Analisis Pola Gejala Penyakit Ternak Menggunakan K-Prototypes ( Studi kasus : Dinas Ketahanan Pangan Dan Pertanian Kabupaten Karawang )

Analisis pola gejala penyakit pada hewan ternak dilakukan menggunakan algoritma K-Prototypes. Data yang digunakan dalam penelitian ini memiliki atribut campuran, yaitu kategorikal dan numerik, sehingga diperlukan metode clustering yang sesuai. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, transformasi data, serta ekstraksi fitur menggunakan binary encoding. Selanjutnya dilakukan proses clustering dengan algoritma K-Prototypes dan penentuan jumlah cluster menggunakan Elbow Method. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal adalah k = 4. Evaluasi menggunakan Silhouette Score menghasilkan nilai sebesar 0.5512 yang menunjukkan kualitas clustering yang baik. Hasil clustering menunjukkan bahwa data dapat dikelompokkan berdasarkan pola gejala yang berbeda, seperti gangguan nutrisi, gejala umum, infeksi sistemik, dan gejala ringan. Dengan demikian, metode yang digunakan mampu memberikan gambaran pola penyakit ternak berdasarkan kemiripan gejala.

Kata Kunci: clustering, data campuran, gejala, K-Prototypes, penyakit ternak