ALGORITMA FUZZY C-MEANS DENGAN METODE ELBOW UNTUK MENGELOMPOKKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN JUMLAH KASUS TERINFEKSI HIV

Dwinovit, Ade Yugo (2020) ALGORITMA FUZZY C-MEANS DENGAN METODE ELBOW UNTUK MENGELOMPOKKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN JUMLAH KASUS TERINFEKSI HIV. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

[img] Text
E. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
I. LAMPIRAN.pdf

Download (3MB)
[img] Text
F. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (619kB) | Request a copy
[img] Text
J. JURNAL.pdf

Download (248kB)
[img] Text
H. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (236kB)
[img] Text
B. ABSTRAK.pdf

Download (174kB)
[img] Text
A. PENDAHULUAN.pdf

Download (1MB)
[img] Text
C. BAB I.pdf

Download (318kB)
[img] Text
D. BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (695kB) | Request a copy
[img] Text
G. BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (172kB) | Request a copy

Abstract

HIV (Human Immunodeficiency Virus) adalah virus yang menyerang sistem kekebalan tubuh. Jika seseorang dengan HIV positif tidak menjalani pengobatan tertentu, akan mengalami kumpulan gejala infeksi yang disebabkan oleh penurunan kekebalan tubuh akibat tertular virus HIV, yang disebut AIDS (Acquired Immunodeficiency Syndrome). Menurut data Kementrian Kesehatan Republik Indonesia, jumlah kasus HIV di Indonesia terus meningkat, sementara jumlah kasus AIDS mengalami peningkatan yang tidak signifikan dan relatif stabil. Berdasarkan penelitian sebelumnya, maka penelitian ini dilakukan untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan jumlah kasus HIV dengan menggunakan metode clustering yaitu algoritma Fuzzy C-Means. Untuk pengukuran cluster optimum dalam menentukan cluster terbaik, metode yang digunakan adalah metode Elbow. Data yang digunakan yaitu jumlah kasus HIV di 34 provinsi di Indonesia periode tahun 2015-2018. Dari serangkaian pengujian mulai dari 2 cluster sampai 10 cluster, dihasilkan cluster optimum berada pada 2 cluster berdasarkan jarak SSE (Sum of Squares Error) pada metode Elbow. Pada cluster 1 terdiri dari 29 anggota provinsi dan cluster 2 terdiri dari 5 anggota provinsi. Berdasarkan hasil karakteristik data tahun 2015 sampai dengan tahun 2018, cluster 1 memiliki jumlah kasus HIV lebih rendah dibandingkan dengan cluster 2.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Subjects: 000 General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1 - Undergraduate Thesis)
Depositing User: Dwinovit Ade Yugo
Date Deposited: 13 Apr 2020 06:06
Last Modified: 13 Apr 2020 06:06
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/4061

Actions (login required)

View Item View Item