PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN JUMLAH PESERTA BPJS KESEHATAN JKN/KIS DI KABUPATEN CIREBON
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
BPJS Kesehatan adalah Badan Penyelenggara Jaminan Sosial Kesehatan yang dilaksanakan oleh pemerintah sesuai dengan UU No.40 Tahun 2004 Peserta yang menjadi anggota akan mendapatkan Kartu Indonesia Sehat ,karena Jumlah Peserta BPJS Kesehatan JKN/KIS yang belum merata di setiap wilayah yang ada di kabupaten Cirebon ada yang sedikit dan banyak. Penelitian ini bertujuan untuk menggelompokkan peserta BPJS Kesehatan Jkn/Kis di Kabupaten Cirebon ke dalam beberapa kelompok sample penelitian ini di peroleh dari Dataset Open Data Jabar yaitu Jumlah Peserta BPJS Kesehatan dengan Jumlah 412 Dataset Peserta BPJS Kesehatan JKN/KIS di Kabupaten Cirebon. Metode K-Means adalah metode yang tepat untuk di gunakan untuk mengelompokkan jumlah Peserta BPJS Kesehatan Jkn/Kis Di Kabupaten Cirebon yang cukup banyak dengan waktu yang relatif cepat dan efisien dengan menggunakan machine learning dengan tools Rapidminer. Hasil pengelompokan dinilai dengan Davies Bouildin Index untuk mengetahui hasil optimasi terhadap algoritma K-Means. Hasil Clustering didapatkan kelompok terbanyak peserta BPJS kesehatan maka Cluster_0: Kelompok Rendah sejumlah 86 Peserta, Cluster_1: Kelompok sedang Peserta BPJS Kesehatan sejumlah 156 Peserta, dan Cluster_2: Kelompok Banyak sejumlah 170 Peserta. Dengan nilai K=3 sebagai nilai Optimum dengan nilai DBI = 0.164.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.005 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it