Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index
Jurnal Tekn olo gi I nforma si Komu ni kasi ( e-Jo urn al)
Vol. 9 No. 1 (2022) 29 - 35 ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Pengelompokkan Data Kemiskinan Provinsi Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means dengan Silhouette Coefficient

## West Java Province Poverty Data Grouping Using the K-Means
Algorithm with Silhouette Coefficient
Nabila Nur Fransiska R 1 , Dwi Suci Anggraeni 2 , Ultach Enri 3
1,2,3 Teknik Informatika, Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang
1 nabila.fransiska18150@student.unsika.ac.id, 2 dwi.suci18191@student.unsika.ac.id*, 3 ultach@staff.unsika.ac.id*

## Abstract
Serious poverty is still one of the problems in Indonesia, especially in West Java Province. The level of underdevelopment and unemployment is still the basis for poverty. Poverty in each region is certainly different. The government needs to know which areas fall into the categories of high poverty levels and low poverty levels so that they can make solutions to set priorities in providing assistance. Therefore, a data mining technique is needed that can classify the poverty level of areas in West Java, namely the clustering technique with the K-Means algorithm. The purpose of this research is to classify poverty data in West Java Province so that it can be used as information to determine the right policy to distribute aid to the community from the West  Java  government.  The  results  obtained based  on  the  test,  the  clusters  obtained  were  2  clusters  with  cluster 0 of high poverty level as many as 14 regions and cluster 1 of low poverty level as many as 13 regions. Based on the test, the K-Means Algorithm  obtains  a  Silhouette  Coefficient  of  0.576  and  is  included  in  the  medium  structure  category.  With  the  results  of grouping poverty data, the government can channel aid more precisely.
Keywords: data mining, k-means, proverty

## Abstrak
Kemiskinan  yang cukup serius masih menjadi salah satu masalah yang ada di Indonesia, terutama di Provinsi Jawa Barat. Tingkat  keterbelakangan  dan  pengangguran  masih  menjadi  dasar  atas  kemiskinan.  Kemiskinan  setiap  wilayah  tentunya berbeda-beda.  Pemerintah  perlu  mengetahui  wilayah  mana  yang  masuk  ke  dalam  kategori  tingkat  kemiskinan  tinggi  dan tingkat kemiskinan rendah sehingga dapat membuat solusi untuk menetapkan skala prioritas dalam memberikan bantuan. Oleh karena itu, dibutuhkan teknik data mining yang dapat mengelompokkan tingkat kemiskinan wilayah-wilayah di Jawa Barat yaitu  teknik  clustering  dengan  algoritma  K-Means.  Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  yaitu  untuk  melakukan pengelompokkan pada data kemiskinan di Provinsi Jawa Barat sehingga dapat digunakan sebagai informasi untuk menentukan kebijakan yang tepat untuk menyalurkan bantuan kepada masyarakat dari pemerintahan Jawa Barat. Hasil yang didapatkan berdasarkan pengujian, cluster yang diperoleh sebanyak 2 cluster dengan cluster 0 tingkat kemiskinan tinggi sebanyak 14 wilayah  dan  cluster  1  tingkat  kemiskinan  rendah  sebanyak  13  wilayah.  Berdasarkan  pengujian,  Algoritma  K-Means memperoleh    hasil  Silhouette  Coefficient  yaitu    0.576  dan  masuk  ke  dalam  kategori  medium  structure.  Dengan  hasil pengelompokkan data kemiskinan tersebut, pemerintah dapat menyalurkan bantuan dengan lebih tepat.
Kata kunci: Data Mining, K-Means, Kemiskinan

## 1. Pendahuluan
Kemiskinan  yang  cukup  serius  masih  menjadi  salah satu  masalah,  terutama  di  negara  berkembang  seperti Indonesia.  Kemiskinan  pada  sebuah  daerah  dapat menyebabkan  terhambatnya  pembangunan  nasional dalam  jangka  panjang.  Kemiskinan  ini  merupakan sebuah    kondisi  dimana  kehidupan  perekonomian
seseorang  atau  keluarga  serba  kekurangan  sehingga tidak  sanggup  untuk  memenuhi  kebutuhan-kebutuhan pokok yang mencukupi untuk kehidupannya. Kebutuhan  pokok  yang  dimaksudkan  adalah  minimal memenuhi kebutuhan pangan/makanan, sandang/pakaian,  tempat  tinggal  dan  keperluan  sosial yang dibutuhkan oleh penduduk ataupun keluarga [1].

## Nabila Nur Fransiska R, Dwi Suci Anggraeni, Ultach Enri
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)
Menurut  Badan  Pusat  Statistik  (2020)  salah  satu Provinsi  di  Indonesia  yang  mengalami  peningkatan kemiskinan  yaitu  Provinsi  Jawa  Barat.  Pada  bulan Maret 2020, tingkat kemiskinan Jawa Barat hingga 3,92 juta  jiwa  atau  7,88%.  Peningkatan  tersebut  berjumlah sekitar  544,3  ribu  jiwa  dibanding  dengan  data  sampai bulan September 2019, dimana tingkat kemiskinannya 3,38  juta  jiwa  atau  6,82%  pada  saat  itu.  Hal  ini diakibatkan oleh munculnya pandemi covid-19.
Kemiskinan  seringkali  didasari  oleh  tingginya  tingkat keterbelakangan  dan  pengangguran.  Penanggulangan kemiskinan  dapat  didukung  dengan  salah  satu  strategi seperti  adanya  data  yang  akurat.    Data  tersebut  dapat digunakan  untuk  mengevaluasi  tentang  kebijakan pemerintah mengenai kemiskinan [2].
Dalam  mengatasi  dan  menanggulangi  kemiskinan akibat  pandemi  covid-19,  Pemerintah  berupaya memberikan  bantuan  sosial  berupa  sembako,  subsidi listrik, maupun bantuan untuk UMKM. Dengan adanya beberapa  bantuan  ini,  pemerintah  berharap  tingkat kemiskinan di Indonesia semakin berkurang [3].
Kemiskinan  pada  setiap  wilayah  tentunya  berbeda- beda. Pemerintah perlu mengetahui wilayah mana yang masuk  kedalam  tingkat  kemiskinan  tinggi  dan  tingkat kemiskinan  rendah  berdasarkan  kota/kabupaten  yang berada  di  Jawa  Barat,  sehingga  pemerintah  dapat dengan  cepat  mengambil  sebuah  solusi  untuk menetapkan skala prioritas dalam memberikan bantuan kepada  masyarakat  miskin  yang  membutuhkan.  Oleh sebab  itu,  diperlukan  teknik  data  mining  untuk mengelompokkan tingkat kemiskinan wilayah-wilayah di  Jawa  Barat  yaitu  dengan  teknik  Clustering.  Data mining  adalah  sebuah  teknik  untuk  mengidentifikasi suatu  informasi  secara  menyeluruh  terkait  pada berbagai  dataset  yang  besar  untuk  mendapat pengetahuan  baru.  Data  mining  juga  dapat  dijelaskan sebagai  pengolahan  untuk  memperoleh  informasi dengan  menggunakan  teknik  matematika,  statistik, machine  learning  dan  artificial  intelligence  untuk mengidentifikasi  pengetahuan  yang  bermanfaat  serta terikat  dari  bermacam  data  warehouse  atau  database yang  besar  [4].  Proses  pengelompokkan  suatu  record yang  memiliki  kesamaan  objek  kedalam  suatu  partisi yang  berbeda,  sehingga  data  yang  dikelompokkan memiliki  arti  yang  bermanfaat  disebut  Clustering. Clustering  merupakan  satu  dari  beberapa  teknik  data mining  yang  bersifat  unsupervised  learning  dengan tujuan untuk mengelompokan data yang tidak memiliki label  berdasarkan  karakteristiknya  ke  dalam  beberapa kelompok  [5].  Salah  satu  algoritma  Clustering  yang terdapat pada data mining digunakan untuk memperoleh  kelompok  yang  memiliki  data  berjumlah banyak menggunakan metode pemisah yang berdasarkan  titik  dengan  waktu  perhitungan  yang efisien dan cepat merupakan algoritma K-Means [6]. K- Means  juga  termasuk  kedalam  metode  untuk
pengelompokan  data  non  tingkatan  yang  berupaya memisahkan data ke dalam suatu kelompok yang sudah ditentukan,  sehingga  memiliki  karakter  dan  di  dalam kelompok  yang  serupa  untuk  datanya  [7].  Algoritma yang menentukan nilai Cluster (k) dengan sembarang, dan  nilai  yang  telah  ditentukan  tersebut  menjadi  titik pusat dari Cluster atau sebagai centroid dapat dikatakan sebagai K-Means [8].
Penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  metode  K- Means untuk analisis Clustering, adalah penelitian [2], penelitian yang dilakukan tersebut memakai algoritma K-means  dengan  pengujian  data  dengan  Microsoft Excel dan software RapidMiner untuk mengelompokkan  penduduk  yang  akan  menerima bantuan di desa situmekar dengan atribut dusun, umur, dan  jumlah  keluarga,  dengan  hasil  eksperimen  dapat diketahui 3 Cluster. Penelitian lainnya yaitu penelitian [9],  yang  memakai  metode  Clustering  untuk mengelompokkan provinsi berdasarkan tingkat kemiskinan menggunakan 5 atribut dengan menggunakan  algoritma  K-Means  dan  menggunakan software  Weka,  dengan  hasil  mendapat  3  Cluster. Penelitian  lainnya  yaitu  [10]  tentang  pemanfaatan algoritma K-Means untuk pengelompokan data dengan masyarakat miskin berdasarkan provinsi memakai tools RapidMiner  5.3  dengan  perolehan  hasil  sama  dengan perhitungan berdasarkan analisis algoritmanya, dimana diperoleh 8 provinsi masuk kedalam Cluster tinggi dan 26 provinsi dengan Cluster rendah.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  penelitian  ini  akan melakukan  pengelompokan  data  kemiskinan  di  Jawa Barat.  Dengan  melakukan  analisis  data  kemiskinan, diharapkan  pemerintah  Provinsi  Jawa  Barat  dapat dengan  cepat  menentukan  kebijakan  yang  tepat  untuk menyalurkan  bantuan  kepada  masyarakat  dengan Cluster  kemiskinan  tinggi  dan  nantinya  tingkat kemiskinan di Jawa Barat akan menurun. Berdasarkan dengan  nilai  akurasi  yang  baik,  maka  metode  yang digunakan  dengan  menerapkan  teknik  Clustering dengan  memakai  algoritma  k-means.  Dalam  tahap pemrosesan  data  pada  penelitian  ini,  menggunakan bahasa pemrograman Python.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode data mining yaitu CRISP-DM  (CRoss-Industry  Standard  Process  for Data Mining) dimana metode tersebut merupakan salah satu metodologi yang biasa digunakan pada proses data mining  sebagai  rencana  dalam  memecahkan  suatu masalah  secara  menyeluruh.  Metode  ini  juga  telah dilakukan  pengembangan  oleh  analis  dari  tahun  1996 dari beberapa industry, diantaranya Daimler-Benz, ISL, NCR,  dan  OHRA.  Tahapan  metodologi  CRISP-DM [11] seperti dalam gambar 1 berikut.

## Nabila Nur Fransiska R, Dwi Suci Anggraeni, Ultach Enri
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)

## Gambar 1. Rancangan Penelitian CRISP-DM
2.1 Business Understanding
Business  Understanding  merupakan  tahap  pertama serta bagian paling penting dalam CRISP-DM, tahapan ini  mendefinisikan  permasalahan,  objek  dari  data mining  yang  akan  dilakukan,  dan  menentukan  tujuan penelitian.  Serta  menyiapkan  strategi  penyelesaian yang  akan  dilakukan.  Business  understanding  juga dapat  didefinisikan  sebagai  pemahaman  dari  tujuan penelitian yang membuat perubahan pada pengetahuan dan  melakukan  pengembangan  awal  pada  planning yang  telah  dilakukan  perancangan  untuk  mencapai suatu maksud tertentu [12].
2.2 Data Understanding
Data Understanding merupakan pemahaman pada data, yang  diawali  dari  mengumpulkan  data-data  awal, hingga  mengidentifikasi  kualitas  dari  data  yang  telah didapatkan  atau  untuk  mendeteksi  data  pada  bagian yang  menarik  untuk  diasumsikan  terhadap  informasi yang belum diketahui..

## 2.3 Data Preparation
Pada  tahap  ini,  meliputi  pemilihan  data  seperti pemilihan  tabel,  record,  dan  atribut-atribut  data  yang telah dikumpulkan untuk dapat melakukan pengelompokan  dan  proses  selection  ke  dalam kelompok-kelompok  yang  telah  ditentukan,  serta pengolahan data yang nantinya akan diperlukan dalam pemodelan data.

## 2.4 Modelling
Pada  tahap  ini  dimulai  dengan  pemilihan  teknik  serta penggunaan  algoritma  data  mining  yang  diterapkan dalam  penelitian.  K-Means  dipilih  untuk  menjadi metode  yang  digunakan  pada  tahapan  modeling.  K- Means  merupakan  algoritma  yang  menetapkan  K Cluster  dalam  partisi  set  data.  Serta  algoritma  yang sederhana  untuk diimplementasikan dan relatif  mudah beradaptasi dalam praktiknya [13]. Dalam algoritma K- Means, ukuran perbedaan digunakan sebagai pengelompokkan  objek,  perbedaan  ini  diasumsikan
dalam bentuk jarak, dimana dua objek dikatakan mirip jika jarak keduanya dekat [9].

## 2.5 Evaluation
Tahap  evaluation  ini,  berfokus  terhadap  model  yang telah  didapatkan  dan  diharapkan  mempunyai  kualitas yang  baik.  Tahap  ini  dilakukan  keefektifan  model sebelum digunakan apakah sudah cocok dengan standar yang  ada  pada  K-Means  Clustering  dan  pada  tahapan awal  tidak  ada  yang  dilewati  hingga  tahap  pemodelan berakhir  [14].  Silhouette  Coefficient  digunakan  pada tahap evaluasi ini dengan fungsi untuk menguji kualitas dari  cluster  yang  telah  didapatkan.  Selanjutnya keputusan untuk menentukan digunakan atau tidaknya hasil dari data mining tersebut.
Silhouette Coefficient  memiliki nilai dengan rentang -1 hingga 1, dengan ketentuan Cluster yang semakin baik ketika  nilai  dari  rata-rata  yang  dihasilkan  Silhouette Coefficient dekat dengan rentang nilai 1 dan sebaliknya, Cluster  yang buruk  memiliki  nilai dari rata- rata  yang dihasilkan Silhouette Coefficient dekat dengan rentang nilai  -1.  Rentang  nilai  ini  dipergunakan  untuk menunjukkan  korelasi  kemiripan dari data yang telah dikelompokkan ke dalam Cluster.  Berikut pada tabel 1 merupakan  kriteria  dalam  mengukur  nilai  Silhouette Coefficient [15].
Tabel 1. Kriteria Silhouette Coefficient
Silhouette Coefficient Kriteria Penilaian
0.7   Silhouette   1.0 Strong Structure 0.5 < Silhouette   0.7 Medium Structure 0.25 < Silhouette   0.5 Weak Structure Silhouette   0.25 No Structure

## 2.6 Deployment
Setelah  tahap  evaluation  yang  berdasarkan  hasil pengujian, maka dilakukan penyusunan untuk menjadi sebuah pengetahuan. Dengan pengimplemnetasian dari keseluruhan  model  yang  telah  dirancang.  Tahapan  ini melibatkan pengguna karena untuk mengerti bagaimana langkah  yang  akan  dilakukan  untuk  menggunakan model yang telah dibuat.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian,  pengelompokkan (clustering)  dengan  tahapan  pada  metode  CRISP-DM serta penggunaan algoritma K-Means dan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  untuk penelitiannya,  yang  dibantu  dengan    tools  Google Collab. Dengan pembahasan sebagai berikut.
3.1 Business Understanding

## Nabila Nur Fransiska R, Dwi Suci Anggraeni, Ultach Enri
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)
Pada  tahap  ini,  dibutuhkan  pemahaman  mengenai pentingnya  suatu  data  kemiskinan  untuk  melakukan pengelompokan kabupaten/kota dengan tingkat kemiskinan  yang  berbeda  berdasarkan  status  bekerja pada  kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Tujuan dari  penelitian  ini,  yaitu  dengan  menggunakan  data mining,  pemerintah  Jawa  Barat  dapat  mengetahui kelompok  kemiskinan  tiap  kabupaten/kotanya  yang termasuk  ke  dalam  kemiskinan  tinggi  dan  rendah, berdasarkan  status  bekerjanya.  Dengan  melakukan pengelompokkan (clustering), pemerintah dapat melakukan  kebijakan  untuk  penyaluran  bantuan kemiskinan.

## 3.2 Data Understanding
Penelitian ini memakai data publik yang diperoleh dari publikasi kemiskinan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat  pada  tahun  2015-2020  yang  dikeluarkan  oleh Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Barat.  Informasi pada  publikasi  ini  berisikan  data  tentang  kemiskinan pada tingkatan kabupaten/kota di Jawa Barat serta berisi indikator/atribut yang terikat dengan kemiskinan.
Data yang digunakan sebanyak 27 data pada tahun 2020 dengan  menggunakan  format  .csv  (comma  separated values).  Data  tersebut  berisi  4  atribut  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  yaitu  wilayah  jawa  barat, tidak  bekerja, bekerja  di  sektor  pertanian,  dan  bekerja bukan di sektor pertanian. Dapat dilihat gambar 2.
Gambar 2. Informasi Data

## 3.3 Data Preparation
Pada   proses  data  preparation,  langkah  pertama  yaitu pemilihan  atribut.  Atribut  tersebut  digunakan  untuk proses pada tahap modeling. Tahap ini memilih semua atribut  dikarenakan  semua  atribut  saling  berhubungan dan berpengaruh terhadap hasil yang akan ditampilkan dari  proses  modelling.  Selanjutnya  menghilangkan missing value yang berada pada atribut yang memiliki data null atau kosong. Gambar 3 menunjukkan bahwa data yang digunakan tidak ada nilai kosong atau missing value. Jadi, data tidak ada yang dihilangkan.

## Gambar 3. Mencari missing value
Tahap  selanjutnya  yaitu  transformasi  data.  Pertama, dilakukan dengan pemilihan fitur yang dapat dilakukan cluster  dilihat  dari  visualisasi  datanya.  Dimana,  data awal divisualisasikan lalu dilihat sebaran datanya, yaitu dengan  cara  memilih  visualisasi  yang  menyerupai Cluster  untuk  dijadikan  fitur.  Persebaran  data  dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Visualisasi Persebaran Data
Pada  gambar  4  tersebut  dapat  dilihat  persebaran  data yang berkaitan antar atributnya. Dengan atribut wilayah Jawa  Barat  sebagai  titik-titik  persebaran  datanya,  dan atribut  lain  yaitu  tidak  bekerja,  bekerja  di  sektor pertanian  dan  bekerja  bukan  di  sektor  pertanian menggambarkan  keterkaitan  dengan  wilayah  Jawa Barat yaitu sebagai fitur. Visualisasi tersebut digunakan sebagai  penentu  dalam  memilih  fitur  yang  cocok digunakan untuk proses modelling. Dimana, berdasarkan gambar 4 tersebut fitur yang dipilih untuk di  Clustering  yaitu  bekerja  di  sektor  pertanian  dan bekerja  bukan  di  sektor  pertanian.  Karena  dalam visualisasinya,  data  antar  fitur  tersebut  lebih  terlihat clusteringnya.
Tahap  kedua  dalam  transformasi  data  dengan  cara normalisasi  data  atau  bisa  disebut  standarisasi  ukuran datanya  dengan  menggunakan  fungsi  Min-Max  Scale. Data  yang  dinormalisasi  merupakan  data  hasil pemilihan fitur. Hasil normalisasi terdapat pada tabel 2.

## Nabila Nur Fransiska R, Dwi Suci Anggraeni, Ultach Enri
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)
Tabel 2. Hasil Normalisasi Data No Bekerja di Sektor Pertanian Bekerja Bukan di Sektor Pertanian 0 0.24881811 0.33705141 1 0.45807415 0 2 0.51405822 0.02303589 … … … 24 0 0.49587779 25 0.12241851 0.6741028 26 0.13958696 0.47793404

## 3.4 Modelling
Selanjutnya tahap modelling. Langkah awal yang harus dilakukan  yaitu  dengan  menentukan  jumlah  Cluster yang nantinya akan digunakan untuk proses pengelompokkan  menggunakan  K-Means.  Proses penentuan  jumlah  Cluster  dilakukan  dengan  memakai metode  Elbow.  Dapat  dilihat  pada  gambar  5  yaitu penentuan Cluster..
Gambar 5. Grafik Cluster Optimal dengan Metode Elbow
Berdasarkan pada hasil metode elbow yang dapat dilihat pada  gambar  5,  didapat  kesimpulan  bahwa  dari  data yang  telah  diolah  menghasilkan  2  Cluster  optimal.
Cluster  optimal  tersebut  diperoleh  dari  perhitungan  K dengan memilih jarak inertia antara satu dengan lainnya jauh. Selanjutnya mengelompokkan data sesuai dengan Clusternya. Jarak terdekat antara data dengan titik pusat (centroid)    dari  suatu  Cluster  akan  menentukan kelompok Cluster dari data tersebut. Titik centroid tiap Cluster ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Titik Centroid Cluster Cluster Tidak Bekerja Bekerja di Sektor Pertanian Bekerja Bukan di Sektor Pertanian 0 49.01 21.37 30.13 1 49.06 3.43 47.27
Dilihat  dari  tabel  3  maka  dapat  disimpulkan  bahwa Cluster  0  merupakan  Cluster  dengan  tingkat kemiskinan  yang  tinggi,  dan  Cluster  1  dengan  tingkat kemiskinan  yang  rendah.  Hasil  pengelompokan tersebut yaitu 14 wilayah Jawa Barat pada cluster 0, dan 13 wilayah Jawa Barat masuk ke Cluster 1. Selanjutnya visualisasi  data  dengan  Cluster  yang  telah  ditentukan dengan menggunakan algoritma K-Means terdapat pada gambar 6 berikut.

## Gambar 6. Visualisasi Data Cluster
Berdasarkan visualisasi pengelompokkan data dengan 2 Cluster, dapat dilihat pada gambar 6 bahwa persebaran data  yang  berada  dalam  Cluster  0  lebih  banyak mengarah  pada  bekerja  di  sektor  pertanian,  dan  data yang  masuk  Cluster  1  lebih  banyak  mengarah  pada bekerja bukan di sektor pertanian. Visualisasi tersebut menggunakan  beberapa  warna  untuk  membedakan Cluster, dengan titik pusat berwarna merah, warna biru yaitu untuk Cluster 0, dan warna oren untuk  Cluster.

## 3.5 Evaluation
Pada  tahap  evaluation,  digunakan  teknik  Silhouette Coefficient  dimana  bertujuan  untuk  menguji  kualitas Cluster  dari  data  yang  telah  didapatkan  sebelumnya

## Nabila Nur Fransiska R, Dwi Suci Anggraeni, Ultach Enri
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v9i1.921 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
pada tahap modelling. Maka, didapatkan nilai rata-rata Silhouette yang terdapat pada gambar 7.

## Gambar 7. Nilai Rata-rata Silhouette
Didapatkan  nilai  silhouette  dari  proses  K-Means sebesar  0.576.  Berdasarkan  tabel  I  kriteria  Silhouette Coefficient,  maka  termasuk  dalam  kriteria  Medium Structure.  Nilai  silhouette  sudah  dapat  dikatakan  baik jika nilainya > 0.5, jadi untuk pengujian kualitas Cluster dengan  pengelompokkan  kemiskinan  menggunakan algoritma K-Means ini memiliki kualitas yang baik.

## 3.6 Deployment
Berdasarkan dengan hasil pengolahan data pada tahap sebelumnya  yang  telah  dilakukan,  tahap  deployment dilakukan penyusunan dari pengetahuan yang dihasilkan  dari  menggunakan  data  kemiskinan  untuk pengelompokkan dengan algoritma K-Means sehingga dapat  menjadi  suatu  informasi  yang  bermanfaat  bagi pemerintah.  Tabel  4  adalah  hasil  Clustering  K-Means dengan  masing-masing  anggota  dari  Cluster  yang terbentuk..
Tabel 4. Hasil Clustering K-Means Cluster Hasil Clustering K-Means (Kabupaten/Kota) 0 Sukabumi,  Cianjur,  Garut,  Tasikmalaya,
Ciamis,  Kuningan,  Majalengka,  Sumedang, Indramayu,  Subang,  Purwakarta,  Karawang,
Bandung Barat, Pangandaran.
1 Bogor,  Bandung,  Cirebon,  Bekasi,  Kota Bogor,  Kota  Sukabumi,  Kota  Bandung,  Kota Cirebon,  Kota  Bekasi,  Kota  Depok,  Kota
Cimahi, Kota Tasikmalaya, Kota Banjar.
Berdasarkan  hasil  cluster  K-Means  tersebut,  dari  total 27 data wilayah  yang  menunjukkan kabupaten/kota di Jawa Barat, wilayah tersebut dikelompokkan berdasarkan clusternya. Yang masuk ke dalam cluster 0 sebanyak  14  wilayah  kabupaten/kota  di  Jawa  Barat. Sedangkan  untuk  cluster  1,  yang  masuk  sebanyak  13 wilayah  kabupaten/kota di Jawa Barat. Dengan  nama- nama  kabupaten  dan  kota  berdasarkan  kelompoknya yang dapat dilihat pada tabel 4.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan memakai metode K-Means Clustering dalam melakukan  pengelompokkan data kemiskinan di Jawa Barat  dengan  menggunakan  tools  Google  Collab  dan
bahasa pemrograman Python. Pengelompokkan menggunakan 4 atribut yaitu wilayah Jawa Barat, tidak bekerja, bekerja di sektor pertanian, dan bekerja bukan di sektor pertanian. Dimana, dalam pengujian tersebut menggunakan nilai K = 2 atau 2 Cluster yang didapat dari metode elbow. Dari hasil perhitungan menggunakan  metode  K-Means,  didapatkan  informasi yang  baru  berupa  tingkat  kemiskinan  yang  terbagi menjadi  2  Cluster  yaitu  Cluster  0  dengan  tingkat kemiskinan  tinggi  sebanyak  14  wilayah  dan  cluster  1 dengan  tingkat  kemiskinan  rendah  sebanyak  13 wilayah..  Diharapkan  dengan  adanya  informasi tersebut,  pemerintah  Jawa  Barat  dapat  dengan  cepat menentukan  kebijakan  yang  tepat  untuk  menyalurkan bantuan kepada masyarakat yang membutuhkan. Hasil evaluasi  dari  penggunaan  algoritma  K-Means  yang dilakukan untuk pengelompokkan dari data kemiskinan di Provinsi Jawa Barat menggunakan metode Silhouette Coefficient  dengan  menghasilkan  nilai  sebesar  0.576, dari  nilai  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil Cluster yang telah didapatkan cukup baik serta masuk kategori medium structure.

## Daftar Rujukan
[1] N. I. Febianto and N. Palasara, “Analisa Clustering K-Means Pada Data Informasi Kemiskinan Di Jawa Barat Tahun 2018,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 8, no. 2, pp. 130– 140, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i2.653.
[2] F. Andrianti, R. Firmansyah, U. Adhirajasa, R. Sanjaya, A. R. Sanjaya, and D. Mining, “Penerapan Clustering Data Kurang Mampu Di Desa Situmekar Menggunakan Algoritma K-,” vol. 1, no. 1, pp. 88–95, 2020.
[3] C.  W.  Prasetyandari,  “Dampak  Covid-19  Bagi  Roda Perekonomian Bagi Masyarakat Indonesia,” J. Imagine, vol. 1, no. 1, pp. 12–16, 2021, doi: 10.35886/imagine.v1i1.172.
[4] M. R. Muttaqin and M. Defriani, “Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa,” Ilk. J. Ilm., vol. 12, no. 2, pp. 121–129, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.542.121- 129.
[5] T.  M.  A.  K-means,  “Isbn :  2685-5852  fmipa  unimus  2019 pemetaan kemiskinan kabupaten/kota di provinsi jawa tengah menggunakan algoritma k-means,” pp. 553–557, 2019.
[6] E. Fammaldo and L. Hakim, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering  Untuk  Pengelompokan  Tingkat  Kesejahteraan Keluarga  Untuk  Program  Kartu  Indonesia  Pintar,”  J.  Ilm. Teknol.  Infomasi  Terap.,  vol.  5,  no.  1,  pp.  23–31,  2019,  doi: 10.33197/jitter.vol5.iss1.2018.249.
[7] R. Hidayat, R. Wasono, and M. Y. Darsyah, “Pengelompokan Kabupaten/Kota  Di  Jawa  Tengah  Menggunakan  Metode  K- Means Dan Fuzzy C-Means,” Pros. Semin. Nas. Int., no., pp.
240–250, 2017, [Online]. Available:
https://jurnal.unimus.ac.id/index.php/psn12012010/article/vie w/3017/2932.
[8] Purnia Silvi Dini, “Indonesian Journal of Computer Science,” STMIK Indones. Padang, vol. 6, no. 1, p. 62, 2020.
[9] A.  Bahauddin,  A.  Fatmawati,  and  F.  Permata  Sari,  “Analisis Clustering  Provinsi  Di  Indonesia  Berdasarkan  Tingkat Kemiskinan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,”  J.  Manaj. Inform.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  4,  no.  1,  p.  1,  2021,  doi: 10.36595/misi.v4i1.216.
[10]  I.  Nasution,  A.  P.  Windarto,  and  M.  Fauzan,  “Penerapan Algoritma  K-Means  Dalam  Pengelompokan  Data  Penduduk Miskin  Menurut  Provinsi,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci., vol. 2, no. 2, pp. 76–83, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.492.
[11]  A.  R.  Wibowo  and  A.  Jananto,  “Implementasi  Data  Mining Metode  Asosiasi  Algoritma  FP-Growth  Pada  Perusahaan

## Nabila Nur Fransiska R, Dwi Suci Anggraeni, Ultach Enri
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 9 No. 1 (2022)
Ritel,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 10, no. 2, p. 200, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2585.
[12]  D.  Dharmayanti,  A.  M.  Bachtiar,  and  A.  C.  Prasetyo, “Penerapan Metode Clustering Untuk Membentuk Kelompok Belajar Menggunakan Di Smpn 19 Bandung,” Komputa  J. Ilm. Komput.  dan  Inform.,  vol.  6,  no.  2,  pp.  49–56,  2017,  doi: 10.34010/komputa.v6i2.2477.
[13]  Yuni  Radana  Sembiring,  Saifullah,  and  Riki  Winanjaya,
“Implementasi Data Mining Dalam Mengelompokkan Jumlah Penduduk  Miskin  Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan Algoritma,”  KESATRIA  J.  Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer Manajemen) Vol. 2, No. 2, vol. 2, no. 2, pp. 125–132, 2021.
[14]  N.  Mirantika,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 di Provinsi Jawa Barat,” Nuansa Inform., vol. 15, no. 2, pp. 92–98, 2021, doi: 10.25134/nuansa.v15i2.4321.
[15]  R.  A.  Farissa,  R.  Mayasari,  and  Y.  Umaidah,  “Perbandingan Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids Untuk  Pengelompokkan Data  Obat  dengan  Silhouette  Coefficient  di  Puskesmas Karangsambung,” J. Appl. Informatics Comput., vol. 5, no. 2, pp. 109–116, 2021, doi: 10.30871/jaic.v5i1.3237.