PUTRA, Nemat Mukti (2025) Penerapan Cluster Ensemble dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Variabel Penyakit Menular. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. COVER.pdf Download (60kB)
	Text 3. HALAMAN PENGESAHAN 1.pdf Download (247kB)
	Text 4. HALAMAN PENGESAHAN 2.pdf Download (203kB)
	Text 5. KATA PENGANTAR.pdf Download (72kB)
	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (8kB)
	Text 7. ABSTRACT.pdf Download (7kB)
	Text 8. DAFTAR ISI.pdf Download (47kB)
	Text 12. BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (89kB)

Abstract

Masalah kesehatan masih menjadi tantangan besar di Indonesia, terutama karena
penyakit menular tetap menjadi masalah yang belum terselesaikan. Rendahnya
kesadaran masyarakat terhadap pentingnya kesehatan memperburuk kondisi ini.
Jika tidak dikendalikan, penyakit menular dapat meningkatkan risiko Kejadian Luar
Biasa (KLB). Oleh karena itu, penyakit menular harus segera diatasi agar tidak
menimbulkan dampak yang lebih luas. Salah satu upaya untuk memahami pola
penyebaran penyakit menular adalah dengan melakukan pengelompokan provinsi
di Indonesia berdasarkan karakteristik penyakit menular. Penelitian ini bertujuan
untuk mengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan variabel penyakit
menular menggunakan metode Cluster Ensemble, Single Linkage, Complete
Linkage, Average Linkage, Centroid, Ward, K-Means, dan Fuzzy C-Means.
Variabel yang digunakan dalam pengelompokan mencakup Tuberkulosis, HIV,
AIDS, Kusta, Campak, Demam Berdarah Dengue (DBD), dan Malaria. Prinsip
utama Cluster Ensemble adalah menggabungkan hasil dari berbagai metode
clustering untuk memperoleh pengelompokan yang lebih stabil dan akurat. Dalam
penelitian ini, proses penggabungan dilakukan dengan membangun matriks
kesamaan Connected Triple-based Similarity (CTS), yang memperhitungkan
hubungan antar titik data serta antar cluster dalam ensemble. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa provinsi di Indonesia terbagi menjadi dua kelompok.
Kelompok pertama terdiri dari 33 provinsi dengan jumlah penyakit menular yang
relatif lebih rendah, sedangkan kelompok kedua mencakup 5 provinsi dengan
jumlah penyakit menular yang lebih tinggi. Dengan menerapkan prinsip cluster
ensemble, hasil pengelompokan menjadi lebih stabil dan tidak terpengaruh oleh
keterbatasan satu metode clustering tertentu.
Kata Kunci : Penyakit Menular, Analisis Cluster, Cluster Ensemble

Actions (login required)

View Item