Pengelompokan Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2022 Menggunakan Metode K-Means Clustering

RIOKE, Riri (2023) Pengelompokan Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Faktor Yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2022 Menggunakan Metode K-Means Clustering. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.

	PDF (Cover) COVER-Riri Rioke-K1B019024-Skripsi-2023.pdf Download (602kB)
	PDF (Legalitas) LEGALITAS-Riri Rioke-K1B019024-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only Download (6MB)
	PDF (Abstrak) ABSTRAK-Riri Rioke-K1B019024-Skripsi-2023.pdf Download (745kB)
	PDF (BabI) BAB I-Riri Rioke-K1B019024-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only until 10 November 2024. Download (675kB)
	PDF (BabII) BAB II-Riri Rioke-K1B019024-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only until 10 November 2024. Download (773kB)
	PDF (BabIII) BAB III-Riri Rioke-K1B019024-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only until 10 November 2024. Download (604kB)
	PDF (BabIV) BAB IV-Riri Rioke-K1B019024-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	PDF (BabV) BAB V-Riri Rioke-K1B019024-Skripsi-2023.pdf Download (589kB)
	PDF (DaftarPustaka) DAFTAR PUSTAKA-Riri Rioke-K1B019024-Skripsi-2023.pdf Download (665kB)
	PDF (Lampiran) LAMPIRAN-Riri Rioke-K1B019024-Skripsi-2023-1-17.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan, mengetahui karakteristik, dan mengetahui variabel yang berpengaruh paling besar dalam pembentukan cluster provinsi di Indonesia berdasarkan faktor yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) menggunakan metode K-Means clustering. Hasil penelitian terbentuk 4 cluster yaitu cluster 1 terdapat 1 provinsi, cluster 2 terdapat 7 provinsi, cluster 3 terdapat 2 provinsi, dan cluster 4 terdapat 24 provinsi. Karakteristik dari cluster 1 memiliki faktor yang mempengaruhi IPM dengan nilai rendah diantara cluster lain. Karakteristik dari cluster 2 memiliki faktor yang mempengaruhi IPM dengan nilai tinggi diantara cluster lain. Karakteristik dari cluster 3 memiliki faktor yang mempengaruhi IPM dengan nilai sangat tinggi di antara cluster lain. Karakteristik dari cluster 4 memiliki faktor yang mempengaruhi IPM dengan nilai sedang diantara cluster lain. Variabel yang berpengaruh paling besar dalam pembentukan cluster adalah Angka Partisipasi Sekolah 16-18 tahun.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Nomor Inventaris:	K23208
Uncontrolled Keywords:	Cluster, IPM, K-Means clustering, Karakteristik, Provinsi.
Subjects:	C > C646 Community development I > I65 Indexes
Divisions:	Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > S1 Matematika
Depositing User:	Mrs Riri Rioke
Date Deposited:	10 Nov 2023 01:47
Last Modified:	10 Nov 2023 01:47
URI:	http://repository.unsoed.ac.id/id/eprint/24102

Actions (login required)

View Item

Search for collections on Repository Universitas Jenderal Soedirman