PAMUTRI, Arun Relung (2023) Klasterisasi Tingkat Kemiskinan Berdasarkan Variabel yang Berpengaruh di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Arun Relung Pamutri-K1B017027-Skripsi-2023.pdf Download (69kB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Arun Relung Pamutri-K1B017027-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only Download (465kB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Arun Relung Pamutri-K1B017027-Skripsi-2023.pdf Download (60kB)
	PDF (BabI) BAB-I-Arun Relung Pamutri-K1B017027-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only until 8 September 2024. Download (64kB)
	PDF (BabII) BAB-II-Arun Relung Pamutri-K1B017027-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only until 8 September 2024. Download (237kB)
	PDF (BabIII) BAB-III-Arun Relung Pamutri-K1B017027-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only until 8 September 2024. Download (57kB)
	PDF (BabIV) BAB-IV-Arun Relung Pamutri-K1B017027-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only Download (230kB)
	PDF (BabV) BAB-V-Arun Relung Pamutri-K1B017027-Skripsi-2023.pdf Download (55kB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTAR PUSTAKA-Arun Relung Pamutri-K1B017027-Skripsi-2023.pdf Download (125kB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Arun Relung Pamutri-K1B017027-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only Download (250kB)

Abstract

Penelitian ini membahas analisis klaster menggunakan k-means. Klasterisasi pada penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kabupaten/kota berdasarkan variabel yang berpengaruh di Provinsi Jawa Tengah serta mengetahui karakteristik setiap klaster. Metode dalam penelitian ini menggunakan analisis regresi dan k-means. Variabel yang mempengaruhi tingkat kemiskinan dapat dilakukan dengan analisis regresi. Klasterisasi berdasarkan variabel yang berpengaruh pada tingkat kemiskinan dapat dilakukan dengan analisis k-means yang didahului dengan menentukan nilai k. Metode yang digunakan untuk menentukan nilai k terbaik yaitu metode Elbow. Hasil dari analisis regresi menunjukkan bahwa upah minimum dan jumlah penduduk merupakan variabel yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di kabupaten/kota Provinsi Jawa Tengah. Berdasarkan grafik yang terbentuk menunjukkan bahwa nilai k yang terbaik yaitu 3, artinya klaster terbagi menjadi 3 dengan tingkat tinggi, sedang dan rendah. Hasil riset menunjukkan bahwa klaster 1 beranggotakan 13 kabupaten/kota dengan rata-rata tingkat kemiskinan tinggi sebesar 12,28%, klaster 2 beranggotakan 20 kabupaten/kota dengan rata-rata tingkat kemiskinan sedang sebesar 11,09%, dan klaster 3 beranggotakan 2 kabupaten/kota dengan rata-rata tingkat kemiskinan rendah sebesar 8,74%. Klaster 2 memiliki jumlah anggota paling banyak sehingga menunjukkan sebagian besar kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah memiliki karakteristik sebagaimana karakteristik klaster 2 yaitu memiliki upah minimum dan jumlah penduduk rendah dibandingkan klaster lainnya.

Actions (login required)

View Item