Penerapan Algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Faktor Risiko Perilaku Penyakit Tidak Menular

ROSYIDA, Arina Sabila (2025) Penerapan Algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Faktor Risiko Perilaku Penyakit Tidak Menular. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. Cover.pdf Download (96kB)
	Text 3. Halaman Pengesahan I.pdf Download (211kB)
	Text 4. Halaman Pengesahan II.pdf Download (198kB)
	Text 5. Kata Pengantar.pdf Download (104kB)
	Text 6. Abstrak.pdf Download (45kB)
	Text 7. Abstract.pdf Download (42kB)
	Text 8. Daftar Isi.pdf Download (55kB)
	Text 12. BAB I.pdf Download (194kB)

Abstract

Penyakit Tidak Menular (PTM) telah menjadi tantangan utama dalam kesehatan nasional dan global. PTM menjadi penyebab kematian tertinggi di Indonesia, yang dipengaruhi oleh berbagai faktor risiko perilaku seperti kebiasaan merokok, pola makan tidak sehat, dan aktivitas fisik kurang. PTM dapat dicegah
dengan cara mengurangi faktor risiko terkait penyakit tersebut, tetapi setiap provinsi memiliki faktor risiko perilaku penyakit tidak menular yang berbeda sehingga kebijakan umum kurang efektif dalam menekan angka kejadian dan kematian akibat PTM. Pengelompokan provinsi berdasarkan faktor risiko tersebut diperlukan untuk menyusun kebijakan yang lebih spesifik dan tepat sasaran. Penelitian ini menggunakan algoritma Partitioning Around Medoids (PAM) yang mengelompokkan n objek ke dalam k cluster berdasarkan kesamaan karakteristiknya. Keunggulan algoritma ini terletak pada ketahanannya terhadap outlier karena menggunakan medoids sebagai pusat clusternya. Validasi hasil clusterisasi dilakukan menggunakan Indeks Callinski-Harabasz dan diperoleh cluster optimal sebanyak tiga cluster dengan nilai indeks sebesar 11,6833. Cluster 1 terdiri dari 18 provinsi dengan faktor risiko yang lebih moderat dengan faktor risiko cenderung
sedang hingga rendah. Cluster 2 terdiri dari 8 provinsi dengan tiga faktor risiko tertinggi, yaitu kebiasaan merokok, konsumsi makanan berlemak/berkolesterol/ gorengan, dan konsumsi buah dan sayur kurang. Cluster 3 terdiri dari 12 provinsi
dengan dua faktor risiko tertinggi, yaitu konsumsi makanan manis dan aktivitas fisik kurang.
Kata Kunci: Penyakit Tidak Menular, Faktor Risiko, Partitioning Around Medoids

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	Sciences and Mathemathic
Divisions:	Faculty of Science and Mathematics > Department of Statistics
Depositing User:	Yemima Laras Sekarsari
Date Deposited:	12 Nov 2025 11:32
Last Modified:	12 Nov 2025 11:32
URI:	https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/41046

Actions (login required)

View Item

Search for collections on Undip Repository