Klasterisasi Data Kesehatan Penduduk untuk Menentukan Rentang Derajat Kesehatan Daerah dengan Metode K-Means - Nielza Atthina; Lizda Iswari (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, 2014)
Salah satu indikator untuk menilai tingkatkeberhasilan pembangunan negara adalah tingkat capaiannegara dalam memberikan jaminan bidang kesehatanuntuk masyarakatnya. Pemerintah Indonesia, melaluiDepartemen Kesehatan, menetapkan sejumlah indikatorsebagai tolak ukur kemajuan pembangunan kesehatan.Setiap tahun Departemen Kesehatan mengumpulkan datakesehatan penduduk di berbagai level unit daerah untukdiolah sehingga dihasilkan ranking Provinsi danKabupaten/Kota Sehat. Metode pengolahan terhadap datakesehatan yang sudah terkumpul tersebut masih berbasispada teknik statistik dasar, dimana memiliki kelemahandalam hal konsistensi data dan minimnya informasitentang hubungan antar data. Data mining dilihat dari sisiteknik pengolahan data menyediakan sejumlah algoritmayang dapat digunakan untuk menggali informasitersembunyi dari kumpulan data yang multidimensi.Penelitian ini membahas tentang pemanfaatan algoritmak-Means untuk mengklaster atau mengelompokkankabupaten-kabupaten di Provinsi Jawa Tengah dan DIYberdasarkan kemiripan nilai lima buah ukuran indikatormortalitas derajat kesehatan daerah, yaitu angkakelahiran kasar, angka kematian kasar, angka kematianbayi, angka kematian balita, dan angka kematian ibu.Secara umum, output penelitian berupa hasil klasterisasidapat digunakan sebagai sebuah acuan untukmenggambarkan distribusi pengelompokkan kabupatenberdasarkan kondisi profil kesehatan daerah tersebut.