IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK CLUSTERING DAERAH PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DI KOTA TANGERANG SELATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (Studi Kasus :

IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK CLUSTERING DAERAH PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DI KOTA TANGERANG SELATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (Studi Kasus : Dinas Kesehatan Tangerang Selatan) ISMAIL ARI WIBOWO Primary Author mixed material bibliography JAKARTA USNI 2017 id Indonesia Demam Berdarah merupakan penyakit yang menular yang terdapat di wilayah tropis maupun subtropis. Semakin mengingkatnya kepadatan penduduk di Kota Tangerang Selatan pada Tahun 2016 jumlah 1.593.812 jiwa yang tersebar di 7 Kecamatan. Untuk melihat daerah penyebarannya perlu dibuat sebuah pengelompokan penyebaran agar dapat memperoleh pusat titik penyebaran. Algoritma K-Means cocok untuk pengelompokan daerah endemis, potensial dan sporadis. Pengelompokan C1 yaitu Kelurahan Rawa Buntu, C2 yaitu Kelurahan Pd. Ranji dan C3 yaitu Kelurahan Serua Indah sebagai pusat cluster. Hasil pengelompokan C1 ada 20 Kelurahan, C2 ada 13 Kelurahan dan C3 ada 19 dari total Kelurahan 52 akan menjadi bahan untuk melakukan penyehatan lingkungan sesuai dengan kelompok yang akan dikerjakan oleh Dinas Kesehatan Tangerang Selatan. ISMAIL ARI WIBOWO Teknik Informatika ALGORITMA K-MEANS NONE Institutional Repository USNI Universitas Satya Negara Indonesia 8170072 Perpustakaan USNI Kampus A IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK CLUSTERING DAERAH PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DI KOTA TANGERANG SELATAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (Studi Kasus : Dinas Kesehatan Tangerang Selatan) 2830 2022-10-17 13:22:49 2022-10-17 13:30:27 machine generated