Pengelompokkan Desa di Jawa Barat Berdasarkan Variabel Penyusun Indeks Desa Membangun - 10060116088, Via Fauziah; Suliadi, M.Si., Ph.D. (UNISBA Press, 2024)
Abstract. The development and improvement of the quality of life at the village level is a crucial aspect of a country's development. The Village Development Index (IDM) is one of the important indicators that describe the development of villages from various aspects. The IDM measurement contains three constituent indices, namely the Social Resilience Index (IKS), Economic Resilience Index (IKE), and Environmental Resilience Index (IKL). IDM data in 2023 for West Java Province have significant variations in the values of the three constituent indices. Therefore, a clustering method is required to determine groups consisting of several villages in West Java. The clustering method that is often used is the K-Means method, but K-Means has a weakness, which is sensitive to outliers. Therefore, K-Medoids is present to overcome these shortcomings. The results of research with the Silhouette method obtained the optimal number of clusters is as many as 2. So that clustering is carried out with a number of clusters of 2. The results of clustering with the K-Medoids method were: (1) Cluster 1 had an average values of IKS, IKE, and IKL variables that were below the population average. So that cluster 1 had a lower IDM value category compared to cluster 2. (2) Cluster 2 had an average values of the IKS, IKE, and IKL variables that are above the population average. Therefore, cluster 2 has a higher IDM category than cluster 1. Abstrak. Pembangunan dan peningkatan kualitas kehidupan di tingkat desa merupakan aspek krusial dalam pembangunan suatu negara. Indeks Desa Membangun (IDM) menjadi salah satu indikator penting yang menggambarkan perkembangan desa dari berbagai aspek. Pengukuran IDM memuat tiga indeks penyusun, yakni Indeks Ketahanan Sosial (IKS), Indeks Ketahanan Ekonomi (IKE), dan Indeks Ketahanan Lingkungan (IKL). Berdasarkan data IDM tahun 2023, terlihat bahwa desa-desa di Provinsi Jawa Barat memiliki variasi nilai yang cukup signifikan dalam ketiga indeks penyusunnya. Untuk itu, diperlukan metode klasterisasi untuk menentukan kelompok yang terdiri dari beberapa desa di Jawa Barat. Metode klastering yang sering digunakan adalah metode K-Means Namun K-Means memiliki kelemahan, yaitu sensitif terhadap outlier. Maka dari itu, K-Medoids hadir untuk mengatasi kekurangan tersebut. Adapun hasil penelitian dengan metode Silhouette diperoleh jumlah klaster optimal adalah sebanyak 2. Sehingga klasterisasi dilakukan dengan jumlah klaster sebanyak 2. Hasil klasterisasi dengan metode K-Medoids adalah : (1) Klaster 1 memiliki nilai rata-rata untuk variabel IKS, IKE, dan IKL yang berada di bawah rata-rata populasi. Sehingga klaster 1 memiliki kategori nilai IDM yang lebih rendah dibandingkan dengan klaster 2. (2) Klaster 2 memiliki nilai rata-rata untuk variabel IKS, IKE, dan IKL yang berada di atas rata-rata populasi. Sehingga klaster 2 memiliki kategori IDM yang lebih tinggi dibandingkan dengan klaster 1.