Penerapan Partition Entropy Index, Partition Coefficient Index dan Xie BeniIndex untuk Penentuan Jumlah Klaster Optimal pada Algoritma Fuzzy C-Means dalam Pemetaan Tingkat Kesejahteraan Penduduk Jawa Tengah - Mashfuufah, Syayidati; Istiawan, Deden (Prosiding University Research Colloquium, 2018)
Kemiskinan merupakan salah satu indikator ekonomi untuk melihat tingkat kesejahteraan penduduk di suatu daerah. Menurut data BPS pada September 2016, Jawa Tengah tercatat sebagai provinsi dengan tingkat kemiskinan tertinggi di Jawa. Dalam strategi penanggulangan kemiskinan dibutuhkan data kemiskinan yang akurat sesuai karakteristik tingkat kesejahteraan, sehingga pemerintah dapat menghasilkan kebijakan yang tepat sasaran dan tepat guna. Untuk pengelompokkan tingkat kesejahteraan kabupaten/kota di Jawa Tengah diusulkan algoritma Fuzzy C-Means (FCM). FCM memiliki kelebihan dalam ketepatan penempatan pusat klaster dan sangat stabil terhadap outlier, namun jumlah klaster dalam FCM harus ditentukan terlebih dahulu sebelum melakukan penelitian. Untuk penentuan jumlah klaster optimal pada algoritma FCM, pada penelitian ini diusulkan Cluster Validity Index (CVI). CVI merupakan sebuah ukuran validitas untuk menemukan jumlah klaster optimal yang sepenuhnya dapat menjelaskan struktur data dengan cara mengukur derajat kekompakan dalam satu klaster dan separasi antar klaster. Pada penelitian ini diusulkan CVI Partition Entropy Index (PEI), Partition Coefficient Index (PCI) dan Xie Beni Index (XBI). Hasil penelitian menunjukkan jumlah klaster optimal berdasarkan CVI adalah dua klaster. Klaster pertama terdiri dari 22 kabupaten/kota dan klaster kedua terdiri dari 13 kabupaten/kota.