Penelitian ini meningkatkan teknik backward chaining untuk diagnosis Demam Berdarah Dengue (DBD) dengan mengintegrasikan algoritma backtracking, dengan tujuan untuk meningkatkan efisiensi penelusuran gejala dan aturan dalam sistem pakar. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa penggunaan backtracking secara signifikan mengurangi waktu pemrosesan dibandingkan dengan metode tanpa backtracking. Pada eksperimen yang melibatkan 3 aturan, waktu pemrosesan berkurang dari 168,50 ms menjadi 19,53 ms, sementara untuk 6 aturan, waktu pemrosesan turun dari 161,63 ms menjadi 20,88 ms. Demikian pula, dalam pengujian dengan 10 aturan, waktu pemrosesan menurun dari 161,68 ms menjadi 17,38 ms. Secara keseluruhan, integrasi algoritma backtracking meningkatkan efisiensi penelusuran rata-rata sebesar 88%, terbukti menjadi pendekatan yang sangat efektif, terutama dalam sistem pakar yang memiliki banyak aturan dan gejala.
 
Kata kunci: Backward Chaining, Backtracking, Diagnosis DBD, Efisiensi

K-Means dan K-Medoids digunakan untuk menilai indikator sosial ekonomi dan kesehatan di Provinsi Jawa Timur tahun 2023 melalui metode klasterisasi. Dengan menggunakan Principal Component Analysis (PCA) untuk mereduksi dimensi variabel, penelitian ini mengelompokkan wilayah berdasarkan karakteristik sosial ekonomi dan kesehatan. Data yang dianalisis termasuk angka harapan hidup, tingkat kemiskinan, pengangguran, dan akses ke layanan kesehatan. Kebaruan penelitian ini terletak pada kombinasi unik antara PCA dan K-Medoids untuk menghasilkan klaster yang lebih akurat dan robust terhadap outlier, dibandingkan metode yang biasanya hanya menggunakan satu teknik klasterisasi atau tidak melibatkan reduksi dimensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Medoids dengan PCA menghasilkan klaster yang lebih koheren dan terpisah daripada K-Means, terutama dalam menangani outlier. Menurut metode Elbow dan Silhouette, empat hingga lima klaster adalah pilihan terbaik. PCA meningkatkan akurasi dan efisiensi klasterisasi dengan mengurangi kompleksitas data, yang menghasilkan klaster yang lebih baik Diharapkan temuan ini akan membantu pemerintah membuat kebijakan yang lebih baik untuk mengatasi ketimpangan kesehatan dan sosial ekonomi di Jawa Timur.
 
Kata kunci: Klasterisasi, Outlier, Principal Component Analysis (PCA)