Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062                http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4199

## PENGELOMPOKAN TINGKAT KEMISKINAN DI SETIAP
PROVINSI DI

## INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEDOIDS
Fathimatuz Zahra 1* , Assyifa Khalif 2 , Betha Nurina Sari 3
1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang; Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat, 41361, Indonesia; Telp : (0267) 641177
Riwayat artikel:
Received: 18  Maret  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Klasterisasi; Kemiskinan; Provinsi; K-Medoids.
Corespondent Email:
2010631170009@student.unsika .ac.id
Abstrak. Kemiskinan  adalah  keadaan  di  mana  individu  atau  sekelompok masyarakat  tidak  memiliki  kemampuan  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar mereka,  seperti  pangan,  sandang,  tempat  tinggal,  pendidikan,  dan  layanan kesehatan. Kemiskinan bervariasi menurut provinsi di Indonesia. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  klaster  kemiskinan  di  setiap negara  bagian  dengan  menggunakan  pendekatan  algoritma  K-Medoids.  K- Medoids  adalah  teknik  pengelompokan  partisi    yang    mengelompokkan kumpulan  objek  ke  dalam cluster .  Penelitian  ini  menggunakan  data    Badan Pusat  Statistik  (BPS)  yang  mencakup  34  provinsi  di  Indonesia  pada  tahun 2015  hingga  2022.  Hasil  yang  diperoleh  adalah  terdapat  tiga  klaster  yang berbeda: klaster sangat miskin, klaster miskin, dan klaster rentan miskin. 50% penduduknya  tergolong  dalam  kemiskinan  ekstrem,  45%  lagi  berada  dalam kemiskinan,  dan  sisanya  berada  dalam  kemiskinan  rentan.  Nilai Silhouette Score sebesar 0,4 menunjukkan clustering yang dihasilkan sangat baik.
Abstract. Poverty is a situation where individuals or a group of people do not have  the  ability  to  fulfill  their  basic  needs,  such  as  food,  clothing,  shelter, education, and health services. Poverty varies by province in Indonesia. The purpose of this research is to identify poverty clusters in each state by using the  K-Medoids  algorithm  approach.  K-Medoids  is  a  partition  clustering technique that groups a collection of objects into clusters. This research uses data  from  the  Central  Bureau  of  Statistics  (BPS)  covering  34  provinces  in Indonesia from 2015 to 2022. The results obtained are three different clusters: the very poor cluster, the poor cluster, and the vulnerable poor cluster. 50% of the population belongs to extreme poverty, 45% to poverty, and the rest to vulnerable  poverty.  The  Silhouette  Score  value  of  0.4  indicates  that  the clustering is very good.

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  adalah  keadaan  di  mana individu  atau  sekelompok  masyarakat  tidak memiliki kemampuan untuk memenuhi kebutuhan  dasar  mereka,  seperti  pangan, sandang,  tempat  tinggal,  pendidikan,  dan layanan  kesehatan.  Selain  itu,  pengangguran dan kurangnya lahan produktif sebagai sumber pendapatan juga menimbulkan tantangan serius bagi  masyarakat  miskin  dalam  memenuhi
kebutuhan  dasarnya  seperti  pangan,  air,  dan tempat  tinggal.  Tingkat  kemiskinan  suatu negara atau wilayah juga mencerminkan tingkat kebahagiaan  masyarakat  yang  tinggal  di  sana. Oleh karena itu, status kemiskinan mencerminkan tingkat kesejahteraan masyarakat  yang  tinggal  di  suatu  negara  atau wilayah  [1].  Sebagai  negara  berkembang, Indonesia  masih  menghadapi  tantangan  besar terkait    kemiskinan,  namun  permasalahan  ini
perlu  mendapat  perhatian  serius.  Pertumbuhan penduduk di  perkotaan menimbulkan berbagai permasalahan  yang  kompleks.  Pertumbuhan penduduk  di  perkotaan  berimplikasi  pada meningkatnya kejahatan, kemacetan, tingginya angka  pengangguran,  dan  kesulitan  dalam menyediakan  perumahan  yang  layak  dan infrastruktur  sosial  lainnya.  Namun  untuk mengatasi  permasalahan  tersebut  perlu  adanya peningkatan  kualitas  sumber  daya  manusia. Dengan tenaga kerja berkualitas tinggi, individu mempunyai  peluang    lebih  besar  untuk meningkatkan kesejahteraannya [2].
Penelitian Nurohmah, dkk [3] menunjukkan bahwa,  analisis  data  menggunakan  K-Means clustering dengan  algoritma  PCA  pada  data kemiskinan  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat (2019-2022)  menunjukkan  pembentukan  tiga cluster dalam  dua  skenario.  Pemahaman tentang  pola  kemiskinan  di  Jawa  Barat  dapat menjadi dasar untuk merancang kebijakan yang lebih efektif dalam penanggulangan kemiskinan.
Menurut  penelitian  Khalif,  A.,  dkk  [4], dalam  menerapkan  metode  Elbow,  analisis terbaik  dilakukan  dengan  membandingkan jumlah cluster pada titik-titik tertentu  di  mana siku  terbentuk  dalam  grafik Sum  of  Square Error .  Hasil  dari  perhitungan Sum  of  Square Error dari  K=1  hingga  K=10  menunjukkan bahwa  siku  terbentuk  pada  titik  K=3,  yang menandakan titik cluster optimal.
Berdasarkan  penelitian  Alfiah,  F.,  dkk.  [5] menemukan dua cluster menggunakan clustering K-Medoids,  yakni cluster 1  (30 kabupaten/kota)  dengan  sanitasi  baik,  AHH tinggi,  dan  tingkat  melek  huruf    baik,  serta cluster 2  (8  kabupaten/kota)  dengan  proporsi rumah  tangga  miskin  penerima  manfaat  yang tinggi.  Provinsi  Jawa  Timur  mempunyai pengeluaran pangan per kapita tertinggi.
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh Wahyuli,  Disty,  dkk.  [6],  menggunakan  data mining  dengan  algoritma  K-Medoids  untuk mengelompokkan  garis  kemiskinan  menurut negara bagian berdasarkan sekumpulan data uji. Hasil  pengujian  data  di  Rapidminer  5.3 menggunakan K-Medoids menunjukkan bahwa dua  kelas  klasifikasi  dapat  dibuat  dengan akurasi 100%.
Mengingat Indonesia masih memiliki permasalahan  kemiskinan  yang  serius,  maka analisis  kesenjangan  menjadi  sangat  penting.
Dengan  mengidentifikasi  perbedaan  antara keadaan saat ini dan keadaan yang diharapkan, penelitian  ini  dapat  menyoroti  bidang-bidang yang memerlukan perhatian lebih dalam upaya meningkatkan kesejahteraan. Hal ini memungkinkan penggunaan sumber daya yang lebih  efisien  dan  penerapan  strategi  intervensi yang  lebih  baik  untuk  mengatasi  masalah kemiskinan.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengidentifikasi  dan  menilai  kesenjangan kemiskinan  terbesar  di  berbagai  provinsi  di Indonesia.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Kemiskinan
Kemiskinan  merupakan  kondisi  individu dan  masyarakat  yang  mengalami  kesulitan dalam memenuhi kebutuhan sehari-hari karena terbatasnya sumber daya, rendahnya  upah yang tidak  cukup  untuk  menutupi  biaya  hidup,  dan bertambahnya  jumlah  penduduk  sehingga mengurangi  persaingan  untuk  mendapatkan pekerjaan di berbagai bidang yang membutuhkan adalah tantangannya [5]. Masalah  tersebut  sesuai  dengan  faktor-faktor penyebab  kemiskinan  yang  dijelaskan  oleh Suparlan, dkk. [6], kemiskinan diakibatkan oleh kurangnya pendapatan atau aset untuk memenuhi  kebutuhan  dasar  seperti  pangan, sandang,  perumahan,  serta  layanan  kesehatan dan pendidikan yang memadai.
Menurut Suparlan, dkk., kemiskinan dibagi menjadi dua jenis, yakni kemiskinan struktural dan kemiskinan budaya. Kemiskinan struktural terjadi  sebagai  akibat  dari  struktur  sosial, ekonomi, politik, dan budaya yang memungkinkan    kelompok  tertentu  dalam masyarakat mengakses sumber daya. Kemiskinan  budaya,  sebaliknya,  tercermin dalam perilaku boros, rendahnya tabungan, dan sikap pasrah terhadap situasi kemiskinan [7].
2.2. Data Mining
Data Mining adalah konsep yang dimanfaatkan  untuk  mengungkap  pengetahuan yang  terdapat  dalam database yang  belum terungkap  secara  langsung.  [8].  Data  mining adalah  penggunaan  teknologi  pengenalan  pola seperti  statistik  dan  teknik  matematika  untuk menemukan  pola  dan  korelasi  baru  yang
berguna  dengan  menganalisis  data  dalam jumlah  besar  dari  berbagai  sumber.  Proses  ini melibatkan  penerapan  satu  atau  lebih  teknik pembelajaran  mesin  untuk  menganalisis  data secara otomatis  dan mengekstrak pengetahuan darinya.  [9].  Berdasarkan  berbagai  penjelasan tentang data mining, dapat disimpulkan bahwa data  mining adalah  proses  pengolahan  data untuk  menghasilkan  informasi  yang  berguna. Fungsi  utama data  mining adalah  membantu dalam  memperoleh  informasi  yang  bermakna serta meningkatkan pengetahuan bagi pengguna.
Teknik  data  mining  biasanya  terbagi menjadi dua kategori utama, yaitu prediksi dan deskripsi.  Teknik  prediksi  menggunakan  data historis  untuk  membuat  estimasi  tentang kejadian  yang  akan  terjadi  di  masa  depan.  Di sisi  lain,  teknik  deskripsi  bertujuan  untuk mengenali  pola  dalam  data  yang  dapat mengungkapkan  informasi  tentang  keterkaitan tersembunyi antara variabel [10].

## 2.3. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) adalah  serangkaian  prosedur  untuk  mengenali dan  mengubah  data  menjadi  informasi  yang mengandung  pola  yang  bermanfaat.  Proses  ini dilakukan pada basis data besar di mana potensi manfaatnya  sebelumnya  tidak  teridentifikasi [11].  Tahapan  dari  KDD  diantaranya  yaitu selection data, preprocessing data, transformation data, data mining, dan evaluation data [12].
2.4. Clustering
Clustering merupakan proses pengelompokkan objek data yang memiliki ciri atau karakteristik serupa ke dalam suatu cluster , sedangkan  objek  atau  data  dengan  tingkat kesamaan yang rendah terhadap cluster lainnya. Tujuan  utama  dari clustering adalah  untuk meningkatkan  kesamaan  antara  objek  dalam satu cluster sambil  mengurangi  kesamaan antara cluster yang  berbeda  [13]. Clustering adalah  teknik  dalam  data  mining  yang digunakan untuk menganalisis data [14].
2.5. Silhouette Coefficient
Dalam  perhitungan silhouette  coefficient , jarak  antara  data  diukur  menggunakan  rumus jarak Euclidean . Kriteria pengukuran
pengelompokkan  berdasarkan  nilai silhouette coefficient dipaparkan dalam Tabel 1.
Table 1. Kriteria Pengukuran Silhouette Coefficient Score Kriteria 0.71-1.00 Struktur Kuat 0.51-0.70 Struktur Baik 0.26-0.50 Struktur Lemah ≤0.25 Struktur Buruk

## 2.6. Algoritma K-Medoids
K-Medoids  adalah  teknik  pengelompokan partisi  yang  mengelompokkan kumpulan objek ke  dalam cluster .  K-Medoid  menggunakan medoid  (objek  yang  bertindak  sebagai  pusat cluster )    untuk  mewakili  setiap cluster .  Objek yang berdekatan dengan medoid  dikumpulkan untuk  membentuk cluster baru.  K-Medoids memiliki kelebihan dalam mengatasi kelemahan  K-Means  yang  rentan  terhadap outlier .  Hasil  pengelompokan  K-Medoid  tetap konsisten meskipun data diacak [16].
Algoritma  PAM  ( Partitioning  Around Medoids )  atau  dikenal  juga  dengan  nama algoritma  K-Medoids  merupakan  algoritma yang  setiap cluster nya  diwakili  oleh  sebuah medoid [17]. Metode K-Medoids adalah teknik pengelompokan  partisi    yang  sangat  efektif untuk  kumpulan  data  kecil.  Algoritma  K- Medoids  dikembangkan  untuk  mengatasi sensitivitas algoritma K-Means terhadap outlier .  Objek  yang  berbeda  secara  signifikan dari sebagian besar objek lain dalam kumpulan data  [18].  K-Medoids  menunjukkan  kinerja yang  lebih  baik  saat  digunakan  untuk  dataset yang berukuran kecil. Algoritma ini menggunakan  objek  dalam  himpunan  data sebagai representasi cluster [19].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) yang mencakup 34 provinsi di Indonesia. Dataset ini terdiri dari 272 baris data dan 10 kolom.
Table 2. Parameter dan Deskripsi dari Dataset
Kemiskinan
Parameter Deskripsi Tahun Tahun Provinsi Nama Provinsi Jml_pend_miskin Jumlah Penduduk Miskin
persentase_pend_mis kin(P0) Presentase Penduduk Miskin ind_kedalaman_kemi skinan(P1) Indeks Kedalaman Kemiskinan ind_keparahan_kemis kinan(P2) Indeks Keparahan Kemiskinan tk_pengangguran Tingkat Pengangguran Pengeluaran_pkt Pengeluaran per Kapita RLS Rata-rata Lama Sekolah UHH Umur Harapan Hidup IPM Indeks Pembangunan Manusia GINI Gini Rasio ratarata_upah_perjam Rata – Rata Upah per Jam PDRB Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) per Kapita
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi KDD ( Knowledge Discovery in Database ) yang terdiri  dari  enam  tahapan  yaitu  seleksi  data, preprocessing data,  transformasi  data,  data mining, dan evaluasi data.
Dalam  definisi  data  mining,  proses  ini mengacu  pada  pencarian  pola  dan  informasi penting  dalam  kumpulan  data  yang  dipilih menggunakan teknik dan metode tertentu untuk mengekstraksi pengetahuan yang berharga.
Fase-fase ini memungkinkan untuk mengeksplorasi  data  yang  ada,  membangun model yang relevan, mengidentifikasi pola-pola yang  mungkin  belum  diketahui  sebelumnya, dan  mengevaluasi  hasil  untuk  mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam.
Gambar 1. Flowchart Metodologi KDD (Sumber : sis.binus.ac.id)
3.1. Selection Data
Pada langkah awal ini, dilakukan pemilihan data  atau  atribut  yang  relevan  sesuai  dengan kebutuhan  penelitian,  karena  tidak  semua atribut  dalam  basis  data  tersebut  diperlukan sesuai dengan tujuan penelitian ini [20].

## Gambar 2. Selection Data
3.2. Preprocessing Data Metode yang digunakan dalam
preprocessing data adalah data cleaning . Data cleaning adalah  langkah  penting  untuk menghilangkan data  noise dan missing  value . Tujuannya  adalah  untuk  memastikan  bahwa atribut  yang  ada  tidak  mengandung  data  yang tidak valid atau nilai yang ilegal  [20].

## Gambar 3. Preprocessing Data

## 3.3. Transformation Data
Pada  tahap  transformasi  data  dilakukan normalisasi dan nilai setiap atribut diubah agar sesuai dengan algoritma yang  digunakan. Hal ini  penting  karena  tidak  semua tipe  data  dapat ditangani  sesuai  keinginan,  sehingga  perlu menyesuaikan  tipe  data  dengan  kebutuhan analisis. Proses ini bertujuan untuk mentransformasikan  data  agar  sejalan  dengan tujuan analisis yang ingin dicapai [20].

## 3.4. Data Mining
Tahap  data  mining  menggunakan  metode clustering K-Medoids atau algoritma clustering K-Medoids.  K-Medoids  adalah    metode clustering atau pengelompokan fungsi. Menurut (Larose,  2005), clustering mengacu  pada pengelompokan  data,  pengamatan,  atau  kasus berdasarkan  kesamaan  objek  yang  dianalisis. Cluster adalah  kumpulan  data  yang mirip satu sama  lain  atau  berbeda  dengan  kelompok  lain [20].
Gambar 4. Data Mining
Proses  menggunakan  metode  Elbow  untuk melakukan pengelompokan dengan K-Medoids dalam  sklearn.cluster  melibatkan  serangkaian langkah-langkah.  Ini  termasuk  mengimpor modul  yang  dibutuhkan,  menentukan  rentang jumlah cluster yang akan diuji, membuat daftar kosong  untuk  menyimpan  nilai  WSS  ( Within Sum of Squares ), melakukan iterasi untuk setiap jumlah kluster yang ditetapkan, melatih model K-Medoids,  menghitung  dan  menyimpan  nilai WSS [4].
Gambar 5. Visualisasi Elbow Method
Gambar 6. Variabel Cluster

## 3.5. Evaluation Data
Pada  tahap  evaluasi,  hasil  dari  proses pembelajaran  data  mining  dianalisis.  Langkah ini melibatkan interpretasi hasil pemodelan data yang  telah  dilakukan,  dengan  menggunakan metode Silhouette Coefficient untuk mengevaluasi  kualitas  cluster  yang  terbentuk. Tujuan  evaluasi  ini  adalah  untuk  menilai apakah pemodelan yang telah dilakukan relevan dengan  kasus  penelitian  dan  sesuai  dengan
tujuan  yang  ingin  dicapai.  Setelah  menerima hasil evaluasi, keputusan diambil apakah proses dapat  dilanjutkan  ke  tahap  berikutnya  atau apakah  perlu  diulang  dari  awal  jika  tidak memenuhi tujuan yang telah ditetapkan [20].
Gambar 7. Hasil Silhouette Score
Gambar 8 Sebaran Cluster

## 3.6. Knowledge
Setelah  hasil  analisis  diperoleh,  penelitian ini dapat memberikan kontribusi dalam bentuk pengetahuan  yang  dapat  bermanfaat  bagi banyak  orang.  Setelah  diketahui,  pemerintah setempat  dapat  segera  mengambil  tindakan untuk  mengurangi  tingkat  kemiskinan  yang terjadi di beberapa provinsi di Indonesia [20].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis Algoritma K-Medoids
Proses  klasterisasi  atau  pengelompokkan dilakukan  dengan  menentukan  inertia.  Inertia mengukur seberapa baik kumpulan data ketika dikelompokkan  dengan  mengukur jarak  antara setiap  titik  data  dan  centroid-nya,  lalu  jarak tersebut  dikuadratkan,  dan    kuadrat  ini dijumlahkan  di  dalam  satu cluster .  Model cluster yang baik adalah model dengan inersia rendah  dan  jumlah cluster (K)  yang  rendah. Setelah  memilih  lokasi  centroid  secara  acak, setiap  sampel  data  dialokasikan  ke  centroid terdekat  untuk  mulai  membuat cluster yang lebih tepat. Jarak antara setiap sampel data dan setiap centroid dihitung, jarak minimum dipilih,
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062    Zahra dkk
dan  setiap  sampel  data  diberi  label  yang menunjukkan cluster terdekatnya.
Perhitungan  kemudian  dilakukan  dengan menggunakan  metode silhouette  coefficient . Metode  ini  merupakan  kombinasi  metode cohesion and separation untuk menilai kualitas cluster .  Rumus  metode silhouette  coefficient adalah:
𝑠(𝑖)   = 𝑏(𝑖) − 𝑎(𝑖) 𝑚𝑎𝑥 (𝑎(𝑖), 𝑏(𝑖))
Dimana 𝑎 ( 𝑖 )  adalah  jarak  rata-rata  antara  i dalam cluster yang  sama, 𝑏 ( 𝑖 )  adalah  rata-rata jarak  antara  i  dan cluster terdekat  berikutnya. Nilai yang diperoleh dengan metode silhouette coefficient adalah  dari  -1  hingga  1.  Jika  nilai silhouette  coefficient mendekati  1  maka diperoleh hasil pengelompokan data yang lebih baik.  Sebaliknya,  ketika silhouette  coefficient mendekati  -1,  hasil clustering data  menjadi lebih buruk.

## 4.2. Hasil
Dengan menggunakan algoritma pengujian, ditemukan  bahwa  penduduk  Indonesia  dapat dibagi  menjadi  tiga  kelompok  berbeda.  Setiap kelompok  diberi  label  untuk  memudahkan memahami fungsinya. Dengan Silhouette Score
0,4,  hasil  grup  dinilai  cukup  baik.  Berikut adalah interpretasi Silhouette Score :
> 0.5 : Clustering yang sangat bagus 0.2 - 0.5 : Clustering yang bagus 0 - 0.2 : Clustering yang tidak terlalu bagus < 0 : Clustering yang buruk
Hasil  analisis cluster menunjukkan  bahwa penduduk  Indonesia  dari  34  provinsi  berhasil dipilah menjadi tiga kelompok berbeda. Ketiga kelompok ini adalah sebagai berikut:

## Gambar 9. Persentase Jumlah Penduduk Miskin
Klaster 1: Sangat miskin, Klaster 2: Miskin, Klaster  3:  Rentan  terhadap  kemiskinan.  Hasil tersebut menunjukkan bahwa 50% penduduknya  tergolong  sangat  miskin,  45% lainnya tergolong miskin, dan sisanya tergolong miskin  rentan.  Hal  ini  menunjukkan  perlunya fokus  pada  kelompok  ini  secepatnya  untuk mengatasi  kemiskinan.  Penggunaan  metode clustering,  khususnya  K-Medoid,  membantu mengidentifikasi  kelompok-kelompok  yang kualitasnya berbeda.

## 5. KESIMPULAN
a. Hasil  analisis  tingkat  kemiskinan Indonesia  menggunakan  algoritma K-Medoids pada tahun 2015 hingga 2022  menunjukkan  bahwa  data jumlah  penduduk  34  provinsi berhasil  dikelompokkan  menjadi tiga  kategori  utama,  yaitu:  sangat miskin,  miskin,  dan  rentan  miskin. Hasil tersebut menunjukkan separuh dari  total  penduduk  Indonesia masuk  dalam  kategori  kemiskinan berat,  sisanya  sebesar  45  persen masuk  dalam  kategori  miskin  dan sisanya  masuk  dalam  kategori kemiskinan rentan.
b. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa dengan Silhouette Score sebesar 0,4,
pengelompokan  ini  efektif  dalam memisahkan  kelompok-kelompok tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   N. Zuhdiyaty and D. Kaluge, “Analisis Faktor- faktor  yang  Mempengaruhi  Kemiskinan  di Indonesia Selama Lima Tahun Terakhir (Studi Kasus  Pada  33  Provinsi),” Jurnal  Jibeka, Vols. 1, no. 2, p. 27–31, 2017.
[2]   N. Zuhdiyaty, “Analisis Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi  Kemiskinan  Di  Indonesia Selama  Lima  Tahun  Terakhir  (Studi  Kasus Pada 33 Provinsi),” JIBEK, Vols. 1, no. 2, pp. 1-5, 2015.
[3]   Y. R. M. a. B. N. S. Nurohmah, “Optimalisasi Performa  K-Means  Clustering  Dengan  PCA Dalam Analisis Tingkat Kemiskinan Di Jawa Barat,” JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika), Vols.  7,  no.  3,  pp.  1657-1665, 2023.
[4]   Khalif, A., Hasanah, A. N., Ridwan, M. H., & Sari, B. N., “Klasterisasi Tingkat Kemiskinan di  Indonesia  menggunakan  Algoritma  K- Means,” Generation  Journal, Vols.  8,  no.  1, pp. 54-62, 2024.
[5]   Alfiah,  F.,  Almadayani,  A.,  Al  Farizi,  D.,  & Widodo,  E., “Analisis Clustering  K-Medoids Berdasarkan  Indikator  Kemiskinan  di  Jawa Timur Tahun 2020,” Jurnal Ilmiah Sains, vol.
22(1), pp. 1-7, 2022.
[6]   Wahyuli,  Disty,  et  al.,  “Mengelompokkan Garis Kemiskinan Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma K-Medoids.,”
Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), vol. 1, pp. 452-461, 2019.
[7]   Y. A. Sari, “Pengaruh Upah Minimum Tingkat Pengangguran Terbuka Dan Jumlah Penduduk Terhadap  Kemiskinan  Di  Provinsi  Jawa Tengah,” Equilibrium, Vols. 1, no. 2, pp. 121- 130, 2021.
[8]   P.  Suparlan,  Masyarakat  dan  Kebudayaan Perkotaan: Perspektif Antropologi Perkotaan, 2004.
[9]   B.  P.  S.  J.  Pusat,  Statistik  Indonesia  Tahun 2010, Jakarta Pusat: Badan, 2010.
[10]  M.  N.  H.  S.  a.  O.  S.  Y.  Fadhillah, “Perancangan  Aplikasi  Data  Mining  Untuk Menentukan Pasien Menderita Tifoid Dengan Metode  Algoritma  C4.  5,” Explorer (Hayward), Vols. 1, no. 2, pp. 63-71, 2021.
[11] M.  R.  R.  a.  A.  P.  T.  M.  S.  Mustafa, “Implementasi  Data  Mining  untuk  Evaluasi
Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan
Algoritma Naive Bayes Classifier,” Creat. Inf. Technol. J., Vols. 4, no. 2, pp. 151-162, 2018.
[12] F.  Nasution,  Penerapan  Metode  K-Means Clustering untuk Mengelompokkan Ketahanan Tanaman Pangan Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara, Diss. Universitas Sumatera Utara, 2019.
[13] Amrullah, A., Purnamasari, I., Sari, B. N., & Voutama,  A.  ,  “Analisis  Cluster  Faktor
Penunjang Pendidikan Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: Kabupaten
Karawang,” J. Inform. dan Rekayasa Elektron,
Vols. 5, no. 2, p. 244–252, 2022.
[14] A. Fahllevi, “Proses Data Mining KDD Pada Pengguna Brand Hp Menggunakan Metode K- Means,” Binus  University, Vols.  1,  no.  1,  p. 2021, 2021.
[15] I. N. a. D. Darwis, “Analisis Clustering Pada Pengguna Brand Hp Menggunakan Metode K- Means,” Pros.  Semin.  Nas.  Ilmu  Komput.,
Vols. 1, no.1, p. 2021, 2021.
[16] B.  V.  A.  &.  H.  N.  Nurseptia,  “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Mengelompokkan Kabupaten/Kota  Dalam  Upaya  Pemetaan Lapangan  Pekerjaan  Baru,” J.  Teknol. Informasi, Vols. 1, no. 2, p. 181–186, 2022.
[17] S.  P.  a.  H.  Abduh,  “Penerapan  Metode Silhouette Coefficient untuk Evaluasi
Clustering Obat,” PENA Tek. J. Ilm. Ilmu-Ilmu Tek., Vols. 1, no. 2, p. 48, 2021.
[18] P. D. &. V. S. Arora, “Analysis of K-Means and  K-Medoids  Algorithm  For  Big  Data,” Procedia Computer Science, vol. 78, p. 507– 512, 2016.
[19] I.  K.  U.  &.  M.  M.  Kamila,  “Perbandingan Algoritma  KMeans  Dan  K-Medoids  Untuk Pengelompokan  Data  Transaksi  Bongkar Muat,” Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Manajemen Sistem, Vols. 1, no. 1, p. 119–125, 2019.
[20] D.  A.  e.  a.  Silitonga,  “Penerapan  Metode KMedoid  Pada  Pengelompokan  Rumah Tangga  Dalam  Perlakuan  Memilah  Sampah Menurut  Provinsi,” Seminar  Nasional  Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI), Vols. 2, No. 1, p. 313–318, 2019.