Cover Skripsi

Cover Skripsi

• By Yarid Al Asyari;
• Skripsi
• 2
• 1

Diare merupakan penyakit yang ditandai dengan berubahnya bentuk tinja dengan intensitas buang air besar secara berlebihan. Penyebab diare pada anak kecil biasanya terjadi karena gizi buruk, kekebalan tubuh lemah, atau infeksi HIV berisiko tinggi mengalami diare berbahaya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasterisasi sebaran kasus Diare di Kota Tasikmalaya menggunakan algoritma K-Means dan aplikasi RapidMiner. Dengan mengelompokkan wilayah berdasarkan Tingkat keparahan kasus Diare, diharapkan penanganan dan pencegahan dapat dilakukan dengan lebih efisien dan tepat sasaran. Data sekunder yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Dinas kesehatan Kota Tasikmalaya, mencakup jumlah kasus Diare dari 22 puskesmas. Hasil penelitian menunjukan bahwa wilayah penelitian dapat dibagi menjadi 3 cluster berdasarkan keparahan kasus yaitu cluster tinggi, sedang dan rendah. Hasil ini diharapkan dapat membantu pemerintah dalam memfokuskan upaya penanganan pada wilayah dengan risiko tinggi dan merancang strategi pencegahan yang lebih efektif.

• Katakunci Diare, K-Means, Clustering, RapidMiner
• URL http://
• Penerbit Yarid Al Asyari S, Sukabumi Jawa Barat

REFERENSI

Adhi et al., 2020. (2020). Pengantar Metodologi Penelitian. In Antasari Press. https://idr.uin-antasari.ac.id/10670/1/PENGANTAR METODOLOGI PENELITIAN.pdf

Aulia, D., Safii, M., & Suhendro, D. (2021). Penerapan Algoritma K-Means dalam Proses Clustering Penilaian Kinerja Aparatur Sipil Negera di Sekretariat DPRD Pematangsiantar. Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika), 6(1), 47. https://doi.org/10.30645/jurasik.v6i1.270

Bahri, S., Marisa Midyanti, D., Hidayati, R., Sistem Komputer, J., & Mipa, F. (2018). Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C4.5 Untuk Klasifikasi Penyakit Anak. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi), 11–2018.

Dewi, N. L. P. P., Purnama, I. N., & Utami, N. W. (2022). Penerapan Data Mining Untuk Clustering Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: STMIK Primakara). Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 16(2), 105. https://doi.org/10.32815/jitika.v16i2.761

Hardiyanti, F., Tambunan, H. S., & Saragih, I. S. (2019). Penerapan Metode K-Medoids Clustering Pada Penanganan Kasus Diare Di Indonesia. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 3(1), 598–603. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1666

Kurniadi, D., Agustin, Y. H., Akbar, H. I. N., & Farida, I. (2023). Penerapan Algoritma k-Means Clustering untuk Pengelompokan Pembangunan Jalan pada Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang. Aiti, 20(1), 64–77. https://doi.org/10.24246/aiti.v20i1.64-77

Mutrofin, S., Wicaksono, T., & Murtadho, A. (2023). Perbandingan Kinerja Algoritma Kmeans dengan Kmeans Median pada Deteksi Kanker Payudara. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 5(1), 88–91. https://doi.org/10.37034/jidt.v5i1.274

Sekar Setyaningtyas, Indarmawan Nugroho, B., & Arif, Z. (2022). Tinjauan Pustaka Sistematis: Penerapan Data Mining Teknik Clustering Algoritma K-Means. Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang, 10(2), 52–61. https://doi.org/10.21063/jtif.2022.v10.2.52-61

Wahyudi, M. A., Jiddan, A. N., Rohman, R. S., & Marsusanti, E. (2023). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Diare Pada Balita. Indonesian Journal Computer Science, 2(2), 43–50. https://doi.org/10.31294/ijcs.v2i2.2373