Judul: Evaluation of the Results of Clustering People's Welfare  Data in Indonesia Using Cluster and Bicluster Analysis
Abstrak: Di Indonesia, pandemi Covid pertama kali muncul pada awal Maret tahun 2020. Hal ini menyebabkan 3 hingga 4 juta orang kehilangan pekerjaan. Potensi pengangguran akan semakin besar, oleh karena itu kehadiran negara dalam berbagai sektor kehidupan masyarakat menjadi sangat penting. Pemerintah perlu memiliki kapasitas untuk menjamin kesejahteraan masyarakat, menyediakan akses pendidikan yang luas, menciptakan peluang kerja, membangun infrastruktur yang mendukung aktivitas sosial ekonomi, menjaga lingkungan yang sehat, dan memastikan keamanan yang merata bagi seluruh penduduk. Badan Pusat Statistik (BPS) mengeluarkan publikasi tahunan tentang indikator kesejahteraan masyarakat. Pada penelitian ini dilakukan penggerombolan terhadap indikator kesejahteraan masyarakat tahun 2020 yang berisi 34 provinsi berdasarkan kemiripan karakteristik kesejahteraan rakyat. Dalam melakukan penggerombolan terdapat dua kelompok pendekatan, yaitu pendekatan dengan metode analisis gerombol (gerombol klasik) dan pendekatan bicluster. Pada penelitian ini akan dilihat bagaimana kinerja dari masing-masing pendekatan tersebut. Menganalisis penggerombolan data kesejahteraan masyarakat Indonesia perlu menjadi perhatian utama untuk memahami pola dan karakteristik kesejahteraan di setiap wilayah atau provinsi. Analisis gerombol yang umumnya digunakan adalah penggerombolan satu arah yang mengasumsikan bahwa objek-objek memiliki kemiripan karakteristik di semua baris atau kolom, sehingga objek pada baris digerombolkan berdasarkan kemiripan pada kolom atau peubah pada kolom digerombol berdasarkan kemiripan pada baris. Metode penggerombolan seperti ini masih memiliki keterbatasan ketika digunakan untuk data dua arah yang ingin mengeksplorasi hubungan antara kelompok objek tertentu dengan kelompok peubah tertentu secara bersama-sama. Biclustering merupakan perkembangan dari analisis penggerombolan yang bertujuan untuk menggerombolkan data dari dua dimensi secara simultan. Terdapat tiga metode analisis utama dalam penelitian ini, yakni analisis gerombol menggunakan K-Means, analisis bicluster (biclustering) menggunakan algoritme Cheng and Church (CC), dan evaluasi kinerja hasil analisis gerombol dan biclustering. Analisis gerombol dan Biclustering dilakukan secara terpisah pada setiap beberapa ambang batas yang telah ditentukan sehingga diperoleh hasil penggerombolan pada ambang batas optimal untuk setiap algoritma. Hasil dari masing-masing algoritma tersebut dapat digunakan untuk melihat pola kesejahteraan rakyat di Indonesia. Sementara itu, evaluasi kinerja hasil masing masing algoritma baik K-Means maupun CC dilakukan dalam bentuk kajian keterbandingan hasil penggerombolan dari sisi keanggotaan, karakteristik, sebaran hasil penggerombolan dan hasil ambang batas yang digunakan yaitu Mean Squared Residu (MSR). Analisis gerombol menggunakan algoritma K-Means menghasilkan gerombol yang optimal dengan hasil k=4, dan MSR sebesar 0,42251 sedangkan biclustering menggunakan algoritme CC menghasilkan bicluster optimal pada ambang batas (δ) = 0.1 dengan nilai MSR sebesar 0,098 dan jumlah bicluster yang terbentuk sebanyak 4. Walaupun sama-sama menghasilkan 4 gerombol, analisis gerombol dan analisis bicluster terdapat beberapa perbedaan pada setiap gerombol yang ada dalam masing-masing analisis. Analisis gerombol yang menggunakan algoritma K-Means menghasilkan 4 gerombol yang masing-masing anggotanya berjumlah 17, 7, 9 dan 1 sedangkan analisis bicluster yang menggunakan algoritma CC menghasilkan 4 bicluster yang anggotanya masing-masing 15x12, 9x10, 7x7, 3x10. Gerombol 1 hasil metode K-Means dan hasil metode CC secara keseluruhan mendominasi pulau Sumatera dan Kalimantan, Tetapi pada metode CC pulau Kalimantan masih terdapat provinsi yang berada dalam gerombol 2, sedangkan pada metode K-Means semua provinsi yang ada di Kalimantan terdapat pada gerombol 1 sedangkan Gerombol 2 berisi provinsi-provinsi yang ada di pulau Jawa baik metode K-means maupun CC. Gerombol 3 tersebar di Papua, Sulawesi dan Sumatera pada kedua
Keyword: Bicluster, analisis gerombol, algoritma Cheng and Church, K Means