PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM PEMETAAN KEMISKINAN KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA UNTUK PERENCANAAN KEBIJAKAN YANG TEPAT
DOI:
https://doi.org/10.23960/jitet.v13i2.6231Abstract Views: 376 File Views: 304
Abstract
Kemiskinan merupakan tantangan serius yang memerlukan pendekatan strategis berbasis data untuk mendukung kebijakan yang tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota di Indonesia berdasarkan tingkat kemiskinan menggunakan algoritma K-Means dan mengevaluasi hasil pengelompokan untuk memberikan rekomendasi kebijakan. Metode analisis yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Database (KDD) Process, yang melibatkan seleksi data, pra-pemrosesan, transformasi, penambangan data, dan evaluasi. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai k terbaik adalah 2 dengan nilai Davies-Bouldin Index sebesar 0,101. Klaster pertama (Cluster 0) mencakup wilayah dengan persentase penduduk miskin lebih rendah, rata-rata lama sekolah lebih tinggi, serta kondisi sosial ekonomi yang lebih baik dibandingkan klaster kedua. Sebaliknya, klaster kedua (Cluster 1) menunjukkan wilayah dengan tingkat kemiskinan signifikan, pendidikan rendah, dan minim infrastruktur dasar. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pengelompokan menggunakan algoritma K-Means mampu mengidentifikasi wilayah prioritas untuk penanganan kemiskinan. Visualisasi klaster dan analisis karakteristik wilayah dapat mendukung perumusan kebijakan yang lebih efektif, terutama dalam peningkatan pendidikan, kesehatan, dan pengembangan infrastruktur.Downloads
Download data is not yet available.
Downloads
Published
2025-04-10
How to Cite
Amelia, M., Faqih, A., & Rinaldi, A. R. (2025). PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING DALAM PEMETAAN KEMISKINAN KABUPATEN/KOTA DI INDONESIA UNTUK PERENCANAAN KEBIJAKAN YANG TEPAT. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 13(2). https://doi.org/10.23960/jitet.v13i2.6231
Issue
Section
Articles