Melola Discovery

← Melola Discovery

Akses terbuka Jurnal

Perbandingan Metode K-Means dan OPTICS dalam Penggerombolan Kemiskinan Multidimensi di Indonesia

KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika · Vol. 9 No. 2 (2024) · hlm. 198–207

DOI
10.15575/kubik.v9i2.39877
ISSN
2686-0341, 2338-0896
Terbit
2024-11-30
Penerbit
Department of Mathematics, Faculty of Science and Technology, UIN Sunan Gunung Djati Bandung
Bahasa
eng
Lisensi
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0

Abstrak

Kemiskinan multidimensi tetap menjadi tantangan serius di Indonesia meskipun telah mengalami penurunan dalam beberapa tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan membandingkan pola kemiskinan multidimensi di 34 provinsi Indonesia menggunakan metode K-Means dan OPTICS Clustering. Data kemiskinan multidimensi yang digunakan mencakup aspek ekonomi, pendidikan, ketenagakerjaan, dan standar hidup dari Badan Pusat Statistik. Analisis statistik deskriptif mengungkapkan kesenjangan signifikan antar provinsi dalam berbagai dimensi kemiskinan, dengan korelasi tertinggi sebesar 0,4 antara dimensi pendidikan dan status ketenagakerjaan. K-Means Clustering mengidentifikasi 5 cluster provinsi dengan karakteristik beragam, menunjukkan adanya trade-off antara akses fasilitas dan tingkat kemiskinan. Sementara itu, OPTICS Clustering menghasilkan 2 cluster utama, dengan cluster 1 terdiri dari 24 provinsi yang memiliki kondisi cenderung homogen dan cluster 2 terdiri dari 7 provinsi dengan karakteristik yang berbeda secara signifikan. Perbandingan performa menunjukkan OPTICS unggul dengan nilai Silhouette Index dan WCSS yang lebih baik dibandingkan K-Means. Temuan ini memberikan kontribusi penting dalam analisis kemiskinan multidimensi di Indonesia dan dapat dimanfaatkan untuk merancang program pengentasan kemiskinan yang lebih terlokalisasi sesuai karakteristik masing-masing cluster.

Kata kunci

Jaringan kolaborasi para penulis

23 penulis · 43 tautan kepenulisan bersama

Arahkan kursor atau ketuk sebuah nama untuk menyorot rekan penulisnya. Klik dua kali untuk membuka halaman penulis.

  • IPB University
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Organisasi berbeda
  • Organisasi sama
  • Afiliasi tidak diketahui
  • Garis lebih tebal = lebih banyak artikel bersama · lingkaran lebih besar = lebih banyak artikel
Tampilkan sebagai tabel
Rekan penulisOrganisasiArtikel bersama
Hari WijayantoAfiliasi tidak diketahui2
Erfiani ErfianiAfiliasi tidak diketahui2
Asri PratiwiAfiliasi tidak diketahui2
Tukhfatur Rizmah AzisAfiliasi tidak diketahui2
Nafisa Berliana Indah PratiwiAfiliasi tidak diketahui1
IndahwatiAfiliasi tidak diketahui1
Agus Mohamad SolehAfiliasi tidak diketahui1
Anisa NurizkiAfiliasi tidak diketahui1
Mohamad Solehudin ZaenalAfiliasi tidak diketahui1
Kusman SadikAfiliasi tidak diketahui1
Dhita Elsha PangestikaAfiliasi tidak diketahui1
I Made SumertajayaAfiliasi tidak diketahui1
Erdanisa Aghnia IlmaniAfiliasi tidak diketahui1
Ahmad SyauqiAfiliasi tidak diketahui1
Yenni AngrainiIPB University1
Muhammad Rizky NurhambaliAfiliasi tidak diketahui1
Siau Man MahAfiliasi tidak diketahui1
Siau Hui MahAfiliasi tidak diketahui1

Afiliasi berasal dari OpenAlex; metadata OAI-PMH jurnal tidak memuatnya. Penulis tanpa ID OpenAlex dicocokkan berdasarkan nama, sehingga dua orang bisa tergabung atau satu orang bisa terpisah.

Sumber metadata: OAI-PMH (metadata jurnal) https://journal.uinsgd.ac.id/index.php/kubik/oai, pertama di-harvest 7 Nov 2026, terakhir terlihat 8 Nov 2026.
Metadata asli (oai_dc) 
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="id-ID">Perbandingan Metode K-Means dan OPTICS dalam Penggerombolan Kemiskinan Multidimensi di Indonesia</dc:title>
	<dc:creator>Sari, Devi Permata</dc:creator>
	<dc:creator>Rizqi, Tasya Anisah</dc:creator>
	<dc:creator>Fitrianto, Anwar</dc:creator>
	<dc:creator>M.S, Erfiani</dc:creator>
	<dc:creator>Jumansyah, L.M. Risman Dwi</dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="id-ID">Kemiskinan multidimensi</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id-ID">Clustering</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id-ID">K-Means</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id-ID">OPTICS</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id-ID">Analisis regional</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id-ID">Pengentasan kemiskinan</dc:subject>
	<dc:description xml:lang="id-ID">Kemiskinan multidimensi tetap menjadi tantangan serius di Indonesia meskipun telah mengalami penurunan dalam beberapa tahun terakhir. Penelitian ini bertujuan menganalisis dan membandingkan pola kemiskinan multidimensi di 34 provinsi Indonesia menggunakan metode K-Means dan OPTICS Clustering. Data kemiskinan multidimensi yang digunakan mencakup aspek ekonomi, pendidikan, ketenagakerjaan, dan standar hidup dari Badan Pusat Statistik. Analisis statistik deskriptif mengungkapkan kesenjangan signifikan antar provinsi dalam berbagai dimensi kemiskinan, dengan korelasi tertinggi sebesar 0,4 antara dimensi pendidikan dan status ketenagakerjaan. K-Means Clustering mengidentifikasi 5 cluster provinsi dengan karakteristik beragam, menunjukkan adanya trade-off antara akses fasilitas dan tingkat kemiskinan. Sementara itu, OPTICS Clustering menghasilkan 2 cluster utama, dengan cluster 1 terdiri dari 24 provinsi yang memiliki kondisi cenderung homogen dan cluster 2 terdiri dari 7 provinsi dengan karakteristik yang berbeda secara signifikan. Perbandingan performa menunjukkan OPTICS unggul dengan nilai Silhouette Index dan WCSS yang lebih baik dibandingkan K-Means. Temuan ini memberikan kontribusi penting dalam analisis kemiskinan multidimensi di Indonesia dan dapat dimanfaatkan untuk merancang program pengentasan kemiskinan yang lebih terlokalisasi sesuai karakteristik masing-masing cluster.</dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en-US">Department of Mathematics, Faculty of Science and Technology, UIN Sunan Gunung Djati Bandung</dc:publisher>
	<dc:date>2024-11-30</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:type xml:lang="en-US">Peer-reviewed Article</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://journal.uinsgd.ac.id/index.php/kubik/article/view/39877</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.15575/kubik.v9i2.39877</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="en-US">KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika; Vol. 9 No. 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika; 198-207</dc:source>
	<dc:source xml:lang="id-ID">KUBIK; Vol 9 No 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika; 198-207</dc:source>
	<dc:source>2686-0341</dc:source>
	<dc:source>2338-0896</dc:source>
	<dc:source>10.15575/kubik.v9i2</dc:source>
	<dc:language>eng</dc:language>
	<dc:relation>https://journal.uinsgd.ac.id/index.php/kubik/article/view/39877/14588</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en-US">Copyright (c) 2024 Devi Permata Sari</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en-US">https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>