PENGELOMPOKAN WILAYAH JAWA BARAT BERDASARKAN INDEKS KEDALAMAN KEMISKINAN DAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN MENGGUNAKAN K-MEDOIDS
Salfim Prakoso 1 , Mulyawan 2 , Cep Lukman Rohmat 3, Fathurrohman 4
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon
3,4 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45131, Indonesia. salfimkool@gmail.com

## ABSTRAK
Kemiskinan  merupakan  isu  krusial,  identifikasi,  pemahaman  dan  pengelompokkan  kabupaten  dan  kota berdasarkan tingkat kemiskinan penting untuk merancang kebijakan yang tepat guna mengatasi masalah tersebut. Dengan  menggunakan  metode K-Medoids  Clustering data  Indeks  Kedalaman  Kemiskinan  (IKK)  dan  Jumlah Penduduk Miskin (JPM) dikelompokkan. Sumber data yang digunakan berasal dari Open Data Jabar. Pada tahap awal penelitian, dilakukan analisis terhadap IKK dan JPM di setiap kabupaten-kota di Jawa Barat. Hasil analisis menunjukkan  adanya  variasi  yang  signifikan  dalam  tingkat  kemiskinan  dan  jumlah  penduduk  miskin kabupaten/kota.  Berdasarkan  perbedaannya,  dilakukan  penerapan  metode K-Medoids  Clustering untuk mengelompokkan  kabupaten-kota  ke  dalam  klaster  yang  memiliki  karakteristik  kemiskinan  serupa.  Percobaan hasil eksperimen untuk mencari nilai DBI dilakukan sebanyak 6 kali, menunjukkan bahwa nilai paling optimal ditemukan pada K=6 dengan nilai DBI -0.358, dengan Kelompok Cluster_0 menunjukkan level tertinggi, diikuti oleh Cluster_4 sebagai kelompok tinggi, Cluster_3 dan Cluster_1 sebagai kelompok sedang, serta Cluster_2 dan Cluster_5 sebagai kelompok dengan tingkat yang lebih rendah. Temuan ini dapat digunakan sebagai dasar bagi pemerintah daerah dalam merumuskan kebijakan dan alokasi sumber daya untuk mengatasi masalah kemiskinan secara lebih tepat dan spesifik di masing-masing klaster. Selain itu metodologi yang diterapkan dalam penelitian ini dapat menjadi panduan bagi studi serupa di wilayah lain yang juga mengalami masalah kemiskinan.
Kata kunci :   Klasterisasi,  Jawa  Barat,  Indeks  Kedalaman  Kemiskinan,  Jumlah  Penduduk  Miskin,  K-Medoids Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Pengenalan  terhadap  kondisi  sosial-ekonomi  di suatu daerah sangat penting untuk memahami masalah kemiskinan.  Di  Jawa  Barat,variasi  kemiskinan  yang signifikan antara kabupaten-kota menunjukkan kompleksitasnya.  Masalah  kemiskinan  tidak  hanya berdampak  pada  ekonomi,  tetapi  juga  memengaruhi aspek sosial, pendidikan, kesehatan, dan infrastruktur di  setiap  wilayah.  Dalam  konteks  ini,  penelitian menggunakan  Indeks  Kedalaman  Kemiskinan  (IKK) dan  Jumlah  Penduduk  Miskin  (JPM)  untuk memahami  dan  mengklasifikasikan  pola  kemiskinan di  Jawa  Barat.  Metode K-Medoids  Clustering digunakan  untuk  mengidentifikasi  pola  serupa  di antara  kabupaten-kota,  membantu  pemerintah  dalam merumuskan  kebijakan  yang  lebih  tepat  untuk mengatasi kemiskinan di setiap wilayahnya[1]
Namun,  dalam  bidang  Informatika,  analisis kemiskinan  di  tingkat  kabupaten-kota  di  Jawa  Barat memiliki tantangan. Manajemen data yang besar dan kompleks,  terutama  IKK  dan  JPM,  memerlukan pengumpulan  dan  pengolahan  data  yang  akurat  dari sumber terpercaya. Dibutuhkan infrastruktur informasi yang kuat dan alat analisis yang tepat untuk mengelompokkan  wilayah  dengan  metode K- Medoids Clustering. Masalah lainnya adalah kelangsungan  data  yang  memadai  untuk  menunjang
analisis, yang sering kali kurang tersedia, mempengaruhi  keakuratan  hasil  klasterisasi  dan analisis[2].
Studi sebelumnya memberikan wawasan terkait klasterisasi  kemiskinan  di  daerah  tertentu.  Misalnya, penelitian  tentang  klasterisasi  tingkat  kemiskinan  di Maluku  dan  Papua  menunjukkan  adanya  kelompok- kelompok  dengan  karakteristik  berbeda.  Studi  ini memberikan  informasi  yang  berguna,  tetapi  belum sepenuhnya  relevan  dengan  situasi  di  Jawa  Barat [1].Sementara  itu,  penggunaan K-Mean s  dalam klasterisasi  tingkat  kemiskinan  di  provinsi-provinsi memiliki  kelemahan  tersendiri.  Penelitian  ini  dapat diperbaiki  dengan  menambahkan  metode  lain  untuk meningkatkan  validitas  hasil  analisis  [2].  Studi lainnya menunjukkan bahwa K-Medoids efektif dalam mengelompokkan  data  sebaran  cacat  pada  anak  di Provinsi  Riau,  menjadi  referensi  penting  untuk penelitian ini karena algoritma yang digunakan[3].
Tujuan utama penelitian ini adalah mengklasifikasikan  kabupaten-kota  di  Jawa  Barat berdasarkan IKK dan JPM menggunakan K-Medoids Clustering . Diharapkan penelitian ini dapat memberikan  pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang pola  kemiskinan  dan  mendukung  penyusunan kebijakan  yang  lebih  efektif  dalam  menangani kemiskinan  di  tingkat  lokal.  Dengan  fokus  pada
karakteristik  kemiskinan,  diharapkan  penelitian  ini memberikan  wawasan  bagi  pemerintah  dalam merencanakan  program  pembangunan  yang  lebih tepat sasaran.
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Mining
Data  Mining  merupakan  proses  kegiatan  untuk mengumpulkan  data  dalam  jumlah  yang  besar  untuk menemukan  pengetahuan  sehingga  dapat  menjadi informasi yang dapat digunakan. “Data mining adalah proses  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk mengetahui  informasi  yang  bermanfaat  yang  terkait dari database yang besar. “Tujuan utama Data mining adalah untuk menemukan, menggali, atau menambang pengetahuan  dari  data  atau  informasi  yang  kita miliki”[4]
Langkah-langkah dalam Data mining mencakup pemahaman  data,  pembersihan  data,  transformasi data,  pemodelan  data,  evaluasi,  dan  interpretasi. Teknik-teknik dalam data mining meliputi klasifikasi, regresi,  klasterisasi,  asosiasi,  dan  deteksi  anomali. Oleh  karena  itu,  fokus  penelitian  ini  adalah  pada pengelompokan  kabupaten/kota  berdasarkan  indeks kedalaman  dan  jumlah  penduduk  miskin,  sehingga teknik yang paling sesuai adalah klasterisasi.

## 2.2. Clustering
Dalam  ranah  data  mining,  klasterisasi  adalah suatu di mana data dikelompokkan ke dalam cluster- cluster sehingga setiap cluster mengandung data-data yang memiliki kesamaan karakteristik dan perbedaan dengan  cluster  lainnya.  Hal  ini  penting  dalam penelitian  karena  membantu  untuk  memahami perbedaan  serta  kesamaan  karakteristik  antara kelompok  yang  dihasilkan,  terutama  dalam  konteks topik atau obyek penelitian yang sedang diteliti [5].
Terdapat beberapa tujuan utama dari pengklasteran,  termasuk  pengelompokan  objek  yang serupa, penemuan pola dalam data, serta analisis dan pemahaman  data  yang  lebih  baik.  Beberapa  metode pengklasteran  yang  umum  meliputi K-means,  K- medoids, Hierarchical Clustering, dan Density-Based Clustering (DBSCAN) . Dalam konteks penelitian ini, digunakan  metode K-medoids  Clustering sebagai pendekatan analisis data yang relevan.
2.3. K-Medoids K-Medoids adalah  salah  satu  metode  partisi clustering yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan sekumpulan  objek  sebanyak  n  ke  dalam  k  klaster. Dalam metode ini, K-Medoids menggunakan medoid (objek  pusat)  sebagai  representasi  pusat  dari  setiap klaster.  Objek-objek  yang  berdekatan  dengan  pusat klaster akan dikelompokkan bersama untuk membentuk sebuah klaster baru. [6] K-Medoids merupakan  teknik  pengklasteran non-hirarkis  yang  membagi  objek  data  menjadi K kelompok  (clusters) dengan  menggunakan  titik-titik data  aktual  sebagai  medoids  untuk  mewakili  setiap
klaster.  Algoritma K-Medoids melibatkan  langkah- langkah  seperti  inisiasi  medoids,  pengelompokan objek,  pemilihan  medoids  yang  optimal,  iterasi,  dan evaluasi  kelompok.  Keunggulan  utama  dari K- Medoids adalah ketangguhannya terhadap outlier. Hal ini terjadi karena pemilihan medoids dari objek aktual dalam dataset, sehingga lebih mampu menangani data yang sensitif terhadap pencilan ( outlier ) dibandingkan K-Means. Selain  itu, K-Medoids juga  menunjukkan fleksibilitas pada berbagai tipe data. Metode ini dapat diterapkan  pada  beragam  jenis  data,  termasuk  data yang tidak simetris atau non-numerik.

## 2.4. Indeks  Kedalaman  Kemiskinan  dan  Jumlah Penduduk Miskin
Indeks  Kedalaman  Kemiskinan  (Poverty  Gap Index)  merupakan  ukuran  yang  mencerminkan  rata- rata  kesenjangan  dalam  pengeluaran  individu  yang termasuk  dalam  kategori  miskin  terhadap  garis kemiskinan.  Agregat  dari  nilai  indeks  kemiskinan menunjukkan  jumlah  biaya  yang  diperlukan  untuk mengurangi kemiskinan sepenuhnya dengan memberikan transfer yang tepat kepada individu yang miskin, tanpa  memperhitungkan biaya  transaksi atau hambatan  lainnya.  Semakin  rendah  nilai  indeks kedalaman  kemiskinan,  semakin  besar  potensi ekonomi  untuk  mengalokasikan  dana  bantuan kemiskinan berdasarkan karakteristik individu miskin, serta untuk menetapkan sasaran dan program bantuan  yang  lebih  efektif.  Penurunan  nilai  indeks kedalaman kemiskinan menunjukkan bahwa rata-rata pengeluaran individu miskin menjadi lebih mendekati garis  kemiskinan,  sementara  kesenjangan  dalam pengeluaran mereka juga semakin berkurang. [7]
Jumlah Penduduk Miskin mengacu pada jumlah individu  atau  penduduk  yang  hidup  di  bawah  garis kemiskinan  suatu  negara  atau  wilayah  tertentu. Indikator  ini  menunjukkan  jumlah  orang  dalam populasi  yang  mengalami  kondisi  kekurangan  atau keterpurukan  ekonomi,  di  mana  pendapatan  mereka tidak  mencukupi  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar seperti  makanan,  tempat  tinggal,  pendidikan,  dan kesehatan. Jumlah Penduduk Miskin seringkali diukur dalam  jumlah  individu  dari  total  populasi  suatu wilayah.

## 3. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Metode pengembangan dalam data mining yang diterapkan  untuk  menganalisis  data  menggunakan serangkaian langkah pada proses knowledge discovery  in  databases  (KDD).  Langkah-langkah tersebut  mencakup  fase  Data,  Pembersihan  Data, Transformasi Data, Data mining, Evaluasi Pola, serta peningkatan Pengetahuan [8].

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
Data  dikumpulkan  dengan  mengakses  situs resmi Open Data Jabar
( https://opendata.jabarprov.go.id/id )  dan  mengunduh dataset  Indeks  Kemiskinan  dan  Jumlah  Penduduk Miskin berdasarkan kabupaten/kota di Jawa Barat.

## 3.2. Data Selection
Pemilihan  data,  yang  dikenal  sebagai  Data Selection,  adalah  langkah  dalam  KDD  ( Knowledge Discovery  in  Databases )  di  mana  data  diambil  atau disampel  dari  sebuah  dataset  sebelum  dilakukan proses  data  mining.  Data  yang  telah  diproses  akan disimpan dalam file terpisah dari database aplikasi.

## 3.3. Data Preprocessing
Data preprocessing adalah  suatu  teknik  yang dilakukan dalam proses penambangan data. Sebelum masuk  ke  tahap  konstruksi,  langkah  awalnya  adalah memproses  data  mentah. Preprocessing data,  atau sering  disebut  data preprocessing ,  bertujuan  untuk menghilangkan  pesan  kesalahan  atau error dari  data tersebut.
3.4. Transformation
Transformasi  data  merupakan  langkah  dalam pemrosesan  data  yang  bertujuan  untuk  mengubah format  data  menjadi  yang  lebih  sesuai  atau  dapat diolah  lebih  baik.  Terdapat  berbagai  teknik transformasi data, di antaranya normalisasi, pemilihan atribut, serta diskritisasi.

## 3.5. Data Mining
Proses di mana berbagai teknik digunakan untuk mengekstraksi  pola  yang  berpotensi  dari  data  yang berguna.

## 3.6. Interpretation/Evaluation
Tahapan  ini  merupakan  tahap  akhir  dari  proses data mining. Tahap ini dilakukan setelah data diolah dengan  algoritma  yang  dipilih  menggunakan tools rapidminer dan  tujuannya  adalah  untuk  melakukan evaluasi terhadap hasil proses data mining.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
Langkah-langkah yang dipakai untuk digunakan memodelkan  pada  tahap  ini  menggunakan  tools Rapidminer versi 10.3.000.
Tabel 1. Dataset Indeks dan Jumlah
Nama Kabupaten Kota Indeks Jumlah Kabupaten Bogor 1.49 474.7 Kabupaten Sukabumi 0.93 186.3 Kabupaten Cianjur 1.35 246.8 Kabupaten Bandung 0.9 258.6 Kabupaten Garut 1.81 276.7 Kabupaten Tasikmalaya 1.42 194.1 Kabupaten Ciamis 1.07 94 Kabupaten Kuningan 2.14 140.3 Kabupaten Cirebon 2.27 266.1 Kabupaten Majalengka 1.55 147.1 Kabupaten Sumedang 1.98 120.1 Kabupaten Indramayu 1.72 225 Kabupaten Subang 1.55 155.3 Kabupaten Purwakarta 1.19 83.4 Kabupaten Karawang 1.58 199.9 Kabupaten Bekasi 0.74 201.1 Kab. Bandung Barat 1.7 183.7 Kabupaten Pangandaran 1.24 37.9 Kota Bogor 1.27 79.2 Kota Sukabumi 1.27 26.6 Kota Bandung 0.7 109.8 Kota Cirebon 1.34 31.5 Kota Bekasi 0.96 137.4 Kota Depok 0.42 64.4 Kota Cimahi 0.67 31.2 Kota Tasikmalaya 2.34 87.1 Kota Banjar 1.02 12.7

## 4.2. Data Selection
Langkah pertama adalah  mencari lokasi file Itu sebelumnya dibuat dalam format xlxs dengan operator Read  Excel. Fungsi  dari  Operator  Read  Excel  ini adalah  untuk  membaca  data  yang  tersimpan  dalam format xlsx.
Gambar 2. Operator Read Excel
Operator  Set  Role  berfungsi  mengatur  atribut menjadi  berbagai  jenis,  seperti  atribut  input  (atribut prediktor), atribut output (atribut target), atau atribut lain  seperti  ID  atau  atribut  yang  diabaikan  selama analisis.
Gambar 3. Operator Set Role
4.3. Data Preprocessing
Karena pada dataset mengenai Indeks Kemiskinan  dan  Jumlah  Penduduk  Miskin  tidak ditemukan missing  value atau  data  yang  kosong seperti  yang  ditunjukkan  dalam  Gambar  5,  proses
preprocessing tidak  diperlukan  dan  akan  dilanjutkan ke tahap selanjutnya.
Gambar 4. Hasil Statistik

## 4.4. Transformation
Transformasi data digunakan dalam pemrosesan data  untuk  mengubah  data  menjadi  format  yang sesuai.  Banyak  teknik  transformasi  data  termasuk normalisasi, pemilihan atribut, dan diskritisasi.
Gambar 5. Operator Normalize
Operator Normalize berfungsi  mengubah  skala atau rentang  nilai dari atribut  numerik dalam dataset agar memudahkan dalam perbandingan atau pemrosesan  lebih  lanjut.  Ini  membantu  untuk mengurangi efek  variabilitas  skala  yang besar antara atribut.

## 4.5. Data Mining
K-Medoids membantu  dalam  mengelompokkan data  ke  dalam  kelompok-kelompok  berdasarkan karakteristik atau atribut yang dimilikinya.[9]
Gambar 6. K-Medoids
Melalui performance , dapat mengukur seberapa  akurat  atau  seberapa  baik  model  tersebut dalam melakukan clustering pada data baru.
Gambar 7. Operator Performance

## Gambar 8. Modelling Clustering
4.6. Interpretation/Evalution
Tabel 2 . Hasil Percobaan DBI Clust ering. k Performance.main _criterion Davies Bouldin 3 Davies Bouldin -0.407 5 Davies Bouldin -0.464 6 Davies Bouldin -0.358 7 Davies Bouldin -0.409 8 Davies Bouldin -0.51
Dari  proses  modeling  yang  sudah  dilakukan seperti tabel 2, masing-masing (k) mendapatkan hasil nilai  DBI  yang  berbeda.  Nilai  yang  paling  optimal adalah  nilai  DBI  paling  rendah  diantara cluster lainnya.[10]
Gambar 9. Hasil Visualizations Scatter
Merujuk  pada  Gambar  9  menampilkan  hasil pengklasteran kabupaten/kota di Jawa Barat berdasarkan  Indeks  dan  Jumlah  Penduduk  Miskin. Dimana  pada Cluster_0 terdapat  Kabupaten  Bogor, Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten  Garut,  Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Cirebon, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Subang, Kabupaten
Karawang,  Kabupaten  Bandung  Barat. Cluster_4 terdapat  Kabupaten  Sukabumi,  Kabupaten  Bandung, Kabupaten  Ciamis,  Kabupaten  Bekasi,  Kota  Bekasi, Kota  Bandung. Cluster_3 terdapat  Kabupaten Kuningan,  dan  Kabupaten  Tasikmalaya. Cluster_1 terdapat  Kabupaten  Purwakarta,  Kota  Bogor,  Kota Sukabumi, Kota Cirebon, dan Kabupaten Pangandaran. Cluster_2 terdapat  Kota  Depok,  dan Kota Cimahi. Cluster_5 terdapat Kota Banjar.
4.7. Pembahasan
Pada  tahap  ini,  pengolahan  data  dilakukan menggunakan  algoritma  K-medoids  dalam platform RapidMiner . RapidMiner adalah  perangkat  lunak yang  menjadi  pilihan  utama  untuk  melakukan ekstraksi  data  dengan  berbagai  metode  data mining[11]
4.8. Penerapan Algoritma K-Medoids untuk klasterisasi  kabupaten  kota  berdasarkan Indeks  kedalam  kemiskinan  dan  Jumlah penduduk miskin di Jawa barat Pada  gambar  8  merupakan  modeling design  K- Medoids.  Modeling  design dilakukan  dengan mengimport data indeks kedalaman kemiskinan dan jumlah  penduduk  miskin  ke Read  excel ,  ini merupakan langkah pertama  untuk  memuat dataset kedalam Rapidminer. Setelah data dimuat, selanjutnya menggunakan operator Select Attributes untuk  memilih  atribut-atribut  tertentu  dari  dataset yang relevan untuk pengelompokkan.
Operator Set Role digunakan untuk menetapkan  peran  atau  fungsi  masing-masing atribut  dalam  analisis,  bisa  mencakup  menentukan apakah  atribut  tersebut  merupakan  variabel prediktor  atau  target  dalam  proses  klasterisasi. Normalize dimasukkan  untuk  langkah  normalisasi. Operator Multiply dimasukkan  untuk  membuat atribut  baru  yang  menggambarkan  hubungan  atau interaksi antara dua atau lebih banyak variabel yang ingin dijalankan secara bersamaan.
Dilanjutkan
dengan pengklasteran menggunakan  algoritma K-Medoids ,  cara  kerjanya membantu mengelompokkan data ke dalam klaster- klaster yang memiliki kesamaan berdasarkan atribut yang  dipilih  Setiap cluster akan  diberikan performance  untuk  melihat  nilai  tiap cluster yang didapatkan. Lalu yang terakhir Operator Performance digunakan untuk mengevaluasi kinerja dari  model  klasterisasi  yang  dihasilkan.  Ini membantu  dalam  menentukan  klaster  mana  yang memiliki  nilai  tertinggi  dan  terendah  berdasarkan kriteria evaluasi yang telah ditentukan.
4.9. Evaluasi  hasil  klasteriasi  kabupaten  kota berdasarkan Indeks kedalam kemiskinan dan Jumlah penduduk miskin di Jawa barat
Berdasarkan rangkuman hasil percobaan pada data  Klasterisasi  Kabupaten/kota  berdasarkan Indeks kedalaman kemiskinan dan Jumlah penduduk  miskin  menggunakan  algoritma K- medoids pada tools Rapidminer. Mendapatkan hasil Davies  Bouldin  Index  (DBI) seperti  pada  Gambar 10, Nilai Davies Bouldin Index (DBI) dengan k = 3 memiliki  hasil  nilai  -0.407,  k  =  5  memiliki  hasil  - 0.464,  k  =  6  mendapatkan  hasil  -0.358,  k  =  7 memiliki  hasil  -  0.409,  dan  k  =  8  memiliki  hasil  - 0.510.  Dari  hasil  percobaan  yang  dilakukan  yang optimal  untuk  diambil  adalah  nilai  DBI  paling rendah  diantara  cluster.k  lainnya.  Sehingga
berdasarkan  diagram  4.1  bisa  disimpulkan  bahwa hasil dari percobaan k didapatkan  hasil nilai DBI  - 0.358 dengan k = 6 adalah yang terbaik.
Gambar 10. Tabel hasil DBI
Kemudian Pengelompokkan berdasarkan kabupaten/kota  terdiri  dari  6  klaster  ,  cluster_0 terdapat  sebelas  items,  cluster_1  dengan  5  items, cluster_2  dengan  dua  items,  cluster_3  dengan  dua items,  cluster_4  dengan  enam  items,  dan  cluster_5 memiliki satu items. Total keseluruhan items pada 6 cluster berjumlah 27 items yang mana didalam items berisi Kabupaten/Kota.
Gambar 11. Visualizations Average Bar Chart
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengklasteran menggunakan algoritma K-medoids , Dengan melihat Gambar  11  Hasil  Visualizations  dapat  disimpulkan cluster-cluster tersebut memiliki sebuah karakteristik. Pada daerah Cluster_0 memiliki karakteristik dengan jumlah  penduduk  yang  hidup  dalam  kondisi kemiskinan tertinggi dengan rata-rata indeks kedalaman kemiskinan 1.67 poin dan rata-rata jumlah penduduk  miskin  226.3  Ribu  jiwa,  yang  didalamnya terdapat  Kabupaten  Bogor,  Kabupaten  Cianjur, Kabupaten Garut, Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Cirebon, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Subang, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bandung  Barat  .  Cluster_4  memiliki  karakteristik
dengan  jumlah  penduduk  yang  hidup  dalam  kondisi kemiskinan  masih  tinggi  dengan  rata-rata  indeks kedalaman kemiskinan 0.83 poin dan rata-rata jumlah penduduk  miskin  164.5  Ribu  jiwa,  yang  didalamnya terdapat  Kabupaten  Sukabumi,  Kabupaten  Bandung, Kabupaten  Ciamis,  Kabupaten  Bekasi,  Kota  Bekasi, Kota  Bandung.  Cluster_3  memiliki  karakteristik dengan  jumlah  penduduk  yang  hidup  dalam  kondisi kemiskinan sedang dengan rata-rata indeks kedalaman kemiskinan 2.24 poin dan rata-rata jumlah penduduk miskin  113.7  Ribu  jiwa,  yang  di  dalamnya  terdapat Kabupaten Kuningan, dan Kabupaten Tasikmalaya.
Cluster_1 memiliki karakteristik dengan jumlah penduduk  yang  hidup  dalam  kondisi  kemiskinan sedang dengan rata-rata indeks kedalaman kemiskinan 1.26 poin dan rata-rata jumlah penduduk miskin 51.7 Ribu  jiwa,  yang  didalamnya  terdapat  Kabupaten Purwakarta,  Kota  Bogor,  Kota  Sukabumi,  Kota Cirebon,  dan  Kabupaten  Pangandaran.  Cluster_2 memiliki karakteristik dengan jumlah penduduk yang hidup dalam kondisi kemiskinan rendah dengan rata- rata indeks kedalaman kemiskinan 0.54 poin dan rata- rata  jumlah  penduduk  miskin  47.8  Ribu  jiwa  yang didalamnya  terdapat  Kota  Depok,  dan  Kota  Cimahi. Cluster_5  memiliki  karakteristik  dengan  jumlah penduduk  yang  hidup  dalam  kondisi  kemiskinan sangat  rendah  dengan  rata-rata  indeks  kedalaman kemiskinan 1.02 poin dan rata-rata jumlah penduduk miskin 12.7 Ribu jiwa yang didalamnya terdapat Kota Banjar.
4.10. Hasil klasterisasi dalam mendukung pengambilan  keputusan terkait  kemiskinan di Jawa barat
Setelah
proses klasterisasi dengan menggunakan  algoritma K-medoids di tools Rapidminer . Dengan  mengetahui  hasil  rata-rata berdasarkan indeks kedalaman dan jumlah penduduk miskin  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  pada  setiap Cluster , maka dapat disimpulkan  setiap cluster yang diperoleh  dapat  menjadi  rekomendasi  kepada pemerintah dan lembaga terkait untuk menanggulangi kasus kemiskinan yang terjadi di setiap Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat.  Seperti  pada  daerah Cluster_0 merupakan  tingkat  kemiskinan  yang tertinggi  dengan  begitu  pemerintah  bisa  segera memprioritaskan.
Dengan  memberikan  hasil  seperti  yang  sudah dijelaskan  mendukung  pemerintah  dalam  proses pengambilan keputusan terkait masalah kemiskinan di Provinsi  Jawa  Barat.  Dengan  memahami  pola  dan karakteristik kelompok kabupaten/kota yang terbentuk  berdasarkan  analisis  klaster,  hasil  yang didapatkan dapat menjadi landasan yang berguna bagi pemangku  kebijakan  dan  lembaga  terkait  dalam merancang strategi dan kebijakan yang berbeda-beda sesuai  kelompok  kabupaten/kota  untuk  mengatasi permasalahan kemiskinan di wilayah tersebut.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  mengenai  “Klasterisasi Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  Berdasarkan  Indeks Kedalaman Kemiskinan dan Jumlah Penduduk Miskin Menggunakan K- Medoids”,  berikut  adalah kesimpulan  yang  dapat  diambil  :  Penelitian  ini menggunakan  metode k-  medoids  clustering dengan alat Rapidminer untuk  menganalisis  data  dari  Open Data  Jabar.  Data  terdiri  dari  indeks  kemiskinan  dan jumlah penduduk miskin di 27 Kabupaten dan Kota di Jawa Barat. Dalam penelitian ini, digunakan sejumlah operator pada Rapidminer seperti Read Excel, Select Attributes, Set Role, Normalize , Multiply, K-medoids , dan Performance yang disesuaikan dengan kebutuhan dan  tujuan  analisis  data.  Hasil  eksperimen  untuk mencari  nilai  DBI  dilakukan  sebanyak  6  kali, menunjukkan  bahwa  nilai  paling  optimal  ditemukan pada K=6 dengan nilai DBI -0.358. Dalam penelitian ini, berhasil dibentuk 6 klaster yang mengelompokkan kabupaten/kota  di  Jawa  Barat.  Kelompok  Cluster_0 menunjukkan  level  tertinggi,  diikuti  oleh  Cluster_4 sebagai  kelompok  tinggi,  Cluster_3  dan  Cluster_1 sebagai  kelompok  sedang,  serta  Cluster_2  dan Cluster_5  sebagai  kelompok  dengan  tingkat  yang lebih  rendah.  Dengan  mengetahui  hasil  pada  setiap Cluster dari  yang  tertinggi  sampai  terendah, diharapkan  dapat  menjadi  landasan  bagi  pemerintah dan  lembaga  terkait  untuk  menanggulangi  kasus kemiskinan yang terjadi di setiap Kabupaten/Kota di Jawa Barat. Penggunaan algoritma K-Medoids cocok untuk  menangani  data  sensitif  terhadap  pencilan, sehingga memberikan hasil klaster yang lebih akurat dalam mengelompokkan wilayah berdasarkan kemiskinan. Hasil  klasterisasi  memberikan implikasi langsung  dalam  penetapan  kebijakan  pemerintah terkait pengentasan kemiskinan. Penilitian ini menjadi landasan  bagi  pemerintah  untuk  merencanakan strategi  penanggulangan  kemiskinan  yang  lebih terfokus  dan  efektif  di  setiap  klaster.  Kesimpulan tersebut memperlihatkan pentingnya analisis klasterisasi  untuk  pemahaman  yang  lebih  baik terhadap karakteristik kemiskinan di wilayah tertentu, serta memberikan panduan kepada pemerintah dalam merencanakan  program  dan  kebijakan  yang  lebih tepat sasaran dan terukur.
Berdasarkan  Penelitian  tentang  Klasterisasi Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  Berdasarkan  Indeks Kedalaman Kemiskinan dan Jumlah Penduduk Miskin menggunakan K-  Medoids  Clustering ,  ada  beberapa saran untuk pengembangan penelitian ini kedepannya, diantaranya  :  Mengembangkan  penelitian  lanjutan untuk  mengeksplorasi  faktor-faktor  lain  yang mungkin  berkontribusi  pada  tingkat  kemiskinan  di setiap  klaster  yang  terbentuk.  Diperlukan  analisis lebih mendalam terhadap aspek sosial, ekonomi, dan demografi yang dapat memberikan pemahaman yang lebih komprehensif terkait masalah kemiskinan. Saran untuk  penelitian  lebih  lanjut  untuk  menggunakan metode  atau  algoritma  lain  dalam  proses  klasterisasi juga perlu dipertimbangkan untuk memperoleh sudut
pandang  yang  lebih  komprehensif  terhadap  masalah yang terjadi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  G. Haumahu and M. Y. Matdoan, “Algoritma K-
Medoids  Clustering  Untuk  Mengelompokkan Tingkat  Kemiskinan  Pada  Kabupaten  Dan  Kota Di Kepulauan Maluku Dan Papua,” Var. J. Stat. Its  Appl. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  81–88,  2023,  doi: 10.30598/variancevol4iss2page81-87.
[2]  A.  Bahauddin,  A.  Fatmawati,  and  F.  Permata Sari, “Analisis Clustering Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–8,  2021,  doi: 10.36595/misi.v4i1.216.
[3]  D.  Marlina,  N.  Lina,  A.  Fernando,  and  A. Ramadhan,  “Implementasi  Algoritma  K- Medoids  dan  K-Means  untuk  Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[4]  N.  Erlangga,  S.  Solikhun,  and  ...,  “Penerapan Data  Mining  Dalam  Mengelompokan  Produksi Jagung Menurut Provinsi Menggunakan Algoritma  K-Means,” KOMIK  (Konferensi  … , vol.  3,  no.  1,  pp.  702–709,  2019,  [Online]. Available: http://www.ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/komik/article/view/1 681
[5]  N.  T.  Luchia,  H.  Handayani,  F.  S.  Hamdi,  D. Erlangga,  and  S.  F.  Octavia,  “Perbandingan  K- Means  dan  K-Medoids  Pada  Pengelompokan
Data  Miskin  di  Indonesia,” MALCOM  Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 2, no. 2, pp.
35–41, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i2.422.
[6]  P. N. Safitri, R. Aristawidya, and S. B. Faradilla, “Klasterisasi  Faktor-Faktor  Kemiskinan  Di Provinsi  Jawa  Barat  Menggunakan  K-Medoids Clustering,” J. Math. Educ. Sci. , vol. 4, no. 2, pp. 75–80, 2021, doi: 10.32665/james.v4i2.242.
[7]  K.  B.  Syariah  and  G.  Ilmu,  “STATISTIK INDONESIA statistical yearbook of indonesia,” no. september 2016, pp. 1–6.
[8]  Agung  Nugraha,  Odi  Nurdiawan,  and  Gifthera Dwilestari, “Penerapan Data Mining Metode K- Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko  Yana  Sport,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 1–7, 2022.
[9]  Novita  Lestari  Anggreini,  “Teknik  Clustering Dengan Algoritma K-Medoids Untuk Menangani Strategi Promosi  Di Politeknik Tedc Bandung,” J. Teknol. Inf. dan Pendidik. , vol. 12, no. 2, pp. 1–7, 2019, [Online]. Available: http://tip.ppj.unp.ac.id
[10]  T. Wuryandari, A. Rusgiyono, and E. Setyowati, “Pengelompokan  Kabupaten/Kota  Berdasarkan Komoditas  Pertanian  Menggunakan  Metode  K Medoids,” Media Stat. , vol. 9, no. 1, pp. 41–49, 2016, doi: 10.14710/medstat.9.1.41-49.
[11]  D. S. M. Simanjuntak, I. Gunawan, S. Sumarno, P.  Poningsih,  and  I.  P.  Sari,  “Penerapan Algoritma  K-Medoids  Untuk  Pengelompokkan Pengangguran  Umur  25  tahun  Keatas  Di Sumatera  Utara,” J.  Krisnadana ,  vol.  2,  no.  2, 2023, doi: 10.58982/krisnadana.v2i2.264.