PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN STATUS NEGARA

Status dari sebuah negara merupakan hal yang penting untuk diketahui. Hal tersebut dikarenakan status negara dapat menunjang kesuksesan suatu investasi, bisnis, dan juga pemerataan pembangunan oleh pemerintahnya. Status negara yang sering didengar oleh masyarakat, yakni negara maju dan negara berkembang. Dalam studi kasus penentuan status negara ini, penulis mengambil dataset International Monetary Fund (IMF) yang diperoleh dari situs github. Kemudian data mentah dilakukan preproccessing terlebih dahulu berupa impute values dan normalisasi, lalu selanjutnya dilakukan perhitungan klastering dengan metode K-Means. Data akan dibagi menjadi empat klaster dan perhitungan dilakukan dengan dua cara, yakni melalui Microsoft Excel dan Rapid Miner. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, 186 negara sudah terbagi menjadi empat klaster yakni, klaster negara agraris, negara industri, negara berkembang, dan negara maju. Penentuan klasterisasi status negara tersebut cukup dikatakan valid karena performance vectornya sebesar 70%.