ALYUDIN, Saddam Maulana Rizal (2025) Kajian Metode Partitioning Around Medoids dan Fuzzy K-Medoids untuk Pengelompokan Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Berdasarkan Indikator Ketertinggalan Daerah. Undergraduate thesis, UNDIP: Fakultas Sains dan Matematika.
|
Text
1. Cover.pdf Download (237kB) |
|
|
Text
3. Halaman Pengesahan I.pdf Download (520kB) |
|
|
Text
4. Halaman Pengesahan II.pdf Download (547kB) |
|
|
Text
5. Kata Pengantar.pdf Download (185kB) |
|
|
Text
5. Kata Pengantar.pdf Download (185kB) |
|
|
Text
6. Abstrak.pdf Download (185kB) |
|
|
Text
7. Abstract.pdf Download (185kB) |
|
|
Text
8. Daftar Isi.pdf Download (202kB) |
|
|
Text
12. BAB I.pdf Download (318kB) |
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Pulau
Jawa berdasarkan tingkat ketertinggalannya menggunakan metode Fuzzy K
Medoids (FKM) dan Partitioning Around Medoids (PAM). Pulau Jawa, meskipun
menjadi pusat ekonomi Indonesia, menunjukkan ketimpangan regional yang
signifikan, termasuk kesenjangan dalam bidang ekonomi, infrastruktur, sumber
daya manusia, dan aksesibilitas. Metode FKM dipilih karena kemampuannya yang
unggul dalam menangani data dengan karakteristik yang tumpang tindih dan
keberadaan outliers. Variabel yang digunakan adalah indikator untuk menentukan
daerah tertinggal berdasarkan Permendes No. 11 Tahun 2020. Hasil analisis
menunjukkan bahwa baik FKM maupun PAM menghasilkan struktur klaster yang
serupa, dengan jumlah klaster optimal sebanyak dua. Klaster pertama terdiri atas
Kabupaten/Kota dimana semua nilai median dari variabel yang digunakan lebih
tinggi dari median Kabupaten/Kota yang ada pada klaster kedua. Klaster yang
dibentuk oleh kedua metode tersebut sangat mirip, dengan hanya enam dari 119
daerah yang berbeda dalam penempatan klasternya. Metode FKM menghasilkan
klaster dengan pemisahan yang lebih jelas, yang ditunjukkan oleh nilai Silhouette
Index yang lebih tinggi dibandingkan metode PAM.
Kata Kunci: Fuzzy K-Medoids (FKM), Partitioning Around Medoids (PAM),
ketertinggalan daerah, Pulau Jawa, Klastering.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Subjects: | Sciences and Mathemathic |
| Divisions: | Faculty of Science and Mathematics > Department of Statistics |
| Depositing User: | Yemima Laras Sekarsari |
| Date Deposited: | 11 Nov 2025 10:50 |
| Last Modified: | 11 Nov 2025 10:50 |
| URI: | https://eprints2.undip.ac.id/id/eprint/40915 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |
