APLIKASI PEMODELAN KLASTER IMUNISASI BALITA MENGGUNAKAN ALGORITMA SELF ORGANIZING MAP
DOI:
https://doi.org/10.54314/jssr.v8i3.3878Abstract
Abstract : Equitable immunization coverage is a key indicator of successful public health programs, particularly for vulnerable age groups such as toddlers. In Asahan Regency, however, vaccination distribution among districts varies significantly and warrants further analysis. This study applies the Self Organizing Map (SOM) method to cluster toddler vaccination data from 25 districts using variables such as total number of toddlers, total vaccination coverage, and gender-specific vaccination percentages. The data was normalized using Z-Score standardization and processed through a SOM grid with 3x1 neurons. The clustering results identified three distinct categories: high, medium, and low coverage, each with unique characteristics. High-coverage clusters were dominated by districts with perfect vaccination rates (100%), while low clusters revealed gender disparities. This study contributes to the visualization and analysis of immunization trends and serves as a reference for more targeted health intervention planning.
Â
Keyword: clustering; self organizing map; SOM; toddlers; vaccination.
Â
Abstrak : Cakupan imunisasi yang merata merupakan salah satu indikator keberhasilan program kesehatan masyarakat, khususnya bagi kelompok usia rentan seperti balita. Namun, di Kabupaten Asahan, distribusi vaksinasi balita menunjukkan ketimpangan antar kecamatan yang perlu dianalisis lebih lanjut. Penelitian ini mengimplementasikan metode Self Organizing Map (SOM) untuk mengelompokkan data vaksinasi balita dari 25 kecamatan berdasarkan variabel jumlah total balita, persentase vaksinasi total, serta vaksinasi berdasarkan jenis kelamin. Data dinormalisasi menggunakan metode Z-Score dan diproses dalam jaringan SOM dengan struktur 3x1 neuron. Hasil klasterisasi menghasilkan tiga kategori cakupan: tinggi, sedang, dan rendah, dengan karakteristik yang berbeda-beda. Klaster tinggi didominasi oleh kecamatan dengan cakupan vaksinasi sempurna (100%), sedangkan klaster rendah menunjukkan adanya kesenjangan cakupan antara balita laki-laki dan perempuan. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam visualisasi dan analisis tren imunisasi serta dapat digunakan sebagai acuan dalam perencanaan intervensi kesehatan secara lebih terarah.
Â
Kata kunci: balita; clustering; self organizing map; SOM; vaksinasiDownloads
References
Aziz, S., & Mustakim, M. (2022). Implementasi Algoritma Self Organizing Map untuk Identifikasi Pola Pengelompokan Tingkat Kesejahteraan Keluarga Kabupaten Siak. Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering (IJIRSE), 2(2), 82–92. https://doi.org/10.57152/ijirse.v2i2.431
Dwi Christyanti, R., Aisyah, S., Putro Utomo, A., Jayanti, R., Fisika, J., Kaltara, U., Selor, T., & Agroteknologi, J. (2023). Clustering Wilayah Kerawanan Stunting Menggunakan Metode Self Organizing Map (SOM) Berbantu Matlab (Studi Kasus: Kabupaten Bulungan). 2, 32–43. http://journal.unikaltar.ac.id/index.php/JSB/index
Faqih, M. F., & Mahdy, I. F. (2024). Penerapan Self Organizing Maps dalam Pengelompokkan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Aspek Pendidikan. 93–102.
Harianja, A. K. (2022). Klasifikasi Kompetensi Tenaga Kerja Program Magang Ke Luar Negeri Dengan Metode Self Organizing Maps (SOM). Journal of Machine Learning and Data Analytics (MALDA), 01(01), 1–16. https://journal.fkpt.org/index.php/malda/article/download/118/101
I.G.N, R., Suyitno, H., Rezeki S.H, S., Kartasasmita, C. B., Ismoedijanto, & Ko, S. (2024). Pedoman Imunisasi Di Indonesia. Badan Penerbit Ikatan Dokter Anak Indonesia, 564, 1–73.
Imani, N., Alfassa, A. I., & Yolanda, A. M. (2023). Analisis Cluster Terhadap Indikator Data Sosial Di Provinsi Nusa Tenggara Timur Menggunakan Metode Self Organizing Map (Som). Jurnal Gaussian, 11(3), 458–467. https://doi.org/10.14710/j.gauss.11.3.458-467
Li, J., Cheng, K., Wang, S., Morstatter, F., Trevino, R. P., Tang, J., & Liu, H. (2018). Feature selection: A data perspective. ACM Computing Surveys, 50(6). https://doi.org/10.1145/3136625
Ruziq Nawaf Zulfahmi, Maria Kristiana Daul, Muhammad Al Ayyubi, I Wayan Julianta Pradnyana, & Rokhana Dwi Bekti. (2023). Pemetaan Kerentanan Tingkat Kriminalitas Menggunakan Metode Self Organizing Map. INSOLOGI: Jurnal Sains Dan Teknologi, 2(5), 872–881. https://doi.org/10.55123/insologi.v2i5.2566
Santoso, J. T. (2021). Kecerdasan Buatan & Jaringan Syaraf Buatan. In Penerbit Yayasan Prima Agus Teknik (Vol. 7, Issues 1 SE-Judul Buku). https://penerbit.stekom.ac.id/index.php/yayasanpat/article/view/177
Setiawati, W., Surorejo, S., Andriani, W., & Gunawan, G. (2024). Penerapan Metode Self Organizing Map dan Simple Additive Weighting untuk memilih Tempat Wisata di Tegal. Jurnal Minfo Polgan, 13(1), 357–365. https://doi.org/10.33395/jmp.v13i1.13667
