Alfredo Torence
STMIK Triguna Dharma

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

Found 1 Documents
Search

Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Dalam Pengelompokkan Data Penerima Vaksinasi Covid-19 Alfredo Torence; Mukhlis Ramadhan; Erika Fahmi Ginting
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 2 No. 3 (2023): EDISI MEI 2023
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v2i3.6829

Abstract

Masalah yang ditemukan di Puskesmas Bandar Baru cabang Sibolangit adalah pemerintah menetapkan untuk penerima vaksinas yaitu berdasarkan prioritas tertentu, seperti PNS, tenaga medis, manusia lanjut usia dan masyarakat biasa. Ini membuat pusat layanan kesehatan masyarakat seperti puskesmas harus dapat mengelompokkan data-data di masyarakat berdasarkan prioritas yang telah ditetapkan oleh pemerintah. Oleh karena itu maka dibangunlah sebuah data mining yang dapat melakukan proses pengelompokkan data vaksinasi covid-19 berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dan dikombinasikan dengan metode K-means clustering. Metode k- means clustering adalah sebuah metode cluster analysis non hirarki yang berusaha mempartisi objek berdasarkan karakteristiknya, sehingga objek yang mempunyai karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster yang sama dan objek yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan kedalam cluster yang lain. Hasil yang diperoleh adalah sebuah sistem yang dapat memberikan hasil akhir berupa data-data kelompok penerima vaksinasi perbulannya dimulai dari nilai tertinggi ke terendah. Data ini diharapkan dapat membantu pihak puskesmas Bandar Baru cabang Sibolangit untuk mengelompokkan data penerima vaksinasi covid-19 kriteria vaksinasi I, vaksinasi II dan vaksin booster.