Analisis Cluster Metode K-Means untuk Indikator Kependudukan pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi

Authors

  • Nyimas Nina Alyarahma Universitas Jambi
  • Corry Sormin Universitas Jambi

DOI:

https://doi.org/10.22437/multiproximity.v2i2.30662

Keywords:

Indikator Kependudukan, Cluster, K-Means, Provinsi Jambi

Abstract

Kependudukan dijelaskan bahwa indikator kependudukan terdiri dari kuantitas yang meliputi jumlah, struktur dan persebaran, lalu kualitas yang meliputi kesehatan, pendudukan, agama, perekonomian dan sosial budaya. Sedangkan dalam komponen kependudukan terdiri dari kelahiran, kematian dan migrasi. Tiga ciri menonjol yang sering digunakan dalam pengelompokan dari kependudukan Indonesia adalah sangat merata, merata dan cukup merata. Metode K-Means merupakan suatu metode pembentukan cluster yang mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok yang homogen berdasarkan kesamaan atribut dengan menentukan nilai k sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk. Pada tahun 2020 terdapat cluster 1 yang anggotanya terdiri dari 6 kabupaten/kota dan cluster 2 terdapat 5 anggota kabupaten/kota. Proyeksi tahun 2025 terdapat cluster 1 yang anggotanya terdiri dari 5 anggota kabupaten/kota dan cluster 2 terdapat 6 anggota kabupaten/kota. Proyeksi tahun 2030 terdapat cluster 1 yang anggotanya terdiri dari 5 anggota kabupaten/kota, cluster 2 terdapat 6 anggota kabupaten/kota. Anggota cluster 1 pada tahun 2020 adalah Kabupaten/Kota Kerinci, Bungo, Sarolangun, Tebo, Tanjung Jabung Barat dan Tanjung Jabung Timur yang memiliki tingkat indikator kependudukan yang rendah dibanding kabupaten/kota yang lain di Provinsi Jambi.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Nyimas Nina Alyarahma, Universitas Jambi

Prodi Matematika Universitas Jambi Indonesia

Corry Sormin, Universitas Jambi

Prodi Matematika Universitas Jambi Indonesia

Downloads

Published

2024-01-06