PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI SUMATERA BARAT BERDASARKAN FAKTOR TERKAIT KEJADIAN DEMAM BERDARAH DENGUE DENGAN METODE FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING
نویسندگان
چکیده
. Demam berdarah dengue(DBD) adalah penyakit infeksi virus akut yang disebabkan oleh dengue. Provinsi Sumatera Barat merupakan salah satu provinsi di Indonesia memiliki angka penderita DBD cukup tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kabupaten/kota berdasarkan faktor terkait kejadian yakni banjir, penampungan air, fasilitas dan tenaga kesehatan penduduk miskin. Metode digunakan dalam penelitian metode fuzzy subtractive clustering(FSC). Berdasarkan pengolahan dengan FSC didapat hasil pengklasteran 2 klaster , 4 klaster, 5 7 8 klaster. Dari validitas ditemukan jumlah terbaik yaitu karakteristik secara umum dibandingkan lainnya. Klaster 3, terendah, sehingga pada tersebut banyak indikator harus mendapat penanganan lebih supaya dapat berkurang.Kata Kunci: Berdarah Dengue(DBD), Fuzzy Subtractive Clustering(FSC)
منابع مشابه
Project Evaluation Method Based on Matter-Element and Hierarchy Model
Abstrak Evaluasi proyek selalu menjadi kunci dari manajemen proyek rekayasa. Evaluasi proyek adalah pekerjaan yang kompleks yang melibatkan banyak faktor. Hasil evaluasi akhir selalu dipengaruhi langsung oleh definisi indeks evaluasi yang bervariasi dan bobot yang terkait. Makalah ini terutama mempelajari penilaian kemampuan para ahli dan pembentukan sistem evaluasi proyek indeks dalam tinjauan...
متن کاملPolymorphisms in the pfcrt and pfmdr1 genes in Plasmodium falciparum isolates from South Sumatera, Indonesia
Metode: Studi molekuler dilakukan untuk mengidentifikasi alel mutan dua gen yang berhubungan dengan resistensi klorokuin pada isolat P. falciparum di Sumatera Selatan. Sebanyak 25 pasien diambil darahnya, kemudian dilakukan isolasi DNA. Susunan dari kedua gen (Plasmodium falciparum chloroquine resistance transporter/pfcrt dan Plasmodium falciparum multidrug resistance/pfmdr1) dianalisis dengan ...
متن کاملHysteresis Modeling using Fuzzy Subtractive Clustering
This paper summarizes work undertaken in the area of modeling Shape Memory Alloy (SMA) and airfoil hysteresis using a Sugeno-type fuzzy modeling approach based on subtractive clustering. Two alternative approaches to develop a fuzzy model for hysteresis are proposed and evaluated. The first consists in building a mirror image of the lower curve in order to model both curves concurrently and the...
متن کاملSubtractive Fuzzy C-means Clustering Approach
To identify T-S models, this paper presents a so-called “subtractive fuzzy C-means clustering” approach, in which the results of subtractive clustering are applied to initialize clustering centers and the number of rules in order to perform adaptive clustering. This method not only regulates the division of fuzzy inference system input and output space and determines the relative member functio...
متن کاملA fuzzy clustering method using Genetic Algorithm and Fuzzy Subtractive Clustering
Clustering is a challenging problem in data mining, requiring both accurate determination of the number of clusters and correct clustering of the data. Fuzzy C-means (FCM) is a popular algorithm using the partitioning approach to solve this problem. A drawback to FCM is that it requires the number of clusters to be set a priori. In this study, we combine FCM with Genetic Algorithm (GA), Subtr...
متن کاملذخیره در منابع من
با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید
ژورنال
عنوان ژورنال: Jurnal Matematika Unand
سال: 2021
ISSN: ['2721-9410', '2303-291X']
DOI: https://doi.org/10.25077/jmu.10.1.150-158.2021