<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="118365">
 <titleInfo>
  <title>PENGELOMPOKAN WILAYAH DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR FERTILITAS DAN KELUARGA BERENCANA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN K-MEDIAN</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Putri Balqis</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Banda Aceh</placeTerm>
   <publisher>Fakultas MIPA Statistika</publisher>
   <dateIssued>2023</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text"></languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Skripsi</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Indonesia merupakan salah satu negara dengan kepadatan penduduk yang cukup tinggi namun tidak merata di seluruh wilayah. Oleh karena itu, dilakukan pengelompokan wilayah berdasarkan indikator fertilitas dan KB agar dapat membantu pemerintah memahami kebutuhan serta masalah yang dihadapi oleh wilayah-wilayah tersebut. Pengelompokan kabupaten/kota pada data indikator fertilitas dan KB dilakukan menggunakan metode k-means dan k-median.  Penentuan jumlah cluster terbaik untuk data tersebut dipilih berdasarkan 3 indeks validasi yaitu Davies-Bouldin, Dunn dan Silhouette. Hasil penelitian menunjukkan pengelompokan indikator fertilitas dan KB di Indonesia yang paling optimal dengan jumlah 3 cluster  dari metode k-median karena memiliki nilai indeks Dunn dan Silhouette paling tinggi yaitu masing-masing sebesar 0,2896 dan 0,6302 dengan cluster 1 mengelompokkan 325 kabupaten/kota dan memiliki pusat median pada Kabupaten Kuantan Singingi di Provinsi Riau dimana terdapat 5 indikator yang tinggi yaitu persentase umur perkawinan pertama 19 tahun ke bawah, melahirkan ditolong tenaga kesehatan terlatih, melahirkan anak lahir hidup terakhir dengan berat ≥ 2,5 kg, sedang menggunakan alat KB, dan sedang menggunakan alat KB pil. Cluster 2 mengelompokkan 112 kabupaten/kota dan memiliki pusat median pada Kota Surakarta di Provinsi Jawa Tengah dimana terdapat 9 indikator yang tinggi yaitu umur perkawinan pertama 19 tahun ke atas, melahirkan di fasilitas kesehatan terlatih, melahirkan ditolong tenaga kesehatan terlatih, pernah menggunakan alat KB, sedang menggunakan alat KB sterilisasi MOW, sedang menggunakan alat KB IUD, sedang menggunakan alat KB susuk/implan, sedang menggunakan alat KB kondom dan sedang menggunakan alat KB tradisional. Adapun cluster 3 mengelompokkan 77 kabupaten/kota dan memiliki pusat median pada Kabupaten Nias Utara di Provinsi Sumatra Utara dimana hanya terdapat 2 indikator yang tinggi yaitu tidak pernah menggunakan alat KB dan sedang menggunakan alat KB suntik.</note>
 <note type="statement of responsibility"></note>
 <classification>0</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
 </location>
 <slims:digitals/>
</mods>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>118365</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2023-12-20 15:51:54</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2023-12-20 16:07:24</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>