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.