PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI KALIMANTAN BARAT BERDASARKAN TINGKAT KEMISKINAN DENGAN K-MEDOIDS DENGAN JARAK MANHATTAN - Fiqriani, Rizha Aynul; Imro’ah, Nurfitri; Sulistianingsih, Evy (BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya, 2025)
Salah satu masalah utama yang masih dihadapi oleh banyak negara, termasuk Indonesia adalah masalah kemiskinan. Faktor-faktor seperti minimnya peluang kerja dan tingginya tingkat persaingan menjadi penyebab utama permasalahan ini. Di Kalimantan Barat, pembangunan ekonomi belum mampu memberikan dampak merata terhadap kesejahteraan masyarakat, yang menunjukkan terjadinya kemiskinan di wilayah tersebut. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengelompokkan daerah di Kalimantan Barat berdasarkan tingkat kemiskinan dengan menggunakan metode cluster. Sumber data dalam penelitian ini berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) Kalimantan Barat tahun 2023 dengan beberapa indikator kemiskinan. Proses pengelompokan dilakukan menggunakan metode K-Medoids, yaitu salah satu metode cluster non-hierarki yang merupakan pengembangan dari metode K-Means. Proses pengelompokan dimulai dengan pemilihan medoid secara acak, kemudian perhitungan jarak dilakukan menggunakan jarak Manhattan dan hasil pengelompokan dievaluasi dengan Davies Bouldin Index (DBI) sehingga diperoleh jumlah cluster optimal yaitu empat cluster. Cluster 1 terdiri dari Kota Pontianak yang memiliki tingkat kemiskinan sangat rendah. Cluster 2 terdiri dari Bengkayang, Sanggau dan Sekadau dengan tingkat kemiskinan rendah. Cluster 3 terdiri dari Sambas, Landak, Mempawah, Sintang, Kayong Utara, Kapuas Hulu, Kota Singkawang, dan Kubu Raya yang memiliki tingkat kemiskinan tinggi. Dan cluster 4 terdiri dari Ketapang dan Melawi yang memiliki tingkat kemiskinan sangat tinggi. Berdasarkan hasil ini, diperlukan kebijakan yang disesuaikan dengan karakteristik masing-masing cluster, seperti pemberian bantuan sosial, peningkatan akses pendidikan, serta pembangunan infrastruktur dan penciptaan lapangan kerja.