Emerging Statistics and Data Science Journal
Vol. 2 No. 2 (2024): Emerging Statistics and Data Science Journal

Penerapan K-Means Clustering dengan Metode Elbow untuk Mengelompokkan Kabupaten/Kota Berdasarkan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Jawa Barat: Penerapan K-Means Clustering dengan Metode Elbow untuk Mengelompokkan Kabupaten/Kota Berdasarkan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Jawa Barat

Fitrianigsih, Dwi (Unknown)
Dwi Kartikasari, Mujiati (Unknown)



Article Info

Publish Date
20 Jun 2024

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan sebuah ukuran yang digunakan dalam memantau dan mengevaluasi pembangunan manusia. Nilai IPM dipengaruhi oleh 3 komponen, yaitu tingkat pendidikan, tingkat kesehatan, dan standar hidup yang layak. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengelompokkan Kabupaten/kota berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi IPM. Peneliti menggunakan K-Means clustering dengan metode Elbow dan memperoleh hasil bahwa terdapat 5 cluster. Cluster pertama terdapat 6 Kabupaten/kota dengan indikator dari faktor-faktor yang berpengaruh pada IPM tingkatan sedang, cluster kedua terdapat 5 Kabupaten/kota dengan indikator dari faktor-faktor yang berpengaruh pada IPM tingkatan tinggi, cluster ketiga terdapat 4 Kabupaten/kota dengan indikator dari faktor-faktor yang berpengaruh pada IPM tingkatan sangat tinggi, cluster keempat terdapat 4 Kabupaten/kota dengan indikator dari faktor-faktor yang berpengaruh pada IPM tingkatan sangat rendah, dan cluster kelima terdapat 8 Kabupaten/kota dengan indikator dari faktor-faktor yang berpengaruh pada IPM tingkatan rendah.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

esds

Publisher

Subject

Computer Science & IT Mathematics

Description

ESDS publishes scientific articles on statistics and its applications, and also in terms of big data and data science. The article can be a research result, a case study, or a literature review, with coverage: - Statistical Methodology – Articles dealing with new and innovative data analysis ...