ANALISIS CLUSTERING DENGAN FUZZY GEOGRAPHICALLY WEIGHTED CLUSTERING (FGWC) PADA INDIKATOR INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI INDONESIA

NUGROHO, ARIYANTO SETYO, B2A218039 (2019) ANALISIS CLUSTERING DENGAN FUZZY GEOGRAPHICALLY WEIGHTED CLUSTERING (FGWC) PADA INDIKATOR INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI INDONESIA. Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Muhammadiyah University, Semarang" not defined].

Preview	Text 6. Abstrak.pdf Download (493kB) | Preview
Preview	Text 12. BAB I.pdf Download (631kB) | Preview
Preview	Text 13. BAB II.pdf Download (796kB) | Preview
	Text 14. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (831kB) | Request a copy
	Text 15. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (988kB) | Request a copy
Preview	Text 16. BAB V.pdf Download (506kB) | Preview
Preview	Text 17. Daftar Pustaka.pdf Download (616kB) | Preview
Preview	Text Jurnal Ilmiah.pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan salah satu tolak ukur dalam menentukan tingkat pembangunan ekonomi suatu daerah. Belum meratanya IPM di masing-masing provinsi, kabupaten hingga kota, tidak terlepas dari pertumbuhan indikator yang berbeda-beda. Analisis cluster merupakan solusi cerdas untuk memetakan masalah tersebut. Fuzzy Geographically Weighted Clustering (FGWC) adalah salah satu metode clustering yang dapat digunakan. FGWC merupakan integrasi dari metode fuzzy clustering klasik dan unsur geo-demografi, yaitu dengan memasukkan unsur geografis dalam analisisnya sehingga cluster yang terbentuk akan sensitif terhadap efek lingkungan dan berpengaruh pada nilai-nilai pusat cluster. Untuk mendapatkan jumlah cluster optimal digunakan indeks IFV. Nilai IFV didapatkan nilai tertinggi pada cluster 5 yaitu sebesar 157,76. Sehingga akan di analisis karakteristik pada 5 cluster yang terbentuk. Cluster 5 merupakan cluster yang terbaik berdasarkan nilai rata-rata indikator IPM . Kata kunci : Analisis Cluster, Fuzzy Geographically Weighted Clustering, Indeks Pembangunan Manusia

Actions (login required)

View Item