PENERAPAN ANALISIS CLUSTER ENSEMBLE DENGAN METODE ROCK UNTUK MENGELOMPOKKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR KESEJAHTERAAN RAKYAT - Nadira Sri Belinda; Izzati Rahmi HG; Hazmira Yozza (Jurnal Matematika UNAND, 2019)
Kesejahteraan rakyat pada suatu daerah dapat dilihat dari indikator-indikator yang mampu mengukur kesejahteraan rakyat. Kesejahteraan rakyat pada masing-masing daerah berbeda-beda. Oleh karena itu dapat dilakukan pengelompokan daerah di Indonesia untuk melihat kemiripan kondisi kesejahteraan rakyat di suatu daerah dengan daerah lain sehingga dapat membantu pemerintah dalam menyusun dan menentukan prioritas pembangunan. Data indikator kesejahteraan berupa data campuran. Metode pengelompokan yang dapat digunakan untuk menangani data campuran yaitu metode cluster ensemble dengan menggunakan algoritma CEBMDC (Cluster Ensemble Based Mixed Data Clustering) dengan melakukan pengelompokan untuk data numerik dan data kategorik secara terpisah, selanjutnya hasil pengelompokan digabungkan. Objek pengamatan pada penelitian ini adalah 34 provinsi di Indonesia. pengelompokan untuk data numerik menggunakan metode hirarki agglomerative menghasilkan pengelompokan terbaik dengan nilai CP terkecil diperoleh pada metode Ward dengan 2 cluster. pengelompokan data kategorik menggunakan metode ROCK (Robust Clustering Using Links) dengan nilai CP∗ terbesar diperoleh pada θ = 0.30 yang menghasilkan 4 cluster. Tahap penggabungan (ensemble) menggunakan metode ROCK menghasilkan pengelompokan terbaik pada θ = 0.30 dengan nilai CP∗ terbesar yang menghasilkan 4 cluster yang terdiri dari 1 provinsi pada cluster 1, 19 provinsi pada cluster 2, 10 provinsi pada cluster 3, dan 4 provinsi pada cluster 4.Kata Kunci: Cluster Ensemble, CEBMDC, ROCK, CP, CP∗