STEVIARINI, Dhian (2026) Fuzzy C-Means dengan Optimasi Particle Swarm Optimization Studi Kasus: Data Indikator Kesehatan Masyarakat Provinsi Jawa Tengah Tahun 2024. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. COVER.pdf Download (130kB)
	Text 3. LEMBAR PENGESAHAN I.pdf Download (173kB)
	Text 4. LEMBAR PENGESAHAN II.pdf Download (175kB)
	Text 5. KATA PENGANTAR.pdf Download (194kB)
	Text 6. ABSTRAK.pdf Download (175kB)
	Text 7. ABSTRACT.pdf Download (206kB)
	Text 8. DAFTAR ISI.pdf Download (182kB)
	Text 12. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (249kB)
	Text 17. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (289kB)

Abstract

Pembangunan kesehatan merupakan aspek strategis dalam meningkatkan kualitas sumber daya manusia dan mendukung pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs), khususnya pada penurunan angka kematian ibu dan perbaikan status
gizi balita. Provinsi Jawa Tengah, sebagai salah satu wilayah dengan jumlah penduduk besar masih menghadapi ketimpangan kondisi kesehatan masyarakat antar kabupaten/kota. Tujuan penelitian ini mengelompokkan Kabupaten/Kota di Provinsi
Jawa Tengah berdasarkan indikator kesehatan masyarakat tahun 2024 menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM) dengan optimasi Particle Swarm Optimization (PSO). Data yang digunakan merupakan data sekunder dari 35 kabupaten/kota dengan lima indikator utama, yaitu rasio tenaga kesehatan, jumlah fasilitas
kesehatan, kepadatan penduduk, angka kematian ibu, dan persentase balita dengan berat badan kurang. Tahapan analisis meliputi deteksi outlier, standarisasi data menggunakan robust scaler, serta proses pengelompokan FCM yang dioptimasi
dengan PSO. Penentuan jumlah cluster terbaik dievaluasi menggunakan Fuzzy Silhouette. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode FCM-PSO mampu menghasilkan pengelompokan yang lebih stabil dan optimal dibandingkan FCM biasa. Cluster yang terbentuk sebanyak 2 dengan cluster 1 terdiri dari 6 anggota,
sedangkan cluster 2 terdiri dari 29 anggota. Cluster 1 dikategorikan wilayah padat penduduk dengan ketersediaan tenaga kesehatan yang memadai, namun masih terbatas dalam penyediaan fasilitas kesehatan. Sedangkan, cluster 2 dikategorikan wilayah dengan kepadatan penduduk rendah, fasilitas kesehatan memadai, namun jumlah tenaga kesehatan masih terbatas. Berdasarkan hasil pengelompokan tersebut, untuk cluster 1 difokuskan pada peningkatan dan pemerataan fasilitas kesehatan guna mengimbangi tingginya kepadatan penduduk serta penguatan program kesehatan ibu dan balita agar permasalahan kesehatan yang masih menonjol dapat ditekan. Sementara itu, pada cluster 2 diperlukan kebijakan penambahan dan pemerataan tenaga kesehatan agar fasilitas kesehatan yang telah memadai dapat dimanfaatkan secara optimal serta mempertahankan upaya promotif dan preventif guna menjaga kondisi kesehatan masyarakat tetap stabil.
Kata Kunci: Fuzzy C-Means, Particle Swarm Optimization, Indikator Kesehatan Masyarakat

Actions (login required)

View Item