Tropical regions is a region endemic to various infectious diseases. At the same time an area of high potential for the presence of infectious diseases. Infectious diseases still a major public health problem in Indonesia. Identification of endemic areas of infectious diseases is an important issue in the field of health, the average level of patients with physical disabilities and death are sourced from infectious diseases. Data Mining in its development into one of the main trends in the processing of the data. Data Mining could effectively identify the endemic regions of hubunngan between variables. K-means algorithm klustering used to classify the endemic areas so that the identification of endemic infectious diseases can be achieved with the level of validation that the maximum in the clustering. The use of optimization to identify the endemic areas of infectious diseases combines k-means clustering algorithm with optimization particle swarm optimization ( PSO ). the results of the experiment are endemic to the k-means algorithm with iteration =10, the K-Fold =2 has Index davies bauldin = 0.169 and k-means algorithm with PSO, iteration = 10, the K-Fold = 5, index davies bouldin = 0.113. k-fold = 5 has better performance.

Almost the crime in cyber is a condition of criminal activity using computers or computer networks as tools and also as a target. Fraud in academic websites the most at risk. The action of Phishing is on the rise. Recorded globally, the number of fraudulent mode phishing 42% of the mode in addition to phishing which is stated in the website Anti-Phishing Working Group (APWG) in its monthly report, noting there 12.845 e-mail new and unique as well as 2.560 a fake site that is used as a means of phishing, in Addition to increase the quantity, the quality of the attacks is also increasing, the need for the work done by the network administrator in improving surveillance in monitoring activity on the network, in the action of data theft will perform the action of manipulating someone with the appearance of a particular web site. In this study a set of datasets will be clustering using k-means, K-Means algorithm will classify the dataset, resulted in the identification of phishing that is accurate and certifiable. With the results of this research iteration=10, the K-Fold=2 the of the Bouldin Davis index = 0.119.

trending universitas sebagai institusi pendidikan memiliki peranan penting atas kemampuan lulusan, besarnya kapasitas data yang dimiliki universitas diperlukan optimasi dalam pengolahan data. Data-data tersebut diantaranya tentang data akademik mahasiswa. jumlah data akademik mahasiswa semester akhir juga sangat melimpah, melimpahnya data tersebut sampai sekarang menimbulkan permasalahan tentang pengelompokan kelas kompetensi mahasiswa sesuai bidang minat dan keahlian. Melimpahnya data namun tidak memberikan pengetahuan apapun sehingga tidak bermanfaat bagi universitas terutama fakultas kecuali pengetahuan administratif. Ribuan mahasiswa yang aktif pada Universitas ichsan gorontalo disertai dengan jumlah lulusan yang masih kurang ideal setiap periode lulusan, dengan pemodelan optimasi jumlah kluster pada kmeans maka akan menghasilkan kluster kelompok untuk  kuliah konsentrasi dari masing-masing kluster yang dihasilkan, setelah dilakukan pengklasteran maka hasil yang akan didapat akan di visualisasikan dalam bentuk grafik chart, Data akademik yang akan digunakan yaitu data mahasiswa angkatan 2016-2017 yang telah mengambil kelas mata kuliah kosentrasi. Penerapan optimasi jumlah kluster pada algoritma KMeans dimana K=5 mengahasilkan kluster untuk mengelompokkan Kelas Mata Kuliah Kosentrasi mahasiswa semester akhir dan masing-masing kluster tersebut memiliki nilai optimasi kluster serta faktor penyebab paling banyak pemilihan kelas kosentrasi adalah nilai mata kuliah utama program studi.

Universitas merupakan institusi pendidikan yang memegang peranan penting dalam menghasilkan lulusan. Selain itu, Institusi seperti universitas ichsan Gorontalo menyimpan kumpulan data. Data-data tersebut diantaranya tentang data akademik mahasiswa. Di bidang akademik, di setiap semester bertambahnya jumlah data yang direkam dengan data dari kegiatan akademik. Hal ini seperti adanya Tsunami data yang mengindikasikan bahwa data-data ini sangat melimpah namun tidak memberikan pengetahuan apapun sehingga tidak bermanfaat bagi universitas terutama fakultas kecuali pengetahuan administratif. Universitas Ichsan Gorontalo dengan jumlah mahasiswa mencapai 9000 orang yang disertai dengan jumlah lulusan yang masih kurang ideal setiap periode lulusan, maka perlu diterapkan pola penentuan kelas kosentrasi mata kuliah yang efektif bagi pencapai kemampuan mahasiswa, Data akademik yang akan digunakan yaitu data mahasiswa angkatan 2016-2017 yang telah mengambil kelas mata kuliah kosentrasi. Penerapan algoritma K-Means dan K-Means KNN dimana K=2 mengahasilkan kluster untuk mengelompokkan Kelas Mata Kuliah Kosentrasi mahasiswa semester akhir dan masing-masing kluster tersebut memiliki nilai prediksi untuk kedua klustering tersebut, Nilai Akurasi yang dihasilkan Algoritma KNN yaitu nilai AUC (Area Under The Curve) =1, Nilai CA=1, nilai F1=1, nilai Precision=1, dan Recall=1, serta nilai akurasi ini sebagai nilai terbaik.

Pengolahan limbah kelapa di gorontalo utara umumnya diolah secara tradisional yang tidak jelas kualitasnya, sehingga menyebabkan keragaman olahan limba kelapa sangat tinggi. Penumpukan Limbah kelapa dan pengelolaan yang tidak memenuhi standar sehingga tidak memiliki nilai ekonomis bagi masyarakat. Pada permasalahan ini maka diperlukan adanya Pembinaan kepada para petani kelapa di gorontalo utara. Oleh karena itu menyajikan pembuatan aplikasi kepada petani kelapa dalam bentuk e-commerce yang mampu memberikan kemudahan menjual untuk para petani kelapa dengan tampilan yang menarik. E-commerce yang terdapat dalam bentuk aplikasi android, fokus penelitian untuk merancang e-commerce penjualan melalui handphone dalam memasarkan produk arang tempurung dari limbah kelapa.  Sehingga pada penelitian ini ditemukan beberapa permasalahan yang menjadi fokus penelitian untuk menangani tentang kesulitan para petani kelapa memasarkan produk arang tempurung dari limbah kelapa dan masih banyak petani yang sulit memaksimalkan pemasaran di internet melalui handphone. Ruang lingkup penelitian ini adalah perancangan e-commerce dengan media internetnya adalah handphone, sehingga permasalahan pada penerapan e-commerce arang tempurung menjadi mudah untuk diimplementasikan. Hasil penelitian ini setelah perancangan e-commerce ini dapat membantu masyarakat untuk mengatasi kesulitan memasarkan produk turunan kelapa atau produk limbah kelapa yang telah memberikan nilai ekonomi dan sebagai sumber alternatif penghasilan ekonomi keluarga atau komunitas masyarakat pada aspek pemasaran digital.