Analisis Cluster Kabupaten/Kota Berdasarkan Tingkat Pengangguran di Provinsi Kalimantan Timur Dengan Menggunakan Pendekatan Fuzzy C-Means (FCM) - Wa Dina; Amijaya Fidia Deny Tisna; Raming Idriasri (Program Studi Pendidikan Matematika (Kampus Kab. Maluku Barat Daya) Universitas Pattimura, 2025)
Metode Fuzzy C-Means (FCM) adalah salah satu metode cluster non hirarki yang memiliki tujuan untuk mengelompokan data yang memiliki kesamaan atribut dalam satu kelompok dan atribut yang berbeda dikelompokan dalam kelompok yang lain. Metode Fuzzy C-Means dapat diterapkan untuk mengelompokan tingkat pengangguran. Penelitian ini membahas mengenai analisis cluster kabupaten/kota Provinsi Kalimantan Timur berdasarkan tingkat pengangguran dengan menggunakan pendekatan Fuzzy C-Means (FCM). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil dari penerapan metode Fuzzy C-Means (FCM) untuk mengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Kalimantan Timur dengan tingkat pengangguran tinggi, sedang, dan rendah. Adapun variabel yang digunakan yaitu Produk domestik Regional Bruto (), Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (), Indeks Pembangunan Manusia () dan jumlah penduduk usia 15 tahun ke atas (). Berdasarkan hasil dan pembahasan diperoleh tiga cluster tingkat pengangguran. Cluster 1 dikategorikan untuk wilayah dengan tingkat pengangguran sedang yang terdiri atas 5 kabupaten/kota, cluster 2 dikategorikan untuk wilayah dengan tingkat pengangguran tinggi yang terdiri atas 1 kabupaten/kota, dan cluster 3 dikategorikan untuk wilayah dengan tingkat pengangguran rendah yang terdiri atas 4 kabupaten/kota. Nilai validitas hasil cluster dengan menggunakan metode Silhouette Coefficients diperoleh sebesar 0, 419568 yang berarti struktur hasil cluster tersebut lemah.