|
| |
|
RAIHAN NORA. ANALISIS PERBANDINGAN METODE CLUSTERING K-MEANS DAN SELF ORGANIZING MAPS KOHONEN TERHADAP PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN KARAKTERISTIK KEMISKINAN DI PROVINSI ACEH. Banda Aceh : Fakultas MIPA Universitas Syiah Kuala, 2019 |
|
AbstrakAnalisis cluster bertujuan mengelompokan objek berdasarkan kesamaan karakteristik data sehingga objek-objek mempunyai variasi yang lebih kecil dalam kelompok. k-means merupakan metode paling sederhana dan umum digunakan. metode som dapat memvisualisasikan hasil pengelompokan dalam bentuk topografi dua dimensi. provinsi aceh merupakan salah satu provinsi yang memiliki tingkat kemiskinan cukup tinggi. karena itu, perlu dilakukan penanggulangan kemiskinan masyarakat aceh. salah satu cara dengan mengetahui persebaran data kemiskinan. dalam penelitian ini digunakan metode k-means dan som kohonen. tujuan pengelompokan dan perbandingan kedua metode tersebut adalah untuk mengetahui karakteristik berdasarkan metode terbaik. data yang digunakan adalah basis data terpadu (bdt) provinsi aceh terdiri dari 14 variabel. hasil pengelompokan metode k-means, cluster 1 terdiri dari aceh utara, cluster 2 terdiri dari aceh timur, aceh besar, pidie, bireuen, cluster 3 terdiri dari simeulue, aceh singkil,
Baca Juga : PENGELOMPOKAN KAB/KOTA DI INDONESIA BERDASARKAN NILAI MATA PELAJARAN UN IPA MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING (AINUN MARDHIAH, 2018) ,
Baca Juga : PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA MENGGUNAKAN NILAI UJIAN NASIONAL SMA/MA JURUSAN IPS DI INDONESIA TAHUN 2015 MENGGUNAKAN METODE COMPLETE LINKAGE DAN K-MEANS CLUSTERING (Khairul Amri, 2018) , eh selatan, aceh tenggara, aceh tengah, aceh barat, aceh barat daya, gayo lues, aceh tamiang, nagan raya, aceh jaya, bener meriah, pidie jaya, banda aceh, sabang, langsa, lhokseumawe dan subulussalam. hasil pengelompokan metode som, cluster 1 terdiri dari simeulue, aceh singkil, aceh tenggara, aceh barat, aceh barat daya, gayo lues, nagan raya, aceh jaya, bener meriah, pidie jaya, banda aceh sabang, langsa, lhokseumawe dan subulussalam. cluster 2 terdiri dari aceh selatan, aceh tengah, aceh besar dan aceh tamiang. cluster 3 terdiri dari aceh timur, pidie, bireuen dan aceh utara. berdasarkan nilai connectivity index, dunn index dan silhouette index menunjukkan som merupakan metode terbaik dibandingkan k-means. pengelompokan menggunakan metode som menunjukkan karakteristik dari cluster 1 rendah tingkat kemiskinannya dengan variabel yang dominan yaitu x6, x10, x11, x12, x13 dan x14. cluster 2 memiliki tingkat kemiskinan yang sedang dimana variabel yang dominan yaitu x1, x2, x3, x4, x5, x8, x9, x10, x11, x12 dan x13. cluster 3 merupakan kabupaten/kota dengan tingkat kemiskinan yang tinggi dimana semua variabel dominan. kata kunci: cluster som, k-means, kemiskinan, Tulisan yang relevan PENERAPAN METODE CLUSTERING SELF-ORGANIZING MAPS (SOM) DALAM ANALISIS KEKERASAN SOSIAL DI INDONESIA (RAFIQA IRWANDI, 2019) ,ANALISA PENGELOMPOKAN PENUNGGAKAN PEMBAYARAN LISTRIKRN(STUDI KASUS PT. PLN (PERSERO),CABANG RNMERDUATI BANDA ACEH) (Khusnul Azima, 2015) , ANALISIS PERBANDINGAN METODE FUZZY C-MEANS, FUZZY GUSTAFSON KESSEL, DAN FUZZY GATH GEVA MENGGUNAKAN CITRA SATELIT QUICKBIRD (STUDI KASUS DESA LEUBOK BATEE, KECAMATAN INGIN JAYA, KABUPATEN ACEH BESAR). (Warda Zifal, 2014) , |
|
|
|
Kembali ke halaman sebelumnya
Terkini
PROSPEK EKSPOR KOPI ARABIKA ORGANIK BERSERTIFIKAT DI KABUPATEN ACEH TENGAH |
ANALISIS KOMPARATIF TINGKAT PENDAPATAN USAHATANI PADI SAWAH IRIGASI DAN PADI SAWAH TADAH HUJAN BERDASARKAN STATUS PENGUASAAN LAHAN DI KECAMATAN KUTA COT GLIE KABUPATEN ACEH BESAR |
KAJIAN PEMASARAN DAN KEUNTUNGAN PETANI KACANG TANAH DI KECAMATAN DARUSSALAM KABUPATEN ACEH BESAR |
STUDI PENDAPATAN RUMAH TANGGA PERTANIAN DI DATARAN TINGGI (KASUS DESA URING KECAMATAN BUKIT KABUPATEN BENER MERIAH) |
ANALISIS PENDAPATAN USAHATANI TEMBAKAU DI KECAMATAN BANDAR BARU KABUPATEN PIDIE JAYA |