## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.6, No.1, Juli 2022, pp. 55~63 e-ISSN: 2548-6861

## Clustering Data Penduduk Miskin Dampak Covid-19 Menggunakan Algoritma K-Medoids
Novi Widiawati 1 *, Betha Nurina Sari 2 **, Tesa Nur Padilah 3 * * Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang novi.widiawati17164@student.unsika.ac.id 1 , betha.nurina@staff.unsika.ac.id 2 , tesa.nurpadilah@staff.unsika.ac.id 3
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2021-08-14 Revised 2022-05-11 Accepted 2022-05-12 Kemiskinan  merupakan  masalah  yang  mendasar,  kemiskinan  bisa  berakibat  pada terhambatnya pembangunan nasional. Ada beberapa aspek yang berkaitan dengan kemiskinan  yaitu  faktor  ekonomi,  politik,  dan  psikososial.  Secara  ekonomi, kemiskinan diartikan sebagai kurangnya sumber daya untuk memenuhi kebutuhan hidup  dan  meningkatkan  kesejahteraan.  Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan pada  tahun  2020  yang  bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistika.  Dalam  upaya menemukan kasus kemiskinan dampak covid-19 dapat menggunakan Data Mining . Tujuan dari penelitian ini  untuk pengelompokan atau pemetaan daerah di Indonesia berdasarkan  tingkat  kemiskinan  dampak  covid-19  dapat  dilakukan  menggunakan algortima k-medoids . Penelitian yang akan dilakukan dengan langkah data mining yaitu  CRISP-DM  terdiri  dari  6  fase  yaitu  pemahaman  bisnis  ( business understanding ),  pemahaman  data  ( data  understanding ),  pengolahan  data  ( data preparation ),  pemodelan  ( modelling ),  evaluasi  ( evaluation ),  dan  penyebaran ( deployment ).  Algoritme  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu K-Medoids . Pengukuran  menggunakan  bahasa R dengan  bantuan  fungsi  Pamk  sehingga  hasil yang  didapatkan  pada dataset Penduduk  Miskin  Tahun  2020  memiliki cluster optimal  sebanyak 2  cluster . Cluster1 dengan  jumlah  121  kabupaten/kota  dengan kategori  tinggi,  sedangkan cluster2 dengan  jumlah  427  dengan  kategori  rendah. Hasil dari evaluasi nilai Silhouette Coefficient sebesar 0,4735719 .
Keyword:
Clustering ,
Data Mining ,
K-Medoids ,
Penduduk Miskin, Silhouette Coefficient.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  masalah  yang  sangat  mendasar dan  telah  menjadi  fokus  pemerintah  di  negara  mana  pun. Indonesia terkategori negara berkembang, tetapi kemiskinan masih  menjadi  isu  yang  wajib  dicermati.  Kemiskinan  bisa berakibat  pada  terhambatnya  pembangunan  nasional  [1]. Keadaan yang dimana kehidupan serba kekurangan sehingga tidak  mampu  memenuhi kebutuhan  hidup  yang  sesuai.  Ada beberapa  aspek  yang  berkaitan  dengan  kemiskinan  yaitu faktor  ekonomi,  politik,  dan  psikososial.  Secara  ekonomi, kemiskinan diartikan sebagai kurangnya sumber daya untuk memenuhi kebutuhan hidup dan meningkatkan kesejahteraan. Peningkatan  jumlah  penduduk  di  perkotaan  telah menimbulkan berbagai masalah seperti terjadinya kejahatan, kemacetan  lalu  lintas,  pengangguran,  kesulitan  dalam
penyediaan  tempat  tinggal  yang  layak  dan  fasilitas  sosial lainnya [2].
Badan Pusat  Statistik (2020) mencatat antara  tahun 2010 hingga  September  2020,  angka  kemiskinan  di  Indonesia menurun baik dalam jumlah ataupun persentase kecuali pada bulan  September  2013,  Maret  2020  serta  September  2020. Peningkatan  harga  kebutuhan  pokok  memicu  peningkatan harga  BBM  pada  September  2013  serta  Maret  2015.  Pada masa  yang  sama,  jumlah  serta  persentase  penduduk  miskin bertambah  di  bulan  Maret  2020  serta  September  2020 diakibatkan  oleh  pandemi  covid-  19  yang  menyerang Indonesia.  Gambar  1  menampilkan  angka  kemiskinan  dari 2010 hingga September 2020.

## Gambar 1 Jumlah dan Persentase Penduduk Miskin

## Maret 2010 - September 2020
Pada  September  2020,  jumlah  penduduk  miskin  di Indonesia  mencapai  27,55  juta  jiwa.  Dibandingkan  dengan Maret  2020,  jumlah  penduduk  miskin  meningkat  1,13  juta jiwa. Sementara jika dibandingkan dengan September 2019, jumlah penduduk miskin meningkat 2,76 juta jiwa. Persentase penduduk miskin pada September 2020 tercatat sebesar 10,19 persen, meningkat 0,41 persen poin terhadap Maret 2020 dan meningkat  0,97  persen  poin  terhadap  September  2019. Menurut  wilayah  tempat  tinggal,  antara  Maret  2020  dan September  2020,  penduduk  miskin  perkotaan  meningkat 876,5  ribu,  sedangkan  perdesaan  meningkat  249,1  ribu. Angka  kemiskinan  di  perkotaan  meningkat  dari  7,38% menjadi  7,88%.  Sementara  di  pedesaan,  proporsi  ini meningkat dari 12,82% menjadi 13,20%.
TABEL I J UMLAH DAN PERSENTASE PENDUDUK MISKIN MENURUT DAERAH SEPTEMBER 2019- SEPTEMBER 2020 SUMBER : BRS SUSENAS (2020) Daerah/Tahun Jumlah Penduduk Miskin (Juta Orang Persentase Penduduk Misin (1) (2) (3) Perkotaan September 2020 9,86 6,56 Maret 2020 11,16 7,38 September 2020 12.04 7,88 Pedesaan September 2019 14,93 12,60 Maret 2020 15,26 12,82 September 2020 15,51 13,20 Total September 2019 24,79 9,11 Maret 2020 26,42 9,78 September 2020 27,55 10,19
Berdasarkan Tabel 1 dapat diketahui bahwa tingkat kasus kemiskinan  terus  meningkat  pada  setiap  tahunnya.  Sumber daya  yang  kurang  akan  mempengaruhi  kesejahteraan  dan
kebutuhan  hidup,  karena  kemiskinan  yang  tidak  adanya pengembangan  dalam  mengatasinya.  Salah  satu  cara  untuk membantu mengatasi kasus kemiskinan yaitu mencari daerah dengan  tingkat  kemiskinan  tertinggi.  Tindakan  penanganan dapat  menjadi  lebih  efektif  sehingga  lebih  berfokus  untuk daerah  kemiskinan  yang  terkategori  tinggi. Data  mining merupakan teknik yang digunakan untuk mengetahui prioritas dengan kategori daerah kemiskinan tertinggi . Oleh karena itu, data  mining memegang  peranan  yang  sangat  berarti  dalam bermacam bidang kehidupan (antara lain industri, keuangan, cuaca,  serta  iptek).  Tujuan  dari data  mining untuk menciptakan tren ataupun pola yang diperlukan dalam dataset besar untuk menentukan nilai. Clustering adalah metode yang terdapat  pada data  mining untuk  pengelompokkan  data  [8- 12],  tujuan  dari clustering adalah  untuk  mengelompokkan cluster dari  objek,  titik,  dokumen  dan  pola.  Perbandingan antara objek kelompok cluster lain dengan pengelompokkan objek cluster yang memiliki persamaan antara kelompok lain [5] .
Pada  penelitian yang dilaksanakan [6] dalam pengelompokkan  data  sebaran  anak  cacat  lebih  baik menggunakan algoritme k-medoids karena hasil validasi lebih baik,  dibandingkan dengan menggunakan algoritme k-means . Selain itu pada penelitian lain [3] menyatakan  algoritme k- means memiliki kelemahan yang sensitive terhadap data noise dan outlier ,  sehingga  untuk  mengatasi  kelemahan  tersebut dengan  menggunakan  algoritme k-medoids .  Dalam menangani dataset yang  kecil  algoritme k-medoids cukup efisien dibandingkan algoritme k-means [4]. Pada algoritma k-medoids sebuah cluster yang  disebut  dengan medoids merupakan objek yang terpilih. Tujuan dari k-medoids yaitu mengurangi  sensitivitas  yang  dihasilkan  dari  nilai  ekstrim yang  terdapat  pada dataset ,  pengamatan  mean  tidak didasarkan pada medoids untuk setiap cluster [13-25].
Berdasarkan  penelitian  dan  masalah  di  atas  maka  akan dilakukan  penelitian  yang  berjudul  “ Clustering Data Penduduk  Miskin  Dampak  Covid-19  Menggunakan Algoritme K-Medoids ”.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan clustering algoritme k-medoids dalam  pendekatan data mining yang  bertujuan  untuk  mengetahui  wilayah  dengan tingkat kemiskinan tertinggi.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Metodologi Penelitian
Pada  penelitian  ini  metodologi  yang  digunakan  yaitu CRISP-DM  [13]  dengan  menggunakan  metode  analisis deskriptif  dan  metode  penelitian  pendekatan  kuantitatif, artinya  penelitian  yang  dilakukan  adalah  menekankan  hasil analisis  pada  basis  data  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan gambaran  yang  jelas  untuk  mengelompokkan  wilayah berdasarkan  data  kemiskinan  akibat  covid-19  di  Indonesia. Metodologi  penelitian  CRISPM-DM  ( Cross-Industry Standard  Process  For  Data Mining )  yang  dilakukan  terdiri dari 6 fase yaitu business understanding , data understanding , data preparation , modelling , evaluation , dan deployment .
JAIC e-ISSN: 2548-6861
57

## B. Rancangan Penelitian
Berikut  alur  penelitian  clustering  data  penduduk  miskin dampak  covid-19  dimana  langkah-langkah  yang  diambil berdasarkan  metode  CRISP-DM  ( Cross  Industry  Standar Proses for Data Mining ) dapat dilihat pada Gambar 2 sebagai berikut.
Gambar 2. Rancangan Penelitian

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Penelitian
Hasil penelitian ini adalah data kemiskinan dampak covid- 19  pada  tahun  2020  yang  dari https://www.bps.go.id/ yang telah dikelompokkan sesuai dengan kelasnya. Algoritma yang digunakan dalam clustering data adalah k-medoids , kemudian hasil  pengolahan  data  kemiskinan  akan  divisualisasikan  ke dalam  bentuk cluster yang dimana pada data tersebut terbagi menjadi 2 kategori yaitu tinggi dan rendah.
1) Business  Understanding: Tahapan  ini  meliputi  studi literatur  mengenai  teori-teori  yang  relevan  dengan data mining ,  algoritme k-medoids ,  juga  teknik clustering data kemiskinan.  Permasalahan  yang  dianalisis  peneliti  pada penelitian  ini  yaitu  terkait clustering wilayah  berdasarkan data kemiskinan dampak covid-19 di Indonesia.
2) Data  understanding:  Data  understanding atau pemahaman  data  merupakan  tahapan  untuk  mengumpulkan data  awal  dan  mempelajari  data  tersebut.  Adapun  proses pemahaman data tersebut dilakukan agar mengetahui struktur data dan penanganan terhadap data.
3) Data  Preparation: Tahap pre-processing atau persiapan data ini merupakan tahap dimana data yang sudah diperoleh  dilakukan  persiapan  dan  pembersihan  data.  Data kemiskinan  yang  telah  dikumpulkan  sebelumnya,  masih berupa data yang tidak terstruktur. Oleh karena itu, diperlukan tahap pre-processing untuk mengubahnya menjadi data yang lebih  terstruktur.  Pada  penelitian  ini pre-processing terdiri dari select data, data cleaning, data integration , dan format data .  Berikut  ini  merupakan  proses  dan  hasil  dari pre- processing data tersebut.
a. Select Data Penelitian  ini  menggunakan dataset kemiskinan  dampak covid-19  kabupaten/kota  di  Indonesia  pada  tahun  2020 dengan  atribut  nama  wilayah,  persentase  penduduk  miskin, indeks kedalaman kemiskinan, indeks keparahan kemiskinan,
indeks pembangunan manusia, dan jumlah penduduk miskin. Dataset diperoleh  dari https://www.bps.go.id/ .  Berikut merupakan  tabel  kasus  kemiskinan  yang  ada  di kabupaten/kota di Indonesia.
TABEL 2 D ATASET P ENDUDUK M ISKIN T AHUN 2020
Pada Tabel 2 kasus kemiskinan di Indonesia Tahun 2020 terdiri dari 6 variabel dan 548 objek data. Dari dataset di atas dilakukan  proses select  data atau  pemilihan  data,  dimana hanya  data-data  tertentu  yang  akan  digunakan  pada  proses data  mining .  Berikut  merupakan  data  hasil  seleksi dataset penduduk miskin tahun 2020 dapat dilihat pada Tabel 3.
TABEL 3 D ATASET H ASIL S ELEKSI P ENDUDUK M ISKIN T AHUN 2020 Atribut Tipe Data Keterangan Nama Wilayah Character Nama Wilayah Persentase Penduduk Miskin Numeric Persentase Penduduk Miskin Indeks Kedalaman Kemiskinan Numeric Indeks Kedalaman Kemiskinan Indeks Keparahan Kemiskinan Numeric Indeks Keparahan Kemiskinan Indeks Pembangunan Manusia Numeric Indeks Pembangunan Manusia Jumlah Penduduk Miskin Numeric Jumlah Penduduk Miskin

## b. Data Cleaning
Setelah  pemilihan  data  dilakukan,  nilai-nilai  yang  hilang diproses, duplikat data dan data yang bertentangan atau tidak konsisten.  Pada dataset penduduk  miskin  tahun  2020 dilakukan data  pre-processing .  Gambar  3  merupakan  hasil summary dari dataset yang  digunakan,  pada  hasil summary tersebut ditemukan nilai NA atau missing value .

## 58
Gambar 3. Hasil Summary Dataset Sebelum Dilakukan
Pre-Processing
Dalam  mengatasi missing  value dapat  dilakukan  dengan mengubah  nilai  tersebut  dengan  metode mean .  Gambar  4 merupakan hasil summary dari dataset yang digunakan, pada hasil summary tersebut tidak ditemukan nilai NA atau missing value , maka tahap penelitian dilanjutkan ke tahap berikutnya.
Gambar 4. Hasil Summary Dataset Setelah Dilakukan
Pre-Processing
Gambar 5. Hasil Bloxpot Dataset
Berdasarkan Gambar 5 menunjukkan hasil boxplot dataset di atas dapat dilihat bahwa terdapat data outlier pada variabel jumlah penduduk miskin yang memiliki jarak atau nilai yang cukup  jauh  dari  data  lain,  sehingga  pengelompokkan  lebih cocok  menggunakan  metode k-medoids agar  mendapatkan hasil yang lebih representatif.
c. Data Integration
Pada  tahap  ini  data  integrasi  adalah  melakukan penggabungan semua dataset yang dibutuhkan ke dalam satu tabel.  Pada  penelitian  ini  hanya  menggunakan  satu  tabel, maka tahap ini tidak dilakukan.

## d. Format Data
Pada  tahap  ini  data  yang  masih  menjadi  kategorik ditransformasikan  ke  dalam  bentuk  numerik,  dalam  proses perubahan  bentuk  data  dari  kategorik  ke  numerik  adalah dengan memberikan angka yang berbeda ke setiap kategorik yang  untuk  variabel  pada dataset .  Kemudian  dilakukan standarisasi  data  dengan  menggunakan  fungsi scale ,  pada proses  normalisasi  menggunakan  bantuan tools Rstudio sehingga  didapatkan  hasil  seperti  pada  Tabel  4.  Berikut merupakan hasil normalisasi  Tabel 4  pada dataset penduduk miskin tahun 2020.

## TABEL 4 H ASIL N ORMALISASI D ATASET P ENDUDUK M ISKIN T AHUN 2020
Modelling:  Langkah  ini  dilakukan  proses  data  mining dengan  algoritma  k-medoids . Algoritma  k-medoids  adalah algoritme clustering yang mirip dengan k-means. Perbedaan antara kedua algoritma tersebut adalah algortime k-medoids menggunakan  objek  sebagai  representatif  (medoid)  sebagai pusat  cluster  dari  setiap  cluster,  sedangkan  k-means menggunakan  mean  sebagai  pusat  cluster.  Kelebihan algoritma k-medoids yaitu mengatasi kelemahan algortima k- means yang sensitif pada noise dan outlier . Dalam algoritma k-means objek dengan nilai yang lebih besar diperbolehkan untuk  menyimpang  dari  sebaran  data.  Keunggulan  lainnya
JAIC
adalah  hasil  dari  proses clustering tidak  bergantung  pada urutan  input  ke database .  Langkah-langkah  algoritma k- medoids : 1) Inisialisasi k pusat cluster (jumlah cluster ).
2) Pengukuran  jarak Euclidian  Distance untuk menetapkan  setiap  data  (objek)  ke cluster terdekat sebagai berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) = ||𝑥 − 𝑦|| =   √∑ (𝑥 𝑖 −   𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ; 1,2,3, ...(2.1)
Keterangan: 𝑑(𝑥, 𝑦) =  jarak euclidian  distance antara pengamatan ke i pusat cluster ke i Xi = objek pada pengamatan ke i Yi = pusat kelompok ke i n = banyak variabel pengamatan yang diamati
3) Pilih  objek  secara  acak  di  setiap cluster sebagai kandidat untuk medoid baru.
4) Gunakan  kandidat medoid baru  untuk  menghitung jarak setiap objek di setiap cluster .
5) Hitung simpangan total (S) dengan menghitung nilai jarak total baru – total lama. Maka total simpangan adalah S =  b – a  Jika S < 0 , maka tukar nilai objek dengan menentukan medoid baru.
6) Ulangi  langkah  3  sampai  5  hingga  tidak  ada perubahan  pada  medoid,  sehingga  mendapatkan cluster dan anggota masing-masing cluster .
Metode  elbow,  metode  Silhouette,  metode  Factoextra berfungsi sebagai acuan untuk pemilihan jumlah cluster yang optimal.  Dalam  pemilihan  jumlah  cluster  yang  optimal dengan  menggunakan  Rstudio,  sehingga  hasilnya  dapat dilihat pada Gambar 6, Gambar 7, dan Gambar 8.
Gambar 6. Metode Elbow pada Dataset Penduduk Miskin Tahun 2020
Pada  Gambar  6  digambarkan  sebuah  grafik  dari elbow method yang menunjukkan nilai k terbaik adalah saat k berada di angka 2, hal ini karena nilai k terbaik adalah ketika terjadi penurunan di beberapa nilai k dan selanjutnya hasil dari nilai k akan stabil atau turun secara perlahan-lahan.
Gambar 7. Metode Silhouette pada Dataset Penduduk Miskin Tahun 2020
Dapat  dilihat  pada  Gambar  7  metode silhouette menggunakan  pendekatan  nilai  rata-rata  untuk  menduga  k optimal dari cluster terbentuk, semakin tinggi nilai rata-rata maka semakin baik. Pada grafik di atas menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal  yang  akan  terbentuk  adalah  k  =  2, karena  k  =  2  memiliki  nilai  rata-rata  yang  paling  tinggi dibandingkan jumlah k lainnya. Nilai k optimal  sebanyak 2 juga ditunjukkan pada metode factoextra dan fungsi pamk.
Gambar 8. Metode Factoextra pada Dataset Penduduk Miskin Tahun 2020
Gambar  8  menunjukkan  metode factoextra pada dataset penduduk miskin tahun 2020 cluster optimal yaitu 2 cluster , karena visualisasi diatas menentukkan jumlah cluster optimal pada cluster 2. Hal ini diperkuat oleh proses clustering dengan menggunakan  fungsi  pamk()  yang  menunjukkan  bahwa  k optimal berada saat k = 2 dapat dilihat pada Gambar 9.
60
Gambar 9. Hasil Clustering dengan Fungsi Pamk()
Berdasarkan  Gambar  9  menunjukkan  proses clustering dengan menggunakan fungsi pamk() dimana jumlah k tidak dapat  ditentukan  sendiri,  melainkan  secara  otomatis  jumlah cluster ditentukan  fungsi  pamk()  itu  sendiri,  pada dataset penduduk miskin tahun 2020 cluster optimal yaitu 2 cluster .

## 4)  Evaluation
Pada  tahap  dilakukan  evaluasi  menggunakan silhouette coefficient . Hasil evaluasi dapat dilihat pada Tabel 5.
TABEL 5 H ASIL J UMLAH D ATA C LUSTER P ENDUDUK M ISKIN T AHUN 2020 Jumlah Data Nilai k Silhouette Coefficient 548 2 0,4735719 3 0,2935928 4 0,2463736 5 0,295142 Tabel 5 menunjukkan nila evaluasi pada dataset penduduk miskin  tahun  2020  dengan  jumlah  data  sebanyak  548  data, pengujian cluster yang di uji yaitu k=2 sampai k=5. Kualitas cluster terbaik diperoleh pada cluster 2 dengan nilai silhouette coefficient sebesar 0,4735719.
Berdasarkan nilai tersebut dapat disimpulkan bahwa cluster 2 adalah clsuter optimal  karena  mendekati  angka  1  ( Weak Structure ).  Hasil  evaluasi  dalam  bentuk  tabel  dapat  dilihat pada Tabel 5.

## 5)  Deployment
Cluster  yang  dihasilkan  pada  dataset  penduduk  miskin tahun  2020  yaitu  2  cluster,  cluster  1  dan  cluster  2.  Berikut merupakan  plot  cluster  dari  dataset  penduduk  miskin  tahun 2020.
Gambar 10. Hasil Cluster Dataset Penduduk Miskin Tahun 2020
Pada  Gambar  10  dapat  diketahui  terdapat  2 cluster pada dataset penduduk miskin tahun 2020, yaitu cluster 1 sebanyak 121  data  kabupaten/kota,  dan cluster 2  sebanyak  427  data kabupaten/kota.  Untuk  memudahkan  dalam  menganalisis kategori  masing-masing cluster ,  deskripsi  dari  hasil clustering pada Gambar 11.
Gambar 11. Deskripsi Hasil Clustering

## TABEL 6 R INCIAN K ARAKTERISTIK C LUSTER 1
Cluster 1  merupakan  kategori  dengan  tingkat  persentase penduduk  miskin,  indeks  kedalaman  kemiskinan,  indeks keparahan  kemiskinan,  indeks  pembangunan  manusia,  dan jumlah penduduk miskin tertinggi. Cluster 1 terdiri dari 121 kabupaten/kota.  Pada  variabel  persentase  penduduk  miskin angka  kasus terkecil =  12,92 kasus, angka  kasus terbesar = 41,76 kasus, dengan jumlah kasus = 2737,14 kasus dan rata- rata kasus = 22,8095 kasus. Pada variabel indeks kedalaman kemiskinan angka  kasus terkecil =  1,91 kasus, angka  kasus terbesar = 13,87 kasus, dengan jumlah kasus = 566,64 kasus dan  rata-rata  kasus  =  4,722  kasus.  Pada  variabel  indeks keparahan  kemiskinan  angka  kasus  terkecil  =  0,32  kasus, angka  kasus  terbesar  =  6,99  kasus,  dengan  jumlah  kasus  = 174,84 kasus dan rata-rata kasus = 1,457 kasus. Pada variabel indeks pembangunan  manusia angka  kasus terkecil =  31,55 kasus,  angka  kasus  terbesar  =  74,46  kasus,  dengan  jumlah kasus  =  7593,73  kasus  dan  rata-rata  kasus  =  63,2810833
C1 Persentase penduduk miskin Indeks kedalama n kemiskin an Indeks keparaha n kemiskin an Indeks pembang unan manusia Jumlah penduduk miskin Min 12,92 1,91 0,32 31,55 4,59 Max 41,76 13,87 6,99 74,46 911,37 Rata -rata 22,8095 4,722 1,457 63,281 0833 59,8795 Juml ah 2737,14 566,64 174,84 7593,73 4790,36
61
kasus.  Pada  variabel  indeks  pembangunan  manusia  angka kasus  terkecil  =  4,59  kasus,  angka  kasus  terbesar  =  911,37 kasus,  dengan  jumlah  kasus  =  4790,36  kasus  dan  rata-rata kasus = 59,8795 kasus.
TABEL 7 R INCIAN K ARAKTERISTIK C LUSTER 2
Cluster 2  merupakan  kategori  dengan  tingkat  persentase penduduk  miskin,  indeks  kedalaman  kemiskinan,  indeks keparahan  kemiskinan,  indeks  pembangunan  manusia,  dan jumlah penduduk miskin tertinggi. Cluster 2 terdiri dari 427 kabupaten/kota.  Pada  variabel  persentase  penduduk  miskin angka  kasus  terkecil  =  2,02  kasus,  angka  kasus  terbesar  = 19,23 kasus, dengan jumlah kasus = 3765,75 kasus dan rata- rata kasus = 8,798481 kasus. Pada variabel Indeks kedalaman kemiskinan angka  kasus terkecil =  0,07 kasus, angka  kasus terbesar = 3,51 kasus, dengan jumlah kasus = 1,24222 kasus dan  rata-rata  kasus  =  1,24222  kasus.  Pada  variabel  Indeks keparahan  kemiskinan  angka  kasus  terkecil  =  0,04  kasus, angka  kasus  terbesar  =  1,02  kasus,  dengan  jumlah  kasus  = 102,65  kasus  dan  rata-rata  kasus  =  0,278184  kasus.Pada variabel Indeks pembangunan manusia angka kasus terkecil = 60,48  kasus,  angka  kasus  terbesar  =  86,61  kasus,  dengan jumlah  kasus  =  30618,43  kasus  dan  rata-rata  kasus  = 71,53839  kasus.  Pada  variabel  Jumlah  penduduk  miskin angka  kasus  terkecil  =  1,46  kasus,  angka  kasus  terbesar  = 776,83  kasus,  dengan  jumlah  kasus  =  11281,98  kasus  dan rata-rata kasus = 51,99069 kasus.

## B. Pembahasan
Dalam penelitian ini untuk mengelompokkan kabupaten/kota  yang  memiliki  kasus  kemiskinan  dampak covid-19 di Indonesia menggunakan algoritme k-medoids dan menggunakan  metodologi  CRISP-DM  ( Cross  Industry Standar  Prosess  for  Data  Mining )  yang  terdiri  beberapa tahapan bussines  understanding , data  understanding , data preparation , modelling , evaluation , dan deployment . Pada  tahap bussines  understanding dilakukan  studi literatur  mengenai  teori-teori  yang  relevan  dengan data mining ,  algoritme k-medoids ,  juga  teknik clustering data kemiskinan.  Permasalahan  yang  dianalisis  peneliti  pada penelitian ini yaitu terkait clustering data kemiskinan dampak covid-19 di Indonesia. Tahap data understanding merupakan tahapan  untuk  mengumpulkan  data  awal  dan  mempelajari data  tersebut.  Adapun  proses  pemahaman  data  tersebut dilakukan  agar  mengetahui  struktur  data  dan  penanganan terhadap  data.  Tahap data  preparation merupakan  tahap
dimana  data  yang  sudah  diperoleh  dilakukan  persiapan  dan pembersihan data. Data kemiskinan yang telah dikumpulkan sebelumnya, masih berupa data yang tidak terstruktur. Oleh karena  itu,  diperlukan  tahap pre-processing untuk mengubahnya  menjadi  data  yang  lebih  terstruktur.  Pada penelitian  ini pre-processing terdiri  dari select  data,  data cleaning, data integration, dan format data.
Adapun tahapan dari preprocessing dari data preparation, pertama select  data merupakan  proses  pemilihan  data  yang akan  dilakukan  dalam  proses data  mining ( modelling ), kemudian dilanjutkan pada tahap data cleaning dimana data dilakukan pengecekan apabila terdapat data yang kosong atau missing  value maka  data  harus  ditangani  terlebih  dahulu, kemudian  pada  tahap data  integration melakukan penggabungan semua dataset yang dibutuhkan ke dalam satu tabel pada penelitian ini hanya menggunakan satu tabel, maka tahap  ini  tidak  dilakukan,  kemudian  dilakukan format  data dimana  data  ditransformasikan  ke  dalam  bentuk  numerik, dalam  proses  perubahan  bentuk  data  dari  kategorik  ke numerik adalah dengan memberikan angka yang berbeda ke setiap  kategorik  yang  berbeda  untuk  variabel  pada dataset . Kemudian dilakukan standarisasi data dengan menggunakan fungsi scale , pada proses normalisasi menggunakan bantuan tools Rstudio.
Tahap modelling yaitu  dilakukan  proses data  mining menggunakan  algoritme k-medoids dan  menggunakan package  cluster dan clvalid untuk  menampilkan  visualisasi dari cluster menggunakan package  factoextra .  Kemudian dilakukan evaluasi dari hasil modelling atau data mining yang telah  didapatkan  yaitu  untuk  mengukur  optimalisasi  dari cluster yang  dihasilkan  pada tools  Rstudio dengan menggunakan package  clvalid untuk  mengetahui  evaluasi dari internal  measure berupa  nilai silhouette .  Selanjutnya dilakukan deployment merupakan  tahap  pelaporan  atau penyampaian  hasil  berupa  representasi  dalam  bentuk  yang mudah dipahami.
Adapun cluster optimal yang dihasilkan pada penelitian ini adalah  pada dataset penduduk  miskin  tahun  2020 menghasilkan  2 cluster dan  optimal cluster pada cluster 2. Parameter  untuk  mengetahui  kualitas  suatu cluster dapat dilakukan  dengan  menggunakan silhouette  coefficient digunakan untuk mengukur kualitas dari cluster . Berdasarkan output  hasil  disimpulkan  bahwa cluster 2  adalah clsuter optimal mendekati angka 1 ( Weak Structure ).
Dari dataset yang  digunakan  yaitu dataset penduduk miskin  tahun  2020  dengan  nilai silhouette  coefficient 0,4735719.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  jumlah  data mempengaruhi  terhadap  kualitas  dari  sebuah cluster ,  jika jumlah  data  digunakan  semakin  banyak  nilai silhouette coefficient yang  dihasilkan  semakin  tinggi,  dan  sebaliknya jika  jumlah  data  digunakan  semkain  sedikit  nilai silhouette coefficient yang dihasilkan semakin rendah[7] . Cluster 1  merupakan  kategori  dengan  tingkat  persentase penduduk  miskin,  indeks  kedalaman  kemiskinan,  indeks keparahan  kemiskinan,  indeks  pembangunan  manusia,  dan jumlah penduduk miskin tertinggi. Cluster 1 terdiri dari 121
C1 Persentase penduduk miskin Indeks kedalama n kemiskina n Indeks keparahan kemiskina n Indeks pembangu nan manusia Jumlah penduduk miskin Min 2,02 0,07 0,04 60,48 1,46 Max 19,23 3,51 1,02 86,61 776,83 Rata -rata 8,798481 1,24222 0,278184 71,53839 51,99069 Juml ah 3765,75 1,24222 102,65 30618,43 11281,98
62
kabupaten/kota.  Pada  variabel  persentase  penduduk  miskin angka  kasus terkecil =  12,92 kasus, angka  kasus terbesar  = 41,76 kasus, dengan jumlah kasus = 2737,14 kasus dan rata- rata kasus = 22,8095 kasus. Pada variabel indeks kedalaman kemiskinan angka  kasus terkecil =  1,91 kasus, angka  kasus terbesar = 13,87 kasus, dengan jumlah kasus = 566,64 kasus dan  rata-rata  kasus  =  4,722  kasus.  Pada  variabel  indeks keparahan  kemiskinan  angka  kasus  terkecil  =  0,32  kasus, angka  kasus  terbesar  =  6,99  kasus,  dengan  jumlah  kasus  = 174,84 kasus dan rata-rata kasus = 1,457 kasus. Pada variabel indeks pembangunan  manusia angka  kasus terkecil =  31,55 kasus,  angka  kasus  terbesar  =  74,46  kasus,  dengan  jumlah kasus  =  7593,73  kasus  dan  rata-rata  kasus  =  63,2810833 kasus.  Pada  variabel  indeks  pembangunan  manusia  angka kasus  terkecil  =  4,59  kasus,  angka  kasus  terbesar  =  911,37 kasus,  dengan  jumlah  kasus  =  4790,36  kasus  dan  rata-rata kasus = 59,8795 kasus.
Cluster 2  merupakan  kategori  dengan  tingkat  persentase penduduk  miskin,  indeks  kedalaman  kemiskinan,  indeks keparahan  kemiskinan,  indeks  pembangunan  manusia,  dan jumlah penduduk miskin tertinggi. Cluster 2 terdiri dari 427 kabupaten/kota.  Pada  variabel  persentase  penduduk  miskin angka  kasus  terkecil  =  2,02  kasus,  angka  kasus  terbesar  = 19,23 kasus, dengan jumlah kasus = 3765,75 kasus dan rata- rata kasus = 8,798481 kasus. Pada variabel Indeks kedalaman kemiskinan angka  kasus terkecil =  0,07 kasus, angka  kasus terbesar = 3,51 kasus, dengan jumlah kasus = 1,24222 kasus dan  rata-rata  kasus  =  1,24222  kasus.  Pada  variabel  Indeks keparahan  kemiskinan  angka  kasus  terkecil  =  0,04  kasus, angka  kasus  terbesar  =  1,02  kasus,  dengan  jumlah  kasus  = 102,65  kasus  dan  rata-rata  kasus  =  0,278184  kasus.Pada variabel Indeks pembangunan manusia angka kasus terkecil = 60,48  kasus,  angka  kasus  terbesar  =  86,61  kasus,  dengan jumlah  kasus  =  30618,43  kasus  dan  rata-rata  kasus  = 71,53839  kasus.  Pada  variabel  Jumlah  penduduk  miskin angka  kasus  terkecil  =  1,46  kasus,  angka  kasus  terbesar  = 776,83  kasus,  dengan  jumlah  kasus  =  11281,98  kasus  dan rata-rata kasus = 51,99069 kasus.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan  maka kesimpulan yang didapatkan adalah sebagai berikut:
1. Pada penelitian ini sudah diimplementasikan metode clustering menggunakan algoritme k-medodis untuk mengelompokkan  penduduk  miskin  tahun  2020 dampak  covid-19  di  Indonesia.  Dari  hasil perhitungan clustering pada dataset penduduk miskin  tahun  2020  menghasilkan  2 cluster yaitu cluster1 dan cluster2 . Cluster1 terdiri  121 kabupaten/kota  yang  terkategori  daerah  dengan kasus  kemiskinan  dalam  tingkatan  tinggi. Sedangkan pada cluster2 memiliki 427
kabupaten/kota  yang  terkategori  sebagai  daerah yang  memiliki kasus kemiskinan dampak covid-19 dalam tingkatan rendah.
2. Hasil clustering dievaluasi  dengan silhouette coefficient berfungsi  sebagai  kualitas cluster yang dihasilkan berdasarkan proses pengujian dari dataset penduduk  miskin  tahun  2020  menghasilkan  nilai silhouette coefficient 0,4735719, dapat disimpulkan bahwa cluster 2  merupakan clsuter optimal  karena mendekati angka 1 ( Weak Structure ). Hasil evaluasi dalam  bentuk  tabel  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.3. Pada  analisis pengelompokkan data kabupaten/kota lebih  baik  menggunakan cluster 2  pada  kasus kemiskinan dampak
covid-19,
dalam pengelompokkan  kasus  kemiskinan  penerapan algortime k-medoids mendekati  ketepatan  pada pengelompokkan kabupaten/kota.

## B. Saran
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  saran- saran  diberikan  untuk  mejadi  referensi  dalam  penelitian selanjutnya, yaitu:
1. Dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode clustering lain. Seperti algoritme k-medoids dan k- means untuk mengetahui pengklasteran mana  yang lebih robust terhadap  data  yang  mengandung pencilan ( outlier ). Metode k-medoids menggunakan medoids sebagai  pusat  klasternya  dan k-means menggunakan mean sebagai pusat klasternya.
2. Diharapkan penelitian selanjutnya dapat menambah variabel  yang  lebih  bervariasi  lagi  dan  indeks validasi seperti dunn dan connectivity . 3. Disarankan untuk penelitian selanjutnya menggunakan tools yang berbeda dalam pengelompokkan  wilayah  yang  memiliki  kasus kemiskinan di Indonesia.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S.  Internawati,  “Studi  Pelaksanaan  Pendataan  Keluarga,” Stud. Pelaks.  Pendataan  Kel.  Miskin  Dan  Pemberdaya.  Masy.  Dalam Mengentaskan  Kemiskin.  Di  Desa  Danau  Redan  Kec. TelukPandan , vol. 1, no. 1, pp. 309–323, 2013, [Online]. Available: https://ejournal.ap.fisip-unmul.ac.id/site/?p=700.
[2] N.  Zuhdiyaty  and  D.  Kaluge,  “Analisis  Faktor  -  Faktor  Yang Mempengaruhi  Kemiskinan  Di  Indonesia  Selama  Lima  Tahun Terakhir,” J. Ilm. Bisnis dan Ekon. Asia , vol. 11, no. 2, pp. 27–31, 2018, doi: 10.32812/jibeka.v11i2.42.
[3] B.  Riyanto,  “Penerapan  Algoritma  K-Medoids  Clustering  Untuk Pengelompokkan Penyebaran Diare Di Kota Medan (Studi Kasus: Kantor Dinas Kesehatan Kota Medan),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 562–568, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1659.
[4] A.  Y.  Rofiqi,  “Clustering  Berita  Olahraga  Berbahasa  Indonesia Menggunakan Metode K-Medoid Bersyarat,” J. Simantec , vol. 6, no. 1, pp. 25–32, 2017.
[5] R. C. Balabantaray, C. Sarma, and M. Jha, “Document Clustering using  K-Means  and  K-Medoids,”  2015,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1502.07938.
[6] R. D. Ramadhani and D. J. Ak, “Evaluasi K-Means dan K-Medoids pada Dataset Kecil,” Semin. Nas. Inform. dan Apl. , no. September, pp. 20–24, 2017.
[7] D.  F.  Pramesti,  Lahan,  M.  Tanzil  Furqon,  and  C.  Dewi, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokan Data,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 9, pp. 723–732,
2017, doi:
JAIC
63 10.1109/EUMC.2008.4751704.
[8] D. E. Kurniawan and A. Fatulloh, “Clustering of Social Conditions in  Batam,  Indonesia  Using  K-Means  Algorithm  and  Geographic Information System,” International Journal of Earth Sciences and Engineering (IJEE), vol. 10, no. 5, pp. 1076–1080, 2017.
[9] P. Prasetyawan, I. Ahmad, R. I. Borman, Y. A. Pahlevi, and D. E. Kurniawan,  “Classification  of  the  Period  Undergraduate  Study Using Back-propagation Neural Network,” 2018, pp. 1–5.
[10] F.  Mahmuda,  M.  A.  R.  Sitorus,  H.  Widyastuti,  and  D.  E. Kurniawan,  “Clustering  Profil  Pengunjung  Perpustakaan Menggunakan  Algoritma  K-Means,”  Journal  of  Applied Informatics  and Computing,  vol.  1, no.  1,  Art.  no.  1, 2017, doi: 10.30871/jaic.v1i1.476.
[11] S. Sindi, W. R. O. Ningse, I. A. Sihombing, F. Ilmi R.H.Zer, and D.  Hartama,  “Analisis  algoritma  K-Medoids  clustering  dalam pengelompokan  penyebaran  Covid-19  di  Indonesia,” Jti  (Jurnal Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 166–173, 2020.
[12] A. Ariyanto, D. E. Kurniawan, and A. Fatulloh, ‘Rancang Bangun Aplikasi WebGIS untuk Pemetaan Kondisi Sosial Ekonomi Kota Batam’, J. Appl. Inform. Comput. JAIC, vol. 2, no. 1, Art. no. 1, 2018, doi: 10.30871/jaic.v2i1.904.
[13] D.  Feblian  and  D.  U.  Daihani,  “Implementasi  Model  Crisp-Dm Untuk Menentukan Sales Pipeline Pada Pt X,” J. Tek. Ind. , vol. 6, no. 1, pp. 1–12, 2017, doi: 10.25105/jti.v6i1.1526.
[14] B. Wira, A. E. Budianto, and A. S. Wiguna, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Mengetahui Pola Pemilihan Program Studi  Mahasiwa  Baru  Tahun  2018  Di  Universitas  Kanjuruhan Malang,” RAINSTEK  J. Terap. Sains Teknol. , vol. 1, no. 3, pp. 53– 68, 2019, doi: 10.21067/jtst.v1i3.3046.
[15] D.  Marlina,  N.  Lina,  A.  Fernando,  and  A.  Ramadhan, “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[16] S. Defiyanti, M. Jajuli, and N. Rohmawati, “K-Medoid Algorithm in Clustering Student Scholarship Applicants,” Sci. J. Informatics ,
vol. 4, no. 1, pp. 27–33, 2017, doi: 10.15294/sji.v4i1.8212.
[17] W.  Budiaji  and  F.  Leisch,  “Simple  k-medoids  partitioning algorithm for mixed variable data,” Algorithms , vol. 12, no. 9, pp. 1–15, 2019, doi: 10.3390/a12090177.
[18] D. Wahyuli, H. Handrizal, I. Parlina, A. P. Windarto, D. Suhendro, and  A.  Wanto,  “Mengelompokkan  Garis  Kemiskinan  Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma K-Medoids,” Pros. Semin. Nas. Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.  September,  p.  452,  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.51
[19] I. Budiman, “28. 29. 1,” Data Clust. Menggunakan Metodol. Cris. Untuk  Pengenalan  Pola  Proporsi  Pelaks.  Tridharma ,  pp.  1–56, 2012.
[20] R. D. Setiyawan, D. Sunaryono, and R. J. Akbar, Rancang Bangun Aplikasi  Untuk  Pemetaan  Tingkat  Kemiskinan  Masyarakat Berbasis Perangkat Bergerak , vol. 5, no. 2. 2016.
[21] P. Kumar and D. Sirohi, “Comparative analysis of FCM and HCM algorithm on Iris data set,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 5, no. 2, pp. 33–37, 2010, doi: 10.5120/888-1261.
[23] P. Arora, Deepali, and S. Varshney, “Analysis of K-Means and K- Medoids  Algorithm  for  Big  Data,” Phys.  Procedia ,  vol.  78,  no. December 2015, pp. 507–512,
2016, doi: 10.1016/j.procs.2016.02.095.
[24] I.  Kamila,  U.  Khairunnisa,  and  M.  Mustakim,  “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj.  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  119,  2019,  doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381
[25] D. Wahyuli, H. Handrizal, I. Parlina, A. P. Windarto, D. Suhendro, and  A.  Wanto,  “Mengelompokkan  Garis  Kemiskinan  Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma K-Medoids,” Pros. Semin. Nas. Ris.  Inf.  Sci. ,  vol.  1,  no.  September,  p.  452,  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.51.