DATA MINING PENGELOMPOKAN DAN PEMETAAN PUSKESMAS DI KABUPATEN SLEMAN DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING

PRASETIYO, WIDY (2022) DATA MINING PENGELOMPOKAN DAN PEMETAAN PUSKESMAS DI KABUPATEN SLEMAN DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.

Preview	Text (HAL COVER) 01 Cover.pdf Download (2MB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 02 Abstrak.pdf Download (64kB) | Preview
	Text (BAB I) 03 Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (241kB)
	Text (BAB II) 04 Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (80kB)
	Text (BAB III) 05 Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (90kB)
	Text (BAB IV) 06 Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (25kB)
	Text (BAB V) 07 Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (546kB)
	Text (BAB VI) 08 Bab 6.pdf Restricted to Registered users only Download (391kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 09 Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (133kB)
	Text (LAMPIRAN) 10 Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (322kB)

Abstract

System and mapping of puskesmas is one solution to obtain information related to areas that have adequate puskesmas services. With the help of a geographic information system, it is able to describe the state of the Sleman district based on the availability of health centers per sub-district. In a geographic information system, the information produced is in the form of visual images that make it easier for the public to read the information provided. The data used in this study uses data from health workers who work in health centers and are grouped first using the k-means method. The reason for grouping them first is to make it easier to map existing health centers. While the Kmeans method was chosen because it has a high enough accuracy to the size of the object, so this algorithm is relatively more scalable and efficient for processing large numbers of objects. In addition, the K-Means algorithm is not affected by the order of objects. From the problems above, the author makes a system that is able to display information on the grouping of health centers in Sleman district by sub-district with the title "Data Mining Grouping and Mapping Health Centers In Sleman Regency With K-Means Clustering Algorithm". Key words: Information Systems, Puskesmas, K-Means. Sistem pengelompokan dan pemetaan puskesmas merupakan salah satu solusi untuk mendapatkan informasi terkait wilayah yang mempunyai layanan puskesmas yang cukup memadai. Dengan bantuan Sistem informasi geografis mampu menggambarkan keadaan wilayah kabupaten Sleman berdasarkan tersedianya puskesmas per kecamatan. Dalam sebuah sistem informasi geografis informasi yang dihasilkan berupa gambar visual yang memudahkan masyarakat dalam membaca informasi yang disediakan. Data – data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data tenaga kesehatan yang bekerja di puskesamas dan di kelompokan terlebih dahulu menggunakan metode kmeans. Alasan di kelompokan terlebih dahulu adalah agar lebih mudah dalam memetakan puskesmas yang sudah ada. Sedangkan metode K – means dipilih karena memiliki ketelitian yang cukup tinggi terhadap ukuran objek, sehingga algoritma ini relatif lebih terukur dan efisien untuk pengolahan objek dalam jumlah besar. Selain itu algoritma K-Means ini tidak terpengaruh terhadap urutan objek Dari permasalahan di atas penulis membuat suatu sistem yang mampu menampilkan informasi pengelompokan puskesmas yang ada di kabupaten sleman per wilayah kecamatan dengan judul “Data Mining Pengelompokan Dan Pemetaan Puskesmas Di Kabupaten Sleman Dengan Algoritma k-Means Clustering”. Kata kunci: Sistem Informasi, Puskesmas, K-Means.

Item Type:	Thesis (S1)
Call Number CD:	FIK/INFO. 22 135
NIM/NIDN Creators:	41516120102
Uncontrolled Keywords:	Sistem Informasi, Puskesmas, K-Means.
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 020 Library and Information Sciences/Perpustakaan dan Ilmu Informasi > 025 Operations, Archives, Information Centers/Operasional Perpustakaan, Arsip dan Pusat Informasi, Pelayanan dan Pengelolaan Perpustakaan > 025.4 Subject Analysis and Control/Subjek Analisis dan Kontrol Perpustakaan > 025.46 Classification of Specific Subject/Klasifikasi Khusus 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 020 Library and Information Sciences/Perpustakaan dan Ilmu Informasi > 025 Operations, Archives, Information Centers/Operasional Perpustakaan, Arsip dan Pusat Informasi, Pelayanan dan Pengelolaan Perpustakaan > 025.5 Service to Users/Layanan Kepada Pengguna Perpustakaan > 025.52 Reference and Information Services/Layanan Referensi dan Informasi > 025.523 Cooperative Information Services/Layanan Informasi 500 Natural Science and Mathematics/Ilmu-ilmu Alam dan Matematika > 510 Mathematics/Matematika > 518 Numerical Analysis/Analisis Numerik, Analisa Numerik > 518.1 Algorithms/Algoritma
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	ADELINA HASNA SETIAWATI
Date Deposited:	19 Oct 2022 07:13
Last Modified:	19 Oct 2022 07:13
URI:	http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/70608

Actions (login required)

View Item