Implementasi Fuzzy C-Means Dalam Mengelompokkan Tenaga Kesehatan Di Puskesmas Jawa Barat (Studi Kasus : Jumlah Tenaga Kesehatan Yang Didayagunakan Di Puskesmas Jawa Barat Tahun 2020)
Abstract
Analisis clustering merupakan analisis untuk menempatkan sekumpulan objek
ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kesamaan sifat atau karakteristiknya,
dimana salah satu metode clustering yang dapat digunakan yaitu Fuzzy C-Means.
Metode ini menggunakan pengelompokkan fuzzy dimana data ditempatkan menjadi
anggota dari semua cluster dengan derajat keanggotaan yang berbeda. Objek
kemudian ditempatkan ke cluster yang lebih sesuai berdasarkan derajat
keanggotaan yang dimiliki. Studi kasus dalam penelitian ini yaitu terkait jenis
tenaga kesehatan di Puskesmas Provinsi Jawa Barat pada tahun 2020. Penelitian ini
bertujuan untuk menerapkan metode clustering Fuzzy C-Means terhadap data
jumlah tenaga kesehatan di Puskesmas Jawa Barat tahun 2020 untuk melihat
pengelompokkan tenaga kesehatan di wilayah tersebut berdasarkan kesamaan
sifatnya. Hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa Cluster 1 terdiri dari 5
Kabupaten/Kota, dan Cluster 2 terdiri dari 22 Kabupaten/Kota. Validasi yang
dihasilkan yaitu Partition Entrophy sebesar 0.339, Partition Coefficient sebesar
0.793, dan Modified Partition Coefficient sebesar 0.585. Dari hasil validasi
tersebut, metode ini menghasilkan hasil clustering yang cukup bagus.
Collections
- Statistics [904]