ALGORITMA K-MEANS DENGAN METODE ELBOW UNTUK MENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH BERDASARKAN KOMPONEN PEMBENTUK INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Muhammadiyah Jember
Author
sari yuliana, rina
Subject
005 Computer Programming, Programs, & Data
Datestamp
2021-07-14 04:47:33
Abstract :
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan pengukur perbandingan keberhasilan pembangunan manusia yang didasarkan pada indikator Kesehatan, Pendidikan, dan Standar Hidup Layak. Pada tahun 2010-2018, pencapaian angka IPM provinsi Jawa Tengah mengalami kenaikan sebesar 5.04 poin dari 66.08 menjadi 71.12. Namun dari perkembangan tersebut Jawa Tengah masih berada diurutan 13 dari 34 provinsi di Indonesia. oleh karena itu, dibutuhkan metode untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Jawa Tengah berdasarkan komponen Pembentuk IPM dengan menggunakan metode clustering yaitu algoritma K-Means. Untuk pengukuran cluster optimum dalam menentukan cluster terbaik, metode yang digunakan adalah metode Elbow. Data yang digunakan yaitu data Komponen Pembentuk IPM di Jawa Tengah tahun 2018. Dari serangkaian pengujian dimulai dari 2 cluster hingga 10 cluster, dihasilkan cluster terbaik yang berada pada 2 cluster berdasarkan jarak SSE (Sum of Squares Error) pada metode Elbow. Pada cluster 1 terdiri dari 29 anggota kabupaten/kota dan cluster 2 terdiri dari 6 anggota kabupaten/kota. Berdasarkan hasil karakteristik data keempat komponen Indeks Pembangunan Manusia tahun 2018, cluster 1 memiliki komponen pembentuk lebih rendah dibandingkan dengan cluster 2.
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan pengukur perbandingan keberhasilan pembangunan manusia yang didasarkan pada indikator Kesehatan, Pendidikan, dan Standar Hidup Layak. Pada tahun 2010-2018, pencapaian angka IPM provinsi Jawa Tengah mengalami kenaikan sebesar 5.04 poin dari 66.08 menjadi 71.12. Namun dari perkembangan tersebut Jawa Tengah masih berada diurutan 13 dari 34 provinsi di Indonesia. oleh karena itu, dibutuhkan metode untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Jawa Tengah berdasarkan komponen Pembentuk IPM dengan menggunakan metode clustering yaitu algoritma K-Means. Untuk pengukuran cluster optimum dalam menentukan cluster terbaik, metode yang digunakan adalah metode Elbow. Data yang digunakan yaitu data Komponen Pembentuk IPM di Jawa Tengah tahun 2018. Dari serangkaian pengujian dimulai dari 2 cluster hingga 10 cluster, dihasilkan cluster terbaik yang berada pada 2 cluster berdasarkan jarak SSE (Sum of Squares Error) pada metode Elbow. Pada cluster 1 terdiri dari 29 anggota kabupaten/kota dan cluster 2 terdiri dari 6 anggota kabupaten/kota. Berdasarkan hasil karakteristik data keempat komponen Indeks Pembangunan Manusia tahun 2018, cluster 1 memiliki komponen pembentuk lebih rendah dibandingkan dengan cluster 2.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
