ANALISIS CLUSTER MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS PADA FAKTOR SOSIAL EKONOMI DI KALIMANTAN BARAT - Rachmawati, Febby; Yundari, Yundari; Huda, Nur'ainul Miftahul (BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2024)
Peningkatan kesejahteraan masyarakat merupakan tujuan pembangunan nasional yang mencakup pertumbuhan ekonomi. Baik itu kemajuan di bidang pendidikan, perekonomian, maupun infrastruktur. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan indikator sosial ekonomi lainnya seperti Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), dan Jumlah Penduduk Miskin (JPM) digunakan untuk memastikan pencapaian pembangunan. Pengelompokan diperlukan untuk menentukan kualifikasi setiap indikasi; dengan melakukan hal ini, Anda dapat melihat indikator dari yang paling memenuhi syarat hingga yang paling tidak memenuhi syarat. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kabupaten dan kota di Kalimantan Barat menurut karakteristik sosial ekonomi dengan menggunakan metodologi K-Means dan Fuzzy C-Means. Fuzzy C-Means mengurutkan informasi berdasarkan tingkat keanggotaan, sedangkan K-Means mengurutkannya berdasarkan kemiripan atau kedekatannya dengan pusat massa. Pendekatan K-Means mencapai hasilnya pada iterasi ketiga sedangkan metode Fuzzy C-Means mencapai hasilnya pada iterasi kedua, dengan nilai centroid tetap konstan. Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means menggunakan tiga struktur pengelompokan yang berbeda. Terdapat tiga kelompok kabupaten/kota berdasarkan status sosial ekonominya: satu dengan delapan kelompok masyarakat berpendapatan rendah, satu dengan empat kelompok masyarakat berpendapatan tinggi, dan satu dengan dua kelompok masyarakat berpendapatan menengah.  Kata Kunci :  sosial ekonomi,  clustering, analisis faktor