Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/129664
Title: Alternatif Penggerombolan Daerah Tertinggal di Indonesia Menggunakan Metode K-Rataan
Authors: Erfiani
Rahman, La Ode Abdul
Pramesti
Issue Date: 2016
Publisher: Bogor Agriculture University (IPB)
Abstract: Kesenjangan wilayah merupakan masalah nasional yang hingga saat ini belum mampu terselesaikan dengan baik. Konsep daerah tertinggal telah diperkenalkan sejak Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional 2005-2009 untuk mengatasi kesenjangan wilayah antardaerah. Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal dan Transmigrasi (Kemendesa) menetapkan daerah tertinggal setiap lima tahun sekali secara nasional berdasarkan kriteria, indikator, dan sub indikator ketertinggalan daerah menggunakan konsep indeks ketertinggalan. Pada pelaksanaannya masih terdapat banyak pertanyaan terhadap hasil penetapan daerah tertinggal yang dilakukan oleh Kemendesa. Terdapat daerah yang terlihat maju namun dikategorikan sebagai daerah tertinggal dan sebaliknya daerah yang terlihat tertinggal dikategorikan sebagai daerah maju. Oleh karena itu diperlukan kajian menggunakan metode penggerombolan lain berbasis data terbaru. Pada penelitian ini analisis gerombol k-rataan digunakan dalam penentuan status ketertinggalan daerah. Hasil perhitungan indeks Davies Bouldin didapatkan jumlah gerombol yang optimum sebanyak 5 gerombol dengan daerah tertinggal sebanyak 192 kabupaten. Hasil penggerombolan ini menghasilkan kesesuaian 72.40% dengan Kemendesa. Setelah dilakukan eksplorasi lebih lanjut, ternyata kabupaten yang dikategorikan sebagai daerah tertinggal oleh Kemendesa, namun oleh k-rataan dikategorikan sebagai daerah tidak tertinggal, memiliki karakteristik mendekati daerah tidak tertinggal dan juga sebaliknya. Hal ini menunjukkan bahwa metode k-rataan lebih baik dalam menggerombolkan daerah tertinggal dan tidak tertinggal dibandingkan dengan metode Kemendesa.
URI: http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/129664
Appears in Collections:UT - Statistics and Data Sciences

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
G16pra.pdf
  Restricted Access
Fultext969.47 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.