Open AccessPENGKLASTERAN 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/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