Implementasi Fuzzy C-Means Dan Fuzzy Possibilistic C-Means Untuk Pengelompokkan Kabupaten/Kota Di Provinsi Banten (Studi Kasus: Fasilitas Pelayanan Kesehatan Dan Penyakit Menular Di Provinsi Banten Tahun 2019)

Abstract

Kesehatan adalah suatu kondisi agar jiwa dan raga seseorang sejahtera, sehingga menjadikan seseorang produktif dalam menjalankan aktivitas sehari sehari. Upaya pemerintah guna mendukung peningkatan kualitas manusia Indonesia adalah dengan meningkatkan pengendalian penyakit dan meningkatkan pelayanan kesehatan yang mencakup penguatan sistem kesehatan, pengawasan obat dan makanan. Provinsi Banten menempati urutan lima besar di Indonesia untuk kasus penyakit menular secara langsung yaitu penyakit Tuberkulosis, Diare, dan Pneumonia. Pengelompokkan Kabupaten/Kota berdasarkan pelayanan kesehatan dan penyakit yang diderita masyarakat diperlukan untuk mengetahui apakah pemerataan kesehatan masyarakat di Indonesia terutama di Provinsi Banten sudah lebih baik. Metode clustering yang digunakan pada penelitian ini adalah Fuzzy C Means (FCM) dan Fuzzy Possibilistic C-Means (FPCM). Kedua metode tersebut akan dibandingkan keakurasiannya berdasarkan indeks validitas Partition Entrophy (PE), Partition Coefficient (PC) dan Modified Partition Coefficient (MPC). Berdasarkan nilai indeks validitas cluster Partition Entrophy (PE), Partition Coefficient (PC) dan Modified Partition Coefficient (MPC) didapatkan hasil bahwa metode Fuzzy C-Means (FCM) merupakan metode yang terbaik dibandingkan metode Fuzzy Possibilistic C-Means (FPCM). Jumlah cluster yang optimal pada metode Fuzzy C-Means (FCM) adalah 5 cluster. Dari kelima cluster, cluster 1 merupakan cluster yang memiliki tingkat urgensi kesehatan tertinggi di Provinsi Banten. Hal tersebut dikarenakan adanya ketimpangan antara jumlah pelayanan kesehatan dengan jumlah penderita penyakit menular.