AL MUIZ, RIKO (2023) PERBANDINGAN METODE K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN KECAMATAN DI KABUPATEN BOJONEGORO BERDASARKAN KASUS PENYAKIT TUBERKULOSIS DAN TENAGA KESEHATAN. Sarjana (S1) thesis, UNIVERSITAS NAHDLATUL ULAMA SUNAN GIRI.
COVER.pdf
Download (381kB)
AWALAN .pdf
Download (1MB)
BAB 1.pdf
Download (490kB)
BAB 2.pdf
Restricted to Registered users only
Download (728kB) | Request a copy
BAB 3.pdf
Restricted to Registered users only
Download (550kB) | Request a copy
BAB 4.pdf
Restricted to Registered users only
Download (698kB) | Request a copy
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (554kB)
BAB 5 .pdf
Download (569kB)
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only
Download (817kB) | Request a copy
Abstract
Data publikasi BPS Kabupaten Bojonegoro tahun 2022 ada 1,261 tenaga kesehatan yang tersebar di seluruh kecamatan yang ada di Kabupaten Bojonegoro. Penduduk Kabupaten Bojonegoro yang terinfeksi penyakit kronis termasuk tuberkulosis cukup banyak di semua kecamatan yang ada. Penyakit menular ini tentu sangat menganggu aktivitas, dan berpotensi meningkatkan angka kematian di Kabupaten Bojonegoro. Untuk mengatasi kasus penyakit kronis diperlukan adanya perhatian yang lebih intens dari pemerintah dan juga masyarakat Kabupaten Bojonegoro agar mencapai tingkat kesehatan yang lebih baik. Metode K-Means dan Fuzzy C-Means pada penelitian ini akan dilakukan berdasarkan studi kasus dan data yang real berupa data jumlah kasus penyakit tuberkulosis dan tenaga kesehatan di semua kecamatan yang ada di Kabupaten Bojonegoro. Dengan membagi data ke dalam tiga karakteristik yang berbeda dapat membantu pemerintah kabupaten Bojonegoro dalam melakukan pengelompokkan suatu wilayah atau kecamatan yang daerah atau kecamatan tersebut yang memiliki jumlah pasien penderita penyakit tuberkulosis serta jumlah tenaga kesehatan. Selain itu pemerintah juga dapat melakukan evaluasi terhadap wilayah atau kecamatan yang memiliki angka jumlah kasus yang tinggi. Dari hasil klasterisasi pada penelitian ini peneliti mendapat 4 cluster dengan karakteristik yang berbeda di setiap clusternya yaitu rendah, tinggi , dan sedang
Item Type: | Thesis (Sarjana (S1)) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | clustering,k-means,fuzzy c-mans |
Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 005 Pemrograman komputer, program dan data |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Statistika |
Depositing User: | Riko Al Muiz |
Date Deposited: | 19 Sep 2023 08:09 |
Last Modified: | 19 Sep 2023 08:09 |
Contributors (Pembimbing / Pengarah): | Contribution Name NIDN Thesis advisor NURDIANSYAH, DENNY NIDN0726058702 Thesis advisor MAHMUDAH, NUR NIDN0715039201 |
URI: | https://repository.unugiri.ac.id:8443/id/eprint/4417 |