Klusterisasi Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia Pasien Dengan Menggunakan K-Means Clustering

Parasian Silitonga, Irene Sri Morina

Abstract


Data mining merupakan suatu proses yang dapat digunakan untuk menemukan hubungan yang berarti dari sekumpulan data dengan memeriksa data yang tersimpan dalam media penyimpanan dengan menggunakan teknik pengenalan pola seperti teknik statistik dan matematika. Salah satu teknik pada data mining adalah teknik clustering. Teknik clustering merupakan teknik pengelompokkan record pada basis data berdasarkan kriteria tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan pola kecenderungan penyakit pasien berdasarkan kelompok usia pasien. Penelitian ini dilakukan dengan menggunkan metode K-Means Clustering yang diimplementasikan pada data pasien pada suatu periode tertentu.

References


Agusta, Y, 2007, K-means - Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait, Jurnal Sistem dan Informatika Vol. 3 (Februari 2007) : 47-60.

Berkhin Pavel, 2002, Survey of Clustering Data Mining Techniques. Accrue Software, Inc.

Ian H and Eibe Frank, 2005, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco.

Jiawei Han and Micheline Kember, 2006, Data Mining: Concepts and Techniques Second Edition , Morgan Kaufmann Publishers, San Francisco.

Larose, Daniel, Discovery Knowledge in Data, A Jhon Wiley & Sons, Inc Publication. Canada: 2005

Manning, Christopher D., Prabhakar Raghavan, Hinrich Schutze, 2009, An Introduction to Information Retrieval, Cambridge: Cambridge University Presss.

Mardiana T, Rudy D, 2015, Kluster Bag-of-Word Menggunakan Weka, Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) Vol. 1, No. 1, (Juni 2015) ISSN 2460-7041.

N. Sharma, A. Bajpai, and R. Litoriya, Comparison the Various Clustering Algorithms of WEKA Tools, Int. J. Emerg. Technol. Adv. Eng., vol. 2, No. 5, May 2012.

Witten, I. H and Frank, E, Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques Second Edition, Morgan Kauffman, San Francisco, 2005.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.