Penerapan k-means clustering dengan evaluasi v-measure untuk pengelompokan wilayah berdasarkan data potensi sumber kesejahteraan sosial

INDONESIA:
Kesejahteraan sosial merupakan bagian dari dimensi pembangunan nasional suatu negara sebagai upaya mencapai inklusi sosial melalui peningkatan ketahanan hidup dan sistem penghidupan, khususnya wilayah Kota dan Kabupaten Mojokerto. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan wilayah Kabupaten dan Kota Mojokerto berdasarkan data Potensi Sumber Kesejahteraan Sosial (PSKS) dengan menggunakan metode K-Means Clustering. Metode ini dipilih karena efisien dalam menangani data berdimensi tinggi dan mampu menghasilkan banyak kelompok yang dapat ditentukan sesuai kebutuhan dan terstruktur. Data sekunder yang digunakan terdiri atas 12 indikator data potensi sumber kesejahteraan sosial dari Badan Pusat Statistik Dinas Sosial wilayah Mojokerto, yang mencerminkan keberadaan lembaga dan kondisi sosial masyarakat di 18 kecamatan. Tahapan penelitian meliputi standardisasi data dengan z-score, deteksi outlier, penentuan banyak kelompok optimal menggunakan metode Elbow, penerapan K-Means Clustering, serta evaluasi hasil pengelompokan menggunakan metode V-Measure. Hasil penelitian menunjukkan bahwa wilayah Mojokerto dapat dikelompokkan dalam lima kelompok dengan karakteristik spesifik, yaitu kawasan perkotaan, perbatasan, bersejarah, industry, dan pegunungan. Evaluasi hasil pengelompokan menggunakan V-Measure menghasilkan nilai sebesar 0.756, dengan nilai homogenitas 0.859 dan kelengkapan 0.672, yang mengindikasikan kualitas hasil pengelompokan yang akurat.

ENGLISH:
Social welfare is a key dimension of national development, aimed at achieving social inclusion by enhancing livelihood resilience and systems, particularly in Mojokerto City and Regency. This study aims to group regions in Mojokerto Regency and City based on Social Welfare Resource Potential (PSKS) data using the K-Means Clustering method. This method was chosen for its efficiency in handling high-dimensional data and its ability to produce a predetermined number of structured clusters. The secondary data comprised 12 indicators of social welfare resource potential from the Central Berau of Statistics and Social Office of Mojokerto, reflecting the presence of institutions and community social conditions across 18 sub-districts. Research stages included data standardization using z-score, outlier detection, optimal cluster determination using the Elbow method, K-Means Clustering implementation, and cluster evaluation using the V-Measure. The results indicate that Mojokerto regions can be grouped into five clusters with specific characteristics: urban, border, historical, industrial, and mountainous areas. The V-Measure evaluation yielded a score of 0.756, with homogeneity at 0.859 and completeness at 0.672, indicating accurate clustering quality.

ARABIC:
تعد الرعاية الاجتماعية بُعدا أساسيا في التنمية الوطنية لأي دولة، كجزء من الجهود لتحقيق الإدماج الاجتماعي من خلال تعزيز صمود الحياة ونظم المعيشة، خاصة في مدينة ومقاطعة موجوكرطا. هدفت هذه الدراسة إلى تجميع مناطق مقاطعة ومدينة موجوكرطا بناء على بيانات إمكانيات مصادر الرعاية الاجتماعيةباستخدام طريقة تجميع ك مينس. تم اختيار هذه الطريقة لكفاءتها في التعامل مع البيانات عالية الأبعاد وقدرتها على إنتاج عدد محدد مسبقًا من المجموعات المنظمة. تكونت البيانات الثانوية من ١٢ مؤشرا لبيانات إمكانيات مصادر الرعاية الاجتماعية من الوكالة المركزية للإحصاء ودائرة الخدمات الاجتماعية في منطقة موجوكرطا، والتي تعكس وجود المؤسسات والظروف الاجتماعية للمجتمع في ١٨ منطقة فرعية. شملت مراحل البحث توحيد البيانات باستخدام، كشف القيم الشاذة، تحديد العدد الأمثل للمجموعات باستخدام طريقة البو، تجميع ك مينس ، وتقييم النتائج باستخدام في ميسور. أظهرت النتائج أن مناطق موجوكرطا يمكن تقسيمها إلى خمس مجموعات ذات خصائص محددة: المناطق الحضرية، الحدودية، التاريخية، الصناعية، والجبلية. حقق التقييم باستخدام مقياس في ميسور قيمة ٠،٧٥٦، مع تجانس ٠،٨٥٩ واكتمال ٠،٦٧٢، مما يشير إلى دقة جودة التجميع.