Analisis Perbandingan Pengelompokan Kota di Indonesia Berdasarkan Indikator Inflasi Tahun 2021 dengan Metode Ward dan K-Means

Lia Puspita Sari, Aris Fanani, Ahmad Hanif Asyhar

Abstract


Inflasi merupakan suatu kondisi perekonomian yang menujukkan adanya kecenderungan kenaikan tingkat harga umum karena barang dan jasa yang ada di pasaran mempunyai jumlah dan jenis yang sangat beragam, sebagian besar dari harga-harga tersebut selalu meningkat dan mengakibatkan terjadinya inflasi. Perhitungan laju inflasi salah satunya adalah menggunakan Indeks Harga Konsumen (IHK), indeks ini disusun dari harga barang dan jasa yang dikonsumsi oleh masyarakat. Penelitian ini membahas tentang perbandingan pengelompokan kota di Indonesia berdasarkan indikator inflasi metode Ward dan K-Means dengan menggunakan 11 variabel kelompok pengeluaran pada IHK. Evaluasi metode dilakukan dengan membandingkan nilai rasio simpangan baku dari masing-masing metode. Berdasarkan hasil penelitian jumlah cluster yang dihasilkan adalah sebanyak 3 cluster, dengan nilai rasio simpangan baku yang diperoleh menggunakan metode Ward adalah 1,77, sedangkan dengan metode K-Means adalah sebesar 1,43. Dengan demikian hasil cluster yang bisa digunakan sebagai rujukan pada pengelompokan kota di Indonesia berdasarkan indikator inflasi adalah hasil analisis cluster menggunakan metode K-Means.

 

 


Full Text:

PDF

References


A. Salim, Fadilla, and A. Purnamasari, “Pengaruh Inflasi Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Indonesia,” Ekonomica Sharia: Jurnal Pemikiran dan Pengembangan Ekonomi Syariah, vol. 7, no. 1, pp. 17–28, 2021.

“Ditengah Peningkatan Inflasi Global, Laju Inflasi Indonesia Tahun 2021 Tetap Terkendali Rendah dan Stabil,” Kementerian Koordinator Bidang Perekonomian Republik Indonesia, 2022.

S. Indriyani, “Analisis Pengaruh Inflasi dan Suku Bunga Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia Tahun 2005 – 2015,” Jurnal Manajemen Bisnis Krisnadwipayana, vol. 4, no. 2, 2016, doi: 10.35137/jmbk.v4i2.37.

Suseno and S. Aisyah, “Inflasi Seri KebanKsentralan,” Seri Kebanksentralan, no. 22, pp. iii–57, 2009.

G. A. D. Utari, R. Cristina, and S. Pambudi, “Inflasi di Indonesia: Karakteristik dan Pengendaliannya,” Bank Indonesia Institute, vol. 23, no. 23, pp. 1–64, 2015.

BPS, Perkembangan Indeks Harga Konsumen Desember 2021. 2022.

M. Fuady dan J. Nugraha, “Implementasi Metode K-Means dan K-Medoids Untuk Mengelompokkan 82 Kota di Indonesia Berdasarkan Indeks Harga Konsumen,” Prosiding Seminar Nasional seri 7, pp. 327–337, 2017.

J. Han and M. Kamber, “Data Mining : Concepts and Techniques ( 2nd edition ),” pp. 1–6, 2006.

M. K. Rafsanjani, Z. A. Varzaneh, and N. E. Chukanlo, “A Survey of Hierarchical Clustering Algorithms,” vol. 3, no. 3, pp. 229–240, 2012.

H. Prasetyo, W. Purnomo, Soenarnatalina, M. Adriani, and B. Wijanarko, “Penerapan Clustering Bootstrap dengan Metode K-Means,” vol. 3, pp. 43–49, 2014.

Imasdiani, I. Purnamasari, and F. D. T. Amijaya, “Perbandingan Hasil Analisis Cluster dengan Menggunakan Metode Average Linkage dan Metode Ward (Studi Kasus : Kemiskinan Di Provinsi Kalimantan Timur Tahun 2018),” Jurnal EKSPONENSIAL, vol. 13, no. 1, pp. 9–18, 2022.

U. R. Gurning and Mustakim, “Penerapan Algoritma K-Means dan K-Medoid untuk Pengelompokkan Data Pasien Covid-19,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 3, no. 1, p. 48−55, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i1.1003.

N. Wulandari, nisa dienwati Nuris, and S. Anwar, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Pada Tingkat Inflasi Kota Di Indonesia,” Jurnal Riset Ilmu Akuntansi, vol. 2, no. 2, pp. 15–34, 2023.

B. M. Metisen and H. L. Sari, “Analisis Clustering Menggunakan Metode K-Means Dalam Pengelompokkan Penjualan Produk Pada Swalayan Fadhila,” Jurnal Media Infotama, vol. 11, no. 2, pp. 110–118, 2015.

Parasian D. Silitonga and irene sri Morina, “Klusterisasi Pola Penyebaran Penyakit Pasien Berdasarkan Usia Pasien dengan Menggunakan K-Means Clustering,” Jurnal TIMES, vol. VI, no. Vol 6, No 2 (2017), pp. 22–25, 2017.

P. P. Tjaya, Rino, and H. Wijaya, “Implementasi Metode Clustering K-Means Untuk Rekomendasi Pengadaan Stok Lampu di PT Global Lighting Indonesia,” vol. 0577, no. I, 2021.

S. Landau and I. Chis Ster, “Cluster analysis: Overview,” International Encyclopedia of Education, no. December, pp. 72–83, 2010, doi: 10.1016/B978-0-08-044894-7.01315-4.

A. N. Fathia, R. Rahmawati, and Tarno, “Analisis Klaster Kecamatan di Kabupaten Semarang Berdasarkan Potensi Desa Menggunakan Metode Ward Dan Single Linkage,” Jurnal Gaussian, vol. 5, no. 4, pp. 801–810, 2016.

R. A. Johnson and D. W. Wichern, Applied Multivariate Statistical Analysis, (5th editi. New York, 2001.

P. Berkhin, “Survey of Clustering Data Mining Techniques,” Technical Report, Accrue Software, pp. 1–56, 2002.

Y. Agusta, “K-Means-Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait,” Jurnal Sistem dan Informatika, vol. 3, no. Pebruari, pp. 47–60, 2007.

R. Hidayati, A. Zubair, A. Hidayat Pratama, and L. Indana, “Analisis Silhouette Coefficient pada 6 Perhitungan Jarak K-Means Clustering,” Techno.Com, vol. 20, no. 2, pp. 186–197, 2021.

D. R. Ningrat, D. A. I. Maruddani, and T. Wuryandari, “Analisis Cluster dengan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means Clustering Untuk Pengelompokan Data Obligasi Korporasi,” Jurnal Gaussian, vol. 5, no. 4, pp. 641–650, 2016.

K. Arai and A. Ridho Barakbah, “Hierarchical K-means: an algorithm for centroids initialization for K-means,” Rep. Fac. Sci. Engrg. Reports of the Faculty of Science and Engineering, vol. 36, no. 1, pp. 25–31, 2007.




DOI: http://dx.doi.org/10.24014/jsms.v9i2.21100

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Jurnal JSMS

p-ISSN     : 2460-4542 (print)
e-ISSN     : 2615-8663 (online)
Alamat   : Program Studi Matematika
                   Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Suska Riau
                   Jl. H.R Soebrantas, No. 155, Tampan, Pekanbaru.
Website : http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/JSMS
e-mail    : jsmsfst@uin-suska.ac.id