PENGELOMPOKKAN PENYAKIT BERDASARKAN LINGKUNGAN DENGAN ALGORITMA K-MEANS PADA PUSKESMAS SUNGAI TARAB 2

Penulis

  • Dian Permata Sari STMIK JAYANUSA PADANG

DOI:

https://doi.org/10.35145/joisie.v5i2.1700

Kata Kunci:

data Mining, k-means, clustering, penyakit, lingkungan

Abstrak

Puskesmas sungai tarab 2 setidaknya melayani sekitar 60 pasien setiap harinya. Data ini terus bertambah seiring dengan bertambahnya pasien yang berobat sehingga jumlah data yang begitu banyak tidak  dapat dipelajari semuanya dan berakhir menjadi arsip saja. Berdasarkan latar belakang masalah diatas penulis ingin mengolah data tersebut dengan mengelompokkan penyakit berdasarkan lingkungan dengan yang bukan berdasarkan lingkungan menerapkan teknik data mining metode K-Means. K-Means adalah algoritma Clustering yang digunakan untuk mengelompokkan data kedalam beberapa kelompok dengan sistem partisi. Sehingga nantinya dapat membantu pihak puskesmas dalam memberikan penyuluhan kepada masyarakat akan pentingnya kebersihan lingkungan serta penyakit-penyakit yang timbul akibat lingkungan kurang bersih. Berdasarkan hasil pengujian algoritma k-means terhadap 15 sampel data maka diperoleh cluster_0 atau penyakit berdasarkan lingkungan sebanyak 10 items adapaun penyakitnya yang termasuk berdasarkan lingkungan adalah malaria, dbd dan dermatitis. Sedangkan cluster_1 atau penyakit bukan berdasarkan lingkungan sebanyak 5 items dan penyakit yang termasuk dalam kelompok ini adalah vertigo dan brongkitis. Berdasarkan data di atas dapat disimpulkan bahwa penyakit berdasarkan lingkungan masih banyak diderita masyarakat dan diperlukan edukasi dari pihak puskesmas agar masyarakat dapat terhindar dari penyakit tersebut.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

Agustina, S., Yhudo, D., Santoso, H., Marnasusanto, N., Tirtana, A., & Khusnu, F. (2012). Clustering Kualitas Beras Berdasarkan Ciri Fisik Menggunakan Metode K-Means Algoritma. Clustering K-Means.
Gustientiedina, G., Adiya, M. H., & Desnelita, Y. (2019). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 5(1), 17–24. https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24
Irmawati, S. (2017). Kualitas Pelayanan Kesehatan Di Puskesmas Sangurara Kecamatan Tatanga Kota Palu. Katalogis, 5(1), 188–197.
Krisna Ferdinan Leo Simanjuntak, Annita Carolina Br Barus, A. (2021). Implementasi Metode Decision Tree Dan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Kepribadian Masyarakat. JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering, 5(1), 51–59.
Purba, N., Poningsih, P., & Tambunan, H. S. (2021). Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Penyebaran Penyakit Infeksi Saluran Pernapasan Akut (ISPA) di Provinsi Riau. Journal of Information System Research (JOSH), 2(3), 220–226. http://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/article/view/736
Rachma, A., Aden, A., & Rusdiana, Y. (2019). Analisis Cluster Menggunakan Algoritma K-Means Cluster Untuk Culstering Jenis Penyakit Menular Pada Puskesmas Di Kecamatan Kota Tangerang. Jurnal Saintika Unpam : Jurnal Sains Dan Matematika Unpam, 2(1), 15. https://doi.org/10.32493/jsmu.v2i1.2915
Rahmayani, M. T. I. (2018). Analisis Clustering Tingkat Keparahan Penyakit Pasien Menggunakan Algoritma K-Means. Jurnal Inovasi Teknik Informatika, 1(2), 40–44.
Sari, Y. P., Primajaya, A., & Irawan, A. S. Y. (2020). Implementasi Algoritma K-Means untuk Clustering Penyebaran Tuberkulosis di Kabupaten Karawang. INOVTEK Polbeng - Seri Informatika, 5(2), 229. https://doi.org/10.35314/isi.v5i2.1457
Sugianto, C. A., Rahayu, A. H., & Gusman, A. (2020). Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien pada Puskesmas Cigugur Tengah. Journal of Information Technology, 2(2), 39–44. https://doi.org/10.47292/joint.v2i2.30
Syahputra, S., Ramadani, S., Manaor, A., & Pardede, H. (2020). Menentukan Strategi Promosi Menggunakan Algoritma Clustering K-Means. JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering, 4(1), 7–14.
Utomo, W. (2020). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan Penyakit Kronis pada Warga Lansia (Studi Kasus Pada: Posyandu Lansia RW 07). Jurnal Media Informatika …, 4(4), 1153–1161. https://doi.org/10.30865/mib.v4i4.2410
Wardhani, A. K. (2016). K-Means Algorithm Implementation for Clustering of Patients Disease in Kajen Clinic of Pekalongan. Jurnal Transformatika, 14(1), 30. https://doi.org/10.26623/transformatika.v14i1.387

Unduhan

Diterbitkan

2021-12-30

Terbitan

Bagian

Articles