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
- EP ID EP740539
- DOI https://doi.org/10.32665/statkom.v3i1.2960
- Views 35
- Downloads 1
Peramalan Jumlah Penumpang Di Bandara Soekarno-Hatta Menggunakan Metode Deseasonalized
Latar Belakang: Transportasi udara merupakan salah satu sektor usaha yang menopang bidang perekonomian di Indonesia. Pada sektor transportasi khususnya penumpang pesawat udara sering kali mengalami fluktuasi yang tidak m...
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...
Peramalan Jumlah Wisatawan Mancanegara di Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Fuzzy Backpropagation Neural Network
Latar Belakang: Pariwisata merupakan salah satu bidang ekonomi yang menjadi sumber penerimaan devisa bagi negara. Banyaknya wisatawan merupakan salah satu faktor yang dapat berpengaruh terhadap perkembangan pariwisata....
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...
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...