## OPTIMALISASI PERFORMA K- MEANS CLUSTERING DENGAN PCA DALAM ANALISIS TINGKAT KEMISKINAN DI JAWA BARAT
Yunita Nurohmah, Rini Mayasari, Betha Nurina Sari Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia
1910631170056@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Kemiskinan adalah permasalahan kompleks dan sulit diatasi, terutama di Provinsi Jawa Barat yang memiliki tingkat  kemiskinan  yang  tinggi  di  Indonesia.  Data  kemiskinan  yang  akurat  menjadi  faktor  utama  dalam mendukung strategi penanggulangan, sementara tingkat kemiskinan suatu wilayah dapat diketahui lebih mudah melalui  pengukuran  dan  penentuan  indikator  pendukungnya.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui klasterisasi  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Barat  dari  tahun  2019  hingga  2022  dengan  menggunakan metodologi Knowledge  Discovery  in  Data  Base (KDD)  .  Metode  yang  diterapkan  pada  penelitian  ini  adalah pengelompokan  data  menggunakan  dua  algoritma  yaitu Principal  Component  Analys (PCA)  dan  K- Means Clustering . dan menggunakan metode evaluasi silhouette coefficient untuk mengetahui nilai dari model. Hasil evaluasi dari 2 skenario model pada penelitian ini menyatakan bahwa membangun model dengan tahap reduksi dimensi variabel terlebih dahulu, lalu dilanjutkan dengan tahap pengelompokkan data menggunakan algoritma K- Means (skenario 2) yang menghasilkan performa terbaik diantara model lainnya dengan nilai evaluasi 0.74 yang termasuk dalam kriteria kuat.
Kata kunci: Clustering, K-Means , Kemiskinan, PCA , Silhouette Coefficient

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  sebagai  negara  yang  sedang berkembang  harus  memprioritaskan  penanggulangan kemiskinan dalam upaya pembangunannya. Meskipun sulit  diukur,  pengukuran  kemiskinan  tetap  penting sebagai  dasar  pengambilan  kebijakan.  Menurut pnelitian  [1],  pengukuran  kemiskinan  penting  untuk menjaga perhatian terhadap orang miskin, mengidentifikasi  kebutuhan  intervensi,  memantau kebijakan  yang  ditujukan  kepada  orang  miskin,  dan mengevaluasi efektivitas pemerintah dalam penanggulangan kemiskinan.
Kemiskinan merupakan masalah kompleks yang sulit  diatasi,  terutama  di  Indonesia.  Dampak kemiskinan  yang  berkelanjutan  dapat  menghambat pembangunan nasional. Kemiskinan adalah ketidakmampuan  memenuhi  standar  hidup  minimum dan penuh dengan kekurangan. Pemerintah Indonesia telah menciptakan program-program untuk mengatasi kemiskinan,  namun  diperlukan  solusi  yang  lebih sistematis dan menyeluruh[2].
Data  kemiskinan  yang  akurat  menjadi  faktor penting  dalam  strategi  penanggulangan  kemiskinan. Pengukuran  tingkat  kemiskinan  suatu  wilayah  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  metode  clustering dalam data mining. Metode clustering K-Means adalah teknik  analisis  data  non-hierarki  yang  membagi  data menjadi  kelompok  berdasarkan  karakteristik  serupa. Algoritma  K-Means  efisien  dan  dapat  menghasilkan akurasi  yang  tinggi  dalam  pengelompokan  data kemiskinan.
Penggunaan  teknik  Principal  Component Analysis  (PCA)  dapat  mereduksi  dimensi  variabel kemiskinan  sebelum  dilakukan  clustering  dengan  K-
Means.  PCA  berguna  dalam  meningkatkan  efisiensi model  dan  menghindari  dominasi  atribut  dengan domain  yang  lebih  besar.  Penerapan  PCA  dalam penelitian  ini  bertujuan  untuk  mereduksi  dimensi variabel kemiskinan di Jawa Barat dan membandingkan  hasil  clustering  dengan  dan  tanpa reduksi dimensi[3].
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini meliputi  garis  kemiskinan,  indeks  keparahan kemiskinan,  indeks  kedalaman  kemiskinan,  jumlah penduduk miskin, tingkat pengangguran terbuka, dan upah  minimum  kabupaten/kota  di  Jawa  Barat. Perbandingan  akan  dilakukan  antara  pemodelan clustering  dengan  K-Means  tradisonal  dan  setelah reduksi  dimensi  menggunakan  PCA,  dengan mempertimbangkan  kualitas  cluster  yang  diukur dengan Silhouette Coefficient.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Kemiskinan
Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia, kemiskinan  adalah  kondisi  di  mana  seseorang  atau rumah  tangga  tidak  memiliki  akses  yang  cukup terhadap  kebutuhan  dasar  seperti  makanan,  pakaian, dan  tempat  tinggal  yang  layak.  Kemiskinan  dapat diukur  berdasarkan  tingkat  penghasilan,  aset,  atau konsumsi yang rendah. BPS juga menggunakan indeks kemiskinan yang mencakup kebutuhan dasar manusia seperti  makanan,  sandang,  dan  papan.  Kemiskinan merupakan masalah kompleks yang melibatkan aspek sosial, ekonomi, budaya, dan lainnya. Rumah tangga miskin  kronis  sulit  keluar  dari  lingkaran  kemiskinan jika  menghadapi  masalah  struktural  yang  signifikan [4].
2.2. Data Mining Data  mining merupakan  proses  penambangan informasi dari sekumpulan data dalam database yang besar  dan  kompleks  dengan  cara  mengekstraksi  data dan yang tersedia sehingga menjadi pengetahuan dan berguna  dalam  pengambilan  keputusan  [5].  Data mining  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  seperti bisnis,  ilmu  pengetahuan,  teknologi  informasi,  dan sebagainya untuk menemukan pola dalam data [6].
2.3. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah kumpulan  tahapan  dalam  proses  identifikasi  data menjadi kumpulan informasi yang mengandung pola. Informasi  ini  terdapat  dalam  basis  data  berukuran besar  yang  sebelumnya  belum  diketahui  manfaat potensial  dari  data  tersebut  [7].  Tahapan  dari  KDD diantaranya yaitu data selection, data preprocessing, transformation, data mining, dan evaluation [8].
2.4. Clustering Clustering adalah pengelompokan objek berupa data  dengan  karakteristik  atau  sifat  yang  mirip  ke dalam  sebuah cluster dan  objek  atau  data  dengan tingkat kemiripan yang rendah terhadap cluster yang lain dengan melakukan pemaksimalan kesamaan antar objek  dalam  sebuah  klaster  dan  meminimalkan kesamaan  antar cluster [9]. Clustering merupakan metode  atau  teknik  menambang  data (data  mining) yang digunakan untuk menganalisa data [10].
2.5. K-Means
K-Means merupakan  sebuah  metode  dalam penambangan data yang bermanfaat untuk mengelompokan  data  yang  tidak  memiliki  tingkatan atau hanya bersifat partisi. Metode ini dapat membagi objek  menjadi  kelompok-kelompok.    yang  dapat membagi  data  menjadi  satu  kelompok  yang mempunyai  kemiripan  dan  memisahkannya  dengan kelompok lain. Metode ini didasarkan terhadap jarak antar  data  di  dalam cluster yang  terbentuk.  Semakin kecil  jarak  maka  semakin  mirip  antara  data  satu dengan  data  lainnya.  Algoritma  K-Means  memiliki beberapa  kelebihan  yaitu  mampu  mengagregasi  data dalam  objek  yang  besar  dengan  proses  yang  singkat dan efisien [11].
2.6. Metode Elbow Metode elbow adalah metode untuk mengoptimalisasi pemilihan titik cluster atau centroid dalam  proses  penambangan  data.  Optimalisasi dilakukan dengan memilih nilai k yang kecil dan yang memiliki  nilai witness rendah.  Pada  metode elbow cluster optimal akan mengalami penurunan nilai SSE yang besar setelah itu titik-titik berikutnya penurunan akan cenderung stabil [12].
2.7. Silhouette Coefficient
Jarak  antar  data  pada silhouette  coefficient dihitung menggunakan rumus euclidian distance [13].
Kriteria  pengukuran  pengelompokkan  berdasarkan score silhouette coefficient disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Pengukuran Silhouette Coefficient Score Kriteria 0.71-1.00 Struktur Kuat 0.51-0.70 Struktur Baik 0.26-0.50  Struktur Lemah ≤ 0.25 Struktur Buruk

## 2.8. Python
Python  merupakan  bahasa  pemrograman interpreter,  interaktif,  dan  object-oriented  dengan sintaks  yang  jelas  dan  elegan.  Cocok  digunakan  di berbagai  sistem  operasi  dan  didukung  modul-modul dengan  struktur  data  tingkat  tinggi.  Source  code Python  dikompilasi  menjadi  byte  code  dan  bisa dieksekusi.  Python  gratis,  bebas  digunakan,  dan dilengkapi dengan fasilitas seperti debugger, profiler, GUI, dan basis data[14].

## 2.9. Quantum Geographic Information System
Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah sebuah sistem  yang  berguna  untuk  proses  pengumpulan, pemeriksaan,  dan  analisis  informasi  yang  berkaitan dengan kondisi geografis permukaan bumi. Quantum Geographic  Information  System (QGIS)  adalah softwar e  SIG  secara  terbuka  dan  tidak  memerlukan biaya yang biasanya ditujukan untuk pengolahan data geospasial [15].

## 3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  ini  yaitu  menggunakan metode Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) . KDD  merupakan  kumpulan  tahapan  dalam  proses identifikasi  data  menjadi  kumpulan  informasi  yang mengandung pola. Informasi ini terdapat dalam basis data  berukuran  besar  yang  sebelumnya  belum diketahui manfaat potensial dari data tersebut.  Proses yang dilakukan yaitu melalui:

## 3.1. Data Selection
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemilihan  data  yang akan  diolah.  Penelitian  ini  menggunakan  data kemiskinan Kabupaten/Kota di Jawa Barat dari tahun 2019  hingga  2022.  Data  tersebut  diperoleh  dari  dua sumber  utama,  yaitu website BPS  (Badan  Pusat Statistik)  dan  Open  Data  Jawa  Barat.  Total  terdapat 108 entry data  mentah  yang  akan  diolah  dalam penelitian ini untuk menghasilkan informasi baru yang relevan.  Data  yang  digunakan  terdiri  dari  beberapa variabel,  antara  lain  No,  Nama  Wilayah,  GK  (Garis Kemiskinan),  IDK  (Indeks  Kedalaman  Kemiskinan), IPK  (Indeks  Keparahan  Kemiskinan),  JPM  (Jumlah Penduduk  Miskin),  TPT  (Tingkat  Pengangguran Terbuka),  UMK  (Upah  Minimum  Kabupaten/Kota), dan Tahun.
3.2. Preprocessing and Data Cleaning Pada tahapan sebelumnya, dibangun sebuah data set yang kemudian dilakukan pembersihan ( cleaning ) untuk  meningkatkan  kualitasnya.  Dalam  proses pembersihan  tersebut,  kolom-kolom  yang  tidak dibutuhkan dalam proses selanjutnya dihapus. Selain itu, dilakukan pengecekan terhadap missing value dan data  duplikat  guna  memastikan  integritas  data  yang lebih baik.

## 3.3. Transformation
Pada  tahap  ini,  dilakukan  normalisasi  dengan menggunakan Min-max  normalization yang  dimana dilakukan  transformasi  linier  pada  data  asli  dengan melakukan  standarisasi  data  agar  nilainya  berada dalam  rentang  0  hingga  1,  di  mana  nilai  terkecil direpresentasikan  sebagai  0  dan  nilai  terbesar direpresentasikan  sebagai  1.  Dengan  menggunakan metode  ini,  data-data  tersebut  dapat  memiliki keseimbangan  yang  sebanding  antara  satu  dengan yang lainnya.

## 3.4. Data Mining
Data  mining  diimplementasikan  dengan  dua skenario, yang pertama pemodelan hanya menggunakan K-Means  Clustering dan  yang  kedua menggunakan  PCA  + K-means. Kedua  skenario tersebut  dibangun  menggunakan tools Google Colaboratory dan menggunakan bahasa Python.
3.5. Interpretation And Evaluation
Setelah  didapatkan  pemodelan  di  tahap data mining maka  selanjutnya  akan  dilakukan  uji  coba performa  model  dengan  melihat  nilai  evaluasi Silhoueete Coefficient dari kedua skenario model.

## 3.6. Discovery Knowledge
Setelah  tahap  modeling,  hasil  dari  cluster  tiap kabupaten kota di Jawa Barat dapat divisualisasi dalam bentuk  pemetaan  menggunakan  bantuan  tools  sistem informasi grafis yaitu QGIS. Tujuan visualisasi dalam bentuk  pemetaan  ini  yaitu  supaya  hasil  cluster  dapat lebih mudah dilihat dan dipahami. Dimana, nantinya setiap  wilayah  kabupaten  dan  kota  direpresentasikan dengan  warna  yang  berbeda  sesuai  dengan karakteristik  cluster  yang  didapat  pada  tahap modeling.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap data  selection dilakukan  proses pengumpulan  data  mentah  atau dataset awal.  Pada tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data, dataset yang digunakan  merupakan  data  publik  yang  diambil  dari website opendata.jabarprov.go.id dan website BPS. Pada  tahap  selanjutnya  yaitu  data prepocessing atau  pemrosesan.  Langkah  pertama  adalah  dengan melakukan  penghapusan  pada  data  yang  tidak diperlukan.  Data  dianggap  tidak  diperlukan  karena tidak  berhubungan  dengan  penelitian  atau  atribut tersebut  tidak  berpengaruh  terhadap  proses  analisis
data.  Atribut  yang  dihapus  yaitu  atribut  id, kode_provinsi, nama_provinsi, kode_kabupaten_kota, satuan,  dan  atribut  tahun.  Setelah  data  diintegrasi, Langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  pengecekan missing value.

## Gambar 1. Pengecekkan Missing Value
Pada  Gambar  1.  menunjukan  bahwa  tidak terdapat data yang memiliki nilai kosong. Maka dari itu dapat dilanjutkan ke pengecekan selanjutnya yaitu pengecekan redudansi data atau data yang terindikasi memiliki duplikat.
Gambar 2. Pengecekkan Data Duplikat
Setelah  data  siap  diolah,  tahapan  selanjutnya yaitu  proses  data  mining  untuk  melihat  pola  yang terdapat  pada  data.  Teknik  yang  diterapkan  pada proses  ini  adalah  teknik clustering yaitu  melakukan pengelompokan  data  berdasarkan  tingkat  kemiripan dalam cluster .  terdapat  dua  skenario  yaitu  skenario pertama  menggunakan  algoritma  yang  digunakan yaitu  algoritma K-Means tradisional,  dan  skenario yang kedua menggunakan algoritma K- Means dengan optimalisasi menggunakan PCA dengan melihat nilai evaluasi Sillhouette yang terbaik.
4.1. Skenario Satu ( K - Means Tradisional) Skenario  satu  menghasilkan  tiga cluster berdasarkan  Kabupaten/kota  di  Provinsi  Jawa  Barat dengan  nilai K optimal  yang  dihasilkan  dari  metode elbow yang direpresentasikan pada gambar 3
Gambar 3. Hasil K optimal dengan Elbow
Kemudian dilakukan modeling dengan algoritma K-Means dan  menunjukkan  bahwa  dari  data kemiskinan di Jawa Barat pada tahun 2019-2022 yang dibuat  menjadi  tiga cluster yaitu  cluster  1  dengan jumlah  37  anggota,  kemudian  cluster  2  dengan  28 anggota  dan  cluster  3  dengan  jumlah  43  anggota. Jumlah  anggota  hasil  cluster  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Visualisas Hasil Clustering K - Means
Karakteristik cluster pada  Tabel  2  digunakan untuk  menjelaskan  karakter  dari  setiap  cluster  yang dihasilkan oleh algoritma K- Means clustering dengan melihat dari nilai rata-rata setiap variabel dalam kasus kemiskinan di Jawa Barat.
Tabel 2. Karakteristik Cluster Skenario Satu
Cluster Deskripsi 1 Cluster ini memiliki karakteristik yaitu rata- rata Garis Kemiskinan (GK) yang relatif rendah, namun IPK dan IDK berada pada tingkat yang lebih tinggi dibandingkan dengan cluster lainnya. UMK (Upah Minimum
Kabupaten/Kota) di cluster ini berada pada kisaran menengah. 2 Cluster ini memiliki karakteristik yaitu rata- rata Garis Kemiskinan (GK) yang lebih tinggi dibandingkan dengan cluster lainnya. Namun, Indeks Keparahan Kemiskinan (IPK) dan Indeks Kedalaman Kemiskinan (IDK) berada pada tingkat yang rendah. Jumlah Jumlah Penduduk Miskin (JPM) rata-rata dan total pengeluaran transportasi (TPT) berada pada tingkat yang relatif tinggi. UMK (Upah Minimum Kabupaten/Kota) di cluster ini adalah yang tertinggi di antara ketiga cluster .
3 Cluster ini memiliki karakteristik yaitu rata- rata Garis Kemiskinan (GK) yang lebih rendah dibandingkan dengan cluster 2, namun IPK dan IDK berada pada tingkat yang lebih tinggi. (UMK (Upah Minimum Kabupaten/Kota) di cluster ini berada pada kisaran menengah.
Tabel  3.  menunjukkan  hasil clustering Seluruh Kabupaten/Kota di Jawa Barat pada tahun 2019 yang merupakan  anggota  dari cluster 3  yang  berarti memiliki karakteristik yang sama.
Tabel 3. Hasil Cluster Skenario Satu Tahun 2019 Cluster Nama Kabupaten/Kota 3 Kabupaten Bogor, Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Bandung, Kabupaten Garut, Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Ciamis, Kabupaten Kuningan,
Kabupaten Cirebon, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Indramayu, Kabupaten Subang, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi, Kabupaten Bandung Barat, Kabupaten Pangandaran, Kota Bogor, Kota Sukabumi, Kota Bandung, Kota
Cirebon, Kota Bekasi, Kota Depok, Kota Cimahi, Kota Tasikmalaya, Kota Banjar.
Tabel  4. menunjukkan  hasil clustering Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  pada  tahun  2020 terbagi  menjadi  3 cluster . Cluster 1  yang  ditempati oleh  5  Kabupaten/Kota.  Kemudian cluster 2  yang ditempati  oleh  7  Kabupaten/Kota.  Sedangkan  untuk cluster 3 ditempati oleh 15 Kabupaten/Kota.
Tabel 4. Hasil Cluster Skenario Satu Tahun 2020 Cluster Nama Kabupaten/Kota 1 Kabupaten Kuningan, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Indramayu, Kota Cirebon, Kota Tasikmalaya. 2 Kabupaten Bogor, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi, Kota Bogor, Kota Bandung, Kota Bekasi, Kota Depok. 3 Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Bandung, Kabupaten Garut, Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Ciamis, Kabupaten Cirebon, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Subang, Kabupaten Purwakarta,
Kabupaten Bandung Barat, Kabupaten Pangandaran, Kota Sukabumi, Kota Cimahi, Kota Banjar
Tabel  5. menunjukkan  hasil clustering Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  pada  tahun  2021 terbagi  menjadi  3 cluster . Cluster 1  yang  ditempati oleh  15  Kabupaten/Kota.  Kemudian cluster 2  yang ditempati oleh 11 Kabupaten/Kota. Sedangkan untuk cluster 3 ditempati oleh satu Kabupaten/Kota.
Tabel 5. Hasil Cluster Skenario Satu Tahun 2021
Cluster Nama Kabupaten/Kota
1
Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Garut, Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Kuningan, Kabupaten Cirebon,
Kabupaten Majalengka, Kabupaten
Sumedang, Kabupaten Indramayu,
Kabupaten Subang, Kabupaten Pangandaran, Kota Sukabumi, Kota Cirebon, Kota Tasikmalaya, Kota Banjar.
2
Kabupaten Bogor, Kabupaten Bandung, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi, Kabupaten Bandung Barat, Kota Bogor, Kota Bandung,
Kota Bekasi, Kota Depok, Kota Cimahi.
3 Kabupaten Ciamis.
Tabel  6. menunjukkan  hasil  clustering Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  pada  tahun  2022 terbagi  menjadi  2  cluster.  Cluster  1  yang  ditempati oleh  17  Kabupaten/Kota.  Sedangkan  cluster  2  yang ditempati oleh 10 Kabupaten/Kota.
Tabel 6. Hasil Cluster Skenario Satu Tahun 2022
Cluster Nama Kabupaten/Kota 1 Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Garut, Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Ciamis, Kabupaten Kuningan, Kabupaten Cirebon, Kabupaten Majalengka,
Kabupaten Sumedang, Kabupaten Indramayu, Kabupaten Subang, Kabupaten Bandung Barat, Kabupaten Pangandaran, Kota Sukabumi, Kota Cirebon, Kota Tasik,
Kota Banjar.
2
Kabupaten Bogor, Kabupaten Bandung, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi, Kota Bogor,
Kota Bandung, Kota Bekasi, Kota Depok, Kota Cimahi.
Berdasarkan  Gambar  5  dapat  dilihat  Cluster  1 terletak  di  sebagian  besar  bagian  kiri  bawah  plot, Cluster  2  terletak  di  sebagian  besar  bagian  kanan bawah  plot  dan  Cluster  3  terletak  di  sebagian  besar bagoam tengah atas plot. Terdapat beberapa titik yang saling  berdekatan  dalam  setiap  cluster  menunjukkan adanya  kemiripan  dalam  karakteristik  di  setiap clusternya.  Terdapat  beberapa  titik  yang  tersebar secara  acak  di  seluruh  plot,  menunjukkan  adanya variasi  dalam  karakteristik  di  setiap  clusternya. Terdapat  overlap  antara  cluster  1  dan  cluster  3  di sebagian  wilayah  tengah  plot,  menunjukkan  adanya kemungkinan adanya kesamaan atau keragaman dalam fitur-fitur yang dimiliki oleh kedua cluster tersebut.
Gambar 5. Scatter Plot Hasil Clustering Skenario Satu
4.2. Skenario Dua (PCA + K- Means )
Pada  skenario  kedua,  langkah  pertama  untuk pemodelan  yaitu  menggunakan  algoritma  PCA terlebih dahulu untuk mereduksi variabel menjadi dua dimensi.
Nilai pada Tabel 7 merupakan hasil dari proses PCA yang telah di lakukann pada Gambar 4.16. Nilai
tersebut  mewakili  enam  variabel  pada  dataset kemiskinan yang telah melalui proses reduksi menjadi dua dimensi
Tabel 7. Hasil Reduksi Dimensi Variabel
Menggunakan PCA PC1 PC2 0.2698260909679 -0.0582823338748514 0.0233614277573971 0.3500630163670091 -0.02883295209887942 0.292193347023774 ... ... -0.48927492469516015 -0.3908821492584138 -0.32160431577293275 0.3960499576038546
Tahap selanjutnya mencari K optimal menggunakan  metode elbow untuk  melakukan clustering pada  data  yang  telah  melalu  proses  PCA menggunakan  algoritma K-Means. Berdasarkan pencarian K optimal  diatas,  jumlah cluster yang digunakan  adalah K=3 untuk  pengelompokkan  data kemiskinan wilayah di Jawa Barat.
Gambar 6. Hasil K Optimal dengan Elbow Skenario Dua
Kemudian dilakukan modeling dengan algoritma K-Means dan  menunjukkan  bahwa  dari  data kemiskinan di Jawa Barat pada tahun 2019-2022 yang dibuat  menjadi  tiga cluster yaitu  cluster  1  dengan jumlah  36  anggota,  kemudian  cluster  2  dengan  34 anggota  dan  cluster  3  dengan  jumlah  38  anggota. Jumlah  anggota  hasil  cluster  dapat  dilihat  pada Gambar 7.
Gambar 7. Visualisas Hasil Clustering PCA + K - Means
Karakteristik cluster pada  Tabel  8  digunakan untuk  menjelaskan  karakter  dari  setiap  cluster  yang dihasilkan oleh algoritma K- Means clustering dengan melihat dari nilai rata-rata setiap variabel dalam kasus kemiskinan di Jawa Barat.
Tabel 8. Karakteristik Cluster Skenario Satu
Cluster Deskripsi 1 Cluster ini memiliki karakteristik yaitu rata- rata Jumlah Penduduk Miskin yang relatif rendah, namun, IPK dan IDK berada pada tingkat yang lebih tinggi jika dibandingkan dengan cluster lainnya. Garis Kemiskinan (GK) dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) berada pada tingkat yang stabil. Serta Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) di cluster ini berada pada kisaran menengah.
2 Cluster ini memiliki karakteristik yaitu rata- rata Garis Kemiskinan (GK), Jumlah Penduduk Miskin (JPM), Tingkat
Pengangguran Terbuka (TPT) dan Upah Minimum Kabupaten/Kota (UMK) yang lebih tinggi dibandingkan dengan cluster yang lain. Namun, IPK dan IDK yang relatif stabil.
3
Cluster ini memiliki karakteristik yaitu rata- rata Garis Kemiskinan (GK), Indeks
Keparahan Kemiskinan (IPK), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), dan Upah Minimun Kabupaten/Kota (UMK) yang lebih rnedah dibandingkan dengan Cluster 1 dan 2.
Indeks Kedalaman Kemiskinan (IDK) serta
Jumlah Penduduk Miskin (JPM) di cluster 3 berada pada kisaran menengah.
Tabel  9. menunjukkan  hasil clustering Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  pada  tahun  2019 terbagi  menjadi  3 cluster . Cluster 1  yang  ditempati oleh  4  Kabupaten/Kota.  Kemudian cluster 2  yang ditempati  oleh  8  Kabupaten/Kota.  Sedangkan  untuk cluster 3 ditempati oleh 15 Kabupaten/Kota.
Tabel 9. Hasil Cluster Skenario Dua 2019 Cluster Nama Kabupaten/Kota 1 Kabupaten Indramayu, Kabupaten Subang, Kabupaten Bandung Barat, Kota Tasikmalaya. 2
Kabupaten Bogor, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi,
Kota Bogor, Kota Bandung, Kota Bekasi, Kota Depok.
3 Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Cianjur,
Kabupaten Bandung, Kabupaten Garut,
Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Ciamis,
Kabupaten Kuningan Kabupaten Cirebon,
Kabupaten Majalengka, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Pangandaran, Kota Sukabumi, Kota Cirebon, Kota Cimahi, Kota Banjar.
Tabel  10 menunjukkan  hasil clustering Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  pada  tahun  2020 terbagi  menjadi  3 cluster . Cluster 1  yang  ditempati oleh  8  Kabupaten/Kota.  Kemudian cluster 2  yang
ditempati  oleh  9  Kabupaten/Kota.  Sedangkan  untuk cluster 3 ditempati oleh 10 Kabupaten/Kota.
Tabel 10. Hasil Cluster Skenario Dua 2020 Cluster Nama Kabupaten/Kota 1 Kabupaten Cianjur, Kabupaten Kuningan, Kabupaten Cirebon, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Indramayu, Kabupaten Bandung Barat, Kota Cirebon, Kota Tasikmalaya. 2 Kabupaten Bogor, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi, Kota Bogor, Kota Bandung, Kota Bekasi, Kota Depok, Kota Cimahi. 3 Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Bandung, Kabupaten Garut, Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Ciamis, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Subang, Kabupaten Pangandaran,
Kota Sukabumi, Kota Banjar.
Tabel  11 menunjukkan  hasil clustering Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  pada  tahun  2021 terbagi  menjadi  3 cluster . Cluster 1  yang  ditempati oleh  14  Kabupaten/Kota.  Kemudian cluster 2  yang ditempati  oleh  9  Kabupaten/Kota.  Sedangkan  untuk cluster 3 ditempati oleh 4 Kabupaten/Kota.
Tabel 11. Hasil Cluster Skenario Dua 2021 Cluster Nama Kabupaten/Kota 1 Kabupaten Bogor, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Garut, Kabupaten Kuningan, Kabupaten Cirebon, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Indramayu, Kabupaten Subang,
Kabupaten Bandung Barat, Kota
Tasikmalaya.
2 Kabupaten Bogor, Kabupaten Purwakarta,
Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi, Kota Bogor, Kota Bandung, Kota Bekasi,
Kota Depok, Kota Cimahi.
3 Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Ciamis, Kabupaten Pangandaran, Kota Banjar.
Tabel  12 menunjukkan  hasil clustering Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  pada  tahun  2020 terbagi  menjadi  3 cluster . Cluster 1  yang  ditempati oleh  8  Kabupaten/Kota.  Kemudian cluster 2  yang ditempati  oleh  9  Kabupaten/Kota.  Sedangkan  untuk cluster 3 ditempati oleh 10 Kabupaten/Kota.
Tabel 12. Hasil Cluster Skenario Dua 2022 Cluster Nama Kabupaten/Kota
1 Kabupaten Bogor Kabupaten Cianjur Kabupaten Garut Kabupaten Kuningan
Kabupaten Cirebon Kabupaten Sumedang Kabupaten Indramayu Kabupaten Subang
Kabupaten Bandung Barat Kota Tasikmalaya
2 Kabupaten Purwakarta, Kabupaten
Karawang, Kabupaten Bekasi, Kota Bogor, Kota Bandung, Kota Bekasi, Kota Depok,
Kota Cimahi.
3 Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Bandung,
Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Ciamis,
Kabupaten Majalengka, Kabupaten
Pangandaran, Kota Sukabumi, Kota Cirebon, Kota Banjar.
Berdasarkan  Gambar  7, Cluster 1  terletak dibagian  kiri  bawah  plot, cluster 2  sebagian  terletah ditengah  atas  plot  dan Cluster 3  terletak  di  kiri  atas sebagian di tengah plot. Pada plot ini hanya beberapa titik  yang  bersinggungan  antara Cluster 1, Cluster 2 dan Cluster 3.  Pada  plot  diatas  juga  sudah  tidak terdapat  titik-titik  yang  tersebar  secara  acak  dimana berarti  proses  PCA  berhasil  membuat  karakteristik masing-masing Cluster semakin  jelas.  Selain  itu, sudah  tidak  terdapat  overlap  antara  cluster  1  dan cluster  2  di  sebagian  wilayah  tengah  plot  yang sebelumnya terlihat dengan jelas.
Gambar 7. Scatter Plot Hasil Clustering PCA + K-Means

## 4.3. Evaluasi Model
Berdasarkan  hasil  penilaian  terhadap  skenario satu  dan  dua,  model  yang  dibuat  menggunakan skenario  dua  menghasilkan  nilai  evaluasi  yang  lebih optimal,  hal  ini  dibuktikan  oleh  hasil  evaluasi  pada Gambar 8.
Gambar 8. Perbandingan NIlai Evaluasi Dua

## Skenario
Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa pada  tahap  visualisasi  akan  menggunakan  skenario yang kedua.

## 4.4. Visualisasi
Gambar 9. Peta Daerah Miskin Jawa Barat 2019-2022
Dalam  rentang  waktu  tahun  2019  hingga  2022, terdapat perbedaan yang signifikan dalam  perubahan tingkat  kemiskinan  di  setiap  Kota/Kabupaten. Beberapa  Kota/Kabupaten  mengalami  perubahan cluster selama  periode  tersebut.  Contohnya, Kabupaten  Bandung  Barat,  Kabupaten  Cimahi, Kabupaten  Bandung,  Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten Kuningan,  dan  Kabupaten  Cirebon  pada  tahun  2019 berada dalam Cluster 3, namun mengalami kenaikan tingkat  kemiskinan  hingga  berpindah  ke Cluster 1 pada  tahun  2020.  Selanjutnya,  rata-rata  tingkat kemiskinan  mulai  membaik  pada  tahun  2021-2022. Kota Bandung juga mengalami perubahan serupa, dari Cluster 3 di tahun 2019 menjadi Cluster 1 pada tahun 2021, namun kembali ke Cluster 3 di tahun 2022. Di  beberapa  Kota/Kabupaten,  terjadi  keadaan yang  berbeda  pada  tahun  2020,  di  mana  tingkat kemiskinan yang sebelumnya menurun di tahun 2019, kembali naik dan berada dalam Cluster 3. Contohnya, Kota  Bogor,  Kabupaten  Bogor,  Kota  Depok,  Kota Bekasi, Kabupaten Bekasi, Kabupaten Karawang, dan Kabupaten  Purwakarta.  Namun,  pada  tahun  2021, keadaan  mulai  membaik,  termasuk  Kota  Sukabumi dan Kabupaten Sukabumi yang kembali ke Cluster 2. Namun,  di  tahun  2022,  hanya  Kota  Bogor,  Kota Bekasi,  dan  Kota  Karawang  yang  tetap  berada  di Cluster 2,  sementara  Kota/Kabupaten  lainnya mayoritas berada di Cluster 1 dan Cluster 3.
Selain  itu,  Kabupaten  Tasikmalaya,  Kabupaten Pangandaran,  Kabupaten  Ciamis,  Kota  Bandar, Kabupaten  Indramayu,  dan  Kabupaten  Majalengka juga  mengalami  perubahan  yang  signifikan.  Pada tahun  2020,  kebanyakan  daerah  tersebut  mengalami peningkatan  tingkat  kemiskinan,  namun  mulai membaik sejak tahun 2021 hingga 2022. Namun, Kota Tasikmalaya  memiliki  pola  yang  berbeda,  dengan perubahan  dari Cluster 1  pada  tahun  2019,  menjadi Cluster 3 pada tahun 2020, dan kembali memburuk di tahun 2021 dan 2022 dengan berada di Cluster 3.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan teknik data mining dengan optimalisasi performa K-Means clustering menggunakan  algoritma  PCA  untuk  pengelompokan daerah  miskin  berdasarkan  Kabupaten/Kota  di  Jawa Barat pada tahun 2019-2022 menghasilkan tiga cluster dalam  masing-masing  skenario.  Jumlah cluster yang digunakan  adalah  tiga  berdasarkan  metode elbow . Kedua,  evaluasi  pengelompokkan  daerah  miskin menggunakan metode silhouette coefficient menunjukkan  nilai  0,61  dalam  skenario  satu  (layak) dan 0,74 dalam skenario dua (kuat). Ketiga, visualisasi pemetaan  daerah  kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Barat dari tahun 2019-2022 menggunakan QGIS menunjukkan  perubahan  signifikan  dalam  tingkat kemiskinan.  Beberapa  daerah,  seperti  Kabupaten Bandung Barat, Cimahi, Bandung, Cianjur, Kuningan, dan  Cirebon,  berpindah  dari Cluster 3  ke Cluster 1 pada tahun 2020 dan mengalami perbaikan pada tahun 2021-2022. Kota Bandung juga mengalami perubahan
serupa. Terdapat juga perubahan bertolak belakang di beberapa  daerah  pada  tahun  2020,  namun  mayoritas daerah berada dalam Cluster 1 dan 3.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.  Berliani,  “Pengaruh  Tingkat  Pengangguran, Tingkat  Pendidikan  dan  Laju  Pertumbuhan Penduduk  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan Penduduk  Provinsi  Jawa  Barat  Tahun  2015- 2020,” Syntax Lit. ; J. Ilm. Indones. , vol. 6, no. 2, p. 872, 2021, doi: 10.36418/syntax- literate.v6i2.2244.
[2]  S. Kuncoro, A., & Harmadi, Mozaik Demografi Untaian  Pemikiran  tentang  Kependudukan  dan Pembangunan. Jakarta: Salemba Emoat, 2016.
[3]  B. Dash, D. Mishra, A. Rath, and M. Acharya, “A hybridized K-means clustering approach for high dimensional dataset,” Int. J. Eng. Sci. Technol. , vol.  2,  no.  2,  pp.  59–66,  2010,  doi: 10.4314/ijest.v2i2.59139.
[4]  H.  Jacobus,  Elvira,  P.  Kindangen,  and  N. Walewangko,  Een,  “ANALISIS  FAKTOR- FAKTOR
YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN RUMAH TANGGA DI SULAWESI  UTARA,”  vol.  19,  no.  3,  pp.  86– 103, 2018.
[5]  J.  Suntoro, Data  Mining :  Algoritma  dan Implementasi dengan Pemrograman PHP . Elex Media Komputindo, 2019.
[6]  M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  and  A.  Voutama, “Implementasi  Rapidminer  Dengan  Metode Clustering  K-Means  Untuk  Analisa  Penjualan Pada Toko Oj Cell,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 1–4, 2023.
[7]  Abdussalam  Amrullah,  Intam  Purnamasari, Betha Nurina Sari, Garno, and Apriade Voutama, “Analisis  Cluster  Faktor  Penunjang  Pendidikan Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: Kabupaten Karawang),” J. Inform. dan Rekayasa Elektron. , vol. 5, no. 2, pp. 244–252, 2022, doi: 10.36595/jire.v5i2.701.
[8]  A. Fahllevi, “Proses Data Mining KDD,” Binus University ,  2022.Pada  Pengguna  Brand  Hp Menggunakan  Metode  K-Means,” Pros.  Semin. Nas. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, p. 2021, 2021.
[10]  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, pp. 181–186, 2022.
[11]  A.  P.  Riani,  A.  Voutama,  and  T.  Ridwan, “Penerapan K-Means Clustering Dalam Pengelompokan  Hasil  Belajar  Peserta  Didik Dengan Metode Elbow,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 6, no. 1, p. 164, 2023, doi: 10.53513/jsk.v6i1.7351.
[12]  A. Ardiansyah and F. Nggeboe, “Kajian Yuridis Penelantaran  Anak  Oleh  Orang  Tua  Menurut Perspektif Hukum Indonesia,” Leg. J. Huk. , vol.
10, no. 1, p. 146, 2019, doi:
10.33087/legalitas.v10i1.160.
[13]  S.  Paembonan  and  H.  Abduh,  “Penerapan Metode  Silhouette  Coefficient  untuk  Evaluasi Clustering  Obat,” PENA  Tek.  J.  Ilm.  Ilmu-Ilmu Tek. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  48,  2021,  doi: 10.51557/pt_jiit.v6i2.659.
[14]  T.  Wahyono, Fundamental  Of  Python  For Machine Learning . Penerbit Gava Media, 2021.
[15]  S.  Bahri,  D.  M.  Midyanti,  and  R.  Hidayati, “Pemanfaatan  QGIS  Untuk  Pemetaan  Fasilitas Layanan Masyarakat Di Kota Pontianak,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 1, p.
70, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i1.15666.