eprintid: 7909
rev_number: 7
eprint_status: archive
userid: 46
dir: disk0/00/00/79/09
datestamp: 2024-07-03 06:22:45
lastmod: 2024-07-03 06:22:45
status_changed: 2024-07-03 06:22:45
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Naposo, Waldemar
creators_name: Delli Wihartiko, Fajar
creators_name: Qur’ania, Arie
creators_NPM: 065116330
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/TRC
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/TRC
contributors_name: Naposo, Waldemar
contributors_name: Delli Wihartiko, Fajar
contributors_name: Qur’ania, Arie
contributors_NIDN: 0425038403
contributors_NIDN: 0427047601
corp_creators: Universitas Pakuan
corp_creators: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
corp_creators: Program Studi Ilmu Komputer
title: Model Analisis Data Untuk Penyakit Pada Dinas 
Kesehatan Kota Bogor
ispublished: pub
subjects: QK
divisions: sch_ecs
full_text_status: public
abstract: Model Analisis Data Untuk Penyakit Pada Dinas 
Kesehatan Kota Bogor. Dibawah bimbingan Arie Qur'ania, M.Kom dan Fajar Delli 
W., S. Si., M. Kom.
Model Analisis Data Untuk Penyakit Pada Dinas Kesehatan Kota Bogor
pengambilan data berasal dari Dinas Kesehatan Kota Bogor dengan rentang waktu dari 
tahun 2019-2021 yang akan diolah menggunakan metode K-Medoid dan Naïve Bayes
Dalam Penelitian ini menggunakan kategori sebanyak 4 kategori diantaranya 
puskesmas, jumlah kasus, tahun, jumlah penduduk dengan Jumlah kasus penyebaran 
penyakit tuberkulosis (TB), diare. pneumonia, dan demam berdarah dengue (DBD). 
Pada penerapan metode K-Medoid dilakukan sebanyak 3 kali percobaan dengan 
pemodelan K=2 K=3 dan K=4 didapatkan nilai cluster optimal terdapat pada K=2 
dengan nilai DBI 0,923 dengan dominan yang bergerombol terdapat pada 2 didominasi 
oleh tingkat infeksi penyakit sedang sebesar 50% dengan terdiri dari 12 puskesmas. 
Sedangkan pada metode Naïve Bayes menggunakan 22 data training selanjutnya untuk 
data uji menggunakan sebanyak 3 data. Maka hasil prediksi dapat dihasilkan bahwa 
puskesmas dengan tingkat infeksi yang tinggi di tahun 2019 berdasarkan kriteria 
penyakit dan jumlah penduduk adalah puskesmas kayu manis dengan persentase 
tingkat infeksi sebesar 30,078%, di tahun 2020 puskesmas kayu manis dengan 
persentase tingkat infeksi sebesar 28,254%, di tahun 2021 puskesmas kayu manis 
dengan persentase tingkat infeksi sebesar 30,65%, dan pada 2022 prediksi tingkat 
infeksi tertinggi adalah puskesmas kayu manis dengan persentase tingkat infeksi 
sebesar 33,046%
date: 2023-02-01
date_type: published
pages: 32
institution: Universitas Pakuan
department: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
thesis_type: Skripsi
thesis_name: Sarjana
citation:   Naposo, Waldemar and Delli Wihartiko, Fajar and Qur’ania, Arie  (2023) Model Analisis Data Untuk Penyakit Pada Dinas Kesehatan Kota Bogor.  Skripsi thesis, Universitas Pakuan.   
document_url: http://eprints.unpak.ac.id/7909/1/Demar%20Skripsi%20Fix%20%2B%20riwayat.pdf