KLASIFIKASI WILAYAH PRIORITAS PENAMBAHAN TENAGA MEDIS BERDASARKAN URGENSI PENYAKIT DAN SEBARAN FASILITAS KESEHATAN MENGGUNAKAN SVM DI KOTA BEKASI

Muhamad, Prasetyo (2025) KLASIFIKASI WILAYAH PRIORITAS PENAMBAHAN TENAGA MEDIS BERDASARKAN URGENSI PENYAKIT DAN SEBARAN FASILITAS KESEHATAN MENGGUNAKAN SVM DI KOTA BEKASI. Other thesis, UNSADA.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (793kB)
	Text BAB 2.pdf Download (760kB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (710kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (645kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (786kB)
	Text HASIL TURNITIN.pdf Download (617kB)
	Text SUKET TURNITIN.pdf Download (675kB)

Abstract

Ketersediaan tenaga medis yang memadai merupakan faktor krusial dalam meningkatkan kualitas pelayanan kesehatan di suatu wilayah. Kota Bekasi, sebagai daerah perkotaan dengan jumlah penduduk yang besar, menghadapi tantangan dalam menentukan wilayah prioritas untuk penambahan tenaga medis, khususnya di daerah dengan beban penyakit tinggi dan distribusi fasilitas kesehatan yang belum merata. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi wilayah prioritas penambahan tenaga medis menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) berdasarkan data jumlah kasus penyakit, tenaga medis, dan fasilitas kesehatan di setiap kecamatan. Model SVM yang dibangun mengelompokkan wilayah ke dalam tiga kategori prioritas, yaitu rendah, sedang, dan tinggi, sehingga dapat memberikan rekomendasi yang berbasis data kepada pemerintah daerah dalam menetapkan wilayah yang perlu diutamakan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM mampu melakukan klasifikasi dengan akurasi rata-rata sebesar 70% pada pengujian validasi silang. Dengan demikian, sistem ini diharapkan dapat menjadi alat bantu yang efektif dalam pengambilan keputusan untuk optimalisasi distribusi tenaga medis di Kota Bekasi.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	Dosen Pembimbing : Timor Setiyaningsih, ST, MTI
Uncontrolled Keywords:	Support Vector Machine, klasifikasi wilayah, penambahan tenaga medis, urgensi penyakit, fasilitas kesehatan, Kota Bekasi.
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User:	Suwatno Suwatno Perpustakaan
Last Modified:	26 Nov 2025 08:04
URI:	http://repository.unsada.id/id/eprint/10153

Actions (login required)

View Item