PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA PROVINSI JAWA BARAT BERDASARKAN FAKTOR TERJADINYA STUNTING TAHUN 2018 MENGGUNAKAN CONTEXT BASED - FUZZY GEOGRAPHICALLY WEIGHTED CLUSTERING - PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (CFGWC-PSO) DENGAN LINEAR DECREASING INERTIA WEIGHT - Fadhilah Izzati Nadifan, - (2022)
Metode Fuzzy Geographically Weighted Clustering (FGWC) adalah suatu teknik clustering yang merupakan perbaikan dari algoritma FCM yang melibatkan efek geografis seperti jarak dan jumlah populasi dua daerah pada fungsi keanggotaanya. Pada tahap inisialisasi metode ini, dilakukan pemilihan nilai keanggotaan (membership value) secara acak, sehingga sering kali membuat solusi terjebak pada solusi lokal optimum. Oleh karena itu, untuk mengatasi masalah tersebut digunakan salah satu metode mateheuristik, yaitu Particle Swarm Optimization (PSO). Pada penggunaan PSO ada dua komponen yang perlu diperhatikan, yaitu intensifikasi dan diversifikasi, untuk menyeimbangkan kedua komponen tersebut, perlu menggunakan penimbang inersia, dalam penelitian ini dipilih Linear Decreasing Inertia Weight (LD). Penggabungan metode FGWC dan PSO-LD dapat menyebabkan waktu perhitungan menjadi lambat, sehingga digunakan algoritma context-based untuk mempercepat proses perhitungan. Berdasarkan hasil indeks validitas, metode CFGWC-PSO-LD terbukti mampu menghasilkan kualitas klaster yang lebih baik dibandingkan dengan metode FGWC dan metode FGWC-PSO-LD. Dalam penelitian ini, metode CFGWC-PSO-LD diterapkan pada kasus stunting di Provinsi Jawa Barat Tahun 2018, karena prevalensi stunting di Provinsi Jawa Barat Tahun 2018 masih berada di atas standar yang telah ditentukan oleh WHO. Sehingga stunting masih menjadi permasalahan kesehatan di masyarakat Jawa Barat. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat berdasarkan faktor penyebab stunting tahun 2018, kemudian dapat diperoleh faktor utama yang penyebab terjadinya stunting di setiap kelompok daerah Provinsi Jawa Barat. Fuzzy Geographically Weighted Clustering (FGWC) is a method of clustering that is a geographically aware alternative to a standard Fuzzy C-Means method by adding geographical distance effects and number of population to the membership function. At the initialization, this method determines random membership value and it makes clustering result fall into local optima. A metaheuristic algorithm is used to solve this problem and Particle Swarm Optimization (PSO) is one of metaheuristic algorithm. In PSO, there is two component called intensification and diversification, which should be balanced, and inertia weight is needed to balance the components. This study used Linear Decreasing (LD) as one of inertia weight variants. Using PSO-LD in FGWC increased the time to run the algorithm compared to the standard FGWC algorithm. Thus, context-based algorithm is integrated into FGWC-PSO-LD to decrease the time. Based on the validity index, CFGWC-PSO-LD method gives a better clustering result than two other methods. In this study, CFGWC-PSO-LD is applied to the case of stunting in West Java in 2018, because the stunting prevalence of West Java is more than the standard WHO given. So, stunting still being public health issues. The purpose of this study is to cluster Regency/City in West Java based on the stunting factor.