Agglomerative Hierarchical Clustering Dengan Berbagai Pengukuran Jarak Dalam Mengklaster Daerah Berdasarkan Tingkat Kemiskinan - Endy Suherman; Ermatita Ermatita; Sukemi Sukemi (Annual Research Seminar (ARS), 2019)
Informasi yang efisien, efektif, tepat sasaran dan dapat dipercaya, merupakan instrument tangguh untuk menjadi dasar dalam pengambilan kebijakan. Hal ini menjadi aspek penting dalam mendukung strategi penanggulangan masalah, salah satunya masalah kemiskinan. Masalah yang menjadi isu global maupun nasional. Tujuan dari penelitian ini adalah membangun kerangka kerja yang menerapkan metodologi CRISP-DM dan teknik Agglomerative Hierarchical Clustering menggunakan beberapa variasi pengukuran jarak, dalam menghasilkan analisis klaster wilayah berdasarkan tingkat kemiskinan di daerah Kalimantan Timur.