Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer)

ANALISIS CLUSTERING DEMAM BERDARAH DENGUE DENGAN ALGORITMA K-MEDOIDS (STUDI KASUS KABUPATEN KARAWANG) Daffa Rafif Agustian; Budi Arif Darmawan
JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER Vol 6, No 1 (2022): ReBorn - February 2022
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat - Universitas Teknologi Digital Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (217.66 KB) | DOI: 10.26798/jiko.v6i1.504

Abstract

Demam Berdarah Dengue atau DBD merupakan sebuah penyakit yang berasal dari gigitan nyamuk Aedes aegypti dan Aedes albopictus.Nyamuk tersebut mengandung virus DBD setelah menghisap penderita DBD.Virus kemudian masuk ke intestinum nyamuk dan bereplikasi dalam hemocoelum yang mana akan menuju ke dalam kelenjar air liur nyamuk.Pada penelitian ini data yang digunakan tahun 2020 yang bersumber dari dinas Kesehatan Kabupaten Karawang yaitu sebanyak 30 data.Dalam menentukan daerah yang memiliki kasus penyakit DBD dapat menggunakan Data Mining.Adapun tujuan dari penelitian ini yaitu mengelompokan daerah dengan kasus penyakit DBD tertinggi dan terendah di Kabupaten Karawang.Algoritma yang digunakan yaitu K-Medoids dengan pengukuran jarak Euclidean Distance dan untuk proses data dengan melakukan seleksi data,pembersihan data,transformasi data,data mining,dan evaluasi.Sehingga,hasil yang didapatkan dari dataset penyakit DBD di Kabupaten Karawang Tahun 2020 memiliki 2 cluster optimal.Adapun cluster 1 dengan 6 daerah di kategorikan tinggi,lalu untuk cluster 2 dengan 22 daerah di kategorikan rendah,dan menghasilkan nilai Silhouette Coefficient sebesar  0.78793