Implementasi Metode Fuzzy C-Means dalam Clustering Wilayah Rawan Penyakit Demam Berdarah
Studi Kasus Provinsi Kalimantan Utara
Abstract View: 483, PDF Download: 472DOI:
https://doi.org/10.32665/james.v6i1.933Keywords:
demam berdarah dengue, simulasi, peta penyebaran, dengue hemorrhagic fever, simulation, Fuzzy C-Means, deployment mapAbstract
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.
References
F. Priesley, M. Reza, and S. R. Rusdji, “Hubungan Perilaku Pemberantasan Sarang Nyamuk dengan Menutup, Menguras dan Mendaur Ulang Plus (PSN M Plus) terhadap Kejadian Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kelurahan Andalas,” J. Kesehat. Andalas, vol. 7, no. 1, pp. 124–130, 2018, doi: 10.25077/jka.v7.i1.p124-130.2018.
N. Khetarpal and I. Khanna, “Dengue Fever: Causes, Complications, and Vaccine Strategies,” J. Immunol. Res., pp. 1–14, 2016, doi: 10.1155/2016/6803098.
Kemenkes RI, Profil Kesehatan Indonesia 2018 Kemenkes RI. 2019.
R. Kurniawan and B. N. Haqiqi, “Pengelompokan Menggunakan Metode Subtractive Fuzzy C-Mean (Sfcm), Studi Kasus Demam Berdarah Di Jawa Timur,” Statistika, vol. 3, no. 2, pp. 22–30, 2015, [Online]. Available: https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/statistik/article/view/1731
S. Jamuna and K. M. Kumar, “Prediction of diabetes and clustering based on its levels using fuzzy c means algorithm,” Int. J. Sci. Technol. Res., vol. 9, no. 2, pp. 3222–3225, 2020.
N. Nidyashofa and D. Istiawan, “Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Kabupaten / Kota di Jawa Tengah Berdasarkan Status Kesejahteraan Tahun 2015,” 6th Univ. Res. Colloq., pp. 23–30, 2017.
B. K. Selvi and M. Ashwin, “FCM : Fuzzy C-Means Clustering – A View in Different Aspects,” IJSRSET, vol. 2, no. 1, pp. 469–473, 2016.
D. L. Rahakbauw, V. Y. I. Ilwaru, and M. H. Hahury, “Implementasi Fuzzy C-Means Clustering Dalam Penentuan Beasiswa,” J. Ilmu Mat. dan Terap., vol. 11, no. 1, pp. 1–12, 2017.
T. Nedjadi, S. El-Kafrawy, S. S. Sohrab, P. Desprès, G. Damanhouri, and E. Azhar, “Tackling dengue fever: Current status and challenges Positive-strand RNA viruses,” Virol. J., vol. 12, no. 212, pp. 1–11, 2015, doi: 10.1186/s12985-015-0444-8.
D. Kartikasari, S. Palgunadi, and B. Harjito, “Pembuatan Peta Data Prediksi Penderita Penyakit Dbd Di Kota Surakarta Dengan Metode Susceptible-Infected-Removed (Sir),” J. Teknol. Inf. ITSmart, vol. 4, no. 1, pp. 20–27, 2015, doi: 10.20961/its.v4i1.1752.
R. F. Kemala, I. F. Astuti, and S. Maharani, “Penerapan Metode Fuzzy C-Means Pada Aplikasi Simulasi TOEFL (Test Of English As A Foreign Language) Berbasis Web (Studi Kasus: Fakultas MIPA Universitas Mulawarman),” Inform. Mulawarman J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 14, no. 1, pp. 17–20, 2019, doi: 10.30872/jim.v14i1.1954.
S. Palgunadi and T. Herlambang, “Simulasi Penyebaran Penyakit ISPA (Infeksi Saluran Pernafasan Akut) Pada Balita Di Kota Surakarta Menggunakan Game Of Life,” Pros. SNST ke-5 Tahun 2014 Fak. Tek. Univ. Wahid Hasyim Semarang, pp. 17–22, 2014.
A. Tjolleng, H. A. . Komalig, and J. D. Prang, “Dinamika Perkembangan Hiv/Aids Di Sulawesi Utara Menggunakan Model Persamaan Diferensial Nonlinear Sir (Susceptible, Infectious and Recovered),” J. Ilm. Sains, vol. 13, no. 1, pp. 9–14, 2013, doi: 10.35799/jis.13.1.2013.1802.
S. Side and S. M. Noorani, “A SIR model for spread of dengue fever disease (simulation for South Sulawesi, Indonesia and Selangor, Malaysia),” World J. Model. Simul., vol. 9, no. 2, pp. 96–105, 2013.
W. D. Sihotang, C. C. Simbolon, J. Hartiny, D. Tindaon, and L. P. Sinaga, “Analisis Kestabilan Model SEIR Penyebaran Penyakit Campak dengan Pengaruh Imunisasi dan Vaksin MR,” J. Mat. Stat. dan Komputasi, vol. 16, no. 1, pp. 107–113, 2019, doi: 10.20956/jmsk.v16i1.6594.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
Categories
License
Copyright (c) 2022 Journal of Mathematics Education and Science
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) before and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work