Analisis Penyakit Menular dan Tidak Menular Berdasarkan Wilayah Tempat Tinggal Menggunakan Metode K-Means dan Fuzzy C-Means (Studi Kasus: Puskesmas Bayung Lencir) - Juleha, Marsa; Budiarti, Rike Limia; Kahar, Novhirtamely (Seminar Nasional Informatika (SENATIKA); 2025: Prosiding SENATIKA, 2026)
Penyakit menular dan tidak menular masih menjadi tantangan utama dalam pelayanan kesehatan masyarakat. Penelitian ini dilakukan di Puskesmas Bayung Lencir dengan tujuan untuk melakukan analisis risiko penyakit berdasarkan data jumlah kasus penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD), Tuberkulosis (TBC), Hipertensi, dan Diare. Metode yang digunakan adalah K-Means dan Fuzzy C-Means, dua teknik clustering populer dalam data mining yang akan dibandingkan dari segi efektivitas dalam mengelompokkn data menjadi dua klaster, yaitu klaster risiko penyakit cukup rendah dan klaster risiko penyakit cukup tinggi. Data yang digunakan adalah data tahunan yang telah melalui prosaes normalisasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa Fuzzy C-Means (FCM) memiliki akurasi lebih baik dibandingkan K- Means, dengan nilai validasi Silhouette Coefficient mencapai 84%, sedangkan K-Means hanya mencapai sekitar 80%. Hal ini disebabkan oleh kemampuan FCM dalam menangkap ketidakpastian data dengan memberikan derajat keanggotaan pada tiap klaster, sehingga lebih adaptif terhadap data yang saling tumpang tindih. Sebaliknya, K-Means menghasilkan batas klaster yang tegas namun kurang fleksibel.