## Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Penerimaan Imunisasi Dasar Lengkap Menurut Provinsi
Rico Hermanto Manurung 1 , Muhammad Ridwan Lubis 2 , Saifullah 3 1,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 rikomanurung05@gmail.com, 2 ridwanlubis@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Immunization is a form of immune system or immune to disease. The process of giving immunizations  gives  the  body  immunity  to  be  immune  to  disease.  With  routine immunization  improves  the  quality  of  children's  health.  According  to  data  from  the official Government website, the lowest percentage of children aged from 12 to 23 months who received immunization is 40% at the provincial level in Indonesia. This research was conducted  by grouping  the  minimum  level  of  immunization  from 2015  to 2018  using  the K-means method. The data obtained are grouped into 2 Clusters starting from the lowest and  highest.  The  author  obtains  data  from  the  official  website  of  Government  which addresses https://bps.go.id. The conclusion of this study concludes that there is still a lack of child immunization in Indonesia, so that there is an expectation that the Government in every region in Indonesia be more active for the welfare of children's health.
Keywords : K-means, Cluster, immunization

## Abstrak
Imunisasi merupakan membentuk ketahanan imun tubuh  atau kebal terhadap penyakit. Proses pemberian imunisasi memberikan kekebalan tubuh agar kebal terhadap penyakit. Dengan pemberian imunisasi yang rutin meningkatkan kualitas kesehatan anak. Menurut data  dari  situs  resmi  Pemerintah  diperoleh  persentase  anak  umur  dari  12  sampai  23 bulan yang menerima imunisasi tinggat kesejahteraan 40% terendah ditingkat provinsi di Indonesia.  Penelitian  ini  dilakukan  pengelompokkan  terhadap  minimnya  tingkat pemberian  imunisasi  mulai  dari  tahun  2015  sampai  2018  dengan  menggunakan  metode K-means.  Data-data  yang  diperoleh  dikelompokkan  menjadi  2  Cluster  mulai  dari terendah  dan  tertinggi.  Penulis  memperoleh  data  dari  situs  resmi  Pemerintah  yang beralamatkan  https://bps.go.id.  Kesimpulan  penelitian  ini  mensimpulkan  masih  ada minimnya pemberian imunisasi anak di Indonesia, sehingga ada diharapkan Pemerintah disetiap  daerah  di  Indonesia  agar  lebih  giat  lagi  untuk  mensejahterahkan  kesehatan anak.
Kata Kunci : K-means, Cluster, imunisasi

## 1. Pendahuluan
Imunisasi merupakan usaha memberikan kekebalan tubuh pada bayi/balita dengan memasukkan  vaksin  kedalam  tubuh  agar  tubuh  membuat  zat  antibodi  untuk mencegah  terhadap  penyakit  tertentu.  Dengan  imunisasi,  seseorang  menjadi  kebal terhadap  penyakit  khususnya  penyakit  infeksi.  Dengan  demikian,  angka  kejadian penyakit infeksi akan menurun, kecacatan serta kematian yang ditimbulkannya akan berkurang. Kini, konsep imunisasi di Indonesia diubah dari imunisasi dasar lengkap menjadi  imunisasi  rutin  lengkap.  Imunisasi  rutin  lengkap  atau imunisasi wajib terdiri  dari  imunisasi  dasar  dan  imunisasi  lanjutan,  Menurut  [1]  yang berjudul”Kelengkapan  Imunisasi  Dasar  Pada  Anak  Usia  1-5  Tahun”  imunisasi merupakan  pencegahan  primer  terhadap  penyakit  infeksi  yang  paling  efektif  dan
Vol. 2 , No. 1, Januari (202 1 ), pp. 24-30
murah.  Imunisasi  bukan  saja  dapat  melindungi  individu  dari  penyakit  yang  serius namun dapat juga menghindari tersebarnya penyakit menular.
Menurut  data  dari  situs  resmi  Pemerintah  beralamatkan  https://bps.go.id. diperoleh  persentase  anak  umur  dari  12  sampai  23  bulan  yang  menerima  imunisasi anak  menurut  provinsi  tahun  2015  sampai  2018.  Penelitian  ini  dilakukan pengelompokkan  terhadap  minimnya  tingkat  pemberian  imunisasi  mulai  dari  tahun 2015 sampai 2018 dengan menggunakan metode K-means. Data-data yang diperoleh dikelompokkan menjadi 2 Cluster mulai dari terendah dan tertinggi. K-Means merupakan salah satu algoritma dalam data mining yang bisa digunakan untuk  melakukan  pengelompokan/clustering  suatu  data.  Ada  ba nyak  pendekatan untuk  membuat  cluster,  diantaranya  adalah  membuat  aturan  yang  mendikte keanggotaan  dalam  group  yang  sama  berdasarkan  tingkat  persamaan  diantara anggota-anggotanya.  Pendekatan  lainnya  adalah  dengan  membuat  sekumpulan fungsi  yang  mengukur  beberapa  properti  dari  pengelompokan  tersebut  sebagai fungsi dari beberapa parameter dari sebuah clustering.
Hasil  dari  penelitian  diharapkan  dapat  dijadikan  kontribusi  untuk  Pemerintah Indonesia  dalam  hal  membenahi  atau  meningkatkan  efektifitas  dalam  mempe rbaiki penerimaan  imunisasi  terhadap  anak  yang  ada  di  provinsi  Indonesia  yang  agar mendapatkan imunisasi pada anak yang sehat  dan terhindar dari penyakit tertentu.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa informasi  yang  selama  ini  tidak diketahui secara manual dari  suatu basis data. Data mining mulai ada sejak 1990-an sebagai cara yang benar dan tepat untuk mengambil pola  dan  informasi  yang  digunakan  untuk  menemukan  hubungan  ant ara  data  untuk melakukan pengelompokkan ke dalam satu atau lebih cluster sehingga objek  - objek yang  berada  dalam  satu  cluster  akan  mempunyai  kesamaan  yang  tinggi  antara  satu dengan  lainnya.  Data  mining  merupakan  bagian  dari  proses  penemuan  pengetahuan dari basis data Knowledge Discovery in [2].

## 2.2. K-Means
K-Means  yaitu  salah  satu dari metode pengelompokan data  nonhierarki  (sekatan) yang  dapat  mempartisi  data  kedalam  bentuk  dua  kelompok  ataupun  lebih.  Metoda tersebut  akan  mempartisi  data  kedalam  suatu  kelompok  dimana  data  yang berkarakteristik  sama  akan  dimasukkan  kedalam  satu  kelompok  sama  sedangkan data  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  akan  dikelompokan  kedalam kelompok lainnya[3].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  memperoleh  Data  dari situs  resmi  Pemerintah  yang  beralamatkan  https://www.bps.go.id  atau  Badan  Pusat Statistik  yang  terdiri  dari  34  provinsi  yang  ada  di  Indonesia.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  Imunisasi  Dasar  Lengkap  Menurut  Provinsi    dari tahun  2015  sampai  2018  yang  diperoleh  dari  situs  Badan  Pusat  Statistik  (BPS). Didalam  penelitian  ini  data  tersebut  di  kelompokkan  menjadi  2 cluster yaitu Provinsi  tertinggi  akan  imunisasi  dan  terendah.  Dalam  melakukan clustering ,  data yang diperoleh akan dihitung terlebih dahulu. Pada penelitian ini digunakan aplikasi Rapidminer 5.3. sebagai pengujian data  yang  di  analisa. Berikut  uraian perhitungan manual proses Algoritma K-Means clustering .

## 1. Menentukan Data Yang Akan Di Cluster
Sampel data  yang  akan digunakan dalam proses clustering pada  Imunisasi  Dasar Lengkap Menurut Provinsi. Berikut  daftar tabel penggunaan data dapat dilihat pada tabel 1:
Tabel 1. Tabel Data yang menerima imunisasi dasar lengkap No. Provinsi 2015 2016 2017 2018 1 Aceh 35,66  38,15  23,19  18,32 2 Sumatera Utara  46,07  47,08  27,1 27,98 3 Sumatera Barat  50,39  61,11  35,59  37,62 4 Riau 42,22  41,82  31,73  30,34 5 Jambi 58,54  54,33  46,99  66,39 ... ... ... ... ... ... 34 Papua 30,55  30,76  19,72  22,84 2. Menentukan Nilai k Jumlah Cluster
Jumlah cluster sebanyak  2 cluster.  Cluster yang  dibentuk  yaitu cluster tinggi (C1) dan cluster rendah (C2).
3. Menentukan Nilai Centroid (Pusat Cluster )
Penentuan  pusat cluster awal  ditentukan  secara random yang  diambil  dari  data yang  ada  dalam range. Adapun  nilai  untuk cluster tinggi  ( cluster 1)  diambil  dari nilai  tertinggi  yang  terdapat  pada  tabel  1  dan  nilai  untuk cluster rendah  ( cluster 2) diambil dari nilai terendah yang terdapat pada tabel 1. Berikut  daftar tabel centroid data dapat dilihat pada tabel 2.:
Tabel 2. Centroid Data Awal 2015 2016 2017 2018 Cluster I 84,43  86,01  71,28  92,1 Cluster II 30,55  30,76  19,72  18,32 4. Menghitung Jarak Setiap Data Terhadap Centroid (Pusat Cluster )
Setelah data nilai pusat cluster awal ditentukan, maka langkah selanjutnya adalah menghitung jarak masing-masing data terhadap pusat cluster. Proses pencarian jarak terpendek pada iterasi 1 dapat dilihat pada perhitungan dan tabel dibawah ini :
√(             ) (             ) (             )
(            ) 111.47
√(             ) (             ) (             ) (
) 9.63
Hasil dari keseluruhan perhitungan dapat dilihat pada tabel 3 . sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 1 No.  Provinsi C1 C2 Jarak Terpendek 2015 2016 2017 2018 1 Aceh 35,66  38,15  23,19  18,32  111,47  9,63 9,63 2 Sumatera Utara  46,07  47,08  27,1 27,98  95,13 25,59  25,59 3 Sumatera Barat  50,39  61,11  35,59  37,62  77,59 44,04  44,04 4 Riau 42,22  41,82  31,73  30,34  95,46 23,39  23,39 5 Jambi 58,54  54,33  46,99  66,39  54,08 66,28  54,08 ... ... ... ... ... ... ... ... ... 34 Papua 30,55  30,76  19,72  22,84  115,81  4,52 4,52
5. Menentukan Posisi Cluster atau Pengelompokan
Dalam  menentukan  posisi cluster masing-masing  data  hasil  Imunisasi  Dasar Lengkap Menurut Provinsi berdasarkan jarak minimum data terhadap pusat cluster.
Tabel 4. Hasil Cluster No. Provinsi Kelompok 1 Aceh 2 2 Sumatera Utara 2 3 Sumatera Barat 2 4 Riau 2 5 Jambi 1 ... ... ... 34 Papua 2
Proses K-Means akan  terus  beriterasi  sampai  pengelompokan  data  sama  dengan pengelompokan  data  iterasi  sebelumnya.  Dengan  kata  lain,  proses  akan  terus melakukan iterasi sampai data pada iterasi terakhir sama dengan iterasi sebelumnya.
6.  Menghitung centroid baru  menggunakan  hasil  dari  setiap  anggota  pada masing-masing cluster .
Setelah  didapatkan  hasil  jarak  dari  setiap  objek    pada  iterasi  ke -1  maka  lanjut  ke iterasi ke-2 pada perhitungan dan  tabel dibawah ini :
= 67.59
= 70.89 =55.02 =67.3 = 45.27 = 49.89 =36.40
=34.55
7. Selanjutnya dilakukan kembali langkah ke 4 sampai 6 . Jika  nilai centroid hasil  iterasi  dengan  nilai centroid sebelumnya  bernilai  sama serta  posisi cluster data  hasil  Imunisasi  Dasar  Lengkap  Menurut  Provinsi  tidak mengalami  perubahan  maka  proses  iterasi  berhenti.  Namun  jika  nilai centroid tidak sama  serta  posisi  data  masih  berubah  maka  proses  iterasi  berlanjut  pada  iterasi berikutnya. Berikut tabel hasil cluster iterasi 2 :
Tabel 5. Centroid baru 2015 2016 2017 2018 Cluster I 67,59  70,89  55,02  67,03 Cluster II 45,27  49,89  36,4 34,55
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  jarak  terhadap  data  Imunisasi Dasar  Lengkap  Menurut  Provinsi  dengan  menggunakan  data  centroid  baru Hasil dari keseluruhan perhitungan dapat diihat pada tabel 6. sebagai berikut :
Tabel 6. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 2 No.  Provinsi C1 C2 Jarak Terpendek 2015  2016  2017  2018 1 Aceh 35,66  38,15  23,19  18,32  74,01  25,85 25,85 2 Sumatera Utara  46,07  47,08  27,1  27,98  57,74  11,76 11,76 3 Sumatera Barat  50,39  61,11  35,59  37,62  40,42  12,74 12,74 4 Riau 42,22  41,82  31,73  30,34  58,11  10,68 10,68 5 Jambi 58,54  54,33  46,99  66,39  20,52  36,36 20,52 ... ... ... ... ... ... ... ... ... 34 Papua 30,55  30,76  19,72  22,84  78,62  31,59 31,59 Tabel 7. Hasil Cluster iterasi 2 No. Provinsi Kelompok 1 Aceh 2 2 Sumatera Utara 2 3 Sumatera Barat 2 4 Riau 2 5 Jambi 1 ... ... ... 34 Papua 2
Perhitungan  manual  pada  data  diatas  didapatkan  hasil  akhir  yang  dimana  pada iterasi  1  dan  iterasi  2  pengelompokan  data  yang  dilakukan  terhadap  2 cluster didapatkan hasil yang sama. Hasil dari kedua iterasi tersebut benilai C 1 =19 dan C2 =15  pada  posisi  data  tiap cluster .  Sehingga  posisi cluster pada  data  tersebut  tidak mengalami  perubahan  lagi  maka  proses  iterasi  berhenti  sampai  iterasi  2.   Sehingga dapat diketahui  hasil pengelompokan dari Rapidminer berikut  ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Hasil Pengelompokan Rapidminer
Berdasarkan pada gambar 1. dapat diketahui bahwa pada kelompok rendah memiliki node yaitu 4 dengan  warna biru, sedangkan pada  kelompok  tinggi  memiliki 4 node
Node Biru merupakan hasil cluster terendah Node Merah merupakan hasil cluster tinggi
dengan  warna  merah.  hasil  yang  didapat  dari rapidminer dan Microsoft  excel menjelaskan bahwa hasil dari perhitungan manual algoritma k-means dan Microsoft excel data  memiliki  nilai  yang  sama  yaitu  antara  beberapa  cluster  yaitu  cluster tinggi  19  dan  rendah  15,  serta  memasukan  perhitungan Microsoft  excel ke  dalam rapidminer memiliki nilai yang sama juga. Dapat kita lihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Tampilan Data Perhitungan Rapidminer

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  dan  hasil implementasi software  Rapidminer pada pengelompokkan  data  Imunisasi  Dasar  Lengkap  Menurut  Provinsi,  maka  dapat kesimpulan sebagai berikut :
a) Data  yang  diolah  untuk  memperolah  nilai  dari  Provinsi  yang  belum  menerima imunisasi  dasar  lengkap  menerapkan  metode  clustering K-Means. Data  tersebut diolah  menggunakan Microsoft  Excel untuk  ditentukan  nilai  centroid  dalam  2 cluster yaitu cluster tinggi dan rendah.
b) Hasil yang diperoleh dari metode K-Means clustering yang di implementasikan ke dalam Rapidminer memiliki  nilai    yang  sama  yaitu  menghasilkan  2 cluster yaitu cluster tinggi  sebanyak  19  yaitu  Jambi,  Bengkulu,  Lampung,  Kep.  Bangka Belitung, Kep. Riau, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Jawa Timur,  Bali,  Nusa  Tenggara  Barat,  Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Timur, Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Selatan,  Sulawesi  Tenggara  dan Gorontalo.  .  Sedangkan  untuk cluster rendah  sebanyak  15  yaitu  Aceh,  Sumatera Utara,  Sumatera  barat,  Riau,  Sumatera  Selatan,  Banten,  Nusa  Tenggara  Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Sulawesi Tengah, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku  Utara,  Papua  Barat  dan  Papua.  Hasil  yang  didapat  dari  penelitian  dapat menjadi masukan kepada pemerintah,  yang menjadi perhatian lebih pada Provinsi yang  belum  menerima  imunisasi  dasar  lengkap  berdasarkan cluster yang  telah dilakukan.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Prayogo et  al. ,  “Kelengkapan  Imunisasi  Dasar  pada  Anak  Usia  1  –  5  tahun,” Sari Pediatr. , vol. 11, no. 1, p. 15, 2016, doi: 10.14238/sp11.1.2009.15-20.
[2] S. R. Ningsih, I. S. Damanik, A. P. Windarto, H. S. Tambunan, J. Jalaluddin, and A.  Wanto,  “Analisis  K-Medoids  Dalam  Pengelompokkan  Penduduk  Buta  Huruf Menurut Provinsi,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 721,
2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.78.
[3] M. H. Adiya and Y. Desnelita, “Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem  Informasi Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan  Pada  RSUD Pekanbaru,” vol. 01, pp. 17–24, 2019..