Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 33 – 39 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENGELOMPOKAN DATA PENDUDUK MISKIN DI SUMATERA  UTARA MENGGUNAKAN K-MEANS
Ayu Safitri, Rizki Rahmawati*, Sri Ayu Wandira Mahasiswa Prodi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal *email : rizkirahmawati.royal@gmail.com
Abstract: The government has made many efforts to eliminate poverty in society, including pro- poor programs, basic food assistance, and cash assistance that help achieve the standard of  a  prosperous  society.  The  results  of  data  processing  help  decision  making.  Given  the large amount of public data, it is very difficult for the government to identify who is poor, as is the case in North Sumatra. The K-Means Clustering (Multidimensional) method is used in this research to facilitate the identification of patterns and structures in data that are difficult to see in the original representation. This algorithm produces three groups, where group 0 has a high population poverty level of 1, group 1 has a moderate population poverty level of 4 and group 2 has a low population poverty level of 28.
Keywords: Data Mining; K-Means: Poor ; Resident
Abstrak: Pemerintah  telah  melakukan  banyak  upaya  untuk  menghilangkan  kemiskinan  di masyarakat,  termasuk  program  pro-poor,  bantuan  sembako,  dan  bantuan  uang  tunai  yang membantu  mencapai  standar  masyarakat  sejahtera.  Hasil  pengolahan  data  membantu pengambilan keputusan. Mengingat banyaknya data masyarakat, sangat sulit bagi pemerintah untuk mengidentifikasi siapa yang miskin, sama halnya di Sumatera Utara. Metode K-Means Clustering  (Multidimensi)  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  memudahkan  identifikasi pola  dan  struktur  dalam  data  yang  sulit  dilihat  dalam  representasi  aslinya.  Algoritma  ini menghasilkan  tiga  kelompok,  di  mana  kelompok  0  memiliki  tingat  kemiskinan  penduduk yang  tinggi  sebanyak  1,  kelompok  1  memiliki  tingat  kemiskinan  penduduk  yang  sedang sebanyak 4 dan kelompok 2 memiliki tingat kemiskinan penduduk yang rendah sebanyak 28.
Kata kunci: Data Mining; K-Means; Miskin; Penduduk

## PENDAHULUAN
Kemiskinan  adalah  suatu  kondisi  di  mana  seseorang  tidak  memiliki  apa-apa untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  mereka,  seperti  makanan,  pakaian,  dan  tempat tinggal.  Dengan  asumsi  bahwa  konsep  kemiskinan  ini  spesifik  pada  waktu  dan masyarakat, artinya tidak berlaku universal karena ukuran kemiskinan berbeda untuk setiap masyarakat dan kurun waktu [1]. Karena dampak yang ditimbulkan kemiskinan sangat  besar,  kemiskinan  di  suatu  daerah  selalu  menjadi  masalah  yang  serius.  Dari segi  ekonomi,  mereka  yang  miskin  tidak  akan  mampu  memenuhi  kebutuhan  dasar makanan,  yang  berdampak  pada  kekurangan  gizi.  Mereka  juga  akan  kesulitan mendapatkan pendidikan menengah kebawah, yang membuat mereka sulit bersaing di pasar tenaga kerja, yang pada gilirannya akan menyebabkan pengangguran. Ini adalah alasan  mengapa  pengentasan  kemiskinan  harus  dilakukan.  Meskipun  kemiskinan
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 33 – 39 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
tidak dapat dihilangkan sama sekali, program pembangunan yang berkelanjutan dapat membantu menguranginya [2].
Di Indonesia sendiri, ada dua kelompok besar yang berpartisipasi dalam upaya pengentasan kemiskinan. Kelompok pertama terdiri dari program khusus untuk orang miskin.  Keluarga  miskin  akan  benar-benar  mendapatkan  manfaat  dari  program- program  ini  jika  mereka  berjalan  dengan  baik.  Program  untuk  kelompok  pertama sangat  bergantung  pada  pentargetan  awal  yang  akurat  untuk  memastikan  penerima manfaat  yang  tepat.  Kelompok  kedua  terdiri  dari  program  yang  secara  proporsional akan memberi manfaat lebih banyak kepada orang miskin daripada orang dari semua golongan  pendapatan  [3].  Dengan  mengeksplorasi  kumpulan  data,  teknologi  data mining dapat menghasilkan informasi yang belum pernah terpikirkan sebelumnya [4].
Mengingat  banyaknya  data  penduduk,  maka  untuk  mengetahui  penduduk miskin  bukanlah  hal  mudah  yang  dilakukan  oleh  pemerintah,  sama  halnnya  di Sumatera Utara. Oleh sebab itu, pemerintah memerlukan sebuah metode daya mining clustering ( multidimensi ) yaitu K-Means untuk menyelesaikan permasalahan tersebut dengan cepat, tepat dan akurat.
Cluster adalah  sekumpulan  objek  data  yang  mirip  satu  sama  lain  dalam kumpulan  yang  sama  dan  mirip  dengan  kumpulan  yang  berbeda  [5].  Terdapat beberapa  algoritma  clustering,  salah  satunya K-Means.  K-Means adalah  teknik clustering data non-hirarki yang bertujuan untuk membagi data saat ini ke dalam satu atau lebih kelompok atau cluster. Ini memungkinkan data dengan atribut yang serupa dikelompokkan ke dalam kelompok yang sama, dan data dengan atribut yang berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang berbeda.
Penelitian  ini  dapat  membantu  pemerintah  dalam  menentukan  daerah  mana yang memiliki  tingkat  kemiskinan  tinggi  secara  lebih  akurat,  sehingga  pemerintah dapat lebih berkonsentrasi untuk memberikan bantuan.

## METODE
Dalam  penelitian  ini, Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  digunakan. KDD  adalah  proses  komputasi  yang  menggunakan  algoritma  matematika  untuk mengekstraksi  data dan  menghitung  kemungkinan tindakan yang mungkin terjadi di masa depan. Pengetahuan baru, potensial, dan bermanfaat diperoleh sebagai hasil dari KDD [6]. Berikut adalah tahapan metode KDD yang digunakan dalam penelitian ini:
Gambar 1 menunjukkan alur penelitian untuk Knowledge Discovery in Database (KDD)
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 33 – 39 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Data Selection
Tahap  pengambilan  dan  pemilihan  sampel  data  yang  ingin  diolah  untuk menghasilkan  informasi  penting  dikenal  sebagai  data selection [7].  Proses  ini melakukan  ini  sambil  mempertahankan  data  aslinya  [8].  Data  yang  dipilih  berasal dari data tahunan dari setiap kabupaten di Sumatera Utara. Gambar 2  menunjukkan data yang akan digunakan dalam penelitian ini.

## Gambar 2. Data Penduduk Miskin di Sumatera Utara

## Data Pre-Processing
Preprocessing data  adalah  proses  mengubah  data  menjadi  format  yang  lebih sederhana,  efisien,  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  [9].  Proses  perbaikan dimulai  dengan  memeriksa  data  untuk  memastikan  apakah  ada  penggandaan  atau ketidakkonsistenan,  dan  memperbaiki  kesalahan,  seperti  kesalahan  huruf.  Komponen yang membedakan entitas yang berbeda dibahas pada tahap kedua, integrasi [10].

## Data Transformation
Transformasi  data  adalah  proses  yang  mengintegrasikan  dan  mengubah berbagai skema dan struktur ke dalam skema dan struktur yang ditetapkan di gudang data [11]. Gambar 3 menunjukkan tabel atribut yang digunakan pada dataset pertahun penduduk miskin di Sumatera Utara.
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 33 – 39 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Data Mining
Data  mining  adalah  bidang  keilmuan  yang  menggabungkan  teknik pembelajaran  mesin,  pengenalan  pola, statistic,  database, dan  visualisasi  untuk menangani  masalah  pengambilan  informasi  dari database yang  berbeda  dengan  cara yang  dapat  dipahami  dan bermanfaat  bagi  pemilik  data.  Data  mining  adalah  analisis dari  peninjauan  kumpulan  data untuk  menemukan  hubungan  yang  tidak  diduga  dan meringkas  data  dengan  cara  yang  berbeda  dari  sebelumnya  [12]. Dataset yang  telah dikumpulkan  kemudian  diproses.  Pada data  ini,  metode clustering  multidimensi  K- Means digunakan.

## Knowledge Interpretation/Evaluation.
Proses  ini  dilakukan  untuk  mencari  pengetahuan,  yang  mencakup memeriksa apakah pola atau informasi yang dikumpulkan bertentangan atau sesuai dengan fakta atau asumsi dari data sebelumnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengelompokan titik data menjadi dua atau lebih kelompok sehingga titik data
Gambar 5. Centroid Pada Dataset
Gambar 4. Visualisasi Dataset
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 33 – 39 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
dalam  kelompok  yang  sama  lebih  mirip  satu  sama  lain  daripada  di  kelompok  lain berdasarkan informasi yang ada di dalam kelompok tersebut [13]. Dalam metode K- Means Clustering, langkah pertama adalah menentukan jumlah cluster pertama, yaitu tiga cluster:  cluster dengan  jumlah  penduduk  miskin  tertinggi  (C0), cluster dengan jumlah penduduk miskin terendah (C1), dan cluster dengan jumlah penduduk miskin sedang  (C2).  Selanjutnya,  gunakan  acak  untuk  menemukan centroid atau  pusat cluster. Cluster akan  terbentuk  dari  data  yang  terletak  dekat  atau  dekat centroid.
Gambar 6. Visualisasi Hasil Cluster dan Centroid
Setelah itu, data akan dimasukkan ke dalam cluster yang tersedia, seperti yang ditunjukkan pada gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7. Tampilan Tingkat Penduduk Miskin Tertinggi
Gambar 8. Tampilan Tingkat Penduduk Miskin Rendah
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 33 – 39 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Gambar 9. Tampilan Tingkat Penduduk Miskin Sedang

## SIMPULAN
Metode  pengelompokan  iteratif K-Means membagi  set  data  ke  dalam  sejumlah cluster yang  telah  ditetapkan  sebelumnya  [14].  Penerapan  algoritma K-Means  Clustering menghasilkan  3 cluster, yaitu  dengan cluster 0  dengan  tingat  kemiskinan  penduduk  yang tinggi sebanyak 1, cluster 1 dengan tingat kemiskinan penduduk yang sedang sebanyak 4 dan cluster 2 dengan tingkat kemiskinan penduduk yang rendahsebanyak 28.
Dalam hasil tersebut masih ada kecamatan yang tingkat kemiskinannya masih tinggi. Dengan  demikian,  ini  dapat  digunakan  sebagai  referensi  bagi  pemerintah  untuk  menilai tingkat kemiskinan yang memerlukan bantuan tambahan. Untuk penelitian lebih lanjut,  dapat melakukan pengoptimalan dengan teknik preprocessing data untuk menghasilkan hasil yang berkualitas  dan  untuk  mendapatkan  perbandingan  dengan  algoritma  lain.  Selain  itu,  metode alternatif,  seperti  algortima  X-means,  dapat  digunakan.  Algortima  X-means  melengkapi kelemahan  metode  K-means,  yaitu  memerlukan  perhitungan  yang  cukup  lama  untuk  nilai cluster yang harus dikenali oleh pengguna [15].

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  P.  S.  Sembiring,  S.  Simanjuntak,  and  V.  A.  Sitepu,  “Pengaruh  Inflasi  dan Pengangguran  terhadap  Penduduk  Miskin  di  Sumatera  Utara  Tahun  2006– 2020,” J. Ilmu Sos. Manajemen, Akunt. dan Bisnis , vol. 2, no. 2, pp. 1–13, 2021.
[2] E.  Nainggolan,  “Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Tingkat Kemiskinan  Di  Provinsi  Sumatera  Utara  (2010-2019),” J.  Manaj.  Bisnis  Eka Prasetya  Penelit. Ilmu Manaj. , vol. 6, no. 2, pp. 89–99, 2020.
[3] N.  Bhayu  Pratama,  E.  Priyo  Purnomo,  and  Agustiyara,  “Sustainable Development Goals (SDGs) dan Pengentasan Kemiskinan Di Daerah Istimewa Yogyakarta,” J. Ilm. Ilmu Sos. dan Hum. , vol. 6, no. 2, pp. 64–74, 2020.
[4] A.  Jananto,  Sulastri,  E.  N.  Wahyudi,  and  Sunardi,  “Data  Induk  Mahasiswa sebagai  Prediktor  Ketepatan  Waktu  Lulus  MenggunakanAlgoritma  CART Klasifikasi Data Mining,” J.  SISFOKOM  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  10, no. 1, pp. 71–78, 2020.
[5] S. A. Rahmah, “Klasterisasi Pola Penjualan Pestisida Menggunakan Metode K- Means  Clustering  (Studi  Kasus  Di  Toko  Juanda  Tani  Kecamatan  Hutabayu
Vol. 4 No. 1, Maret 2024, hlm. 33 – 39 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Raja),” J. Inf. Technol. Res. , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2020.
[6] 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.
[7] A.  Yoga  Pratama,  Y.  Umaidah,  and  A.  Voutama,  “Analisis  Sentimen  Media Sosial  Twitter  Dengan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Dan  Seleksi  Fitur  Chi- Square (Kasus  Omnibus Law Cipta Kerja),” J.  Sains  Komput.  Inform. ,  vol.  5, no. 2, pp. 897–910, 2021.
[8] B.  G.  Sudarsono,  M.  I.  Leo,  A.  Santoso,  and  F.  Hendrawan,  “Analisis  Data Mining  Data  Netflix  Menggunakan  Aplikasi  Rapid  Miner,” JBASE  -  J.  Bus. Audit Inf. Syst. , vol. 4, no. 1, pp. 13–21, 2021.
[9] Saifullah,  M.  Zarlis,  Z.  Zakaria,  and  R.  W.  Sembiring,  “Analisa  Terhadap Perbandingan Algoritma Decision Tree Dengan Algoritma Random Tree Untuk Pre-Processing Data,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 180–185, 2017.
[10] S. Oktarian, S. Defit, and Sumijan, “Klasterisasi Penentuan Minat Siswa dalam Pemilihan Sekolah Menggunakan Metode Algoritma  K-Means Clustering,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 2, no. 3, pp. 68–75, 2020.
[11] E.  A.  Firdaus,  S.  Maulani,  and  A.  B.  Dharmawan,  “Pengukuran  Minat  Baca Mahasiswa Dengan Metode Clustering Di Perpustakaan Akademi Keperawatan Rs.Dustira  Cimahi  Menggunakan  Data  Mining,” J.  Nuansa  Inform. ,  vol.  15, no. 1, pp. 32–40, 2021.
[12] D. P. Utomo and Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan  Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit  Jantung,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 4, no. 2, pp. 437–444, 2020.
[13] V.  Herlinda,  D.  Darwis,  and  Dartono,  “Analisis  Clustering  Untuk Recredesialing  Fasilitas  Kesehatan  Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means,” JTSI J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 94–99, 2021.
[14] F.  A.  Pratama,  R.  Narasati,  and  D.  R.  Amalia,  “Pengaruh  Kata  Cashback Terhadap  Peningkatan  Penjualan  Menggunakan  Data  Mining,” J.  Ilm.  Manaj. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 2, pp. 1–5, 2019.
[15] G. B. Kaligis and S. Yulianto, “Analisa Perbandingan Algoritma K-Means, K- Medoids,  Dan  X-Means  Untuk  Pengelompokkan  Kinerja  Pegawai,” J. Penerapan Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 1, no. 3, pp. 179–193, 2022.