Afifah Hakim, Auliyah
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search

PEMETAAN DAERAH DI KOTA KENDARI BERDASARKAN PERSEBARAN PENYAKIT MENULAR MENGGUNAKAN FUZZY C MEANS Pratiwi Aprilya Wahid, Dwi; Trihapsari, Argitha; Afifah Hakim, Auliyah; Adi Saputra, Rizal
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 8 No. 4 (2024): JATI Vol. 8 No. 4
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v8i4.10506

Abstract

Penyakit menular disebabkan oleh agen biologis seperti virus, bukan oleh faktor fisik seperti luka bakar atau zat kimia seperti keracunan. Contoh penyakit menular meliputi diare, malaria, HIV, dan TBC. Pemetaan daerah berdasarkan penyebaran penyakit menular sangat penting untuk memahami dan mengatasi masalah kesehatan masyarakat, serta untuk merencanakan penyebaran fasilitas kesehatan oleh pemerintah. Penelitian ini bertujuan memetakan daerah di Kota Kendari berdasarkan penyebaran penyakit menular menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM), yang efektif dalam mengelompokkan data yang memiliki karakteristik samar dan tidak jelas, seperti data penyebaran penyakit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Fuzzy C-Means adalah alat yang berguna dan dapat diandalkan untuk memetakan daerah berdasarkan penyebaran penyakit. Analisis data penyakit menular di Kota Kendari pada tahun 2023 menghasilkan dua kelompok utama: kelompok dengan penyebaran rendah dan kelompok dengan penyebaran tinggi. Metode ini mengggunakan pengujian validasi seperti metode Elbow, Davies-Bouldin Index, dan Shillouette Coefficient untuk menentukan pembagian kelompok. FCM memberikan hasil baik dalam memetakan distribusi penyakit, dengan nilai keanggotaan setiap fasilitas berkisar antara 0.5 hingga 1.0. Beberapa fasilitas seperti “Puskesmas Benu-Benua" memiliki nilai keanggotaan yang sangat tinggi dalam Cluster 1, sementara fasilitas lain seperti "RS Umum Daerah Kota Kendari" menunjukkan nilai keanggotaan yang tinggi dalam Cluster 2.