Pengelompokan Kabupaten/Kota Di Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kesehatan Masyarakat Menggunakan Metode Kohonen Som Dan K-Means

Putri, Marina Marsudi (2015) Pengelompokan Kabupaten/Kota Di Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kesehatan Masyarakat Menggunakan Metode Kohonen Som Dan K-Means. Undergraduate thesis, Institut Technology Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
1311100028-Undergraduate Theses.pdf - Published Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

Kondisi kesehatan masyarakat di Jawa Timur yang tidak homogen akan menyulitkan bagi Tim Pembina Kota Sehat pada saat melakukan pembinaan dan monitoring. Berdasarkan hal tersebut diperlukan pengelompokan kabupaten dan kota di Jawa Timur yang didasarkan pada kemiripan karakteristik kondisi kesehatan masyarakat, sehingga proses pembinaan dan monitoring akan dilakukan berdasarkan kelompok kabupaten dan kota yang terbentuk. Pengelompokan kabupaten/kota di Jawa Timur akan dilakukan menggunakan metode Kohonen SOM kemudian akan dibandingkan dengan hasil pengelompokan metode klasik K-Means, yang merupakan metode pengelompokan yang populer dan sering digunakan, berdasarkan kriteria nilai icdrate (internal cluster dispersion rate). Pada pengujian Bartlett diperoleh kesimpulan bahwa terdapat hubungan atau korelasi di antara variabel penelitian. Setelah dilakukan analisis faktor untuk mereduksi variabel diperoleh 3 faktor baru yang terbentuk. Berdasarkan nilai Pseudo Fstatistics yaitu sebesar 13,819, hasil pengelompokan terbaik adalah menggunakan metode Kohonen SOM dengan jenis topologi hextop. Sedangkan pada metode K-Means nilai Pseudo Fstatistics terbesar yaitu 9,781 ketika digunakan kelompok sebanyak 2 klaster. Perbandingan hasil klaster terbaik berdasarkan nilai icdrate diperoleh kesimpulan bahwa nilai icdrate metode Kohonen SOM yaitu sebesar 0,962 lebih kecil dibandingkan dengan nilai icdrate hasil pengelompokan metode K-Means yaitu sebesar 0,988. Pada hasil pengujian One-way MANOVA diperoleh kesimpulan bahwa pada masingmasing kelompok yang terbentuk memiliki perbedaan. ==================================================================================================== Public health conditions in East Java is not homogeneous. That will be difficult for Team evaluation to monitoring about public health condition in that area. Based on the required, grouping of districts and cities in East Java, which is based on the similarity of the characteristics of public health conditions, so that the process of monitoring will be done by district and city groups are formed. The grouping of districts/cities in East Java will done by using Kohonen SOM and then will compared with the results of grouping classic K-Means method, based on the criteria of value icdrate (internal cluster dispersion rate). In the Bartlett test is concluded that there is a relationship or correlation between the study variables. After analyzing the factors to reduce the variables obtained three new factors were formed. Based on the value of the Pseudo Fstatistics that is 13,819, the best result for clustering using Kohonen SOM with hextop topolgy. Beside that the value of Pseudo Fstatistics using K-Means with 2 cluster is 9,871. The result of the comparison from clustering based on icdrate value is Kohonen SOM has value 0,962 is smaller than icdrate value from K-Means that is 0,988. From One-way NAMOVA testing the conclusion is cluster that performed has different characteristics.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSSt 519.53 Put p
Uncontrolled Keywords: Icdrate, Indikator Kesehatan Masyarakat, K-means, Kohonen SOM, One-way MANOVA, Pseudo F-statistics
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA278 Cluster Analysis. Multivariate analysis
Divisions: Faculty of Mathematics and Science > Statistics > (S1) Undergraduate Theses
Depositing User: Mr. Tondo Indra Nyata
Date Deposited: 24 May 2018 04:04
Last Modified: 24 May 2018 04:04
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/51943

Actions (login required)

View Item View Item