ANALISIS CLUSTER K-MEANS TENAGA KESEHATAN DI PROVINSI BANTEN

Authors

DOI:

https://doi.org/10.32493/jsmu.v5i1.29119

Keywords:

Clustering, Data Mining, Tenaga kesehatan, K-Means, Python

Abstract

Tenaga kesehatan di Indonesia ini sangatlah berperan dalam kehidupan sehari-hari, baik dalam kabupaten maupun kota. Hal ini dapat menarik penelitian untuk mengetahui atau ingin mengelompokkan kabupaten dan kota berdasarkan data jumlah tenaga kesehatan di Provinsi Banten, yang terdiri dari empat kabupaten dan empat kota. Objek penelitian ini dalam pencatatan tenaga kesehatan di tahun 2020. Variabel terkait adalah dokter, dokter gigi, perawat, bidan dan tenaga kefarmasian dalam tenaga kesehatan di Provinsi Banten. Pengumpulan data didapat dari data tenaga kesehatan. Pengolahan data menggunakan clustering dan teknik data mining. Disimpulkan bahwa berdasarkan hasil clustering dengan metode K-Means maka didapatkan kesimpulan bahwa kelompok cluster satu hanya tiga yaitu kabupaten Tangerang, kota Tangerang dan kota Tangerang Selatan dan selebihnya masuk pada cluster ke nol. Pusat cluster ke dua merupakan daerah tingkat kemiripan tinggi, cluster yang dihasilkan ada dua cluster yaitu cluster 0 dan cluster 1.

Author Biography

Choirul Basir, Universitas Pamulang

Program Studi Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pamulang

References

Rahmawati, Rika, Fatayat. (2020). “Analisa Mahasiswa Mengikuti Badan Eksekutif Mahasiswa Terhadap Prestasi Akademik Menggunakan Metode K-Means Clusteringâ€. Jurnal Sistem Informasi. Pekanbaru.

Fitri, Hidayatul, Asroni, Eko Prasetyo. (2018). “ Penerapan Metodologi Algoritma K-Means pada Pengelompokan Data Calon Mahasiswa Baru di Universitas Muhammadiyah Yogyakartaâ€. Jurnal Semesta Teknika Vol.21 No.1. Yogyakarta.

SY, Hasyif, Rismayani, Asrul Syam. (2019). “Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Pengelompokan Penyebaran Diare di Kota Makassarâ€. Jurnal Prosiding Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Vol.VIII No.1. Makassar.

Harapan, Baginda. (2019). “Penerapan Algoritma K-Means untuk Menentukan Bahan Bangunan Larisâ€. Jurnal Teknologi dan Bisnis. Sumatera Utara.

Badan Pusat Stastistika Provinsi Banten. (2021). “Provinsi Banten Dalam Angka 2021â€. Banten

Downloads

Published

2022-07-14

Issue

Vol. 5 No. 1 (2022)

Section

Articles

License

This content licensing is in accordance with a CC license: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/  CC-BY-NC-SA.