ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 5 No. 2 (2023), 42-54
DOI: 10.35580/variansiunm95
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

## PENERAPAN RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK DALAM MENGKLASIFIKASIKAN KAB/KOTA DI PROVINSI SULAWESI SELATAN BERDASARKAN INDEKS KESEJAHTERAAN RAKYAT
Jiran Julita 1 , Sudarmin 1 , Zulkifli Rais 1*
Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Makassar, Indonesia
Keywords: Classification, K-
Means, Radial Basis Function Neural Network, People's Welfare Index Abstract:
Classification is a way of grouping objects based on the characteristics possessed by the object of  classification.  The  method  used  in  this  study  is  the  radial  basis  function  neural  network (RBFNN) which is one of the popular ANN architectures used in classification. This study aims to look at the classification of districts/cities in South Sulawesi province based on the people's welfare index using the RBFNN. The data used amounted to 24 data with 10 variables. In this study  the  K-Means  method  was  applied  to  group  districts/cities  in  South  Sulawesi  province based on the people's welfare index with cluster validation using the Davies Boulding Index, the classification results from this study obtained the 4 best clusters based on the people's welfare index of districts/cities in South Sulawesi province with classification performance with 90% accuracy, 75% precision, 100% recall and 85% F-Measure.

## 1. Pendahuluan *
Klasifikasi  merupakan  pengelompokan  objek  ke  beberapa  kelompok  berdasarkan  variabel  yang  diamati (Wahyuningrum, 2020). Pada kasus pengklasifikasian data dibutuhkan atribut atau ciri yang berguna untuk menentukan objek ke dalam suatu kelas. Banyaknya atribut pada suatu data akan menentukan hasil klasifikasi data (Waruwu  dkk, 2018). Dalam prosesnya, klasifikasi dapat dilakukan dengan banyak cara baik secara manual ataupun dengan bantuan teknologi.  Klasifikasi  yang  dilakukan  secara  manual  adalah  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  manusia  tanpa  adanya bantuan dari algortima cerdas komputer. Sedangkan klasifikasi yang dilakukan dengan bantuan teknologi diantaranya yaitu: Decision Tree , Naive  Bayes , Support Vector Machine , Fuzzy dan Artificial Neural  Network (ANN) (Wibawa dkk, 2018).
Metode ANN untuk  menyelesaikan masalah klasifikasi. ANN atau dikenal juga sebagai  Jaringan Syaraf Tiruan (JST) (Wahyuningrum, 2020). ANN merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba untuk  mensimulasikan  proses  pembelajaran  otak  manusia  (Lesnussa  dkk,  2015).  ANN  adalah  sebuah  paradigma pengolahan  informasi  yang  terinspirasi  dari  suatu  sistem  kerja  syaraf  biologis  seperti  kinerja  otak yang  memproses suatu  informasi,  hal  ini  terdiri  dari  sejumlah  besar  elemen  pemrosesan  yang  saling  berubungan  ( neuron )  dan  saling
* Corresponding author.
E-mail address : zulkifli.rais89@unm.ac.id
Jiran et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 2 (2023), 42-54 43
bekerja sama untuk pemecahan masalah tertentu (Mubarokh dkk, 2020). Keuntungan dari metode ANN adalah dapat membangun fungsi non linier dan hanya memerlukan data masukan dan keluaran tanpa mengetahui dengan jelas proses dalam jaringan (Harjoko & Mada, 2014). Adapun model ANN yang dapat digunakan dalam pengklasifikasian yakni Back  Propagation  Neural  Network (BPNN), Probabilistic  Neural Network (PNN), Learning  Vector  Quantization (LVQ)  dan Radial  Basis  Function  Neural  Network (RBFNN)  (Wahyuningrum,  2020).  Pada  penelitian  ini  peneliti menggunakan RBFNN.
RBFNN  merupakan arsitektur  dari  ANN yang bersifat feed forward tipe jaringan ( multilayer ) serta keunggulan fungsi  aktivasi  yang  digunakan,  dapat  melakukan  proses  klasifikasi  dengan  waktu  singkat  serta  melakukan  proses pembelajaran yang sangat cepat (Sitamahalakshmi dkk, 2011). RBFNN merupakan metode ANN yang menggunakan fungsi  aktivasi  radial  basis  dan  umum  dipakai  dalam  kasus  klasifikasi  dan  prediksi/peramalan.  Dalam  beberapa penelitian, metode RBFNN dimodifikasi dengan pendekatan K-means cluster dan fungsi aktivasi Gaussian sehingga meningkatkan keakurasian hasil klasifikasi (Wahyuningrum, 2020). Waktu pelatihan ( training ) pada jaringan RBFNN sangat cepat dan memiliki kemampuan generalisasi yang baik (Sitamahalaksmi dkk., 2011). RBFNN dapat mengatasi beberapa keterbatasan BPNN karena menggunakan hidden layer tunggal untuk pemodelan fungsi non linier , sehingga mampu  melatih  data  lebih  cepat  dari  BPNN  dan  RBFNN  adalah  teknik  alternatif  yang  menarik  untuk  masalah klasifikasi (Wahyuningrum, 2020).
Pada  penelitian  ini,  peneliti  akan  mengklasifikasikan  kabupaten/kota  yang  ada  di  provinsi  sulawesi  selatan berdasarkan  indeks  kesejahteraan  rakyat.  Kesejahteraan  rakyat  pada  dasarnya  merupakan  suatu  kondisi  yang  nilai kuantitatifnya tidak akan pernah berhenti karena akan terus berubah seiring  dengan perkembangan kebutuhan hidup manusia (Alwi & Hasrul, 2018). Provinsi Sulawesi Selatan merupakan salah satu bagian dari wilayah Negara Kesatuan Republik Indonesia (NKRI) yang telah berusaha untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat melalui pembangunan di berbagai  bidang.  Hal  ini  perlu  dilakukan  untuk  melihat  kualitas  manusia  dalam  suatu  daerah  yang  berguna  untuk memajukan  daerah  tersebut  (Mahmut  &  Anwar, 2022).  Dengan  adanya  penelitian  ini,  diharapkan pemerintah  dapat menerapkan kebijakan yang tepat untuk terciptanya pemerataan kesejahteraan rakyat.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1  Klasifikasi
Klasifikasi merupakan salah satu teknik data mining. Klasifikasi merupakan proses penempatan objek atau konsep tertentu  ke dalam satu  set  kategori  berdasarkan objek yang digunakan  (Suparyanto  dan Rosad, 2020). Proses dalam klasifikasi  adalah  untuk  menentukan  fungsi  yang  membedakan  konsep  atau  kelas  data  dengan  tujuan  untuk memperkirakan kelas yang tidak tersedia pada objek. Dalam pengklasifikasian terdapat 2 proses yang dilakukan yaitu proses training dan testing (Wijaya & Santoso, 2016). 2.2  Machine Learning Kecerdasan buatan atau biasa dianggap Artificial Intelligence (AI) merupakan suatu pengetahuan yang dimiliki komputer yang dapat meniru  kecerdasan manusia. Machine learning (ML) merupakan  salah  satu  pendekatan  dalam AI  yang    populer    saat    ini  (Asrianda  dkk,  2021).  ML  atau  pembelajaran  mesin  adalah  teknik  yang  paling  popular lantaran banyak dipakai untuk menggantikan atau menirukan perilaku manusia buat menuntaskan masalah. ML cabang dari  AI  atau  kecerdasan  buatan  adalah  ilmu  yang  mencakup  perancangan  dan  pengembangan  algoritma  yang memungkinkan komputer untuk mengembangkan perilaku yang didasarkan pada data empiris (Raup dkk, 2022).
Ada dua aplikasi  pada ML yaitu klasifikasi  dan prediksi, klasifikasi  merupakan metode ML yang dipakai  oleh mesin  untuk  mengklasifikasikan  atau  mengkategorikan  obyek  menurut  karakteristik  tertentu  sebagaimana  manusia mencoba membedakan benda satu dengan yang lain. Sementara, prediksi adalah metode ML yang dipakai  mesin  untuk menduga  hasil berdasarkan  suatu  data  masukan  berdasarkan  data  yang sudah dipelajari (Bobby & Zuliarso, 2022). 2.3  Artificial Neural Network (ANN) Jaringan  syaraf  tiruan  (JST ) atau  biasa  disebut  dengan Artificial  Neural  Network (ANN ) adalah  representasi pembelajaran  dari  jaringan  otak  manusia  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah,  ANN  digunakan  untuk  memodelkan hubungan kompleks antara input dan output untuk dapat menemukan pola pada data atau klasifikasi data melalui proses pembelajaran (Azmi, 2016).
Sebuah ANN terdiri dari sejumlah elemen pemrosesan yaitu lapisan ( layer ) dan neuron . Setiap neuron terhubung ke neuron lain  melalui link penghubung  dengan  bobot  tertentu  (Ardyanti  dkk,  2020).  Jenis layer dapat  dibedakan menjadi:
1. Input layer , terdiri dari unit neuron yang berperan sebagai input proses pengolahan data pada jaringan saraf.
Jiran et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 2 (2023), 42-54 44
2. Hidden layer , terdiri dari unit neuron yang dianalogikan sebagai lapisan tersembunyi dan berperan sebagai lapisan yang meneruskan respon dari input.
3. Output layer , terdiri dari unit neuron yang berperan memberikan solusi dari data input.

## 2.4  Fungsi Aktivasi
Fungsi  aktivasi  merupakan  suatu  fungsi  yang  digunakan  untuk  membawa  nilai  input  menuju  output  yang diinginkan. Fungsi ini harus memenuhi beberapa syarat yaitu kontinu, terdiferensial dengan mudah, dan fungsi yang tidak turun (Izhari dkk, 2020). 2.5  Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) Fungsi radial adalah suatu fungsi yang mempunyai karakteristik menanggapi pengurangan ataupun penambahan secara monoton dengan jarak yang berasal dari nilai tengahnya. Radial basis function memiliki kemampuan yang baik dalam pemodelan data non linier dan model dapat dibentuk dalam satu tahap, berbeda dengan multilayer perceptron yang harus beberapa kali perulangan, sehingga menghasilkan output aplikasi yang lebih cepat (Amrin, 2018).

## 2.6  Perfoma Klasifikasi
Salah  satu  cara  untuk  mengevaluasi  performa  suatu  metode  klasifikasi  adalah  dengan  menggunakan confusion matrix (Wahyuningrum,  2020).    Formulasi  penghitungan  akurasi,  sensitivitas  dan  spesifikasi  berdasarkan confusion matrix dituliskan dalam persamaan berikut (Ghaderzadeh dkk., 2013). Berikut Gambar 2.1 confusion matrix :
Gambar 2.1 Confusion Matrix
Sumber: images.google.com Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100% (2.1)
Sensitivity = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝑇𝑁 x 100% (2.2)
Specificity = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 x 100%
(2.3)
F-Measure = 2 ×𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ×𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 x 100%
(2.4)
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 x 100% (2.5)

## 2.7  Analisis Cluster
Analisis cluster merupakan  teknik  multivariat  yang  mempunyai  tujuan  utama  untuk  mengelompokan  objek berdasarkan karakteristik yang dimiliki. Analisis cluster mengklasifikasi objek sehingga setiap objek yang paling dekat kesamaannya  dengan  objek  lain  berada  dalam cluster yang  sama  (Ediyanto  dkk,  2013).  Analisis cluster merupakan salah  satu  alat  analisis  yang  berguna  sebagai  peringkas  data.  Dalam  meringkas  data,  dapat  dilakukan  dengan  cara mengelompokkan objek berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu diantara objek yang hendak diteliti (Ardyanti dkk, 2020). Banyak metode yang dapat digunakan untuk clustering , salah satu metode yang banyak digunakan adalah K- Means Clustering . K-means termasuk  dalam  algoritma non  hirarki yang  proses  pengelompokannya  berdasarkan  jarak  terdekat dengan  titik  pusat  yang  telah  ditentukan  (Poerwanto  &  Fa’rifah,  2016).    Dengan  algoritma  tersebut,  ANN  mampu mencari  sendiri center-center yang  terbaik  bagi  data.  Jumlah cluster yang  diperoleh  menentukan hidden unit  yang dipakai (Haryono, 2005). K-Means merupakan metode yang memiliki waktu komputasi yang relatif cepat. Metode K- means merupakan algoritma yang relatif sederhana untuk mengklasifikasikan atau mengelompokkan sejumlah besar objek dengan atribut tertentu kedalam kelompok sebanyak k (Chandra dkk., 2021).

## 2.8  Davies Bouldin Index
Davies Bouldin Index (DBI) pertama kali diperkenalkan oleh ilmuwan bernama David L. Davies dan Donald W. Bouldin pada tahun 1979.  Index ini digunakan untuk  mengukur validitas cluster pada metode pengelompokan. DBI memaksimalkan jarak antar cluster dan meminimalkan jarak antara data dan titik pusat cluster . Nilai DBI yang semakin kecil  mengindikasikan  bahwa  semakin  baik cluster yang  diperoleh.  Rumus  menghitung Davies  Bouldin  Index yaitu sebagai berikut (Azrahwati dkk., 2022):
Jiran et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 2 (2023), 42-54 45
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 . ∑ 𝑚𝑎𝑥 𝑖≠𝑗 (𝑅 𝑖,𝑗 ) 𝑘 𝑖=1 (2.6)
Dimana
𝑅 𝑖,𝑗 = 𝑆𝑆𝑊 𝑖 +𝑆𝑆𝑊 𝑗 𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 (2.7)
𝑠𝑠𝑤 𝑖 = 1 𝑚 𝑖 ∑ 𝑑(𝑥 𝑗 𝑚 𝑖 𝑗=𝑖 . 𝑐 𝑖 ) (2.8)
dan 𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 = 𝑑(𝑐 𝑖 , 𝑐 𝑗 ) (2.9)
dimana SSW ( Sum of Square Within-cluster ) yaitu jumlah dari kedekatan data terhadap titik pusat cluster , SSB ( Sum of Square Between-cluster ) yaitu jarak antar titik pusat cluster , 𝑅 𝑖,𝑗 yaitu untuk mengetahui nilai perbandingan antara cluster ke- i dan cluster ke- j , k yaitu jumlah cluster , 𝑐 𝑖 yaitu centroid cluster ke- i , 𝑚 𝑖 yaitu jumlah data dalam cluster ke- i , 𝑑(𝑥 𝑗 , 𝑐 𝑖 ) yaitu jarak euclidean setiap data ke centroid , 𝑑(𝑐 𝑖 , 𝑐 𝑗 ) yaitu jarak antar centroid .

## 2.9  Indeks Kesejahteraan Rakyat
Sejahtera merupakan kondisi manusia dalam keadaan makmur, sehat dan damai, sehingga untuk mencapai kondisi tersebut  memerlukan  suatu  usaha  yang  sesuai  dengan  kemampuan  yang  dimiliki.  Sedangkan,  kesejahteraan  adalah sejumlah  kepuasan  yang  diperoleh  seseorang  dari  hasil  memanfaatkan  pendapatan  yang  diterima.  Namun  tingkat kesejahteraan  merupakan  sesuatu  yang  bersifat  relatif  dikarenakan  tergantung  dengan  besarnya  kepuasan  yang diperoleh.  Kesejahteraan  masyarakat  akan  terwujud  jika  pertumbuhan  ekonomi  terus  meningkat  sehingga  dapat menciptakan lapangan kerja dan dapat menyerap tenaga kerja lebih banyak pada tingkat upah yang layak. Kesejahteraan masyarakat dapat ditunjukkan dari meningkatnya pertumbuhan ekonomi dan meratanya distribusi pendapatan (Uddin dkk, 2022).

## 3. Metode Penelitian

## 3.1 Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang  bersumber  dari  publikasi  Badan  Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan tahun 2021 pada website Badan Pusat Statistik (BPS). 3.2 Defenisi Operasional Peubah
1. Tingkat Pengangguran Terbuka ( 𝑥 1 )
Tingkat Pengangguran Terbuka adalah persentase jumlah pengangguran terhadap jumlah angkatan kerja. 2. Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja ( 𝑥 2 )
Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja adalah persentase angkatan kerja terhadap penduduk usia kerja. 3. Rata-Rata Lama Sekolah ( 𝑥 3 )
Rata-rata jumlah tahun yang ditempuh oleh penduduk berumur 15 tahun ke atas untuk menempuh semua jenjang pendidikan yang pernah dijalani. Untuk mereka yang tamat SD diperhitungkan lama sekolah selama 6 tahun, tamat SMP  diperhitungkan  lama  sekolah  selama  9  tahun,  tamat  SMA  diperhitungkan  lama  sekolah  selama  12  tahun tanpa memperhitungkan apakah pernah tinggal kelas atau tidak.
4. Usia Harapan Hidup ( 𝑥 4 )
Didefinisikan sebagai rata-rata perkiraan banyak tahun yang dapat ditempuh oleh seseorang sejak lahir. 5. Angka Harapan Lama Sekolah ( 𝑥 5 )
Angka Harapan Lama Sekolah (HLS) didefinisikan sebagai lamanya sekolah (dalam tahun) yang diharapkan akan dirasakan oleh anak pada umur tertentu di masa mendatang
6. Gini Ratio ( 𝑥 6 )
Merupakan indikator yang menunjukkan tingkat ketimpangan pengeluaran secara menyeluruh. 7. Pengeluaran Per Kapita disesuaikan ( 𝑥 7 )
Pengeluaran per kapita harga konstan/riil untuk komoditi makanan dan non makanan. 8. Jumlah Penduduk Miskin ( 𝑥 8 )
Jumlah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran perkapita perbulan di bawah garis kemiskinan 9. Kepadatan Penduduk ( 𝑥 9 )
Kepadatan penduduk adalah banyaknya penduduk per satuan luas. Kegunaannya adalah sebagai dasar kebijakan pemerataan  penduduk  dalam  program  transmigrasi.  Kepadatan  penduduk  kasar  atau crude  population  density (CPD) menunjukkan jumlah penduduk untuk setiap kilometer persegi luas wilayah. Luas wilayah yang dimaksud adalah luas seluruh daratan pada suatu wilayah administrasi.
10. Kepemilikan Rumah Tangga Sendiri ( 𝑥 10 )
Jiran et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 2 (2023), 42-54 46
Jika Tempat tinggal/rumah yang ditempati oleh rumah tangga tersebut sudah milik kepala rumah tangga. Rumah yang dibeli secara angsuran melalui kredit bank atau rumah dengan status sewa beli dianggap sebagai rumah milik sendiri.

## 3.3  Teknik Analisis Data
Adapun teknik analisis data pada penelitian ini yaitu:
a. Melakukan pengumpulan data
b. Melakukan analisis deskriptif untuk mendeskripsikan variabel yang digunakan.
c. Melakukan standarisasi data
d. Melakukan pengelompokan dengan menggunakan metode K-Means
1. Menentukan nilai k sebagai jumlah kelompok yang ingin dibentuk
2. Inisiasi k sebagai centroid awal secara acak
3. Menghitung jarak dengan menggunakan jarak euclidean sesuai dengan persamaan
4. Mengelompokkan setiap data berdasarkan jarak terdekat dengan centroid
5. Menentukan posisi centroid baru (k)
6. Kembali ke langkah 3 jika posisi centroid baru tidak sesuai dengan centroid lama.
e. Evaluasi jumlah cluster terbaik dengan metode Davies Boulding Index.
f. Melakukan penerapan algoritma Radial Basis FunctionI Neural Network
1. Pembagian data training dan data testing
2. Menghitung radial basis function neural network berdasarkan data training yang diperoleh 3. Menghitung perfoma klasifikasi  untuk melihat accuracy, precission, recall dan f-measure berdasarkan data testing yang diperoleh
g. Penarikan kesimpulan.

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Analisis Deskriptif Tabel 4.1 Hasil Analisis Deskriptif No. Variabel Nilai Minimum Nilai Maksimum Rata-Rata 1 Tingkat Pengangguran Terbuka ( 𝑥 1 ) 2,34 13,18 4,74 2 Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja ( 𝑥 2 ) 57,78 77,99 65,83 3 Rata-Rata Lama Sekolah ( 𝑥 3 ) 6,60 11,43 8,27 4 Usia Harapan Hidup ( 𝑥 4 ) 66,,49 73,41 69,58 5 Angka Harapan Lama Sekolah ( 𝑥 5 ) 12,05 15,58 13,30 6 Gini Ratio ( 𝑥 6 ) 0,332 0,406 0,368 7 Pengeluaran Per Kapita disesuaikan ( 𝑥 7 ) 7.434 17.097 11016,04 8 Jumlah Penduduk Miskin ( 𝑥 8 ) 7,93 79,64 32,71 9 Kepadatan Penduduk ( 𝑥 9 ) 43 8.122 644,41 10 Kepemilikan Rumah Tangga Sendiri ( 𝑥 10 ) 60,14 96,31 86,77
4.2 Pengelompokkan pada Indeks Kesejahteraan Rakyat Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan
Setelah melakukan analisis deskriptif pada data Indeks Kesejahteraan Rakyat, selanjutnya melakukan penginputan data lalu melakukan standarisasi data. Perhitungan dapat dilakukan dengan perhitungan manual maupun bantuan komputer. Berikut  perhitungan  manual  untuk  melakukan  standarisasi  data.  Hasil  standarisasi  data  dari  variabel  Indeks Kesejahteraan rakyat dapat dilihat pada Tabel 4.2 Tabel 4.2 Standarisasi Data Variabel Indeks Kesejahteraan Rakyat
𝒁 𝟏 𝒁 𝟐 𝒁 𝟑 … 𝒁 𝟏𝟎 1 -0,806926159 0,56347092 -0,160176371 … 0,107141326 2 -0,669547501 -0,064508505 -0,376987772 … 0,738219182
…
… … … … … 24 1,699193606 -1,023003417 2,224749034 … -1,845193182
a. Menentukan banyaknya cluster yang akan dibentuk
Pada pengelompokan Kabupaten/Kota di  Provinsi Sulawesi  Selatan berdasarkan Indeks Kesejahteraan Rakyat  maka hal  pertama  yang  dilakukan  yakni  menentukan  banyaknya  jumlah cluster yang  akan  dibentuk,  jumlah cluster yang digunakan peneliti pada penelitian ini sebanyak 2 sampai dengan 5 cluster dan menggunakan uji validasi. Uji validasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Davies Boulding Index (DBI).
Pada  pengelompokan  provinsi  berdasarkan  pencemaran  lingkungan  hidup  akan  dibuat  menjadi  2  sampai  dengan  5 cluster ,  hal  ini  dilakukan  agar  nantinya  ditentukan  jumlah cluster yang  terbaik  dalam  mengelompokan  provinsi berdasarkan pencemaran lingkungan hidup.
b. Menentukan pusat cluster awal atau centroid awal Penentuan centroid awal  dilakuakan  dengan  cara  acak,  misalkan  akan  dibuat  2 cluster maka centroid awal  akan ditentukan sebanyak 2. Tabel 4.3 merupakan centroid awal pada iterasi 1.
Tabel 4.3 Centroid awal Wilayah X1 X2 X3 … X10 Makassar 13,18 59,70 11,43 … 60,14 Bantaeng 4,07 74,32 6,77 … 93,39 c. Mengalokasikan data ke pusat awal cluster terdekat
Pengelompokan data ke dalam cluster menggunakan pengukuran jarak euclidean . Penentuan cluster untuk setiap data akan ditentukan berdasarkan jarak minumun antara data dengan pusat cluster . Rumus dan perhitungan untuk mencari jarak terdekat yaitu sebagai berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=0
- Jarak centroid pertama (Makassar) dengan data ke-2 (Bulukumba)
𝑑(2,1) = √(3,14 − 13,18) 2 + (65,46 − 59,70) 2 + (7,82 − 11,43) 2 + ⋯ + (94,14 − 60,14) 2
= 10085,75
- Jarak centroid kedua (Bantaeng) dengan data ke-2 (Bulukumba)
𝑑(2,2) = √(3,14 − 4,07) 2 + (65,46 − 74,32) 2 + (7,82 − 6,77) 2 + ⋯ + (94,14 − 93,39) 2 = 1203,01
Lakukan  perthitungan  yang  sama  terhadap  data  lainnya.  Berdasarkan  hasil  perhitungan  jarak Euclidean untuk  24 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan yang memiliki jarak euclidean terkecil maka Kabupaten/Kota tersebut masuk ke dalam cluster pertama dan begitu pula sebaliknya yang ditunjukan pada Tabel 4.4 . Tabel 4.4 Hasil Perhitungan Jarak Pada Centroid Awal C1 C2 Minimum Cluster 11318,24 2790,66 2790,66 2 10085,75 1203,01 1203,01 2 9265,60 0 0 2 11000,11 2614,73 2614,73 2 10026,78 1286,50 1286,50 2 10821,95 2327,06 2327,06 2 10887,12 2331,04 2331,04 2 9941,53 837,09 837,09 2 9596,67 363,52 363,52 2 10019,79 881,24 881,24 2 11322,58 2818,27 2818,27 2 10955,72 2294,47 2294,47 2 9199,26 760,91 760,91 2 9336,89 496,26 496,26 2 9437,36 319,29 319,29 2 10071,08 933,80 933,80 2 10617,73 1754,47 1754,47 2 12534,15 4409,82 4409,82 2 9696,01 467,19 467,19 2 9110,79 1151,59 1151,59 2 11943,08 3705,04 3705,04 2 0 9265,60 0 1 7368,18 2216,32 2216,32 2 8371,81 1313,72 1313,72 2
Jiran et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 2 (2023), 42-54 48
d. Menentukan titik centroid baru Setelah dilakukan proses penentuan cluster , selanjutnya dilakukan proses iterasi untuk menentukan titik centroid baru,  proses  iterasi  akan  berhenti  dilakukan  jika  hasil  dari  iterasi  sama  dengan cluster awal.  Berikut  hasil  dari perhitungan centroid baru berdasarkan Tabel 4.5 . Tabel 4.5 Penentuan Centroid Baru Penentuan Centroid Baru X1 X2 X3 … X10 C 1 13,18 59,70 11,43 … 60,14 C 2 4,38 64,09 8,13 … 87,93
Setelah mendapatkan nilai centroid baru. Maka, dilakukan perhitungan jarak centroid 1 dan centroid 2 terhadap setiap data. Berikut Tabel 4.6 hasil perhitungan jarak pada centroid baru. Tabel 4.6 Hasil Perhitingan Jarak Pada Centroid Baru C1 C2 Minimum Cluster 11318,24 1699,86 1699,86 2 10085,75 134,78 134,78 2 9265,60 1092,52 1092,52 2 11000,11 1542,27 1542,27 2 10026,78 299,52 299,52 2 10821,95 1251,34 1251,34 2 10887,12 1246,72 1246,72 2 9941,53 290,14 290,14 2 9596,67 767,58 767,58 2 10019,79 311,06 311,06 2 11322,58 1728,22 1728,22 2 10955,72 1202,71 1202,71 2 9199,26 1761,41 1761,41 2 9336,89 1456,91 1456,91 2 9437,36 1209,51 1209,51 2 10071,08 293,34 293,34 2 10617,73 665,75 665,75 2 12534,15 3322,57 3322,57 2 9696,01 1022,48 1022,48 2 9110,79 2152,19 2152,19 2 11943,08 2619,31 2619,31 2 0 10057,25 0 1 7368,18 3270,80 3270,80 2 8371,81 2405,64 2405,64 2
Pada Tabel  4.6 sudah  menunjukkan  iterasi  kovergen.  maka  iterasi  yang  dilakukan  telah  selesai.  Adapun  plot  hasil cluster dari nilai k = 2 sampai dengan k = 5 sebagai berikut:
Gambar 4.1 Plot hasil cluster k = 2 Berdasarkan Gambar 4.1 terlihat bahwa cluster 1 terdiri atas 21 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan yaitu Kepulauan  Selayar,  Bulukumba,  Bantaeng,  Jeneponto,  Takalar,  Gowa,  Sinjai,  Maros,  Pangkajene  dan  Kepulauan, Barru, Bone, Soppeng, Wajo, Sidrap, Pinrang, Enrekang, Luwu, Tana Toraja, Luwu Utara, Luwu Timur dan Toraja
Jiran et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 2 (2023), 42-54 49
Utara. Sedangkan cluster 2 terdiri atas 3 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan yaitu Makassar, Pare-Pare, dan Palopo.
Gambar 4.2 Plot hasil cluster k = 3 Berdasarkan Gambar 4.2 terlihat  bahwa cluster 1 terdiri  atas 6 Kabupaten/Kota di  Provinsi  Sulawesi  Selatan yaitu Enrekang, Tana Toraja, Luwu Timur, Toraja Utara, Pare-Pare dan Palopo, untuk cluster 2 terdiri atas 1 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan yaitu Makassar sedangkan cluster 3 terdiri atas 17 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan  yaitu  Kepulauan  Selayar,  Bulukumba,  Bantaeng,  Jeneponto, Takalar,  Gowa, Sinjai,  Maros,  Pangkajene  dan Kepulauan, Barru, Bone, Soppeng, Wajo, Sidrap, Pinrang, Luwu dan Luwu Utara.
Gambar 4.3 Plot hasil cluster k = 4 Berdasarkan Gambar 4.3 terlihat  bahwa cluster 1 terdiri  atas 1 Kabupaten/Kota di  Provinsi  Sulawesi  Selatan yaitu Makassar, cluster 2 terdiri  atas 4 Kabupaten/Kota di  Provinsi  Sulawesi  Selatan yaitu Enrekang, Tana Toraja, Luwu Timur  dan Toraja  Utara, cluster 3  terdiri  atas  2 Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  yaitu    Pare-Pare  dan Palopo , cluster 4 terdiri atas 17 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan yaitu Kepulauan Selayar, Bulukumba, Bantaeng, Jeneponto, Takalar, Gowa, Sinjai, Maros, Pangkajene dan Kepulauan, Barru, Bone, Soppeng, Wajo, Sidrap, Pinrang, Luwu dan Luwu Utara.
Gambar 4.4 Plot hasil cluster k = 5 Berdasarkan Gambar 4.4 terlihat  bahwa cluster 1 terdiri  atas 4 Kabupaten/Kota di  Provinsi  Sulawesi  Selatan yaitu Enrekang, Tana Toraja, Luwu Timur dan Toraja Utara, cluster 2 terdiri atas 1 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan  yaitu  Makassar, cluster 3  terdiri  atas  2  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  yaitu  Pare-Pare  dan Palopo, cluster 4 terdiri atas 11 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan yaitu Kepulauan Selayar, Bulukumba, Bantaeng, Jeneponto, Takalar, Gowa, Sinjai, Pangkajene dan Kepulauan, Bone, Wajo dan Luwu Utara, cluster 5 terdiri atas 6 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan yaitu Maros, Barru, Soppeng, Sidrap, Pinrang dan Luwu.
Jiran et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 2 (2023), 42-54 50

## e. Penentuan Cluster Terbaik
Mengukur  validitas  cluster  dapat  ditentukan  dengan Davies  Boulding  Index (DBI),  Hal  ini  dilakukan  agar  dapat mengetahui cluster terbaik pada data indeks kesejahteraan rakyat, jumlah cluster yang digunakan dalam penelitian ini adalah k = 2 sampai dengan k = 5. Berikut Tabel 4.7 hasil DBI yang diperoleh. Tabel 4.7 Hasil Davies Boulding Index Cluster Davies Boulding Index k = 2 0,918 k = 3 1,059 k = 4 0,855 k = 5 1,035
Berdasarkan Tabel 4.7 diperoleh hasil DBI paling kecil pada k = 4 yaitu sebesar 0,855 sehingga jumlah cluster terbaik yaitu sebanyak 4 kelompok.
f. Pengelompokkan Indeks Kesejahteraan Rakyat Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan
Clustering merupakan salah satu  teknik yang berfungsi  untuk  memetakan data pada kelompok atau cluster tertentu, Setiap data dikelompokkan berdasarkan kemiripannya dengan data yang lain, Data yang memiliki karakteristik yang sama akan dimasukan dalam cluster yang sama dan data yang memiliki karakteristik yang berbeda akan ditempatkan dalam cluster yang lain, Metode clustering yang akan digunakan pada penelitian ini yaitu metode K-Means . K-Means merupakan  salah  satu  metode clustering  non  hirarki yang  memiliki  waktu  komputasi  yang  relatif  cepat,  Dengan penentuan  banyaknya cluster menggunakan Davies  Bouldin Index .  Berikut Tabel  4.8 dan Gambar  4.5 hasil  dari clustering Indeks Kesejahteraan Rakyat. Tabel 4,8 Hasil Clustering Indeks Kesejahteraan Rakyat Kelompok Kabupaten/Kota 1 Makassar 2 Enrekang, Tana Toraja, Luwu Timur dan Toraja Utara 3 Kepulauan Selayar, Bulukumba, Bantaeng, Jeneponto, Takalar, Gowa, Sinjai, Maros, Pangkajene dan Kepulauan, Barru, Bone, Soppeng, Wajo, Sidrap, Pinrang, Luwu dan Luwu Utara 4 Pare-Pare dan Palopo
4.3 Klasifikasi Radial Basis Function Neural Network
a. Pengujian Partisi Data
Pengujian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  partisi  data  mana  yang  terbaik.  Sebelum  melakukan  pemodelan,  partisi dilakukan  sebanyak  4  kali  dengan  membagi  data  menjadi  dua  yaitu  data training dan  data testing .  Pertama  yaitu membagi data sebanyak 50% data training dan 50% data testing , kedua membagi data sebanyak 60% data training dan 40% data testing , ketiga membagi data sebanyak 70% data training dan 30% data testing dan kempat membagi data sebanyak  80%  data training dan  20%  data testing .  Setelah  membagi  data  menjadi  data training dan  data testing , selanjutnya yaitu menguji hasil pembagian data training dan data testing dengan menggunakan acuan confusion matrix . Berdasarkan hasil confusion matrix , kita bisa menentukan Accuracy , Precission , Recall , dan F - Measure . a) Partisi Data Training dan Data Testing 50%:50% Adapun hasil pembagian data training dan data testing 50%:50% dapat dilihat pada Tabel 4.9 Tabel 4.9 Pembagian Data Training dan Testing 50%:50% Persentase (%) Total Data Data Training 50 12 Data Testing 50 12 Total 100 24
Setelah  melakukan  pembagian  data,  selanjutnya  menghitung  data  dengan  menggunakan confusion matrix .  Hasil perhitungan confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 4.10 Tabel 4.10 Perhitungan Confusion Matrix 50%:50% Aktual Prediksi 2 3 2 3 4 3 0 5 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) = (3+5) (3+0+4+5) = 0,66
Jiran et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 2 (2023), 42-54 51
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 3 (3+4) = 0,42
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) = 3 (3+0) = 1
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 ( (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛) (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)+(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛) )   = 2 (1)(0,42) 1+(0,42) = 0,59
Berdasarkan  hasil  perhitungan confusion  matrix pada  partisi  data training dan  data testing ,  didapatkan  nilai accuracy sebesar 66%, precission sebesar 42%, recall sebesar 100% dan F-Measure sebesar 59%.
b) Partisi Data Training dan Data Testing 60%:40% Adapun hasil pembagian data training dan data testing 60%:40% dapat dilihat pada Tabel 4.11 Tabel 4.11 Pembagian Data Training dan Testing 60%:40% Persentase (%) Total Data Data Training 60 14 Data Testing 40 10 Total 100 24
Setelah  melakukan  pembagian  data,  selanjutnya  menghitung  data  dengan  menggunakan confusion matrix .  Hasil perhitungan confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 4.12
Tabel 4.12 Perhitungan Confusion Matrix 60%:40% Aktual Prediksi 2 3 2 3 1 3 0 6 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) = (3+6) (3+0+1+6) = 0,90
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 3 (3+1) = 0,75
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) = 3 (3+0) = 1
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 ( (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛) (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)+(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛) )   = 2 (1)(0,75) 1+(0,75) = 0,85
Berdasarkan  hasil  perhitungan confusion  matrix pada  partisi  data training dan  data testing ,  didapatkan  nilai accuracy sebesar 90%, precission sebesar 75%, recall sebesar 100% dan F-Measure sebesar 85%.
c) Partisi Data Training dan Data Testing 70%:30% Adapun hasil pembagian data training dan data testing 70%:30% dapat dilihat pada Tabel 4.13 Tabel 4.13 Pembagian Data Training dan Testing 70%:30% Persentase (%) Total Data Data Training 70 16 Data Testing 30 8 Total 100 24
Setelah  melakukan  pembagian  data,  selanjutnya  menghitung  data  dengan  menggunakan confusion matrix .  Hasil perhitungan confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 4.14
Tabel 4.14 Perhitungan Confusion Matrix 70%:30% Aktual Prediksi 2 3 2 1 1 3 0 6 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) = (1+6) (1+0+1+6) = 0,87
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 1 (1+1) = 0,50
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) = 1 (1+0) = 1
Jiran et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 2 (2023), 42-54 52
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 ( (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛) (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)+(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛) )   = 2 (1)(0,50) 1+(0,50) = 0,60
Berdasarkan  hasil  perhitungan confusion  matrix pada  partisi  data training dan  data testing ,  didapatkan  nilai accuracy sebesar 87%, precission sebesar 50%, recall sebesar 100% dan F-Measure sebesar 60%.
d) Partisi Data Training dan Data Testing 80%:20% Adapun hasil pembagian data training dan data testing 80%:20% dapat dilihat pada Tabel 4.15 Tabel 4.15 Pembagian Data Training dan Testing 80%:20% Persentase (%) Total Data Data Training 80 19 Data Testing 20 5 Total 100 24
Setelah  melakukan  pembagian  data,  selanjutnya  menghitung  data  dengan  menggunakan confusion matrix .  Hasil perhitungan confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 4.16 Tabel 4.16 Perhitungan Confusion Matrix 80%:20% Aktual Prediksi 2 3 2 1 1 3 0 3 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) = (1+3) (1+0+1+3) = 0,80
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) = 1 (1+1) = 0,50
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) = 1 (1+0) = 1
𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 ( (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛) (𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙)+(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛) )   = 2 (1)(0,50) 1+(0,50) = 0,60
Berdasarkan  hasil  perhitungan confusion  matrix pada  partisi  data training dan  data testing ,  didapatkan  nilai accuracy sebesar 80%, precission sebesar 50%, recall sebesar 100% dan F-Measure sebesar 60%. b. Hasil Akurasi
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, menunjukkan hasil akurasi dari 4 perbandingan data training dan data testing yang berbeda. Berikut Tabel 4.17 perbandingan akurasi dari 4 kali percobaan data training dan data testing .
Tabel 4.17 Perbandingan Akurasi No. Data Training Data Testing Akurasi F-Measure 1 50 50 66% 59% 2 60 40 90% 85% 3 70 30 87% 60% 4 80 20 80% 60%
Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, dapat dilihat bahwa pada pengujian partisi pada data training dan data testing (60%:40%) memperoleh nilai F-Measure paling tinggi sebesar 85%. Sehingga diperoleh akurasi sebesar 90% dengan nilai prediksi yaitu terdapat 3 data yang diprediksi di kelompok 2 dan benar berada di kelompok 2, terdapat 1 data yang diprediksi di kelompok 2 tetapi sebenarnya berada di kelompok 3, kemudian terdapat 6 data yang diprediksi di kelompok 3 dan benar berada di kelompok 3.
4.4 Pembahasan Penelitian dengan metode Radial Basis Function Neural Network menggunakan data indeks kesejahteraan rakyat dalam mengklasifikasikan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan. Pada penelitian ini banyaknya kelompok yang akan dibentuk dengan algoritma K-Means Clustering dapat ditentukan secara subjektif. Oleh karena itu, pada penelitian ini  dibentuk  sebanyak  2  hingga  5 cluster. Hasil cluster yang  telah  diperoleh  akan  dievaluasi  dengan  tujuan  dapat menentukan cluster terbaik menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) dengan melihat nilai DBI paling rendah antara cluster 2 sampai dengan cluster 5. Didapatkan nilai  terendah DBI diantara cluster yang terbentuk adalah 0,8557609 untuk k = 4. Sehingga jumlah cluster terbaik yang didapatkan adalah 4 kelompok. Kelompok 1 terdiri dari 1 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan yaitu Makassar, kelompok 2 terdiri dari 4 Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan yaitu Enrekang, Tana Toraja, Luwu Timur dan Toraja Utara, kelompok 3  terdiri  dari  17  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  yaitu  Takalar,  Gowa,  Sinjai,  Maros,  Pangkajene  dan Kepulauan,  Barru,  Bone,  Soppeng,  Wajo,  Sidrap,  Pinrang,  Luwu  dan  Luwu  Utara  dan  kelompok 4  terdiri  dari  2
Jiran et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 2 (2023), 42-54 53
Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Sulawesi  Selatan  yaitu  Pare-Pare  dan  Palopo.  Berdasarkan  hasil  dari  klasifikasi  indeks kesejahteraan rakyat  Kabupaten/Kota di  Provinsi  Sulawesi  Selatan didapatkan nilai accuracy 90%, precission 75%, recall 100% dan F-Measure 85%.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  peneliti  dapat  menarik  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Hasil klasifikasi RBFNN dengan pendekatan K-Means diperoleh 4 kelompok optimal. Pada kelompok 1 terdiri atas 1 Kabupaten/Kota  yaitu Makassar, kelompok 2 terdiri atas 4 Kabupaten/Kota yaitu Enrekang, Tana Toraja, Luwu Timur dan Tana Toraja, kelompok 3 terdiri atas 17 Kabupaten/Kota yaitu Kepulauan Selayar, Bulukumba, Bantaeng, Jeneponto, Takalar, Gowa, Sinjai, Maros, Pangkajene dan Kepulauan, Barru, Bone, Soppeng, Wajo, Sidrap, Pinrang, Luwu dan Luwu Utara, dan kelompok 4 terdiri atas 2 Kabupaten/Kota yaitu Pare-Pare dan Palopo.
2. Akurasi pengujian dengan menggunakan perbandingan 60% data training dan 40% data testing . F-Measure dapat digunakan sebagai  ukuran tunggal dari  uji perfoma klasifikasi  yang merupakan ukuran rata-rata harmonik dari precission dan recall . Nilai F-Measure yang  diperoleh  sebesar  85%  sehingga  nilai accuracy yang  diperoleh sebesar 90%. Nilai tersebut cukup tinggi sehingga kinerja algoritma RBFNN dianggap baik.

## References
Aji Prasetya Wibawa, Muhammad Guntur Aji Purnama, Muhammad Fathony Akbar, F. A. D. (2018). Metode-metode Klasifikasi. Prosiding Seminar Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi , 3 (1), 134.
Alwi, W., & Hasrul, M. (2018). Analisis Klaster Untuk Pengelompokkan Kabupaten/Kota Di Provinsi Sulawesi Selatan Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat. Jurnal MSA ( Matematika Dan Statistika Serta Aplikasinya ) , 6 (1), 35.
Amrin,  A.  (2018).  Perbandingan  Metode  Neural  Network  Model  Radial  Basis  Function  Dan  Multilayer  Perceptron Untuk Analisa Risiko Kredit Mobil. Paradigma , XX (1), 31–38.
Andiani, D., Dwi, S., Septiani, R., & Riana, A. (2022). Analisis Teknik non-Hierarki untuk Pengelompokan Kabupaten / Kota di Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat 2020 . 2 , 21–28.
Ardyanti,  H.,  Goejantoro,  R.,  Deny,  F.,  &  Amijaya,  T.  (2020).  Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dan Jaringan  Saraf  Tiruan  (Studi  Kasus:  Pt  Asuransi  Jiwa  Bersama  Bumiputera  Tahun  2018). Jurnal EKSPONENSIAL , 11 (2), 145–152.
Asrianda,  A.,  Aidilof,  H.  A.  K.,  & Pangestu,  Y.  (2021).  Machine  Learning  for  Detection  of  Palm Oil  Leaf  Disease Visually  using  Convolutional  Neural  Network  Algorithm. Journal  of  Informatics  and  Telecommunication Engineering , 4 (2), 286–293.
Azmi, F. (2016). Analisis learning jaringan RBF (Radial Basis Function Network) pada pengenalan pola alfanumerik. Jurnal TIMES , V (2), 32–34.
Azrahwati, Nusrang, M., Aidid, M. K., & Rais, Z. (2022). K-Means Cluster Analysis for Grouping Districts in South Sulawesi Province Based on Village Potential. 2 (2), 73–82. Badan Pusat  Statistik. (2021) In Privinsi Sulawesi  Selatan dalam Angka 2021. BPS Provinsi Sulawesi  Selatan/BPS- Statistics of Sulawesi Selatan Province . Bobby,  A.,  &  Zuliarso, E.  (2022). Klasifikasi  Teknik  Bulutangkis Berdasarkan  Pose  Dengan  Convolutional  Neural Network . 1 .
Chandra, M. D., Irawan, E., Saragih, I. S., Windarto, A. P., & Suhendro, D. (2021). Penerapan Algoritma K-Means dalam  Mengelompokkan  Balita  yang  Mengalami  Gizi  Buruk  Menurut  Provinsi. BIOS :  Jurnal  Teknologi Informasi Dan Rekayasa Komputer , 2 (1), 30–38. Dinata, R. K., Novriando, H., Hasdyna, N., & Retno, S. (2020). Reduksi Atribut Menggunakan Information Gain . 6 (1), 48–53.
Ediyanto,  Mara,  N.,  &  Satyahadewi,  N.  (2013).  Pengklasifikasian  Karakteristik  Dengan  Metode  K-Means  Cluster Analysis. Buletin Ilmiah Mat. Stat. Dan Terapannya (Bimaster) , 02 (2), 133–136.
Ghaderzadeh, M., Fein, R., & Standring, A. (2013). Comparing Performance of Different Neural Networks for Early Detection of Cancer from Benign Hyperplasia of Prostate. Applied Medical Informatics , 33 (3), 45–54. Harjoko,  A.,  &  Mada,  U.  G.  (2014).  Pemrosesan  Citra  Digital  untuk  Klasifikasi  Mutu  Buah  Pisang  Menggunakan
Jiran et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 5 No. 2 (2023), 42-54 54
Jaringan Saraf Tiruan. IJEIS (Indonesian Journal of Electronics and Instrumentation Systems) , 4 (1), 57–68. Haryono,  M.  E.  A.  (2005).  Pengenalan  Huruf  Menggunakan  Model  Jaringan  Saraf  Tiruan  Radial  Basis  Function Dengan Randomize Cluster Decision. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2005 (SNATI 2005) . Iskandar, I., Resdifa Jurusan Teknik Informatika, E., Sains dan Teknologi, F., Sultan Syarif Kasim Riau Jl Soebrantas No, U. H., & Baru, S. (2020). Penerapan Metode Radial Basis Function Dengan Jumlah Center Dinamis Untuk Klasifikasi Serangan Jaringan Komputer. Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi , 5 (2), 78–85.
Izhari, F., Zarlis, M., & Sutarman. (2020). Analysis of backpropagation neural  neural network algorithm  on student ability based cognitive aspects. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 725 (1), 243–252. Lesnussa, Y. A., Latuconsina, S., & Persulessy, E. R. (2015). Aplikasi Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA (Studi kasus: Prediksi Prestasi Siswa SMAN 4 Ambon). Jurnal Matematika Integratif , 11 (2), 149. Mahmut, C., & Anwar, A. I. (2022). Analisis Kesejahteraan Masyarakat di Provinsi Sulawesi Selatan . 5 (2021), 452– 461.
Mubarokh, M. F., Nasir, M., & Komalasari, D. (2020). Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Penjualan Pakaian Menggunakan Algoritma Backpropagation. Journal of Computer and Information Systems Ampera , 1 (1), 29–43. Mughnyanti, M., Efendi, S., & Zarlis, M. (2020). Analysis of determining centroid clustering x-means algorithm with davies-bouldin index evaluation. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 725 (1).
Poerwanto, B., & Fa’rifah, R. Y. (2016). Analisis Cluster K-Means dalam Pengelompokan Kemampuan Mahasiswa. Jurnal Scientific Pinisi , 2 (2), 92–96.
Prabowo, J. R., Santoso, R., & Yasin, H. (2020). Implementasi jaringan syaraf tiruan backpropagation dengan algoritma conjugate  gradient  untuk  klasifikasi  kondisi  rumah  (Studi  Kasus  di  Kabupaten  Cilacap  Tahun  2018). Jurnal Gaussian , 9 (1), 41–49.
Puspaningrum, E. Y., Nugroho, B., & Manggala, H. A. (2020). Penerapan Radial Basis Function Untuk Klasifikasi Jenis Tanah. SCAN - Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 15 (1), 46–49. Puspitaningrum, D. (2006). Pengantar Jaringan Saraf Tiruan (F. S. Suyantoro (ed.)). ANDI Yogyakarta. Raup, A., Ridwan, W., Khoeriyah, Y., Supiana, S., & Zaqiah, Q. Y. (2022). Deep Learning dan Penerapannya dalam Pembelajaran. JIIP - Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan , 5 (9), 3258–3267.
Sitamahalakshmi, T., Jagadeesh, M., Chandra Mouli, K. V. ., & Vinay Babu, A. (2011). Performance Comparison of Radial Basis Function Networks and Probabilistic Neural Networks for Telugu Character Recognition. Global Journal of Computer Science and Technology , 11 (4). Suparyanto dan Rosad (2020). Penerapan Algoritma C4.5 Pada Program Klasifikasi Mahasiswa Dropout. Suparyanto Dan Rosad (2015 , 5 (3), 248–253.
Uddin,  H.  R.,  Ruhadi,  &  Fais  Maulana.  (2022).  Komunitas  Pengrajin  Kerajinan  Enceng  Gondok  Sebagai  Dimensi Modal Sosial dalam Mewujudkan Kesejahteraan Masyarakat. Formosa Journal of Multidisciplinary Research , 1 (3), 493–502.
Wahyuningrum,  V.  (2020).  Penerapan  Radial  Basis  Function  Neural  Network  dalam  Pengklasifikasian  Daerah Tertinggal di Indonesia. Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik , 12 (1), 37.
Waruwu,  Y.  F.,  Zarlis,  M.,  Nababan,  E.  B.,  &  Ziliwu,  M.  S.  (2018).  Seleksi  Atribut  Pada  Algoritma  Radial  Basis Function Neural Network Menggunakan Information Gain. Seminar Nasional Royal (SENAR) , 1 (1), 21–24. Wijaya,  A.  P.,  &  Santoso,  H.  A.  (2016).  Naive  Bayes  Classification  pada  Klasifikasi  Dokumen  Untuk  Identifikasi Konten  E-Government  Naïve  Bayes  Classification  on  Document  Classification  to  Identify  E-Government Content. Journal of Applied Intelligent System , 1 (1), 48–55.