PENERAPAN METODE K-MEANS UNTUK KLASTERISASI DAERAH DENGAN RISIKO OVERPOPULASI DI INDONESIA - Ilham Maulana Prasetyo; Mira Orisa; Febriana Santi Wahyuni (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Pertumbuhan penduduk Indonesia yang terus meningkat hingga mencapai 281 juta jiwa pada 2024 menimbulkan masalah kepadatan tidak merata di sejumlah wilayah, terutama kota besar seperti Jakarta, Bandung, dan Surabaya. Fenomena overpopulasi ini menimbulkan dampak serius seperti tekanan pada infrastruktur, penurunan kualitas lingkungan, dan kesenjangan sosial. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan aplikasi web yang mengimplementasikan algoritma pengelompokan K-means untuk mengelompokkan wilayah di Indonesia berdasarkan risiko overpopulasi. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder dari Badan Pusat Statistik (BPS) periode 2021–2024, dengan indikator yang dianalisis meliputi luas wilayah (X1), jumlah penduduk (X2), kepadatan penduduk (X3), serta laju pertumbuhan penduduk (X4). Jumlah klaster ditentukan secara manual sebanyak tiga klaster, yaitu rendah, sedang, dan tinggi. Evaluasi hasil klasterisasi dilakukan menggunakan silhouette index, yang menunjukkan nilai sebesar 0,724046 pada tahun 2021, 0,721511 pada tahun 2022, 0,721313 pada tahun 2023, dan 0,721605 pada tahun 2024. Nilai-nilai tersebut mengindikasikan bahwa proses pengelompokan telah dilakukan dengan sangat baik, dengan batas antar klaster yang tampak jelas. Hasil dari proses klasterisasi ini menyajikan gambaran spasial yang jelas mengenai distribusi penduduk, sehingga dapat dimanfaatkan sebagai referensi dalam perumusan kebijakan oleh pemerintah, khususnya dalam upaya pemerataan dan pengendalian jumlah penduduk di masa yang akan datang.