e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1

## Implementasi Algoritma K-Means dan C-Means untuk Clustering Angka Kemiskinan
Chairul Habibi 1 , Reni Nursyanti 2 * 1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia, Bandung 2 Informatika, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia, Bandung Jawa Barat, Indonesia
1 habibi.crl@gmail.com , 2 * reninursyanti@gmail.com
ABSTRACT – Poverty is one of the problems that must be faced by developing countries, including Indonesia and especially the province of West Java. This problem is exacerbated by the Covid-19 pandemic. Poverty can also have other consequences, such as increased crime and death. To facilitate government programs and support, it is necessary to group cities/districts according to the poverty level. The analysis was carried out using the K-Means and Fuzzy C- Means  algorithms  with  the  Silhouette  method  to  obtain  the  optimal  number  of  clusters  using  RStudio  tools.  The purpose of this study is to compare which algorithm is based on the Davis-Bouldin Index validation test. Three of the five data generated, the K-Means and C-Means algorithms give the same results. Only poverty data and education data give different results. Based on the results of the Davies-Bouldin Index validation test, the fuzzy c-means and k-means algorithms show that the k-means algorithm is better at clustering with an average of 4.084271. Meanwhile, fuzzy c- means has an average validation score of 4.111375. The smaller the Davies-Bouldin Index value or the closer to 0 shows how good the cluster is.
Keywords: Fuzzy; C-Means; K-Means; Poverty.
ABSTRAK – Kemiskinan  merupakan  salah  satu  masalah  yang  harus  dihadapi  oleh  negara-negara  berkembang, termasuk Indonesia dan khususnya provinsi Jawa Barat. Masalah ini diperparah dengan adanya  pandemic Covid-19. Kemiskinan juga dapat memiliki konsekuensi lain, seperti meningkatnya kejahatan dan kematian. Untuk memfasilitasi program dan dukungan pemerintah, perlu dilakukan pengelompokan kota atau kabupaten menurut tingkat kemiskinan. Analisis  dilakukan  menggunakan  algoritma  K-Means  dan  Fuzzy  C-Means  dengan  metode  Silhouette  untuk mendapatkan  jumlah  cluster  yang  optimal  menggunakan  tools  RStudio.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk membandingkan algoritma mana yang didasarkan pada uji validasi Indeks Davis-Bouldin. Tiga dari lima data yang dihasilkan, algoritma K-Means dan C-Means memberikan hasil yang sama. Hanya data kemiskinan dan data pendidikan yang memberikan hasil berbeda. Berdasarkan hasil uji validasi Davies-Bouldin Index, algoritma fuzzy c-means dan k- means menunjukkan bahwa algoritma k-means lebih baik dalam clustering dengan rata-rata 4.084271. Sedangkan fuzzy c-means  memiliki  rata-rata  skor  validasi  sebesar  4,111375.  Semakin  kecil  nilai  Davies-Bouldin  Index  atau  semakin mendekati nilai 0 menunjukkan seberapa baik cluster yang diperoleh.
Kata Kunci: Fuzzy; C-Means; K-Means; Angka Kemiskinan.

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  masalah  sosial  yang  dapat mempengaruhi  individu  dan  masyarakat  secara keseluruhan.  Kemiskinan  dapat  menimbulkan  dampak lain,  seperti  meningkatnya  kriminalitas  di  suatu  daerah dan  dapat  menjadi  salah  satu  penyebab  terjadinya kejahatan [1] .  Hal  ini  karena  masyarakat  miskin cenderung  mencari  kebutuhan  pokoknya  dengan    cara apapun [2] .  Kesulitan  dalam  akses  kesehatan  ini  dapat menyebabkan  peningkatan  angka  kematian  di  suatu populasi,  terutama  di  kalangan  masyarakat  yang  hidup dalam  kemiskinan. [3] .  Berdasarkan  data  Badan  Pusat Statistik (BPS) Jawa Barat, besarnya angka kemiskinan di Jawa  Barat  adalah  4.195.34  jiwa [4] .  Peran  pemerintah dalam  mengategorikan  wilayah-wilayah  yang  mengalami penurunan  ekonomi  adalah  sebagai  faktor  yang dipertimbangkan  dalam  menentukan  program  yang
kemudian dapat meningkatkan perekonomian masyarakat Jawa  Barat.  Setiap  wilayah  memiliki  data  tingkat kemiskinan  yang  berbeda  sehingga  untuk  menghitung angka  kemiskinan,  BPS  menggunakan  pendekatan kebutuhan  primer  masyarakat  dalam  memenuhi kebutuhan  dasarnya  dalam  hal  pangan [5] .  Banyaknya jumlah kota dan kabupaten di daerah Jawa Barat ialah 18 kabupaten dan 9 kota  sehingga untuk menganalisis dan mengumpulkan data penting membutuhkan waktu yang relatif lama. Pada penelitian ini mengunakan metode Data Mining dimana suatu proses pengumpulan informasi dan data  yang  penting  dalam  jumlah  besar  atau big  data [6] . Dalam  Data  Mining  terdapat  beberapa  algoritma  yang digunakan  untuk  mengelompokan  data  salah  satunya adalah  algoritma  K-Means.  Algoritma  K-Means  adalah algoritma clustering yang  paling  sederhana  dibanding algoritma clustering lainnya.  Algoritma  ini  mempunyai kelebihan mudah diterapkan dan dijalankan, relatif cepat,
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
mudah untuk diadaptasi, dan paling banyak dipraktekkan dalam  tugas  Data  Mining [7] .  Selain  metode  K-Means, ada  pendekatan  lain  untuk  mengelompokkan  data  yaitu logika  Fuzzy.  Dalam  teori  Fuzzy,  keanggotaan  sebuah data tidak diberi nilai secara tegas dengan nilai 1 (menjadi anggota)  dan  0  (tidak  menjadi  anggota),  melainkan dengan  suatu  nilai  derajat  keanggotaan  yang  jangkauan nilainya 0 sampai 1 [8] - [10] . Dalam pengelompokan data, algoritma Fuzzy C-Means adalah salah satu metode yang digunakan  dalam  logika  Fuzzy [11] .  Dalam  sebuah penelitian  menjelaskan  bahwa  metode  Fuzzy  C-Means adalah  metode  yang  lebih  baik  untuk  melakukan pengelompokan  pada  data user  knowledge  modeling dikarenakan nilai validitasnya lebih mendekati nilai 1 [12] . Tujuan  dari  dilaksanakannya  penelitian  ini  adalah untuk  mengkategorikan  tingkat  kemiskinan  menjadi beberapa kelompok yang memenuhi kriteria tinggi, cukup tinggi,  cukup  rendah,  dan  rendah  serta  menentukan metode  terbaik  antara  K-Means  atau  Fuzzy  C-Means untuk pengelompokan tingkat kemiskinan di Jawa Barat.

## 2. DASAR TEORI
Perbandingan K-Means dan Fuzzy C-Means dalam Pengelompokan Daerah Penyebaran Covid-19 Indonesia.  Algoritma  clustering  dapat  diterapkan  untuk pengelompokan  daerah  penyebaran  Covid-19  pada  34 provinsi  di  Indonesia  berbantuan  software  RStudio dimana pada penelitian ini melakukan perbandingan dua algoritma yaitu algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means. Diperoleh pengelompokan daerah penyebaran Covid-19 pada  34  Provinsi  Indonesia  lebih  baik  dilakukan menggunakan algoritma K-Means [13] .
Implementasi  Data  Mining  dalam  Penentuan Tingkat  Kemiskinan  Menggunakan  Fuzzy  C-Means. Sistem  aplikasi  yang  dibuat  telah  berhasil  melakukan klaster  100  data  sampel  rumah  tangga  miskin  di Kabupaten  Bone  Bolango  Provinsi  Gorontalo  dalam  3 kategori  kemiskinan,  dengan  persentase  setiap  kategori adalah 50% sangat miskin, 34% hampir miskin, dan 16%
sangat  miskin.  Adapun  saran  pengembangannya  adalah perlu penggunaan algoritma clustering yang berbeda dalam mengelompokkan  kategori  dan  indikator  kemiskinan untuk memperoleh hasil yang lebih bervariasi [14] . Perbandingan Algoritma K-Means dengan
Algoritma  Fuzzy  C-Means  untuk  Clustering  Tingkat Kedisiplinan  Kinerja  Karyawan.  Hasil cluster dari  data presensi  karyawan  menggunakan  metode  K-Means  dan Fuzzy C-Means berbeda. Hal ini dapat dilihat dari jumlah cluster yang diperoleh dari kedua metode tersebut. Dilihat dari hasil validasi, Fuzzy C-Means dominan menghasilkan metode yang lebih baik, dengan nilai  validasinya adalah 0.758 dikarenakan nilai validasinya lebih mendekati nilai 1,  dibandingkan  dengan  metode  K-Means  dengan  nilai validasinya adalah 0.528 [15] . Perbandingan Fuzzy C-Means dan K-Means untuk Mengelompokkan  Tingkat  Buta  Huruf  Berdasarkan Provinsi  di  Indonesia.  Berdasarkan  hasil  uji  validitas algoritma  Fuzzy  C-Means  serta  K-Means  menunjukkan bahwa  algoritma  Fuzzy  C-Means  lebih  baik  dalam melakukan  clustering  dengan  nilai  validitas  0.8036. Sedangkan  pada  algoritma  K-Means  memiliki  nilai validitas 0.7894. Validitas yang mendekati nilai 1 memiliki kualitas cluster yang lebih baik [16] .

## 3. METODOLOGI
Metode  penelitian  ini  adalah  kuantitatif  dimana proses  penelitian  menggunakan  data  numerik  dan pemodelan Data Mining.   Adapun tahapan clustering yang di lakukan terdapat pada Gambar 1 . Pada tahap clustering Algoritma K-Means maupun C- Means dilakukan dengan menggunakan software RStudio dengan menggunakan data kemiskinan Kabupaten/Kota tahun  2021  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS) seperti pada Tabel 1 dimana pada table tersebut P1 adalah rata-rata selisih pengeluaran per kapita penduduk miskin dengan garis kemiskinann dan P2 adalah rata-rata dari  kuadrat  selisih  pengeluaran  per  kapita  penduduk miskin dengan garis kemiskinan.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1

## Tabel 1. Penduduk Miskin, P1, P2, dan Garis Kemiskinan
No   Kabupaten/Kota Jumlah Penduduk Miskin Persentase Penduduk Miskin P1 P2 Garis Kemiskinan (Rp/Kap/Bulan) 1 Bogor 491.24 8.13 1.36   0.35 418.483 2 Sukabumi 194.35 7.70 1.04   0.23 342.094 3 Cianjur 260.02 11.18 1.83   0.46 387.631 4 Bandung 269.18 7.15 1.23   0.34 378.819 5 Garut 281.36 10.65 1.40   0.29 320.050 6 Tasikmalaya 200.59 11.15 1.56   0.35 333.909 7 Ciamis 96.60 7.97 0.88   0.15 389.676 8 Kuningan 143.35 13.10 2.01   0.46 358.069 9 Cirebon 271.02 12.30 1.94   0.47 404.635 10   Majalengka 151.14 12.33 2.44   0.77 466.813 11   Sumedang 126.28 10.71 1.71   0.46 360.054 12   Indramayu 228.59 13.04 2.46   0.66 481.754 13   Subang 158.97 10.03 1.92   0.50 360.691 14   Purwakarta 84.27 8.83 1.31   0.30 387.754 15   Karawang 210.78 8.95 1.27   0.29 494.201 16   Bekasi 202.73 5.21 0.91   0.26 549.875 17   Bandung Barat 190.77 11.30 1.62   0.32 374.470 18   Pangandaran 39.07 9.65 1.25   0.27 394.101 19   Kota Bogor 80.09 7.24 1.10   0.27 571.425 20   Kota Sukabumi 27.19 8.25 1.39   0.35 567.734 21   Kota Bandung 112.50 4.37 0.78   0.24 515.396 22   Kota Cirebon 31.98 10.03 2.22   0.68 467.248 23   Kota Bekasi 144.12 4.74 0.66   0.16 692.885 24   Kota Depok 63.86 2.58 0.34   0.07 705.084 25   Kota Cimahi 32.48 5.35 0.92   0.21 522.281 26   Kota Tasikmalaya 89.46 13.13 2.41   0.69 480.341 27   Kota Banjar 13.37 7.11 1.18   0.28 357.210

## 4. HASIL DAN PEMBHANASAN
Tahapan  K-Means Clustering (1) – Perancangan algoritma  K-Means Clustering diimplementasikan  pada aplikasi RStudio dalam beberapa tahapan, yaitu:
a. Menginputkan  data  pada  RStudio  menggunakan fungsi read.delim yang  artinya  data  diinput  melalui clipboard lalu dijalankan fungsi read.delim.
b. Proses preprocessing menggunakan  atribut  jumlah presentase penduduk miskin dan atribut bekerja, lalu data ditransformasi menggunakan skala agar memiliki parameter atau ukuran yang sama untuk clustering.
c. Menentukan  jumlah cluster menggunakan  Metode Silhouette karena  hasil  dari  metode  ini  lebih  jelas. Jumlah cluster data miskin pada Gambar 2 .
d. Menentukan K-Means Clustering, pada proses ini data yang  sudah  di preporcessing akan  dieksekusi  menjadi beberapa cluster yang  didasarkan  dari  hasil  Metode Silhouette.
e. Hasil  dari  K-Means Clustering pada  data  kemiskinan akan  menunjukkan  tabel cluster,  cluster  plot, dan labelisasi wilayah berdasarkan tingkat kemiskinannya.
Dari hasil cluster yang telah diurutkan bahwa Cluster 2 adalah  wilayah  dengan  tingkat  kemiskinan  terendah, Gambar  3 . Cluster  1 adalah  wilayah  dengan  kemiskinan cukup rendah. Cluster 3 adalah wilayah dengan kemiskinan cukup tinggi dan Cluster 4 adalah wilayah dengan tingkat kemiskinan tertinggi, Tabel 2 .
Gambar 2 . Jumlah Cluster Data Kemiskinan
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
Tabel 2. Tabel Anggota Cluster K-Means Data Kemiskinan
Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Karawang Bekasi Bogor Cianjur Kota Bogor Kota Bandung  Sukabumi Kuningan Kota Sukabumi  Kota Bekasi Bandung Cirebon Kota Depok Garut Majalengka Kota Cimahi Tasikmalaya Sumedang Ciamis Indramayu Purwakarta Subang Bandung Barat    Kota Cirebon Pangandaran Kota Tasikmalaya Kota Banjar
Tahapan Fuzzy C-Means Clustering (2) – Perancangan alur  algoritma  Fuzzy  C-Means  Clustering  yang diimplementasikan  pada  aplikasi  RStudio  dengan beberapa tahapan yaitu:
a. Data  yang  sudah  di- preporcessing akan  dieksekusi menjadi  beberapa  cluster  yang  didasarkan  dari  hasil Metode  Silhouette.  Semua  proses  perhitungan clustering dilakukan secara otomatis oleh RStudio.
b. Hasil  dari  Fuzzy  C-Means Clustering pada  data kemiskinan akan menunjukkan table cluster, cluster plot dan labelisasi wilayah berdasarkan tingkat kemiskinannya.
Pemetaan cluster dari data kemiskinan pada Gambar 4 terdapat  4 clusters (sebelah  kanan  gambar), cluster belum diurutkan  dari  yang  terendah  sampai  yang  tertinggi berdasarkan tingkat kemiskinannya. Jadi perlu dilakukan pengurutan  lagi  agar  tidak  terjadi  kesalahan  saat  proses pelabelan.
Berdasarkan Tabel 3 , Cluster 2 adalah wilayah dengan tingkat  kemiskinan  terendah. Cluster  4 adalah  wilayah dengan kemiskinan cukup rendah. Cluster 1 adalah wilayah dengan  kemiskinan  cukup  tinggi  dan Cluster  3 adalah wilayah dengan tingkat kemiskinan tertinggi.
Berdasarkan  dari  hasil  yang  didapatkan,  maka  hasil- hasil dari clustering setiap data dapat dibandingkan dalam Tabel 4 .
Gambar 4. Cluster Plot Fuzzy C-Means
Clustering Data Kemiskinan
Tabel 3. Tabel Anggota Fuzzy C-Means Data Kemiskinan Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cianjur Bekasi Majalengka Bogor Tasikmalaya Kota Bogor Indramayu Sukabumi Kuningan Kota Sukabumi    Kota Cirebon Bandung Cirebon Kota Bandung    Kota Tasikmalaya   Garut Sumedang Kota Bekasi Ciamis Subang Kota Depok Purwakarta Bandung Barat  Kota Cimahi Karawang Pangandaran Kota Banjar Tabel 4. Tabel Perbandingan Data Kemiskinan No Kabupaten/Kota K-Means C-Means
1 Bogor
2 Sukabumi
3 Cianjur
4 Bandung
5 Garut
6 Tasikmalaya
7 Ciamis
8 Kuningan
9 Cirebon No Kabupaten/Kota K-Means C-Means 10   Majalengka 11   Sumedang 12   Indramayu 13   Subang
14   Purwakarta
15   Karawang 16   Bekasi 17   Bandung Barat 18   Pangandaran
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
No Kabupaten/Kota K-Means C-Means 19   Kota Bogor 20   Kota Sukabumi 21   Kota Bandung 22   Kota Cirebon 23   Kota Bekasi 24   Kota Depok 25   Kota Cimahi 26   Kota Tasikmalaya
27   Kota Banjar
Warna:
Tingkat kemiskinan rendah
Tingkat kemiskinan cukup rendah
Tingkat kemiskinan cukup tinggi Tingkat kemiskinan tinggi
Berdasarkan hasil uji validasi Tabel 5 bahwa dengan Davies-Bouldin Index algoritma Fuzzy C-Means dan K- Means  menunjukkan  bahwa  algoritma  K-Means  lebih baik  dalam  melakukan  clustering  dengan  rata-rata 4.084271. Sedangkan pada Fuzzy C-Means memiliki rata- rata  nilai  validasi  4.111375.  Semakin  kecil  nilai  Davies- Bouldin  Index  atau  semakin  mendekati  nilai  0 menunjukkan seberapa baik cluster yang diperoleh.
Tabel 5. Davies-Bouldin Index Data DBI K-Means C-Means 1. Kemiskinan 2.736858 3.119746 2. Tamat Pendidikan 7.942894 8.305394 3. Status Bekerja 4.221959 3.603853 4. Pengeluaran Perkapita 1.385064 1.385064 5. Fasilitas Perumahan 4.13458 4.142818 Rata-rata 4.084271 4.111375 5. KESIMPULAN
Proses clustering algoritma  K-Means  dan  Fuzzy  C- Means  memiliki  tahap  yang  sama.  Data  diinput menggunakan  fungsi read.delim  ("clipboard") yang  artinya data  diinput  melalui history  clipboard. Kemudian  data dilakukan preprocessing yaitu data selection dan transformation untuk  mengeliminasi  atribut  yang  tidak  diperlukan. Jumlah cluster ditentukan  menggunakan  Metode Silhouette yang menghasilkan jumlah cluster optimal. Lalu dilakukan  proses clustering kedua  algoritma  yang menampilkan  akurasi  dari  proses clustering. Pada  hasil clustering didapatkan 3 dari 5 data yang diuji, algoritma K- Means  dan  Fuzzy  C-Means  memiliki  hasil  yang  sama. Hanya data kemiskinan dan data tamat pendidikan yang memiliki hasil berbeda, tetapi tidak berbeda terlalu jauh.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bahauddin, A., Fatmawati, A., & Sari, F. P. (2021). Analisis Clustering Provinsi di Indonesia Berdasarkan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Algoritma K-Means. Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi, 4(1), 1-8.
[2] D Widyadhan, RB Hastuti, I Kharisudin. (2021). Perbandingan analisis klaster k-means dan average linkage untuk pengklasteran kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. PRISMA.
[3] PN Safitri, R Aristawidya. (2021). Klasterisasi faktor-faktor kemiskinan di Provinsi Jawa Barat menggunakan k-medoids clustering.
[4] Badan Pusat Statistik. (2021). “Data dan Informasi Kemiskinan Kabupaten/Kota Tahun 2021”. Badan Pusat Statistik, Jakarta. 161 hal.
[5] NS Fatonah, TK Pancarani. (2022). Analisa Perbandingan Algoritma Clustering Untuk Pemetaan Status Gizi Balita Di Puskesmas Pasir Jaya.
[6] Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2006). Data mining introduction. People’s. Posts and Telecommunications Publishing House, Beijing.
[7] B Budiman, R Nursyanti, RYR Alamsyah, I Akbar. (2020). Data mining implementation using naïve Bayes algorithm and decision tree J48 in determining concentration selection, International Journal of Quantitative Research and Modeling 1 (3), 123-134.
[8] EF Yogachi, VM Nasution, G Prakarsa (2020). Design and Development of Fuzzy Logic Application Mamdani Method in Predicting the Number of Covid-19 Positive Cases in West Java,
IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 1115 (1).
[9] AD Permana, VM Nasution, G Prakarsa (2020). Design and Development of Fuzzy Logic Application Tsukamoto Method in Predicting the Number of Covid-19 Positive Cases in West Java, International Journal of Global Operations Research 1 (2), 85-95.
[10] Erlangga, E., & Dharmawan, Y. Y. (2018). Penentuan Penerima Kinerja Dosen Award melalui Metode Tsukamoto dengan Konsep Logika Fuzzy. Explore: Jurnal Sistem Informasi dan Telematika, 9(2), 331236.
[11] G Prakarsa, VM Nasution (2021). Penerapan Logika Fuzzy Menggunakan Metode Mamdani Pada Prediksi Jumlah Kasus Positif Covid-19. Jurnal Media Informatika Budidarma 5 (4).
[12] Ramadhan, A., Efendi, Z., & Mustakim, M. (2017). Perbandingan K-Means dan Fuzzy C-Means untuk Pengelompokan Data User Knowledge Modeling. In Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri (pp. 219-226).
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 1
[13] ALR Putri, N Dwidayati. Analisa perbandingan k- means dan fuzzy c-means dalam pengelompokan daerah penyebaran COVID-19 Indonesia (2021).
[14] NF Kahar, L Hadjaratie, S Suhada, IR Padiku. (2019). Implementasi Data Mining Dalam Penentuan Tingkat Kemiskinan Menggunakan
Fuzzy C-Means. Jambura Journal of Informatics, 1(1), 27-36. [15] Agustina, N., & Prihandoko, P. (2018). Perbandingan Algoritma K-Means dengan Fuzzy C- Means Untuk Clustering Tingkat Kedisiplinan Kinerja Karyawan. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), 2(3), 621-626.
[16] Pamungkas, M. A. (2021). Perbandingan Fuzzy C- Means Dan K-Means untuk Mengelompokkan Tingkat Buta Huruf Berdasarkan Provinsi di
Indonesia (Doctoral dissertation, Universitas
Muhammadiyah Jember).