PENGELOMPOKAN DESA BERDASARKAN JUMLAH SARANA KESEHATAN YANG DIMILIKI PADA KABUPATEN/KO TA DI JAWA BARAT DENGAN MEMANFAATKAN ALGORITMA CLUSTERING K-MEANS

• ANGGIE ARDIANSYAH

---

ABSTRAK

ABSTRAK

Anggie Ardiansyah (11190638), Pengelompokan Desa Berdasarkan Jumlah Sarana Kesehatan Yang Dimiliki Pada Kabupaten/Kota di Jawa Barat Dengan Memanfaatkan Algoritma Clustering K-Means.

Kebutuhan sarana kesehatan terhadap masyarakat menjadi salah satu hal terpenting bagi masyarakat. Dengan kondisi terjadinya penyebaran wabah virus Covid-19 seperti sekarang ini. Sarana kesehatan sangat dibutuhkan, karena banyak pasien yang harus cepat ditangani. Dengan membludaknya penggunaan sarana kesehatan untuk pasien karena wabah virus Covid-19, tentunya pemerintah harus sudah memikirkan sarana kesehatan yang tersedia disetiap Kabupaten/Kota Jawa Barat untuk kedepannya. Oleh karena itu untuk mengetahui tingkat ketersediaan sarana kesehatan yang dimiliki setiap Kabupaten/Kota di Jawa Barat dibutuhkan teknik yang mampu mengelompokan data dengan tepat. Salah satu metode pengelohan data dalam data mining adalah clustering/pengelompokan. Penerapan clustering pada permasalahan ini dapat menggunakan metode algoritma K-Means untuk mengelompokan data yang paling sering digunakan. Tujuan algoritma ini untuk membagi data menjadi beberapa kelompok Agar Kabupaten/Kota yang masuk kedalam clushter rendah mendapat perhatian lebih dari Pemerintah untuk ditingkatkan/disediakan sarana kesehatan. Data yang digunakan adalah data jumlah Desa/Kelurahan yang memiliki sarana kesehatan menurut Kabupaten/Kota di Jawa Barat pada tahun 2018-2019 yang terdiri dari 27 Kabupaten/Kota. Dalam penelitian ini menggunakan 6 Variabel, Yaitu : Rumah Sakit, Rumah Sakit Bersalin, Poliklinik, Puskesmas, Puskesmas Pembantu dan Apotek. Data akan diolah dengan membagi menjadi 3 cluster yakni cluster sarana kesehatan rendah, cluster sarana kesehatan sedang dan cluster sarana kesehatan tinggi.

Kata kunci : Sarana Kesehatan, Data Mining, Pengelompokan, Algoritma K-Means

KATA KUNCI

Metode K-Means Clustering

---

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR PUSTAKA

[1]      Fadillah Rijal, H. Muhammad Siridangnga, Usman, and Niar Novita Sari, “Pengaruh Etika Dan Kinerja Tenaga Kesehatan Terhadap Pemberian Pelayanan Kesehatan Pasien Di Puskesmas Madising Na Mario Kota Parepare,” J. Ilm. Mns. Dan Kesehat., vol. 2, no. 1, pp. 12–25, 2019, doi: 10.31850/makes.v2i1.119.

[2]      C. Usman and M. Kara, “Analisis Pengelolaan BPJS Kesehatan Dalam Perspektif Ekonomi Islam (Studi Kasus BPJS Kesehatan Makasar),” J. Iqtisaduna, vol. 2, no. 1, pp. 69–85, 2016.

[3]      R. Yasira and J. Jamhir, “Pelayanan Badan Penyelenggara Jaminan Sosial,” J. Justisia  J. Ilmu Hukum, Perundang-undangan dan Pranata Sos., vol. 3, no. 2, p. 276, 2019, doi: 10.22373/justisia.v3i2.5933.

[4]      R. V. M. Pajow, C. K. F. Mandagi, A. A. Rumayar, F. K. Masyarakat, and U. S. Ratulangi, “Hubugan Antara Kualitas Jasa Pelayanan Kesehatan Dengan Minat Pemanfaatan Kembali di Puskesmas Sonder,” Kesmas, pp. 1–10, 2017, [Online]. Available: https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/kesmas/article/view/23022.

[5]      J. Nahar, “Penerapan Metode Multidimensional Scaling dalam Pemetaan Sarana Kesehatan di Jawa Barat,” J. Mat. Integr., vol. 12, no. 1, p. 43, 2017, doi: 10.24198/jmi.v12.n1.10283.43-50.

[6]      Y. H. Susanti and E. Widodo, “Perbandingan K-Means dan K-Medoids Clustering terhadap Kelayakan Puskesmas di DIY Tahun 2015,” vol. 1, no. 1, pp. 116–122, 2017.

[7]      J. F. Naibaho, “Pemetaan Informasi Sarana Kesehatan Masyarakat Serta Penyajian Rute Terdekat Menuju Lokasi Sarana Pelayanan Kesehatan Pada Wilayah Kota Berbasis Online,” no. Senapati, p. 181, 2016.

[8]      T. Semendawai and H. Wahyono, “Pelayanan Kesehatan Lintas Batas Daerah Puskesmas Mranggen Iii Di Kawasan Perbatasan Kota Semarang Dan Kabupaten Demak,” Tek. Perenc. Wil. Kota, vol. 3, no. 1, pp. 117–133, 2013.

[9]      A. P. Windarto, “Penerapan Datamining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering Method,” Techno.Com, vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017, doi: 10.33633/tc.v16i4.1447.

[10]    U. Prihatsanti, S. Suryanto, and W. Hendriani, “Menggunakan Studi Kasus sebagai Metode Ilmiah dalam Psikologi,” Bul. Psikol., vol. 26, no. 2, p. 126, 2018, doi: 10.22146/buletinpsikologi.38895.

[11]    T. Hidayat, “Pembahasan Studi Kasus sebagai Metodologi Penelitian,” Univ. Muhammadiyah Purwokerto, vol. 3, no. August, p. 1, 2019.

[12]    A. M. Siregar and A. Puspabhuana, Data Mining: Pengolahan Data Menjadi Informasi dengan RapidMiner. CV Kekata Group, 2017.

[13]    S. Adinugroho and Y. A. Sari, IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN WEKA, Cetakan Pe. Malang: UB Press, 2018.

[14]    I. Werdiningsih, B. Nuqoba, and Muhammadun, Data Mining Menggunakan Android, Weka, dan Spss. Surabaya, Jawa Timur: Airlangga University Press, 2020.

[15]    O. L. Hakim, S. Ag, and M. Si, “Kabupaten Karawang,” vol. 2, no. 2, pp. 43–53, 2017, [Online]. Available: https://journal.unsika.ac.id/index.php/politikomindonesiana/article/view/963.

[16]    D. Nofriansyah, KONSEP DATA MINING vs SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN. Yogyakarta: CV BUDI UTAMA, 2012.

[17]    D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, Algoritma Data Mining dan Pengujian. Yogyakarta: CV BUDI UTAMA, 2015.

[18]    P. D. Kusuma, MACHINE LEARNING TEORI, PROGRAM, DAN STUDI KASUS. Yogyakarta: CV BUDI UTAMA.

[19]    M. Wahyudi, Masitha, R. Saragih, and Solikhun, Data Mining?: Penerapan Algoritma K-Means Clustering dan K-Medoids Clustering. 2020.

[20]    D. Darmansah, “Analisa Penyebab Kerusakan Tanaman Cabai Menggunakan Metode K-Means,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 126–134, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.309.

[21]    A. Wanto et al., Data Mining?: Algoritma dan Implementasi. 2020.

[22]    S. Defiyanti and M. Jajuli, “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS DALAM PENGKLASTERAN MAHASISWA PELAMAR BEASISWA,” vol. I, no. 2, pp. 62–68, 2015.

[23]    U. Marifatin, “Implementasi Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Penyakit Pasien Pada Puskesmas Warujayeng,” pp. 285–291, 2020.

[24]    U. D. Rosiani, C. Rahmad, M. A. Rahmawati, and F. Tupamahu, “Segmentasi berbasis k-means pada deteksi citra penyakit daun tanaman jagung,”pp.37-42.

[25]    Y. Retno, W. Utami, and D. Nugroho, “K-MEANS CLUSTERING UNTUK PEMETAAN DAERAH RAWAN,” vol. 7, no. 1, 2019.

[26]    N. Rofiqo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Clustering Pada Penduduk Yang Mempunyai Keluhan Kesehatan Dengan Datamining K-Means,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 216–223, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.929.

[27]    L. Parlina, A. P. Windarto, A. Wanto, and M. R. Lubis, “MEMANFAATKAN ALGORITMA K-MEANS DALAM MENENTUKAN PEGAWAI YANG LAYAK MENGIKUTI ASESSMENT CENTER,” vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.

[28]      Sugiyono, statistik untuk penelitian. Bandung: CV ALFABET, 2007.