PENGEMBANGAN KLASTERISASI WILAYAH BERDASARKAN KEMISKINAN PENDUDUK MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS

  • Mira Delima 3Program Study Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang
  • Dwi Puspitasari 3Program Study Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang
  • Rudy Ariyanto Program Study Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Malang

Abstract

Kemiskinan merupakan permasalahan serius yang dihadapi oleh negara Indonesia. Ketidakmerataan perekonomian juga menjadi masalah, salah satunya di Provinsi Jawa Timur. Sumber data dari BPS menunjukkan sejumlah 4,6 juta penduduk dengan persentase 11,7%masuk dalam angka kemiskinan. Dalam usaha pemerataan wilayah perlu dibuat suatu sistem untuk membantu pemerintah dalam mengelompokkan daerah berdasarkan tingkat kemiskinannya. Dalam penelitian ini akan dibuat model klasterisasi dengan mengelompokkan kota dan kabupaten yang ada di Jawa Timur berdasarkan 3 parameter yang ada diantaranya jumlah penduduk miskin, indeks keparahan kemiskinan dan indeks kedalaman kemiskinan. Pada penelitian ini akan diimplementasikan menggunakan metode Fuzzy C-Means(FCM) untuk mengetahui pola penduduk miskin berdasarkan aspek yang ada. FCM dipilih karena suatu kota/kabupaten dapat menjadi anggota dari masing-masing klaster dengan derajat keanggotaan yang berbeda antara 0 dan 1. Berdasarkan pengujian Indeks Partition Coefficient(PC) dan Modified Partition Coefficient(MPC) didapatkan klaster optimum sebanyak 3 klaster. Sehingga didapatkan hasil C1 masuk dalam kategori miskin tingkat tinggi sebanyak 7 kota/kabupaten, C2 masuk dalam klaster miskin tingkat sedang sebanyak 22 kota/kabupaten dan C3 masuk dalam klaster miskin tingkat rendah sebanyak 9 kota/kabupaten. Input di beberapa masukan pada proses fuzzy c-means berpengaruh pada hasil akhir dari klaster maupun perangkingan. Input yang diubah yaitu maksimum iterasi, bobot pangkat dan error terkeci yang memiliki pengaruh terhadap hasil akhir dari proses klasterisasi.

Published
2018-08-31