Text

Klastering Penyakit Bronkopneumonia Pada Anak Dengan Menerapkan Metode K-Means (Studi Kasus Rumah Sakit Umum Daerah Cibabat Cimahi)

---

Bronkopneumonia merupakan penyebab tingginya angka kematian pada anak, terutama pada negara-negara berkembang seperti Indonesia. Bronkopneumonia adalah peradangan atau infeksi yang terjadi pada bronkus dan alveolus akibat virus, bakteri atau jamur. Jumlah kasus anak penderita Bronkopneumonia yang ada di RSUD Cibabat sebesar 1783 pasien. Permasalahan yang terjadi di RSUD Cibabat Cimahi yaitu pengolahan data yang belum terintegrasi dengna baik. Berdasarkan permasalahan tersebut, penulis tertarik untuk mengajukan solusi pengolahan data menggunakan data mining dengan memanfaatkan algoritma K-Means dan membandingkannya dengan algoritma K-Medoids. Hasil penelitian ini diharapkan mampu menjadi acuan bagi RSUD Cibabat Cimahi dalam melaksanakan penyuluhan kesehatan di beberapa wilayah dengan kasus Bronkopneumonia terbanyak.

Kata Kunci: Data Mining, Klastering, Algoritma K-Means, Bronkopneumonia, RSUD Cibabat Cimahi

---

Availability

TI 230002

TI 423 WIN k

My Library

Available

Detail Information

Series Title

-

Call Number

TI 423 WIN k

Publisher

Politeknik TEDC Bandung : Cimahi., 2023

Collation

ix, 58hlm. ;30cm

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Classification

TI 423 WIN k

Content Type

-

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

-

Subject(s)

PRODI TEKNIK INFORMATIKA

Specific Detail Info

-

Statement of Responsibility

-

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment