IMPLEMENTASI PENGELOMPOKAN REALISASI BELANJA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DI PROVINSI DKI JAKARTA - Widyastuti, Sri; Ali, Irfan (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
ABSTRAK Dalam era globalisasi dan perkembangan teknologi informasi yang cepat, pengolahan dan analisis data menjadi krusial dalam pengambilan keputusan di berbagai sektor, termasuk sektor publik. Penelitian ini menghadapi masalah kompleksitas data realisasi belanja, terdiri dari banyak unit kerja dengan karakteristik yang beragam. Untuk mengatasi hal ini, dilakukan pengelompokan data menggunakan pendekatan K-Means Clustering menggunakan bahasa pemrograman Python. Data dibagi ke dalam kelompok cluster berbeda menggunakan metode K-Means Clustering. Penelitian ini menerapkan metode tersebut pada realisasi belanja di Provinsi DKI Jakarta tahun 2020. Hasil pengelompokan menunjukkan tiga cluster, dengan cluster 0 memiliki unit kerja terbanyak (436 unit kerja), cluster 1 memiliki unit kerja paling sedikit (18 unit kerja), dan cluster 2 memiliki 69 unit kerja. Unit kerja pada cluster 1 belum mencapai target pengeluaran yang ditetapkan. Identifikasi terhadap cluster tinggi (503 data) dan rendah (20 data) mengindikasikan bahwa perhatian khusus diperlukan pada cluster rendah untuk mencapai target yang ditetapkan pemerintah.