IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN TINGKAT KEMISKINAN DI PULAU JAWA MENGGUNAKAN BAHASA PEMROGRAMAN PYTHON

Abstract

Kemiskinan adalah masalah ekonomi sosial yang sudah menyebar di seluruh wilayah di Indonesia, termasuk di Pulau Jawa yang merupakan pulau terpadat di Indonesia dengan kepadatan penduduk tercatat sebesar 1.015,9 jiwa/km2  dan menjadi pulau  di Indonesia dengan jumlah penduduk miskin terbanyak , yaitu 13,62 juta orang. Bedasarkan data yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS). Terlihat sebaran kemiskinan di seluruh wilayah Indonesia, tetapi, data yang disajikan oleh BPS hanya memaparkan presentase bedasarkan provinsi. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan mengelompokkan kabupaten atau kota di Pulau Jawa berdasarkan tingkat kemiskinannya. penelitian ini menggunakan data sekunder data dan informasi kemiskinan tahun 2022 menggunakan metode clustering dengan algoritma K-Means. Metode validasi cluster menggunakan Davies Bouldien-Index dengan nilai 0,9315 dengan bantuan tools anaconda dan bahasa pemrograman python. Hasil Penelitin ini menunjukkan kabupaten/kota di Pulau Jawa dapat di kelompokkan menjadi dua yaitu, (cluster 0) kabupaten/kota dengan tingkat kemiskinan rendah terdiri dari 86 kabupaten/kota dengan rata-rata tingkat kemiskinan, yaitu 8,86% dan rata-rata kedalaman kemiskinan(P1) 1,31%. Cluster (1) kabupaten/kota dengan tingkat kemiskinan tinggi terdiri dari 26 kabupaten/kota dengan rata-rata tingkat kemiskinan, yaitu 10,63% dan rata-rata kedalaman kemiskinan(P1), yaitu 1,90%. Kabupaten Bogor dengan tingkat kemiskinan paling tinggi dan Kota Mojokerto dengan tingkat kemiskinan paling rendah.