Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Penyakit Manular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Karawang)

Penyakit menular merupakan penyakit yang bisa ditularkan (berpindah dari orang yang satu ke orang yang lain, baik secara langsung ataupun lewat perantara). Jumlah kasus penyakit menular pada tahun 2020 mengalami kenaikan yang cukup signifikan. Clustering merupakan salah satu esensi Data Mining untuk mengelompokkan data. Terdapat beberapa Algoritma yang dapat digunakan dalam clustering diantaranya Algoritma K-Means. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Algoritma K-Means Clustering dalam pengelompokkan data penyakit menular pada manusia di Kabupaten Karawang untuk mengetahui puskesmas mana saja yang termasuk penyakit menular tertinggi, sedang, dan rendah. Dari hasil penelitian Algoritma K-Means Clustering dalam melakukan pengelompokkan diperoleh 1 data puskesmas pada cluster 1, 4 data puskesmas pada cluster 2, 45 data puskesmas pada cluster 3 dari 50 data puskesmas. Adapun hasil evaluasi menggunakan metode Elbow untuk mencari nilai K terbaik, dimana hasil K=3 merupakan jumlah cluster terbaik. Kemudian hasil tersebut dievaluasi menggunakan SSE (Sum of Square Error). Hasil evaluasi menggunakan SSE (Sum of Square Error) tingkat akurasi yang didapat, yaitu 1.949. Nilai jarak dari 2 cluster ke 3 cluster tersebut merupakan nilai yang mengalami penurunan paling signifikan atau paling besar sehingga 3 cluster merupakan cluster terbaik.

Kata Kunci: Penyakit menular, Clustering, Elbow, SSE (Sum of Square Error).