Komparasi Performa Fuzzy C-Means dan Random Forest (Studi Kasus: Indeks Modal Sosial Indonesia) - Pardomuan Robinson Sihombing; Ade Marsinta Arsani; Wisnu Pratiko; Sri Murtiningsih (Khatulistiwa: Jurnal Pendidikan dan Sosial Humaniora, 2023)
Penelitian ini bertujuan menguji performa metode Fuzzy C-Means Klaster dengan Random Forest Clustering. Data yang digunakan data dimensi Indeks Modal Sosial di 34 Provinsi di Indonesia tahun 2021. Indeks mdoal social terdiri atas tiga dimensi yaitu dimensi Rasa Percaya, Partisipasi Sosial dan Toleransi. Data bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS). Banyaknya klaster optimum yang disarankan dengan menggunakan teknik metode Elbow adalah sebanyak 3 klaster. Dengan memperhatikan nilai Silouhette dan R square terbesar metode random forest lebih baiknya daripada Fuzzi C-Means. Hal senada jika dilihat berdasarkan kriteria nilai AIC dan BIC yang lebih kecil model random forest lebih baik daripada fuzzy c-means. Klaster 3 merupakan klaster dengan nilai dimensi terbaik dimana nilainya semuanya di positif atau di atas rata-rata. Di sisi lain klaster 1 merupakan provinsi dengan nilai dimensi terburuk karena semua nilai dimensinya negative, di bawah rata-rata data. Dibutuhkan kebijakan yang komprehensif dan tepat sasaran sehingga indeks modal social di Indonesia dapat merata dan meningkat setiap tahunnya.