INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 858-869 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Analisis Clustering Menggunakan Metode K-Means Pada Kemiskinan Di Jawa Timur Tahun 2020
Indra Ferdiansyah 1 ✉ , Baenil Huda 2 , Agustia Hananto 3 , Tukino 4
Universitas Buana Perjuangan Karawang
Email: si20.indraferdiansyah@mhs.ubpkarawang.ac.id 1 ✉

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah    mengevaluasi  tingkat  kemiskinan  di  jawa  timur  pada  tahun  2020 menggunakan  metode  clustering,  khususnya  metode  K-Means.  Kemiskinan,  sebagai  permasalahan sosial  yang  rumit,  menjadi  fokus  penelitian  ini,  dengan  harapan  bahwa  pengidentifikasi  pola-pola mendasar dapat memberikan wawasan berharga untuk perencaan kebijakan pembangunan. Data yang digunakan dalam penelitian mencakup indikator-indikator ekonomi, pendidikan, dan kesehatan yang terkait dengan kemiskinan. Hasil clustering dengan menggunakan tools orange menghasilkan 3 cluster yaitu  cluster  1  terdapat  6  kota/kabupaten  dengan  tingkat  angka  terendah  cluster  2  terdapat  10 kota/kabupaten  tingkat  angka  kemiskinan  menengah,  cluster  3  terdapat  23  kota/kabupaten  tingkat kemiskinannya tertinggi.
Kata Kunci: Clustering, Kemiskinan, K-Means, Wilayah, Pemerintah

## Abstract
The aim of this research is to evaluate the level of poverty in East Java in 2020 using the  clustering method, specifically the K-Means method. Poverty, as a complex social problem, is the focus of this research, with the hope that identifying underlying patterns can provide valuable insights for planning development  policies.  The  data  used  in  the  research  includes  economic,  educational  and  health indicators related to poverty. The results of clustering using orange tools produced 3 clusters, namely cluster  1,  there  were  6  cities/districts  with  lowest  poverty  levels,  cluster  2  had 10  cities/districts  with medium levels, cluster 3 had 23 cities/districts with the the highest poverty levels.
Keywords: Clustering, Poverty, K-Means, Region, Government

## PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan tantangan serius yang dihadapi oleh masyarakat di berbagai wilayah,  termasuk  di  jawa  timur.  Peran  yang  dilakukan  pemerintah  dalam  berkategori tempat yang mengalami penurunan ekonomi dipertimbangkan saat memilih program yang dapat  meningkatnya  ekonomi  masyarakat  (Habibi  &  Nursyanti,  2023).  Dari  perspektif ekonomi, tiga sumber utama kemiskinan dapat diidentifikasi. Faktor mikro pertama adalah ketidaksamaan  dalam  pola  kepemilikan  sumber  daya  yang  menyebabkan ketidakseimbangan  pendapatan(Yuwono  Yudo  Nugroho  &  Janahtul  Isnaini,  2020). Seseorang dianggap berada dalam kondisi kemiskinan jika mereka tidak dapat memenuhi kebutuhan  dasar  yang  dapat  dipenuhi  sepanjang  hidupnya.  Kebutuhan  dasar  tersebut melibatkan  aspek-aspek  seperti  pangan,  sandang,  perumahan,  dan  kebutuhan sosiala(Bahauddin et al., 2021).
Ketika individu atau kelompok individu tidak mampu mencapai tingkat kemakmuran finansial  yang  dianggap  normal  sebegai  keinginan  (Vania  Grace  Sianturi  et  al.,  2021). Implikasi  kemiskinan  dapat  mempengaruhi  macam  cara  kehidupan  manusia  (Nisa  et  al., 2020). dikarenakan dampak yang ditimbulkan oleh kemiskinan sangat besar, kemiskinan di suatu  daerah  selalu  menjadi  masalah  yang  serius  (Nainggolan,  2020).  Karena  indonesia masih  merupakan  negara  berkembang,  kemiskinan  adalah  masalah  utama  (Budhijana, 2020).  Semester  pertama  tahun  2020  jadi  macam  anomali  ketika  pandemi  COVID-19 melanda  seluruh  dunia,  menyebabkan  peningkatan  angka  kemiskinan,    menyebabkan banyak orang yang rawan miskin kembali miskin(Arifin, 2020).
Akan  lebih  mudah  untul  mengetahui  tingkat  kemiskinan  di  suatu  daerah  dengan mengidentifikasi dan mengukur indikator kemiskinan (Febianto & Palasara, 2019). Kenaikan masukan perkapita dalam tahan lama dikenal sebagai pertumbuhan ekonomi (Hodijah & Angelina, 2021). Namun, kurang bermanfaat bagi orang miskin (Safitri et al., 2021). Salah
satunya  adalah  kurangnya  pendapatan  sebagai  akibat  dari  kesulitan  mendapatkan pekerjaan,  pendidikan,  perawatan  kesehatan  dan  ketimpangan (Nafi’ah,  2021) . Mengidentifikasi pola-pola yang mendasari tingkat  kemiskinan dan memberikan waasan yang lebih mendalam untuk perumusan kebijakan pembangunan yang efektif, penelitian ini bertujuan untuk melalukan analisis clustering. Penelitian ini menggunakan metode K-means yang  diharapkan  dapat  mengelompokkan  wilayah-wilayah  di  jawa  timur  berdasarkan karakteristik tingkat kemiskinan mereka pada tahun 2020.
Angka  kemiskinan  di  jawa  timur  yang  dilaporkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) sebesar  4.419,10  Jiwa  (Badan  Pusat  Statistik).  Algoritma  K-Means  pada  dasarnya  dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  peluang  pada  produk  baru  dipasaran,  memahami perilaku  konsumen  dan  meringkas  banyak  objek  (Tukino  &  Huda,  2019).  Dengan  latar belakang  peneliti  ingin  melaksanakan  peneliti  beserta  menggunakan  analisis  kluster memerlukan K-means clustering (Djaka Permana et al., 2023). Analisis clustering memiliki berbagai teknik yang dapat digunakan sesuai dengan algoritmanya seperti K-Means,Fuzzzy C-means(Fikri et al., 2021). Penelitian ini diharapkan dapat meningkatkan pemahaman kita tentang  karakteristik  kemiskinan  di  jawa  timur.  Dengan  memahami  pola  hubuhan  antar variabel, hasil analisis clustering diharapkan dapat menjadi dasar bagi perumusan kebijakan yang lebih tepat pada sasaran.

## METODE PENELITIAN
Metodologi sistematis yang digunakan untuk setiap tahap penelitian disebut sebagai metodologi penelitian ini. Tujuan metodologi ini adalah untuk menggunakan algoritma K- means  untuk  mengelompokkan  data  menjadi  kelompok  pada  kemiskinan  di  jawa  timur tahun 2020 dapat digunakan untuk mengevaluasi pengelompokan data bisa dilihat pada gambar 1(Baenil Huda & Saepul Apriyanto, 2019).
Gambar 1. Prosedur metodologi penelitian
Gambar 1 adalah tahap prosedur penelitian. Tahap ini untuk proses alur kegiatan yang akan dilakukan untuk clustering data.

## 1. Data Selection
Sedang  tahap  ini,  pemeliharaan  yang  tekah  dikumpulkan  digunakan  untuk menerapkan pemeliharaan atribut dan hasil yang digabungkan untuk menjadi dataset. Proses  pembuatan  dataset  sangat  penting  karena  berfungsi  sebagai  dasar  untuk belajar tentang data minig dan menemukan pola baru (Agneresa et al., 2022).
2. Prepocessing/Cleaning
Proses data dibersikan, dibuat konsisten dan diperbaiki kesalahan data.
3. Tranformation
Proses dimana data yang telah dipilih diubah sehingga dapat diproses dalam data mining.

## 4. Data Mining
Pembuatan  menganalisa  banyak  data  atau  informasi  data  yang  mencangkup kumpulan data, ekstrak data, data analisis dan statistik(Fitriani et al., 2023).
5. Interpretation/Evalution
Ragam informasi yang dihasilkan dari pembuatan data mining harus dilihat sehingga pihak yang berkepentingan dapat memahaminya.

## 6. K-Means
Titik  centroid  dihasilkan  oleh  k-means  yang  tetap  dengan  yang  dituju.  Memiliki kemampuan mengelompokkan data ke dalam clustering(Djaka Permana et al., 2023). Untuk  membidik  wilayah  tertentu,  pengelompokan  digunakan  untuk  menentukan data  untuk  pola  yang  dapat  dikenali,  yang  mengungkapkan  hubungan  baru  antar variabel (Rahmawati, 2023).

## 7. Clustering
Pengelompokan  objek  yang  sama  kedalam  kelompok  yang  berbeda  atau  lebih tepatnya membagi sebuah dataset menjadi subset, sehinga data memiliki nilai dalam setiap subset (Aprilia & Sembiring, 2021). Kumpulan pengguna dalam aplikasi web dan analisis  tingkah  laku  pengguna  adalah  beberapa  contoh  penggunaan clustering(Rahadian & Nurmalitasari, 2023).

## 8. Orange
Suatu  metode  yang  menggambarkan  secara  nyata  dengan  komponen  data  visual dasar. Data mining dan kajian data juga (Ismail et al., n.d.).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Ringkasan Penelitian
Tahapan desain pengolahan data Orange dengan menggunakan tools Orange seperti gambar dibawah ini:
Gambar 2. Pengolahan Data Orange
Data  tersebut  berasar  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  diinput  dan  dianalisis berdasarkan  data.  Selanjutnya  akan  dihubungkan  menggunakan  tools  orange  sesuai dengan dataset yang dipakai dalam penelitian ini.

## Data Selection
Setiap seleksi analisis kemiskinan jawa timur 2020 data digunakan dalam peneliti ini berasal  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Data  yang  dipakai  pada  peneliti  ini  adalah kemiskinan berdasarkan kota/kabupaten di jawa timur. Dalam penelitian ini terdiri dari 6 atribut dan jumlah hasil 39 record.
Data Table
Menampilkan  hasul  atribut  yang  mana  saja  untuk  dipilih  sebagai  output  dalam pengolahan data orange.
Gambar 3. Data Table
Gambar  3  adalah  hasil  dari  olahan  data,  selesai  di  proses  preprocessing  data menggunakan  pengolahan  data  orange  untuk  data  kemiskinan  berdasarkan kabupaten/kota.
Dari pengolangan data kemiskinan di jawa timur tahun 2020 menggunakan metode k-means dengan tools orange. Terdapat 3 cluster.
Gambar 4. Widget Scatter Plot
Gambar 4. Adalah hasil penerapan widget Scatter Plot yang digunakan untuk visual hasil cluster c=3data kemiskinan jawa timur 2020 menurut nama kota/kabupaten di jawa timur  yang  dibuat  menggunakan  metode  k-means  dengan  tools  orange.  Pada  widget scatter plot ini dijelaskan cluster berdasarkan nama kota/kabupaten di jawa timur terdiri dari 3 cluster, setiap cluster terdapat beberapa macam nama kota/kabupaten hasil tabel sebagai berikut:
Tabel 1. Hasil Cluster 1 No Kabupaten/Kota Cluster 1 Kabupaten Gresik C1 2 Kabupaten Probolinggo C1 3 Kabupaten Bangkalan C1 4 Kabupaten Lamongan C1 5 Kabupaten Sumenep C1 6 Kabupaten Sampang C1 Tabel 2. Hasil Cluster 2 No Kabupaten/Kota Cluster 1 Kota Surabaya C2 2 Kota Malang C2 3 Kota Probolinggo C2 4 Kota Batu C2 5 Kota Madiun C2 6 Kota Kediri C2 7 Kabupaten Sidoarjo C2 8 Kota Mojokerto C2 9 Kota Blitar C2 10 Kota Pasuruan C2 Tabel 3. Hasil Cluster 3 No Kabupaten/Kota Cluster 1 Kabupaten Magetan C3 2 Kabupaten Ngawi C3 3 Kabupaten Trenggalek C3 4 Kabupaten Malang C3 5 Kabupaten Ponorogo C3
6 Kabupaten Blitar C3 7 Kabupaten Kediri C3 8 Kabupaten Situbondo C3 9 Kabupaten Lumajang C3 10 Kabupaten Pacitan C3 ... ... ... 21 Kota Pasuruan C3 22 Kota Pamekasan C3 23 Kota Tulungagung C3
Hasil  clustering  dengan  menggunakan  tools  orange  menghasilkan  3  cluster  yaitu cluster 1 terdapat 6 kota/kabupaten dengan tingkat angka menengah, cluster 2 terdapat 10 kota/kabupaten tingkat angka kemiskinan menengah, cluster 3 terdapat 23 kota/kabupaten tingkat kemiskinannya tertinggi.
Hasil  lingkaran  diagram  pecahan  menghasilkan  presentase  data  seperti  gambar berikut:
Gambar 4. Lingkaran Diagram

## SIMPULAN
Dari pengguna metode k-means untuk melakukan clustering pada kemiskinan di jawa timur tahun 2020 di temukan angka terendah menengah dan tertinggi, penerepan metode  ini  memungkinkan  indentifikasi  dan  klasifikasi  nama  kota/kabupaten  tingkat angka kemiskinan tertinggi, serta kota/kabupaten tingkat angka terendah. Hasil clustering dengan  menggunakan  tools  orange  menghasilkan  3  cluster  yaitu  cluster  1  terdapat  6
15% 26% 59% Hasil pengelompokan cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3
kota/kabupaten  dengan  presentase  sebesar  15%  tingkat  angka  terendah,  cluster  2 terdapat 10 kota/kabupaten dengan presentase sebesar 26% tingkat angka kemiskinan menengah,  cluster  3  terdapat  23  kota/kabupaten  dengan  presentase  59%  tingkat kemiskinannya tertinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
Agneresa, A., Hananto, A. L., Hilabi, S. S., Hananto, A., & Tukino, T. (2022). Strategi Promosi Penerapan  Data  Mining  Mahasiswa  Baru  Dengan  Metode  K-Means  Clustering. Dirgamaya:  Jurnal  Manajemen  Dan  Sistem  Informasi,  2(2),  25 – 34. https://doi.org/10.35969/dirgamaya.v2i2.275
Aprilia,  K.,  &  Sembiring,  F.  (2021).  Analisis  Garis  Kemiskinan  Makanan  Menggunakan Metode  Algoritma  K-Means  Clustering. SISMATIK  (Seminar  Nasional  Sistem Informasi Dan Manajemen Informatika), 1 – 10.
Arifin,  J.  (2020).  BUDAYA  KEMISKINAN  DALAM  PENANGGULANGAN  KEMISKINAN  DI
INDONESIA. Sosio Informa, 6(2). https://doi.org/10.33007/inf.v6i2.2372
Baenil  Huda,  &  Saepul  Apriyanto.  (2019).  APLIKASI  SISTEM  INFORMASI  LOWONGAN
PEKERJAAN BERBASIS ANDROID DAN WEB MONITORING (Penelitian dilakukan di Kab. Karawang). BUANA ILMU, 4(1), 11 – 24. https://doi.org/10.36805/bi.v4i1.808
Bahauddin, A., Fatmawati, A., & Permata Sari, F. (2021). ANALISIS CLUSTERING PROVINSI DI  INDONESIA  BERDASARKAN  TINGKAT  KEMISKINAN  MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS. Jurnal Manajemen Informatika Dan Sistem Informasi, 4(1),
1 – 8. https://doi.org/10.36595/misi.v4i1.216
Budhijana, R. B. (2020). Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Index Pembangunan Manusia (IPM) dan Pengangguran Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Indonesia Tahun 2000-2017. Jurnal  Ekonomi,  Manajemen  Dan  Perbankan  (Journal  of  Economics,
Management and Banking), 5(1), 36. https://doi.org/10.35384/jemp.v5i1.170
Djaka Permana, M., Lia Hananto, A., Novalia, E., Huda, B., & Paryono, T. (2023). Klasterisasi Data  Jamaah  Umrah  pada  Tanurmutmainah  Tour  Menggunakan  Algoritma  K- Means. Jurnal KomtekInfo, 15 – 20. https://doi.org/10.35134/komtekinfo.v10i1.332
Febianto, N. I., & Palasara, N. (2019). Analisa  Clustering K-Means Pada Data Informasi Kemiskinan  Di  Jawa  Barat  Tahun  2018. Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan Komputer), 8(2), 130 – 140. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v8i2.653
Fikri,  R.,  Mushardiyanto,  A.,  Laudza’Banin,  M.  N.,  Maureen,  K.,  &  Patria,  H.  (2021).
Pengelompokan  Kabupaten/Kota  di  Indonesia  Berdasarkan  Informasi  Kemiskinan
Tahun 2020 Menggunakan Metode K-Means Clustering Analysis. Seminar Nasional Teknik Dan Manajemen Industri, 1(1), 190 – 199. https://doi.org/10.28932/sentekmi2021.v1i1.76
Fitriani, M. N. R., Priyatna, B., Huda, B., Hananto, A. L., & Tukino, T. (2023). Implementasi Metode K-Means Untuk Memprediksi Status Kredit Macet. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON), 4(3), 554. https://doi.org/10.30865/json.v4i3.5953
Habibi, C., & Nursyanti, R. (2023). Implementasi Algoritma K-Means dan C-Means untuk Clustering  Angka  Kemiskinan. EXPERT:  Jurnal  Manajemen  Sistem  Informasi  Dan Teknologi, 13(1), 50. https://doi.org/10.36448/expert.v13i1.3107
Hodijah,  S.,  &  Angelina,  G.  P.  (2021).  ANALISIS  PENGARUH  EKSPOR  DAN  IMPOR TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DI INDONESIA. Jurnal Manajemen Terapan Dan Keuangan, 10(01), 53 – 62. https://doi.org/10.22437/jmk.v10i01.12512
Ismail, A., Purwanto, A., Yunita, S., Mentari Endraswari, P., Tou, N., Awang Hariman, A.,
Iskandar  Mulyana,  D.,  Betty  Yel,  M.,  Melani,  I.,  Priyatna,  B.,  Nurapriani,  F.,  Shofia Hilabi, S., Pranata, M., Lukmanfiandy, S., Trinugraha, Y., & Ivo Kurniawan, Y. (n.d.). INDONESIA  KLASIFIKASI  JAJANAN  TRADISIONAL  JAWA  TENGAH  DENGAN METODE  TRANSFER  LEARNING  DAN  MOBILNETV2  IMPLEMENTASI  METODE  K- MEANS  CLUSTERING  PADA  PENILAIAN  KINERJA  KARYAWAN  PT  KOPETRI  CITRA ABADI  INTEGRASI  SISTEM  PRESENSI  BIOMETRIK  DENGAN  SISTEM  INFORMASI SUMBER DAYA MANUSIA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SEMARANG ANALISIS PENGARUH  PENERAPAN  CRM  PADA  APLIKASI  POSAJA  TERHADAP  LOYALITAS PENGGUNA. http://e-journal.janabadra.ac.id/
Nafi’ah,  B.  (2021).  ANALISIS  FAKTOR -FAKTOR  YANG  DAPAT  MEMPENGARUHI PENGENTASAN  KEMISKINAN  DI  INDONESIA  (2016-  2019). Jurnal  Ilmiah  Ekonomi Islam, 7(2). https://doi.org/10.29040/jiei.v7i2.2206
Nainggolan,  E.  (2020).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Terhadap  Tingkat Kemiskinan Di Provinsi Sumatera Utara (2010-2019). Jurnal Manajemen Bisnis Eka Prasetya :
Penelitian Ilmu Manajemen, 6(2), 89 – 99. https://doi.org/10.47663/jmbep.v6i2.58
Nisa,  K.,  Wulandari,  A.,  &  Rahayu,  R.  L.  (2020).  Pengaruh  ketimpangan  pendapatan terhadap  kemiskinan  di  Provinsi  Kepulauan  Bangka  Belitung  tahun  2009-2018. SOROT, 15(1), 55. https://doi.org/10.31258/sorot.15.1.55-63
Rahadian,  D.  R.,  &  Nurmalitasari.  (2023).  Analisis  Kemiskinan  Menggunakan  Metode Algoritma Clustering K-Means. Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan
Bisnis, 25 – 28. http://ojs.udb.ac.id/index.php/Senatib/article/view/3000
Rahmawati.  (2023).  Menentukan  Tingkat  Kesejahteraan  Provinsi  Kalimantan  Tengah Dengan  Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  Menggunakan  RapidMiner.
Jurnal Penerapan Sistem Informasi, 4(1), 105 – 115.
Safitri,  P.  N.,  Aristawidya,  R.,  &  Faradilla,  S.  B.  (2021).  KLASTERISASI  FAKTOR-FAKTOR
KEMISKINAN  DI  PROVINSI  JAWA  BARAT  MENGGUNAKAN  K-MEDOIDS CLUSTERING. Journal  of  Mathematics  Education  and  Science,  4(2),  75 – 80. https://doi.org/10.32665/james.v4i2.242
Tukino, T., & Huda, B. (2019). PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENDUKUNG KEPUTUSAN  DALAM  PEMILIHAN  TEMA  TUGAS  AKHIR  PADA  PRODI  SISTEM INFORMASI  UNIVERSITAS  BUANA  PERJUANGAN  KARAWANG. Techno  Xplore :
Jurnal Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, 4(1),
1 – 10. https://doi.org/10.36805/technoxplore.v4i1.542
Vania  Grace  Sianturi,  M.  Syafii,  &  Ahmad  Albar  Tanjung.  (2021).  Analisis  Determinasi Kemiskinan di Indonesia Studi Kasus (2016-2019). Jurnal Samudra Ekonomika, 5(2),
125 – 133. https://doi.org/10.33059/jse.v5i2.4270
Yuwono  Yudo  Nugroho,  R.,  &  Janahtul  Isnaini,  S.  J.  I.  (2020).  ANALISIS  DETERMINAN KEMISKINAN  DI  JAWA  TIMUR  TAHUN  2018. Jurnal  GeoEkonomi,  11(2),  176 – 187.
https://doi.org/10.36277/geoekonomi.v11i2.120.