Klasterisasi Wilayah Kemiskinan Jawa Tengah Menggunakan K-Means Berbasis Indikator Sosial-Ekonomi
DOI:
https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v11i3.2025.302-309Kata Kunci:
Klasterisasi Wilayah Kemiskinan, Indikator Sosial Ekonomi, Algoritma K-Means, Metode Elbow, Principal Component Analysis (PCA)Abstrak
Kemiskinan merupakan isu multidimensi yang berdampak signifikan terhadap kualitas pembangunan wilayah, khususnya di Provinsi Jawa Tengah yang menempati urutan ketiga secara nasional. Meskipun data sosial ekonomi tersedia secara melimpah dan terbuka, pemanfaatannya untuk segmentasi wilayah serta perumusan kebijakan berbasis data, informasi, dan pengetahuan masih terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasterisasi kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah menggunakan algoritma K-Means, berdasarkan tujuh indikator utama sosial ekonomi: Indeks Pembangunan Manusia (IPM), proporsi penduduk miskin ekstrem (Prioritas 1), sangat miskin (Prioritas 2), pengeluaran per kapita, upah minimum kabupaten/kota (UMK), tingkat pengangguran terbuka, dan jumlah rumah tidak layak huni (RTLH). Data yang digunakan merupakan data sekunder tahun 2024 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik dan Dinas Sosial Provinsi Jawa Tengah dan telah melalui proses normalisasi. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan dengan metode Elbow, sedangkan Principal Component Analysis (PCA) digunakan sebagai teknik visualisasi. Pendekatan kuantitatif dan interpretatif ini memastikan bahwa klaster yang terbentuk bersifat optimal secara statistik, mudah dijelaskan secara visual, dan relevan untuk ditindaklanjuti dalam kebijakan. Hasil analisis menunjukkan terbentuknya tiga klaster wilayah dengan karakteristik sosial ekonomi yang berbeda secara signifikan, yaitu wilayah berkembang, wilayah transisi, dan wilayah prioritas pengentasan kemiskinan. Temuan hasil penelitian ini, yang mengintegrasikan multi-indikator sosial ekonomi dengan pendekatan visual dan analitis, mampu menghasilkan segmentasi wilayah yang lebih akurat dan aplikatif bagi penyusunan kebijakan pembangunan wilayah yang lebih berkeadilan, dengan penekanan pada intervensi intensif terhadap kabupaten/kota yang memiliki tingkat kemiskinan ekstrem dan sangat miskin.Referensi
R. Kurnia Desita, A. Fahmi, A. Rohmani, and MY. T. Sulistyono, “Agglomerative Hierarchical Clustering For Regional Grouping In Central Java Based On Welfare Indices,” Jurnal Pilar Nusa Mandiri, vol. 21, no. 1, pp. 108–116, Mar. 2025, doi: 10.33480/pilar.v21i1.6445.
C. Tacharri, A. Rohmani, and A. Fahmi, “Strategic Clustering of Poverty Areas in Central Java Using K-Means and Silhouette Evaluation,” Sinkron, vol. 9, no. 2, pp. 895–904, May 2025, doi: 10.33395/sinkron.v9i2.14734.
M. A. Tsani and A. Fahmi, “Implementation of DBSCAN Algorithm for Grouping Poverty Levels in Central Java Province,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Hal, vol. 6, no. 4, pp. 131–140, 2025, doi: 10.30865/json.v6i4.
G. W. Kusuma and I. Y. Wulansari, “Analisis kemiskinan dan kerentanan kemiskinan dengan Regresi Ridge, LASSO, dan Elastic-Net di Provinsi Jawa Tengah tahun 2017,” in Seminar Nasional Official Statistics, 2019, pp. 503–513. Accessed: Jul. 29, 2025. [Online]. Available: https://prosiding.stis.ac.id/index.php/semnasoffstat/article/view/189.
S. Fungsional, S. Muda, B. P. Statistik, and K. Cilacap, “(2022) e-issn, 2620-6099.”
M. Marizal et al., “Pemodelan angka kematian bayi di Indonesia menggunakan Geographically Weighted Regression (GWR) dan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) (Modeling infants mortality rate in Indonesia using Geographically Weighted Regression (GWR) and Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR)).” [Online]. Available: https://jurnal.unej.ac.id/index.php/MIMS/index
I. Tawakal, Mm. Effendi, and A. Maulana Majid, “Analisis Tingkat Kemiskinan Dengan Algoritma K-Means Menggunakan Rapidminer Di Tingkat Kota Kabupaten Di Jawa Tengah,” 2025.
I. P. Putra and A. Fadhillah, “Perbandingan Metode K-Means dan Hierarchical Clustering dalam Pengelompokan Data Penduduk Miskin di Kabupaten Cianjur,” LANCAH: Jurnal Inovasi dan Tren, vol. 3, no. 1, Apr. 2025, doi: 10.35870/ljit.v3i1.4028.
N. Sepriyanti, R. Sani Nahampun, M. H. Zikri, I. Ambarani, and A. Rahmadeyan, “SENTIMAS: Seminar Nasional Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Implementation of K-Means Clustering to Group Poverty Levels in Riau Province Penerapan K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan Tingkat Kemiskinan di Provinsi Riau.” [Online]. Available: https://journal.irpi.or.id/index.php/sentimas
D. Widyadhana, R. B. Hastuti, I. Kharisudin, and F. Fauzi, “Perbandingan Analisis Klaster K-Means dan Average Linkage untuk Pengklasteran Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah,” PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, vol. 4, pp. 584–594, 2021, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
Y. D. Ramadani and B. Winarno, “Implementasi Metode Mcquitty Linkage dan K-Means Clustering dengan Pendekatan Rule-of-Thumb pada Data Kemiskinan di Jawa Tengah,” PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, vol. 6, pp. 751–756, 2023, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
R. D. Faturahman and N. Hidayati, “Implementasi Fuzzy C-Means Dalam Pengelompokan Tingkat Kemiskinan Pada Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Tengah,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 10, no. 1, pp. 137–149, Jan. 2025, doi: 10.29100/jipi.v10i1.5747.
E. Widodo, P. Ermayani, L. N. Laila, and A. T. Madani, “Pengelompokkan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Analisis Hierarchical Agglomerative Clustering (Indonesian Province Grouping Based on Poverty Level Using Hierarchical Agglomerative Clustering Analysis).”
A. Putrian Wijaya, A. Salma Kinanthi, D. Yanawati, S. Syamsidar, and E. Widodo, “Pengelompokkan Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Berdasarkan Faktor Kemiskinan Menggunakan Metode Hierarchical Clustering,” Jurnal Sains dan Manajemen, vol. 13, no. 1, 2025.
Tb. A. Munandar, “Penerapan Algoritma Clustering Untuk Pengelompokan Tingkat Kemiskinan Provinsi Banten,” JSiI (Jurnal Sistem Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 109–114, Sep. 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i2.5099.
F. Zahra, A. Khalif, B. N. Sari, U. S. Karawang, J. H. Ronggo Waluyo, and T. Timur, “Pengelompokan Tingkat Kemiskinan Di Setiap Provinsi Di Indonesia Menggunakan Algoritma K-Medoids,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 12, no. 2, pp. 2830–7062, doi: 10.23960/jitet.v12i2.4199.
R. H. Bhahari and K. Kusnawi, “Clustering Analysis of Socio-Economic Districts/Cities In East Java Province Using PCA And Hierarchical Clustering Methods,” sinkron, vol. 8, no. 4, pp. 2242–2251, Oct. 2024, doi: 10.33395/sinkron.v8i4.14078.
Unduhan
Telah diserahkan
Diterima
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Hak cipta untuk artikel ini ditransfer ke Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi (TEKNOSI) jika dan ketika artikel diterima untuk publikasi. Yang bertanda tangan di bawah ini dengan ini mentransfer setiap dan semua hak di dalam dan ke kertas termasuk tanpa batasan semua hak cipta untuk TEKNOSI. Yang bertanda tangan di bawah ini dengan ini menyatakan dan menjamin bahwa makalah tersebut asli dan bahwa ia adalah pembuat makalah, kecuali untuk bahan yang secara jelas diidentifikasi sebagai sumber aslinya, dengan pemberitahuan izin dari pemilik hak cipta jika diperlukan. Yang bertanda tangan di bawah ini menyatakan bahwa ia memiliki kekuatan dan wewenang untuk membuat dan melaksanakan penugasan ini.
Kami menyatakan bahwa:
- Makalah ini belum diterbitkan dalam bentuk yang sama di tempat lain.
- Makalah ini tidak akan dikirimkan di tempat lain untuk publikasi sebelum penerimaan/penolakan oleh Jurnal ini
- Izin hak cipta diperoleh untuk materi yang diterbitkan di tempat lain dan yang memerlukan izin ini untuk reproduksi.
Selanjutnya, Saya/kami dengan ini mentransfer hak publikasi yang tidak terbatas dari makalah yang disebutkan di atas secara keseluruhan kepada TEKNOSI. Transfer hak cipta mencakup hak untuk mereproduksi dan mendistribusikan artikel, termasuk cetak ulang, terjemahan, reproduksi foto, mikroform, bentuk elektronik (offline, online) atau reproduksi lain yang serupa.
Penulis yang sesuai menandatangani dan menerima tanggung jawab untuk merilis materi ini atas nama setiap dan semua penulis bersama. Perjanjian ini harus ditandatangani oleh setidaknya salah satu penulis yang telah memperoleh persetujuan dari rekan penulis jika berlaku. Setelah pengajuan perjanjian ini ditandatangani oleh penulis yang sesuai, perubahan kepengarangan atau dalam urutan penulis yang tercantum tidak akan diterima.
Hak / Syarat dan Ketentuan yang dipertahankan :
- Penulis memiliki semua hak kepemilikan dalam setiap proses, prosedur, atau artikel manufaktur yang dijelaskan dalam Karya ini.
- Penulis dapat mereproduksi atau mengotorisasi orang lain untuk mereproduksi karya ini atau karya turunannya untuk penggunaan pribadi penulis atau untuk penggunaan perusahaan, dengan ketentuan bahwa sumber dan menyatakan hak cipta dimiliki TEKNOSI, salinan tidak digunakan dengan cara apa pun yang menyiratkan pengesahan TEKNOSI atas suatu produk atau layanan dari pihak mana pun, dan salinannya sendiri tidak ditawarkan untuk dijual.
- Meskipun penulis diizinkan untuk menggunakan kembali semua atau sebagian dari karya ini dalam karya lain, ini tidak termasuk mengabulkan permintaan pihak ketiga untuk mencetak ulang, menerbitkan ulang, atau jenis penggunaan ulang lainnya.
This work is licensed under a 