Center Displacement Fuzzy C-means Clustering dalam Pengelompokkan Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Berdasarkan Indikator Kemiskinan
No Thumbnail Available
Date
2018-08-08
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Analisis cluster merupakan suatu teknik multivariat yang bertujuan mengelompokkan unit-unit observasi berdasarkan karakteristik yang dimiliki. Indikator kemiskinan merupakan salah satu indikator untuk mengevaluasi kinerja pemerintah baik pemerintah pusat maupun pemerintah daerah. Karena indikator kemiskinan dalam pengelompokkan kabupaten/kota tidak memiliki batasan yang pasti diperlukan fuzzy clustering, tetapi kelemahan metode fuzzy c-means clustering adalah perhitungannya yang cenderung lebih kompleks (computational complexity) dan lebih lama (time complexity) jika dibandingkan c-means clustering. Karena itu diusulkan metode Center Displacement Fuzzy C-means Clustering (CDFCM) yang mengklasifikasikan pusat cluster menjadi dua ke dalam cluster aktif dan cluster stabil, metode ini melewatkan perhitungan jarak untuk cluster yang stabil dalam proses iterasi sehingga proses komputasi akan bejalan lebih cepat karena tidak semua cluster dilibatkan dalam proses iterasi. Dalam penelitian ini digunakan data 11 indikator kemiskinan kabupaten/kota di Pulau Jawa. Berdasarkan hasil analisis dalam pembahasan digunakan 2 cluster untuk mengelompokkan kabupaten/kota, dimana cluster pertama memiliki tujuh karakteristik dari indikator kemiskinan sedangkan cluster kedua meniliki empat karakteristik dari indikator kemiskinan.
Description
Keywords
Indikator Kemiskinan, Fuzzy C-means Clustering, Center Displacement Fuzzy C-means Clustering