Skripsi
Implementasi Metode K-Means Clustering Pada Penyebaran Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Kupang
- Bagikan:
Demam Berdarah Dengue (DBD) masih menjadi salah satu masalah kesehatan dunia, dimana Kota Kupang termasuk salah satu daerah Endemis dengan Incidence Rate (IR) tertinggi di Nusa Tenggara Timut (NTT) sebesar 32,0 per 100.000 penduduk pada tahun 2017, 56,2 pada tahun 2018 dan 156,6 pada tahu 2019. Terkait dengan penanggulangan dan pengendalian DBD di Kota Kupang, pemetaan wilayah persebaran penyakit DBD adalah hal yang cukup penting. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode k-means clustering dalam memetakan penyebaran penyakit DBD. Metode k-means merupakan salah satu metode pengelompokan yang memisahkan data ke dalam kelompok yang berbeda-beda dan juga algoritma ini meminimalkan jarak antar data ke cluster. Variabel perhitungan yang digunakan berasal dari jumlah kasus DBD yang terjadi tahun 2017-2019. Berdasarkan jumlah penderita dan meninggal tersebut dikategorikan menjadi Endemis dan Sporadis, yang kemudian dikelompokan menggunakan metode k-means clustering menjadi tiga cluster yakni cluster 1, cluster 2 dan cluster 3. Hasil perhitungan menggunakan metode k-means di-peroleh 17 kelurahan masuk dalam cluster 1, 13 kelurahan masuk dalam cluster 2 dan 4 kelurahan masuk dalam cluster 3 untuk kategori endemis. Sedangkan untuk kategori sporadis terdapat 9 kelurahan masuk pada cluster 1, 7 kelurahan cluster 2 dan 1 kelurahan cluster 3. Hasil pengelompokan tersebut yang kemudian di petakan menggunakan tools leaflet Js.
Kata kunci : DBD, endemis, sporadis, k-means clustering, leaflet JS
Detail Information
| Item Type | |
|---|---|
| Penulis |
Elfrida Aurelia Wea - Personal Name
|
| Student ID |
1606080012
|
| Dosen Pembimbing |
TIWUK WIDIASTUTI - 198003052005012002 - Dosen Pembimbing 1
MEITON BORU - 198405042010121003 - Dosen Pembimbing 2 |
| Penguji |
Tiwuk Widiastuti - 198003052005012002 - Ketua Penguji
Meiton Boru - 198405042010121003 - Penguji 1 Emerensye Sofia Yublina Pandie - 197902212005012002 - Penguji 2 |
| Kode Prodi PDDIKTI |
55201
|
| Edisi |
Published
|
| Departement |
Ilmu Komputer
|
| Kontributor | |
| Bahasa |
Indonesia
|
| Penerbit | UPT Perpustakaan Undana : Kupang., 2022 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil |
552.01 Wea I
|
| Copyright |
Individu Penulis
|
| Doi |