Metode Boost-K-means untuk Clustering Puskesmas berdasarkan Persentase Bayi yang Diimunisasi
Notice bibliographique
Résumé
Dinas Kesehatan Kabupaten/Kota adalah satuan kerja pemerintahan daerah kabupaten/kota yang bertanggung jawab menyelenggarakan urusan pemerintahan dalam bidang kesehatan di kabupaten/kota. Pelayanan kesehatan adalah upaya yang diberikan oleh Puskesmas kepada masyarakat, mencakup perencanaan, pelaksanaan, evaluasi, pencatatan, pelaporan, dan dituangkan dalam suatu sistem. Pada penelitian ini, akan digunakan data persentase bayi yang diimunisasi yang merupakan salah satu layanan dari Puskesmas. Pelayanan imunisasi ini merupakan pelayanan imunisasi dasar meliputi BCG, DPT/HB1-3, polio 1-4 dan campak. Data persentase bayi yang diimunisasi belum memiliki pengelompokan sehingga pada penelitian ini akan diterapkan metode clustering untuk melakukan pengelompokan Puskesmas berdasarkan persentase bayi yang diimunisasi. Data persentase bayi dari masing-masing Puskesmas dijadikan data uji yang akan diterapkan pada proses multi-clustering dengan metode boost-clustering. Output dari penerapan metode ini akan dibandingkan dengan output metode clustering dasar k-means, hasil clustering akan diukur menggunakan metode silhouette index. Evaluasi menggunakan metode silhouette index dilakukan pada dataset puskesmas. Analisis dilakukan dengan melihat hasil evauasi dataset yang sudah diimplementasikan kedalam algoritma cluster dasar k-means dan algoritma multiclustering boost-k-means. Berdasarkan hasil evaluasi, diperoleh nilai silhouette index 0,798102756 untuk k-means dan 0,789901932 untuk boost-k-means, dengan ini algoritma yang diusulkan memiliki kualitas hasil clustering minimal sama atau lebih baik dari single clustering k-means dengan jumlah iterasi yang lebih sedikit
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».