Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means dan Metode Elbow untuk Mengelompokkan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indeks Demokrasi Indonesia

Nurdiana, Nina (2022) Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means dan Metode Elbow untuk Mengelompokkan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indeks Demokrasi Indonesia. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

	Text A. PENDAHULUAN.pdf Download (2MB)
	Text B. ABSTRAK.pdf Download (853kB)
	Text C. BAB I.pdf Download (2MB)
	Text D. BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) \| Request a copy
	Text E. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) \| Request a copy
	Text F. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) \| Request a copy
	Text G. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (846kB) \| Request a copy
	Text H. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (965kB)
	Text I. LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) \| Request a copy
	Text J. ARTIKEL.pdf Download (1MB)

Abstract

Indonesia ialah sebuah negara berasaskan demokrasi. Abraham Lincoln menyatakan bahwa pelaku dari pemerintahan adalah rakyat. Pihak terkait melakukan pengukuran kemajuan demokrasi dengan model pengukuran Indeks Demokrasi Indonesia (IDI). Tujuannya adalah membaca pencapaian dan menyusun program-program perencanaan membangun politik. Clustering adalah suatu proses pembagian data dari sebuah himpunan dalam beberapa kelompok dimana data satu dengan data yang lain jika mempunyai kemiripan lebih dominan akan membentuk sebuah kelompok, dan data yang lain akan membentuk kelompok yang berbeda. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui informasi dan pengetahuan baru mengenai penyebab terjadinya penurunan skor dan untuk mengetahui cluster terbaik dalam pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan data Indeks Demokrasi Indonesia tahun 2020. Clustering pada penelitian ini menggunakan algoritma Fuzzy C-Means dan metode Elbow sebagai metode Optimasi serta software RStudio sebagai aplikasi pengolah data. Hasil clustering dari penelitian ini menunjukan bahwa 3 cluster merupakan cluster optimum dengan jarak Sum of Square Error (SSE) yaitu 1.798, dimana cluster 1 terdiri dari 12 provinsi, cluster 2 terdiri dari 9 provinsi dan cluster 3 terdiri dari 13 provinsi.

Item Type:

Thesis (Undergraduate)

Uncontrolled Keywords:

Clustering, Elbow, Fuzzy C-Means, RStudio, Software, SSE

Subjects:

000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science

Divisions:

Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)

Department:

S1 Teknik Informatika

Depositing User:

Nina Nurdiana