SEMINAR PROPOSAL

PROPOSAL SKRIPSI

KLASTERISASI KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TIMUR BERDASARKAN INDIKATOR KESEHATAN MASYARAKAT TAHUN 2022

OKY ARDIANSYAH

NIM. 202400009

1st Supervisor : Muhammad Athoillah, M.Si.

2nd Supervisor : Alfisyahrina Hapsery, S.Si., M.Si.

LATAR BELAKANG

• Permasalahan utama pembangunan kesehatan saat ini antara lain kesenjangan status kesehatan yang besar antar wilayah, dan antara perkotaan dan perdesaan
• Persentase keluhan kesehatan yang dialami penduduk Jawa Timur di perkotaan maupun di perdesaan, mengalami penurunan. Akan tetapi, jika dibandingkan dengan tahun 2021 persentase penduduk yang mengalami keluhan kesehatan mengalami peningkatan 3,59 % (laporan dari Badan Pusat Statistik (BPS) )

• Program Germas (Gerakan Masyarakat Hidup Sehat) yang diinisiasi Kemenkes
• Proses pembinaan dan monitoring program Germas

PENDAHULUAN

RUMUSAN MASALAH

Bagaimana hasil klasterisasi menggunakan metode K – Means ?

Bagaimana hasil klasterisasi menggunakan metode Fuzzy K – Means ?

TUJUAN PENELITIAN

• Mengetahui hasil klasterisasi menggunakan metode K – Means

• Mengetahui hasil klasterisasi menggunakan metode Fuzzy K – Means
• Mengetahui perbandingan hasil klasterisasi menggunakan metode K – Means dan Fuzzy K – Means .

Bagaimana perbandingan hasil klasterisasi menggunakan metode K – Means dan Fuzzy K – Means ?

PENDAHULUAN

Statistika Deskriptif

Penyajian data yang memberikan informasi yang bermakna

Pengujian Kecukupan Data

Uji Kaizer – Meyer – Olkin (KMO)

Analisis Cluster

Pengelompokkan objek – objek yang memiliki karakteristik yang sama

The important thing is that everything fits the theme.

K – Means

Pengelompokkan pada pemartisian X objek pengamatan kedalam kelompok – kelompok cluster k

Fuzzy K- Means

Kembangan dari metode K – Means dimana mengandung fungsi keanggotaan

The important thing is that everything fits the theme.

Silhouette Indeks (SI)

Menentukan jumlah cluster k yang optimum

Indeks Kesehatan Masyarakat

Mengetahui kondisi kesehatan masyarakat

The important thing is that everything fits the theme.

KAJIAN PUSTAKA

The important thing is that everything fits the theme.

K - Means

Titik Pusat (centroid)

Fungsi Obyektif

Menentukan jumlah cluster k

Menentukan titik pusat (centroid) awal yang biasanya sering dilakukan dengan cara random.

Menentukan rata – rata titik pusat tiap cluster

Fuzzy K - Means

Mengelompokkan masing – masing objek berdasarkan centroid yang paling terdekat

• Menentukan jumlah cluster, weighting exponent (m = 2), maksimum iterasi, error terkecil (ε), fungsi obyektif awal (u0), dan iterasi (t = 1)

• Menghitung centroid tiap cluster
• Memeriksa kriteria pemberhentian iterasi, jika | Pt-Pt-1 | < ε atau t > maksimum iterasi, maka proses iterasi berhenti. Namun, jika tidak memenuhi kriteria tersebut maka ulangi langkah ke dua.

Melakukan perhitungan kembali centroid cluster

Melakukan iterasi 3 dan 4 hingga tidak ada perubahan cluster nya

Titik Pusat (centroid)

Jarak Euclidean

PERBANDINGAN

Sumber data

Data publikasikan Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Timur dan juga Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur tahun 2022 yang mencakup 38 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur

Variabel Penelitian

METODOLOGI PENELITIAN

Step 7

Step 1

Langkah Analisis

Visualisasi Cluster

Melakukan pengambilan data

Step 6

Step 5

Step 2

Step 3

Step 4

Menganalisa Hasil Cluster yang Terbentuk

Melakukan Klasterisasi Dengan Metode K – Means dan menggunakan Fuzzy K– Means

Membandingan hasil klasterisasi dengan melihat nilai Silhouette Indeks

Pendeteksian outlier danpengujian kecukupan data dengan menggunakan Uji Kaizer – Meyer – Olkin (KMO).

Menjelaskan masing – masing variabel yang digunakan menggunakan analisis statistika deskriptif

METODOLOGI PENELITIAN

TERIMA KASIH

"Have a nice day"