Metode Data Mining K-Means Untuk Klasterisasi Data Penanganan Dan Pelayanan Kesehatan Masyarakat - Cahyana, Nur Heri; Aribowo, Agus Sasmito (Magister Teknik Informatika, Universitas Islam Indonesia, 2018)
Data mining adalah metode pengolahan data untuk mencari pola tersembunyi dalam data tersebut sehingga pola tersebut dapat dipakai sebagai pengetahuan. Salah satu jenis algoritma data mining adalah k-means yang dapat dipakai untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa klaster yang lebih homogen. Penelitian ini menjelaskan tentang bagaimana memakai k-Means untuk mengelompokkan data kecamatan di Kabupaten Blora berdasarkan beberapa indikator kesehatan. Indikator keberhasilan pelayanan kesehatan yang dimaksud adalah ketanggapan pelayanan kesehatan, ruang lingkup pelayanan kesehatan dan kesehatan ibu dan anak. Dalam penelitian ini dipilih tiga buah atribut untuk menilai kualitas layanan kesehatan yaitu persentase jumlah kasus diare yang ditangani terhadap jumlah perkiraan penderita, jumlah kasus pneumonia yang ditangani dibandingkan dengan jumlah perkiraan penderita dan jumlah balita yang terlayani dibandingkan dengan jumlah total balita. Hasil penelitian berupa klasterisasi tahunan kecamatan-kecamatan di Kabupaten Blora yang bisa dipakai untuk menggambarkan distribusi kecamatan berdasarkan profil penanganan dan pelayanan kesehatan masyarakat masing-masing.