ANALISIS CLUSTERING PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN TINGKAT KEMISKINAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

Abstract

Berdasarkan sumber informasi dari Badan Pusat Statistik (BPS), kita dapat mengetahui persentase kemiskinan yang ada di seluruh provinsi Indonesia. Namun didalam data yang tersaji di BPS tersebut, kategori persentase kemiskinan yang disajikan hanya berdasarkan provinsi sedangkan dalam upaya untuk memberantas kemiskinan yang ada, pemerintah perlu mengetahui daerah manakah yang memiliki tingkat kemiskinan tinggi, sedang atau rendah sehingga pemerintah dapat menetapkan skala prioritas untuk menanggulangi kemiskinan tersebut. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengelompokan provinsi yang ada di Indonesia berdasarkan tingkat kemiskinannya agar pemerintah dapat memberikan kebijakan atau pendekatan yang tepat dan cepat untuk mengatasi kemiskinan yang terjadi berdasarkan tingkat kemiskinan masing-masing provinsi. Pada penelitian ini digunakan metode clustering dengan algoritma K-Means untuk mengelompokan provinsi berdasarkan tingkat kemiskinannya dengan bantuan software Weka. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 3 cluster provinsi di Indonesia berdasarkan tingkat kemiskinannya yaitu Cluster 0 (provinsi dengan tingkat kemiskinan rendah), Cluster 1 (provinsi tingkat kemiskinan sedang), dan Cluster 2 (provinsi dengan tingkat kemiskinan tinggi). Provinsi yang termasuk dalam kategori provinsi dengan tingkat kemiskinan tinggi yaitu Maluku, Papua Barat dan Papua.