Implementasi algoritma clara untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota di Indonesia berdasarkan indikator pemberdayaan gender / Tantri Meilita - Repositori Universitas Negeri Malang

Implementasi algoritma clara untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota di Indonesia berdasarkan indikator pemberdayaan gender / Tantri Meilita

Meilita, Tantri (2022) Implementasi algoritma clara untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota di Indonesia berdasarkan indikator pemberdayaan gender / Tantri Meilita. Diploma thesis, Universitas Negeri Malang.

Full text not available from this repository.

Abstract

Clustering bertujuan untuk mengelompokkan objek ke dalam beberapa kelompok berdasarkan kemiripan karakteristik yang diukur menggunakan ukuran jarak terdekat dengan pusat cluster. Clustering Large Application (CLARA) merupakan salah satu algoritma pada metode partitioning yang robust terhadap data outlier. Algoritma CLARA menggunakan medoids untuk dijadikan sebagai pusat cluster. Medoids merupakan objek pada data yang dijadikan sebagai pusat cluster. Pada artikel ini terdapat dua pembahasan pokok yaitu terkait asumsi yang harus dipenuhi sebelum melakukan clustering dan karakteristik dari pengelompokan 514 kabupaten/kota di Indonesia berdasarkan indikator pemberdayaan gender tahun 2021. Indikator yang digunakan pada artikel ini adalah Sumbangan Pendapatan Perempuan (SPP) Perempuan Sebagai Tenaga Kerja Profesional (PSTP) dan Keterwakilan Perempuan Dalam Parlemen (KPDP). Dari penelitian ini diperoleh hasil bahwa kedua asumsi sebelum melakukan proses clustering telah terpenuhi yaitu asumsi sampel yang representatif dan tidak terdapat multikolinearitas. Jumlah cluster optimal yang didapatkan menggunakan metode silhouette yaitu sebanyak 2 cluster. Cluster 1 mempunyai karakteristik SPP rendah PSTP dan KPDP tinggi. Cluster 2 mempunyai karakteristik SPP tinggi PSTP dan KPDP rendah. Meskipun persentase SPP cluster 2 lebih tinggi daripada cluster 1 persentase SPP pada kedua cluster masih dibawah capaian persentase SPP nasional. Sehingga cluster 1 dapat dikategorikan sebagai wilayah dengan indikator penyusun Indeks Pemberdayaan Gender (IDG) kategori tinggi sedangkan cluster 2 dikategorikan sebagai wilayah dengan indikator penyusun IDG kategori rendah.

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: ?? ??
Divisions: Fakultas Matematika dan IPA (FMIPA) > Departemen Matematika (MAT) > S1 Matematika
Depositing User: Users 2 not found.
Date Deposited: 30 Jan 2022 04:29
Last Modified: 09 Sep 2022 03:00
URI: http://repository.um.ac.id/id/eprint/272997

Actions (login required)

View Item View Item