Agglomerative Nesting Cluster Analyst in Mapping District/City Health Facilities in West Java Province

Nadira Nisa  Alwani; Megawati Megawati; Anwar  Fitrianto; Erfiani Erfiani; Alfa Nugraha  Pradana

doi:10.20956/j.v20i3.32043

Authors

Nadira Nisa Alwani Institut Pertanian Bogor
Megawati Megawati Pogram Studi Statistika dan Sains Data, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Indonesia
Anwar Fitrianto Pogram Studi Statistika dan Sains Data, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Indonesia
Erfiani Erfiani Pogram Studi Statistika dan Sains Data, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Indonesia
Alfa Nugraha Pradana Pogram Studi Statistika dan Sains Data, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.20956/j.v20i3.32043

Keywords:

Agglomerative Nesting, Clustering, Health Facilities

Abstract

The use of Hierarchical Clustering is used to group districts or cities in West Java according to the number of health facilities, distance to health facilities and population density using Agglomerative Nesting (AGNES). Clustering in this study utilizes complete linkage clustering. The elbow method produces two optimal clusters which are then validated with the sillhoute coefficient and Calinski-Harabasz. In this study, there are 27 variables in the form of health facilities spread across 27 regencies/cities in West Java in 2021. The results of the cluster analysis formed in this study are 18 districts/cities in cluster one and 9 districts/cities in cluster two

References

. Agresti, A., 2002. Categorical Data Analysis Second Edition, John Willey and Sons, New York.

. Andina, K., 2017. Klasifikasi Informasi, Anjuran dan Larangan pada Hadits Shahih Bukhari menggunakan Metode Support Vector Machine, e-Proceeding of Engineering, p. 5014.

. Anggraeni, M. R., Yudatama, U. & M., 2023. Clustering Prevalensi Stunting Balita Menggunakan Hierarchical Clustering, Jurnal Media Informatika Budidarma, pp. 351-359.

. Azzahra, A. & Wijayanto, A. W., 2022. Perbandingan Agglomerative Hierarchical dan K-Means dalam Pengelompokkan Provinsi Berdasarkan Pelayanan Kesehatan Maternal, Jurnal Sistem Informasi, Vol. 11 No. 2, pp. 481-495.

. Dewi, A. F. & Ahadiyah, K., 2022. Agglomerative Hierarchy Clustering Pada Penentuan Kelompok Kabupaten/Kota di Jawa Timur Berdasarkan Indikator Pendidikan, Zeta - Math Journal, vol 7 No. 2.

. Goreti, M., Novia, Y. & Wahyuningsih, S., 2016. Perbandingan Hasil Analisis Cluster dengan Menggunakan Metode Single Linkage dan Metode C-Means, Eksponensial, pp. 9-16.

. Hajar, M., Nasution, Y. N. & Prangga, S., 2022. Penerapan Metode Agglomerative Nesting (AGNES) pada Pengelompokkan Wilayah Desa Atau Kelurahan Di Kabupaten Kutai Kartanegara, Prosiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya.

. Hosmer, L. S. & D. W., 2000. Applied Logistic Regression, New York: John Wiley & Sons.

. Irawan, I., Rini, D. P. & E., 2021. Peningkatan Performa Algoritma CART Dengan Seleksi Fitur Menggunakan ABC Untuk Penilaian Kredit, Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 8, pp. 199-208.

. Kasoqi, I. A., Hayati, M. N. & Goejantoro, R., 2021. Pengelompokan Desa Atau Kelurahan Di Kutai Kartanegara Menggunakan Algoritma Divisive Analysis, J. Stat. Univ. Muhammadiyah Semarang, vol.9, no. 2, p. 101, doi: 10.26714/jsunimus.9.2.2021.101-108.

. Kemenkes, RI., 2022. Sehat Negeriku, Kementerian Kesehatan, 29 September [Online]. Available:https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilismedia/20220929/0541166/penyakit-jantung-penyebab-utama-kematian-kemenkes-perkuat-layanan-primer/.

. Li, T., Rezaipnah, A. & Din, E. M. T. E., 2022. An ensemble agglomerative hierarchical clustering algorithm based on clusters clustering technique and the novel similarity measurement, Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, vol. 34, no.6, pp. 3828-3842

. Maghfiroh W., Ulinnuha, N. & Fanani, A., 2019. Penerapan Fuzzy C-Means dalam Mengelompokkan Kabupaten/Kota Berdasarkan Fasilitas Pelayanan Kesehatan di Jawa Timur, Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol.4 No.1.

. Nahar, J., 2017. Penerapan Metode Multidimensional Scaling dalam Pemetaan Sarana Kesehatan di Jawa Barat, Matematika Integratif, pp. 43-50.

. Pratikto, R. O. & Damastuti, N., 2021. Klasterisasi Menggunakan Agglomerative Hieraarchical Clustering untuk Memodelkan Wilayah Banjir, Journal of Information Technology and Computer Science, Vol. 6 No.1, pp. 13-20.

. Putu, N., Merliana, E., & Santoso, A. J., 2018. Analisa penentuan jumlah cluster terbaik pada metode KMeans, Seminar Nasional Multi Disiplin Ilmu, pp. 978–979.

. Rian Dani, A. T., Wahyuningsih , S. & N. A. Rizki., 2019. Penerapan Hierarchical Clustering Metode Agglomerative pada Data Runtun Waktu, Jambura Journal of Mathematics.

. Rizky, A. M. & Y., 2019. Penerapan Hierarchical Clustering Metode Agglomerative pada Data Runtun Waktu., Jambura Journal of Matheatics, pp. 64-78.

. Ros, F. & Guillaune, S., 2019. A hierarchical clustering algorithm and an improvement of the single linkage criterion to deal with noise, Expert Systems with Applications, vol. 128, pp. 96-108.

. Santosa, B., 2007. Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu.

. Tan, P., Steinbach, M. & Kumar, V., 2006. Introduction to Data Mining. USA: Person Education,Inc.

. Tokuda, E. K., Comin, C. H. & Costa, L. d. F., 2022. Revisting Agglomerative clustering, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications.

. Widodo, E., Ermayani, P., Laila, L. N. & Madani, A. T., 2021. Pengelompokkan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Analisis Hierarchical Agglomerative Clustering, Seminar Nasional Official Statistics.