Klasterisasi Daerah Rawan Demam Berdarah Dengue (DBD) menggunakan Algoritma K-Means di Purwodadi Grobogan

Elsa Syahriza Putri; Andri Triyono; Kartika Imam Santoso

doi:10.62951/router.v4i1.846

Authors

Elsa Syahriza Putri Universitas An Nuur
Andri Triyono Universitas An Nuur
Kartika Imam Santoso Universitas An Nuur

DOI:

https://doi.org/10.62951/router.v4i1.846

Keywords:

Aedes Aegyppti, DHF, K-Means, Purwodadi, Rapidminer

Abstract

Dengue fever is a disease commonly found in tropical and subtropical regions. This disease can cause severe symptoms, such as very high fever, accompanied by nausea, vomiting, headache, abdominal pain, and leukopenia (decrease in white blood cells). This infectious disease, known as dengue hemorrhagic fever (DHF), is a viral infection transmitted by the Aedes Aegyppti mosquito. This study aims to classify dengue-prone areas using the K-Means Algorithm, and to classify the factors that cause dengue in Purwodadi District, Grobogan Regency. The clustering results using the K-Means algorithm with Rapidminer tool from 266 data produced 3 clusters: cluster 0 (blue) with 138 patients dominated by Kuripan, Purwodadi, Ngambak villages, cluster 1 (green) with 31 patients in Ngraji, Nambuhan, Cingkrong villages, and cluster 2 (orange) with 97 patients in Danyang, Kalongan, Pulorejo villages. This study is expected to provide additional information for stakeholders in controlling dengue cases and increase awareness of the importance of environmental cleanliness as a preventive measure.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Abdussalam Amrullah, T. M. P., & Sari, B. N. (2022). Analisis komparasi clustering tingkat penyebaran demam berdarah dengue dengan algoritma K-Means dan K-Medoids. Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, 8(16), 1-10. Link

Amelia, D., Padilah, T. N., & Jamaludin, A. (2022). Optimasi algoritma K-Means menggunakan metode elbow dalam pengelompokan penyakit demam berdarah dengue (DBD) di Jawa Barat. Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, 8(11), 207-215. Link

Anggi, Y., Utami, P. Y., & Istikoma, I. (2025). Clustering penyakit demam berdarah menggunakan algoritma K-Means di Kabupaten Landak. Indonesian Journal of Innovation Science and Knowledge, 2(2), 1-13. Link https://doi.org/10.31004/ijisk.v2i2.150

Auditiyah, C. (2024). Pengelompokkan daerah rawan demam berdarah (DBD) di Jawa Timur menggunakan metode K-Means. ESTIMASI: Journal of Statistics and Its Application, 5(2). Link https://doi.org/10.20956/ejsa.v5i2.27091

Bachrudin, S. D., & Ghufron. (2024). Pemetaan GIS pengendalian demam berdarah di wilayah Semarang menggunakan metode clustering K-Means. Journal of Computer Science and Information Technology, 2(1), 102-115. Link https://doi.org/10.70248/jcsit.v2i1.1569

Darma, H., Juardi, D., & Jamaludin, A. (2025). Clustering kasus demam berdarah di Kabupaten Bogor menggunakan K-Means. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 9(4), 5701-5706. Link https://doi.org/10.36040/jati.v9i4.13913

Juleha, M., Budiarti, R. L., & Kahar, N. (2026). Analisis Penyakit Menular dan Tidak Menular Berdasarkan Wilayah Tempat Tinggal Menggunakan Metode K-Means dan Fuzzy C-Means (Studi Kasus: Puskesmas Bayung Lencir). Seminar Nasional Informatika (SENATIKA), 262-268. Link

Muhammad, H., & Anggraini, S. (2024). Klasterisasi penyakit menular di Indonesia menggunakan metode K-Means clustering. J-Com (Journal of Computer), 4(1), 50-57. Link https://doi.org/10.33330/j-com.v4i1.3033

Puspitasari, N., Maulana, A. A., Rosmasari, R., & Alameka, F. (2023). K-Means for clustering of dengue fever prone areas. SISFOTENIKA, 13(1), 40-52. Link

Rivalda, M., Hidayat, E. M., Gunawan, M. A., & Defriyanto, D. (2023). Penerapan metode clustering dalam upaya pencegahan penyakit demam berdarah menggunakan algoritma K-Means (studi kasus: Kota Tasikmalaya). Jurnal Larik Ladang Artikel Ilmu Komputer, 3(1), 1-10. Link https://doi.org/10.31294/larik.v3i1.1774

Rosiana, P. S., Mohsa, A. A., & Umaidah, Y. (2023). Implementasi K-Means dalam pengelompokan penyebaran penyakit DBD di Jawa Barat. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 11(3). Link https://doi.org/10.23960/jitet.v11i3.3344

Tyas, T. M. M., & Purnamasari, A. I. (2023). Penerapan algoritma K-Means dalam mengelompokkan demam berdarah dengue berdasarkan kabupaten. Blend Sains Jurnal Teknik, 1(4), 277-283. Link https://doi.org/10.56211/blendsains.v1i4.231

Ulfa, Z. (2025). Sistem informasi geografis pemetaan penyebaran penyakit demam berdarah dengue (DBD) di Kecamatan Simpang Ulim menggunakan metode K-Means. Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0, 6(2). Link

Widiastuti, S. H., & Jumardi, R. (2022). Pengelompokan daerah rawan demam berdarah dengan metode K-Means clustering. Jurnal Informasi & Teknologi, 4(4), 185-190. https://doi.org/10.37034/jidt.v4i4.276 https://doi.org/10.37034/jidt.v4i4.213

Zen, M. Z. (2025). Penerapan self organizing maps untuk pengelompokan kabupaten/kota rawan demam berdarah dengue di Jawa Barat berdasarkan faktor lingkungan dan sosial-ekonomi. Emerging Statistics and Data Science Journal, 3(3), 662-673. Link https://doi.org/10.20885/esds.vol3.iss.3.art19