Analisis K-Means Cluster untuk Pengelompokan Kabupaten /Kota di Jawa Barat berdasarkan Indikator Masyarakat - Soemartini, S; Supartini, Enny (Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya, 2017)
Analisis kluster merupakan salah satu metode Multivariat yang bertujuan untuk mengelompokkan objek berdasarkan kemiripan atau tidaknya berdasarkan karakteristiknya. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan 27 Kab/Kota di Jawa Barat berdasarkan indikator kesejahteraan Rakyat dan untuk mendapatkan prioritas dalam program-program pembangunan dari pemerintah agar tepat sasaran, yang sangat tergantung pada ketepatan pengidentifikasian target group dan target area . Dengan menggunakan K-Means yang merupakan salah satu metode pengklasteran yang paling banyak digunakan sebagai alternative metoda klaster, Hal ini dikarenakan memiliki ketepatan yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan metode Hirarki. Metoda K –Means dapat digunakan untuk menjelaskan algorima dalam penentuan suatu objek ke dalam klaster tertentu berdasarkan rataan terdekat dan mudah diimplementasikan dan berdasarkan hasil, kluster pertama terdiri 8 Kab/kota,dan kluster kedua terdiri dari 19 Kab/kota dengan nilai CCR sebesar 96.3 % dan APER sebesar 3,7 % ini menunjukkan bahwa klasifikasi yang terbentuk memiliki tingkat ketepatan yang sangat tinggi juga merupakan pengklasteran secara partitioning yang memisahkan ke dalam kelompok yang berbeda.