PENERAPAN METODE ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PEMETAAN PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD)

Muhammad Ardiansyah Sembiring (Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal)
Raja Tama Andri Agus (Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal)
Mustika Fitri Larasti Sibuea (Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal)

JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH
Vol 4, No 3 (2021): October 2021

DBD umumnya disebabkan oleh nyamuk Aedes Aegypti. Nyamuk tersebut biasa hidup di lingkungan yang kotor. Penelitian ini bertujuan untuk  menerapkan konsep data mining menggunakan algoritma K-Means (clustering) untuk pemetaan desa yang terjangkit Demam Berdarah Dengue. Pemetaan yang dilakukan untuk mencari daerah yang banyak  terjangkit penyakit DBD, dan daerah yang jarang terjangkit penyakit DBD  Berdasarkan hasil penelitian terdapat 3 cluster untuk tingkat penyebaran penyakit DBD yakni cluster 1 dengan kategori sedang, cluster 2 dengan kategori tinggi dan cluster 3 dengan kategori rendah. Performance yang dihasilkan menggunakan Devies Bouldin Index (DBI) adalah sebesar 1.044 yang menunjukkan K=3 sebagai jumlah kelompok yang paling optimum dibandingkan K lainnya. Hasil pemetaan yang dilakukan dapat membantu pemerintah bertindak cepat dalam mengambil keputusan bagi daerah yang rawan terjangkit penyakit DBD di Kecamatan Setia Janji.