Pemetaan dan Pengelompokan Provinsi di Indonesia berdasarkan Statistik Infrastruktur Indonesia 2020

Authors

  • Andika Lumban Toruan Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran
  • Winner De Bofan Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran
  • Toni Toharudin Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran

DOI:

https://doi.org/10.1234/pns.v10i.83

Keywords:

infrastruktur, analisis Kluster, Stress, Multidimensional Scalling

Abstract

Pembangunan infrastruktur adalah perwujudan dari pembangunan nasional yang merupakan salah satu tujuan negara Indonesia. Dalam Undang-Undang Dasar Negara Republik Indonesia Tahun 1945 dirumuskan bahwa pembangunan nasional merupakan rangkaian usaha pembangunan yang berkepanjangan demi kehidupan masyarakat, bangsa, dan negara. Namun pada faktanya pembangunan infrastruktur di Indonesia belum merata untuk semua provinsi. Oleh karena itu perlu dilakukan pembenahan agar pembangunan nasional berhasil, salah satunya dengan mengatasi masalah terkait ketidakmerataan infrastruktur di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokan dan memetakan provinsi di Indonesia berdasarkan data infrastruktur pada tahun 2020. Pada penelitian ini provinsi di Indonesia akan diposisikan dalam ruang 2 dimensi berdasarkan 8 variabel yang ada pada data infrastruktur pada tahun 2020 dengan menggunakan metode multidimensional scalling. Provinsi-provinsi di Indonesia juga dibagi menjadi beberapa kelompok dengan menggunakan analisis kluster. Hasil yang diperoleh dari analisis ini adalah pengelompokan provinsi di Indonesia ke dalam 3 kelompok sesuai dengan statistik infrastruktur setiap provinsi yang berperan sebagai karakteristik dari masing-masing kelompok tersebut. Klaster 1 termasuk kedalam kategori tinggi yang terdiri dari 3 provinsi, klaster 2 termasuk kedalam kategori sedang yang terdiri dari 7 provinsi, dan klaster 3 termasuk kedalam kategori rendah yang terdiri dari 24 provinsi. Didapatkan juga nilai stress yang diperoleh adalah 0.0000212% yang berarti konfigurasi objek sebagai titik dalam dimensi sudah sempurna

Downloads

Download data is not yet available.

References

Badan Pusat Statistik. (2021). Publikasi Statistik: Statistik Infrastruktur Indonesia 2020. Jakarta: Badan Pusat Statistik

Rencher, A. C. (2002). Methods of Multivariat Analysis. Second Ed. Canada: A Jhon Wiley & Sons,.Inc.

Waluyo, J (2008). Hubungan Antara Tingkat Kesenjangan Pendapatan Dengan Pertumbuhan Ekonomi: Suatu Study Lintas Negara. Dalam Jurnal Ekonomi Pembangunan Kajian Ekonomi Negara Berkembang

Rachelia, R. S. S., Rahayu W., Syabani, A. N. S., Senida., V. D., Puteri Z. I., Ginanjar, I.. (2021). PEMETAAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN INDIKATOR KUALITAS LAYANAN PENDIDIKAN. Seminar Nasional Statistik Online (SNSO 2021). ISSN ONLINE. 2599-2546. ISSN Cetak. 2087-2590.

Nagari, S. S & Inayati, L. (2019). Implementation of Clustering Using K-Means Method to Determine Nutritional Status, Jurnal Biometrika dan Kependudukan. DOI: 10.20473/jbk.v9i1.2020.62-68

Siwi, C. P & Nurfirdaus, Y. (2019). K-Means Cluster Analysis of Sub-District in Sidoarjo Based on Long-Term Contraceptive Method. Jurnal Biometrika dan Kependudukan. DOI:10.20473/jbk.v9i1.2020.161-170

Awan, A. G., and Anum, V. (2014). IMPACT OF INFRASTRUCTURE DEVELOPMENT ON ECONOMIC GROWTH: A CASE STUDY OF PAKISTAN. International Journal of Development and Economic Development. Vol. 2, No. 5. Pp 1-15

Demurger, S. (2001). Infrastructure Development and Economic Growth: An Explanation for Regional Dispartities in China?. Journal of Comparative Economics 20, 95-117

Koner, J., Purandare, A., dan Dhume, A. (2012). An Empirical Study on Impact of Infrastructural Development on Social and Economic Growth in Indian States. European Journal of Business and Management. Vol 4. No. 17, 2002

Downloads

Published

2020-12-30

How to Cite

Lumban Toruan, A. ., De Bofan, W. ., & Toharudin, T. . (2020). Pemetaan dan Pengelompokan Provinsi di Indonesia berdasarkan Statistik Infrastruktur Indonesia 2020. Prosiding Seminar Nasional Statistika, 10, 18. https://doi.org/10.1234/pns.v10i.83