Refanisa Putri
NPM. 191106041417
Tuberculosis (TBC) adalah penyakit menular yang disebabkan oleh bakteri
Mycobacterium Tuberculosis, kadang disebut juga TB paru. TBC merupakan
penyakit menular dan dapat menyebar melalui udara ketika orang yang terinfeksi
batuk atau bersin. Pada tahun 2021 kasus TBC di Kota Bogor terdapat 4855 kasus,
banyaknya kasus TBC di Kota Bogor ini, diperlukan pengelompokan penyebaran
penyakit TBC berdasarkan Fasilitas Pelayanan Kesehatan (FASYANKES) di Kota
Bogor menggunakan algoritma K-Medoids, yang bertujuan untuk mengetahui
karakteristik FASYANKES dalam kasus TBC. Algoritma K -Medoids adalah
sebuah algoritma yang menggunakan metode partisi clustering untuk
mengelompokkan sejumlah n objek menjadi k klaster. Pada penelitian ini
diterapkan pengujian Silhouette Coefficient untuk memaksimalkan hasil
clustering, hasil clustering yang diperoleh adalah terbentuk 2 klaster dengan
Silhouette = 0,574652. Sehingga dengan implementasi K-Medoids clustering
diperoleh hasil 2 klaster yakni, klaster 0 terdapat 15 FASYANKES yang berisi
karakteristik teridentifikasi yang tinggi dan hasil diagnosis positif TBC yang
tinggi. Namun, terdapat 3 FASYANKES yang memiliki nilai jumlah pasien
teridentifikasi tinggi tetapi nilai hasil diagnosis positifnya rendah. FASYANKES
tersebut termasuk ke dalam klaster 0, karena dipengaruhi oleh nilai jumlah pasien
teridentifikasi yang tinggi. Sedangkan klaster 1 terdapat 29 FASYANKES yang
berisi karakteristik teridentifikasi yang rendah dan hasil diagnosis positif TBC
yang rendah. Namun, terdapat 9 FASYANKES yang memiliki nilai jumlah pasien
teridentifikasi rendah tetapi nilai hasil diagnosis positifnya tinggi. FASYANKES
tersebut termasuk ke dalam klaster 1, karena dipengaruhi oleh nilai jumlah pasien
teridentifikasi yang rendah.
Kata Kunci: Algoritma K-Medoids; Fasilitas Pelayanan Kesehatan
(FASYANKES); Silhouette Coefficient; Tuberculosis (TBC).