<![CDATA[Kemajuan era digital mendunia memaksa manusia harus semakin peka dalam menggunakan teknologi dalam setiap aspek kehidupan. Khususnya pergerakan kualitas hidup di Indonesia, tantangan dalam menentukan metode yang paling baik untuk mengelompokkan wilayah berdasarkan indikator kualitas hidup. Permasalahannya adalah keberhasilan/keketepatan metode dalam melakukan clustering wilayah dengan karakteristik data yang berbeda-beda seperti pada kasus data yang kompleks, termasuk dataset yang mengandung outlier dan noise. Dampaknya pada efektivitas strategi pemerintah dan stakeholder yang mengimplementasikan post-strategi dengan memperhatikan hasilseling wilayah. Untuk itu, penelitian ini mengevaluasi metode clustering untuk memberikan representasi clustering yang lebih dekat dengan nilai aslinya dan efektivitas penerapannya pada masing-masing style dan design. Penelitian ini bertujuan untuk membanding kinerja dari tiga metode clustering, yaitu K-Means, Medoid Clustering, dan DBSCAN dalam mengelompokkan wilayah berdasarkan kualitas hidup di Indonesia. Prioritas penelitian ini adalah untuk menemukan beberapa metode clustering yang memberikan hasil yang lebih akurat, serta aplikatif untuk masing-masing hasil post-strateginya. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah cluster analysis dengan tiga pendekatan utama, K-Means, Medoid Clustering, dan DBSCAN. Data dianalisis menggunakan teknik clustering yang berbeda dengan setiap metode clustering untuk mengevaluasi keefektifan, stabilitas, dan allevasi outlier dan noise. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah cluster analysis dengan tiga pendekatan utama: K-Means, Medoid Clustering, dan DBSCAN. Data dikumpulkan dari berbagai sumber terkait indikator kualitas hidup, lalu dianalisis menggunakan teknik clustering untuk mengevaluasi efisiensi, stabilitas, dan ketahanan metode terhadap outlier serta noise. Hasil penelitian ini meningkatkan kontribusi pemerintah dalam memberikan strategi post bagi stakeholder berdasarkan hasil clustering. Integrasi kontribusi Knowledge Management dan Data Discovery dengan hasil clustering meningkatkan keefektifan analisis wilayah dalam luaran analisis strategi. Dalam studi selanjutnya, diharapkan memberikan data yang lebih akurat dengan menggunakan metode hybrid clustering atau machine learning.]]>
