Analisis Clustering Tingkat Kemiskinan di Beberapa Kabupaten/Kota di Provinsi Sumatera Utara Menggunakan Algoritma K-Means (Data BPS Tahun 2020–2025) - Monica Sari Batubara; Novita Sari Siagian; Leony Sinaga (Fakultas Teknik Universitas Persada Indonesia YAI, 2026)
Kemiskinan tetap menjadi salah satu masalah sosial utama yang memengaruhi pembangunan daerah dan kesejahteraan masyarakat. Karakteristik kemiskinan yang berbeda di berbagai daerah memerlukan pendekatan pengelompokan yang tepat untuk mendukung perumusan kebijakan yang lebih tepat sasaran. Studi ini bertujuan untuk mengelompokkan beberapa kabupaten dan kota di Provinsi Sumatera Utara berdasarkan karakteristik kemiskinan menggunakan algoritma K-Means. Studi ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) untuk periode 2020–2025, termasuk tingkat kemiskinan, jumlah penduduk miskin, garis kemiskinan, indeks kesenjangan kemiskinan (P1), indeks keparahan kemiskinan (P2), dan Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Penelitian ini mengikuti kerangka Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang terdiri dari pemilihan data, pra-pemrosesan, normalisasi data, penentuan jumlah klaster optimal menggunakan Metode Elbow, pengelompokan menggunakan algoritma K-Means, dan evaluasi menggunakan Silhouette Score. Hasil menunjukkan bahwa jumlah klaster optimal adalah tiga. Klaster 1 terdiri dari Kabupaten Langkat dan Kabupaten Samosir dengan karakteristik kemiskinan yang relatif tinggi. Klaster 2 meliputi Kota Pematang Siantar dan Kabupaten Deli Serdang, yang memiliki karakteristik kemiskinan sedang. Sementara itu, Kota Medan membentuk klaster terpisah karena karakteristik perkotaannya, garis kemiskinan yang lebih tinggi, dan Indeks Pembangunan Manusia yang lebih tinggi dibandingkan dengan daerah lain. Temuan ini diharapkan dapat memberikan informasi yang bermanfaat bagi pemerintah daerah dalam merancang kebijakan pengentasan kemiskinan yang lebih efektif. Kata kunci: K-Means, Pengelompokan, Kemiskinan, Penambangan Data, Sumatera Utara.