Pramulia Suliandri, - (2020) Clustering Tingkat Kecanduan Pemakai NAPZA Menggunakan Metodde Fuzzy C-Means (FCM). Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

	Text File Lengkap Kecuali Bab Hasil Penelitian.pdf Download (3MB)
	Text (BAB V) File Bab Hasil Penelitian.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Kecanduan merupakan suatu aktivitas yang bersifat ketergantungan secara fisik maupun psikologis yang menyebabkan perubahan emosional dan kehilangan kendali atas apa yang dilakukan. Tingkatan kecanduan pada suatu hal dapat dikelompokkan menjadi tiga yaitu kecanduan tingkat rendah, sedang dan tinggi. NAPZA (Narkotika, Psikotropika dan Zat Adiktif) atau istilah populernya Narkoba merupakan zat yang dapat mengaktifkan suatu sistem diotak serta mempengaruhi kadar dopamin dan mengakibatkan kecanduan. Hasil penelitian yang dilakukan Badan Narkotika Nasional (BNN) dan Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI) pada tahun 2018 tentang survei penyalahgunaan NAPZA, didapat bahwa angka proyeksi penyalahgunaan NAPZA mengalami peningkatan setiap tahun. Penerapan data mining dengan menggunakan metode clustering untuk meneliti tingkat kecanduan pemakai narkoba dengan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means. Dengan menggunakan metode ini kita dapat menentukan jumlah clustering dan dapat diatur keragaman tingkat kecanduan berdasarkan clusternya, metode ini juga dapat mendeteksi cluster tingkat tinggi serta hubungan antar cluster yang berbeda. Pengujian pada metode menggunakan metode Silhouette Coefficient. Data pemakai NAPZA didapatkan dari BNNP Riau sejumlah 506 data pemakai NAPZA tahun 2017-2018. Dari hasil pengujian didapatkan hasil yaitu 215 record pada cluster 1, 105 record pada cluster 2 dan 186 record pada cluster 3 serta hasil pengujian yaitu 0.554275, yang artinya struktur clustering baik

Actions (login required)

View Item