## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 509 − 522 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4310

## Analisa Perbandingan Complate Linkage AHC dan K-Medoids Dalam Pengelompokkan Data Kemiskinan di Indonesia
Rifqi Habibi Sachrrial, Agus Iskandar *
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 rifqyhabibi06@gmail.com, 2,* iskandaragus1005@gmail.com Email Penulis Korespondensi: iskandaragus1005@gmail.com Submitted: 20/09/2023 ; Accepted: 30/09/2023 ; Published : 30/09/2023
Abstrak− Tingkat kemiskinan di Indonesia mengalami peningkatan dari 9,54 persen pada bulan Maret 2022 menjadi 9,57 persen pada  bulan  September  2022  akibat  inflasi  dan  rendahnya  upah  serta  pendapatan  masyarakat.  Untuk  mengatasi  masalah  ini, diperlukan  langkah-langkah  seperti  pemberian  bantuan  sosial,  penciptaan  lapangan  kerja  yang  layak,  dan  peningkatan  standar pengupahan guna meningkatkan daya beli masyarakat dan mengurangi kemiskinan di masa depan. Pemerintah perlu memberikan perhatian khusus pada provinsi-provinsi dengan tingkat kemiskinan tinggi melalui program-program khusus dan upaya peningkatan pendapatan  serta  perekonomian  di  wilayah  tersebut.  Data  Mining  adalah  solusi  dalam  penyelesaian  masalah  tersebut  dengan memanfaatkan  metode  clustering  yang  disebut  sebagai  metode  pengelompokkan.  Metode  clustering  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah metode AHC dan metode K-Medoids. Dalam rangka menentukan provinsi-provinsi dengan jumlah penduduk miskin terbanyak, metode pengelompokkan (clustering) AHC dan K-Medoids akan diterapkan secara terpisah sehingga memiliki hasil akhir masing-masing yang akan dianalisa. Hasil analisis menunjukkan terbentuknya tiga cluster dengan letak cluster yang berbeda. Penerapan metode AHC menghasilkan cluster 2 dengan jumlah provinsi terbanyak, yaitu 22 provinsi, diikuti oleh cluster 0 dengan 9 provinsi, dan cluster 1 dengan hanya 3 provinsi. Sedangkan penerapan metode K-Medoids menghasilkan cluster 1 dengan jumlah provinsi terbanyak, yaitu 22 provinsi, diikuti oleh cluster 0 dengan 9 provinsi, dan cluster 2 dengan hanya 3 provinsi. Meskipun  letak  clusternya  berbeda  antara  kedua  metode  tersebut  namun  jumlah  provinsi  dalam  cluster  sama  sehingga  cluster dengan jumlah 3 provinsi dinyatakan sebagai provinsi dengan jumlah penduduk miskin terbanyak.
Kata Kunci: Data Mining; Clustering; Algoritma AHC; Algoritma K-Medoids; Data Kemiskinan
Abstract− The poverty rate in Indonesia has increased from 9.54 percent in March 2022 to 9.57 percent in September 2022 due to inflation and low wages and people's incomes. To overcome this problem, steps such as providing social assistance, creating decent jobs,  and  increasing  wage  standards  are  needed  to  increase  people's  purchasing  power  and  reduce  poverty  in  the  future.  The government needs to pay special attention to provinces with high poverty rates through special programs and efforts to increase income and the economy in these areas. Data Mining is a solution in solving this problem by utilizing the clustering method which is known as the clustering method. The clustering method used in this study is the AHC method and the K-Medoids method. In order to determine the provinces with the highest number of poor people, the AHC and K-Medoids clustering methods will be applied separately so that the final results of each will be analyzed. The results of the analysis show the formation of three clusters with different cluster locations. The application of the AHC method resulted in cluster 2 with the largest number of province s, namely 22 provinces, followed by cluster 0 with 9 provinces, and cluster 1 with only 3 provinces. While the application of the K- Medoids method resulted in cluster 1 with the largest number of provinces, namely 22 provinces, followed by cluster 0 with 9 provinces, and cluster 2 with only 3 provinces. Although the location of the clusters is different between the two methods, the number of provinces in the cluster is the same so that a cluster with a total of 3 provinces is declared the province with the largest number of poor people.
Keywords : Data Mining; Clustering; AHC Algorithm; K-Medoids Algorithm; Poverty Data

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan merujuk pada situasi di mana seseorang atau sekelompok individu tidak memiliki sumber daya material yang mencukupi, seperti pendapatan, harta, atau akses ke layanan dasar yang diperlukan untuk memenuhi kebutuhan dasar mereka. Kebutuhan dasar ini mencakup makanan, tempat tinggal, pakaian, pendidikan, kesehatan, serta akses ke  air  bersih,  sanitasi,  dan  energi.  Ada  berbagai  faktor  kompleks  yang  dapat  menyebabkan  kemiskinan,  termasuk ketidakadilan sosial, ketimpangan ekonomi, kurangnya peluang pendidikan dan pekerjaan, konflik, perubahan iklim, dan  faktor  struktural  lainnya.  Dampak  kemiskinan  pada  kehidupan  individu  dan  masyarakat  seringkali  negatif, termasuk kesulitan dalam memenuhi kebutuhan dasar, terbatasnya akses ke layanan kesehatan dan pendidikan yang memadai, serta keterbatasan peluang ekonomi.
Berdasarkan  data  yang  dirilis  oleh  Badan  Pusat  Statistik,  tingkat  kemiskinan  pada  bulan  September  2022 tercatat sebesar 9,57 persen, yang menunjukkan peningkatan dibandingkan dengan angka sebesar 9,54 persen pada bulan Maret 2022. Penyebab perubahan ini dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, termasuk kenaikan inflasi yang berdampak pada harga bahan bakar minyak. Upah dan pendapatan masyarakat yang rendah telah menjadi faktor yang berkontribusi terhadap tingginya tingkat kemiskinan di tengah inflasi  yang terjadi di indonesia. Pemberian bantuan sosial,  penciptaan  lapangan  kerja  yang  layak  dan  peningkatan  standar  pengupahan  menjadi  sangat  penting  dalam meningkatkan daya beli masyarakat dalam menghadapi ketidakpastian ekonomi di masa depan. Misalnya, Provinsi Nusa Tenggara Timur merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang memiliki tingkat kemiskinan tertinggi ketiga, mencapai  20,23%. Salah satu  faktor yang memengaruhi  kondisi  ini  adalah rata-rata upah di provinsi  tersebut  yang paling  rendah  secara  nasional,  yakni  hanya  Rp  2,1  juta  per  bulan.  Selain  itu,  NTT  juga  termasuk provinsi  dengan standar Upah Minimum Provinsi (UMP) terendah kelima di Indonesia, dengan jumlah UMP hanya Rp 1,97 juta per

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 509 − 522 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4310
bulan.  Dari  hal  tersebut  diperlukan  tindak  lanjut  dari  pemerintah  agar  provinsi  yang  dinyatakan  sebagai  provinsi termiskin dapat lebih diperhatikan pemerintah agar penduduk yang menempati provinsi tersebut merasa diperhatikan dan dipedulikan oleh pemerintah. Sehingga, untuk meningkatkan pendapatan dan perekonomian di provinsi tersebut dapat dilakukan dengan cara lain seperti membuat program khusus terhadap provinsi termiskin.
Berdasarkan  permasalahan  yang  etlah  diuraikan,  maka  peneliti  akan  melakukan  pengelompokkan  terhadap provinsi  berdasrkan  data  kemiskinan  yang  telah  ada.  Pengelompokkan  tersebut  dilakukan  dengan  memanfaatkan clustering  dalam  data  mining.  Clustering  merupakan  suatu  teknik  dalam  analisis  data  yang  bertujuan  untuk mengelompokkan objek atau data berdasarkan kesamaan atau perbedaan karakteristik tertentu. Metode ini digunakan untuk  menemukan  struktur  atau  pola  yang  tidak  terlihat  sebelumnya  dalam  data,  tanpa  memerlukan  label  atau pengawasan sebelumnya.  Algorita yang dapat  digunakan dalam proses pengelompokkan  diantaranya K-Means, K- Medoids,  AHC,  GMM,  DBSCAN  dan  lainnya[1][2][3][4].  Pada  penelitian  ini,  dalam  pengelompokkan  data kemiskinan digunakan metode AH dan K-Medoids, dimana kedua metode tersebut  akan dianalisa hasil akhir yang diperoleh.
Ada beberapa peneliti yang telah melakukan penelitian dengan metode ataupun pokok pembahasan yang sama dengan  penelitian  ini,  sehingga  hasil  peenlitian  yang  telah  mereka  lakukan  dijadikan  sebagai  referensi  dalam penyelesaian penelitian ini. Penelitian yang dialkukan oleh Siti Asmiatun, dkk pada tahun 2019, mereka melakukan penelitian terhadap kondisi jalan sehingga nantinya akan dikelompokkan menjadi empat cluster berdasarkan kondisi jalan  pada  umumnya  seperti  rusak  parah,  kondisinya  baik  dan  seterusnya.  Dalam  penelitian  tersebut,  mereka memnfaatkan metode K-Medoids dan juga dilakukan pengujian kualitas dengan mamanfaatkan silhouette sehingga hasil  akhir  diperoleh  cluster  4  sebagai  cluster  terbaik  dengan  nilai  Silhouette  Coefficient  rata-ratanya  sebesar 0,5743[5].
Pada tahun 2019, sebuah penelitian dilakukan oleh Nyoman Gde Prajnawiweka Ratmasa Taram  dan rekan- rekannya  untuk  mengkategorikan  tingkat  kriminalitas  di  32  provinsi  menggunakan  metode  AHC  dan  K-Means. Penelitian tersebut membandingkan rasio simpangan baku antara ketiga metode AHC (Single, Complete, dan Average Linkage)  dan  K-Means  sehingga  menemukan  bahwa  metode  terbaik  untuk  mengelompokkan  tingkat  kriminalitas adalah metode Single Linkage dalam AHC. Selanjutnya, dilakukan perbandingan antara metode K-Means dan Single Linkage  AHC.  Hasil  penelitian  menunjukkan  adanya  tiga  kelompok  dalam  metode  Single  Linkage.  Kelompok pertama  terdiri  dari  29  provinsi,  sementara  kelompok  kedua  dan  ketiga  terdiri  dari  Provinsi  Sumatera  Utara  dan Provinsi Jawa Timur. Faktor-faktor yang membedakan ketiga kelompok tersebut adalah sebagai berikut: kelompok pertama ditandai oleh jenis kejahatan KDRT, kelompok kedua ditandai oleh jenis kejahatan penganiayaan ringan, dan kelompok ketiga ditandai oleh jenis kejahatan korupsi[6].
Pada  tahun  2021,  sebuah  penelitian  dilakukan  oleh  Aceng  Supriyadi  dan  timnya.  Dalam  penelitian  ini, dilakukan perbandingan antara Algoritma K-Means dan K-Medoids, serta dilakukan uji validitas terhadap klaster yang terbentuk. Untuk analisis klaster, digunakan Davies Bouldin Index (DBI), yang menghasilkan nilai validitas sebesar 0,67 untuk klaster yang menggunakan Algoritma K-Means, dan 1,78 untuk klaster yang menggunakan Algoritma K- Medoids. Berdasarkan nilai validitas tersebut, Algoritma K-Means dipilih untuk diimplementasikan dalam pembuatan aplikasi klaster armada kendaraan berbasis web, karena memiliki nilai DBI yang lebih rendah dibandingkan dengan K-Medoids.  Pengujian  yang  dilakukan  terhadap  hasil  klaster  pada  aplikasi  web  menunjukkan  tingkat  kesesuaian sebesar  97%,  baik  menggunakan  tool  Rapidminer  maupun  dengan  perhitungan  manual.  Dengan  demikian, penggunaan Algoritma K-Means dalam aplikasi ini terbukti efektif dalam menghasilkan klaster yang akurat, sesuai dengan tujuan penelitian tersebut[4].
Tahun 2020 dilakukan peneltian oleh Irmanita Nasution beserta teman timnya, Penelitian yang mereka lakukan menggunakan 34 provinsi sebagai  sampel data, yang dibagi menjadi 2 kelompok, yaitu kelompok provinsi  dengan tingkat  kemiskinan  tertinggi  dan  kelompok  provinsi  dengan  tingkat  kemiskinan  terendah.  Mereka  menggunakan algoritma K-Means dalam proses pengelompokkan. Melalui pengelompokkan tersebut, diperoleh 8 kelompok dengan tingkat  kemiskinan  tinggi  dan  26  kelompok  dengan  tingkat  kemiskinan  rendah.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah memberikan  masukan  kepada  pemerintah  agar  dapat  memberikan  perhatian  lebih  kepada  provinsi-provinsi  yang termasuk  dalam  kategori  tingkat  kemiskinan  tinggi.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  wawasan  yang berguna dalam upaya penanggulangan kemiskinan[7].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  memiliki  peranan  yang  signifikan  dalam  mengarahkan  serta  mengatur  proses  penelitian  secara terstruktur.  Dalam  melakukan  penelitian,  tahapan-tahapan  tersebut  memiliki  manfaat  dalam  merencanakan, mengumpulkan data, menganalisis, dan menginterpretasikan hasil penelitian baik  berupa perhitungan manual  yang dilakukan  hingga  pengujian  aplikasi  yang  memudahkan  dalam  pengecekan  kesesuain  dengan  hasil  perhitungan manual  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Di  bawah  ini  disajikan  beberapa  point  penting  yang  dilakukan  dalam penyelesaian penelitian:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 509 − 522 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4310
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan gambar 1, tahapan penelitian yang dilakukan dapat dilihat penjelasan yang lebih jelas dari bagan tersebut  sehingga  pembaca  dapat  memahami  proses  yang  dilakukan  saat  penyelesaian  penelitian,  berikut penjelasannya:
a. Tahap Analisis Masalah
Pada tahap awal analisis masalah, langkah dilakukan untuk memperoleh pemahaman dan mengidentifikasi akar permasalahan  yang  sedang  dihadapi.  Tujuannya  adalah  untuk  menemukan  penyebab  utama  masalah  guna menemukan solusi yang tepat dan efektif. Proses ini melibatkan pengumpulan, analisis, dan interpretasi data guna mengidentifikasi  faktor-faktor  penyebab  masalah  dan  dampaknya  pada  sistem  terkait.  Dengan  menganalisis masalah  secara  menyeluruh,  kita  dapat  memahami  permasalahan  yang  sedang  dihadapi  serta  alasan  di  balik munculnya masalah tersebut. Dengan pemahaman yang mendalam tentang akar masalah, langkah-langkah yang relevan dapat diambil untuk menyelesaikan atau mengatasi masalah tersebut. Analisis masalah berperan penting dalam mengarahkan upaya penyelesaian masalah yang tepat dan efektif dengan fokus pada penanganan sumber permasalahan, bukan hanya gejala yang tampak.
b. Tahap Studi Literatur
Langkah selanjutnya adalah melakukan studi literatur atau tinjauan pustaka yang memiliki peran penting dalam menjalankan  penelitian  berkualitas.  Proses  ini  melibatkan  pengumpulan,  analisis,  evaluasi,  dan  penyusunan berbagai sumber informasi atau literatur yang relevan seperti buku, jurnal, artikel, laporan, dan dokumen terkait dengan topik atau permasalahan yang diteliti. Tujuan tahap ini adalah untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam  tentang  topik  atau  permasalahan  yang  sedang  diteliti  serta  mengidentifikasi  area  pengetahuan  yang masih kurang atau membutuhkan penelitian lebih lanjut.
c. Tahap Pengumpulan Data
Tahap  pengumpulan  data  melibatkan  akuisisi  data  sesuai  dengan  metode  yang  telah  ditentukan  sebelumnya. Metode yang digunakan termasuk wawancara, survei, observasi, eksperimen, atau analisis dokumen, tergantung pada  jenis  penelitian  yang  dilakukan.  Selain  itu,  data  juga  dapat  diperoleh  dari  badan  pemerintahan  yang menyediakan dataset  untuk  digunakan sebagai  sampel data pada penelitian. Pengumpulan data yang terstruktur dan sesuai dengan metode yang telah ditetapkan membantu memastikan keandalan dan validitas hasil penelitian.
d. Tahap Implementasi Algoritma AHC dan K-Medoids
Setelah  melakukan  analisis  masalah  dan  pengumpulan  data,  langkah  berikutnya  adalah  menerapkan  algoritma AHC  dan K-Medoids  pada data yang telah terkumpul. Algoritma ini digunakan untuk  memproses data dengan menggunakan metode yang telah ditentukan sebelumnya. Dalam penelitian ini, algoritma AHC dan K-Medoids clustering digunakan untuk mengatasi masalah yang ada.
e. Tahap Pengujian Algoritma AHC dan K-Medoids
Setelah  menerapkan  algoritma  AHC  dan  K-Medoids,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  evaluasi  terhadap kinerja algoritma tersebut. Evaluasi dilakukan menggunakan platform RapidMiner. Jika hasil evaluasi konsisten dengan implementasi algoritma sebelumnya, maka evaluasi dianggap berhasil.
f. Tahap Penyusunan Laporan
Pada  tahap  akhir,  peneliti  akan menyelesaikan  penulisan  laporan  penelitian  yang  merangkum  semua  tahap  dan temuan penelitian secara ringkas. Laporan penelitian harus mencakup bagian pendahuluan, metode, hasil, analisis,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 509 − 522 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4310
dan kesimpulan. Laporan tersebut juga harus disusun sesuai dengan format dan gaya penulisan yang ditetapkan oleh lembaga atau jurnal penelitian yang relevan.

## 2.2 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  eksplorasi  dan  analisis  dataset  besar  dengan  tujuan  menemukan  pola,  hubungan,  dan informasi berharga. Tujuan utamanya adalah mengungkap pengetahuan yang tersembunyi dalam data yang kompleks atau  besar.  Dalam  data  mining,  digunakan  teknik  dan  algoritma  statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan pemodelan  komputasional  untuk  mengidentifikasi  pola  yang  signifikan  dan  membuat  prediksi  yang bermanfaat[8][9][10]. Ada beberapa tujuan penggunaan data mining, di antaranya:
a. Data mining membantu mengidentifikasi pola tersembunyi dalam data, seperti pola korelasi, urutan, klasifikasi, atau anomali. Dengan mengenali pola ini, kita dapat memahami hubungan antarvariabel, tren, perilaku pelanggan, atau karakteristik data lainnya.
b. Data  mining  memungkinkan  pembuatan  prediksi  dan  peramalan  berdasarkan  pola  yang  ditemukan  dalam  data historis. Dengan menganalisis pola dan tren masa lalu, kita dapat membuat prediksi tentang peristiwa atau perilaku di masa depan, seperti penjualan produk, permintaan pelanggan, atau tren pasar.
c. Data mining memungkinkan segmentasi pelanggan berdasarkan karakteristik dan perilaku yang serupa. Dengan mengelompokkan  pelanggan  ke  dalam  kelompok  yang  berbeda,  perusahaan  dapat  mengembangkan  strategi pemasaran yang lebih efektif, menyesuaikan produk atau layanan, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
d. Data mining memberikan wawasan berharga untuk mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Dengan menganalisis data historis, mengidentifikasi pola, dan memprediksi hasil yang mungkin, keputusan dapat diambil berdasarkan informasi yang akurat dan faktual.
e. Data mining dapat membantu mengungkap pengetahuan baru melalui analisis data yang mendalam. Hal ini dapat berkontribusi  pada  pengembangan  ilmu  pengetahuan,  penemuan  produk  atau  teknologi  baru,  atau  pemahaman yang lebih baik tentang fenomena yang kompleks.
Berdasarkan tujuan penggunaan data mining yang telah dijelaskan sehingga data mining digunakan secara luas dalam  berbagai  bidang,  termasuk  bisnis,  keuangan,  ilmu  kesehatan,  ilmu  sosial,  pemasaran,  dan  lainnya.  Dengan memanfaatkan  kemampuan  komputasi  dan  teknik  analisis  yang  canggih,  data  mining  menjadi  alat  yang  sangat berharga  dalam  menghadapi  tantangan  yang  terkait  dengan  volume,  kompleksitas,  dan  keragaman data  yang  terus meningkat.  Berikut  gambaran  proses  data  mining  sering  digunakan  dalam  memahami  ruang  lingkup  dari  data mining[11][12][13].

## Gambar 2. Proses siklus iteratif data mining
Gambar 2 adalah proses siklus yang terjadi dalam data mining, mulai dari mengumpulkan data yang relevan dengan tujuan penelitian atau analisis. Data tersebut bisa diperoleh dari berbagai sumber seperti basis data perusahaan, data historis, data transaksi, atau sumber data eksternal. Selain itu, penting untuk memahami konteks bisnis dan tujuan analisis.  Tujuan  bisnis  dan  pertanyaan  yang  ingin  dijawab  dengan  data mining  harus  ditentukan  dengan  jelas  agar analisis  dapat  difokuskan  pada  aspek-aspek  yang  paling  penting  bagi  bisnis  yang  disebut  sebgaia  business understanding  sehingga  melibatkan  peninjauan  awal  terhadap  data,  pemahaman  tentang  struktur  data,  statistik deskriptif, dan identifikasi potensi masalah atau kekurangan dalam data yang dapat mempengaruhi analisis. Data juga perlu  dipersiapkan  agar  siap  untuk  proses  analisis  lebih  lanjut  seperti  pembersihan  data,  transformasi,  dan penggabungan  data  dilakukan  (contohnya  menghapus  data  duplikat,  mengisi  nilai  yang  hilang,  atau  melakukan normalisasi data). selanjutnya membangun model atau teknik analisis yang sesuai untuk mencari pola atau hubungan dalam  data.  Pemilihan  algoritma  dan  metode  yang  tepat  dilakukan  berdasarkan  jenis  data,  tujuan  analisis,  dan pertanyaan  bisnis  yang  ingin  dijawab.  Contoh  model  yang  sering  digunakan  meliputi  regresi,  pengelompokan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 509 − 522 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4310
(clustering),  pohon  keputusan,  atau  jaringan  saraf  tiruan.  Evaluasi  juga  dilakukan  untuk  mengukur  kinerja  dan efektivitas  model.  Data  yang  tidak  pernah  dilihat sebelumnya  digunakan  untuk  menguji  kemampuan  model  dalam membuat prediksi atau menemukan pola yang berguna. Evaluasi ini membantu memahami sejauh mana model dapat diandalkan dan apakah perlu dilakukan penyesuaian atau perbaikan. Implementasi model atau hasil analisis ke dalam lingkungan  bisnis  yang  relevan.  Model  yang  telah  diuji  dan  divalidasi  dapat  digunakan  untuk  membuat  prediksi, memberikan wawasan, atau mendukung pengambilan keputusan dalam bisnis. Implementasi ini melibatkan integrasi dengan sistem yang ada, pelatihan pengguna, dan pemantauan kinerja model secara berkala. Datam data mining, ada 5  pengelompokkan  data  mining  yang  dapat  dilakukan  oleh  peneliti  ataupun  pihak  yang  ingin  mengelola  data  agar memperoleh sebuah keluaran (informasi) yang tersembunyi yang dapat digunakan oleh peneliti diantarnya clustering, prediksi, klasifikasi, assosiasi dan estimasi[14][15][16][17][18].

## 2.3 Clustering
Clustering merupakan metode yang sering digunakan dalam data mining untuk mengelompokkan objek-objek data menjadi kelompok-kelompok yang serupa berdasarkan tingkat kesamaan atau jarak antara mereka. Tujuan utama dari clustering adalah untuk mengungkap struktur tersembunyi dalam data, di mana objek-objek yang memiliki kesamaan yang tinggi dikelompokkan bersama dalam satu kelompok, sedangkan objek-objek yang berbeda ditempatkan dalam kelompok  yang  berbeda.  Dalam  proses  clustering,  digunakan  algoritma-algoritma  khusus  yang  melakukan pengelompokkan berdasarkan atribut atau fitur yang dimiliki oleh objek data tersebut. Algoritma ini menghitung jarak atau tingkat kesamaan antara objek-objek data dan kemudian menentukan kelompok yang paling sesuai untuk masing- masing objek[19][20][21].
Ada  beberapa  jenis  algoritma  clustering  yang  umum  digunakan,  seperti  K-Means,  Hierarchical  Clustering, DBSCAN  (Density-Based  Spatial  Clustering  of  Applications  with  Noise),  dan  lainnya.  Setiap  algoritma  memiliki pendekatan dan karakteristik yang berbeda, sehingga pemilihan algoritma clustering yang tepat tergantung pada sifat data dan tujuan analisis yang ingin dicapai. Clustering memiliki berbagai aplikasi dalam berbagai bidang. Misalnya, dalam bidang pemasaran, clustering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku belanja atau preferensi  mereka, sehingga strategi pemasaran yang lebih efektif dapat  dikembangkan untuk setiap kelompok. Di bidang biomedis, clustering digunakan untuk mengelompokkan pasien berdasarkan karakteristik klinis atau respons terhadap  pengobatan,  sehingga  dapat  mendukung  pengambilan  keputusan  medis  yang  lebih  baik.  Melalui  teknik clustering, kita dapat memperoleh wawasan berharga dari data yang kompleks dan membantu dalam pemahaman serta pengambilan keputusan yang lebih baik[22][4][23].

## 2.4 Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC)
AHC (Agglomerative Hierarchical Clustering) merupakan sebuah metode atau algoritma dalam analisis klaster yang bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  struktur  klaster  hierarkis.  Pendekatan  ini  dimulai  dengan menganggap  setiap  data  sebagai  sebuah  klaster  tunggal,  lalu  secara  bertahap  menggabungkan  klaster-klaster  yang memiliki kesamaan tertinggi berdasarkan metrik atau jarak yang telah ditentukan sebelumnya. Proses AHC dimulai dengan mengukur jarak antara setiap pasangan data, dan kemudian menggabungkan dua klaster yang memiliki jarak terdekat, membentuk sebuah klaster baru. Proses ini berlanjut dengan menggabungkan klaster-klaster yang semakin besar hingga semua data tergabung dalam satu klaster utama. Selama proses ini, terbentuklah struktur hirarkis yang menggambarkan  hubungan  antar  klaster,  sering  kali  direpresentasikan  dalam  bentuk  pohon  dendrogram  atau grafik[21][24][25][26][27].
Salah  satu  keunggulan  dari  metode  AHC  adalah  fleksibilitasnya  dalam  memilih  metrik  atau  jarak  yang digunakan  untuk  mengukur  kesamaan  antar  data.  Metrik  yang  digunakan  dapat  berupa  jarak  Euclidean,  jarak Manhattan, atau jarak Mahalanobis, tergantung pada karakteristik data dan tujuan analisis yang diinginkan. Selain itu, penggunaan  AHC  dapat  dikontrol  dengan  memilih  jumlah  klaster  yang  diinginkan  atau  menggunakan  kriteria pemotongan  (cut-off)  untuk  menghentikan  proses  penggabungan  klaster.  Jarak  antara  dua  klaster  dapat  dihitung menggunakan jarak Euclidean Distance atau Manhattan dengan menggunakan rumus yang sesuai[28][29].
1. Menghitung matriks jarak
Euclidean Distance:
𝑑(𝑥 2 , 𝑥 1 ) = √∑ |𝑥 𝑗 − 𝑦 𝑗 | 𝑑 𝑗=1 2 (1)
Manhattan Distance:
𝐷 𝑚𝑎𝑛 (𝑥, 𝑦) = ∑ |𝑥 2𝑗 − 𝑦 1𝑗 | 𝑑 𝑗=1 (2)

## 2. Pengelompokkan AHC
Terdapat tiga mode yang berbeda dalam proses pengelompokkan menggunakan algoritma  AHC. Mode pertama adalah single linkage, di mana data dikelompokkan berdasarkan jarak terdekat (terkecil) antara dua klaster. Mode kedua adalah complete linkage, yang mengelompokkan data berdasarkan jarak terjauh (maksimum) antara elemen- elemen  yang  berbeda  di  dalam  klaster.  Fokus  pada  mode  ini  adalah  mencari  jarak  terbesar  antara  dua  klaster,

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 509 − 522 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4310
sehingga menghasilkan klaster dengan perbedaan maksimum. Mode ketiga adalah average linkage, di mana data dikelompokkan berdasarkan nilai rata-rata dari dua klaster yang dipasangkan. Dalam mode ini, perhatian diberikan pada  rata-rata  jarak  antara  dua  klaster  yang  akan  digabungkan.  Dengan  demikian,  terdapat  beberapa  mode pengelompokkan AHC yang dapat digunakan[30][31]. a. Pengelompokkan Single Linkage:
𝑑 𝑢𝑣 = min{𝑑 𝑢𝑣 }, 𝑑 𝑢𝑣 ∈ 𝐷 (3)
b. Pengelompokkan Complate Linkage:
𝑑 𝑢𝑣 = max{𝑑 𝑢𝑣 }, 𝑑 𝑢𝑣 ∈ 𝐷 (4)
c. Pengelompokkan Average Linkage:
𝑑 𝑢𝑣 = average{𝑑 𝑢𝑣 }, 𝑑 𝑢𝑣 ∈ 𝐷 (5)

## 2.5 Algoritma K-Medoids
Algoritma k-medoids adalah metode clustering dalam analisis klaster yang digunakan untuk mengelompokkan data ke  dalam  kelompok-kelompok  berdasarkan  kemiripan  atau  jarak  di  antara  mereka.  Tujuan  utama  dari  k-medoids clustering adalah menemukan k titik data yang mewakili masing-masing kelompok atau klaster. Poin data ini disebut sebagai  medoid.  Proses  algoritma  k-medoids  clustering  dimulai  dengan  memilih  secara  acak  k  titik  data  sebagai medoid awal. Kemudian, setiap data yang tidak menjadi medoid akan diberi label dan ditempatkan dalam kelompok yang memiliki medoid terdekat berdasarkan jarak yang ditentukan. Selanjutnya, medoid dalam setiap kelompok akan diperbarui dengan mencari titik data baru yang memberikan total jarak minimum dengan semua data dalam kelompok tersebut. Langkah ini akan diulang hingga medoid tidak berubah atau iterasi mencapai batas tertentu [4][32].
Keuntungan dari algoritma k-medoids clustering adalah kemampuannya mengatasi outlier dan data yang tidak terdistribusi secara normal. Selain itu, k-medoids clustering lebih efisien dalam pengelompokkan data dengan ukuran yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  algoritma  k-means.  Namun,  algoritma  ini  juga  memiliki  kelemahan  yaitu sensitif  terhadap  pemilihan  medoid  awal  yang  acak  dan  memiliki  kompleksitas  komputasi  yang  tinggi.  Dengan menggunakan  algoritma  k-medoids  clustering,  data  dapat  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang memiliki  kemiripan  atau  kesamaan,  sehingga  memudahkan  analisis  data,  penggalian  pola,  dan  pengambilan keputusan. Berikut proses penyelesaian masalah dengan menerapkan metode K-Medoids[33][34]:
1. Tentukan jumlah cluster yang akan dibentuk (K)
2. Tentukan pusat cluster dengan cara acak (sesuai dengan jumlah k yang akan dibentuk)
3. Menghitung jarak (cost) dengan menggunakaan persamaan euclidian distance berikut
𝑑 𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 (𝑋, 𝑌) = √∑ (𝑋 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
4. Tentukan letak cluster berdasarkan nilai minimum dari jarak cost (C1 hingga Cn)
5. Hitung total jarak minimum antar medoid (medoid wal)
6. Tentukan medoids yang baru (non medoid) diambil dari sampel data secara acak untuk iterasi selanjutnya (pilih data yang bukan medoids)
7. Menghitung jarak (cost) dengan menggunakaan persamaan euclidian distance seperti langkah 3 dan lakukan juga langkah ke4 dan 5
8. Menghitung total simpangan (S)
𝑆 = 𝑀𝑒𝑑𝑜𝑖𝑑 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝐵𝑎𝑟𝑢 − 𝑀𝑒𝑑𝑜𝑖𝑑 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝐿𝑎𝑚𝑎
(2)
Jika nilai  S < 0 maka  ulangi langkah  6 hingga diperoleh nilai simpangan (S) > 0. Jika nilai S > 0 maka proses perhitungan selesai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  pengelompokkan  terhadap  provinsi-provinsi  yang  memiliki  jumlah  penduduk kemiskinan  yang  signifikan.  Pengelompokkan  tersebut  didasarkan  pada  data  yang  diperoleh  dari  BPS  Profil Kemiskinan di  Indonesia pada bulan Maret  2022. Terdapat  34 provinsi  yang akan dikelompokkan, dengan jumlah penduduk  miskin  yang  terdiri  dari  perkotaan  dan  pedesaan  pada  bulan  September  2021  dan  Maret  2022. Pengelompokkan  akan  dilakukan  menggunakan  algoritma  AHC  dan  K-Medoids.  Kedua  algoritma  tersebut  akan menghasilkan  pembentukan  3  cluster  yang  akan  dianalisis.  Berikut  adalah  contoh  tabel  data  sampel  yang  akan digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Jumlah Penduduk Miskin Menurut Provinsi (ribu) Provinsi September’21  Maret’22 Aceh 850,26 806,82 Sumatera Utara 1273,07 1268,19

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 509 − 522 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4310
Sumatera Barat 339,93 335,21 Riau 496,66 485,03 Jambi 279,86 279,37 Sumatera Selatan 1116,61 1044,69 Bengkulu 291,79 297,23 Lampung 1007,02 1002,41 Kep.Bangka Belitung 69,7 66,78 Kepulauan Riau 137,75 151,68 ... ... ... ... ... ... Papua Barat 221,29 218,78 Papua 944,49 922,12

## 3.1 Implementasi Algoritma AHC
Pengelompokkan penduduk miskin dengan menerapkan algoritma AHC dimulai dengan menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk, menghitung jarak matriks dengan memanfaatkan persamaan euclidian distance kemudian lakukan pengelompokkan  terhadap  data  kemiskinan  dengan  menggunakan  mode  complate  linkage.  Lebih  jelasnya  dapat diikuti langkah penerapan complate linkage AHC berikut:
a. Menghitung jarak matriks
𝑑 𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 (𝑋, 𝑌) = √∑ (𝑋 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
𝑑(𝐴𝑐𝑒ℎ, 𝑆𝑢𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑎 𝑈𝑡𝑎𝑟𝑎) = √|850,26 − 1273,07| 2 + |806,82 − 1268,19| 2 = 625,80 𝑑(𝐴𝑐𝑒ℎ, 𝑆𝑢𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑎 𝐵𝑎𝑟𝑎𝑡) = √|850,26 − 339,93| 2 + |806,82 − 335,21| 2 = 694,88 𝑑(𝐴𝑐𝑒ℎ, 𝑅𝑖𝑎𝑢) = √|850,26 − 496,66| 2 + |806,82 − 485,03| 2 = 478,10
Jarak matriks untuk matriks “Aceh, Papua” hingga “Papua Barat, Papua” lakukan perhitungan seperti pencarian jarak matriks “Aceh, Sumatera Utara” diatas. Berikut jarak matriks euclidian setelah dilakukan perhitungan terhadap seluruh matriks provinsi:
Tabel 2. Jarak matriks Euclidean Provinsi Aceh SumateraUtara  SumateraBarat  Riau Jambi ...  ...  Papua Aceh 0 ...  ... SumateraUtara 625,80 0,00 ...  ... SumateraBarat 694,88 1319,55 0,00 ...  ... Riau 478,10 1102,79 216,82 0,00 ...  ... Jambi 776,89 1401,51 82,02  298,83 0,00  ...  ... SumateraSelatan 357,11 272,82 1051,95  835,20  1133,96  ...  ... Bengkulu 756,02 1380,46 61,32  277,92 21,48  ...  ... Lampung 250,66 376,06 943,49  726,74  1025,45  ...  ... Kep.BangkaBelitung  1075,61 1700,44 380,89  597,69 298,93  ...  ... KepulauanRiau 967,93 1592,34 273,06  489,84 191,05  ...  ... ... ... ... ... ... ...  ...  ... ... ... ... ... ... ...  ...  ... PapuaBarat 861,04 1485,77 166,23  383,04 84,27  ...  ... Papua 148,91 477,21 842,59  625,78 924,59  ...  ... 0
Berdasarkan tabel 2, telah dihitung jarak matriks keseluruhan sehingga terlihat jarak euclidian terkecil terletak pada  matriks  provinsi  Gorontalo  dan  Sulawesi  Utara  dengan  nilai  1,97  dan  nilai  tersebut  merupakan  nilai  terkecil (minimum) diantara seluruh matriks. Oleh karena itu, provinsi-provinsi yang termasuk dalam cluster Gorontalo dan Sulawesi Utara dapat digolongkan sebagai cluster pertama (cluster awal).
b. Lakukan pengelompokkan dengan mode complate linkage
Langkah berikutnya melibatkan penggabungan cluster yang telah ditentukan menjadi satu cluster tunggal yang disebut sebagai cluster Gorontalo-Sulawesi Utara. Proses pengelompokkan dilakukan dengan menggunakan metode complete linkage, di mana jarak antara dua cluster ditentukan berdasarkan jarak terjauh di antara elemen-elemen di dalamnya. Proses ini melibatkan pencarian nilai maksimum antara dua cluster yang akan digabungkan, dan hasilnya akan membentuk sebuah cluster yang lebih besar.
𝑑 𝑢𝑣 = max{𝑑 𝑢𝑣 }, 𝑑 𝑢𝑣 ∈ 𝐷
𝑑 𝐺𝑜𝑟𝑜𝑛𝑡𝑎𝑙𝑜−𝑆𝑢𝑙𝑎𝑤𝑒𝑠𝑖𝑈𝑡𝑎𝑟𝑎,𝐴𝑐𝑒ℎ = Max{910,61; 909,39} = 910,61

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 509 − 522 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4310
𝑑 𝐺𝑜𝑟𝑜𝑛𝑡𝑎𝑙𝑜−𝑆𝑢𝑙𝑎𝑤𝑒𝑠𝑖𝑈𝑡𝑎𝑟𝑎,𝑆𝑢𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑎 𝑈𝑡𝑎𝑟𝑎 = Max{1535,29; 1534,12} = 1535,29
𝑑 𝐺𝑜𝑟𝑜𝑛𝑡𝑎𝑙𝑜−𝑆𝑢𝑙𝑎𝑤𝑒𝑠𝑖𝑈𝑡𝑎𝑟𝑎,𝑆𝑢𝑚𝑎𝑡𝑒𝑟𝑎 𝐵𝑎𝑟𝑎𝑡 = Max{215,77; 214,58} = 215,77
Lakukanlah  perhitungan  complete  linkage  seperti  yang  dijelaskan  sebelumnya  terhadap  sisa  klaster  hingga seluruh proses selesai. Cari nilai terjauh dari klaster yang terhubung dengan cluster Gorontalo-Sulawesi Utara. Tidak perlu  mencari  nilai  tertinggi  (max)  untuk  klaster  lainnya  yang  tidak  terhubung  dengan  Gorontalo-Sulawesi  Utara. Ambil matriks jarak Euclidean dari Tabel 4 untuk digunakan dalam perhitungan. Setelah selesai mencari nilai tertinggi untuk semua klaster, lanjutkan dengan langkah awal hingga terbentuk 3 klaster untuk provinsi yang ada.

## 3.2 Implementasi Algoritma K-Medoids
Pengelompokkan penduduk miskin yang ada di indonesia dengan menerapkan algoritma K-Medoids dimulai dengan menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk, kemudian memilih medoid dengan jumlah cluster yang ditentukan secara acak, menghitung jarak (cost) menggunakan persamaan euclidian distance dan menghitung total simpangan, lebih jelasnya berikut langkah penyelesaiannya:
a. Jumlah cluster yang akan dibentuk sebanyak 3 cluster
b. Menentukan pusat 3 cluster setiap medoids dilakukan dengan cara acak (memilih 3 sampel data secara acak)
Tabel 3. Medoid Awal Cluster Provinsi September’21  Maret’22 C1 SulawesiSelatan 765,46 777,44 C2 SulawesiTenggara 323,26 309,79 C3 Gorontalo 184,6 185,44
c. Menghitung jarak (cost) dengan menggunakaan persamaan euclidian distance sebagai berikut
𝑑 𝐸𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 (𝑋, 𝑌) = √∑ (𝑋 𝑖 − 𝑌 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
Data 1: Aceh
𝐶 1 = √(850,26 − 765,46) 2 + (806,82 − 777,44) 2 = 89,75
𝐶 2 = √(850,26 − 323,26) 2 + (806,82 − 309,79) 2 = 724,41
𝐶 2 = √(850,26 − 184,6) 2 + (806,82 − 185,44) 2 = 910,61
Data 2: Sumatera Utara
𝐶 1 = √(1273,07 − 765,46) 2 + (1268,19 − 777,44) 2 = 706,05
𝐶 2 = √(1273,07 − 323,26) 2 + (1268,19 − 309,79) 2 = 1349,32
𝐶 2 = √(1273,07 − 184,6) 2 + (1268,19 − 185,44) 2 = 1535,29
Data 3: Sumatera Barat
𝐶 1 = √(339,93 − 765,46) 2 + (335,21 − 777,44) 2 = 613,71
𝐶 2 = √(339,93 − 323,26) 2 + (335,21 − 309,79) 2 = 30,40
𝐶 2 = √(339,93 − 184,6) 2 + (335,21 − 185,44) 2 = 215,77
Untuk  data  ke-4  (Provinsi  Riau)  hingga  data  ke-34  (Papua)  lakukan  pencarian  jarak  (cost)  sesuai  dengan perhitungan Data 1 hingga Data 3. Hasil keseluruhan provinsi setelah dihitung jarak (cost) dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4. Hasil iterasi 1 Provinsi C1 C2 C3 Jarak terdekat Cluster Aceh 89,75 724,41 910,61 89,75 1 SumateraUtara 706,05 1349,32 1535,29 706,05 1 SumateraBarat 613,71 30,40 215,77 30,40 2 Riau 397,19 246,53 432,59 246,53 2 Jambi 695,62 53,00 133,78 53,00 2 SumateraSelatan 441,28 1081,43 1267,66 441,28 1 Bengkulu 674,51 33,88 154,88 33,88 2 Lampung 330,10 973,27 1159,23 330,10 1 Kep.BangkaBelitung 994,54 351,21 165,17 165,17 3

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 509 − 522 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4310
Provinsi C1 C2 C3 Jarak terdekat Cluster KepulauanRiau 886,34 243,75 57,75 57,75 3 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... PapuaBarat 779,89 136,68 49,58 49,58 3 Papua 230,18 872,28 1058,36 230,18 1 Medoid Cost 18201,59
d. Menentukan 3 pusat cluster medoids yang baru (non medoid) diambil dari sampel data secara acak untuk iterasi 2 dan dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 5. Medoid Baru Cluster Provinsi September’21 Maret’22 C1 Lampung 1007,02 1002,41 C2 Kep.BangkaBelitung 69,7 66,78 C3 KalimantanTimur 233,13 236,25
e. Lakukan perhitungan jarak (cost) dengan menggunakaan persamaan euclidian distance sesuai dengan langkah ke- 3. Berikut hasil jarak cost yang diperoleh setelah dilakukan perhitungan terhadap seluruh provinsi.
Tabel 6. Hasil iterasi 2 Kode C1 C2 C3 Jarak terdekat Cluster Aceh 250,66 1075,61 840,48 250,66 1 SumateraUtara 376,06 1700,44 1465,05 376,06 1 SumateraBarat 943,49 380,89 145,60 145,60 3 Riau 726,74 597,69 362,41 362,41 3 Jambi 1025,45 298,93 63,58 63,58 3 SumateraSelatan 117,46 1432,60 1197,54 117,46 1 Bengkulu 1004,41 320,05 84,61 84,61 3 Lampung 0,00 1324,38 1088,99 0,00 1 Kep.BangkaBelitung 1324,38 0,00 235,43 0,00 2 KepulauanRiau 1216,29 108,81 127,47 108,81 2 ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... PapuaBarat 1109,71 214,67 21,10 21,10 3 Papua 101,77 1223,46 988,16 101,77 1 Medoid Cost Baru 17444,05
f. Menghitung total simpangan (S)
𝑆 = 𝑀𝑒𝑑𝑜𝑖𝑑 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝐵𝑎𝑟𝑢 − 𝑀𝑒𝑑𝑜𝑖𝑑 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝐿𝑎𝑚𝑎 = 17444,05 − 18201,59 = −757,54
Nilai S < 0 sehingga dihitung lagi proses ietrasi selanjutnya dengan mengulangi langkah 2 hingga diperoleh nilai simpangan (S) > 0. Jika nilai S > 0 maka proses perhitungan selesai.

## 3.3 Pengujian Algoritma AHC dan Algoritma K-Medoids
RapidMiner  menyajikan  pengalaman  pengguna  yang  ramah  dan  mudah  digunakan  melalui  antarmuka  pengguna dengan fitur drag-and-drop, sehingga pengguna dapat membuat proses analisis data tanpa harus menulis kode secara manual. Dengan antarmuka yang intuitif ini, pengguna bahkan tanpa pengetahuan pemrograman dapat dengan mudah menjalankan analisis data. RapidMiner juga menawarkan berbagai algoritma analisis data yang kuat, seperti regresi, klasifikasi, klastering, analisis asosiasi, dan lainnya. Pengguna memiliki fleksibilitas dalam memilih algoritma yang sesuai dengan kebutuhan mereka, dan mereka dapat membandingkan hasil akhir dari algoritma AHC dan K-Medoids. RapidMiner juga menyediakan berbagai alat preprocessing untuk mempersiapkan data sebelum analisis. Alat-alat ini memungkinkan  pengguna  untuk  membersihkan  data,  menghilangkan  nilai  yang  hilang,  menormalisasi  data, menggabungkan dan membagi kolom, serta melakukan transformasi data lainnya. Dengan proses preprocessing yang efisien  ini,  pengguna  dapat  dengan  cepat  menyiapkan  data  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Selain  itu,  RapidMiner menawarkan berbagai fitur visualisasi yang kuat untuk membantu pengguna dalam menganalisis dan memahami data. Grafik, diagram, dan visualisasi lainnya memudahkan pengguna dalam menemukan pola dan hubungan dalam data secara intuitif. Hal ini membantu pengguna untuk memahami data dengan lebih baik dan mendukung pengambilan keputusan  yang  lebih  baik.  Dalam  konteks  pengelompokkan  provinsi  di  Indonesia  berdasarkan  data  kemiskinan, gambar inputan operator untuk kedua algoritma AHC dan K-Medoids juga disajikan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 509 − 522 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4310
Gambar 3. Proses dataset inputan file K-Means dan AHC
Gambar  3  menjelaskan  langkah-langkah  penggunaan  RapidMiner.  Proses  dimulai  dengan  memasukkan  file data  sebagai  input  yang  akan  diproses,  seperti  file  Excel  yang  telah  diduplikat  agar  dapat  dihubungkan  ke  dua algoritma pengelompokkan. Operator pengelompokkan AHC dimasukkan dan dihubungkan dengan operator flatten clustering untuk menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk (3 cluster) dan metode penghitungan jarak maksimal yang  dikenal  sebagai  metode  complete  linkage.  Metode  ini  melibatkan  perhitungan  jarak  hierarkis  antara  setiap pasangan  provinsi.  Selain  itu,  operator  pengelompokkan  K-Medoids  juga  dimasukkan  dengan  menetapkan  jumlah cluster  yang  akan  dibentuk  sebanyak  3  cluster.  Setelah  semua  operator  terhubung  sesuai  dengan  masing-masing algoritma,  proses  RapidMiner  dapat  dijalankan.  Untuk  memverifikasi  kesesuaian  antara  perhitungan  manual sebelumnya dengan penggunaan RapidMiner, peneliti menguji aplikasi RapidMiner dengan membentuk 33 cluster. Cluster pertama yang terbentuk harus konsisten antara perhitungan manual dan hasil penggunaan aplikasi RapidMiner. Tampilan model klaster yang terbentuk dengan total 33 cluster juga disajikan.

## Gambar 4. Pembentukan cluster pertama
Dari Gambar 4, dapat dijelaskan bahwa ketika kedua algoritma diterapkan untuk membentuk 33 cluster, terlihat bahwa provinsi Gorontalo dan Sulawesi Utara tergabung dalam cluster pertama (cluster 0). Hal ini konsisten dengan hasil perhitungan manual menggunakan algoritma AHC yang juga mengidentifikasi provinsi Gorontalo dan Sulawesi Utara  sebagai  cluster  pertama (dalam  pembuktian  ini,  hanya  algoritma  AHC  yang  digunakan  karena  algoritma  K- Medoids  memerlukan  iterasi  yang  lebih  banyak  sehingga  penempatan  klaster  pada  iterasi  pertama  dapat  berbeda dengan iterasi berikutnya). Kesesuaian ini menunjukkan konsistensi antara proses manual dan penggunaan aplikasi RapidMiner. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa hasil dari kedua metode tersebut cocok, dan penggunaan RapidMiner dapat dilanjutkan. Selanjutnya, fokus akan dialihkan pada pembentukan 3 klaster.

## a. Pengujian pada algoritma AHC

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 509 − 522 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4310
Berdasarkan gambar 5, dapat dijelaskan bahwa dari ketiga cluster yang dibentuk tersebut, cluster 2 memiliki jumlah kelompok provinsi yang lebih banyak dibanding dua cluster lainnya, yaitu 22 itesm atau lebih jelasnya ada 22 provinsi yang masuk dalam cluster 2. Selain itu ada juga cluster 0 yang memiliki provinsi lebih banyak kedua dengan jumlah 9 provinsi dan cluster dengan jumlah provinsi paling sedikit yaitu cluster 1 dengan jumlah kelompok hanya 3 provinsi.  Dari  ketiga  cluster  tersebut,  provinsi  yang  masuk  kedalam  cluster_1  dinyatakan  sebagai  provinsi  dengan jumlah kemiskinan terbanyak dibanding provinsi yang ada di cluster_0 dan cluster_2. Lebih jelasnya lagi dapat dilihat tabel berikut untuk mengetahui provinsi apa saja yang masuk kedalam 3 cluster tersebut.
Tabel 7. Cluster Terbentuk AHC Provinsi 2021 2022  Cluster Aceh 850.26 806.82 0 SumateraUtara 1273.07 1268.19 0 SumateraBarat 339.93 335.21 2 Riau 496.66 485.03 2 Jambi 279.86 279.37 2 SumateraSelatan 1116.61 1044.69 0 Bengkulu 291.79 297.23 2 Lampung 1007.02 1002.41 0 Kep.BangkaBelitung 69.7 66.78 2 KepulauanRiau 137.75 151.68 2 DKIJakarta 498.29 502.04 2 JawaBarat 4004.86 4070.98 1 ... ... ... ... ... ... ... ... PapuaBarat 221.29 218.78 2 Papua 944.49 922.12 0
Bedasarkan  tabel  7,  provinsi  yang  dikelompokkan  kedalam  cluster  pertama  (0)  berjumlah  9  provinsi diantaranya  provinsi  Aceh,  Banten,  Nusa  Tenggara  Barat,  Sulawesi  Selatan,  Lampung,  Papua,  Sumatera  Utara, Sumatera Selatan dan Nusa Tenggara Timur. Provinsi yang dieklompokkan kedalam cluster kedua (1) berjumlah 3 provinsi diantaranya Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur. Sedangkan provinsi yang dikelompokkan kedalam cluster ketiga (2) berjumlah 22 provinsi dengan nama provinsi selain cluster pertama dan kedua. Berikut visualisasi dari ketiga cluster yang telah dibentuk.

## Gambar 6. Visualisasi Cluster AHC
Gambar 6 terlihat bahwa cluster_2 (biru) menampung lebih banyak provinsi dari cluster yang lain, yaitu dengan jumlah  persentase  sebesar  64,7%  sedangkan  cluster_0  (hijau)  dengan  jumlah  provinsi  yang  ditampung  sebnyak  9 provinsi sehingga persentasenya 38,2% lebih kecil dari cluster_0 (biru). Sedangkan cluster_1 (orange) persentasenya hanya 8,8%.
b. Pengujian pada algoritma K-Medoids

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 509 − 522 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4310
Berdasarkan gambar 6, dapat dijelaskan bahwa dari ketiga cluster yang dibentuk tersebut, cluster 1 memiliki jumlah kelompok provinsi yang lebih banyak dibanding dua cluster lainnya, yaitu 22 itesm atau lebih jelasnya ada 22 provinsi yang masuk dalam cluster 1. Selain itu ada juga cluster 0 yang memiliki provinsi lebih banyak kedua dengan jumlah 9 provinsi dan cluster dengan jumlah provinsi paling sedikit yaitu cluster 2 dengan jumlah kelompok hanya 3 provinsi.  Dari  ketiga  cluster  tersebut,  provinsi  yang  masuk  kedalam  cluster_2  dinyatakan  sebagai  provinsi  dengan jumlah kemiskinan terbanyak dibanding provinsi yang ada di cluster_0 dan cluster_1. Lebih jelasnya lagi dapat dilihat tabel berikut untuk mengetahui provinsi apa saja yang masuk kedalam 3 cluster tersebut.
Tabel 8. Cluster Terbentuk AHC Provinsi 2021 2022  Cluster Aceh 850.26 806.82 0 SumateraUtara 1273.07 1268.19 0 SumateraBarat 339.93 335.21 1 Riau 496.66 485.03 1 Jambi 279.86 279.37 1 SumateraSelatan 1116.61 1044.69 0 Bengkulu 291.79 297.23 1 Lampung 1007.02 1002.41 0 Kep.BangkaBelitung 69.7 66.78 1 KepulauanRiau 137.75 151.68 1 DKIJakarta 498.29 502.04 1 JawaBarat 4004.86 4070.98 2 ... ... ... ... ... ... ... ... PapuaBarat 221.29 218.78 1 Papua 944.49 922.12 0
Berdasarkan  tabel  8,  provinsi  yang  dikelompokkan  kedalam  cluster  pertama  (0)  berjumlah  9  provinsi diantaranya  provinsi  Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Selatan,  Lampung,  Banten,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa Tenggara Timur, Sulawesi Selatan dan Papua. Provinsi yang dieklompokkan kedalam cluster ketiga (2) berjumlah 3 provinsi diantaranya Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur. Sedangkan provinsi yang dikelompokkan kedalam cluster kedua (1) berjumlah 22 provinsi dengan nama provinsi selain cluster pertama dan ketiga. Berikut visualisasi dari ketiga cluster yang telah dibentuk.
Gambar 8. Visualisasi Cluster K-medoids
Gambar 8 terlihat bahwa cluster_1 (biru) menampung lebih banyak provinsi dari cluster yang lain, yaitu dengan jumlah  persentase  sebesar  64,7%  sedangkan  cluster_0  (hijau)  dengan  jumlah  provinsi  yang  ditampung  sebnyak  9 provinsi sehingga persentasenya sebesar 26,5%. Sedangkan cluster_2 (orange) persentasenya hanya 8,8%.

## 4. KESIMPULAN

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 509 − 522 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4310
Kesimpulan yang diambil pada penelitian ini adalah terdapat peningkatan tingkat kemiskinan di Indonesia dan untuk mengatasi  masalah ini, pemerintah perlu  melakukan langkah-langkah seperti pemberian bantuan sosial, penciptaan lapangan kerja, dan peningkatan standar pengupahan. Selain itu, metode clustering seperti AHC dan K-Medoids dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  provinsi-provinsi  dengan  jumlah  penduduk  miskin  terbanyak.  Dalam  rangka menentukan  provinsi-provinsi  dengan  jumlah  penduduk  miskin  terbanyak  dari  34  provinsi  yang  ada  di  indonesia, dilakukan  pengelompokkan  menggunakan  metode  clustering,  yaitu  metode  AHC  (Agglomerative  Hierarchical Clustering)  dan metode  K-Medoids.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  terbentuk  tiga  cluster  dengan  letak  cluster yang  berbeda  antara  metode  AHC  dan  K-Medoids.  Namun,  jumlah  provinsi  dalam  masing-masing  cluster  sama. Dalam metode AHC, cluster 2 memiliki jumlah provinsi terbanyak, yaitu 22 provinsi, diikuti oleh cluster 0 dengan 9 provinsi, dan cluster 1 dengan hanya 3 provinsi. Sementara itu, dalam metode K-Medoids, cluster 1 memiliki jumlah provinsi terbanyak, yaitu 22 provinsi, diikuti oleh cluster 0 dengan 9 provinsi, dan cluster 2 dengan hanya 3 provinsi.

## REFERENCES
[1] R. Adha, N. Nurhaliza, U. Sholeha, and M. Mustakim, “Perbandingan algoritma DBSCAN dan k-means clustering untuk pengelompokan kasus Covid-19 di dunia,” SITEKIN J. Sains, Teknol. Dan Ind. , vol. 18, no. 2, pp. 206–211, 2021.
[2] U. Rizqi, “Gaussian Mixture Model dengan Algoritme Expectation Maximization untuk Pengelompokan Data Distribusi Air Bersih di Jawa Barat,” in PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika , 2023, vol. 6, pp. 745–750.
[3] N.  K.  Zuhal,  “Study  Comparison  K-Means  Clustering  Dengan  Algoritma  Hierarchical  Clustering:  AHC,  K-Means Clustering, Study Comparison,” in STAINS (SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI & SAINS) , 2022, vol. 1, no. 1, pp. 200– 205.
[4] A. Supriyadi, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Perbandingan algoritma k-means dengan k-medoids pada pengelompokan armada kendaraan truk berdasarkan produktivitas,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 229–240, 2021.
[5] S. Asmiatun, “Penerapan Metode K-Medoids Untuk Pengelompokkan Kondisi Jalan Di Kota Semarang,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 171–180, 2019, doi: 10.35957/jatisi.v6i2.193.
[6] N. G. P. R. TARAM, I. K. G. SUKARSA, and I. G. A. M. SRINADI, “Pengelompokan Tingkat Kriminalitas Dengan Metode Agglomerative  Dan  K-Means  Serta  Peubah  Pencirinya,” E-Jurnal  Mat. ,  vol.  8,  no.  2,  p.  102,  2019,  doi: 10.24843/mtk.2019.v08.i02.p241.
[7] I. Nasution, A. P. Windarto, and M. Fauzan, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Data Penduduk Miskin Menurut Provinsi,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 76–83, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.492.
[8] R. H. Sukarna and Y. Ansori, “Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Naive Bayes Dengan Feature Selection Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu,” J.  Ilm.  Sains  dan  Teknol. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  50–61,  2022,  doi: 10.47080/saintek.v6i1.1467.
[9] F. O. Lusiana, I. Fatma, and A. P. Windarto, “Estimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Simalungun,” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 79–84, 2021, [Online]. Available: https://hostjournals.com/
[10]  Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[11]  G. Gunadi and D. I. Sensuse, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth ) :,” Telematika , vol. 4, no. 1, pp. 118–132, 2012.
[12]  A.  Z.  Siregar,  “Implementasi  Metode  Regresi  Linier  Berganda  Dalam  Estimasi  Tingkat  Pendaftaran  Mahasiswa  Baru,” Kesatria    J.  Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer  dan  Manajemen) ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  133–137,  2021,  [Online].  Available: https://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/kesatria/article/view/73
[13]  S. S. S, A. T. Purba, V. Marudut, M. Siregar, T. Komputer, and P. B. Indonesia, “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN PINJAMAN,” vol. 3, pp. 25–30, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.
[14]  A. S. L. T. T. H. Hafizah, “Data Mining Estimasi Biaya Produksi Ikan Kembung Rebus Dengan Regresi Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , no. Vol 1, No 6 (2022): EDISI NOVEMBER 2022, pp. 888–897, 2022, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi/article/view/5732/1938
[15]  Y. L. Nainel, E. Buulolo, and I. Lubis, “Penerapan Data Mining Untuk Estimasi Penjualan Obat Berdasarkan Pengaruh Brand Image  Dengan  Algoritma  Expectation  Maximization  (Studi  Kasus:  PT.  Pyridam  Farma  Tbk),” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) , vol. 7, no. 2, p. 214, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i2.2097.
[16]  M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random  Forest,  SVM  dan  Naive  Bayes,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  2,  p.  640,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
[17]  S. Widaningsih, “Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[18]  H.  Maulidiya  and  A.  Jananto,  “Asosiasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  dan  FP-Growth  sebagai  Dasar Pertimbangan Penentuan Paket Sembako,” Proceeding SENDIU 2020 , vol. 6, pp. 36–42, 2020.
[19]  F. Harahap, “Perbandingan Algoritma K Means dan K Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 4, pp. 191–197, 2021.
[20]  M. A. Rofiq, A. Qoiriah, S. Kom, and M. Kom, “Pengelompokan Kategori Buku Berdasarkan Judul Menggunakan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering Dan K-Medoids,” J. Informatics Comput. Sci. , vol. 2, no. 03, pp. 220–227, 2021.
[21]  B. Harli Trimulya Suandi As and L. Zahrotun, “PENERAPAN DATA MINING DALAM MENGELOMPOKKAN DATA RIWAYAT  AKADEMIK  SEBELUM  KULIAH  DAN  DATA  KELULUSAN  MAHASISWA  MENGGUNAKAN

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 509 − 522 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4310
METODE  AGGLOMERATIVE  HIERARCHICAL  CLUSTERING  (Implementation  Of  Data  Mining  In  Grouping Academic History Data Before Students And Stud,” J. Teknol. Informasi, Komput. dan Apl. , vol. 3, no. 1, pp. 62–71, 2021, [Online]. Available: http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/
[22]  E.  P.  Priambodo  and  A.  Jananto,  “Perbandingan  Analisis  Cluster  Algoritma  K-Means  Dan  AHC  Dalam  Perencanaan Persediaan  Barang  Pada  Perusahaan  Manufaktur,” Progresif  J.  Ilm.  Komput. ,  vol.  18,  no.  2,  p.  257,  2022,  doi: 10.35889/progresif.v18i2.868.
[23]  H. D. Tampubolon, D. Gultom, L. Y. Hutabarat, F. I. R. H. Zer, and D. Hartama, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Mengetahui Tingkat Tindak Kejahatan Daerah Pematangsiantar,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 146–151, 2020.
[24]  R. A. Setyawan and R. M. Fadilla, “Klasterisasi media pembelajaran daring di era pandemi COVID-19 menggunakan metode Agglomerative,” Inf. Interaktif , vol. 5, no. 3, 2020, [Online]. Available: http://www.e- journal.janabadra.ac.id/index.php/informasiinteraktif/article/view/1305%0Ahttps://www.e- journal.janabadra.ac.id/index.php/informasiinteraktif/article/download/1305/890
[25]  Marjiyono, “Penerapan Algoritma Ahc Algorithm Dalam Aplikasi Ppembagian Kelas Siswa Baru,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2015 , pp. 6–8, 2015.
[26]  T. Li, A. Rezaeipanah, and E. M. T. El Din, “An ensemble agglomerative hierarchical clustering algorithm based on clusters clustering technique and the novel similarity measurement,” J. King Saud Univ. Inf. Sci. , vol. 34, no. 6, pp. 3828–3842, 2022.
[27]  R.  T.  Adek,  R.  K.  Dinata,  and  A.  Ditha,  “Online  Newspaper  Clustering  in  Aceh  using  the  Agglomerative  Hierarchical Clustering Method,” Int. J. Eng. Sci. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 70–75, 2022.
[28]  P. Govender and V. Sivakumar, “Application of k-means and hierarchical clustering techniques for analysis of air pollution: A review (1980–2019),” Atmos. Pollut. Res. , vol. 11, no. 1, pp. 40–56, 2020.
[29]  C. Briggs, Z. Fan, and P. Andras, “Federated learning with hierarchical clustering of local updates to improve training on non-IID data,” in 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , 2020, pp. 1–9.
[30]  K. Zeng, M. Ning, Y. Wang, and Y. Guo, “Hierarchical clustering with hard-batch triplet loss for person re-identification,” in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 2020, pp. 13657–13665.
[31]  N. K. Zuhal, “Study Comparison K-Means Clustering dengan Algoritma Hierarchical Clustering,” Pros. Semin. Nas. Teknol. dan Sains , vol. 1, pp. 200–205, 2022, [Online]. Available:
https://jurnal.dharmawangsa.ac.id/index.php/djtechno/article/view/966/867
[32]  B.  Produktivitas,  “Perbandingan  algoritma  k-means  dengan  k-medoids  pada  pengelompokan  armada  kendaraan  truk berdasarkan produktivitas,” vol. 06, pp. 229–240, 2021.
[33]  D.  Wahyuli,  I.  Parlina,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Suhendro,  “Mengelompokkan  Garis  Kemiskinan  Menurut  Provinsi Menggunakan Algoritma K-Medoids,” no. September, pp. 452–461, 2019.
[34]  S. R. Ningsih, I. S. Damanik, A. P. Windarto, and H. Satria, “Analisis K-Medoids Dalam Pengelompokkan Penduduk Buta Huruf Menurut Provinsi,” no. September, pp. 721–730, 2019.