Analisis K-Means Cluster untuk Pengelompokan Kabupaten /Kota di Jawa Barat berdasarkan Indikator Masyarakat - Soemartini, S; Supartini, Enny (Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2017)
Analisis kluster merupakan salah satu metode Multivariat yang bertujuan untuk mengelompokkan objek berdasarkan kemiripan atau tidaknya berdasarkan karakteristiknya. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan 27 Kab/Kota di Jawa Barat berdasarkan indikator kesejahteraan Rakyat dan untuk mendapatkan prioritas dalam program-program pembangunan dari pemerintah agar tepat sasaran, yang sangat tergantung pada ketepatan pengidentifikasian target group dan target area . Dengan menggunakan K-Means yang merupakan salah satu metode pengklasteran yang paling banyak digunakan sebagai alternative metoda klaster, Hal ini dikarenakan memiliki ketepatan yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan metode Hirarki. Metoda K –Means dapat digunakan untuk menjelaskan algorima dalam penentuan suatu objek ke dalam klaster tertentu berdasarkan rataan terdekat dan mudah diimplementasikan dan berdasarkan hasil, kluster pertama terdiri 8 Kab/kota,dan kluster kedua terdiri dari 19 Kab/kota dengan nilai CCR sebesar 96.3 % dan APER sebesar 3,7 % ini menunjukkan bahwa klasifikasi yang terbentuk memiliki tingkat ketepatan yang sangat tinggi juga merupakan pengklasteran secara partitioning yang memisahkan ke dalam kelompok yang berbeda.