Analisis Cluster Penyakit Malaria Provinsi Papua Menggunakan Metode Single Linkage Dan K-Means

Alvian M. Sroyer(1), Samuel A. Mandowen(2), Felix Reba(3*)
(1) Program Studi Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Cenderawasih, Papua, Indonesia
(2) Program Studi Sistem Informasi, Fakultas MIPA, Universitas Cenderawasih, Papua, Indonesia
(3) Program Studi Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Cenderawasih, Papua, Indonesia
(*) Corresponding Author

https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v7i3.2021.147-154


Abstrak


Malaria adalah penyakit yang disebabkan oleh parasite bernama Plasmodium. Tercatat keseluruhan kasus malaria yang terjadi di Indonesia pada tahun 2019 adalah sebanyak 250.644 kasus. Dan kasus malaria tertinggi terjadi di provinsi Papua, yaitu sebesar 86% atau sebanyak 216.380 kasus. Di Provinsi Papua, penyakit malaria dialami oleh semua usia dan bulan-bulan terjadi peningkatan pasien penderita malaria juga sangat bervariasi. Hal ini mengakibatkan dinas Kesehatan mengalami kesulitan dalam mengelompokan jenis malaria berdasarkan usia pasien dan bulan-bulan kejadian. Sebenarnya sudah ada penelitian yang menjelaskan pengelompokan jenis-jenis malaria, namun belum dijelaskan secara terperinci masing-masing kelompok malaria seperti Malaria Tropika, Malaria Tertiana, Malaria Quartana, Malaria Ovale. Tujuan dari penelitian ini adalah, melakukan analisis cluster terhadap beberapa jenis malaria, usia dan bulan kejadian. Metode cluster yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Single Linkage dan K-Means. Selanjutnya kedua metode akan di evalusi menggunakan standar deviasi. Metode terbaik yang dapat digunakan untuk analisis cluster adalah metode yang memiliki nilai standar deviasi lebih kecil. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Provinsi Papua. Hasil penelitian menunjukan bahwa, metode Single Linkage lebih akurat dibandingkan dengan K-Means. Dimana dari 50 pasien terdapat 47 pasien lebih dominan terkena penyakit malaria tertiana yaitu pada rentang usia remaja dan dewasa pada bulan juni. Sehingga diharapkan pemerintah Provinsi Papua dapat memberikan sosialisasi kepada masyarakat, khususnya mereka yang pada rentang usia remaja dan dewasa. Karena hampir 94% penyakit malaria tertiana di derita oleh mereka yang berusia remaja dan dewasa.

Kata Kunci


Jenis Malaria, Data Malaria, Single Linkage dan K-Means


Teks Lengkap:

PDF


Referensi


[1] A. F. Watofa, A. H. Husodo, S. Sudarmadji, and O. Setiani, “Risiko Lingkungan Fisik Terhadap Kejadian Malaria Di Wilayah Danau Sentani Kabupaten Jayapura Provinsi Papua,” J. Mns. dan Lingkung., 2018.

[2] S. Siswanto and S. A. Thamrin, “Penentuan Faktor-Faktor Potensial Yang Mempengaruhi Kejadian Malaria Di Provinsi Papua Dengan Epidemiologi Spasial,” Indones. J. Stat. Its Appl., 2020, doi: 10.29244/ijsa.v4i3.681.

[3] S. Sandy, “Bionomi Vektor Malaria Kelompok Anopheles punctulatus (Anopheles farauti, Anopheles koliensis, Anopheles punctulatus) di Provinsi Papua,” Balaba, 2014.

[4] P. Magister, I. Komputer, P. Studi, and I. Komputer, “Komparasi Metode Clustering K-Means Dan Single Linkage Untuk Penentuan Kelompok Agent Pada Call Center Jisamar ( Journal of Information System , Applied , Management , Accounting and Researh ) p-ISSN : 2598-8700 ( Printed ) JISAMAR ( Journal of Informatio,” vol. 4, no. 3, pp. 1–7, 2020.

[5] R. Gustini and R. Z. A. Aziz, “Pengembangan Model Pengambilan Keputusan Penerima Kartu Indonesia Pintar (Kip) Dengan Metode K-Means Dan Average Linkage Clustering (Studi …,” JTKSI (Jurnal Teknol. Komput. dan Sist. …, 2019.

[6] Z. Arifin, S. Stefanus, and A. M. Soeleman, “Klasterisasi Genre Cerpen Kompas Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering- Single Linkage,” J. Teknol. Inf., 2017.

[7] K. Handoko, “Penerapan Data Mining Dalam Meningkatkan Mutu Pembelajaran Pada Instansi Perguruan Tinggi Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus Di Program Studi Tkj Akademi Komunitas Solok Selatan),” J. Teknol. dan Sist. Inf., 2016.

[8] S. Rony, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Strategi Promosi Mahasiswa Baru ( Studi Kasus : Politeknik LP3i Jakarta ),” J. Lentera Ict, 2016.

[9] I. F. Anshori and Y. Nuraini, “Pengelompokan Data Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Tasikmalaya Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Responsif, 2020.

[10] M. Schmidt, A. Kutzner, and K. Heese, “A novel specialized single-linkage clustering algorithm for taxonomically ordered data,” J. Theor. Biol., 2017, doi: 10.1016/j.jtbi.2017.05.008.

[11] J. L. Lin, J. C. Kuo, and H. W. Chuang, “Improving density peak clustering by automatic peak selection and single linkage clustering,” Symmetry (Basel)., 2020, doi: 10.3390/sym12071168.

[12] D. M. SAPUTRA, D. SAPUTRA, and L. D. OSWARI, “Effect of Distance Metrics in Determining K-Value in K-Means Clustering Using Elbow and Silhouette Method,” 2020, doi: 10.2991/aisr.k.200424.051.

[13] A. R. Mamat, F. S. Mohamed, M. A. Mohamed, N. M. Rawi, and M. I. Awang, “Silhouette index for determining optimal k-means clustering on images in different color models,” Int. J. Eng. Technol., 2018, doi: 10.14419/ijet.v7i2.14.11464.

[14] Z. Arifin, S. Stefanus, and A. M. Soeleman, “Klasterisasi Genre Cerpen Kompas Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering- Single Linkage,” J. Teknol. Inf., vol. 13, pp. 92–100, 2017.

[15] M. Mardalius, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Kelas Kelompok Bimbingan Belajar Tambahan (Studi Kasus : Siswa Sma Negeri 1 Ranah Pesisir),” 2018, doi: 10.31219/osf.io/6mec3.

[16] R. Handoyo, R. Rumani, and S. M. Nasution, “Perbandingan Metode Clustering Menggunakan Metode Single Linkage Dan K-Means Pada Pengelompokan Dokumen,” JSM STMIK Mikroskil, vol. 15, no. 2, pp. 73–82, 2014, [Online]. Available: https://mikroskil.ac.id/ejurnal/index.php/jsm/article/view/161.

[17] N. Ulinnuh and R. Veriani, “Analisis Cluster dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Variabel Penyakit Menular Menggunakan Metode Complete Linkage , Average Linkage dan Ward,” InfoTekJar J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar., 2020.

[18] Christou, I.T. (2011) "Koordinasi Cluster Ensembles melalui Metode Persis", Transaksi IEEE pada Analisis Pola dan Kecerdasan Mesin, 33(2)279-293.


Artikel Statistik

Abstrak telah dilihat : 1611 kali
PDF telah dilihat : 844 kali

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

 

Alamat Redaksi :
Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi
Universitas Andalas
Kampus Limau Manis, Padang 25163, Sumatera Barat

email: teknosi@fti.unand.ac.id

  Jumlah Pengunjung :

 

Creative Commons License
This work by JSI-Unand and licensed under a CC BY-SA 4.0 International License.