ANALISIS IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA DATA PENYAKIT MATA DI PUSKESMAS WULUHAN

Deviyati, Mike Yurike Dita (2024) ANALISIS IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING PADA DATA PENYAKIT MATA DI PUSKESMAS WULUHAN. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

[img] Text
pendahuluan.pdf

Download (769kB)
[img] Text
abstrak.pdf

Download (359kB)
[img] Text
BAB 1.pdf

Download (591kB)
[img] Text
BAB 2.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (747kB) | Request a copy
[img] Text
BAB 3.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
BAB 4.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text
BAB 5.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (380kB) | Request a copy
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (351kB)
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Mata merupakan salah satu indera manusia yang paling penting dan telah mendapat perhatian dunia segala aktivitas manusia yang pada dasarnya didasarkan pada penerimaan informasi visual memerlukan perhatian khusus.Data mengenai gangguan penglihatan di seluruh dunia didasarkan pada perkiraan WHO. Kesehatan mata merupakan aspek penting dalam kesehatan manusia masalah penglihatan mata seperti: glaukoma, katarak, pseudokafia, konjungtivitis, degenerasi makula, retinopati diabetik dll ini adalah masalah serius yang akan mempengaruhi kualitas hidup individu. Bertempat di Puskesmas Wuluhan dengan atribut keluhan pasien (anamneses) dan pemeriksaan mata yang dilakukan di poli mata Puskesmas Wuluhan. Dari hasil penilaian tersebut dilakukannya pengelompokkan jenis penyakit mata yaitu glukoma, konjungtivitis dan katarak. Algoritma yang digunakan adalah algorutma K-Means Clustering dan terdapat 6 atribut pada setiap jenis penyakit. Data penyakit mata yang digunakan 110 data pasien, hasil pengujian data diperoleh dengan skenario 2 cluster hingga 4 cluster dan menghitung nilai Devies-Bouldin Index (DBI). Perhitungan algoritma K-Means untuk penelompokkan data dilakukan pada setiap cluster.Pada jenis penyakit glukoma cluster terbaik berada di cluster 3 dengan nilai DBI sebesar 1,3232. Pada jenis penyakit konjungtivitis cluster terbaik berada di cluster 4 dengan nilai DBI sebesar 1,3901. Pada jenis penyakit katarak cluster terbaik berada di cluster 3 dengan nilai DBI sebesar 0,51249. Kata kunci : Data Mining, K-Means, Penyakit Mata, Cluster

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Data Mining, K-Means, Penyakit Mata, Cluster
Subjects: 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Department: S1 Teknik Informatika
Depositing User: Mike Yurike Dita Deviyati
Contributors:
ContributionContributor NameNIDN/NIDK
UNSPECIFIEDOktavianto, HardianNIDN0722108105
UNSPECIFIEDWijaya, GuruhNIDN0729017601
Contact Email Address: ditadevi24@gmail.com
Date Deposited: 16 Jul 2024 03:09
Last Modified: 16 Jul 2024 03:09
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/21590

Actions (login required)

View Item View Item