Clustering adalah metode yang digunakan untuk mengelompokkan suatu data atau objek. Algoritme Fuzzy C-Means (FCM) merupakan salah satu al- goritme clustering yang sering digunakan karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Konsep dasar FCM adalah menentukan pusat cluster yang akan menan- dai lokasi rata-rata untuk setiap cluster. Keanggotaan suatu objek dalam cluster pada FCM ditentukan dengan nilai keanggotaan setiap objek. FCM memiliki keterbatasan yaitu seringkali terdapat kondisi local minimum saat perhitungan fungsi objektif dalam menentukan pusat cluster, dimana nilai yang dihasilkan bukan nilai terendah dari himpunan solusi. Untuk mengatasi hal tersebut, di- gunakan pendekatan algoritme Gravitational Search Algorithm (GSA) sehingga hasil yang diperoleh bukan local minimum melainkan global optimum. Pengguna- an algoritme GSA pada FCM bertujuan mengoptimalkan fungsi objektif sehingga dapat mengatasi masalah local minimum dan memeroleh hasil cluster yang baik. Penerapan dari algoritme GSA-FCM dapat dilakukan dengan menggunakan data Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan salah satu indikator yang menjadi tolak ukur keberhasilan upaya membangun kualitas hidup manusia di Indonesia. IPM mempunyai tiga dimensi dasar sebagai dasar perhitungannya yang diukur dengan indikator IPM. Dimensi dasar IPM yaitu usia yang panjang dan hidup sehat yang diukur dengan umur harapan hidup saat lahir, tingkat pendidikan memadai yang diukur dengan harapan lama sekolah dan rata-rata lama sekolah, serta standar hidup yang layak diukur dengan pengeluaran per kapita. Indonesia perlu melakukan evaluasi terhadap pencapaian pembangunan manusia di setiap wilayah di Indonesia, oleh karena itu diperlukan suatu analisis untuk mengukur gambaran kondisi pembangunan manusia. Analisis yang di- gunakan adalah clustering wilayah Indonesia berdasarkan empat indikator IPM di Indonesia menggunakan GSA-FCM. Dengan demikian diterapkan algoritme GSA-FCM untuk clustering data Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia.
Berdasarkan hasil penelitian, clustering data IPM di Indonesia dapat dibagi menjadi empat cluster yaitu cluster dengan IPM sangat tinggi, tinggi, sedang, dan rendah. Cluster dengan IPM sangat tinggi meliputi Kepulauan Riau, DKI Jakarta, DI Yogyakarta, Bali, dan Kalimantan Timur. Cluster dengan IPM ting- gi meliputi Jambi, Sumatera Selatan, Lampung, Kepulauan Bangka Belitung, Jawa Barat, Jawa tengah, Jawa Timur, Banten, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Utara, Sulawesi Utara, dan Sulawesi Selatan. Cluster dengan IPM sedang meliputi Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Bengkulu, Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara, Maluku, dan Malu- ku Utara. Cluster dengan IPM rendah meliputi Provinsi Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Gorontalo, Sulawesi Barat, Papua Barat, dan Papua
