ANALISIS CLUSTER NEGARA DI ASIA BERDASARKAN TINGKAT KENYAMANAN HIDUP MENGGUNAKAN METODE K-MEANS - Muhtadin Billah, Muhammad; Rasyid Al-Hadi, Daud; Zatusiva Haq, Dina; C. R. Novitasari, Dian (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Kenyamanan hidup adalah konsep penting yang sering dijadikan tolok ukur kualitas hidup individu dan masyarakat. Berbagai faktor seperti Crime Index, Safety Index, GDP, Air Quality, dan Education Quality digunakan untuk menentukan tingkat kenyamanan hidup suatu negara. Negara-negara di Asia bersaing untuk meningkatkan tingkat kenyamanan hidup guna menarik warga asing dan memperbaiki kualitas negara, namun belum banyak penelitian yang menggunakan metode K-Means untuk menganalisis tingkat kenyamanan hidup di negara Asia. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data negara-negara di Asia berdasarkan tingkat kenyamanan hidup menggunakan metode K-Means clustering. Algoritma K-Means digunakan untuk membagi data menjadi beberapa cluster berdasarkan kesamaan karakteristik, melalui analisis data, penentuan jumlah cluster, penentuan centroid, analisis jarak Euclidean, pengelompokkan data berdasarkan jarak minimum, dan evaluasi cluster menggunakan silhouette index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 45 data yang dianalisis, negara-negara di Asia dapat dikelompokkan menjadi tiga cluster tingkat kenyamanan hidup: rendah, sedang, dan tinggi, dengan 32 negara masuk dalam cluster rendah, 2 negara dalam cluster sedang, dan 11 negara dalam cluster tinggi. Evaluasi menggunakan silhouette index menghasilkan nilai sebesar 0,761, menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan gambaran mengenai tingkat kenyamanan hidup di negara-negara Asia dan menjadi acuan bagi pemimpin negara dalam meningkatkan kualitas hidup masyarakat.