Faktor Exacta12 (3): 201-209, 2019 p-ISSN: 1979-276X e- ISSN: 2502-339X DOI : 10.30998/faktorexacta.v12i3.4526 Dwitiyanti N, dkk – Penerapan Fuzzy C-Means Cluster... 201 Penerapan Fuzzy C-Means Cluster Dalam Pengelompokan Provinsi Indonesia Menurut Indikator Kesejahteraan Rakyat NURFIDAH DWITIYANTI NONI SELVIA FINATA RASTIC ANDRARI Program Studi Informatika, Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Indraprasta PGRI Email: nurfidah.pulungan@gmail.com, noni.selvia@gmail.com, fina.rastic@gmail.com Abstract. The development of a country is judged by whether the welfare of the people in the country is increasing or not. It is known that Indonesia is the largest archipelago country in the World which has 34 provinces so it needs to make an appropriate policy and program to realize the welfare of the people that is evenly distributed in each province. The success of development programs is highly dependent on the accuracy of identifying target groups and target areas, so it is necessary to consider the classification and characteristics of 34 provinces in Indonesia based on the 2017 people's welfare indicators that have been made by the Central Statistics Agency. For grouping these variables / objects, the fuzzy c means clustering method is used which is one of the techniques of grouping data in one cluster determined by the center of the cluster which will mark the average location for each cluster. The purpose of this study will be discussed about the application of the fuzzy c means clustering method in grouping Indonesian provinces based on indicators of people's welfare. Based on the results of the analysis of the grouping of fuzzy c means with 2 clusters, the objective convergent objective function in the 18th iteration is 130.7085. In cluster 1, which is categorized as a less prosperous group consisting of 18 provinces and cluster 2 is a prosperous group, consisting of 16 provinces. Keywords: Cluster, Fuzzy C-Means, Welfare Abstrak. Pembangunan suatu negara dinilai dari semakin naik atau tidaknya kesejahteraan rakyat di negara tersebut. Diketahui bahwa Indonesia merupakan negara kepulauan terbesar di Dunia yang memiliki 34 provinsi sehingga perlu membuat suatu kebijakan dan program yang tepat untuk mewujudkan kesejahteraan rakyat yang merata di setiap provinsi. Keberhasilan program-program pembangunan sangat tergantung pada ketepatan pengidentifikasian target grup dan target area, sehingga perlu mempertimbangkan pengelompokkan dan karakteristik 34 provinsi di Indonesia berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat tahun 2017 yang telah dibuat oleh Badan Pusat Statistik. Untuk pengelompokkan variable/objek tersebut, digunakan metode fuzzy c means clustering dimana merupakan salah satu teknik pengelompokkan data dalam satu klaster ditentukan oleh pusat cluster yang akan menandai lokasi rata-rata untuk tiap klaster. Tujuan dari penelitian ini akan dibahas tentang penerapan metode fuzzy c means clustering dalam pengelompokkan provinsi Indonesia berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat. Berdasarkan hasil analisis pengelompokkan fuzzy c means dengan 2 klaster diperoleh fungsi objektif yang konvergen pada iterasi ke-18 adalah sebesar 130,7085. Pada klaster 1 yang dikategorikan sebagai kelompok kurang sejahtera terdiri dari 18 propinsi dan klaster 2 adalah kelompok sejahtera, terdiri dari 16 propinsi.