Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.

## KLASTERISASI DESA MELALUI IDM SEBAGAI FONDASI DASAR PEMBANGUNAN DESA DI KABUPATEN BOGOR
Salmah*, Fredi Andria**, Amelia Rahmi***.
* Program Studi Bisnis Digital Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pakuan ** Program Studi Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pakuan
*** Program Studi Akuntansi Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pakuan Jl. Pakuan, RT.02/RW.06, Tegallega, Kecamatan Bogor Tengah, Kota Bogor, Jawa Barat 16129 E-mail : salmah@unpak.ac.id, fredi.andria@unpak.ac.id, amelia.rahmi@unpak.ac.id Naskah diterima : 05/11/2022, revisi : 30/11/2022, disetujui :26/12/2022.

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memetakan  status  desa  berdasarkan  indeks  desa membangun  (IDM)  dan juga  berdasarkan  kemiripan  kondisi  desa  yang  dilihat  dari  dimensi ekonomi, sosial, dan ekologi yang merupakan indikator dalam penentuan IDM desa. Penelitian ini  menggunakan  konsep big  data dengan  teknik data  mining  K-means  Clustering untuk mengelompokkan setiap desa berdasarkan Indeks Desa Membangun yang mereka miliki. Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder,  yaitu  data  yang  diperoleh  dari Lembaga yang ada di Pemerintah Kabupaten Bogor. Hasil penelitian menghasilkan 6 cluster status  desa  yaitu cluster 1  dengan  kategori  desa  maju, cluster 2  kategori  desa  berkembang, cluster 3  kategori  desa  maju, cluster 4  kategori  desa  mandiri, cluster 5  kategori  desa berkembang, dan cluster 6 kategori desa berkembang. Masing-masing cluster memiliki kondisi ekonomi, sosial, dan ekologi yang berbeda-beda walaupun memiliki kategori desa yang sama. Desa  Berkembang  pada cluster 2  dan cluster 5  memiliki  kondisi  jalan  yang  baik  sedangkan cluster 6 memiliki kondisi jalan yang rusak sedang. Desa maju pada cluster 1 memiliki fasilitas hotel  dan  kantor  pos  sedangkan  desa  maju  pada cluster 3  tidak  memiliki  kedua  fasilitas tersebut.  Berdasarkan  kondisi  ini  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  setiap  desa  walaupun berada  dalam  kategori  IDM  yang  sama  namun  memiliki  permasalahan  yang  berbeda  pada salah satu indeks pembentuk IDM. Kondisi ini perlu menjadi perhatian dalam pengembangan strategi  yang  tepat  sesuai  dengan  permasalahan  yang  dialami  oleh  masing-masing  desa sehingga  peningkatan  kondisi  desa  berkembang  menjadi  desa  maju  dan  desa  maju  menjadi desa mandiri dapat tercapai secara maksimal.
Kata Kunci: Cluster , Desa, Indeks Desa Membangun (IDM)

## Abstract
This study aims to map the status of the village based on the developing village index (IDM) and also based on the similarity of village conditions seen from the economic, social, and ecological dimensions which are indicators in determining the village IDM. This study uses the  concept of big data with the K-means Clustering data mining technique to group each village based on their village build index. The data used in this study is secondary data, namely data obtained from the Institutions in the Bogor Regency Government. The results of the study divide the village status in
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
6 clusters, namely cluster 1 and cluster 3 included in developed village category, cluster 2, cluster 5  and  cluster  6  included  in  developing  village  category,  cluster  4  independent  village  category. Each cluster has different economic, social, and ecological conditions even though it has the same village category. Developing Villages in cluster 2 and cluster 5 have good road conditions while cluster 6 has moderately damaged road conditions. The developed villages in cluster 1 have hotel and  post  office  facilities,  while  in  cluster  3  they  do  not  have  these  two  facilities.  Based  on  this condition, it can be concluded that even though each village is in the same IDM category, it has different  problems in one of the IDM-forming indexes. This condition needs to  be a concern in developing the right strategy according to the problems experienced by each village so the increase in the village status can be achieved optimally.
Keywords: Cluster, Developing Village Index, Village

## A. Pendahuluan
Desa  merupakan otoritas  terendah  dalam  sistem  pemerintahan  Republik  Indonesia. Menurut UU Nomor 6 tahun 2014, desa adalah kesatuan masyarakat hukum yang memiliki batas wilayah  yang  berwenang  untuk  mengatur  dan  mengurus  urusan  pemerintahan,  kepentingan masyarakat setempat berdasarkan prakarsa  masyarakat, hak asal usul, dan/atau hak tradisional yang  diakui  dan  dihormati  dalam  sistem  pemerintahan  Negara  Kesatuan  Republik  Indonesia. Keberadaan  desa  tidak  bisa  diabaikan  dalam  proses  pembangunan  nasional,  atas  dasar  ini pemerintah menetapkan sembilan pilar program kerja lima tahun ke depan yang dikenal dengan istilah Nawa  Cita .  Salah  satu  dari  sembilan  programnya  adalah  “ Membangun  Indonesia  dari pinggiran dengan memperkuat daerah-daerah dan desa dalam kerangka negara kesatuan” 1 . Kemiskinan  yang  selalu  diidentikkan  dengan  desa  mendapat  perhatian  yang  lebih  dari pemerintah  Indonesia.  Hal  ini  terjadi  karena  pemerintah  menyadari  bahwa  kegagalan menyelesaikan  masalah  kemiskinan  akan  mengakibatkan  munculnya  berbagai  masalah  sosial, ekonomi dan politik di masyarakat. Menurut Mubyarto, upaya serius pemerintah tersebut terbukti sejak  tahun  1976-1996  dimana  pemerintah  mampu  menurunkan  kemiskinan  secara  tajam  dari 40% menjadi 11% 2 .
Upaya mengentaskan kemiskinan terus berlangsung hingga saat ini. Berbagai kebijakan telah dibuat oleh pemerintah salah satunya adalah kebijakan pembangunan yang berorientasi dari desa  ke  kota  yang  diharapkan  dapat  mempercepat  pengentasan  tingkat  kemiskinan  di  desa melalui  pengelolaan  dana  desa  yang  maksimal.  Pengalokasian  dana  desa  diprioritaskan  untuk pengembangan ekonomi lokal yang diharapkan dapat meningkatkan kapasitas masyarakat desa
1 Muhammad Regy, “Indeks Desa Membangun Dan Kondisi Desa Durian Kecamatan Sungai Ambawang Kabupaten Kubu Raya Saat Wabah Covid-19”, Jurnal Pembangunan dan Pemerataan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Tanjung Pura , Vol.10 No. 2, 2021, ISSN: 2810-0476, hlm. 1-13.
2 Moh. Hudi Setyobakti, “Identifikasi Masalah Dan Potensi Desa Berbasis Indek Desa Membangun (Idm) Di Desa Gondowangi Kecamatan Wagir Kabupaten Malang. Wiga : Jurnal Penelitian Ilmu Ekonomi , 7(1), 2018, hlm. 1–14.
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
dalam  pengembangan  wirausaha,  peningkatan  pendapatan,  serta  perluasan  skala  ekonomi masyarakat desa 3 .
Pengembangan desa yang tepat guna tidak luput dari kegiatan kolaborasi masyarakat desa dengan pemangku kepentingan pembangunan. Kolaborasi dapat menumbuhkan kegiatan sesama masyarakat yang selama ini sudah terjaga di pedesaan. Budaya gotong royong merupakan ciri khas  penduduk  desa.  Hal  tersebut  menjadi  salah  satu  modal  pembangunan  desa  dari  berbagai aspek bidang kehidupan. Pembangunan desa diharapkan mampu menyelaraskan pembangunan ekonomi secara lokal 4 . Hal ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan pada Kampung Sampora Legok  dimana  faktor  utama  yang  menjadi  hambatan  dalam  pengembangan  potensi  ekowisata Kampung Sampora Legok adalah dukungan dari pemerintah lokal dan warga sekitar 5 . Demikian juga  usaha  kecil  dan  mikro  yang  dikembangkan  pada  Desa  Tegal,  Kecamatan  Kemang,  Kota Bogor  memiliki  target  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  penduduk  desa  Tegal. Desa diharapkan  dapat  menjadi  titik  awal  berkembangnya  pertumbuhan  ekonomi  masyarakat  yang akhirnya diharapkan berdampak terhadap pertumbuhan ekonomi nasional 6 .
Setiap  pusat  pertumbuhan  ekonomi  akan  mempunyai  daerah  penarikan  dan  daerah penolakan  sampai  batas  tertentu,  sehingga  dalam  suatu  wilayah  yang  luas  akan  terbentuk gugusan pusat pertumbuhan ekonomi dengan wilayah pengaruhnya ( hinterland ) masing-masing. Berlatar pada ilmu ekonomi regional teori pusat pertumbuhan ekonomi dinyatakan sebagai salah satu instrumen pembangunan wilayah yang cukup baik karena dapat menimbulkan beraneka efek atau  dampak  yang  positif  terhadap  pembangunan  wilayah  yang  ada  disekitarnya 7 .  Pusat pertumbuhan  ekonomi  akan  menimbulkan  efek  tetesan  ke  bawah  ( trickling  down  effect atau spread effect ) dan efek polarisasi ( polarization effect atau ackwash effect ) pada wilayah yang ada di  sekitarnya  ( hinterland ).  Pendapatan  wilayah  akan  lebih  besar  jika  investasi  pembangunan dikonsentrasikan pada pusat pertumbuhan dibandingkan jika investasi pembangunan yang sama digunakan  secara  menyebar  dalam  seluruh  wilayah  yang  bersangkutan.  Salah  satu  cara pengukuran  tingkat  pembangunan  dan  pemerataan  pembangunan  wilayah/desa  adalah  melalui ukuran IDM.
IDM  disusun  dengan  landasan  bahwa  pembangunan  merupakan  proses  akumulasi  dari dimensi sosial, dimensi ekonomi dan dimensi ekologi. IDM akan menentukan 5 status kemajuan dan  kemandirian  desa,  yang  disebut  dengan  Klasifikasi  Status  Desa.  Klasifikasi  Status  Desa dalam Permen desa PDTTrans Nomor 2 Tahun 2016 tentang IDM tersebut adalah:
1. Desa Mandiri [Desa Sembada] adalah desa yang memiliki IDM lebih besar (>) dari 0,8155.
3 Tim Hukum  Online,  “Pengertian  Dana  Desa,  Sumber  Dana,  Alokasi,  dan  Tujuannya”, https://www.hukumonline.com/berita/a/dana-desa-lt61ce6eac3b619?page=2, diakses pada tanggal 1 Oktober 2022.
4 F. Laksmi Fitriani, Iwan Kurniawan, dan Fandi Ahmad, “Strategi Pengembangan Potensi Desa dengan Pembuatan Klaster di Wilayah Kabupaten Bandung”, Jurnal Wacana Kerja , Vol. 23 No. 2, November 2020, hlm. 151-178.
5 Salmah,  Amelia  Rahmi,  dan  Fredi  Andria,  “ Local  Ecotourism:  Strengthening  the  Potential  of  Sampora  Legok Village  To  Become  a  New  Tourist  Destination ”, Quest  Journals:  Journal  of  Research  in  Business  and  Management , Volume 10 ~ Issue 2, 2022, hlm. 23-32.
6 Fredi  Andria,  Amelia  Rahmi,  Muhamad  Sunarzi,  etc.,  “ Community-Based  Local  Wisdom  Development: Strengthening Accounting and Production Management Skills Batik Village New Normal Bogor ”, International Journal of Research in Community Service , Vol. 3, No. 2, 2022, hlm. 63-70.
7 Richardson. 2001. Dasar-dasar Ilmu Ekonomi Regional. terjemahan Paul Sitohang. Jakarta: Penerbit FE-UI.
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
2. Desa Maju  [Desa Pra-Sembada] adalah Desa  yang memiliki IDM  kurang dan sama dengan (≤) 0,8155 dan lebih besar (>) dari 0,7072.
3. Desa Berkembang [Desa Madya] adalah desa yang memiliki IDM kurang dan sama dengan (≤) 0,7072 dan lebih besar (>) dari 0,5989.
4. Desa Tertinggal [Desa Pra-Madya] adalah desa yang memiliki IDM kurang dan sama dengan (≤) 0,5989 dan lebih besar (>) dari 0,4907.
5. Desa  Sangat  Tertinggal  [Desa  Pratama]  adalah  desa  yang  memiliki  IDM  kurang  dan  lebih kecil (≤) dari 0,4907.
Kabupaten Bogor bagian dari Provinsi Jawa Barat  yang memiliki 416 desa. Pada tahun 2021 desa-desa di Kabupaten Bogor berada pada klasifikasi IDM dengan kategori mandiri, maju atau berkembang. Sehingga tidak ada lagi kategori desa tertinggal bahkan desa sangat tertinggal seperti  halnya  pada  tahun  2020.  Penelitian  ini  bermaksud  untuk  memetakan  masing-masing status  desa  yang  ada  di  Kabupaten  Bogor  sesuai  dengan  besaran  indeks  yang  dimiliki  dan berdasarkan kemiripan yang dimiliki. Selain itu dalam penelitian ini juga akan melihat besaran indeks  tertinggi  dan  terendah  suatu  desa  pada  setiap  kelompok.  Pemetaan  dilakukan  dengan tujuan mengetahui kondisi dari setiap desa dengan IDM tertentu namun berada pada kelompok yang  berbeda.  Pemetaan  ini  memperlihatkan  desa  dengan  kemiripan  dari  sisi  dimensi  sosial, ekonomi,  dan  lingkungan  sehingga  akan  terlihat  perbedaan  kondisi  dari  sebuah  desa Berkembang,  Maju,  Mandiri  pada  masing-masing  kelompok.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan gambaran nyata atas kondisi suatu desa dengan ukuran yang sama namun memiliki potensi yang berbeda sehingga dapat dihasilkan strategi yang tepat dalam upaya peningkatan dan pergeseran IDM bagi desa, dan  juga untuk mengoptimalkan pengelolaan potensi sumber daya sosial, ekonomi, dan ekologi desa.

## B. Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data yang diambil dari sampling dan pengolahan  data  sekunder  dari  Organisasi  Perangkat  Daerah  (OPD)/Badan/Lembaga  di Pemerintah Kabupaten Bogor. Tahapan penelitian ini adalah sebagai berikut 8 : 1. Interview (wawancara)
2. Pengumpulan Data
3. Pengolahan dan Tabulasi Data
4. Analisis Data
Klasterisasi desa-desa menggunakan IDM pada desa Mandiri, Maju dan Berkembang di Kabupaten Bogor, dilakukan dengan cara:
1. Statistik Deskriptif
Statistik  deskriptif  merupakan  analisis  statistik  yang  memberikan  gambaran  secara  umum mengenai karakteristik dari masing-masing variabel penelitian yang dilihat dari nilai rata-rata ( mean ), maximum, dan minimum 9 .
8 Sugiyono, Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D, Bandung: PT. Alfabeta, 2017.
9 V. Wiratna Sujarweni, Metodologi Penelitian Bisnis & Ekonomi, Yogyakarta: Pustaka Baru Press, 2015.
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
2. Klustering Data Mining
Analisis ini diarahkan untuk mengolah data dan informasi dengan menggunakan konsep big data dengan metode data mining. Data Mining adalah proses menemukan korelasi, pola, dan trend baru yang bermakna dengan memilah-milah sejumlah besar data yang disimpan dalam repositori, menggunakan alasan pola teknologi serta teknik statistik dan matematika 10 ; 11 .

## Gambar 1. Ilustrasi Penentuan Keanggotaan Kelompok Berdasarkan Jarak
K-means  clustering merupakan  metode  yang  populer  digunakan  untuk  mendapatkan dekripsi dari sekumpulan data dengan cara mengungkapkan kecenderungan setiap individu data untuk  berkelompok  dengan  individu-individu  data  lainnya.  Ide  dasar  dari  teknik  ini  adalah menemukan  pusat  dari  setiap  kelompok  data  yang  mungkin  ada  untuk  kemudian mengelompokkan  setiap  data  individu  ke  dalam  salah  satu  dari  kelompok-kelompok  tersebut berdasarkan jaraknya (ilustrasi dapat dilihat pada Gambar 1) 12;13;14 .

## C. Hasil Dan Pembahasan
Pembangunan desa diharapkan  menjadi  jalan untuk dapat memberdayakan  masyarakat desa.  Pemberdayaan  masyarakat  desa  merupakan  upaya  mengembangkan  kemandirian  dan kesejahteraan  masyarakat  dengan  meningkatkan  pengetahuan,  sikap,  keterampilan,  perilaku, kemampuan, kesadaran serta memanfaatkan sumber daya melalui penetapan kebijakan, program, kegiatan,  dan  pendampingan  yang  sesuai.  Hal  tersebut  diatur  dalam  Peraturan  Menteri  Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, Dan Transmigrasi Republik Indonesia Nomor 2 Tahun 2016 tentang IDM 15 .
Terkait konteks tipologi desa, IDM  mengklasifikasi  desa dalam  lima (5) status, yakni: “(i) Desa Sangat Tertinggal; (ii) Desa Tertinggal; (iii) Desa Berkembang; (iv) Desa Maju; dan
10 FrediAndria, Eneng Tita Tosida, Nandang Kusnadi dan Siska Andriani, “ Prediction Model of Health Insurance Membership for Informal Workers”, American Journal of Humanities and  Social Sciences Research , Vol 3, Issue-4, 2019, hlm. 236-246.
11 Salmah., Fredi Andria.F, and Irfan Wahyudin, “ Implementation of Big Data Concept for Variability Mapping Control of Financing Assessment of Informal Sector Workers in Bogor City, World Scientific News An International Scientific Journal, Vol. 135, September 2019, hlm. 261-282.
12 K.R. Prilianti, dan Hendra Wijaya, “Aplikasi text mining untuk automasi penentuan tren topik skripsi dengan metode K-Means Clustering ”, Jurnal Cybermatika , Vol. 2 No. 1, Juni 2019, hlm. 1-6.
13 Jyoti Yadav, and Monika Sharma, “ A Review of K-Mean Algorithm ”, International Journal of Enginerring Trends and Technology, Vol. 4, Issue. 7, July 2013, hlm. 2972-2976.
14 Irfan Wahyudin, Eneng Tita Tosida, dan Fredi Andria, Teori dan Panduan Praktis Data Science dan Big Data , Bogor: Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat Universitas Pakuan, 2019.
15 Triasih  Farida  J.  Trisniati,  “Implementasi  Program  Pengembangan  Desa  Maju  Dan  Mandiri  (P2DM2)  Di Kabupaten Jember,  http://repository.unmuhjember.ac.id/6731/1/JURNAL, 2019, hlm. 1-20.
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
(v)  Desa  Mandiri”.  Dari  kelima  klasifikasi  tersebut  maka  kini  strata  desa  sudah  memiliki beberapa pembagian yang digunakan sebagai indikator atau parameter desa. Tipologi pembagian IDM  dapat  dibagi  ke  beberapa  hal  seperti:  “(1)  desa  sangat  tertinggal:  <  0,491;  (2)  desa tertinggal:  > 0,491 dan < 0,599; (3) desa berkembang:  > 0,599 dan < 0,707; (4) desa  maju:  > 0,707 dan < 0,815; dan (5) desa mandiri: > 0,815” 16 .
Tipologi  tersebut  sejalan  dengan  Permendes  No.  6  Tahun  2016  yang  mengatur  peta pembangunan desa. Pertama adalah desa sangat tertinggal atau desa tertinggal. Karakteristik desa ini  memiliki  beberapa  konsep  dalam  pembangunanya  seperti:  pertama  pengembangan, pengadaan, dan pemeliharaan dan kedua pengembangan sarana pembangunan terhadap aktivitas perekonomian dalam rangka mengadakan kegiatan baik itu produksi, distribusi, dan pemasaran. Selain  itu  untuk  mendukung  pengelolaan  perekonomian  desa  pembentukan  usaha  ekonomi masyarakat dapat dilakukan melalui pengelolaan BUMDes sebagai aset yang dimiliki oleh desa.
Kedua  adalah  desa  berkembang  yang  memiliki  beberapa  karakteristik  meliputi: pembangunan  serta  pengembangan  seluruh  infrastruktur  perekonomian  mulai  dari  produksi, retribusi,  dan  pemasaran  serta  berusaha  untuk  dapat  menjadi  lumbu  pangan  dan  usaha perekonomian  masyarakat  desa.  Dalam  hal  pemeliharaan  infrastruktur  desa  desa  berkembang berusaha untuk melakukan pengadaan srana dan prasarana yang dimiliki oleh desa hingga dapat melakukan  pelayanan  terhadap  masyarakat  desa.  Untuk  mendorong  hal  tersebut  penguatan erkonomian  desa  didukung  oleh  BUMDes  sebagai  akses  perekonomian  mulai  dari  pemberian modal,  pengelolaan  usaha,  proses  distribusi,  dan  terakhir  proses  pemasaran  yang  kesemuanya dipandu  oleh  pemerintah  desa  dalam  rangka  membantu  perekonomian  dan  meningkatkan kualitas dan kuantitas SDM.
Ketiga  adalah  desa  maju  atau  desa  mandiri  yang  dicirikan  sebagai  sebuah  desa  yang memiliki  baik  itu  pembangunan,  pengembangan  serta  pemeliharann  infrastrktur  desa  yang berbasis  pada  angka  produktifitas  yang  difokuskan  dalam  sebuah  produk  unggulan.  Proses pemberdayaan dan pemeliharaan infrastruktur didukung atas proses pelayanan masyarakat yang prima  dengan  dukungan  ketahanan  pangan  bagi  masyarakat  desa.  Pengelolaan  aset  desa didukung oleh produktifitas dari BUMDes yang berusaha untuk dapat melakukan suatu produksi, retribusi, dan pemasaran yang baik dan didukung oleh kualitas masyarakat desa dengan tujuan sebagai mata pencarian dan pengaktifan perekonomian masyarakat sekitar 17 .
Kajian IDM ini didasarkan pada pengolahan data sekunder yang diperoleh peneliti dengan menggunakan  tahun  data  terbaru  yaitu  tahun  2021.    Penggunaan  data  tahun  terbaru  ini dilandaskan  atas updated kategori  terkini  dari  416  desa  yang  ada  di  Kabupaten  Bogor. Berdasarkan  data  416  desa  ini  dilakukan  pemetaan  dengan  menggunakan  metode clustering dengan  melihat  kemiripan  yang  ada  pada  setiap  desa  mulai  dari  nilai  IDM  desa  sampai  pada kemiripan pada tiga indeks yang merupakan indikator pembentuk dari IDM Desa yaitu indeks
16 Suroso, “ Eksistensi  Pembangunan  Masyarakat  Dan  Desa Di  Kawasan  Perkotaan  Kabupaten  Pati ”, Jurnal Litbang: Media Informasi Penelitian, Pengembangan Dan IPTEK , Vol. 15 No.2, hlm 77–90.
17 Mohamad  Sukarno,  “ Analisis  Pengembangan  Potensi  Desa  Berbasis  Indeks  Membangun  Desa  (IDM)  (Studi Kasus: Desa Ponggok, Kecamatan Palohharjo, Kabupaten Klaten)”, Prosiding Seminar Edusainstech FMIPA UNIMUS , Vol. 4, 2020, hlm. 533 - 541.
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
ketahanan  sosial,  indeks  ketahanan  ekonomi,  dan  indeks  ketahanan  ekologi  dengan  tahapan sebagai berikut:
a. Metode Elbow (Uji Tahap 1)
Metode elbow menggunakan  nilai  total  WSS  ( Whitin  Sum  Square )  sebagai  penentu  k optimalnya.  Gambar  grafik  di  bawah,  menunjukkan  bahwa  terdapat  garis  yang  mengalami patahan  sehingga  membentuk elbow atau  sudut  siku  pada  saat  k=5  dan  k=6.  Munculnya  2 elbow pada  metode  ini  membuat  penetapan  jumlah  kluster  optimal  masih  belum  dapat dilakukan,  karena  dinilai  masih  “membingungkan”.  Sehingga  untuk  menjadi  pembanding masih perlu dilakukan uji dengan metode lainnya.
Gambar 2. Hasil tampilan metode elbow
b. Metode Silhoutte (Uji Tahap 2)
Pendekatan  dengan  metode silhoutte untuk  mendapatkan  kluster  optimal,  menggunakan pendekatan  rata-rata  nilai silhoutte untuk  menduga  kualitas  dari  klaster  yang  terbentuk. Berdasarkan hasil keluaran grafis silhoutte pada Gambar 3. banyaknya klaster optimal yang terbentuk  pada  k=6.    Opsi  kedua  terletak  pada  k=5,  karena  k=5  merupakan  nilai  rata-rata silhoutte tertinggi kedua. Oleh karennya, seperti pada metode pertama (metode elbow ), maka selanjutnya  diperlukan  metode  ketiga  untuk  memastikan  jumlah  klaster  optimal  yang  akan digunakan.
Gambar 3.  Hasil tampilan metode silhoutte c. Metode Gap Statistic (Uji Tahap 3)
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.

## Gambar 4. Hasil tampilan metode gap statistic
Berdasarkan  hasil  olahan  metode  ketiga  ini,  dihasilkan gap  statistic k=6,  yang  merupakan hasil optimal untuk membentuk klaster. Hasil ini sekaligus memastikan dan mengkonfirmasi hasil pada olah metode pertama ( elbow ) dan metode kedua ( silhoutte ). Sehingga dapat ditarik keputusan nilai k yang optimal untuk membentuk klaster adalah 6, menghasilkan cluster plot sebagai berikut :
Gambar 5. Plotting cluster yang terbentuk dari olahan 416 data desa Tabel 1. Hasil sebaran klaster dan rata-rata nilai
Cluster Kecamatan Desa IDM Kategori 1 28.250000 314.62963 0.7640898 1.907407 2 33.500000 365.69643 0.6649143 3.000000 3 9.943820 103.83146 0.7561809 2.000000 4 5.615385 57.56410 0.8759128 1.000000 5 7.928571 82.40476 0.6604881 3.000000 6 18.963415 211.34146 0.6697805 3.000000
Hasil output klastering dari aplikasi software R-Studio di atas merupakan nilai rata-rata dari perhitungan. Berdasarkan hasil tersebut, terlihat bahwa kategori berdasarkan IDM dari 416 desa ialah sebagai berikut :
1) Cluster 1 memiliki rata-rata IDM 0.7640898 [kategori Desa Maju ].
2) Cluster 2 memiliki rata-rata IDM 0.6649143 [kategori Desa Berkembang ].
3) Cluster 3 memiliki rata-rata IDM 0.7561809 [kategori Desa Maju ].
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
4) Cluster 4 memiliki rata-rata IDM tertinggi yaitu 0.8759128 [kategori Desa Mandiri ].
5) Cluster 5 memiliki rata-rata IDM 0.6604881 [kategori Desa Berkembang ].
6) Cluster 6 memiliki rata-rata IDM 0.6697805 [kategori Desa Berkembang ].
Penjabaran  data  detail  dari  setiap  pembagian  klaster  yang  terbentuk  dan  desa  mana  saja  yang menjadi bagiannya, disajikan sebagai berikut :
1) Cluster 1 (108 desa)
Tabel 2. Sebaran data olahan hasil cluster 1 No. Des a NAMA KECAMATAN NAMA DESA IDM 2021 KATEGORI 2021 Cluste r 215 PARUNG PANJANG PARUNG PANJANG 0.7990 2 1 217 PARUNG PANJANG CIBUNAR 0.7356 2 1 220 PARUNG PANJANG KABASIRAN 0.7714 2 1 222  NANGGUNG CURUGBITUNG 0.7133 2 1 227  NANGGUNG NANGGUNG 0.8057 2 1 233  CIGUDEG CIGUDEG 0.8122 2 1 239  CIGUDEG RENGASJAJAR 0.7865 2 1 240  CIGUDEG BATUJAJAR 0.7122 2 1 241  CIGUDEG WARGAJAYA 0.7206 2 1 246  CIGUDEG TEGALLEGA 0.7648 2 1 257  CIAWI CITAPEN 0.7579 2 1 259  CIAWI JAMBUWULUK 0.7411 2 1 260  CIAWI BANJARSARI 0.7094 2 1 261  CIAWI TELUK PINANG 0.7827 2 1 262  CIAWI BANJARWARU 0.7973 2 1 263  CIAWI BENDUNGAN 0.7248 2 1 264  CIAWI PANDAN SARI 0.7675 2 1 265  CIAWI BOJONG MURNI 0.7170 2 1 266  CIAWI BANJAR WANGI 0.7489 2 1 267  CIAWI CIAWI 0.8397 2 1 269  CISARUA BATULAYANG 0.8603 2 1 270  CISARUA JOGJOGAN 0.7622 2 1 271  CISARUA CIBEUREUM 0.8752 2 1 272  CISARUA CILEMBER 0.8084 2 1 273  CISARUA CITEKO 0.8087 2 1 274  CISARUA TUGU SELATAN 0.8511 2 1 275  CISARUA LEUWIMALANG 0.7300 2 1 276  CISARUA KOPO 0.7494 2 1
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
277  CISARUA TUGU UTARA 0.8605 2 1 278  MEGAMENDUNG SUKAMAJU 0.7449 2 1 279  MEGAMENDUNG KUTA 0.7860 2 1 280  MEGAMENDUNG GADOG 0.7656 2 1 281  MEGAMENDUNG SUKAKARYA 0.7156 2 1 282  MEGAMENDUNG MEGAMENDUNG 0.8194 2 1 283  MEGAMENDUNG CIPAYUNG DATAR 0.8114 2 1 284  MEGAMENDUNG SUKAMANAH 0.8883 2 1 286  MEGAMENDUNG CIPAYUNG GIRANG 0.8848 2 1 287  MEGAMENDUNG SUKAMAHI 0.8040 2 1 288  MEGAMENDUNG SUKARESMI 0.7671 2 1 292  CARINGIN CIDERUM 0.7489 2 1 293  CARINGIN CARINGIN 0.7841 2 1 294  CARINGIN CIHERANG PONDOK 0.7343 2 1 295  CARINGIN CINAGARA 0.7579 2 1 296  CARINGIN CIMANDE 0.7373 2 1 298  CARINGIN MUARA JAYA 0.7171 2 1 299  CARINGIN BASIR BUNCIR 0.7805 2 1 302  CIJERUK CIJERUK 0.8090 2 1 303  CIJERUK CIPELANG 0.7805 2 1 304  CIJERUK WARUNG MENTENG 0.7451 2 1 305  CIJERUK TAJUR HALANG 0.7932 2 1 307  CIJERUK CIBALUNG 0.7611 2 1 308  CIJERUK SUKAHARJA 0.7156 2 1 309  CIJERUK PALASARI 0.7903 2 1 314  CIOMAS CIOMAS 0.7337 2 1 315  CIOMAS PAGELARAN 0.7916 2 1 317  CIOMAS CIAPUS 0.7476 2 1 318  CIOMAS KOTA BATU 0.7190 2 1 319  CIOMAS LALADON 0.7860 2 1 320  CIOMAS CIOMAS RAHAYU 0.7232 2 1 321  DRAMAGA SUKADAMAI 0.7463 2 1 322  DRAMAGA CIHERANG 0.7625 2 1 326  DRAMAGA PURWASARI 0.7362 2 1 327  DRAMAGA CIKARAWANG 0.7748 2 1 328  DRAMAGA BABAKAN 0.7841 2 1 330  DRAMAGA NEGLASARI 0.7111 2 1
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
331  TAMANSARI SUKAMANTRI 0.7714 2 1 332  TAMANSARI SIRNAGALIH 0.7510 2 1 334  TAMANSARI TAMANSARI 0.7397 2 1 335  TAMANSARI SUKALUYU 0.7802 2 1 336  TAMANSARI SUKARESMI 0.7543 2 1 337  TAMANSARI SUKAJAYA 0.7079 2 1 338  TAMANSARI SUKAJADI 0.8027 2 1 339  KLAPANUNGGAL  KLAPANUNGGAL 0.7743 2 1 340  KLAPANUNGGAL  BOJONG 0.7684 2 1 341  KLAPANUNGGAL  NAMBO 0.7679 2 1 342  KLAPANUNGGAL  LULUT 0.7086 2 1 343  KLAPANUNGGAL  CIKAHURIPAN 0.7195 2 1 344  KLAPANUNGGAL  KEMBANG KUNING 0.7127 2 1 345  KLAPANUNGGAL  BANTAR JATI 0.7397 2 1 346  KLAPANUNGGAL  LEUWIKARET 0.7206 2 1 347  KLAPANUNGGAL  LIGARMUKTI 0.7933 2 1 348  CISEENG PUTAT NUTUG 0.8246 2 1 350  CISEENG PARIGI MEKAR 0.7354 2 1 351  CISEENG CIBENTANG 0.7673 2 1 352  CISEENG CIBEUTEUNG UDIK 0.7243 2 1 354  CISEENG BABAKAN 0.7973 2 1 357  CISEENG KURIPAN 0.7208 2 1 358  RANCABUNGUR BANTARJAYA 0.8005 2 1 359  RANCABUNGUR BANTARSARI 0.7130 2 1 361  RANCABUNGUR RANCABUNGUR 0.7638 2 1 362  RANCABUNGUR MEKARSARI 0.7097 2 1 366  SUKAJAYA KIARASARI 0.7151 2 1 370  SUKAJAYA KIARAPANDAK 0.7222 2 1 374  SUKAJAYA URUG 0.7967 2 1 386  TAJURHALANG TAJURHALANG 0.7579 2 1 387  TAJURHALANG CITAYAM 0.7187 2 1 390  TAJURHALANG SUKMAJAYA 0.7471 2 1 391  TAJURHALANG TONJONG 0.7317 2 1 393  CIGOMBONG CIGOMBONG 0.7952 2 1 395  CIGOMBONG CIBURUY 0.7179 2 1 400  CIGOMBONG CIBURAYUT 0.7317 2 1 406  LEUWISADENG KALONG I 0.8298 2 1 408  LEUWISADENG SADENG 0.7303 2 1 409  LEUWISADENG SIBANTENG 0.7767 2 1 411  TENJOLAYA TAPOS II 0.7146 2 1
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
412  TENJOLAYA CIBITUNG TENGAH 0.7522 2 1 414  TENJOLAYA CINANGNENG 0.7651 2 1 415  TENJOLAYA GUNUNG MALANG 0.7784 2 1
Berdasarkan tabel di atas bahwa terdapat 108 desa yang masuk dalam klaster 1, dimana 98 desa yang merupakan kategori Desa Maju dan 10 Desa dengan Kategori Desa Mandiri. Pada klaster 1 ini, kategori desa  maju dan  mandiri kembali dikelompokkan  menjadi tiga  jenis  yaitu Rendah, Sedang, dan Tinggi. Desa Maju yang berada pada klaster 1 terbagi menjadi Desa Maju Rendah sebanyak 24 Desa. Sedangkan Desa Mandiri yang terdapat pada klaster 1 terbagi menjadi Desa Mandiri Rendah sebanyak 2 Desa dengan, Desa Mandiri Sedang sebanyak 6 Desa dengan, dan Desa Mandiri Tinggi sebanyak 2 Desa dengan. Desa Maju dengan IDM terendah pada klaster 1 adalah Desa Sukajaya, sedangkan Desa Maju dengan IDM tertinggi pada klaster 1 adalah Desa Cigudeg.  Desa  Mandiri  dengan  IDM  terendah  yang  masuk  dalam  klaster  1  adalah  Desa Megamendung, sedangkan Desa Mandiri dengan IDM tertinggi adalah Desa Sukamanah.

## 2) Cluster 2 (56 desa)
Tabel 3. Sebaran data olahan hasil cluster 2 No. Desa NAMA KECAMATAN NAMA DESA IDM 2021 KATEGORI 2021 Cluste r 297 CARINGIN PANCAWATI 0.6441 3 2 300 CARINGIN LEMAH DUHUR 0.6965 3 2 301 CARINGIN TANGKIL 0.6514 3 2 306 CIJERUK CIPICUNG 0.6463 3 2 310 CIJERUK TANJUNGSARI 0.6330 3 2 311 CIOMAS MEKARJAYA 0.6524 3 2 312 CIOMAS SUKAHARJA 0.6702 3 2 313 CIOMAS PARAKAN 0.6816 3 2 316 CIOMAS SUKAMAKMUR 0.6486 3 2 323 DRAMAGA SINARSARI 0.6633 3 2 324 DRAMAGA SUKAWENING 0.6175 3 2 325 DRAMAGA PETIR 0.7000 3 2 329 DRAMAGA DRAMAGA 0.6460 3 2 333 TAMANSARI PASIREURIH 0.6967 3 2 349 CISEENG CISEENG 0.6886 3 2 353 CISEENG KARIHKIL 0.6543 3 2 355 CISEENG CIHOE 0.7003 3 2 356 CISEENG CIBEUTEUNG MUARA 0.6986 3 2 360 RANCABUNGUR PASIRGAOK 0.6503 3 2 363 RANCABUNGUR CANDALI 0.7056 3 2 364 RANCABUNGUR CIMULANG 0.6784 3 2
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
365 SUKAJAYA CISARUA 0.6943 3 2 367 SUKAJAYA SUKAJAYA 0.6241 3 2 368 SUKAJAYA SIPAYUNG 0.6403 3 2 369 SUKAJAYA CILEUKSA 0.6149 3 2 371 SUKAJAYA HARKATJAYA 0.7071 3 2 372 SUKAJAYA SUKAMULIH 0.6021 3 2 373 SUKAJAYA PASIR MADANG 0.6014 3 2 375 SUKAJAYA JAYARAHARJA 0.6514 3 2 376 TANJUNGSARI TANJUNGSARI 0.6924 3 2 377 TANJUNGSARI SELEWANGI 0.6702 3 2 378 TANJUNGSARI TANJUNGRASA 0.7051 3 2 379 TANJUNGSARI ANTAJAYA 0.6657 3 2 380 TANJUNGSARI PASIR TANJUNG 0.6832 3 2 381 TANJUNGSARI CIBADAK 0.6689 3 2 382 TANJUNGSARI SUKARASA 0.6254 3 2 383 TANJUNGSARI SIRNASARI 0.7071 3 2 384 TANJUNGSARI BUANAJAYA 0.6697 3 2 385 TANJUNGSARI SIRNARASA 0.6281 3 2 388 TAJURHALANG SASAK PANJANG 0.6651 3 2 389 TAJURHALANG NANGGERANG 0.6802 3 2 392 TAJURHALANG KALISUREN 0.6998 3 2 394 CIGOMBONG WATESJAYA 0.7038 3 2 396 CIGOMBONG SROGOL 0.6654 3 2 397 CIGOMBONG CISALADA 0.6894 3 2 398 CIGOMBONG TUGUJAYA 0.6971 3 2 399 CIGOMBONG PASIRJAYA 0.6459 3 2 401 CIGOMBONG CIADEG 0.6376 3 2 402 LEUWISADENG LEUWISADENG 0.6184 3 2 403 LEUWISADENG BABAKAN SADENG 0.6463 3 2 404 LEUWISADENG SADENG KOLOT 0.6606 3 2 405 LEUWISADENG WANGUNJAYA 0.6741 3 2 407 LEUWISADENG KALONG II 0.7006 3 2 410 TENJOLAYA TAPOS I 0.6371 3 2 413 TENJOLAYA SITUDAUN 0.6425 3 2 416 TENJOLAYA GUNUNG MULYA 0.6962 3 2
Berdasarkan tabel di atas terdapat 56 desa yang masuk dalam klaster 2, dimana desa-desa pada klaster 2 ini adalah kategori desa Berkembang.  Desa berkembang pada klaster ini kembali dikelompokkan menjadi tiga jenis yaitu Rendah, Sedang, dan Tinggi. Desa Berkembang Rendah sebanyak 9 Desa, Desa Berkembang Sedang sebanyak 33 Desa, dan Desa Berkembang Tinggi
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
sebanyak 14 Desa. Desa Berkembang dengan IDM terendah pada klaster 2 adalah Desa Pasir Madang,  sedangkan  Desa  Berkembang  dengan  IDM  tertinggi  pada  klaster  2  adalah  Desa HarkatJaya dan Sirnasari yang sama-sama memiliki nilai IDM 0,7071.
3) Cluster 3 (89 desa)
Tabel 4. Sebaran data olahan hasil cluster 3 No. Des a NAMA KECAMATAN NAMA DESA IDM 2021 KATEGORI 2021 Cluste r 1 GUNUNG PUTRI WANAHERANG 0.7792 2 3 6 GUNUNG PUTRI TLAJUNG UDIK 0.7549 2 3 7 GUNUNG PUTRI CICADAS 0.7846 2 3 10 GUNUNG PUTRI KARANGGAN 0.7751 2 3 19 CITEUREUP TANGKIL 0.8043 2 3 24 SUKARAJA CILEBUT TIMUR 0.7725 2 3 25 SUKARAJA CILEBUT BARAT 0.7986 2 3 29 SUKARAJA SUKARAJA 0.7205 2 3 30 SUKARAJA CIKEAS 0.7730 2 3 31 SUKARAJA PASIR JAMBU 0.7446 2 3 33 SUKARAJA CIJUJUNG 0.7290 2 3 35 SUKARAJA PASIRLAJA 0.8146 2 3 36 BABAKAN MADANG CIJAYANTI 0.7694 2 3 37 BABAKAN MADANG SUMURBATU 0.7914 2 3 38 BABAKAN MADANG SENTUL 0.7546 2 3 40 BABAKAN MADANG CIPAMBUAN 0.7314 2 3 41 BABAKAN MADANG KADUMANGGU 0.7895 2 3 42 BABAKAN MADANG CITARINGGUL 0.8067 2 3 43 BABAKAN MADANG BABAKAN MADANG 0.7256 2 3 44 BABAKAN MADANG BOJONG KONENG 0.7283 2 3 45 JONGGOL SUKAMAJU 0.7211 2 3 46 JONGGOL SIRNAGALIH 0.7432 2 3 47 JONGGOL SINGAJAYA 0.7857 2 3 48 JONGGOL SUKASIRNA 0.7324 2 3 50 JONGGOL SUKAMANAH 0.7890 2 3
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
56 JONGGOL BALEKAMBANG 0.7346 2 3 61 CILEUNGSI MAMPIR 0.7765 2 3 64 CILEUNGSI JATISARI 0.7489 2 3 73 CARIU CIKUTAMAHI 0.7073 2 3 77 CARIU BANTARKUNING 0.7219 2 3 79 CARIU TEGALPANJANG 0.7462 2 3 81 SUKAMAKMUR WARGAJAYA 0.7206 2 3 85 SUKAMAKMUR CIBADAK 0.7614 2 3 87 SUKAMAKMUR SUKAMULYA 0.7813 2 3 89 SUKAMAKMUR SIRNAJAYA 0.7114 2 3 91 PARUNG PARUNG 0.7190 2 3 92 PARUNG IWUL 0.7778 2 3 94 PARUNG WARU 0.7871 2 3 99 PARUNG JABONMEKAR 0.7171 2 3 100 GUNUNG SINDUR CIDOKOM 0.8025 2 3 101 GUNUNG SINDUR PADURENAN 0.7081 2 3 102 GUNUNG SINDUR PENGASINAN 0.8083 2 3 103 GUNUNG SINDUR CURUG 0.7824 2 3 104 GUNUNG SINDUR GUNUNGSINDUR 0.8027 2 3 107 GUNUNG SINDUR CIBINONG 0.8057 2 3 108 GUNUNG SINDUR RAWAKALONG 0.7576 2 3 109 GUNUNG SINDUR PABUARAN 0.7321 2 3 115 KEMANG JAMPANG 0.7392 2 3 118 BOJONG GEDE BOJONGBARU 0.8048 2 3 119 BOJONG GEDE CIMANGGIS 0.7237 2 3 120 BOJONG GEDE SUSUKAN 0.7113 2 3 121 BOJONG GEDE RAGAJAYA 0.8008 2 3 122 BOJONG GEDE KEDUNGWARIN GIN 0.8135 2 3 126 LEUWILIANG LEUWILIANG 0.7617 2 3 127 LEUWILIANG PURASARI 0.7373 2 3 129 LEUWILIANG PABANGBON 0.7497 2 3 130 LEUWILIANG KARACAK 0.7110 2 3 132 LEUWILIANG LEUWIMEKAR 0.7527 2 3 133 LEUWILIANG PURASEDA 0.7114 2 3 134 LEUWILIANG CIBEBER I 0.7079 2 3 136 LEUWILIANG KAREHKEL 0.7192 2 3 137 CIAMPEA CIAMPEA 0.7246 2 3 139 CIAMPEA CIHIDEUNGUDIK 0.7105 2 3 141 CIAMPEA TEGALWARU 0.7263 2 3
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
142 CIAMPEA CIBUNTU 0.7214 2 3 145 CIAMPEA BOJONGRANGK AS 0.7932 2 3 149 CIAMPEA CIAMPEA UDIK 0.7125 2 3 150 CIBUNGBULANG SITU UDIK 0.7678 2 3 153 CIBUNGBULANG CIBATOK I 0.7475 2 3 157 CIBUNGBULANG CIMANGGU II 0.8022 2 3 161 CIBUNGBULANG CIBATOK II 0.7113 2 3 162 CIBUNGBULANG SUKAMAJU 0.7157 2 3 165 PAMIJAHAN PURWABAKTI 0.7387 2 3 168 PAMIJAHAN GUNUNGMENYA N 0.7767 2 3 169 PAMIJAHAN GUNUNGBUNDE R II 0.7754 2 3 171 PAMIJAHAN CIMAYANG 0.7314 2 3 172 PAMIJAHAN PAMIJAHAN 0.7192 2 3 173 PAMIJAHAN CIBENING 0.7489 2 3 174 PAMIJAHAN GUNUNGBUNDE R I 0.8073 2 3 175 PAMIJAHAN CIBITUNG KULON 0.7541 2 3 176 PAMIJAHAN GUNUNG PICUNG 0.8041 2 3 177 PAMIJAHAN CIASIHAN 0.8002 2 3
Terdapat  89  desa  dalam  klaster  3,  dimana  desa-desa  pada  klaster  3  ini  masuk  dalam kategori desa Maju.  Desa Maju pada klaster ini kembali dikelompokkan menjadi tiga jenis yaitu Rendah, Sedang, dan Tinggi. Desa Maju Rendah sebanyak 21 Desa, Desa Maju Sedang sebanyak 50 Desa, dan Desa Maju Tinggi sebanyak 18 Desa. Desa Maju dengan IDM terendah pada klaster 3 adalah Desa Cikutamahi, sedangkan Desa Maju dengan IDM tertinggi pada klaster 3 adalah Desa Pasirlaja.
4) Cluster 4 (39 desa)
Tabel 5. Sebaran data olahan hasil cluster 4 No. Des a NAMA KECAMATAN NAMA DESA IDM 2021 KATEGORI 2021 Cluste r 2 GUNUNG PUTRI BOJONG KULUR 0.9311 1 4 3 GUNUNG PUTRI CIANGSANA 0.9203 1 4 4 GUNUNG PUTRI GUNUNG PUTRI 0.8517 1 4 5 GUNUNG PUTRI BOJONG NANGKA 0.8794 1 4 8 GUNUNG PUTRI CIKEAS UDIK 0.8379 1 4
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
9 GUNUNG PUTRI NAGRAK 0.8313 1 4 11 CITEUREUP PUSPASARI 0.8198 1 4 12 CITEUREUP CITEUREUP 0.8679 1 4 13 CITEUREUP LEUWINUTUG 0.8825 1 4 14 CITEUREUP TAJUR 0.9014 1 4 15 CITEUREUP SANJA 0.8584 1 4 16 CITEUREUP KARANG ASEM TIMUR 0.8452 1 4 17 CITEUREUP TARIKOLOT 0.8810 1 4 18 CITEUREUP GUNUNGSARI 0.8773 1 4 20 CITEUREUP SUKAHATI 0.9081 1 4 21 CITEUREUP HAMBALANG 0.8283 1 4 22 CITEUREUP PASIRMUKTI 0.9048 1 4 49 JONGGOL SUKANEGARA 0.8156 1 4 53 JONGGOL JONGGOL 0.8438 1 4 59 CILEUNGSI PASIRANGIN 0.8810 1 4 60 CILEUNGSI MEKARSARI 0.9073 1 4 62 CILEUNGSI DAYEUH 0.9495 1 4 63 CILEUNGSI GANDOANG 0.9367 1 4 65 CILEUNGSI CILEUNGSI KIDUL 0.8181 1 4 66 CILEUNGSI CIPEUCANG 0.8644 1 4 67 CILEUNGSI SITUSARI 0.8356 1 4 68 CILEUNGSI CIPENJO 0.8159 1 4 69 CILEUNGSI LIMUSNUNGGAL 0.9197 1 4 70 CILEUNGSI CILEUNGSI 0.8846 1 4 75 CARIU CARIU 0.8749 1 4 90 SUKAMAKMUR SUKAMAKMUR 0.8576 1 4 112 KEMANG KEMANG 0.8619 1 4 116 KEMANG PONDOK UDIK 0.9778 1 4 123 BOJONG GEDE WARINGINJAYA 0,8379 1 4 125 BOJONG GEDE BOJONGGEDE 0.9667 1 4 147 CIAMPEA CIBANTENG 0.8990 1 4 148 CIAMPEA BENTENG 0.8495 1 4 170 PAMIJAHAN PASAREAN 0.8410 1 4 178 PAMIJAHAN GUNUNGSARI 0.8957 1 4
Terdapat 39 desa yang masuk dalam klaster 4, dimana klaster ini merupakan satu-satunya klaster  dengan  kategori  Mandiri.  Klaster  ini  kembali  dikelompokkan  menjadi  tiga  jenis  yaitu Rendah,  Sedang,  dan  Tinggi.  Desa  Mandiri  Rendah  sebanyak  6  Desa,  Desa  Mandiri  Sedang sebanyak  26  Desa,  dan  Desa  Mandiri  Tinggi  sebanyak  7  Desa.  Desa  Mandiri  dengan  IDM
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
terendah pada klaster 4 adalah Desa Sukanegara, sedangkan Desa Mandiri dengan IDM tertinggi pada klaster 4 adalah Desa Pondok Udik.
5) Cluster 5 (42 desa)
Tabel 6. Sebaran data olahan hasil cluster 5 No. Des a NAMA KECAMATAN NAMA DESA IDM 2021 KATEGORI 2021 Cluste r 23 SUKARAJA GUNUNGGEULI S 0.6241 3 5 26 SUKARAJA CIBANON 0.6127 3 5 27 SUKARAJA NAGRAK 0.6741 3 5 28 SUKARAJA SUKATANI 0.6572 3 5 32 SUKARAJA CIMANDALA 0.6808 3 5 34 SUKARAJA CADASNGAMP AR 0.6616 3 5 39 BABAKAN MADANG KARANGTENG AH 0.6802 3 5 51 JONGGOL WENINGGALIH 0.6530 3 5 52 JONGGOL CIBODAS 0,6540 3 5 54 JONGGOL BENDUNGAN 0.7016 3 5 55 JONGGOL SINGASARI 0.6663 3 5 57 JONGGOL SUKAJAYA 0.6510 3 5 58 JONGGOL SUKAGALIH 0.6922 3 5 71 CARIU KARYAMEKAR 0.6576 3 5 72 CARIU BABAKANRAD EN 0.6911 3 5 74 CARIU KUTAMEKAR 0.6159 3 5 76 CARIU MEKARWANGI 0.6906 3 5 78 CARIU SUKAJADI 0.6310 3 5 80 CARIU CIBATUTIGA 0.6490 3 5 82 SUKAMAKMUR PABUARAN 0.6765 3 5 83 SUKAMAKMUR SUKADAMAI 0.6440 3 5 84 SUKAMAKMUR SUKAWANGI 0.6737 3 5 86 SUKAMAKMUR SUKARESMI 0.6210 3 5 88 SUKAMAKMUR SUKAHARJA 0.6724 3 5 93 PARUNG BOJONGSEMPU 0.6789 3 5 95 PARUNG COGREG 0.6573 3 5 96 PARUNG PAMEGARSARI 0.7008 3 5 97 PARUNG WARUJAYA 0.6775 3 5 98 PARUNG BOJONGINDAH 0.6979 3 5 105 GUNUNG SINDUR JAMPANG 0.6497 3 5
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
106 GUNUNG SINDUR CIBADUNG 0.6557 3 5 110 KEMANG BOJONG 0.6527 3 5 111 KEMANG PARAKANJAYA 0.6724 3 5 113 KEMANG PABUARAN 0.6095 3 5 114 KEMANG SEMPLAK BARAT 0.6905 3 5 117 KEMANG TEGAL 0.6190 3 5 124 BOJONG GEDE RAWAPANJANG 0.7065 3 5 128 LEUWILIANG KARYASARI 0.7041 3 5 131 LEUWILIANG BARENGKOK 0.6549 3 5 135 LEUWILIANG CIBEBER II 0.6316 3 5 138 CIAMPEA CINANGKA 0.6340 3 5 140 CIAMPEA BOJONGJENGK OL 0.6159 3 5
Berdasarkan tabel di atas bahwa terdapat  42 desa  yang  masuk dalam klaster 5, dimana desa-desa  ini  masuk  dalam  kategori  desa  Berkembang.    Desa  berkembang  pada  klaster  ini kembali dikelompokkan menjadi tiga jenis yaitu Rendah, Sedang, dan Tinggi. Desa Berkembang Rendah sebanyak 9 Desa, Desa Berkembang Sedang sebanyak 24 Desa, dan Desa Berkembang Tinggi sebanyak 9 Desa. Desa Berkembang dengan IDM terendah pada klaster 5 adalah Desa Pabuaran,  sedangkan  Desa  Berkembang  dengan  IDM  tertinggi  pada  klaster  5  adalah  Desa Rawapanjang.
6) Cluster 6 (82 desa)
Tabel 7. Sebaran data olahan hasil cluster 6 No. Desa NAMA KECAMATAN NAMA DESA IDM 2021 KATEGORI 2021 Cluste r 143 CIAMPEA CICADAS 0.7033 3 6 144 CIAMPEA CIBADAK 0.6595 3 6 146 CIAMPEA CIHIDEUNGHILIR 0.6835 3 6 151 CIBUNGBULANG SITU ILIR 0.7008 3 6 152 CIBUNGBULANG CEMPLANG 0.6333 3 6 154 CIBUNGBULANG CIARUTEUN UDIK 0.6949 3 6 155 CIBUNGBULANG LEUWEUNGKOLO T 0.6021 3 6 156 CIBUNGBULANG CIMANGGU I 0.7002 3 6 158 CIBUNGBULANG DUKUH 0.6825 3 6 159 CIBUNGBULANG CIJUJUNG 0.6506 3 6 160 CIBUNGBULANG CIARUTEUN ILIR 0.6164 3 6 163 CIBUNGBULANG GALUGA 0.6151 3 6 164 CIBUNGBULANG GIRIMULYA 0.6768 3 6 166 PAMIJAHAN CIBUNIAN 0.6751 3 6
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
167 PAMIJAHAN CIBITUNGWETAN 0.6870 3 6 181 RUMPIN LEUWIBATU 0.6521 3 6 182 RUMPIN CIDOKOM 0.6616 3 6 183 RUMPIN GOBANG 0.6910 3 6 184 RUMPIN CIBODAS 0.6910 3 6 185 RUMPIN RABAK 0.6814 3 6 186 RUMPIN KAMPUNGSAWA H 0.6830 3 6 187 RUMPIN CIPINANG 0.6775 3 6 188 RUMPIN SUKASARI 0.7024 3 6 189 RUMPIN TAMANSARI 0.6759 3 6 190 RUMPIN KERTAJAYA 0.6743 3 6 192 RUMPIN MEKARSARI 0.7005 3 6 193 RUMPIN MEKARJAYA 0.6910 3 6 194 JASINGA CURUG 0.7021 3 6 195 JASINGA PANGRADIN 0.6627 3 6 196 JASINGA KALONGSAWAH 0.6446 3 6 198 JASINGA JASINGA 0.6760 3 6 199 JASINGA KOLEANG 0.6505 3 6 200 JASINGA CIKOPOMAYAK 0.6663 3 6 203 JASINGA BAGOANG 0.6444 3 6 205 JASINGA PAMAGERSARI 0.6925 3 6 206 JASINGA JUGALA JAYA 0.6324 3 6 207 JASINGA TEGALWANGI 0.6113 3 6 208 JASINGA NEGLASARI 0.6576 3 6 209 JASINGA WIRAJAYA 0.5994 3 6 210 PARUNG PANJANG JAGABAYA 0.6986 3 6 211 PARUNG PANJANG GOROWONG 0.7049 3 6 212 PARUNG PANJANG DAGO 0.6698 3 6 213 PARUNG PANJANG PINGKU 0.6240 3 6 214 PARUNG PANJANG CIKUDA 0.7017 3 6 216 PARUNG PANJANG LUMPANG 0.6584 3 6 218 PARUNG PANJANG JAGABITA 0.7037 3 6
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
219 PARUNG PANJANG GINTUNGCILEJET 0.6689 3 6 221 NANGGUNG MALASARI 0.6049 3 6 223 NANGGUNG CISARUA 0.6183 3 6 224 NANGGUNG BANTARKARET 0.6757 3 6 225 NANGGUNG HAMBARO 0.6757 3 6 226 NANGGUNG KOLONGLIUD 0.6986 3 6 228 NANGGUNG PARAKANMUNCA NG 0.6692 3 6 229 NANGGUNG PANGKALJAYA 0.6773 3 6 230 NANGGUNG SUKALUYU 0.6533 3 6 231 NANGGUNG BATU TULIS 0.6889 3 6 232 CIGUDEG SUKAMAJU 0.6943 3 6 234 CIGUDEG BUNAR 0.7010 3 6 235 CIGUDEG BANYURESMI 0.6252 3 6 236 CIGUDEG CINTAMANIK 0.6610 3 6 237 CIGUDEG ARGAPURA 0.6814 3 6 238 CIGUDEG BANGUNJAYA 0.6981 3 6 242 CIGUDEG SUKARAKSA 0.6644 3 6 243 CIGUDEG BANYUWANGI 0.6794 3 6 244 CIGUDEG BANYUASIH 0.6275 3 6 245 CIGUDEG MEKARJAYA 0.6529 3 6 247 TENJO TAPOS 0.6765 3 6 248 TENJO CIOMAS 0.6644 3 6 249 TENJO BATOK 0.6460 3 6 250 TENJO BABAKAN 0.6889 3 6 251 TENJO TENJO 0.6738 3 6 252 TENJO CILAKU 0.6846 3 6 253 TENJO SINGABRAJA 0.6708 3 6 254 TENJO SINGABANGSA 0.6571 3 6 255 TENJO BOJONG 0.6790 3 6 256 CIAWI CILEUNGSI 0.7003 3 6 258 CIAWI CIBEDUG 0.7006 3 6 268 CIAWI BITUNGSARI 0.6933 3 6 285 MEGAMENDUNG SUKAGALIH 0.6816 3 6 289 MEGAMENDUNG PASIR ANGIN 0.6397 3 6 290 CARINGIN PASIR MUNCANG 0.6797 3 6 291 CARINGIN CIMANDE HILIR 0.7060 3 6
Berdasarkan  tabel  di  atas  bahwa  terdapat  82  desa  yang  masuk  dalam  klaster  6,  atau kategori  desa  Berkembang.    Kelompok  ini  kembali  dikelompokkan  menjadi  tiga  jenis  yaitu
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
Rendah, Sedang, dan Tinggi. Desa Berkembang Rendah sebanyak 13 Desa, Desa Berkembang Sedang  sebanyak  53  Desa  dengan,  dan  Desa  Berkembang  Tinggi.  Desa  Berkembang  dengan IDM terendah pada klaster 2 adalah Desa Wirajaya, sedangkan Desa Berkembang dengan IDM tertinggi pada klaster 6 adalah Desa Cimande Hilir.
Berdasarkan semua hasil output dan luaran aplikasi software hasil pengolahan 416 desa, maka  dapat  diambil  kesimpulan  secara  ringkas  seperti  pada  Tabel  di  bawah.  Hasil cluster ing desa yang memiliki IDM terendah dan tertinggi dari berbagai kategori:
Tabel 8. Ringkasan hasil clustering dari 416 desa Kategori IDM Nama Desa Cluster Berkembang Rendah Desa Pasir Madang 2 Desa Pabuaran 5 Desa Wirajaya 6 Berkembang Tinggi Desa Harkat Jaya 2 Desa Rawapanjang 5 Desa Cimande Hilir 6 Maju Rendah Desa Sukajaya 1 Desa Cikutamahi 3 Maju Tinggi Desa Cigudeg 1 Desa Pasir Laja 3 Mandiri Rendah Desa Megamendung 1 Desa Sukanegara 4 Mandiri Tinggi Desa Sukamanah 1 Desa Pondok Udik 4
Berikut adalah uraian dari kondisi desa dimasing-masing klaster dilihat dari dimensi sosial, ekonomi dan ekologi yang dimiliki:
Tabel 9. Analisis Cluster Desa Berkembang Dimensi Cluster 2 Cluster 5 Cluster 6 Ekonomi  1. Tidak tersedia fasilitas hotel dan kantor pos 2. Tidak tersedia Bank Pemerintah dan Swasta 3. Kondisi jalan baik 1. Tidak tersedia fasilitas hotel dan kantor pos 2. Tidak tersedia Bank Pemerintah dan Swasta 3. Kondisi jalan baik 1. Tidak tersedia fasilitas hotel dan kantor pos 2. Tidak tersedia Bank Pemerintah dan Swasta 3. Kondisi jalan rusak sedang Sosial 1. Tidak memiliki Tempat Pembuangan Sampah (TPS) 2. Sampah dibuang dalam 1.Tidak memiliki Tempat Pembuangan Sampah (TPS) 2. Sampah dibuang 1.Tidak memiliki Tempat Pembuangan Sampah (TPS) 2. Sampah dibuang dalam
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
lubang atau dibakar 3. Tidak memiliki website dan media lain, dalam lubang atau dibakar 3. Memiliki website, namun tidak ada media lain lubang atau dibakar 3. Tidak Memiliki website, namun menggunakan media cetak seperti baliho, spanduk sebagai media informasi Ekologi 1. Tidak ada pencemaran pada air 2. Tidak terdapat gangguan kesehatan yang disebabkan oleh pencemaran 3. Kondisi Sungai tidak tercemar limbah 4. Lahan mengalami perubahan fungsi dari lahan pertanian ke non pertanian 5. Tidak tersedia fasilitas mitigasi bencana 1. Tidak ada pencemaran pada air 2. Terdapat gangguankesehatan ringan yang disebabkan oleh pencemaran
3. Kondisi sungai tidak tercemar limbah
4. Tidak ada perubahan fungsi lahan 5. Tidak tersedia fasilitas mitigasi bencana 1. Tidak ada pencemaran pada air 2. Tidak terdapat gangguan kesehatan yang
disebabkan oleh pencemaran
3. Kondisi sungai tidak tercemar limbah 4. Lahan mengalami perubahan fungsi dari lahan pertanian ke non pertanian 5. Tidak tersedia fasilitas mitigasi bencana Tabel 10. Analisis Cluster Desa Maju Dimensi Cluster 1 Cluster 3 Ekonom i 1. Tersedia fasilitas hotel dan kantor pos 2. Tidak tersedia Bank Pemerintah dan Swasta 3. Kondisi jalan baik 1.Tidak tersedia hotel dan kantor pos 2. Tidak tersedia Bank Pemerintah dan Swasta 3. Kondisi jalan baik Sosial 1. Terdapat Tempat Pembuangan Sampah (TPS) 2. Sampah dibuang pada tempat sampah kemudian diangkut 3. Memiliki website dan media cetak sebagai media informasi 1.Tidak memiliki Tempat Pembuangan Sampah (TPS) 2. Sampah dibuang dalam lubang atau dibakar 3. Memiliki website , namun tidak ada media lain Ekologi 1. Tidak ada pencemaran pada air 2, Tidak terdapat gangguan kesehatan yang disebabkan oleh pencemaran 3.Kondisi Sungai tidak tercemar limbah 4. Tidak terdapat perubahan lahan 5. Tidak tersedia fasilitas mitigasi bencana 1. Tidak ada pencemaran pada air 2. Tidak terdapat gangguan kesehatan yang disebabkan oleh pencemaran 3. Kondisi sungai tidak tercemar
limbah
4. Terdapat perubahan fungsi lahan
5. Tidak tersedia fasilitas mitigasi
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.

## bencana
Tabel 11. Analisis Cluster Desa Mandiri Dimensi Cluster 1 Cluster 4 Ekonom i 1. Tersedia fasilitas hotel dan kantor pos 2. Tidak tersedia Bank Pemerintah dan Swasta 3. Kondisi jalan baik 1.Tidak tersedia fasilitas hotel, namun tersedia kantor pos 2. Tersedia Bank Pemerintah akan tetapi tidak ada Bank swasta 3. Kondisi jalan baik Sosial 1. Terdapat Tempat Pembuangan Sampah (TPS) 2. Sampah dibuang pada tempat sampah kemudian diangkut 3. Memiliki website dan media cetak sebagai media informasi 1.Terdapat Tempat Pembuangan Sampah (TPS) 2. Sampah dibuang pada tempat sampah kemudian diangkut 3. Memiliki website dan media sosial Ekologi 1. Tidak ada pencemaran pada air 2, Tidak terdapat gangguan kesehatan yang disebabkan oleh pencemaran 3.Kondisi Sungai tidak tercemar limbah 4. Tidak terdapat perubahan Lahan 5. Tidak tersedia fasilitas mitigasi bencana 1. Tidak ada pencemaran pada air 2. Tidak terdapat gangguan kesehatan yang disebabkan oleh pencemaran 3. Kondisi sungai tidak tercemar
limbah
4. Terdapat perubahan fungsi lahan
5.  Tersedia fasilitas mitigasi bencana
Hasil di atas memperlihatkan bahwa kondisi setiap desa walaupun berada dalam kategori desa yang sama namun memiliki kondisi yang berbeda. Hal ini terlihat pada Desa Berkembang yang terdapat pada cluster 2, cluster 5, dan cluster 6 dari indeks ekonomi desa berkembang pada cluster 2 dan cluster 5 memiliki kondisi jalan yang baik, sedangkan cluster 6 memiliki kondisi jalan yang rusak sedang. Dari indeks sosial desa berkembang pada cluster 5 memiliki website sebagai media informasi, sedangkan desa berkembang pada cluster 2 dan cluster 6 tidak memiliki website ,  sedangkan  dari  indeks  ekologi  desa  berkembang  pada cluster 2  dan cluster 6  tidak memiliki  gangguan  kesehatan  akibat  pencemaran  dan  juga  pada cluster ini  kondisi  lahan mengalami perubahan fungsi dari lahan pertanian menjadi non-pertanian, desa berkembang pada cluster 5 memiliki masalah gangguan kesehatan karna pencemaran sedangkan dari kondisi lahan pada desa berkembang di cluster 5 tidak terdapat perubahan fungsi lahan.
Perbedaan juga terlihat pada desa maju yang terdapat pada cluster 1 dan cluster 3, dimana dari indeks ekonomi desa maju pada cluster 1 memiliki fasilitas hotel dan kantor pos sedangkan desa maju pada cluster 3 tidak memiliki kedua fasilitas tersebut. Kemudian dari indeks sosial, desa  maju  pada cluster 1  memiliki  tempat  pembuangan  sampah  untuk  membuang  sampah, sedangkan desa maju cluster 3 tidak memiliki tempat pembuangan sampah dan sampah dibuang ke dalam lubang atau dibakar. Indeks ekologi pada desa maju cluster 1 terlihar bahwa kondisi lahan tidak mengalami perubahan fungsi sedangkan pada desa maju cluster 3 justru kondisi lahan mengalami  perubahan  fungsi.  Berdasarkan  kondisi  ini  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  setiap
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
desa  walaupun  berada  dalam  kategori  IDM  yang  sama  namun  memiliki  permasalahan  yang berbeda  pada  salah  satu  indeks  pembentuk  IDM.  Kondisi  ini  perlu  menjadi  perhatian  dalam pengembangan  strategi  yang  tepat  sesuai  dengan  permasalahan  yang  dialami  oleh  masing- masing kelompok desa sehingga peningkatan kondisi desa berkembang menjadi desa maju dan desa maju menjadi desa mandiri dapat tercapai secara maksimal.

## D. Kesimpulan
Pemetaan  IDM  pada  desa-desa  di  Kabupaten  Bogor  dengan  menggunakan  metode Clustering membagi  416  desa  kedalam  6 cluster ,  yaitu cluster 1  dengan  kategori  desa  maju, cluster 2  dengan  kategori  desa  berkembang, cluster 3  dengan  kategori  desa  maju, cluster 4 dengan kategori desa mandiri, cluster 5 dengan kategori desa berkembang, dan cluster 6 dengan kategori  desa  berkembang.  Melalui  pemetaan  desa  ini  terlihat  bahwa  desa  berkembang  yang terdapat pada cluster 2, cluster 5 dan cluster 6 memiliki kondisi yang berbeda dari dilihat dari tiga indeks yang merupakan indikator pembentuk IDM yaitu Indeks Ekonomi, Indeks Sosial dan indeks Ekologi, hal serupa juga terlihat dengan kondisi desa maju pada cluster 1 dan cluster 3. perbedaan kondisi dari setiap desa dalam kategori yang sama inilah yang dapat dijadikan sebagai acuan dalam pengembangan strategi untuk peningkatan IDM desa menuju desa mandiri.

## E. Ucapan Terima Kasih
Para  penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada:  Sivitas  Akademika  Fakultas  Ekonomi dan  Bisnis  Universitas  Pakuan,  Lembaga  Penelitian  dan  Pengabdian  Masyarakat  (LPPM) Universitas Pakuan selaku pemberi dana hibah, dan kepada Pengelola Jurnal Pakuan Law Review (PALAR).

## F. Biodata Singkat Penulis
Salmah, SE., MM., adalah Dosen Tetap Program Studi Bisnis Digital Fakultas Ekonomi dan  Bisnis  Universitas  Pakuan.  Memperoleh  gelar  sarjana  dari  Fakultas  Ekonomi  Universitas Pakuan  tahun  2002.  Kemudian  melanjutkan  studinya  di  ABFI  Perbanas  Institute  dan memperoleh gelar Magister Managemen. Mata kuliah yang diampu: Manajemen Pemasaran, E- Business ,  Sistem  Perencanaan  dan  Pengendalian  Manajemen,  dan  Akuntansi  Biaya.  Telah menerbitkan  jurnal dan  makalah konferensi dengan  minat penelitian  dalam  bidang Pemasaran dan perbankan. Saat ini  beliau  menjabat sebagai anggota dari Unit Kemitraan dan Kerjasama, Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pakuan.
Fredi  Andria, STP., MMA., adalah Dosen Tetap Program Studi  Manajemen  Fakultas Ekonomi  dan  Bisnis  Universitas  Pakuan.  Memperoleh  gelar  sarjana  di  Fakultas  Teknologi Pertanian dan gelar Magister Manajemen Agribisnis Institut Pertanian Bogor. Mata Kuliah yang diampu:  Statistik  Bisnis,  Manajemen  Pemasaran,  Riset  Pemasaran,  dan Data  Mining untuk Bisnis. Telah menerbitkan jurnal dan makalah konferensi, dengan minat penelitian dalam bidang pemasaran,  kesehatan  masyarakat, usaha  kecil  &  menengah.  Saat  ini  menjabat  sebagai  Ketua Pusat Unggulan Riset dan Inovasi (PURI), Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Pakuan.
Amelia  Rahmi,  SE.,  MAk., adalah  Dosen  Tetap  Program  Studi  Akuntansi  Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pakuan. Memperoleh gelar sarjana dan magister Akuntansi di Fakultas  Ekonomi  Universitas  Batam.  Mata  kuliah  yang  diampu:  Manajemen  Keuangan  dan
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
Manajemen Akuntansi. Beliau telah menerbitkan Jurnal dan makalah konferensi, dengan minat penelitian  dalam  bidang  manajemen  keuangan  dan  usaha  kecil  &  menengah.  Saat  ini  beliau menjabat  sebagai  anggota  Pusat  Unggulan  Riset  dan  Inovasi  (PURI),  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis, Universitas Pakuan.
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.

## DAFTAR PUSTAKA
Andria  F.,  ET  Tosida,  N  Kusnadi  and  S  Andriani.  “ Prediction  Model  of  Health  Insurance Membership  for  Informal  Workers”.  American  Journal  of  Humanities  and  Social  Sciences Research. Vol 3, Issue-4, 2019.
Andria,  F.,  Rahmi,  A.,  Sunarzi,  M., etc. “ Community-Based  Local  Wisdom  Development: Strengthening  Accounting  and  Production  Management  Skills  Batik  Village  New  Normal Bogor ”. International Journal of Research in Community Service. Vol. 3, No. 2, 2022. Fitriani,  L.,  F.,  Kurniawan,  I.,  dan  Ahmad,  F.  “Strategi  Pengembangan  Potensi  Desa  dengan Pembuatan  Klaster  di  Wilayah  Kabupaten  Bandung”. Jurnal  Wacana  Kerja. Vol.  23,  No.  2, November 2020.
Jyoti, Y., and Monika, S. “ A Review of K-Mean Algorithm ”. International  Journal  of  Enginerring Trends and Technology. Vol. 4, Issue. 7, July 2013. Prilianti, K. R., dan Wijaya, H. “Aplikasi text  mining untuk automasi penentuan tren topik skripsi dengan metode K-Means Clustering ”. Jurnal Cybermatika. Vol. 2, No. 1, Juni 2019.
Regy,  M.  “Indeks  Desa  Membangun  Dan  Kondisi  Desa  Durian  Kecamatan  Sungai  Ambawang Kabupaten Kubu Raya Saat Wabah Covid-19”. Jurnal Pembangunan dan Pemerataan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Tanjung Pura. Vol.10, No. 2, Tahun 2021.
Richardson. Dasar-dasar Ilmu Ekonomi Regional, Terjemahan Paul Sitohang, Jakarta: Penerbit FE- UI, 2001.
Salmah, Andria, F., and Wahyudin, I. “ Implementation of Big Data Concept for Variability Mapping Control of Financing Assessment of Informal Sector Workers in Bogor City. World Scientific News An International Scientific Journal. Vol. 135, September 2019. Salmah, Rahmi, A., dan Andria, F.” Local Ecotourism: Strengthening the Potential of Sampora Legok Village  To  Become  a  New  Tourist  Destination ”. Quest  Journals:  Journal  of  Research  in Business and Management. Vol. 10, Issue 2, 2022.
Setyobakti, M.H. “Identifikasi Masalah Dan Potensi Desa Berbasis Indek Desa Membangun (Idm)
Di  Desa  Gondowangi  Kecamatan  Wagir  Kabupaten  Malang.  Wiga: Jurnal  Penelitian  Ilmu Ekonomi. Vol. 7(1), Tahun 2018.
Sugiyono. Metode  Penelitian  Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D ,  Bandung: PT. Alfabeta, 2017.
Sujarweni, V. Wiratna. Metodologi Penelitian Bisnis & Ekonomi , Yogyakarta: Pustaka Baru Press, 2015.
Sukarno, M. “Analisis Pengembangan Potensi Desa Berbasis Indeks Membangun Desa (IDM) (Studi Kasus:  Desa  Ponggok,  Kecamatan  Palohharjo,  Kabupaten  Klaten) ”.  Prosiding  Seminar Edusainstech FMIPA UNIMUS. Vol. 4, Tahun 2020.
Suroso. “Eksistensi Pembangunan Masyarakat Dan Desa Di Kawasan Perkotaan Kabupaten Pati”.
Jurnal Litbang: Media Informasi Penelitian, Pengembangan Dan IPTEK. Vol. 15, No.2, Tahun 2019.
Tim  Hukum  Online.  “Pengertian  Dana  Desa,  Sumber  Dana,  Alokasi,  dan  Tujuannya”, https://www.hukumonline.com
Trisniati, Triasih Farida J. “Implementasi Program Pengembangan Desa Maju Dan Mandiri (P2DM2) Di Kabupaten Jember”. http://repository.unmuhjember.ac.id/ 6731/1/JURNAL, Tahun 2019.
Volume 08,  Nomor 04, Oktober-Desember 2022, Halaman 143-170 https://journal.unpak.ac.id/index.php/palar e-ISSN:2614-1485 p-ISSN:2716-0440 Doi : https://doi.org/10.33751/palar.v8i4.
Wahyudin, I., ET. Tosida dan  Andria, F. Teori  dan Panduan Praktis Data Science dan Big  Data, Bogor:Lembaga Penelitian dan Pengabdian pada Masyarakat Universitas Pakuan, 2019.