Fitri, Anisa Amelia (2025) PERBANDINGAN ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS UNTUK PEMETAAN DAERAH PENANGANAN DEMAM BERDARAH DI KOTA MEDAN. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (42kB)
	Text Abstrak.pdf Download (10kB)
	Text Bab I.pdf Download (78kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (145kB)
	Text Anisa Amelia Fitri_210170205.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan salah satu penyakit endemis yang menjadi perhatian serius di Kota Medan karena terus memberikan kontribusi signifikan terhadap tingginya angka kesakitan setiap tahunnya. Dinas Kesehatan Kota Medan menghadapi berbagai kendala dalam melakukan pemantauan dan pengawasan penyebaran DBD secara efektif dan efisien, terutama dalam menentukan wilayah-wilayah yang perlu diprioritaskan dalam upaya pencegahan dan pengendalian. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan skema pemetaan wilayah prioritas penanganan DBD dengan menerapkan teknik data mining berbasis clustering. Dua algoritma yang dibandingkan dalam penelitian ini adalah K-Means dan K-Medoids. Penentuan jumlah cluster optimal dilakukan dengan menggunakan metode Silhouette Coefficient, sementara kualitas cluster dievaluasi dengan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means menghasilkan clustering optimal pada 4 cluster, sedangkan K-Medoids optimal pada 3 cluster. Evaluasi DBI menunjukkan bahwa K-Means memiliki nilai DBI yang lebih rendah dibandingkan K-Medoids, yang berarti K-Means membentuk cluster dengan kualitas lebih baik. Oleh karena itu, algoritma K-Means dengan 4 cluster yaitu cluster 1, cluster 2, cluster 3, dan cluster 4 direkomendasikan sebagai dasar dalam pemetaan wilayah prioritas penanganan DBD di Kota Medan. Diharapkan hasil penelitian ini dapat membantu Dinas Kesehatan dalam merumuskan strategi pencegahan dan pengendalian DBD yang lebih efektif, terarah, dan berbasis data.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General) > T201 Patents. Trademarks
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	Anisa Amelia Fitri
Date Deposited:	18 Jul 2025 04:22
Last Modified:	18 Jul 2025 04:22
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/12677

Actions (login required)

View Item