CLUSTERING KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR BERDASARKAN INDIKATOR IPM MENGGUNAKAN SOM DAN FCM - Choirul Fatihin; Sri Andayani (Jurnal Kajian dan Terapan Matematika, 2023)
Salah satu upaya pemerintah dalam mengukur pembangunan manusia yaitu melalui indeks pembangunan manusia (IPM). IPM di Indonesia mengalami peningkatan namun tidak lebih besar dari tahun sebelumnya akibat dari covid-19. Setiap daerah tentunya memiliki tingkat keberhasilan pembangunan manusia yang berbeda, sehingga perlu dilakukan analisis hasil pembangunan manusia salah satunya menggunakan analisis clustering. Hasil analisis dapat dimanfaatkan pemerintah sebagai bahan evaluasi dan perencanaan sasaran program pemerintah yang sesuai di setiap daerah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil clustering kabupaten/kota di Jawa Timur berdasarkan indikator indeks pembangunan manusia menggunakan metode Self-Organizing Maps (SOM) dan Fuzzy C-Means (FCM) dan mengetahui karakteristik masing-masing kelompok dari metode terbaik. Penelitian ini menggunakan data indikator indeks pembangunan manusia Provinsi Jawa Timur tahun 2021 yang diperoleh dari laman resmi Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur. Data yang digunakan terdiri dari 38 kabupaten/kota dan 4 variabel. Metode validasi klaster yang digunakan adalah Davies-Bouldin Index (DBI) dan Calinski-Harabasz Index (CHI). Berdasarkan DBI diperoleh metode clustering terbaik adalah SOM dengan jumlah klaster 3, learning rate 0,1 dan normalisasi min-max dengan indeks sebesar 0,74823. Berdasarkan CHI diperoleh metode clustering terbaik adalah FCM dengan jumlah klaster 3, bobot pangkat 1,5, dan normalisasi min-max dengan indeks sebesar 43,9344.Kata Kunci: indeks pembangunan manusia, analisis clustering, self-organizing maps, fuzzy c-means