根据雅加达DKI省的数据,k -均值算法的应用范围扩大了

A. Wibowo, Indurasmi Dian Mulyastuti
{"title":"根据雅加达DKI省的数据,k -均值算法的应用范围扩大了","authors":"A. Wibowo, Indurasmi Dian Mulyastuti","doi":"10.37817/tekinfo.v23i2.2603","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Fasilitas Kesehatan adalah tempat yang menyediakan pelayanan Kesehatan, seperti klinik danrumah sakit. Kuantitas dan kualitas fasilitas ini di suatu daerah atau negara merupakan salahsatu parameter yang umum digunakan mengukur nilai kemakmuran dan kualitas hidup daerahtersebut. Dalam melakukan penelitian ini, algoritma yang digunakan adalah algoritma K-MeansClustering melalui aplikasi Orange dan mengelompokkannya menjadi 3 cluster yaitu tinggi,sedang dan rendah. Data yang digunakan adalah data kabupaten berdasarkan jumlah fasilitaskesehatan di DKI Jakarta tahun 2020, tersedia 24 data dan data penelitian ini diambil dari BPS(Badan Pusat Statistik). Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah cluster 1 memiliki 6 data,cluster 2 memiliki 5 data dan cluster 3 memiliki 12 data. Penelitian ini bertujuan untukmengetahui jumlah fasilitas kesehatan di kabupaten DKI Jakarta yang tergolong tinggi, sedangdan rendah.","PeriodicalId":369262,"journal":{"name":"Tekinfo: Jurnal Bidang Teknik Industri dan Teknik Informatika","volume":"12 3","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-10-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Jumlah Fasilitas Kesehatan Menurut Pemerintah Provinsi DKI Jakarta\",\"authors\":\"A. Wibowo, Indurasmi Dian Mulyastuti\",\"doi\":\"10.37817/tekinfo.v23i2.2603\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Fasilitas Kesehatan adalah tempat yang menyediakan pelayanan Kesehatan, seperti klinik danrumah sakit. Kuantitas dan kualitas fasilitas ini di suatu daerah atau negara merupakan salahsatu parameter yang umum digunakan mengukur nilai kemakmuran dan kualitas hidup daerahtersebut. Dalam melakukan penelitian ini, algoritma yang digunakan adalah algoritma K-MeansClustering melalui aplikasi Orange dan mengelompokkannya menjadi 3 cluster yaitu tinggi,sedang dan rendah. Data yang digunakan adalah data kabupaten berdasarkan jumlah fasilitaskesehatan di DKI Jakarta tahun 2020, tersedia 24 data dan data penelitian ini diambil dari BPS(Badan Pusat Statistik). Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah cluster 1 memiliki 6 data,cluster 2 memiliki 5 data dan cluster 3 memiliki 12 data. Penelitian ini bertujuan untukmengetahui jumlah fasilitas kesehatan di kabupaten DKI Jakarta yang tergolong tinggi, sedangdan rendah.\",\"PeriodicalId\":369262,\"journal\":{\"name\":\"Tekinfo: Jurnal Bidang Teknik Industri dan Teknik Informatika\",\"volume\":\"12 3\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-10-05\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Tekinfo: Jurnal Bidang Teknik Industri dan Teknik Informatika\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.37817/tekinfo.v23i2.2603\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Tekinfo: Jurnal Bidang Teknik Industri dan Teknik Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37817/tekinfo.v23i2.2603","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

卫生设施是提供卫生服务的地方,如诊所和医院。该设施在一个地区或国家的数量和质量是衡量该地区财富和生活质量的常用参数之一。在进行这项研究时,使用的算法是通过橘色应用程序编写的K-MeansClustering算法,并将其分组为高、中、低。根据2020年雅加达DKI卫生设施数量的地区数据,可以从BPS(统计中心)获得24个研究数据。这项研究的结果是集群1有6个数据,集群2有5个数据,集群3有12个数据。本研究的目的是确定雅加达DKI区中中低等的卫生设施的数量。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Jumlah Fasilitas Kesehatan Menurut Pemerintah Provinsi DKI Jakarta
Fasilitas Kesehatan adalah tempat yang menyediakan pelayanan Kesehatan, seperti klinik danrumah sakit. Kuantitas dan kualitas fasilitas ini di suatu daerah atau negara merupakan salahsatu parameter yang umum digunakan mengukur nilai kemakmuran dan kualitas hidup daerahtersebut. Dalam melakukan penelitian ini, algoritma yang digunakan adalah algoritma K-MeansClustering melalui aplikasi Orange dan mengelompokkannya menjadi 3 cluster yaitu tinggi,sedang dan rendah. Data yang digunakan adalah data kabupaten berdasarkan jumlah fasilitaskesehatan di DKI Jakarta tahun 2020, tersedia 24 data dan data penelitian ini diambil dari BPS(Badan Pusat Statistik). Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah cluster 1 memiliki 6 data,cluster 2 memiliki 5 data dan cluster 3 memiliki 12 data. Penelitian ini bertujuan untukmengetahui jumlah fasilitas kesehatan di kabupaten DKI Jakarta yang tergolong tinggi, sedangdan rendah.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Jumlah Fasilitas Kesehatan Menurut Pemerintah Provinsi DKI Jakarta Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Anggota FKDM Dengan Metode Wighted Product Berbasis Web Pada Walikota Jakarta Utara Media Pembelajaran Pengenalan Bahasa Pemrograman Pada Anak Usia Dini Berbasis Game Rancang Bangun Dashboard Rekam Medis Pada Klinik Dr. H. Abdul Rapieq Berbasis Web Pengaruh Kualitas Layanan Terhadap Kepuasan Dan Loyalitas Pengguna Mobile Application Online Delivery Order Pizza Menggunakan Model Value-Based Adoption Model (VAM) Extended
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1