Penerapan Metode Clustering SOM dan DBSCAN dalam Mengelompokkan Unmet Need Keluarga Berencana di Nusa Tenggara Barat - Sausan Nisrina; Wiwit Pura Nurmayanti; Basirun; Kertanah; Muhammad Gazali (J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika, 2022)
Perkembangan big data terus mengalami kemajuan dengan sangat pesat. Untuk memudahkan mengakses data dan informasi dapat menggunakan metode clustering. Clustering merupakan proses pengelompokkan obyek atas kesamaan karakteristiknya. Metode clustering dapat diterapkan pada bidang kesehatan yaitu unmet need Keluarga Berencana (KB). Unmet need dapat diartikan sebagai tidak terpenuhinya kebutuhan akan alat kontrasepsi pada pasangan usia subur. Metode clustering yang digunakan pada penelitian ini yaitu SOMdan DBSCAN. Penelitian bertujuan untuk melihat gambaran unmet need di Provinsi Nusa Tenggara Barat yang kedua adalah menguraikan hasil clustering dengan metode Clustering Self Orgaizing Maps (SOM) dan terakhir untuk menguraikan hasil clustering dengan metode DBSCAN dalam kasus pengelompokkan penyebab unmet need KB di Provinsi NTB. Berdasarkan hasil analisis di dapatkan bahwa Kabupaten Lombok Timur merupakan kabupaten dengan jumlah unmet need KB tertinggi sebanyak 84.72 jiwa, sedangkan terendah di Kota Bima sebesar 4.636 orang. Hasil penelitian dengan metode SOM memiliki 3 cluster, 86 kecamatan cluster 1, 30 kecamatan cluster 2 dan 4 kecamatan cluster 3. Untuk metode DBSCANdengan eps 1.20 dan MinPts 3, jumlah cluster yang terbentuk yaitu 2 cluster, cluster 1 dengan 97 kecamatan dan cluster 2 dengan 4 kecamatan, serta 16 kecamatan yang memiliki data noise.