Penerapan Algoritma K-means Pada Pengelompokan Daerah Penderita Filariasis

Authors

  • Nai Siti Jenab Universitas Buana Perjuangan Karawang
  • Hanny Hikmayanti Handayani Universitas Buana Perjuangan Karawang
  • Yana Cahyana Universitas Buana Perjuangan Karawang

DOI:

https://doi.org/10.36805/technoxplore.v3i1.799

Keywords:

Clustering, Filariasis, K-Means

Abstract

Banyak jenis penyakit yang disebabkan oleh gigitan nyamuk salah satu penyakitnya yaitu filariasis. Filariasis menyebar di seluruh daerah di Indonesia, dan mengalami peningkatan setiap tahunnya semenjak tahun 2002 sampai tahun 2014. Penyakit ini diprediksi akan terus meningkat setiap tahunnya apabila tidak dilakukan tindakan lebih lanjut. Maka penelitian ini dilakukan untuk mencegah atau penanggulangan dengan menggunakan teknik komputasi yaitu algoritma k-means. Algoritma k-means berfungsi untuk mengelompokan data sehingga mampu mengelompokan daerah yang terdapat penderita filariasis untuk menunjang suatu keputusan dalam pencegahan atau penanggulangan. Dari hasil pengelompokan daerah penderita filariasis berdasarkan provinsi menghasilkan tiga clustering. Clustering tinggi menghasilkan dua provinsi (Provinsi Aceh dan provinsi Nusa Tenggara Timur), pada clustering sedang terdapat dua provinsi (Provinsi Papua dan Provinsi Papua Barat) sedangkan yang 29 provinsi lainnya termasuk ke dalam clustering rendah

Author Biographies

  • Nai Siti Jenab, Universitas Buana Perjuangan Karawang

    Program Studi Teknik Informatika

  • Hanny Hikmayanti Handayani, Universitas Buana Perjuangan Karawang

    Program Studi Teknik Informatika

  • Yana Cahyana, Universitas Buana Perjuangan Karawang

    Program Studi Teknik Informatika

Downloads

Published

2018-04-02