Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS AND COMPUTING Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan
Bagus Aji Pangestu
Unknown Affiliation
Religion Computer Science & IT Education Social Sciences Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Clustering Tenaga Kesehatan Berdasarkan Kecamatan di Kabupaten Karawang Menggunakan Algoritma K-Means Desi Kristina Sitinjak; Bagus Aji Pangestu; Betha Nurina Sari
Journal of Applied Informatics and Computing Vol 6 No 1 (2022): July 2022
Publisher : Politeknik Negeri Batam

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30871/jaic.v6i1.3855

Abstract

Pembangunan kesehatan merupakan bagian dari Pembangunan Nasional yang pada hakekatnya adalah penyelenggaraan upaya kesehatan untuk mencapai kemampuan hidup sehat bagi setiap penduduk agar dapat mewujudkan derajat kesehatan yang optimal, masalah kesehatan yang ada pada masyarakat di Indonesia yaitu masih minimnya tenaga kesehatan pada setiap wilayah. Salah satunya di Kabupaten Karawang, Tenaga kesehatan yang tidak tercukupi di beberapa kecamatan yang ada di Karawang akan membuat masyarakat di kecamatan tersebut kesulitan untuk hidup sehat dan mengobati penyakitnya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan terhadap Kecamatan yang memiliki tenaga kesehatan yang masih kurang sehingga data tersebut dapat digunakan untuk peningkatan kualitas kesehatan. Penelitian ini mengunakan metode K-Means Clustering. Hasil pengolahan dataset tenaga kesehatan yang ada di Kabupaten Karawang menghasilkan 3 cluster, yaitu cluster 1 dengan tenaga kesehatan sedikit sebanyak 24 kecamatan, cluster 2 dengan tenaga kesehatan sedang sebanyak 4 kecamatan dan cluster 3 dengan tenaga kesehatan terbanyak yaitu 2 kecamatan.
Clustering Obat Untuk Menentukan Pola Pemasaran Efektif di Apotek Amarta Sehat Bagus Aji Pangestu; Nikko Aldiana Kristiawan; Nina Sulistiyowati
Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan Vol 8 No 16 (2022): Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan
Publisher : Peneliti.net

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (278.138 KB) | DOI: 10.5281/zenodo.7058995

Abstract

Medicine is a substance that is used to diagnose, eliminate, and cure diseases, injuries, or others in humans. Handling and prevention of various diseases cannot be separated from therapeutic actions with drugs. Drug grouping serves to classify drugs into several groups to determine the characteristics of a drug or not. By knowing the characteristics of each existing drug, it can be easier to determine an effective marketing pattern. The use of data mining can help to cluster drugs by utilizing existing sales data. In this study the methodology used is CRISP-DM with the stages carried out namely Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation, and Deployment. The dataset used is Amarta Sehat Pharmacy data from January-December 2021. The K-Means algorithm is used for cluster formation using Jupyter Notebook tools with the python programming language. The elbow method serves to determine the best number of clusters (K), the recommendation from the elbow method produces the 5 most optimal clusters and is also calculated by evaluating the Sum of square error with an optimal cluster value of 7154215036292.542. The results of drug Clustering obtained to determine an effective marketing pattern at the Amarta Sehat Pharmacy are 11 drugs that are classified as high-selling drugs, 76 drugs are classified as best-selling drugs, 131 drugs are classified as drugs with the category of selling well. quite in demand, 399 drugs into the category of drugs that are not in demand, and 326 drugs into the category of drugs that are not in demand
Co-Authors Desi Kristina Sitinjak Nikko Aldiana Kristiawan Nina Sulistiyowati