Pengolompokan Data Tingkat Partisipasi Masyarakat dalam Penanggulanagan HIV/AIDS Menggunakan K-Means Berbasis Median dalam Penentuan Pusat Klaster - Sulton, Rizal (COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi, 2023)
Pada tahun 2016, di Indonesia kasus baru infeksi HIV meningkat 33,4% dibandingkan tahun sebelumnya. Terdapat 69,3% kasus baru infeksi HIV pada kelompok umur 25-49, sementara 63,3% penderita adalah laki-laki. Rasio HIV/AIDS antara laki-laki dan perempuan tercatat pada kisaran 2:1. Salah satu layanan penanggulangan HIV-AIDS dan IMS ialah konseling dan tes HIV (KT HIV).  Berdasarkan berlimpahnya data konseling dan tes, informasi yang tersembunyi dapat diketahui dengan cara melakukan pengolahan terhadap data tersebut sehingga berguna bagi petugas kesehatan. Pengolahan data klien  perlu dilakukan untuk mengetahui informasi penting berupa pengetahuan baru (knowledge discovery) yakni berupa pengelompokan data  atau klaster data tingkat partisipasi masyarakat dalam penanggulangan HIV AIDS . Metode yang digunakan dalam pengolahan data di penelitian  ini adalah K-Means dengan berbasis perhitungan  median dalam penentuan pusat klaster, penggunaan median adalah untuk meningkatkan kinerja K-means dalam penentuan pusat klaster sehinggna memperoleh hasil data pengelompokan lebih baik.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa proses klaster K-Means yang menggunakan penentuan pusat klaster berbasis median menghasilkan nilai evaluasi DBI 0,5857 sedangkan proses klaster K-Means tanpa penentuan pusat klaster berbasis median bernilai evaluasi DBI -0,647. Menurut teori konsep DBI, DBI tersebut menginginkan nilai (non-negatif >=0) sekecil mungkin untuk menilai baiknya klaster yang didapat. Dengan demikian berdasarkan hasil evaluasi DBI pada proses K-means menggunakan penentuan pusat klaster awal berbasis median lebih baik  dari pada proses perhitungan K-Means tanpa menggunakan penentuan awal klaster berbasis median