Abstract

Tuberkolusis merupakan penyakit paru-paru disebabkan oleh Mycobacterium tuberculosis. TBC dapat menimbulkan gejala berupa batuk lama, Tuberkulosis diderita orang kebanyakan merupakan infeksi TBC, yaitu terdapat bakteri TBC yang pasif. Di Indonesia, Pemerintah berupaya melakukan akselerasi dalam upaya eliminasi TBC pada 2030. Akselerasi itu dilakukan melalui akses pencegahan, diagnosis, pengobatan, dan layanan kesehatan bagi seluruh penderita TBC Penyakit TBC ini memiliki keterkaitan yang sangat erat dengan kondisi kesehatan masyarakat yang sangat buruk dan jumlah angka kemiskinan yang masih tinggi. Sehingga sangat di perlukan pemetaan serta pengelompokan penyebaran dan penderita penyakit TBC di Riau. Karena merupakan salah satu provinsi yang memiliki angka penderita penyakit TBC cukup tinggi. Dengan menggunakan algoritma kmeans dan aplikasi rapid miner memudahkan dalam melakukan klasterisasi wilayah sehingga tindakan dan penanganan untuk memberantas penyakit TBC dilakukan dengan tepat sasaran dan efisien. K-means merupakan salah satu teknik pengelompokan yang bekerja berdasarkan partitioned clustering. Sehingga dapat menghasilkan pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini, iterasi clustering pada data jumlah penderita TBC di Riau tersebut diolah menggunakan Rapidminner untuk ditentukan nilai centroid dalam 3 cluster yaitu cluster tingkat Rendah, cluster tingkat sedang  dan cluster tingkat Tinggi.