ANALISIS INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI PAPUA MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTER ANALYSIS

Babingga, Priskila Y. Natalia (2022) ANALISIS INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI PAPUA MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTER ANALYSIS. Undergraduate thesis, Universitas Stikubank.

	PDF (HALAMAN JUDUL) Download (913kB)
	PDF (ABSTRAK) Download (14kB)
	PDF (BAB I) Download (220kB)
	PDF (BAB II) Restricted to Repository staff only Download (161kB)
	PDF (BAB III) Restricted to Repository staff only Download (321kB)
	PDF (BAB IV) Restricted to Repository staff only Download (196kB)
	PDF (BAB V) Restricted to Repository staff only Download (9kB)
	PDF (DAFTAR PUSTAKA) Download (7kB)
	PDF (LAMPIRAN) Restricted to Repository staff only Download (773kB)

Abstract

Kualitas pembangunan manusia merupakan hal yang sangat penting dalam pembangunan ekonomi, dimana adanya sumber daya yang unggul akan menghasilkan tatanan kehidupan yang baik dalam berbagai aspek baik sosial, ekonomi dan lingkungan. Berdasarkan hal tersebut, dapat dinyatakan bahwa kualitas sumber daya memiliki andil yang besar dalam menentukan keberhasilan pembangunan suatu daerah. Adapun cara yang dapat digunakan untuk mengukur kualitas manusia dapat dilihat berdasarkan pencapaian angka IPM yang terdiri dari tiga unsur, yaitu kesehatan, pendidikan dan kualitas hidup layak atau ekonomi. Dimensi umur panjang dan sehat diwakili oleh indikator umur harapan hidup saat lahir. Dimensi pengetahuan diwakili oleh indikator harapan lama sekolah dan rata-rata lama sekolah. Dan dimensi standar hidup layak diwakili oleh pengeluaran per kapita. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Metode K-Means Cluster Analysis untuk mengetahui klasifikasi Indeks Pembangunan Manusia dan pemetaan terhadap daerah dari kabupaten/kota di provinsi Papua pada tahun 2018-2020. Hasil penelitian ini menggunakan pendekatan Within Cluster Sum of Squares (WCSS), berdasarkan pendekatan tersebut maka jumlah klaster yang digunakan dalam penelitan sebanyak 2 klaster berdasarkan pengeluaran perkapita, rata-rata lama sekolah, harapan lama sekolah dan angka harapan hidup yang menunjukan hasil validasi clustering dengan menggunakan coefficient sillhoutte dengan metrik Manhattan distance, diketahui bahwa nilai Average Silhoutte Width tahun 2018 dan tahun 2020 menunjukkan hasil yang sama, sedangkan tahun 2019 diperoleh sedikit berbeda, hal ini menunjukan adanya ketimpangan angka Indeks Pembangunan Manusia pada masing-masing kabupaten/kota yang ada di Provinsi Papua. The quality of human development is very important in economic development, there are the existence of superior resources will produce a good order of life in various aspects both social, economic and environmental. Based on that, it can be stated that the quality of resources has a large share in determining the success of a region's development. The way that can be used to measure human quality can be seen based on the achievement of HDI numbers consisting of three elements, namely health, education and quality of life or economy. The dimension of longevity and health is represented by indicators of life expectancy at birth. The dimension of knowledge is represented by indicators of old school expectations and the average length of the school. And the dimension of living standards deserves to be represented by per capita spending. This research aims to apply the K-Means Cluster Analysis Method to determine the classification of human development index and mapping of areas from districts/cities in Papua province in 2018-2020. The results of this study use the Within Cluster Sum of Squares (WCSS) based on this approach, the number of clusters used in the study of 2 clusters based onper capita expenditure, the average length of the school, old school expectations and life expectancy that shows the results of clustering validation using silhouette coefficient with Manhattan distance metrics, it is known that the average silhouette width value in 2018 and 2020 shows the same results. Similarly, while 2019 was obtained slightly differently, this shows the inequality of Human Development Index numbers in each district/city in Papua Province.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	SKR.I.05.01.2116 NIM.17.01.63.0012
Uncontrolled Keywords:	IPM, K-Means Cluster Analysis HDI, K-Means Cluster Analysis
Subjects:	Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Faculty / Institution:	Fakultas Teknologi Informasi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Teteh Hayati
Date Deposited:	20 May 2022 06:22
Last Modified:	20 May 2022 06:22
URI:	https://eprints.unisbank.ac.id/id/eprint/8439

Actions (login required)

View Item