Shalsabila, Nabillah Putri
(2023)
Pengelompokkan Tingkat Kemiskinan Kabupaten/Kota di Indonesia dengan
Menggunakan Algoritma K-Means dan K-Harmonic Means.
Skripsi thesis, Universitas Negeri Padang.
Abstract
Tingkat kemiskinan yang semakin membaik belum mampu menurunkan
ketimpangan yang terjadi antar daerah dan golongan masyarakat. Sehingga
pemerintah diharuskan untuk tidak menyamaratakan kebijakan dalam
menanggulangi kemiskinan pada setiap daerahnya. Tujuan pada penelitian ini
adalah untuk mengelompokkan tingkat kemiskinan pada setiap kabupatan/kota di
Indonesia.
Analisis yang digunakan untuk mengelompokkan tingkat kemiskinan
kabupaten/kota di Indonesia adalah dengan analisis cluster. Dimana analisis cluster
yang digunakan adalah analisis cluster non hierarki yaitu K-Means dan KHarmonic
Means.
Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder
yang bersumber dari publikasi Badan Pusat Statistik tentang kemiskinan dan
ketimpangan Tahun 2022. Teknik analisis dilakukan dengan cara mengstandarisasi
data, melakukan analisis cluster, dan memvalidasi cluster.
Hasil penelitian dengan menggunakan K-Means menunjukkan bahwa
cluster pertama memiliki anggota sebanyak 45 kabupaten/kota dan cluster kedua
memiliki anggota sebanyak 469 kabupaten/kota. Sedangkan hasil pengelompokkan
pada metode K-Harmonic Means yaitu cluster pertama memiliki anggota sebanyak
54 kabupaten/kota dan cluster kedua memiliki anggota sebanyak 460
kabupaten/kota. Hasil dari validasi antara K-Means dan K-Harmonic Means
diperoleh nilai Dunn Index dari K-Harmonic Means dengan manggunakan p = 2,25
yang paling tinggi yaitu sebesar 0,03492 dan nilai connectivity paling kecil yaitu
15,9143. Sehingga hasil pengelompokkan terbaik adalah pada metode K-Harmonic
Means dengan menggunakan p = 2,25.
Actions (login required)
 |
View Item |
