Implementasi Fuzzy Possibilistic C-Means dengan Keanggotaan Optimal Fuzzy C-Means untuk Penanganan Stunting di Provinsi Jawa Tengah

FAIZANA, Falidazia Hasanah (2025) Implementasi Fuzzy Possibilistic C-Means dengan Keanggotaan Optimal Fuzzy C-Means untuk Penanganan Stunting di Provinsi Jawa Tengah. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. Cover.pdf Download (145kB)
	Text 3. Halaman Pengesahan I.pdf Download (189kB)
	Text 4. Halaman Pengesahan II.pdf Download (1MB)
	Text 5. Kata Pengantar.pdf Restricted to Repository staff only Download (164kB) \| Request a copy
	Text 6. Abstrak.pdf Download (176kB)
	Text 7. Abstract.pdf Download (175kB)
	Text 8. Daftar Isi.pdf Download (193kB)
	Text 12. BAB I.pdf Download (277kB)

Abstract

ABSTRAK
Stunting merupakan masalah serius yang menyebabkan anak rentan terhadap penyakit, mengalami gangguan perkembangan kognitif, serta menurunkan produktivitas. Hasil Survei Kesehatan Indonesia (2023) menunjukkan bahwa prevalensi stunting di Indonesia pada tahun 2023 mencapai 21,5%, sehingga target Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2020-2024 sebesar 14% dan standar World Health Organization (WHO) di bawah 20% belum tercapai. Berdasarkan data Survei Kesehatan Indonesia (2023), prevalensi stunting di Provinsi Jawa Tengah tahun 2023 hanya mengalami sedikit penurunan sebesar 0,1% dari tahun 2022 menjadi 20,7%. Kondisi tersebut mengindikasikan bahwa Provinsi Jawa Tengah memerlukan penanganan lebih intensif untuk mempercepat penurunan prevalensi stunting. Percepatan penanganan stunting dapat dilakukan dengan ketercapaian indikator Indeks Khusus Penanganan Stunting (IKPS) yang lebih terfokus dan tepat sasaran, salah satunya melalui analisis clustering. Data yang digunakan adalah indikator IKPS kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah dari website resmi Badan Pusat Statistik (BPS) Jawa Tengah. Data tersebut mengandung
outlier karena tingkat percepatan penurunan stunting bervariasi di setiap daerah. Pada penelitian ini, digunakan algoritma Fuzzy Possibilistic C-Means dengan keanggotaan optimal dari Fuzzy C-Means yang mampu menangani data outlier. Hasil clustering algoritma tersebut akan divalidasi menggunakan Davies Bouldin
Index (DBI) untuk menetapkan jumlah klaster paling optimal. Hasil validasi menunjukkan klaster optimal adalah 5 klaster dan nilai DBI sebesar 1,520291.
Kata Kunci: Stunting, Indeks Khusus Penanganan Stunting, Clustering, Fuzzy Possibilistic C-Means, Fuzzy C-Means, Davies Bouldin Index

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	Sciences and Mathemathic
Divisions:	Faculty of Science and Mathematics > Department of Statistics
Depositing User:	Yemima Laras Sekarsari
Date Deposited:	10 Oct 2025 08:28
Last Modified:	10 Oct 2025 08:28
URI:	https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/39933

Actions (login required)

View Item

Search for collections on Undip Repository