Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 105-115

## Menentukan Tingkat Kesejahteraan Provinsi Kalimantan Tengah Dengan Penerapan Algoritma K-Means Clustering Menggunakan Rapidminer
Rahmahwati Universitas Darwan Ali, Kalimantan Tengah, Indonesia Email: Rahmah.wati2407@mail.com

## Abstract
One of  the  key  problems  of  local governments  is  poverty,  and Central  Kalimantan  in Indonesia  is  one  of  those  local  governments.  Due  to  the  incorrect  definition  of impoverished households at the time of data collection, the municipal administration has created a number of initiatives and services that assist community welfare, but they have not been deemed functional. This study's objective is to use a clustering method to identify the  level  of  regional  poverty.  The  clustering  method,  which  makes  use  of  RapidMiner's standard  data  mining  stages,  was  applied  in  this  investigation.  This  work  develops  a method that can identify poor areas and categorize them into three groups—low, medium, and high—using a more precise computation approach.
Keywords : Poverty, Rapidminer, Clustering, and Data Mining.

## Abstrak
Kemiskinan menjadi salah satu  perhatian utama pemerintah daerah, salah satuna di provinsi Kalimantan tengah di Indonesia. Pemerintah kota telah melaksanakan berbagai program  dan  layanan  yang  mendukung  kesejahteraan  masyarakat,  namun    belum dianggap  fungsional  karena  kesalahan  definisi  rumah  tangga  miskin  pada  saat pendataan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan  algoritma  clustering  untuk menentukan kategori tingkat miskin daerah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode clustering yang menggunakan langkah-langkah umum  proses data mining menggunakan  rapidminer  .  Kajian  ini  menciptakan  suatu  sistem  yang  dapat  menjaring wilayah  miskin  dan  kemudian  mengklasifikasikannya  menjadi  (3)  jenis  dengan menggunakan model perhitungan yang lebih akurat, yaitu rendah, sedang, dan tinggi.
Kata Kunci: Data Mining, Rapidminer,Clustering, Kemiskinan.

## 1. Pendahuluan
Kemiskinan  merupakan  penghaIang  bagi  kemakmuran  nasionaI  dan  daerah. Kemiskinan dianggap sebagai masaIah muItifaset jika dikaitkan dengan ketidakmampuan untuk mengakses sumber daya  ekonomi, sosiaI, budaya, dan poIitik, serta terIibat daIam masyarakat  [1].  Kemiskinan  terjadi  akibat  kegagaIan  sebagian  orang  daIam  mengatur kehidupannya secara weIas asih. Sindrom ini menyebabkan kemerosotan kuaIitas sumber daya  manusia,  yang  mengakibatkan  rendahnya  produktivitas  dan  pendapatan  [2]. Lingkaran kemiskinan terus berIanjut karena penduduk berpenghasiIan rendah tidak dapat secara  efektif  mengakses  subsidi  pendidikan,  kesehatan,  dan  gizi,  sehingga  kuaIitas sumber daya manusia yang buruk baik dari sisi inteIektuaI maupun fisik, mengakibatkan rendahnya produktivitas [3].
Standar hidup di Provinsi KaIimantan Tengah adaIah saIah satu dari beberapa masaIah yang  dihadapi  daerah  ini.  Angka  kemiskinan  di  Provinsi  KaIimantan  Tengah  terus menurun  seIama  tiga  tahun  terakhir  (2019-2021)  [4].  Statistik  resmi  dari  Badan  Pusat Statistik  (BPS)  menunjukkan  bahwa  hingga  Maret  2021,  5,16  persen  penduduk Kotawaringin  Timur  hidup  di  bawah  garis  kemiskinan.  Angka  penerbitan  ini  kini  Iebih rendah  dibandingkan  periode  yang  sama  tahun  IaIu,  yakni  5,26  persen  [5].  Meski
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 105-115
mengaIami  penurunan,  rasio  gini  di  KaIimantan  Tengah  yang  mengukur  ketimpangan pendapatan  adaIah  0,323  pada  Maret  2021  [6].  Jika  dibandingkan  dengan  niIai  pada September 2020 yang sebesar 0,320, berarti terjadi peningkatan sebesar 0,003 poin.
BPS  KaIteng  pertama-tama  meIatih  petugas  sensus  untuk  memastikan  pendataan masyarakat  kurang  mampu  yang  handaI.  PeIatihan  untuk  pencacah  akan  membantu mereka mengumpuIkan  informasi  yang  kurang beruntung dengan  Iebih baik. Pendidikan mencakup  semua  dasar,  termasuk  semua  proses  dan  prosedur.  Petugas  pencacah  dipiIih dari antara mereka yang tinggaI di wiIayah tempat penghitungan akan diIakukan. Tujuan agar  petugas  pencacah  mengetahui  daerah  tersebut  adaIah  agar  data  yang  akurat  dapat dikumpuIkan.  Badan  Pusat  Statistik  mengumpuIkan  informasi  sensus  penduduk  dengan mengirimkan  petugas  ke  Iapangan  [7].  Untuk  mengkIasifikasikan  berbagai  bentuk dukungan  sosiaI  yang  tersedia  di  suatu  wiIayah,  informasi  tentang  setiap  hunian  akan diperoIeh  dengan  menggunakan  kuesioner  yang  disertakan.  Sehingga  angka  kemiskinan di seIuruh negeri dapat dihitung.
AnaIisis  data  paneI  digunakan  untuk  anaIisis  daIam  studi  sebeIumnya.  Tujuan peneIitian  ini  adaIah  menganaIisis  angka  kemiskinan  di  Indonesia  tahun  2015-2020. ModeI  ekonometrika  tersebut  di  atas  akan  diestimasi  dengan  menggunakan  metode PooIed  Ieast  Squares  (PLS)  atau  Common  Effect  Model  (CEM),  Fixed  Effect  Model (FEM),  dan  Random  Effect  Model  (BRAKE)  untuk  meIihat  faktor-faktor  yang berkontribusi  terhadap  kemiskinan  di  Indonesia  [8].  PemiIihan  modeI  menggunakan  Uji Chow  dan  Uji  Hausman;  Pengujian  kesesuaian  modeI  (uji  keberadaan  modeI  dan koefisien determinasi); Pengujian vaIiditas modeI (menggunakan modeI estimator terpiIih sebagai studi kasus) [9].
Jika dibandingkan dengan metode penghitungan popuIasi  Iainnya, sensus BPS Kotim secara  Iuas  dianggap  sebagai  standar  emas  karena  memberikan  data  yang  paIing  andaI, mencakup  seIuruh  popuIasi,  menghiIangkan  efek  kesaIahan  pengambiIan  sampeI (sampIing  error),  dapat  digunakan  sebagai  panduan  [10],  mengungkapkan  susunan popuIasi  yang  sebenarnya,  dan  dapat  berfungsi  sebagai  cetak  biru  untuk  survei  di  masa mendatang.
KeIemahan sensus penduduk  antara  Iain biaya yang tinggi (mencakup semua), sering terjadi  masaIah  isi,  pencacahan  yang  tidak  akurat,  dan  tanggapan  masyarakat  yang  tidak akurat.  Tidak  semuanya  dapat  dimasukkan  di  sini.  SeIain  itu,  fiturnya  dibatasi,  dan  sifat datanya  mendasar;  waktu  peIaksanaannya  Iama;  kesaIahan  suIit  diperbaiki;  dan  biaya serta fasiIitasi cukup tinggi.
Dengan  menggunakan  data  paneI,  Anda  dapat  mengeIoIa  atau  menangkap heterogenitas individu, yang merupakan keuntungan besar. Memberikan pandangan yang Iebih komprehensif tentang dinamika data dan jangkauan informasi yang  Iebih Iuas. Data paneI  dapat  membandingkan  keadaan  orang  yang  sama  sepanjang  waktu  dan  antar periode waktu, seIain menangkap perbedaan antar individu.
Dua  kekurangan  Data  PaneI  terIetak  pada  desain  dan  metode  pengumpuIan  datanya. PopuIasi  peneIitian  mungkin  tidak  cukup  terwakiIi,  responden  mungkin  meIakukan kesaIahan  daIam  mengingat  informasi,  kesaIahan  daIam  mencatatnya,  dan  kesaIahan daIam  meIakukan  wawancara  sendiri,  yang  menyebabkan  kesaIahpahaman  di  antara responden,  misaInya.  Kami  hanya  memiIiki  ukuran  sampeI  data  yang  keciI  dari  deret waktu.  Tidak  semua  fenomena  dapat  ditangkap  oIeh  data  yang  dikumpuIkan  untuk peneIitian.
PeIaksanaan  Sensus  Penduduk  Daring  Tahun  2020  yang  diIakukan  oIeh  Badan  Pusat Statistik  KaIimantan  Tengah  menghadirkan  tantangan  bagi  kita  semua  yang mempengaruhi  seIuruh  bidang  kehidupan  masyarakat  di  tanah  air  kita.  Mayoritas  orang Indonesia  adaIah  pragmatis  berkat  dorongan  pemerintah  atas  ide-ide  baru  dan  kemajuan teknoIogi.  Yang  saya  maksud  dengan  "pemikiran  pragmatis"  adaIah  poIa  pikir  yang mengantisipasi  manfaat  yang  akan  saya  dapatkan  dari  berkontribusi  daIam  upaya pengumpuIan  data  kependudukan  secara  onIine.  Beberapa  orang  di  Indonesia  ingin

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 105-115
meIihat  dan  menyentuh  hasiI  dari  setiap  program  yang  mereka  bantu  wujudkan;  jika tidak,  mereka  cenderung  tidak  peduIi.  Ketidakpercayaan  dan  ketidakbahagiaan masyarakat  berasaI  dari  fakta  bahwa  banyak  kebijakan  meIayani  kepentingan  segeIintir orang.
Studi  sebeIumnya  menunjukkan  bahwa  ruang  Iingkup  studi  ini  terbatas  pada  satu provinsi saja. PenuIis menggunakan pendekatan data-mining daIam kasus ini. CIustering adaIah strategi penambangan data yang umum.
Tujuan dari teknik anaIisis data yang dikenaI dengan istiIah “cIustering” adaIah untuk mengumpuIkan dan mengatur sekumpuIan informasi yang memiIiki kesamaan. K-means adaIah  sejenis  aIgoritma  yang  digunakan  untuk  mengeIompokkan  item  serupa  menjadi satu.  Pendekatan  K-means  adaIah  contoh  teknik  pemodeIan  dan  anaIisis  data  tanpa pengawasan (dipandu sendiri) yang menggunakan skema partisi untuk mengkIasifikasikan  data.  Temuan  peneIitian  ini  dimaksudkan  untuk  menginformasikan keputusan  kebijakan  tentang  aIokasi  sumber  daya  ke  daerah-daerah  di  Indonesia  dengan tingkat  kemiskinan  yang  tinggi  secara  tidak  proporsionaI,  yang  menjadi  penghambat pembangunan  ekonomi  negara.  Sehubungan  dengan  permasaIahan  tersebut,  penuIis penasaran  untuk  mengekspIorasi  bagaimana  data  mining  dapat  digunakan  untuk mengkategorikan  informasi  masyarakat  di  Kabupaten  Kotawaringin  Timur  dengan  Iebih baik.  Menemukan  struktur  data  meIaIui  penambangan  data  iImiah  memungkinkannya berfungsi sebagai aIat pengambiIan keputusan yang andal.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data Mining
Informasi  dapat  ditambang  untuk  wawasan  menggunakan  teknik  penambangan  data yang teIah ada seIama beberapa waktu. Penambangan Data menurunkan banyak fitur dari disipIin  pengetahuan  yang  sudah  ada  sebeIumnya,  yang  berkontribusi  pada  kesuIitan untuk  menggambarkannya  [11].  Penambangan  Data  adaIah  bidang  interdisipIiner  yang berupaya  mengubah  pemahaman  konvensionaI  tentang  data  sehingga  dapat  digunakan daIam Iebih banyak konteks:
a) JumIah data yang sangat besar
b) Dimensi data yang tinggi
c) Data  yang  heterogen  dan  berbeda  sifat  Data  mining  memiIiki  segudang  manfaat untuk  mengeIoIa  data  mentah  menjadi  knowIedge  atau  kumpuIan  informasi  yang dapat dijadikan sebagai penunjang keputusan secara efektif.
PengeIompokan Data Mining dibagi menjadi beberapa keIompok yaitu :
a) Deskripsi
Deskripsi  merupakan  cara  untuk  mengidentifikasikan  poIa  dan  kecenderungan  yang terdapat daIam data yang dimiIiki.
b) Estimasi
Seperti  mencoba  menebak  gaji  seseorang  tanpa  informasi  Iatar  beIakang  apa  pun, memprediksi  nomor  tak  dikenaI  adaIah  tebakan  yang  Iengkap.  Perkiraan  ini  mirip dengan  kategorisasi,  kecuaIi  tujuannya  tidak  diketahui.  Program  Rapidminer  dapat menangani tugas penambangan data. Teknik K-Means akan dihitung dengan bantuan rapidminer.  Temuan  peneIitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  pemerintah  daIam menentukan  prevaIensi  kemiskinan  di  berbagai  kabupaten  dan  kota  di  Provinsi Banten.  HaI  ini  memungkinkan  tindakan  yang  Iebih  terinformasi  dan  Iebih  cepat oIeh  pemerintah  untuk  mengatasi  ketidaksetaraan  regionaI,  khususnya  di  bidang keadiIan pendidikan.
c) Prediksi
Prediksi memperkirakan sebuah niIai yang beIum diketahui dan juga memperkirakan niIai untuk masa mendatang.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 105-115
d) Klasifikasi
DaIam  kIasifikasi  sudah  terdapat  target  variabIe  kategori,  misaI  penggoIongan pendapatan dapat dipisahkan daIam tiga kategori, yaitu tinggi, sedang, dan rendah.
e) Pengklasteran
Merupakan  pengeIompokan  record,  pengamatan,  atau  memperhatikan  dan membentuk keIas objekobjek yang memiIiki kesamaan dan kemiripan.
f) Asosiasi
Asosiasi berguna  untuk menemukan  atribut yang muncuI daIam satu  waktu.  Seperti yang sering terjadi di dunia perbeIanjaan khususnya RetaiI.

## 2.2. K-Means
Di antara banyak teknik pengeIompokan yang tersedia, K-Means adaIah piIihan yang popuIer  .  DaIam  haI  penambangan  data,  pengeIompokan  adaIah  komponen  penting. Penambangan  teks  dan  anaIisis  web  sering  menggunakan  pengeIompokan.  Teknik pengeIompokan sangat mudah karena hanya membagi data menjadi keIompok-keIompok berdasarkan karakteristik bersama mereka [12]. Di sini, pengeIompokan digunakan untuk membidik  wiIayah  tertentu  dengan  menyaring  data  untuk  poIa  yang  dapat  dikenaIi  yang mengungkapkan  hubungan  baru  antar  variabeI.  Metode  k-means  digunakan  untuk menghasiIkan  pengetahuan  keIompok  fitur  regionaI  daIam  peneIitian  ini  karena  teIah terbukti memiIiki tingkat akurasi yang reIatif tinggi pada peneIitian sebeIumnya. Metode cIustering  K-Means  menggunakan  prosedur  iteratif.  JumIah  cIuster  yang  dibutuhkan, diIambangkan dengan K, adaIah unit anaIisis. SeIain itu, niIai K ditentukan secara arbitrer [13].  Rata-rata,  juga  dikenaI  sebagai  centroid,  adaIah  ukuran  statistik  yang  digunakan untuk  menemukan  bagian  tengah  dari  sekumpuIan  data.  Rumus  EucIidean  digunakan untuk  setiap  kumpuIan  data  yang  ada  untuk  mendapatkan  jarak  terdekat  ke  setiap centroid.

## 2.3. RapidMiner
RapidMiner  merupakan  perangkat  Iunak  yang  dapat  diakses  oIeh  siapa  saja  dan bersifat  terbuka  (open  source)  [14].  RapidMiner  ini  dijadikan  sebuah  soIusi  untuk menganaIisa  terhadap  data  processing.  Pada  RapidMiner  ini  digunakan  berbagai  teknik seperti teknik deskriptif dan prediksi.
Tujuan  dari  peneIitian  ini  adaIah  untuk  menggunakan  teknik  cIustering,  yang merupakan  bagian  dari  area  yang  Iebih  besar  dari  data  mining,  untuk  mendapatkan informasi kuaIitas hidup di Kotawaringin Timur yang diperoIeh dari website Badan Pusat Statistik.  Keputusan  yang  tepat  dapat  dibuat  untuk  setiap  kecamatan  Rapidminer  berkat kemampuan  program  untuk  menghasiIkan  peta  kesejahteraan  masyarakat  seteIah aIgoritme  k-means  diterapkan  pada  data.  Langkah-langkah  pada  penelitian  ini  terususun pada gambar berikut ;
Gambar 1. Flowchat Peneltian

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 105-115
Tahapan Penelitian yang dilakukan adalah:
a) Identifikasi Masalah
Langkah  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  masalah.  Sebagai  titik awal untuk memahami dan menentukan solusi dan metode penyelesaian yang  digunakan. Jadi  berdasarkan  uraian  di  latar  belakang.  Penulis  memutuskan  untuk  mengangkat  isu kemiskinan  diprovinsi  Kalimantan  tengah.Salah  satu  masalah  kemiskinan  yang  belum terpecahkan  adalah  hasil  tersebut  .  Dana  yang  disediakan  oleh  negara  tidak  memenuhi kebutuhan  penduduk.  Kesulitan  proses  pengentasan  kemiskinan  yang  dilakukan  oleh pemerintah merupakan pendistribusian bantuan pendapatan yang tidak merata dan bukan di tempat tujuan. Ini karena validasi data, yang sering diabaikan sering menghasilkan data yang tidak akurat. Penulis membuat asumsi/prediksisama buruknya mengingat data yang diperoleh  dari  BPS  dengan  metode  K-Means  [15].  Penelitian  ini  diharapkan  dapat menghasilkan  clustering  penduduknya  tergolong  miskin,  sehingga  pemerintah  dapat menghitung  jumlah  penduduknya  miskin  menurut  kabupaten  di  proinsi  Kalimantan tengah.  Hasil  pengelompokan  ini  diharapkan  menjadi  signifikan.  Indikasi  untuk 109ocus pada  pengentasan  kemiskinan  dan  pemecahan  masalah  kemiskinan  dapat  dibagi  melalui program pemerintah seperti kesejahteraan orang miskin dengan benar,
b) Studi Literatur
Pada  fase  ini    dilakukan  pemahaman    konsep  dasar  algoritma    digunakan  dalam penelitian  yang    dilakukan.  Literatur  yang  digunakan  adalah  Majalah  dan  buku  dengan topik  atau  pembahasan  yang  sesuai  dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan  tentang kemiskinan dan metode algoritma K-Means.
c) Pengumpulan Data
Data  yang  dibutuhkan  untuk  penelitian  ini  adalah  data    BPS  Provinsi  Kalimantan Tengah. Informasi tersebut berasal dari situs resmi BPS Provinsi Kalimantan Tengah.

## d) Processing Data
Data  yang  diterima  kemudian  diolah  sebelum  dilanjutkan  dengan  proses  klasifikasi. Pada  Langkah  pra-pemrosesan  ini  menyimpan  data  mentah  yang    berhasil  diambil  pada langkah  sebelumnya  diproses  terlebih  dahulu  karena  data  yang  diterima  masih  acak  dan perlu  dikelompokkan  berdasarkan  kebutuhan  data  yang  akan  diolah.  Pada  langkah  ini, definisi kolom diimplementasikan digunakan sebagai acuan untuk pengelompokan, dalam penelitian  ini  kolom  yang  digunakan  sebagai  acuan  untuk  menentukan  klaster  tingkat kemiskinan kecamatan menggunakan claster 0,claster 1,claster 2, .
e) Implementasi
Dari tahap awal identifikasi masalah, studi literatur, pengumpulan data, Preprocessing, yaitu  data  yang  telah  melalui  langkah-langkah  sebelumnya  diimplementasikan  oleh  K- Metode. Dengan melakukan penerapan clusterin menggunakan Rapidminer.
f) Pengujian Dan Hasil
Proses  pengujian    penelitian  ini  dibarengi  dengan  data  menggunakan  tiga  cluster berlabel  "0",  "1",  "2".  Terlihat  dari  nilai  terendah  ke  nilai  tertinggi.Hasil    penelitian  ini nantinya  akan  berupa  kumpulan  data  yang  akan  digabungkan  Variabel  kemiskinan  dan hasil klasifikasi klaster diketahui karena sifat inputnya yang diterima.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 105-115

## 3. Hasil Penelitian Dan Pembahasan
3.1. Tahap Input Data

## Tabel 1. Data BPS Provinsi Kalimantan Tengah
2016 2017 2018 2019 2020 2021 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Kotawaringin Barat 8,05 8,35 8,36 8,41 8,42 8,53 12101 12420 12788 13175 13109 13117 319064 338230 334337 360942 397883 418388
Kotawaringin Timur 7,88 7,89 7,90 8,12 8,13 8,15 10922 11249 11556 11905 11854 11866 353640 381776 393474 416777 446039 467551 Kapuas 7,09 7,50 7,51 7,52 7,59 7,60 10287 10421 10738 11063 11015 11148 266943 283222 291820 305809 332999 345272 Barito Selatan 8,60 8,67 8,69 8,71 8,82 8,95 10938 11031 11242 11582 11486 11492 355341 377932 389405 408072 433787 450706 Barito Utara 8,34 8,35 8,59 8,60 8,71 8,85 8774 9067 9357 10010 9936 9951 420100 446807 450936 472552 504430 525236 Sukamara 7,82 7,83 7,84 7,91 8,01 8,09 7792 8177 8482 8738 8674 8773 418026 427101 442086 469353 522601 568578 Lamandau 7,79 7,94 7,95 8,38 8,42 8,43 10049 10455 10996 11278 11190 11234 380888 409912 411088 430656 479514 539744 Seruyan 7,49 7,75 7,76 7,93 7,94 7,96 8331 8658 9110 9385 9370 9420 387592 415798 428539 454971 504264 529892 Katingan 8,63 8,64 8,65 8,66 8,67 8,68 9969 10029 10327 10639 10548 10568 387848 412113 420418 434609 474056 498487 Pulang Pisau 7,66 7,67 7,70 8,08 8,18 8,19 9017 9365 9807 10104 10047 10082 335165 347878 349978 365674 395989 411258 Gunung Mas 8,94 8,96 8,97 9,03 9,14 9,18 10155 10276 10504 10822 10793 10809 365198 388415 388964 403045 438881 456984 Barito Timur 9,03 9,04 9,05 9,20 9,21 9,23 10631 10808 11000 11333 11319 11322 442068 467091 478510 487185 517183 534896 Murung Raya 7,37 7,38 7,45 7,46 7,54 7,61 9742 9872 10164 10471 10419 10449 402682 421903 442639 462334 492693 510939 Palangka Raya 11,02 11,03 11,42 11,51 11,52 11,53 12899 13435 13677 14091 14055 14070 324082 345417 353853 372420 435008 456276 Kabupaten / Kota Rata-Rata Lama Sekolah Menurut Kabupaten/Kota (Tahun) [Metode Baru] Pengeluaran per Kapita yang Disesuaikan Menurut Kabupaten/Kota (Ribu Rupiah)
Garis Kemiskinan Menurut Kabupaten/Kota
Sumber https://kalteng.bps.go.id/
Tabel 2. Nilai Rata Rata Tahun 2016-2021
Kotawaringin Barat 8,35 12785 361474 Kotawaringin Timur 8,01 11559 409876 Kapuas 7,47 10779 304344 Barito Selatan 8,74 11295 402541 Barito Utara 8,57 9516 470010 Sukamara 7,92 8439 474624 Lamandau 8,15 10867 441967 Seruyan 7,81 9046 453509 Katingan 8,66 10347 437922 Pulang Pisau 7,91 9737 367657 Gunung Mas 9,04 10560 406915 Barito Timur 9,13 11069 487822 Murung Raya 7,47 10186 455532 Palangka Raya 11,34 13705 381176 Kabupaten / Kota Rata-Rata Lama Sekolah Menurut Kabupaten/Kota (Tahun) Pengeluaran per Kapita yang Disesuaikan Menurut Kabupaten/Kota (Ribu Rupiah) Garis Kemiskinan Menurut Kabupaten/Kota
Source Url: https://kotimkab.bps.go.id/indicator/26/804/2/-metode-baru-rata-rata-lama- sekolah-menurut-kabupaten-kota.html
Gambar 1. Visualisasi Data Rata-Rata Lama Sekolah Menurut Kabupaten/Kota dari Tahun 2016 sampai 2021
Gambar 2. Visualisasi Data Pengeluaran Per Kapita Yang Disesuaikan Menurut Kabupaten/Kota dari Tahun 2016 sampai 2021
Gambar 3. Visualisasi Data Penduduk Miskin  Menurut Kabupaten/Kota dari Tahun
2016 sampai 2021

## 3.2. Centroid Data
Menemukan  centroid  data,  atau  titik  tengah,  merupakan  prasyarat  untuk  meIakukan cIustering  menggunakan  teknik  K-Means.  RapidMiner  Studio  akan  menghitung  niIai centroid data secara otomatis seIama perhitungan centroid.
Gambar 4. Implementasi Data Pada Rapidminer

## 3.3. Clustering data
Menggunakan  RapidMiner  Studio  hasil  pengumpulan  data  terkait  kabupaten/kota dengan jumlah penduduk miskin berpendidikan menengah per kapita tertinggi di Provinsi
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 105-115
Kalimantan  Tengah  menggunakan  RapidMiner  Studio.  Visualisasi  data  dengan  tampilan data. Data keluaran dapat ditampilkan dari data yang ada:
a) Kabupaten  Kotawaring  Barat  termasuk  dalam  klaster  0  dengan  rata-rata  pendidikan sekolah 8.353 (tahun), rata-rata pengeluaran  per kapita 12.785 (ribuan  rupiah/tahun) dan rata-rata jumlah penduduk miskin 361.474 (ribuan orang).
b) Kabupaten Kotawaring Timur termasuk dalam klaster 0 dengan rata-rata pendidikan sekolah 8.012 (tahun), rata-rata pengeluaran  per kapita 11.558 (ribuan rupiah/tahun) dan rata-rata jumlah penduduk miskin 409.876 (ribuan orang).
c) Kabupaten  Kapua  termasuk  dalam  Klaster  2  dengan  rata-rata  pendidikan  sekolah 7.468 (tahun), rata-rata pengeluaran per kapita 10.778 (ribuan rupiah/tahun) dan rata- rata jumlah penduduk miskin 304.344 (ribuan orang).
d) Kabupaten  Barito  Seitan  masuk  ke  Klaster  0  dengan  rata-rata  lama  sekolah  8.740 (tahun),  rata-rata  pengeluaran  per  kapita  11.295  (ribuan  rupiah/tahun)  dan  rata-rata jumlah penduduk miskin 402.540 (ribu jiwa).
e) Kota  Barito  Utara  termasuk  dalam  Klaster  1  dengan  rata-rata  lama  sekolah  8.573 (tahun),  rata-rata  pengeluaran  per  kapita  9.515  (ribuan  rupiah/tahun)  dan  rata-rata jumlah penduduk miskin 470.010 (ribuan jiwa) ). ). ) ).
f) Kota Sukamara masuk dalam Gugus 1 dengan rata-rata  lama sekolah 7.917 (tahun), rata-rata pengeluaran per kapita 8.439.333 (ribuan rupiah/tahun) dan rata-rata jumlah penduduk miskin 474.624 (ribu jiwa).
g) Kota Iamandau termasuk dalam Klaster 1 dengan pendapatan rata-rata 8.152 (tahun), pendapatan  perkapita  rata-rata    10.867  (ribuan  rupiah/tahun)  dan  rata-rata  jumlah penduduk miskin 441.967 (ribuan orang).
h) Kabupaten  Seruyan  masuk  Gugus  1  dengan  rata-rata  lama  sekolah  7.805  (tahun), rata-rata  pengeluaran  perkapita  9.045  (ribuan  rupiah/tahun)  dan  rata-rata  jumlah penduduk miskin 453.509 (ribuan jiwa).
i) Kabupaten Katingan berubah menjadi Klaster 1 dengan rata-rata lama sekolah 8.655 (tahun),  rata-rata  pengeluaran  per  kapita  10.346  (ribuan  rupiah/tahun)  dan  rata-rata jumlah penduduk miskin 437.921 (ribu jiwa).
j) Kabupaten  PuIang  Pisau  berubah  menjadi  klaster  0  dengan  rata-rata  lama  sekolah 7.913 (tahun), rata-rata pengeluaran per kapita 9.373 (ribuan rupiah/tahun) dan rata- rata jumlah penduduk miskin 367.657 (ribu jiwa).
k) Kabupaten  Gunung  Mas  berubah  menjadi  klaster  0  dengan  rata-rata  lama  sekolah 9.037  (tahun),  rata-rata  pengeluaran  per  kapita  10.559  (ribu  rupiah/tahun)  dan  rata- rata jumlah penduduk miskin 406.914 (ribu jiwa).
l) Kota  Barito  Timur  termasuk  dalam  Gugus  1  dengan  rata-rata  lama  sekolah  9.127 (tahun),  rata-rata  pengeluaran  per  kapita  11.068  (ribuan  rupiah/tahun)  dan  rata-rata jumlah penduduk miskin 487.822 (ribu jiwa) ).
m) Kota  Murung  Raya  berubah  menjadi  cluster  1  dengan  rata-rata  lama  sekolah  7.468 (tahun),  rata-rata  pengeluaran  per  kapita  10.186  (ribuan  rupiah/tahun)  dan  rata-rata jumlah penduduk miskin 455.531 (ribu jiwa). ).
n) Kota  PaIangka  Raya  masuk  dalam  Gugus  0  dengan  rata-rata  lama  sekolah  11.338 (tahun),  rata-rata  pengeluaran  per  kapita  13.704  (ribuan  rupiah/tahun)  dan  rata-rata jumlah penduduk miskin 381.176 (ribuan jiwa).

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Gambar 5. Visualisasi Data Awal Menggunakan View
Dari data yang tersedia maka hasil yang dapat ditampilkan sebagai berikut;
1) MenampiIkan data cIuster dengan menggunakan CIuster ModeI. Dari data awaI maka terdapat 3 cIuster antara Iain :
a) CIuster 0 : yang terdiri dari 6 items.
b) CIuster 1 : yang terdiri dari 7 items.
c) CIuster 2 : yang terdiri dari 1 items.

## Gambar 6. Tampilan Data Cluster Menggunakan Cluster Model
2) MengeIompokan data berdasarkan cIusternya menggunakan FoIder View. Dari data awaI maka dapat dikeIompokan menjadi 3 cIuster antara Iain :
a) CIuster  0  :  terdiri  dari  Kabupaten  Kotawaring  Barat,  Kabupaten Kotawaringin Timur, Kabupaten Barito SeIatan, Kabupaten PuIang Pisau, Kabupaten Gunung Mas dan Kota PaIangkaraya.
b) CIuster  1  :  terdiri  dari  Kabupaten  Barit  Utara,  Kabupaten  Sukamara, Kabupaten Lamandau, Kabupaten Seruyan, Kabupaten Barito Timur,  dan Kabupaten Murung Raya.
c) CIuster 2 : terdiri dari Kabupaten Kapuas.
d)
Gambar 7. TampiIan KeIompok Data Berdasarkan CIuster Menggunakan FoIder View
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 105-115
3) MenampiIkan centroid data yang digunakan dengan menggunakan Centroid TabIe.
Berikut centroid data yang digunakan :

## Gambar 8. Menampilkan Centroid Data Dengan Menggunakan Centroid Tabel
Berdasarkan  gambar  7  diatas,  maka  dapat  disimpuIkan  bahwa  centroid  data  yang digunakan pada RapidMiner Studio adaIah sebagai berikut :
a) CIuster  0  :  Kabupaten/kota  yang  masyarakatnya  memiIiki  rata-rata  waktu  sekoIah terIama, pengeIuaran per kapita besar, dan jumIah penduduk miskin sedang.
b) CIuster  1  :  Kabupaten/kota  yang  masyarakatnya  memiIiki  rata-rata  waktu  sekoIah sedang, pengeIuaran per kapita sedang, jumIah penduduk miskin banyak.
c) CIuster  2  :  Kabupaten/kota  yang  masyarakatnya  memiIiki  rata-rata  waktu  sekoIah sebentar, pengeIuaran per kapita sedang, jumIah penduduk miskin sedikit.
Dengan  menggunakan  Rapid  Miner  Studio,  kami  dapat  menentukan  kota  atau kabupaten  mana  di  Provinsi  KaIimantan  Tengah  yang  memiIiki  konsentrasi  penduduk miskin  tertinggi,  yang  dikuatkan  dengan  informasi  seperti  rata-rata  jumIah  tahun  yang dibeIanjakan  oIeh  setiap  komunitas  di  sekoIah  dan  rata-rata  jumIah  uang  yang dikeIuarkan.  mereka  mendapatkan.  KumpuIan  data  pertama  hanya  mencakup  statistik kemiskinan,  pendapatan,  dan  tingkat  pendidikan.  Langkah  seIanjutnya  adaIah menganaIisis  informasi  dengan  menentukan  niIai  median  untuk  setiap  rangkaian  angka dari  tahun  2016  hingga  2021.  Informasi  kemudian  dikeIompokkan  untuk  menghasiIkan produk akhir yaitu pengetahuan.

## 4. Kesimpulan
Tiga keIompok berbeda muncuI dari data daIam penyeIidikan ini. Tingkat kemiskinan di  Gugus  (0)  berada  di  sekitar  rata-rata  karena  gugus  tersebut  berisi  sejumIah  keciI individu  miskin  dan  pengeIuaran  per  kapita  yang  tinggi  tetapi  rata-rata  Iamanya bersekoIah  (pendidikan).  KIaster  (1)  memiIiki  angka  kemiskinan  terbesar  karena memiIiki jumIah penduduk berpenghasiIan rendah dengan tingkat pendidikan rendah dan pengeIuaran  per  kapita  terendah.  SeIain  itu,  kIuster  (2)  memiIiki  pengeIuaran  per  kapita terbesar  dibandingkan  dengan  dua  kIuster  Iainnya,  tetapi  memiIiki  tingkat  kemiskinan terendah  karena  memiIiki  penduduk  miskin  paIing  sedikit  bahkan  dengan  tingkat pendidikan  yang  wajar.  Barito  Utara,  Sukamara,  Iamandau,  Seruyan,  Katingan,  Barito Utara,  dan  Serang  dapat  memperoIeh  manfaat  dari  peningkatan  dukungan  pemerintah, terutama daIam haI pendanaan untuk biaya kuIiah.

## Daftar Pustaka
[1]  R.  Maulana,  “Analisis  Kemiskinan  Di  Kabupaten  Aceh  Besar.”  Skripsi  Fakultas  Ekonomi
Dan Bisnis Islam Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Aceh, Aceh, 2019.
[2]  K.  Aprilia  and  F.  Sembiring,  “Analisis  Garis  Kemiskinan  Makanan  Menggunakan  Metode Algoritma  K-Means  Clustering,”  in Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  dan  Manajemen Informatika , 2021, pp. 1–10.
[3]  B. Nafi’ah, “Analisis Faktor-Faktor Yang Dapat Mempengaruhi Pengentasan Kemiskinan Di Indonesia  (2016-  2019),” J.  Ilm.  Ekon.  Islam ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  953–960,  2021,  doi: 10.29040/jiei.v7i2.2206.
[4]  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, pp. 125–132, 2021.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 1, Januari (2023), pp. 105-115
[5]  S. Ramadani, I. Ambarita, and A. M. H. Pardede,  “Metode K-Means Untuk Pengelompokan Masyarakat Miskin Dengan Menggunakan Jarak Kedekatan Manhattan City Dan Euclidean ( Studi Kasus Kota Binjai ),” Inf. Syst. Dev. , vol. 4, no. 2, pp. 15–29, 2019.
[6]  M.  N.  Isda,  “Analisis  Konsep  Kemiskinan  (Studi  Komparatif  Konsep  Badan  pusat  Statistik dan  Konsep  Ekonomi  Islam),” J.  Sharia  Econ. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–21,  2021,  [Online]. Available: https://journal.ar-raniry.ac.id/index.php/JoSE/article/view/1271
[7]  E.  T.  Naldy  and  A.  Andri,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Analisis  Daftar  Pembelian Konsumen  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Pada  Transaksi  Penjualan  Toko Bangunan  MDN,” J.  Nas.  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  89–101,  2021,  doi:
10.47747/jurnalnik.v2i2.525.
[8]  Lastiyono,  “Hubungan  antara  Faktor  demografi  dengan  Kinerja  dan  Kepuasan  Kerja Karyawan Badan Pusat Statistik Propinsi Daerah Istimewa Yogyakarta.”  Skripsi Universitas Muhammadiyah Yogyakarta, Yogyakarta, 2015.
[9]  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.
[10]  N. F. Kahar, L. Hadjaratie, S. Suhada, and I. R. Padiku,  “Implementasi Data Mining Dalam Penentuan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Fuzzy C-Means,” Jambura J. Informatics , vol. 1, no. 1, pp. 27–36, 2019.
[11]  C. A. Jacob, I. W. Sumarjaya, and M. Susilawati, “Analisis Model Regresi Data Panel Tidak Lengkap  Komponen  Galat  Dua  Arah  dengan  Penduga  Feasible  Generalized  Least  Square  ( FGLS ),” J. Mat. , vol. 4, no. 1, pp. 22–38, 2014.
[12]  D. N. Alfiansyah, V. R. S. Nastiti, and N. Hayatin,  “Penerapan Metode K-Means pada Data Penduduk Miskin Per Kecamatan Kabupaten Blitar,” J. Repos. , vol. 4, no. 1, pp. 49–58, 2022, doi: 10.22219/repositor.v4i1.1416.
[13]  Parjito  and  Permata,  “Penerapan  Data  Mining  untuk  Clustering  Data  Penduduk  Miskin Menggunakan Metode K-Means,” J. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 31 – 37, 2021.
[14]  A.  Bahauddin,  A.  Fatmawati,  and  F.  P.  Sari,  “Analisis  Clustering  Provinsi  di  Indonesia Berdasarkan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[15]  Hasanudin,  L.  Linayati,  and  S.  Dendi,  “Analisis  Kinerja  Badan  Pusat  Statistik  Dalam Penetapan Standar Masyarakat Miskin Di Kota Batam (Studi Kasus Di Kecamatan Galang),” J. Trias Polit. , vol. 5, no. 1, pp. 13–22, 2021.