Klasterisasi Provinsi di Indonesia Berdasarkan Ketimpangan Pembangunan Ekonomi dengan Pendekatan Algoritma K-Means dan DBSCAN - Tsabita, Hilma; Ahmad, Imam Safawi; Adipradana, Dimaz Wisnu (Jurnal Sains dan Seni ITS, 2025)
Ketimpangan pembangunan ekonomi antarwilayah masih menjadi isu strategis dalam pembangunan nasional Indonesia. Data menunjukkan kesenjangan signifikan dalam hal pendapatan (PDRB) dan persentase penduduk miskin antarprovinsi di Indonesia. Misalnya, PDRB per kapita DKI Jakarta 13-14 kali lipat lebih tinggi daripada Nusa Tenggara Timur pada tahun 2022. Sementara, persentase penduduk miskin di Papua dan Papua Barat mencapai 20-26% pada tahun 2022, jauh melampaui rata-rata nasional 9,36%. Ketimpangan pembangunan ini berpotensi melahirkan dampak negatif seperti konflik sosial dan melebarnya kesenjangan pembangunan ekonomi antarwilayah. Oleh karena itu, identifikasi pola ketimpangan antarwilayah sangat diperlukan agar intervensi kebijakan afirmatif dapat dirancang lebih spesifik dan tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan melakukan klasterisasi 34 provinsi di Indonesia ke dalam beberapa kelompok berdasarkan karakteristik serupa. Klasterisasi dilakukan menggunakan 2 algoritma clustering, yaitu K-means dan Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN). K-means clustering dipilih karena kemampuannya melakukan klasterisasi data dalam jumlah besar secara efisien. Sementara DBSCAN mampu mengelompokkan data yang memiliki kepadatan tertentu dan mengidentifikasi data pencilan. Variabel yang digunakan dalam klasterisasi meliputi PDRB per kapita, persentase penduduk miskin, jumlah penduduk, IPM, dan tingkat pengangguran terbuka (TPT). Data bersumber dari publikasi resmi BPS tahun 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa K-Means clustering lebih unggul dalam mengklasterisasi provinsi di Indonesia dengan kombinasi variabel PDRB per kapita, Persentase Penduduk Miskin, Jumlah Penduduk, IPM, dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) berdasarkan metrik evaluasi Daevis Bouldin Index (DBI) dan Calinski Harabasz Index (CHI). Hasil ini konsisten dengan perhitungan Indeks Williamson yang mengindikasikan adanya ketimpangan pembangunan ekonomi di Indonesia.