Perbandingan Metode K-Means dan Self Organizing Maps (SOM) dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Berdasarkan Tingkat Perekonomian

dc.contributor.authorAvita Sukmawati
dc.date.accessioned2026-04-09T02:14:41Z
dc.date.issued2025-02-11
dc.descriptionEntry oleh Arif 2026 April 09
dc.description.abstractPulau Jawa memiliki kontribusi sebesar 57% terhadap perekonomian nasional menurut Badan Kebijakan Fiskal. Namun, pertumbuhan ekonomi di Pulau Jawa pada tahun 2023 sebesar 4,96%. Hal tersebut menunjukkan pertumbuhan ekonomi Pulau Jawa lebih rendah daripada wilayah Indonesia Timur. Berdasarkan hal tersebut, perlu dilakukan analisis terhadap karakteristik masing-masing wilayah di Pulau Jawa. Penelitian ini akan menganalisis karakteristik wilayah di Pulau Jawa dengan melakukan pengelompokan menggunakan K-Means atau SOM. Kelebihan metode K-Means yaitu dapat digunakan dengan mudah, membutuhkan waktu yang relatif cepat dalam menjalankan algoritmanya, serta menggunakan prinsip yang sederhana. Kekurangan metode K-Means yaitu nilai pada awal algoritma ditentukan secara acak sehingga memungkinkan hasil pengelompokan tidak optimal. Keunggulan metode SOM adalah mampu mengekstrak fitur penting dari data dan memetakan kesamaan instrinsik ke dalam cluster yang dapat diinterpretasi secara visual
dc.description.sponsorshipDPU : Dr. Alfian Futuhul Hadi, S.Si., DPA : Firda Fadri, S.Si., M.Si.
dc.identifier.urihttps://repository.unej.ac.id/handle/123456789/6716
dc.language.isoother
dc.publisherFakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
dc.subjecttingkat ekonomi
dc.subjectpengelompokan
dc.subjectK-Means
dc.subjectSOM
dc.subjectDBI
dc.titlePerbandingan Metode K-Means dan Self Organizing Maps (SOM) dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Berdasarkan Tingkat Perekonomian
dc.typeOther

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
AVITA SUKMAWATI - 211810101044.pdf
Size:
1.31 MB
Format:
Adobe Portable Document Format

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description: