Pengelompokan Kecamatan Berdasarkan Jumlah Penyandang Disabilitas di Kota Bandung pada Tahun 2021 dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering
Abstract
Abstract. People with disabilities are entitled to accessibility in various activities, which can include physical accessibility, such as facilities designed for their needs. According to the Bandung City Statistics Agency, there were 4589 people with disabilities in Bandung City in 2021. The largest groups include the physically disabled, the mentally disabled, the visually impaired, the deaf, the speech impaired, the talaras, the speech impaired, and the multiply disabled (physical and mental). Despite the large number of people with disabilities in Bandung City, the accessibility of public services is still inadequate. Interviews conducted by Dawud (2019) with people with disabilities in previous research, revealed that people with disabilities still face challenges in accessing public facilities. To address this issue, the characteristics of people with disabilities in 30 sub-districts in Bandung City will be analyzed to help the government and various other parties in prioritizing appropriate facilities. This research aims to cluster sub-districts in Bandung City based on the number of people with disabilities using the k-means clustering method. The data used is secondary data from the official page of BPS Bandung City with the types of people with disabilities studied, namely people with disabilities, deafness, blindness, hearing impairment, speech impairment, talaras, speech impairment, and multiple disabilities (physical and mental). Based on the research results using the k-means clustering method, 2 clusters have been formed with cluster 1 consisting of 25 subdistricts and cluster 2 consisting of 5 sub-districts.
Abstrak. Penyandang disabilitas berhak mendapatkan aksesibilitas dalam berbagai kegiatan, yang dapat mencakup aksesibilitas fisik, seperti fasilitas yang dirancang untuk kebutuhan mereka. Menurut Badan Pusat Statistik Kota Bandung, terdapat 4589 penyandang disabilitas di Kota Bandung pada tahun 2021. Kelompok terbesar meliputi penyandang tunadaksa, tunagrahita, tunanetra, tunarungu, tunawicara, tunalaras, tunarungu wicara, dan tunaganda (fisik dan mental). Meskipun jumlah penyandang disabilitas di Kota Bandung cukup banyak, aksesibilitas layanan publik masih belum memadai. Wawancara yang dilakukan oleh Dawud (2019) bersama penyandang disabilitas pada penelitian sebelumnya, mengungkapkan bahwa penyandang disabilitas masih menghadapi tantangan dalam mengakses fasilitas publik. Untuk mengatasi masalah ini, karakteristik penyandang disabilitas di 30 kecamatan di Kota Bandung akan dianalisis untuk membantu pemerintah dan berbagai pihak lainnya dalam memprioritaskan fasilitas yang sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kecamatan di Kota Bandung berdasarkan jumlah penyandang disabilitas dengan menggunakan metode k-means clustering. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari halaman resmi BPS Kota Bandung dengan jenis penyandang disabilitas yang diteliti, yaitu penyandang tunadaksa, tunagrahita, tunanetra, tunarungu, tunawicara, tunalaras, tunarungu-wicara, dan tunaganda (fisik dan mental). Berdasarkan hasil penelitian dengan menggunakan metode k-means clustering, telah terbentuk 2 cluster dengan cluster 1 terdiri dari 25 kecamatan dan cluster 2 terdiri dari 5 kecamatan
References
Dawud, J., Mursalim, S. W., Anomsari, E. T., & Taufik, N. I. (2019). Strategi Perwujudan Kota Bandung Sebagai Kota Ramah Penyandang Disabilitas: Sebuah Perspektif Aksesibilitas Pelayanan Publik. Jurnal Administrasi Negara, 25(2), 141–159.
Johnson, R. A., & Wichern, D. W. (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis. Pearson Prentice Hall.
Ningrat, D. R., Maruddani, D. A. I., & Wuryandari, T. (2016). Analisis Cluster Dengan Algoritma K-Means Dan Fuzzy C-Means Clustering Untuk Pengelompokan Data Obligasi Korporasi. Jurnal Gaussian, 5(4), 641–650. http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian
Afandi, M. I. (2020). Analisis Cluster Hierarki dengan Metode Complete Linkage pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kemiskinan [Skripsi]. Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Agustin Nuriani Sirodj D, Made Sumertajaya I, Kurnia A. Analisis Clustering Time Series untuk Pengelompokan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indeks Pembangunan Manusia Jenis Kelamin Perempuan [Internet]. Vol. 23. 2023. Available from: https://www.bps.go.id/indicator/40/462/1/indeks-pembangunan-manusia-ipm-menurut-
Shalsadilla N, Martha S, Perdana H, Satyahadewi N, Sulistianingsih E, Program ), et al. Penentuan Jumlah Cluster Optimum Menggunakan Davies Bouldin Index dalam Pengelompokan Wilayah Kemiskinan di Indonesia [Internet]. Vol. 23. 2023. Available from: https://bps.go.id
Samudera Kutaraja Banda Aceh Rizwan P, Saputra E, Shiddiq M, Studi Pemanfaatan Sumberdaya Perikanan P, Syiah Kuala U, Studi Statistika P. Analisis Jumlah Kedatangan Kapal terhadap Hasil Tangkapan Ikan di Pelabuhan. Vol. 23. 2023.