SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
Vol 1 No 1 (2018): Jurnal SKANIKA Maret 2018

CLUSTERING PADA DATA MINING UNTUK MENGETAHUI POTENSI PENYEBARAN PENYAKIT DBD MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA K-MEANS DAN METODE PERHITUNGAN JARAK EUCLIDEAN DISTANCE

Muhammad Hariyanto (Universitas Budi Luhur)
Rizky Tahara Shita (Universitas Budi Luhur)



Article Info

Publish Date
05 Mar 2018

Abstract

Demam Berdarah merupakan penyakit menular yang terdapat di wilayah tropis maupun subtropis. Semakin meningkatnya kepadatan penduduk di Kota Tangerang Selatan pada tahun 2016 berdasarkan Badan Pusat Statistik Kota Tangerang Selatan jumlah penduduk mencapai 1.504.835 jiwa yang tersebar di 52 kelurahan. Melihat daerah penyebarannya perlu dibuat sebuah pengelompokan data penyebaran agar dapat memperoleh pusat titik penyebaran. Implementasi data mining menggunakan algoritma K-Means sangat membantu dalam pengelompokan daerah sporadis, potensi dan endemis. Pengelompokan C1 berada pada titik pusat cluster Kelurahan Rawa Buntu, C2 berada pada titik pusat cluster Kelurahan Pondok Ranji, dan C3 berada pada titik pusat cluster Kelurahan Serua Indah. Hasil pengelompokan C1 ada 19 Kelurahan, C2 ada 13 Kelurahan, dan C3 ada 20 Kelurahan dari total 52 Kelurahan. Akan menjadi bahan untuk melakukan penyehatan lingkungan sesuai dengan kelompok yang akan dikerjakan oleh Dinas Kesehatan Kota Tangerang Selatan.

Copyrights © 2018






Journal Info

Abbrev

SKANIKA

Publisher

Subject

Computer Science & IT Control & Systems Engineering Engineering

Description

SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika adalah media publikasi online hasil penelitian yang diterbitkan oleh Program Studi Sistem komputer dan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur. Scope atau Topik Jurnal: Kriptografi, Steganografi, Sistem Pakar / ...