Pengelompokan Kabupaten/Kota di Jawa Barat Tahun 2018 Berdasarkan Indikator Kemiskinan dengan Polythetic Divisive Method

Authors

  • Clarita Simar Universitas Padjadjaran
  • Nurul Gusriani Universitas Padjadjaran
  • Iin Irianingsih Universitas Padjajaran

DOI:

https://doi.org/10.15575/kubik.v5i1.8549

Keywords:

Kemiskinan, Analisis Cluster, Polythetic Divisive Method, Dunn Index

Abstract

Masalah kemiskinan merupakan salah satu masalah yang bersifat multidimensi. Faktor kemiskinan pada setiap wilayah berbeda, dan hal tersebut dipengaruhi oleh banyak indikator kemiskinan. Pengukuran dan penentuan indikator kemiskinan akan memudahkan pemerintah membedakan tingkat kemiskinan pada suatu wilayah, sehingga pemerintah dapat membuat kebijakan yang lebih tepat untuk menanggulangi kemiskinan di wilayah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan karakteristik suatu wilayah ke dalam beberapa tingkat kemiskinan berdasarkan variabel penjelas kemiskinan. Penelitian ini menggunakan data kemiskinan kabupaten/kota se-Jawa Barat pada tahun 2018 yang diperoleh dari BPS. Terkait dengan pengelompokan wilayah kemiskinan ke beberapa kategori, metode yang digunakan adalah metode hierarki pada analisis cluster yaitu polythetic divisive method. Banyaknya cluster optimal dipilih dengan menggunakan Dunn Index. Hasil yang diperoleh adalah polythetic divisive method menghasilkan tiga kelompok wilayah kemiskinan dengan Dunn Index sebesar 0,4490613. Karakteristik wilayah masing-masing cluster diharapkan dapat membantu pemerintah menentukan kebijakan yang sesuai untuk menanggulangi tingkat kemiskinan di Jawa Barat.

References

Badan Pusat Statistik Provinsi DIY. 2017. Laporan Akhir Analisis Kriteria dan Indikator Kemiskinan Multidimensi untuk Diagnostik Kemajuan Daerah di Daerah Istimewa Yogyakarta. Diakses di: www.bappeda.jogjaprov.go.id pada 7 Januari 2020.

Roux, M. 2019. A Comparative Study of Divisive and Agglomerative Hierarchical Clustering Algorithms. Journal of Classification, 35(2), 345-366.

Kaufman, L. dan Rousseeuw, P.J. 2005. Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.

Valovcin, S. 2013. Assessing Residential Building Energy Simulation Accuracy Through the Use of Clustering. Colorado: Colorado School of Mines. 8

Santoso, D. 2018. Penduduk Miskin Transient. Jakarta: Pustaka Obor.

Johnson, R.A. dan Wichern, D.W. 2007. Applied Multivariate Statistical Analysis Sixth Edition. New Jersey: Pearson Prentice Hall.

Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson, R.E. 2014. Multivariate Data Analysis Seventh Edition. Harlow: Pearson Education Limited.

Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat. 2019. Kemiskinan Kabupaten/Kota di Jawa Barat 2013-2018. Diakses di: www.jabar.bps.go.id pada 28 Desember 2019

Downloads

Published

2020-10-05

Issue

Vol. 5 No. 1 (2020): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika

Section

Articles

License

Authors who publish in KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika agree to the following terms:

  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

 

Â