z-logo
open-access-imgOpen Access
PENGKLASTERAN PROVINSI-PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS
Author(s) -
DEBBY ARMETIYANA MARGARETTA,
Izzati Rahmi HG,
Hazmira Yozza
Publication year - 2021
Publication title -
jurnal matematika unand
Language(s) - Italian
Resource type - Journals
eISSN - 2721-9410
pISSN - 2303-291X
DOI - 10.25077/jmu.10.1.79-86.2021
Subject(s) - mathematics
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

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here
Accelerating Research

Address

John Eccles House
Robert Robinson Avenue,
Oxford Science Park, Oxford
OX4 4GP, United Kingdom