Indeks Calinski – Harabasz Analisis Fuzzy C – Means dan K – Means Cluster Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi Menurut Potensi Pertambangan, Penggalian, Pengadaan Listrik, dan Gas

Bunga Mardhotillah (Universitas Jambi)
Amril Fadli (Kementerian ESDM RI)
Edi Elisa (Universitas Pendidikan Ganesha)
Zurweni Zurweni (Universitas Jambi)

Multi Proximity: Jurnal Statistika Universitas Jambi
Vol. 2 No. 1 (2023): Applied Statistics

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan Analisis Fuzzy C – Means dan K – Means Cluster dengan menghitung Indeks Calinski – Harabasz, di mana semakin tinggi Indeks Calinski – Harabasz suatu analisis cluster, semakin baik cluster yang terbentuk. Analisis Data menggunakan software JASP, data yang digunakan adalah data potensi pertambangan, penggalian, pengadaan listrik, dan gas berupa data kontibusi sektor – sektor tersebut dalam PDRB Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi. Hasil penelitian menunjukkan dengan Analisis Cluster Fuzzy C – Means, terbentuk dua clusters, sedangkan dengan Analisis K – Means terbentuk tiga clusters. Indeks Calinski – Harabasz K – Means lebih tinggi dibandingkan dengan Fuzzy C – Means. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa, berdasarkan perbandingan Indeks Calinski – Harabasz, Analisis Cluster K – Means lebih baik dibandingkan dengan Fuzzy C – Means Cluster.