ISSN : 2301-7988 E-ISSN  : 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v8i2.653

## Analisis Clustering K-Means Pada Data Informasi Kemiskinan Di Jawa Barat Tahun 2018
Nugroho Irawan Febianto [1] , Nico Dias Palasara [2]
Ilmu Komputer [1] , Sistem Informasi [2]
STMIK Nusa Mandiri [1], [2] Indonesia 14002181@nusamandiri.ac.id [1] ,  nico.ncp@nusamandiri.ac.id [2]
Abstract — Poverty  is  a  condition  of  life  that  is  understaffed by  a  person  or  household  so  that  it  is  unable  to  meet  the minimum or proper needs for his or her life. The poverty Data in each region will differ. It is influenced by many of its supporting indicators.  By  determining  and  measuring  the  indicators  of poverty,  it  will  facilitate  and  recognize  the  poverty  level  of  the region.  Grouping  characteristics  of  a  region  based  on  poverty indicators, so that the government can precisely and quickly take policies to mitigate poverty in a region. The method used in this study  uses  the  K-Means Clustering method.  The Clustering method is selected because this method has the ability to classify large  amounts  of  data  with  faster  process  times  efficiently.  The object in this study used data published by the BPS (Badan Pusat Statistik) on poverty Data and information in the Regency/city in 2018.  Based  on  the  results  of  this  study,  the  results  of  the characteristic  mapping  of  each  group  formed  based  on  the highest  and  lowest  value  of  poverty  indicator  of  West  Java province  year  2018.  With  the  characteristics  found  in  each region,  it  will  certainly  be  a  solid  foundation  for  government organizers  to  provide  the  right  and  quick  policy/approach  to overcome the poverty that is found in the region.
Keywords— Poverty, BPS, Characteristics, Data mining, Clustering, K-Means

## I. PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  masalah  yang  cukup  serius, terutama  untuk  di  negera  berkembang  seperti  Indonesia. Kemiskinan  sebuah  wilayah  dalam  jangka  panjang  akan berdampak  pada  terhambatnya    pembangunan  nasional. Kemiskinan adalah kondisi kehidupan yang serba kekurangan yang  dialami  seorang  atau  rumah  tangga  sehingga  tidak mampu  memenuhi  kebutuhan  minimal  atau  yang  layak  bagi kehidupannya.  Kebutuhan  dasar  minimal  yang  dimaksud adalah  yang  berkaitan  dengan  kebutuhan  pangan,  sandang, perumahan  dan  kebutuhan  sosial  yang  diperlukan  oleh penduduk  atau  rumah  tangga  untuk  memenuhi  kebutuhan hidupnya secara layak[1].
Adapun dimensi kemiskinan menyangkut beberapa aspek- aspek  sebagai  berikut:    Aspek  ekonomi,  secara  ekonomi, kemiskinan  dapat  di  definisikan  sebagai  kekurangan  sumber daya yang dapat di gunakan untuk memenuhi kebutuhan hidup dan  meningkatkan  kesejahteraan  sekelompok  orang  dan Aspek  Politik,  kemiskinan  dapat  dilihat  dari  tingkat  akses
terhadap  kekuasaan.  Kekuasaan  dalam  pengertian  ini mencakup  tatanan  sistem  politik  yang  dapat  menentukan kemampuan  sekelompok  orang  dalam  menjangkau  dan menggunakan  sumberdaya.  Serta,    Aspek  sosial-psikologi, kemiskinan  secara  sosial-psikologis  menunjukkan  pada kekurangan  jaringan  dan  struktur  sosial  yang  mendukung dalam mendapatkan kesempatan peningkatan produktivitas[1].
Tentu  saja  data  kemiskinan  pada  setiap  wilayah  akan berbeda.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  banyak  indikator pendukungnya. Dengan menentukan dan mengukur indikator- indikator  kemiskinan,  maka  akan  mempermudah  mengenal tingkat kemiskinan suatu wilayah. Misalnya saja dapat dilihat dari  seberapa  banyak  penduduknya  yang  menerima  beras miskin  (raskin),  pendapatan  ekonominya  yang  masih  rendah, dan  lain  sebagainya.  Oleh  karena  itu,  dalam  penanganannya pun  tentu  akan  sangat  berbeda  karena  harus  disesuaikan dengan  kenyataan  yang  ada  di  masing-masing  wilayah tersebut.  Dengan  dikelompokannya  karakteristik  suatu wilayah  berdasarkan  indikator  kemiskinan,  maka  pemerintah dapat  tepat  dan  cepat  dalam  mengambil  kebijakan  untuk menanggulangi  kemiskinan  di  suatu  wilayah.  Dalam  hal  ini, indikator  kemiskinan  yang  digunakan  telah  ditentukan berdasarkan publikasi  data kemiskinan Kota/Kabupaten tahun 2018  yang  dirilis  oleh  BPS  (Badan  Pusat  Statistik).  Metode dalam  pengelompokan  data  ini  dengan  menggunakan data mining .
Data mining memiliki  beberapa  pandangan,    seperti knwoledge discover ataupun pattern recog-nition .  Kedua istilah tersebut sebenarnya memiliki ketepatan masing-masing, istilah knwoledge discovery atau  penemuan  pengetahuan tepat  karna  digunakan  karena  tujuan  utama  dari data mining memang  untuk  mendapat  pengetahuan  yang  masih tersembunyi  di  dalam  bongkahan  data[2].  Pandangan  yang lain, Data mining adalah  aktivitas  yang  menggambarkan sebuah  proses  analisis  yang  terjadi  secara  iteratif  pada database yang  besar,  dengan  tujuan  mengekstrak  informasi dan knwoledge yang  akurat  dan  berpotensial  berguna  untuk knwoledge workers yang  berhubungan  dengan  pengambilan keputusan  dan  pemecahan  masalah[3]. Data mining juga
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588 DOI
: 10.32736/sisfokom.v8i2.653
merupakan  metode  yang  digunakan  dalam  pengolahan  data berskala  besar  oleh  karena  itu data mining memiliki  peranan yang  sangat  penting  dalam  beberapa  bidang  kehidupan diantaranya  yaitu  bidang  industri,  bidang  keuangan,  cuaca, ilmu dan teknologi. Dalam data mining juga terdapat metode- metode  yang  dapat  digunakan  seperti  klasifikasi, clustering , regresi , seleksi variabel, dan market basket analisis [4].
Analisis cluster adalah  salah  satu  analisis  statistika  yang bertujuan mengelompokkan objek-objek berdasarkan kesamaan  karakteristik  di  antara  objek-objek  tersebut.  Objek tersebut  akan  dikelompokkan  ke  dalam  satu  atau  beberapa kelompok  ( cluster )  sehingga  objek-objek  yang  berada  dalam satu kelompok akan mempunyai kemiripan satu dengan yang lain[1].  Analisis cluster merupakan  analisis  yang  bertujuan untuk  mengelompokkan  data  (objek)  yang  didasarkan  hanya pada  informasi  yang  ditemukan  dalam  data  yang menggambarkan  objek  tersebut  dan  hubungan  di  antaranya. Tujuannya  adalah  agar  objek-objek  yang  bergabung  dalam sebuah  kelompok  merupakan  objek-objek  yang  mirip  (atau berhubungan)  satu  sama  lain  dan  berbeda  (atau  tidak berhubungan) dengan objek dalam kelompok yang lain. Lebih besar kemiripannya (homogenitas) dalam kelompok dan lebih besar  perbedaannya  di  antara  kelompok  lainnya  [1].  Potensi clustering adalah  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  struktur dalam  data  yang  dapat  dipakai  lebih  lanjut  dalam  berbagai aplikasi  secara  luas  seperti  klasifikasi,  pengolahan  gambar, dan pengenalan pola [5].
Ada  beberapa  metode  yang  digunakan  dalam  analisis Cluster ,  salah  satunya  metode  K-Means.  K-Means clustering merupakan  salah  satu  metode clustering data mining menggunakan  konsep descriptive model.  Metode  K-means dapat  digunakan  untuk  menjelaskan  algoritma  dalam penentuan  suatu  objek  kedalam  klaster  tertentu  berdasarkan rataan  terdekat  [6]. Cluster  Analysis merupakan  salah  satu metode    objek mining yang  bersifat  tanpa  latihan ( unsupervised analysis ),  sedangkan    K-Means Cluster Analysis merupakan salah satu metode cluster analysis  non hirarki  yang  berusaha  untuk  mempartisi    objek    yang  ada  ke dalam  satu  atau  lebih cluster atau  kelompok    objek berdasarkan  karakteristiknya,  sehingga    objek    yang mempunyai karakteristik yang sama dikelompokan dalam satu cluster yang  sama  dan  objek  yang  mempunyai  karakteristik yang berbeda dikelompokan ke dalam cluster yang lain [7].
Metode  ini  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai penelitian,  seperti  yang  pernah  dilakukan  oleh  [8],  Kesulitan dalam  menentukan  wilayah  mana  yang  mengalami  tingkat kemiskinan  yang  paling  tinggi  dan  normal  serta  wilayah dengan  tingkat  kemiskinan  rendah  menjadi  sebuah  alasan untuk  melakukan  peng cluster an  ini.  Metode cluster yang digunakan  adalah clustering k-means  sebagai  salah  satu permodelan  deskriptif.  Hasil cluster yang  diperoleh  dimana record 3  dan record 9  berada  pada cluster 2. Record 1,2,4,5,6,7,8,10,11,12  berada  pada cluster 3.  Tidak  ada  kota atau  kabupaten  yang  berada  pada cluster 1.  Metode  ini memberikan pengetahuan peng cluster an wilayah yang tersebar
di  Propinsi  Riau,  sehingga  gambaran  yang  diperoleh  dapat menjadi  acuan  bagi  Pemerintah  dalam  pelaksanaan  dan pengaturan  sebuah  kebijakan.  Kemudian  penelitian  lain  oleh [9],  Hasil  pengelompokan  metode  K-Means:  klaster  1 beranggotakan 13 kabupaten/kota, klaster 2 beranggotakan 17 kabupaten,  klaster  3  beranggotakan  1  kota  dan  klaster  4 beranggotakan  4  kabupaten.  Setelah  dilakukan  perbandingan antara  metode  K-Means  dan  metode  Fuzzy  C-means  dengan menggunakan rasio simpangan baku dalam kelompok dengan antar kelompok diperoleh bahwa K-Means merupakan metode terbaik.  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  [6],  Dengan menggunakan  K-Means  yang  merupakan  salah  satu  metode pengklasteran  yang  paling  banyak  digunakan  sebagai alternative  metoda  klaster,  Hal  ini  dikarenakan  memiliki ketepatan yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan metode Hirarki.  Metoda  K  –Means  dapat  digunakan  untuk menjelaskan algorima dalam penentuan suatu objek ke dalam klaster  tertentu  berdasarkan  rataan  terdekat  dan  mudah diimplementasikan  dan  berdasarkan  hasil,  kluster  pertama terdiri  8  Kab/kota,dan  kluster  kedua  terdiri  dari  19  Kab/kota dengan nilai CCR sebesar 96.3 % dan APER sebesar 3,7 % ini menunjukkan  bahwa  klasifikasi  yang  terbentuk  memiliki tingkat  ketepatan  yang  sangat  tinggi  juga  merupakan pengklasteran secara partitioning yang memisahkan ke dalam kelompok yang berbeda. Berikutnya penelitian yang dilakukan [10], Pengolahan data dengan menggunakan metode clustering dengan algoritma K-Means  yakni  usia,  jenis  kendaraan  dan jenis  pelanggaran.  Data  kemudian  ditransformasi  untuk menentukan jarak pengelompokan kemudian diproses dengan tools Matlab dan  menghasilkan  pusat/ cluster antar variable . Dengan  pengelompokan  objek  diperoleh  hasil  yakni  usia diantara  17  sampai  dengan  37  tahun,  yang  melakukan pelanggaran  dengan  tidak  menggunakan sefty belt dan melanggar  rambu  lalu  lintas  lebih  banyak  menggunakan sepeda motor dan mobil.

## II. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode  K-Means Clustering .  Objek  pada  penelitian  ini menggunakan  data  yang  dipublikasi  oleh  BPS  (Badan  Pusat Statistik)  tentang  Data  dan  Informasi  Kemiskinan Kabupaten/Kota  tahun  2018.  Data  dikelompokan  dengan clustering dengan metode K-Means. Setelah cluster terbentuk, dilakukan analisa terhadap hasil clustering dengan mengambil nilai  rata-rata indikator kemiskinan terendah dan tertinggi dari setiap cluster .
A. Knwoledge Discovery In Database (KDD)
KDD  adalah  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan untuk  memperoleh  pengetahuan  yang  berasal  dari database yang  tersedia.  Untuk  lebih  jelasnya,  berikut  gambaran  dari metode KDD [11].
Gambar 1. Metode Knwoledge Discovery In Database
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588 DOI
: 10.32736/sisfokom.v8i2.653

## 1. Selection
Digunakan untuk menentukan variabel yang akan diambil agar tidak ada kesamaan dan terjadi perulangan yang tidak diperlukan dalam pengolahan data.

## 2. Prepocessing
Dalam tahapan ini terdapat 2 tahapan yaitu:
a. Data Cleaning
Mengilangkan  data  yang  tidak  diperlukan  seperti menghilangkan missing value, noise data dan menangani data yang tidak konsisten dan relevan.
b. Data Integration Dilakukan terhadap atribut-atribut yang mengidentifikasikan entitas yang unik.

## 3. Transformation
Merubah  data  sesuai  dengan  pengolahan data mining karena  beberapa  metode  pada data mining memerlukan format khusus sebelum dapat diproses.

## 4. Data mining
Proses  utama  pada  metode  yang  digunakan  untuk mendapatkan  pengetahuan  baru  dari  data  yang  telah diproses.  Pada  penelitian  ini  teknik clustering yang digunakan yaitu metode K-Means.

## 5. Evaluation/Interpretation
Mengidentifikasi  pola  –  pola  yang  menarik  ke  dalam knwoledge base yang  di  identifikasi.  Pada  tahap  ini, menghasilkan  pola  –  pola  khas  maupun  model  prediksi yang  di  evaluasi  untuk  menilai  kajian  yang  ada  telah memenuhi target yang diharapkan.

## 6. Knowledge
Pola-pola  yang  dihasilkan  akan  dipresentasikan  kepada pengguna. Pada tahapan ini pengetahuan baru yang dihasilkan dapat dipahami  oleh semua orang yang  akan dijadikan acuan pengambilan keputusan.

## B. Proses Algoritma K-Means
Dasar Algoritma K-Means adalah sebagai berikut [3]:
1. Tentukan  nilai  k  sebagai  jumlah  klaster  yang  ingin dibentuk.
2. Bangkitkan  k centroid (titik  pusat  klaster)  awal  secara random/acak, kemudian untuk menghitung centroid cluster k-I berikutnya, digunakan rumus sebagai berikut :
Dimana :                                    [3] i : 1,2,3,…n v : centroid pada cluster x i : objek ke-i n  :  banyaknya  objek/jumlah  objek  yang  menjadi  anggota cluster .
3. Hitung  jarak  setiap  data  ke  masing-masing centroid menggunakan rumus [3]:
Ket : dij : Jarak objek antara objek x dan y n   : Jumlah Atribut Xi : Objek Data Yi : Data Cluster
4. Kelompokkan  setiap  data  berdasarkan  jarak  terdekat antara data dengan centroid nya (C) [3].
5. Melakukan  pengulangan/iterasi  dan  menentukan  posisi centroid baru dengan menggunakan persamaan.
Kembali  ke  langkah  3  jika  posisi centroid baru  dengan centroid lama tidak sama.
III.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  penelitian  yang  digunakan  didapat  dari  situs  resmi Badan Pusat Statistik yaitu
https://www.bps.go.id/publication.html.  Data  yang  dipilh adalah  data  yang  diterbitkan  pada  tahun  2018  tentang kemiskinan.  Data  yang  diolah  dalam clustering adalah  data kemiskinan  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  yang  merupakan bagian  dari  publikasi  Data  dan  Informasi  Kemiskinan Kabupaten/Kota tahun 2018.
Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian berdasar dari  13  indikator  kemiskinan  yang  berada  pada  sektor ekonomi,  sumber  daya  manusia,  pendidikan,  dan  kesehatan yang terdapat pada kabupaten/ kota. Adapun indikator tersebut berupa  (dalam  satuan  %)  :  Presentase  Penduduk  Miskin, Presentase penduduk  miskin usia 15 keatas tamat  pendidikan SLTA  +,  Presentase  penduduk  miskin  usia  15  keatas  tamat pendidikan  SD/SLTP,  Presentase  penduduk  miskin  usia  15 keatas  tamat  pendidikan  <  SD,  Angka  Melek  Huruf  usia  15- 55th,  Angka  Partisipasi  Sekolah  Penduduk  Miskin  usia  13- 15th, Penduduk Miskin Usia 15 Tahun ke Atas Tidak Bekerja (termasuk  pengangguran  dan  bukan  angkatan  kerja), Penduduk  Miskin  Usia  15  Tahun  ke  Atas  Bekerja  di  Sektor Informal, Penduduk Miskin Usia 15 Tahun ke Atas Bekerja di Sektor  Formal,  Persentase  Pengeluaran  Perkapita  untuk Makanan  Menurut  Kabupaten/Kota  dan  Status  Miskin, Persentase  Rumah  Tangga  Miskin  yang  Menggunakan  Air Layak, Persentase Rumah Tangga Miskin yang Menggunakan Jamban  Sendiri/Bersama,  Persentase  Rumah  Tangga  Miskin yang  Menerima  Beras  Miskin  (Raskin)/Beras  Sejahtera (Rastra).
3.1. Data Cleaning
Pada tahapan ini, dilakukan pemberian nilai “0” (nol) pada data yang memiliki nilai value “ null ”. Hal ini bertujuan untuk memudahkan proses penghitungan clustering.
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588 DOI
: 10.32736/sisfokom.v8i2.653
3.2. Transformation
Pada tahapan ini dilakukan perubahan nilai x1 sampai x13 pada label atribut/variabel. Seperti terlihat berikut : X1 : Presentase Penduduk Miskin X2 : Presentase penduduk miskin usia 15 keatas tamat pendidikan SLTA + X3 : Presentase penduduk miskin usia 15 keatas tamat pendidikan SD/SLTP X4 : Presentase penduduk miskin usia 15 keatas tamat pendidikan < SD X5 : Angka Melek Huruf usia 15-55 th X6 : Angka Partisipasi Sekolah Penduduk Miskin usia 13-15 th X7 : Penduduk Miskin Usia 15 Tahun ke Atas Tidak Bekerja *)
X8: Penduduk Miskin Usia 15 Tahun ke Atas Bekerja di Sektor Informal X9 : Penduduk Miskin Usia 15 Tahun ke Atas Bekerja di Sektor Formal X10 : Persentase Pengeluaran Perkapita untuk Makanan Menurut Kabupaten/Kota dan Status Miskin X11 : Persentase Rumah Tangga Miskin yang Menggunakan Air Layak X12 : Persentase Rumah Tangga Miskin yang Menggunakan Jamban Sendiri/Bersama X13 : Persentase Rumah Tangga Miskin yang Menerima Beras Miskin (Raskin)/Beras Sejahtera (Rastra)
Hasil dari tahapan ini dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel  1.Tabel Transformation
Kota/Kabupaten  x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9  x10  x11  x12  x13 Bogor 7,14  9,55 65,25 25,20 99,29 74,58 48,34 31,34 20,33 74,51 38,17  51,15 70,36 Sukabumi 6,76  4,56 69,66 25,78 100,00 83,70 50,86 37,77 11,36 74,87 44,05  58,00 68,46 Cianjur 9,81  4,66 62,00 33,34 100,00 62,98 46,99 38,97 14,04 70,86 36,60  68,23 78,76 Bandung 6,65 15,35 76,87  7,77 99,51 85,21 48,27 29,64 22,09 70,98 66,61  80,00 74,01 Garut 9,27 10,28 68,08 21,64 99,49 81,39 41,69 45,51 12,80 76,98 55,88  73,16 83,41 Tasikmalaya 9,85  6,70 77,29 16,01 98,92 83,12 44,19 45,23 10,58 71,78 42,80  56,54 70,15 Ciamis 7,22 11,74 62,37 25,89 100,00 100,00 48,79 30,74 20,46 71,08 56,18  64,10 73,53 Kuningan 12,22  7,89 69,23 22,87 99,45 80,89 45,27 40,64 14,09 75,34 80,09  92,68 76,08 Cirebon 10,70 16,09 51,07 32,84 99,43 100,00 52,24 29,17 18,59 72,15 67,26  73,15 93,48 Majalengka 10,79 10,40 58,31 31,29 98,31 88,40 40,13 45,38 14,49 72,12 65,58  78,23 78,11 Sumedang 9,76 11,44 77,67 10,89 100,00 90,69 44,52 35,89 19,58 64,45 73,16  79,71 79,28 Indramayu 11,89 11,64 45,82 42,54 98,08 94,61 52,48 34,45 13,07 70,54 82,14  90,47 53,95 Subang 8,67  9,33 67,08 23,59 100,00 87,26 55,48 26,98 17,55 72,80 48,65  77,68 68,47 Purwakarta 7,99  4,04 59,56 36,40 99,30 91,93 50,25 36,38 13,36 67,60 44,69  64,38 62,62 Karawang 8,06  7,61 49,11 43,27 98,00 92,52 52,09 33,32 14,59 73,23 75,15  62,96 88,35 Bekasi 4,37 14,90 61,37 23,74 99,71 100,00 64,07 17,08 18,85 67,53 86,69  80,34 60,94 Bandung Barat 10,06 10,68 71,45 17,87 100,00 91,88 51,91 28,05 20,04 67,94 67,94  83,21 63,42 Pangandaran 8,12  7,87 76,62 15,50 100,00 61,14 36,82 40,77 22,40 72,64 71,28  54,99 63,84 Kota Bogor 5,93 35,38 45,71 18,90 98,34 100,00 45,81 17,51 36,69 69,29 68,88  83,72 4,76 Kota Sukabumi 7,12 19,25 77,11  3,64 100,00 100,00 61,83 20,19 17,98 75,83 58,01  89,99 4,71 Kota Bandung 3,57 17,95 61,62 20,43 98,02 80,75 54,90 15,93 29,17 61,89 77,50  90,74 0,00 Kota Cirebon 8,88 32,91 50,60 16,49 100,00 77,03 47,83 22,01 30,16 69,43 88,74 100,00 0,00 Kota Bekasi 4,11 31,43 53,56 15,01 100,00 100,00 42,32 20,46 37,22 62,08 61,19  96,67 4,05 Kota Depok 2,14 43,60 52,13  4,27 100,00 100,00 59,62 17,51 22,86 54,55 77,07 100,00 5,39 Kota Cimahi 4,94 22,08 70,66  7,26 100,00 100,00 49,23 26,43 24,34 71,93 63,96  84,32 0,00 Kota Tasikmalaya 12,71 14,80 76,11  9,09 100,00 82,15 36,82 32,81 30,37 73,56 70,39  78,03 0,00 Kota Banjar 5,70 26,61 53,32 20,07 100,00 100,00 46,12 28,48 25,40 78,36 87,46  56,54 12,64 3.3. Proses Training 1. Iterasi 1 Tentukan  K  jumlah  pusat cluster secara  acak.  Pada percobaan  pertama  ini  ditentukan  5  data  secara  acak  sebagai titik pusat awal untuk perhitungan jarak dari seluruh kelompok
cluster
yang akan dibentuk. Jumlah cluster = 5 (diambil secara acak) Jumlah data = 27 Jumlah atribut = 13
ISSN : 2301-7988 E-ISSN  : 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v8i2.653
Data acak tersebut dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel  2.Tabel Centroid Cluster Iterasi 1
Kota/Kabupaten x1
x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10  x11  x12  x13 Cluster Sukabumi 6,76  4,56  69,66  25,78 100  83,7  50,86 37,77 11,36 74,87 44,05  58  68,46 C1 Kota Bekasi 4,11  31,43  53,56  15,01 100  100  42,32 20,46 37,22 62,08 61,19  96,67  4,05 C2 Kota Banjar 5,7  26,61  53,32  20,07 100  100  46,12 28,48 25,4  78,36 87,46  56,54  12,64 C3 Majalengka 10,79  10,4  58,31  31,29 98,31 88,4  40,13 45,38 14,49 72,12 65,58  78,23  78,11 C4 Kuningan 12,22  7,89  69,23  22,87 99,45 80,89 45,27 40,64 14,09 75,34 80,09  92,68  76,08 C5
Dari Tabel 2 dapat dilihat bahwa masing-masing pusat cluster memiliki jarak antar pusat cluster yang terlihat pada Tabel 3.
Tabel  3.Tabel Jarak Antar Pusat Cluster Iterasi 1 C1 C2 92,26375 C1 C3 79,83183 C1 C4 37,29338 C1 C5 51,61937 C2 C3 53,93747 C2 C4 89,43907 C2 C5 89,33609 C3 C4 79,32114 C3 C5 81,79295 C4 C5 27,18578 BCV 682,0208
1. Hitung  jarak  tiap  data  dengan  masing-masing cluster pusat  dengan  menggunakan  persamaan  (3)  yaitu  persamaan Euclidean Distance .
Tabel  4.Tabel Perhitungan Euclidean Distance Iterasi 1 Kota/Kabupaten C1 C2 C3 C4 C5 Bogor 18,49 94,702 83,38 46,26 61,155 Sukabumi 0 92,264 79,83 37,29 51,619 Cianjur 29,33 102,47 97,53 41,6 54,967 Bandung 41,5 81,91 76,65 36,67 30,847 Garut 28,43 96,956 87,17 20,45 32,852 Tasikmalaya 16,92 96,09 84,5 41,49 53,883 Ciamis 27,05 83,763 71,92 28,86 45,007 Kuningan 51,62 89,336 81,79 27,19 0 Cirebon 48,37 99,064 87,44 30,23 43,855 Majalengka 37,29 89,439 79,32 0 27,186 Sumedang 45,24 88,129 80,48 32,5 26,983 Indramayu 61,64 72,276 63,5 40,1 41,862 Subang 25,29 79,456 76,97 33,31 40,514 Purwakarta 20,47 83,581 74,93 34,1 52,629 Karawang 47,36 103,91 84,32 31,3 46,247 Bekasi 59,48 73,591 61,07 49,23 44,224 Bandung Barat 40,39 71,349 67,19 33,19 29,22 Pangandaran 42,2 93,814 74,81 47,07 48,082 Kota Bogor 91,02 19,973 40,19 88,46 90,032 Kota Sukabumi 82,36 42,853 57,6 89,79 85,139 Kota Bandung 90,29 34,814 49,72 90,01 84,571 Kota Cirebon 101,9 38,557 52,87 94,29 87,198 Kota Bekasi 92,26 0 53,94 89,44 89,336 Kota Depok 102,2 33,247 58,97 97,53 93,223 Kota Cimahi 83,69 31,04 45,01 87,85 85,546 Kota Tasikmalaya 82,64 44,974 47,04 86,15 82,37
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588 DOI
: 10.32736/sisfokom.v8i2.653
Kota Banjar 79,83 53,937 0 79,32 81,793
Anggota  dipilih  dari  yang  terkecil  diantara  5 cluster jika terkecil  pada  bagian  C1  maka  termasuk  sebagai  anggota  C1 yaitu  sebanyak  8  data,  jika  terkecil  pada  bagian  C2  maka termasuk  sebagai  anggota  C2  yaitu  sebanyak  8  data,  jika terkecil  pada  bagian  C3  maka  termasuk  sebagai  anggota  C3 yaitu  sebanyak  1  data,  jika  terkecil  pada  bagian  C4  maka termasuk sebagai anggota C4 yaitu sebanyak 4 data, dan jika terkecil  pada  bagian  C5  maka  termasuk  sebagai  anggota  C5 yaitu  sebanyak  6  data.  Berikut  adalah  rasio  pada  iterasi  ke  1 yang ditampilkan pada tabel 5.
Tabel  5.Tabel Perhitungan Rasio Iterasi 1 Iterasi Rasio 1 0,0303 0 0,0000
Karena rasio sebelumnya belum ada maka iterasi dilanjutkan.
3. Lakukan iterasi ke 2 Tentukan  posisi centroid baru  dengan  cara  menghitung rata-rata dari data-data yang ada pada centroid yang sama atau anggota  yang  sama.  Hasil  perhitungan  tersebut  dapat  dilihat pada tabel 6 sebagai berikut:
Tabel  6.Tabel Centroid Cluster Iterasi 2 Kota/Ka bupaten x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 C1 8,195  7,30625 67,4787 5 25,2137 5 99,6887 5 80,5887 5 47,715  36,0225 16,26  72,0175 47,8025  61,88375 69,52375 C2 6,175  27,175  60,9375 11,8862 5 99,545 92,4912 5 49,795  21,60625 28,5987 5 67,32  70,7175  90,43375 2,36375 C3 5,70  26,61  53,32  20,07  100,00 100,00 46,12 28,48 25,40  78,36  87,46 56,54 12,64 C4 10,00  9,98 55,33  34,69  98,47  89,23 46,60 39,67 13,74  73,22  69,69 76,21 75,96 C5 8,96  12,725 67,9433 3 19,33 99,6833 3 91,445 51,04666 667 30,07833 18,8733 3 69,7316 7 73,625  81,515 74,535
Kemudian hitung jarak tiap data dengan masing-masing cluster pusat. Perhitungannya sama dengan tahap perhitungan pada iterasi 1. Hasil dari perhitungan tersebut ditunjukkan pada tabel 7 berikut ini:
Tabel  7.Tabel Perhitungan Euclidean Distance Iterasi 2 Kota/Kabupaten C1 C2 C3 C4 C5 Bogor 17,35427 90,94656 83,38003 46,71114 50,69596 Sukabumi 9,992208 87,2169 79,83183 37,8485 42,22242 Cianjur 26,12258 99,39771 97,52926 44,02959 52,84952 Bandung 35,48399 76,45527 76,65068 38,09731 18,33138 Garut 23,91553 92,90553 87,16968 26,91922 31,48227 Tasikmalaya 19,3538 90,89865 84,49798 45,51351 46,34744 Ciamis 23,72304 81,41455 71,91679 26,92891 27,74649 Kuningan 45,84945 83,16861 81,79295 28,2774 22,97275 Cirebon 44,04547 97,65101 87,44163 25,79292 32,13113 Majalengka 31,7082 86,59037 79,32114 11,12619 26,8753 Sumedang 39,56233 83,08648 80,48317 35,16963 17,30782 Indramayu 57,24714 68,29437 63,49521 33,16229 41,01748 Subang 21,15202 75,89414 76,96723 32,01374 27,63656 Purwakarta 20,62482 81,11431 74,93207 32,65785 42,26717 Karawang 44,07869 100,2761 84,31773 23,72543 39,22283 Bekasi 55,39209 66,7725 61,06984 41,65575 29,35907 Bandung Barat 34,95437 65,88984 67,18771 31,50248 13,72137 Pangandaran 36,97218 85,18689 74,80512 48,91117 46,83788 Kota Bogor 87,01848 23,7168 40,18994 85,31647 80,56594 Kota Sukabumi 81,49393 30,80657 57,60356 87,68728 76,76383 Kota Bandung 86,41437 21,10228 49,7163 86,37106 79,07475 Kota Cirebon 96,89338 28,98875 52,86781 91,2533 85,16302 Kota Bekasi 88,08449 20,84763 53,93747 87,90474 81,16948 Kota Depok 98,28889 30,47247 58,97147 94,5402 84,63077
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588 DOI
: 10.32736/sisfokom.v8i2.653
Kota/Kabupaten C1 C2 C3 C4 C5 Kota Cimahi 81,82797 18,75121 45,01068 86,26377 77,70524 Kota Tasikmalaya 79,67742 32,19497 47,044 85,80357 78,81106 Kota Banjar 77,47849 43,70011 0 75,03407 72,67131
Anggota  dipilih  dari  yang  terkecil  diantara  5 cluster jika terkecil  pada  bagian  C1  maka  termasuk  sebagai  anggota  C1 yaitu  sebanyak  9  data,  jika  terkecil  pada  bagian  C2  maka termasuk  sebagai  anggota  C2  yaitu  sebanyak  8  data,  jika terkecil  pada  bagian  C3  maka  termasuk  sebagai  anggota  C3 yaitu  sebanyak  1  data,  jika  terkecil  pada  bagian  C4  maka termasuk sebagai anggota C4 yaitu sebanyak 4 data, dan jika terkecil  pada  bagian  C5  maka  termasuk  sebagai  anggota  C5 yaitu  sebanyak  5  data.  Rasio  pada  iterasi  ke  2  yang ditampilkan pada tabel 8 berikut:
Tabel  8.Tabel Perhitungan Rasio Iterasi 2 Iterasi Ratio 1 0,0303 2 0,0403
Karena  hasil  rasio  iterasi  ke-2  tidak  sama  dengan  iterasi ke-1, maka perlu dilakukan kembali perhitungan ke iterasi ke- 3 dan seterusnya sampai mendapatkan hasil yang sama.
2. Lakukan iterasi ke 3
Tentukan  posisi centroid baru  dengan  cara  menghitung ratarata dari data-data yang ada pada centroid yang sama atau anggota  yang  sama.  Hasil  perhitungan  tersebut  dapat  dilihat pada tabel 9 sebagai berikut:
Tabel  9.Tabel Centroid Cluster Iterasi 3 Kota/Kabupaten  x1 x2 x3 x4 x5
x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 C1 8,31 7,64 67,55 24,82 99,67 80,68 47,05 37,08 15,88 72,57 48,70 63,14 71,07 C2 6,18 27,18 60,94 11,89 99,55 92,49 49,80 21,61 28,60 67,32 70,72 90,43 2,36 C3 5,7 26,61 53,32 20,07 100 100 46,12 28,48 25,4 78,36 87,46 56,54 12,64 C4 10,36 11,435 51,0775 37,485 98,455 93,8825 49,235 35,58 15,185 72,01 72,5325 76,202578,4725 C5 8,612 12,052 71,318 16,628 99,734 89,734 50,808 30,26 18,93 69,248 74,898 83,188 70,746
Kemudian hitung jarak tiap data dengan masing-masing cluster pusat. Perhitungannya sama dengan tahap perhitungan pada iterasi 2. Hasil dari perhitungan tersebut ditunjukkan pada tabel 10 di bawah ini:
Tabel  10.Tabel Perhitungan Euclidean Distance Iterasi 3 Kota/Kabupaten C1 C2 C3 C4 C5 Bogor 19,00097 90,94656 83,38003 51,62081 52,54524 Sukabumi 11,04738 87,2169 79,83183 43,83712 43,80779 Cianjur 25,86961 99,39771 97,52926 50,13971 54,86069 Bandung 34,23618 76,45527 76,65068 42,52078 15,93271 Garut 21,25825 92,90553 87,16968 34,59288 33,83109 Tasikmalaya 19,09794 90,89865 84,49798 52,59973 46,85527 Ciamis 23,42669 81,41455 71,91679 28,3257 31,71457 Kuningan 43,95484 83,16861 81,79295 33,41996 22,28043 Cirebon 42,78447 97,65101 87,44163 20,1447 38,55736 Majalengka 29,72676 86,59037 79,32114 18,81589 30,52366 Sumedang 37,96339 83,08648 80,48317 39,23697 16,08027 Indramayu 56,73004 68,29437 63,49521 31,17542 42,46111 Subang 21,03201 75,89414 76,96723 35,9787 29,18248 Purwakarta 21,64428 81,11431 74,93207 36,45115 44,75014 Karawang 43,16796 100,2761 84,31773 18,82027 44,70606 Bekasi 55,19639 66,7725 61,06984 38,76233 29,61269 Bandung Barat 34,30614 65,88984 67,18771 34,75069 11,0155 Pangandaran 36,6101 85,18689 74,80512 55,92061 45,28116 Kota Bogor 87,85293 23,7168 40,18994 85,53445 78,82428 Kota Sukabumi 82,33756 30,80657 57,60356 90,52266 72,94569 Kota Bandung 87,33531 21,10228 49,7163 88,16675 75,51328 Kota Cirebon 97,27826 28,98875 52,86781 92,70783 81,90337 Kota Bekasi 88,79634 20,84763 53,93747 89,08883 78,68431 Kota Depok 98,77434 30,47247 58,97147 94,72277 81,81676
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588 DOI
: 10.32736/sisfokom.v8i2.653
Kota/Kabupaten C1 C2 C3 C4 C5 Kota Cimahi 82,66585 18,75121 45,01068 89,13128 74,07588 Kota Tasikmalaya 80,43735 32,19497 47,044 90,2798 74,60077 Kota Banjar 78,2542 43,70011 0 75,8173 71,10495
Anggota  dipilih  dari  yang  terkecil  diantara  5 cluster jika terkecil  pada  bagian  C1  maka  termasuk  sebagai  anggota  C1 yaitu  sebanyak  9  data,  jika  terkecil  pada  bagian  C2  maka termasuk  sebagai  anggota  C2  yaitu  sebanyak  8  data,  jika terkecil  pada  bagian  C3  maka  termasuk  sebagai  anggota  C3 yaitu  sebanyak  1  data,  jika  terkecil  pada  bagian  C4  maka termasuk sebagai anggota C4 yaitu sebanyak 4 data, dan jika terkecil  pada  bagian  C5  maka  termasuk  sebagai  anggota  C5 yaitu  sebanyak  5  data.  Rasio  pada  iterasi  ke  3  yang ditampilkan pada tabel 11 berikut ini:
Tabel  11.Tabel Perhitungan Ratio Iterasi 3 Iterasi Ratio 2 0,0403 3 0,0429
Karena  hasil  iterasi  ke-3  tidak  sama  dengan  iterasi  ke-2, maka perlu dilakukan kembali perhitungan ke iterasi ke-4 dan seterusnya sampai mendapatkan hasil yang sama.
3. Lakukan iterasi ke 4
Tentukan  posisi centroid baru  dengan  cara  menghitung rata-rata dari data-data yang ada pada centroid yang sama atau anggota  yang  sama.  Hasil  perhitungan  tersebut  dapat  dilihat pada tabel 12 sebagai berikut:
Tabel  12.Tabel Centroid Cluster Iterasi 4 Kota/Kabupaten  x1 x2 x3 x4 x5 x6
x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 C1 8,31 7,64 67,55  24,82 99,67 80,68  47,05 37,08 15,88  72,57  48,70  63,14  71,07 C2 6,18  27,18  60,94  11,89 99,55 92,49  49,80 21,61 28,60  67,32  70,72  90,43 2,36 C3 5,70  26,61  53,32  20,07  100,00  100,00  46,12 28,48 25,40  78,36  87,46  56,54  12,64 C4 10,36  11,44  51,08  37,49 98,46 93,88  49,24 35,58 15,19  72,01  72,53  76,20  78,47 C5 8,61  12,05  71,32  16,63 99,73 89,73  50,81 30,26 18,93  69,25  74,90  83,19  70,75
Kemudian hitung jarak tiap data dengan masing-masing cluster pusat. Perhitungannya sama dengan tahap perhitungan pada iterasi 3. Hasil dari perhitungan tersebut ditunjukkan pada tabel 13.
Tabel  13.Tabel Perhitungan Euclidean Distance Iterasi 4 Kota/Kabupaten C1 C2 C3 C4 C5 Bogor 19,00097 90,94656 83,38003 51,62081 52,545237 Sukabumi 11,04738 87,2169 79,83183 43,83712 43,807794 Cianjur 25,86961 99,39771 97,52926 50,13971 54,860686 Bandung 34,23618 76,45527 76,65068 42,52078 15,932706 Garut 21,25825 92,90553 87,16968 34,59288 33,831092 Tasikmalaya 19,09794 90,89865 84,49798 52,59973 46,855266 Ciamis 23,42669 81,41455 71,91679 28,3257 31,714565 Kuningan 43,95484 83,16861 81,79295 33,41996 22,280431 Cirebon 42,78447 97,65101 87,44163 20,1447 38,55736 Majalengka 29,72676 86,59037 79,32114 18,81589 30,523661 Sumedang 37,96339 83,08648 80,48317 39,23697 16,080271 Indramayu 56,73004 68,29437 63,49521 31,17542 42,461113 Subang 21,03201 75,89414 76,96723 35,9787 29,182478 Purwakarta 21,64428 81,11431 74,93207 36,45115 44,750139 Karawang 43,16796 100,2761 84,31773 18,82027 44,706056 Bekasi 55,19639 66,7725 61,06984 38,76233 29,612687 Bandung Barat 34,30614 65,88984 67,18771 34,75069 11,015495 Pangandaran 36,6101 85,18689 74,80512 55,92061 45,281157 Kota Bogor 87,85293 23,7168 40,18994 85,53445 78,824284 Kota Sukabumi 82,33756 30,80657 57,60356 90,52266 72,945691 Kota Bandung 87,33531 21,10228 49,7163 88,16675 75,513279 Kota Cirebon 97,27826 28,98875 52,86781 92,70783 81,903375
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588 DOI : 10.32736/sisfokom.v8i2.653
Kota/Kabupaten C1 C2 C3 C4 C5 Kota Bekasi 88,79634 20,84763 53,93747 89,08883 78,684315 Kota Depok 98,77434 30,47247 58,97147 94,72277 81,816757 Kota Cimahi 82,66585 18,75121 45,01068 89,13128 74,075882 Kota Tasikmalaya 80,43735 32,19497 47,044 90,2798 74,600769 Kota Banjar 78,2542 43,70011 0 75,8173 71,104952
Anggota  dipilih  dari  yang  terkecil  diantara  5 cluster jika terkecil  pada  bagian  C1  maka  termasuk  sebagai  anggota  C1 yaitu  sebanyak  9  data,  jika  terkecil  pada  bagian  C2  maka termasuk  sebagai  anggota  C2  yaitu  sebanyak  8  data,  jika terkecil  pada  bagian  C3  maka  termasuk  sebagai  anggota  C3 yaitu  sebanyak  1  data,  jika  terkecil  pada  bagian  C4  maka termasuk sebagai anggota C4 yaitu sebanyak 4 data, dan jika terkecil  pada  bagian  C5  maka  termasuk  sebagai  anggota  C5 yaitu  sebanyak  5  data.  Rasio  pada  iterasi  ke  4  yang ditampilkan pada tabel 14 berikut ini:
Tabel  14.Tabel Perhitungan Rasio Iterasi 4 Iterasi Rasio 3 0,0429 4 0,0429
Iterasi ke 4 dengan iterasi ke-3 hasilnya sudah sama maka tidak  perlu  lagi  melanjutkan  ke  iterasi  ke-5  atau  cukup berhenti di iterasi ke-4.
Cluster isasi  pada  data  indikator  kemiskinan  wilayah provinsi Jawa Barat yang dihitung dengan algoritma k-means di  dapatkan  hasil  5 cluster .  Di  dalam  5 cluster tersebut beranggotakan  sebagai  berikut. Cluster 1  yang  memiliki  9 anggota, cluster 2  yang  memiliki  8  anggota, cluster 3  yang memiliki  1  anggota, cluster 4  yang  memiliki  4  anggota,  dan yang terakhir cluster 5 memiliki 5 anggota. Hasil perhitungan tersebut di dapatkan setelah dilakukan sebanyak 4 kali iterasi. Dari  setiap cluster yang  diperoleh,  kemudian  dilakukan penghitungan  rata-rata  dari  setiap  indikator  kemiskinan. Sehingga  dapat  ditentukan  indikator  tertinggi  dan  terendah disetiap cluster .  Hal  tersebut  akan  menggambarkan karakteristik  dari  kelompok  atau cluster yang  telah  dibentuk. Berikut data hasil clustering yang ditampilkan pada tabel 15.
Tabel  15.Tabel Hasil Clustering Kota/ Kabupaten x1 x2 x3
x4 x5 x6
x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 Cluster Bogor 7,14 9,55 65,25  25,2  99,29  74,58  48,34  31,34 20,33  74,51  38,17  51,15  70,36 C1 Sukabumi 6,76 4,56 69,66  25,78 100 83,7 50,86  37,77 11,36  74,87  44,05  58 68,46 C1 Cianjur 9,81 4,66 62 33,34 100 62,98 46,99 38,97 14,04 70,86 36,6  68,23  78,76 C1 Garut 9,27  10,28  68,08  21,64  99,49  81,39  41,69  45,51 12,8 76,98  55,88  73,16  83,41 C1 Tasikmalay a 9,85 6,7 77,29  16,01  98,92  83,12  44,19  45,23 10,58  71,78  42,8  56,54  70,15 C1 Ciamis 7,22  11,74  62,37  25,89 100 100 48,79  30,74 20,46  71,08  56,18  64,1  73,53 C1 Subang 8,67 9,33 67,08  23,59 100 87,26  55,48  26,98 17,55 72,8  48,65  77,68  68,47 C1 Purwakarta  7,99 4,04 59,56  36,4 99,3 91,93  50,25  36,38 13,36 67,6  44,69  64,38  62,62 C1 Pangandara n 8,12 7,87 76,62  15,5 100 61,14  36,82  40,77 22,4 72,64  71,28  54,99  63,84 C1 Rata-Rata 8,31 7,64 67,55  24,82  99,67  80,68  47,05  37,08 15,88  72,57  48,70  63,14  71,07 Kota Bogor  5,93  35,38  45,71  18,9  98,34 100 45,81  17,51 36,69  69,29  68,88  83,72  4,76 C2 Kota Sukabumi 7,12  19,25  77,11  3,64 100 100 61,83  20,19 17,98  75,83  58,01  89,99  4,71 C2 Kota Bandung 3,57  17,95  61,62  20,43  98,02  80,75 54,9  15,93 29,17  61,89  77,5  90,74 0 C2 Kota Cirebon 8,88  32,91 50,6  16,49 100 77,03  47,83  22,01 30,16  69,43  88,74  100 0 C2 Kota Bekasi  4,11  31,43  53,56  15,01 100 100 42,32  20,46 37,22  62,08  61,19  96,67  4,05 C2 Kota Depok  2,14 43,6 52,13  4,27 100 100 59,62  17,51 22,86  54,55  77,07  100 5,39 C2 Kota Cimahi 4,94  22,08  70,66  7,26 100 100 49,23  26,43 24,34  71,93  63,96  84,32 0 C2 Kota Tasikmalay 12,71  14,8 76,11  9,09 100 82,15  36,82  32,81 30,37  73,56  70,39  78,03 0 C2
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588 DOI
: 10.32736/sisfokom.v8i2.653
Kota/ Kabupaten x1 x2 x3
x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13
Cluster
a
Rata-Rata 6,18  27,18  60,94  11,89  99,55  92,49  49,80  21,61 28,60  67,32  70,72  90,43  2,36 Kota Banjar  5,7 26,61  53,32  20,07 100 100 46,12  28,48 25,4 78,36  87,46  56,54  12,64 C3 Rata-Rata 5,7 26,61  53,32  20,07 100 100 46,12  28,48 25,4 78,36  87,46  56,54  12,64 Cirebon 10,7  16,09  51,07  32,84  99,43 100 52,24  29,17 18,59  72,15  67,26  73,15  93,48 C4 Majalengka  10,79  10,4 58,31  31,29  98,31 88,4 40,13  45,38 14,49  72,12  65,58  78,23  78,11 C4 Indramayu  11,89  11,64  45,82  42,54  98,08  94,61  52,48  34,45 13,07  70,54  82,14  90,47  53,95 C4 Karawang 8,06 7,61 49,11  43,27 98 92,52  52,09  33,32 14,59  73,23  75,15  62,96  88,35 C4 Rata-Rata  10,36  11,435  51,0775 37,485  98,455 93,8825 49,235 35,58 15,185 72,01 72,532 5 76,202 5 78,4725 Bandung 6,65  15,35  76,87  7,77  99,51  85,21  48,27  29,64 22,09  70,98  66,61  80 74,01 C5 Kuningan  12,22  7,89 69,23  22,87  99,45  80,89  45,27  40,64 14,09  75,34  80,09  92,68  76,08 C5 Sumedang  9,76  11,44  77,67  10,89 100 90,69  44,52  35,89 19,58  64,45  73,16  79,71  79,28 C5 Bekasi 4,37 14,9 61,37  23,74  99,71 100 64,07  17,08 18,85  67,53  86,69  80,34  60,94 C5 Bandung Barat 10,06  10,68  71,45  17,87 100 91,88  51,91  28,05 20,04  67,94  67,94  83,21  63,42 C5 Rata-Rata 8,61  12,05  71,32  16,63  99,73  89,73  50,81  30,26 18,93  69,25  74,90  83,19  70,75 Tabel 16. Tabel Indikator tertinggi dan terendah Cluster Indikator tertinggi Indikator terendah c1 x8 x2,x6,x9,x11 c2 x2,x9,x12 x4,x8,x10,x13 c3 x5,x6,x10,x11 x1,x7,x12 c4 x1,x4,x13 x3,x5 c5 x3,x7 -
Adapun penjelasannya sebagai berikut:
1. Kelompok 1 terdiri dari Bogor, Sukabumi, Cianjur, Garut, Tasikmalaya, Ciamis, Subang, Purawakarta dan Pangandaran  memiliki  nilai  Penduduk  Miskin  Usia  15 Tahun  ke  Atas  Bekerja  di  Sektor  Informal  tertinggi  dan nilai terendahnya di sektor Penduduk miskin usia 15 keatas tamat  pendidikan  SLTA  +,  Angka  Partisipasi  Sekolah Penduduk Miskin usia 13-15 th, Penduduk Miskin Usia 15 Tahun  ke  Atas  Bekerja  di  Sektor  Formal,  dan  Persentase Rumah Tangga Miskin yang Menggunakan Air Layak.
2. Kelompok 2 terdiri dari Kota Bogor, Kota Sukabumi, Kota Bandung,  Kota  Cirebon,  Kota  Bekasi,  Kota  Depok,  Kota Cimahi,  Kota  Tasikmalaya  memiliki  nilai  tertinggi  di sektor  penduduk  miskin  usia  15  keatas  tamat  pendidikan SD/SLTP,  Penduduk  Miskin  Usia  15  Tahun  ke  Atas Bekerja  di  Sektor  Formal,  dan  Persentase  Rumah  Tangga Miskin yang Menggunakan Jamban Sendiri/Bersama serta memiliki nilai terendahnya di sektor penduduk miskin usia 15 keatas tamat pendidikan < SD,  Penduduk Miskin Usia 15 Tahun ke Atas Bekerja di Sektor Informal, Pengeluaran Perkapita  untuk  Makanan  Menurut  Kabupaten/Kota  dan Status Miskin, dan Rumah Tangga Miskin yang Menerima Beras Miskin (Raskin)/Beras Sejahtera (Rastra).
3. Kelompok  3  adalah  Kota  Banjar  yang  memiliki  nilai tertinggi  di  sektor  Angka  Melek  Huruf  usia  15-55  th, Angka Partisipasi Sekolah Penduduk Miskin usia 13-15 th,
Pengeluaran Perkapita untuk Makanan Menurut
Kabupaten/Kota  dan  Status  Miskin,  dan    Rumah  Tangga Miskin yang Menggunakan Air Layak serta memiliki nilai terendahnya di sektor Penduduk Miskin, Penduduk Miskin Usia 15 Tahun ke Atas Tidak Bekerja, dan Rumah Tangga Miskin yang Menggunakan Jamban Sendiri/Bersama.
4. Kelompok  4  yang  terdiri  dari  Cirebon,  Majalengka, Indramayu,  dan  Karawang  memiliki  nilai  tertinggi  di sektor Penduduk Miskin, penduduk miskin usia 15 keatas tamat  pendidikan  <  SD  dan  Rumah  Tangga  Miskin  yang Menggunakan  Jamban  Sendiri/Bersama  serta  memiliki nilai terendahnya di sektor penduduk miskin usia 15 keatas tamat  pendidikan  SD/SLTP  dan  Angka  Melek  Huruf  usia 15-55 th.
Kelompok 5  terdiri dari   Bandung, Kuningan, Sumedang, Bekasi, dan  Bandung Barat memiliki nilai tertinggi di sektor penduduk  miskin  usia  15  keatas  tamat  pendidikan  SD/SLTP dan Penduduk Miskin Usia 15 Tahun ke Atas Tidak Bekerja.

## KESIMPULAN
Hasil  penelitian  ini  didapat  5  cluster  dengan  pemetaan karakteristik dari setiap kelompok yang terbentuk berdasarkan nilai  rata-rata  tertinggi  dan  terendah  dari  setiap  indikator kemiskinan provinsi Jawa Barat tahun 2018. Dari lima cluster yang terbentuk diperoleh cluster ke-1 yang terdiri dari Bogor, Sukabumi,  Cianjur,  Garut,  Tasikmalaya,  Ciamis,  Subang, Purwakarta,  dan  Pangandaran  sebagai  wilayah  yang
ISSN : 2301-7988
E-ISSN  : 2581-0588
DOI : 10.32736/sisfokom.v8i2.653
diprioritaskan dalam peningkatan kesejahteraan penduduknya.
Dengan  diketahuinya  karakteristik  di  setiap  wilayah, tentunya  akan  menjadi  dasar  yang  kuat  bagi  penyelenggara pemerintahan  dalam  memberikan  kebijakan/pendekatan  yang tepat dan cepat untuk mengatasi kemiskinan yang terjadi.
Untuk  penelitian  berikutnya  akan  lebih  baik  apabila penelitian  ini  dapat  menambahkan  metode  untuk  menghitung ke valid an dari hasil analisis cluster .
R EFERENCES
[1] L. Ramadhani and I. Purnamasari, “Penerapan Metode Complete  Linkage  dan  Metode  Hierarchical Clustering  Multiscale  Bootstrap  (  Studi  Kasus : Kemiskinan  Di  Kalimantan  Timur  Tahun  2016  ) Application  of  Complete  Linkage  Method  and Hierarchical Clustering Multiscale Bootstrap
Method,” vol. 9, no. 2016, pp. 1–10, 2018.
[2] A. Bastian et al. , “No Title,” no. 1, pp. 26–32.
[3] N.  V.  Waworuntu  and  M.  F.  Amin,  “PENERAPAN METODE  K-MEANS  PEMETAAN  CALON,”  vol. 05, no. 02, pp. 190–200, 2018.
[4] D.  Nielza  Atthina,  “Klasterisasi  Data  Kesehatan Penduduk  untuk  Menentukan  Rentang  Derajat Kesehatan  Daerah  dengan  Metode  K-Means,” Aseminar Nas. Apl. Teknol. Infromasi ,  vol.  1,  no. Klustering, p. B-52-B-59, 2014.
[5] J.  O.  Ong,  “Implementasi  Algotritma  K-means clustering  untuk  menentukan  strategi  marketing president university,” J. Ilm. Tek. Ind. , vol. vol.12, no, no. juni, pp. 10–20, 2013.
[6] U. M.  Surakarta, “ANALISIS K-MEANS  CLUSTER UNTUK  PENGELOMPOKAN  KABUPATEN  / KOTA  DI  JAWABARAT  BERDASARKAN,”  no. Knpmp Ii, pp. 144–154, 2017.
[7] Ediyanto,  M.  N.  Mara,  and  N.  Satyahadewi, “Pengklasifikasian  Karakteristik  Dengan  Metod  K- Means Cluster Analysis,” Bul. Ilm. , vol. 02, no. 2, pp. 133–136, 2013.
[8] T.  Kemiskinan  and  D.  I.  Propinsi,  “DESCRIPTIVE MODELING MENGGUNAKAN K-MEANS UNTUK PENGCLUSTERAN DESCRIPTIVE MODELLING MENGGUNAKAN K-MEANS UNTUK,” no. January, 2017.
[9] R.  Hidayat,  R.  Wasono,  and  M.  Y.  Darsyah, “PENGELOMPOKAN  KABUPATEN  /  KOTA  DI JAWA TENGAH,” pp. 240–250, 2017.
[10] S.  Kaputama,  “Clustering  Pelanggaran  Berkendaraan Menggunakan,” pp. 1–9.
[11] F.  Gullo,  “From  patterns  in  data  to  knowledge discovery: What data mining can do,” Phys. Procedia , vol. 62, pp. 18–22, 2015.