Pembentukan Sistem Geodemografi Di Pulau Pinang - Ismail, Kamarul (2013)
Pangkalan data banci penduduk dan perumahan negara merekodkan maklumat semua orang yang tinggal disesebuah kawasan. Jumlah data yang besar dan dikutip secara berterusan menyebabkan maklumat-maklumat yang terdapat dalam pangkalan data ini sukar untuk dimanfaatkan sepenuhnya. Maklumat-maklumat ini digunakan oleh pihak kerajaan dalam merangka dasar, pembahagian sumber dan merupakan petunjuk penting kepada kemajuan sosioekonomi sesebuah negara. Oleh itu, kajian pembentukan sistem geodemografi yang mempunyai keupayaan untuk meringkaskan data-data ini dalam bentuk yang lebih mudah difahami telah dilaksanakan. Objektif-objektif kajian yang lain termasuklah untuk menguji kesesuaian penggunaan data banci, menilai kaedah pemilihan dan penyeragaman data dan membentuk serta menguji sistem geodemografi yang dibangunkan. Peringkat-peringkat metodologi kajian iaitu peringkat penyediaan data, penentuan jumlah kluster, pembentukan profil dan melabelkan kluster yang digunakan dalam penyelidikan ini adalah berasaskan kepada proses pembentukan sistem OAC (Output Area Classifications) yang dibuat oleh Jabatan Perangkaan Kebangsaan (Office for National Statistics) United Kingdom. Penggunaan kaedah perlombongan data dan analisis statistik yang lain seperti analisis pekali korelasi, analisis komponen utama (PCA), analisis sisihan piawai dan analisis kluster menggunakan algoritma kmeans telah berjaya membentuk sistem geodemografi di Pulau Pinang yang mengandungi sejumlah 6 kluster utama dan 19 sub kluster bagi mewakili kumpulan penduduk berbeza. Kluster pada hierarki pertama dilabelkan dengan nama seperti Pekerja kolar biru (K1), Peniaga kecil sederhana dan penghuni kota (K2), Professional pinggir bandar (K3), Golongan berada dan berkerjaya (K4), Kelas pertengahan dan pekerja industri (K5) serta kluster Luar bandar dan perkampungan tradisi (K6). Manakala kluster pada hierarki kedua antaranya dilabelkan dengan nama-nama seperti Peniaga berkeluarga, Keluarga muda dan penghuni kota, Pekerja perkhidmatan dan separa professional, Professional muda pinggir kota, Generasi Y berteknologi serta kluster Berpendidikan tinggi dan sederhana yang memberi gambaran umum ciri-ciri penduduk di kawasan tersebut.