CLUSTERING ANALYSIS OF PROVINCIAL IN INDONESIA BASED ON THE 2023 HUMAN DEVELOPMENT INDEX INDICATORS USING THE K-MEDOIDS ALGORITHM

Authors

DOI:

https://doi.org/10.25077/jmua.14.1.93-102.2025

Keywords:

Clustering, Indeks Pembangunan Manusia,  K-Medoids

Abstract

Indonesia memiliki visi Indonesia Emas pada tahun 2045, namun pencapaian Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dalam 20 tahun terakhir menunjukkan tantangan untuk mewujudkan visi tersebut. Penelitian ini menggunakan algoritma k-medoids untuk melakukan clustering provinsi di Indonesia berdasarkan indikator IPM tahun 2023. K-medoids dipilih karena keunggulannya dalam menangani outlier. Berdasarkan hasil perbandingan dengan metode k-means dan fuzzy c-means, metode k-medoids juga terbukti merupakan metode terbaik karena cluster yang terbentuk pada k-medoids terpisah dengan baik dan memiliki struktur yang kuat. Hasil penelitian menghasilkan tiga cluster: C1 memiliki anggota provinsi dengan IPM sangat tinggi, C2 memiliki anggota provinsi dengan IPM tinggi, sementara C3 memiliki anggota provinsi dengan IPM sedang. Analisis ini diharapkan menjadi bahan evaluasi dan referensi bagi pengembangan metode clustering.

References

KADIN Indonesia, 2024, Peta Jalan (Road Map) Indonesia Emas 2045, https://kadin.id/program/indonesia-emas/

Kementerian PPN/Bappenas, 2024, Rancangan Akhir RPJPN 2025-2045 In- donesia Emas 2045, https://indonesia2045.go.id/

BPS, 2015, Indeks Pembangunan Manusia, https://halbarkab.bps.go.id/subject/26/indeks-pembangunan-manusia.html

UNDP, 2022, Human Development Index (HDI), https://hdr.undp.org/data- center/human-development-index#/indicies/HDI

Ahdiat, A., 2024, Indeks Pembangunan Manusia ASEAN 2022, Indonesia Tak Menonjol, https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2024/03/18/indeks- pembangunan-manusia-asean-2022-indonesia-tak-menonjol

Sutramiani, N. P., Arthana, I. M. T., Lampung, P. F., Aurelia, S., Fauzi, M., Darma, I. W. A. S., 2024, The Performance Comparison of DBSCAN and K- Means Clustering for MSMEs Grouping based on Asset Value and Turnover, Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence, Vol. 10(1): 13 – 24

Asmiatun, S., Wakhidah, N., Putri, A. N., 2020, Penerapan Metode K-Medoids Untuk Pengelompokan Kondisi Jalan Di Kota Semarang, Jurnal Teknik Infor- matika Dan Sistem Informasi, Vol. 6(2): 171 – 180

Wijayanti, W., HG, I, R., Yanuar, F., 2021, Penggunaan Metode Fuzzy C-Means Untuk Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indikator Kesehatan Lingkungan, Jurnal Matematika UNAND, Vol. 10(1): 129 – 136

Ginantra, N. L. W. S. R., Arifah, F. N., Wijaya, A. H., Septarini, R. S., Ahmad, N., Ardiana, D. P. Y., Effendy, F., Iskandar, A., Hazriani, Sari, I. Y., Gustiana, Z., Prianto, C., Gustian, D., Negara, E. S., 2021, Data Mining dan Penerapan Algoritma, Yayasan Kita Menulis, Medan

Kyrychenko, O., Ostapov, S., Malyk, I., 2023, Cluster Analysis of Information in Complex Networks. International Journal of Computing, Vol. 22(4): 515 – 523

Badung, N. M. A. A., Fernandes, A. A. R., Nugroho, W. H., 2021, Comparison of Distance and Linkage in Integrated Cluster Analysis with Multiple Discrimi- nant Analysis on Home Ownership Credit Bank in Indonesia. Mathematics and Statistics, Vol. 9(6): 958 – 975

Dani, A. T. R., Wahyuningsih, S., Rizki, N. A., 2021, Grouping of Time Series Data using Cluster Analysis, EKSPONENSIAL, Vol. 11(1): 29 – 38

Irwansyah, E., Faisal, M., 2019, Advanced Clustering : Teori dan Aplikasi, Deepublish, Yogyakarta

Amna, S, W., Sudipa, I. G. I., Putra, T. A. E., Wahidin, A. J., Syukrilla, W. A., Heryana, N., Indriyani, T., Santoso, L. W., 2023, Data Mining, PT. Global Eksekutif Teknologi, Padang

Wanto, A., Siregar, M. N. H., Windarto, A. P., Hartama, D., Ginantra, N. L. W. S. R., Napitupulu, D., Negara, E. S., Lubis, M. R., Dewi, S. V., Prianto, C., 2020, Data Mining : Algoritma dan Implementasi, Yayasan Kita Menulis, Medan

Prahara, A., Ismi, D. P., Azhari, A., 2020, Parallelization of Partitioning Around Medoids (PAM) in K-Medoids Clustering on GPU. Knowledge Engi- neering and Data Science, Vol. 3(1): 40 – 49

Luchia, N. T., Handayani, H., Hamdi, F. S., Erlangga, D., Octavia, S. F., 2022, Comparison of K-Means and K-Medoids on Poor Data Clustering in Indonesia. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, Vol. 2(2): 35 – 41

Pratiwi, Y., Mulyawan, M., 2023, Implementasi Algoritma K-Means untuk Menentukan Angka Harapan Hidup berdasarkan Tingkat Provinsi. Blend Sains Jurnal Teknik, Vol. 1(4): 284 – 294

Hashim, D. K., Muhammed, L. A. N., 2022, Performance of K-means algorithm based an ensemble learning. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, Vol. 11(1): 575 – 580

Nasrullah, A. H., 2024, Klasterisasi Kabupaten Berdasarkan Index Pendidikan Penduduk Menggunakan Fuzzy C-Means. Indonesian Technology and Education Journal, Vol. 2(2): 187 – 199

Izzaty, U., Rahmi HG, I., Devianto, D., 2020, Pengklasteran Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Barat Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Masyarakat dengan Validitas Koefisien Silhouette, Jurnal Matematika UNAND Vol. 9(2): 192 – 198

Sirodj, D. A. N., Sumertajaya, I. M., Kurnia, A., 2023, Analisis Clustering Time Series untuk Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indeks Pembangunan Manusia Jenis Kelamin Perempuan, STATISTIKA Journal of Theoretical Statistics and Its Applications, Vol. 23(1): 29 – 37

Ningrat, D. R., Maruddani, D. A. I., Wuryandari, T., 2016, Analisis Cluster dengan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means Clustering untuk Pengelom- pokan Data Obligasi Korporasi, Jurnal Gaussian, Vol. 5(4): 641 – 650

Vardakas, G., Pavlopoulos, J., Likas, A., 2024, Revisiting Silhouette Aggrega- tion, https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.05831

Downloads

Published

31-01-2025

Issue

Section

Articles