Penentuan Klustering Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Tengah dengan Metode K-Means Berbasis Web
Rakryan Aryasatya 1* , Veronica Lusiana 2
1*,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Kota Semarang, Provinsi J awa Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 18 July 2023 Received in revised form 6 November 2023 Accepted 25 November 2023 Available online January 2024
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i1.1403.
Keywords: System; Human Development Index; K-Means.
Kata Kunci: Sistem; Indeks Pembangunan Manusia; K-Means.
ACM Computing Classification System (CCS)
Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
The  Human  Development  Index  uses  a  data  clustering  algorithm,  namely  the  K-Means algorithm,  which  is  the  simplest  clustering  algorithm  compared  to  other  algorithms.  This algorithm is one of the most important algorithms in data mining. K-Means divides the data and then groups it into several similar clusters and separates each cluster based on the differences between  each  cluster.  The  aim  of  this  research  is  to  design  and  implement  the  Human Development Index for Central Java Province using a web-based k-means clustering algorithm. This research is a qualitative research in the field of electrical engineering, especially in the field of  software.  This  research  was  conducted  by  analyzing  data  using  the  K-Means  Clustering Algorithm for the Human Development Index. The implementation of the k-means clustering algorithm into the clustering system provides effective data grouping classification results and the  process  of  each  centroid  distance  rotation  literacy,  the  determination  of  cluster  points  is formed,  human  data  as  a  reference  object  saves  more  time  when  clustering  the  Human Development Index. The application of this clustering results in more flexible information that can be accessed at any time by users who are given access rights to utilize the data. The application of the K-Means Clustering Algorithm to obtain the results of the Human Development Index requires an information system implementation to form four clusters.

## a b s t r a k
Indeks Pembangunan Manusia yang menggunakan algoritma data clustering yaitu algoritma K- Means merupakan algoritma clustering yang paling sederhana dibanding dengan algoritma yang lain. Algoritma ini termasuk salah satu algoritma paling penting dalam data mining. K-Means membagi  data  kemudian  mengelompokkannya  ke  dalam  beberapa  cluster  yang  memiliki kemiripan dan memisahkan setiap cluster berdasarkan perbedaan antar masing-masing cluster. Tujuan dalam penelitian ini adalah merancang dan menerapkan Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Jawa Tengah menggunakan algoritma klastering k-means berbasis web. Penelitian ini merupakan penelitian kualitatif dalam bidang teknik elektro khususnya bidang perangkat lunak. Penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara  menganalisis  data  dengan  menggunakan  Algoritma Clustering K-Means Indeks Pembangunan Manusia. Implementasi algoritma k-means clustering ke dalam sistem klasterisasi memberikan hasil klasifikasi pengelompokan data yang efektif dan proses setiap literasi perputaran jarak centroid, penentuan titik cluster dibentuk, data manusia sebagai  acuan  objek  lebih  menghemat  waktu  melakukan  klasterisasi  Indeks  Pembangunan Manusia.  Penerapan  klasterisasi  ini  menghasilkan  informasi  yang  lebih  fleksibel  dapat  diakses kapan  saja  oleh  pengguna  yang  diberi  hak  akses  untuk  memanfaatkan  datanya.  Penerapan Algoritma K-Means Clustering mendapatkan hasil  Indeks Pembangunan Manusia dibutuhkan suatu implementasi sistem informasi terbentuk empat cluster.
*Corresponding Author. Email: arsatya.24@gmail.com 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Keberhasilan  suatu  negara  dalam  pembangunan nasional  tidak  hanya  dilihat  dari  pertumbuhan ekonomi  akan  tetapi  juga  dilihat  dari  peningkatan kualitas  sumber  daya  manusia  dalam  pembangunan manusia.  Keberhasilan  dalam  upaya  membangun kualitas hidup manusia dapat diukur dengan Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM).  IPM  menjelaskan bagaimana  penduduk  dapat  mengakses  hasil pembangunan dalam bentuk pendapatan, kesehatan, pendidikan, dan aspek lain dalam kehidupan. Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  pertama  kali diperkenalkan  oleh United  Nations  Development program  (UNDP)  pada  tahun  1990  dan  di publikasikan  dalam  laporan  tahunan  Human Development Report atau (HDR).
Analisis  klaster  merupakan  salah  satu  teknik  yang penting dalam pengolahan data yang bertujuan untuk mengelompokkan  data  menjadi  beberapa  klaster berdasarkan  kesamaan  atau  perbedaan  karakteristik tertentu. Salah satu algoritma yang umum digunakan untuk melakukan analisis klaster adalah algoritma K- Means.  Penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya  di  Indonesia  menunjukkan  beragam penerapan algoritma K-Means dalam konteks indeks pembangunan  manusia  (IPM)  di  beberapa  wilayah. Penelitian  yang  dilakukan  terhadap  provinsi Sumatera Barat telah mengaplikasikan algoritma K- Means untuk menganalisis data IPM kabupaten/kota pada  tahun  2021.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa terdapat  tiga  klaster  yang  terbentuk,  yaitu  klaster dengan IPM rendah, klaster dengan IPM tinggi, dan klaster  dengan  IPM  menengah  di  antara  keduanya. Hal  ini  memberikan  gambaran  tentang  disparitas pembangunan manusia di wilayah tersebut [1].
Penelitian  serupa  juga  dilakukan  di  Pulau Kalimantan, di mana algoritma K-Means digunakan untuk mengelompokkan kabupaten/kota berdasarkan  IPM.  Penggunaan  metode  ini menghasilkan  empat  klaster  dengan  tingkat keseragaman yang sedang, seperti yang diindikasikan oleh  nilai  koefisien  Silhouette  yang  diperoleh  [2]. Algoritma  K-Means  juga  diterapkan  untuk mengelompokkan  kabupaten/kota  berdasarkan IPM.  Hasilnya  menunjukkan  adanya  tiga  klaster dengan tingkat IPM yang berbeda-beda, dari rendah, sedang, hingga tinggi [3]. Penelitian yang lebih luas
mencakup  seluruh  wilayah  Indonesia  menunjukkan bahwa  algoritma  K-Means  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan kabupaten/kota berdasarkan IPM dengan  baik.  Hasil  pengelompokan  menunjukkan adanya  empat  klaster  yang  mencerminkan  tingkat pembangunan manusia yang berbeda-beda, mulai dari rendah hingga sangat tinggi [4]. Penerapan teknik data mining  dalam  analisis  klaster  IPM  provinsi  di Indonesia menunjukkan bahwa terdapat enam klaster yang terbentuk, mencakup berbagai tingkat IPM dari yang sangat baik hingga sangat buruk. Evaluasi kinerja menggunakan  Davies-Bouldin  Index  menegaskan bahwa jumlah klaster terbaik dalam konteks ini adalah enam  [5].  Dari  rangkaian  penelitian  ini,  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  K-Means  memiliki fleksibilitas  dan  efektivitas  yang  baik  dalam mengelompokkan  data  IPM  di  berbagai  wilayah  di Indonesia.  Hasil-hasil  penelitian  ditujukan  kepada pengambil  kebijakan  dalam  merumuskan  strategi pembangunan  yang  lebih  terarah  dan  berkelanjutan serta  menjadi  landasan  dalam  analisis  klaster  dan pembangunan manusia di Indonesia.

## 2. Metode Penelitian
Langkah-langkah yang dilakukan dalam perancangan/pembuatan  pada  penelitian  ini  secara garis  besarnya  dapat  dibagi  dalam  berbagai  tahapan yang dimulai dengan analisis, pengumpulan data, dan Implementasi Algoritma K-Means.

## Gambar 1. Flowchart Penelitian
Mulai Selesai Analisa Masalah Pengumpulan Data Implementasi Sistem
Gambar  1  merupakan  Flowchart  yang  nanti  akan dijadikan  penelitian  dalam  membuat  aplikasi Klastering  Indeks  Pembangunan  Manusia  dengan Metode  K-  Means  Berbasis  Website.  Tahapan  dari Flowchart ini yaitu :

## Analisis Masalah
Proses clustering data indeks pembangunan manusia masih dilakukan dengan metode lama. Pengguna sulit mendapatkan  informasi  data  indeks  pembangunan manusia. apabila ingin bertanya tentang data indeks pembangunan manusia secara lengkap mereka harus datang ke kantor BPS sehingga itu cenderung lambat dan  memakan  waktu  Sistem  baru  yang  diharapkan sesuai  kebutuhan  dan  memiliki  data  yang  lengkap sehingga memudahkan pengguna diharapkan mampu digunakan secara maksimal. Penelitian ini merupakan penelitian  kualitatif  dalam  bidang  teknik  elektro khususnya  bidang  perangkat  lunak.  Penelitian  ini dilakukan dengan cara membangun suatu perangkat lunak  (software)  berupa  penentuan clustering Indeks Pembangunan  Manusia  Provinsi  Jawa  Tengah menggunakan algoritma clustering k-means.

## Pengumpulan Data
Adapun  sumber  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini dibagi menjadi dua yaitu :
1) Data  Primer adalah  data  yang  diperoleh  secara langsung  dari  obyek  penelitian  melalui pengamatan langsung di lapangan mengenai hal- hal yang berkaitan dengan indikator penelitian. Data primer penelitian ini dikumpulkan melalui metode  yaitu  pengumpulan  data  yang berhubungan  dengan  penentuan  clustering indeks  pembangunan  manusia  Provinsi  Jawa Tengah
2) Data  Sekunder adalah  data  pendukung  yang diperoleh dari berbagai sumber. Data sekunder penelitian  ini  dikumpulkan  melalui  studi literatur,  yaitu  penelusuran  literatur  mengenai dasar  pengetahuan  tentang  hal-hal  yang berkaitan  dengan  penelitian  ini.  Metode  ini dilakukan  dengan  cara  mencari  buku-buku, artikel-artikel, dan jurnal-jurnal ilmiah mengenai sistem  informasi,  rekayasa  perangkat  lunak, pemrograman web dan bahasa pemrograman.

## Tahapan Pengembangan Sistem
Tahapan pengembangan sistem Penentuan Clustering Indeks  Pembangunan  Manusia  dengan  Metode  K- Means antara lain: 1) Mengumpulkan  data  indeks  pembangunan manusia dari sumber yang terpercaya dan sesuai dengan  kebutuhan  serta  memastikan  data tersebut bersifat lengkap dan terbaru.
2) Mempersiapkan  data  dengan  menghapus  data yang tidak lengkap atau duplikat, menormalisasi data jika diperlukan, dan melakukan seleksi fitur untuk  menentukan  variabel  apa  saja  yang  akan digunakan dalam analisis.
3) Menentukan  jumlah  klaster  yang  akan  dibentuk dengan  metode  K-Means.  Pemilihan  k  dapat dilakukan  dengan  menggunakan  Pemilihan  k dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode silhouette , yaitu dengan menentukan garis tertinggi atau melihatnya dengan melihat garis yang paling optimum.
4) Menentukan lokasi awal centroid secara acak di dalam wilayah data.
5) Menghitung  jarak  setiap  data  point  terhadap setiap centroid.
6) Menentukan  klaster  yang  paling  dekat  dengan setiap data point, dan memasukkan data point ke dalam klaster tersebut.
7) Menghitung  ulang  posisi centroid untuk  setiap klaster, berdasarkan rata-rata posisi data point di dalam  kluster  sampai  posisi  centroid  tidak berubah  atau  telah  mencapai  batas  iterasi  yang telah ditentukan.
8) Mengevaluasi hasil clustering dengan menggunakan  metode  yang  sesuai,  misalnya dengan  menghitung  SSE  atau  menggunakan metode silhouette .

## Proses Implementasi Algoritma K-Means
Algoritma  k-means  pada  dasarnya  melakukan  tiga proses yaitu, proses pendeteksian lokasi pusat cluster, proses  pencarian  anggota  dari  tiap-tiap  kluster  dan proses pencarian anggota dari tiap-tiap cluster. Proses Algoritma k-means sebagai berikut :
1) Penentuan pusat cluster awal Dalam  menentukan  n  buah  pusat  cluster  awal dilakukan  pembangkitan  bilangan  random  yang merepresentasikan urutan data input. Pusat awal cluster  didapatkan  dari  data  nilai  max  dan  nilai min bukan dengan menentukan titik baru secara dengan random pusat awal dari data.

## 2) Perhitungan jarak dengan pusat cluster
Untuk mengukur jarak antar data dengan pusat cluster  digunakan  algoritma  euclidian  distance, algoritma  perhitungan  jarak  data  dengan  pusat cluster :
a) Ambil nilai data dan nilai pusat cluster.
b) Hitung city block distance dengan data tiap pusat cluster menggunakan persamaan (1).
(1)
Dimana  X ik adalah  pusat  cluster  baru,  X 𝑗𝑘 pada kasus ini adalah nilai dari penduduk 𝑑 𝑖𝑗 merupakan jarak, i merupakan pusat cluster di mana i = 1, 2, ...., n, j merupakan data nilai dari setiap kota / kabupaten , di mana j = 1, 2, ..., n. n merupakan jumlah sampel.

## 3) Pengelompokkan data
Jarak  hasil  perhitungan  akan  dilakukan perbandingan  dan  dipilih  jarak  terdekat  antara data dengan pusat cluster , jarak ini menunjukkan bahwa  data  tersebut  berada  dalam  satu kelompok  dengan  pusat cluster terdekat. Algoritma pengelompokan data :
a) Ambil nilai jarak tiap pusat cluster dengan data.
b) Cari nilai jarak terkecil.
c) Kelompokkan  data  dengan  pusat  cluster yang memiliki jarak yang terkecil.
4) Penentuan pusat cluster baru
Untuk  mendapatkan  pusat  cluster  baru  bisa dihitung dari rata-rata nilai anggota cluster dan pusat cluster. Pusat cluster yang baru digunakan untuk  melakukan  iterasi  selanjutnya,  jika  hasil yang didapatkan belum konvergen. Proses iterasi akan  berhenti  jika  telah  memenuhi  maksimum iterasi yang dimasukkan oleh user atau hasil yang dicapai sudah konvergen (pusat cluster baru sama dengan  pusat  cluster  lama).  Algoritma penentuan pusat cluster :
a) Cari jumlah anggota tiap cluster .
b) Hitung  pusat cluster baru  menggunakan persamaan (2) :
(2)
Dimana 1/M merupakan jumlah data dari setiap cluster, 𝐶𝑖 merupakan fitur ke-i dalam sebuah cluster,  dan  X  merupakan  data  dari  setiap cluster.
5) Ulangi langkah ketiga, jika cluster masih berubah Karakteristik algoritma k-means berdasarkan cara kerjanya sebagai berikut :
a) K-Means sangat cepat dalam proses clustering .
b) K-Means sangat  sensitif  pada  proses pembangkitan centroid awal secara random.
c) Memungkinkan suatu cluster tidak mempunyai anggota.
d) Hasil clustering dengan k-means bersifat tidak unik  (selalu  berubah),  terkadang  baik,  dan terkadang buruk.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berikut  disajikan  data  yang  akan  digunakan  untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah  berdasarkan  Indeks  Pembangunan  Manusia tahun 2022 bisa dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Indikator Kabupaten / Kota UHH  HLS  RLS PRP Kabupaten Cilacap 74,07 12,66 7,18   10904,00 Kabupaten Banyumas 73,88 13,21 7,78   11905,00 Kabupaten Purbalingga 73,28 12,01 7,33   10277,00 Kabupaten Banjarnegara 74,37 11,81 6,84   9776,00 Kabupaten Kebumen 73,70 13,36 7,85   9282,00 Kabupaten Purworejo 75,03 13,52 8,32   10671,00 Kabupaten Wonosobo 75,05 11,78 6,88   11108,00 Kabupaten Magelang 74,03 12,58 7,81   10011,00 Kabupaten 8,08   13250,00
Boyolali 76,12   12,62 Kabupaten Klaten 76,95 13,40 9,09   12522,00 Kabupaten Sukoharjo 77,82 13,90 9,62   11841,00 Kabupaten Wonogiri 76,41 12,51 7,42   9780,00 Kabupaten Karanganyar 77,64 13,70 8,79   11798,00 Kabupaten Sragen 75,87 12,91 7,79   13052,00 Kabupaten Grobogan 74,93 12,45 7,26   10610,00 Kabupaten Blora 74,60 12,44 7,01   10067,00 Kabupaten Rembang 74,68 12,13 7,41   10937,00 Kabupaten Pati 76,32 12,95 7,79   10948,00 Kabupaten Kudus 76,36 13,25 9,06   11609,00 Kabupaten Jepara 75,97 12,77 8,09   10913,00 Kabupaten Demak 75,52 13,33 8,10   10698,00 Kabupaten Semarang 75,86 13,04 8,05   12448,00 Kabupaten
Temanggung 75,70 12,55 7,41   9773,00 Kabupaten Kendal 74,53 12,97 7,71   11999,00 Kabupaten Batang 74,79 12,14 6,90   9972,00 Kabupaten Pekalongan 73,80 12,43 7,46   10707,00 Kabupaten Pemalang 73,65 11,98 6,50   8994,00 Kabupaten Tegal 71,85 12,91 7,25   10020,00 Kabupaten Brebes 69,74 12,51 6,35   10514,00 Kota Magelang 77,02 14,31 10,94 12816,00 Kota Surakarta 77,43 14,89 10,92 15463,00 Kota Salatiga 77,72 15,43 10,95 16351,00 Kota Semarang 77,69 15,54 10,80 16047,00 Kota Pekalongan 74,51 12,86 9,20   13158,00 Kota Tegal 74,64 13,08 9,00   13455,00 Data yang diperoleh, selanjutnya diproses menggunakan perhitungan  k-means berbasis website untuk membentuk cluster berdasarkan indikator IPM di  Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  2022.  Pada  statistik deskriptif  dibawah  ini  menunjukkan  bahwa  semua data  yaitu  UHH,  HLS,  RLS,  dan  PRP  pada  35 Kabupaten di Provinsi Jawa Tengah
Tabel 2. Statistik Deskriptif
Selanjutnya  menentukan  cluster,  karena  analisis  K- Means merupakan analisis non hierarki. Maka nilai k ditentukan  sendiri  oleh  peneliti,  namun  untuk membuktikan  nilai  k  yang  digunakan  paling  optimal dapat menggunakan metode Sillhouette sebagai berikut.
Gambar 2. Analisis Jumlah Clustering K-Means dengan Silhouette
Untuk  penentuan  nilai  K  pada  metode  silhouette, dilihat  dari  garis  tertinggi  atau  melihatnya  dengan melihat garis yang paling optimum adalah 2, namun ada  opsional  lain  yaitu  menetukan  nilai  K  dengan menggunakan  grafik  paling  tinggi  berikutnya  setelat grafik  paling  tinggi  pertama  yakni  grafik  tertinggi kedua,  yaitu  di  angka  3  dan  4,  jadi  penulis memutuskan  nilai  K  optimum  metode  silhouette adalah 4.
Rakryan Aryasatya, Veronica Lusiana / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (1) 2024, 155-162 160
Setelah  menentukan  jumlah cluster dan  diketahui  35 Kabupaten / Kota di Provinsi Jawa Tengah , dengan menggunakan  data  yang  telah  distandarisasi dilakukan pembentukan cluster . Berdasarkan Gambar
Tabel 2  dengan ketentuan yang telah dijelaskan, dapat didefinisikan sebagai berikut.
Tabel 3. Cluster Means Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Usia Harapan Hidup Saat Lahir 1.31531 0.35490 -2.53520 -0.39388 Harapan Lama Sekolah 2.21053 0.15435 -0.34713 -0.74736 Rata-Rata Lama Sekolah 2.17621 0.22870 -1.05695 -0.71581 Pengeluaran per Kapita Disesuaikan 2.00473 0.26699 -0.69841 -0.75907
Berdasarkan  Tabel  3  diatas  dijelaskan  variabel  Usia Harapan Hidup Saat Lahir, Harapan Lama Sekolah, Rata-Rata  Lama  Sekolah,  Pengeluaran  per  Kapita Disesuaikan pada Cluster 1 dan 2 mempunyai rata- rata yang diatas total, sedangkan pada cluster 3 dan 4 mempunyai  rata-rata  yang  dibawah  normal  karena bernilai negatif. Setelah membentuk 4 cluster , langkah selanjutnya  adalah  melihat  apakah  variabel-variabel yang  telah  terbentuk cluster mempunyai  perbedaan pada setiap cluster . Dalam hal ini dapat dilihat dari F dan  nilai  probabilitas  ( sig )  masing-masing  variabel. Hal  ini  dilakukan  dengan  melihat output Anova berikut.
Tabel 4 Anova
Berdasarkan Tabel 4 diatas jika semakin besar angka F  suatu  variabel  dan  angka sig adalah  0.05  maka semakin besar pula perbedaan variabel tersebut pada variabel  lainnya.  Sebagai  contoh,  angka  F  terbesar (61,895) ada pada Z RLS, dengan angka sig 0,000 yang berarti  signifikansinya  adalah  nyata.  Hal  ini  berarti faktor angka RLS sangat membedakan karakteristik empat cluster tersebut.  atau  dapat  dikatakan  angka RLS pada keempat cluster yang  sangat berbeda antara cluster 1  dengan cluster lainnya.  Begitu  juga  dengan variabel  lainnya.  Untuk  mengetahui  lebih  detail Kabupaten/Kota masing-masing cluster dapat dilihat pada Tabel 5
Tabel 5. Anggota Clustering
Pada  Tabel  5  menunjukkan  nomor cluster dari Kabupaten/Kota,  dan  kolom  jarak  ke  pusat cluster menunjukkan jarak terdekat antara data dengan pusat cluster ,  dimana  semakin  kecil  berarti  semakin  mirip dengan cluster terkait.  Jarak  antar cluster dapat  dilihat dari output Distances between Final Cluster Centers yang telah dirangkum dalam Tabel 6
Tabel 6 Jarak Antar Cluster Cluster 1 2 3 4 1 3.459  6.255 5.260 2 3.459 3.345 1.822 3 6.255  3.345 2.206 4 5.260  1.822  2.206
Distance-between atau centroid-distance , adalah jarak antar centroid dari satu cluster ke cluster lainnya. Hasil Clustering dikatakan baik jika memiliki nilai distance between yang relatif tinggi. Semakin besar nilaiya, berarti jarak antara cluster satu dengan lainnya semakin renggang. Hal ini berarti  antara cluster satu  dengan  lainnya  terlihat semakin jelas perbedaannya.
Cluster Error Mean df Mean Df F Sig. Square Square Z_UHH 7.945 3 0.328 31 24.233 0 Z_HLS 9.321 3 0.195 31 47.872 0 Z_RLS 9.712 3 0.157 31 61.895 0 Z_PRP 8.729 3 0.252 31 34.635 0

## 4. Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dengan K-Means Cluster pada  data  indikator  IPM Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Tengah  Tahun 2022,  diperoleh  kesimpulan  pengelompokkan Kabupten/Kota berdasarkan indikator Usia Harapan Hidup (UHH), Harapan Lama Sekolah (HLS), Rata- Rata Lama Sekolah (RLS), dan Pengeluaran Perkapita (PRP) sebagai berikut:
1) Cluster 1 yaitu Kota Magelang, Kota Surakarta, Kota  Salatiga,  dan  Kota  Semarang.  Hal  ini dikarenakan  karakteristik  Kabupaten/Kota  di cluster 1  memiliki  kesamaan  karakteristik  yaitu nilai  semua  indikator  IPM  berada  di  kategori tinggi  jika  dibandingkan  dengan  nilai  indikator pada cluster lain.
2) Cluster 2 yaitu Kabupaten Banyumas, Kabupaten
Purworejo,  Kabupaten  Boyolali,  Kabupaten Klaten.  Kabupaten  Sukoharjo,  Kabupaten Karanganyar,  Kabupaten  Sragen,  Kabupaten Pati,  Kabupaten  Kudus,  Kabupaten  Jepara, Kabupaten  Demak,  Kabupaten  Semarang, Kabupaten Kendal, Kota Pekalongan, dan Kota Tegal.  Hal  ini  dikarenakan  karakteristik Kabupaten/Kota di cluster 2 memiliki kesamaan karakteristik  yaitu  nilai  semua  indikator  IPM berada di kategori menengah jika dibandingkan dengan nilai indikator pada cluster lain.
3) Cluster 3 yaitu Kabupaten Tegal dan Kabupaten Brebes.  Hal  ini  dikarenakan  karakteristik Kabupaten/Kota di cluster 3 memiliki kesamaan karakteristik  yaitu  nilai  semua  indikator  IPM berada  kategori  rendah  jika  dibandingkan dengan nilai indikator pada cluster lain.
4) Cluster 4  yaitu  Kabupaten  Cilacap,  Kabupaten Purbalingga,
Kabupaten Banjarnegara,
Kabupaten  Kebumen,  Kabupaten  Wonosobo, Kabupaten  Magelang,  Kabupaten  Wonogiri, Kabupaten  Grobogan,  Kabupaten  Blora, Kabupaten Rembang, Kabupaten Temanggung, Kabupaten Batang, Kabupaten Pekalongan, dan Kabupaten  Pemalang.  Hal  ini  dikarenakan karakteristik  Kabupaten/Kota  di cluster 4 memiliki  kesamaan  karakteristik  yaitu  nilai semua  indikator  IPM  berada  kategori  sangat rendah jika dibandingkan dengan nilai indikator pada cluster lain.
Dengan kesimpulan yang disanpaikan diatas, peneliti bermaksud memberikan saran – saran sebagai berikut:
1) Pada  penelitian  ini  peneliti  hanya  mengkaji Indeks  Pembangunan  Manusia  mengunakan klafisikasi  UHH  (  Usia  Harapan  Hidup),  HLS (Harapan Lama Sekolah), RLS (Rata – rata Lama Sekolah),  PKP  (Pendapatan  per  Kapita.  Oleh karena  itu  angka  Harapan  Hidup,  dan  lain sebagainya
2) Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai salah satu bahan untuk peneliti lanjutan, mungkin bisa mengunakan  metode  clustering  lainnya,  selain Meode  K – Means  yang  digunkaan  dalam penelitian ini, mengingat metode untuk clustering sangatlah  beragam.  Sehingga  pembaca  dapat mengkaji  data  Indeks  Pembangunan  Manusia (IPM) Mengunakan metode hierarki yang lainnya.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Anggraini,  L.  and  Arum,  P.R.,  2022.  Analisis Cluster  Menggunakan  Algoritma  K-Means Pada  Provinsi  Sumatera  Barat  Berdasarkan Indeks  Pembangunan  Manusia  Tahun  2021. In Prosiding Seminar Nasional UNIMUS (Vol. 5).
[2] Anwar,  K.,  Goejantoro,  R.  and  Prangga,  S., 2022.  Pengelompokan  Kabupaten/Kota  Di Pulau  Kalimantan  Berdasarkan  Indikator Indeks  Pembangunan  Manusia  Tahun  2020 Menggunakan  Optimasi  K-Means  Cluster Dengan  Principle  Component  Analysis (PCA). EKSPONENSIAL , 13 (2),  pp.131-140. DOI:
https://doi.org/10.30872/eksponensial.v13i2.
1053.
[3] Sibarani,  H.,  Saputra,  W.,  Gunawan,  I.  and Nasution,  Z.M.,  2022.  Penerapan  Metode  K- Means Untuk Pengelompokkan Kabupaten/Kota  Di  Provinsi  Sumatera  Utara Berdasarkan  Indikator  Indeks  Pembangunan Manusia. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) , 6 (1), pp.154-161. DOI: https://doi.org/10.36040/jati.v6i1.4590
[4] Kurnia,  A.,  Rahardiantoro,  S.  and  Mattjik, A.A., 2022. Penggerombolan Kabupaten/Kota  di  Indonesia  Berdasarkan Indikator  Indeks  Pembangunan  Manusia Menggunakan Metode K-Means dan Fuzzy C- Means. Xplore: Journal of Statistics , 11 (1), pp.36- 47. DOI: https://doi.org/10.29244/xplore.v11i1.855
[5] Hermawan,  H.  and  Hasugian,  H.,  2022, September.  Penerapan  Data  Mining  Untuk Clustering  Indeks  Pembangunan  Manusia Berdasarkan Provinsi Di Indonesia. In Prosiding Seminar  Nasional  Mahasiswa  Fakultas  Teknologi Informasi (SENAFTI) (Vol. 1, No. 1, pp. 525- 532).
[6] Hartono,  Bambang.  2013. Sistem  Informasi Manajemen  Berbasis  Komputer .  Jakarta:  Rineka Cipta.
[7] Kusrini. 2016. Sistem Pakar . Yogyakarta: Andi Offisit.
[8] Kusuma, V. M. 2017. Implementasi Metode Fuzzy Subtractive  Clustering  Untuk  Pengelompokan  Data Potensi Kebakaran
Hutan/Lahan . Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer.
[9] Muslihudin,  Muhamad  Oktafianto.  2016. Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi Menggunakan  Model  Terstruktur  dan  UML .
Yogyakarta: Andi.
[10] Murdick,  Robert  dkk.  2016. Sistem  Informasi Untuk  Manajemen  Modern .  Bandung  : Informatika.
[11] Nahampun,  Maruli  Tua.  2014. Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Tanaman  Kelapa  Sawit  Dengan Metode Dempster Shafer . Jurnal Pelita Informatika Budi.
[12] Prasetyo, Eko. 2016. Data Mining Mengolah Data Menjadi Informasi. Menggunakan Matlab . Yogyakarta: Penerbit Andi.
[13] Rikhiana,  Esthi  Dyah  dan  Abdul  Fadlil.  2013. Implementasi  Sistem  Pakar  Untuk  Mendiagnosa Penyakit  Dalam  Pada  Manusia  Menggunakan Metode  Dempster  Shafer .  Jurnal  Serjana  Teknik Informatika.
[14] Sukamto,  R.  A.,  &  Shalahuddin,  M.  (2016). Rekayasa  Perangkat  Lunak  Terstruktur  dan Berorientasi Objek . Bandung: Informatika.
[15] Suyatno. 2017. Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data . Bandung: Informatika Bandung.