TRANSFORMASI DIGITAL UNTUK PEMETAAN EKONOMI: PENGKLASTERAN KECAMATAN SURABAYA BERBASIS DATA PENGELUARAN RUMAH TANGGA TAHUN 2025 MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS - Obaja Hisop Wahyusantoso Mosipate; Elpi Nainggolan; Alfisyahrina Hapsery (Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian, 2025)
Transformasi digital berperan penting dalam pemetaan ekonomi wilayah melalui pemanfaatan analisis data berbasis algoritma K-Means Clustering. Pendekatan ini digunakan untuk mengelompokkan kecamatan di Kota Surabaya berdasarkan data pengeluaran rumah tangga tahun 2025 yang diperoleh dari Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS). Analisis dilakukan dengan menentukan jumlah klaster optimal menggunakan metode Average Silhouette Score serta mengevaluasi kualitas hasil klasterisasi melalui Silhouette Coefficient dan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil menunjukkan tiga klaster optimal dengan nilai Average Silhouette sebesar 0,533 dan DBI sebesar 0,597, yang menunjukkan bahwa pengelompokan data memiliki kualitas cukup baik. Ketiga klaster tersebut merepresentasikan perbedaan tingkat pengeluaran rumah tangga, yaitu tinggi, sedang, dan rendah. Temuan ini memberikan gambaran mengenai kondisi sosial ekonomi antarwilayah yang dapat dijadikan dasar dalam perumusan kebijakan pembangunan daerah di Kota Surabaya berbasis transformasi digital.