Pemodelan Clustering Ward, K-Means, Diana, dan PAM dengan PCA untuk Karakterisasi Kemiskinan Indonesia Tahun 2021

Pemodelan Clustering Ward, K-Means, Diana, dan PAM dengan PCA untuk Karakterisasi Kemiskinan Indonesia Tahun 2021

Kemiskinan menjadi permasalahan yang serius dan cukup kompleks. Kemiskinan dipengaruhi secara lintas sector dari berbagai faktor. Pengelompokan kemiskinan dapat dilakukan untuk perencanaan dan evaluasi program kemiskinan, Analisis cluster dengan metode ward, k-means, diana, dan PAM dapat dimanfaatka...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Komputika Vol. 13; no. 1; pp. 41 - 53
Main Authors: Izzuddin, Kautsar Hilmi, Wijayanto, Arie Wahyu
Format: Journal Article
Language:English
Indonesian
Published: Program Studi Sistem Komputer 01-04-2024
Online Access:Get full text
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Abstract Kemiskinan menjadi permasalahan yang serius dan cukup kompleks. Kemiskinan dipengaruhi secara lintas sector dari berbagai faktor. Pengelompokan kemiskinan dapat dilakukan untuk perencanaan dan evaluasi program kemiskinan, Analisis cluster dengan metode ward, k-means, diana, dan PAM dapat dimanfaatkan dalam pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan enam indikator kemiskinan yaitu persentase penduduk miskin (P0), indeks kedalaman kemiskinan (P1), indeks keparahan kemiskinan (P2), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), Angka Melek Huruf (AMH), dan Rata-rata Lama Sekolah (RLS). Berdasarkan evaluasi model, didapatkan model terbaik cluster dengan pendekatan ward dengan analisis Principal Component Analysis (PCA). PCA terbukti dapat memaksimalkan performa model clustering. Model cluster ward membentuk lima kluster yang optimal dengan provinsi tingkat kemiskinan sangat rendah hingga sangat tinggi.
AbstractList Kemiskinan menjadi permasalahan yang serius dan cukup kompleks. Kemiskinan dipengaruhi secara lintas sector dari berbagai faktor. Pengelompokan kemiskinan dapat dilakukan untuk perencanaan dan evaluasi program kemiskinan, Analisis cluster dengan metode ward, k-means, diana, dan PAM dapat dimanfaatkan dalam pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan enam indikator kemiskinan yaitu persentase penduduk miskin (P0), indeks kedalaman kemiskinan (P1), indeks keparahan kemiskinan (P2), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), Angka Melek Huruf (AMH), dan Rata-rata Lama Sekolah (RLS). Berdasarkan evaluasi model, didapatkan model terbaik cluster dengan pendekatan ward dengan analisis Principal Component Analysis (PCA). PCA terbukti dapat memaksimalkan performa model clustering. Model cluster ward membentuk lima kluster yang optimal dengan provinsi tingkat kemiskinan sangat rendah hingga sangat tinggi.
Author Wijayanto, Arie Wahyu
Izzuddin, Kautsar Hilmi
Author_xml – sequence: 1
  givenname: Kautsar Hilmi
  surname: Izzuddin
  fullname: Izzuddin, Kautsar Hilmi
– sequence: 2
  givenname: Arie Wahyu
  surname: Wijayanto
  fullname: Wijayanto, Arie Wahyu
BookMark eNo9kdtOIzEMhiMEEsdXWOUBOsVOJtPJZdWF3aoguADtZeTm0A3TZiDpIO3b71AQV7as358sf-fsOPXJM_YDYSprQLju-t3rsI8dTd9RRpwitCCP2JlolKok6vZ47IUSlQapT9lVKS8AIBSiRjhjb49-1zu_pcQX26HsfY5pw_9QdhO-qu49pTLhPyMlmnA3hh7n99z5tPloF3M-pP3Q8RVl6j5WC5XIV34XSxfTGFkmN55bIvEn-jskLkDgJTsJtC3-6qtesOfbm6fF7-ru4ddyMb-rLKKEKtSaAAk9zERjkYBmPpBVrq4bUE7PlEJrAVpaKy9dOwvrmoKudQhN8ELIC7b85LqeXsxrjjvK_0xP0RwGfd4Yyvtot95QLTy1oRUt2VoFtRaarLBCS1Djl2FkNZ8sm_tSsg_fPARz8GC-PZiDB3PwIP8DvMJ_jA
ContentType Journal Article
DBID AAYXX
CITATION
DOA
DOI 10.34010/komputika.v13i1.10803
DatabaseName CrossRef
Directory of Open Access Journals
DatabaseTitle CrossRef
DatabaseTitleList
CrossRef
Database_xml – sequence: 1
  dbid: DOA
  name: Directory of Open Access Journals
  url: http://www.doaj.org/
  sourceTypes: Open Website
DeliveryMethod fulltext_linktorsrc
Discipline Computer Science
EISSN 2655-3198
EndPage 53
ExternalDocumentID oai_doaj_org_article_a42ea8f828ac45f5b29ac2c293053400
10_34010_komputika_v13i1_10803
GroupedDBID AAYXX
ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS
CITATION
GROUPED_DOAJ
ID FETCH-LOGICAL-c1130-f49a01a1e0726c1a0a7efac5d44605d97551cc008ab5e3d87fb4af949ff6fe223
IEDL.DBID DOA
ISSN 2252-9039
IngestDate Tue Oct 22 15:12:11 EDT 2024
Fri Nov 22 01:21:28 EST 2024
IsDoiOpenAccess true
IsOpenAccess true
IsPeerReviewed true
IsScholarly true
Issue 1
Language English
Indonesian
LinkModel DirectLink
MergedId FETCHMERGED-LOGICAL-c1130-f49a01a1e0726c1a0a7efac5d44605d97551cc008ab5e3d87fb4af949ff6fe223
OpenAccessLink https://doaj.org/article/a42ea8f828ac45f5b29ac2c293053400
PageCount 13
ParticipantIDs doaj_primary_oai_doaj_org_article_a42ea8f828ac45f5b29ac2c293053400
crossref_primary_10_34010_komputika_v13i1_10803
PublicationCentury 2000
PublicationDate 2024-04-01
PublicationDateYYYYMMDD 2024-04-01
PublicationDate_xml – month: 04
  year: 2024
  text: 2024-04-01
  day: 01
PublicationDecade 2020
PublicationTitle Komputika
PublicationYear 2024
Publisher Program Studi Sistem Komputer
Publisher_xml – name: Program Studi Sistem Komputer
SSID ssj0002511910
ssib044750904
Score 2.3031423
Snippet Kemiskinan menjadi permasalahan yang serius dan cukup kompleks. Kemiskinan dipengaruhi secara lintas sector dari berbagai faktor. Pengelompokan kemiskinan...
SourceID doaj
crossref
SourceType Open Website
Aggregation Database
StartPage 41
Title Pemodelan Clustering Ward, K-Means, Diana, dan PAM dengan PCA untuk Karakterisasi Kemiskinan Indonesia Tahun 2021
URI https://doaj.org/article/a42ea8f828ac45f5b29ac2c293053400
Volume 13
hasFullText 1
inHoldings 1
isFullTextHit
isPrint
link http://sdu.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwrV09T8MwELWgEwvfiG95YGxo4jiJPZYWVFQVVaIItujiD4iCKmgJv5-zEyqYWFCWKLKc6OX53lm5vCPkIgolyyxmbokxacBTmwTCchHoGPAoGGS-Nmd0n909ieG1s8lZtfpyNWGNPXADXA84MyBwNgGKJzYpmATFFKoU0gcJ6KNvmP7YTCGTnItdKNuNhovJLpGW3poA-csCGcay-V0Yp4jCXuU7KJQVXH5GcRn5wrv4l1L9MPT3ynOzTTbblJH2m0fdIWul3iVb3-0YaLs698j71Pi-NjCng9faGSCgLNFHpECXjoOJQVHq0iHSAbpU46Bpf0Ix6jy700Gf1qg-FR3DAirv3wzLko5dN7jKFcvQW9f2wyxLoDN4qeeUoWzvk4eb69lgFLQdFQIVoVgFlksII4hMmLFURRBCZiyoRHP3eVTLDPMnpTAtgCIxsRaZLThYyaW1qTWYSRyQzhxvdkgotwW-TYwPimmeMSNiBSKFAnBJGy3giPS-0cvfGuOMHDccHu98hXfu8fYupfERuXIgr0Y742t_AemQt3TI_6LD8X9MckI2EMS2QOeUdD4WtTkj60tdn3uafQEYntLR
link.rule.ids 315,782,786,866,2106,27933,27934
linkProvider Directory of Open Access Journals
openUrl ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Pemodelan+Clustering+Ward%2C+K-Means%2C+Diana%2C+dan+PAM+dengan+PCA+untuk+Karakterisasi+Kemiskinan+Indonesia+Tahun+2021&rft.jtitle=Komputika&rft.au=Kautsar+Hilmi+Izzuddin&rft.au=Arie+Wahyu+Wijayanto&rft.date=2024-04-01&rft.pub=Program+Studi+Sistem+Komputer&rft.issn=2252-9039&rft.eissn=2655-3198&rft.volume=13&rft.issue=1&rft_id=info:doi/10.34010%2Fkomputika.v13i1.10803&rft.externalDBID=DOA&rft.externalDocID=oai_doaj_org_article_a42ea8f828ac45f5b29ac2c293053400
thumbnail_l http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/lc.gif&issn=2252-9039&client=summon
thumbnail_m http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/mc.gif&issn=2252-9039&client=summon
thumbnail_s http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/sc.gif&issn=2252-9039&client=summon