Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Matematika UNAND
Sabrina, Syafa Marwa
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
CLUSTERING ANALYSIS OF PROVINCIAL IN INDONESIA BASED ON THE 2023 HUMAN DEVELOPMENT INDEX INDICATORS USING THE K-MEDOIDS ALGORITHM Sabrina, Syafa Marwa; Setiawan, Tabah Heri
Jurnal Matematika UNAND Vol 14, No 1 (2025)
Publisher : Departemen Matematika dan Sains Data FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmua.14.1.93-102.2025

Abstract

Indonesia memiliki visi Indonesia Emas pada tahun 2045, namun pencapaian Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dalam 20 tahun terakhir menunjukkan tantangan untuk mewujudkan visi tersebut. Penelitian ini menggunakan algoritma k-medoids untuk melakukan clustering provinsi di Indonesia berdasarkan indikator IPM tahun 2023. K-medoids dipilih karena keunggulannya dalam menangani outlier. Berdasarkan hasil perbandingan dengan metode k-means dan fuzzy c-means, metode k-medoids juga terbukti merupakan metode terbaik karena cluster yang terbentuk pada k-medoids terpisah dengan baik dan memiliki struktur yang kuat. Hasil penelitian menghasilkan tiga cluster: C1 memiliki anggota provinsi dengan IPM sangat tinggi, C2 memiliki anggota provinsi dengan IPM tinggi, sementara C3 memiliki anggota provinsi dengan IPM sedang. Analisis ini diharapkan menjadi bahan evaluasi dan referensi bagi pengembangan metode clustering.
CLUSTERING ANALYSIS OF PROVINCIAL IN INDONESIA BASED ON THE 2023 HUMAN DEVELOPMENT INDEX INDICATORS USING THE K-MEDOIDS ALGORITHM Sabrina, Syafa Marwa; Setiawan, Tabah Heri
Jurnal Matematika UNAND Vol. 14 No. 1 (2025)
Publisher : Departemen Matematika dan Sains Data FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmua.14.1.93-102.2025

Abstract

Indonesia memiliki visi Indonesia Emas pada tahun 2045, namun pencapaian Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dalam 20 tahun terakhir menunjukkan tantangan untuk mewujudkan visi tersebut. Penelitian ini menggunakan algoritma k-medoids untuk melakukan clustering provinsi di Indonesia berdasarkan indikator IPM tahun 2023. K-medoids dipilih karena keunggulannya dalam menangani outlier. Berdasarkan hasil perbandingan dengan metode k-means dan fuzzy c-means, metode k-medoids juga terbukti merupakan metode terbaik karena cluster yang terbentuk pada k-medoids terpisah dengan baik dan memiliki struktur yang kuat. Hasil penelitian menghasilkan tiga cluster: C1 memiliki anggota provinsi dengan IPM sangat tinggi, C2 memiliki anggota provinsi dengan IPM tinggi, sementara C3 memiliki anggota provinsi dengan IPM sedang. Analisis ini diharapkan menjadi bahan evaluasi dan referensi bagi pengembangan metode clustering.
Co-Authors Fachry Abda El Rahman Tabah Heri Setiawan