Pengelompokan Daerah di Jawa Timur Berbasis Indikator Kesejahteraan Masyarakat dengan Pendekatan Analisis Cluster Hierarki

  • Al Farizi M
  • Harianto F
  • Dewanti M
  • et al.
N/ACitations
Citations of this article
31Readers
Mendeley users who have this article in their library.
Get full text

Abstract

Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) pada September 2021, Jawa Timur merupakan provinsi dengan penduduk miskin terbanyak di Indonesia dengan jumlah mencapai 26,503 juta jiwa. Kemiskinan menjadi satu diantara faktor yang memengaruhi kesejahteraan masyarakat di Jawa Timur. Oleh karena itu, dilakukan penelitian untuk mengelompokkan kabupaten dan kota di Jawa Timur berdasarkan indikator kesejahteraan masyarakat melalui pendekatan analisis cluster menggunakan metode single linkage, complete linkage, average linkage, metode ward, metode centroid, median linkage, dan metode K-Means, menentukan cluster optimum setiap metode menggunakan Pseudo – F, kemudian membandingkan ketujuh metode dan menentukan metode terbaik menggunakan nilai icdrate, serta mengidentifikasi karakteristik tiap kelompok cluster berdasarkan metode terbaik. Terdapat enam variabel yang akan digunakan pada penelitian ini. Keseluruhan data variabel merupakan data sekunder yang diperoleh dari laman resmi Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Timur. Penelitian ini menghasilkan empat cluster dengan menggunakan metode average linkage sebagai metode terbaik. Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat sebagai pertimbangan untuk mengevaluasi pemerintah dan instansi terkait untuk mengatasi permasalahan pokok yang masih terjadi di masing-masing kabupaten dan kota. Dengan demikian, kesejahteraan masyarakat Jawa Timur dapat terwujud dan target SDGs di Indonesia dapat tercapai.

Cite

CITATION STYLE

APA

Al Farizi, M. F., Harianto, F., Dewanti, M. S., Siburian, C. A., Mardianto, M. F. F., Amelia, D., & Ana, E. (2023). Pengelompokan Daerah di Jawa Timur Berbasis Indikator Kesejahteraan Masyarakat dengan Pendekatan Analisis Cluster Hierarki. Inferensi, 6(2), 141. https://doi.org/10.12962/j27213862.v6i2.15452

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free