Pemanfaatan Data Mining Dalam Penentuan Penyuluhan Penyakit Stunting Menggunakan Partitioning Around Medoids (PAM)
Kata Kunci:
Data Mining, PAM, StuntingAbstrak
Stunting merupakan keadaaan kurang gizi yang bersifat berbahaya pada masa pertumbuhan dari awal kehidupan manusia. Untuk itu sangat diperlukan pencegahan dini, saat ini Pemerintah khususnya di bidang kesehatan seperti Dinas Kesehatan telah membantu dalam melakukan sosialisasi atau penyuluhan stunting. Namun permasalahan penentuan penyuluan tersebut terdapat kesulitan dalam penentuannya, khususnya pada Seksi Kesehatan Keluarga Dan Gizi Masyarakat Dinas Kesehatan Kota Palembang, dikarenakan banyaknya Puskesmas di setiap Kecamatan di Kota Palembang, maka untuk membantu hal tersebut tujuan penelitian ini adalah menerapkan metode Partitioning Around Medoids dalam membantu penentuan penyuluhan penyakit stunting dengan tepat. Metode yang digunakan yaitu PAM. Hasil penelitian ini yaitu berupa cluster yang terbagi menjadi dua yaitu kelompok 1 dan 2. Cluster 0 diperoleh 9 Puskesmas, sedangkan cluster 1 berjumlah 23 Puskesmas, yang menjadi prioritas dalam penentuan penyuluhan ada pada cluster 0. Selanjutnya diperoleh angka 0.272 artinya evaluasi cluster cukup baik dikarenakan nilai sudah mendekati 0 dari pengujian menggunakan Davies Bouldin Index.
Unduhan
Referensi
M. Mitra, “Permasalahan Anak Pendek (Stunting) dan Intervensi untuk Mencegah Terjadinya Stunting (Suatu Kajian Kepustakaan),” J. Kesehat. Komunitas, vol. 2, no. 6, pp. 254–261, 2015.
K. K. Indonesia, “Warta Kesmas Gizi Seimbang, Prestasi Gemilang,” 2019.
S. M. Andri, Yesi Novaria Kunang, “Implementasi Teknik Data Mining Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan,” Semin. Nas. Inform. 2013 (semnasIF 2013) UPN”Veteran”, vol. 2013, no. June 2016, pp. 56–63, 2013.
S. Syahidatul Helma et al., “Clustering pada Data Fasilitas Pelayanan Kesehatan Kota Pekanbaru Menggunakan Algoritma K-Means,” Puzzle Res. Data Technol. Fak. Sains dan Teknol., vol. 1, no. November, p. 4, 2019.
D. A. Silitonga, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Metode K-Medoid pada Pengelompokan Rumah Tangga Dalam Perlakuan Memilah Sampah Menurut Provinsi,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. SENSASI 2019 ISBN, pp. 313–318, 2019.
S. Sindi, W. R. O. Ningse, I. A. Sihombing, F. Ilmi R.H.Zer, and D. Hartama, “Analisis algoritma K-Medoids clustering dalam pengelompokan penyebaran Covid-19 di Indonesia,” Jti (Jurnal Teknol. Informasi), vol. 4, no. 1, pp. 166–173, 2020.
Y. H. Chrisnanto and G. Abdillah, “Penerapan Algoritma Partitioning Around Medoids ( Pam ) Clustering Untuk Melihat Gambaran Umum Kemampuan,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi, 2015, vol. 2015, no. Sentika, pp. 444–448.
E. Okta, N. Satyahadewi, and N. N. Debataraja, “Penerapan Metode K-Medoids Pada Pengelompokan,” vol. 08, no. 4, pp. 813–820, 2019.
H. Februariyanti et al., “Algoritma Partitioning Around Medoids ( PAM ) Clustering untuk Melihat Gambaran Umum Skripsi Mahasiswa,” vol. 21, no. 1, pp. 25–31, 2016.
D. Marlina, N. Lina, A. Fernando, and A. Ramadhan, “Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 2, p. 64, 2018.
M. Baru and T. Di, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Mengetahui Pola Pemilihan Program Studi,” J. Terap. Sains Teknol., vol. 1, no. 3, pp. 54–69, 2019.
Ogunde and Ajibade, “A Data Mining System for Predicting University Students’ Graduation Grades Using ID3 Decision Tree Algorithm Ogunde A. O 1 . and Ajibade D. A 1 .,” Comput. Sci. Inf. Technol., vol. 2, no. 1, pp. 21–46, 2014.
##submission.downloads##
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2022 TeIKa
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
The submitting author warrants that the submission is original and that she/he is the author of the submission together with the named co-authors; to the extend the submission incorporates text passages, figures, data or other material from the work of others, the submitting author has obtained any necessary permission.
Articles in this journal are published under the Creative Commons Share Alike Attribution Licence (CC-BY-SA What does this mean?). This is to get more legal certainty about what readers can do with published articles, and thus a wider dissemination and archiving, which in turn makes publishing with this journal more valuable for you, the authors.
By submitting an article the author grants to this journal the non-exclusive right to publish it. The author retains the copyright and the publishing rights for his article without any restrictions.
