## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 15/10/2020 ; Accepted: 20/11/2020 ; Published : 10/12/2020

## Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Data Penduduk Miskin Menurut Provinsi
Irmanita Nasution * , Agus Perdana Windarto, M. Fauzan
Prodi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* Irmanitanst30@gmail.com, 2 agusperdana@amiktunasbangsa.ac.id, 3 m.fauzan@stikomtb.ac.id

## Abstrak
Kemiskinan  merupakan  salah  satu  masalah  yang  menghambat  pertumbuhan  nasional  maupun  regional.  Pada  penelitian  ini data yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik tahun 2012-2018. Penelitian ini menggunakan teknik data mining. Dalam proses pengolahan data dengan metode K-means. Metode K-means merupakan suatu metode pengelompokkan data yang  ada  ke  dalam  beberapa  kelompok  dimana  data  dalam  satu  kelompok  mempunyai  karakteristik  yang  sama  satu  sama lainnya  dan  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  dengan  data  yang  ada  dalam  kelompok  yang  lain.  Jumlah  record  yang digunakan sebanyak 34 provinsi yang dibagi menjadi 2 cluster yakni cluster tinggi dan cluster rendah. Tujuan dari penelitian ini terbagi menjadi 2 bagian, yaitu kelompok provinsi dengan tinggkat kemiskinan tertinggi dan kelompok provinsi dengan tingkat  kemiskinan  terendah.  Dari  hasil  pengelompokkan  diperoleh  sebanyak  8  cluster  tinggi  dan  26  cluster  rendah. Diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  masukkan  kepada  pemerintah  agar  dapat  memberikan  perhatian lebih  kepada provinsi yang termasuk kategori tinggi kemiskinan.
Kata Kunci: Kemiskinan; Data mining; Pengelompokkan; K-means; RapidMiner

## Abstract
Proverty is one of the problems that inhibits national and regional growth. This research uses data mining techniques. In this study tha data used were sourced from the 2012-2018 statistical center. The research uses data mining techniques. In the data processing using k-means method. K-means method is a method of grouping existing data into several groups where the data in one group has the same characteristics with each other and has different characteristics from the data in other groups. Th e number of records used is 34 provinces which are divided into 2 clusters namely high and low clusters. The purpose of this study is divided into 2 parts, namely the provincial group with a high proverty rate and the provincial group with the lowest proverty  level. From the result of grouping there were 8 provinces of high cluster and 26 low clusters. It is hoped that this research can provide input to the government so that it can give more attention to provinces that are categorized as high in proverty.
Keywords : Proverty; Data Mining; Clustering; K-Means; RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  salah  satu  masalah  yang  menghambat  pertumbuhan  nasional  maupun  regional. kemiskinan  dikatakan  sebagai  masalah  multidimensi  apabila  berkaitan  dengan  ketidak-mampuan  akses  secara ekonomi,  sosial,  budaya,  politik  dan  partisipasi  dalam  masyarakat  [1].  Kondisi  suatu  negara  dan  situasi  global merupakan permasalahan yang mengakibatkan kemiskinan. Indonesia merupakan salah satu negara berkembang yang mempunyai  kepadatan penduduk nomor 4 di  dunia setelah China, India, dan Amerika Serikat. Salah satu tolak  ukur  dalam  keberhasilan  pembangunan  suatu  negara  dapat  dilihat  dari  menurunnya  jumlah  penduduk miskin. Badan Pusat  Statistik (BPS) mencatat bahwa pada September 2018 jumlah penduduk miskin  di  negara Indonesia sebanyak 25,26 juta orang atau sekitar 9,66% dan termasuk ke dalam kategori negara dengan jumlah penduduk  miskin  terbesar  di  dunia.  Berikut  ini  adalah  grafik  tingkat  kemiskinan  di  seluruh  provinsi  Indonesia dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 1. Presentase Tingkat Kemiskinan di Indonesia
(Sumber : Badan Pusat Statistik (BPS), 2018)
Dari  gambar  1.  menjelaskan  bahwa  hampir  seluruh  provinsi  di  Indonesia  memiliki  tingkat  kemiskinan tinggi.  Provinsi  Papua  berada  di  posisi  tertinggi  dengan  tingkat  kemiskinan  sebesar  27,43%  dan  DKI  Jakarta berada  di  posisi  terendah  dengan  tingkat  kemiskinan  sebesar  3,55%.  Hal  ini  di  sebabkan  dari  berbagai  faktor yaitu laju pertumbuhan penduduk besar, angka pengangguran tinggi, pertumbuhan ekonomi yang lambat, tingkat pendidikan  yang  rendah  dan  distribusi  yang  tidak  merata.  Kemiskinan  dapat  menyebabkan  banyak  dampak terhadap  perkembangan  negara  karena  mengakibatkan  negara  tersebut  tidak  dapat  bersaing  di  masa  yang  akan datang.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 76-83 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 15/10/2020 ; Accepted: 20/11/2020 ; Published : 10/12/2020
Banyak  indikator  pendukung  yang  menyebabkan  data  tingkat  kemiskinan  tiap  provinsi  berbeda.  Untuk mempermudah mengenal  tingkat  kemiskinan suatu wilayah perlu  adanya penentuan dan pengukuran indikator- indikator  kemiskinan.  Misalnya  dengan  melihat  jumlah  penduduk  dan  pendapatan  ekonomi.  Oleh  karena  itu, perlu  adanya  gambaran  wilayah  mana  yang  perlu  penanganan  cepat  dan  serius.  Sulitnya  dalam  menentukan wilayah  mana  yang  mengalami  tingkat  kemiskinan  yang  tinggi  menyebabkan  pemerintah  kurang  dalam penanganannya. Untuk mengatasi masalah tersebut perlu adanya pengclusteran untuk mengetahui provinsi mana yang  termasuk cluster provinsi  tingkat  kemiskinan  tinggi  dan cluster provinsi  tingkat  kemiskinan  rendah. Sehingga  pemerintah  dapat  dengan  cepat  dan  tepat  dalam  mengambil  kebijakan  untuk  menanggulangi kemiskinan disuatu provinsi.
Berdasarkan  uraian  di  atas  banyak  cabang  kecerdasan  buatan  dalam  ilmu  komputer  yang  dapat menyelesaikan  permasalahan  tersebut  secara  kompleks,  salah  satunya data  mining . Data  mining merupakan proses  analisa  data  untuk  menemukan  suatu  pola  dari  kumpulan  data.  Beberapa  penelitian  terdahulu  tentang kemiskinan oleh [2] diperoleh penilaian berdasarkan pemetaan karakteristik dari setiap kelompok yang terbentuk berdasarkan  nilai  rata-rata  tertinggi  dan  terendah  dari  setiap  provinsi  Jawa  Barat  tahun  2018  didapat  5  cluster dengan  cluster  ke-1  yang  terdiri  dari  Bogor,  Sukabumi,  Cianjur,  Garut,  Ciamis,  Subang,  Purwakarta  dan Pangandaran  sebagai  wilayah  yang  diprioritaskan  dalam  peningkatan  kesejahteraan  penduduknya.  Penelitian selanjutnya  oleh  [3]  menunjukkan  bahwa  data  diolah  dengan  menggunakan k-means  clustering untuk menemukan pola yang memberikan gambaran tentang cluster setiap wilayah.
Dari  penelitian  terdahulu  dapat  dilihat  bahwa  penelitian  tersebut  hanya  mengacu  pada  1  provinsi  saja. Disini,  penulis  menerapkan  sebuah  metode  yaitu data  mining .  Salah  satu  teknik  dari data  mining adalah Clustering . Clustering merupakan  metode  analisis  data  yang  tujuannya  mengelompokkan  data  dengan karakteristik  yang  sama  ke  suatu  wilayah  yang  sama.  Salah  satu  algoritma  dari clustering adalah K-means . Metode K-means adalah  suatu  metode  penganalisaan  data  yang  melakukan  proses  pemodelan  tanpa  surpervisi ( unsupervised ) dan merupakan salah satu  metode yang melakukan pengelompokkan data dengan sistem partisi. Diharapkan  dengan  adanya  penelitian  ini  menjadi  masukkan  kepada  pemerintah  agar  pemerintah  dapat menangani  penyebarluasan  bantuan  untuk  daerah  tingkat  penduduk  miskin  tinggi  yang  berdampak  pada pertumbuhan ekonomi di Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Menurut [4] Data mining merupakan proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran computer secara  otomatis  untuk  menganalisa  dan  mengekstraksi  pengetahuan. Data  mining sering  disebut  dengan  istilah Knowledge  discovery  in  database  (KDD) . Knowledge  discovery  in  database  (KDD) adalah  kegiatan  yang meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data,  historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam  set data berukuran besar [5][6] .

## 2.2 K-Means
Menurut  [2]  “ K-Means merupakan  salah  satu  metode clustering yang  menggunakan  konsep descriptive dan dapat digunakan untuk menjelaskan algoritma dalam penentuan suatu objek kedalam cluster tertentu berdasarkan rataan terdekat”. K-Means pertama kali diperkenalkan oleh MacQueen JB  pada tahun 1976. Pada algoritma K- Means jumlah cluster telah  ditentukan  terlebih  dahulu.  Kelebihan K-Means yaitu  mampu  mengelompokkan objek  besar  dan  pencilan  objek  dengan  sangat  cepat  sehingga  memepercepat  proses  pengelompokkan.  Adapun kekurangan  yang  dimiliki  oleh K-Means yaitu  sangat  sensitif  terhadap  pembangkitan  titik  pusat  awal  secara random dan hasil pengelompokkan bersifat tidak unik (selalu berubah-ubah).
Langkah-langkah metode k-means clustering diantaranya [7], [8]: a. Tentukan jumlah cluster .
b. Inisialisasi ke pusat cluster bisa dilakukan dengan berbagai cara. Cara yang sering dilakukan adalah dengan random atau acak.
c. Alokasikan semua data/objek ke cluster terdekat. Dalam tahap ini perlu dihitung jarak tiap data ke tiap pusat cluster .  Untuk  menghitung  jarak  semua  data  ke  setiap  titik  pusat cluster dapat  menggunakan  teori  jarak Euclidean dengan persamaan :
𝐷(𝑖, 𝑗) = √(𝑋 1𝑖 - 𝑋 1𝑗 ) 2 + ( 𝑋 2𝑖 - 𝑋 2𝑗 ) 2 + ... + ( 𝑋 𝑘𝑖 - 𝑋 𝑘𝑗 ) 2 (1)
Dimana D ( i, j ) = jarak data ke pusat cluster j . X ki = Data ke i pada tribut data ke k . X kj = Titik pusat ke j pada tribut ke k .
d. Kembali ke step 3, apabila masih ada data yang berpindah cluster atau apabila perubahan nilai centroid .
2.3. Kemiskinan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 15/10/2020 ; Accepted: 20/11/2020 ; Published : 10/12/2020
Kemiskinan  merupakan  masalah  yang  cukup  serius,  terutama  untuk  negara  berkembang  seperti  Indonesia. Kemiskinan dapat berdampak pada terhambatnya pembangunan nasional. Kondisi dimana kehidupan yang serba kekurangan,  tidak  mampu  memenuhi  kebutuhan  yang  layak  bagi  kehidupannya.  Beberapa  aspek  menyangkut dalam  dimensi  kemiskinan  yaitu  aspek  ekonomi,  aspek  politik  dan  aspek  sosial-psikologi.  Secara  ekonomi kemiskinan  didefenisikan  sebagai  kekurangan  sumber  daya  yang  digunakan  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup dan meningkatkan kesejateraan [2].

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Sumber data penelitian diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) dengan situs https://www.bps.go.id. Data akan diolah  dengan  melakukan clustering presentase  kemiskinan  menurut  provinsi  dalam  2 cluster yaitu cluster tingkat  tinggi  dan cluster tingkat  rendah.  Data  yang  diperoleh  untuk  penelitian  ini  adalah  data  kemiskinan  di setiap provinsi selama 6 tahun, yakni dari tahun 2012-2018 dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penduduk Miskin Menurut Provinsi (Persen)
Provinsi 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Aceh 28,75 26,46 26,54 25,635 24,945 24,85 23,81 Sumatera Utara 15,875 15,255 14,305 15,925 15,485 14,86 13,69 Sumatera Barat 12,19 11,92 10,855 10,665 10,66 10,245 9,925 Riau 12,245 11,93 12,115 12,83 11,815 11,485 10,995 Jambi 12,56 12,28 12,115 13,42 12,325 12,14 11,845 Sumatera Selatan 20,52 21,27 20,72 21,135 20,235 19,74 19,21 Bengkulu 26,45 27,215 26,025 26,46 25,835 24,245 23,135 Lampung 24,005 22,055 21,385 21,115 21,22 20,21 19,645 Kep.Bangka Belitung 8,215 7,835 7,845 7,81 7,74 7,85 7,635 Kep.Riau 10,525 9,635 9,9 9,13 8,9 9,065 9,115 DKI Jakarta 5,54 5,41 5,965 5,735 5,625 5,66 5,345 Jawa Barat 15,035 14,325 14,03 14,315 13,335 12,625 11,075 Jawa Tengah 22,83 21,78 21,25 20,24 19,865 19,125 16,915 DI Yogyakarta 23,98 22,945 22,275 21,49 19,895 19,2 18,035 Jawa Timur 19,94 18,915 18,56 18,48 17,975 17,37 16,405 Banten 8,705 8,685 8,105 8,775 8,1 8,245 7,865 Bali 6,155 6,195 6,91 7,365 6,325 6,32 5,965 NTB 27,64 26,595 25,775 25,37 24,49 23,595 23,565 NTT 31,085 30,15 29,62 33,9 33,195 32,54 31,865 Kalimantan Barat 12,15 12,61 12,575 12,25 11,87 11,81 11,42 Kalimantan Tengah 9,605 9,045 9,065 8,895 8,34 7 7,72 Kalimantan Selatan 7,565 7,15 7,085 7,35 7,11 7,08 6,865 Kalimantan Timur 9,87 9,41 9,575 9,28 9,11 9,23 9,06 Kalimantan Utara 0 0 0 9,04 9,72 10,7 10,52 Sulawesi Utara 12 12,13 12,88 13,14 12,44 12,05 11,595 Sulawesi Tengah 22,87 21,83 20,14 21,695 21,49 21,25 20,855 Sulawesi Selatan 15,02 14,7 15,05 14,45 14,02 14,12 13,495 Sulawesi Tenggara 20,24 19,695 20,435 19,77 19,265 18,795 17,29 Gorontalo 25,94 26,515 26,145 27,4 18,535 26,22 24,725 Sulawesi Barat 19,745 18,415 18,295 18,35 17,335 16,89 16,85 Maluku 32,16 29,125 28,35 29,19 28,81 27,595 27,045 Maluku Utara 12,81 11,32 11,005 9,95 9,535 9,57 9,95 Papua Barat 41,72 40,24 40,26 38,685 37,87 36,66 34,34 Papua 46,44 47,065 43,95 42,37 42,78 41,5 41,455

## 3.1 Pengolahan Data
Untuk  mendapatkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan,  berikut  uraian  perhitungan  manual  proses clustering tingkat kemiskinan menggunakan algoritma k-means . Berikut adalah cara-cara perhitungan k-means .
a. Menentukan Data Yang Akan Diolah
Data yang digunakan dalam proses clustering adalah data presentase penduduk miskin menurut provinsi pada tahun 2012-2018 (7 tahun) dengan jumlah data sebanyak 34 provinsi. Untuk mencari rata-rata adalah dengan menjumlahkan  data  setiap  tahun  dan  di  bagi  dengan  jumlah  banyaknya  tahun.  Berikut  cara  untuk  mencari nilai rata-rata.
R aceh = 28,75 + 26,46 + 25,635 + 24,945 + 24,85 + 23,81/7 = 25,74166667

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## ISSN 2685-3310 (media online)
R sumut = 15,875 + 15,255 + 14,305 + 15,925 + 15,485 + 14,86 + 13,69/7 = 15,05642857 R papua = 46,44 + 47,065 + 43,95 + 42,37 + 42,78 + 41,5 + 41,455/7 = 43,65142857 Hasil dari keseluruhan dapat dilihat pada tabel 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Nilai Rata-Rata Provinsi Rata-Rata Aceh 25,74166667 Sumatera Utara 15,05642857 Sumatera Barat 10,92285714 Riau 11,91642857 Jambi 12,38357143 Sumatera Selatan 20,40428571 Bengkulu 25,62357143 Lampung 21,37642857 Kep.Bangka Belitung 7,847857143 Kep.Riau 9,467142857 DKI Jakarta 5,611428571 Jawa Barat 13,53428571 Jawa Tengah 20,28642857 DI Yogyakarta 21,11642857 Jawa Timur 18,235 Banten 8,354285714 Bali 6,462142857
Provinsi Rata-Rata Nusa Tenggara Barat 25,29 Nusa Tenggara Timur 31,765 Kalimantan Barat 12,09785714 Kalimantan Tengah 8,524285714 Kalimantan Selatan 7,172142857 Kalimantan Timur 9,362142857 Kalimantan Utara 5,711428571 Sulawesi Utara 12,31928571 Sulawesi Tengah 21,44785714 Sulawesi Selatan 14,40785714 Sulawesi Tenggara 19,35571429 Gorontalo 25,06857143 Sulawesi Barat 17,98285714 Maluku 28,89642857 Maluku Utara 10,59142857 Papua Barat 38,53928571 Papua 43,65142857 Tabel 3. Parameter Parameter Nilai Keterangan Cluster 2 (Max/Min) Data 34 (Provinsi) Atribut 7 (Tahun) b. Menentukan Jumlah Cluster
Jumlah Cluster yang digunakan pada data penduduk miskin sebanyak 2 cluster . Cluster tersebut diantaranya (C1) Tinggi dan (C2) Rendah.
c. Menentukan Centroid
Penentuan pusat  awal cluster ( centroid ) ditentukan secara manual atau random  yang diambil dari data yang ada dalam range . Nilai cluster 0 diambil dari  data paling tinggi  dan nilai cluster 1 diambil dari  data paling rendah.
Cara mencari nilai centroid data awal untuk iterasi ke-1 adalah :
C1=25,74166667/15,05642857/10,92285714/11,91642857/12,38357143/20,40428571/25,62357143/21,3764 2857/7,847857143/9,467142857/5,611428571/13,53428571/20,28642857/21,11642857/18,235/8,354285 714/6,462142857/25,29/31,765/12,09785714/8,524285714/7,172142857/9,362142857/5,711428571/12,3 1928571/21,44785714/14,40785714/19,35571429/25,06857143/17,98285714/28,89642857/10,59142857/ 38,53928571/43,65142857 = 43,65142857
C2=25,74166667/15,05642857/10,92285714/11,91642857/12,38357143/20,40428571/25,62357143/21,3764 2857/7,847857143/9,467142857/5,611428571/13,53428571/20,28642857/21,11642857/18,235/8,354285
714/6,462142857/25,29/31,765/12,09785714/8,524285714/7,172142857/9,362142857/5,711428571/12,3 1928571/21,44785714/14,40785714/19,35571429/25,06857143/17,98285714/28,89642857/10,59142857/ 38,53928571/43,65142857 = 5,61142857
Tabel 4. Data Centroid Cluster Nilai Centroid 1 43,6514286 Centroid 2 5,61142857
d. Menghitung Jarak dari Centroid
Untuk menghitung jarak antara titik centroid dengan titik tiap objek menggunakan Euclidian Distance . Maka perhitungan untuk menghitung jarak dari centroid adalah sebagai berikut : 𝐷(𝑎𝑐𝑒ℎ, 𝑐1) = √(43,65142857 −  25,74166667)² = 17,9097619 𝐷(𝑎𝑐𝑒ℎ, 𝑐2) = √( 25,74166667 −  5,61142857)² = 20,130238
𝐷(𝑠𝑢𝑚𝑢𝑡, 𝑐1) = √(43,65142857 −  15,05642857)² = 28,59500003

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 76-83 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
𝐷(𝑠𝑢𝑚𝑢𝑡, 𝑐2) = √(15,05642857 −  5,61142857)² = 9,445 ⋮
𝐷(𝑝𝑎𝑝𝑢𝑎, 𝑐1) = √(43,65142857 − 43,65142857)² = 0 𝐷(𝑝𝑎𝑝𝑢𝑎, 𝑐2) = √(43,65142857 −  5,61142857)² = 38,04 Hasil dari keseluruhan dapat dilihat pada tabel 5 sebagai berikut :
Tabel 5. Perhitungan Jarak Data Iterasi ke-1 No Provinsi Rata-Rata C1 C2 Terdekat 1 Aceh 25,74166667  17,90976193 20,130238 17,90976193 2 Sumatera Utara 15,05642857  28,59500003 9,445 9,445 3 Sumatera Barat 10,92285714  32,72857146 5,3114286 5,3114286 4 Riau 11,91642857  31,73500003 6,305 6,305 5 Jambi 12,38357143  31,26785717 6,7721429 6,7721429 6 Sumatera Selatan 20,40428571  23,24714289 14,792857 14,792857 7 Bengkulu 25,62357143  18,02785717 20,012143 18,02785717 8 Lampung 21,37642857  22,27500003 15,765 15,765 9 Kep.Bangka Belitung 7,847857143  35,80357146 2,2364286 2,2364286 10 Kep.Riau 9,467142857  34,18428574 3,8557143 3,8557143 11 DKI Jakarta 5,611428571  38,04000003 0 0 12 Jawa Barat 13,53428571  30,11714289 7,9228571 7,9228571 13 Jawa Tengah 20,28642857  23,36500003 14,675 14,675 14 DI Yogyakarta 21,11642857  22,53500003 15,505 15,505 15 Jawa Timur 18,235 25,4164286 12,623571 12,623571 … Banten 8,354285714  35,29714289 2,7428571 2,7428571 … … … … … … 31 … … … … … 32 Maluku 28,89642857  14,75500003 23,285 14,75500003 33 Maluku Utara 10,59142857  33,06000003 4,98 4,98 34 Papua Barat 38,53928571 5,11214289 32,927857 5,11214289 Papua 43,65142857 0 38,04 0
e. Menentukan Cluster atau Pengelompokan
Dalam  menentukan cluster dengan  mencari  nilai cluster berdasarkan  nilai  minimal  dari  nilai cluster dan diletakkan pada cluster yang sesuai  dengan nilai minimal  pada iterasi  1. Berikut tabel cluster pada iterasi  1 sebagai berikut:
Tabel 6. Cluster Iterasi ke-1 C1 C2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 C1 C2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 Tabel 7. Hasil Iterasi Ke-1 Cluster Provinsi Hasil C1 (1,7,18,19,29,31,33,34) 8

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 76-83 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Cluster Provinsi Hasil C2 (2,3,4,5,6,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,20,21,22,23,24,25,26,27,28,30,32) 26
Selanjutnya  dalam  metode k-means ,  perhitungan  berhenti  apabila cluster pada  iterasi  yang  dihasilkan sama pada iterasi sebelumnya. Maka selanjutnya mencari cluster pada iterasi selanjutnya sampai nilai iterasinya sama.  Untuk  mencari  nilai centroid selanjutnya  dengan  menggunakan centroid baru  pada  iterasi  ke-1  dengan menjumlahkan nilai sesuai yang tertera pada cluster tabel di atas. Adapun centroid baru untuk mencari cluster selanjutnya  adalah  dengan  menjumlahkan  nilai  yang  terpilih  pada cluster tersebut  kemudian  membagikannya sebanyak jumlah nilai sebagai berikut :

## 𝐶1𝑥 =
25,74166667+25,62357143+25,29+ 31,765+ 25,06857143+28,89642857+38,53928571+
43,65142857 8
= 30,57199405 𝐶2𝑥 =
15,05642857+10,92285714+11,91642857+ 12,38357143+20,40428571+21,37642857+ 7,847857143+9,467142857+5,611428571+ 13,5342857+20,286428571+20,286428571+ 21,11642857+18,235+8,35428571+
7,172142857+9,362142857+5,711428571+
12,31928571+21,44785714+14,40785714+
19,35571429+17,98285714+10,59142857 26 = 13,15184066
Maka didapat data centroid baru iterasi ke-2 adalah sebagai berikut :
Tabel 8. Centroid Baru Iterasi Ke-2 C1 C2 Centroid 1 30,57199405 Centroid 2 13,15184066
Dengan  menggunakan  langkah-langkah  yang  sama  seperti  sebelumnya  untuk  menentukan  jarak  dari centroid pada iterasi ke-2 dengan menggunakan centroid baru. Berikut perhitungannya. 𝐷(𝑎𝑐𝑒ℎ, 𝑐1) = √(30,57199405 −  25,74166667)² = 4,83032738
𝐷(𝑎𝑐𝑒ℎ, 𝑐2) = √( 25,74166667 −  13,15184066)² = 12,58982601 𝐷(𝑠𝑢𝑚𝑢𝑡, 𝑐1) = √(30,57199405 −  15,05642857)² = 15,51556548 𝐷(𝑠𝑢𝑚𝑢𝑡, 𝑐2) = √(15,05642857 −  13,15184066)² = 1,90458791 ⋮
𝐷(𝑝𝑎𝑝𝑢𝑎, 𝑐1) = √(30,57199405 −  43,65142857)² = 13,07943452 𝐷(𝑝𝑎𝑝𝑢𝑎, 𝑐2) = √(43,65142857 −  13,15184066)² = 30,49958791 Maka didapatkan hasil keseluruhan dari iterasi ke-2 dapat dilihat pada tabel 9. sebagai berikut :
Tabel 9. Perhitungan Jarak Data Iterasi Ke-2 No Provinsi Rata-Rata C1 C2 Terdekat 1 Aceh 25,74166667 4,83032738 12,58982601 4,83032738 2 Sumatera Utara 15,05642857 15,51556548 1,90458791 1,90458791 3 Sumatera Barat 10,92285714 19,64913691 2,22898352 2,22898352 4 Riau 11,91642857 18,65556548 1,23541209 1,23541209 5 Jambi 12,38357143 18,18842262 0,76826923 0,76826923 6 Sumatera Selatan 20,40428571 10,16770834 7,25244505 7,25244505 7 Bengkulu 25,62357143 4,94842262 12,47173077 4,94842262 8 Lampung 21,37642857 9,19556548 8,22458791 8,22458791 9 Kep.Bangka Belitung 7,847857143 22,72413691 5,303983517 5,303983517 10 Kep.Riau 9,467142857 21,10485119 3,684697803 3,684697803 11 DKI Jakarta 5,611428571 24,96056548 7,540412089 7,540412089 12 Jawa Barat 13,53428571 17,03770834 0,38244505 0,38244505 13 Jawa Tengah 20,28642857 10,28556548 7,13458791 7,13458791 14 DI Yogyakarta 21,11642857 9,45556548 7,96458791 7,96458791 15 Jawa Timur 18,235 12,33699405 5,08315934 5,08315934 … … … … … … … … … … … … 31 Maluku 28,89642857 1,67556548 15,74458791 1,67556548 32 Maluku Utara 10,59142857 19,98056548 2,56041209 2,56041209 33 Papua Barat 38,53928571 7,96729166 25,38744505 7,96729166 34 Papua 43,65142857 13,07943452 30,49958791 13,07943452

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 76-83 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Dari tabel jarak centroid diatas, maka cluster atau pengelompokkan iterasi ke-2 adalah sebagai berikut :
Tabel 10. Cluster Iterasi Ke-2 C1 C2 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 C1 C2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Tabel 11. Hasil Iterasi Ke-2 Cluster Provinsi Hasil C1 (1,7,18,19,29,31,33,34) 8 C2 (2,3,4,5,6,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,20,21,22,23,24,25,26,27,28,30,32) 26
Perhitungan manual pada data penduduk miskin diatas didapatkan hasil akhir yang dimana pada iterasi ke 2 pengelompokan data yang dilakukan didapatkan hasil yang sama. Hasil dari kedua iterasi tersebut bernilai C1 = 8 dan C2 = 26. Sehingga posisi cluster pada data tersebut tidak mengalami perubahan lagi maka proses iterasi berhenti.

## 3.2 Pengujian Data
Untuk  mendapatkan  hasil  pengelompokan  maka  pada  tahap  selanjutnya  menampilkan  hasil  akhir  dalam penggunakan tools rapidminer . Dapat dilihat pada gambar 2. berikut :
Gambar 2. Nilai Cluster Model
Keterangan : a. Jumlah cluster 0 (Tinggi) berjumlah 8 items
b. Jumlah cluster 1 (Rendah) berjumlah 26 items Sehingga dapat diketahui hasil pengelompokan dari rapidminer berikut ini dapat dilihat pada gambar 4.1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 76-83 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Submitted: 15/10/2020 ; Accepted: 20/11/2020 ; Published : 10/12/2020

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  pada  bab  sebelumnya  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan data  mining dengan algoritma k-means dapat  diterapkan.  Sumber  data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  www.bps.go.id dengan  subjek  data  penduduk  miskin  berdasarkan  provinsi  (2012-2018).  Jumlah record yang  digunakan sebanyak 34 provinsi dengan menghasilkan 2 cluster yakin cluster tinggi sebanyak 8 provinsi dan cluster rendah sebanyak  26  provinsi.  Berdasarkan  hasil  pengujian k-means untuk  kasus  presentase  data  penduduk  miskin menggunakan tools  RapidMiner versi  5.3  diperoleh  hasil  yang  sama  dengan  analisis  perhitungan  algoritma dimana  diperoleh  8  provinsi  dengan cluster tinggi  yang  menjadi  pusat  perhatian  bagi  pemerintah  dalam melakukan sosialisasi dan pemetaan dalam pemberian bantuan pada provinsi tersebut.

## REFERENCES
[1] N. Nurwati, “Kemiskinan : Model Pengukuran , Permasalahan dan Alternatif Kebijakan,” vol. 10, no. 1, pp. 1–11, 2008.
[2] N. I. Febianto and N. D. Palasara, “Analisis Clustering K-Means Pada Data Informasi Kemiskinan Di Jawa Barat Tahun 2018,” vol. 08, no. September, pp. 130–140, 2019.
[3] W.  Nengsih,  “Descriptive  Modelling  Menggunakan  K-Means  Untuk  Pengclusteran  Tingkat  Kemiskinan  Di  Propinsi  Riau,”  no. January, 2017.
[4] M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  and  D.  Hartama,  “PENERAPAN  DATAMINING  PADA  POPULASI  DAGING  AYAM  RAS PEDAGING  DI  INDONESIA  BERDASARKAN  PROVINSI  MENGGUNAKAN  K-MEANS  CLUSTERING,” InfoTekJar  (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 1, pp. 60–67, 2017.
[5] M.  Ridwan,  H.  Suyono,  and  M.  Sarosa,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Eeccis , vol. 7, no. 1, pp. 59–64, 2013.
[6] I. Parlina, A. P. Windarto, A. Wanto, and M. R. Lubis, “MEMANFAATKAN ALGORITMA K-MEANS DALAM MENENTUKAN PEGAWAI  YANG  LAYAK  MENGIKUTI  ASESSMENT  CENTER  UNTUK  CLUSTERING  PROGRAM  SDP,” CESS  (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.
[7] R. W. Sari and D. Hartama, “Data Mining : Algoritma K-Means Pada Pengelompokkan Wisata Asing ke Indonesia Menurut Provinsi,”
Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 322–326, 2018.
[8] E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish, 2020.