ANALISIS KLASTER UNTUK PENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI SULAWESI SELATAN BERDASARKAN INDIKATOR KESEJAHTERAAN RAKYAT
DOI:
https://doi.org/10.24252/msa.v6i1.4782Abstract
Setiap negara yang menjadi tujuan utama dalam pembangunan adalah peningkatan kesejahteraan rakyat. Salah satu penyebab dari permasalahan kesejahteraan rakyat adalah pembangunan yang dilakukan oleh pemerintah tidak terlaksana secara merata atau dengan kata lain pemerintah dalam melaksanakan pembangunan di suatu daerah tidak tepat sasaran. Maka dari itu salah satu solusi yang bisa diterapkan adalah pengidentifikasian karakteristik berdasarkan tingkat kesejahteraan rakyat tiap daerah sehingga pemerintah dapat mengambil atau memutuskan kebijakan dan strategi yang baik/tepat sasaran dalam pembangunan. Dalam penilitian ini akan dibahas mengenai pengelompokkan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat dengan analisis cluster. Dimana analisis cluster merupakan teknik pengelompokkan objek-objek berdasarkan kemiripan karakteristik yang dimiliki. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan berdasarkan beberapa indikator kesejahteraan rakyat. Salah satu metode dalam analisis cluster untuk mengelompokkan adalah metode Average Linkage yaitu metode yang ditentukan dari rata-rata jarak seluruh objek pada cluster lainnya. Dari hasil analisis diperoleh bahwa pengelompokkan 24 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan dapat dibentuk tiga kelompok (cluster), yaitu Cluster 1 terdiri 21 Kabupaten/Kota, Cluster 2 terdiri 2 Kabupaten/Kota, dan Cluster 3 terdiri 1 Kabupaten/Kota.
References
Ermawati. 2012. “Statistika Multivariat Terapan”. Makassar : Alauddin University Press.
Johnson, Richard & Dean. 2007. “Applied Multivariate Statistical Analysis Sixth Edition”. New York: Prentice-Hall International.Mattjik, Ahmad Ansori & I Made Sumertajaya, “Sidik Peubah Ganda dengan Menggunakan SAS” . Bogor : IPB Press.
Laraswati, Tri Febriana. 2014. Perbandingan Kinerja Metode Complete, Linkage Metode Average Linkage, dan Metode K-means Dalam Menentukan Hasil Analisis Cluster. Yogyakarta : Universitas Negeri Yogyakarta.
Machfudhoh, Siti dan Nuri Wahyuningsih. ”Analisis Cluster Kabupaten/Kota Berdasarkan Pertumbuhan Ekonomi Jawa Timur”. Jurnal Sains Dan Seni Pomits, Vol. 2, No.1 (2013). http://digilib.its.ac.id/public/ITS-paper-3759 7-1 210100028-paper.pdf.
Rahmawati , Lina, dkk. ”Analisis Kelompok Dengan Menggunakan Metode Hierarki Untuk Pengelompokan Kabupaten/Kota di Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kesehatan”. Jurnal Jurusan Matematika Fakultas MIPA (2013). http://karya-ilmiah.um.ac.id/index.php/matematika/article/ view/27363/0.
Rizki, Rizal, dkk. “Analisis Cluster dalam Mengidentifikasi Tipe Kawasan Berdasarkan Karakteristik Timbulan Sampah Rumah Tangga di Perkotaan Kabupaten Jember”. Jurnal Teknik POMITS Vol. 2, No.1 (2013). http:// digilib.its.ac.id/public/ITS-paper-37202-3610100043_paper.pdf.
Safitri, Diaf, dkk. ”Analisis Cluster Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Berdasarkan Produksi Palawija”. Media Statistika Vol. 5, No.1 (2012). http://ejournal. undip.ac.id/index.php/media_statistika/article/view/4520/4125.
Santoso, Singgih. 2010. “Statistik Multivariat”. Jakarta : Elex Media Komputindo.
Yuliato, Safa’at dan Kishera Hilya.H. “Analisis Klaster Untuk Pengelompokkan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat”. Jurnal Statistika, Vol. 2, No.1 (2014). http://download.portalgaruda.org/article.php?article=161548&val=5093&title=analisis%20klaster%20untuk%20pengelompokan%20kabupaten/kota%20di%20provinsi%20jawa%20tengah%20berdasarkan%20indikator%20kesejahteraan%20rakyat.
Downloads
Additional Files
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Jurnal MSA applies the Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC BY 4.0) to its published articles.
Under this license, readers are free to read, download, copy, distribute, print, search, link to the full texts of articles, and reuse the published materials for any lawful purpose, including commercial purposes, provided that appropriate credit is given to the original author(s) and the source of publication.
The terms of this license are as follows:
-
Attribution: Users must give appropriate credit to the author(s), cite the original article, acknowledge Jurnal MSA as the source of publication, provide a link to the license, and indicate whether any changes have been made.
-
Sharing and Redistribution: Users may copy and redistribute the published material in any medium or format, provided that the license conditions are respected.
-
Adaptation and Reuse: Users may remix, transform, translate, and build upon the published material for any purpose, including commercial purposes, subject to the attribution requirements of CC BY 4.0.
-
Copyright Ownership: Authors retain the copyright of their published works. By publishing in Jurnal MSA, authors grant permission for their articles to be distributed and reused under the terms of the CC BY 4.0 license.
-
No Additional Restrictions: Users may not impose additional legal or technological restrictions that prevent others from exercising the rights granted by this license.
-
Third-Party Materials: Materials incorporated into an article that are owned by third parties may be subject to separate copyright or licensing terms. Users are responsible for obtaining any additional permissions required for their reuse.
The CC BY 4.0 license does not remove the obligation to acknowledge the original authors and source. Users must comply with the applicable attribution requirements when reusing or redistributing published articles.
For the complete license terms, please visit:
Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
By accessing and reusing articles published in Jurnal MSA, users agree to respect the applicable license conditions.
