IMPLEMENTASI FUZZY C-MEANS (FCM) DAN FUZZY POSSIBILISTIC C-MEANS (FPCM) UNTUK PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN LAYANAN KESEHATAN DAN PENYAKIT MENULAR DI PROVINSI SUMATERA UTARA

Penelitian bertujuan untuk membandingkan algoritma Fuzzy C-Means (FCM) dan Fuzzy Possibilistic C-Means (FPCM) serta profilisasi hasil cluster kabupaten/kota di Sumatera Utara berdasarkan layanan kesehatan dan penderita penyakit menular. Metode yang digunakan yaitu penelitian kuantitatif deskriptif dengan menggunakan data tahunan yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Utara pada periode tahun 2023. Data dikumpulkan kemudian dianalisis menggunakan kedua algoritma Clustering untuk menemukan hasil yang paling optimal.
Hasil menunjukkan bahwa Fuzzy Possibilistic C-Means terbukti sebagai algoritma yang lebih baik dibandingkan dengan Fuzzy C-Means pada penelitian ini. Jumlah Cluster yang terbentuk adalah 3 dengan Cluster 3 sebagai dengan tingkat urgensi kesehatan tertinggi di provinsi Sumatera Utara. Temuan penelitian ini dapat membantu pemerintah dalam pemerataan pengendalian jumlah layanan kesehatan dan penderita penyakit menular