Bintang Selviana
1910631170011@student.unsika.ac.id

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pemetaan Penyebaran Penyakit Demam Berdarah (DBD) Pada Kabupaten/Kota Di Jawa Barat Bintang Selviana; Betha Nurina Sari
Jurnal Pendidikan dan Konseling (JPDK) Vol. 5 No. 2 (2023): Jurnal Pendidikan dan Konseling
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jpdk.v5i2.13256

Abstract

DBD atau biasa disebut Demam Berdarah adalah salah satu penyakit yang seringkali didapati di daerah tropis dan subtropis karena penyebarannya disebabkan oleh nyamuk Aedes Aegypti. Demam berdarah juga masih menjadi salah satu penyakit dengan tingkat penyebaran yang tinggi di Indonesia terutama di daerah Jawa Barat. Tercatat Kota Bandung dan Kabupaten Bogor menjadi kota/kabupaten dengan kasus DBD tertinggi di Indonesia. Dikarenakan hal tersebut perlu adanya analisis terkait peta penyebaran kasus DBD terutama pada wilayah Jawa Barat untuk dapat mengetahui golongan dari setiap daerah dan dapat memudahkan penanganan yang akan dilakukan sesuai dengan golongan dari setiap wilayah tersebut. Metodologi penelitian yang digunakan yaitu Algoritma K-Means clustering dengan bantuan tools Rapidminer dikarenakan algoritma ini menjadi salah satu solusi untuk mengetahui titik penyebaran. Mengimplementasikan Algoritma K-Means clustering dengan membagi menjadi 3 cluster penyebaran yaitu tinggi, sedang dan rendah. Hasil yang diperoleh dari penerapan Algoritma K-Means clustering pada penelitian ini terdapat 1 kabupaten/kota yang menjadi cluster 1, 7 kabupaten/ kota pada cluster 2 dan 19 kabupaten/ kota pada cluster 3 dari total 27 kabupaten/ kota yang berada di Jawa Barat