• Login
    View Item 
    •   Home
    • Proceedings
    • Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
    • Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya (KNPMP) III 2018
    • View Item
    •   Home
    • Proceedings
    • Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
    • Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya (KNPMP) III 2018
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Pengelompokan dan Pemetaan Penyakit Tuberkulosis Paru Menurut Provinsi di Indonesia Tahun 2016 Menggunakan Analisis Cluster K-MEANS

    Thumbnail
    View/Open
    VIEW/DOWNLOAD (1.842Mb)
    Date
    2018-03
    Author
    Laksono, Arif Anjang
    Fikri, Bana Ali
    Yadin, Muhammad Atma
    Pradana, Sendhyka Cakra
    Widi, Tegar Anugrah
    Widodo, Edy
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Tuberkulosis (TBC atau TB) adalah suatu penyakit infeksi yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis. Penyakit ini paling banyak menyerang paru-paru. Indonesia setiap tahun ditemukan 582.000 kasus penderita baru TB dengan angka kematian 41 orang per 100.000 sebagian besar penderita TB paru atau sebanyak 75% paling mencengangkan yang terkena virus TB paru ialah orang –orang yang masi usia produktif 15-49 tahun. K-Means merupakan salah satu algoritma dalam data mining yang bisa digunakan untuk melakukan pengelompokan/clustering suatu data. Ada banyak pendekatan untuk membuat cluster, diantaranya adalah membuat aturan yang mendikte keanggotaan dalam kelompok yang sama berdasarkan tingkat persamaan diantara anggota-anggotanya. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui cluster penyakit Tuberculosis Paru menurut provinsi di Indonesia dan pemetaanya berdasarkan kelompok umur penderita Tuberculosis. Untuk penyelesaian permasalahan yang ada maka penulis akan menggunakan analisis cluster K-Means untuk mengetahui kelompok daerah yang memiliki kasus TB yang sama, sehingga dapat diketahui wilayah yang akan menjadi prioritas dalam menangani kasus TB. Penerapan kasus Tuberkulosis yang dianalisis menggunakan cluster k-means menjadi tiga cluster. Cluster 1 merupakan provinsi dengan jumlah penderita rendah yang terdiri dari 29 Provinsi yaitu Aceh, Sumatera Barat, Riau, Jambi, sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Kep. Bangka Belitung, Kep. Riau, Banten, DI Yogyakarta, Bali, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Sulawesi Selatan, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat dan Papua. Cluster 2 merupakan provinsi dengan jumlah penderita sedang yang terdiri dari 4 Provinsi yaitu Sumatera Utara, DKI Jakarta, Jawa Tengah dan Jawa Timur dan cluster 3 merupakan provinsi dengan jumlah penderita tinggi yang terdiri 1 Provinsi yaitu Jawa Barat dan hasil pemetaan provinsi berdasarkan penderita tuberculosis dari kelompok umur.
    URI
    http://hdl.handle.net/11617/10131
    Collections
    • Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya (KNPMP) III 2018

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV
     

     

    Browse

    Publikasi IlmiahCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    Login

    DSpace software copyright © 2002-2016  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    Atmire NV