Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Mini-Batch K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Kemandirian Daerah Di Sulawesi Selatan Amri, Muh. Aidil; Risal, Andi Akram Nur; Bakri, Muh. Fajrin; Surianto, Dewi Fatmarani
Jurnal Informatika Polinema Vol. 11 No. 2 (2025): Vol. 11 No. 2 (2025)
Publisher : UPT P2M State Polytechnic of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33795/jip.v11i2.6871

Abstract

Kurangnya pemetaan yang efisien mengenai tingkat kemandirian desa di Sulawesi Selatan menghambat perumusan kebijakan pembangunan yang tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model clustering menggunakan algoritma Mini-Batch K-Means guna mengelompokkan desa berdasarkan tingkat kemandiriannya. Data yang digunakan mencakup Indeks Ketahanan Sosial (IKS), Indeks Ketahanan Ekonomi (IKE), dan Indeks Ketahanan Lingkungan (IKL) dari 2.000 desa di Sulawesi Selatan. Proses analisis melibatkan pre-processing data, penentuan jumlah klaster optimal menggunakan metode Elbow, serta penerapan Mini-Batch K-Means untuk pengelompokan desa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa desa-desa dapat dikelompokkan ke dalam empat klaster utama: Desa Mandiri, Desa Maju, Desa Berkembang, serta gabungan Desa Tertinggal dan Desa Sangat Tertinggal. Evaluasi menggunakan Silhouette Coefficient mengindikasikan bahwa klaster Desa Mandiri memiliki kualitas pengelompokan terbaik dengan nilai 0,5398, sementara klaster Desa Berkembang memiliki nilai 0,1823, yang menunjukkan adanya tumpang tindih dengan klaster lain. Implementasi model ini memberikan gambaran yang lebih jelas terkait distribusi tingkat kemandirian desa dan dapat menjadi acuan dalam penyusunan strategi pembangunan yang lebih efektif dan berkelanjutan. Dari hasil penelitian ini, pemerintah daerah dan pemangku kepentingan dapat merumuskan kebijakan berbasis data yang lebih akurat, memastikan bahwa desa-desa yang membutuhkan intervensi lebih lanjut dapat memperoleh perhatian yang tepat. Rekomendasi strategi berbasis data ini diharapkan dapat meningkatkan efektivitas program pembangunan desa serta mempercepat pencapaian kesejahteraan yang merata di Sulawesi Selatan