Gaussian Mixture Model dengan Algoritme Expectation Maximization untuk Pengelompokan Data Distribusi Air Bersih di Jawa Barat (PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 2023)
Air bersih menjadi sesuatu yang tidak dapat dipisahkan dari kehidupan sehari-hari. Ketersediaan air bersih harus tetap terjaga agar kehidupan masyarakat sejahtera dan tidak terjadi krisis air bersih. Namun, meskipun jumlah air relatif tetap menurut ruang dan waktu, kebutuhan terhadap air bersih semakin tinggi akibat pertumbuhan jumlah penduduk dan taraf hidup yang semakin meningkat. Dari data yang ada, kemudian akan diolah menggunakan Gaussian Mixture Model (GMM) dengan algoritme Expectation Maximization (EM) untuk mengelompokan data distribusi air bersih di Jawa Barat. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam menentukan kebijakan atau upaya untuk memaksimalkan distribusi air bersih di Jawa Barat. Pada data tersebut dapat dikelompokkan menjadi beberapa cluster yang dihitung menggunakan Bayesian Information Criterion (BIC). Dari hasil clustering menunjukan bahwa, ada beberapa kabupaten/kota di Jawa Barat belum sepenuhnya memperoleh distribusi air bersih dari PDAM secara maksimal seperti Kabupaten Purwakarta dan Kota Banjar.