http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Penerapan Algoritma k-Means pada Clustering Data Penduduk Miskin untuk Penghapusan Kemiskinan Ekstrem
Application of k-Means Algorithm on Clustering Poor Population Data for Extreme Poverty Elimination
1 Widya Syaharani*, 2 Sriani
1,2 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia.
*e-mail: widiasyaharani53@gmail.com
( received: 28 June 2024, revised: 1 July 2024, accepted: 23 July 2024)

## Abstrak
Kemiskinan  merupakan  salah  satu  permasalahan  sosial  yang  hampir  dihadapi  oleh  setiap  negara didunia. Salah satu Faktor penyebab kemiskinan belum tertuntaskan yaitu dalam sebuah pelaksanaan kebijakan  bantuan  sosial  survey  yang  dilakukan  pemerintah  terhadap  masyarakat  masih  dilakukan secara  manual  sehingga  tidak  tepat  sasaran.  Maka,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi kriteria yang dimiliki oleh setiap kelompok masyarakat miskin yang dihasilkan dari pengelompokan data menggunakan algoritma K-Means clustering . Dengan menerapkan algoritma K-Means clustering pada data Pensasaran Percepatan Penghapusan Kemiskinan Ekstrem (P3KE) Desa Sei Litur Tasik dan memodelkan clustering data penduduk miskin Desa Sei Litur Tasik. Hasil pengujian dan evaluasi model K-Means Clustering pada  data  Percepatan  Penghapusan  Kemiskinan  Ekstrem  (P3KE)  ditetapkan menjadi  2  klaster yang  optimal  dengan  nilai interia  0,40  menggunakan metode  pengujian Silhouette Score dimana cluster 1 kategori kaya sebanyak 366 keluarga dan cluster 2 kategori miskin sebanyak 60 keluarga. Pemodelan rancangan sistem pengelompokan data dengan menggunakan metode K-Means clustering dilakukan  pada Google  Colaboratory serta  dibantu  dengan  pustaka-pustaka  pendukung. Hasil  penelitian  menunjukkan accuracy  K-Means  clustering sebesar  85,92%  yang  berarti  bahwa accuracy dari data yang dianalisis dapat dengan tepat dikelompokkan ke dalam kategori cluster yang sesuai.
Kata kunci: algoritma k-means clustering , data penduduk, penghapusan kemiskinan

## Abstract
Poverty is one of the social problems faced by almost every country in the world. One of the factors causing poverty has not been resolved, namely in an implementation of social assistance policies, the government's survey of the community is still carried out manually so that it is not right on target. So, this research aims to identify the criteria possessed by each group of poor people resulting from data grouping using the K-Means clustering algorithm. By applying the K-Means clustering algorithm to the data of the Targeting for the Acceleration of the Elimination of Extreme Poverty (P3KE) of Sei Litur Tasik Village and modeling the data clustering of the poor population of Sei Litur Tasik Village. The results of testing and evaluating the K-Means Clustering model on the data of the Acceleration of the Elimination of Extreme Poverty (P3KE) are determined to be 2 optimal clusters with an interia value of  0.40  using  the  Silhouette  Score testing  method  where  cluster  1  rich  category  is  366  families  and cluster 2 poor category is 60 families. Modeling of the data clustering system design using the K-Means clustering method was carried out on Google Collaboratory and assisted by supporting literature. The results showed the accuracy of K-Means clustering of 85.92% which means that the accuracy of the analyzed data can be correctly grouped into the appropriate cluster category.
Keywords: k-means clustering algorithm, population data, poverty elimination
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1732-1747

## 1 Pendahuluan
Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan sosial yang hampir dihadapi oleh setiap negara didunia. Kemiskinan tidak hanya menjadi permasalahan serius yang dihadapi oleh pemerintahan pusat tetapi pemerintahan daerah juga menghadapi permasalahan tersebut [1][2]. Bagi pemerintah Indonesia masalah kemiskinan menjadi salah satu masalah yang sudah lama terjadi dan belum tertuntaskan hingga saat ini. Masalah kemiskinan ini hampir terjadi disetiap wilayah di Indonesia. Salah satu wilayah yang menghadapi masalah kemiskinan yaitu Desa Sei Litur Tasik [3][4].
Desa  Sei  Litur  Tasik  merupakan  salah  satu  desa  yang  ada  di  kecamatan  Sawit  Seberang, kabupaten Langkat, Sumatera Utara, dengan jumlah penduduk sebanyak ± 5.864 jiwa dan ± 1.817 KK. Mayoritas  suku  penduduk  di  Desa  Sei  Litur  Tasik  yaitu  suku  jawa  dan  berprofesi  sebagai  petani, wiraswasta, dan buruh harian lepas. Tingkat kemiskinan yang sedang dihadapi Masyarakat di Desa Sei Litur Tasik dipengaruhi oleh beberapa faktor diantaranya adalah lapangan kerja yang tidak memadai serta  pekerjaan  yang dimiliki  penghasilannya tidak  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  tanggungan  hidup. Selain itu, yang menjadi faktor penyebab kemiskinan masih belum bisa tertuntaskan lainnya yaitu dalam sebuah pelaksanaan kebijakan bantuan sosial survey yang dilakukan pemerintah terhadap masyarakat masih dilakukan secara manual sehingga tidak tepat sasaran [5][6].
Salah satu kesulitan yang dihadapi pemerintah khususnya di Desa Sei Litur Tasik dalam proses penanganan  masalah  kemiskinan  yaitu  proses  pembagian  bantuan  sosial  yang  banyak  salah  sasaran karena  masih  dilakukan  secara  manual,  sehingga  sebagian  masyarakat  yang  mengalami  masalah kemiskinan  akan  tetap  memiliki  kesulitan  dalam  pemenuhan  kebutuhan  kehidupan  sehari-hari  [7]. sedangkan tujuan bantuan sosial untuk membantu masyarakat yang mengalami kemiskinan ekstrem [8]. Penyebab hal ini terjadi karena validasi data sering diabaikan sehingga menimbulkan data yang tidak akurat dan keterbatasan dana yang akan disalurkan kepada masyakarat serta terjadinya kemiripan data keadaan ekonomi dalam penerimaan bantuan yang dilihat berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, permasalahan  lainnya  adalah  adanya  subjektivitas  pengambilan  keputusan  distribusi  bantuan  kepada masyarakat yang tidak merata [9][10].
Berdasarkan  latar  belakang  permasalahan  tersebut  penelitian  ini  dilakukan  agar  mempermudah pemerintah Desa Sei Litur Tasik dalam mengambil keputusan terhadap masyarakat yang lebih berhak mendapatkan  bantuan  sosial  sehingga  bantuan  yang  disalurkan  pemerintah  tepat  sasaran  serta  tidak menimbulkan  konflik  antar  masyarakat  desa,  dengan  hal  ini  salah  satu  kesulitan  yang  dihadapi pemerintah  Desa  Sei  Litur  Tasik  dalam  proses  penanganan  masalah  kemiskinan  dapat  tertangani [11][12]. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Pensasaran Percepatan Penghapusan Kemiskinan Ekstrem (P3KE) Desa Sei Litur Tasik tahun 2022, sumber data ini berasal dari Kementerian Koordinator  Pembangunan  Manusia  dan  Kebudayaan.  Dalam  data  tersebut  pemerintah  menerapkan kebijakan  dan  program  untuk  membantu  meringankan  beban  pengeluaran  kelurga  kelompok  miskin melalui program seperti bantuan sosial dan subsidi [13][14].
Sudah  banyak  penelitian  terdahulu  yang  relevan  dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan penulis,  yaitu  penelitian  yang  berjudul  “Penerapan Data  mining Untuk Clustering Data  Penduduk Miskin Menggunakan Metode k-Means” tahun 2021 dengan hasil penelitian bahwa algoritma k-Means mampu mengelompokkan 812 data penduduk miskin ke dalam 2 cluster dengan nilai 0,1643, yang mana cluster 1 memberikan golongan menjadi penduduk miskin berjumlah 103 data dengan persentase 13%, dan cluster 2 memberikan golongan menjadi tidak miskin berjumlah 709 data dengan persentase 83% dan  dilakukan  iterasi  sebanyak  4    kali.  Dalam  pengujian  ini  peneliti  menggunakan  2  aplikasi,  yang pertama  dengan  menggunakan  aplikasi  pengolah  angka  Microsoft  Excel  dan  dengan  menggunakan tools weka, sedangkan validitas yang dilakukan menggunakan metode DBI [8].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  Untuk  mengidentifikasi  kriteria  yang  dimiliki  oleh  setiap kelompok  masyarakat  miskin  yang  dihasilkan  dari  pengelompokan  data  menggunakan  algoritma  k- Means clustering . Untuk menerapkan algoritma k-Means clustering pada data Pensasaran Percepatan Penghapusan Kemiskinan Ekstrem (P3KE) Desa Sei Litur Tasik. Untuk memodelkan clustering data penduduk  miskin  Desa  Sei  Litur  Tasik.  Beberapa  manfaat  penelitian  ini  adalah  Penelitian  ini memberikan  kontribusi  dalam  pengelolaan  data  Pensasaran  Percepatan  Penghapusan  Kemiskinan Ekstrem (P3KE) ke dalam kelompok-kelompok yang serupa sehingga pemerintah dapat menyalurkan bantuan sosial yang lebih tepat sasaran kepada masyarakat Desa Sei Litur Tasik. Memberikan kontribusi
dalam memperoleh pemahaman tentang kriteria yang dimiliki oleh setiap kelompok masyarakat miskin yang  dihasilkan  dari  pengelompokan  data  menggunakan  algoritma  k-Means clustering .  Dengan demikian penelitian ini dapat memberikan informasi yang bermanfaat bagi pengguna kebijakan dalam proses  pengambilan  keputusan  pada  penyaluran  bantuan  sosial  kepada  Masyarakat  dalam  upaya menangani  salah  satu  kesulitan  yang  dihadapi  pemerintah  dalam  proses  penanganan  masalah kemiskinan. Memberikan kontribusi untuk peneliti selanjutnya sebagai gambaran  tentang penggunaan algoritma  k-Means clustering dalam  mengelompokkan  data  Pensasaran  Percepatan  Penghapusan Kemiskinan  Ekstrem  (P3KE).  Hal  ini  dapat  membantu  peneliti  selanjutnya  untuk  memahami  dasar- dasar algoritma k-Means clustering dan mengaplikasikannya dalam konteks tingkat kemiskinan pada masyarakat.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  terdahulu  merupakan acuan  penulis  dalam melakukan  penelitian  sehingga  penulis mendapat banyak informasi yang digunakan untuk mengkaji penelitian ini. Penelitian yang dilakukan oleh  Febriansyah  &  Muntari  [15]  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma  k-Means  untuk  Klasterisasi Penduduk  Miskin  pada  Kota  Pagar  Alam”  menghasilkan  sistem  algoritma  K-  Means  untuk mengklasifikasikan  penduduk  miskin  di  Kota  Pagar  Alam.  Metode  pengujian  sistem  menggunakan black  box  testing  dengan  metode  alpha  dan  didapatkan  hasil  pengujian  database  dengan  nilai  4, antarmuka  dengan  nilai  4,  fungsionalitas  4,42,  dan  algoritma  dengan  nilai  4.  Kemudian  penelitian Siahaa [16] dengan judul “ Data Mining Strategi Pembangunan Infrastruktur Menggunakan Algoritma k-Means” Hasil perhitungan cluster C1 terdapat 3 kecamatan (Belakang Padang, Bulang dan Galang). Hasil cluster C2 terdapat 4 kecamatan (Sungai Beduk, Sagulung, Lubuk Baja dan Batu Ampar). Hasil cluster C3 terdapat 3 kecamatan (Sekupang, Batu Aji, dan Bengkong). Sedangkan perhitungan cluster C4 terdapat 2 kecamatan (Nongsa dan Batam Kota).
Penelitian  Muthmainnah  et  al,  [17]  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma  k-Means  Dalam Mengelompokkan Data Pengangguran Terbuka Di Provinsi Jawa Barat” Penerapan Algoritma k-Means menghasilkan penerimaan 10 kabupaten/kota yang memiliki jumlah pengangguran tingkat rendah, lalu ada  15  kabupaten/kota  yang  memiliki  jumlah  pengangguran  tingkat  sedang  dan  terdapat  2 kabupaten/kota yang memiliki jumlah pengangguran dengan tingkat tinggi. Hasil dari pengujian dengan menggunakan Davies Bouldin Index cluster = 3 mempunyai kualitas cluster terbaik. Penelitian Rosmini et  al,  [18]  dengan  judul  ”  Implementasi  Metode  k-Means  Dalam  Pemetaan  Kelompok  Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah” Menghasilkan 2 cluster , yaitu Cluster A adalah mahasiswa yang lulus tepat  waktu  sedangkan cluster B  adalah  mahasiswa  yang  lulusnya  tidak  tepat  waktu.    Data pengelompokan  mahasiswa  ini  merupakan  masukan  bagi  dosen  wali  dalam  membimbing  dan mengawasi proses belajar mahasiswa agar bisa lulus tepat waktu.
Penelitian  Harahap  et  al,  [19]  dengan  judul  “k-Means Cluster ing  Algorithm  Approach  in Cluster ing Data on Cocoa Production Results in the Sumatra Region” Hasil pengujian algoritma k- Means Cluster ing  dan  Gaussian  Mixture  Model  pada  data  produksi  kakao  di  empat  provinsi  yaitu Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Lampung  dan  Aceh  yang  dioptimasi  dengan  metode  Silhouette menghasilkan nilai cluster 2, 3 dan 4. Kedua dengan nilai 59,8%. Penelitian Nursia et al., [20] dengan judul  “Analisis  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Covid-19  Menggunakan  Metode  K–Means” Implementasi Metode K-means untuk menentukan kelayakan penerima bantuan Covid-19 Pada Kantor Kepala  Desa  Punggulan  Kecamatan  Air  Joman  menggunakan  metode  K-means  pada  penelitian  ini memberikan hasil yaitu calon penerima bantuan Covid-19 dengan 2 cluster yaitu layak (C1) dan tidak layak (C2). Penelitian Ali [21] dengan judul ” Klasterisasi Data Rekam Medis Pasien Menggunakan Metode  k-Means Cluster ing  di  Rumah  Sakit  Anwar  Medika  Balong  Bendo  Sidoarjo”  Hasil  dari penelitian ini menghasilkan kolom 4 cluster yang terdiri dari kecamatan, diagnosa penyakit, usia dan jenis kelamin.  Pengelompokan data rekam medis pasien ini menghasilkan informasi baru mengenai pola pengelompokan penyebaran penyakit di setiap kecamatan berdasarkan data rekam medis pasien dari rumah sakit anwar medika sebanyak 534 data dengan waktu penyelesaian sebanyak 0.06 detik.
Penelitian Nurdiyansyah & Akbar [22]  dengan judul “Implementasi Algoritma k-Means untuk Menentukan Persediaan Barang pada Poultry Shop” Penerapkan Algoritma K-means cluster ing pada CV. Muria PS menghasilkan kelompok persediaan barang yang laris, cukup laris dan kurang laris dari
data  jumlah  stok  barang  dan  jumlah  barang  terjual  pada  setiap  item  barang  yang  ada.  Penelitian Hardiani [23] dengan judul “Analisis Cluster ing Kasus Covid 19 di Indonesia Menggunakan Algoritma k-Means”  Penerapan  algoritma  K  Means  pada  penelitian  ini  menghasilkan  3 cluster yang  optimal berdasarkan  perhitungan  Davies  Bouldin  Index.  Nilai  perhitungan  DBI  terendah  sebesar  0,474. Penelitian  Yolanda  &  Suhardi  [14]  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma  k-Means Cluster ing  Untuk Pengelompokan Data Pasien Rehabilitasi Narkoba” Menghasilkan tiga kelompok ( cluster ) berdasarkan kriteria mereka. Cluster pertama merupakan kelompok umur 26- 45 tahun dengan lama penggunaan 1- >5 bulan dan dengan jenis narkoba yang digunakan adalah sabu, ganja, inex, dan extacy. Cluster kedua adalah kelompok umur 55 tahun dengan lama penggunaan 3->5 bulan dan dengan jenis narkoba yang digunakan adalah sabu, ganja, dan extacy.
Penelian  terdahulu  dengan  penelitian  ini  memiliki  persamaan  yaitu  menggunakan  algoritma yang sama dalam mengelompokkan data. Tetapi ada perbedaan penelitian terdahulu dengan penelitian ini yaitu pada penelitian yang dilakukan [8]peneliti hanya berfokus pada variabel kepemilikan aset  yang dikelompokkan  menjadi  2 cluster .  Sedangkan  penelitian  yang  akan  dilakukan  berfokus  pada  data penduduk  Desa  Sei  Litur  Tasik  yang  akan  dikelompokkan  menjadi  2 cluster ,  maka  penulis  akan melakukan penelitian menggunakan metode yang sama dengan penelitian terdahulu namun data yang digunakan berbeda.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Desa  Sei  Litur  Tasik  Kec.  Sawit  Seberang,  Kabupaten  Langkat, Sumatera Utara 20811. Pada penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif, yaitu penelitian ilmiah yang terdiri dari variabel-variabel yang diukur dengan angka atau numerik, dimulai dengan data yang  dikumpulkan,  data  yang  diolah  serta  tampilan  dan  hasilnya.  Pada  penelitian  ini  pengujian dilakukan  dengan  menggunakan  Bahasa  pemrograman  python  dan  memanfaatkan  tools  Google collaboratory.  Penggunaan  keduanya  sebagai  pengujian  bertujuan  untuk  membandingkan  hasil perhitungan yang diperoleh secara manual dan agar mengetahui apakah fungsinya berjalan dengan baik atau  tidak.  Dalam  tahap  pengujian  ini,  peneliti  menggunakan  library  yang  ada  pada  python  sebagai pembantu dalam mengolah dan eksekusi data. Rencana pembahasan ini memuat daftar isi pembahasan dan  hasil  penelitian,  yang  mana  rencana  pembahasan  ini  merupakan  jawaban  dari  rumusan  masalah pada penelitian ini yaitu sebagai berikut:
1. Kriteria setiap kelompok penduduk miskin yang dihasilkan dari pengelompokan data menggunakan algoritma k-Means clustering . Pada tahap ini akan dilakukan analisis deskriptif terhadap kriteria setiap kelompok penduduk miskin yang terbentuk setelah dilakukan pengelompokan menggunakan algoritma k-Means clustering .
2. Penerapan  algoritma  k-Means clustering pada  data  Pensasaran  Percepatan  Penghapusan Kemiskinan  Ekstrem  (P3KE)  Desa  Sei  Litur  Tasik.  Pada  tahapan  ini  penulis  akan  menjelaskan penerapan  algoritma  k-Means clustering pada  data  Pensasaran  Percepatan  Penghapusan Kemiskinan  Ekstrem  (P3KE)  Desa  Sei  Litur  Tasik.  Tahapan  penerapan  algoritma  k-Means clustering pada penelitian ini meliputi preprocessing data , penentuan nilai k, inisialisasi centroid , dan iterasi hingga konvergen.
3. Pemodelan clustering data penduduk miskin Desa Sei Litur Tasik menggunakan algoritma k-Means clustering . Pada tahapan ini penulis akan menjelaskan mengenai pemodelan clustering pada data Pensasaran  Percepatan  Penghapusan  Kemiskinan  Ekstrem  (P3KE)  Desa  Sei  Litur  Tasik menggunakan algoritma k-Means clustering . Pemodelan ini meliputi  normalisasi data, pemilihan nilai k, pemilihan metode inisialisasi centroid , dan evaluasi hasil pengelompokan. Selain itu akan dibahas juga mengenai interpretasi hasil pengelompokan dan kesimpulan dari pemodelan clustering yang telah dilakukan.
Tahapan penelitian yaitu sebuah langkah yang akan dilaksanakan dalam penelitian ini yang terdiri dari  studi  literatur,  pengumpulan  data,  analisis  data, preprocessing  data ,  pemodelan,  dan  pengujian, Tahapan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. tahap-tahap kerangka penelitian
Studi  literatur  dilakukan  untuk  mengumpulkan  pengetahuan  dengan  cara  mempelajari  sumber kepustakaan  untuk  digunakan  sebagai  acuan  data  yang  berhubungan  dengan  penelitian  yang  akan dilakukan. Pada tahapan ini peneliti menggunakan sumber literatur berupa buku-buku, jurnal dan karya ilmiah lainnya. Pada penelitian ini tahap pengumpulan data yang akan dilakukan yaitu:
1. Wawancara,  merupakan  metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  secara  langsung  dengan narasumber. Wawancara yang dilakukan dengan sekretaris Desa Sei Litur Tasik, yaitu Bapak Didi Darmawan mendapatkan data Pensasaran Percepatan Penghapusan Kemiskinan Ekstrem  (P3KE) Desa Sei Litur Tasik yang akan digunakan untuk pengelompokan data.
2. Observasi,  adalah  metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  pengamatan  langsung  ke lapangan. Pada penelitian ini penulis melakukan pengamatan langsung terhadap penduduk Desa Sei Litur Tasik untuk mendapatkan data berupa informasi yang akan diteliti.
Dalam  penelitian  ini  dibutuhkan  Analisa  data  agar  dapat terlaksana  dengan  baik.  Pada  tahap ini meliputi kebutuhan apa saja yang digunakan dalam penelitian, data Pensasaran Percepatan Penghapusan Kemiskinan Ekstrem (P3KE) menjadi fokus utama. Data yang diperlukan sebanyak 426 Data keluarga penduduk Desa Si Litur Tasik meliputi profil penduduk, pekerjaan kepala keluarga, memiliki simpanan uang, kepemilikan rumah, dinding rumah, dan resiko stunting.
Selain  data  Pensasaran  Percepatan  Penghapusan  Kemiskinan  Ekstrem  (P3KE),  algoritma  k- Means dipilih dalam pengelompokan dikarenakan algoritma k-Means mampu mengelompokkan data yang memiliki kriteria sama kedalam satu cluster yang sama dan data yang memiliki kriteria berbeda di  kelompokkan  ke  dalam cluster yang  lain.  Pengelompokan  data  yang  diperoleh  yaitu  tingkat kemiskinan penduduk menjadi 2 golongan (Kaya dan miskin). Hasil yang diperoleh digunakan sebagai pengetahuan  atau  informasi  yang  bermanfaat  bagi  pengguna  kebijakan  pada  proses  pengambilan Keputusan  dalam  pembagian  bantuan  sosial  kepada  masyarakat  agar  tepat  sasaran.  Setelah pengumpulan data dan analisis data, tahapan selanjutnya yaitu preprocessing data yang berguna untuk membuang data yang tidak konsisten sehingga diperoleh data bersih, data yang akan digunakan untuk klusterisasi dengan algoritma k-Means. Pada tahap ini juga dilakukan seleksi data dan  transformasi data menjadi data numerik . Pada penelitian ini dilakukan pemodelan dimana preprocessing data dan penerapan  algoritma  k-Means  untuk  menggali  data  dan  pengelompokan  dengan  kriteria-kriteria (parameter)  yang  telah  ditentukan.  Adapun  parameter  yang  digunakan  adalah  kepemilikan  rumah, pekerjaan, resiko stunting, memiliki simpanan uang/perhiasan dan lainnya, jenis lantai, jenis dinding, fasilitas  jamban,  serta  sumber  penerangan.  Teknik data  mining yang  digunakan  adalah clustering . Adapun model yang telah dirancang dalam bentuk flowchart dapat dilihat pada Gambar 2.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1732-1747
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 2. flowchart k-means clustering

## 4 Hasil dan Pembahasan
Dalam  bagian  ini  peneliti  akan  membahas  mengenai  hasil  analisis  dan  implementasi  sistem  yang  di hasilkan dalam penelitian ini sebagai berikut:

## 4.1 Analisis Data
Hasil  dari  tahapan  ini  adalah  pengumpulan  dan  eksplorasi  data.  Data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  Pensasaran  Percepatan  Penghapusan  Kemiskinan  Ekstrean  tahun  2022. Eksplorasi dilakukan untuk melihat apakah ada data yang kosong atau duplikat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 426 data dengan sampel yang digunakan untuk pengujian manual sebanyak 20 data.

## 4.2 Representasi Data
Dalam  penerapan  algoritma  K-means  untuk  pengelompokan  data  penduduk  miskin,  data direpresentasikan dalam bentuk atribut-atribut yang relevan. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini  meliputi  pekerjaan,  memiliki  simpanan  uang,  kepemilikan  rumah,  dinding  rumah,  dan  resiko stunting. Adapun representasi data pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Representasi data sampel
N o K. Keluar ga Pekerjaa n Kepemili kan Rumah Memil iki Simpa nan Jenis Dindin g Jenis Lantai Sumber Penerangan Fasilitas Jamban R. Stunti ng 1 HP Wirasw asta Menumpa ng Ya Tembo k Keramik/Granit/ Marmer/Ubin/T egel/Teraso Listrik Pribadi s/d 900 Watt Ya, dengan Septic Tank 2 2 SD Pegawai Swasta Menumpa ng Ya Tembo k Keramik/Granit/ Marmer/Ubin/T egel/Teraso Listrik Pribadi s/d 900 Watt Ya, dengan Septic Tank 2
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1732-1747
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
3 MD Wirasw asta Kontrak/S ewa Tidak Kayu/ Papan Semen Listrik Pribadi > 900 Watt Ya, tanpa Septic Tank 1 4 BI Wirasw asta Milik Sendiri Ya Tembo k Keramik/Granit/ Marmer/Ubin/T egel/Teraso Listrik Pribadi s/d 900 Watt Ya, dengan Septic Tank 1 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 2 0 S Wirasw asta Milik Sendiri Tidak Tembo k Semen Listrik Pribadi > 900 Watt Ya, dengan Septic Tank 1

## 4.3 Analisis Algoritma k-Means Clustering
Dalam  clustering  data,  langkah  awal  yang  dilakukan  untuk  pembentukan  cluster  adalah mentransformasikan  data  kedalam  bentuk  numerik  dengan  kode-kode  yang  telah  ditentukan,  lalu tentukan jumlah  group (K),  hitung  centroid,  hitung  jarak  objek ke  centroid,  kemudian clusterkan  ke jarak  terdekat,  jika  cluster  tidak  berubah  maka  iterasi  selesai.  Untuk  menentukan  cluster  dari  suatu objek,  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah  mengukur  jarak  Eulidean  antara  atribut-atribut  yang didefinisikan dapat dilihat pada Tabel 2,3,4,5,6,7,8 dan 9.
Tabel 2. Pekerjaan Bobot Pekerjaan (P) 1 Tidak/Belum bekerja 2 Pensiunan 3 Pekerja lepas 4 Petani 5 Wiraswasta 6 Pedagang 7 Pegawai Swasta Tabel 3. Kepemilikan rumah Bobot Kepemilikan Rumah (KR) 1 Kontrak/Sewa 2 Bebas Sewa 3 Menumpang 4 Milik sendiri Tabel 4. Memiliki simpanan Bobot Memiliki Simpanan (MS) 1 Tidak 2 Ya Tabel 5. Jenis dinding Bobot Jenis Dinding (JD) 1 Bambu 2 Kayu/papan 3 Tembok Tabel 6. Jenis lantai Bobot Jenis Lantai (JL) 1 Tanah 2 Kayu/papan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
3 Semen 4 Keramik/Granit/Marmer/Ubin/Tegel/Teraso Tabel 7. Sumber penerangan Bobot Sumber Penerangan (SP) 1 Non-Listrik 2 Listrik bersama 3 Listrik pribadi s/d 900 watt 4 Listrik pribadi > 900 watt Tabel 8. Fasilitas jamban Bobot Memiliki Fasilitas Jamban (FJ) 1 Tidak, jamban umum/bersama 2 Ya, tanpa septic tank 3 Ya, dengan septic tank
Tabel 9. Resiko stunting
Dari  kriteria-kriteria  diatas  telah  dilakukan  pengkodean  selanjutnya  yaitu  transformasi  data kriteria menjadi data numerik untuk dihitung menggunakan algoritma k-means clustering dan teknik Euclidean Distance dijelaskan dalam Tabel 10.
Tabel 10. Data transformasi
NO Kepala Keluarga P KR MS JD JL SP FJ RS 1 HP 5 3 2 3 4 3 3 1 2 SD 7 3 2 3 4 3 3 1 3 MD 5 1 1 2 3 4 2 2 4 BI 5 4 2 3 4 3 3 2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... .. 20 S 5 4 1 3 3 4 3 2
Setelah mentransformasi data selanjutnya membentuk cluster menjadi 2 kelompok Setelah  mentransformasi  data  selanjutnya  membentuk  cluster  menjadi  2  kelompok  (k=2)  dan menentukan titik pusat centroid . Adapun proses perhitungan k-means clustering menggunakan rumus persamaan Euclidean Distance yaitu: 𝑑 𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 (𝑥, 𝑦) = ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑖 …………………………………….(1) Menentukan titik K- 2 Centroid C1 = (5, 1, 1, 2, 3, 4, 2, 2) diambil dari data ke- 3 C2 = (1, 3, 1, 2, 3, 3, 3, 3) diambil dari data ke- 16 Selanjutnya dilakukan proses perhitungan seperti dibawah ini. 1. Data ke-1 (5, 3, 2, 3, 4, 3, 3, 1)
C1= √ (5 − 5) 2 + (3 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (4 − 3) 2 + (3 − 4) 2 + (3 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = 3,162278
C2= √ (5 − 1) 2 + (3 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (4 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (1 − 3) 2 = 4,795832
2. Data ke-2 (7, 3, 2, 3, 4, 3, 3, 1)
Kode Resiko Stunting (RS) 1 2 orang 2 1 orang 3 Tidak ada
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
C1= √ (7 − 5) 2 + (3 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (4 − 3) 2 + (3 − 4) 2 + (3 − 2) 2 + (1 − 2) 2 = 3,741657 C2= √ (7 − 1) 2 + (3 − 3) 2 + (2 − 1) 2 + (3 − 2) 2 + (4 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (1 − 3) 2 = 6,557439

## 3. Data ke-3 (5, 1, 1, 2, 3, 4, 2, 2)
C1= √ (5 − 5) 2 + (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 4) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 0 C2= √ (5 − 1) 2 + (1 − 3) 2 + (1 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 3) 2 + (4 − 3) 2 + (2 − 3) 2 + (2 − 3) 2 = 4,795832
Dari perhitungan diatas maka diperoleh hasil perhitungan iterasi 1, yaitu seperti pada tabel dibawah ini. Tabel 11. Hasil iterasi 1
No. KK P KR MS JD JL SP FJ RS C1 C2 G 1 HP 5 3 2 3 4 3 3 1 3,162278 4,795832 1 2 SD 7 3 2 3 4 3 3 1 3,741657 6,557439 1 3 MD 5 1 1 2 3 4 2 2 0 4,795832 1 4 BI 5 4 2 3 4 3 3 2 3,741657 4,582576 1 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 20 S 5 4 1 3 3 4 3 2 3,316625 4,472136 1
Setelah dilakukan perhitungan menggunakan teknik Euclidean Distance, maka group cluster berdasarkan jarak terdekat centroid adalah:
Group lama: (0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0) Group baru: (1   1   1   1   1   1   2   1   2   1   1   1   2   1   2   2   1   1   1   1) Terjadi perubahan group cluster, maka akan dilakukan iterasi selanjtnya yaitu iterasi ke-2 dengan K=2 sebagai berikut:
Centroid 1 Group 1 C1 = ( 5+7+5+5+5+5+5+5+5+5+5+5+5+5+5 15
)   = 5,133333 ( 3+3+1+4+3+4+3+1+1+4+3+4+4+4+4 15 ) = 3,066667 ( 2+2+1+2+2+2+2+1+1+1+1+1+2+1+1 15 ) = 1,466667 ( 3+3+2+3+3+3+3+2+2+2+3+3+2+3+3 15 ) = 2,666667 ( 4+4+3+4+4+4+4+3+3+3+3+4+3+3+3 15 ) = 3,466667 ( 3+3+4+3+4+3+4+3+4+3+3+3+4+4+4 15 ) = 3,466667 ( 3+3+2+3+3+3+3+3+2+3+3+3+3+3+3 15 ) = 2,866667 ( 1+1+2+2+1+1+1+1+2+2+1+2+2+3+2 15 ) = 1,6 Centroid baru
C1= (5,133333; 3,066667; 1,466667; 2,666667; 3,466667; 3,466667; 2,866667; 1,6) Centroid 2 Group 2
C2 = ( 3+3+1+1+2 5 ) = 2 , ( 4+4+4+3+4 5 ) = 3,8 , ( 2+1+1+1+1 5
) = 1,2 , ( 3+2+2+2+3
5 ) = 2,4,
( 4+3+3+3+3
5 ) = 3,2,     ( 3+3+3+3+4 5
) = 3 ,2, ( 3+3+3+3+3
5 ) = 3 , ( 2+2+3+3+3 5 ) = 2,6
Centroid baru C2 = (2; 3,8; 1,2; 2,4; 3,2; 3,2; 3; 2,6) Selanjutnya dilakukan proses perhitungan seperti dibawah ini
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
1. Data ke-1 (5, 3, 2, 3, 1, 4, 3, 1)
C1= √ (5 − 5,133333) 2 + (3 − 3,066667) 2 + (2 − 1,466667) 2 + (3 − 2,666667) 2 + (1 − 3,466667) 2 + (4 − 3,466667) 2 + (3 − 2,866667) 2 + (1 − 1,6) 2
= 1,1392
C2= √ (5 − 2) 2 + (3 − 3,8) 2 + (2 − 1,2) 2 +
(3 − 2,4) 2 + (1 − 3,2) 2 + (4 − 3,2) 2 + (3 − 3) 2 + (1 − 2,6) 2 = 3,725587
2. Data ke-2 (7, 3, 2, 3, 4, 3, 3, 1)
C1= √ (7 − 5,133333) 2 + (3 − 3,066667) 2 + (2 − 1,466667) 2 + (3 − 2,666667) 2 + (4 − 3,466667) 2 + (3 − 3,466667) 2 + (3 − 2,866667) 2 + (1 − 1,6) 2 = 2,182761
C2= √ (7 − 2) 2 + (3 − 3,8) 2 + (2 − 1,2) 2 + (3 − 2,4) 2 + (4 − 3,2) 2 + (3 − 3,2) 2 + (3 − 3) 2 + (1 − 2,6) 2 = 5,46626
3. Data ke-3 (5, 1, 1, 2, 3, 4, 2, 2)
C1= √ (5 − 5,133333) 2 + (1 − 3,066667) 2 + (1 − 1,466667) 2 + (2 − 2,666667) 2 + (3 − 3,466667) 2 + (4 − 3,466667) 2 + (2 − 2,866667) 2 + (2 − 1,6) 2 = 2,522785
C2= √ (5 − 2) 2 + (1 − 3,8) 2 + (1 − 1,2) 2 +
(2 − 2,4) 2 + (3 − 3,2) 2 + (4 − 3,2) 2 +
(2 − 3) 2 + (2 − 2,6) 2
= 4,368066
Dari perhitungan yang telah dilakukan dengan centroid baru, maka diperoleh hasil perhitungan iterasi 2 yaitu seperti pada Tabel  12 dibawah ini.

## Tabel 12. Hasil iterasi 2
NO KK P KR MS JD JL SP FJ RS C1 C2 C 1 HP 5 3 2 3 4 3 3 1 1,1392 3,725587  1 2 SD 7 3 2 3 4 3 3 1 2,182761 5,46626 1 3 MD 5 1 1 2 3 4 2 2 2,522785  4,368066  1 4 BI 5 4 2 3 4 3 3 2 1,401586  3,328663  1 ... ... ... ... ... ... ... ... ... .. ... ... 1 20 S 5 4 1 3 3 4 3 2 1,377599  3,237283  1
Setelah dilakukan perhitungan menggunakan teknik Euclidean Distance, maka group cluster berdasarkan jarak terdekat centroid adalah:
Group lama: (1   1   1   1   1   1   2   1   2   1   1   1   2   1   2   2   1   1   1   1) Group baru:  (1   1   1   1   1   1   2   1   2   1   1   1   2   1   2   2   1   1   1   1) Karena tidak terjadi perubahan pada cluster, maka proses iterasi dapat berhenti dan perhitungan selesai. 4.1 Pemodelan k-Means Clustering 1. Pengujian Model k-Means Clustering
Pada  penelitian  ini  sistem  yang  telah  dirancang  dilakukan  proses  pemodelan  yang menggunakan Google Colaboraty dan bahasa pemograman python serta pustaka – pustaka pendukung untuk  mendapatkan  hasil  pengelompokan.  Berikut  ini  adalah  penjelasan  tahapan  –  tahapan  yang
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
digunakan  prose  pemodelan  Pengelompokan  Data  Percepatan  Penghapusan  Kemiskinan  Ekstrem (P3KE) menggunkan metode K – Means Clustering.

## 1. Menginstal Python Libraries
Pada tahap ini dilakukan proses impor pustaka pendukung yang ditunjukkan pada Gambar 3 berikut ini.

## Gambar 3. Python libraries
Terdapat  beberapa  pustaka-pustaka  yang  di  instal  untuk  mempermudah  proses  pengelompokan data. Pustaka Pandas berguna untuk membersihkan, memanipulasi dan menganalisis data. Lalu, pustaka numpy berguna untuk melakukan perhitungan saintifik seperti matriks, aljabar, dan statistik. Kemudian Pustaka Matplotlib digunakan untuk membuat visualisasi data, seperti plot, histogram, diagram batang, dan plot sebar. Selanjutnya, pustaka Scikit – learn berguna sebagai penyedia modul–modul algoritma yang  siap  pakai serta  pustaka  Openpyxl berguna  untuk  dapat membaca  dan menulis  file  berekstensi xlsx, xlsm, xltx, dan xltm.
2. Menampilkan Dataset yang Ditrasformasi
Pada  penelitian  ini  digunakan  data  yang  berekstensi  xlsx  dan  dibaca  menggunakan  pustaka Openpyxl lalu, dilakukan data ditransformasi serta ditampilkan ke dalam bentuk tabel menggunakan pustaka Pandas. Berikut ini adalah hasil pembacaan data yang dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan dataset yang ditransformasi
Pada data tersebut terdapat kolom – kolom yang berisikan penilaian dari setiap urutan data yaitu, PK, KR, S, JD, JL, SP, KM, dan RS.
3. Penentuan Cluster Optimal
Pada  penelitian  ini,  digunakan Silhouette  Score untuk  menguji  dan  mengevaluasi  model K– Means Clustering pada Pengelompokkan data Percepatan Penghapusan Kemiskinan Ekstrem (P3KE). Metode Silhouette Score digunakan untuk menganalisis jumlah klaster optimal yang digunakan model pada  proses  pengelompokan  data. Silhouette  Score digunakan  sebagai  metode  evaluasi  kualitas clustering  yang  efektif  dan  efisien.  grafik  hasil  pengujian  model K  –  Means  Clustering pada  data Percepatan Penghapusan Kemiskinan Ekstrem (P3KE) yang di uji menggunakan Google Colaboraty dapat dilihat pada Gambar 5.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 5. Grafik optimal K
Pada Gambar 5 dijelaskan bahwa terdapat nilai klaster pengujian dan nilai interia dari setiap klaster. Pengujian model K–Means Clustering dilakukan dari klaster 2 sampai dengan klaster 10 dan hasil nilai interia yang didapat dari klaster 1 yaitu, 0,40 sampai dengan klaster terakhir yaitu 0,22. Pada Gambar  4.3  dapat  dilihat  bahwa,  titik Silhouette  Score berada  di  klaster  2  dengan  nilai interia  0,40. Klaster 2 memiliki nilai yang paling besar artinya, klaster 2 dinilai sebagai klaster yang optimal untuk digunakan model K – Means Clustering dalam proses pengelompokan data pada penelitian ini. 4. Penentuan Titik Centeroid
Pada tahapan ini, ditentukan titik centeroid awal yang diambil secara acak dari dataset. Berikut ini adalah hasil penentuan centeroid yang dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Centroid cluster
Terdapat 2 titik centeroid yang digunakan sebagai acuan untuk melakukan proses pengelompokan data menjadi 2 kategori.
5. Perhitungan Jarak Data
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  jarak  antar  setiap  data  dengan  titik  centeroid  menggunakan pustaka Scikit – learn sehingga menghasilkan nilai jarak pada masing–masing data. Berikut ini adalah hasil perhitungan jarak data yang dapat dilihat pada gambar 7 dan 8.
Gambar 7. Jarak centroid setiap cluster

## Gambar 8. Grafik jarak centroid setiap cluster
Pada  Gambar  8  dapat  diketahui  terdapat  nilai  –  nilai  hasil  perhitungan  jarak  kedekatan  data  ke centroid  yang  dilakukan  pada  iterasi  pertama.  Selanjutnya,  dilakukan  kembali  serangkaian  proses pengelompokan pada iterasi kedua dan menghasilkan jumlah anggota dalam setiap cluster dapat dilihat pada Gambar 9 dan 10.

## Gambar 9. Jumlah Anggota Setiap Cluster

## Gambar 10. Grafik jumlah anggota setiap cluster
Pada iterasi kedua diketahui nilai jarak kedekatan antara data dengan titik centeroid bernilai sama dengan hasil perhitungan jarak pada iterasi pertama sehingga, dari penjelasan tersebut ditetapkan nilai jarak kedekatan antar data pada iterasi kedua sebagai hasil akhir pengelompokan data pada penelitian ini. Data dikelompokan menjadi 2 kategori yaitu, kaya sebanyak 366 Keluarga dan miskin sebanyak 60 Keluarga.
6. Visualisasi Hasil Pengelompokan
Kemudian  agar  dapat  mempermudah  pembacaan  hasil  pengelompokan  dilakukan  visualisasi persebaran data yang dapat dilihat pada Gambar 10.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1732-1747

## Gambar 10. Visualisasi hasil clustering
Pada  Gambar  10  dapat  diketahui  bahwa,  terdapat  3  titik  dengan  warna  serta  posisi  yang berbeda. Titik berwarna hijau adalah data yang dikelompokan pada klaster 1 dengan kategori kelompok kaya.  Lalu,  titik  berwarna  merah  adalah  data  yang  dikelompokan  pada  klaster  2  dengan  kategori kelompok miskin serta titik berwarna 2 titik hitam yang menandakan titik ketiga centroid . 7. Menghitung Akurasi k-Means Clustering
Pengujian  adalah  metode  sistematis  untuk  mengevaluasi  model k-Means  Clustering dan memberikan pemahaman tentang seberapa akurat model tersebut dapat memberikan hasil. Akurasi pada model k-Means Clustering pada penelitian ini hasilnya dapat dilihat pada Gambar 11.

## Gambar 11. Akurasi k-means clustering

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dihasilkan  pada  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan bahwa  Pada  data  Percepatan  Penghapusan  Kemiskinan  Ekstrem  (P3KE)  yang  berjumlah  426  data kepala  keluarga  meliputi  profil  penduduk,  pekerjaan  kepala  keluarga,  kepemilikan  uang  simpanan, kepemilikan rumah, keadaan dinding rumah, dan resiko terkena stunting dilakukan pengelompokan data menggunakan algoritma pengelompokan K – Means menjadi 2 kategori atau klaster ( k ) yaitu cluster 1 kategori  kaya  sebanyak  366  keluarga  dan cluster 2  kategori  miskin  sebanyak  60  keluarga.  Hasil pengujian  dan  evaluasi  model K-Means  Clustering pada  data  Percepatan  Penghapusan  Kemiskinan Ekstrem (P3KE) ditetapkan 2 klaster adalah jumlah klaster yang optimal dengan nilai interia 0,40 yang menggunakan metode pengujian Silhouette Score. Pemodelan rancangan sistem pengelompokan data dengan menggunkan metode K – Means Clustering dilakukan pada Google Colaboraty serta dibantu dengan  pustaka  –  pustaka  pendukung.  Hasil  penelitian  menunjukkan accuracy  K-Means  Clustering sebesar  85,92%  yang  berarti  bahwa accuracy dari  data  yang  dianalisis  dapat  dengan  tepat dikelompokkan ke dalam kategori cluster yang sesuai.

## Referensi
[1] Y.  R.  Sembiring,  Saifullah,  and  R.  Winanjaya,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam Mengelompokkan Jumlah Penduduk Miskin Berdasarkan Provinsi Menggunakan Algoritma,” KESATRIA J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer Manajemen) Vol. , vol. 2, no. 2, pp. 125–132, 2021.
[2] N. Novitasari, N. D. Nuris, and R. Herdiana, “Penerapan Algoritma k-Means untuk Clustering Data  Jumlah  Penduduk  Miskin  Berdasarkan  Kota/Kabupaten  Di  Jawa  Barat  Menggunakan Rapidminer,” J. Inform. Terpadu , vol. 9, no. 1, pp. 68–73, 2023.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1732-1747
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[3] Suhartini and R. Yuliani, “Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Penerapan Data Mining untuk Mengcluster Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma K- Means di Dusun Bagik Endep  Sukamulia  Timur  Infotek :  Jurnal  Informatika  dan  Teknologi  Pendahuluan  masalah kemiskanan belum bis,” Infotek  J. Inform. dan Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 39–50, 2021.
[4] F.  I.  Putri,  R.  Damayanti,  and  Kismiantini,  “Penerapan  Algoritma k-Means Untuk Mengelompokkan  Kecamatan  Di  Kabupaten  Gunung  Kidul  Berdasarkan  Program  Keluarga Harapan,”  in Prosiding  Seminar  Nasional  Matematika,  Statistika,  dan  Aplikasinya , Kedua.Samarinda, 2022, pp. 408–418.
[5] H. Kurniawan, S. Defit, and Sumijan, “Data Mining Menggunakan Metode k-Means Clustering Untuk Menentukan Besaran Uang Kuliah Tunggal,” J. Appl. Comput. Sci. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 80–89, 2020.
[6] U. Syafiyah, D. P. Puspitasari, I. Asrafi, B. Wicaksono, and F. M. Sirait, Analisis Perbandingan Hierarchical dan Non-Hierarchical Clustering Pada Data Indikator Ketenagakerjaan di Jawa Barat Tahun 2020 . 2022. doi: 10.34123/semnasoffstat.v2022i1.1221.
[7] W. Wahyu Pribadi, A. Yunus, and A. S. Wiguna, “Perbandingan Metode k-Means Euclidean Distance  Dan Manhattan Distance  Pada  Penentuan Zonasi  Covid-19  Di  Kabupaten Malang,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 493–500, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.4808.
[8] 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.
[9] E.  A.  Putri,  S.  Muchsin,  and  Hayat,  “Evaluasi  Pelaksaan  Program  Bantuan  Sosial  Bagi Masyarakat Terdampak Di Era Pandemi Covid-19 (Di Desa Kersik Putih Kecamatan Batulicin Kabupaten Tanah Bumbu),” J. Inov. Penelit. , vol. 1, no. 12, pp. 2851–2860, 2021.
[10] I. D. Id, MACHINE LEARNING: Teori, Studi Kasus dan Implementasi Menggunakan Python . 2021. doi: 10.5281/zenodo.5113507.
[11] S.  N.  Mayasari  and  J.  Nugraha,  “Implementasi k-Means  Cluster Analysis  untuk Mengelompokkan  Kabupaten  /  Kota  Berdasarkan  Data  Kemiskinan  di  Provinsi Jawa  Tengah Tahun 2022,” KONSTELASI Konvergensi Teknol. dan Sist. Inf. Vol. , vol. 3, no. 2, pp. 317–329, 2023.
[12] N.  I.  Febianto  and  N.  D.  Palasara,  “Analisis Clustering  k-Means Pada  Data  Informasi Kemiskinan Di Jawa Barat Tahun 2018,” J. SISFOKOM , vol. 08, no. 02, pp. 130–140, 2019.
[13] A.  Adji et  al. , Pemeringkatan  Kesejahteraan  Data  Pensasaran  Percepatan  Penghapusan Kemiskinan Ekstrem (P3KE) , Pertama. Jakarta Pusat: Tim Nasional Percepatan Penanggulangan Kemiskinan, 2022.
[14] E.  Yolanda  and  Suhardi,  “Penerapan  Algoritma k-Means  Clustering Untuk  Pengelompokan Data Pasien Rehabilitasi Narkoba,” J. Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 182– 191, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1107.
[15] F. Febriansyah and S. Muntari, “Penerapan Algoritma k-Means untuk  Klasterisasi  Penduduk Miskin pada Kota Pagar Alam,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 8, no. 1, pp. 66– 77, 2023, doi: 10.14421/jiska.2023.8.1.66-77.
[16] M.  Siahaan,  “Data  Mining  Strategi  Pembangunan  Infrastruktur  Menggunakan  Algoritma  k- Means,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  316–324,  2022,  doi: 10.32736/sisfokom.v11i3.1453.
[17] T. Nafsiah Muthmainnah, S. Indriyana, U. Enri, J. Sistem Informasi, F. Ilmu Komputer, and U. Singaperbangsa  Karawang,  “Penerapan  Algoritme  k-Means  Dalam  Mengelompokkan  Data Pengangguran Terbuka Di Provinsi Jawa Barat,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 5, no. 2, pp. 122–129, 2023.
[18] R.  Rosmini,  A.  Fadlil,  and  S.  Sunardi,  “Implementasi  Metode k-Means Dalam  Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah,” It J. Res. Dev. , vol. 3, no. 1, pp. 22–31, 2018, doi: 10.25299/itjrd.2018.vol3(1).1773.
[19] M. Harahap, A. W. D. R. Zamili, M. A. Arvansyah, E. F. Saragih, S. Rajen, and A. M. Husein, “ k-Means Clustering Algorithm Approach in Clustering Data on Cocoa Production Results in the Sumatra Region ,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 6, pp. 905– 910, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i6.4199.
[20] A. N. Nursia, W. Ramdhan, and W. M. Kifti, “Analisis Kelayakan Penerima Bantuan Covid-19
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Menggunakan Metode K–Means,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 574–583, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1399.
[21] A. Ali, “Klasterisasi Data Rekam Medis Pasien Menggunakan Metode k-Means Clustering di Rumah Sakit Anwar Medika Balong Bendo Sidoarjo,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 1, pp. 186–195, 2019, doi: 10.30812/matrik.v19i1.529.
[22] F. Nurdiyansyah and I. Akbar, “Implementasi Algoritma k-Means untuk Menentukan Persediaan Barang pada Poultry Shop,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 86–94, 2021, doi: 10.26905/jtmi.v7i2.6377.
[23] T.  Hardiani,  “Analisis  Clustering  Kasus  Covid  19  di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  k- Means,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  156–165,  2022,  doi: 10.23887/janapati.v11i2.45376.