PENERAPAN METODE K-MEANS PADA DATA ORDINAL UNTUK PENGELOMPOKAN DAERAH BERDASARKAN KUALITAS UDARA DI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA - Sofyan Sosnegher Ndelawa; Rokhana Dwi Bekti; Maria Titah Jatipaningrum; Febriani Astuti (Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia, 2024)
Udara merupakan kebutuhan terpenting dalam kehidupan ini, sehingga kualitas dan cara menjaganya harus perlu diperhatikan. Kualitas udara merupakan faktor penting bagi kesehatan manusia dan merupakan perhatian jangka panjang, terutama di daerah perkotaan. Sehingga harus dijaga dengan upaya-upaya pengendalian pencemaran udara baik bagi pemerintah pusat maupun pemerintah daerah khsusnya wilayah di Daerah Provinsi DIY. IKU merupakan nilai yang menunjukkan mutu kebaikan atau kualitas udara berdasarkan ketentuannya. Penting dilakukan pengelompokan terhadap wilayah-wilayah di setiap Provinsi agar mempermudah Masyarakat mengetahui perkembangan kualitas udara. Penelitian kali ini menggunakan metode K-Means dengan pendekatan Hamming Distance dan distribusi BOS Cluster untuk pengelompokan daerah berdasarkan kualitas udara di Daerah Istimewa Yogyakarta. Berdasarkan K-Means dengan pendekatan Hamming Distance diperoleh untuk Cluster 1 terdiri atas 2 data (wilayah) dan pada Cluster 2 terdiri 2 data (wilayah), Cluster 3 sebanyak 40 data (wilayah) dan Cluster 4 = 3 data (wilayah). Untuk K-Means dengan distribusi BOS Cluster diperoleh untuk Cluster 1 terdiri atas 42 data (wilayah) dan pada Cluster 2 terdiri 2 data (wilayah), Cluster 3 sebanyak 4 data (wilayah) dan Cluster 4 sebanyak 2 data (wilayah). Sehingga, berdasarkan hasil validitas K-Means pendekatan Hamming Distnace merupakan metode terbaik dalam pengelompokan kualitas udara di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta berdasarkan indikator kualitas udara.