PERBANDINGAN METODE K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS PADA PENGELOMPOKAN KECAMATAN DI KABUPATEN PAMEKASAN BERDASARKAN TENAGA KESEHATAN - nailatur_rizqoh rizqoh (MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika, 2025)
Clustering merupakan salah satu Teknik yang bertujuan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan karakteristik Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil pengelompokan (clustering) kecamatan berdasarkan tenaga kesehatan di kabupaten pamekasan menggunakan dua metode yang berbeda, yaitu K-means dan Fuzzy C-means. Data yang digunakan meliputi data tenaga kesehatan di masing-masing kecamatan seperti: bidan, perawat, tenaga kesehatan msyarakat, tenaga kesehatan lingkungan dan lain sebagainya. Pengelompokn ini, dilakukan terhadan empat splinter group (SG1- SG4), masing-masing dianalisis menggunakan kedua metode. Evaluasi hasilklasterisasi menggunakan indeks validitas Silhoutte Coefficient (SC). hasil menunjukkan bahwa metode K-means menghasilkan nilai yang lebih tinggi yaitu: 0,755596061 di bandingkan dengan FCM, menandakan bahwa pengelompokn yang dihasilkan memiliki struktur yang lebih baik dan pemisahan antar cluster yang lebih jelas. Oleh karena itu, metode K-means dapat disimpulkan sebagai metode yang lebih efektif dalam pengelompokan kecamatan di kabupaten pamekasan berdasarkan tenaga kesehatan