## ANALISIS CLUSTER K-MEANS PADA INDIKATOR INDEKS PEMBANGUNAN TEKNOLOGI, INFORMASI, DAN KOMUNIKASI
Zuhana Realita Alfy 1 , Ardhi Dinullah Baihaqie 2 , Zakiah Fithah A’ini 3
Program Studi Teknik Informatika 12 , Program Studi Pendidikan Biologi 3
Universitas Indraprasta PGRI 123 zuhanarealita28@gmail.com
Submitted February 27, 2023; Revised August 15, 2023; Accepted October 31,2023

## Abstrak
Indeks  Pembangunan  Teknologi,  Informasi  dan  Komunikasi  (IP-TIK)  digunakan  untuk mendeskripsikan  adanya  tingkat  pembangunan  TIK,  ketimpangan  dan  peluang  perkembangan  suatu wilayah  dari  adanya  penggunaan  TIK.  IP-TIK  disusun  dari  11  indikator  dan  penghitungannya dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS). Analisisnya menggunakan analisis Cluster K-Means yang berfungsi  untuk  mengelompokkan  provinsi-provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  kemiripan  indikator penyusun  IP-TIK.  Pengelompokkan  provinsi  berdasarkan  indikator  IP-TIK  akan  membantu pemerintah menetapkan target yang realistis, melacak, dan mengevaluasi perkembangan dari waktu ke waktu  untuk  mendorong  pembangunan  dan  pertumbuhan  berdasarkan  kemampuan  setiap  provinsi. Sehingga pemerintah mampu menentukan kebijakan yang tepat untuk membantu pembangunan TIK di setiap cluster .  Hasil  dari  penelitian  ini  didapatkan  4 cluster dan  masing-masing cluster memiliki karakteristik  yang  berbeda. Cluster 1  dan Cluster 2  memerlukan  perbaikan  untuk  pembangunan  IP- TIK.
Kata Kunci : Cluster , Indeks Pembangunan Teknologi Informasi dan Komunikasi (IP-TIK), K-Means

## Abstract
The information and Communication Technology Development Index (IP-ICT) is used to describe the level of ICT Development, the imbalance and development opportunities of a region from the use of ICT.  IP-TIK is composed of 11 indicators, with the calculation conducted by BPS. The analysis is a K-Means  Cluster  analysis  used  to  group  provinces  in  Indonesia  based  on  the  similarity  of  IP-ICT constituent indicators.  Grouping provinces based on  IP-TIK  indicators  will help the government  set realistic targets, track and evaluate progress over time to promote development and growth based on the  capabilities  of  each  province,  so  that  the  government  is  able  to  determine  the  right  policies  to assist in ICT development in each cluster. The results of this study obtained 4 clusters with different characteristics each. Cluster 1 and Cluster 2 require improvement in IP-TIK development.
Keywords :  Cluster,  Information  and  Communication  Technology  Development  Index  (IP-TIK),  K- Means.
1. PENDAHULUAN
Teknologi,  informasi,  dan  komunikasi (TIK) mengacu pada penggunaan
teknologi digital untuk membuat, memproses,  menyimpan,  dan  bertukar informasi  [1].  Beberapa  tahun  belakangan ini, TIK terus menyebar ke seluruh negara- negara  yang  ada  di  dunia.  Oleh  sebab  itu tingkat akses internet, kekayaan informasi, dan  aplikasinya  semakin  meningkat  pesat. Akses  internet  melalui  jaringan  seluler
telah  berkembang  pesat  karena  didukung oleh  berbagai  penemuan  di  bidang  TIK, baik pada perangkat keras maupun perangkat  lunak.  Kecepatan  akses  internet juga
meningkat seiring dengan tergantikannya  internet dial  up oleh internet broadband disebagian besar negara  maju  serta  didukung  pula  oleh penurunan  tarif  internet.  Sementara  itu  di negara berkembang terjadi revolusi telekomunikasi
yang disebabkan
oleh  berkembangnya  teknologi  telepon seluler.
Rata-rata  tingkat  penetrasi  telepon  seluler mencapai  49,5  persen  pada  akhir  tahun 2008,  meningkat  dari  mendekati  nol  pada sepuluh  tahun  yang  lalu  [2].  Jumlah pengguna telepon seluler mengalami peningkatan yang  pesat,  hingga pada akhir 2018 diperkirakan mencapai angka 107 per 100  penduduk.  Perkembangan  ini  lebih cepat  daripada  perkembangan  teknologi lainnya yang sudah ada sebelumnya.
Sumber : Badan Pusat Statistik Gambar 1. Perkembangan TIK Global

## Tahun 2005-2018
Penggunaan  TIK  memiliki  dampak  yang potensial terhadap pembangunan sosial dan ekonomi, sehingga pemantauan berkelanjutan  terhadap  pembangunan  TIK sangat  penting  bagi  pemerintah  dan  pihak lain seperti pelaku usaha dalam mengambil kebijakan. IP-TIK digunakan untuk memenuhi  kebutuhan  data  dan  indikator TIK  di  Indonesia  [3].  Indeks  ini  dihitung oleh  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  sejak tahun 2016 dengan mengacu pada metodologi dari International
Telecommunication Union (ITU).
Mengacu  pada  penelitian  yang  telah dilakukan oleh Khoirunnisa  & W. Budiarti yang  berjudul  “Pengaruh  Teknologi Informasi dan Komunikasi terhadap Tingkat  Kemiskinan  di  Indonesia  Tahun 2012-2017”  menyatakan  bahwa  IP-TIK
berpengaruh terhadap derajat ukuran kemiskinan  suatu  wilayah,  sehingga  perlu adanya kemajuan dari infrastruktur, pemanfaatan  TIK  yang  menyeluruh  serta pelatihan TIK  terhadap  warga  yang  masuk kategori miskin untuk dapat memanfaatkan adanya TIK agar masyakarat tersebut dapat meningkatkan produktivitasnya [4].
Berdasarkan permasalahan yang ada, untuk selanjutnya peneliti bertujuan untuk melakukan clusterisasi provinsi  yang  ada di  Indonesia  dengan  melihat  adanya kemiripan dari indikator penyusun IP-TIK.
Pengelompokkan provinsi berdasarkan indikator IP-TIK akan membantu pemerintah menetapkan target yang realistis, melacak, dan mengevaluasi perkembangan  dari  waktu  ke  waktu  untuk mendorong pembangunan dan pertumbuhan berdasarkan kemampuan setiap provinsi.  Sehingga  pemerintah mampu  menentukan  kebijakan  yang  tepat untuk  membantu  pembangunan  TIK  di setiap cluster .

## 2. METODE PENELITIAN
Analisis  statistik  yang  digunakan  adalah analisis cluster ,  yaitu  suatu  teknik  dalam menganalisis  data  yang  memiliki  tujuan untuk  mengelompokkan  data  kedalam beberapa  kelompok  individu  atau  objek yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda, sehingga  individu  atau  objek  tersebut berada dalam satu kelompok yang memiliki  sifat  relatif  yang  sama  [5].  Sifat kemiripan  tersebut  diukur  berdasarkan jarak [6].
Metode cluster dapat  dibedakan  menjadi dua,  yaitu  metode  hirarki  dan  tidak berhirarki. Metode cluster termasuk kedalam  metode  yang  tidak  berhirarki, sehingga  bekerja  dengan  menggunakan matriks  jarak  yang  lebih  kecil  dan  iterasi yang lebih singkat [7]. Hal ini menyebabkan  metode  ini  lebih  efisien karena  proses  analisis  lebih  cepat.    Salah
Vol. 8 No. 2 Desember 2023
satu metode cluster tidak berhirarki adalah analisis cluster K-Means .
Berikut merupakan tahapan dalam
melakukan  analisis cluster  K-Means yaitu [8]:
1. Tentukan banyaknya cluster Penentuan  banyaknya cluster pada K- means dengan  menggunakan  metode rule of thumb [9].

## √
(1) K = banyaknya cluster n = banyaknya data
2. Membagi  objek  penelitian  pada  tahap K-cluster awal.
3. Lalu  tiap  objek  dimasukkan  ke  suatu cluster yang  memiliki  rataan  terdekat (jarak).  Untuk  menentukkan  jaraknya menggunakan Euclidean . Hitung ulang  jarak  untuk  kelompok  yang menerima  objek  baru  dan  yang mendapat pengurangan objek. Persamaan  jarak euclidean adalah sebagai berikut [10] :
( )   √∑( ) (2) 4. Ulangi  tahapan  ke-2  sampai  tidak terjadi perpindahan objek antar cluster .
Hasil akhir dari penentuan objek berpindah ke cluster tertentu  tidak  berdasarkan  dari penentuan K
pertama.
Hal ini
menunjukkan  bahwa  perubahan  terbesar terjadi  pada  perpindahan  yang  pertama saja.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  data  sekunder  yang  diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) yaitu data IP-TIK  dan  indikator  penyusun  IP-TIK tahun  2018.  Hanya  10  dari  11  indikator
penyusun  IP-TIK  yang  dapat  digunakan. Hal  ini  dikarenakan  peubah bandiwidth untuk  seluruh  provinsi  di  Indonesia memiliki  nilai  yang  sama.  Indikator  ini selanjutnya dianalisis menggunakan analisis Cluster K-Means.
Satuan  pengamatan  penelitian  ini  yaitu seluruh  provinsi  yang  ada  di  Indonesia. Perangkat  lunak  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah Program R i386 4.0.1. Package yang  digunakan  antara  lain cluster , ggplot ,  dan factorextra . Package factorextra digunakan  untuk  visualisasi cluster dan ggplot untuk  menampilkan grafik. Sedangkan Package Cluster digunakan untuk pembentukan cluster .
Tabel 1. Variabel Penelitian
Sumber: Pribadi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data
Sebaran nilai IP-TIK Provinsi di Indonesia pada  tahun  2018  berkisar  antara  3,30  dan 7,14.  DKI  Jakarta  memiliki  IP-TIK
Kode Peubah
Peubah Jenis Peubah X 1 IP-TIK Numerik X 2 Pelanggan telepon tetap per 100 penduduk Numerik X 3 Pelanggan  telepon  seluler per 100 penduduk Numerik X 4 Persentase  rumah  tangga dengan komputer Numerik X 5 Persentase  rumah  tangga dengan akses internet Numerik X 6 Persentase  individu  yang menggunakan internet Numerik X 7 Pelanggan fixed  broadband per 100 penduduk Numerik X 8 Pelanggan mobile broadband per 100 penduduk Numerik X 9 Rata-rata lama sekolah Numerik X 10 Angka partisipasi kasar sekunder Numerik X 11 Angka partisipasi kasar tersier Numerik
tertinggi  yaitu  sebesar  7,14.  IP-TIK terendah  dimiliki  oleh  Papua.  Secara nasional,  IP-TIK  Indonesia  pada  tahun 2018  adalah  sebesar  5,07.  Terlihat  bahwa sebagian  besar provinsi  di Pulau Sumatera memiliki  nilai  IP-TIK  yang  hampir homogen,  sedangkan di Pulau Jawa  sangat beragam.

## Sumber : Badan Pusat Statistik
Gambar 2. IP-TIK Menurut Provinsi di Indonesia Tahun 2018
Jumlah Cluster
Untuk menentukan jumlah
dari pengelompokkan ini adalah dengan menggunakan  metode rule  of  thomb . Metode ini dapat  diterapkan pada berbagai jenis data.  Banyaknya objek  dalam penelitian  ini  adalah  34,  sehingga  jumlah cluster yang didapatkan yaitu :

## √ √
Jadi  jumlah  cluster  yang  didapatkan  yaitu sebanyak 4 (empat) cluster .
Hasil Analisis Cluster K-Means Analisis cluster  K-Means pada  penelitian ini  menghasilkan  4  (empat) cluster sesuai dengan jumlah cluster yang sudah dihitung dengan  metode rule  of  thomb ,  sehingga menghasilkan anggota cluster 1 sebanyak 6 provinsi, cluster 2  sebanyak  22  provinsi, cluster 3  sebanyak  5  provinsi,  dan cluster ke-empat  sebanyak  1  provinsi.  Daftar anggota cluster dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Analisis Cluster K-Means
Cluster Jumlah Provinsi Provinsi 1 6 Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa Tenggara  Timur, Kalimantan Barat, Sulawesi Barat, Maluku Utara, Papua 2 22 Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Jambi, Sumatera  Selatan,  Bengkulu, Lampung, Kep. Bangka Belitung,  Jawa  Barat,  Jawa Tengah, Jawa Timur, Banten, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Sulawesi  Utara,  Sulawesi Tengah,  Sulawesi  Selatan, Sulawesi Tenggara, Gorontalo,  Maluku,  Papua Barat 3 5 Kepulauan Riau, DI Yogyakarta, Bali, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara 4 1 DKI Jakarta Sumber : Pribadi
Secara umum, terlihat bahwa cluster 1 dan cluster 2  tidak  memiliki  perbedaan  jarak yang terlalu jauh. Namun,  perbedaan jarak semakin  besar  dari cluster 2  menuju  ke cluster 3,  dan  selanjutnya  dari cluster 3 menuju ke cluster 4. Terlihat bahwa cluster 4  memiliki  jarak  yang  sangat  jauh dibandingkan  dengan cluster lainnya dapat dilihat pada Gambar 3.
Sumber: Pribadi Gambar 3. Visualisasi Hasil Analisis Cluster K-Means

## Tabel 3. Rata-rata Peubah Tiap
Cluster Rata- rata Peubah Cluster Rataan umum 1 2 3 4 X 1 4,05 5,01 6,19 7,14 5,08 X 2 1,10 2,28 6,33 19,52 3,18 X 3 103,42 122,24 132,61 134,50 120,81 X 4 15,88 20,18 31,46 32,24 21,43 X 5 46,54 63,21 77,27 89,04 63,10 X 6 25,31 36,42 50,55 65,89 37,40 X 7 1,02 2,38 6,51 21,52 3,31 X 8 54,84 79,88 111,53 145,11 82,03 X 9 7,79 8,79 9,51 11,06 8,79 X 10 84,42 86,32 93,19 84,24 86,94 X 11 28,51 32,56 36,82 36,04 32,57 Sumber : Pribadi
Cluster 1  terdiri  dari  provinsi-provinsi dengan  nilai  indikator  IP-TIK  yang  paling rendah.  Terlihat  bahwa  rata-rata  dari  10 peubah (kecuali X 10 )  pada cluster 1 paling rendah  dibandingkan cluster lainnya.  Hal ini  menunjukkan  bahwa  provinsi-provinsi pada cluster 1 memerlukan perbaikan pada dimensi akses dan infrastruktur, penggunaan, dan keahlian. Provinsi- provinsi  pada cluster 1  memerlukan perbaikan akses, infrastruktur, dan peningkatan keahlian agar dapat menggunakan TIK dengan sebaik mungkin.
Cluster 2  terdiri  dari  provinsi-provinsi dengan  nilai  indikator  yang  cukup  lebih baik dibandingkan cluster 1 terutama pada jumlah  pelanggan  telepon  seluler  (X 3 ), persentase  rumah  tangga  dengan  internet (X 5 ),  dan  rata-rata  lama  sekolah  (X 9 ). Terlihat  bahwa  akses  dan  infrastruktur cukup  memadai  pada cluster ini.  Namun masih  memiliki  cukup  keterbatasan  pada jumlah  pelanggan  telepon  tetap  (X 2 )  dan pelanggan fixed broadband (X 7 ).
Cluster 3  terdiri  dari  provinsi-provinsi yang  sudah  tercukupi  baik  dari  dimensi akses  dan  infrastruktur,  penggunaan, maupun  keahlian.  Sebagian  besar  provinsi di Indonesia termasuk di dalam cluster 3.
Cluster 4  hanya  berisikan  provinsi  DKI Jakarta, hampir  seluruh indikator  memiliki nilai  yang  paling  tinggi  dibandingkan cluster lainnya.  Hanya  indikator  angka partisipasi kasar sekunder (X 10 ) yang lebih kecil  dibandingkan cluster lainnya.  Nilai rata-rata  pada  X 10 bahkan  lebih  kecil  dari nilai  rata-rata  pada cluster 1.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  meskipun  angka partisipasi  kasar  sekunder  di  DKI  Jakarta kecil,  namun  masyarakat  di  DKI  Jakarta tetap  mampu  untuk  memaksimalkan penggunaan  TIK.  Indikator  yang  sangat berbeda  jauh  dibandingkan  dengan cluster lain  yaitu  jumlah  pelanggan  telepon  tetap (X 2 )  dan  pelanggan fixed  broadband (X 7 ) DKI  Jakarta  sebagai  ibukota  negara memiliki provider penyedia  jasa  internet fixed  broadband yang  cukup  banyak dibandingkan provinsi lain.

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan yang dihasilkan adalah dengan menggunakan  analisis cluster K-Means provinsi-provinsi di Indonesia dapat dikelompokkan menjadi 4 cluster . Masing- masing cluster memiliki karakteristik yang berbeda.  Pemerintah  perlu  memfokuskan pembanguan  IP-TIK  pada cluster 1  dan  2. Cluster 1 memerlukan perbaikan di seluruh indikator.  Sangat  penting  bagi  pemerintah untuk menyediakan infrastruktur TIK  yang memadai,  meningkatkan  kualitas  sumber daya  manusia  (SDM),  dan  kemudahan untuk  mengakses  TIK  pada  provinsi- provinsi  di Cluster 1.  Pada cluster 2 pemerintah  perlu  meningkatkan  akses internet.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] J.  Kimani  and  J.  Scott,  Information Communication  Technology  Diploma Level, USA: Finstock Evarsity Publisher, 2023. [2] International Technology Union
(ITU),  Measuring  The  Information Society  The  ICT  Development  Index.
Geneva (CH): International Technology Union, 2018. [3] Badan Pusat Statistik, Indeks Pembangunan  Teknologi  Informasi dan  Komunikasi  (ICT  Development Index) 2018.  Jakarta  (ID):  Badan
Pusat Statistik, 2019.
[4] Khoirunnisa dan W. Budiarti, “Pengaruh  TIK  terhadap  Tingkat
Kemiskinan di Indonesia  Tahun 2012- 2017”.  Jakarta  :  Politeknik  Statistika
Jakarta, 2019.
[5] M.W Talakua, Z.A. Leleury, dan A.W.
Talluta,  “Analisis  Cluster  dengan Menggunakan Metode K-Means untuk Pengelompokkan  Kabupaten/Kota  di Provinsi Maluku Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia  Tahun  2014”,  Jurnal  Ilmu Matematika  dan  Terapan,  vol.11, No.2, pp. 119-128, Ambon :
Universitas Pattimura, 2017.
[6] R.  Scitovski.,  et  all,  Cluster  Analysis and Applications. Switzerland : Springer Cham, 2021.
[7] B.  Sartono,  D.  K.  Bodro  dan  G.  A. Ditto,  Teknik  Eksplorasi  Data  yang Harus Dikuasai Data Scientist . Bogor : PT. Penerbit IPB Press, 2021.
[8] M.  Nishom dan  M.Y. Fathoni,
“Implementasi  Pendekatan  Rule-Of- Thumb  untuk  Optimasi  Algoritma  K- Means Clustering”, Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT, vol.3, No.2, pp. 237-241, 2018.
[9] T.M.  Kodinariya  dan  P.R.  Makwana,
“ Review  on  Determining  number  of Cluster in K-means Clustering ”, International  Journal  of  Advance Research  in  Computer  Science  and Management Studies , vol. 1, no. 6, pp. 90-95, 2013.
[10] M.  Nishom,  “Perbandingan  Akurasi
Euclidean Distance, Minkowski Distance,  dan  Manhattan  Distance pada  Algoritma  K-means Clustering Berbasis Chi-square", Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT,
vol.4,  no.1,  pp.  20-24,  Tegal  : Politeknik Harapan Bersama, 2019.