Algoritma K-Means Dalam Mengelompokkan Kota Dan Kabupaten di Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat
DOI:
https://doi.org/10.26555/konvergensi.v9i2.25500Abstract
Kemiskinan merupakan permasalahan utama di suatu negara. Pemerintah Indonesia telah melakukan berbagai upaya untuk menanggulangi masalah kemiskinan. Berdasarkan data yang dirilis oleh BPS Provinsi Jawa Timur persentase penduduk miskin (penduduk yang berada dibawah Garis Kemiskinan) pada Desember 2021 sebesar 11,40%, angka ini melebihi persentase kemiskinan nasional dengan selisih 1,69%. Tingginya angka kemiskinan di Jawa Timur tersebut perlu dilakukan upaya-upaya pengentasan kemiskinan yang berbasis pada data dengan memahami karakteristik dari masing-masing wilayah, sehingga upaya pengentasan yang dilakukan bisa efektif dan tepat. Maka perlu dilakukan pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur berdasarkan kemiripan karakteristik yang ditinjau dari indikator kesejahteraan rakyat yang meliputi kepadatan penduduk, pengangguran terbuka, pengeluaran perkapita disesuaikan, angka harapan hidup, harapan lama sekolah, jumlah presentase penduduk miskin dan PDRB. Berdasarkan hasil analisis diperoleh tiga klaster yang terdiri dari Kabupaten/Kota dengan persamaan karakteristik pada masing-masing klaster. Klaster 1 dengan tingkat kesejahteraan rakyat rendah berisi 3 kota dan kabupaten. Klaster 2 dengan tingkat kesejahteraan rakyat tinggi berisi 10 kota dan kabupaten. Klaster 3 dengan tingkat kesejahteraan rakyat sedang berisi 25 kota dan kabupaten
Downloads
Published
Issue
Section
License
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 2.0 Generic License.
