Penerapan Metode K-Means Clustering dan Simple Moving Average untuk Memprediksi Jenis Penyakit di Provinsi Jawa Timur - Shynta Ayu Dwi Darmawan; Karmilasari (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Berdasarkan buku Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur dari tahun 2017 hingga 2021, terlihat bahwa banyak penyakit menjadi perhatian di 38 kota atau kabupaten di Jawa Timur. Dari data tersebut, belum jelas daerah mana yang perlu mendapatkan prioritas penanganan. Terdapat kesulitan pengidentifikasian daerah prioritas dalam penanganan penyakit. Tujuan penelitian adalah mengelompokkan kasus ke dalam kelompok yang relevan dan dapat diidentifikasi, memprediksi tren kasus penyakit berdasarkan data historis di setiap daerah dari tahun ke tahun, membangun sistem berbasis website sebagai media implementasi prediksi dan clustering. Tahapan penelitian meliputi studi literatur, pengembangan model clustering menggunakan K-Means dan prediksi menggunakan Simple Moving Average, pengembangan sistem menggunakan MySQL, PHP dan Angular. Metode K-Means Clustering membagi data ke dalam beberapa kelompok berdasarkan karakteristik yang mirip, sehingga lebih mudah untuk mengidentifikasi pola dan tren yang tersembunyi dalam data kesehatan. Simple Moving Average menggunakan rata-rata data masa lalu untuk memperhalus perubahan jangka pendek dan menemukan pola jangka panjang. Hasil penelitian menunjukkan berhasilnya implementasi clustering dalam 3 cluster: rendah, sedang dan tinggi. Prediksi tren kasus penyakit berhasil diterapkan menggunakan data historis periode 5 tahun, memberikan wawasan signifikan untuk perencanaan kesehatan. Uji fungsional dan kompatibilitas browser menunjukkan bahwa sistem berjalan sesuai harapan di berbagai lingkungan. Pengujian usability dengan metode WebQual 4.0 menunjukkan nilai rata-rata 4,34 (sangat baik), mengonfirmasi keberhasilan sistem dalam memenuhi kebutuhan pengguna. Hasil penelitian ini memiliki implikasi praktis untuk meningkatkan efektivitas pengelolaan penanggulangan penyakit di Provinsi Jawa Timur dengan mengidentifikasi prioritas daerah secara lebih akurat dan membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data.