Klasifikasi Data Sasaran Imunisasi Bayi dan Baduta pada Puskesmas Berbasis Web Metode Clustering Algoritma K-Means

Penulis

  • Muhammad Naufal Tiyar Universitas Islam Negeri Sumatera Utara
  • Samsudin Samsudin Universitas Islam Negeri Sumatera Utara

DOI:

https://doi.org/10.32493/jtsi.v7i1.37321

Kata Kunci:

K-Means, Klasifikasi data, Puskesmas, IDL, Clustering

Abstrak

Dalam rangka memperoleh sasaran Imunisasi Dasar Lengkap (IDL), puskesmas (pusat kesehatan masyarakat) di kecamatan duren sawit perlu meningkatkan pelayanan dan pendataan imunisasi bagi bayi dan baduta (bayi dua tahun). Namun terdapat kendala dalam melakukan proses pendataan dan pengelompokan data imunisasi pada bayi dan baduta, dikarenakan data yang terlalu banyak untuk diproses sehingga memakan waktu yang lama dalam pengelompokan puskesmas mana yang sudah mencapai target IDL dan yang belum mencapai target IDL, hal ini membuat proses menjadi tidak efektif dan efisien. Tujuh Puskesmas di Kecamatan Duren Sawit akan dibagi menjadi tiga kelompok, terdiri dari Puskesmas yang memperoleh sasaran imunisasi dengan status tinggi, sedang, dan rendah. K-means clustering merupakan metode yang digunakan dalam penelitian ini, k-means clustering merupakan algoritma pengelompokan berbasis jarak, secara eksklusif berfungsi pada atribut numerik dan membagi data kedalam beberapa kelompok. Hasil akhir yang didapat dengan menggunakan metode ini ialah Clustering sasaran imunisasi pada bayi terdapat tiga puskesmas  yang mendapat predikat tinggi dan empat puskesmas yang mendapat predikat sedang. Pada hasil akhir Clustering sasaran imunisasi pada baduta terdapat enam puskesmas dengan predikat tinggi dan hanya satu puskesmas dengan predikat sedang. Dengan adanya sistem informasi klasifikasi data sasaran imunisasi bayi dan baduta pada puskesmas berbasis Web dapat mempermudah dan mempercepat pengolahan data dan pengelompokan data sehingga menjadi efektif dan efisien.

Referensi

Ali, A. (2019). Klasterisasi Data Rekam Medis Pasien Menggunakan Metode K-Means Clustering Di Rumah Sakit Anwar Medika Balong Bendo Sidoarjo. Jurnal MATRIK, 19(1), 186–195. https://doi.org/10.30812/matrik.v19i1.529

Anggarwati, D., Nurdiawan, O., Ali, I., & Kurnia, D. A. (2021). Penerapan Algoritma K-Means Dalam Prediksi Penjualan Karoseri. Jurnal Data Science & Informatika (Jdsi), 1(2), 58–62.

Chusyairi, A., & Saputra, P. R. N. (2019). Pengelompokan Data Puskesmas Banyuwangi Dalam Pemberian Imunisasi Menggunakan Metode K-Means Clustering. Telematika, 12(2), 139–148. https://doi.org/10.35671/telematika.v12i2.848

Darmi, Y., & Setiawan, A. (2016). Penerapan Metode Clustering K-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Produk. Jurnal Media Infotama, 12(2), 148–157.

Hidayah, N., Sihotang, H. M., & Lestari, W. (2018). Faktor Yang Berhubungan Dengan Pemberian Imunisasi Dasar Lengkap Pada Bayi Tahun 2017. Jurnal Endurance, 3(1), 153. https://doi.org/10.22216/jen.v3i1.2820

Irawan, M. D., & Siregar, H. F. (2020). Sistem Monitoring Pengajuan Skripsi Dengan Tambahan Hasil Cek Similarity. Prosiding Seminar Nasional Multidisiplin Ilmu Universitas Asahan Ke-4 Tahun 2020 Tema : ”Sinergi Hasil Penelitian Dalam Menghasilkan Inovasi Di Era Revolusi 4.0”, 1323–1329.

Khotimah, I. K., Sumarlin, T., & Rakasiwi, S. (2022). Sistem Pencatatan Keuangan Sekolah Berbasis Vb . Net ( Studi Kasus : Mts Nu Ungaran Kabupaten Semarang ). Jurnal Akuntansi Dan Bisnis (Akuntansi), 2(1), 1–8. http://journal.politeknik-pratama.ac.id/index.php/JIAB

Nurhikmah, T. S., Patimah, M., & N, R. (2021). Penyuluhan Tentang Pentingnya Imunisasi Dasar Lengkap Di Wilayah Kerja Puskesmas Cihideung Kota Tasikmalaya. Jurnal Abdimas PHB, 4(1), 30–34.

Prakoso, B. H., Rachmawati, E., Mudiono, D. R. P., Vestine, V., & Suyoso, G. E. J. (2023). Klasterisasi Puskesmas dengan K-Means Berdasarkan Data Kualitas Kesehatan Keluarga dan Gizi Masyarakat. Jurnal Buana Informatika, 14(1), 60–68.

Purnasari, M., Hartiwi, Y., & Nurhayati. (2022). Perancangan Sistem Informasi Pengelolaan Dana Masjid Berbasis Web Menggunakan Unified Modeling Language (UML) Manja. Media Online, 2(6), 258–264.

Putra, D. W. T., & Andriani, R. (2019). Unified Modelling Language ( UML ) dalam Perancangan Sistem Informasi Permohonan Pembayaran Restitusi SPPD. TEKNOIF, 7(1), 32–39.

Samsudin, & Mega, P. A. A. (2023). Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Aset Pada BPJS Ketenagakerjaan Tanjung Morawa. JUTISI, 12(2), 1–8.

Saputra, P. R. N., & Chusyairi, A. (2021). Perbandingan Metode Clustering dalam Pengelompokan Data Puskesmas Pada Cakupan Imunisasi Dasar Lengkap. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 1(10), 5–12.

Suendri. (2018). Implementasi Diagram UML (Unified Modelling Language) Pada Perancangan Sistem Informasi Remunerasi Dosen Dengan Database Oracle (Studi Kasus: UIN Sumatera Utara Medan). Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika, 3(1), 1–9.

Sulistiyawati, A., & Supriyanto, E. (2020). Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan. Jurnal TEKNO KOMPAK, 15(2), 25–36.

Suprawoto, T. (2016). Klasifikasi Data Mahasiswa Menggunakan Metode K-Means Untuk Menunjang Pemilihan Strategi Pemasaran. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer), 1(1), 12–18. https://doi.org/10.26798/jiko.2016.v1i1.9

Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi Vol. 7 No. 1 Januari 2024

Unduhan

Diterbitkan

2024-01-30

Cara Mengutip

Tiyar, M. N., & Samsudin, S. (2024). Klasifikasi Data Sasaran Imunisasi Bayi dan Baduta pada Puskesmas Berbasis Web Metode Clustering Algoritma K-Means. Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Aplikasi, 7(1), 143–154. https://doi.org/10.32493/jtsi.v7i1.37321

Terbitan

Vol 7 No 1 (2024): Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi

Bagian

Article

Lisensi

Hak Cipta (c) 2024 Muhammad Naufal Tiyar, Samsudin Samsudin

Creative Commons License

Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi have CC BY-NC or an equivalent license as the optimal license for the publication, distribution, use, and reuse of scholarly work.

In developing strategy and setting priorities, Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi recognize that free access is better than priced access, libre access is better than free access, and libre under CC BY-NC or the equivalent is better than libre under more restrictive open licenses. We should achieve what we can when we can. We should not delay achieving free in order to achieve libre, and we should not stop with free when we can achieve libre.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) License

YOU ARE FREE TO:

  • Adapt - remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
  • The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms