Analisis Data Penyakit DBD Dengan K-means clustering di Kabupaten Bantul Menggunakan Data mining

Authors

  • rizki khusna utami STIKES AKBIDYO Yogyakarta
  • Syamsu Windarti
  • Muhammad Muslim

DOI:

https://doi.org/10.32585/jmiak.v6i2.3886

Keywords:

Demam Berdarah Dengue, Data mining, K-means clustering

Abstract

Dinas Kesehatan (Dinkes) Bantul mencatat kasus DBD tahun 2021 dan 2022 mengalami kenaikan yaitu 410 kasus dan 885 kasus. Teknik clustering data mining dengan tools orange dapat digunakan untuk  menemukan cluster kasus DBD di Kabupaten Bantul. Maka dari itu telah dilakukan clustering dengan teknik K-means clustering menggunakan tools orange untuk mengetahui tingkat persebaran kasus DBD di Kabupaten Bantul. Dengan K-means clustering dihasilkan 3 cluster yaitu tinggi, sedang dan rendah. Dinkes Bantul sudah berupaya menanggulangi DBD dengan PSN, larvasidasi, fogging, penyuluhan dan Wolbachia 2022. Pemanfaatan SISKLB terdapat pengingat saat kasus DBD tinggi terus-menerus. Hasil uji Anova one way terdapat perbedaan rata-rata jumlah kasus DBD secara signifikan dengan p value 0.000.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Buulolo, E. (2020). Data mining Untuk Perguruan Tinggi. Yogyakarta:Deepublish.

Dinkes Bantul. (2021). Profil Kesehatan Kabupaten Bantul Tahun 2021. Yogyakarta:Dinas Kesehatan Bantul.

Fauzi, M., & Winarni, F. (2018). Efektivitas Program Pemberantasan Sarang Nyamuk Melalui Gertak Psn Di Desa Banguntapan Kecamatan Banguntapan, Bantul. Journal of Public Policy and Administration Research, 7(4), 443-457.

Hasanudin, U. (2023). Kasus DBD di Bantul Menurun, Masyarakat Diminta Tetap Waspada. https://jogjapolitan.harianjogja.com. Diakses tanggal 18 Mei 2023

Hidayani, W. R. (2021). Demam berdarah dengue: Perilaku Rumah Tangga dalam Pemberantasan Sarang Nyamuk dan Program Penanggulangan Demam Berdarah Dengue. Purwokerto:Pena Persada.

Mulaab. (2017). Data mining Konsep dan Aplikasi.Malang:Media Nusa Creative.

Novianto, R., & Goeirmanto, L. (2019). Penerapan Data mining Menggunakan Algoritma K-means clustering untuk Menganalisa Bisnis Perusahaan Asuransi. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, 85-95.

Nurhafida, I. S., & Sembiring, F. (2021). Analisis Text Clustering Masyarakat Di Twiter Mengenai Mcdonald’Sxbts Menggunakan Orange Data mining. SISMATIK (Seminar Nasional Sistem Informasi Dan Manajemen Informatika), 28–35.

Prianto, C., S. B. (2020). Pembuatan Aplikasi Clustering Gangguan Jaringan Menggunakan Metode K-means clustering. Bandung:Kreatif Industri Nusantara.

Purwati, N., Kurniawan, H., & Karnila, S. (2021). Data mining. Banyumas:Zahira Media Publisher.

Ramadhani, R. & Bina, N. S. (2021). Statistika Penelitian Pendidikan: Analisis Perhitungan Matematis dan Aplikasi SPSS. Jakarta:Kencana

Sari, R. A. (2017). Analisis Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) Di Kabupaten Bantul Menggunakan Regresi Poisson. Skripsi. Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam UII, Yogyakarta.

Talakua, M. W., Leleury, Z. A., & Talluta, A. W. (2017). Analisis Cluster dengan Menggunakan Metode K-means untuk Pengelompokkan Kabupaten/Kota di Provinsi Maluku Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia Tahyn 2014. Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, 119-128.

Yuniastuti, E., & Suryo, D. R. (2013). Kajian Tingkat Kerawanan Penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kecamatan Bantul. Geo Media: Majalah Ilmiah dan Informasi Kegeografian, 11(1).

Downloads

Published

2023-11-30

Issue

Section

Article