Penerapan Algoritma K-means Pada Kasus HIV Di Jawa Barat Untuk  Pengelompokan Berdasarkan Tingkat Penyebaran Di Setiap Kabupaten/Kota Menggunakan Rapidminer

Dica Parameswari Syifa Dewi; Apriade Voutama

doi:10.35957/jtsi.v4i2.4949

Dica Parameswari Syifa Dewi Universitas Singaperbangsa Karawang
Apriade Voutama Universitas Singaperbangsa Karawang

DOI: https://doi.org/10.35957/jtsi.v4i2.4949

Keywords: Clustering, Data Mining, K-Means, HIV

Abstract

HIV (Human Immunodeficiency Virus) adalah Virus yang menyerang sistem kekebalan tubuh manusia dan melemahkan kemampuan tubuh untuk melawan penyakit. HIV adalah penyakit mematikan yang belum bisa disembuhkan, tetapi terdapat pengobatan yang dapat dilakukan untuk memperlambat perkembangan penyakit HIV. Clustering dalam k-means adalah proses pengelompokan data menjadi beberapa kelompok atau cluster berdasarkan jarak antara data dengan centroid atau pusat massa. Tujuan clustering adalah untuk mengumpulkan data dengan karakteristik serupa ke dalam satu wilayah yang sama. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan wilayah yang memiliki tingkat penyebaran penyakit HIV yang serupa, sehingga dapat membantu pemerintah dan masyarakat dalam melakukan tindakan pencegahan dan pengobatan yang tepat. Dalam penelitian ini , peneliti membagi data menjadi 3 cluster . Dari 27 kabupaten/kota yang ada di Jawa Barat , peneliti menemukan hasil bahwa , terdapat 13 kabupaten atau kota yang termasuk kedalam cluster tingakt tinggi (C1) , terdapat 13 kabupaten atau kota yang termasuk kedalam cluster tingakt sedang (C2) , dan terdapat 1 kota yang termasuk kedalam cluster tingakt rendah (C2) . Dari penelitian tersebut diharapkan dapat membantu dinas kesehatan Provinsi Jawa Barat , dalam melakukan pencegahan dan juga meningkatkan penanganan kasus HIV di wilayah tersebut.

References

[1] H. Noor, A. Dharmawati, and T. W. Qur’ana, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Kasus Penderita Hiv/Aids (Studi Kasus Kabupaten Banjar),” Technol. J. Ilm., vol. 12, no. 2, p. 72, 2021, doi: 10.31602/tji.v12i2.4573.
[2] D. Rohmatullailah and D. Fikriyah, “Faktor Risiko Kejadian HIV Pada Kelompok Usia Produktif di Indonesia,” J. Biostat. Kependudukan, dan Inform. Kesehat., vol. 2, no. 1, p. 45, 2021, doi: 10.51181/bikfokes.v2i1.4652.
[3] N. R. Aeni et al., “Algoritma Partitioning Around Medoids Dalam Mengelompokan Provinsi Di Indonesia Berdasarkan,” pp. 1–9, 2018.
[4] D. Meidayanti and Suratini, “Hubungan stigma orang dengan hiv/aids (odha) dengan kendala dalam mengakses pelayanan kesehatan di indonesia: literature review,” pp. 1–14, 2021.
[5] A. A. Lesmana et al., “Implementasi Algoritma K-Means Untuk Clustering Penyakit Hiv / Aids Di Indonesia Implementation of K-Means Algorithm for Clustering of Hiv / Aids Disease in Indonesia,” e-Proceeding Eng., vol. 6, no. 2, pp. 5564–5580, 2019.
[6] A. W. P., R. A. Susanto, A. R. Putra, F. I. Kurniadi, and B. Juarto, “Klasifikasi HIV AIDS dengan Aplikasi Rapid Miner,” J. SISKOM-KB (Sistem Komput. dan Kecerdasan Buatan), vol. 6, no. 1, pp. 15–19, 2022, doi: 10.47970/siskom-kb.v6i1.320.
[7] T. P. Sari, A. L. Hananto, E. Novalia, T. Tukino, and S. S. Hilabi, “Implementasi Algoritma K-Means dalam Analisis Klasterisasi Penyebaran Penyakit Hiv/Aids,” Infotek J. Inform. dan Teknol., vol. 6, no. 1, pp. 104–114, 2023, doi: 10.29408/jit.v6i1.7423.
[8] N. Wiliani, A. Martoyo, A. Tiarma Sipahunter, A. Prabowo, E. Manda Pramaswari, and N. Maharani Suparta, “Penerapan Rapidminer Dengan K-Means Pada Clustering Daerah Terjangkit AIDS,” J. Informatics Adv. Comput., vol. 2, no. 2, pp. 1–5, 2021.
[9] Normah, B. Rifai, S. Vambudi, and R. Maulana, “Analisa Sentimen Perkembangan Vtuber Dengan Metode Support Vector Machine Berbasis SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[10] A. P. Riani, A. Voutama, and T. Ridwan, “Penerapan K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Hasil Belajar Peserta Didik Dengan Metode Elbow,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 6, no. 1, p. 164, 2023, doi: 10.53513/jsk.v6i1.7351.
[11] B. Nurseptia, A. Voutama, N. Haeryana, and J. HSRonggo Waluyo, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Mengelompokkan Kabupaten/Kota Dalam Upaya Pemetaan Lapangan Pekerjaan Baru,” J. Teknol. Informasi), vol. 6, no. 2, pp. 181–186, 2022.
[12] A. Purwanto, A. Primajaya, and A. Voutama, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Prediksi Potensi Tingkat Kasus Pneumonia Di Kabupaten Karawang,” J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 4, p. 390, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i4.41959.
[13] M. R. Nahjan, N. Heryana, and A. Voutama, “Implementasi Rapidminer Dengan Metode Clustering K-Means Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Oj Cell,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 1–4, 2023.