Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.702
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Kubik KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
M.S, Erfiani
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Perbandingan Metode K-Means dan OPTICS dalam Penggerombolan Kemiskinan Multidimensi di Indonesia Sari, Devi Permata; Rizqi, Tasya Anisah; Fitrianto, Anwar; M.S, Erfiani; Jumansyah, L.M. Risman Dwi
KUBIK Vol 9, No 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v9i2.39877

Abstract

Kemiskinan multidimensi tetap menjadi tantangan serius di Indonesia meskipun telah mengalami penurunan dalam beberapa tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan membandingkan pola kemiskinan multidimensi di 34 provinsi Indonesia menggunakan metode K-Means dan OPTICS Clustering. Data kemiskinan multidimensi yang digunakan mencakup aspek ekonomi, pendidikan, ketenagakerjaan, dan standar hidup dari Badan Pusat Statistik. Analisis statistik deskriptif mengungkapkan kesenjangan signifikan antar provinsi dalam berbagai dimensi kemiskinan, dengan korelasi tertinggi sebesar 0,4 antara dimensi pendidikan dan status ketenagakerjaan. K-Means Clustering mengidentifikasi 5 cluster provinsi dengan karakteristik beragam, menunjukkan adanya trade-off antara akses fasilitas dan tingkat kemiskinan. Sementara itu, OPTICS Clustering menghasilkan 2 cluster utama, dengan cluster 1 terdiri dari 24 provinsi yang memiliki kondisi cenderung homogen dan cluster 2 terdiri dari 7 provinsi dengan karakteristik yang berbeda secara signifikan. Perbandingan performa menunjukkan OPTICS unggul dengan nilai Silhouette Index dan WCSS yang lebih baik dibandingkan K-Means. Temuan ini memberikan kontribusi penting dalam analisis kemiskinan multidimensi di Indonesia dan dapat dimanfaatkan untuk merancang program pengentasan kemiskinan yang lebih terlokalisasi sesuai karakteristik masing-masing cluster.
Perbandingan Metode K-Means dan OPTICS dalam Penggerombolan Kemiskinan Multidimensi di Indonesia Sari, Devi Permata; Rizqi, Tasya Anisah; Fitrianto, Anwar; M.S, Erfiani; Jumansyah, L.M. Risman Dwi
KUBIK Vol 9, No 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v9i2.39877

Abstract

Kemiskinan multidimensi tetap menjadi tantangan serius di Indonesia meskipun telah mengalami penurunan dalam beberapa tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan membandingkan pola kemiskinan multidimensi di 34 provinsi Indonesia menggunakan metode K-Means dan OPTICS Clustering. Data kemiskinan multidimensi yang digunakan mencakup aspek ekonomi, pendidikan, ketenagakerjaan, dan standar hidup dari Badan Pusat Statistik. Analisis statistik deskriptif mengungkapkan kesenjangan signifikan antar provinsi dalam berbagai dimensi kemiskinan, dengan korelasi tertinggi sebesar 0,4 antara dimensi pendidikan dan status ketenagakerjaan. K-Means Clustering mengidentifikasi 5 cluster provinsi dengan karakteristik beragam, menunjukkan adanya trade-off antara akses fasilitas dan tingkat kemiskinan. Sementara itu, OPTICS Clustering menghasilkan 2 cluster utama, dengan cluster 1 terdiri dari 24 provinsi yang memiliki kondisi cenderung homogen dan cluster 2 terdiri dari 7 provinsi dengan karakteristik yang berbeda secara signifikan. Perbandingan performa menunjukkan OPTICS unggul dengan nilai Silhouette Index dan WCSS yang lebih baik dibandingkan K-Means. Temuan ini memberikan kontribusi penting dalam analisis kemiskinan multidimensi di Indonesia dan dapat dimanfaatkan untuk merancang program pengentasan kemiskinan yang lebih terlokalisasi sesuai karakteristik masing-masing cluster.
Perbandingan Metode K-Means dan OPTICS dalam Penggerombolan Kemiskinan Multidimensi di Indonesia Sari, Devi Permata; Rizqi, Tasya Anisah; Fitrianto, Anwar; M.S, Erfiani; Jumansyah, L.M. Risman Dwi
KUBIK Vol 9 No 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v9i2.39877

Abstract

Kemiskinan multidimensi tetap menjadi tantangan serius di Indonesia meskipun telah mengalami penurunan dalam beberapa tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan membandingkan pola kemiskinan multidimensi di 34 provinsi Indonesia menggunakan metode K-Means dan OPTICS Clustering. Data kemiskinan multidimensi yang digunakan mencakup aspek ekonomi, pendidikan, ketenagakerjaan, dan standar hidup dari Badan Pusat Statistik. Analisis statistik deskriptif mengungkapkan kesenjangan signifikan antar provinsi dalam berbagai dimensi kemiskinan, dengan korelasi tertinggi sebesar 0,4 antara dimensi pendidikan dan status ketenagakerjaan. K-Means Clustering mengidentifikasi 5 cluster provinsi dengan karakteristik beragam, menunjukkan adanya trade-off antara akses fasilitas dan tingkat kemiskinan. Sementara itu, OPTICS Clustering menghasilkan 2 cluster utama, dengan cluster 1 terdiri dari 24 provinsi yang memiliki kondisi cenderung homogen dan cluster 2 terdiri dari 7 provinsi dengan karakteristik yang berbeda secara signifikan. Perbandingan performa menunjukkan OPTICS unggul dengan nilai Silhouette Index dan WCSS yang lebih baik dibandingkan K-Means. Temuan ini memberikan kontribusi penting dalam analisis kemiskinan multidimensi di Indonesia dan dapat dimanfaatkan untuk merancang program pengentasan kemiskinan yang lebih terlokalisasi sesuai karakteristik masing-masing cluster.
Perbandingan Metode K-Means dan OPTICS dalam Penggerombolan Kemiskinan Multidimensi di Indonesia Sari, Devi Permata; Rizqi, Tasya Anisah; Fitrianto, Anwar; M.S, Erfiani; Jumansyah, L.M. Risman Dwi
KUBIK Vol 9 No 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v9i2.39877

Abstract

Kemiskinan multidimensi tetap menjadi tantangan serius di Indonesia meskipun telah mengalami penurunan dalam beberapa tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan membandingkan pola kemiskinan multidimensi di 34 provinsi Indonesia menggunakan metode K-Means dan OPTICS Clustering. Data kemiskinan multidimensi yang digunakan mencakup aspek ekonomi, pendidikan, ketenagakerjaan, dan standar hidup dari Badan Pusat Statistik. Analisis statistik deskriptif mengungkapkan kesenjangan signifikan antar provinsi dalam berbagai dimensi kemiskinan, dengan korelasi tertinggi sebesar 0,4 antara dimensi pendidikan dan status ketenagakerjaan. K-Means Clustering mengidentifikasi 5 cluster provinsi dengan karakteristik beragam, menunjukkan adanya trade-off antara akses fasilitas dan tingkat kemiskinan. Sementara itu, OPTICS Clustering menghasilkan 2 cluster utama, dengan cluster 1 terdiri dari 24 provinsi yang memiliki kondisi cenderung homogen dan cluster 2 terdiri dari 7 provinsi dengan karakteristik yang berbeda secara signifikan. Perbandingan performa menunjukkan OPTICS unggul dengan nilai Silhouette Index dan WCSS yang lebih baik dibandingkan K-Means. Temuan ini memberikan kontribusi penting dalam analisis kemiskinan multidimensi di Indonesia dan dapat dimanfaatkan untuk merancang program pengentasan kemiskinan yang lebih terlokalisasi sesuai karakteristik masing-masing cluster.
Co-Authors Devi Permata Sari Fitrianto, Anwar Jumansyah, L.M. Risman Dwi Rizqi, Tasya Anisah