Implementasi Partitioning Around Medoids Pada Visualisasi Penyebaran Penyakit DBD di Sumatera Utara

Wahyu Nur Fadillah(1), Yulita Molliq Rangkuti(2*), Ichwanul Muslim Karo Karo(3),

(1) Univesitas Negeri Medan
(2) Universitas Negeri Medan
(3) Universitas Negeri Medan
(*) Corresponding Author




DOI: https://doi.org/10.35580/jmathcos.v6i2.52350

Abstract


Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Informasi Geografis (SIG) menggunakan metode Partitioning Around Medoids (PAM) dalam pemetaan kasus demam berdarah dengue (DBD) di Provinsi Sumatera Utara. DBD memiliki gejala demam tinggi, pendarahan, dan tingkat kematian yang tinggi jika tidak ditangani dengan cepat. Oleh karena itu, pemetaan kasus DBD sangat penting dalam upaya penanggulangan dan pencegahan penyakit ini. Metode PAM digunakan dalam penelitian ini untuk mengelompokkan data kasus DBD berdasarkan karakteristik yang serupa. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat tiga klaster yang terbentuk di Provinsi Sumatera Utara. cluster pertama  terdiri dari 18 kabupaten/ kota adalah cluster rendah, cluster kedua terdiri dari 3 kabupaten/kota adalah cluster tinggi , dan cluster ketiga terdiri dari 3 kabupaten/kota cluster sedang. Implementasi PAM dilakukan dengan menggunakan metode perhitungan jarak Minkwoski yang mana penerapan jarak tersebut akan diuji dengan Silhouette Index pada beberapa jumlah cluster. Adapun jumlah cluster terbaik untuk implementasi PAM yang diproleh adalah 3 cluster dengan nilai Silhouette Index 0.5275.

Full Text:

PDF

References


Abdillah, M. Z., Nawangnugraeni, D. A., Hakim, A., & Yuniarto, P. (2021). Geographic Information System (GIS) For Mapping Greenpark Using Leaflet Js. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK), 5(2).

Han, J., & Kamber, M. (2006). Data Mining: Concepts and Techniques. 2nd Edition (3rd ed.). Morgan Kaufmann Publishers.

Hidayati, R., Zubair, A., Hidayat Pratama, A., & Indana, L. (2021). Analisis Silhouette Coefficient pada 6 Perhitungan Jarak K-Means Clustering Silhouette Coefficient Analysis in 6 Measuring Distances of K-Means Clustering (Vol. 20, Issue 2).

Justice Panggabean, M., Molliq Rangkuti, Y., & Muslim Karo Karo, I. (2023). Design of a geographic information system (gis) for the spread of covid-19 disease in medan city. In Jurnal Mantik (Vol. 6, Issue 4). Online.

Marlina, D., Fauzer Putri, N., Fernando, A., & Ramadhan, A. (2018). Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak. Jurnal CoreIT, 4(2), 64–71.

Masnur, Alam, S., & Ihsar, M. (2022). Aplikasi Sistem Informasi Geografis (SIG) Pemetaan Lahan Pertanian Dan Komoditas Hasil Panen Di Kabupaten Sidrap Berbasis Web. Jurnal Sintaks Logika, 2(1), 229–235.

Meiriza, A., Lestari, E., Putra, P., Oktadini, N. R., & Audya, M. (2022). Pemanfaatan Data Mining Dalam Penentuan Penyuluhan Penyakit Stunting Menggunakan Partitioning Around Medoids (PAM). Teika, 12(2), 89–96.

Prasetyo, E. (2014). Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab. ANDI.

Singh, D., & Singh, B. (2020). Investigating the impact of data normalization on classification performance. Applied Soft Computing, 97. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105524

Whendasmoro, R. G., & Joseph, J. (2022). Analisis Penerapan Normalisasi Data Dengan Menggunakan Z-Score Pada Kinerja Algoritma K-NN. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 9(4), 872. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i4.4526

Wulandari, S., & Dwitiyanti, N. (2020). Implementasi Algoritma Clustering Partitioning Around Medoid (PAM) Dalam Clustering Virus Mers-Cov. www.ncbi.nlm.nih.gov.

Yety Lindawati, N., Murtisiwi, L., Aisyah Rahmania, T., Nita Damayanti, P., Marentina Widyasari, F., Studi, P. S., Tinggi Ilmu Kesehatan Nasional, S., & Tengah, J. (2021). Upaya Peningkatan Pengetahuan Masyarakat Dalam Rangka Pencegahan dan Penanggulangan DBD Di Desa Dlingo, Mojosongo, Boyolali. 4.


Article Metrics

Abstract view : 87 times | PDF view : 0 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2023 Journal of Mathematics Computations and Statistics

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

Indexed by:

         

 

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