| dc.description.abstract | Analisis clustering adalah teknik yang sering digunakan untuk
mengelompokkan objek berdasarkan kesamaan tertentu. Dalam data deret waktu,
tantangan utama adalah mengukur jarak antar deret waktu dengan
memperhitungkan variasi waktu dan amplitudo. Dynamic Time Warping (DTW)
menjadi metrik jarak yang banyak digunakan karena kemampuannya mengukur
kesamaan meskipun terdapat pergeseran waktu. Penelitian ini melakukan analisis
clustering data persentase penduduk miskin di kabupaten/kota Provinsi Jawa
Tengah dari tahun 2015 hingga 2024 menggunakan algoritma agglomerative
hierarchical. Dari hasil analisis, metode average linkage terpilih sebagai yang
terbaik dengan nilai korelasi cophenetic tertinggi sebesar 0,77. Pemilihan jumlah
cluster optimal dilakukan dan menghasilkan lima cluster optimal (k = 5). Cluster
pertama terdiri dari 10 kabupaten/kota, cluster kedua berisi 7 kabupaten/kota,
cluster ketiga dan keempat masing-masing terdiri dari 8 kabupaten/kota, dan cluster
kelima hanya berisi 2 kota. Di Provinsi Jawa Tengah, hanya Kota Semarang dan
Salatiga yang memiliki rata-rata persentase penduduk miskin sangat rendah dalam
sepuluh tahun terakhir, yaitu di bawah 5%. Sementara itu, terdapat 7
kabupaten/kota dengan rata-rata persentase penduduk miskin lebih dari 15%. | en_US |
