Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding University Research Colloquium
Mashfuufah, Syayidati
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Environmental Science Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Prosiding University Research Colloquium

 1 
Penerapan Partition Entropy Index, Partition Coefficient Index dan Xie BeniIndex untuk Penentuan Jumlah Klaster Optimal pada Algoritma Fuzzy C-Means dalam Pemetaan Tingkat Kesejahteraan Penduduk Jawa Tengah Mashfuufah, Syayidati; Istiawan, Deden
Prosiding University Research Colloquium Proceeding of The 7th University Research Colloquium 2018: Mahasiswa (student paper presentation)
Publisher : Konsorsium Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Perguruan Tinggi Muhammadiyah 'Aisyiyah (PTMA) Koordinator Wilayah Jawa Tengah - DIY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kemiskinan merupakan salah satu indikator ekonomi untuk melihattingkat kesejahteraan penduduk di suatu daerah. Menurut data BPSpada September 2016, Jawa Tengah tercatat sebagai provinsi dengantingkat kemiskinan tertinggi di Jawa. Dalam strategi penanggulangankemiskinan dibutuhkan data kemiskinan yang akurat sesuaikarakteristik tingkat kesejahteraan, sehingga pemerintah dapatmenghasilkan kebijakan yang tepat sasaran dan tepat guna. Untukpengelompokkan tingkat kesejahteraan kabupaten/kota di JawaTengah diusulkan algoritma Fuzzy C-Means (FCM). FCM memilikikelebihan dalam ketepatan penempatan pusat klaster dan sangat stabilterhadap outlier, namun jumlah klaster dalam FCM harus ditentukanterlebih dahulu sebelum melakukan penelitian. Untuk penentuanjumlah klaster optimal pada algoritma FCM, pada penelitian inidiusulkan Cluster Validity Index (CVI). CVI merupakan sebuah ukuranvaliditas untuk menemukan jumlah klaster optimal yang sepenuhnyadapat menjelaskan struktur data dengan cara mengukur derajatkekompakan dalam satu klaster dan separasi antar klaster. Padapenelitian ini diusulkan CVI Partition Entropy Index (PEI), PartitionCoefficient Index (PCI) dan Xie Beni Index (XBI). Hasil penelitianmenunjukkan jumlah klaster optimal berdasarkan CVI adalah duaklaster. Klaster pertama terdiri dari 22 kabupaten/kota dan klasterkedua terdiri dari 13 kabupaten/kota.
Co-Authors Istiawan, Deden