Eksperimen · K-Means

Klaster wilayah.

Hasil klasterisasi wilayah pengadaan berbasis fitur frekuensi paket, nilai pengadaan, komposisi jenis pengadaan, skor risiko, dan spatial lag wilayah tetangga.

Baca metodologi

K optimal 2 Silhouette + Davies-Bouldin

Wilayah terklaster 475 Kab/kota >= 30 paket

Jumlah fitur 12 6 dasar + 6 spatial lag

Model K-Means++ scikit-learn

Distribusi spasial klaster

Tiap kab/kota diwarnai per klaster K-Means · klik untuk profil wilayah

Menyiapkan layer wilayah Pewarnaan per klaster K-Means

Klaster K-Means Klaster 0 · Pengadaan rutin nilai kecilKlaster 1 · Belanja modal nilai besar Belum terklaster

Klaster 0

Pengadaan rutin nilai kecil

269 wilayah Lihat semua wilayah

Median budget Rp 5.3Jt

Rata-rata paket 5.176

Skor risiko 1.11

K 2

Wilayah terbesar

Top 8

01 Kota Makassar Sulawesi Selatan · 28.911 paket 02 Kota Pontianak Kalimantan Barat · 21.996 paket 03 Kota Denpasar Bali · 21.238 paket 04 Kota Medan Sumatera Utara · 20.290 paket 05 Kota Mataram Nusa Tenggara Barat · 17.171 paket 06 Kota Palembang Sumatera Selatan · 17.096 paket 07 Kota Kupang Nusa Tenggara Timur · 16.570 paket 08 Kota Malang Jawa Timur · 16.123 paket

Klaster 1

Belanja modal nilai besar

206 wilayah Lihat semua wilayah

Median budget Rp 16.9Jt

Rata-rata paket 6.143

Skor risiko 1.16

K 2

Wilayah terbesar

Top 8

01 Kota Bandung Jawa Barat · 43.398 paket 02 Kota Surabaya Jawa Timur · 38.049 paket 03 Kab. Bogor Jawa Barat · 30.345 paket 04 Kota Semarang Jawa Tengah · 27.331 paket 05 Kab. Tangerang Banten · 23.853 paket 06 Kota Banjarbaru Kalimantan Selatan · 22.421 paket 07 Kota Depok Jawa Barat · 20.385 paket 08 Kota Pekanbaru Riau · 17.614 paket