Jurnal Matematika UNAND
Vol 10, No 1 (2021)

PENGKLASTERAN PROVINSI-PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS

DEBBY ARMETIYANA MARGARETTA (Unknown)
IZZATI RAHMI HG (Unknown)
HAZMIRA YOZZA (Unknown)



Article Info

Publish Date
12 Jan 2021

Abstract

Analisis klaster merupakan salah satu teknik dalam analisis peubah ganda yang bertujuan untuk mengklasterkan objek-objek berdasarkan kesamaan karakteristik yang dimilikinya. Pengklasteran dilakukan berdasarkan pada sifat kemiripan atau sifat ketidakmiripan antar objek. Pada penelitian ini untuk mengklaster provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) digunakan salah satu metode dalam fuzzy clustering yaitu fuzzy c-means. Fuzzy c-means adalah suatu teknik pengklasteran data dimana keberadaan tiap-tiap titik data dalam klaster ditentukan oleh derajat keanggotaan. Berdasarkan hasil pengklasteran menggunakan fuzzy c-means diperoleh pengklasteran provinsi-provinsi di Indonesia sebanyak empat klaster, dimana klaster pertama terdiri atas 6 provinsi, klaster kedua terdiri atas 2 provinsi, klaster ketiga terdiri atas 12 provinsi, dan klaster keempat terdiri atas 14 provinsi. Berdasarkan karakteristik klaster, klaster pertama dikatakan klaster terbaik karena rata-rata pencapaian setiap indikatornya tinggi sedangkan klaster kedua merupakan klaster terendah dibanding klaster lainnya. KataKunci: klaster, Indeks Pembangunan Manusia, Fuzzy C-Means

Copyrights © 2021






Journal Info

Abbrev

jmua

Publisher

Subject

Computer Science & IT Mathematics

Description

Fokus dan Lingkup dari Jurnal Matematika FMIPA Unand meliputi topik-topik dalam Matematika sebagai berikut : Analisis dan Geometri Aljabar Matematika Terapan Matematika Kombinatorika Statistika dan Teori ...