## Jurnal Informatika Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT ISSN ONLINE : 2460-8998

## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING DATA JUMLAH PENDUDUK MISKIN BERDASARKAN KOTA/KABUPATEN DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN RAPIDMINER
Nova Novitasari 1 , Nisa Dienwati Nuris 2 , Ruli Herdiana 3
1 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon 2,3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Cirebon, Jawa Barat, Indonesia 45131 nova.novitasari555@gmail.com , nisadienwatinuris@gmail.com , ruliherdiana43@gmail.com

## Abstract
Poverty  is  currently  the  only problem  every  region  faces, as  happened  in  the  city/district  of  Responsibilities,  which  is  still visible.  Poverty  is  a  condition  where  a  person's  standard  of  living  cannot  meet  the  basic  needs  of  his  life.  According  to information obtained by the West Java open data website, there are 513 data in West Java cities/regencies from 2002 to 2020. The number of poor people in many cities/regencies in West Java has increased. Thus, the method used in this study to group data using the K-means clustering method will be implemented in Rapidminer because the k-means algorithm is effective for analyzing large amounts of data. It can be seen from the data that will be generated that there are several variables needed, such as the Province code, Province name, City/Regency code, City/Regency name, number of poor people, unit, and year. From the variable data, it will be easier to run it. So that this study will produce several clusters, namely the results obtained by the researcher are cluster 4 because this cluster is the result taken from the smallest and best DBI value of several clusters that the researcher is testing. It is from the cluster results that data on the number of poor people will be seen by city/district which has an increasing level of collapse or by period each year .
Keywords: Clustering, Data Mining, K-Means, Poverty, Rapidminer

## Abstrak
Kemiskinan saat ini menjadi satu-satunya masalah yang dihadapi setiap daerah. Seperti yang terjadi di Kota/Kabupaten Jawa Barat  yang  masih  terlihat.  Kemiskinan  sendiri  merupakan  suatu  kondisi  dimana  standar  hidupnya  seseorang  benar-benar kurang  mampu  dalam  memenuhi  kebutuhan  pokok  hidupnya.  Menurut  informasi  yang  diperoleh website open  data  jabar, terdapat  513  data  di  Kota/Kabupaten  Jawa  Barat  pada  tahun  2002  s/d  2020,  jumlah  penduduk  miskin  di  banyak Kota/Kabupaten  di  Jawa  Barat  semakin  meningkat.  Dengan  demikian,  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk melakukan pengelompokan data menggunakan metode K-Means Clustering yang akan diimplementasikan pada Rapidminer. Dikarenakan Algoritma K-Means merupakan Algoritma yang efektif untuk menganalisis data dalam jumlah besar. Jadi, bisa dilihat  dari  data  yang  akan  dihasilkan  ada  beberapa  variabel  yang  dibutuhkan,  seperti  kode  Provinsi,  nama  Provinsi,  kode Kota/Kabupaten, nama Kota/Kabupaten, jumlah penduduk miskin, satuan, dan tahun. Dari variabel data tersebut akan lebih mudah  untuk  menjalankannya.  Sehingga  penelitian  ini  akan  menghasilkan  beberapa cluster ,  yaitu  hasil  yang  didapat  oleh peneliti adalah cluster 4 karena cluster ini adalah hasil yang diambil dari nilai DBI yang terkecil dan terbaik dari beberapa cluster yang peneliti uji coba. Dari hasil cluster itulah akan terlihat data jumlah penduduk miskin berdasarkan kota/kabupaten yang memiliki tingkat kemiskinannya meningkat atau menurun dalam periode setiap tahunnya.
Kata kunci: Clustering, Data Mining , Kemiskinan, K-Means, Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Menurut Undang-Undang No. 24 Tahun 2004, Kemiskinan adalah  kondisi  ekonomi  sosial  individu  atau  kelompok ketika mereka tidak memiliki sarana untuk menegakkan dan memajukan  kehidupan  martabat  mereka  [1].  Kemiskinan adalah masalah yang dihadapi banyak negara, bahkan yang
berkembang  pesat,  seperti  Indonesia,  yang  terletak  di Provinsi Jawa Barat [2].
Kemiskinan  yang  terjadi  pada  Provinsi  Jawa  Barat  yang terdapat  27  jumlah  Kota  dan  Kabupaten  di  Jawa  Barat. Menurut  Badan  Pusat  Statistik,  ada  513  data  mengenai
69 | Jurnal Informatika Terpadu Vol. 9 No. 1 Maret 2023
jumlah penduduk miskin di Jawa Barat dari tahun 2002 s/d 2020 berdasarkan Kabupaten/Kota. Data tersebut dikeluarkan dalam periode setiap 1 tahun sekali [3].
Secara  umum,  kemiskinan  ini  terus  –  menerus  merupakan hasil dari tingginya tingkat keterbelakangan dan pengangguran. Penanggulangan kemiskinan dapat didukung  dengan  salah  satu  strategi  seperti  adanya  data yang  akurat.  Data  yang  disebutkan  diatas  dapat dikelompokkan dengan menggunakan Algoritma K-Means untuk menghasilkan cluster. Cluster adalah pengelompokkan data jumlah penduduk miskin berdasarkan Kota/Kabupaten yang selalu meningkat atau apakah sudah menurun  [4].  Berikut  ini  terdapat  gambar  1  menjelaskan tentang  data  jumlah  penduduk  miskin  berdasarkan Kota/Kabupaten di Jawa Barat.
Gambar 1 . Data Jumlah Penduduk Miskin Di Jawa Barat
Penyebab masalah kemiskinan yang terjadi di Kota/Kabupaten  Jawa  Barat  biasanya  terjadi  karena bertambahnya  jumlah  penduduk  akan  terjadinya  tingkat kemiskinan, kurangnya lapangan pekerjaan yang berdampak  pada  tingginya  tingkat  pengangguran,  tingkat pendidikan  yang  rendah,  dan  kemiskinan  juga  berarti kurangnya  kebutuhan  sosial,  termasuk  ketidakmampuan untuk  berpartisipasi  dalam  kebutuhan  masyarakat  yang layak.  Sebagaimana  kemiskinan  dapat  dipahami  sebagai keadaan  kekurangan  uang  atau  barang  untuk  menjamin kelangsungan hidup [5].
Melihat  dari  permasalahan  diatas,  pengelompokkan  data menggunakan  metode  K-Means  akan  digunakan  dalam pengumpulan data peneliti. Pengelompokkan data tersebut pada  Algoritma  K-Means  akan  dibagai  menjadi  4  cluster sesuai dengan hasil nilai DBI. Pada pengelompokkan  data tersebut sebagai solusi untuk mempermudahkan pencarian/perolehan data  jumlah penduduk  miskin berdasarkan  Kota/Kabupaten dalam  golongan  peningkatan hingga penurunan tingkat kemiskinan [6].
Adapun  yang  menjadi  alasan  dilakukannya  peneliti  ini dengan  judul  “penerapan  algoritma  k-means  untuk clustering  data  jumlah  penduduk  miskin  berdasarkan Kota/Kabupaten  di  Jawa  Barat”  adalah  untuk  dapat menerapkan  Algoritma  K-Means  pada  pengelompokkan data  jumlah  penduduk  miskin  tersebut.  Dari  penerapan tersebut peneliti akan mengelompokkan berdasarkan tingkat tinggi  rendahnya  jumlah  penduduk  miskin  berdasarkan Kota/Kabupaten  dalam  4  cluster  sesuai  dengan  hasil  yang
diperoleh dari nilai DBI yaitu nilai yang terkecil dan terbaik [7].

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Tahapan Pengumpulan Data
Tahapan  pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  berdasarkan sumbernya.  Terdapat  513  data  dari  tahun  2002  s/d  2020 yang berasal dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat, yang  merupakan  sumber  data  dari  situs  resmi  open  data jabar [8].

## 2.2 Tahapan Perancangan
Pada  tahap  ini,  peneliti  mengambil  tema Artificial Intelegance bisa Merefrence  ke  Knowledge  Discovery  In Databases [9].  Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  proses KDD  dalam  penambahan  data  dan  dibawah  ini  terdapat gambar  2  tentang  tahap  perancangan  KKD  yaitu  sebagai berikut:

## Gambar 2 . Tahap Perancangan KDD
1. Selection : Pilih sub kumpulan data yang relevan untuk dianalisis.
2. Prepocessing :  Bersihkan  dan  ubah  data  agar  siap untuk dianalisis.
3. Transformation : Mengubah data menjadi formal yang cocok untuk penambahan data.
4. Data  mining :  Terapkan  teknik  dan  Algoritma penambangan  data  ke  data  untuk  mengekstrak informasi dan wawasan yang bermanfaat.
5. Evaluation :  Evaluasi  hasil  untuk  memastikan  bahwa pengetahuan yang diekstraksi bermanfaat, akurat, dan bermakna.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Tujuan Mengelompokkan Data Jumlah Penduduk Miskin  berdasarkan  Kota/Kabupaten  di  Jawa  Barat menggunakan Algoritma K-Means
3.1.1 Selection
Langkah  pertama  adalah  mengumpulkan  data.  Mengenai data yang akan digunakan untuk  di analisis, penting untuk dicatat  bahwa  data  tersebut  berasal  dari  sumber  terbuka. Data yang akan digunakan berasal dari website resmi Badan Pusat  Statistik  (BPS)  dan  merupakan  data  terbuka  jumlah
penduduk  miskin  menurut  Kota/Kabupaten  di  Jawa  Barat dari tahun 2002 s/d 2020 sebanyak 513 data. Di bawah ini terdapat gambar 3 yang menerapkan tentang data yang akan di Clustering dalam Rapidminer yaitu tahap pertama tentang Operator Selection [10] .
Gambar 3 . Selection

## 3.1.2 Prepocessing
Tahap selanjutnya yaitu data preprocessing. Dalam tahapan ini mencangkup beberapa hal yaitu menghilangkan duplikat data, memperbaiki kesalahan data dan sebagainya. Dimana tahap  ini  akan  menghasilkan  atribut  yang  sudah  cukup bersih dan baik untuk dapat melakukan ketahap selanjutnya transformation. Berikutnya terdapat gambar 4 menerapkan tahap  ke-2  pada  proses  menjalankan  Rapidminer  yaitu Operator Preprocissing [11] .
Gambar 4. Prepocessing

## 3.1.3 Transformation
Pada  tahap  transformation  merupakan  tahap  dimana  data tersebut sudah berubah menjadi data yang peneliti inginkan untuk  dapat  menjalankan  ketahap  selanjutnya.  Berikutnya pada gambar 5 menjelaskan tentang tahap ke-3 pada proses Rapidminer yaitu Operator Transformation .
Gambar 5 . Transformation

## 3.1.4 Data Mining
Teknik data mining disajikan pada tahap ini, dimana peneliti menggunakan  Algoritma  Clustering data  mining untuk melakukan  proses  data  tersebut.  Langkah  pertama  adalah meminta  operator  mengambil  data  dari  lokasi  yang  telah diimport  dan  siap  untuk  melanjutkan  proses.  Berikutnya pada  gambar  ini  terdapat  beberapa  bagian  diantaranya gambar  6(a)  menerapkan  tahap  ke-4  pada  proses Rapidminer yaitu Operator Retrieve Data [12].
Gambar 6. (a) Operator Retrieve Data
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  model  clustering dengan  menggunakan  metode  k-means  yang  akan menghasilkan jumlah cluster  yang diinginkan. Selanjutnya pada  gambar  6(b)  menerapkannya  proses  Rapidminer tentang Operator K-Means.
Gambar 6. (b) Operator K-means
Dan  operator  terakhir  dalam  cluster distance  performance adalah  operator  untuk  menurunkan Index  Davies  Bouldin (DBI).  Carilah  angka  DBI  terkecil  untuk  menentukan jumlah  cluster  yang  ukurannya  paling  ideal.  Dan selanjutnya  pada  gambar  6(c)  menerapkan  proses  pada Rapidminer tentang Operator Perfomance .
Gambar 6. (c) Operator Perfomance
3.1.5

## Evaluation
Setelah  melakukan  teknik  data  mining  dan  mendapatkan hasil clustering . Selanjutnya adalah tahap evaluation, tahap ini dilakukan untuk melihat keberhasilan model yang telah diterapkan  [13].  Di  bawah  ini  terdapat  beberapa  gambar yang  menjelaskan  tentang  penerapannya  Clustering  pada proses  Rapidminer  yaitu  gambar  7(a)  tentang  Operator Perfomance .
Gambar 7. (a) Operator Perfomance
Dan selanjutnya terdapat gambar 7(b) menjelaskan tentang Operator Cluster model yaitu hasil dari Cluster 4.
Gambar 7. (b) Cluster model
Pada  tahap  ini  dimana  hasil  analisis  data  terkait  setiap cluster  tersedia.  Cluster  0  berisi  196  anggota,  cluster  1 memiliki 38 anggota, cluster 2 memiliki 118 anggota, dan cluster 3 memiliki 161 anggota dari total 513 dataset yang dinilai [14].
1. Cluster 0
Pada tabel 1 ini menjelaskan tentang beberapa data jumlah penduduk  miskin  berdasarkan  Kota/Kabupaten  yang termasuk dalam Cluster 0.
No Kode Kabupaten / Kota Nama Kabupaten / Kota Jumlah penduduk miskin Tahun 1 3217 Kabupaten Bandung Barat 0 2002 2 3218 Kabupaten Pangandaran 0 2002 3 3271 Kota Bogor 65,4 2002 4 3272 Kota Sukabumi 21,7 2002 5 3273 Kota Bandung 75,3 2002 6 3274 Kota Cirebon 24,7 2002 7 3275 Kota Bekasi 66,2 2002 8... .... ..... ..... ..... 196 3297 Kota Banjar 11,16 2020 2. Cluster 1
Pada tabel 2 ini menjelaskan tentang beberapa data jumlah penduduk  miskin  berdasarkan  Kota/Kabupaten  yang termasuk dalam Cluster 1.
Tabel 2 . Cluster 1
No Kode Kabupaten / Kota Nama Kabupaten / Kota Jumlah penduduk miskin Tahun 1 3201 Kabupaten Bogor 451,3 2002 2 3204 Kabupaten Bandung 543,3 2002 3 3209 Kabupaten Cirebon 388,4 2002 4 3201 Kabupaten Bogor 476,4 2002 5 3203 Kabupaten Cianjur 388,8 2002 6 3204 Kabupaten Bandung 515,5 2002 7 3201 Kabupaten Bogor 453,4 2002 8... .... ..... ..... ..... 38 3201 Kabupaten Bogor 465,67 2020

## 3. Cluster 2
Pada tabel 3 ini menjelaskan tentang beberapa data jumlah penduduk  miskin  berdasarkan  Kota/Kabupaten  yang termasuk dalam Cluster 2.
Tabel 3 . Cluster 2
No Kode Kabupaten / Kota Nama Kabupaten / Kota Jumlah penduduk miskin Tahun 1 3202 Kabupaten Sukabumi 362,2 2002 2 3203 Kabupaten Cianjur 368,6 2002 3 3205 Kabupaten Garut 323,7 2002
No Kode Kabupaten / Kota Nama Kabupaten / Kota Jumlah penduduk miskin Tahun 4 3206 Kabupaten Tasikmalaya 341,1 2002 5 3207 Kabupaten Ciamis 265,8 2002 6 3212 Kabupaten Indramayu 300,4 2002 7 3215 Kabupaten Karawang 267,4 2002 8... .... ..... ..... ..... 118 3209 Kabupaten Cirebon 247,94 2020

## 4. Cluster 3
Pada tabel 4 ini menjelaskan tentang beberapa data jumlah penduduk  miskin  berdasarkan  Kota/Kabupaten  yang termasuk dalam Cluster 3.
Tabel 4. Cluster 3
No Kode Kabupaten / Kota Nama Kabupaten / Kota Jumlah penduduk miskin Tahun 1 3208 Kabupaten Kuningan 203,3 2002 2 3210 Kabupaten Majalengka 214,3 2002 3 3211 Kabupaten Sumedang 142,8 2002 4 3213 Kabupaten Subang 224,3 2002 5 3214 Kabupaten Purwakarta 101,4 2002 6 3216 Kabupaten Bekasi 118,2 2002 7 3208 Kabupaten Kuningan 201,7 2002 8... .... ..... ..... ..... 161 3275 Kota Bekasi 134,01 2020
3.2 Hasil Tujuan Menentukan Cluster Optimum dan Nilai Dbi  dari  Hasil  Mengelompokkan  Data  Jumlah Penduduk Miskin berdasarkan Kota/Kabupaten di Jawa Barat menggunakan Algoritma K-Means
Davies  Bouldin  Index (DBI)  adalah  satu-satunya  metode yang  digunakan  untuk  mengurangi  validitas  cluster  dalam metode pengumpulan data apapun [15]. Berikut ini terdapat tabel  5  yang  menjelaskan  beberapa  nilai  DBI  pada  setiap clusternya.
Tabel 5 . Nilai DBI tiap cluster
Cluster Nilai DBI 2 -0,618 3 -0,571 4 -0,563
-0,594
Cluster Nilai DBI 6 -0,655 7 -0,659 8 -0,608 9 -0,573 10 -0,572
Jumlah  cluster  yang  dimodelkan  pada  model  clustering  di atas  dengan  menggunakan  metode  K-means  adalah  2-10 cluster. Terdapat batasan nilai DBI dari setiap cluster untuk mengidentifikasi hasil terbaik dan mengidentifikasi jumlah cluster yaitu cluster 4 dengan nilai DBI sebesar -0,563. Dan dibawah  ini  terdapat  gambar  8  menjelaskan  tentang  hasil dari Cluster 4 dengan nilai DBI -0,563
Gambar 8 . Nilai DBI Cluster 4

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  data  mining  yang  dilakukan dengan  menggunakan  informasi  jumlah  penduduk  miskin menurut  Kota/Kabupaten  di  Jawa  Barat,  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Dengan  menggunakan  teknik  data  mining  Algoritma K-Means,  peneliti  menghitung  jumlah  penduduk miskin  di  Kota/Kabupaten  Jawa  Barat  berdasarkan atribut  yang  tersedia:  Kode  Kota/Kabupaten,  Nama Kota/Kabupaten,  Jumlah  Penduduk  Miskin,  dan Tahun.
2. Dari total 513 dataset yang dianalisis, hasil cluster 0 menunjukkan 196 anggota, hasil cluster 1 menunjukkan 38 anggota, hasil cluster 2 menunjukkan 118  anggota,  dan  hasil  cluster  3  menunjukkan  161 anggota.
3. Hasil menunjukkan nilai Davies Bouding Index (DBI) yang  rendah  untuk  mengidentifikasi  hasil  cluster  4 dengan  menggunakan  nilai  DBI  -0,563  sebagai  hasil yang cukup baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Febriansyah  and  S.  Muntari,  “Penerapan Algoritma  K-Means  untuk  Klasterisasi  Penduduk Miskin pada  Kota  Pagar Alam,”  vol. 8, no. 1, pp. 66–77, 2023.
[2] E. Fammaldo and L. Hakim, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Tingkat  Kesejahteraan  Keluarga  Untuk  Program Kartu  Indonesia  Pintar,” J.  Ilm.  Teknol.  Infomasi
Terap. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  23–31,  2019,  doi:
10.33197/jitter.vol5.iss1.2018.249.
[3] N.  N.  F.  R,  D.  S.  Anggraeni,  and  U.  Enri, “Pengelompokkan Data Kemiskinan Provinsi Jawa Barat  Menggunakan  Algoritma  K-Means  dengan Silhouette  Coefficient  ”, TEMATIK ,  vol.  9,  no.  1, pp. 29-35, Jun. 2022..
[4] T.  R.  Melati,  I.  Nawangsih,  and  I.  Afriantoro, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering Data Kemiskinan Berdasarkan Kabupaten/Kota Di Indonesia.”
[5] E.  Muningsih,  and  S  Kiswati,  “Penerapan  Metode K-Means  Untuk  Clustering  Produk  Online  Shop Dalam  Penentuan  Stok  Barang,” J.  Bianglala Informatika , vol. 3, no. 1, 2015.
[6] M.  S.  Zain,  S.  Defit,  and  Sumijan,  “Data  Mining dengan  Metode  K-Means  untuk  Pengelompokan Mahasiswa yang Mengunjungi Perpustakaan berdasarkan Data Kunjungan dan IPK," 2018.
[7] S. J. Latupeirissa, N. Lewaherilla,  and A. Hiariey, “Pengelompokan  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Maluku Berdasarkan Data Kemiskinan Tahun 2021 enggunakan  Metode  K-Means  Cluster  ( Grouping District/City In Maluku Province Based On Poverty Data  For  2021  Using  The  K-Means  Cluster Method ),”  Variance,  vol.  4,  no.  1,  2022,  Doi: 10.30598/Variancevol4iss1page15-22.
[8] F.  Ilena  Putri  And  R.  Damayanti,  “Prosiding Seminar  Nasional  Matematika,  Statistika,  Dan Aplikasinya Terbitan Ii,” 2022.
[9] Y. F. S. Y. Damanik, S. Sumarno, I. Gunawan, D. Hartama,  And  I.  O.  Kirana,  “Penerapan  Data
Mining Untuk Pengelompokan Penyebaran Covid- 19 Di Sumatera Utara Menggunakan Algoritma K- Means,” J. Ilmu Komput. Dan Inform. , Vol. 1, No. 2, Nov. 2021, Doi: 10.54082/Jiki.13.
[10] P.  Algoritma  K-Means  dalam  Pengelompokan Jumlah Penduduk Berdasarkan Kelurahan Di Kota Pematangsiantar,  “Widodo  Saputra  5)  1)2)3)4)5) Program Studi Teknik Informatika,” Vol. 2, No. 2,
Pp. 20–26, 2021, [Online]. Available: Http://Creativecommons.Org/Licences/By/4.0/
[11] B.  Nurseptia,  A.  Voutama,  N.  Haeryana,  And  J. Hsronggo Waluyo, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk  Mengelompokkan  Kabupaten/Kota  Dalam Upaya  Pemetaan  Lapangan  Pekerjaan  Baru,” J. Teknol. Informasi) , Vol. 6, No. 2, 2022.
[12] Y. Ratna Sari, A. Sudewa, D. Ayu Lestari, And T. Ika  Jaya,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk Clustering  Data  Kemiskinan  Provinsi  Banten Menggunakan Rapidminer,” 2020.
[13] M.  M.  K-Means,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Clustering Data Penduduk Miskin,” Vol. 3, No. 1, Pp. 31–37, 2021.
[14] T.  D.  Desa,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa Menggunakan Metode Algoritma K-Means Clustering,” Vol. 14, No. 1, Pp. 150–160, 2022.
[15] I.  Nasution,  A.  P.  Windarto,  And  M.  Fauzan,
“Penerapan Algoritma
K-Means dalam
Pengelompokan  Data  Penduduk  Miskin  Menurut Provinsi,” Vol. 2, No. 2, Pp. 76–83, 2020.