## P ENERAPAN M ETODE CRISP-DM U NTUK A NALISA P ENDAPATAN B ERSIH

## B ULANAN P EKERJA I NFORMAL DI P ROVINSI J AWA B ARAT DENGAN

## A LGORITMA K-M EANS
1 Farras Salsabila, 2 Ika Fitrianti, 3 Yuyun Umaidah, 4 Nono Heryana
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang e-mail: 1 2010631250012@student.unsika.ac.id, 2 2010631250053@student.unsika.ac.id,
3 yuyun.umaidah@staff.unsika.ac.id, 4 nono@staff.unsika.ac.id

## A BSTRAK
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengenali  pola  pendapatan  dan  karakteristik  pekerja informal dengan lebih baik dengan menggunakan clusterisasi Algoritma K-Means sehingga pemerintah dapat mengarahkan sumber daya dan program dengan lebih tepat sasaran. Dalam penelitian ini, Indeks Davies Bouldin (DBI) akan digunakan sebagai metode untuk mengoptimalkan jumlah cluster dalam proses pengelompokkan wilayah Kabupaten/Kota di Jawa Barat berdasarkan pendapatan bersih pekerja informal.  Data  yang  diguanakan  adalah  data  pendapatan  dari  para  pekerja  Informal  di  Jawa  Barat  . Pengolahan  data  dilakukan  menggunakan  tools  RapidMiner  dengan  pemodelan clustering  dan  untuk metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  CRISP-DM  .  Hasil  pengujian  dan  pemodelan  yang  telah adalah terdapat indikasi adanya perbedaan yang cukup besar dalam pendapatan bulanan bersih pekerja informal di daerah kabupaten/kota di Jawa Barat. Cluster 0 menunjukkan pendapatan rendah, Cluster 1 menunjukkan pendapatan sedang, sementara Cluster 2 menunjukkan pendapatan tinggi
K ATA K UNCI : K-Means, CRSIP-DM, RapidMiner, Pekerja Informal, Pendapatan

## 1. P ENDAHULUAN
Peningkatan sektor usaha di Indonesia telah memberikan dampak positif baik bagi ekonomi negara maupun  perkembangan  pekerja  informal.  Pekerja  informal  merupakan  pekerja  yang  memiliki  usaha berdiri sendiri atau perseorangan. Di Indonesia sendiri, pekerja informal juga memiliki landasan hukum. Salah  satu  landasan    hukum  yang  relevan  adalah  Undang-Undang  Nomor  25  Tahun  1997  tentang ketenagakerjaan yang berisi pekerja sektor informal merujuk pada individu yang bekerja dalam lingkup sektor informal dengan menerima pembayaran atau imbalan atas pekerjaan yang dilakukan.
Sebagaimana  data  yang  terdapat  dalam  BPS  Agustus  2022,  jumlah  pekerja  informal  mencapai 80,24 juta jiwa atau 59,31% dari total tenaga kerja. Jumlah ini lebih besar dibandingkan dengan pekerja formal yang hanya mencapai 55,06 juta jiwa atau 40,69%. Dengan jumlah yang tidak sedikit ini, maka pekerja  informal  diharapkan  mampu  menyokong  pertumbuhan  ekonomi  negara.  Pekerja  informal berperan  penting  dalam  sektor-sektor  perdagangan,  jasa,  dan  pertanian,  serta  diharapkan  dapat mendukung pertumbuhan ekonomi negara. Oleh karena itu, pemerintah perlu memberikan dukungan dan perhatian kepada pekerja informal untuk meningkatkan kesejahteraan dan mendorong pertumbuhan ekonomi yang inklusif dan berkelanjutan.
Disamping itu, pekerja informal menghadapi tantangan utama berupa ketidakstabilan pendapatan. Pendapatan  rata-rata  mereka  masih  di  bawah  persentase  yang  cukup.  Fluktuasi  pendapatan  yang signifikan terjadi karena ketergantungan pada kondisi pasar, musim, dan permintaan pelanggan yang berubah-ubah.  Ketidakstabilan  pendapatan  ini  menyulitkan  pekerja  informal  dalam  perencanaan keuangan, memenuhi kebutuhan sehari-hari, dan membangun stabilitas ekonomi jangka panjang.
Untuk dapat mengatasi tantangan diatas, maka dilakukan pengklasifikasian penduduk berdasarkan tingkat  pendapatan  mereka  menggunakan  teknik  clustering.  Salah  satu  algoritma  clustering  yang digunakan  adalah  K-Means.  Dengan  menganalisis  pendapatan  rata-rata  penduduk  menggunakan algoritma K-Means pada pekerja informal, kita dapat memperoleh wawasan tentang pola pendapatan antar kelompok penduduk.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  Zulfa  Nabila,  dkk.  membahas  mengenai  Analisis  Kasus Covid  di  Provinsi  Lampung  menggunakan  clustering  dengan  algoritma  K-Means  dan  menghasilkan data yang dibagi kedalam 4 kategori yaitu Zona Merah, Zona Orange, Zona Kuning dan Zona Hijau.
Data  tersebut  juga  divalidasi  menggunakan  DBI  dan  menghasilkan  perhitungan  mendekati  0,  yang berarti cluster yang dihasilkan merupakan klaster yang baik.[1]
Gilang Fajriansyah, dkk. melakukan penelitian menggunakan algoritma K-Means mengenai daftar pemilih  tetap  pada  hasil  rekapitulasi  KPU  berdasarkan  usia  di  Kota  Bandar  Lampung.  Data dikelompokkan menjadi usia muda, usia dewasa, dan usia lansia. Berdasarkan hasil analisis cluster, usia paling  dominan  di  setiap Kecamatan,  termasuk  Kecamatan  Langkapura,  adalah usia muda  sebanyak 3379 orang.[2]
Penelitian  yang  dilakukan  Dwi  Astuti,  dkk.  melakukan  penelitian  terhadap  algoritma  K-Means Clustering  dapat  menjadi  salah  satu  metode  untuk  menentukan  strategi  promosi  yang  efektif  bagi UMKM.  Data  dikelompokkan  kedalam  3  variabel  sesuai  karakteristiknya.  Hasil  penelitian  tersebut menghasilkan  clustersatu  sebanyak  182  UMKM,cluster  dua  terdiri  dari  47  UMKM,  dan  klaster  tiga terdiri dari 55  UMKM.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  sebelumnya,  maka  metode  CRISP-DM  terbukti  efektif  untuk melakukan analisis pendapatan bersih bulanan pekerja informal di Provinsi Jawa Barat. Metode CRISP- DM menjadi suatu kerangka kerja yang digunakan dalam proses penggalian data. Kerangka kerja ini terdiri dari serangkaian tahapan yang sistematik dan terstruktur, dimulai dari pemahaman bisnis hingga penyebaran hasil analisis. CRISP-DM telah terbukti efektif dalam berbagai industri, termasuk dalam analisis  data  untuk  pemahaman  pendapatan.  Pekerja  informal  di  Provinsi  Jawa  Barat  merupakan kelompok yang memiliki karakteristik khusus dalam hal pendapatan. Oleh karena itu, pemahaman yang komprehensif tentang pendapatan bersih bulanan pekerja informal menjadi penting untuk merumuskan kebijakan yang sesuai
Dengan  demikian,  penerapan  metode  CRISP-DM  dan  penggunaan  algoritma  K-means  dalam analisis pendapatan bersih bulanan pekerja informal di Provinsi Jawa Barat merupakan pendekatan yang berpotensi  kuat  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  pola  pendapatan  dan karakteristik  pekerja  informal,  serta  mendorong  pengambilan  kebijakan  yang  lebih  efektif  dan berkelanjutan.
Penelitian  ini  juga  dapat  memberikan  rekomendasi  kepada  pemerintah,  terkhusus  kepada pemerintah Jawa Barat dan Kementerian Ketenagakerjaan untuk mengembangkan strategi dan program yang lebih tepat sasaran dalam meningkatkan pendapatan pekerja informal. Sehingga, diharapkan dapat tercipta  kondisi  yang  lebih  baik  bagi  pekerja  informal  dalam  merencanakan  keuangan,  mengatasi ketidakstabilan pendapatan, dan meningkatkan kesejahteraan ekonomi mereka.

## 2. T INJAUAN P USTAKA
2.1. Pendapatan
Pendapatan  merujuk  pada  jumlah  uang  atau  nilai  ekonomi  yang  diperoleh  oleh  individu  atau perusahaan sebagai hasil dari aktivitas atau penjualan produk atau jasa. Dalam bidang akuntansi atau bisnis,  pendapatan  dapat  dijelaskan  sebagai  jumlah  uang  yang  diperoleh  oleh  perusahaan  melalui berbagai  kegiatan,  terutama  penjualan  produk  atau  jasa.  Pendapatan  ini  termasuk  dalam  kegiatan normal perusahaan selama satu periode akuntansi yang meningkatkan ekuitas (modal) dan tidak berasal dari investasi modal. Penting untuk membedakan antara pendapatan dan penghasilan dalam konteks akuntansi.  Pendapatan  mengacu  pada  pendapatan  kotor  atau  laba  kotor  dari  suatu  usaha  sebelum dikurangi dengan beban atau biaya. Secara umum, pendapatan ini juga dikenal sebagai omzet penjualan.

## 2.2. Pekerja Informal
Pekerja informal merujuk pada pekerjaan yang dilaksanakan oleh individu yang tidak mengadakan kesepakatan kerja tertulis sesuai dengan peraturan yang berlaku.[3] Perlindungan hukum bagi pekerja informal  berbeda  dengan  pekerja  formal  karena  mereka  tidak  memiliki  kesepakatan  kerja  yang tertulis.[4] Pekerja tidak resmi berisiko terkena dampak dari ketidakstabilan ekonomi, contohnya pada masa  pandemi  COVID-19,  yang  berpotensi  menyebabkan  penurunan  penawaran  dan  pendapatan[5] Program jaminan kesehatan yang dimiliki oleh pemerintah Indonesia bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat dalam hal kesehatan. Namun, masih ada banyak pekerja informal yang belum mendapatkan perlindungan dari program Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) karena mereka merasa tidak mampu untuk membayar iuran.[6]. Perlindungan kesehatan yang memadai sangat penting bagi pekerja informal karena mereka juga memiliki risiko terpapar kecelakaan.[7]
2.3. Clustering
Clustering merupakan metode dalam data mining yang dipakai untuk mengkategorikan sejumlah data atau objek ke dalam kelompok (cluster), dengan tujuan agar setiap cluster berisi data yang serupa dan berbeda dari objek dalam cluster lainnya. [8] Penerapan clustering dapat diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk dalam pengolahan citra. [9] Beberapa teknik pengelompokan yang bisa diterapkan meliputi  k-means,  Power  Iteration  Clustering  (PIC),  Self  Organizing  Maps  (SOM),  dan  metode lainnya.[9]  Perbedaan  terdapat  dalam  tingkat  keakuratan  yang  dimiliki  oleh  setiap  teknik  clustering dalam menghasilkan modelnya. Harapannya, dengan menggabungkan metode klasifikasi dan clustering dalam data mining, akurasi yang diperoleh dapat ditingkatkan.[10].
2.4. Algoritma K-Means Salah satu teknik clustering yang sering digunakan dalam data mining adalah algoritma k-means. Algoritma  ini  berguna  untuk  mengelompokkan  sejumlah  data  atau  objek  ke  dalam  cluster,  di  mana setiap cluster berisi data yang mirip satu sama lain dan berbeda dari objek dalam cluster lainnya.[10] Proses k-means dilakukan dengan menghitung jarak antara setiap objek data dengan pusat (centroid) dari setiap cluster, dan kemudian mengelompokkan objek data ke dalam cluster yang memiliki centroid terdekat. Selanjutnya, centroid dari setiap cluster dihitung ulang berdasarkan rata-rata objek data yang ada di dalam cluster tersebut. [10]Proses pengelompokkan ulang dilakukan berulang kali hingga tidak ada  lagi  perubahan  dalam  pengelompokkan  objek  data.  Algoritma  k-means  dapat  diterapkan  dalam berbagai  bidang,  seperti  pengolahan  citra,  analisis  keuangan,  dan  penentuan  penerima  beasiswa. Terdapat  beberapa  metode  k-means  yang  dapat  digunakan,  seperti  k-means++,  Power  Iteration Clustering  (PIC),  dan  lainnya.  Setiap  teknik  clustering  memiliki  tingkat  akurasi  yang  berbeda-beda tergantung pada model yang dihasilkan. Dengan mengintegrasikan metode klasifikasi dan clustering dalam data mining, diharapkan dapat meningkatkan tingkat akurasi yang dapat dicapai.

## 3. M ETODE M ENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Metode CRISP-DM digunakan sebagai kerangka kerja yang terstruktur dan terdokumentasi  dengan  langkah-langkah  yang  jelas  dalam  melakukan  analisis  data  mining.  Metode CRISP-DM  ini  melibatkan  6  tahapan.  Sebagai  visualisasi,  Gambar  1.  menampilkan  tahapan  dari CRISP-DM..
(Sumber : Sastry dan Babu 2013) Gambar 1. Tahapan CRISP-DM
1. Business Understanding
Pada tahap awal ini, dilakukan pemahaman terhadap kebutuhan dan tujuan bisnis terkait penelitian. Tahap ini melibatkan langkah-langkah sebagai berikut:
a) Memahami kebutuhan bisnis. Pada proses ini tujuan bisnis dan masalah yang ingin diselesaikan dapat dipahami dengan jelas.
b) Menentukan tujuan. Setelah pemahaman bisnis yang mendalam, maka ditentukan tujuan yang ingin dicapai sesuai dengan masalah yang diangkat.
c) Menentukan  proses  data  mining.  Proses  ini  harus  memiliki  tujuan  spesifik  dari  proyek  data mining yang harus memiliki kaitan erat dengan kebutuhan bisnis dan tujuan penelitian.
d) Perencanaan. Proses ini menyimpulkan rencana penelitian untuk mencapai tujuan yang sudah ditentukan serta tools apa saja yang akan digunakan.
2. Data Understanding
Pengumpulan  data  dari  sumber  yang  relevan  dilakukan  pada  tahap  ini  yang  kemudian  data dieksplorasi  secara  mendalam  untuk  memahami  struktur,  kualitas  dan  karakteristiknya.  Hal  ini membantu  memastikan  data  memiliki  kualitas  yang  baik  sehingga  dapat  mendukung  analisis  yang dilakukan. Kriteria yang dipakai adalah Pendapatan Bersih Bulanan Pekerja Informal di Provinsi Jawa Barat pada tahun
3. Data Preparation
Setelah  data  dikumpulkan  dan  dideskripsikan,  maka  tahap  selanjutnya  adalah  data  preparation yang bertujuan untuk menghasilkan data yang siap diolah memiliki kualitas terbaik. Menurut (Rahma, 2022), beberapa proses dari tahapan ini adalah:
a) Pemilihan  Data.  Proses  ini  dilakukan  pemilihan  atribut  yang  akan  digunakan  sesuai  dengan kebutuhan dan rencana penelitian.
b) Pra-pemrosesan  Data.  Proses  ini  sama  dengan  Data  Cleaning  yang  dilakukan  pemeriksaan untuk mengatasi missing values serta duplikasi atau inkonsisten data.
c) Transformasi Data. Proses ini dilakukan dengan mengubah tipe data yang sesuai.

## 4. Modelling
Pembuatan  model  data  dilakukan  untuk  mengelompokkan  data  berdasarkan  karakteristik  atau atribut-atribut yang relevan. Hal ini dapat digunakan untuk memahami pola dari suatu data yang dapat berguna sebagai pengetahuan di tahap selanjutnya. Dengan menggunakan rumus Euclidean Distance, dapat  dihitung  jarak  antara  data  dan  centroid.  Perhitungan  pada  penelitian  ini  menggunakan  tools RapidMiner untuk membantu menemukan hasil penelitian.
5. Evaluation
Tahap berikutnya adalah evaluasi data, yaitu proses mengevaluasi kualitas dan keefektifan model yang  telah  dihasilkan.  Pada  penelitian  ini,  tahapan  evaluasi  menggunakan  metode  evaluasi  Davies Bouldin Index (DBI). Hasil yang dihasilkan berupa nilai numerik yang mengindikasikan sejauh mana kelompok-kelompok yang terbentuk saling terpisah dan terdiferensiasi satu sama lain. Selanjutkan dari hasil  evaluasi  tersebut  dapat  juga  menentukan  apakah  proses  dapat  dilanjutkan  atau  harus  diulang karena tidak sesuai dengan rencana penelitian.
6. Deployment
Tahap penyebaran dibuat berupa laporan akhir mengenai hasil informasi yang telah didapat dari proses  sebelumnya.  Data  yang  sudah  diolah  dan  diuji  coba  hingga  mendapatkan  hasil  akan divisualisasikan sehingga dapat memberikan informasi dan pengetahuan yang lebih mudah dipahami.

## 4. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 1. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, dataset yang digunakan adalah dataset Rata-rata Pendapatan Bersih Sebulan Pekerja Informal Menurut Kabupaten/Kota dan Pendidikan Tertinggi yang Ditamatkan di Provinsi Jawa Barat (rupiah) pada tahun 2020. Data ini diambil dari website Badan Pusat Statistik (BPS) Indonesia dengan  sumber  yang  dapat  diakses  melalui  www.bps.go.id.  Dataset  ini  terdiri  dari  sejumlah Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  sebagai  label  dan  terdiri  dari  4  atribut  yang  akan  digunakan  dalam analisis.  Itemset  dalam  dataset  mencakup  nama-nama  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  serta  atribut tentang pendapatan yang dihasilkan berdasarkan pendidikan terakhir.

## 2.  Preprocessing Data
Tahap ini dilakukan untuk memastikan kualitas dan konsistensi data yang digunakan untuk tahap selanjutnya.  Maka  dalam  tahap  ini,  kolom  Kabupaten/Kota  dijadikan  label  sebagai  pembeda  dan memiliki  tipe  data  polynomial  karena  itemset  lebih  dari  dua.  Sedangkan  kolom  atribut  tipe  datanya
diubah  menjadi  integer  semua  karena  bersifat  numerik.  Data  yang  akan  diolah  dapat  dilihat  pada Gambar 2 sebagai berikut:

## Gambar 2. Preprocessing Data
3.  Modelling
Tahapan  pembuatan  model  ini  dilakukan  menggunakan  algoritma  K-Means  Cluster  dengan bantuan tools RapidMiner. Untuk mengecek apakah dataset terdapat nilai yang hilang atau tidak, maka operator replace missing values ditambahkan. Jika pada dataset terdapat nilai yang hilang, maka data tersebut dapat dihapus.
Gambar 2. Modelling Dataset
Langkah-langkah dalam tahapan modelling adalah sebagai berikut:
a) Memasukkan dataset.
b) Memasukkan operator Replace Missing Values sebagai operator tambahan.
c) Menambahkan  operator  Clustering  K-Means  sebagai  algoritma  pemodelan.  Jumlah  cluster yang dimodelkan adalah 3, 4, 5, 6 dan 7.
d) Menambahkan operator Performance untuk melihat nilai DBI sebagai bahan evaluasi.
4.  Evaluasi
Nilai DBI menjadi teori evaluasi yang digunakan dalam penelitian ini. Pada tabel 1. dapat dilihat jumlah cluster yang dimodelkan beserta nilai DBI yang dihasilkan.
Tabel 1. Nilai DBI tiap Cluster
Jumlah Cluster Nilai DBI 3 -0.690 4 -0.786 5 -0.829 6 -0.939 7 -0.868
Mengacu pada aturan DBI yang mana nilai DBI yang baik dalam data mining adalah nilai yang semakin kecil atau mendekati nol. Dari tabel 1. jumlah cluster 3 memiliki nilai DBI yang paling baik karena  nilai  DBInya  paling  mendekati  nol  dibandingkan  nilai  DBI  cluster  lain  yaitu  sebesar  -0.690. Maka, pengelompokkan dilakukan menggunakan 3 cluster. Gambar 2 dibawah ini menampilkan jumlah masing-masing anggota cluster.
Gambar 3. Jumlah Item pada tiap Cluster
Dengan total item sebanyak 27 data, maka item tersebut dikelompokkan menjadi 3 cluster. Cluster 0 beranggotakan 15 Kabupaten/Kota, cluster 1 beranggotakan 11 Kabupaten/Kota, sedangkan cluster 2 beranggotakan 1 Kabupaten/Kota.
Adapun nilai centroid yang dihasilkan dari masing-masing atribut dilihat pada gambar 4 berikut.
Gambar 4. Nilai centroid
Pengelompokkan  3  cluster  ini  dapat  dibedakan  pula  menjadi  3  kategori  berdasarkan  jumlah pendapatan bersih bulanan. Berdasarkan nilai centroid yang dihasilkan, kategori tersebut adalah:
a. Cluster  0: Kabupaten/Kota  di Jawa  Barat  yang memiliki jumlah  pendapatan  bersih  bulanan (pekerja informal) rendah .
b. Cluster  1: Kabupaten/Kota  di Jawa  Barat  yang memiliki jumlah  pendapatan  bersih  bulanan (pekerja informal) sedang .
c. Cluster  2: Kabupaten/Kota  di Jawa  Barat  yang memiliki jumlah  pendapatan  bersih  bulanan (pekerja informal) tinggi .
Data Kabupaten/Kota untuk setiap cluster ditampilkan dalam Tabel 2 di bawah ini:
Tabel 2. Data Kabupaten/Kota tiap cluster Cluster Jumlah Cluster Anggota Cluster 0 15 Bogor,  Sukabumi,  Bandung,  Majalengka,  Bekasi,  Kota  Bekasi,  Karawang, Subang,  Purwakarta,  Bandung  Barat,  Kota  Bogor,  Kota  Sukabumi,  Kota Bandung, Kota Cimahi, dan Kota Tasikmalaya. 1 11 Cianjur,  Garut,  Tasikmalaya,  Ciamis,  Kuningan,  Cirebon,  Indramayu, Sumedang, Pangandaran, Kota Cirebon, dan Kota Banjar. 2 1
Kota Depok
Dari data diatas dapat diketahui bahwa Kota Depok menjadi satu-satunya Kabupaten/Kota yang dikelompokkan  ke  dalam  klasifikasi  pendapatan  bersih  bulanan  (pekerja  informal)  tinggi.  Cianjur, Garut, Tasikmalaya, Ciamis, Kuningan, Cirebon, Indramayu, Sumedang, Pangandaran, Kota Cirebon, dan Kota Banjar menjadi Kabupaten/Kota yang memiliki jumlah pendapatan bersih bulanan (pekerja informal)  sedang.  Sedangkan  15  Kabupaten/Kota  lainnya  menjadi  wilayah  yang  memiliki  jumlah pendapatan bersih bulanan (pekerja informal) rendah.
Sebagai visualisasi data, grafik di bawah ini menunjukkan penyebaran anggota cluster berdasarkan hasil clustering:

## Gambar 5, Visualisasi Dataset per cluster

## 5. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengelompokkan dan pemodelan clustering yang telah dilakukan diatas, maka didapatkan kesimpulan bahwa hasil menunjukkan terdapat 3 kategori yang berbeda berdasarkan jumlah pendapatan bersih bulanan pekerja informal di Kabupaten/Kota di Jawa Barat yang diantaranya yaitu : a. Cluster 0: Kabupaten/Kota di Jawa Barat yang memiliki jumlah pendapatan bersih bulanan (pekerja informal) rendah dengan jumlah daerah kabupaten/kota di Jawa Barat yang dihasilkan terdapat 15, seperti    Bogor,  Sukabumi,  Bandung,  Majalengka,  Bekasi,  Kota  Bekasi,  Karawang,  Subang, Purwakarta, Bandung Barat, Kota Bogor, Kota Sukabumi, Kota Bandung, Kota Cimahi, dan Kota Tasikmalaya
b. Cluster 1: Kabupaten/Kota di Jawa Barat yang memiliki jumlah pendapatan bersih bulanan (pekerja informal)  sedang,  dengan  dengan  jumlah  daerah  kabupaten/kota  di  Jawa  Barat  yang  dihasilkan terdapat  11,  seperti    Cianjur,  Garut,  Tasikmalaya,  Ciamis,  Kuningan,  Cirebon,  Indramayu, Sumedang, Pangandaran, Kota Cirebon, dan Kota Banjar.
c. Cluster 2: Kabupaten/Kota di Jawa Barat yang memiliki jumlah pendapatan bersih bulanan (pekerja informal) tinggi, dengan jumlah daerah kabupaten/kota di Jawa Barat yang dihasilkan terdapat 1, seperti Kota Depok
Dengan  demikian,  hasil  analisis  pengelompokkan  dan  pemodelan  clustering  mengindikasikan adanya  perbedaan  yang  cukup  besar  dalam  pendapatan  bulanan  bersih  pekerja  informal  di  daerah kabupaten/kota  di  Jawa  Barat.  Cluster  0  menunjukkan  pendapatan  rendah,  Cluster  1  menunjukkan pendapatan  sedang,  sementara  Cluster  2  menunjukkan  pendapatan  tinggi.  Karena  terbatasnya  waktu dan  sumber  daya  yang  tersedia,  peneliti  menyadari  bahwa  hasil  penelitian  ini  masih  jauh  dari kesempurnaan.  Oleh  karena  itu,  sebagai  saran  untuk  penelitian  selanjutnya,  dapat  dilakukan perbandingan dengan metode clustering lainnya.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  T.  Hardiani,  “Analisis  Clustering  Kasus  Covid  19  di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K- Means,” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  156–165,  2022,  doi: 10.23887/janapati.v11i2.45376.
[2]  G.  Fajriansyah,  “Analisis  Daftar  Pemilih  Tetap  Pada  Hasil  Rekapitulasi  Kpu  Berdasarkan  Usia Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus : Kota Bandar Lampung),” Electrician , vol. 15, no. 1, pp. 39–53, 2021, doi: 10.23960/elc.v15n1.2147.
[3]  A.  Mathematics,  “Pekerja  Anak  “Joki  Merpati  Balap  Sprint’’  Di  Kelurahan  Pakis  Kecamatan Banyuwangi Kabupaten Banyuwangi,” vol. 2, no. 9, pp. 1–23, 2016.
[4]  I. D. A. Dila Pariutami and I. M. Udiana, “Perlindungan Hukum Terhadap Hak Pekerja Rumah
Tangga Yang Tidak Sesuai Dengan Perjanjian Di Bawah Tangan,” Kertha Semaya  J. Ilmu Huk. , vol. 8, no. 8, p. 1291, 2020, doi: 10.24843/ks.2020.v08.i08.p15.
[5]  H.  Murda,  “Dampak  Covid-19  Terhadap  Penawaran  Dan  Pendapatan  Pekerja  Informal  Daerah Istimewa Yogyakarta/Impact of Covid-19 on the Supply and Income of Informal Workers in the Special Region of Yogyakarta,” J. Ekon. dan Pendidik. , vol. 18, no. 2, pp. 171–182, 2022, doi: 10.21831/jep.v18i2.41237.
[6]  K. Gambut, T. Zonasi, P. Infrastruktur, D. I. Kebun, and R. Sriwijaya, “Publikasi penelitian terapan dan kebijakan,” vol. 1, no. 2, pp. 1–8, 2018.
[7]  N. S. Ramadhani and T. H. Siagian, “Determinan Status Pemanfaatan Jaminan Kesehatan pada Pekerja Informal di Provinsi Lampung Tahun 2020,” Semin. Nas. Off. Stat. , vol. 2022, no. 1, pp. 1063–1072, 2022, doi: 10.34123/semnasoffstat.v2022i1.1337.
[8]  N. Putu et al. , “Ketepatan Klasifikasi Penerima Beasiswa Stimik Stikom Bali Dengan Hybrid Self Organizing  Maps  Dan  Algoritma  K-Means  Abstrak Data mining  adalah  penemuan  informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar . Salah sa,” 2017.
[9]  M. Caron, P. Bojanowski, A. Joulin, and M. Douze, “Deep clustering for unsupervised learning of visual features,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 11218 LNCS, pp. 139–156, 2018, doi: 10.1007/978-3-030-01264-9_9.
[10] C. R. Sistiani, Widodo, and B. P. Padhi, “Kinerja Algoritma Kmeans++ pada Pengelompokkan Dokumen Teks Pendek pada Abstrak di Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik UNJ,” PINTER J. Pendidik. Tek. Inform. dan Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 39–44, 2018, doi: 10.21009/pinter.2.1.6.