Vol. 17, No. 3,  394-404,  May, 2021

## DOI: 10.20956/j.v17i3.11704
Comparison of DBSCAN and K-Means Clustering for Grouping the Village Status in Central Java 2020
Komparasi DBSCAN dan K-Means Clustering pada Pengelompokan Status Desa di Jawa Tengah Tahun 2020
Mustika Putri M 1* , Cesaria Dewi 2* , Emban Permata Siam 3*
Gona Asri Wijayanti 4* , Nurfitri Aulia 5* , Rani Nooraeni 6 

## Abstract
Covid-19  as  a  pandemic  disaster  has  begun  to  shake  the  world  economic  order,  including Indonesia. Indonesia's economic growth has contract since quarter II. Central Java Province is in the third place with the highest number of positive cases in Indonesia. The government still improving quality control over the implementation of village funds by observing classification of village status. The Ministry of Village has classified village status based on IDM value by calculating the average of 3 indices, IKS, IKL, and IKE. This research was conducted with the aim  of  classifying  the  village  status  using  2  clustering  methods,  DBSCAN  and K-Means . Another purpose of this research is to find out whether the same village status also groups in the  same  cluster  and  to  compare  which  one  of  the  two  grouping  methods  is  better  in classifying village status in Central Java Province in 2020 based on the Silhouette coefficient value.
Keywords: Village Status, DBSCAN clustering, K-Means clustering, Covid-19

## Abstrak
Sejak  Covid-19  dinyatakan  sebagai  bencana  pandemi,  tatanan  ekonomi  dunia  mulai terguncang,  tidak  terkecuali  Indonesia.  Pertumbuhan  ekonomi  Indonesia  terkontraksi  sejak triwulan  II.  Provinsi  Jawa  Tengah  menempati  urutan  ketiga  dengan  jumlah  kasus  positif tertinggi  di  Indonesia.  Pemerintah  terus  berupaya  meningkatkan  pengendalian  mutu  atas pelaksanaan  dana  desa  salah  satunya  dengan  memperhatikan  klasifikasi  status  desa. Kementerian  Desa  telah  membuat  klasifikasi  status  desa  berdasarkan  nilai  IDM  dengan menghitung rata-rata dari 3 Indeks yaitu IKS, IKL, dan IKE. Adapun penelitian ini dilakukan dengan tujuan mengklasifikasikan status desa dengan menggunakan 2 (dua) metode clustering yaitu DBSCAN dan K-Means . Tujuan lain dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah status desa yang sama juga mengelompok pada cluster yang sama serta membandingkan dari kedua  metode clustering tersebut  manakah  yang  lebih  baik  dalam  mengklasifikasikan  status desa di Provinsi Jawa Tengah tahun 2020 berdasarkan nilai koefisien Silhouette .
Kata kunci: Status desa , DBSCAN clustering, K-Means clustering, Covid-19
 Politeknik Statistika STIS,
Email : cesariadewi1@gmail.com, epermatas@yahoo.com, gonawijayanti@gmail.com, mustikaputri.m1@gmail.com, nurfitriaulia91@gmail.com, raninoor@stis.ac.id
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Mustika Putri M, Cesaria Dewi, Emban Permata Siam

## Gona Asri Wijayanti, Nurfitri Aulia, Rani Nooraeni

## 1. PENDAHULUAN
Pada tahun 2020, hampir seluruh negara di dunia menghadapi pandemik Covid-19 termasuk di  Indonesia.  Pandemik  tersebut  pertama  kali  terkonfirmasi  di  Wuhan,  China  pada  akhir Desember  2019  dan  di  Indonesia  pada  akhir  Maret  2020.  Pada  tanggal  13  September  2020, Satgas  Covid-19  melaporkan  terdapat    sekitar  214.746  orang  terkonfirmasi  Covid-19  [9]. Pandemik yang berlangsung telah menyebar ke berbagai aspek hingga mengganggu stabilitas  di bidang  kesehatan,  perekonomian,  dan  sosial.  Dalam  bidang  ekonomi,  pemerintah  mengeluarkan berbagai  kebijakan  untuk  mempercepat  pemulihan  ekonomi  nasional  salah  satunya  dengan meningkatkan quality  control pelaksanaan  dana  desa  dalam  pembangunan  aksesibilitas,  dan konektivitas  sebagai  upaya  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi.  Untuk  mendukung  hal  tersebut, pemerintah  mengeluarkan  UU  No.  6  tahun  2014  dan  PP  No.  22  Tahun  2015  yang  mengatur tentang  pengalokasian  dana  desa  dengan  mempertimbangkan  status  kemajuan  dan  kemandirian desa.
Dalam  upaya  mencapai  sasaran  pembangunan  untuk  meningkatkan  pertumbuhan  ekonomi, dikembangkan  Indeks  Desa  Membangun  (IDM)  yang  tertuang  dalam  Rencana  Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) 2020-2024 yaitu terwujudnya desa tertinggal menjadi desa berkembang  sebanyak  10.000  desa  dan  terwujudnya  desa  berkembang  menjadi  desa  mandiri sebanyak  5.000  desa  [1].  Nilai  IDM  merupakan  nilai  yang  dihitung  berdasarkan  nilai  rata-rata dari 3 (tiga) indeks yakni IKS atau Indeks Ketahanan Sosial (pendidikan, kesehatan, modal sosial dan permukiman), IKE atau Indeks Ketahanan Ekonomi (keragaman produksi masyarakat, akses pusat  perdagangan  dan  pasar,  akses  logistik,  akses  perbankan  dan  kredit,  serta  keterbukaan wilayah),  dan  IKL  atau  Indeks  Ketahanan  Lingkungan  (kualitas  lingkungan,  bencana  alam  dan tanggap  bencana).  Nilai  IDM  tersebut  selanjutnya  dijadikan  dasar  dalam  penentuan  klasifikasi status desa, yakni desa sangat tertinggal, desa tertinggal, desa berkembang, desa maju, dan desa mandiri [5].
Provinsi  Jawa  Tengah  dipilih  dalam  penelitian  ini  karena  provinsi  tersebut  merupakan provinsi  yang  memiliki  perkembangan  jumlah  desa  yang  besar  setiap tahunnya.  Selain itu Jawa Tengah  juga  menjadi  provinsi  dengan  jumlah  kasus  Covid-19  terbanyak  ketiga  yang  mencapai 17.460  kasus  [8]  dan  mengakibatkan  terjadi  kontraksi  yang  cukup  besar  pada  pertumbuhan ekonomi kuartal kedua sebesar -5.94 persen [2].

## Sumber: PDDI Kementerian Desa, diolah
Gambar 1.1. Jumlah Desa Berdasarkan Status IDM Jawa Tengah Tahun 2019-2020
Berdasarkan grafik di atas, status desa di Provinsi Jawa Tengah mengalami peningkatan dari tahun 2019. Peningkatan itu diiringi pula oleh peningkatan jumlah desa yang disebabkan adanya pemekaran  pada  tahun  2020.  Peningkatan  jumlah  desa  dari  tahun  2019  sebesar  7532  menjadi 7823 pada tahun 2020. Jumlah desa dengan status desa mandiri meningkat dari 121 menjadi 140,

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Mustika Putri M, Cesaria Dewi, Emban Permata Siam

## Gona Asri Wijayanti, Nurfitri Aulia, Rani Nooraeni
jumlah  desa  dengan  status  maju  juga  mengalami  peningkatan  dari  1503  menjadi  1840,  jumlah desa  berkembang  juga  meningkat  dari  5339  menjadi  5578,  desa  tertinggal  menurun  dari  503 menjadi 263 desa, dan jumlah desa dengan status sangat tertinggal turun dari 6 menjadi 2 desa.
Berdasarkan uraian diatas, menurut peneliti klasifikasi status desa yang telah dilakukan oleh Kementerian Desa relatif sederhana karena hanya ditentukan berdasarkan rata-rata IKS, IKE, dan IKL  saja.  Oleh  karena itu, perlu  dilakukan  penelitian dengan  metode  lain  untuk  melihat  apakah terdapat  perbedaan  hasil  pengelompokan  status  desa  yang  telah  dilakukan  oleh  Kementerian Desa. Clustering merupakan salah satu metode data mining jenis unsupervised learning (bersifat tanpa  arahan)  yang  dapat  digunakan  untuk  mencari  dan  mengelompokkan  suatu  objek berdasarkan kemiripan karakteristik suatu data dengan data lainnya. Beberapa metode clustering yang  sering  digunakan  yaitu K-Means,  Hierarchical/Division  clustering,  Fuzzy  clustering , DBSCAN,  dan  lainnya.  Penelitian  ini  memanfaatkan  metode clustering yaitu K-Means dan DBSCAN  dalam  mengelompokkan  desa-desa  yang  memiliki  kemiripan  karakteristik  satu  sama lain.  Metode  ini  dilakukan  untuk  melihat  hasil  perbandingan  berdasarkan  nilai  koefisien silhouette antara penentuan status desa yang diberikan oleh kementerian desa dengan status desa hasil  analisis.  Metode  tersebut  dapat  digunakan  untuk  memperoleh  kelompok-kelompok  desa. Setiap  desa  yang  berada  dalam  satu  kelompok  berarti  memiliki  karakteristik  yang  mirip sedangkan antar kelompok memiliki karakteristik yang berbeda. Selain itu, metode ini juga lebih tepat digunakan untuk tipe data numerik [5].
Untuk  Metode  DBSCAN,  proses  pengelompokan  ditentukan  berdasarkan  nilai Minimal Points (minPts)  dan Epsilo n  (eps)  yang  digunakan. Cluster yang  dibentuk  didasarkan  pada “kepadatan”  ( density )  data.  Konsep  kepadatan  pada  metode  DBSCAN  akan  menghasilkan  tiga status dari setiap data, yaitu noise , inti (memenuhi Eps dan minPts), dan batas ( border ). Metode DBSCAN  sangat  cocok  dalam  mengelompokkan  data-data  dengan  kerapatan  tinggi,  tidak memerlukan  informasi  tentang  banyaknya  kelompok  yang  akan  dibentuk,  dan  hanya membutuhkan dua parameter yang sebagian besar tidak sensitif terhadap basis data [6]. Berbeda dengan DBSCAN , K-Means membagi data menjadi k kelompok, setiap kelompok memiliki nilai centroid masing-masing.  Kemudian  dihitung  jarak euclidean data  dengan centroid masing- masing  kelompok.  Data  yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan centroid akan  masuk  ke  dalam kelompok  yang  sama.  Proses  tersebut  dilakukan  hingga  seluruh  data  terbagi  menjadi k-cluster . Meskipun  kedua  metode  tersebut  sama-sama  menggunakan  jarak euclidean ,  namun K-Means tidak memperhatikan noise data sedangkan DBSCAN dapat mendeteksi adanya noise yaitu data yang tidak tergabung dalam kelompok manapun.
Maka dari itu, penulis tertarik untuk membuat penelitian yang berjudul Komparasi DBSCAN dan K-Means Clustering pada Pengelompokan Status Desa di Jawa Tengah Tahun 2020 dengan tujuan mengklasifikasikan status desa berdasarkan kemiripan nilai IKL, IKS, dan IKE. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah status desa yang sama juga mengelompok pada cluster yang  sama  serta  membandingkan  dari  kedua  metode clustering tersebut  manakah  yang lebih baik dalam mengklasifikasikan status desa di Provinsi Jawa Tengah tahun 2020 berdasarkan nilai koefisien Silhouette.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Indeks Desa Membangun
Indeks  Desa  Membangun  (IDM)  merupakan  Indeks  Komposit  yang  dibentuk  berdasarkan tiga  indeks,  yaitu  Indeks  Ketahanan  Sosial,  Indeks  Ketahanan  Ekonomi  dan  Indeks  Ketahanan Ekologi/Lingkungan.  Perangkat  indikator  dalam  IDM  dikembangkan  berdasarkan  konsepsi bahwa  untuk  menuju  Desa  maju  dan  mandiri  perlu  dibuat  suatu  kerangka  kerja  pembangunan

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Mustika Putri M, Cesaria Dewi, Emban Permata Siam

## Gona Asri Wijayanti, Nurfitri Aulia, Rani Nooraeni
yang  berkelanjutan  dalam  rangka  mencapai  kesejahteraan  kehidupan  desa  di  segala  aspek  baik aspek sosial, ekonomi, maupun ekologi.

## 2.2 Status Desa
Status  desa  ditentukan  berdasarkan  nilai  Indeks  Desa  Membangun  (IDM). Setiap  desa memiliki  IDM  yang  dihitung  berdasarkan  rata-rata  nilai  IKL,  IKS,  dan  IKE.  Berdasarkan informasi  Kementerian  Desa,  nilai  rata-rata  nasional  IDM  di  Indonesia  adalah  0,566.  Adapun ambang batas dalam mengklasifikasikan status desa berdasarkan tabel berikut:
Tabel 2.1. Kategori Status Desa No Status Desa IDM 1. Desa Mandiri 0,8115 2. Desa Maju <0,8115 dan >0,7072 3. Desa Berkembang <0,7072 dan >0,5989 4. Desa Tertinggal <0,5989 dan >0,4907 5. Desa Sangat Tertinggal ≤ 0,4907
Sumber: Kementerian Desa, 2019
Klasifikasi terhadap status desa tersebut bertujuan untuk penetapan status perkembangan dan rekomendasi  terhadap  intervensi  kebijakan  yang  perlu  dilakukan  pada  tahun  2019.  Sehingga pendekatan  dan  intervensi  yang  diterapkan  pada  Status  Desa  Tertinggal,  Desa  Tertinggal,  Desa Berkembang,  Desa  Maju,  dan  Desa  Mandiri  akan  berbeda  sesuai  hasil  updating  data  di  Tahun 2018.

## 2.3 DBSCAN
Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN) merupakan metode pengelompokan  yang  didasarkan  pada  kepadatan  data,  yaitu  banyaknya  data  ( minimum  points ) yang berada dalam radius Eps (ε) dari setiap data [5]. Konsep kepadatan seperti ini menghasilkan tiga  macam  status  dari  setiap  data,  yaitu noise (titik  yang  tidak  dapat  dijangkau  oleh core dan bukan  merupakan border ), core (titik  pusat  dalam cluster didasarkan  pada  densitas  dimana  ada sejumlah  titik  yang  harus  berada  dalam Eps ),  dan border (titik  yang  menjadi  batasan  dalam kawasan titik pusat). DBSCAN akan melakukan clustering sesuai dengan parameter masukannya yaitu epsilon dan minpts. Jumlah cluster yang dihasilkan DBSCAN akan bergantung pada kedua parameter  tersebut.  Jarak Euclidean adalah  jarak  yang  digunakan  dalam  proses  pengelompokan menggunakan metode DBSCAN dengan menghitung jarak antara suatu titik ke centroid (C) yang telah ditentukan secara acak sebelumnya. Secara matematis dapat dirumuskan sebagai berikut [3].
2 1 ) ( ) , ( ij q j lj i l C x C x D     (2.1)
Keterangan : ) , ( i l C x D = Jarak antara titik x l dengan titik C i lj x = nilai titik l pada cluster ke-j
ij C = nilai centroid i pada cluster ke-j
2.4 K-Means

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Mustika Putri M, Cesaria Dewi, Emban Permata Siam

## Gona Asri Wijayanti, Nurfitri Aulia, Rani Nooraeni
K-Means merupakan salah satu metode clustering non hierarki yang  mengelompokkan data ke  dalam  satu  atau  lebih cluster ,  berdasarkan  kemiripan  karakteristik  tiap-tiap  data  [7].  Data dengan karakteristik yang berbeda dikelompokkan dalam kelompok yang lain. Metode K-Means memiliki  beberapa  keunggulan  diantaranya  yaitu  proses  penghitungan  matematika  yang sederhana, konvergensi yang cepat dan mudah diaplikasikan [11].
Pengelompokkan data dengan metode K-Means dilakukan dengan algoritma sebagai berikut [10].
1. Menentukan jumlah kelompok.
2. Data dialokasikan ke dalam kelompok secara acak.
3. Hitung  pusat  kelompok  dari  data  yang  ada  di  masing-masing  kelompok.  Lokasi centroid setiap  kelompok  diambil  dari  rata-rata  semua  nilai  data  dari  setiap  fiturnya.  Jika M adalah jumlah data dalam kelompok, i adalah banyak kelompok, dan p adalah dimensi data, maka persamaan untuk menghitung centroid fitur ke- i digunakan persamaan (2.2).
∑ (2.2)
Keterangan :
K i = centroid ke-i M = jumlah data dalam kelompok X j = titik ke-j
4. Alokasikan  masing-masing  data  ke centroid terdekat.  Menghitung  jarak  data  ke  pusat kelompok dengan jarak Euclidean yang dinyatakan dalam persamaan (2.3) √( ) ( ) (2.3) Keterangan : d = jarak Euclidean
x j = titik ke-j c j = centroid ke-j
5. Apabila  masih  ada  perubahan  nilai centroid di  atas  nilai  ambang  yang  ditentukan,  maka dilakuna penghitungan kembali pada langkah 3 dan seterusnya.

## 2.4 Koefisien Silhouette
Indeks silhouette menjadi  salah  satu  ukuran  dalam  menguji  validitas  dari  hasil pengelompokkan metode yang digunakan. Nilai koefisien silhouette dinyatakan dalam persamaan (2.4) [4].
( ) ( )  ( ) ( ( )  ( )) (2.4)
Dimana  nilai a(h) yaitu  rata-rata  jarak  titik  inti  dengan  semua  titik  pada  kelompok  yang sama, dan nilai b(h) yaitu rata-rata jarak titik inti dengan semua titik pada kelompok yang berbeda menggunakan  jarak Euclidean .  Koefisien Silhouette menghasilkan  rentang  nilai  -1  hingga  1, semakin  baik  pengelompokan  data  dalam  satu cluster ,  maka  hasilnya  mendekati  nilai  1  dan sebaliknya .

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Teknik Pengumpulan Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang  bersumber dari  Kementerian  Desa  Pembangunan  Daerah  Tertinggal  dan  Transmigrasi  Republik  Indonesia

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Mustika Putri M, Cesaria Dewi, Emban Permata Siam Gona Asri Wijayanti, Nurfitri Aulia, Rani Nooraeni
tahun  2020. Variabel  yang  digunakan  adalah  Indeks  Ketahanan  Sosial  (IKS),  Indeks  Ketahanan Ekonomi  (IKE),  dan  Indeks  Ketahanan  Lingkungan  (IKL)  yang  didapatkan  dari  hasil crawling web Portal Data Desa Indonesia.

## 3.2 Tahapan Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah clustering menggunakan metode DBSCAN dan K-Means menggunakan software R. Tahap analisis yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1.  Melakukan pengumpulan dan preprocessing data.
2.  Melakukan clustering status desa menggunakan metode DBSCAN.
3.  Kemudian melakukan clustering status desa menggunakan metode K-Means . 4.  Validasi cluster menggunakan  koefisien silhouette pada  kelompok  yang  telah  dibentuk menggunakan metode DBSCAN dan K-Means .
5.  Setelah itu dilakukan analisis pembahasan dari hasil pengelompokkan kedua metode tersebut.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Ringkasan Data
Tabel 4.1 Ringkasan Nilai IKS, IKE, IKL, dan IDM Berdasarkan Status Desa di Provinsi Jawa
Tengah 2020 Status Desa Rata-Rata IKS IKE IKL IDM Desa Berkembang 0,7559 0,5797 0,6441 0,6598 Desa Maju 0,8117 0,7066 0,7397 0,7527 Desa Mandiri 0,8764 0,8488 0,8339 0,8530 Desa Sangat Tertinggal 0,6930 0,4958 0,4000 0,5296 Desa Tertinggal 0,6970 0,4649 0,5380 0,5664
Sumber data: Crawling data website Portal Data Desa Indonesia , diolah
Berdasarkan tabel diatas, terlihat bahwa untuk status desa mandiri rata-rata IKS desa sebesar 0.8764, IKE 0.8488, IKL 0.8339 dengan rata-rata IDM status desa mandiri sebesar 0.8530. Untuk status  desa  maju  memiliki  rata-rata  IKS  sebesar  0.8117,  IKE  dengan  rata-rata  sebesar  0.7066, IKL  0.7397  dan  dengan  rata-rata  IDM  sebesar  0.7527.  Status  desa  berkembang  dari  5.564  desa memiliki  rata-rata  IKS  sebesar  0.7559,  rata-rata  IKE  sebesar  0.5797,  IKL  sebesar  0.6441  dan rata-rata IDM sebesar 0.6598. Desa dengan status tertinggal dari 262 desa memiliki rata-rata IKS sebesar  0.6970,  rata-rata  IKE  sebesar  0.4649,  rata-rata  IKL  0.5480  dan  dengan  rata-rata  IDM sebesar 0.5664. Sedangkan untuk desa sangat tertinggal memiliki rata-rata IKS 0.6930, rata-rata IKE  0.4958,  IKL  0.4000  dan  rata-rata  IDM  dari  kedua  desa  dengan  status  sangat  tertinggal sebesar 0.5296.
4.2 Clustering Status Desa Menggunakan Metode DBSCAN

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Mustika Putri M, Cesaria Dewi, Emban Permata Siam Gona Asri Wijayanti, Nurfitri Aulia, Rani Nooraeni
Gambar 4.1 KNN Plot untuk Dataset Status Desa di Provinsi Jawa Tengah 2020
Berdasarkan  gambar  4.1,  dapat  dilihat  bahwa  secara  visual  dengan  menerapkan 5-NN distance (5 jarak ketetanggaan terdekat), nilai optimal dari epsilon ( Eps ) berada pada rentang 0.05 sampai 0.1. Setelah dilakukan beberapa kali percobaan, peneliti memutuskan menggunakan nilai epsilon 0.072  dan minPts atau  minimal  titik  dalam  satu cluster adalah  2  dengan  pertimbangan bahwa di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2020, jumlah desa minimum dari 5 jenis status desa adalah 2 desa yaitu pada desa dengan status sangat tertinggal. Setelah dilakukan analisis metode DBSCAN  dengan  menggunakan software R,  didapatkan  hasil  pengelompokan  jumlah  desa  di setiap status desa adalah sebagai berikut.
Tabel 4.2 Hasil Clustering Status Desa di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2020 Menggunakan
Metode DBSCAN Cluster Berkembang Maju Mandiri Sangat Tertinggal Tertinggal 0 4 1 3 2 3 1 5556 1836 137 0 255 2 2 0 0 0 0 3 2 0 0 0 0 4 0 0 0 0 4
Sumber: Crawling data website Portal Data Desa Indonesia , diolah
Berdasarkan hasil tabel 4.2. dapat diketahui bahwa cluster yang terbentuk sebanyak 4 cluster dan  disertai  adanya noise data  ( cluster 0)  sebanyak  13  desa.  Artinya  dengan  menggunakan metode DBSCAN terdapat 13 desa yang tidak tergabung dalam cluster manapun. Selain itu, dapat kita  lihat  pula  bahwa cluster yang  memuat  desa  paling  banyak  adalah cluster 1  yang  mana sebagian  besar  desa-desa  di  Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  2020  pada cluster tersebut  tergolong sebagai desa dengan status berkembang.
4.3 Clustering Status Desa Menggunakan Metode K-Means

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Mustika Putri M, Cesaria Dewi, Emban Permata Siam Gona Asri Wijayanti, Nurfitri Aulia, Rani Nooraeni
Gambar 4.2 Jumlah Cluster Optimum Berdasarkan Nilai Koefisien Silhouette
Pada gambar 4.2, terlihat bahwa nilai koefisien silhouette yang optimal berada pada k = 3. Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  dengan  metode K-Means yang menggunakan  jumlah cluster /kelompok sebanyak  3  (tiga).  Berikut  hasil  analisisnya  yang disajikan dalam Tabel 4.3.
Tabel 4.3 Hasil C lustering Status Desa di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2020 dengan
Menggunakan Metode K-Means Cluster Berkembang Maju Mandiri Sangat Tertinggal Tertinggal 1 3969 (92.20) 82 (1.90) 0 (0.00) 1 (0.02) 252 (5.85) 2 1036 (49.22) 990 (47.03) 67 (3.18) 1 (0.05) 9 (0.43) 3 559 (39.90) 765 (54.60) 73 (5.21) 0 (0.00) 1 (0.07) Sumber: Crawling data dari website Portal Data Desa Indonesia , diolah
Berdasarkan  hasil  tabel  4.3.  dapat  diketahui  bahwa cluster yang  terbentuk  sebanyak  3. Selain  itu,  dapat  kita  lihat  pula  bahwa  dengan  menggunakan  metode K-Means  cluster yang memuat jumlah desa paling banyak di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2020 adalah cluster 1 dengan proporsi terbesar yaitu 92,20 persen berada pada status berkembang .
4.4 Perbandingan Nilai Koefisien Silhouette Metode DBSCAN dan K-Means
Tabel 4.4 Nilai Koefisien Silhouette dengan Menggunakan Metode DBSCAN Cluster Jumlah Desa Rata-rata Nilai Koefisien S ilhouette 0 13 -0,49 1 7784 0,42 2 2 0.68 3 2 0.93 4 4 0.83

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Mustika Putri M, Cesaria Dewi, Emban Permata Siam

## Gona Asri Wijayanti, Nurfitri Aulia, Rani Nooraeni
Sumber: Crawling data website Portal Data Desa Indonesia , diolah
Hasil perhitungan menunjukkan bahwa desa-desa di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2020 terkonsentrasi pada cluster 1 dengan rata-rata nilai koefisien silhouette sebesar 0.42. Akan tetapi, jika dilihat secara keseluruhan rata-rata nilai koefisien silhouette diatas, cluster yang paling baik dalam  mengelompokkan  desa-desa  tersebut  karena  nilainya  mendekati  1  adalah cluster 3  dan cluster 4.
Tabel 4.5 Nilai Koefisien Silhouette dengan Menggunakan Metode K-Means Cluster Jumlah Desa Rata-rata Nilai Koefisien Silhouette 1 4317 0,41 2 2090 0,23 3 1398 0,34 Sumber: Crawling data website Portal Data Desa Indonesia , diolah
Di sisi lain, jika menggunakan metode K-Means, hasilnya menunjukkan bahwa desa-desa di Provinsi  Jawa  Tengah  pada  tahun  2020  terkonsentrasi  pada cluster 1  dengan  rata-rata  nilai koefisien silhouette sebesar  0.41  dengan  jumlah  desa  sebanyak  4317  dan  sekaligus  menjadi cluster paling baik dibandingkan cluster 2 dan 3 dalam mengelompokkan desa-desa tersebut.
Gambar 4.3 Rata-Rata Nilai Silhouette (a) Metode DBSCAN (b) Metode K-Means
Berdasarkan  gambar  4.3  secara  visual  yang  ditunjukkan  oleh  garis  putus-putus menunjukkan  bahwa  rata-rata  nilai  koefisien silhouette metode  DBSCAN  lebih  besar dibandingkan  dengan  metode K-Means .  Hal  ini  berarti  bahwa  metode  DBSCAN  lebih  baik digunakan  daripada  metode K-Means dalam  mengelompokkan  desa-desa  di  Provinsi  Jawa Tengah berdasarkan nilai IKE, IKL, dan IKS pada tahun 2020.
Selain itu, metode DBSCAN juga dapat mendeteksi desa-desa pada kelompok noise (desa yang tidak termasuk pada kelompok manapun) yang mana jumlahnya ada sebanyak 13 desa.  Dari hasil  pengelompokan  yang  dilakukan  oleh  metode  DBSCAN  dapat  dilihat  juga  bahwa  tiap-tiap cluster mengandung desa dengan status yang berbeda-beda dibandingkan dengan pengelompokan yang  dilakukan  oleh  Kementerian  Desa. Misalnya,  pada cluster 1 terdapat  92.20  persen  desa  di Jawa  Tengah  tahun  2020  dengan  status  desa  berkembang,  dan  sisanya  terdiri  dari  status  desa maju, tertinggal, dan sangat tertinggal.
Hasil  pengelompokan  yang  berbeda  tersebut  dapat  disebabkan  karena  adanya  perbedaan dalam  proses  pembentukan  kelompok  yang  mana  metode  DBSCAN  berdasarkan  kemiripan karakteristik  dan  kepadatan  nya  sedangkan  pengelompokan  yang  dilakukan  oleh  Kementerian

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Mustika Putri M, Cesaria Dewi, Emban Permata Siam

## Gona Asri Wijayanti, Nurfitri Aulia, Rani Nooraeni
Desa  hanya  berdasarkan  rata-rata  dari  IKE,  IKL,  dan  IKS  dengan  ambang  batas  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Oleh  karena  itu,  hal  ini  tentu  mengindikasikan  bahwa  di  Jawa  Tengah tahun 2020, status desa yang dikelompokkan oleh Kementerian Desa belum mempertimbangkan adanya kemiripan karakteristik dan kepadatan dari ketiga indeks tersebut.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  yang  telah  disampaikan  diatas,  maka  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1. Data  IKS,  IKE,  dan  IKL  di  Provinsi Jawa Tengah  berhasil  di clustering dan  diterapkan  ke dalam metode DBSCAN dan K-Means clustering . Penentuan nilai Epsilon dan minPts pada metode DBSCAN akan berpengaruh langsung terhadap jumlah cluster yang dihasilkan.
2. Hasil  pengelompokan  desa-desa  di  Provinsi  Jawa  Tengah  tahun  2020  yang  menggunakan metode DBSCAN dan K-Means pada  data  IKE,  IKS,  dan  IKL  berbeda  dengan  rekap  hasil status  desa  pada  PDDI  Kementerian  Desa,  hal  ini  dikarenakan  metode clustering bekerja dengan mengelompokkan data yang mirip dalam hirarki yang sama dan yang tidak mirip di hirarki  yang  agak  jauh  serta  hasil  ini  juga  mengindikasikan  bahwa  status  yang dikelompokkan oleh Kementerian Desa dinilai belum mempertimbangkan adanya kemiripan karakteristik pada ketiga indeks yang dihasilkan tersebut.
3. Berdasarkan  rata-rata  nilai  koefisien silhouette ,  metode  DBSCAN  lebih  baik  digunakan daripada  metode K-Means dalam  mengelompokkan  desa-desa  di  Provinsi  Jawa  Tengah berdasarkan  nilai  IKE,  IKL,  dan  IKS  pada  tahun  2020.  Hal  tersebut  terlihat  dari  nilai koefisien silhouette yang  dihasilkan  metode  DBSCAN  lebih  mendekati  1  dibandingkan metode K-Means .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Apsari, W.  2019. Mendes PDTT  Optimis  Target  RPJMN  2020-2024  Dapat  Direalisasikan . Monitor,  Jakarta.  https://monitor.co.id/2019/11/27/mendes-pdtt-optimis-target-rpjmn-2020- 2024-dapat-direalisasikan. [11 Oktober 2020]
[2] BPS.  2020. Berita  Resmi  Statistik:  Pertumbuhan  Ekonomi  Indonesia  Triwulan  II-2020 . Publikasi  BPS,  Jakarta.  https://www.bps.go.id/pressrelease/2020/08/05/1737/-ekonomi- indonesia-triwulan-ii-2020-turun-5-32-persen.html. [13 September 2020]
[3] Budiman  S.A.D.,  Safitri  D.  &  Ispriyanti  D.,  2016.  Perbandingan  Metode  K-Means  dan Metode  DBSCAN  pada  Pengelompokan  Rumah  Kost  Mahasiswa  di  Kelurahan Tembalang Semarang. Jurnal Gaussian , Vol. 5, No. 4, 757-762.
[4] Kristianto  A.,  Sediyono  E.  &  Hartomo  Kristoko  D.,  2020.  Implementation  DBSCAN algorithm  to  clustering  satellite  surface  temperature  data  in  Indonesia. Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , Vol. 6, No. 2, 109-118.
[5] Nooraeni  Rani,  2016.  Metode  Cluster  Menggunakan  Kombinasi  Algoritma  Cluster  K- Prototype Dan Algoritma Genetika Untuk Data Bertipe Campuran. Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik , Vol. 7, No. 2, 81-98.
[6] Novi  S.,  2020.  Clustering  Status  Desa  Menggunakan  Metode  DBSCAN  (Density-Based Spatial  Clustering  of  Application  With  Noise). Thesis  (Skripsi) .  Fakultas  Sains  dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Riau.

## Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi
Mustika Putri M, Cesaria Dewi, Emban Permata Siam

## Gona Asri Wijayanti, Nurfitri Aulia, Rani Nooraeni
[7] Pramana S., Yuniarto B., Mariyah S., Santoso I. & Nooraeni R., 2018 . Data Mining dengan R : Konsep Serta Implementasi . In Media., Bogor.
[8] Pusat  Data  Desa  Indonesia.  2020. Indeks  Desa  Membangun .  Kementerian  Desa
Pembangunan Daerah Tertinggal dan Transmigrasi, Jakarta.
https://pddi.kemendesa.go.id/idm. [13 September 2020]
[9] Satuan  Tugas  Covid-19.  2020. Peta  Sebaran  Covid-19 .  https://covid19.go.id/peta-sebaran. [22 September 2020]
[10] Talakua M.W., Leleury Z.A. & Taluta A.W., 2017. Analisis Cluster Dengan Menggunakan Metode K-Means Untuk Pengelompokan Kabupaten/Kota Di Provinsi Maluku Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia Tahun 2014. Register: A. BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan , Vol. 11, No. 2, 119-128.
[11] Yuan  C.  &  Yang  H.,  2019.  Research  on  K-value  selection  method  of  K-means  clustering algorithm. J—Multidisciplinary Scientific Journal , Vol. 2, No. 2, 226-235.