Implementasi Metode Fuzzy C-Means dalam Clustering Wilayah Rawan Penyakit Demam Berdarah

Abstract

Hingga saat ini, penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) masih saja menjadi salah satu epidemi penyakit tertinggi di Indonesia. Permasalahan ini terjadi pula di wilayah Kalimantan Utara. Dengan kondisi wilayah Kalimantan Utara yang berupa gugusan pulau, sulit bagi para tenaga kesehatan untuk mengakses daerah-daerah yang rawan epidemi DBD tersebut. Hal itu ditambah lagi dengan belum adanya peta prediksi penyebaran DBD di wilayah Kalimantan Utara. Oleh karena itu, perlu kiranya dilakukan sebuah penelitian yang bertujuan untuk membangun peta penyebaran penyakit ini di wilayah Kalimantan Utara dengan mempertimbangkan berbagai macam parameter penyebaran di antaranya jumlah populasi, tingkat infeksi, dan laju kesembuhan. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Fuzzy C-Means. Tahapan metode penelitian yang akan dilakukan meliputi mengumpulkan sampel data penderita DBD di wilayah Kalimantan Utara, perhitungan secara matematis, implementasi program GUI Matlab, simulasi program. Sumber data yang digunakan adalah data sekunderdari Dinas Kesehatan Kalimantan Utara Tahun 2018 dan Badan Pusat Statistik (BPS). Hasil yang diperoleh cluster 1 dengan indikator tinggi wilayah Tarakan, cluster 2 dengan indikator sedang wilayah Malinau dan Nunukan, serta cluster 3 dengan indikator rendah wilayah Bulungan dan Tana Tidung.

Clustering Vaksinasi Penyakit Mulut dan Kuku Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means

“…Terakhir periksa kondisi berhenti:a. Jika (|Pt -Pt-1| < ε ) atau (t > MaksIter) maka perhitungan dihentikan. b. Jika tidak, maka t = t + 1 dan ulangi mulai dari langkah ke-4 menggunakan μik yang telah diperbaharui[17]…”