Pengelompokan Tingkat Kesehatan Masyarakat Menggunakan Shelf Organizing Maps Dengan Cluster Validation Idb dan I-Dunn - Budi Dwi Satoto; Bain Khusnul Khotimah; Adam Muhammad (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, 2015)
Abstrak—Data hasil RISKESDAS Jawa Timur merupakandata mentah yang belum diolah. Hal ini disebabkan karena datatersebut merupakan data riil atau data nyata yang didapatkandari dari hasil survei lapangan secara langsung. Adapun Tujuanpenelitian ini adalah Adanya gambaran daerah yang telahdikelompokkan mendapatkan perlakuan yang sama dari sisiinfrastruktur dan pelayanan kesehatan. Pada proses awalpenelitian ini dilakukan preprocessing dilanjutkan Clusteringmenggunakan SOM untuk menentukan Cluster data diikutidengan proses Validation untuk meningkatkan akurasi hasilcluster menggunakan IDB dan I-DUNN. Hasil yang dicapai padapenelitian ini menggunakan skenario uji coba pada modul datapenyakit mata dengan record kabupaten di jawa timur, dimanadihasilkan nilai IDB dengan hasil terbesar ada pada tiga Clusterdengan nilai 32,8657, dan nilai terkecil ada pada sepuluh clusterdengan Nilai 9,8597, sedangkan nilai I-DUNN nya dengan hasilterkecil pada tiga Cluster dengan nilai 0,6667 dan nilai terbesarterdapat pada sepuluh Cluster dengan nilai 0,9. Dapatdisimpulkan bahwa pada metode Cluster SOM mengunakanCluster validation IDB, semakin kecil nilai indeksnya maka hasilsemakin bagus sedangkan jika mengunakan Cluster validation IDUNNsemakin besar nilai indeksnya maka semakin baik hasilyang di dapatkan.Keywords; Clustering, Self Organizing Map, IDB, Index-dunn,Cluster Validation