PENGELOMPOKAN TINGKAT KEMISKINAN DI SETIAP PROVINSI DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEDOIDS - Zahra, Fathimatuz; Khalif, Assyifa; Sari, Betha Nurina (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2024)
Kemiskinan adalah keadaan di mana individu atau sekelompok masyarakat tidak memiliki kemampuan untuk memenuhi kebutuhan dasar mereka, seperti pangan, sandang, tempat tinggal, pendidikan, dan layanan kesehatan. Kemiskinan bervariasi menurut provinsi di Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi klaster kemiskinan di setiap negara bagian dengan menggunakan pendekatan algoritma K-Medoids. K-Medoids adalah teknik pengelompokan partisi  yang  mengelompokkan kumpulan objek ke dalam cluster. Penelitian ini menggunakan data  Badan Pusat Statistik (BPS) yang mencakup 34 provinsi di Indonesia pada tahun 2015 hingga 2022. Hasil yang diperoleh adalah terdapat tiga klaster yang berbeda: klaster sangat miskin, klaster miskin, dan klaster rentan miskin. 50% penduduknya tergolong dalam kemiskinan ekstrem, 45% lagi berada dalam kemiskinan, dan sisanya berada dalam kemiskinan rentan. Nilai Silhouette Score sebesar 0,4 menunjukkan  clustering yang dihasilkan sangat baik.