## IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN TINGKAT KEMISKINAN DI PULAU JAWA MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PYTHON
Inggit Agustina, Raditya Danar Dana Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa barat 45131
Inggitagustina2@gmail.com

## ABSTRAK
Kemiskinan adalah masalah ekonomi sosial yang sudah menyebar di seluruh wilayah di Indonesia, termasuk di Pulau Jawa yang merupakan pulau terpadat di Indonesia dengan kepadatan penduduk tercatat sebesar 1.015,9 jiwa/km2  dan menjadi pulau  di Indonesia dengan jumlah penduduk miskin terbanyak , yaitu 13,62 juta orang. Bedasarkan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Terlihat sebaran kemiskinan di seluruh wilayah Indonesia, tetapi, data yang disajikan oleh BPS hanya memaparkan presentase bedasarkan provinsi. Oleh karena itu,  penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  mengelompokkan  kabupaten  atau  kota  di  Pulau  Jawa  berdasarkan tingkat  kemiskinannya.  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  data  dan  informasi  kemiskinan  tahun  2022 menggunakan  metode clustering dengan  algoritma K-Means .  Metode  validasi  cluster  menggunakan  Davies Bouldien-Index  dengan  nilai  0,9315  dengan  bantuan  tools  anaconda  dan  bahasa  pemrograman  python.  Hasil Penelitin  ini  menunjukkan  kabupaten/kota  di  Pulau  Jawa  dapat  di  kelompokkan  menjadi  dua  yaitu,  (cluster  0) kabupaten/kota  dengan  tingkat  kemiskinan  rendah  terdiri  dari  86  kabupaten/kota  dengan  rata-rata  tingkat kemiskinan,  yaitu  8,86%  dan  rata-rata  kedalaman  kemiskinan(P1)  1,31%.  Cluster  (1)  kabupaten/kota  dengan tingkat kemiskinan tinggi terdiri dari 26 kabupaten/kota dengan rata-rata tingkat kemiskinan, yaitu 10,63%  dan rata-rata kedalaman kemiskinan(P1), yaitu 1,90%. Kabupaten Bogor dengan tingkat kemiskinan paling tinggi dan Kota Mojokerto dengan tingkat kemiskinan paling rendah.
Kata kunci : Kemiskinan, Data Mining, K-Means, Clustering, Davies Bouldien-Index

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia,  sebagai  negara  maritim  terluas  di kawasan  ASEAN,  memiliki  wilayah  seluas  1,9  juta kilometer  persegi  dan  terdiri  dari  17.000  pulau. Populasinya  mencapai  sekitar  278,70  juta  jiwa  pada tahun 2023. Kemiskinan adalah tantangan sosial yang dihadapi  oleh  Indonesia,  Berdasarkan  Undang- Undang No. 24 Tahun 2004, Kemiskinan menjadi isu sosial  yang  dihadapi  oleh  negara  Indonesia. Kemiskinan  dapat  diartikan  sebagai  situasi  di  mana individu atau kelompok yang tidak mamput memenuhi kebutuhan dasar mereka untuk hidup dengan nyaman. Kebutuhan  dasar  tersebut  mencakup  aspek-aspek seperti  makanan,  kesehatan,  pendidikan,  pekerjaan, tempat tinggal, pasokan air, pertanahan, sumber daya alam,  lingkungan  hidup,  keamanan,  dan  partisipasi dalam kehidupan bermasyarakat. [1] ada  berbagai  faktor  yang  menjadi  penyebab kemiskinan  kemiskinan,  tetapi  secara  umum  dapat diklasifikasikan  menjadi  dua  kelompok,  yaitu  faktor ekonomi  dan  faktor  sosial.  Faktor  ekonomi  yang penyebab  kemiskinan  melibatkan  kurangnya  akses terhadap  produksi.  Akses  terhadap  pekerjaan  yang rendah dapat disebabkan oleh rendahnya keterampilan,  keterbatasan  lapangan  kerja,  dan diskriminasi.  Akses  terhadap  produksi  yang  rendah dapat  disebabkan  oleh  rendahnya  modal  usaha, lemahnya  akses  terhadap  pasar,  dan  terbatasnya penguasaan teknologi. Faktor sosial yang menyebabkan  kemiskinan  antara  lain  rendahnya
pendidikan,  rendahnya  kesehatan,  dan  diskriminasi. Pendidikan yang rendah dapat menyebabkan seseorang tidak memiliki keterampilan yang dibutuhkan  untuk  bekerja.  Kesehatan  yang  rendah dapat  menyebabkan  seseorang  tidak  produktif  dan tidak dapat bekerja. Diskriminasi dapat menyebabkan seseorang tidak  mendapatkan kesempatan  yang sama untuk mengakses pekerjaan dan sumber daya lainnya. Pendapatan  seseorang  akan  menentukan  besarnya pengeluaran  konsumsi.  Semakin  tinggi  penghasilan individu,  semakin  besar  pula  belanjanya  untuk konsumsi.  Hal  ini  karena  seseorang  akan  memiliki lebih  banyak  uang  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar dan kebutuhan lainnya.[2]
Kemiskinan permasalahan yang banyak dihadapi negara, terutama negara yang masih berkembang dan tertinggal.  Kemiskinan  merupakan  masalah  yang rumit,  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor,  tidak  hanya aspek ekonomi, melainkan juga dimensi politik, sosial, budaya, dan struktur sosial lainnya. Dalam konteks ini, kemiskinan tidak hanya terbatas pada ekonomi, tetapi juga  melibatkan  aspek-aspek  lainnya.  Kemiskinan dijelaskan  sebagai  kondisi  di  mana  individu  atau keluarga  menghadapi kesulitan  memenuhi kebutuhan dasar  mereka.  Selain  itu,  lingkungan  di  sekitar penduduk  miskin  tidak  memberikan  peluang  yang cukup untuk  meningkatkan kesejahteraan atau keluar dari  keadaan  rentan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa kemiskinan  tidak  hanya  masalah  materi,  tetapi  juga terkait  dengan  faktor-faktor  lingkungan  dan  sistemik
yang  dapat  mempengaruhi  kondisi  sosio-ekonomi secara keseluruhan. [3]
Penelitian  ini  bedasarkan  pada  tinjauan  literatur terhadap  penelitian  serupa  sebelumnya  k  dijadikan salah satu acuan sebagai opsi pengambilan keputusan. Nova  Novitasari  telah  melakukan  penelitian  yang dipublikasikan, dalam jurnal informatika terpadu, pada tahun  2020  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma  K- Means  Untuk  Clustering  Data  Jumlah  Penduduk Miskin  Berdasarkan Kota/Kabupaten jumlah penduduk  miskin  di  KoDi  Jawa  Barat  Menggunakan Rapidminer”.  Dalam  penelitian  tersebut,  melalui penerapan  teknik  data  mining  algoritma K-Means  , peneliti  menghitung.  Hasil  penelitian  ,  yaitu  Dengan menggunakan teknik data mining Algoritma K-Means, peneliti  menghitung  jumlah  penduduk  miskin  di Kota/Kabupaten Jawa Barat berdasarkan atribut yang terdapat, yiatu Kode Kota atau Kabupaten, Nama Kota atau Kabupaten, Jumlah Penduduk Miskin, dan Tahun. Analisis  dilakukan  terhadap  513  total  dataset, menghasilkan cluster dengan  196  anggota, cluster 1 dengan 38 anggota, cluster 2 dengan 118 anggota dan cluster  3  dengan161  anggota  dengan  menunjukkan nilai  Davies  Bouldin-Index  yaitu  -0,563  sebagai indikasi  hasil cluster 4  yang  dapat  diidentifikasi dengan baik .[4] Tujuan dilakukannya penelitian ini, yaitu: 1. Untuk  mengetahui  cara  pengelompokan  tingkat kemiskinan  di  pulau  jawa  bedasarkan  kabupaten atau  kota  menggunakan  bahasa  pemrograman python
2. Untuk  mengetahui  hasil  dari  pengelompokan kemiskinan  di  pulau  jawa  bedasarkan  kabupaten/ kota dengan algoritma k-means clustering
3. Untuk  menetukan  jumlah  cluster  yang  optimal dengan Davies Bouldien Index
4. Untuk mengetahui penerapan deployment menggunakan framework streamlit
5. Untuk  mengetahui  hasil  penerapan  deployment menggunakan framework streamlit

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  Mining  suatu  tahap  pencarian  pola  atau informasi  menarik  dari  volume  data  yang  besar. Tahapan  data  mining  terdiri  dari  pengumpulan  data, ekstraksi  data,  analisa  data,  dan  statistik  data.  Istilah lai juga umum dikenal sebagai knowledge discovery(proses  penemuan  pengetahuan  dari  data), knowledge  extraction(proses  ekstrasi  pengetahuan dari  data),  data/pattern  analysis  (analisis  data  dan pola), dan information harvesting(pengambilan informasi dari data. [5].

## 2.2. Clustering
Klasterisasi  adalah  alat  yang  kuat  yang  dapat digunakan  untuk  menemukan  pola  dan  tren  dalam data,  Klasterisasi  adalah  proses  penggabungan  data perlu dibagi ke dalam sejumlah klaster atau kelompok, sehingga  tingkat  kemiripan  yang  tinggi  antar  data
dalam satu kelompok dan rendah antar data kelompok yang  berbeda.  Klasterisasi  dapat  digunakan  untuk berbagai  tujuan,  seperti  text  mining  dan  analisis web.[6]  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh [7]clustering memiliki beberapa metode yaitu :
1. Hierarchical Clustering Metode  klasterisasi  hirarkis  tidak  ditentukan jumlah  cluster  yang  diinginkan  pada  langkah awal  sehingga  dapat  dilihat  pembentukan kelompok menggunakan program dendogram.
2. Non-Hierarchical Clusterin Metode klasterisasi non hirarkis, total kelompok harus  ditentukan  terlebih  dahulu.  Dalam penelitian ini, dua teknik yang diterapkan untuk mengidentifikasi  jumlah  kelompok  melalui elbow plot dan metode silhouette plot.
2.3. K-Means
K-Means  clustering merupakan  suatu  teknik pengelompokkan non hierarkis yang digunakan untuk mengaktegorikan  data  berdasarkan  tingkat  kemiripan diantara  elemen-elemen  data  tersebut. K-Means clustering bekerja dengan cara membagi data kedalam beberapa kelompok, dengan masing-masing kelompok memiliki  karakteristik  yang  sama.  Pada  K-Means clustering, huruf "k" mewakili jumlah kelompok yang akan  dibuat.  Nilai  "k"  ini  biasanya  ditentukan  secara acak.[8]

## 2.4. Davies Bouldin Index
Davies-Bouldin Index (DBI) adalah suatu metrik evaluasi dalam analisis klaster yang digunakan untuk mengukur  kebaikan  pembagian  klaster  pada  suatu dataset.  DBI  mengambil  nilai  numerik  yang menunjukkan seberapa baik klaster terbentuk, dengan mempertimbangkan rata-rata jarak antar pusat klaster dan seberapa tersebar data di dalam klaster. Semakin rendah nilai DBI, semakin baik kualitas klaster, yang menandakan  klaster  memiliki  pemisahan  yang  baik dan  kompak.  Sebaliknya,  nilai  yang  tinggi  dapat menunjukkan adanya tumpang tindih antar klaster atau ketidakhomogenan dalam pembagian data..[9]

## 2.5. Python
Bahasa  pemrograman  python  adalah  bahasa pemrograman  yang  mengalami  perkembangan  dan popularitas yang meningkat. Bahasa pemrograman ini memiliki  banyak  kelebihan  yang  menjadikannya sebagai  alternatif  yang  sesuai  untuk  berbagai keperluan.  phyton  merupakan  pemrograman  yang dinamis  sehingga  mudah  dibaca.  Python  dapat digunakan untuk berbagai keperluan, seperti Machine learning  dapat  digunakan  untuk  pengembangan algoritma  machine  learning,  seperti  klasifikasi, regresi, dan clustering.[10]
3. METODE PERANCANGAN
3.1. Sumber Data
Dalam  penelitian  tugas  akhir  ini,  seorang peneliti  memperoleh  data  Informasi  dan  Kemiskinan
pada  penelitian  ini  untuk  mengetahui  tingkat kemiskinan Kabupaten/Kota di Pulau Jawa pada tahun 2022.  Data  ini  diperoleh  dari  sumber  resmi  yaitu Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  BPS  berkantor  pusat  di Jln. Dr. Sutomo 6-8, Jakarta Pusat 10710. dengan judul "Data dan Informasi  Kemiskinan di Indonesia Tahun 2022." Peneliti  mengakses data ini  melalui situs web resmi BPS (https://bps.go.id/) pada tanggal 10 Agustus 2023  dan  mengumpulkannya  dalam  sebuah  bentuk tabel excel.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Berikut  adalah  metode  pengumpulan  data  yang diterapkan oleh  peneliti dalam Tugas Akhir ini, yaitu:
1. Pada  penelitian  ini,  metode  studi  dokumen digunakan untuk mendapatkan dari dokumen dan  catatan  yang  tersedia,  dengan  sumber data  utama  adalah  situs  web  resmi  Badan Pusat Statistik. Setelah data berhasil diperoleh, langkah berikutnya adalah menganalisis,  mengolah,  dan  memanfaatkan data tersebut oleh peneliti guna mendapatkan informasi yang relevan untuk penelitian ini.
2. Studi  literatur  merupakan  landasan  teoritis yang menjadi fondasi  penting  dalam penelitian Tugas Akhir ini, berperan sebagai panduan utama dalam memecahkan masalah yang dihadapi serta sebagai sumber referensi yang sangat relevan selama proses penelitian. Peneliti  merujuk  kepada  beragam  referensi, termasuk jurnal-jurnal nasional dan internasional  yang  berkaitan  erat  dengan topik  penelitian  untuk  menguatkan  dan mendukung penelitian ini.
Langkah-langkah pengumpulan data yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  data sekunder  sesuai  dengan  sumbernya.  Sebanyak  112 data  pada  tahun  2022  diperoleh  dari  Bdan  Pusat Statistik.

## 3.3. Tahapan Perancangan

## Gambar 1. Tahap KDD
Langkah-langkah  dalam  merancang  penelitian ini  melibatkan  penerapan Knowledge  Discovery  in Database (KDD),  Knowledge  Discovery  Database (KDD)  merupakan  proses  untuk  mengekstrak
pengetahuan  yang  berharga  dari  kumpulan  data dengan volum yang besar. KDD melibatkan berbagai teknik  statistik,  komputasi,  dan  kecerdasan  buatan untuk  menemukan  pola,  tren,  dan  hubungan  dalam data.meringkas  langkah-langkah  KDD  yang  terdiri dari  data  seleksi,  pra-proses  data,  data  transformasi, data mining, interpretasi dan evaluasi.[9]
Dalam  proses  KDD  terdiri  dari  beberapa  tahapan, yaitu:
1. Seleksi Data ( Data Selection ) Tahapan awal  KDD adalah data selection,  yaitu memilih variabel atau atribut yang ada pada data dan  informasi  tahun  2022  yang  akan  digunakan dalam  analisis  K-Means  Clustering.  Variabel harus  relevan  dengan  masalah  yang  ingin dipecahkan, yaitu jumlah penduduk miskin, garis kemiskinan, presentase kemiskinan, P1, dan P2.
2. Preprocessing Sebelum  melakukan  proses  data  mining, diperlukan  tahapan  pembersihan  pada  data  dan informasi tahun 2022 yang menjadi fokus KDD, Tahap praprocessing bertujuan untuk mempersiapkan data agar siap untuk dianalisis.
3. Data Transformation Pada langkah data Data Transformation disesuaikan  dan  diubah  ke  dalam  format  yang sesuai, seperti format .xlsx, untuk memungkinkan  penggunaan  alat  data  mining yang  memakai  algoritma  K-Means  Clustering. Proses  ini  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa data siap untuk diolah dan dianalisis dengan tepat menggunakan algoritma K-Means Clustering.
4. Data Mining Data mining merupakan suatu proses pengumpulan  dan  pemrosesan  data  dengan tujuan  untuk  mengidentifikasi  pola,  hubungan, atau tren yang berguna dari data. Proses ini dapat dilakukan  dengan  berbagai  teknik,  seperti klasifikasi,  regresi,  clustering,  dan  outlier detection.
5. Tahap interpretasi dan evaluasi Pada  tahap  ini,  hasil  data  mining  akan  diubah menjadi  informasi  yang  dapat  dipahami. Informasi ini dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Hasil data mining akan dievaluasi  menggunakan Davies-Bouldin  Index (DBI). 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Penerapan  Algortima  K-Means  untuk
Pengelompokan  Tingkat  Kemiskinan  di Pulau  Jawa  bedasarkan  Kabupaten  atau kota  menggunakan  bahasa  Pemrograman python
4.1.1. Hasil Pengumpulan Data (Data Collecting) Data  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini adalah  data  Informasi  dan  Kemiskinan  tahun  2022. Data ini mencakup atribut Nama Kabupaten atau Kota, Jumlah  Penduduk  Miskin  (dalam  ribuan),  Presentase
Penduduk  Miskin,  P1,  P2,  dan  Garis  Kemiskinan. Jumlah total data yang digunakan berjumlah 112 baris.

## 4.1.2. Data Selection
Pemilihan  atribut  Data  merupakan  tahapan dimana data yang tidak diperlukan dihilangkan saat di proses dalam suatu model. Atribut yang ada pada data informasi  dan  kemiskinan  tahun  2022,  yaitu  Nama Kabupaten atau kota, Jumlah penduduk miskin (000), presentase  penduduk  miskin,  P1,  P2,  dan  Garis Kemiskinan. Seperti ditampilkan pada gambar berikut:
Tabel 1. Data Informasi dan Kemiskinan Tahun 2022
sebelum Selection V1 V2 V3 V4 V5 V6 Bogor 474,74 7,73 1,49  0,45  443.787 Sukabumi 186,28 7,34 0,93  0,19  357.636 Cianjur 246,81  10,55  1,35  0,27  406.829 … … … …. … … Sleman 98,92 7,74 1,18  0,27  450.763 Kota Yogyakarta 29,68 6,62 0,80  0,13  601.905 Keterangan : a) V1 = kabupaten/kota
b) V2 = jumlah penduduk miskin (000)
c) V3 = presentase penduduk miskin
d) V4 = P1
e) V5 = P2
f) V6 = garis kemiskinan (Rp/Kap/Bulan)

## 4.1.3. Data Pre-processing
Dataset  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik  Indonesia  berupa  data  informasi  dan kemiskinan tahun 2022 terdapat missing value 9 baris pada  kolom  presentase  penduduk  miskin  dan  Garis kemiskinan (Rp/Kap/Bulan) dengan tampilan sebagai berikut:
Tabel 2. Data Informasi dan Kemiskinan tahun
2022 sebelum Pre-Processing V1 V2 V3 V4 V5 V6 Bogor 474,74 7,73 1,49  0,45  443.787 Sukabumi 186,28 7,34 0,93  0,19  357.636 Cianjur 246,81  10,55  1,35  0,27  406.829 … … … … … … Sleman 98,92 7,74 1,18  0,27  450.763 Kota Yogyakarta 29,68 6,62 0,80  0,13  601.905 Keterangan : a) V1 = kabupaten/kota
b) V2 = jumlah penduduk miskin (000)
c) V3 = presentase penduduk miskin
d) V4 = P1
e) V5 = P2
f) V6 = garis kemiskinan (Rp/Kap/Bulan)
4.1.4. Data Transformation Transformasi data Transformasi data merupakan  tahapan  di  mana  format  data  mengalami perubahan. struktur, atau nilai data untuk membuatnya
lebih terorganisir dan mudah digunakan oleh manusia maupun  komputer.  Transformasi  data  meliputi  tugas seperti pembersihan, standarisasi, atau agregasi, yang bertujuan  meningkatkan  kualitas  dan  kegunaan  data untuk analisis yang lebih akurat.

## 4.1.5. Data Mining
Data  Mining  pemodelan  K-Means  Clustering untuk  menentukan  tingkat  kemiskinan  di  Pulau  Jawa dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  pyhton, data mining pada penelitian ini dievaluasi menggunakan  metode  Davies  Bouldin-Index  untuk melihat jumlah cluster yang optimal.
Langkah-langkah K-Means Clustering, sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi  jumlah  kelompok,  dengan evaluasi  menggunakan  davies  bouldien-index dan diperoleh cluster 2 yang paling optimal atau cluster  yang  paling  baik.  Dengan  nilai  DBI 0,9315.
2. Menentukan Nilai Centroid Awal
Langkah  yang  kedua  yaitu  memilih  nilai  awal centroid/  titik pusat cluster untuk pemodelan K- Means.
Titik awal data yang diperoleh, yaitu:
Tabel 3. Centroid Awal Centroid Jumlah Penduduk Miskin(000) Presentase Penduduk Miskin P1 C0 74,07 10,79 1,67 C1 276,67 10,42 1,81 3. Perhitungan Jarak  Data  ke  Setiap  Klaster dengan Python
4. Setelah  menetapkan  pusat  awal  klaster, langkah  berikutnya  melibatkan  perhitungan jarak  ke  setiap  klaster.  Dalam  menghitung nilai jarak ke masing-masing klaster, peneliti menerapkan  rumus  Euclidean  Distance. Rumus tersebut dirumuskan sebagai berikut: Rumus Euclidean Distance :
D(ij) = √ (𝑋 1 𝑖 − 𝑋 1 𝑗) 2 + (𝑋 2 𝑖  − 𝑋 2 𝑗) 2 + ⋯ +(𝑋ₖ𝑖 − 𝑋ₖ𝑗)² (10)
dimana: D(i,j) = Jarak data ke i ke pusat cluster j Xki = Data ke i atribut data ke k Xkj = Titik pusat ke j pada atribut ke k
5. Iterasi 1 Pada langkah selanjutnya yaitu Mengalkulasi jarak dari setiap data ke centroid yang paling dekat.  Jarak  terpendek  akan  menentukan klaster yang akan diassign oleh data tersebut. Berikut  adalah  perhitungan  jarak  ke  setiap centroid dengan  menggunakan Python.  pada data ke1:
Pada  Cluster  0  terdapat  89  Data  yang  tergabung  ke dalam nya
Tabel 4.  Cluster 0 Iterasi 1 Kabupaten atau kota JPM(000) PPM P1 Ciamis 93,96 7,72 1,07 Kuningan 140,25 12,76 2,14 Majalengka 147,12 11,94 1,55 … … … … Sleman 98,92 7,74 1,18 Kota Yogyakarta 29,68 6,62 0,8
Pada  Cluster  1  terdapat  24  Data  yang  tergabung  ke dalam nya
Tabel 5. Cluster 1 Iterasi 1 Kabupaten atau kota JPM (000) PPM P1 Bogor 474,74 7,73 1,49 Sukabumi 186,28 7,34 0,93 Cianjur 246,81 10,55 1,35 .. … … … Sumenep 206,2 9,27 3,72 Tangerang 270,52 6,92 1,06 Tabel  6. Centroid Baru Iterasi 1 Centroid JPM(000) PPM P1 C0 87, 50191 8, 915169 1,326742 C1 231, 86875 10, 585833 1,908750
Dikarenakan terdapat perpindahan data ke dalam klaster,  seperti  data  dari  Kabupaten  atau  Kota Grobogan dan Kediri, langkah selanjutnya melibatkan perhitungan  centroid  baru  untuk  masing-masing klaster berdasarkan data yang termasuk di dalam setiap klaster.
Pada  Cluster  0  terdapat  87    Data  yang  tergabung  ke dalam nya
Tabel 7. Cluster 0 Iterasi 2 Kabupaten atau kota JPM(000) PPM P1 Ciamis 93,96 7,72 1,07 Kuningan 140,25 12,76 2,14 Majalengka 147,12 11,94 1,55 .. … … … Sleman 98,92 7,74 1,18 Kota Yogyakarta 29,68 6,62 0,8
Pada Cluster 1 terdapat 26  Data yang tergabung ke dalam nya.
Tabel 8. Cluster 1 Iterasi 2 Kabupaten atau kota JPM(000) PPM P1 Bogor 474,74 7,73 1,49 Sukabumi 186,28 7,34 0,93 Cianjur 246,81 10,55 1,35 … … … … Sumenep 206,2 9,27 3,72 Tangerang 270,52 6,92 1,06
Tabel 9. Centroid Baru Iterasi 2 Centroid JPM(000) PPM P1 C0 85, 689770 8, 862069 1,315632 C1 226, 827308 10, 635000 1,901154
Sebab  pada  iterasi  ketiga  tidak  terdapat  lagi perpindahan klaster untuk data Kabupaten atau Kota, oleh  karena  itu,  proses  iterasi  diakhiri  dan menghentikan  pada  iterasi  ketiga.Bedasarkan  hasil perhitungan jarak Euclidean Distance maka diketahui Kabupaten  atau  kota  yang  termasuk  kedalam  dua cluster tersebut, berikut tabel mengenai anggota pada setiap clusternya.
4.2. Hasil K-Means  Clustering Menggunakan bahasa Pemrograman Python Tabel 10. Anggota Cluster 0 Iterasi Kabupaten atau kota JPM(000) PPM P1 Ciamis 93,96 7,72 1,07 Kuningan 140,25 12,76 2,14 Majalengka 147,12 11,94 1,55 … … … … Sleman 98,92 7,74 1,18 Kota Yogyakarta 29,68 6,62 0,8 JUMLAH CLUSTER 0 ADALAH 87 KABUPATEN

## ATAU KOTA

## Tabel 11. Anggota  Cluster 1 Iterasi
Kabupaten atau kota JPM(000) PPM P1 Bogor 474,74 7,73 1,49 Sukabumi 186,28 7,34 0,93 Cianjur 246,81 10,55 1,35 … … … … Sumenep 206,2 9,27 3,72 Tangerang 270,52 6,92 1,06

## JUMLAH CLUSTER 1 ADALAH 26 KABUPATEN ATAU KOTA
Setelah  data  diolah  menggunakan  bahasa pemrograman python, maka dapat dihasilkan pengelompokkan data informasi dan kemiskinan tahun 2022 berdasarkan perhitungan k-means dan implementasinya  pada  bahasa  pemrograman  python dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 12. hasil K-Means Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Cluster 0 7,88 – 153,40 8,862 1,315 Rendah Cluster 1 163,2 – 474,74 10,635 1,90 Tinggi Keterangan : a) Q1 = Centroid
b) Q2 = JPM (000)
c) Q3 = Rata-rata PPM
d) Q4 = Rata-rata P1
e) Q5 = Kategori Penduduk Miskin
4.3. Evaluasi K-Means  Clustering dengan  Metode Davies Bouldin-Index
Pada  penilitian  ini  evaluasi  model K-Means Clustering menggunakan  metode  Davies  Bouldin- Index.  untuk  menentukan  cluster  yang  baik  dan optimal  agar  penelitian  ini  mendapatkan  model  yang baik. Nilai  Davies Bouldin-Index pada pemodelan K- Means  Clustering  ini  mengahasilkan  nilai  0,935  dan cluster yang baik diperoleh,  yaitu 2 cluster.
Gambar 2. Metode Davies Bouldin-Index
Gambar 3. Metode Davies Bouldin-Index
4.4. Penerapan Deployment Menggunakan Streamlit untuk visualisasi K-Means

## Clustering
Streamlit  merupakan  library  yang  disediakan oleh  python  yang  digunakan  untuk  deployment. Gambar  4  menunjukkan  visualisasi  hasil  pemodelan K-Means

## Gambar 5. Peta Interaktif Kemiskinan

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  penggunaan  metode  clustering  dengan  bahasa pemrograman  Python  berhasil  mengelompokkan kabupaten  atau  kota  di  Pulau  Jawa  ke  dalam  dua cluster.  Cluster  0  memiliki  87  kabupaten  atau  kota dengan  tingkat  kemiskinan  terendah,  sementara Cluster  1  memiliki  26  kabupaten  atau  kota  dengan tingkat  kemiskinan  tinggi.  Dengan  menggunakan metode  clustering  dengan  menggunakan  bahasa pemrograma  python,    penelitian  ini  berhasil mengelompokkan kabupaten atau kota di Pulau Jawa ke  dalam  2  cluster,  yaitu  pada  cluster  0  terdapat 87kabupaten  atau  kota  dengan  tingkat  kemiskinan terendah  dengan  nilai  rata-rata  kemiskinan  8,86%, jumlah penduduk miskin(000) 7,88 – 153,40 dan rata rata  nilai  P1  1,31%,  pada  cluster  1  terdapat  26 kabupaten atau kota dengan tingkat kemiskinan tinggi dengan  nilai  rata-rata  kemiskinan  sebesar  10,63%, jumlah  penduduk  miskin(000)  163,2  –  474,74  dan rata-rata nilai P1 1,90%.
Namun,  penelitian  ini  memiliki  batasan,  seperti fokus  pada  data  tahun  2022  dan  parameter  tertentu. Untuk  menjaga  keberlanjutan  penelitian,  diperlukan pembaruan  data  berkala  dan  penelitian  lanjutan  yang melibatkan faktor-faktor tambahan yang mempengaruhi tingkat kemiskinan.
Saran  untuk  pemerintah  dan  penelitian  lebih lanjut  mencakup  perhatian  khusus  pada  wilayah dengan  tingkat  kemiskinan  tinggi,  dengan  alokasi sumber  daya  yang  lebih  besar  untuk  upaya penanggulangan  yang  intensif.  Program-program khusus,  seperti  pelatihan  keterampilan  dan  bantuan modal usaha, dapat diimplementasikan untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat. Penelitian lebih lanjut  dapat  melibatkan  faktor  ekonomi,  sosial,  dan lingkungan  untuk  analisis  yang  lebih  komprehensif
dan  kebijakan  yang  lebih  efektif.  Penggunaan  tools lain  seperti  RapidMiner  dapat  menjadi  pilihan  untuk penelitian lanjutan dalam melakukan pengujian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  Febriansyah  and  S.  Muntari,  “Penerapan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Penduduk Miskin pada Kota Pagar Alam,” 2023.
[2]  Ibrahim  Sri  Hartuti,  U.  Moonti,  and  Sudirman, “Pengaruh  Tingkat  Pendapatan  Keluarga Terhadap Kemiskinan Rumah Tangga.,” JOURNAL  of  ECONOMIC  and  BUSINESS EDUCATION , vol. 1, no. 2, May 2023.
[3]  S.  ’  Diyah  and  E.  Adawiyah,  “KHIDMAT SOSIAL,  Journal  of  Social  Work  and  Social Service,” Apr. 2020.
[4]  N.  Novitasari,  N.  D.  Nuris,  and  R.  Herdiana, “Jurnal  Informatika  Terpadu  PENERAPAN
ALGORITMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING DATA JUMLAH PENDUDUK MISKIN BERDASARKAN
KOTA/KABUPATEN  DI  JAWA  BARAT
MENGGUNAKAN  RAPIDMINER,” Jurnal
Informatika  Terpadu ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  68–73, 2023, [Online].
Available: https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT
[5]  I.  Gede  Iwan  Sudipa et  al. , DATA  MINING .
Padang: PT GLOBAL EKSEKUTIF TEKNOLOGI, 2023. [Online]. Available: www.globaleksekutifteknologi.co.id
[6]  Y. Ratna Sari, A. Sudewa, D. Ayu Lestari, and T. Ika  Jaya,  “PENERAPAN  ALGORITMA  K- MEANS UNTUK CLUSTERING DATA KEMISKINAN PROVINSI BANTEN MENGGUNAKAN RAPIDMINER,” 2020.
[7]  U.  Syafiyah,  I.  Asrafi,  B.  Wicaksono,  D.  P. Puspitasari, and M. Sirait, “Analisis Perbandingan  Metode  Cluster  Data  Indikator Ketenagakerjaan di Jabar2020,” 2020.
[8]  A. Z. Irwan and I. Agung Sembe, “Penerapan K- Means  Clustering  dalam  Pengelompokan  Data (Studi  Kasus  Profil  Mahasiswa  Matematika FMIPA  UNM),”  2022.  [Online].  Available: http://www.ojs.unm.ac.id/jmathcos
[9]  M.  Triyana,  R.  Juita,  and  C.  D.  Suhendra, “Penerapan Metode K-Means dalam Pengelompokan Data Penduduk Tidak Mampu di Distrik Oransbari,” 2022.
[10]  M.  Khandava  Mulyadien  and  U.  Enri, “Algoritma  K-Means  Untuk  Pengelompokan Bantuan Langsung Tunai (BLT),” Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan , vol. 2022, no. 12, pp. 198– 210, doi: 10.5281/zenodo.6944517.