JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 109-114

## PENERAPAN ALGORITMA CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN TINGKAT KEMISKINAN PROVINSI BANTEN

## Tb Ai Munandar
Informatika, Fakultas  Ilmu Komputer, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya e-mail: tb.aimunandar@dsn.ubharajaya.ac.id

## Abstrak
Kemiskinan merupakan masalah sosial yang sudah tersebar di seluruh daerah di Indonesia, termasuk di Daerah Provinsi Banten. Meskipun Provinsi tersebut memiliki angka kemiskinan terendah, namun masalah ini adalah hal yang harus diutamakan. Jika menaik, maka akan menimbulkan dampak dari berbagai aspek, seperti tertutupnya akses pendidikan, tumbuhnya kriminalitas, bahkan  bisa  menghambat  pertumbuhan  ekonomi  dikarenakan  turunnya  kualitas  sumber  daya  manusia  dan  pendapatan  yang dimiliki.    Masalah  ini  perlu  dicari  solusi  agar  Pemerintah  Banten  mampu  bertanggung  jawab  untuk  mengontrol,  bahkan mengurangi tingkat kemiskinan di Provinsi Banten. Penelitian ini dilakukan sebagai upaya untuk mengelompokkan wilayah di Provinsi  Banten  berdasarkan  tingkat  kemiskinan.  Pendekatan  yang  dilakukan  adalah  algoritma  Clustering,  dimana  ini merupakan  metode  Data  Mining  untuk  mengelompokkan  data  menjadi  beberapa  grup  berbeda  berdasarkan  kesamaan karakteristik setiap objeknya. data dibagi kedalam 3 cluster berdasarkan tingkat kemiskinan, metode clustering K-Means dan K- Medoids  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yang  mempunyai  perbedaan  dari  segi  penentuan  pusat  cluster,  hasil  perhitungan menggunakan kedua metode tersebut lalu dibandingkan berdasarkan nilai Davies-Bouldin Index untuk menentukan hasil cluster yang  lebih  optimal.  pendekatan  ini  juga  didukung  oleh  penggunaan  perangkat  lunak  R.  Hasil  Penelitian  yang  diharapkan mampu  menjadi  acuan  kepada  Pemerintah  Daerah  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  arah  pengentasan kemiskinan  di  masa  mendatang.  Hasil  clustering  menunjukkan  pembagian  3  cluster  sama  rata  pada  K-medoid  dan  K-Means menggunakan RStudio, yaitu 3 Kabupaten/Kota dengan kemiskinan rendah, 3 Kabupaten/kota dengan kemiskinan sedang, dan 2  Kabupaten/Kota  dengan  kemiskinan  tinggi.  Meskipun  demikian,  nilai  DBI  pada  algoritma  K-Medoid  lebih  rendah  dari  K- Means dengan hasil masing-masing 0.582 dan 0.602
Kata kunci: Clustering, Data Mining, Davies-Bouldin Index, K-Medoid, K-Means, Tingkat Kemiskinan

## I. P ENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan masalah global baik di negara maju maupun negara berkembang. Menurut [1], kemiskinan adalah ketidakmampuan  dari  sisi  ekonomi  untuk  memenuhi kebutuhan dasar (makanan/non-makanan). Indonesia berada di peringkat ke-95 untuk kategori Produk Domestik Bruto (PDB) dengan  angka  $13.998  [2].  Kemiskinan  saat  ini  tidak  hanya menjadi  masalah  nasional  tetapi  juga  menjadi  masalah  di berbagai provinsi, salah satunya Provinsi Banten.
Berdasarkan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  dalam  [3], tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Banten  periode  2002-2020 cenderung  fluktuatif,  namun  hanya  beberapa  periode  yang mengalami  penurunan  angka  kemiskinan.  Pada  September 2020  persentase  penduduk  miskin  mengalami  kenaikan jumlah  penduduk  sebanyak  857,64  ribu  orang  atau  setara dengan 6,63 persen dikarenakan adanya pandemik Coronavirus  Disease-19  (COVID-19)  yang  membatasi  semua kegiatan  penting  sehingga  berpengaruh  pada  kemiskinan.
Kenaikan angka kemiskinan juga terjadi pada tahun 2013 dan 2015  yang  dikarenakan  kenaikan  harga  barang  pokok,  yaitu sebanyak  5,89  persen  pada  September  2013  dan  5,90  persen pada Maret 2015.
Provinsi  Banten  saat  ini  telah  melakukan  banyak  upaya untuk  menurunkan  tingkat  kemiskinan  diantaranya  dengan membuat berbagai program dan kebijakan tentang pengentasan  kemiskinan,  baik  bersifat  makro  maupun  mikro, namun  implementasi  kebijakan  di  lapangan  belum  semua optimal dikarenakan keterbatasan dana untuk pelaksanaannya. Oleh  karena  itu,  diperlukan  pendekatan  lain  untuk pengentasan kemisikinan, salah satunya teknik Clustering.
Teknik  Clustering  merupakan  metode  dalam  data  mining yang  mengelompokkan  beberapa  data  ke  dalam  beberapa kumpulan  berdasarkan  karakter/objek  yang  sama  [4].  Pada penelitian ini, hal yang dikelompokkan adalah Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Banten  berdasarkan  tingkat kemiskinan.  Pengelompokan  ini  menggunakan  kriteria  terkait yang  menentukan  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Banten,
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 109-114
yakni  Jumlah  Penduduk  Miskin,  Indeks  Pembangunan Manusia (IPM), dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Atas Dasar Harga Konstan (ADHK).
Berdasarkan  penelitian  dari  [5],  Indeks  Pembangunan Manusia (IPM) dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) mempunyai  pengaruh  yang  negatif  namun  sangat  signifikan terhadap  kemiskinan  di  Provinsi  Banten,  baik  secara  parsial maupun  simultan.  Menurut  [6],  pembangunan  tidak  hanya dilihat  dari  pendapatan  ekonomis  saja,  tetapi  juga  harus meningkatkan kualitas sumber daya manusia. Pendidikan dan kesehatan  yang  baik  akan  meningkatkan  produktivitas  untuk meningkatkan pendapatan dalam PDRB per kapita. Pendapatan  ini  berpengaruh  pada  naiknya  daya  beli  bahan pokok,  sehingga  ada  juga  kenaikan  kesejahteraan  dan pertumbuhan  ekonomi  daerah.  Hal  ini  menyebabkan kemiskinan juga menurun.
Algoritma yang digunakan adalah K-Medoid dan K-Means. Keduanya  mempunyai  perbedaan,  yakni  penentuan  pusat cluster.  Metode  K-Medoids  menggunakan  objek,  sedangkan K-Means  menggunakan  rata-rata/means  [7].  Meskipun berbeda,  keduanya  sama-sama  merupakan  metode  partisional dan  lebih  cepat  dibandingkan  pendekatan  hirarki  [8].  Kedua metode ini berperan dalam membandingkan proses dan vektor pengelompokan  yang  diperoleh.  Setelah  memperoleh  kedua hasil  clustering,  selanjutnya  adalah  memilih  algoritma  paling optimal  menggunakan  metode  Davies-Boudlin  Index  (DBI). Hasil  akhir  DBI  yang  mendekati  0  dijadikan  acuan  dalam optimalisasi  algoritma  clustering,  dikarenakan  semakin  kecil nilai yang diperoleh (non-negatif), maka semakin optimal [9].
Penelitian  ini  dapat  menjadi  alternatif  untuk  penyusunan kebijakan  untuk  pengentasan  kemiskinan,  karena  bertujuan menunjukkan daerah mana yang menjadi prioritas Pemerintah Daerah  untuk  peningkatan  sumber  pembangunan,  seperti lapangan  pekerjaan  dan  sarana  pendidikan,  sehingga  dapat mengontrol atau bahkan menurunkan angka kemiskinan.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  penelitian  terapan/applied  research.  Penelitian  ini bertujuan menjadi acuan pemerintah daerah dalam peningkatan  kinerja  dalam  program  pengentasan  kemiskinan untuk  dilakukan  secara  merata  di  seluruh  daerah  di  Provinsi Banten.
Tahapan  pertama  yaitu  identifikasi  terkait  masalah tingginya  tingkat  kemiskinan  di  beberapa  daerah  di  Provinsi Banten. Selain itu, studi pustaka dari beberapa sumber terkait, seperti literatur, artikel, jurnal, juga dilakukan.
2.1 Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder  berupa  data-data  terkait  dengan  kemiskinan  di  8 Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Banten  dalam  rentang  11  tahun terakhir  (2010-2020):  1)  Jumlah  Penduduk  Miskin  (per  ribu jiwa); 2) Indeks Pembangunan Manusia (IPM) ;3) PDRB Atas
Dasar Harga Konstan (dalam  juta  Rupiah). Ketiga dataset ini berasal dari data yang dirilis oleh Badan Pusat Statistik (BPS)
Provinsi Banten melalui situs web
resmi https://banten.bps.go.id/.

## 2.2 Preparasi Data
Ketiga  data  asli  kemudian  ditransformasi  menjadi tiga  buah  variabel  menggunakan  perhitungan  rata-rata (perhatikan  Tabel  1).  Variabel  yang  digunakan  mencakup rata-rata Indeks Pembangunan Manusia (2010-2020), rata-rata Jumlah  Penduduk  Miskin  (2010-2020),  dan  rata-rata  PDRB ADHK (2010-2020).
Tabel 1 Data Rata-Rata Kemiskinan Kab_Kota Jumlah IPM PDRB_ADHK Kab_Pandeglang 117,91 62,46 16.118.430,18 Kab_Lebak 115,27 61,87 16.803.990,53 Kab_Tangerang 192,55 70,09 78.152.151,44 Kab_Serang 73,10 64,34 44.522.631,21 Kota_Tangerang 107,07 76,17 90.130.539,36 Kota_Cilegon 15,35 71,41 60.305.569,07 Kota_Serang 37,63 70,47 17.897.831,75 Kota_Tangsel 26,43 72,44 45.755.784,51
Sumber: BPS Provinsi Banten (data diolah)
Setelah  data  dikumpulkan,  data  tidak  langsung dilakukan  pengelompokan,  dikarenakan  terdapat  perbedaan jarak  yang  terlalu  jauh  di  ketiga  variabel.  Hal  ini  diperlukan normalisasi  dengan  rentang  0  sampai  1,  terutama  K-Means, jika  ini  tidak  dilakukan,  akan  terdapat  dominasi  pada  skala terbesar ketika perhitungan jarak [10].

## 2.3 Penentuan Jumlah Cluster
Selanjutnya  adalah  penentuan  jumlah  cluster. dikarenakan  jumlah  sampel  sedikit,  akan  digunakan  data secara keseluruhan untuk melakukan pengelompokan. Jumlah cluster  ditentukan  hingga  memperoleh  hasil  akhir,  yaitu  3 cluster. Hal ini berdasarkan pendekatan Within Sum of Square (WSS) pada gambar di bawah ini.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 109-114
Gambar 1. Visualisasi Pendekatan WSS
Gambar  1  memperlihatkan  grafik  jumlah  cluster menurun  drastis  dari  satu  cluster  hingga  7  cluster.  Namun, jumlah  cluster  dilihat  dari  keseimbangan  K  dan  nilai  WSS, yang ditunjukkan dengan grafik menyiku atau knee [11].

## 2.4 K-Medoids
K-Medoids  merupakan  teknik  pengelompokan  yang menggunakan  objek  sebagai  perwakilan  (medoid)  sebagai pusat cluster. K-Medoids memiliki kelebihan untuk mengatasi kelemahan  pada  K-Means  yang  sensitif  terhadap  noise  dan outlier.  Hal  ini  menjadi  penyebab  objek  dengan  nilai  yang besar  yang  memungkinkan  menyimpang  pada  dari  distribusi data. Prosedur Algoritma K-medoid adalah sebagai berikut : 1. Tentukan pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster ).
2. Hitung  setiap  data/objek  ke cluster terdekat menggunakan  persamaan  ukuran  jarak euclidean distance dengan persamaan (1).
Keterangan:
= jarak antara data ke-x ke data k-y
= dimensi data
= koordinat data ke-xi ke dimensi i
= koordinat data ke-yi ke dimensi i
3. Pilih secara acak objek pada masing-masing kelompok sebagai  kandidat  medoid  baru  (boleh  random  atau memilih dari data yang ada).
4. Hitung  jarak  setiap  objek  yang  berada  pada  masing- masing cluster dengan kandidat medoid baru.
5. Hitung  simpangan  total cost (
)  dengan menghitung =  total  jarak  pada  kandidat
baru – total jarak pada kandidat lama. Jika
<  0,  maka  kandidat medoid iterasi  kedua  menjadi medoid baru,  sehingga  harus  dilakukan  iterasi  lagi
(lihat  langkah  6),  dan  jika  diperoleh >  0 maka iterasi berhenti. 6. Ulangi  langkah  3  sampai  5  hingga  tidak  terjadi perubahan medoid atau diperoleh > 0. 2.5 K-Means K-Means adalah algoritma clustering yang
mempartisi  data  dengan  karakteristik  sama  ke  dalam cluster/kelompok,  sehingga  data  tersebut  dikelompokkan  ke dalam  satu  cluster  sama  dan  data  yang  karakteristik  berbeda masuk  ke  dalam  cluster  lain  [12].  Setiap  data  kemudian ditetapkan  pada  setiap cluster berdasarkan  pengamatan  nilai rata-rata pada masing-masing cluster .
Tahap  awal  sama  seperti  K-Medoids,  yaitu menentukan  jumlah  k  dan  menghitung  jarak  antar  data dihitung  menggunakan  Euclidean  (1).  Namun,  bedanya, centroid baru ditentukan berdasarkan dari nilai rata-rata/means dalam cluster yang  didapatkan.  Nilai  rata-rata  ini dihitung secara berulang pada proses awal [13].
Semua anggota kelompok/ cluster (dari data asli) ( ) dijumlahkan,  lalu  dibagi  jumlah  anggota cluster (ditunjukkan dengan ). Centroid  baru  ditunjukkan  dalam ,  berikut adalah persamaannya (2).
2.6 Davies-Bouldin Index
Davies-Bouldin  Index  diperkenalkan  oleh  David  L. Davies dan Donald W. Bouldin pada tahun 1979. Perhitungan DBI berfungsi menguji hasil clustering dengan memaksimalkan  jarak  antar  cluster.  Suatu  cluster  memiliki skema  clustering  yang  optimal  jika  nilai  DBI  minimal  [14]. Semakin  nilai  DBI  mendekati  0  (non-negatif),  maka  semakin baik [9].
Terdapat beberapa tahap yang harus dilakukan  untuk menghitung  DBI  [15].  Tahap  pertama  adalah  SSB  (Sum  of Square between Cluster), yang berfungsi mengetahui separasi atau  jarak  antar  kelompok.  Prosedurnya    jarak  antar  centroid di  hitung  menggunakan  Euclidean  Distance  (1)  yang  di tunjukkan sebagai pada persamaan (3).
Tahap  kedua  adalah  SSW  (Sum  of  Square  within Cluster).  Caranya  menghitung  rata-rata  dari  jarak  minimum terakhir  yang  diperoleh  dari  perhitungan  Euclidean  Distance. Untuk menghitung SSW digunakan persamaan (4).
(1) (2) (3) (4)
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 109-114
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Keterangan:
= jumlah data dalam cluster i
= data dalam cluster = data pada cluster j = centroid /pusat cluster ke-i = jarak setiap data ke centroid i
Cluster  yang  baik  adalah  cluster  yang  memiliki  nilai kohesi  sekecil  mungkin  dan  separasi  yang  sebesar  mungkin. Rasio bertujuan untuk mengetahui seberapa bagus perbandingan antara cluster i dengan cluster lainnya. Indeks i dan  j  merupakan  presentasi  jumlah  cluster.  Indeks 𝑛 akan berlanjut  tergantung  sejumlah  cluster  yang  dipilih  dengan syarat ni tidak sama dengan n j .
Keterangan:
= hasil SSW untuk cluster i
= separasi dari cluster i dan cluster j
Nilai  rasio  yang  diperoleh  dari  persamaan  (5) digunakan  untuk  mencari  nilai  DBI  dengan  menggunakan persamaan  ini  (6).  Semakin  kecil  nilai  DBI,  mendekati  0 selama tidak negatif, maka semakin baik hasil pengelompokan.

## DBI =
Keterangan:
K
: cluster yang ada :  rasio  antara  cluster  i  dan  j,  i  dan  k, tergantung berapa cluster Max i≠j
: dicari rasio antar cluster terbesar .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
3.1 Pengelompokan Algoritma K-Medoids
Berdasarkan  percobaan  pada  2  iterasi,  hasil  tidak menunjukkan  perubahan  apapun  terhadap  vektor  cluster, sehingga,  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  hasil  pengklasteran dengan  metode  K-Medoid  terdapat  C1  sebanyak  3 Kabupaten/kota,  C2  berjumlah  2  Kabupaten/Kota,  dan  C3 mencakup  3  Kabupaten/Kota.  Tabel  3  menunjukkan pembagian anggota cluster yang berkorespondensi.
Tabel 3. Pembagian Cluster dengan K-Medoid
Cluster Kabupaten/Kota C1 Kabupaten Pandeglang, Kabupaten Lebak, Kabupaten Serang C2 Kabupaten Tangerang, Kota Tangerang
C3 Kota Serang, Kota Cilegon, Kota Tangerang Selatan

## 3.2 Hasil Pengelompokan dengan K-Means
Hasil pengujian dengan K-Means juga tidak terdapat perbedaan  dengan  algoritma  K-Medoid.  Pengujian  pun dilakukan  dengan  dua  kali  iterasi.  Namun  implementasi  K- Means  menggunakan  R  studio  sangat  bergantung  pada penentuan centroid, sehingga seringkali mengalami pengacakan  dan  sulit  mendapat  hasil  awal  yang  unik  [16]. Maka dari itu dilakukan pengacakan (nstart) sebanyak 4 kali. Tabel 4 memperlihatkan hasil klaster dengan K-means
Tabel 4. Pembagian Cluster dengan K-Means Cluster Kabupaten/Kota C1 Kabupaten Pandeglang, Kabupaten Lebak, Kabupaten Serang C2 Kabupaten Tangerang, Kota Tangerang
C3 Kota Serang, Kota Cilegon, Kota Tangerang Selatan

## 3.3 Hasil Evaluasi DBI
Setelah  hasil  vektor  pengelompokan  telah  didapat, selanjutnya  adalah  menentukan  algoritma  paling  optimal. Dalam  kasus  ini,  penentuan  optimasi  algoritma  clustering dilihat  dari  nilai  akhir  hasil  Davies  Bouldin  Index  (DBI). Kedua  algoritma  mempunyai  kesamaan,  yaitu  nilai  yang sama-sama  mendekati  0  (non-negatif).  Semakin  kecil  nilai DBI yang dimiliki, maka semakin optimal hasilnya.
Tabel 5. Perbandingan Hasil DBI Algoritma Pengujian Hasil DBI K-Medoid 0.582 K-Means 0.602
Berdasarkan  hasil  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa hasil  dengan  menggunakan  K-Medoid  jauh  lebih  optimal dibandingkan  dengan  K-Means.  Sebagaimana  dijelaskan dalam  [17],  K-Medoid  mengatasi  kelemahan  K-Means  yang sensitive pada pencilan/outlier, dan menggunakan perhitungan yang bergantung pada centroid dengan nilai cost terkecil.

## 3.4 Perbandingan Hasil Cluster
Gambar  2  merupakan  visualisasi  keluaran  berupa grafik dari kedua pengelompokan yang diperoleh.
(5)
(6)
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 109-114
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Gambar 2 . Visualisasi Hasil Pengelompokan
Grafik  di  atas  menghasilkan  vektor  pengelompokan yang dibagi sama rata, baik pada K-Medoids maupun pada K- Means. Vektor yang dimaksud terdapat pada Tabel 6.
Tabel 6 Hasil Akhir Pembagian Cluster Kab/Kota Pembagian Cluster (K-Medoid) Pembagian Cluster (K-Means) Kab_Pandeglang C1 C1 Kab_Lebak C1 C1 Kab_Tangerang C2 C2 Kab_Serang C1 C1 Kota_Tangerang C2 C2 Kota_Cilegon C3 C3 Kota_Serang C3 C3 Untuk memperoleh interpretasi
vektor pengelompokan di atas, perlu dilakukan profilisasi pusat/centroid  akhir,  yaitu perhitungan  rata-rata dari  data  asli pra-normalisasi.  Dalam  kasus  ini,  jika  dua  algoritma memperoleh  vektor  pengelompokan  yang  sama,  maka  rata- rata  yang  akan  diperoleh  juga  sama.  Hasil  profilisasi  yang dimiliki algoritma K-Medoid seperti diperlihatkan pada Tabel 7.
Tabel  7.  Nilai Centroid Akhir Cluster jumlah ipm Pdrb_adhk C1 102,10 62,89 25815017,31 C2 149,81 73,13 84141345,40 C3 26,47 71,44 41319728,44
Penduduk  miskin  akan  berkurang  jika  dipicu  oleh tingginya produktivitas/IPM dan juga PDRB/pendapatan yang
tinggi. Berikut adalah intrepretasi yang didapat dari penelitian secara keseluruhan.
1. C3  merupakan kategori  kelompok  daerah  dengan  tingkat kemiskinan  rendah,  dengan  dengan  Jumlah  Penduduk Miskin  rendah,  IPM  sedang,  dan  PDRB  ADHK  sedang. Kota  Serang,  Kota  Cilegon,  Kota  Tangerang  Selatan termasuk dalam kategori ini
2. C1  dikategorikan  sebagai  kelompok  daerah  dengan tingkat  kemiskinan  sedang.  Hal  ini  dikarenakan mempunyai jumlah penduduk miskin sedang, IPM rendah, dan  PDRB  ADHK  rendah.  Daerah  dalam  kategori  ini adalah  Kabupaten  Pandeglang,  Kabupaten  Lebak, Kabupaten Serang merupakan.
3. C2  merupakan  kelompok  daerah  dengan  tingkat kemiskinan  tinggi.  Seluruh  variabel  yang  bernilai  tinggi di  antara  kategori  lain.  Daerah  dalam  kategori  ini  adalah Kabupaten Tangerang dan Kota Tangerang

## IV. K ESIMPULAN
Melalui proses analisis yang sudah dilakukan, penelitian ini memperoleh  kesimpulan  bahwa  didapatkan  3  kelompok daerah  terpilih  berdasarkan  tingkat  kemiskinan.  Namun, berdasarkan  profilisasi  centroid  menggunakan  rata-rata, “Kelompok  dengan  tingkat  kemiskinan  tinggi”  didapat  oleh Kabupaten  Tangerang  dan  Kota  Tangerang.  “Kelompok dengan tingkat kemiskinan sedang” beranggotakan Kabupaten Pandeglang, Kabupaten Lebak, Kabupaten Serang. Sementara “Kelompok  dengan  tingkat  kemiskinan  rendah”  adalah  Kota Serang,  Kota  Cilegon,  Kota  Tangerang  Selatan.  Dengan demikian,  kelompok  yang  harus  diprioritaskan  dalam pengentasan  kemiskinan  adalah  kelompok  berisi  daerah dengan tingkat kemiskinan tertinggi.
Kedua  algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini mempunyai proses dan vektor pembagian cluster terlihat sama.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 109-114
Meskipun  begitu,  berdasarkan  perolehan  hasil  DBI,  didapat K-Medoid dengan 0.582, dan K-Means dengan nilai 0.602.

## V. S ARAN
Penelitian  yang  dilakukan  hanya  memvisualisasikan  hasil klaster  dalam  bentuk  single  view.  Setiap  atribut  terklaster berdasarkan  hasil  perhitungan  jarak  antara  centroid  dengan titik  data.  Visualisasi  tidak  merepresentasikan  bagaimana setiap  atribut  membentuk  klaster  masing-masing  dan tervisualisasi  dalam  bentuk  multi-view.  Teknik  multi-view clustering  ke  depannyaa  mungkin  bisa  digunakan  sebagai salah  satu  alternative  untuk  mengelompokan  lebih  dari  satu indicator dan menghasilkan bentuk klaster multi-view.

## R EFERENSI
[1] Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Banten,  2020,  Provinsi Banten  Dalam  Angka  2020,  Serang:  BPS  Provinsi Banten.
[2] Ventura, L., 2020, Poorest Countries in the World 2020. Retrieved  April  25,  2021,  from  Global  Finance: https://www.gfmag.com/global-data/economic-data/the- poorest-countries-in-the-world
[3] Sutrisna,  2021,  Kemiskinan  di  Banten  Kembali  Naik  di Atas  Rata-rata  Nasional,  BPS  Menyebut  Karena  Faktor Ini, Retrieved 31 December 2021, from kabarbanten.com: kabarbanten.pikiran-rakyat.com/seputar-banten/pr- 591441129/kemiskinan-di-banten-kembali-naik-di-atas- rata-rata-nasional-bps-menyebut-karena-faktor-ini
[4] Atmaja,  E.  H.  S.,  2019,  Implementation  of  k-medoids clustering  algorithm  to  cluster  crime  patterns  in Yogyakarta,  International  Journal  of  Applied  Sciences and Smart Technologies, 1(1), 33–44.
[5] Syamsiah,  2019,  Pengaruh  Indeks  Pembangunan Manusia dan Produk Domestik Regional Bruto Terhadap Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Banten  Periode  2010- 2016, Doctoral dissertation, UIN SMH BANTEN.
[6] Prasetyoningrum,  A.  K.,  dan  Sukmawati,  U.  S.,  2018, Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan  Ekonomi  dan  Pengangguran  Terhadap Kemiskinan  di  Indonesia,  Equilibrium:  Jurnal  Ekonomi Syariah, 6(2), 217-240.
[7] Riyanto,  B.,  2019,  Penerapan  Algoritma  K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di
Kota Medan (Studi Kasus: Kantor Dinas Kesehatan Kota Medan),  KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi
Informasi
Dan
Komputer), 3(1). https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1659
[8] Farachi,  A.  N,  2020,  Perbandingan  Algoritma  K-Means dan  Algoritma  K-Medoids  dalam  Pengelompokan Komoditas  Tanaman  Biofarmaka  di  Provinsi  Jawa Tengah Tahun 2018, Thesis, Universitas Islam Indonesia.
[9] Dewi, D. A. I. C., dan Pramita, D. A. K., 2019, Analisis perbandingan  metode  elbow  dan  silhouette  pada
algoritma  clustering  K-Medoids  dalam  pengelompokan produksi  kerajinan  bali,  Matrix:  Jurnal  Manajemen Teknologi dan Informatika, 9(3), 102-109.
[10] Sutresno,  S.  A.,  Iriani,  A.,  dan  Sediyono,  E.,  2018, Metode K-Means Clustering dengan Atribut RFM untuk Mempertahankan  Pelanggan,  JuTISI  (Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi), 4(3), 433-440
[11] Kassambara,  A.,  2017,  Practical  Guide  to  Cluster Analysis in R Edition 1. STDHA.
[12] Anggara,  M.,  Sujaini,  H.,  dan  Nasution,  H.,  2016, Pemilihan  distance  measure  Pada  K-Means  clustering Untuk  Pengelompokkan  member  di  Alvaro  fitness, JUSTIN  (Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  4(1), 186-191.
[13] Kamila,  I.,  Khairunnisa,  U.,  dan  Mustakim,  M.,  2019, Perbandingan Algoritma K-means dan K-medoids untuk Pengelompokan  Data  Transaksi  Bongkar  Muat  di Provinsi  Riau,  Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  Dan  Manajemen Sistem Informasi, 5(1), 119.
[14] Religia,  Y.,  dan  Jaya,  R.  T.  B.,  2020,  Pengelompokan Menggunakan  Algoritma  K-Medoid  Untuk  Evaluasi Performa  Siswa,  Jurnal  Pelita  Teknologi,  Vol.  15  (1) 2020, pp.49-55
[15] Dehotman,  B.J.,  2018,  Peningkatan  hasil  evaluasi clustering  davies-bouldin  index  dengan  penentuan  titik pusat cluster awal algoritma k-means, Thesis, Universitas Sumatera Utara, Medan
[16] Hablum,  R.  J.,  Khairan,  A.,  dan  Rosihan,  R.,  2019, Clustering  Hasil  Tangkap  Ikan  Di  Pelabuhan  Perikanan Nusantara  (Ppn)  Ternate  Menggunakan  Algoritma  K- Means,  JIKO  (Jurnal  Informatika  dan  Komputer),  2(1), 26-33.
[17] Munandar,  T.  A.,  2019,  Bahan  Ajar  Data  Mining Dengan R Edisi Revisi 3, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Serang Raya, Serang.