Penerapan Klasterisasi Menggunakan K-Means untuk Menentukan Tingkat Kesehatan Bayi dan Balita di Kabupaten Bengkulu Utara
DOI:
https://doi.org/10.24002/jbi.v12i2.4861Abstract
Abstract. The health level in Indonesia is still a challenge in every central and district area, especially the health level of infants and toddlers. The Health Office in North Bengkulu Regency always strives to provide the best health services to the people in North Bengkulu. Focusing on the health level of infants and toddlers in Bengkulu Regency, this study applies clustering to help the Health Office determining their health level in each village/district. K-means algorithm is used to cluster each subdistrict based on indicators of infant mortality, under-five mortality, morbidity, and nutritional status. The result showed that the processing of existing indicators is grouped into three clusters covering high, medium and low health levels.
Keywords: Clustering, K-means, Health, RapidMiner
Abstrak. Tingkat kesehatan di Indonesia masih menjadi tantangan di setiap daerah pusat maupun kabupaten, terutama tingkat kesehatan pada bayi dan balita. Dinas Kesehatan di Kabupaten Bengkulu Utara selalu berusaha untuk memberikan pelayanan kesehatan terbaik terhadap masyarakat di Bengkulu Utara. Dalam rangka memperhatikan tingkat kesehatan bayi dan balita pada Kabuaten Bengkulu, penelitian ini menerapkan klasterisasi untuk membantu Dinas Kesehatan mengetahui tingkat kesehatan bayi dan balita disetiap desa/ kecamatan. Algoritma K-means digunakan untuk mengklasterisasisetiap kecamatan berdasarkan indikator angka kematian bayi, angka kematian balita, angka kesakitan , dan status gizi. Hasil proses pengolahan indikator yang ada dikelompokan ialah tiga klaster meliputi tingkat kesehatan tinggi, sedang dan rendah.
Kata Kunci: Klasterisasi, K-means, Kesehatan, RapidMiner
References
A. A. A. Hidayat, “Kesehatan Anak Balita di Indonesia,” dalam Pengantar Ilmu Kesehatan Anak untuk Pendidikan Kebidanan, edisi ke 1, Jakarta, Indonesia, 2013, bab 1, hal 2.
E.A. Sari, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Menentukan Tingkat Kesehatan Bayi Dan Balita Pada Kabupaten Dan Kota Di Jawa Tengah”, Skripsi, Jur. Teknik Informatika, Uni. Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia, 2015.
M. D. Chandra, E. Irawan, I. S. Saragih. A. P. Windarto, dan D. Suhendro, “Penerapan Algoritma K-Means dalam Mengelompokkan Balita yang Mengalami Gizi Buruk Menurut Provinsi”, BIOS: Jur. Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer, vol. 2, no 1, hal 30-38. Mar. 2021.
W. M. P. Dhuhita, “Clustering Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan Status Gizi Balita”, Jur. Informatika Darmajaya, vol. 15 no 2, hal 160-174, Des. 2015.
K. B. Aditya, Diyah, dan Y. Setiawan, “Sistem Informasi Geografis Pemetaan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Angka Kematian Ibu (Aki) dan Angka Kematian Bayi (Akb) dengan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus: Provinsi Bengkulu), Jur. Teknik Informatika, vol 10 no 1, hal 59-66, Apr. 2017. Tahun Cluster Angka kematian bayi Angka kematian balita Balita gizi kurang (%) Balita gizi Buruk (%) BBLR (%) Balita penderita pnumonia Balita penderita diare balita penderita TBC 2019 Cluster 0 tinggi sedang tinggi tinggi sedang sedang rendah tinggi 2019 Cluster 1 sedang tinggi rendah rendah tinggi tinggi tinggi sedang 2019 Cluster 2 sedang rendah sedang sedang rendah rendah sedang sedang Tahun Cluster Angka kematian bayi Angka kematian balita Balita gizi kurang (%) Balita gizi Buruk (%) BBLR (%) Balita penderita pnumonia Balita penderita diare balita penderita TBC 2020 Cluster 0 rendah rendah tinggi tinggi sedang rendah rendah rendah 2020 Cluster 1 sedang sedang rendah sedang rendah sedang sedang rendah 2020 Cluster 2 tinggi tinggi sedang rendah tinggi rendah tinggi tinggi Saputro, Penerapan Klasterisasi Menggunakan K-Means untuk Menentukan Tingkat Kesehatan Bayi dan Balita….. 155
R. Ordila, R. Wahyuni, Y. Irawan dan M. Y. Sari, “Penerapan Data Mining untuk Pengelompokan Data Rekam Medis Pasien Berdasarkan Jenis Penyakit dengan Algoritma Clustering (Studi Kasus : Poli Klinik PT.Inecda)”, Jur.l Ilmu Komputer, vol. 9, no 2, hal 148-153, Okt. 2020.
E. Irfiani dan S.T. Rani, “Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita, JUSTIN, vol. 6, no 4, hal 165-172, Okt. 2018.
A. Aprilia, W. M. Rahmawati dan M. Hakimah, “Penentuan Kategori Status Gizi Balita Menggunakan Penggabungan Metode Klasterisasi Agglomerative Dan K-Means”, Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan VII 2019 Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya, hal 595-596, Sept. 2019, https://ejurnal.itats.ac.id/sntekpan/article/view/667.
D. W. Sitohang dan A. Rikki, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering untuk Mengelompokkan Data Gizi Balita pada Kecamatan Garoga Tapanuli Utara”, KAKIFIKOM. Vol. 1, no 2, hal 80-92, Okt. 2019.
A. Ali, ‘Clustering Data Antropometri Balita Untuk Menentukan Status Gizi Balita Di Kelurahan Jumput Rejo Sukodono Sidoarjo”, JATISI, vol. 7, no. 3, hal 395-407, Des. 2020.
P. Ristoski, C. Bizer, and H. Paulheim, “Mining the Web of Linked Data with RapidMiner”, Web Semantics: Science, Services and Agents on the World Wide Web, vol. 35, pp. 142-151, Jul. 2015. http://www.elsevier.com/locate/websem.
(2021), Rapid Miner website. [online]. Tersedia: https://rapidminer.com/why-rapidminer/ [diakses: 9 Oktober 2021].
R. Adhitama, A. Burhanuddin, R. Ananda, “Penentuan Jumlah Cluster Ideal SMK Di Jawa Tengah Dengan Metode X-Means Clustering Dan K-Means Clustering”, JIKO, vol. 3, no 1, hal 1-5, Apr. 2020.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright of this journal is assigned to Jurnal Buana Informatika as the journal publisher by the knowledge of author, whilst the moral right of the publication belongs to author. Every printed and electronic publications are open access for educational purposes, research, and library. The editorial board is not responsible for copyright violation to the other than them aims mentioned before. The reproduction of any part of this journal (printed or online) will be allowed only with a written permission from Jurnal Buana Informatika.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
