Electronic Theses and Dissertation

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan salah satu tolok ukur dalam menentukan tingkat pembangunan ekonomi. IPM mengukur capaian pembangunan manusia berbasis sejumlah komponen dasar kualitas hidup, yaitu umur panjang dan hidup sehat (a long and healthy life), pengetahuan (knowledge) dan standar hidup layak (decent living). IPM di Sumatera Utara mengalami peningkatan pada tahun 2020 namun pemenuhan kebutuhan hidup masyarakatnya menurun. Pengelompokan kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Utara dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui capaian pembangunan manusia berdasarkan indikator IPM. Penelitian ini menggunakan data indikator IPM pada tahun 2020 dan metode yang digunakan adalah Fuzzy Geographically Weighted Clustering (FGWC). FGWC merupakan solusi alternatif dari algoritma clustering reguler yang lebih geographically aware dengan kemampuan untuk menerapkan efek populasi dan jarak ke dalam analisis pengelompokan geodemografi. Tujuan pengelompokan kabupaten/kota di Sumatera Utara berdasarkan indikator IPM adalah untuk melihat karakteristik berdasarkan kelompok terbaik. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah terbentuk 4 cluster terbaik dengan metode FGWC berdasarkan perhitungan nilai indeks validitas IFV. Cluster 1 memiliki anggota kelompok sebanyak 8 kabupaten/kota, cluster 2 sebanyak 4 kabupaten/kota, cluster 3 sebanyak 10 kabupaten/kota dan cluster 4 sebanyak 11 kabupaten/kota. Cluster 4 memiliki karakteristik dengan angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, harapan lama sekolah dan paritas daya beli yang lebih tinggi dibanding cluster lainnya, dan cluster 1 memiliki angka kematian bayi dan tingkat pengangguran terbuka yang lebih rendah dibanding cluster lainnya.

Kata kunci: Fuzzy Clustering, Fuzzy Geographically Weighted Clustering (FGWC), Indeks Pembangunan Manusia (IPM)

The Human Development Index (HDI) is one of the benchmarks in determining the level of economic development. The HDI measures human development achievements based on a number of basic components of quality of life, namely a long and healthy life, knowledge and decent living standards. The HDI in North Sumatra has increased in 2020 but the fulfillment of the needs of the people's life has decreased. The grouping of districts/cities in North Sumatra Province is carried out with the aim of knowing human development achievements based on HDI indicators. This study uses HDI indicator data in 2020 and the method used is Fuzzy Geographically Weighted Clustering (FGWC). FGWC is a more geographically aware alternative solution to regular clustering algorithms with the ability to apply population and distance effects to geodemographic clustering analyses. The purpose of grouping districts/cities in North Sumatra based on the HDI indicator is to see the characteristics based on the best group. The results obtained from this study are the 4 best clusters formed using the FGWC method based on the calculation of the IFV validity index value. Cluster 1 has group members of 8 regencies/cities, cluster 2 of 4 regencies/cities, cluster 3 of 10 regencies/cities and cluster 4 of 11 regencies/cities. Cluster 4 has characteristics with higher life expectancy, average length of schooling, expected length of schooling and purchasing power parity compared to other clusters, and cluster 1 has a lower infant mortality rate and open unemployment rate than other clusters. Keywords: Fuzzy Clustering, Fuzzy Geographically Weighted Clustering (FGWC), Human Development Index (HDI)