GADING, Dinda Audy Sutan (2024) Pengelompokan Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Berdasarkan Fasilitas Kesehatan Menggunakan K-Means dan K-Medoids Clustering. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.

	Text 1. Cover.pdf Download (80kB)
	Text 3. Halaman Pengesahan I.pdf Download (269kB)
	Text 4. Halaman Pengesahan II.pdf Download (217kB)
	Text 5. Kata Pengantar.pdf Download (29kB)
	Text 6. Abstrak.pdf Download (28kB)
	Text 7. Abstrac.pdf Download (27kB)
	Text 8. Daftar Isi.pdf Download (43kB)
	Text 12. BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (107kB)
	Text 17. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (96kB)

Abstract

Provinsi Jawa Tengah, sebagai salah satu provinsi dengan jumlah penduduk
yang besar, memiliki tantangan dalam memastikan distribusi fasilitas kesehatan
yang memadai di setiap kabupaten/kota. Tujuan tersebut dapat terealisasikan
dengan dilakukan pengelompokan terlebih dahulu dengan analisis klaster. Analisis
klaster memiliki banyak metode, pada penelitian ini metode yang akan digunakan
adalah k-means clustering dan k-medoids clustering. Metode k-means dan k
medoids dipilih untuk analisis klaster karena keduanya memiliki keunggulan dalam
mengelompokkan data berdasarkan kedekatan titik data dalam ruang multidimensi.
Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi jumlah rumah sakit umum,
jumlah rumah sakit khusus, jumlah puskesmas rawat inap, jumlah puskesmas non
rawat inap, jumlah klinik pratama dan jumlah posyandu. Pada penelitian ini hasil
klaster terbaik diperoleh dengan menggunakan metode k-means clustering dengan
menggunakan analisis perbandingan validasi silhoutte-coefficient dengan nilai
0,3321. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh metode k-means clustering sebagai
metode klaster terbaik dengan jumlah hasil klaster k = 3. Klaster 1 terdiri dari 12
kabupaten/kota, klaster 2 terdiri dari 21 kabupaten/kota, dan klaster 3 terdiri dari 2
kabupaten/kota.
Kata Kunci: Fasilitas Kesehatan, Analisis Klaster, K-Means, K-Medoids, Jawa
Tengah.

Actions (login required)

View Item