IDENTIFIKASI MASALAH KESEHATAN DI SULAWESI TENGGARA - Darmawan -; Izzati Muhimmah; Kariyam - (Universitas Duta Bangsa Surakarta, 2017)
Kesehatan masyarakat adalah ilmu dan seni untuk mencegah penyakit memperpanjang hidup, mempromosikan kesehatan dan efisiensi dengan menggerakkan potensi seluruh masyarakat. Konsep kesehatan masyarakat berkaitan dengan perubahan perilaku sehat dan akan lebih terbentuk dan bertahan lama bila dilandasi kesadaran sendiri (internalisasi) sehingga konsep upaya sehat dari oleh dan untuk masyarakat sangat tepat di terapkan.Untuk melihat kondisi kesehatan pada suatu masyarakat dilihat dari derajat kesehatannya, semakain baik derajat kesehatannya maka semakin baik kondisi kesehatan masyarakat. Dalam derajat kesehatan masyarakat, terdapat beberapa indikator yang dapat digunakan. Indikator-Indikator tersebut pada umumnya tercermin dalam kondisi morbiditas (angka kematian), mortalitas (angka kesakitan) dan status gizi, serta upaya kesehatan lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk Untuk mengetahui pengelompokan kecamatan di Sulawesi Tenggara berbasis indikator kesehatan. Serta Untuk mengetahui profil kelompok kecamatan di Sulawesi Tenggara. Populasi penelitian adalah seluruh kecamatan di Sulawesi Tenggara. Analisis Statistik yang digunakan adalah analisis dengan metode K-Means dan uji rata-rata dua populasi.Teknik clustering merupakan sebuah teknik pengelompokan sejumlah data/obyek ke dalam cluster (group) sehingga dalam setiap cluster akan berisi data yang semirip mungkin. Pada penelitian ini, teknik clustering tersebut akan diterapkan pada dinas kesehatan Provinsi Sulawesi Tenggara. Teknik clustering akan mengelompokan kecamatan berdasarkan indikator masalah kesehatan, kecamatan-kecamatan yang dikelompokan berdasarkan indikator masalah kesehatan akan digunakan sebagai bahan analisis untuk mempermudah dinas kesehatan untuk pengambilan keputusan yang bertujuan untuk mempermudah dalam mencegah terjadinya masalah yang serius dalam masyarakat, dan dapat meningkatkan derajat kesehatan pada masyarakat. kata kunci : Derajat Kesehatan, Clustering, K-Means