## ANALISIS CLUSTERING DATA PENDUDUK MISKIN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS
Pita Sari, Efan, Riduan Syahri Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam Jalan Masik Siagim No.75, Karang Dalo, Kec.Dempo Tengah, Kota Pagar Alam Pitasari248sr@gmail.com

## ABSTRAK
Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan cluster penduduk miskin per kecamatan di Kota Pagar Alam. Saat ini, proses pengelolaan untuk menentukan kelompok penduduk miskin masih dilakukan secara manual, yang melibatkan verifikasi data dari Kemensos oleh pendamping kota untuk menentukan kelayakan penerima bantuan. Metode ini memakan waktu dan berpotensi kesalahan karena memerlukan verifikasi manual dari data lapangan dalam  bentuk  file  excel.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K-Means  clustering  untuk menghasilkan  profil  kelompok  dengan  atribut  yang  sama.  Pengolahan  data  dilakukan  menggunakan  Python, dengan  pengembangan  sistem  yang  mengikuti  metodologi  CRISP-DM  dimana  tahapan  meliputi  Business Understanding,  Data  Understanding,  Data  Preparation,  Modelling,  Evaluation  dan  Deployment.  Metode pengujian menggunakan Elbow Method untuk menentukan jumlah cluster terbaik dengan melihat siku pada grafik hasil  sum  of  square  error  (SEE).  Hasil  penelitian  menunjukkan  terbentuknya  5  cluster,  di  mana  beberapa  di antaranya memiliki penduduk miskin yang signifikan.
Kata kunci : Clustering K-Means, Elbow Method , Kemiskinan

## 1. PENDAHULUAN
Kependudukan merupakan salah satu dari sekian banyak  masalah  yang  mengkhawatirkan  negara  di dunia  saat  ini.  Hal  ini  disebabkan  oleh  pertumbuhan penduduk yang mempengaruhi segala aspek kehidupan  [1].  Peningkatan  jumlah  penduduk indonesia  yang  besar  mencapai  278,8  juta  jiwa  pada tahun  2023  dianggap  positif  bagi  sebagian  orang karena dapat memberikan dukungan dalam pembangunan dan perekonomian, terutama jika tenaga kerja  yang  ada  banyak  Namun,  di  sisi  lain, kenyataannya  adalah  bahwa  pertumbuhan  penduduk yang  semakin  banyak  akan  berkontribusi  terhadap angka kemiskinan yang tinggi [2].
Kemiskinan menurut Badan Statistik merupakan ketidakmampuan memenuhi standar minimum kebutuhan  dasar  yang  meliputi  kebutuhan  makan maupun  non  makan.  Kemiskinan  jika  dilihat  dari ketimpangan sosial, karena ada orang yang telah dapat memenuhi  kebutuhan  dasar  minimumnya  akan  tetapi masih  jauh  lebih  rendah  dibandingkan  dengan masyarakat disekitarnya (lingkungannya) [3]. Kemiskinan  di  kota  Pagar  Alam  Sejak  Maret  2018 hingga Maret 2021 terus mengalami peningkatan.
Berdasarkan  hasil  Jumlah  dan  persentase penduduk miskin di kota Pagar Alam selama periode 2022-2023,  Jumlah  penduduk  miskin  dalam  kurun waktu 2022-2023 mengalami peningkatan pada tahun 2023  [4]  jumlah  penduduk  miskin  berjumlah  12,73 ribu jiwa dengan jumlah persentase 8,88% yang masih hidup  dibawah  garis  kemiskinan  kota  Pagar  Alam menunjukan  bahwa  masalah  kemiskinan  masih menjadi  masalah  yang  cukup  serius  di  Kota  Pagar Alam. Berdasarkan hasil wawancara dan observasi, di Dinas  Sosial  Saat  ini,  proses  pengelolaan  untuk menentukan  kelompok  penduduk  miskin  masih
dilakukan  secara  manual,  yang  melibatkan  verifikasi data  dari  Kemensos  oleh  pendamping  kota  untuk menentukan kelayakan penerima bantuan. Metode ini memakan  waktu  dan  berpotensi  kesalahan  karena memerlukan  verifikasi  manual  dari  data  lapangan dalam bentuk file excel.
Beberapa penelitian sebelumnya [5]  menerapan Metode  K-Means  pada  Data  Penduduk  Miskin  Per Kecamatan Kabupaten Blitar, digunakan sebanyak 22 kecamatan di Kabupaten Blitar sebagai sampel yang di kelompokkan  menjadi    2  klaster  yaitu  klaster  0  dan klaster  1.  [6]    menerapan  Algoritma  K-Means  untuk clustering Data Kemiskinan Provinsi Banten Menggunakan  Rapidminer,  dikelompokkan  menjadi Cluster (0) sebagai cluster dengan tingkat kemiskinan sedang,  Cluster  (1)  sebagai  cluster  dengan  tingkat kemiskinan  tertinggi,  Cluster  (2)  merupakan  cluster dengan  tingkat  kemiskinan  terendah.  Yuliani,  (2021) menerapan  Data  Mining  untuk  Mengcluster  Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma K-Means di  Dusun  Bagik  Endep  Sukamulia  Timur.  Dengan cluster Penduduk Ekonomi Tinggi memiliki penghasilan mulai dari Rp.3.000.000- Rp.8.000.000/bulan,  Penduduk  Ekonomi  Sedang Kelompok  memiliki  pengasilan  perbulannya  mulai dari  Rp.1.500.00-Rp.2.500.000,  Penduduk  Ekonomi Rendah  memiliki  penghasilan  yang  di  dapatkan perbulannya  yaitu  Rp.1.000.000  kebawah.  [7] melakukan    Analisis  Clustering  K-Means  Pada  Data Informasi Kemiskinan Di Jawa Barat Tahun 2018 dan terbentuk 5 cluster penduduk miskin. [8] menganalisis Garis  Kemiskinan  Makanan  Menggunakan  Metode Algoritma  K-Means  Clustering,  menghasilkan  6 provinsi  untuk  cluster  tertinggi,  16  provinsi  untuk cluster garis kemiskinan makanan sedang, cluster garis kemiskinan  makanan  rendah  sebanyak  12  provinsi.
Namun  Beberapa  penelitian  ini  tidak  memberikan detail  yang  cukup  mengenai  metodologi  yang digunakan,  seperti  tahapan-tahapan  yang  dilakukan dalam proses clustering, keterbatasan dalam data yang digunakan  atau  variabel  yang  dimasukkan  ke  dalam analisis.
Upaya  untuk  mengatasi  masalah  tersebut dibutuhkan  sebuah  data  mining  dengan  metode Clustering  menggunakan  Algoritma  K-Means  untuk mengetahui  kecamatan  yang  paling  banyak  memiliki penduduk miskin secara cepat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis
Analisis adalah kegiatan berpikir untuk menguraikan  suatu  keseluruhan  menjadi  komponen sehingga  dapat  mengenal  tanda-tanda  komponen, hubungannya  satu  sama  lain  dan  fungsi  masing- masing dalam satu keseluruhan yang terpadu [9].
Analisis merupakan suatu kegiatan berfikir untuk menguraikan  atau  memecahkan  suatu  permaslaahan dari unit menjadi unit terkecil [9].
Berdasarkan definisi di atas, peneliti menyimpulkan  bahwa  analisis  adalah  proses  berpikir yang  melibatkan  pemecahan  suatu  keseluruhan menjadi komponen-komponen yang lebih kecil untuk memahami  tanda-tanda,  hubungan  antar  komponen, serta fungsi masing-masing komponen dalam konteks keseluruhan yang terpadu.

## 2.2 Clustering
Clustering, yang juga dikenal sebagai pengelompokkan  data,  adalah  metode  yang  umum digunakan  untuk  mengklaster  atau  mengelompokkan kumpulan  data  ke  dalam  himpunan  atau  klaster. Tujuannya adalah untuk mencari dan mengelompokkan data  yang memiliki kesamaan  atau kemiripan  dalam  sifat  atau  ciri-ciri  di  antara  data dalam  dataset.  clustering  merupakan  suatu  metode untuk  mencari  dan  mengelompokkan  data  yang memiliki  kemiripan  karakteristik  (similarity)  antara satu data dengan data yang lain [10].
clustering  merupakan  salah  satu  metode  data mining  yang  bersifat  tanpa  arahan  (unsupervised), maksudnya metode ini diterapkan tanpa adanya latihan (training)  dan  tanpa  ada  guru  (teacher)  serta  tidak memerlukan target output [10].
clustering adalah sebuah proses untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa cluster atau kelompok  sehingga  data  dalam  satu  cluster  memiliki tingkat  kemiripan  yang  maksimum  dan  data  antar cluster memiliki kemiripan yang minimum [11]. clustering merupakan salah satu teknik dari salah satu fungsionalitas data  mining, algoritma Clustering merupakan  algoritma  pengelompokan  sejumlah  data menjadi  kelompok-kelompok  data  tertentu  (Cluster) [12].
Berdasarkan definisi di atas, peneliti menyimpulkan bahwa clustering merupakan teknik pengelompokkan data atau objek ke dalam cluster
(kelompok)  berdasarkan  kesamaannya.  Oleh karena  itu,  dalam  hal  ini,  metode  clustering  akan diaplikasikan oleh peneliti untuk mengelompokkan data penduduk miskin.

## 2.3 K-Means
K-Means merupakan salah satu algoritma dalam data mining yang bisa digunakan untuk melaksanakan pengelompokan atau clustering
suatu  data.  K-Means  merupakan  metode pengelompokan yang bersifat parsial, metode ini juga dapat  digunakan  untuk  mempartisi  data  ke  dalam kelompok-kelompok/cluster [13]. K-Means merupakan  sebuah  algoritma  klasterisasi  yang mengelompokkan data berdasarkan titik pusat klaster (centroid) terdekat dengan data yang ada. Tujuan dari algoritma  K-Means  adalah  untuk  mengelompokkan data  dengan  cara  memaksimalkan  kemiripan  data dalam satu klaster dan meminimalkan kemiripan data antar  klaster.  Fungsi  jarak  digunakan  sebagai  ukuran kemiripan  dalam  klaster  sehingga  pemaksimalan kemiripan  data  dapat  diperoleh  dengan  menghitung jarak terpendek antara data dan titik centroid.
K-Means  Clustering  adalah  suatu  metode penganalisaan  data  atau  metode  data  mining  yang melakukan  proses  pemodelan  tanpa  supervisi (unsupervised) dan merupakan salah satu metode yang melakukan pengelompokan data dengan sistem partisi [14].
Langkah-langkah  dalam  Algoritma  K-Means adalah :
a. Siapkan Dataset.
b. Tentukan jumlah cluster (K).
c. Pilih titik centroid secara acak.
d. Hitung jarak data ke centroid.
e. Kelompokkan  data  sehingga  terbentuk  K sebelum  cluster  dengan  titik  centroid  dari setiap cluster.
f. Ulangi langkah 3 sampai 5 sampai nilai dari titik centroid tidak lagi berubah.
Rumus Algoritma K-Means
𝑑(𝑥, 𝑦) = 𝑖 ∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
Keterangan : d(x,y) = jarak antara data x ke data y xi = data testing ke-i yi = data training ke-i

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode CRISP-DM
Gambar 1. Model Crisp-Dm
Cross  Industry  standard  for  Data  Mining (CRISP-DM) merupakan metode  yang menggunakan model  proses  pengembangan  data  yang  banyak digunakan  para  ahli  untuk  memecahkan  masalah, proses penelitian ini mengacu pada enam tahap yaitu CRISP-DM  yaitu  pemahaman  bisnis,  pemahaman data,  persiapan  data,  pemodelan,  evaluasi  dan penyebaran [15].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pemahaman Bisnis (Business Understanding)
Strategi  awal  yang  diterapkan  adalah  meminta data kelompok penduduk miskin ke Dinas Sosial Kota Pagar  Alam  dengan  cara  melakukan  pengajuan penelitian  ke  direktorat  Jenderal  kesatuan  Bangsa (Kesbangpol)  kemudian  itu  pengambilan  data penduduk miskin dilakukan di dinas Sosial Kota Pagar Alam.

## 4.2. Pemahaman data (Data Understanding)
Pada fase pemahaman data ini data didapat dari bagian  sekretariat  UPPKH  berjumlah  2084  data dengan 8 atribut yaitu Nama, Umur, Asal Kecamatan, Pendidikan  terakhir,  Pekerjaan,  Pendapatan,  Jumlah Tanggungan dan Listrik. Dapat dilihat dari gambar di bawah ini:
Gambar 2. Coding data understanding
Gambar 1. Coding data info
Gambar 2. Coding data describe

## 4.3. Persiapan Data (Data Preparation)
Ada beberapa hal yang akan dilakukan mencakup melakukan pembersihan data (Data Cleaning), dataset yang sudah dilakukan proses cleaning kemudian akan dilakukan pemilihan data (Data Selection), record dan atribut-atribut. kemudian akan dilakukan transformasi terhadap  data  (Data  Transformation)  berdasarkan kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan.  Proses  data cleaning  meliputi  penhapusan  data  yang  sama  (drop duplicate  data),  menghapus  kolom  kosong  (drop empty column), menghapus data yang tidak memiliki nilai  (drop  (NaN)),  menghapus  atribut  PNS  karena tidak digunakan.
Gambar 3. Drop duplicate data
Gambar 4. Coding drop empty column
Gambar  5. Coding drop NaN
Gambar  7. data hasil Cleaning
Pada  fase  transformasi  data,  data  yang  diproses menunjukkan  atribut  yang  dipilih  dan  diproses menggunakan  python.  Data  akan  di  transformasi berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan. Adapun kriteria penilaiannya adalah sebagai berikut:
Gambar  8.  Kriteria Umur
Gambar  9.  Kriteria Pendidikan Gambar 10. Kriteria pekerjaan Gambar 11.  Kriteria penghasilan
Gambar  12. Dataset transformasi
Perhitungan  Algoritma  K-Means  Menentukan penduduk  miskin  dan  kaya,  variabel  yang  digunakan untuk menentukan penduduk miskin dilihat dari umur, Pendidikan, pekerjaan, pendapatan, dan listrik.
Gambar  13. Menentukan penduduk miskin dan kaya

## Gambar 14. Dilakukan clustering
Gambar 15. Hasil clustering
Gambar 16. Hasil iterasi menggunakan euclidean distance
Setelah dilakukan proses perhitungan menggunakan  algoritma  K-Means  didapatkan  C1 (Pagar Alam  Utara)  tidak memiliki penduduk miskin (C1=  0),  C2  (Pagar  Alam  Selatan)  memiliki  38 penduduk  miskin  (C2=38),  C3  (Dempo  Utara)  tidak memiliki  penduduk  miskin  (C3=0),  C4  (Dempo tengah) tidak memilikii penduduk miskin (C3=0), dan C5  (Dempo  Selatan)  memiliki  38  penduduk  miskin (C5=38).

## 4.4. Pemodelan (Modelling)
Pada  tahapan  ini  secara  langsung  melibatkan Machine  Learning  untuk  penentuan  teknik  data mining,  alat  bantu  data  mining  serta  algoritma  data mining.  Adapun  pemodelan  yang  dilakukan  pada penelitian ini adalah metode clustering menggunakan algoritma k-means.

## 4.5. Evaluation (Evaluasi)
Elbow  Method  merupakan  metode  untuk menghasilkan  informasi  berkaitan  dengan  penentuan jumlah cluster optimal dengan melihat persentase hasil perbandingan antara jumlah cluster  yang membentuk siku  pada  suatu  titik.  Nilai  cluster  k  dan  SSE  saling berkaitan,  semakin  bear  jumlah  nilai  cluster  k,  maka nilai  SSE  semakin  kecil.Kemudian  didapatkan  hasil cluster yang berbentuk siku, dari data didapatkan hasil cluster yang tepat berjumlah 5 cluster (K=5 ) dengan nilai  sum  of  square  error  yaitu  30.00-10.000  Hasil Elbow dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 17. Pengujian Elbow Method

## 4.6. Deployment
Pada  tahap  ini  deployment  merupakan  tahapan terakhir  berupa  pengetahuan  atau  informasi  yaitu mengenai  cluster  penduduk  miskin.  Informasi  yang didapatkan  Kecamatan  Pagar  Alam  Utara  tidak memiliki  penduduk  miskin,  Kecamatan  Pagar  Alam Selatan  memiliki  38  penduduk  miskin,  Kecamtan Dempo  Utara  tidak  memiliki  Pendudk  miskin, Kecamatan Dempo  Tengah tidak memiliki penduduk miskin,  dan  Kecamatan  dempo  Selatan  memiliki  38
penduduk miskin, dari hasil tersebut kecamatan Pagar Alam  Selatan  dan  Dempo  Selatan  yang  harus  di prioritaskan  dalam  penargetan  program  bantuan  di Kota Pagar Alam.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  di  lakukan  maka hasil yang didapat adalah Penelitian ini menghasilkan Klasterisasi Penduduk Miskin Pada Kota Pagar Alam. Setelah  dilakukan  proses  perhitungan  menggunakan Algoritma  K-Means  didapatkan  Kecamatan  Pagar Alam  Utara  tidak  memiliki  penduduk  miskin, Kecamatan Pagar Alam Selatan memiliki 38 penduduk miskin,  Kecamatan  Dempo  Utara  tidak  memiliki Penduduk  miskin,  Kecamatan  Dempo  Tengah  tidak memiliki  penduduk  miskin,  dan  Kecamatan  dempo Selatan  memiliki  38  penduduk  miskin,  dari  hasil tersebut  kecamatan  Pagar  Alam  Selatan  dan  Dempo Selatan  yang  harus  di  prioritaskan  dalam  penargetan program  bantuan  di  Kota  Pagar  Alam.  Saran  untuk penelitian  selanjutnya  adalah  menerapkan  algoritma lain dalam penentuan penduduk miskin ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  H.  Ramadhan  And  Z.  Idami,  “Pengendalian
Laju  Pertumbuhan  Penduduk  Melalui  Program Keluarga  Berencana  Di  Kota  Banda  Aceh,” J. Gov. Soc. Policy , Vol. 1, No. 1, Pp. 47–57, 2020, Doi: 10.24815/Gaspol.V1i1.17330.
[2]  N. C. & N. N. Putri, “Banyak Eksploitasi Anak Di Indonesia,” Pp. 1–15, 2021.
[3]  B. Nafi’ah, “Analisis Faktor-Faktor Yang Dapat Mempengaruhi  Pengentasan  Kemiskinan  Di Indonesia  (2016-  2019),” J.  Ilm.  Ekon.  Islam , Vol.  7,  No.  2,  Pp.  953–960,  2021,  Doi: 10.29040/Jiei.V7i2.2206.
[4]  Kominfo,  “Profil  Kemiskinan  Di  Indonesia Maret 2023,” Badan Pus. Stat. , No. 02, 2023.
[5]  D. N. Alfiansyah, V. Rahmayanti, S. Nastiti, And N.  Hayatin,  “Penerapan  Metode  K-Means  Pada Data Penduduk Miskin Per Kecamatan Kabupaten  Blitar,”  Vol.  4,  No.  1,  Pp.  49–58, 2022.
[6]  Y.  R.  Sari Et  Al. ,  “Penerapan  Algoritma  K-
Means  Untuk  Clustering  Data  Kemiskinan Provinsi  Banten  Menggunakan  Rapidminer,”
Vol. 5, No. 2, Pp. 192–198, 2020.
[7]  N.  I.  Febianto  And  N.  D.  Palasara,  “Analisis Clustering  K-Means  Pada  Data  Informasi Kemiskinan  Di  Jawa  Barat  Tahun  2018,”  Vol. 08, No. September, Pp. 130–140, 2019.
[8]  K.  Aprilia  And  F.  Sembiring,  “Analisis  Garis Kemiskinan  Makanan  Menggunakan  Metode Algoritma K-Means Clustering,” 2021.
[9]  R.  D.  Y  Septiani,  E  Arribe,  “Analisis  Kualitas Layanan Sistem Informasi Akademik Universitas Abdurbab Terhadap Kepuasan Pengguna Menggunakan Metode Servqual,” J. Teknol. Dan Open Source , Vol. 3, No. 1, Pp. 131–143, 2020.
[10]  R.  Hablum,  “Clustering  Hasil  Tangkap  Ikan  Di Pelabuhan  Perikanan  Nusantara  (Ppn)  Ternate Menggunakan Algoritma K-Means,” Jiko (Jurnal  Inform.  Dan  Komputer) ,  Vol.  2,  No.  1, Pp. 26–33, 2019, Doi: 10.33387/Jiko.V2i1.1053.
[11]  F.  Kiki,  “Data  Mining :  Penerapan  Rapidminer Dengan K-Means Cluster Pada Daerah Terjangkit  Demam  Berdarah  Dengue  (  Dbd  ) Berdasarkan Provinsi,” Vol. 3, No. 2, Pp. 173– 178, 2018.
[12]  D. D. Indah Nuryani, “Analisis Clustering Pada Pengguna  Brand  Hp  Menggunakan  Metode  K- Means,” Vol. 1, No. 1, Pp. 190–211, 2021.
[13]  D.  Murni,  “Implementation  Of  Employee Discipline  Clustering  At  Gotting  Sidodadi Village Office Bandar Pasir Mandoge Using K- Means  Kantor  Desa  Gotting  Sidodadi  Bandar Pasir  Mandoge  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” Vol. 3, No. 2, Pp. 295–304, 2022.
[14]  F.  Yunita,  “Yunita,  Penerapan  Data  Mining Menggunkan Algoritma K-Means Clustring Pada Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (Studi  Kasus : Universitas Islam Indragiri) 1 238,” Vol. 7, No. September, Pp. 238–249, 2018.
[15]  Ade Rahmat Astuti, Dewi And Iskandar, “View Of  Penentuan  Strategi  Promosi  Usaha  Mikro Kecil  Dan  Menengah  (Umkm)  Menggunakan Metode  Crisp-Dm  Dengan  Algoritma  K-Means Clustering.Pdf.”