Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means untuk Klasifikasi Penyakit ISPA - Indhira, Sonia; Hendrik, Billy (Manna wa Salwa Foundation (Yayasan Manna wa Salwa), 2023)
Dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat disemua bidang baik dari sektor pemerintahan, pendidikan, pertanian dan khususnya di lingkungan kesehatan, teknologi dapat memberikan informasi yang cepat dan akurat baik untuk tim kesehatan, dokter, perawat bahkan pasien sendiri agar lebih mudah mengontrol kesehatan mereka sendiri. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode untuk mengklasifikasi penyakit ISPA dan mendapatkan akurasi yang tepat dan cepat dalam mengklasifikasi gejala penyakit ISPA menggunakan metode . Metode yang digunakan yaitu dengan teknik data mining menggunakan algoritma . Proses ini menghasilkan 3 cluster yaitu cluster C1 (ISPA Biasa) dengan jumlah anggota 81, cluster C2 (ISPA sedang) dengan jumlah anggota 103, cluster C3 (ISPA Berat) dengan jumlah anggota 66. Dapat dilihat jumlah pasien penyakit ISPA terbanyak merupakan pasien dengan gejala ISPA ringan . Berdasarkan hasil analisa persentasi untuk tiap cluster adalah cluster pertama memiliki persentasi 35% data, cluster kedua 45% data dan cluster ketiga 20% data. Pengujian menggunakan validasi DBI ( Davies Bouldin Index) diperoleh nilai untuk tiap-tiap cluster. Pengujian cluster 1 menghasilkan nilai DBI -0.244, cluster 2 nilai DBI -0.250, cluster 3 nilai DBI -0.239. Karena nilai DBI dari cluster 3 lebih kecil maka cluster tersebut bisa disebut optimal.