Klasifikasi Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Angka Kematian Bayi Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor
| Main Author: | Fatmala, VitaDwi |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/154674/ |
Daftar Isi:
- Angka Kematian Bayi (AKB) di Indonesia masih jauh dari target Millenium Development Goals (MDG) yang menargetkan pada tahun 2015 AKB harus berada di bawah 23 per 1.000 kelahiran hidup. Jawa Timur bukan provinsi dengan AKB tertinggi namun AKB di Jawa Timur masih jauh dari target MDG. Angka Kematian Bayi (AKB) merupakan salah satu indikator penting dalam menentukan tingkat kesehatan masyarakat. Semakin tinggi AKB pada suatu daerah menggambarkan bahwa kondisi masyarakat khususnya di bidang kesehatan masih sangat kurang. Oleh karena itu klasifikasi kabupaten/ kota berdasarkan Angka Kematian Bayi perlu dilakukan untuk mengetahui apakah penyebaran fasilitas dan aktifitas untuk menekan AKB sudah merata. Hasil dari klasifikasi juga dapat menjadi acuan bagi pemerintah untuk membuat kebijakan mengenai penekanan AKB agar tepat sasaran. Salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan untuk mengklasifikasi kabupaten/kota di Provinsi jawa Timur berdasarkan Angka Kematian Bayi adalah metode K-Nearest Neighbor. Metode ini bekerja berdasarkan kedekatan jarak antara satu data dengan data yang lain. Pada penelitian ini menggunakan 2 komposisi data latih dan data uji yang berbeda (70:30 dan 60:40) serta menggunakan 2 penentuan kelas awal yaitu berdasarkan target MDG dan berdasarkan K-Means Clustering. Nilai k yang digunakan dalam penelitian ini adalah 1,3,5,7,9,11,13 dan 15. Hasil klasifikasi dengan K-Means Clustering sebagai kelas awal pada komposisi 70:30 dengan k bernilai 5 memberikan ketepatan dan konsistensi klasifikasi sebesar 91%.