Implementasi Algoritma K-Means Clustering Untuk Perokok Usia Di Atas 15 Tahun
Main Article Content
Angeli Dwiyanti Nur’azizah
Zaehol Fatah
Merokok merupakan aktivitas yang dapat menimbulkan dampak buruk bagi kesehatan, baik untuk diri sendiri maupun untuk orang lain. Hal itu dikarenakan terdapat banyak kandungan yang berbahaya bagi kesehatan. Data mining merupakan bagian dari data analytics dan disiplin ilmu data science yang memiliki manfaat luas dan tepat guna. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengelompokkan perokok dengan usia lebih dari 15 tahun di setiap Provinsi. Data yang digunakan dalam penelitian ini diambil dari Badan Pusat Statistik (BPS). Metode yang digunakan adalah Clustering dengan algoritma K-Means menggunakan tools RapidMiner dan validasinya menggunakan operator Davies Bouldin Indeks untuk mencari nilai yang mendekati 0. Pengelompokkan perokok dengan rentan usia lebih dari 15 tahun yang dihasilkan dapat dilihat melalui 3 cluster, Cluster 1 merupakan tingkat perokok tinggi sejumlah 9 provinsi, Cluster 2 merupakan tingkat sedang dengan 17 provinsi dan Cluster 3 merupakan tingkat rendah dengan 8 provinsi.
[1] R. Fajar and P. T. B. Pustaka, Bahaya Merokok. PT Balai Pustaka (Persero), 2011. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=HYY2DwAAQBAJ
[2] “Persentase Penduduk Berumur 15 Tahun ke Atas yang Merokok Tembakau selama Sebulan Terakhir Menurut Provinsi (Persen), 2021-2023,” BPS. https://www.bps.go.id/id/statistics-table/2/MTQzNSMy/persentase-penduduk-berumur-15-tahun-ke-atas-yang-merokok-tembakau-selama-sebulan-terakhir-menurut-provinsi.html (accessed Oct. 30, 2024).
[3] T. S. A, MENGENAL ROKOK DAN BAHAYANYA. BE CHAMPION. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=9AdrCwAAQBAJ
[4] S. S. M. K. Muhammad Arhami and S. T. M. T. Muhammad Nasir, Data Mining - Algoritma dan Implementasi. Andi Offset, 2020. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=AtcCEAAAQBAJ
[5] E. Irwansyah and M. Faisal, Advanced Clustering: Teori dan Aplikasi. DeePublish, 2015. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=8y80BgAAQBAJ
[6] PEMODELAN K- MEANS ALGORITMA DAN BIG DATA ANALYSIS (PEMETAAN DATA MUSTAHIQ). Pascal Books, 2022. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=_bJmEAAAQBAJ
[7] zaehol fatah zainur rohman, ahmad homaidi, “G-Tech : Jurnal Teknologi Terapan,” G-Tech J. Teknol. Terap., vol. 8, no. 1, pp. 186–195, 2024, [Online]. Available: https://ejournal.uniramalang.ac.id/index.php/g-tech/article/view/1823/1229
[8] S. Adinugroho and Y. A. Sari, Implementasi Data Mining Menggunakan Weka. Universitas Brawijaya Press, 2018. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=p91qDwAAQBAJ
[9] Y. R. Sari, A. Sudewa, D. A. Lestari, and T. I. Jaya, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Kemiskinan Provinsi Banten Menggunakan Rapidminer,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 5, no. 2, p. 192, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18519.
[10] M. S. Iskandar and Z. Fatah, “Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Implementasi Metode Algoritma K-Means Clustering Untuk Menentukan Penerima Program Indonesia Pintar ( PIP ),” vol. 2, no. November, pp. 1–8, 2024.
[11] R. Kurniawan and R. Dewi, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Dalam Persentase Merokok Pada Penduduk Umur Di Atas 15 Tahun Menurut Provinsi,” J. Sist. Komput. dan Inform. Hal, vol. 2, no. 2, pp. 178–186, 2021, doi: 10.30865/json.v2i2.2770.
[12] S. K. M. K. D. A. N. A. P. S. K. M. K. Amril Mutoi Siregar, DATA MINING: Pengolahan Data Menjadi Informasi dengan RapidMiner. CV Kekata Group. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=rTlmDwAAQBAJ
[13] Ainurrohma, “Akurasi Algoritma Klasifikasi pada Software Rapidminer dan Weka,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat., vol. 4, pp. 493–499, 2021, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
Mardalius, M. (2018). Pemanfaatan Rapid Miner Studio 8.2 Untuk Pengelompokan Data Penjualan Aksesoris Menggunakan Algoritma K-Means. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 4(2), 123-132.
Mardalius, M., & Christy, T. (2020). Mapping of Potential Customers As a Clothing Promotion Strategy Using K-Means Clustering Algorithm. JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer), 6(1), 67-72.
