IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEDOIDS DAN CLUSTERING LARGE APPLICATIONS (CLARA) DENGAN OPTIMASI SILHOUETTE COEFFICIENT (Studi Kasus: Pengelompokan Indeks Pembangunan Manusia Berdasarkan Kabupaten/Kota di Indonesia) - Ayuni, Anisa Putri; Kusnandar, Dadan; Martha, Shantika (BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2024)
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator untuk menilai keberhasilan pembangunan manusia yang ditinjau melalui kualitas hidup. Pengelompokan IPM perlu dilakukan untuk mengetahui derajat kesejahteraan dan kemajuan penduduk. Upaya yang bisa diterapkan untuk mengetahui  pengelompokan kabupaten/kota dengan nilai IPM tertinggi sampai terendah melalui analisis cluster. Analisis cluster yang dapat digunakan yakni algoritma K-Medoids dan CLARA. Algoritma K-Medoids dan CLARA memanfaatkan titik data untuk mewakili pusat cluster sehingga titik data yang terpilih dinamakan dengan medoids. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hasil pengelompokan kabupaten/kota berlandaskan indikator pembentuk IPM menggunakan algoritma K-Medoids dan CLARA serta menganalisis perbandingan nilai silhouette coefficients optimal pada algoritma K-Medoids dan CLARA. Penelitian ini memanfaatkan data sekunder yang didapat dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2022. Variabel yang dianalisis mencakup umur harapan hidup ( ), harapan lama sekolah ( ), rata-rata lama sekolah ( ), dan pengeluaran per kapita ( ).   Pengelompokan dengan K-Medoids menghasilkan 358 kabupaten/kota yang tergabung dalam cluster dengan nilai IPM sedang dan 156 kabupaten/kota tergabung dalam cluster dengan nilai IPM tinggi. Sementara itu, pengelompokan dengan CLARA menghasilkan 426 kabupaten/kota yang tergabung dalam cluster dengan nilai IPM sedang dan 88 kabupaten/kota tergabung dalam cluster dengan nilai IPM tinggi. Algoritma CLARA merupakan algoritma yang optimal dengan nilai silhouette coefficient paling tinggi yakni sebesar 0,438.  Kata Kunci : IPM, CLARA, K-Medoids, Silhouette Coefficient.