Pengelompokan Tingkat Kesejahteraan Masyarakat di Sumatera Utara dengan Metode K-Means Clustering - Sagita Charolina Sihombing; Dina Agnesia Sihombing (Jurnal Matematika Integratif, 2021)
Pengelompokan tingkat kesejahteraan masyarakat di Provinsi Sumatera Utara perlu dilakukan untuk memudahkan pemerintah dalam memfokuskan pembangunan pada kota/kabupaten yang tingkat kesejahteraannya masih rendah. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokan tingkat kesejahteraan masyarakat Sumatera Utara berdasarkan beberapa variabel. Pengelompokan dilakukan dengan metode K-means clustering. K-means clustering merupakan salah satu metode clustering yang digunakan untuk mengelompokan data dalam jumlah yang besar. Metode ini menghasilkan kelompok-kelompok data berdasarkan jumlah kelompok yang diinginkan. Pada penelitian ini, untuk menentukan jumlah kelompok terbaik dilakukan dengan metode Elbow. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah membagi data kedalam kelompok-kelompok data untuk jumlah kelompok (k) dimulai dari k=2 sampai k=8. Selanjutnya, menghitung SSE (Sum of Square Error) dari klaster k=2 sampai k=8. Setelah itu, membuat grafik Elbow dari nilai SSE yang dihasilkan untuk menentukan jumlah k yang paling optimal. Pengolahan data untuk mendapatkan kelompok-kelompok berdasarkan jumlah klaster (k) dilakukan dengan Software Matlab 2013b. Kelompok data dari Software tersebut disimpan dalam Ms.excel. Sedangkan tampilan grafik Elbow yang dihasilkan dibuat dalam GUI Matlab. Dari grafik elbow yang dihasilkan tampak bahwa nilai SSE mengalami penurunan secara drastis pada saat k=2 ke k=5, sedangkan dari k=5 sampai k=8, penurunan grafik tidak signifikan. Dari sini kita ketahui bahwa jumlah klaster optimalnya adalah k=5. Sehingga, dari grafik Elbow tersebut diperoleh hasil bahwa masyarakat sumatera utara secara optimal dikelompokkan dalam lima klaster.