The Use of K-Means Algorithm Clustering in Grouping Life Expectancy (Case Study: Provinces in Indonesia)

Dimas Reza Nugraha; Ahmad Turmudi  Zy; Aswan Supriyadi  Sunge

doi:10.47709/cnahpc.v6i3.4171

Authors

Dimas Reza Nugraha Universitas Pelita Bangsa
Ahmad Turmudi Zy Universitas Pelita Bangsa
Aswan Supriyadi Sunge Universitas Pelita Bangsa

DOI:

10.47709/cnahpc.v6i3.4171

Keywords:

Life Expectancy, Algorithm, Clustering, K-Means, Provinces

Dimension Badge Record

Abstract

Life expectancy is defined as information that illustrates the age of the death of a population. Life expectancy is a general picture of the state of a region. If the infant mortality rate is high, then the life expectancy in the area is low. And vice versa, if the infant mortality rate is low, the life expectancy in the region is high. Life expectancy is also a benchmark for government actions in improving the welfare of society and the human development index. For this reason, it is necessary to group life expectancy data to make it easier to determine the provinces with high, middle, and low life expectancy. The results of cluster testing using the silhouette score method showed that two subjects had a low silhouette score level, which caused the cluster value to be less than optimal, namely East Java & Gorontalo. The clustering results found that the cluster was divided into 3, namely cluster 1, with a high level of life expectancy consisting of 10 provinces, namely East Java, Riau, North Sulawesi, Bali, North Kalimantan, DKI Jakarta, West Java, Central Java, East Kalimantan and Special Region of Yogyakarta. Cluster 2 has a level of middle-life expectancy consisting of 18 provinces, namely Gorontalo, North Maluku, Central Sulawesi, South Kalimantan, North Sumatra, Bengkulu, West Sumatra, Central Kalimantan, Aceh, South Sumatra, Banten, Kep. Riau, South Sulawesi, Kep. Bangka Belitung, Lampung, West Kalimantan, Southeast Sulawesi and Jambi. Cluster 3, with a low level of life expectancy, consists of 6 provinces, namely West Sulawesi, Papua, Maluku, West Papua, West Nusa Tenggara, and East Nusa Tenggara.

Downloads

Download data is not yet available.

Google Scholar Cite Analysis
Abstract viewed = 167 times

References

Adiputra, I. N. M. (2022). Clustering Penyakit Dbd Pada Rumah Sakit Dharma Kerti Menggunakan Algoritma K-Means. INSERT?: Information System and Emerging Technology Journal, 2(2), 99. https://doi.org/10.23887/insert.v2i2.41673

Akasumbawa, M. D. D., Adim, A., & Wibowo, M. G. (2021). Pengaruh Pendidikan, Angka Harapan Hidup dan Jumlah Penduduk Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Negara dengan Jumlah Penduduk Terbesar di Dunia. Riset, Ekonomi, Akuntansi Dan Perpajakan (Rekan), 2(1), 11–20. https://doi.org/10.30812/rekan.v2i1.1047

Alghifari, F., & Juardi, D. (2021). Penerapan Data Mining Pada Penjualan Makanan Dan Minuman Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Ilmiah Informatika, 9(02), 75–81. https://doi.org/10.33884/jif.v9i02.3755

Amalia, N., & Mahmudah. (2019). Faktor Yang Mempengaruhi Angka Harapan Hidup Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2014 Dengan Melihat Nilai Statistik Cp Mallows Factors That Affecting Life Expectancy In East Java 2014 With Cp Mallows Statistics. Jurnal Wiyata, 2014(1), 13–19.

Charolina, A., Ruswanti, D., Studi Informatika, P., Sains, F., dan Kesehatan, T., & Sahid Surakarta Jl Adi Sucipto, U. (2019). Klastering Kota Dan Kabupaten Di Indonesia Berdasarkan Umur Harapan Hidup Saat Lahir Dengan K-Medoids. Gaung Informatika, 12(1), 2086–4221.

Herlinda, V., & Darwis, D. (2021). Analisis Clustering Untuk Recredesialing Fasilitas Kesehatan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means. Darwis, Dartono, 2(2), 94–99. Retrieved from http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI

Oktavia, R., Hardinata, J. T., & Irawan. (2020). Penerapan Metode Algoritma K-means Dalam Pengelompokan Angka Harapan Hidup Saat Lahir Menurut Provinsi. Kesatria: Jurnal Penerapan Sistem Informasi, 1(4), 154–161. Retrieved from http://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/kesatria/article/view/41

Oon Wira Yuda, Darmawan Tuti, Lim Sheih Yee, & Susanti. (2022). Penerapan Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Random Forest. SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi, 8(2), 122–131. https://doi.org/10.33372/stn.v8i2.885

PILENDIA, D. (2020). Pemanfaatan Adobe Flash Sebagai Dasar Pengembangan Bahan Ajar Fisika?: Studi Literatur. Jurnal Tunas Pendidikan, 2(2), 1–10. https://doi.org/10.52060/pgsd.v2i2.255

Pratiwi, Y., & Mulyawan, M. (2023). Implementasi Algoritma K-Means untuk Menentukan Angka Harapan Hidup berdasarkan Tingkat Provinsi. Blend Sains Jurnal Teknik, 1(4), 284–294. https://doi.org/10.56211/blendsains.v1i4.233

Purbolaksono, M. D., Irvan Tantowi, M., Imam Hidayat, A., & Adiwijaya, A. (2021). Perbandingan Support Vector Machine dan Modified Balanced Random Forest dalam Deteksi Pasien Penyakit Diabetes. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 5(2), 393–399. https://doi.org/10.29207/resti.v5i2.3008

Putri, F. I., Damayanti, R., & Kismiantini. (2022). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Mengelompokan Kecamatan Di Kabupaten Gunungkidul Berdasarkan Program Keluarga Harapan. Prosiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, Dan Aplikasinya, 2, 408–418.

Rafi Nahjan, M., Nono Heryana, & Apriade Voutama. (2023). Implementasi Rapidminer Dengan Metode Clustering K-Means Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Oj Cell. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(1), 101–104. https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.6094

Sekar Setyaningtyas, Indarmawan Nugroho, B., & Arif, Z. (2022). Tinjauan Pustaka Sistematis: Penerapan Data Mining Teknik Clustering Algoritma K-Means. Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang, 10(2), 52–61. https://doi.org/10.21063/jtif.2022.v10.2.52-61

Siahaan, M. (2022). Data Mining Strategi Pembangunan Infrastruktur Menggunakan Algoritma K-Means. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer), 11(3), 316–324. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v11i3.1453

Tadi, M., & Ningsi, B. A. (2023). Analisis Klaster Kemiskinan Kabupaten Kota Di Provinsi Banten Menggunakan Metode K-Means. Jurnal Lebesgue?: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika Dan Statistika, 4(1), 374–385. https://doi.org/10.46306/lb.v4i1.224

Valiant Kevin, A., Bhinadi, A., & Syari’udin, A. (2022). Pengaruh Pdrb, Angka Harapan Hidup, Dan Rata Rata Lama Sekolah Terhadap Kemiskinan Di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah Tahun 2013-2021. SIBATIK JOURNAL: Jurnal Ilmiah Bidang Sosial, Ekonomi, Budaya, Teknologi, Dan Pendidikan, 1(12), 2959–2968. https://doi.org/10.54443/sibatik.v1i12.482