Penerapan Algoritma K-Means Clustering dan Correlation Matrix untuk Menganalisis Risiko Penyebaran Demam Berdarah di Kota Pekanbaru

Abstract

Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Pekanbaru pada bulan November 2020 mencapai angka 2.788 kasus dan 33 kematian. Pemerintah telah melakukan sosialisai pemberatasan sarang nyamuk dan menyediakan alat dan bahan pengendalian vektor. Namun, upaya pemerintah tersebut belum efektif karena metode yang diterapkan belum mampu mengacu kepada data dan informasi vektor. Machine learning dapat digunakan untuk menganalisis masalah khusus seperti DBD. Oleh karena itu penelitian ini menggunakan algoritma machine learning yaitu k-means clustering dan correlation matrix untuk analisis risiko DBD di Pekanbaru. Penelitian ini menggunakan data 12 kecamatan dan 50 atribut, serta data cuaca pada tahun 2020. K-means secara otomatis mencari cluster yang tidak diketahui dari data kasus DBD dengan cepat yang menghasilkan cluster C1 (Sukajadi, Senapelan), C2 (Tenayan raya,Tampan), dan C3 (Rumbai Pesisir, Rumbai). Berdasarkan pengujian eksperimental, penelitian ini menghasilkan nilai silhouette score 0,6. Sedangkan Correlation matrix mencari hubungan relevan yang tersembunyi didalam data. Hasil dari correlation matrix diperoeh hubungan linear yang kuat antara jumlah penduduk (JP) dan penderita (P) sebesar 0.73 pada bulan januari dan 0,93 pada bulan februari tahun 2020