PEMETAAN PREVALENSI DAN ANALISIS FAKTOR PENYAKIT TUBERCULOSIS DI INDONESIA MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DAN SUPPORT VECTOR REGRESSOR

Dwicahyani, Fadhila Rahma (2025) PEMETAAN PREVALENSI DAN ANALISIS FAKTOR PENYAKIT TUBERCULOSIS DI INDONESIA MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTERING DAN SUPPORT VECTOR REGRESSOR. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (381kB)
	Text BAB 2.pdf Download (538kB)
	Text BAB 3.pdf Download (493kB)
	Text BAB 4.pdf Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (410kB)
	Text Lampiran.pdf Download (502kB)

Abstract

Kuman Mycobacterium Tuberculosis menjangkiti bagian paru-paru, menyebabkan penyakit menular yang disebut TBC. Demam, kurus, dan batuk adalah gejala TBC yang mengerikan yang membunuh orang dewasa dan anak-anak. Penyakit TBC paru secara umum disebabkan oleh beberapa faktor, seperti lingkungan, cuaca, tempat tinggal, dan keturunan. Saat ini, tuberkulosis (TBC) masih menjadi masalah bagi kesehatan masyarakat Indonesia. Sebuah laporan dari Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyatakan bahwa Indonesia berada di antara negara dengan tingkat infeksi TBC tertinggi di dunia. Hasil Algoritma K-Means Clustering menunjukkan bahwa TBC lebih umum di daerah dengan kepadatan penduduk tinggi dan akses layanan kesehatan terbatas, dengan Cluster 3 memiliki proporsi kasus terbesar (38,91%). Tren tahunan yang berbeda menunjukkan bahwa ada perlunya pemantauan lebih lanjut. evaluasi model Support Vector Regressor (SVR) menunjukan hasil akurasi prediksi masih rendah yaitu dengan nilai MAE 68,41, RMSE 76,37, dan R2 -0,03, menunjukkan bahwa model mengalami underfitting.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	Q Science > Q Science (General) T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Miss Rahma Rahmawati
Date Deposited:	12 Sep 2025 07:22
Last Modified:	15 Sep 2025 03:21
URI:	http://repository.unas.ac.id/id/eprint/14087

Actions (login required)

View Item