Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.182
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JAIS (Journal of Applied Intelligent System) Jurnal Abdimas Ilmiah Citra Bakti (JAICB) Jurnal Kewarganegaraan Jurnal Pengabdian Masyarakat Nusantara Emerging Statistics and Data Science Journal Synergy In Economic & Business Management (SEBM)
Umam, Choerul
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Education Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Physics Social Sciences Other

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Emerging Statistics and Data Science Journal

 1 
Penerapan Algoritma K-Medoids untuk Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Kemiskinan: Akses Perumahan dan Kesejahteraan: Penerapan Algoritma K-Medoids untuk Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Kemiskinan: Akses Perumahan dan Kesejahteraan Ikhram, Akhfan; Sani Mutia; Akbar, Purnama; Umam, Choerul
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 3 No. 2 (2025): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol3.iss.2.art13

Abstract

Tantangan dalam mengentaskan kemiskinan di Indonesia masih sangat besar, terutama disebabkan oleh kesenjangan yang signifikan antarwilayah. Penelitian ini menganalisis pengelompokan kemiskinan di Indonesia menggunakan algoritma K-Medoids dengan data tahun 2024 dari Badan Pusat Statistik (BPS). Indikator yang digunakan meliputi persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap air minum layak, sanitasi layak, dan hunian layak. Analisis deskriptif menunjukkan rata-rata akses air minum layak sebesar 87%, sanitasi layak 81,14%, dan rumah layak huni 61,66%. Metode Elbow menentukan jumlah klaster optimal sebanyak tiga. Klaster 1 mencakup 19 provinsi dengan tingkat kemiskinan rendah, ditandai akses yang tinggi terhadap kebutuhan dasar. Klaster 2 terdiri dari 18 provinsi dengan tingkat kemiskinan sedang dan akses infrastruktur yang cukup baik. Klaster 3 hanya mencakup Papua Pegunungan dengan akses sangat terbatas dan tingkat kemiskinan sangat tinggi. Hasil penelitian menyoroti ketimpangan signifikan antara wilayah timur dan barat Indonesia. Temuan ini menekankan perlunya kebijakan pengentasan kemiskinan berbasis wilayah yang berfokus pada peningkatan infrastruktur dasar di daerah tertinggal guna mendukung pembangunan yang lebih inklusif dan pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs). 
Co-Authors A. R., Rasmawati Akbar, Purnama Anjasari, Triska Damanik, Syafrida Eko Hari Rachmawanto Febrianur Ibnu Fitroh Sukono Putra Hendy Tannady Himawan, Mahadika Pradipta Ikhram, Akhfan Iswahyuningsih, Rr Jefriyanto, Jefriyanto Negara, Wana Pramudyawardana Kusuma Pradipta Himawan, Mahadika Putra, Ifan Perdana Putri, Melly Anisa Rachmawansyah, M. Sandia Ratih K, Dewi Rifqi Ardiansyah, M. Jihatur Rizaldy, Mohammad Farhan Arick Sani Mutia Setiyono, Mochammad Raka Alwandany Tri Esti Rahayuningtyas Wellia Shinta Sari Widyatmoko Widyatmoko Yaacob, Noorayisahbe Bt Mohd Zahari, Iqlima