Pengelompokkan KabupatenKota Di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kesehatan Mortalitas Dengan Algoritma Variable Weighting K-Means

Abstract

One indicator that describes health status, development and health services is the mortality rate. Mortality was formed from several indicators, namely crude birth rates, crude mortality, infant mortality, under-five mortality and maternal mortality. In 2014, the achievement of infant mortality was still above the agreed MDG target. The distribution of health indicators, mortality, in East Java Province needs to be known to achieve targets in the MDGs and to improve health status in East Java Province. This study discusses the grouping of regencies (and cities) in East Java Province based on the similarity of five mortality indicators using the Variable Weighted K-Means (VW K-Means) method. Based on the silhouette method, three optimal groups were formed. Based on the results of grouping with VW K-Means it is known that the crude mortality variable is the most important variable in the formation of groups 1 and 2. While the crude mortality rate and under-five mortality rate are the most important variables in group formation 3. In addition, it is known that groups 1 consists of 14 districts / cities, group 2 consists of 19 districts / cities, and group 3 consists of 5 districts / cities. The results of the study are in the form of grouping (clustering) that can be used to describe the distribution of district groups based on the condition of the health profile of the area. Salah satu indikator yang menggambarkan derajat kesehatan, pembangunan dan pelayanan kesehatan adalah angka kematian (mortalitas). Mortalitas dibentuk dari beberapa indikator, yaitu angka kelahiran kasar, angka kematian kasar, angka kematian bayi, angka kematian balita dan angka kematian ibu. Pada Tahun 2014, capaian angka kematian bayi masih berada diatas target MDGs yang telah disepakati. Distribusi indikator kesehatan, mortalitas, di Provinsi Jawa Timur perlu diketahui untuk mencapai target dalam MDGs dan untuk meningkatkan derajat kesehatan di Provinsi Jawa Timur. Penelitian ini membahas tentang pengelompokkan kabupaten-kabupaten (dan kota) yang ada di Provinsi Jawa Timur berdasarkan kemiripan lima indikator mortalitas dengan menggunakan metode Variable Weighted K-Means (VW K-Means). Berdasarkan metode silhouette diperoleh jumlah kelompok optimal yang terbentuk sebanyak tiga kelompok. Berdasarkan hasil pengelompokkan dengan VW K-Means diketahui bahwa variabel angka kematian kasar adalah variabel yang paling penting dalam pembentukan kelompok 1 dan 2. Sedangkan angka kematian kasar dan angka kematian balita adalah variabel yang paling penting dalam pembentukkan kelompok 3. Selain itu, diketahui bahwa kelompok 1 terdiri dari 14 kabupaten/kota, kelompok 2 terdiri dari 19 kabupaten/kota, dan kelompok 3 terdiri dari 5 kabupaten/kota. Hasil penelitian berupa hasil pengelompokkan (klasterisasi) yang dapat digunakan untuk menggambarkan distribusi pengelompokkan kabupaten berdasarkan kondisi profil kesehatan daerah tersebut