@misc{eprints64460,
           month = {Juli},
           title = {ANALISIS CLUSTERING KEMISKINAN DI INDONESIA
MENGGUNAKAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS DAN FUZZY
POSSIBILISTIC C-MEANS},
          author = {1817031040    VIRDA  KURNIAWATI },
         address = {UNIVERSITAS LAMPUNG},
       publisher = {FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM},
            year = {2022},
             url = {http://digilib.unila.ac.id/64460/},
        abstract = {Analisis klaster merupakan suatu proses mengelompokkan data ke dalam suatu
kelompok berdasarkan tingkat kesamaannya. Tujuan dari analisis klaster adalah
untuk mengelompokkan sejumlah data ke dalam kelompok sehingga setiap
kelompok yang terbentuk akan terisi data yeng memiliki karakteristik yang sama.
Dalam penelitian ini akan dilakukan pengelompokan data kemiskinan tahun 2021
di Indonesia berdasarkan tingkat kabupaten. Algoritma pengelompokan yang
digunakan adalah algoritma Fuzzy C-Means (FCM) dan Fuzzy Possibilistic CMeans (FPCM). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan hasil
pengelompokan menggunakan algoritma FCM dan FPCM untuk data kemiskinan
kabupaten yang ada di Indonesia berdasarkan nilai indeks Partition Entrhopy (PE).
Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa analisis klaster menggunakan algoritma
FPCM merupakan algoritma terbaik untuk mengelompokan kemiskinan di
Indonesia berdasarkan indeks validitas PE. Lebih jauh, jumlah klaster optimum
yang dihasilkan adalah sebanyak 2 klaster.
Kata Kunci: Analisis Klaster, Fuzzy C-means, Fuzzy Possibistic C-Means, Partition
Entrhopy}
}