E-ISSN 2621–086X

## Indonesian Journal of Applied Statistics
Vol. 5, No. 2, pp. 121-130, November 2022 https://jurnal.uns.ac.id/ijas/article/view/55080 https://doi.org/10.13057/ijas.v5i2.55080 Copyright   Author 2022

## Implementasi Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Kabupaten di Provinsi Aceh Berdasarkan Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan
Freditasari Purwa Hidayat * , Royhan Pina Putra, M Dendi Alfitrah, Edy Widodo Universitas Islam Indonesia
*Corresponding author: 18611027@students.uii.ac.id
Abstract. The economy is one of the parameters to see how the development of a country. Ending poverty anywhere and in any form is goal 01 of the Sustainable Development Goals (SDGs) program. Until now, poverty  has  become  one  of  the  main  problems  in  Indonesia,  so  poverty  must  be  a  concern  of  the government. Based on data from the Central Statistics Agency (BPS) shows that as of September 2020 the percentage of poor people in Aceh Province is still the highest on the island of Sumatra, which is 15.43%. The purpose of this study is to classify districts based on factors that affect poverty in Aceh Province. The method used in this study is the K-Medoids Cluster Analysis algorithm. The optimal number of clusters is 2 clusters with cluster 1 consisting of 11 districts and cluster 2 consisting of 12 districts. Cluster 1 has a higher percentage of poor population and poverty depth index than cluster 2, while cluster 2 has higher Gini Ratio, AHH, and RLS values than cluster 1.
Keywords : Clusters, Economy, Poverty, SDGs

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan suatu keadaan dimana ketidakcukupan seseorang dalam mencukupi kebutuhan primer seperti sandang, pangan, papan, pendidikan, maupun kesehatan. Kemiskinan merupakan permasalahan yang kompleks dan selalu menjadi momok bagi Negara berkembang salah satunya adalah Negara Indonesia, dimana Indonesia yang berada pada peringkat ke-5 negara termiskin  di  Asia  Tenggara.  Kemiskinan  adalah  permasalahan  kompleks  dan  bersifat multidimensional yang membuat pusat perhatian bagi pemerintah di seluruh dunia. Permasalahan kemiskinan  dapat  mempengaruhi  dalam  banyak  aspek  seperti  sosial,  ekonomi,  budaya,  serta lainnya.  Salah  satu  parameter  keberhasilan  pembangunan  adalah  pertumbuhan  ekonomi  yang tinggi [1]. Oleh sebab itu, diperlukan cara yang dapat mengurangi tingkat kemiskinan di Indonesia salah satu caranya yaitu meningkatkan perekonomian.
Tujuan  pertama  dari Sustainable  Development  Goals (SDGs)  adalah  “Mengakhiri Kemiskinan dalam Segala Bentuk Di Mana Pun” [2]. Adapun penelitian yang dikerjakan oleh Tri Santoso menyatakan bahwa pengentasan kemiskinan mempunyai keterkaitan dengan tujuan lain yang diumumkan oleh SDGs [3].
Dari  data  BPS  menunjukkan  bahwa  sampai  dengan  September  2020  persentase  penduduk miskin di Provinsi Aceh masih menjadi yang tertinggi di Pulau Sumatera yaitu sebesar 15,43%. Di  bawah  Provinsi  Aceh  terdapat  Provinsi  Bengkulu dengan  persentase  penduduk  miskinnya
sebesar 15,3%, Provinsi Sumatera Selatan sebesar 12,98%, Provinsi Lampung sebesar 12,76%, Provinsi  Sumatera Utara  sebesar  9,14%,  Provinsi  Jambi  sebesar  7,97%,  Provinsi  Riau  sebesar 7,04%, Provinsi Kepulauan Riau sebesar 6,13% dan Provinsi Bangka Belitung sebesar 4,89%.
Dalam  melakukan  penelitian,  sangat  diperlukan  kajian  mengenai  penelitian  terdahulu. Persoalan ini sangat berguna sebagai acuan agar penelitian yang akan dibuat dapat menjadi lebih baik  daripada  penelitian  sebelumnya.  Kajian  penelitian  yang  dilakukan  Disty  Wahyuli,  2019 berjudul  Mengelompokkan  Garis  Kemiskinan  Menurut  Provinsi  Menggunakan  Algoritma K- Medoids [4].  Dari  hasil K-Medoids yang  dilakukan  dalam  kajian  penelitian  ini  didapatkan kesimpulan bahwa terdiri dari 11 provinsi yang memiliki tingkat kemiskinan rendah, sedangkan 23 provinsi dengan tingkat kemiskinan rendah.
Berdasarkan  poin-poin  yang  telah  dijelaskan  peneliti  sebelumnya,  peneliti  hendak melakukan  pengelompokan  kabupaten/kota  di  Provinsi  Aceh  berdasarkan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kemiskinan  di  Provinsi  Aceh.  Pengelompokan  ini  dilakukan  menggunakan analisis clustering  K-Medoids .  Hasil  pengelompokan  dapat  dijadikan  acuan  bagi  pemerintah dalam  mengatasi  permasalahan  kemiskinan  di  Provinsi  Aceh.  Selain  itu,  dengan  dibentuknya kelompok daerah tersebut dapat mempermudah pemerintah dalam menjalankan rencana/program kerja yang akan ditargetkan di setiap kabupaten/kota Provinsi Aceh.
Namun,  penelitian  ini  memiliki  beberapa  perbedaan  dengan  kajian  pustaka  yang digunakan.  Perbedaan  tersebut  yaitu  pada  penelitian  ini  dilakukan  uji  asumsi  terlebih  dahulu sebelum  melakukan clustering menggunakan  metode K-Medoids ,  peneliti  menggunakan  lebih banyak  variabel  dalam  melakukan clustering menggunakan  metode K-Medoids ,  dan  adanya visualisasi peta yang mempermudah tersampainya informasi menggunakan software GQIS .

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Kemiskinan
Mengakhiri  segala  bentuk  kemiskinan  merupakan  tujuan  SDGs  yang  pertama.  Di Indonesia  kemiskinan  merupakan  persoalan  yang  sampai  sekarang  belum  terselesaikan  karena adanya kesenjangan sosial, Kondisi orang yang mengalami kemiskinan dilihat dari kemampuan untuk  mencukupi  kehidupannya  [5].  Keadaan  ini  ditandai  dengan  pendapatan  yang  tidak mencukupi  untuk  melengkapi  kebutuhan  dasar  seperti  sandang,  pangan,  dan  papan.  Indonesia sebagai negara yang merupakan anggota dari PBB berjanji untuk menyelesaikan masalah yang sesuai  dengan  deklarasi  SDGs.  Artinya  Indonesia  juga  perlu  mencapai  tujuan  yang  telah ditetapkan dalam dsiaran PBB [6].

## 2.2 Sustainable Development Goals (SDGs)
Banyaknya masalah yang sering terjadi sampai sekarang menjadi sebuah tanggung jawab setiap  negara  di  dunia.  Mulai  dari  kemiskinan,  hidup  sehat,  energi  yang  menipis,  kesetaraan gender,  pencemaran  lingkungan,  dan  lain  sebagainya.  Dunia  meresponnya  dengan  menyetujui deklarasi  yang  dikenal  dengan Millennium  Development  Goals (MDGs).  Dengan  berakhirnya MDGs  pada  tahun  2015,  maka  dilakukan  pengembangan  konsep  dalam  agenda  pembangunan pasca-2015  yang  disebut  dengan Sustainable  Development  Goals (SDGs).  Terdapat  17  sudut pandang tujuan pembangunan berkelanjutan yang berisi 169 tujuan yang telah dirumuskan dari hasil sidang PBB [2].

## 2.3 Analisis Deskriptif
Terdapat  2  macam  metode  statistik,  yaitu  statistik  deskriptif  dan  inferensial.  Statistika deskriptif  ialah  metode  yang  dipakai  untuk  menampilkan  gambaran  data  hasil  penelitian  akan tetapi  tidak  sampai  hingga  menarik  kesimpulan  yang  lebih  mendalam  terhadap  sifat  populasi (generalisasi/inferensi).  Ruang  lingkup  dari  statistika  deskriptif  mencakup:  konsep  dasar statistika, distribusi frekuensi, pengukuran nilai pusat ( central tendency ), pengukuran penyebaran ( dispersion ),  kemiringan  ( skewness )  dan  keruncingan  ( kurtosis ),  penyajian  data  dalam  bentuk diagram grafik (diagram garis, diagram batang, batang histogram, polygon , ogive ), angka indeks, dan time series atau deret waktu [7].

## 2.4 Uji Multikolinearitas
Terdapat  beberapa  cara  untuk  melihat  multikolinearitas,  yaitu  tidak  terjadi  gejala multikolinearitas apabila korelasi antar variabel independen bernilai < 0.95, pengujian ini dapat dilihat  pada  nilai  koefisien  korelasi  pearson  [8].  Selain  itu,  dapat  dilihat  pada  nilai Variance Inflation Factor (VIF), tidak terbentuk multikolinearitas jika VIF- nya bernilai di bawah 10 [9].

## 2.5 Analisis Cluster
Analisis cluster adalah  analisis  untuk  menggabungkan  sejumlah  objek  ke  dalam  satu kelompok yang relatif sama. Cluster yang terbentuk cenderung memiliki kesamaan objek, namun berbeda jauh  antar cluster yang  lain  [10].  Tidak  seperti halnya  pada  klasifikasi,  variabel  target tidak terdapat pada analisis cluster . Menurut [11], variabel target tidak diklasifikasi, diramal, atau diprediksi pada clustering.
Pada analisis cluster terdapat 2 metode yang bisa dipakai yaitu hierarchical clustering dan non-hierarchical clustering. Terdapat perbedaan dari kedua metode dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbedaan Metode Clustering Hierarki dan Non Hierarki Metode Hierarki Metode Non Hierarki Dapat  digunakan  untuk  data  yang  tidak  terlalu banyak [12]. Dapat  diterapkan  pada  data  yang  lebih besar dibandingkan dengan metode hierarki. Jumlah  kelompok  yang  hendak  dibentuk  belum diketahui [12] . Jumlah  kelompoknya  ditentukan  terlebih dahulu [13] .
Beberapa  metode  pengklasteran  hierarki  yaitu single linkage, complete linkage, average linkage,
dan ward’s method . Metode  pengelompokan  sekatan  pada penelitian ini yaitu K-Medoids Clustering.

## 2.6 K-Medoids Clustering
Metode ini merupakan salah satu metode analisis statistik untuk mengelompokan data. Perbedaan  mendasar  metode  ini  dibandingkan  dengan K-Means  Clustering yaitu  pada perhitungan mean dan jarak dari data berdasarkan tiap-tiap mean .  Sedangkan pada K-Medoids Clustering , data dipakai sebagai nilai tengah ( medoid ), lalu perhitungan jarak yang dihitung dari selisih  antar  tiap  data  [14]. K-Medoids  Clustering dapat  digunakan  untuk  menanggulangi kekurangan K-Means Clustering yang  sensitif  terhadap  data  pencilan( outlier) [15].  Dalam menggabungkan  sekumpulan n objek  menjadi  sebanyak k klaster  digunakan  metode pengklasteran  partisi  pada K-Medoids  Clustering .  Algoritma  yang  digunakan  adalah medoids, yaitu  objek  pada  sekelompok  objek  yang  mewakili  sebuah  kluster.  Kedekatan  antara  objek
medoids dengan objek non medoids dihitung untuk  membangun sebuah cluster [16]. Langkah- langkah untuk menggunakan algoritma k-medoids [16], yaitu:
1. Menentukan jumlah cluster yang dibentuk dengan pertimbangan teoritis dan konseptual.
2. Persamaan ukuran jarak antara Euclidean distance , untuk menghitung setiap objek terhadap cluster terdekat.
𝑑 𝑎𝑏 = √∑ (𝑥 𝑎𝑛 − 𝑝 𝑛=1 𝑥 𝑏𝑛 ) 2 (1)
Keterangan:
𝑑 𝑎𝑏 =  jarak antara objek a dengan b 𝑥 𝑎𝑛 = nilai pada variabel ke-n
𝑥 𝑏𝑛 =  nilai pada variabel ke-n
p =  banyaknya variabel yang diamati
3. Kemudian menghitung jarak Euclidean distance pada setiap objek untuk calon non medoids dengan menentukan pusat cluster baru secara random.
4. Selanjutnya,  melakukan  perhitungan  jarak  pada  objek-objek  yang  terletak  pada cluster- cluster calon non medoids .
5. Setelah itu, melakukan perhitungan antara total simpangan ( S ) dengan total jarak baru – total jarak lama. Ketika membentuk sekelompok n objek baru sebagai medoids pada waktu jika S
0 lalu tukar objek dengan data cluster non medoids.
Ulangilah  cara  3  –  5  hingga  tidak  terdapat  perubahan  pada medoids ,  maka  diperoleh cluster dan anggota setiap cluster .

## 2.7 Interpretasi Profil Cluster
Interpretasi hasil ialah kegiatan yang paling akhir dalam analisis cluster yang dilakukan dengan  cara  memeriksa  variasi cluster setiap  kelompok  guna  memberi  label  agar  dapat menggambarkan  karakter  dari  sebuah cluster secara  tepat.  Nilai centroid  cluster merupakan parameter  yang  sering  dipakai  ketika  melakukan  interpretasi  [16].  Profilisasi  dilakukan  guna menjelaskan perbedaan antar cluster dengan cara penggambaran karakteristik dari masing-masing cluster.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini menggunakan data sekunder. Data tersebut adalah data ekonomi yang didapatkan  dari website Badan  Pusat  Statistika  Provinsi  Aceh  (URL:  https://aceh.bps.go.id/). Dalam penelitian ini menggunakan 5 variabel yaitu variabel Persentase Penduduk Miskin, Angka Harapan  Hidup  (AHH),  Rata-Rata  Lama  Sekolah  (RLS),  Gini  Ratio,  dan  Indeks  Kedalaman Kemiskinan (IKK) di Provinsi Aceh tahun 2020.
Gambar 1. Flowchart Penelitian
Berikut merupakan langkah-langkah penelitian yang akan dilakukan oleh peneliti:
1. Memasukan  data  kemiskinan  Provinsi  Aceh  dengan  variabel  persentase  penduduk  miskin, RLS, AHH, gini ratio, dan IKK.
2. Melakukan analisis deskriptif menggunakan software R untuk mengetahui nilai min, max, dan mean . Analisis deskriptif bisa digunakan untuk melihat apakah terdapat outlier yang berada pada data.
3. Selanjutnya, melakukan uji multikolinearitas untuk mengetahui terjadinya multikolinieritas atau tidak.
4. Melakukan pengecekan outlier .
5. Menentukan jumlah cluster yang optimum menggunakan metode yaitu sillhoutte.
6. Melakukan  analisis  dan  interpretasi  dari  hasil cluster berdasarkan  metode clustering  K- Medoids dengan perhitungan jarak Euclidean .
7. Menyimpulkan  hasil  pengelompokan cluster ,  melihat  karakteristik  dari  masing  -  masing cluster .
8. Melakukan visualisasi hasil cluster menggunakan peta.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Analisis Deskriptif
Berikut merupakan gambaran umum faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan tahun 2020 di Provinsi Aceh.
Tabel 2. Analisis Deskriptif Hasil Variabel Persentase Penduduk Miskin (%) Gini Ratio (%) IKK (%) AHH (%) RLS (%) Min 6,90 0,2270 1,000 64,02 7,84 Mean 15,35 0,2915 2,371 68,27 9,43 Max 20,20 0,3560 3,550 71,60 12,65
Berdasarkan  pada  Tabel  2  didapatkan  bahwa  variabel  AHH  memiliki  nilai  minimum, rata-rata,  dan  nilai  maksimum  tertinggi  yaitu  nilai  minimum  sebesar  64,02,  rata-rata sebesar 68,27,  dan  nilai  maksimum  sebesar  71,6.  Suatu  kabupaten/kota  dikatakan  memiliki  tingkat kemiskinan rendah apabila memiliki nilai variabel Persentase Penduduk Miskin, gini ratio, dan IKK yang rendah tetapi memiliki nilai variabel AHH dan RLS yang tinggi.

## 3.1 Uji Multikolinearitas
Berikut merupakan nilai VIF dari masing-masing variabel yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 3. Nilai VIF Dari Masing-Masing Variabel Hasil VIF Variabel 3,402839 Persentase Penduduk Miskin 1,397099 Gini Ratio 2,510584 IKK 2,077331 AHH 2,553056 RLS
Dari Tabel 3 dapat dilakukan pengujian hipotesis multikolinearitas dengan melihat nilai VIF untuk masing-masing variabel sebagai berikut:
1. Hipotesis
H 0 : Tidak terjadi multikolinearitas
H 1 : Terjadi multikolinearitas
2. Tingkat Signifikansi α = 5% = 0,05.
3. Daerah Kritis
Jika VIF 10, maka tolak H 0
4. Statistik Uji dan Keputusan
Gagal Tolak H 0 , karena tidak ada variabel terdapat nilai VIF  10
5. Kesimpulan
Dengan tingkat signifikansi sebesar 5% atau tingkat kepercayaan 95% didapatkan keputusan tolak  H 0 untuk  semua  variabel,  maka  diperoleh  kesimpulan  bahwa  tidak  terdapat  korelasi antar variabelnya (tidak terjadi multikolinearitas) sehingga asumsi terpenuhi.

## 3.2 Pengecekan Outlier
Analisis K-Medoids clustering digunakan untuk mengelompokkan data yang mengandung nilai outlier, oleh karena itu dilakukan pengecekan outlier dengan metode quan sebagai berikut.
Gambar 2. Pengecekan Outlier
Dari output yang ada pada Gambar 2 dapat dilihat bahwa dengan metode quan ditemukan adanya  9  data outlier dan  14  data non-outlier .  Data outlier dilambangkan  dengan  titik  warna merah, sedangkan data bukan outlier dilambangkan dengan titik berwarna hitam. 9 data outlier tersebut terletak pada data Subulussalam, Aceh Besar, Aceh Barat, Bener Meriah, Bireuen, Aceh Jaya, Banda Aceh, Aceh Barat, Aceh Selatan.

## 3.3 Penentuan Jumlah Cluster
Menentukan  jumlah cluster dengan  metode  yaitu sillhoutte untuk  memperkirakan  jumlah cluster terbaik. Dari output yang ada pada Gambar 3 terdapat saran dari metode silhouette melalui garis patah-patah yang menunjukkan pada angka 2 sebagai cluster optimum. Metode silhouette menggunakan nilai rata-rata jika semakin tinggi nilai maka semakin baik klasterisasi.

## 3.4 Analisis K-Medoids Clustering
Menggunakan  analisis cluster dengan  algoritma K-Medoids didapatkan  hasil  berupa  plot cluster yang terdiri dari 2 cluster . Dalam pembentukan plot cluster , ukuran jarak yang digunakan yaitu ukuran jarak euclidean. Hal tersebut dikarenakan tipe ukuran jarak euclidean cocok untuk data yang tidak terjadi multikolinearitas atau ketika semua variabel tidak berkorelasi .
Gambar 4. Output K-Medoids Cluster
Dari output yang  ada  pada  Gambar  4  dapat  dilihat  bahwa  terdapat  dua cluster yang didapatkan berdasarkan hasil perhitungan similaritas antar indikator kemiskinan di Provinsi Aceh. Pada plot hasil cluster terdapat 2 warna berbeda yaitu warna merah menunjukkan hasil cluster 1 dan  warna  biru  menunjukkan  hasil cluster 2.  Setiap  warna  memiliki  ciri  khas  tersendiri  yang berbeda-beda.
Dari output yang  ada  pada  Gambar  4  dapat  dilihat  juga  anggota-anggota  dalam  setiap kelompok. Berikut merupakan anggota-anggota dalam setiap kelompok.
Tabel 4. Hasil Cluster K-Medoids Cluster Jumlah Anggota Cluster 1 11 Aceh Singkil, Simeulele, Aceh Barat, Pidie, Gayo Lues, Aceh Utara, Bener  Meriah,  Pidie  Jaya,  Nagan  Raya,  Subulussalam,  Aceh  Barat Daya, 2 12 Aceh  Selatan,  Lhokseumawe, Aceh  Tenggara,  Langsa, Aceh  Timur, Bireuen,  Sabang,  Aceh  Tamiang,  Aceh  Tengah,  Aceh  Jaya,  Banda Aceh, Aceh Besar Dari output yang  ada  pada  Table  4  dapat  dilihat  bahwa cluster 1  beranggotakan  11 kabupaten/kota,  sedangkan cluster 2  beranggotakan  12  kabupaten/kota.  Untuk  mengetahui karakteristik dari setiap cluster akan dilakukan perhitungan rata-rata dari setiap variabel.
Selanjutnya,  melakukan  perhitungan  nilai  rataan  dari  masing-masing cluster untuk mengetahui  karakteristik cluster berdasarkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan. Terdapat  empat  kelompok  dari  seluruh  Provinsi  Aceh  maka  dapat  diinterpretasikan  sebagai berikut:
1. Cluster 1 memiliki karakteristik yaitu variabel Persentase Penduduk Miskin dan IKK yang lebih tinggi dari cluster 2, sedangkan variabel Gini Ratio, AHH, dan RLS yang lebih rendah dari cluster 2.
2. Cluster 2 memiliki karakteristik yaitu variabel Gini Ratio, AHH, dan RLS yang lebih tinggi dari cluster 1, sedangkan variabel Persentase Penduduk Miskin dan IKK yang lebih Rendah dari cluster 1.
Tabel 5. Profilisasi Cluster K-Medoids Variabel Cluster 1 Cluster 2 Persentase Penduduk Miskin 18,4 12,6 Gini Ratio 0,278 0,304 IKK 2,85 1,93 AHH 67,2 69,2 RLS 8,85 9,96

## 3.5 Visualisasi K-Medoids Clustering
Untuk mempermudah dalam melihat hasil clustering , maka dilakukan visualisasi dari hasil cluster berupa sebuah peta menggunakan software QGIS.

## Gambar 5. Visualisasi Clustering
Berdasarkan  Gambar  5  dapat  dilihat  bahwa  pada cluster 1  terdapat  11  kabupaten/kota yang merupakan wilayah dengan karakteristik Persentase Penduduk Miskin dan IKK yang tinggi divisualisasikan  dengan  warna  merah.  Sedangkan cluster 2  terdapat  12  kabupaten/kota  yang merupakan wilayah dengan karakteristik Gini ratio, AHH, dan RLS yang tinggi divisualisasikan dengan warna biru.

## 5. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, maka mendapatkan kesimpulan berikut:
1. Pada  pengujian  multikolinearitas  dengan  tingkat  signifikansi  sebesar  5%  atau  tingkat kepercayaan  95%  diperoleh  kesimpulan  bahwa  tidak  terdapat  korelasi  antar  variabelnya (tidak terjadi multikolinearitas) sehingga asumsi terpenuhi.
2. Dengan metode quan ditemukan adanya 9 data outlier dan 14 data non-outlier . 9 data outlier tersebut terletak pada data Subulussalam, Aceh Besar, Aceh Barat, Bener Meriah, Bireuen, Aceh Jaya, Banda Aceh, Aceh Barat, Aceh Selatan.
3. Dengan metode silhouette diperoleh jumlah cluster optimal sebanyak 2 cluster.
4. Berdasarkan  pengelompokan  analisis K-Medoids clustering diperoleh  hasil  yaitu cluster 1 terdapat 11 kabupaten/kota, lalu cluster 2 terdapat 12 kabupaten/kota.
5. Berdasarkan hasil profilisasi dan visualisasi peta dapat dilihat bahwa pada cluster 1 terdapat 11  kabupaten/kota  yang  merupakan  wilayah  dengan  karakteristik  Persentase  Penduduk Miskin  dan  IKK  yang  tinggi  divisualisasikan  dengan  warna  merah.  Sedangkan cluster 2 terdapat 12 kabupaten/kota yang merupakan wilayah dengan karakteristik Gini ratio, AHH, dan RLS yang tinggi divisualisasikan dengan warna biru.

## 6.   UCAPAN TERIMAKASIH
Alhamdulillah, peneliti dapat menyelesaikan makalah penelitian mengenai “Implementasi Clustering  K-Medoids Dalam  Pengelompokan  Kabupaten  di  Provinsi  Aceh Berdasarkan  Faktor  yang  Mempengaruhi  Kemiskinan”.  Peneliti  mengucapkan  terimakasih kepada Dr. Edy Widodo, S.Si., M.Si. selaku Ketua Jurusan Statistika Universitas Islam Indonesia dan Dosen  Pengampu  beserta  jajarannya,  terima  kasih  atas limpahan  ilmu  yang  diberikan  dari awal  hingga  akhir  serta  bimbingan  yang  tiada  hentinya.  Freditasari  Purwa  Hidayat,  M  Dendi Alfitrah, Royhan Pina Putra sebagai tim peneliti. Serta dukungan dari pihak-pihak lain yang ikut menyemangati, memberikan saran, masukan serta dukungan dalam penyusunan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rustam,  "Perencanaan  Pertumbuhan  Ekonomi  Jawa  Timur  Dalam  Rangka  Mengurangi Angka Pengangguran Dan Kemiskinan", vol. 6, no. 1, 2010.
[2]   Bappenas, "Tujuan Pembangunan Berkelanjutan SDGs", http://sdgs.bappenas.go.id/tujuan- 1/.
[3]   I. d. S. T. Raharjo, "Sustainable Development Goals (Sdgs) dan Pengentasan Kemiskinan", Jurnal Unpad, pp. 59.
[4]   E. Disty Wahyuli, "Mengelompokkan Garis Kemiskinan Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma K-Medoids," pp. 456-461, 2019.
[5]   H.  Nugroho,  "Kemiskinan,  Ketimpangan  dan  Kesenjangan,"  Yogyakarta,  Aditya  media, 1995.
[6]   S. R.  Ishartono,  "Sustainable Development  Goals (Sdgs)  Dan  Pengentasan  Kemiskinan," Social Work Jurnal, vol. 6, no. 2, pp. 154 -272, 2020.
[7]   Y. N. Salafudin, Statistika Deskriptif, Pekalongan: STAIN Pekalongan Press, 2012.
[8]   R. R. Hocking, "Methods and Application of Linear Models," 1996.
[9]   T. Ryan, Modern Regression Methods, New York: John Wiley  Sons, 1997.
[10]  Supranto, "Analisis Multivariat Arti dan Interpretasi," Jakarta, PT Rineka Cipta, 2004.
[11]  D.  T.  Larose,  Discovering  Knowledge  inData  :  An  Introduction  to  Data  Mining,  Wiley- Interscience A John Wiley  Sons, Inc Publication, 2005.
[12]  H. Usman and N. Sobari, "Aplikasi Teknik Multivariat Untuk Riset Pemasaran," 2013.
[13]  S.  Machfudhoh  and  N.  Wahyuningsih,  "Analisis  Cluster  Kabupaten/Kota  Berdasarkan Pertumbuhan Ekonomi Jawa Timur," Sains dan Seni Ponmits, pp. 1-8, 2013.
[14]  Piptools,  "Algoritma  K-Medoids  Clustering",  https://piptools.net/algoritma-k-medoids- clustering/, 2015.
[15]  J.  Han  and  M.  Kamber,  Data  Mining:  Concept  and  Techniques,  Waltham:  Morgan Kauffman Publisher, 2006.
[16]  A.  W.  Setyawati,  "Implementasi  Algoritma  Partitioning  Around  Medoid  (PAM)  untuk Pengelompokan  Sekolah  Menengah  Atas  di  DIY  Berdasarkan  Nilai  Daya  Serap  Ujian Nasional," 2007.