SEGMENTASI WILAYAH KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN K-MEANS UNTUK PENENTUAN PRIORITAS INTERVENSI PEMERINTAH

Abstract

Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan pembangunan yang masih menjadi perhatian utama di Provinsi Jawa Tengah. Perbedaan tingkat kemiskinan antar kabupaten/kota menunjukkan adanya ketimpangan kondisi sosial ekonomi yang memerlukan analisis lebih mendalam untuk mendukung pengambilan kebijakan. Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana mengelompokkan wilayah berdasarkan tingkat kemiskinan menggunakan indikator sosial ekonomi sehingga diperoleh karakteristik wilayah yang lebih jelas. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi tingkat kemiskinan pada 35 kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah menggunakan metode K-Means Clustering serta menentukan jumlah cluster optimal menggunakan Silhouette Coefficient. Data yang digunakan merupakan data sekunder Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2024 yang meliputi beberapa indikator sosial ekonomi. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, normalisasi menggunakan MinMaxScaler, proses clustering menggunakan algoritma K-Means, dan evaluasi menggunakan Silhouette Coefficient. Implementasi dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python pada Google Colab. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah cluster optimal diperoleh pada K=3 dengan nilai Silhouette Score sebesar 0,308, lebih baik dibandingkan K=5 sebesar 0,229. Hasil clustering membagi wilayah ke dalam tiga kelompok, yaitu tingkat kemiskinan tinggi, sedang, dan rendah, yang dapat digunakan sebagai dasar penentuan prioritas intervensi pemerintah dalam penanggulangan kemiskinan