## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3278

## Pemetaan Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah Berdasarkan Kabupaten/Kota dengan Metode K-Medoids
Fitriani Dwi Ratna Sari 1,* , Sotya Partiwi Ediwijojo 2
1 Program Studi Teknik Elektronika, Politeknik Dharma Patria, Kebumen, Jawa Tengah, Indonesia
2 Program Studi Akuntansi, Politeknik Dharma Patria, Kebumen, Jawa Tengah, Indonesia Email: 1,* firi04.015@gmail.com, 2 wiensotya@gmail.com Email Penulis Korespondensi: firi04.015@gmail.com
Abstrak− Kemiskinan  menggambarkan  kondisi  ketiadaan  kepemilikan  dan  rendahnya  pendapatan,  atau  secara  lebih  rinci menggambarkan suatu kondisi tidak dapat terpenuhinya kebutuhan dasar manusia, yaitu pangan, papan, dan sandang. Dalam sepuluh  tahun  terakhir,  kinerja  penanggulangan  kemiskinan  Jawa  Tengah  mengalami  pasang  surut  dengan  kemiskinan perdesaan  masih  mendominasi. Tujuan  dari  penelitian adalah  melakukan  analisis pemetaan  berupa  klaster  terhadap  jumlah tingkat kemiskinan di kabupaten atau kota yang ada di provinsi Jawa Tengah dengan menggunakan teknik kecerdasan buatan (artificial  intelligence).  Mengingat  bahwa  Jawa  Tengah  merupakan  provinsi  terpadat  ke  tiga  setelah  Jawa  Barat  dan  Jawa Timur. Hal ini perlu dilakukan dalam rangka memperoleh gambaran secara makro tingkat kemiskinan selama beberapa tahun terakhir  melalui  pemetaan  wilayah.  Dataset  yang  digunakan  bersumber  dari  website  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi Jawa  Tengah  pada  subjek  jumlah  penduduk  miskin  (ribu  jiwa)  tahun  2017-2019.  Solusi  yang  diberikan  dalam  melakukan pemetaan berupa klaster adalah metode K-Medoids yang merupakan bagian dari data mining klastering. Jumlah klaster yang digunakan yakni klaster tinggi dan rendah pada pemetaan jumlah tingkat kemiskinan. Proses analisis pemetaan menggunakan bantuan  software  RapidMiner.  Hasil  penelitian  menyebutkan  bahwa  6  provinsi  (17%)  berada  pada  klaster  tinggi  dan  29 provinsi (83%) berada pada klaster rendah. Nilai centroid akhir untuk setiap klaster yakni {293.2, 309.2, 343.5} pada klaster tinggi  ( cluster _1)  dan  {18.6,  19.4,  20.1}  pada  klaster  rendah  ( cluster _1).  Hasil  pemetaan  dapat  menjadi  informasi  yang bermanfaat untuk melakukan penanggulangan masyarakat miskin dimana klaster tinggi ( cluster _1) menjadi hal yang prioritas bagi pemerintah di provinsi jawa tengah yakni Kabupaten Cilacap, Kabupaten Banyumas, Kabupaten  Kebumen, Kabupaten Grobogan, Kabupaten Pemalang, Kabupaten Brebes.
Kata Kunci: Pengelompokkan; Pemetaan; Kemiskinan; Jawa Tengah; Kabupaten/Kota; K-Medoids .
Abstract− Poverty describes a condition of lack of ownership and low income, or in more detail describes a condition that basic  human  needs  cannot  be  fulfilled,  namely  food,  shelter,  and  clothing.  In  the  last  ten  years,  Central  Java's  poverty reduction  performance  has  had  its  ups  and  downs,  with  rural  poverty  still  dominating.  The  purpose  of  this  research  is  to conduct a mapping analysis in the form of cluster s on the number of poverty levels in districts or cities in the province of Central Java using artificial intelligence techniques. Given that Central Java is the third most populous province after West Java  and  East  Java.  This  needs  to  be  done  in  order  to obtain  a  macro  picture  of  the poverty  level  over  the  last  few  years through regional mapping. The dataset used is sourced from the Central Java Statistics Agency (BPS) website on the subject of the number of poor people (thousands of people) in 2017-2019. The solution given in conducting mapping in the form of cluster s  is  the K-Medoids method  which  is  part  of cluster ing  data  mining.  The  number  of cluster s  used  are  high  and  low cluster s in mapping the number of poverty levels. The mapping analysis process uses the help of RapidMiner software. The results showed that 6 provinces (17%) were in the high cluster and 29 provinces (83%) were in the low cluster . The final centroid values  for each cluster are {293.2, 309.2, 343.5} in the high cluster ( cluster _1) and {18.6, 19.4, 20.1} in the low cluster ( cluster _0).  The  results  of  the  mapping  can  be  useful  information  for  tackling  the  poor  where  the  high cluster ( cluster _1) is a priority for the government in the province of Central Java, namely Cilacap Regency, Banyumas Regency, Kebumen Regency, Grobogan Regency, Pemalang Regency, Brebes Regency.
Keywords : Cluster ing; Mapping; Poverty; Central Java; Regency/City; K-Medoids .

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  masalah  yang  kompleks  dan  fenomenal  yang  dihadap  negara-negara  berkembang, khususnya bangsa Indonesia [1]. Kemiskinan merupakan keadaan dimana terjadi kekurangan hal-hal yang biasa untuk  dipunyai  seperti  makanan,  pakaian,  tempat  berlindung  dan  air  minum  .  Kemiskinan  kadang  juga  berarti tidak  adanya  akses  terhadap  pendidikan  dan  pekerjaan  yang  mampu  mengatasi  masalah  kemiskinan  dan mendapatkan kehormatan yang layak  sebagai  warga negara [2]. Permasalahan utama dalam upaya pengentasan kemiskinan di Indonesia saat ini terkait dengan adanya fakta bahwa pertumbuhan ekonomi tidak tersebar secara merata  di  seluruh  wilayah.  Oleh  karena  itu  salah  satu  indikator  dalam  mengatasi  masalah  kemiskinan  adalah dengan  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi,  dimana  pertumbuhan  ekonomi  merupakan  konsep  dari pembangunan ekonomi dan pendapatan nasional [3]. Pada usulan proposal penelitian ini Kemiskinan yang akan dibahas  terkhusus  di  daerah  Kabupaten/Kota  yang  ada  di  provinsi  Jawa  Tengah.  Sebagaimana  diketahui  Jawa Tengah merupakan provinsi terpadat ke tiga setelah Jawa Barat dan Jawa Timur. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik  Indonesia  pada  Semester  1  tahun  2020,  Jawa  Tengah  merupakan  provinsi  ke  dua  di  Indonesia  yang memiliki  jumlah  penduduk  miskin  tertinggi  dengan  3.980,90  ribu  jiwa  setelah  Jawa  Timur  4.419,10  ribu  jiwa [4].  Hal  ini  sebenarnya  masih  tergolong  wajar  karena  Jawa  Tengah  merupakan  salah  satu  Provinsi  terpadat dengan  jumlah  penduduk  paling  banyak  otomatis  jumlah  penduduk  miskinnya  juga  banyak  dan  jauh  lebih banyak  apabila  dibandingkan  dengan  daerah  lain,  akan  tetapi  seharusnya  tidak  lebih  tinggi  dari  provinsi  Jawa

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3278
Barat  dengan  3920,23  ribu  jiwa.  Provinsi  Jawa  Tengah  seharusnya  mampu  menjadi  contoh  bagi  provinsi- provinsi  lain  di  Indonesia,  tapi  sangat  miris  karena  kenyataannya  tingkat  Kemiskinan  di  provinsi  ini  masih sangat  tinggi.  Meskipun  dalam  beberapa  dekade  terakhir  menurut  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Provinsi  Jawa Tengah,  jumlah  penduduk  miskin  menunjukkan  penurunan,  akan  tetapi  iklim  ekonomi  yang  tidak  menentu  di negara  Indonesia  ditambah  dengan  masalah  covid-19  yang  berlarut-larut  berpotensi  meningkatkan  kembali angka  kemiskinan  tersebut.  Diperlukan  langkah-langkah  strategis  agar  jumlah  penduduk  miskin  dapat  ditekan setiap tahunnya.
Oleh  karena  itu  usulan  penelitian  ini  perlu  dilakukan  untuk  menganalisa  tingkat  kemiskinan  di  tiap-tiap Kabupaten/Kota  yang  ada  di  provinsi  Jawa  Tengah  berupa  pengklusteran  daerah-daerah  mana  saja  yang berpotensi  meningkat.  Tujuan  dari  usulan  penelitian  ini  untuk  mengelompokkan  jumlah  penduduk  miskin berdasarkan  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Tengah  dalam  rangka  memperoleh  gambaran  secara  makro  tingkat kemiskinan  selama  beberapa  tahun  terakhir  melalui  pemetaan  wilayah  (tinggi,  sedang,  rendah).  Dataset penelitian  berupa  data  jumlah  penduduk  miskin  menurut  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  2017 hingga  tahun  2019  yang  terdiri  dari  29  Kabupaten  dan  6  Kota  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Jawa Tengah. Usulan penelitian ini menggunakan Algoritma data mining K-Medoids .
Tabel 1. Jumlah Penduduk Miskin (Ribu Jiwa) No Wilayah Jateng Jumlah Penduduk Miskin (Ribu Jiwa) 2019 2018 2017 1 Kabupaten Cilacap 185.20 193.20 238.30 2 Kabupaten Banyumas 211.60 226.20 283.20 3 Kabupaten Purbalingga 140.10 144.20 171.90 4 Kabupaten Banjarnegara 136.10 141.70 156.80 5 Kabupaten Kebumen 201.30 208.70 233.40 6 Kabupaten Purworejo 82.20 83.50 98.60 7 Kabupaten Wonosobo 131.30 138.30 159.20 8 Kabupaten Magelang 137.40 143.40 157.20 9 Kabupaten Boyolali 93.70 98.20 116.40 10 Kabupaten Klaten 144.10 151.70 165.00 11 Kabupaten Sukoharjo 63.60 65.40 76,70 12 Kabupaten Wonogiri 98.30 102.80 123.00 13 Kabupaten Karanganyar 84.50 87.80 106.80 14 Kabupaten Sragen 113.80 116.40 124.00 15 Kabupaten Grobogan 161.90 168.70 181.00 16 Kabupaten Blora 97.90 102.50 111.90 17 Kabupaten Rembang 95.30 97.40 115.20 18 Kabupaten Pati 119.00 123.90 141.70 19 Kabupaten Kudus 58.00 60.00 64.40 20 Kabupaten Jepara 83.50 86.50 99.00 21 Kabupaten Demak 137.60 144.10 152.60 22 Kabupaten Semarang 73.90 75.70 79.70 23 Kabupaten Temanggung 72.60 75.40 86.80 24 Kabupaten Kendal 91.20 94.70 106.10 25 Kabupaten Batang 64.10 66.10 81.50 26 Kabupaten Pekalongan 87.00 89.50 111.60 27 Kabupaten Pemalang 200.70 208.30 225.00 28 Kabupaten Tegal 109.90 114.10 141.80 29 Kabupaten Brebes 293.20 309.20 343.50 30 Kota Magelang 9.10 9.60 10.60 31 Kota Surakarta 45.20 47.00 54.90 32 Kota Salatiga 9.20 9.20 9.60 33 Kota Semarang 72.00 73.60 80.90 34 Kota Pekalongan 20.20 20.50 22.50 35 Kota Tegal 18.60 19.40 20.10 Sumber: Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah [6]
Berikut  beberapa  penelitian  yang  menjadi  acuan  terutama  klastering K-Medoids dalam  menyelesaikan masalah seperti yang dilakukan (Windarto et al., 2020) [6] tentang kombinasi metode klastering dan klasifikasi pada  Pandemi  Covid-19  di  Indonesia.  Tujuan  dari  penelitian  untuk  mengkombinasi  metode  klastering  dan klasifikasi  yang  merupakan  bagian  dari  data  mining.  Metode  klastering  yang  digunakan  adalah K-Medoids . Kasus  yang  diangkat  adalah  Pandemi  Covid-19  di  Indonesia.  Hasil  penelitian  menyebutkan  bahwa K-Medoids dapat  diterapkan  dengan  hasil  pemetaan  diperoleh  9  provinsi  berada  di  klaster  tinggi  (C1=  zona  merah),  3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3278
provinsi berada di klaster waspada (C2= zona kuning) dan 22 provinsi berada di klaster rendah (C3= zona hijau). Berikutnya  penelitian  (Rahman  et  al.,  2020)  [7]  tentang  ekspor  bahan  mentah  minyak  bumi  ke  negara  tujuan. Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk  menganalisis  dan  mengimplementasikan  teknik  data  mining  dalam  ekspor bahan  mentah  minyak  bumi  ke  negara  tujuan  dengan  menggunakan  metode K-Medoids .  Hasil  penelitian menyatakan K-Medoids dapat diterapkan dengan hasil klaster tinggi (C1) terdiri dari 3 negara (Jepang, Thailand dan  Amerika  Serikat)  dan  klaster rendah  (C2)  terdiri  dari  6  negara (Korea  Selatan,  Taiwan,  China,  Singapura, Malaysia dan Singapura). Selanjutnya penelitian (Wira et al., 2019) [8] tentang cluster ing untuk mengetahui pola pemilihan  program  studi  mahasiwa  baru  tahun  2018  di  universitas  kanjuruhan  malang.  Tujuan  dari  penelitian adalah  untuk  mengetahui  pola  pemilihan  program  studi  mahasiwa  baru  dengan  menggunakan  metode K- Medoids .  Penerapan  metode K-Medoids dapat  dilakukan  dengan  hasil  penelitian  bahwa  mahasiswa  baru  yang berasal  dari  SMA/SMK  dengan  nilai  ujian  diatas  70  mengambil  jurusan  TI,  sedangkan  mahasiswa  baru  yang berasal dari SMK dengan nilai ujian dibawah 70 dan SMA dengan nilai ujian dibawah 50 mengambil jurusan SI, dan sisanya mengambil jurusan NON TI/SI. Berdasarkan hal tersebut hal ini perlu dilakukan untuk memperoleh gambaran  secara  makro  tingkat  kemiskinan  selama  beberapa  tahun  terakhir  melalui  pemetaan  wilayah  (tinggi, sedang, rendah). Sehingga dapat dilakukan tindakan lebih lanjut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian  mengenai  metode  klustering K-Medoids telah  beberapa  kali  dilakukan  sebelumnya.  Berikut  adalah daftar penelitian yang menjadi acuan terutama klustering K-Medoids dalam menyelesaikan masalah, seperti yang disajikan pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Penelitian yang dijadikan rujukan No. Peneliti Metode Deskripsi 1 (Windarto et al., 2020) K-Medoids Tujuan  dari  penelitian  untuk  mengkombinasi  metode  klastering  dan klasifikasi yang merupakan bagian dari data mining. Metode klastering yang  digunakan  adalah K-Medoids .  Kasus  yang  diangkat  adalah Pandemi  Covid-19  di  Indonesia.  Hasil  penelitian  menyebutkan  bahwa K-Medoids dapat diterapkan dengan hasil pemetaan diperoleh 9 provinsi berada di  klaster tinggi (C1= zona merah), 3 provinsi  berada di  klaster waspada  (C2=  zona  kuning)  dan  22  provinsi  berada  di  klaster  rendah (C3= zona hijau). 2 (Rahman et al., 2020) K-Medoids Tujuan dari penelitian adalah untuk menganalisis dan mengimplementasikan  teknik  data  mining  dalam  ekspor  bahan  mentah minyak  bumi  ke  negara  tujuan  dengan  menggunakan  metode K- Medoids .  Hasil  penelitian  menyatakan K-Medoids dapat  diterapkan dengan hasil klaster tinggi  (C1) terdiri dari  3 negara (Jepang, Thailand dan  Amerika  Serikat)  dan  klaster  rendah  (C2)  terdiri  dari  6  negara (Korea Selatan, Taiwan, China, Singapura, Malaysia dan Singapura).
3 (Wira et al., 2019) K-Medoids Tujuan dari penelitian adalah untuk mengetahui pola pemilihan program studi  mahasiwa  baru  dengan  menggunakan  metode K-Medoids . Penerapan  metode K-Medoids dapat  dilakukan  denagn  hasil  penelitian bahwa mahasiswa baru yang berasal dari SMA/SMK dengan nilai ujian diatas  70  mengambil  jurusan  TI,  sedangkan  mahasiswa  baru  yang berasal dari SMK dengan nilai ujian dibawah 70 dan SMA dengan nilai ujian  dibawah  50  mengambil  jurusan  SI,  dan  sisanya  mengambil jurusan NON TI/SI.

## 2.2 Data Mining
Data  Mining  didefinisikan  sebagai  proses  untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna  dari  gudang  basis  data yang besar, yang dapat  juga diartikan sebagai  pengekstrakan informasi  baru yang diambil dari  bongkahan data besar yang membantu dalam pengambilan keputusan ( Knowledge Discovery ) [9]. Data mining merupakan proses yang  menggunakan  berbagai  teknik  dan  alat  analisis  data  untuk  menemukan  hubungan  dan  pola  yang tersembunyi.  Pendekatan  dasar  dalam  data  mining  adalah  untuk  meringkas  data  dan  untuk  mengekstrak informasi  berguna  yang  masuk  akal  dan  sebelumnya  tidak  diketahui  [10].  Data  Mining  dapat  menemukan  tren dan pola tersembunyi yang tidak muncul dalam analisis kueri sederhana sehingga dapat memiliki bagian penting dalam  hal  menemukan  pengetahuan  dan  membuat  keputusan.  Tugas-tugas  semacam  itu  dapat  bersifat  prediksi seperti  klasifikasi  dan  regresi  atau  deskriptif  seperti Clustering dan  asosiasi  [11].  Karena  itu  Data  Mining

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3278
sebenarnya  memiliki  akar  yang  panjang  dari  bidang  ilmu  seperti  kecerdasan  buatan  (artificial  intelligent), machine  learning ,  statistik  dan  basis  Data  [12].  Data  mining  perlu  dipelajari  dan  dipahami,  karena  manusia menghasilkan  banyak  sekali  data  yang  sangat  besar  baik  dalam  bidang  bisnis,  kedokteran,  cuaca,  olahraga, politik  dan  sebagainya  [13][14]. Ada  beberapa  tugas  yang  dapat  dilakukan  oleh  Data  Mining  dalam  proses pemecahan masalah dan pencarian pengetahuan baru [15]–[17], diantaranya :Klastering ( Clustering ), Klasifikasi ( Classification ), Asosiasi ( Association ), Estimasi ( Estimation ) dan Prediksi ( Predictions ).

## 2.3 Metode K-Medoids
Algoritma K-Medoids hadir  untuk  mengatasi  kelemahan K-Means yang  sensitif  terhadap  outlier,  karena  nilai rerata ( mean ) mudah dipengaruhi oleh nilai-nilai ekstrim. K-Medoids merupakan varian dari K-Means yang lebih kuat terhadap kebisingan dan outlier. K-Medoids merupakan metode pengelompokan partisi yang menggunakan titik  aktual  dalam  kluster  untuk  mewakilinya.  Objek  yang  mewakili  sebuah  kluster  disebut  dengan Medoids . Medoid merupakan  objek  yang  letaknya  terpusat  di  dalam  suatu  kluster  dengan  jarak  minimum  ke  titik  lain sehingga robust terhadap outlier. Kluster dibangun dengan menghitung kedekatan yang dimiliki antara Medoids dengan  objek  non Medoids ,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Kelebihan  lainnya  yaitu  hasil  proses Cluster ing tidak bergantung pada urutan masuk data set [18].
Gambar 1. Mean & Medoid [19].

## 2.4 Flowchart K-Medoids
Berikut ini disajikan Diagram alir dari metode Clustering K-Medoids .
Gambar 2. Diagram alir metode K-Medoids
Langkah-langkah metode K-Medoids dapat dijelaskan sebagai berikut :
a) Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster ).
b) Alokasikan setiap data (objek) ke cluster terdekat menggunakan persamaan ukuran jarak Euclidian Distance .
c) Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat Medoids baru.
d) Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing-masing cluster dengan kandidat Medoids baru.
e) Hitung  total  simpangan  (S)  dengan  menghitung  nilai  total distance baru  –  total distance lama.  Jika  S<  0, maka tukar objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan k objek baru sebagai Medoid .
f) Ulangi  langkah  3  sampai  5  hingga  tidak  terjadi  perubahan Medoids ,  sehingga  didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3278

## 2.5 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan yang dilakukan untuk menyelesaikan masalah penelitian disusun dalam kerangka kerja berikut:
Mulai
Pengumpulan Data Studi Pustaka Identifikasi Masalah Praproses Evaluasi Akhir Penentuan Kluster Pengujian Hasil Pengolahan Data Hasil Klustering Selesai Journal, Proceedings and Books of Artificial Neural Networks
Gambar 3 . Tahapan Penelitian Keterangan:
a) Pengumpulan Data
Dataset  penelitian  berupa  dataset  jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi  Jawa  Tengah  berdasarkan kabupaten/Kota tahun 2017 hingga tahun 2019 yang terdiri dari 29 Kabupaten dan 6 Kota yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Jawa Tengah.
b) Studi Pustaka
Dilakukan  untuk  melengkapi  pengetahuan  dasar  dan  teori-teori  yang  digunakan  dalam  penelitian  (artikel ilmiah, buku, prosiding dll)
c) Identifikasi Masalah
Dilakukan  setelah  semua  data-data  terpenuhi  kemudian  didapatkan dataset yang  sesuai  untuk  dilakukan proses yang ditentukan
d) Praproses
Tahapan  yang  dikerjakan  dengan  melakukan  perubahan  terhadap  beberapa  tipe  data  pada  atribut dataset dengan  tujuan  untuk  mempermudah  pemahaman  terhadap  isi record ,  juga  melakukan  seleksi  dengan memperhatikan konsistensi data, missing value dan redundant pada data.
e) Penentuan Kluster
Hasil dari tahap ini adalah menentukan jumlah klustering yang ditetapkan dengan menggunakan datamining K-Medoids .
f) Penguji Hasil Pengolahan Data
Seteleh  proses  penentuan  kluster  selesai,  maka  dilakukan  tahapan  uji  coba  terhadap  hasil  pengolahan  data dengan menggunakan Software RapidMiner.
g) Hasil Klustering
Hasil pengelompokan yang diperoleh berdasarkan jumlah kluster yang telah ditetapkan.
h) Evaluasi Akhir
Dilakukan untuk mengetahui apakah testing hasil pengolahan data sesuai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  Dataset  penelitian  berupa  dataset  jumlah  penduduk  miskin  di  Provinsi  Jawa  Tengah berdasarkan  kabupaten/Kota  tahun  2017  hingga  tahun  2019  yang  terdiri  dari  29  Kabupaten  dan  6  Kota  yang diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  Jawa  Tengah.  Objek  yang  dianalisa  adalah  jumlah  penduduk  miskin. Selanjutnya dataset akan disesuaikan dengan kebutuhan agar dapat dilakukan pemetaan berupa klaster terhadap jumlah  penduduk  miskin  menggunakan  teknik  kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligence ).  Salah  satu  teknik kecerdasan  buatan  yang  digunakan  sebagai  solusi  adalah  metode  k-medoids  yang  merupakan  bagian  dari data mining klastering  dan  pengembangan  dari  metode  k-means.  Sebelum  dataset  digunakan,  ada  beberapa  tahapan dalam  melakukan  data  mining  salah  satunya  adalah preprosesing data yaitu  data  perlu  di  bersihkan  sebelum diproses, hal  ini terjadi karena biasanya data yang akan digunakan belum baik. Salah teknik atau metode yang digunakan  dalam  data preprocessing ,  diantaranya  data cleaning yang  berfungsi  menghilangkan  nilai-nilai  data yang salah, memperbaiki kekacauan data dan memeriksa data yang tidak konsisten.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3278
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemodelan  dataset  dimana  metode  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  adalah metode clustering dengan  menggunakan  metode  k-medoids.  Metode  ini  bekerja  dengan  melakukan pengelompokan  data  yang  memiliki  kesamaan  karakteristik  pada  setiap  data.  Proses  pengujian  menggunakan bantuan software RapidMiner Studio .

## 3.2 Pengujian Software RapidMiner
Atribut  yang  digunakan  sebagai class adalah  jumlah  penduduk  miskin.  Data  akan  dianalisis  berdasarkan kabupaten/kota di provinsi Jawa Tengah sesuai dengan data BPS. Dataset jumlah penduduk miskin dibuat dalam data set baru dengan format .xlsx ( excel ) untuk bisa dianalisis software RapidMiner Studio. Berikut adalah hasil preprosesing data dimana  dataset  dianalisis  per  tahun  mulai  2017  -2019  dengan  nilai  kevalidan  data  (80%; 91.43%; 85.71%). Berikut statistik hasil seperti pada gambar 4 sebagai berikut.
(a)
(b)
(c)
Gambar 4. Hasil data statistik berdasarkan tahun dengan RapidMiner Studio (a-c)
RapidMiner Studio memudahkan  dalam  melakukan  perhitungan  dataset  dengan  menggunakan  operator- operator. Operator ini  berfungsi  untuk  memodifikasi  data.  Dataset  dihubungkan  dengan  node-node  pada operator kemudian  menghubungkannya  ke  node  hasil  untuk  melihat  hasilnya.  Hasil  yang  diperlihatkan RapidMiner Studio dapat  ditampilkan  secara  visual  dengan  grafik.  Berikut  adalah  rancangan  pemetaan  tingkat kemiskinan di  provinsi  jawa tengah berdasarkan kabupaten/ kota menggunakan metode k-medoids seperti pada Gambar 5 berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3278

## Gambar 5. Rancangan RapidMiner Studio
Pada  gambar  5  dijelaskan output  mapping berupa  klaster  pada  jumlah  penduduk  miskin  dimana  setiap operator yang  digunakan  diberikan  nama  yang  berbeda  untuk  memudahkan  proses  analisis.  Untuk operator Read  Excel diberi  nama  Dataset  kemiskinan  artinya  dataset excel yang  digunakan  sesuai  dengan  Tabel. Sedangkan operator  k-medoids digunakan  untuk  melakukan  pemetaan  berupa  klaster.  Untuk operator terakhir digunakan  adalah cluster  distance  performance. Operator ini  menganalisa  dan  mengevaluasi  kinerja  model klaster  yang  terbentuk  melalui  kinerja  parameter  yang  disebut  dengan davies_bouldin_index (DBI).  Parameter ini  secara  spesifik  berfungsi  menghasilkan  klaster  dengan  jarak intra-cluster rendah  (kesamaan intra-cluster tinggi)  dan  jarak antar-cluster tinggi  (kesamaan antar-cluster rendah)  akan  memiliki  DBI  rendah.  Maka  hasil klaster yang menghasilkan kumpulan klaster dengan DBI terkecil dianggap sebagai metode terbaik berdasarkan kriteria ini.
Pada  dasarnya rapidminer  studio dapat  membaca type data  setiap  atribut,  namun  untuk  mengurangi kesalahan pada proses run maka sebaiknya penentuan type data setiap atribut disesuaikan dengan dataset  yang digunakan.  kemudian  menghubungkan  operator read  excel dengan  operator k-medoids dan cluster  distance performance . Kemudian mengatur parameter seperti menentukan jumlah klaster (k=2) dan measure type (sesuai Gambar  6).  Dalam  penelitian  ini  jumlah  klaster  pemetaan  dibagi  menjadi  dua  yakni  klaster  tinggi  (C1)  dan rendah (C2).
Gambar 6. Pengaturan parameter
Berikut  hasil  analisa  dengan RapidMiner  Studio pemetaan  tingkat  kemiskinan  di  provinsi  jawa  tengah berdasarkan  kabupaten/  kota  menggunakan  metode  k-medoids  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  7  dan  8 Berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3278
Pada gambar 7 merupakan sheet di Result Perspective untuk menampilkan data yang telah diolah secara keseluruhan  lengkap  dengan  klasternya  dari example  set ( read  excel ).  Berikut  hasil  lengkap Data  view yang dijelaskan  pada  gambar  5  dimana  jumlah  klaster  digunakan  adalah  2  (k=2).  Identitas  kedua  klaster  tersebut adalah  klaster  tinggi  terhadap  pemetaan  tingkat  kemiskinan  dan  klaster  rendah  pada  pemetaan  tingkat kemiskinan.  Hasil  penelitian  menyebutkan  bahwa  6  provinsi  (17%)  berada  pada  klaster  tinggi  dan 29  provinsi (83%) berada pada klaster rendah. Klaster tinggi yakni  Kabupaten Cilacap, Kabupaten Banyumas, Kabupaten Kebumen,  Kabupaten  Grobogan,  Kabupaten  Pemalang,  Kabupaten  Brebes.  Sedangkan klaster  rendah yakni Kabupaten  Purbalingga,  Kabupaten  Banjarnegara,  Kabupaten  Purworejo,  Kabupaten  Wonosobo,  Kabupaten Magelang,  Kabupaten  Boyolali,  Kabupaten  Klaten,  Kabupaten  Sukoharjo,  Kabupaten  Wonogiri,  Kabupaten Karanganyar,  Kabupaten  Sragen,  Kabupaten  Blora,  Kabupaten  Rembang,  Kabupaten  Pati,  Kabupaten  Kudus, Kabupaten  Jepara,  Kabupaten  Demak,  Kabupaten  Semarang,  Kabupaten  Temanggung,  Kabupaten  Kendal, Kabupaten  Batang,  Kabupaten  Pekalongan,  Kabupaten  Tegal,  Kota  Magelang,  Kota  Surakarta,  Kota  Salatiga, Kota Semarang, Kota Pekalongan, Kota Tegal.
(a)
(b)
Gambar 8. Hasil cluster pemetaan tingkat kemiskinan di provinsi jawa tengah berdasarkan kabupaten/ kota menggunakan metode k-medoids (a-b)
Pada  gambar  8(a)  merupakan  hasil Text  view pada  RapidMiner  yang  merupakan sheet untuk menampilkan database yang telah diolah secara keseluruhan lengkap dengan klasternya. Tampilan cluster model berdasarkan  jumlah  klaster  yang  sudah  ditentukan  sebelumnya  yakni cluster _0  dan cluster _1.  Selain  itu  pada gambar 8(b) merupakan tampilan folder view secara lengkap yang merupakan hasil dari klaster.
Gambar 9. Nilai centroid akhir pada pemetaan tingkat kemiskinan di provinsi jawa tengah berdasarkan kabupaten/ kota menggunakan metode k-medoids
Pada gambar 9 dijelaskan bahwa penentuan nilai klaster tinggi dan rendah berdasarkan pada nilai centroid dimana nilai centroid akhir adalah  {293.2, 309.2, 343.5} pada klaster tinggi  ( cluster _1) dan {18.6, 19.4, 20.1}

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3278
pada  klaster  rendah  ( cluster _0).  Berikut  adalah Flot  view merupakan sheet di Result  Perspective untuk menampilkan data yang telah diolah secara keseluruhan lengkap dengan klasternya dari example set ( read excel ) dalam bentuk diagram Scatter . Tampilannya dapat dilihat pada gambar 10 dan 11 berikut.
Gambar 10. Pemetaan berupa klaster berdasarkan wilayah
Gambar 11. Pemetaan berupa klaster berdasarkan cluster
Dari  penelitian  yang  dilakukan,  metode k-medoids dengan  pengukuran validity  cluster dengan menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) , membuktikan bahwa k- medoids dapat menghasilkan kualitas cluster yang lebih optimal yang ditunjukan dengan nilai DBI yang lebih kecil yakni 0.184. Artinya nilai DBI yang lebih kecil  mendekati  0  menunjukan  skema cluster yang  optimal.  Adapun  hasil  DBI  pada  jumlah  penduduk  miskin dapat dilihat pada gambar 12 berikut.

## Gambar 12. Nilai DBI

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  metode  k-medoids  dapat  dilakukan  berupa pemetaan  terhadap  wilayah  jumlah  penduduk  miskin  di  provinsi  Jawa  Tengah.  Hasil  pemetaan  dapat  menjadi informasi  yang  bermanfaat  untuk  melakukan  penanggulangan  masyarakat  miskin  dimana  klaster  tinggi (cluster_1)  menjadi  hal  yang  prioritas  bagi  pemerintah  di  provinsi  jawa  tengah  yakni  Kabupaten  Cilacap, Kabupaten Banyumas, Kabupaten Kebumen, Kabupaten Grobogan, Kabupaten Pemalang, Kabupaten Brebes.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3278

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih penulis sampaikan kepada Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat, Deputi Bidang Penguatan Riset  dan Pengembangan, Kementerian Riset  dan Teknologi/ Badan Riset  dan Inovasi  Nasional (Ristek/BRIN) yang  telah  memberikan  dana  hibah  penelitian  dosen  pemula  (PDP)  tahun  2020  pendanaan  2021.  Selanjutnya, terima  kasih  kepada  ketua  dan  staff  LPPM  Politeknik  Dharma  Patria  yang  telah  memfasilitasi  kegiatan  PDP mulai penyusuan proposal hingga laporan penelitian.

## REFERENCES
[1] A.  Wanto,  “Penerapan  Jaringan  Saraf  Tiruan  Dalam  Memprediksi  Jumlah  Kemiskinan  Pada  Kabupaten/Kota  Di Provinsi Riau,” Kumpulan JurnaL Ilmu Komputer (KLIK), vol. 05, no. 01, pp. 61–74, 2018.
[2] A. Wanto and J. T. Hardinata, “Estimations of Indonesian poor people as poverty reduction efforts facing industrial revolution 4.0,” IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 725, no. 1, pp. 1–8, 2020.
[3] A. Wanto and J. T. Hardinata, “Estimasi Penduduk Miskin di Indonesia Sebagai Upaya Pengentasan Kemiskinan dalam Menghadapi Revolusi Industri 4.0,” CESS (Journal of Computer Engineering System and Science), vol. 4, no. 2, pp. 198–207, 2019.
[4] BPS,  “Jumlah  Penduduk  Miskin  Menurut  Provinsi  (Ribu  Jiwa), 2019-2020,”  Badan  Pusat  Statistik  Indonesia,  2020. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/indicator/23/185/1/jumlah-penduduk-miskin-menurut-provinsi.html. [Accessed: 25-Oct-2020].
[5] BPS,  “Kemiskinan  2017-2019,”  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Tengah,  2020.  [Online].  Available: https://jateng.bps.go.id/indicator/23/34/1/kemiskinan.html. [Accessed: 25-Oct-2020].
[6] A. P. Windarto, U. Indriani, M. R. Raharjo, and L. S. Dewi, “Bagian 1: Kombinasi Metode Klastering dan Klasifikasi (Kasus Pandemi Covid-19 di Indonesia),” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 4, no. 3, p. 855, 2020.
[7] F.  Rahman,  I.  I.  Ridho,  M.  Muflih,  S.  Pratama,  M.  R.  Raharjo,  and  A.  P.  Windarto,  “Application  of  Data  Mining Technique using K-Medoids in the case of Export of Crude Petroleum Materials to the Destination Country Application of Data Mining Technique using K-Medoids in the case of Export of Crude Petroleum Materials to the Destination C,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering PAPER, 2020, pp. 1–6.
[8] B.  Wira,  A.  E.  Budianto,  and A.  S.  Wiguna,  “Implementasi  Metode K-Medoids  Clustering Untuk  Mengetahui  Pola Pemilihan Program Studi Mahasiwa Baru Tahun 2018 Di Universitas Kanjuruhan Malang,” Rainstek, vol. 1, no. 3, pp. 54–69, 2019.
[9] P. N. Tan, M. Steinbach, and V. Kumar, Introduction to Data Mining. London: Pearson Education, 2006.
[10]  S.  Sudirman,  A.  P.  Windarto,  and A.  Wanto,  “Data  Mining Tools  |  RapidMiner :  K-Means  Method on  Clustering  of Rice  Crops by  Province  as  Efforts  to  Stabilize  Food  Crops  In  Indonesia,”  IOP  Conference  Series:  Materials Science and Engineering, vol. 420, no. 012089, pp. 1–8, 2018.
[11]  A. M. Hemeida, S. Alkhalaf, A. Mady, E. A. Mahmoud, M. E. Hussein, and A. M. Baha Eldin, “Implementation  of nature-inspired optimization algorithms in some data mining tasks,” Ain Shams Engineering Journal, pp. 1–10, 2019.
[12]  D. Aprilla, D. A. Baskoro, L. Ambarwati, and I. W. S. Wicaksana, Belajar Data Mining Dengan Rapid Minner. 2013.
[13]  D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, Algoritma Data Mining Dan Pengujian. Yogyakarta: Deepublish, 2015.
[14]  U.  Fayyad,  G.  Piatetsky-Shapiro,  and  P.  Smyth,  “From  Data  Mining  to  Knowledge  Discovery  in  Databases,”  AI Magazine, vol. 17, no. 3, pp. 37–54, 1996.
[15]  D.  T.  Larose,  Discovering  Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data  Mining:  Second  Edition.  New  Jersey:  John Wiley & Sons, 2005.
[16]  J. Han and M. Kamber, Data Mining : Concepts and Techniques Second Edition. San Francisco: Elsevier, 2006.
[17]  I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining : Practical Machine Learning Tools and Techniques Third Edition. Burlington: Elsevier, 2011.
[18]  A. Wanto et al., Data Mining : Algoritma dan Implementasi. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[19]  X. Jin and J. Han, “K-Medoids Clustering,” Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining, pp. 697–700, 2011.