KLASTERISASI TINGKAT KESEJAHTERAAN MASYARAKAT MENGGUNAKAN METODE SELF ORAGNIZING MAPS DENGAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION - Afidria, Zulfa Febi; Trimono, Trimono; Prasetya, Dwi Arman (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2026)
Pulau Jawa juga merupakan salah satu pulau yang masih menjadi kontributor terbesar dalam pertumbuhan ekonomi Indonesia. Kontribusi Pulau Jawa diperkirakan akan menyentuh porsi hingga 58,75 persen pada tahun 2023. Namun, di balik pertumbuhan ekonominya yang pesat, Pulau Jawa masih menghadapi tantangan kesejahteraan seperti tingginya pengangguran, kemiskinan, serta rendahnya kualitas sumber daya manusia dan pendidikan. penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan tingkat kesejahteraan Masyarakat di Pulau Jawa menggunakan metode Self Organizing Maps dengan Particle Swarm Optimization. Metode ini dipilih karena SOM juga sangat efisien dalam mengelola data yang mengandung noise, outlier, serta nilai yang hilang karena ukuran sampelnya tidak memiliki batasan. Akan tetapi SOM juga memiliki kelemahan yaitu jumlah cluster perlu ditentukan secara spesifik dan untuk mendapatkan batas cluster peneliti harus melakukan inspeksi manual atau menggunakan algoritma cluster hierarki atau partisi. Penentuan batas cluster pada metode SOM dapat menggunakan metode Particle Swarm Optimization(PSO). Kebaruan dari penelitian ini adalah penerapan kombinasi metode SOM dan PSO dalam analisis kesejahteraan masyarakat di Pulau Jawa, yang masih jarang digunakan pada studi serupa. hasil penelitian ini menunjukkan model terbaik membentuk 3 cluster dengan nilai silhouette coefficient tertinggi sebesar 0.7293 Nilai tersebut menunjukkan bahwa struktur cluster yang terbentuk termasuk dalam kategori baik.