengan  format  file excel.

## 3.2. Preprocessing
Setelah data terpilih, langkah selanjutnya adalah melakukan pre-processing pada  data,  yaitu  proses pembersihan data seperti penanganan missing values, dan  menghilangkan  beberapa  atribut  yang  tidak diperlukan dalam perhitungan algoritma clustering K- Means dan K-Medoids nantinya.
3.3. Transformation
Transformasi data dilakukan untuk meningkatkan  efektivitas  analisis  data.  Pada  proses transformasi peneliti mengubah data yang sebelumnya nominal menjadi  data bertipe numerik.

## 3.4. Data mining
Algoritma K-Means dan K-Medoids diterapkan pada  data  yang  sebelumnya  telah  di  proses  untuk dilakukan  pengelompokkan. Clustering dimulai  dari klaster  K=3  sampai  K=10  di  kedua  algoritma. Pemilihan  rentang  jumlah  K=3  hingga  K=10  dalam penelitian  ini  didasari  oleh  tingkat  karakteristik  data kasus HIV di Jawa Barat yang memiliki kompleksitas data meliputi wilayah, jenis kelamin, umur, dan tahun, hal ini mencerminkan keberagaman potensi kelompok dalam data yang ingin dieksplorasi dan emilihan nilai K yang luas memungkinkan integrasi yang lebih baik antara  hasil  analisis  klaster.  Pemilihan  K=3  sebagai jumlah klaster minimum bertujuan memberikan dasar untuk  pengelompokkan  data  menjadi  tingkat  kasus HIV  yang  relatif    tinggi,  sedang  dan  rendah. Sedangkan pemilihan K=10 sebagai klaster maksimum memberikan ruang untuk mengembangkan klaster  tambahan  jika  hasil  analisis  menunjukkan adanya kompleksitas yang memerlukan pengelompokkan lebih rinci.

## 3.5. Evaluation/ Interpretation
Pada tahap evaluasi, peneliti  mengukur performa kedua  algoritma  berdasarkan  nilai  evaluasi Davies- Bouldin  Index (DBI)  dan  evaluasi  waktu  komputasi dalam  pengelompokan  kasus  HIV  di  Jawa  Barat. Perbandingan  nilai  DBI  dan  waktu  komputasi dilakukan untuk menentukan algoritma yang memberikan  hasil clustering yang  paling  optimal. Indeks  Davies-Bouldin (DBI)  sendiri  merupakan metrik yang digunakan untuk menilai kualitas klaster dalam analisis data. Nilai DBI menggabungkan konsep pemisahan  dan  kohesi  antar  klaster.  Nilai  DBI  yang lebih rendah menunjukkan klasterisasi data yang lebih baik. [15]
Clustering
K-Means Evaluasi nilai validitas Komparasi Performa kedua algoritma Data Kasus HIV di Jawa Barat Analisis Hasil Kesimpulan Pilih Jumlah Klaster (k) K-Medoids
Hitung Jarak dengan Euclidean Distance

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  akan  menghasilkan clustering kasus  HIV  Jawa  Barat  berdasarkan  wilayah,  jenis kelamin dan  usia melalui proses KDD menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids dengan  bantuan tools RapidMiner.

## 4.1. Data Selection
Tahap pertama yang dilakukan adalah pemilihan data kasus HIV Provinsi Jawa Barat tahun 2019-2021 berdasarkan  usia.  Data  diperoleh  melalui  situs  resmi https://opendata.jabarprov.go.id/.  Terdapat  sebanyak 971 data dengan atribut sebagai berikut:
Tabel 1. Atribut dataset kasus HIV di Jawa Barat Nama Attribut Type Missings kode_provinsi Interger 0 nama_provinsi Polynominal 0 kode_kabupaten_kota Interger 0 nama_kabupaten_kota Polynominal 0 jumlah_kasus Interger 0 kelompok_umur Polynominal 0 Satuan Polynominal 0 Tahun Interger 0
Tabel 1. Menunjukkan nilai attribut berdasarkan tipe datanya. Dari attribut tersebut dipilih sebanyak 6 atribut sebagai berikut:
Gambar 3 . Atribut yang dipakai
Gambar  diatas  menunjukkan  hasil  pemilihan  6 attribut yang dipakai  yaitu  id, nama_kabupaten_kota, kelompok_umur,  jenis_kelamin,  jumlah_kasus,  dan tahun. Attribut id dikategorikan sebagai 'id'. Agar pada proses clustering data 'id' tidak ikut serta terhitung dan merubah hasil.

## 4.2. Preprocessing
Tahap  ini  dilakukan  pengecekan  terhadap  nilai missig  value ,  hal  ini  dilakukan  agar  saat  melakukan proses clustering pada RapidMiner tidak terjadi pesan error.
Gambar 4. Cek Missing Value
Pada  gambar  4  terlihat  kolom missing menunjukkan  0  pada  setiap  attribut  hal  ini menandakan tidak adanya missing value dan dapat di proses ke tahap berikutnya yaitu tahap transformation .
4.3. Transformation Tahap ini akan meng- konversi nilai attribut pada tahun  yang  sebelumnya  bertipe numerik menjadi polynominal yang  kemudian  di  transformasi  lagi bersama  dengan  attribut  kelompok_umur dan jenis_kelamin menjadi nilai numerik dengan parameter unique intergers .
Tabel 2. Tranformasi nilai pada atribut nama_kabupaten_kota No Nama Kabupaten Kota Transformasi 1. KABUPATEN BOGOR 0 2. KABUPATEN SUKABUMI 1 3. KABUPATEN CIANJUR 2 4. KABUPATEN BANDUNG 3 5. KABUPATEN GARUT 4 6. KABUPATEN TASIKMALAYA 5 7. KABUPATEN CIAMIS 6 8. KABUPATEN KUNINGAN 7 9. KABUPATEN CIREBON 8 10. KABUPATEN MAJALENGKA 9 11. KABUPATEN SUMEDANG 10 12. KABUPATEN INDRAMAYU 11 13. KABUPATEN SUBANG 12 14. KABUPATEN PURWAKARTA 13 15. KABUPATEN KARAWANG 14 16. KABUPATEN BEKASI 15 17. KABUPATEN BANDUNG BARAT 16 18. KABUPATEN PANGANDARAN 17 19. KOTA BOGOR 18 20. KOTA SUKABUMI 19 21. KOTA BANDUNG 20 22. KOTA CIREBON 21 23. KOTA BEKASI 22 24. KOTA DEPOK 23 25. KOTA CIMAHI 24 26. KOTA TASIKMALAYA 25 27. KOTA BANJAR 26
Terlihat  pada  tabel  2  perubahan  tipe  nilai numerik pada attribut nama_kabupaten_kota
Tabel 3. Tranformasi nilai pada atribut kelompok_umur No Kelompok Umur Transformasi 1. 0-4 0 2. 5-14 1 3. 15-19 2 4. 20-24 3 5. 25-49 4 6. ≥50 5
Terlihat  pada  tabel  3  perubahan  tipe  nilai numerik pada attribut kelompok_umur
Tabel 4.Tranformasi nilai pada atribut jenis_kelamin No Jenis Kelamin Transformasi 1. LAKI-LAKI 0 2. PEREMPUAN 1
Terlihat  pada  tabel  4  perubahan  tipe  nilai numerik pada attribut jenis_kelamin Tabel 5.Tranformasi nilai pada atribut tahun S Tahun Transformasi 1. 2019 0 2. 2020 1 3. 2021 2
Terlihat  pada  tabel  5  perubahan  tipe  nilai numerik pada attribut tahun

## 4.4. Data Mining
Proses Clustering menggunakan  algoritma K- Means dan K-Medoids ,  untuk  menentukan  acuan pengelompokkan cluster yang  paling  optimal,  dilihat dari  nilai Davies-Boudien  Index (DBI)  terkecil dan waktu  komputasi  RapidMiner  dalam  melakukan clustering pada kedua algoritma .
4.4.1. K-Means Perhitungan clustering dilakukan  dengan menggunakan  metode  jarak Euclidean  Distance dengan  settingan measure  tipes numericalmeasure pada RapidMiner.
Gambar 5. Tampilan Model Algoritma K-Means pada RapidMiner
Pada  gambar  5.  terlihat  pengelompokan  data pada  kedua  algoritma  dilakukan  pada  jumlah cluster K=3  sampai  dengan  K=10.  Perolehan  nilai Davies- Boudien  Index dari  proses clustering data K-Means terlihat pada gambar berikut:
Gambar 6. Nilai DBI K-Means
Berdasarkan  gambar  6,  evaluasi Davies Bouldin  Index ,  ditemukan  bahwa  K=4  merupakan jumlah  klaster  terbaik  untuk  algoritma K-Means dengan  nilai  DBI  terkecil  0,102.  Hasil clustering menunjukkan  pembagian  data  dengan  813  anggota untuk  klaster  1,  40  anggota  untuk  klaster  2,  107 anggota untuk klaster 3, dan 11 anggota untuk klaster 4.  Dan  waktu  komputasi  yang  dibutuhkan  dalam pengelompokkan  data  pada  RapidMiner  terlihat sebagai berikut:
Gambar 7. Waktu Komputasi K-Means
Pada  gambar  diatas  terlihat  waktu  komputasi yang  dilakukan  pada  jumlah  K=3  hingga  K=10 algortima K-Means sebanyak  dua  kali  percobaan running , diketahui membutuhkan waktu 5 detik,

## 4.4.2. K-Medoids
Sama  seperti  metode  sebelumnya  dalam pengujian  algoritma K-Medoids ,  pengelompokkan data  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  jarak Euclidean Distance dan pengukuran performa jumlah klaster terbaik dilihat dari nilai DBI terkecil dan waktu komputasi.
Gambar 8. Tampilan Model Algoritma K-Medoids pada RapidMiner
Gambar  8  menunjukkan  pemilihan  jumlah cluster yang  sama  dengan  algoritma K-Means yaitu dari  K=3  sampai  K=10.  Perolehan  nilai  DBI  dari proses  pengelompokan  data  dengan  algoritma K- Medoids sebagai berikut:
Gambar 9. Nilai DBI K-Medoids
Dengan  melihat  nilai  DBI  yang  ditunjukkan pada  gambar  9,  diperoleh klaster  terbaik  pada algoritma K-Medoids terdapat pada K=3 dengan nilai DBI  yaitu  0,13  menunjukkan  pembagian  data  pada klaster 1  yaitu  116  anggota,  klater  2  sebanyak  16 anggota, dan klaster 2 sebanyak 839 anggota.
Gambar 10. Waktu Komputasi K-Medoids
Berdasarkan gambar 10, waktu komputasi yang dibutuhkan  dalam  pengelompokkan K-Medoids yaitu 5 menit, pada percobaan pertama membutuhkan waktu 5 menit 53 detik dan percobaan kedua 5 menit 22 detik.

## 4.5. Evalution/Interpretation
Tahap  ini  dilakukan  analisis  komparasi  pada algoritma K-Means dan K-Medoids dengan melakukan evaluasi  keakuratan  klaster  melalui  perhitungan  nilai DBI kedua algoritma. Semakin kecil nilai DBI, maka semkain  baik  hasil  klasternya.  Perbandingan  juga dilakukan dengan melihat waktu komputasi clustering RapidMiner, hal ini dilakukann untuk mengukur hasil performance kecepatan  pengelompokkan  antara algoritma K-Means dan K-Medoids .
Adapun  perbandingan  nilai  pengujian  DBI  yang didapatkan dari kedua algoritma pada tabel berikut ini:
Tabel 6. Perbandingan Nilai DBI K-Means dan K-
Medoids Klaster DBI K-Means DBI K-Medoids K=3 0, 114 0, 13 K=4 0, 102 0, 19 K=5 0, 123 1, 337 K=6 0, 123 1, 173 K=7 0, 132 1, 077 K=8 0, 148 1, 064 K=9 0, 161 1, 258 K=10 0, 162 0, 758
Dari  hasil  pengujian  nilai  DBI  tabel  di  atas  dan hasil perbandingan waktu komputasi kedua algoritma, ditemukan  bahwa  algoritma K-Means merupakan metode  yang  paling  baik  dan  optimal  dalam melakukan pengelompokkan data penyebaran HIV di Provinsi  Jawa Barat, hal  ini dapat dibuktikan dengan nilai  DBI  yang  dihasilkan K-Means lebih  baik dibandingkan dengan algoritma K-Medoids . Nilai DBI pada  algoritma K-Means mendekati  0  pada  tiap-tiap cluster nya, sedangkan pada algoritma K-Medoids nilai DBI  pada  tiap-tiap cluster terlihat  lebih  besar dibandingkan  dengan  algoritma K-Means .  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  klaster  optimal  pada algoritma K-Means didapat  pada  pengujian  kedua dengan  k=4  senilai  0,102,  sedangkan  pada  algoritma K-Medoids klaster optimal ditunjukkan pada pengujian  pertama  dengan  K=3  senilai  0,130.  Selain itu,  dalam  hal  perbandingan  kinerja  kecepatan diketahui  bahwa  algoritma K-Means memiliki  waktu yang  relatif  lebih  cepat  dibandingkan  dengan algoritma K-Medoids .  Hal  ini  dibuktikan  dengan waktu perhitungan pada rata-raata algoritma K-Means sebesar 5 detik, sedangkan pada algoritma K-Medoids memerlukan  waktu  perhitungan  lebih  lama  yaitu sekitar 5 menit.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis cluster
pengelompokkan data penyebaran HIV di Jawa Barat dengan algoritma K-Means dan K-Medois , disimpulkan bahwa K-Means merupakan metode yang paling  baik  dan  optimal.  Hal  ini  dibuktkan  dengan nilai  validasi Davies Bouldin Index (DBI) dan waktu komputasi rapidminer. Hasil pengujian pada algoritma K-Means didapat  pada  pengujian  kedua  yaitu  K=4 dengan nilai DBI 0,102, sedangkan pada algoritma K- Medoids klaster  optimal  ditunjukkan  pada  pengujian pertama  dengan  K=3  senilai  0,130.  Selain  itu,  dalam hal  perbandingan  kinerja  kecepatan  diketahui  bahwa algoritma K-Means memiliki waktu yang relatif lebih cepat dibandingkan dengan algoritma K-Medoids . Hal ini  dibuktikan  dengan  waktu  komputasi  pada algoritma K-Means sekitar  5  detik,  sedangkan  pada algoritma K-Medoids memerlukan waktu perhitungan lebih  lama  yaitu  sekitar  5  menit.  Berdasarkan  hasil penelitian  yang  didapat,  penelitian  ini    menyarankan pemerintah  Daerah  Jawa  Barat  untuk  menngunakan algoritma
K-Means
dalam melakukan pengelompokkan  data  penyebaran  kasus  penyebaran HIV di Jawa Barat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  I.  Kemenkes,  “Profil  Kesehatan  Indonesia Tahun  2021.  Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia,” Kementerian  Kesehatan  Republik Indonesia .  Depkes  Ri,  Jakarta,  2021.  [Online]. Available:
https://www.kemkes.go.id/downloads/resources/ download/pusdatin/profil-kesehatan- indonesia/Profil-Kesehatan-2021.pdf
[2]  Dinkesjabar, Profil Kesehatan Jawa Barat 2022 . Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Barat,  2022. [Online]. Available: https://diskes.jabarprov.go.id
[3]  R.  A.  Farissa,  R.  Mayasari,  and  Y.  Umaidah, “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids  Untuk  Pengelompokkan  Data  Obat dengan  Silhouette  Coefficient  di  Puskesmas Karangsambung,” J. Appl. Informatics Comput. , vol.  5,  no.  2,  pp.  109–116,  2021,  doi: 10.30871/jaic.v5i1.3237.
[4]  S. Hasyrif, Rismayani, and S. Asrul, “PROSIDING  SEMINAR  ILMIAH  SISTEM
INFORMASI DAN TEKNOLOGI INFORMASI Pusat Penelitian dan Pengabdian Pada Masyarakat (P4M) STMIK Dipanegara
Makassar Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means  Pengelompokan  Penyebaran  Diare  Di Kota Makassar,” SISITI  Semin. Ilm. Sist. Inf. dan Teknol. Inf. , vol. VIII, no. 1, pp. 73–82, 2019.
[5]  N.  Puspitasari,  G.  Lempas,  H.  Hamdani,  H. Haviuddin,  and  A.  Septiarini,  “Perbandingan Algoritma  K-Means  dan  Algoritma  K-Medoids Pada  Kasus  Covid-19  di  Indonesia,” Build. Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  4,  pp. 2015–2027, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.2994.
[6]  N. A. S. Z. Abidin, R. D. Avila,  A. Hermatyar, and R. Rismayani, “Perbandingan Algoritma K- Means  dan  K-Medoids  untuk  Pengelompokan Daerah  Produksi  Kakao,” J.  Tek.  Inform.  dan Sist.  Inf. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  383–391,  2022,  doi: 10.28932/jutisi.v8i2.4897.
[7]  W. Utomo, “The comparison of k-means and k- medoids  algorithms  for  clustering  the  spread  of the covid-19 outbreak in Indonesia,” Ilk. J. Ilm. , vol.  13,  no.  1,  pp.  31–35,  2021,  doi: 10.33096/ilkom.v13i1.763.31-35.
[8]  S.  Ramadhani,  D.  Azzahra,  and  T.  Z, “Perbandingan  Algoritma  K-Means  Dan  K- Medoids  Pada  Text  Mining  untuk  Klasifikasi Tesis Mahasiswa Berdasarkan Pengujian Davies Bouldin  Index,” Digit.  Zo.  J.  Teknol.  Inf.  dan Komun. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  24–33,  2022,  doi: 10.31849/digitalzone.v13i1.9292.
[9]  E. ; Prasetyaningrum and P. Susanti,
“Perbandingan  Algoritma  K-Means  Dan  K- Medoids Untuk Pemetaan Hasil Produksi Buah- Buahan,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol.
7, no. 4, pp. 1775–1783, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6477.
[10]  A.  Meiriza,  E.  Ali,  Rahmiati,  and  Agustin, “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids  untuk  Pengelompokan  Program  BPJS Ketenagakerjaan,” Indones. J. Comput. Sci. , vol. 12, no. 2, pp. 714–728, 2023, doi: 10.33022/ijcs.v12i2.3184.
[11]  N.  T.  Luchia  and  M.  Mustakim,  “Perbandingan Algoritma  K-Means  Dan  K-Medoids  Pada Pengelompokan  Humidity,  Temperature,  Dan Voltage Di Data Center Perawang,” J. Inf. Syst. Res. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  184–190,  2022,  doi: 10.47065/josh.v4i1.2385.
[12]  N.  T.  Luchia,  H.  Handayani,  F.  S.  Hamdi,  D. Erlangga,  and  S.  F.  Octavia,  “Perbandingan  K- Means  dan  K-Medoids  Pada  Pengelompokan Data  Miskin  di  Indonesia,” MALCOM  Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 35–41, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i2.422.
[13]  I.  Supriyadi,  Aceng;Triayudi  Ageng;Diana Sholihati,  “Perbandingan  algoritma  k-means dengan k-medoids pada pengelompokan armada kendaraan  truk  berdasarkan  produktivitas,”  vol. 06, pp. 229–240, 2021.
[14]  T. K. Herviany, Mufidah;Putri Delima, Saleha;Nurhidayah,  “Perbandingan  Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk
Pengelompokkan Daerah Rawan Tanah Longsor di  Provinsi  Jawa  Barat,” MALCOM  Indones.  J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 34–
40, 2021, [Online]. Available:
https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom/articl e/view/60
[15]  Y. A. Wijaya, D. A. Kurniady, E. Setyanto, W. S. Tarihoran, D. Rusmana, and R. Rahim, “Davies Bouldin  Index  Algorithm  for  Optimizing Clustering  Case  Studies  Mapping  School Facilities,” TEM  J. ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  1099– 1103, 2021, doi: 10.18421/TEM103.