Penulis Utama : Yessy Dwi Ramadani
NIM / NIP : M0119096
×

Kemiskinan merupakan salah satu penyakit perekonomian mendasar untuk setiap negara tidak terkecuali di Indonesia. Di Indonesia, khususnya di Jawa Tengah, Badan Pusat Statistik mencatat penduduk Jawa Tengah yang hidup di bawah garis kemiskinan bertambah sejumlah 128,85 ribu jiwa menjadi 4,11 juta jiwa pada Maret 2021 dibanding Maret 2020. Berdasarkan kondisi tersebut, diperlukan gambaran kondisi sosial ekonomi di Jawa Tengah yaitu evaluasi yang dapat mengelompokkan kabupaten/kota di Jawa Tengah berdasarkan indikator kemiskinan.

Clustering merupakan pengelompokan sejumlah objek ke dalam beberapa cluster. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Mcquitty Linkage dan K-Means clustering. Pusat cluster ditentukan melalui metode Mcquitty Linkage yang kemudian dilanjutkan menggunakan metode K-Means. Clustering menggunakan metode K-Means dengan Mcquitty Linkage dapat mengatasi masalah penentuan pusat awal cluster K-Means yang dilakukan secara acak. Jumlah cluster dalam penelitian ini ditentukan menggunakan pendekatan Rule-of-Thumb. Tujuan penelitian ini untuk menerapkan metode Mcquitty Linkage dan K-Means clustering dengan pendekatan Rule-of-Thumb pada data kemiskinan di Jawa Tengah pada tahun 2021 dan membandingan antara metode K-Means dan K-Means dengan Mcquitty Linkage.

Data penelitian bersumber dari publikasi Badan Pusat Statistik Jawa Tengah. Data terdiri atas sembilan variabel dan 35 kabupaten/kota di Jawa Tengah. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh bahwa data kemiskinan setiap kabupaten/kota di Jawa Tengah membentuk empat cluster. Cluster pertama terdiri atas sembilan kabupaten, cluster dua terdiri atas satu kabupaten, cluster tiga terdiri atas sembilan kabupaten/kota, dan cluster empat terdiri atas 16 kabupaten. Cluster yang memiliki angka kemiskinan tertinggi adalah cluster dua, sedangkan cluster yang memiliki angka kemiskinan terendah adalah cluster tiga. Validasi hasil clustering menggunakan metode Silhouette Coefficient dan Davies Bouldin Index menunjukkan bahwa metode K-Means dengan Mcquitty Linkage lebih baik daripada hanya metode K-Means dalam melakukan clustering pada data kemiskinan di Jawa Tengah pada tahun 2021.

×
Penulis Utama : Yessy Dwi Ramadani
Penulis Tambahan : -
NIM / NIP : M0119096
Tahun : 2023
Judul : Implementasi Metode Mcquitty Linkage dan K-Means Clustering dengan Pendekatan Rule-of-Thumb pada Data Kemiskinan di Jawa Tengah
Edisi :
Imprint : Surakarta - Fak. MIPA - 2023
Program Studi : S-1 Matematika
Kolasi :
Sumber :
Kata Kunci :
Jenis Dokumen : Skripsi
ISSN :
ISBN :
Link DOI / Jurnal : https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/article/view/66384
Status : Public
Pembimbing : 1. Bowo Winarno, S.Si.,M.Kom.
2. Dr. Putranto Hadi Utomo, S.Si.,M.Si.
Penguji : 1. Nughthoh Arfawi Kurdhi, S.Si., M.Sc., Ph.D.
2. Supriyadi Wibowo, S.Si., M.Si.
Catatan Umum : Ramadani, Y., & Winarno, B. (2023). Implementasi Metode Mcquitty Linkage dan K-Means Clustering dengan Pendekatan Rule-of-Thumb pada Data Kemiskinan di Jawa Tengah. PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 6, 751-756. Retrieved from https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/article/view/66384
Fakultas : Fak. MIPA
×
Halaman Awal : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Halaman Cover : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB I : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB II : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB III : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB IV : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB V : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB Tambahan : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Daftar Pustaka : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Lampiran : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.