Clustering Jumlah Tenaga Kesehatan Berdasarkan Kecamatan di Kabupaten Karawang Menggunakan Algoritma K-Means

Pembangunan kesehatan merupakan bagian dari Pembangunan Nasional yang pada hakekatnya adalah penyelenggaraan upaya kesehatan untuk mencapai kemampuan hidup sehat bagi setiap penduduk agar dapat mewujudkan derajat kesehatan yang optimal, masalah kesehatan yang ada pada masyarakat di Indonesia yaitu masih minimnya tenaga kesehatan pada setiap wilayah. Salah satunya di Kabupaten Karawang, Tenaga kesehatan yang tidak tercukupi di beberapa Kecamatan yang ada di Karawang akan membuat masyarakat di Kecamatan tersebut kesulitan untuk hidup sehat dan mengobati penyakitnya.Penelitian ini menggunakaan teknik data minning dalam proses pengolahan data dengan metode K-Medoidsclustering.Metode K-Medoids merupakan bagian dari partitioning clustering yang cukup efisien dalam dataset yang kecil dan mencari titik yang paling refresentatif. Kelebihan metode ini mampu mengatasi kelemahan dari metode K-Means yang sensitif terhadap outlier. Kelebihan lainnya dari metode ini yaitu hasil proses clustering tidak bergantung pada urutan masuk dataset. Metode K-Medoids clustering dapat diterapkan pada data presentase tenaga kesehatan berdasarkan kecamatan, sehingga dapatdiketahui pengelompokkan kecamatan berdasarkan data tersebut. Dari data pengelompokkan tersebut 3 cluster yaitu cluster 1 sebagai cluster terendah sebanyak 13 (empat belas) kecamatan, cluster 2 yaitu 8 (delapan) kecamatan sebagai cluster sedang dan 9 (sembilan) kecamatan sebagai cluster tertinggi yaitu cluster 3 dari presentasi tenaga kesehatan pada setiap kecamatan di kabupaten Karawang. Diharapkan penelitian ini memberikan informasi kepada pemerintah kabupaten Karawang tentang pengelompokkan data tenaga kesehatan yang berdampak pada pemerataan jumlah tenaga kesehatan dalam pelayanan kesehatan terhadap masyarakat di kabupaten Karawang.

Kata Kunci: Tenaga Kesehatan Algoritma K-Medoids Data Mining