ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulImplementasi Algoritma Probabilistic Distance Clustering (pdc) Untuk Pengelompokan Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Variabel Penyakit Menular |
| Nama: SILVIA VERONICA SUMAMPOUW |
| Tahun: 2025 |
| Abstrak Penyakit menular merupakan salah satu tantangan besar dalam sektor kesehatan di Indonesia, di mana setiap provinsi memiliki karakteristik penyebaran penyakit yang berbeda-beda. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengelompokan provinsi berdasarkan kesamaan karakteristik penyakit menular agar strategi pencegahan dapat dilakukan secara lebih terarah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan 38 provinsi di Indonesia berdasarkan lima variabel penyakit menular, yaitu HIV, TBC, Filariasis, Malaria, dan Diare, menggunakan metode Probabilistic Distance Clustering (PDC). Evaluasi hasil Clustering dilakukan dengan menggunakan indeks validitas Silhouette Coefficient (SC) untuk mengetahui kualitas pengelompokan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah Cluster optimal adalah dua, dengan nilai SC sebesar 0,5316 yang termasuk dalam kategori struktur baik. Visualisasi hasil pengelompokan ditampilkan dalam bentuk peta untuk memudahkan interpretasi. Hasil akhir menunjukkan bahwa terdapat 31 provinsi dalam kelompok dengan tingkat penyakit menular tinggi, dan 7 provinsi dalam kelompok rendah. Kata Kunci: Pengelompokkan, Probabilistic Distance Clustering, Penyakit Menular, Silhouette Coefficient. |