MARTINUS, TONI (2022) ANALISIS PENYAKIT DEMAM BERDARAH MENGGUNAKAN METODE K-MEANS. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (JURNAL MAHASISWA)
KOMPRE+41517110065+TONIMARTINUS.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
Abstract
Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is generally caused by the Aedes Aegypti mosquito. The results of the mapping carried out can help the government act quickly in making decisions for areas prone to dengue fever. This study aims to apply the concept of data mining using the KMeans algorithm (clustering) for mapping villages affected by Dengue Hemorrhagic Fever. The resulting performance using the Devies Bouldin Index (DBI) is 1.044 which shows K=3 as the most optimal number of groups compared to other K. These mosquitoes usually live in dirty environments. Based on the results of the study, there were 3 clusters for the level of spread of DHF, namely cluster 1 with medium category, cluster 2 with high category and cluster 3 with low category. Key words: Dengue Hemorrhagic Fever (DHF), Data Mining, K-Means Clustering Demam Berdarah Dengue (DBD) umumnya disebabkan oleh nyamuk Aedes Aegypti. Hasil pemetaan yang dilakukan dapat membantu pemerintah bertindak cepat dalam mengambil keputusan bagi daerah yang rawan terjangkit penyakit DBD. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan konsep data mining menggunakan algoritma K-Means (clustering) untuk pemetaan desa yang terjangkit Demam Berdarah Dengue. 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. Nyamuk tersebut biasa hidup di lingkungan yang kotor. 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. Kata kunci: Demam Berdarah Dengue (DBD), Data Mining, K-Means Clustering
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| Call Number CD: | JM/INFO. 23 012 |
| NIM/NIDN Creators: | 41517110065 |
| Uncontrolled Keywords: | Demam Berdarah Dengue (DBD), Data Mining, K-Means Clustering |
| Subjects: | 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika 300 Social Science/Ilmu-ilmu Sosial > 360 Social Problems and Services/Permasalahan dan Kesejahteraan Sosial |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika |
| Depositing User: | ADELINA HASNA SETIAWATI |
| Date Deposited: | 24 May 2023 04:01 |
| Last Modified: | 24 May 2023 04:01 |
| URI: | http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/77603 |
Actions (login required)
 |
View Item |
