Clustering Data Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia menggunakan Self-Organizing Maps

Abstrak

Data Indeks Pembangunan manusia (IPM) di Indonesia terus mengalami kemajuan tetapi, kenyataanya penyebaran keberhasilannya terbagi ke dalam daerah-daerah tertentu saja, perubahan-perubahan tingkat indeks pembangunan dari tinggi ke rendah atau sebaliknya juga perlu diperhatikan, untuk memahami dan memper-timbangkan tindakan apa yang perlu dilakukan. Maka dari itu perlu dilakukan pengkategorian atau pegelompokkan serta analisi terhadap peruahan perkembangan pada daerah-daerah yang di survei. Paper ini akan, menguraikan pengkatergorian dan pengelompokkanyan melalui metode SOM (Self-Organizing Maps) berperan untuk menyoroti kesamaan pertumbuhan diseluruh daerah di Indonesia.