IMPLEMENTASI METODE K-MEANS DAN K-MEDOIDS UNTUK MENGELOMPOKKAN 82 KOTA DI INDONESIA BERDASARKAN INDEKS HARGA KONSUMEN

Abstract

Inflasi merupakan permasalahan yang selalu dan pasti dialami oleh setiap negara. Salah satu Indikator yang digunakan untuk mengukur inflasi adalah Indeks Harga Konsumen (IHK). Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui pengelompokkan terhadap 82 kota di Indonesia dan

membandingkan hasil dari masing – masing metode. Metode analisis yang digunakan adalah K- Means Clustering dan K-Medoids Clustering. Metode tersebut memiliki kesamaan yakni suatu

metode clustering yang mengelompokkan berdasarkan kemiripan pada datanya. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini untuk metode K-Means adalah kelompok 1 terdiri dari 35 kota dengan variabel X2, X3, X4, X5, X6 yang tertinggi dibandingkan kelompok lainnya, kelompok 2 terdiri dari 29 kota yang termasuk kelompok memiliki 2 variabel yang paling rendah dibandingkan variabel lain yakni X1 dan X7 namun terdapat dua variabel juga yang tertinggi yakni variabel X3 dan X4, kelompok 3 terdiri dari 18 kota yang termasuk kelompok dengan variabel X1, X2, X5, X6, X7 yang tertinggi. Untuk metode K-Medoids memberikan hasil kelompok 1 terdiri dari 32 kota yang memiliki 6 variabel (X2, X3, X4, X5, X6 dan X7) yang paling rendah dibadningkan kelompok lain namun variabel X1 menjadi yang paling tinggi daripada kelompok lain, sementara kelompok 2 terdiri dari 22 kota yang memiliki 5 variabel tertinggi yaitu X2, X3, X4, X5, X6, dan X7, kemudian kelompok 3 yang terdiri dari 23 kota dengan variabel X1 yang paling rendah dibandingkan kelompok lainnya. Berdasarkan nilai SSE diperoleh bahwa metode yang terbaik untuk penelitian ini adalah K-Means Clustering.