Implementasi Data Mining Dalam Mengelompokkan Jumlah Penduduk Miskin Berdasarkan Provinsi Menggunakan Algoritma K-Means
Yuni Radana Sembiring 1 , Saifullah 2 , Riki Winanjaya 3
1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 yunioradanasembiring@gmail.com, 2 saifullah@amiktunasbangsa.ac.id,
3 riki@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Poverty is a certain condition that is below the standard line of minimum needs, good for  food  and  non-food.  Poor  households  generally  have  a  greater  average  number  of members compared to households that only have members who have fewer members. This situation  is  followed  by  the  low  level  of  education  of  household  heads  and  workers  who generally  only  work  in  the agricultural  sector.  Factors  such as  education,  labor,  health, fertility, housing, and the environment are a picture of the level of people’s welfare which is tought to affect the amount of proverty. This study used data sourced from the Central Bureau  of  statistics  the  year  2007-2019.  The  method  used  is  Datamining  the  K-Means Clustering, Clustering is a method used in datamining the how it works find and classify data that has a semblance and characteristics of data between one another with the data. Using  this  algorithm  the  data  already  obtained  can  be  grouped  into  Clusters  based  on this  data.  This  data  can  be  entered  to  the  local  Government  to  recommend  to  the Government  so  that  the  Government  can  handle  the  number    of  poor  people  in  this country.
Keywords: The Number Of Poor People, Data Mining, K-Means

## Abstrak
Kemiskinan merupakan suatu kondisi yang berada di bawah garis standar kebutuhan minimal,  baik  pangan  maupun  non  pangan.  Rumah  tangga  miskin  umumnya  memiliki jumlah  rata-rata  anggota  yang  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  rumah  tangga  yang hanya memiliki anggota yang anggota lebih sedikit. Situasi ini diikuti dengan rendahnya tingkat  pendidikan  kepala  rumah  tangga  dan  pekerja  yang  umumnya  hanya  bekerja  di sektor  pertanian.  Faktor-faktor  seperti  pendidikan,  tenaga  kerja,  kesehatan,  kesuburan, perumahan,  dan  lingkungan  merupakan  gambaran  tingkat  kesejahteraan  masyarakat yang  diperkirakan  akan  mempengaruhi  jumlah  kemiskinan.  Penelitian  ini  menggunakan data  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik  tahun  2007-2019.  Metode  yang digunakan  adalah  Datamining  the  K-Means  Clustering,  Clustering  adalah  metode  yang digunakan  dalam  mendata  cara  kerjanya  mencari  dan  mengelompokkan  data  yang memiliki kemiripan dan karakteristik data antara satu dengan yang lain dengan datanya. Dengan menggunakan algoritma ini, data yang sudah diperoleh dapat dikelompokkan ke dalam  Cluster  berdasarkan  data  ini.  Data  ini  dapat  dimasukkan  ke  Pemerintah  Daerah untuk  direkomendasikan  kepada  Pemerintah  agar  Pemerintah  dapat  menangani  jumlah penduduk miskin di negara ini.
Keywords: Jumlah Penduduk Miskin, Data Mining, K-Means

## 1. Pendahuluan
Kemiskinan  merupakan  permasalahan  sosial  yang  dihadapi  hampir  di  setiap  negara. Kemiskinan  tidak  hanya  dihadapi  oleh  pemerintah  pusat  akan  tetapi  juga  menjadi
permasalahan  yang  serius  bagi  pemerintah  daerah.  Persoalan  kemiskinan  yang  dihadapi pemerintah berkaitan erat dengan  rendahnya  pendapatan  sehingga tidak dapat memenuhi kebutuhan  pokoknya.  Rendahnya  pendapatan  yang  diperoleh  berimbas  pada  kurangnya kesempatan  dalam  mengakses  pendidikan  dan  fasilitas  pemerintah  lainnya.  Begitu  pula dengan  pendapatan  daerah  yang  rendah  menyebabkan  kurang  terdistribusinya pemerataan pendapatan bagi masyarakat.
Melihat  kondisi  penduduk  miskin  di  Indonesia,  sudah  seharusnya  pemerintah melakukan upaya untuk  mengurangi jumlah penduduk  miskin di setiap Provinsi melalui berbagai program bantuan.  Untuk program ini diperlukan sebuah langkah pemetaan bagi tiap provinsi sesuai dengan tingkat garis kemiskinan sehingga dapat diambil sebuah solusi yang  tepat  sesuai  dengan  kelompoknya.  Salah  satu  teknik  yang  dikenal  dalam Data Mining yaitu  teknik clustering .    Teknik clustering mengelompokan  data  secara  otomatis tanpa  perlu  diberitahu  label  kelasnya.  Banyak  metode clustering yang  telah  diusulkan oleh  para  ahli,  salah  satunya  adalah K-Means .  Metode K-Means merupakan  algoritma klasterisasi  yang  paling  banyak  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  kecil  hingga menengah karena kemudahan mengaplikasikannya.
(Brilian  Rahmat  C.T.I)  menerapkan  metode    K-Means  clustering  pada  Rapidminner untuk  analisis  daerah  rawan  kecelakaan.  Dari  hasil  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan bahwa  analisis  data  kecelakaan  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  dapat  mengekstraksi beberapa informasi untuk data kecelakaan menjadi 3 buah kelompok/cluster. Peneliti lain juga  menerapkan  metode  k-means  dalam  pengelompokan  daerah  terjangkit  demam berdarah  Dengue  (DBD)  berdasarkan  Provinsi  [1].  Data  ini  diolah  menggunakan Rapidminner untuk  ditentukan  nilai centroid dalam  3  cluster  yaitu  cluster  tingkat  tinggi, cluster tingkat sedang, dan cluster tingkat rendah.
Menyikapi hal tersebut, pada penelitian ini penulis mencoba untuk menerapkan teknik clustering dengan  menggunakan  algoritma K-Means sebagai  metode    penyelasian  dalam mengelompokkan  Jumlah  Penduduk  Miskin  Berdasarkan  Provinsi.  Dari  hasil  yang diperoleh,  penelitian  ini  diharapkan  mampu  mengidentifikasi  faktor-faktor  jumlah kemiskinan  di  setiap  provinsi  dan  dapat  memberikan  informasi  atau  masukan  bagi pemerintah  dalam  mengambil  langkah  yang  tepat  sebagai  upaya  untuk  menurunkan jumlah kemiskinan pada setiap provinsi yang ada di Indonesia.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data mining
Data  mining  adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran computer  (machine  learning)  untuk  menganalisis  dan  mengekstrasi  pengetahuan (knowledge)  secara  otomatis.  Definisi  lain  diantaranya  adalah  pembelajaran  berbasis induksi  (induction-basedlearning)  adalah  proses  pembentukan  definisi-definisi  konsep umum  yang  dilakukan  dengan  cara  mengobservasi  contoh-contoh  spesifik  dari konsepkonsep  yang  akan  dipelajari.  Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD)  adalah penerapan metode saintifik pada data mining. Dalam konteks ini data mining merupakan satu langkah dari proses KDD[2] [3].

## 2.2. Clustering
Clustering merupakan  suatu  metode  untuk  mencari  dan  mengelompokkan  data  yang memiliki  kemiripan  karakteriktik  ( similarity )  antara  satu  data  dengan  data  yang  lain. Clustering merupakan  salah  satu  metode  data  mining  yang  bersifat  tanpa  arahan ( unsupervised ),  maksudnya  metode  ini  diterapkan  tanpa  adanya  latihan  ( training )dan tanpa  ada  guru  serta  tidak  memerlukan  target output .  Dalam  data  mining  ada  dua  jenis metode clustering yang  digunakan  dalam  pengelompokan  data,  yaitu hierarchical clustering dan non-hierarchical clustering [4][5].
2.3. Algoritma K-Means
K-Means merupakan  Algoritma  pengelompokan  iteratif  yang  melakukan  partisi  set data  ke  dalam  sejumlah  K cluster yang  sudah  ditetapkan  diawal.  Algoritma K-Means sederhana  untuk  diimplementasikan  dan  dijalankan,  relative  cepat,  mudah  beradaptasi, umum  penggunaannya  dalam  praktek.  Secara  historis, K-Means menjadi  salah  satu algoritma yang paling penting dalam bidang data mining. [6].
Berikut ini adalah langkah-langkah dalam algoritma K-Means [7]:
a) Tentukan jumlah cluster (k) pada data set.
b) Tentukan nilai pusat ( centroid ).
Penentuan  nilai centroid pada  tahap  awal  dilakukan  secara random , sedangkan  pada  tahap  iterasi  digunakan  rumus  seperti  pada  persamaan  (1) berikut ini :
V ij = ∑ (1) Keterangan : V ij
= centroid rata-rata cluster ke-I untuk variabel ke-j
N i = Jumlah anggota cluster ke-i i, k = indeks dari cluster j = indeks dari variabel Xkj = nilai data ke-k variabel ke-j untuk cluster tersebut c) Pada  masing-masing record ,  hitung  jarak  terdekat  dengan centroid .  Jarak centroid yang digunakan adalah Euclidean Distance, dengan ]
d) rumus seperti pada persamaan (2) :
√ (2) Keterangan : De = Eulidean Distance i = Banyaknya objek 2
(x, y)  = Koordinat objek
(s, t) = Koordinat centroid
e) Kelompokkan objek berdasarkan jarak ke centroid terdekat.
Ulangi langkah ke-2, lakukan iterasi hingga centroid bernilai optimal.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  menentukan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan,  berikut  uraian  perhitungan manual  proses cluster ing  jumlah  penduduk  miskin  menggunakan algoritma  K-Means. Proses cluster ing dilakukan mulai dari penentuan data yang ingin di cluster . Dalam hal ini variabel data yang  ingin di cluster adalah data dari tahun 2007 sampai 2019 yang terdiri dari  perkotaan  dan  perdesaan,  disini  peneliti  mengambil  nilai  rata  rata  dari  tahun  2007 sampai  dengan  2019  sebagai  data  yang  akan  di cluster .  Berikut  adalah  langkah-langkah penyelesaian  yang  dilakukan  penulis  dalam  mengelompokkan  data  jumlah  penduduk miskin menggunakan algoritma K-Means :
a) Menentukan  jumlah  data  yang  akan  di cluster ,  dimana  sampel  data  jumlah penduduk  miskin  yang  akan  digunakan  dalam  proses clustering adalah  Data jumlah  penduduk  miskin  yang  terdapat  pada  Badan  Pusat  Statistik  pada  tahun 2007-2019  yang  terdiri  dari  Perdesaan  (X)  dan  Perkotaan  (Y)  jumlah  data sebanyak 34 Provinsi. Berikut adalah tabel 1 data Jumlah penduduk miskin:
Tabel 1. Data Jumlah Penduduk Miskin
( Sumber : https://www.bps.go.id ) No Provinsi Tahun X Y 1 Aceh 169,8  789,5 2 Sumatera Utara 694,2  1082
No Provinsi Tahun X Y 3 Sumatera Barat 120,8  334,2 4 Riau 177,6  421,8 5 Jambi 114,2  219,7 6 Sumatera Selatan 403,7  913,2 7 Bengkulu 103,5  269,3 8 Lampung 251,8  1109 9 Kep, Bangka Belitung  24,03  61,39 10 Kep, Riau 90,87  82,28 11 Dki Jakarta 374,1  299,3 12 Jawa Barat 2525 3095 13 Jawa Tengah 1978 3804 14 Di Yogyakarta 311,6  374,1 15 Jawa Timur 1686 4186 16 Banten 376 508 17 Bali 99,93  132,9 18 Nusa Tenggara Barat 423,4  642 19 Nusa Tenggara Timur 112,6  1025 20 Kalimantan Barat 86,41  360,5 21 Kalimantan Tengah 41,32  130,2 22 Kalimantan Selatan 65,43  160 23 Kalimantan Timur 96,28  191,3 24 Kalimantan Utara 18,41  36,96 25 Sulawesi Utara 66,21  169,3 26 Sulawesi Tengah 70,24  396,4 27 Sulawesi Selatan 150,1  775,8 28 Sulawesi Tenggara 45,62  319,6 29 Gorontalo 22,72  191,3 30 Sulawesi Barat 31,02  141,1 31 Maluku 49,13  314,6 32 Maluku Utara 10,86  80,8 33 Papua Barat 15,74  223,3 34 Papua 37,4 878,8 b) Menetapkan nilai k jumlah cluster jumlah Jumlah Penduduk Miskin sebanyak 3 cluster (k-3). Cluster yang  dibentuk  yaitu cluster tertinggi, cluster sedang,  dan cluster terendah.
c) Menentukan  nilai centroid (pusat cluster )  awal  yang  telah  ditentukan  secara random  berdasarkan  nilai  variabel  data  yang  di cluster sebanyak  k  yang ditentukan sebelumnya.
Tabel 2. Penentuan Pusat Awal cluster Cluster X Y C1 2525 4186,4 C2 318,9  697,61 C3 10,86  36,964
d) Menghitung jarak setiap data jumlah penduduk miskin terhadap pusat cluster Setelah data nilai pusat  cluster awal ditentukan maka langkah selanjutnya adalah menghitung  jarak  masing-masing  data  terhadap  pusat cluster dengan menggunakan rumus yang perhitungannya dapat kita lihat sebagai berikut: Dilakukan perhitungan jarak terhadap jumlah penduduk miskin dengan titik pusat ( centroid ) pada cluster pertama.
√
√ √ √ Dan seterusnya sampai dengan D(1.34). Perhitungan  jarak  Jumlah  Penduduk  Miskin  pertama  dengan centroid cluster kedua , seperti berikut:
√ √ √ Dan seterusnya sampai dengan D(2.34) Perhitungan  jarak  Jumlah  Penduduk  Miskinpertama  dengan centroid cluster ketiga , seperti berikut: √ √ ,4 √
Berikut  tabel  3  hasil  perhitungan  jarak  data  dengan  titik  pusat  pada  iterasi  1 menggunakan Eulidean Distance .
Tabel 3. Hasil Perhitungan Jarak Data Ke Titik Pusat Pada Cluster 1 No Provinsi Cluster Jarak Terpendek C1 C2 C3 1 Aceh 4133,6 175,2 769,11 175,2 2 Sumatera Utara 3604,3  537,02  1248,4 537,02 3 Sumatera Barat 4540,9  413,88  316,95 316,95 4 Riau 4436,5  309,86  419,45 309,86 5 Jambi 4641,8  519,88  209,97 209,97 6 Sumatera Selatan 3900,5 231,7 960,31 231,7 7 Bengkulu 4605,2  479,44  250,12 250,12 8 Lampung 3826,4  416,39  1098,3 416,39 9 Kep, Bangka Belitung 4824 701,24  27,757 27,757 10 Kep, Riau 4771,7  656,23  91,959 91,959 …  … … … … … …  … … … … … 32 Maluku Utara 4814,3  689,47  43,832 43,832 33 Papua Barat 4690,7  562,91  186,43 186,43 34 Papua 4138,7  334,83 842,3 334,83 e) Menentukan  posisi cluster masing-masing  data  jumlah  penduduk  miskin berdasarkan  jarak  minimum  data  terhadap  pusat cluster. Data  yang  memiliki jarak  terkecil  dengan centroid akan  menjadi  anggota  pada  kelompok  tersebut. Berikut  ini  merupakan  table  4  posisi  data  dengan  tiap cluster pada  iterasi  ke-1 dengan menggunakan bantuan tanda (1) yang mengatakan data menjadi anggota pada cluster .
Tabel 4. Posisi Data Dengan Tiap Cluster Pada Iterasi Ke-1 No Provinsi Cluster C 1  C 2  C 3 1 Aceh 1 2 Sumatera Utara 1 3 Sumatera Barat 1 4 Riau 1 5 Jambi 1
No Provinsi Cluster C 1  C 2  C 3 6 Sumatera Selatan 1 7 Bengkulu 1 8 Lampung 1 9 Kep, Bangka Belitung 1 10 Kep, Riau 1 …  … … … … …  … … … … 31 Maluku 1 32 Maluku Utara 1 33 Papua Barat 1 34 Papua 1
f) Menghitung titik pusat baru menggunakan hasil dari setiap anggota pada masing- masing cluster. Contoh perhitungan titik pusat baru pada cluster X  adalah:
Contoh perhitungan titik pusat baru pada cluste Y  adalah:
g) Selanjutnya  dilakukan  kembali  langkah  4  sampai  6.  Jika  nilai centroid hasil iterasi  denan  nilai centroid sebelumnya  bernilai  sama  atau  nilai centroid sudah optimal  serta  posisi cluster data  jumlah  penduduk  miskin  tidak  mengalami perubahan  lagi  maka  proses  iterasi  berhenti.  Namun  jika  nilai centroid tidak sama  atau  belum  optimal  serta  posisi  data  jumlah  penduduk  miskin  masih berubah maka proses iterasi berlanjut pada iterasi berikutnya.
Dari  perhitungan  manual  data  Penduduk  miskin  menggunakan  algoritma K-Means dapat  dilihat  bahwa  hasil  iterasi  2  dan  iterasi  3  benilai  sama,  hasil  dari  kedua  iterasi tersebut  benilai  C  1  =  3,  C  2  =  9,    dan  C  3  =22,  posisi cluster data  Pendududk  miskin tidak mengalami perubahan lagi maka proses iterasi berhenti. Berdasarkan  posisi cluster masing-masing  data  penduduk  miskin  dan  nilai cluster hasil iterasi ketiga maka dapat disimpulkan bahwa:
a) Cluster Pertama dengan jumlah penduduk miskin sebanyak 3 provinsi yaitu
Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur
b) Cluster Kedua dengan jumlah penduduk miskin sebanyak 9 provinsi yaitu
Aceh,  Sumatra  Utara,  Sumatra  Selatan,  lampung,  Banten,  Nusa  Tenggara  Barat,
Nusa Tenggara Timur, Sulawesi Selatan, Papua.
c) Cluster Ketiga dengan jumlah penduduk miskin sebanyak 22 provinsi yaitu
Sumatra    Barat,  Riau,  Jambi,  Bengkulu,  Kep  Bangka  Belitung,  Kep  Riau,  DKI Jakarta,  Di  Yogyakarta,  Bali,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan Selatan, Kalimantan  Timur, Kalimantan  Utara, Sulawesi Utara, Sulawesi  Tengah,
Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat,  Maluku,maluku  Utara,  Papua Barat.
Data  hasil  clustering  menggunakan  tools  rapidminer  menjelaskan  bahwa  terdapat  3 cluster  yang  dimulai  dari  cluster  0,  cluster  1,  dan  cluster  2.  Cluster  0  merupakan  cluster tertinggi,  cluster  1  merupakan  cluster  sedang,  dan  cluster  2  merupakan  cluster  terendah, sehingga didapat grafik plot view dari hasil rapidminer versi 5.0 berikut ini.
Gambar 1. Grafik Cluster ing
Berdasarkan pada Gambar 1. dapat diketahui bahwa titik berwarna merah adalah cluster 0 (Tertinggi),  titik  berwarna  hijau  merupakan cluster 1  (sedang).dan  titik  berwarna  biru merupakan cluster 2 (Terendah).
Gambar 2. Folder Fiew
Pada  gambar  2  ini  dijelaskan  provinsi  mana  mana  saja  yang  termasuk cluster tertinggi, cluster sedang  dan cluster terendah.  Cluster  0  Yaitu  Aceh,  Sumatra  Utara,  Sumatra Selatan, lampung, Banten, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Sulawesi Selatan, Papua.  Cluster  1  Yaitu,  Sumatra  Barat,  Riau,  Jambi,  Bengkulu,  Kep  Bangka  Belitung, Kep  Riau,  DKI  Jakarta,  Di  Yogyakarta,  Bali,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah, Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi Tengan,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Sulawesi  Barat,  Maluku,  maluku  Utara,  Papua Barat. Cluster 2 Yaitu. Jawa Barat, Jawa Tengah Jawa Timur.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  penulis  dapat  menarik  beberapa kesimpulan, diantaranya sebagai berikut:
a) Mengelompokkan  jumlah  penduduk  miskin  yang  ada  diprovinsi indonesia  berhasil  diterapkan  menggunakan Algoritma  K-Means Clustering .
b) Pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  iterasi clustering pada data jumlah penduduk miskin terjadi sebanyak 3 kali iterasi ,
c) Dari  Hasil Perhitungan  k-means dengan  Aplikasi Rapidminer  hasil  yang didapat  bernilai  sama  yaitu Cluster Pertama  dengan  jumlah  data penduduk  miskin  sebanyak  10  provinsi  yaitu  Sumatera  Utara,  Sumatera Selatan,  Lampung,  Banten,  NTB,  NTT,  Suawesi  Selatan  dan  Papua. Cluster Kedua jumlah data penduduk miskin sebanyak 22 Provinsi yaitu, Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi,  Bengkulu,  Kep  Bangka  Belitung,  Kep Riau,  DKI  Jakarta,  Di  Yogyakarta,  Bali,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan Tengah,  Kalimantan  Selatan,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara, Sulawesi  Utara,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, dan Papua Barat. Cluster Ketiga jumlah  data  penduduk  miskin  sebanyak  3  Provinsi  yaitu,  Jawa  Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur.

## Daftar Pustaka
[1] K. Fatmawati And A. P. Windarto, “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.
[2] T. Imandasari, E. Irawan, A. P. Windarto, And A. Wanto, “Algoritma Naive Bayes Dalam  Klasifikasi  Lokasi  Pembangunan  Sumber  Air,” Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. , 2019, Doi: 10.30645/Senaris.V1i0.81.
[3] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Wallpaper Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Jurteksi  (Jurnal  Teknol.  Dan  Sist.  Informasi) , Vol. 2, 2018, Doi: 10.31227/Osf.Io/X6svc.
[4] Dan G. F. Ade Bastian, Harun Sujadi, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka),” No. 1, Pp. 26–32, 2018.
[5] R.  W.  Sari  And  D.  Hartama,  “Data  Mining :  Algoritma  K-Means  Pada Pengelompokkan  Wisata  Asing  Ke  Indonesia  Menurut  Provinsi,” Semin.  Nas. Sains Teknol. Inf. , Pp. 322–326, 2018.
[6] H. Sulastri And A. I. Gufroni, “Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penderita,” Vol. 02, Pp. 299–305, 2017.
[7] T.  Khotimah,  “Pengelompokan  Surat  Dalam  Al  Qur’an  Menggunakan  Algoritma K-Means,” Simetris , Vol. 5, No. 1, Pp. 83–88, 2014.