## IMPLEMENTASI PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS PADA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI TINGKAT PENDIDIKAN PENDUDUK KABUPATEN SEMARANG
Syarafina Dewi* 1) , Magdalena A. Ineke Pakereng 2)
1. Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia
2. Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia
Article Info
ABSTRAK
Kata Kunci: K-Means; Clustering ; Reduksi dimensi; PCA; Tingkat pendidikan
Keywords: K-Means; Clustering; Dimension reduction; PCA; Level of Education
Article history: Received 9 May 2023 Revised 23 May 2023 Accepted 6 June 2023 Available online 1 December 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i4.4101
*Corresponding author. Syarafina Dewi E-mail address: 672019063@student.uksw.edu
Indonesia  diperkirakan  akan menghadapi bonus demografi pada tahun 2035.  Sebagai upaya untuk menghadapi hal tersebut,  negara Indonesia membutuhkan sumber daya manusia yang berkualitas salah satunya me- lalui pendidikan. Namun ditinjau dari Angka Partisipasi Kasar (APK) un- tuk tingkat pendidikan tinggi di Kabupaten Semarang masih tergolong rendah, yaitu 19,25%. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan tingkat pendidikan berdasarkan jenis kelamin, umur, dan status individu dalam keluarga dengan menggunakan algoritma K- Means dan reduksi dimensi melalui metode Principal Component Analy- sis (PCA). Penelitian ini dilakukan dengan mengolah data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional 2021 Maret (KOR) Wilayah Kabupaten Sema- rang yang bersumber dari data Badan Pusat Statistik (BPS). Setelah dil- akukan analisis, dihasilkan dua komponen utama dengan proporsi kumu- latif mencapai 70%. Kemudian, setelah dilakukan reduksi dimensi dengan menggunakan metode PCA, analisis klaster dilakukan dengan menggunakan algoritma K-means yang menghasilkan empat kelompok dengan karakteristik yang berbeda untuk masing-masing klaster.

## ABSTRACT
Indonesia is expected to face a demographic bonus in 2035. As an effort to deal with this, the Indonesian state needs quality human resources, one of which is through education. However, in terms of the gross enrollment rate (APK) for the higher education level in Semarang Regency, it is still relatively low, namely 19.25%. Therefore, this research was conducted to classify the level of education of the people in Semarang Regency based on gender, age, and individual status in the family using the K-Means algorithm and dimension reduction through the Principal Component Analysis (PCA) method. This research was conducted by processing data from the results of the March 2021 National Socioeconomic Survey for the Semarang Regency area which was sourced from data from the Cen- tral Statistics Agency (BPS). After analysis, two main components were produced with a cumulative proportion of 70%. Then, after dimension reduction using the PCA method, cluster analysis is performed using the K-means algorithm which produces four groups with different character- istics for each cluster.

## I. P ENDAHULUAN
ADA tahun 2035, diperkirakan negara Indonesia akan menghadapi bonus demografi berupa peningkatan jumlah masyarakat usia produktif [1]. Peningkatan masyarakat usia produktif bisa berdampak baik pada pertumbuhan ekonomi sebuah negara karena tersedianya banyak sumber daya manusia. Namun fenomena seperti ini membutuhkan berbagai perubahan dan penyesuaian terhadap pola kehidupan masyarakat itu sendiri. Sejalan dengan hal tersebut, dibutuhkan persiapan dan peningkatan kualitas sumber daya manusia dalam berbagai bidang. Di Indonesia beberapa upaya sudah dilakukan, salah satunya kebijakan wajib belajar 12 tahun. Namun jika dilihat dari Angka Partisipasi Kasar (APK) tahun 2021 di wilayah Kabupaten Semarang, terdapat 106,16% masyarakat tingkat sekolah dasar, 98% pada tingkat sekolah menengah pertama, 80,91% pada tingkat sekolah menengah atas, dan 19,25% pada tingkat perguruan tinggi. Terdapat lebih dari 100% masyarakat pada tingkat sekolah dasar dikarenakan terdapat siswa pada usia yang terlalu dini, terlambat masuk sekolah, atau yang mengulang kelas. Di sisi lain, hanya terdapat 19,25% masyarakat yang mencapai tingkat perguruan tinggi [2], [3].
P
Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan pengolahan data untuk mengetahui bagaimana kondisi tingkat pendidikan masyarakat berdasarkan kriteria tertentu. Untuk mendapatkan hasil yang sesuai, penelitian ini dilakukan dengan mengolah data hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional 2021 Maret (KOR) Wilayah Kabupaten Semarang yang bersumber dari data Badan Pusat Statistik (BPS). Untuk melakukan penelitian  tersebut, diperlukan data dengan  atribut  pendidikan terakhir, jenis kelamin, umur, dan status individu dalam keluarga. Pengolahan data dilakukan menggunakan teknik clustering dan reduksi dimensi. Clustering adalah sebuah metode data mining yang bertujuan untuk membagi objek dalam kumpulan data menjadi beberapa kelompok. Tujuan dari clustering adalah mengelompokkan objek-objek yang memiliki kemiripan ke dalam kategori yang sama, sedangkan objek-objek yang memiliki perbedaan akan dikelompokkan ke dalam kategori yang berbeda [4]. Lalu reduksi dimensi dilakukan untuk mengurangi jumlah fitur atau dimensi dari suatu kumpulan data tanpa menghilangkan informasi penting yang terkandung di dalamnya [5]. Pada penelitian ini, teknik clustering yang digunakan adalah algoritma K-Means. Algoritma ini populer digunakan dalam melakukan clustering karena sederhana dan mudah diterapkan. Namun beberapa algoritma clustering seperti K-Means sering mengalami kendala ketika diaplikasikan pada data dengan dimensi atau fitur yang tinggi. Terdapat beberapa kendala yang muncul seperti penurunan akurasi klasifikasi, kualitas klaster yang buruk, dan membutuhkan waktu yang lama dalam komputasi. Untuk menjaga kinerja algoritma tetap optimal, salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan reduksi dimensi [6].
Reduksi dimensi dapat dilakukan menggunakan dua metode, yaitu metode pemilihan fitur dan metode ekstraksi fitur [7]. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode ekstraksi fitur, yaitu melakukan ekstraksi fitur baru dari kumpulan data awal. Salah satu teknik ekstraksi fitur yang dapat digunakan adalah Principal Component Analysis (PCA). PCA adalah metode yang digunakan untuk menyederhanakan kumpulan data dengan cara mentransformasi linier sehingga terbentuk sistem koordinat baru dengan varians minimum. PCA dapat digunakan untuk mereduksi dimensi data yang lebih rendah dengan risiko kehilangan informasi yang sangat kecil [8].
Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python dan beberapa library seperti numpy dan pandas untuk memproses data. Lalu library sklearn digunakan dalam proses clustering , standarisasi data, PCA, dan evaluasi klaster. Sedangkan untuk melakukan visualisasi data dapat menggunakan library matplotlib dan seaborn.
(Revisi 1) Penelitian yang dilakukan oleh Kurniawan tahun 2021 berjudul “Klasterisasi Tingkat Pendidikan di DKI Jakarta pada Tingkat Kecamatan Menggunakan Algoritma K-Means” menggunakan algoritma K-Means untuk melakukan clustering data tingkat pendidikan di wilayah DKI Jakarta. Hasil dari penelitian tersebut dapat mengelompokkan wilayah kecamatan ke dalam beberapa klaster, selain itu data dapat digunakan untuk mengidentifikasi wilayah yang memerlukan perhatian khusus dalam peningkatan kualitas pendidikan [9]. Serupa dengan penelitian sebelumnya, Wulandari dan Sumarah tahun 2021 yang berjudul “Klaster Rata-rata Lama Sekolah (RLS) Menurut Jenis Kelamin di Provinsi Jawa Tengah dengan K-Means” juga menggunakan algoritma K-Means untuk melakukan pengelompokan data. Hasil dari penelitian tersebut terbagi menjadi dua klaster yaitu klaster tinggi dan klaster rendah [10].
Studi lain yang berjudul “Penerapan Principal Component Analysis (PCA) untuk Reduksi Dimensi pada Proses Clustering Data Produksi Pertanian di Kabupaten Bojonegoro” menggunakan kombinasi antara algoritma K-Means dan teknik PCA. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode PCA dalam reduksi dimensi data produksi pertanian di Kabupaten Bojonegoro dapat meningkatkan efisiensi analisis dan hasil clustering. Dengan mengurangi dimensi data, analisis dapat dilakukan dengan lebih efisien dan hasil clustering dapat lebih akurat dan mudah diinterpretasikan [12]. Lalu penelitian oleh Harahap et al. tahun 2022 yang berjudul “Analisis Pemasaran Bisnis dengan Data Science : Segmentasi Kepribadian Pelanggan berdasarkan Algoritma K-Means Clustering” memanfaatkan kombinasi yang sama antara K-Means dan PCA pada data pelanggan untuk melakukan segmentasi terhadap karakteristik pelanggan [13].
Metode PCA dapat membantu dalam mengekstraksi informasi penting dari dataset yang kompleks dengan mengurangi dimensi data. Umumnya PCA dan K-Means digunakan bersama untuk mengelompokkan data dengan dimensi yang tinggi. PCA berguna untuk mengurangi dimensi data yang kompleks menjadi lebih kecil sehingga K-Means dapat bekerja secara efektif pada dataset yang baru.  Oleh sebab itu, akan dilakukan penelitian yang berjudul “Implementasi Principal Component Analysis pada K-Means untuk Klasterisasi Tingkat Pendidikan Penduduk Kabupaten Semarang”.
(Revisi 2) Meninjau dari beberapa penelitian sebelumnya, dimana PCA tidak diterapkan pada K-Means membuat karakteristik setiap variabel dalam dimensi data yang tinggi belum terlihat dengan jelas. Hal ini dapat menyulitkan dalam memahami pola dan perbedaan yang signifikan antara variabel-variabel pendidikan. Namun, dengan menerapkan PCA, penelitian ini dapat mengatasi masalah tersebut dengan memproyeksikan variabel-variabel
tersebut ke ruang dimensi yang lebih rendah. Dengan demikian, karakteristik dari setiap variabel dapat dibedakan dengan jelas, memberikan pemahaman yang lebih baik tentang hubungan dan pola tingkat pendidikan penduduk di Kabupaten Semarang (Revisi 3) Dalam konteks kebaruan, penelitian ini memberikan kontribusi dengan mengaplikasikan teknik Principal Component Analysis (PCA) pada metode klasterisasi K-Means untuk menganalisis dan mengklasterisasi tingkat pendidikan penduduk di Kabupaten Semarang. Dengan menggunakan PCA sebagai metode reduksi dimensi, penelitian ini dapat mengidentifikasi kombinasi linear dari variabel pendidikan yang paling berpengaruh dalam membentuk kelompok-kelompok penduduk dengan tingkat pendidikan yang serupa. Pendekatan ini dapat membantu dalam pemahaman yang lebih baik tentang struktur dan pola yang mendasari tingkat pendidikan, serta memfasilitasi pengambilan keputusan berbasis data untuk pengembangan program dan kebijakan pendidikan di Kabupaten Semarang. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi baru dalam memanfaatkan PCA dalam konteks klasterisasi tingkat pendidikan penduduk.

## II. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini dijelaskan pada Gambar 1.

## Gambar. 1.  Metode Penelitian
Gambar 1 menjelaskan tahap yang dilakukan yaitu mulai dari (1) tahap pengumpulan data, (2) tahap prapemrosesan data, (3) tahap reduksi dimensi, (4) tahap clustering , dan (5) tahap evaluasi.

## A. Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data merupakan langkah pertama dalam  penelitian  yang dilakukan dengan cara mengumpulkan data sesuai dengan tujuan penelitian. Data yang digunakan bersumber dari Survei Sosial Ekonomi Nasional 2021 Maret (KOR) Wilayah Kabupaten Semarang. Data tersebut didapat dari website Badan Pusat Statistik (BPS) yaitu https://pst.bps.go.id/. Jumlah observasi dari dataset sebanyak 3059 observasi  dan jumlah atribut dari dataset sebanyak 328 atribut.
(Revisi 4)
T ABEL I
S AMPEL D ATA Y ANG D IGUNAKAN Pendidikan Tertinggi Status dalam Keluarga Jenis Kelamin Umur 3 1 1 62 4 2 2 61 11 3 1 18 3 1 1 57 8 2 2 51

## B. Prapemrosesan Data
Prapemrosesan data dilakukan sebelum dataset diterapkan ke dalam model. Tujuannya untuk mengurangi ke- bisingan data agar menjadi lebih bersih sehingga didapat hasil yang maksimal. Proses prapemrosesan data meliputi pembersihan data, transformasi data, integrasi data, dan pemilihan fitur [9]. Proses pembersihan data dilakukan dengan mengambil 4 atribut, beberapa data yang tidak memenuhi syarat akan dihapus. Atribut yang digunakan yaitu pendidikan terakhir, jenis kelamin, umur, dan status individu dalam keluarga. Pengelompokan tingkat pen- didikan juga perlu dilakukan agar memudahkan proses analisis. Pengelompokan dimulai dari pendidikan dasar yaitu SD/sederajat dan SMP/sederajat, lalu pendidikan menengah yaitu SMA/sederajat, dan pendidikan tinggi yang mencakup program pendidikan diploma, sarjana, magister, spesialis, dan doktor [10].
(Revisi 5)
T ABEL II

## S AMPEL D ATA S ETELAH P RAPEMROSESAN D ATA
Pendidikan Tertinggi Status dalam Keluarga Jenis Kelamin Umur 1 2 1 62 1 2 2 61 2 1 1 18 1 2 1 57 1 2 2 51

## C. Reduksi Dimensi
Setelah data diproses, dapat terjadi masalah pada dimensi data yaitu terdapat banyak dimensi atau fitur. Oleh karena itu, tahap dimensi reduksi dilakukan untuk mengurangi jumlah dimensi data dengan teknik Principal Com- ponent Analysis (PCA).
Gambar. 2. Principal Component Analysis Flowchart
Gambar 2 merupakan diagram alur tahapan dalam melakukan PCA. Langkah pertama adalah dengan melakukan standarisasi data. Standarisasi data diperlukan untuk menyeragamkan satuan variabel satu dengan yang lainnya. Selanjutnya, menghitung matriks covariance yang berfungsi sebagai nilai masukan untuk mendapatkan nilai eigen dan vektor eigen . Langkah berikutnya adalah menghitung nilai eigen untuk menyatakan seberapa besar keragaman yang mampu dijelaskan oleh suatu variabel Principal Component Analysis (PCA). Pada tahapan reduksi dimensi tidak semua variabel digunakan, hanya variabel yang mempunyai nilai eigen lebih dari 1 yang akan dipilih [11].
D. Clustering
Setelah tahap dimensi reduksi selesai, tahap selanjutnya adalah melakukan clustering menggunakan algoritma K-Means.
Gambar. 3.  K-Means Flowchart
Gambar 3 adalah diagram alur dalam menentukan klaster menggunakan K-Means. K-Means adalah suatu metode analisis klaster yang berfungsi untuk membagi objek ke dalam beberapa klaster. Langkah pertama dalam penera- pannya adalah menentukan jumlah kelompok atau klaster yang diinginkan. Setelah itu, titik awal secara acak dipilih sebagai pusat kelompok, dan jarak setiap titik data ke pusat kelompok terdekat dihitung. Setiap titik data kemudian dimasukkan ke dalam kelompok dengan pusat terdekat. Pusat baru kemudian dihitung berdasarkan rata-rata jarak titik-titik dalam kelompok, dan proses ini diulang sampai pusat kelompok tidak lagi berubah secara signifikan atau telah mencapai batas iterasi. Hasil akhir dari algoritma ini adalah kelompok-kelompok yang terbentuk berdasarkan jarak data ke pusat kelompok [12]. Untuk menggunakan algoritma K-Means dapat mengikuti langkah-langkah berikut: [13], [14] (Revisi 6)
a. Menentukan nilai k sebagai jumlah cluster yang akan dibentuk
b. Menemukan centroid (titik pusat cluster ) pada tahap awal secara acak, sedangkan pada tahap iterasi menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑣𝑣 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 1 𝑁𝑁 𝑖𝑖 ∑ 𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋 𝑁𝑁 𝑖𝑖 𝑘𝑘=0 (1) Penjelasan: 𝑣𝑣 𝑖𝑖𝑖𝑖 = centroid dari rata-rata cluster ke- 𝑖𝑖 untuk variabel ke- 𝑋𝑋 𝑁𝑁𝑖𝑖 = jumlah anggota cluster ke- 𝑖𝑖 𝑖𝑖 , 𝑋𝑋 = indeks dari cluster 𝑋𝑋 = indeks dari variabel
𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋𝑋 = nilai data ke- 𝑋𝑋 variabel ke- 𝑋𝑋 untuk cluster tersebut
c. Hitung jarak setiap objek ke masing-masing centroid dari setiap cluster dengan menggunakan rumus Euclid- ean Distance . Rumus Euclidean Distance merupakan jarak garis lurus biasa antara dua titik dalam ruang Euclidean , dengan rumus sebagai berikut:
𝐷𝐷𝑒𝑒 = � ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 − 𝑠𝑠 𝑖𝑖 ) 2 + ( 𝑦𝑦 𝑖𝑖 − 𝑡𝑡 𝑖𝑖 ) 2 (2) Penjelasan:
𝐷𝐷𝑒𝑒 = Euclidean Distance 𝑖𝑖 = Banyaknya objek ( 𝑥𝑥 , 𝑦𝑦 ) = Koordinat objek
∏ 𝐴𝐴 𝑘𝑘 𝑛𝑛 𝑘𝑘=1 = Koordinat centroid
d. Kelompokkan objek berdasarkan jarak ke centroid terdekat
e. Ulangi langkah ke-2 hingga ke-4, lakukan iterasi hingga centroid bernilai optimal

## E. Evaluasi Klaster
Hasil dari clustering harus dievaluasi untuk memastikan kualitasnya. Metode evaluasi klaster yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: [15]
1) Metode Elbow
Metode yang digunakan untuk mengukur penurunan variansi dalam setiap kelompok saat jumlah klaster ber- tambah. Jika plot menunjukkan penurunan yang signifikan pada suatu titik, titik tersebut kemudian dapat dipilih sebagai jumlah optimal dari kelompok-kelompok.
2) Metode Silhouette
Mengukur seberapa baik setiap objek data yang cocok dengan kelompoknya sendiri dibandingkan dengan ke- lompok lain. Semakin besar skor silhouette yang dihasilkan, semakin baik objek data tersebut cocok dengan kelompoknya.
3) Davies-Bouldin Index
Metode yang dilakukan dengan mengukur kualitas klaster berdasarkan perbandingan antara jarak antar ke- lompok dan jarak dalam kelompok. Semakin kecil nilai indeks, semakin baik kualitas klaster.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengelompokan dengan menggunakan algoritma K-Means menghasilkan data yang tidak berlabel, polanya dapat ditemukan dengan cara mengelompokkan titik data yang memiliki atribut serupa dalam kumpulan data. Langkah awal yang dilakukan adalah melakukan standarisasi data untuk memastikan bahwa semua fitur memiliki standar deviasi 1 dan rata-rata 0 . Selanjutnya, digunakan metode PCA untuk menentukan variabel yang penting dalam  data dengan mengambil jumlah komponen yang menyumbang 70%  sampai dengan 80%.  Gambar  4 menunjukkan hasil dari penerapan metode PCA.
Seperti yang terlihat pada Gambar 4, komponen pertama memiliki varian sebesar 0,45.  Kemudian  diikuti komponen  kedua  yang menjelaskan persentase varian sebesar 0,7.  Sebanyak  2  komponen diperlukan untuk mempertahankan  70% dari total varian data.  Berdasarkan hasil analisis, terdapat 2  komponen variabel yang dianggap penting dan akan digunakan dalam algoritma K-Means.
T ABEL III
S AMPEL D ATA H ASIL R EDUKSI D IMENSI Component 1 Component 2 1.300303 1.033570 1.419263 -0.946898 -1.179237 1.088140 1.140623 1.019076 1.099903 -0.975887 Tiga metode digunakan untuk menentukan pusat cluster yang optimal dalam K-Means, yaitu Elbow, Silhouette , dan Davies Bouldin Index . Hasil dari ketiga metode tersebut terlihat pada Gambar 5, Gambar 6, dan Gambar 7.
Gambar. 5. Evaluasi dengan Metode Elbow
Gambar. 6. Evaluasi dengan Metode Silhouette Score
Vol. 8, No. 4, Desember 2023, Pp. 1186-1195
Berdasarkan ketiga hasil visualisasi metode tersebut, didapatkan bahwa metode Elbow, metode Silhouette , dan metode Davies Bouldin mencapai hasil yang sama dengan nilai 𝑋𝑋 = 4 .  Ketiga  metode evaluasi klaster yang digunakan menunjukkan bahwa klaster dengan jumlah 4 adalah yang paling optimal. (Revisi 7) Langkah berikutnya adalah mencari titik centroid atau titik pusat masing-masing klaster. Pemilihan centroid dalam penelitian ini dilakukan dengan coding menggunakan bahasa pemrograman Python.
T ABEL IV T ITIK P USAT K LASTER Component 1 Component 2 C1 1.08444644 -0.92689143 C2 -1.57697179 0.91363876 C3 1.00297294 1.05870647 C4 -1.46355269 -1.06529566
Selanjutnya menghitung jarak dari setiap data ke pusat klaster menggunakan persamaan Euclidean Distance . Jarak yang dipilih adalah jarak yang paling dekat antara setiap data dengan centroid . T ABEL V S AMPEL J ARAK S ETIAP D ATA D ENGAN T ITIK P USAT K LASTER Distance 1 Distance 2 Distance 3 Distance 4 Jarak Terdekat 1.972309185 2.879773281 0.298390756 3.470466275 C3 0.335413844 3.526899571 2.048352249 2.885246048 C1 3.03061336 0.434330998 2.182408843 2.17212373 C2 1.946777757 2.719639274 0.143241445 3.335616011 C3 0.051375673 3.27657819 2.036901043 2.565014143 C1
Dengan demikian, hasil dari analisis K-Means  dapat divisualisasikan menggunakan scatter plot agar  dapat dengan mudah melihat pola atau struktur yang muncul dari pengelompokan tersebut. Gambar 8 adalah visualisasi hasil clustering menggunakan algoritma K-Means.
Gambar. 8. Hasil Clustering Menggunakan K-Means
Gambar 8 merupakan hasil clustering menggunakan  K-Means yang terbagi menjadi 4 klaster, menunjukkan bahwa data telah berhasil dikelompokkan menjadi empat kelompok yang berbeda berdasarkan kesamaan fitur. Setiap titik pada scatter plot mewakili sebuah data dalam dataset yang telah dikelompokkan ke dalam salah satu klaster. Warna atau simbol yang berbeda dapat digunakan untuk membedakan setiap klaster. (Revisi 8) Hal ini dapat dilakukan karena telah dilakukan reduksi dimensi pada data dengan menggunakan PCA. Tanpa menggunakan PCA, karakteristik dari setiap klaster akan sulit dibedakan karena setiap klasternya memiliki dimensi data yang tinggi.
Setiap klaster memiliki karakteristik unik yang membedakannya dari klaster lainnya. Exploratory Data Analysis (EDA) pada masing-masing klaster dijelaskan sebagai berikut.
Vol. 8, No. 4, Desember 2023, Pp. 1186-1195
Gambar. 9. Klaster Berdasarkan Status dalam Keluarga
Gambar 9 memberikan informasi mengenai setiap klaster berdasarkan status dalam keluarga. Klaster satu dan klaster tiga merupakan orang tua, sedangkan klaster dua dan klaster empat merupakan anak.

## Gambar. 10. Klaster Berdasarkan Jenis Kelamin
Gambar 10 memberikan informasi mengenai setiap klaster berdasarkan jenis kelamin. Berdasarkan visualisasi data tersebut, klaster satu dan klaster empat memiliki jenis kelamin perempuan, sedangkan klaster dua dan klaster tiga memiliki jenis kelamin laki-laki.

## Gambar. 11. Klaster Berdasarkan Umur
Gambar 11 memberikan informasi mengenai setiap klaster berdasarkan umur. Terlihat bahwa pusat data di klaster satu berada pada rentang usia 35 tahun sampai 57 tahun. Selanjutnya pusat data di klaster dua berada pada rentang usia 7 tahun sampai 21 tahun. Pusat data di klaster tiga berada pada rentang usia 38 tahun sampai 60 tahun, dan yang terakhir klaster empat di mana pusat data berada pada rentang usia 5 tahun sampai dengan 19 tahun.
Vol. 8, No. 4, Desember 2023, Pp. 1186-1195

## Gambar. 12. Klaster Berdasarkan Tingkat Pendidikan
Gambar 12 memberikan informasi mengenai setiap klaster berdasarkan tingkat pendidikan. Klaster satu dengan tingkat Pendidikan yang didominasi oleh pendidikan dasar, diikuti pendidikan menengah, pendidikan tinggi, dan yang terakhir tidak atau belum sekolah. Klaster dua tingkat pendidikan didominasi oleh pendidikan dasar, diikuti tidak atau belum sekolah, pendidikan menengah, dan yang terakhir pendidikan tinggi. Untuk klaster tiga, tingkat pendidikannya didominasi oleh pendidikan dasar, diikuti pendidikan menengah, sedikit pendidikan tinggi dan tidak atau belum sekolah. Untuk klaster empat, tingkat pendidikan didominasi oleh pendidikan dasar, diikuti tidak atau belum sekolah, pendidikan menengah, dan yang terakhir pendidikan tinggi.
Gambar. 13. Jumlah Observasi di Setiap Klaster
Gambar 13 memberikan informasi jumlah observasi di setiap klaster. Klaster 1 terdapat 969 observasi, klaster 2 terdapat 672 observasi, klaster 3 terdapat 845 observasi, dan klaster 4 terdapat 573 observasi. Informasi yang didapat dari hasil clustering menggunakan K-Means adalah sebagai berikut: Klaster 1:
- Jumlah observasi yang terdapat di klaster 1 sebanyak 969
- Memiliki status sebagai orang tua dalam keluarga
- Memiliki jenis kelamin perempuan
- Pusat data berada di rentang usia 35 sampai dengan 57 tahun
- 68% menempuh pendidikan dasar, 20% menempuh pendidikan menengah, 8% menempuh pendidikan tinggi, dan 4% tidak atau belum bersekolah Klaster 2:
- Jumlah observasi yang terdapat di klaster 2 sebanyak 672
- Memiliki status sebagai anak dalam keluarga
- Memiliki jenis kelamin laki-laki
- Pusat data berada di rentang usia 7 sampai dengan 21 tahun
- 50% menempuh pendidikan dasar, 24% tidak atau belum bersekolah, 20% menempuh pendidi- kan menengah, dan 6% menempuh pendidikan tinggi
Klaster 3:
- Jumlah observasi yang terdapat di klaster 3 sebanyak 845
- Memiliki status sebagai orang tua dalam keluarga
- Memiliki jenis kelamin laki-laki
- Pusat data berada di rentang usia 38 sampai dengan 60 tahun
- 67% menempuh pendidikan dasar, 25% menempuh pendidikan menengah, 6% menempuh pendidikan tinggi, dan 2% tidak atau belum bersekolah
Klaster 4:
- Jumlah observasi yang terdapat di klaster 4 sebanyak 573
- Memiliki status sebagai anak dalam keluarga
- Memiliki jenis kelamin perempuan
- Pusat data berada di rentang usia 5 sampai dengan 19 tahun
- 49% menempuh pendidikan dasar, 25% tidak atau belum bersekolah, 16% menempuh pendidi- kan menengah, dan 10% menempuh pendidikan tinggi

## IV. K ESIMPULAN
Dalam penelitian ini, teknik clustering K-Means dan PCA digunakan untuk mengelompokkan tingkat pendidikan masyarakat di Kabupaten Semarang berdasarkan jenis kelamin, umur, dan status individu dalam keluarga. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan PCA pada algoritma K-Means dapat mengurangi dimensi pada data tanpa menghilangkan informasi yang penting. Hasil dari penerapan PCA didapatkan dua komponen utama dengan  proporsi kumulatif dari kedua komponen tersebut mencapai 70%. Setelah dilakukan reduksi dimensi dengan menggunakan metode PCA, analisis cluster dilakukan dengan menggunakan algoritma K-means yang menghasilkan empat kelompok dengan karakteristik yang berbeda untuk masing-masing cluster. Dengan demikian, penggunaan metode K-Means yang diimplementasikan dengan PCA dapat menjadi alternatif untuk melakukan segmentasi data dan memberikan pemahaman yang lebih baik dalam pengelompokan data dengan dimensi yang tinggi. Saran pengembangan untuk penelitian ke depan adalah dapat ditambahkan beberapa variabel baru yang terkait dengan faktor ekonomi seperti jumlah pendapatan, jenis pekerjaan, dan teknologi yang digunakan. Penambahan variabel tersebut, diharapkan dapat menambah validitas dan reliabilitas penelitian berikutnya terhadap tingkat pendidikan penduduk.

## D AFTAR P USTAKA
[1] O. Achmad and N. Sutikno, “BONUS DEMOGRAFI DI INDONESIA,” Visioner: Jurnal Pemerintahan Daerah di Indonesia , vol. 12, no. 2, 2020, doi: https://doi.org/10.54783/jv.v12i2.285.
[2] BPS Provinsi Jawa Tengah, “Angka Partisipasi Kasar (APK) (Persen), 2019-2021.” https://jateng.bps.go.id/indicator/28/70/1/angka-partisipasi- kasar-apk-.html (accessed Dec. 12, 2022).
[3] BPS, “Angka Partisipasi Kasar (APK),” 2014. https://sirusa.bps.go.id/sirusa/index.php/indikator/565 (accessed Dec. 12, 2022).
[4] W. Sheng et al. , “A Differential Evolution Algorithm With Adaptive Niching and K-Means Operation for Data Clustering,” IEEE Trans Cybern , vol. 52, no. 7, pp. 6181–6195, 2020, doi: 10.1109/TCYB.
[5] C. H. Yu, F. Gao, S. Lin, and J. Wang, “Quantum data compression by principal component analysis,” Quantum Inf Process , vol. 18, no. 8, Aug. 2019, doi: 10.1007/s11128-019-2364-9.
[6] S. Velliangiri, S. Alagumuthukrishnan, and S. I. Thankumar Joseph, “A Review of Dimensionality Reduction Techniques for Efficient Computa- tion,” in Procedia Computer Science , Elsevier B.V., 2019, pp. 104–111. doi: 10.1016/j.procs.2020.01.079.
[7] B. Venkatesh and J. Anuradha, “A review of Feature Selection and its methods,” Cybernetics and Information Technologies , vol. 19, no. 1, pp. 3– 26, 2019, doi: 10.2478/CAIT-2019-0001.
[8] K. Anwar, R. Goejantoro, and S. Prangga, “Pengelompokan Kabupaten/Kota Di Pulau Kalimantan Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2020 Menggunakan Optimasi K-Means Cluster Dengan Principle Component Analysis (PCA),” Jurnal EKSPONENSIAL , vol. 13, no. 2, pp. 131–140, 2022.
[9] P. Mishra, A. Biancolillo, J. M. Roger, F. Marini, and D. N. Rutledge, “New data preprocessing trends based on ensemble of multiple prepro- cessing techniques,” TrAC - Trends in Analytical Chemistry , vol. 132. Elsevier B.V., Nov. 01, 2020. doi: 10.1016/j.trac.2020.116045.
[10] “UNDANG-UNDANG REPUBLIK INDONESIA NOMOR 20 TAHUN 2003 TENTANG SISTEM PENDIDIKAN NASIONAL.” [Online]. Available: www.hukumonline.com
[11] D. A. Ihsani, A. Arifin, and M. H. Fatoni, “Klasifikasi DNA Microarray Menggunakan Principal Component Analysis (PCA) dan Artificial Neu- ral Network (ANN),” JURNAL TEKNIK ITS , vol. 9, no. 1, pp. A124–A129, 2020.
[12] P. Govender and V. Sivakumar, “Application of k-means and hierarchical clustering techniques for analysis of air pollution: A review (1980– 2019),” Atmospheric Pollution Research , vol. 11, no. 1. Elsevier B.V., pp. 40–56, Jan. 01, 2020. doi: 10.1016/j.apr.2019.09.009.
[13] Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “ANALISIS DATA MINING UNTUK CLUSTERING KASUS COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi (JTSI) , vol. 2, no. 2, p. 100, 2021, [Online]. Availa- ble: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[14] D. Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau, I. Kamila, U. Khairunnisa, P. Studi Sistem Informasi, and F. Sains dan Teknologi UIN Sultan Syarif Kasim Riau, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan,” Jurnal Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Infor- masi , vol. 5, no. 1, pp. 119–125, 2019.
[15] C. Yuan and H. Yang, “Research on K-Value Selection Method of K-Means Clustering Algorithm,” J (Basel) , vol. 2, no. 2, pp. 226–235, Jun. 2019, doi: 10.3390/j2020016.