Accepted: 2022-06-15

## PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI MALUKU BERDASARKAN DATA KEMISKINAN TAHUN 2021 MENGGUNAKAN
METODE K- MEANS CLUSTER
( Grouping District/City in Maluku Province Based On Poverty Data for 2021 Using The K-Means Cluster Method )
Sanlly Joanne Latupeirissa 1* , Norisca Lewaherilla 2 , Arlene Hiariey 3 1,23 Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA, Universitas Pattimura Jalan Ir. M. Putuhena, Kampus Unpatti – Poka, Ambon, 97233, Maluku, Indonesia
e-mail : joannelatupeirissa22@gmail.com 1* , lewaherillanorisca@gmail.com 2 , arlenehiariey@gmail.com 3
Abstrak: Provinsi Maluku merupakan provinsi termiskin ke-4 di Indonesia dengan jumlah penduduk miskin mencapai 321.81 ribu jiwa per Maret 2021. Penelitian ini menerapkan metode K-Means Cluster untuk  mengelompokkan  11  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku  berdasarkan  variabel  tingkat kemiskinan,  garis  kemiskinan,  jumlah  penduduk  miskin,  indeks  kedalaman  kemiskinan  dan  indeks keparahan  kemiskinan.  Diperoleh  hasil  yaitu  terbentuk  3  cluster  dimana  terdapat  perbedaan  yang signifikan  antar  variabel-variabel  yang  digunakan  pada  tiap  cluster.  Cluster  1  beranggotakan  7 kabupaten/kota dengan keadaan ekonomi yang cukup baik, cluster 2 beranggotakan 2 kabupaten/kota dengan keadaan ekonomi yang baik dan cluster 3 beranggotakan 2 kabupaten/kota dengan keadaan ekonomi yang rendah.
Kata Kunci : K-Means, Cluster, Kemiskinan.
Abstract :  Maluku  Province  is  the  4th  poorest  province  in  Indonesia  with  a  number  of  poor  people reaching 321.81 thousand people as of March 2021. This study applies the K-Means Cluster method to classify  11  districts/cities  in  Maluku  Province  based  on  the  variables  of  poverty  level,  poverty  line, number of poor population, poverty depth index and poverty severity index. The result is that 3 clusters are formed where there are significant differences between the variables used in each cluster. Cluster 1  consists  of  7  regencies/cities  with  fairly  good  economic  conditions,  cluster  2  consists  of  2 regencies/cities  with  good  economic  conditions  and  cluster  3  consists  of  2  regencies/cities  with  low economic conditions.
Keywords : K-Means, Cluster, Poverty.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  masalah  yang  dapat  menghambat  pertumbuhan  atau  perkembangan  suatu  wilayah  yaitu kemiskinan.  Provinsi  Maluku  menduduki  posisi  ke-4  provinsi  termiskin  di  Indonesia  dengan  jumlah penduduk  miskin  mencapai  321.81  ribu  jiwa  (17.87%)  yang  tercatat  pada  Maret  2021.  Jumlah  tersebut menurun  sebesar  0.6  ribu  jiwa  dibandingkan  dengan  data  September  2020.  Sedangkan  untuk  persentase tingkat  kemiskinan  pada  Maret  2021  juga  mengalami  penurunan  sebesar  0.12%  poin  [1].  Walaupun berdasarkan informasi tersebut diketahui bahwa  cenderung  terjadi penurunan, ketimpangan tetap dialami oleh masyarakat di Provinsi Maluku.
Provinsi  Maluku  yang  terdiri  11  kabupaten/kota  yang  tentunya  tiap  kabupaten/kota  memiliki karakteristik  yang  berbeda  satu  terhadap  yang  lain.  Sehingga  masalah  kemiskinan  yang  dihadapi  harus diselesaikan  dengan  penanganan  yang  berbeda  sesuai  karakteristik  tiap  kabupaten/kota.  Kabupaten/kota dapat dikelompokkan berdasarkan data kemiskinan dan memerlukan suatu analisis statistik. Analisis cluster adalah  suatu  teknik  analisis  multivariat  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  individu  atau  objek berdasarkan karakteristik yang dimiliknya ke dalam satu kelompok dengan homogenitas internal yang tinggi
dan  heterogenitas  eksternal  yang  tinggi  [2].  Analisis cluster terdiri  atas  dua  metode  yaitu Hierarchical Clustering dan Non-Hierarchical Clustering . Proses metode Non-Hierarchical Clustering dimulai dengan menentukan jumlah cluster yang diinginkan (dua cluster , tiga cluster , empat cluster atau lebih), metode ini juga disebut sebagai metode K- Means Cluster [3].
Penelitian  tentang  analisis cluster telah  banyak  dilakukan.  Pengelompokan  kabupaten/kota  di provinsi Maluku berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia (IPM) tahun 2014 dilakukan oleh [4] menggunakan analisis cluster dengan metode K- Means . Pengelompokan dilakukan berdasarkan angka IPM, Angka  Harapan  Hidup  (AHH),  Angka  Melek  Huruf  (AMH),  angka  Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS)  dan angka Pengeluaran per Kapita dan menghasilkan 3 cluster . Penelitian lainnya tentang analisis cluster dengan metode  K- Means juga  dilakukan  oleh  [5]  untuk  mengelompokkan  tingkat  harga  cabai  rawit  berdasarkan provinsi di Indonesia. Hasil penelitian diperoleh 3 cluster tingkatan harga cabai rawit yaitu tertinggi, sedang dan  terendah.  Selain  itu,  K- Means  cluster juga  pernah  diterapkan  pada  pengelompokkan  satuan  kerja berdasarkan Indikator Kinerja Pelaksanaan Anggaran di KPPN Ambon [4].
Penelitian yang mengelompokkan data kemiskinan juga telah dilakukan sebelumnya. Salah satunya yaitu clustering data kemiskinan Provinsi Banten dengan menerapkan algoritma K- Means dilakukan oleh [7]dengan  menggunakan  variabel  jumlah  penduduk  miskin,  rata-rata  lama  pendidikan  sekolah  dan pengeluaran per kapita menghasilkan 3 cluster yaitu tingkat cluster sedang, tingkat cluster tinggi dan tingkat cluster rendah.  Berdasarkan  uraian  tersebut  maka  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mengelompokkan  kabupaten/kota  di  Provinsi  Maluku  berdasarkan  data  kemiskinan  tahun  2021  dengan menggunakan metode K- Means cluster . Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai masukan bagi pemerintah dalam menangani masalah kemiskinan di Provinsi Maluku.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Sumber Data
Data pada penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari BPS Provinsi Maluku yaitu data kemiskinan per kabupaten/kota tahun 2021.

## 2.2. Variabel Penelitian
Adapun variabel-variabel penelitian yang digunakan yaitu:
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Keterangan X 1 Tingkat kemiskinan X 2 Garis kemiskinan X 3 Jumlah penduduk miskin X 4 Indeks kedalaman kemiskinan X 5 Indeks keparahan kemiskinan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis deskriptif Variabel Penelitian
Analisis  deskriptif  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  karakteristik  dari  variabel-variabel penelitian yang digunakan sebelum proses analisis cluster .
Tabel 2. Hasil Analisis Deskriptif Variabel Penelitian
Variabel Minimum Maximum Mean X 1 5.02 29.55 21.44 X 2 403573 644441 529382.73 X 3 9.99 74.59 29.25 X 4 0.64 5.70 3.77 X 5 0.14 1.72 1.04
Pada Tabel 2 diketahui nilai minimum , maximum dan mean dari kelima variabel penelitian. Salah satunya yaitu variabel tingkat kemiskinan (X 1 ) dimana nilai minimum sebesar 5.02%, nilai maximum sebesar 29.55% dan nilai mean diketahui sebesar 21.44%.

## 3.2. Analisis Cluster
3.2.1. Data Quick Cluster
Tabel 3. Initial Cluster Center Variabel Cluster 1 2 3 X 1 1.183 -2.398 -0.234 X 2 0.083 1.242 -0.186 X 3 -0.438 -0.325 2.644 X 4 1.399 -2.269 0.188 X 5 1.513 -2.002 0.534
Tabel  3  menunjukkan  hasil  sementara  dari  proses  pengelompokan  data  yang  dilakukan.  Karena  hasil  ini merupakan awal untuk terbentuknya cluster maka perlu dianalisis proses selanjutnya.

## 3.2.2.  Proses Iterasi
Tabel 4. Iteration History Iteration Change in Cluster Centers 1 2 3 1 1.784 1.179 1.155 2 0.000 0.000 0.000
Selanjutnya  pada  Tabel  4 cluster yang  ada  diuji  dan  dilakukan  re-alokasi.  Proses  dimaksud  yaitu iterasi yang memuat perubahan pada initial cluster , dimana proses ini diulang dengan ketepatan yang lebih akurat.
Tabel 5. Cluster Membership Case Number Cluster Distance Case Number Cluster Distance 1 1 1.224 7 1 1.636 2 1 1.276 8 1 1.784 3 3 1.155 9 2 1.179 4 1 1.188 10 2 1.179 5 1 0.487 11 1 1.317 6 3 1.155
Dapat diketahui juga pada Tabel 5 bahwa setiap kabupaten/kota masuk ke masing-masing cluster yang ada. Misalnya Kabupaten Maluku Tenggara Barat ( case number 1) masuk cluster 1, Kabupaten Maluku Tengah ( case number 3) masuk cluster 3 dan Kota Ambon ( case number 10) masuk cluster 2.

## 3.2.3. Tafsiran Cluster
Setelah diketahui cluster untuk setiap kabupaten/kota, selanjutnya hasil analisis untuk masing-masing variabel dan cluster yang dibentuk disajikan pada Tabel 6 sebagai berikut.
Tabel 6. Final Cluster Center Variabel Cluster 1 2 3 X 1 0.412 -1.604 0.162 X 2 -0.175 1.397 -0.781 X 3 -0.291 -0.724 1.743 X 4 0.384 -1.646 0.300 X 5 0.302 -1.568 0.511
Hasil analisis pada Tabel 6 dapat ditafsir dengan ketentuan yaitu jika hasil perhitungan bernilai negatif maka cluster tersebut berada di bawah rata-rata total. Sedangkan sebaliknya, jika hasil perhitungan bernilai positif maka cluster tersebut berada di atas rata-rata total.
Sebagai contoh dilakukan perhitungan untuk variabel tingkat kemiskinan (X 1 ) pada cluster 1, 2 dan 3 dengan persamaan 1 sebagai berikut:
  z X   (1)
dimana:
X = rata-rata sampel/data/variabel pada cluster tertentu μ  = rata-rata populasi
 = standar deviasi
Variabel tingkat kemiskinan (X 1 ) pada cluster 1:
    265 . 24 847 . 6 412 . 0 445 . 21 X variabel deviasi standar 412 . 0 X variabel rata - rata 1 1            z X
Variabel tingkat kemiskinan (X 1 ) pada cluster 2:
    462 . 10 847 . 6 604 . 1 445 . 21 X variabel deviasi standar 604 . 1 X variabel rata - rata 1 1      
     z X
Variabel tingkat kemiskinan (X 1 ) pada cluster 3:
    554 . 22 847 . 6 162 . 0 445 . 21 X variabel deviasi standar 162 . 0 X variabel rata - rata 1 1            z X
Dapat  dikatakan  bahwa  rata-rata  tingkat  kemiskinan  kabupaten/kota  yang  berada  di cluster 1,  2  dan  3 berturut-turut adalah 24.265%, 10.462% dan 22.554%. Dengan cara yang sama dapat dihitung rata-rata nilai masing-masing variabel pada tiap cluster .
Berdasarkan Tabel. 6 dan ketentuan perhitungan rata-rata nilai variabel pada suatu cluster tersebut maka dapat didefinisikan sebagai berikut:
Cluster 1 : Cluster 1  berisikan  kabupaten/kota  yang  mempunyai  tingkat  kemiskinan,  indeks  kedalaman kemiskinan dan indeks keparahan kemiskinan di atas rata-rata populasi kabupaten/kota di Provinsi Maluku tahun 2021. Hal tersebut dapat diketahui juga berdasarkan nilai positif (+) pada Tabel 6. Sedangkan untuk garis  kemiskinan  dan  jumlah  penduduk  miskin  di  bawah  rata-rata  populasi  kabupaten/kota  di  Provinsi Maluku  tahun  2021.  Dengan  demikian  dapat  dikatakan  bahwa cluster 1  beranggotakan  kabupaten/kota dengan keadaan ekonomi yang cukup baik.
Cluster 2 :  Karakteristik  kabupaten/kota  pada cluster 2  yaitu  kabupaten/kota  yang  mempunyai  rata-rata tingkat  kemiskinan,  jumlah  penduduk  miskin,  indeks  kedalaman  kemiskinan  dan  indeks  keparahan kemiskinan berada di bawah rata-rata populasi kabupaten/kota di Provinsi Maluku tahun 2021. Sedangkan pada cluster ini hanya garis kemiskinan yang berada di atas rata-rata populasi kabupaten/kota di Provinsi Maluku  tahun  2021.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  kabupaten/kota  pada cluster 2  ini  merupakan kabupaten/kota dengan keadaan ekonomi yang baik.
Cluster 3 : Sedangkan kabupaten/kota pada cluster 3 mempunyai karakteristik dimana tingkat kemiskinan, jumlah penduduk miskin, indeks kedalaman kemiskinan dan indeks keparahan kemiskinan yang berada di atas rata-rata populasi  kabupaten/kota di Provinsi Maluku  tahun 2021, hanya garis kemiskinan berada di bawah  rata-rata.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  kabupaten/kota  pada cluster 3  ini  merupakan kabupaten/kota dengan keadaan ekonomi yang rendah.
Setelah cluster terbentuk, langkah selanjutnya yaitu melihat perbedaan variabel pada cluster tersebut. Perbedaan apat dilihat dari nilai F dan nilai sig . masing-masing variabel yang disajikan pada Tabel 7 sebagai berikut:
Tabel 7. ANOVA Variabel Cluster Error F Sig. Mean Square df Mean Square df X 1 3.197 2 0.451 8 7.091 0.017 X 2 2.670 2 0.582 8 4.584 0.047 X 3 3.863 2 0.284 8 13.594 0.003 X 4 3.318 2 0.421 8 7.887 0.013 X 5 3.042 2 0.489 8 6.217 0.023
Dimana nilai F diperoleh berdasarkan rumus yaitu:
Within Between MS MS F  (2)
Pada Tabel 7, nilai MS Between ditunjukkan oleh Means Square pada cluster dan MS Within ditunjukkan oleh Means  Square pada Error .  Jika  semakin  besar  nilai F dan  nilai sig .  <  0.05  maka  semakin  besar perbedaan  variabel  pada cluster yang  terbentuk.  Sehingga  pada  Tabel  7  dapat  diketahui  bahwa  variabel jumlah  penduduk  miskin  (X 3 )  memiliki  perbedaan  diantara  kabupaten/kota  pada  ketiga cluster yang terbentuk, dilihat dari nilai F sebesar 13.594 dan sig . sebesar 0.003.

## 3.2.4. Jumlah Anggota Cluster
Selanjutnya  untuk  mengetahui  jumlah  anggota  pada  masing-masing cluster yang  terbentuk  dapat dilihat pada Tabel 8 sebagai berikut.
Tabel. 8 Number of Cases in each Cluster
Cluster 1 7.000 2 2.000 3 2.000
Dapat dilihat bahwa cluster 1 beranggotakan 7 kabupaten/kota, cluster 2 beranggotakan 2 kabupaten/kota dan cluster 3 beranggotakan 2 kabupaten/kota. Untuk mengetahui kabupaten/kota pada tiap cluster disajikan pada Tabel 9.
3.2.5. Analisis Komposisi Cluster
Tabel 9. Komposisi Cluster Kabupaten/kota Cluster Distance Maluku Tenggara Barat 1 1.224 Maluku Tenggara 1 1.276 Maluku Tengah 3 1.155 Buru 1 1.188 Kep. Aru 1 0.487 Seram Bagian Barat 3 1.155 Seram Bagian Timur 1 1.636 Maluku Barat Daya 1 1.784 Buru Selatan 2 1.179 Ambon 2 1.179 Tual 1 1.317
Tabel 9 menunjukkan kabupaten/kota pada masing-masing cluster dan jarak terhadap pusat cluster tersebut. Penafsiran terhadap Tabel 9 sebagai berikut:
Cluster 1 :  beranggotakan  Kabupaten  Maluku  Tenggara  Barat,  Kabupaten  Maluku  Tenggara,  Kabupaten Buru,  Kabupaten  Kepulauan  Aru,  Kabupaten  Seram  Bagian  Timur,  Kabupaten  Maluku  Barat  Daya  dan Kota  Tual  dengan  masing-masing  jarak  terhadap pusat cluster 1  yaitu  1.224, 1.276, 1.188,  0.487,  1.636, 1.784 dan 1.317.
Cluster 2 : beranggotakan Kabupaten Buru Selatan dan Kota Ambon dengan jarak yang sama terhadap pusat cluster 2 yaitu 1.179.
Cluster 3 : beranggotakan Kabupaten Maluku Tengah dan Kabupaten Seram Bagian Barat dengan jarak yang sama terhadap pusat cluster 2 yaitu 1.155.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan maka dapat disimpulkan bahwa pengelompokan kabupaten/kota di  Provinsi  Maluku  untuk  data  kemiskinan  tahun  2021  dengan  variabel  tingkat  kemiskinan,  garis kemiskinan,  jumlah  penduduk  miskin,  indeks  kedalaman  kemiskinan  dan  indeks  keparahan  kemiskinan membentuk 3 cluster sebagai berikut:
Cluster 1 :  beranggotakan  Kabupaten  Maluku  Tenggara  Barat,  Kabupaten  Maluku  Tenggara,  Kabupaten Buru,  Kabupaten  Kepulauan  Aru,  Kabupaten  Seram  Bagian  Timur,  Kabupaten  Maluku  Barat  Daya  dan Kota Tual. Kabupaten-kabupaten tersebut dapat dikatakan mempunyai keadaan ekonomi yang cukup baik.
Cluster 2 :  beranggotakan  Kabupaten  Buru  Selatan  dan  Kota  Ambon.  Dapat  dikatakan  bahwa kabupaten/kota pada cluster 2 ini merupakan kabupaten/kota dengan keadaan ekonomi yang baik.
Cluster 3 : beranggotakan Kabupaten Maluku Tengah dan Kabupaten Seram Bagian Barat. kabupaten/kota pada cluster 3 ini merupakan kabupaten/kota dengan keadaan ekonomi yang rendah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  P.  Maluku,  "Berita  Resmi  Statistik,"  BPS  Provinsi  Maluku,  15  Juli  2021.  [Online].  Available: https://maluku.bps.go.id/pressrelease/2021/07/15/511/maret-2021--persentase-penduduk-miskin- sebesar-17-87-persen.html.. [Accessed 23 Mei 2022].
[2]  J. F. J. Hair, Multivariate Data Analysis 7th Edition, England: Pearson Education Limited, 2010.
[3]  J.  O.  Ong,  "Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi  Marketing Presiden University," Jurnal Ilmiah Teknik Industri, vol. 12, no. 1, pp. 10-20, 2013.
[4]  M. Talakua, Z. Leleury and A. W. Talutta, "Analisis Cluster Dengan Menggunakan Metode K-Means Cluster  Untuk  Pengelompokkan  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Maluku  Berdasarkan  Indikator  Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2014," Barekeng: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan, vol. 11, no. 2, pp. 119-128, 2014.
[5]  C.  F.  Palembang  and  S.  P.  Palembang,  "Pengelompokkan  Tingkat  Harga  Cabai  Rawit  Berdasarkan Provinsi di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Means Clustering," VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications, vol. 3, no. 2, pp. 48-60, 2021.
[6]  U.  D.  A.  Resiloy,  W.  Aprili  and  I.  P.  Solong,  "Pengelompokan  Satuan  Kerja  Provinsi  Maluku Berdasarkan Indikator Kinerja Pelaksanaan Anggaran Menggunakan Analisis Cluster K-Means (Studi Kasus: KPPN Ambon Tahun 2021)," Variance: Journal of Statistics and Its Applications, vol. 3, no. 2, pp. 91-98, 2021.
[7]  Y. R. Sari, A. Sudewa, D. A. Lestari and T. I. Jaya, "Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data  Kemiskinan  Provinsi  Banten  Menggunakan  Rapidminer," CESS:  Journal  of  Computer Engineering System and Science, vol. 5, no. 2, pp. 192-198, 2020.