Penerapan Algoritma Self Organizing Maps (SOM) Dan K-Means Untuk Mengelompokkan Akseptor KB Di NTB

Journal Title: Jurnal Statistika dan Komputasi - Year 2024, Vol 3, Issue 1

Abstract

Latar Belakang: Salah satu permasalahan utama terkait penggunaan KB yaitu berhubungan dengan ketersediaan layanan kesehatan, sehingga untuk memberikan akses yang lebih baik kepada masyarakat terhadap informasi dan layanan dapat dilakuakn analsis clustering yang membantu mengidentifikasi wilayah-wilayah di NTB yang memiliki akses terbatas terhadap layanan kesehatan reproduksi. Tujuan: Tujuan penelitian ini, pertama adalah untuk mengetahui gambaran umum akseptor keluarga berencana seluruh kecamatan di NTB. Kedua adalah untuk mengetahui hasil cluster akseptor keluarga berencana di kecamatan seluruh NTB 2022 dengan algoritma SOM dan K-means serta mengetahui algoritma terbaik pada data akseptor keluarga berencana di kecamatan seluruh NTB ditinjau dari nilai validasi internal. Metode: Algoritma clustering yang digunakan pada penelitian ini yaitu SOM dan K-means. Hasil: Berdasarkan hasil analisis didapatkan bahwa suntik merupakan akseptor tertinggi di NTB sebanyak 299.344. Sedangkan akseptor terendah adalah kondom sebanyak 7.333. Hasil penelitian dengan algoritma SOM memiliki 2 cluster yaitu cluster 1 terdapat 103 kecamatan dan cluster 2 terdapat 14 kecamatan. Algoritma K-means memiliki 2 cluster yaitu cluster 1 terdapat 84 kecamatan dan cluster 2 terdapat 33 kecamatan. Kesimpulan: Algoritma terbaik untuk pengelompokan akseptor keluarga berencana di kecamatan seluruh Provinsi NTB adalah algoritma SOM.

Authors and Affiliations

Lalu Muhammad Yahya, Kertanah Kertanah, Umam Hidayaturrohman

Keywords

Related Articles

Peramalan Banyaknya Pasien Rawat Jalan dengan Menggunakan Metode Brown's Double Exponential Smoothing

Latar   Belakang:    Peramalan memainkan peran penting dalam kegiatan pengambilan keputusan dalam manajemen organisasi. Kebutuhan akan peramalan yang andal semakin meningkat seiring upaya manajemen untuk mengurangi keter...

Studi Perbandingan Clustering Kecamatan di Kabupaten Bojonegoro Berdasarkan Keaktifan Penduduk Dalam Kepemilikan Dokumen Kependudukan

Latar   Belakang:    Dokumen kependudukan di Kabupaten Bojonegoro memiliki tingkat kepentingan yang tinggi sehingga pemerintah menyediakan aplikasi Sistem Informasi Manajemen Kependudukan (SIMDUK), namun dalam prakteknya...

Pemodelan Regresi Logistik Ordinal Pada Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Di Jawa Timur Tahun 2020

Latar Belakang: Pemerintah terus menerus melakukan pembangunan di segala aspek yaitu aspek pendidikan, kesehatan, dan kehidupan yang layak. Untuk mengukur keberhasilan pembangunan, salah satunya digunakan indikator yaitu...

Analisis Klaster Dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota Di Provinsi Jambi Berdasarkan Penyakit Menular Menggunakan Metode K-Means

Latar   Belakang: Kesehatan merupakan salah satu indikator pada pembangunan manusia, masalah kesehatan di Provinsi Jambi sedang dihadapkan pada beban ganda yang mana masalah penyakit menular masih menjadi masalah yang be...

Pemodelan Regresi Data Panel Untuk Memprediksi Ketersediaan Beras Di Kabupaten Bojonegoro

Latar   Belakang:    Ketersediaan beras menjadi komponen utama penyebab inflasi dan kurangnya beras mengganggu ketahanan pangan nasional. Kabupaten Bojonegoro menjadi produksi padi menempati urutan ketiga di Provinsi Jaw...

Download PDF file
  • EP ID EP740539
  • DOI https://doi.org/10.32665/statkom.v3i1.2960
  • Views 21
  • Downloads 1

How To Cite

Lalu Muhammad Yahya, Kertanah Kertanah, Umam Hidayaturrohman (2024). Penerapan Algoritma Self Organizing Maps (SOM) Dan K-Means Untuk Mengelompokkan Akseptor KB Di NTB. Jurnal Statistika dan Komputasi, 3(1), -. https://europub.co.uk/articles/-A-740539