Pengelompokan Tingkat Kesejahteraan Masyarakat di Sumatera Utara dengan Metode K-Means Clustering

Sagita Charolina Sihombing, Dina Agnesia Sihombing

Abstract


Pengelompokan tingkat kesejahteraan masyarakat di Provinsi Sumatera Utara perlu dilakukan untuk memudahkan pemerintah dalam memfokuskan pembangunan pada kota/kabupaten yang tingkat kesejahteraannya masih rendah. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokan tingkat kesejahteraan masyarakat Sumatera Utara berdasarkan beberapa variabel. Pengelompokan dilakukan dengan metode K-means clustering. K-means clustering merupakan salah satu metode clustering yang digunakan untuk mengelompokan data dalam jumlah yang besar. Metode ini menghasilkan kelompok-kelompok data berdasarkan jumlah kelompok yang diinginkan. Pada penelitian ini, untuk menentukan jumlah kelompok terbaik dilakukan dengan metode Elbow. Langkah pertama dalam penelitian ini adalah membagi data kedalam kelompok-kelompok data untuk jumlah kelompok (k) dimulai dari k=2 sampai k=8. Selanjutnya, menghitung SSE (Sum of Square Error) dari klaster k=2 sampai k=8. Setelah itu, membuat grafik Elbow dari nilai SSE yang dihasilkan untuk menentukan jumlah k yang paling optimal. Pengolahan data untuk mendapatkan kelompok-kelompok berdasarkan jumlah klaster (k) dilakukan dengan Software Matlab 2013b. Kelompok data dari Software tersebut disimpan dalam Ms.excel. Sedangkan tampilan grafik Elbow yang dihasilkan dibuat dalam GUI Matlab. Dari grafik elbow yang dihasilkan tampak bahwa nilai SSE mengalami penurunan secara drastis pada saat k=2 ke k=5, sedangkan dari k=5 sampai k=8, penurunan grafik tidak signifikan. Dari sini kita ketahui bahwa jumlah klaster optimalnya adalah k=5. Sehingga, dari grafik Elbow tersebut diperoleh hasil bahwa masyarakat sumatera utara secara optimal dikelompokkan dalam lima klaster.


Keywords


K-Means Clustering, Tingkat Kesejahteraan, Sumatera Utara, Sum of Square Error, Elbow

References


Asroni & Adrian, R., 2015, Penerapan Metode K-Means Untuk Clustering Mahasiswa Berdasarkan Nilai Akademik. Jurnal Ilmiah Semesta Teknika, Volume 18.

Ali, A., 2019, Klasterisasi Data Rekam Medis Pasien Menggunakan Metode K-Means Clustering di Rumah Sakit Anwar Medika Balong Bendo Sidoarjo. MATRIK: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, 19(1), 186-195.

Bholowalia, P., & Kumar, A., 2014, EBK-Means: A Clustering Techniques based on Elbow Method and K-Means in WSN. International Journal of Computer Application (0975-8887), IX(105), 17-24.

Irwanto, et.al., 2012, Optimasi Kinerja Algoritma Klasterisasi K-Means untuk kuantisasi Warna Citra. Jurnal Teknik ITS, I(1), pp. 197-202.

Kodinariya, T.M., & Makwana, P.R., 2013, Review on determining number of cluster in K-Means Clustering. International Journal of Advance Research in Computer Science and Management Studies, I(6), 90-95.

Madhulatha, T.S., 2012, An Overview on Clustering Methods. IOSR Journal of Engineering, II(4), pp.719-725

Prasetyo, E., 2012, Data Mining: Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB, Andi, Yogyakarta.

Shamrat, F.M.J.M., Tasnim, Z., Mahmud, I., Jahan, Ms. N., Nobel, N.I., 2020, Application of K-Means Clustering Algorithm to Determine The Density of Demand of Different Kinds of Jobs. 9(02), pp.2550-2557

Witten, et al., 2012, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Technique, 2nd Edition, Morgan Kaufmann, San Faransisco.

https://sumut.bps.go.id/publication/2020/04/27/317f98717fcca50650c40477/provinsi-sumatera-utara-dalam-angka-2020.html

https://id.wikipedia.org/wiki/Sumatra_Utara




DOI: https://doi.org/10.24198/jmi.v17.n2.35025.127-135

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 Jurnal Matematika Integratif

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Published By:

Department of Matematics, FMIPA, Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang KM. 21 Jatinangor


Indexed by:

width=width= width= width= width= width=

 

Visitor Number : free
hit counter View My Stats


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.