PEMETAAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH BERDASARKAN TINGKAT KEMISKINAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-HARMONIC MEANS

Abstract

Kemiskinan merupakan masalah kompleks dan multidimensional sehingga menjadi perhatian setiap negara didunia. Tingkat kemiskinan di Jawa Tengah sendiri cukup tinggi ditambah pula dengan kesenjangan sosial yang meningkat 3,5 % pada tahun 2018 terhadap tahun 2017. Pengidentifikasian target group dan target area yang tepat dapat membantu keberhasilan pengentasan kemiskinan. Clustering merupakan metode yang banyak digunakan dalam pengelompokan kemiskinan. Berdasarkan penelitian sebelumnya K-Means masih menjadi Algoritma yang lebih unggul dibandingkan dengan metode hirarki dan Fuzzy C-Means. Tapi, K-Means memiliki kekurangan yaitu sensitif terhadap penentuan awal pusat klaster yang acak dan terhadap data pencilan. Diusulkan Algoritma K-Harmonic Means (KHM) pada tahun 1999 yang dianggap dapat menutupi kekurangan dari K-Means. Oleh karenanya, pada penelitian ini diusulkan Algoritma K-Harmonic Means untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota di Jawa Tengah dengan data indikator status kesejahteraan 40% terendah penduduk Jawa Tengah tahun 2015. Data tersebut terdiri dari 10 indikator yaitu: jumlah penduduk, kepala rumah tangga perempuan, anak tidak sekolah, individu yang cacat, individu memiliki penyakit kronis, pengangguran, sumber air minum tidak terlindung, sumber penerangan selain listrik, bahan bakar masak minyak tanah dan kayu, fasilitas Buang Air Besar (BAB) tidak tersedia. Hasil penelitian Kabupaten/Kota menjadi dua klaster dimana klaster pertama terdiri dari 11 daerah sedangkan klaster kedua terdiri dari 24 daerah.

Kata Kunci: Clustering, K-Harmonic Means, Kemiskinan