Clustering of Regencies/Cities in Maluku Province Based on Tuberculosis Cases Using the K-Medoids Algorithm

Wattimena, Meyriska
Noya Van Delsen, Marlon Stivo
Salhuteru, Rosalina
Lewaherilla, Norisca

Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal
Vol 6 No 2 (2025): Vol 6 No 2 (2025): Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal

Tuberkulosis (TBC) merupakan penyakit menular yang masih menjadi permasalahan kesehatan serius di Indonesia, termasuk di Provinsi Maluku. Penanganan TBC yang efektif memerlukan pemahaman terhadap karakteristik wilayah berdasarkan tingkat kasus TBC. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Maluku berdasarkan jumlah kasus TBC periode 2021–2023 menggunakan algoritma K-Medoids, serta menentukan jumlah cluster optimal dengan Metode Elbow dan Silhouette Coefficient. Data yang digunakan diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Maluku. Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal adalah tiga, yaitu: Cluster 0 (kategori rendah) terdiri dari 8 kabupaten/kota, Cluster 1 (kategori sedang) terdiri dari 2 kabupaten/kota, dan Cluster 2 (kategori tinggi) hanya terdiri dari Kota Ambon. Validasi menggunakan Silhouette Coefficient pada k = 3 menunjukkan nilai sebesar 0,641 yang berada pada kategori struktur sedang. Pengelompokan ini diharapkan dapat membantu pemerintah dalam merancang strategi penanggulangan TBC yang lebih terfokus dan sesuai dengan tingkat risiko di masing-masing wilayah.