PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKKAN DAERAH PENYEBARAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI KOTA PALU

Penyakit Demam Berdarah Dengue tergolong sebagai salah satu penyakit berbahaya yang dapat menyebabkan kematian. Dinas Kesehatan telah melakukan berbagai program pencegahan penyakit demam berdarah, namun terkadang tidak memberi hasil maksimal karena kurang tepatnya daerah penanganan. Oleh karena itu, perlu untuk dilakukannya penelitian terkait pengelompokkan daerah-daerah penyebaran penyakit demam berdarah agar diketahui tingkat kerawanan suatu wilayah terhadap demam berdarah sehingga penanganan dapat dilakukan dengan tepat. Pada penelitian ini, dilakukan perancangan sistem clustering daerah penyebaran Demam Berdarah menggunakan Algoritma K-Means. Algoritma K-Means mengelompokkan data dengan menghitung jarak antar data dengan pusat centroid menggunakan rumus Euclidean Distance. Keunggulan algoritma K-Means adalah lebih sederhana, mudah diimplementasikan dan merupakan salah satu metode unsupervised learning dimana tidak membutuhkan data training untuk melakukan proses pengelompokkan. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan menggunakan Silhouette Coefficient, cluster yang dihasilkan berstruktur baik dengan nilai 0,69.
Kata Kunci : Clustering Daerah Demam Berdarah, Metode K-Means, Pengujian Silhouette Coefficient, Silhouette Index