UNMET NEED DI INDONESIA (ANALISIS DATA SDKI, SKAP DAN SUSENAS TAHUN 2017-2020)

Abstract

Tingginya kejadian unmet need KB masih menjadi masalah dalam pelayanan KB yang berdampak pada peningkatan kejadian kehamilan yang tidak diinginkan. Oleh karena itu, perlu dilakukan penerapan data mining dengan metode Kmeans pada pengelompokan provinsi di Indonesia agar dapat diketahui wilayah mana yang menjadi prioritas dalam mengurangi kejadian unmet need. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan kejadian unmet need dan-faktor yang mempengaruhinya. Metode penelitian menggunakan teknik data mining dengan metode K-means dibantu dengan aplikasi Rapidminer. Data sekunder dalam penelitian ini bersumber dari hasil SDKI, SKAP dan SUSENAS tahun 2017 - 2020. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat dua kelompok cluster berdasarkan faktor yang mempengaruhi kejadian unmet need terbagi menjadi dua jenis kategori yaitu kategori kejadian unmet need low berada pada cluster 1 (23 provinsi) dan kategori kejadian unmet need tinggi terdapat pada cluster 2 (11 provinsi) dengan jumlah iterasi sebanyak tiga kali. Provinsi Maluku menjadi anggota tetap dengan label cluster event unmet need tinggi. Perlu adanya peningkatan KIE oleh pemerintah dan melakukan kemitraan dengan PKB/PLKB bersama petugas kesehatan KB melalui memperbanyak media KIE.