Penerapan Algoritma Machine Learning untuk Pengelompokan Kesejahteraan Sosial  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Penerapan Algoritma Machine Learning untuk Pengelompokan Kesejahteraan Sosial ( Studi Kasus : Kawasan Timur Indonesia Tahun 2019 ) Danu Abdi Saputra ( 221709607 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Tiodora Hadumaon Siagian , M. Pop. , Hum. Res. Ringkasan— Kesejahteraan sosial merupakan salah satu indikator yang menggambarkan pembangunan wilayah di Indonesia. Berbagai program serta kebijakan telah dilakukan pemerintah dalam proses penyelenggaraan kesejahteraan sosial di Indonesia. Namun nyatanya , masih terdapat beberapa wilayah di Indonesia yang pelaksanaan program serta kebijakan kesejahteraan sosial belum sepenuhnya efektif dan tepat sasaran. Hal ini diindikasikan dengan masih terdapat enam belas provinsi di Indonesia yang persentase jumlah penduduk miskinnya di atas 10 % berdasarkan data Badan Pusat Statistik pada Maret 2020 dimana diketahui sembilan dari enam belas provinsi tersebut merupakan provinsi di wilayah Kawasan Timur Indonesia ( KTI ) . Selain itu , lima provinsi dengan persentase penduduk miskin tertinggi di Indonesia juga merupakan provinsi yang ada di wilayah KTI. Berdasarkan permasalahan tersebut , pada ini dilakukan penerapan algoritma unsupervised penelitian machine learning yaitu clustering untuk pengelompokan kesejahteraan sosial pada seluruh kabupaten / kota di wilayah KTI. Metode clustering yang digunakan merupakan metode k- means clustering dan fuzzy c-means dengan jumlah cluster ( k ) yaitu 3 dan 4. Dari semua hasil pengelompokan yang telah diperoleh , kemudian dilakukan evaluasi dengan menggunakan metode davies-bouldin index dan dunn index untuk mencari algoritma machine learning terbaik dalam penelitian ini. Hasil pengelompokan dari algoritma machine learning terbaik tersebut divisualisasikan dalam sebuah dashboard kesejahteraan sosial yang telah dibangun dengan menggunakan Bahasa R dengan framework Shiny. Kata Kunci— Kesejahteraan sosial , KTI , unsupervised machine learning , k-means clustering , fuzzy c-means. I. LATAR BELAKANG Kesejahteraan sosial merupakan indikator penting bagi banyak negara di seluruh dunia termasuk di Indonesia. Kesejahteraan sosial menjadi penting karena menjadi salah satu indikator kunci keberhasilan pembangunan di suatu wilayah. Berdasarkan UU No. 11 Tahun 2009 tentang Kesejahteraan Sosial [ 1 ] dalam pasal 1 ayat 1 , menyatakan bahwa “Kesejahteraan Sosial adalah kondisi terpenuhinya kebutuhan material , spiritual , dan sosial warga negara agar dapat hidup layak dan mampu mengembangkan diri , sehingga dapat melaksanakan fungsi sosialnya”. Pemerintah telah menyelenggarakan berbagai program serta kebijakan sebagai bentuk tanggung jawab guna mewujudkan kesejahteraan sosial di Indonesia. Berhasil atau tidaknya penyelenggaraan tersebut dapat diketahui salah satunya melalui indikator tingkat kemiskinan. Sebagaimana yang dinyatakan Setiawan [ 2 ] bahwa kemiskinan menjadi salah satu prioritas dalam pembangunan kesejahteraan sosial. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik ( BPS ) Maret 2020 dapat diketahui bahwa jumlah penduduk miskin di Indonesia sebanyak 26.424.020 jiwa atau sebanyak 9,78 % dari jumlah penduduk Indonesia. Sebenarnya angka tersebut merupakan sebuah prestasi , karena angkanya sudah dibawah 10 % . Artinya hal tersebut menunjukan bahwa pelaksanaan program serta kebijakan kesejahteraan sosial yang telah dilakukan pemerintah di Indonesia selama ini terbilang sudah cukup berhasil. Namun demikian , masih terdapat beberapa wilayah di Indonesia yang pelaksanaan program serta kebijakan kesejahteraan sosialnya dipandang masih belum sepenuhnya efektif dan tepat sasaran karena terdapat enam belas provinsi di Indonesia yang angka kemiskinannya masih diatas 10 % . Sembilan dari enam belas provinsi tersebut merupakan provinsi-provinsi yang ada di wilayah Kawasan Timur Indonesia ( KTI ) ( lihat Gambar 1 ) . Pada Gambar 2 dapat dilihat juga bahwa lima provinsi dengan persentase penduduk miskin tertinggi di Indonesia merupakan provinsi-provinsi yang ada di wilayah KTI. Hal tersebut mengindikasikan bahwa pelaksanaan program serta kebijakan kesejahteraan sosial yang telah dilakukan pemerintah di wilayah KTI belum sepenuhnya efektif dan tepat sasaran. Sumber : Badan Pusat Statistik ( 2020 ) Gambar 1. Persentase penduduk miskin wilayah Indonesia Timur , Maret 2020 1 / 9 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 3. Mendapatkan peta hasil tematik pengelompokan wilayah dari algoritma machine learning terbaik , yang kemudian akan ditampilkan dalam sebuah dashboard informasi. berdasarkan Sumber : Badan Pusat Statistik ( 2020 ) Gambar 2. Persentase penduduk miskin menurut provinsi di Indonesia , Maret 2020 Dalam merumuskan program maupun kebijakan yang efektif untuk menangulangi suatu masalah , maka diperlukan pengetahuan tentang karakteristik dari wilayahnya. Sehingga program serta kebijakan yang akan dilakukan dapat tepat sasaran dan dapat menyelesaikan persoalan kesejahteraan sosial yang ada. Informasi yang valid dan relevan mengenai karakteristik dari suatu wilayah sangat dibutuhkan oleh para pengambil kebijakan guna mewujudkan penyelenggaraan kesejahteraan sosial yang terencana dan terarah. Karakteristik dari suatu wilayah tersebut dapat diketahui learning seperti dengan menerapkan algoritma machine clustering merupakan algoritma clustering. Metode unsupervised machine learning yang digunakan untuk melakukan pengelompokan objek yang didasarkan pada persamaan karakteristik yang dimiliki. Dengan menerapkan metode clustering , diharapkan dapat membantu para pengambil kebijakan untuk mengetahui karakteristik dari wilayahnya berdasarkan visualisasi hasil pengelompokan. Terdapat beberapa penelitian sebelumnya yang telah melakukan kajian tentang kesejahteraan sosial maupun tentang pengelompokan pada berbagai kasus dengan menggunakan berbagai macam metode clustering seperti yang dilakukan Setiawan [ 2 ] , Ramadhani , Hoyyi , & Mukid [ 4 ] , Dwitiyanti , Selvia & Andrari [ 5 ] serta Hidayat , Wasono & Darsyah [ 6 ] . Namun , belum mengakomodir isu pengelompokan kesejahteraan sosial dan sampai sekarang belum informasi kesejahteraan sosial. tersedia dashboard penelitian-penelitian tersebut masih II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan latar belakang di atas , maka beberapa tujuan dari penelitian dijabarkan sebagai berikut : 1. Melakukan pengelompokkan wilayah dengan menerapkan algoritma machine learning ( k-means clustering dan fuzzy c-means ) berdasarkan variabel-variabel yang berkaitan dengan kesejahteraan sosial 2. Mendapatkan algoritma machine learning terbaik yang mampu mengidentifikasi kelompok-kelompok wilayah berdasarkan tingkat kesejahteraan sosialnya dengan tepat III. PENELITIAN TERKAIT Dari kajian literatur diketahui terdapat beberapa penelitian terkait yang menjadi dasar dalam proses penelitian yang dilakukan. Setiawan melakukan penelitian untuk menghitung indeks kesejahteraan sosial yang dijadikan sebagai ukuran keberhasilan pembangunan sosial yang telah dilakukan di Indonesia [ 2 ] . Indeks kesejahteraan sosial yang dihasilkan tersebut dibangun berdasarkan dimensi objektif dan subyektif. Selanjutnya Ramdhani , Hoyyi & Mukid melakukan pengelompokan kesejahteraan masyarakat 33 provinsi di Indonesia pada tahun 2012 menggunakan metode k-means cluster dengan jumlah cluster ( k ) optimal berdasarkan davies- bouldin index [ 4 ] . Dwitiyanti , Selvia & Andrari melakukan pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat tahun 2017 dengan menerapkan metode fuzzy c-means [ 5 ] . Kemudian Hidayat , Wasono & Darsyah melakukan penelitian yang bertujuan untuk melakukan analisis faktor- faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Jawa Tengah dengan menggunakan pendekatan clustering [ 6 ] . Metode yang digunakannya adalah k-means clustering dan fuzzy c-means. Perbandingan untuk mencari metode terbaik antara kedua metode tersebut menggunakan rasio SW dan SB. digunakan penelitian dalam yang sosial IV. METODE PENELITIAN Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data tahun 2019 dari 232 dimensi kesejahteraan kabupaten / kota yang ada di 17 provinsi pada wilayah KTI yaitu Kalimantan Barat , Kalimantan Tengah , Kalimantan Selatan , Kalimantan Timur , Kalimantan Utara , Nusa Tenggara Barat , Nusa Tenggara Timur , Sulawesi Utara , Sulawesi Selatan , Sulawesi Barat , Sulawesi Tenggara , Gorontalo , Maluku Utara , Maluku , Papua Barat , Papua. Dari proses identifikasi berdasarkan dimensi kesejahteraan sosial pada penelitian- penelitian sebelumnya , terdapat enam variabel yang digunakan dalam penelitian ini ( Lihat Tabel 1 ) . Data dari variabel-variabel tersebut merupakan data sekunder dari BPS ( Badan Pusat Statistik ) yaitu pada publikasi Statistik Kesejahteraan Sosial dan Provinsi dalam Angka. TABEL I VARIABEL-VARIABEL PENELITIAN Dimensi ( 1 ) Pendapatan Kesehatan Pendidikan Perumahan Pendapatan Ketenagakerjaan Variabel ( 2 ) X1 X2 X3 X4 X5 X6 Deskripsi Variabel ( 3 ) Persentase penduduk miskin Persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir Rata-rata lama sekolah Persentase rumah tangga yang tinggal di bangunan tempat tinggal milik sendiri Pengeluaran Per Kapita Disesuaikan Tingkat Pengangguran Terbuka 2 / 9 Pengelompokkan di wilayah KTI kabupaten / kota berdasarkan data dimensi kesejahteraan sosial yang terbentuk dilakukan dengan menerapkan algoritma machine learning yaitu 2 metode clustering ( metode k-means clustering dan fuzzy c-means ) . Kedua metode clustering yang digunakan tersebut merupakan metode non-hierarki. Metode non-hierarki merupakan metode clustering dimana jumlah cluster yang digunakan ditentukan di awal proses clustering [ 7 ] . Hair , dkk dalam Ningrat , Maruddani , & Wuyandari [ 8 ] menyatakan bahwa terdapat dua asumsi yang harus terpenuhi sebelum melakukan proses clustering yaitu asumsi kecukupan sampel dan asumsi non-multikolinieritas. K-Means Clustering merupakan metode clustering sederhana yang biasa digunakan dalam proses clustering. Salah satu pengembangan dari metode tersebut adalah metode fuzzy c-means , dimana terdapat penambahan logika fuzzy didalam metodenya sehingga algoritma ini memiliki akurasi yang tinggi serta waktu komputasi yang cepat [ 9 ] . Pada Gambar 3 dan Gambar 4 dibawah dijelaskan mengenai algoritma k-means clustering dan fuzzy c-means yang digunakan dalam penelitian ini. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Setelah dilakukan proses clustering , tahapan selanjutnya adalah melakukan analisis karakteristik dari kelompok wilayah yang terbentuk dari hasil clustering. Kemudian , dilakukan pencarian algoritma machine learning terbaik yang mampu mengidentifikasi kelompok wilayah berdasarkan tingkat kesejahteraan sosialnya dengan tepat dan efisien. Terdapat 2 metode yang digunakan untuk mencari metode clustering terbaik dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan metode davies-bouldin index dan dunn index. Setelah diperoleh metode clustering terbaik , tahapan selanjutnya dalam penelitian ini adalah membangun dashboard informasi yang menampilkan diseminasi hasil dari metode clustering terbaik yang digunakan dalam penelitian ini. Pembangunan dashboard informasi dilakukan dengan menggunakan package shiny yang tersedia pada bahasa pemrograman R. V. KERANGKA PIKIR Berdasarkan kajian literatur , penelitian ini memilih 5 dimensi pada kesejahteraan sosial , yaitu kesehatan , pendidikan , perumahan , pendapatan dan ketenagakerjaan. Variabel pada setiap dimensi ini dapat dilihat pada Tabel 1. Gambar 5 di bawah ini menyajikan kerangka pikir penelitian yang memuat 5 dimensi dari kesejahteraan sosial. Kerangka pikir tersebut yang menjadi landasan dalam penerapan algoritma machine learning untuk pengelompokan kesejahteraan sosial wilayah KTI tahun 2019. Sumber : Prasetyo ( 2012 ) Gambar 3. Algoritma K-Means Clustering Sumber : Bezdek , Ehrlich , & Full ( 1984 ) Gambar 4. Algoritma Fuzzy C-Means Gambar 5. Kerangka Pikir VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1 Hasil Pengelompokan Wilayah 1. Data Preprocessing Data Preprocessing adalah proses manipulasi data yang dilakukan sebelum proses pengolahan data. Pada penelitian ini , ditemukan 2 missing value pada variabel Tingkat Pengangguran Terbuka ( X6 ) untuk Kabupaten Puncak dan Intan Jaya. Untuk mengatasi hal tersebut , dilakukan imputasi data dengan menggunakan metode median substitution. Selanjutnya dilakukan proses pengecekan tipe data dari tiap variabel dalam penelitian. Pengecekan tersebut dilakukan untuk penyetaraan semua tipe data dari variabel dalam penelitian ini. Tahapan terakhir dalam preprocessing data ini adalah standarisasi data. Hal tersebut dilakukan karena terdapat perbedaan skala atau satuan pada data yang digunakan dalam penelitian. 3 / 9 2. Asumsi a. Asumsi Kecukupan Sampel Berdasarkan perhitungan nilai KMO yang telah dilakukan , diperoleh nilai KMO sama dengan 0,80 ( > 0,5 ) . Sehingga , dapat disimpulkan bahwa asumsi kecukupan sampel pada penelitian ini terpenuhi. b. Asumsi Non-Multikolinieritas Berdasarkan Tabel 2 dapat diketahui bahwa semua nilai VIF dari semua variabel < 10 , sehingga asumsi non multikolinieritas pada penelitian ini terpenuhi. TABEL II NILAI VIF Variabel X1 X2 X3 X4 X5 X6 Sumber : Hasil pengolahan VIF 2,21 1,18 2,75 2,31 3,34 2,20 3. Penentuan Jumlah Cluster ( k ) Optimal a. Metode Elbow Berdasarkan Gambar 6 dibawah dapat diketahui bahwa garis membentuk siku pada saat k = 4. Sehingga dengan menggunakan metode elbow , ( k ) optimal pada didapatkan penelitian ini adalah 4. jumlah cluster Sumber : Hasil pengolahan Gambar 6. Penentuan k optimal dengan metode elbow b. Metode Koefesien Sihouette Berdasarkan Gambar 7 dapat dibawah diketahui bahwa dengan menggunakan metode koefesien silhouette , didapatkan jumlah cluster ( k ) optimal pada penelitian ini adalah 3. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Sumber : Hasil pengolahan Gambar 7. Penentuan k optimal dengan metode koefesien silhouette 4. Proses Clustering a. K-Means Clustering dengan k = 3 yang Berdasarkan telah pengelompokan dilakukan dengan menggunakan k-means clustering dengan jumlah cluster ( k ) sebanyak 3 , didapatkan hasil bahwa cluster 1 terdiri dari 46 kabupaten / kota , cluster 2 terdiri dari 159 kabupaten / kota dan cluster 3 terdiri dari 27 kabupaten / kota. TABEL III RATA-RATA HASIL K-MEANS CLUSTERING ( K = 3 ) Cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 X1 9,71 12,59 34,04 X2 27,83 30,33 16,87 X3 9,95 7,84 4,88 X4 66,69 87,48 91,73 X5 12.389,46 9.184,48 5.694,85 X6 7,30 3,50 1,93 terendah dari Berdasarkan Tabel 3 di atas , warna merah menunjukan nilai rata-rata tertinggi dan warna biru menunjukan nilai rata-rata tiap variabel yang dibandingkan dengan seluruh cluster. Berdasarkan hal tersebut , diperoleh karakteristik dari tiap cluster yang terbentuk sebagai berikut : 1. Cluster 1 adalah cluster yang dikategorikan memiliki tingkat kesejahteraan sosial tinggi. Cluster ini merupakan kelompok kabupaten / kota yang memiliki persentase penduduk miskin dan persentase rumah tinggal di bangunan tempat tinggal milik sendiri terendah , persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir yang berada pada posisi sedang , serta rata-rata lama sekolah , pengeluaran per kapita disesuaikan dan tingkat tertinggi di antara pengangguran kelompok yang lain. tangga yang terbuka 2. Cluster 2 adalah cluster yang dikategorikan memiliki tingkat kesejahteraan sosial menengah. Cluster ini merupakan kelompok kabupaten / kota yang memiliki persentase penduduk miskin , rata- rata lama sekolah , persentase rumah tangga yang tinggal di sendiri , pengeluaran per kapita yang disesuaikan dan tingkat pengangguran terbuka yang berada posisi serta persentase penduduk yang sedang , tinggal milik tempat 4 / 9 mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir tertinggi di antara kelompok yang lain. 3. Cluster 3 adalah cluster yang dikategorikan memiliki tingkat kesejahteraan sosial rendah. Cluster ini merupakan kelompok kabupaten / kota yang memiliki persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir , rata-rata lama sekolah , pengeluaran per kapita disesuaikan dan tingkat pengangguran terbuka terendah , serta persentase penduduk miskin dan persentase rumah tangga yang tinggal tinggal milik sendiri tempat di bangunan tertinggi di antara kelompok yang lain. Clustering kabupaten / kota wilayah KTI menggunakan metode k-means clustering dengan jumlah cluster ( k ) sama dengan 3 divisualisasikan ke dalam bentuk peta pada Gambar 8. Berdasarkan gambar tersebut , dapat dilihat bahwa warna kuning mendominasi pada peta. Hal ini menunjukan bahwa sebagian besar wilayah KTI didominasi oleh kabupaten / kota yang memiliki kesejahteraan sosial yang masuk ke kategori menengah. Sumber : Hasil pengolahan Gambar 8. Pengelompokan k-means clustering dengan k = 3 b. K-Means Clustering dengan k = 4 yang Berdasarkan telah pengelompokan dilakukan dengan menggunakan k-means clustering dengan jumlah cluster ( k ) sebanyak 4 , didapatkan hasil bahwa cluster 1 terdiri dari 19 kabupaten / kota , cluster 2 terdiri dari 38 kabupaten / kota , cluster 3 terdiri dari 90 kabupaten / kota dan cluster 4 terdiri dari 85 kabupaten / kota. TABEL IV RATA-RATA HASIL K-MEANS CLUSTERING ( K = 4 ) Cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 X1 35,53 10,09 17,48 8,67 X2 15,09 27,63 26,82 33,04 X3 3,84 10,16 7,69 8,05 X4 93,77 64,25 88,98 84,97 X5 5.396,84 12.623,89 7.832,34 10.551,18 X6 1,38 7,59 3,36 3,86 Berdasarkan Tabel 4 di atas , warna merah menunjukan nilai rata-rata tertinggi dan warna biru menunjukan nilai rata-rata tiap variabel yang dibandingkan dengan seluruh cluster. terendah dari Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Berdasarkan hal tersebut , diperoleh karakteristik dari tiap cluster yang terbentuk sebagai berikut : 1. Cluster 1 adalah cluster yang dikategorikan memiliki tingkat kesejahteraan sosial sangat rendah. Cluster ini merupakan kelompok kabupaten / kota yang memiliki persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir , rata-rata lama sekolah , pengeluaran perkapita yang disesuaikan dan tingkat pengangguran terbuka terendah , serta persentase penduduk miskin dan persentase rumah tangga yang tinggal di bangunan tempat tinggal milik sendiri tertinggi diantara kelompok yang lain. 2. Cluster 2 adalah cluster yang dikategorikan memiliki tingkat kesejahteraan sosial sangat tinggi. Cluster ini merupakan kelompok kabupaten / kota yang memiliki persentase rumah tangga yang tinggal di bangunan tempat tinggal milik sendiri terendah , persentase penduduk miskin rendah , persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir tinggi , serta rata-rata lama sekolah , pengeluaran per kapita disesuaikan dan tingkat diantara pengangguran kelompok yang lain. tertinggi terbuka 3. Cluster 3 adalah cluster yang dikategorikan memiliki tingkat kesejahteraan sosial rendah. Cluster ini merupakan kelompok kabupaten / kota yang memiliki persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir , rata-rata lama sekolah , pengeluaran per tingkat disesuaikan kapita pengangguran terbuka rendah , serta persentase penduduk miskin dan persentase rumah tangga yang tinggal di bangunan tempat tinggal milik sendiri tinggi. yang dan 4. Cluster 4 adalah cluster yang dikategorikan memiliki tingkat kesejahteraan sosial tinggi. Cluster ini merupakan kelompok kabupaten / kota yang memiliki persentase penduduk miskin terendah , persentase rumah tangga yang tinggal di bangunan tempat tinggal milik sendiri rendah , rata-rata lama sekolah , pengeluaran per kapita disesuaikan dan tingkat pengangguran terbuka yang serta persentase penduduk tinggi , mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir tertinggi diantara kelompok yang lain. Clustering kabupaten / kota wilayah KTI menggunakan metode k-means clustering dengan jumlah cluster ( k ) sama dengan 4 divisualisasikan ke dalam bentuk peta pada Gambar 9. Berdasarkan gambar tersebut , dapat dilihat bahwa warna biru dan kuning mendominasi pada peta. Hal ini menunjukan bahwa sebagian besar wilayah KTI didominasi oleh kabupaten / kota yang memiliki kesejahteraan sosial yang masuk ke kategori tinggi dan rendah. 5 / 9 Sumber : Hasil pengolahan Gambar 9. Pengelompokan k-means clustering dengan k = 4 c. Fuzzy C-Means dengan k = 3 yang Berdasarkan telah pengelompokan dilakukan dengan menggunakan fuzzy c-means dengan jumlah cluster ( k ) sebanyak 3 , didapatkan hasil bahwa cluster 1 terdiri 45 kabupaten / kota , cluster 2 terdiri dari 48 kabupaten / kota dan cluster 3 terdiri dari 139 kabupaten / kota. TABEL V RATA-RATA HASIL FUZZY C-MEANS ( K = 3 ) Cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 X1 30,25 9,61 11,12 X2 22,29 28,45 30,15 X3 5,95 9,92 7,86 X4 91,21 67,11 87,25 X5 6.335,44 12.357,38 9.393,96 X6 2,32 7,18 3,57 terendah dari Berdasarkan Tabel 5 di atas , warna merah menunjukan nilai rata-rata tertinggi dan warna biru menunjukan nilai rata-rata tiap variabel yang dibandingkan dengan seluruh cluster. Berdasarkan hal tersebut , diperoleh karakteristik dari tiap cluster yang terbentuk sebagai berikut : 1. Cluster 1 adalah cluster yang dikategorikan memiliki tingkat kesejahteraan sosial rendah. Cluster ini merupakan kelompok kabupaten / kota yang memiliki persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir , rata-rata lama sekolah , pengeluaran per kapita disesuaikan dan tingkat pengangguran terbuka terendah , serta persentase penduduk miskin dan persentase rumah tangga yang tinggal di bangunan tinggal milik sendiri tempat tertinggi diantara kelompok yang lain. tangga yang 2. Cluster 2 adalah cluster yang dikategorikan memiliki tingkat kesejahteraan sosial tinggi. Cluster ini merupakan kelompok kabupaten / kota yang memiliki persentase penduduk miskin dan persentase rumah tinggal di bangunan tempat tinggal milik sendiri terendah , persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir yang berada pada posisi sedang , serta rata-rata lama sekolah , pengeluaran per kapita disesuaikan dan tingkat pengangguran diantara kelompok yang lain. tertinggi terbuka Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 3. Cluster 3 adalah cluster yang dikategorikan memiliki tingkat kesejahteraan sosial menengah. Cluster ini merupakan kelompok kabupaten / kota yang memiliki persentase penduduk miskin , rata- rata lama sekolah , persentase rumah tangga yang tinggal di sendiri , pengeluaran per kapita yang disesuaikan dan tingkat pengangguran terbuka yang berada posisi sedang , serta persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir tertinggi diantara kelompok yang lain. tinggal milik tempat Clustering kabupaten / kota wilayah KTI menggunakan metode fuzzy c-means dengan jumlah cluster ( k ) sama dengan 3 divisualisasikan ke dalam bentuk peta pada Gambar 10. Berdasarkan gambar tersebut , dapat dilihat bahwa warna kuning mendominasi pada peta. Hal ini menunjukan bahwa sebagian besar wilayah KTI didominasi oleh kabupaten / kota yang memiliki kesejahteraan sosial yang masuk ke kategori menengah. Sumber : Hasil pengolahan Gambar 10. Pengelompokan fuzzy c-means dengan k = 3 d. Fuzzy C-Means dengan k = 4 yang Berdasarkan telah pengelompokan dilakukan dengan menggunakan fuzzy c-means dengan jumlah cluster ( k ) sebanyak 4 , didapatkan hasil bahwa cluster 1 terdiri 24 kabupaten / kota , cluster 2 terdiri dari 36 kabupaten / kota , cluster 3 terdiri dari 93 kabupaten / kota dan cluster 4 terdiri dari 79 kabupaten / kota. TABEL VI RATA-RATA HASIL FUZZY C-MEANS ( K = 4 ) Cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 X1 34,43 8,66 16,44 8,88 X2 16,81 28,99 31,11 28,08 X3 4,49 10,17 7,61 8,28 X4 92,88 63,94 89,50 83,53 X5 5.485,71 13.022,53 8.252,76 10.329,54 X6 1,74 7,60 3,16 4,24 Berdasarkan Tabel 6 di atas , warna merah menunjukan nilai rata-rata tertinggi dan warna biru menunjukan nilai rata-rata tiap variabel yang dibandingkan dengan seluruh cluster. terendah dari 6 / 9 Berdasarkan hal tersebut , diperoleh karakteristik dari tiap cluster yang terbentuk sebagai berikut : 1. Cluster 1 adalah cluster yang dikategorikan memiliki tingkat kesejahteraan sosial sangat rendah. Cluster ini merupakan kelompok kabupaten / kota yang memiliki persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir , rata-rata lama sekolah , pengeluaran per kapita disesuaikan dan tingkat pengangguran terbuka terendah , serta persentase penduduk miskin dan persentase rumah tangga yang tinggal di bangunan tempat tinggal milik sendiri tertinggi diantara kelompok yang lain. 2. Cluster 2 adalah cluster yang dikategorikan memiliki tingkat kesejahteraan sosial sangat ini merupakan kelompok tinggi. Cluster kabupaten / kota yang memiliki persentase penduduk miskin dan persentase rumah tangga yang tinggal di bangunan tempat tinggal milik sendiri terendah , persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir tinggi , serta rata-rata lama sekolah , pengeluaran per kapita disesuaikan dan tingkat pengangguran diantara kelompok yang lain. tertinggi terbuka lama terbuka 3. Cluster 3 adalah cluster yang dikategorikan memiliki tingkat kesejahteraan sosial rendah. Cluster ini merupakan kelompok kabupaten / kota sekolah , rata-rata yang memiliki pengeluaran per kapita disesuaikan dan tingkat pengangguran rendah , persentase penduduk miskin dan persentase rumah tangga yang tinggal di bangunan tempat tinggal milik sendiri tinggi , serta persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir tertinggi diantara kelompok yang lain. 4. Cluster 4 adalah cluster yang dikategorikan memiliki tingkat kesejahteraan sosial tinggi. Cluster ini merupakan kelompok kabupaten / kota yang memiliki persentase penduduk miskin , persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan selama sebulan terakhir dan persentase rumah tangga yang tinggal di bangunan tempat tinggal milik sendiri rendah , serta rata-rata lama sekolah , pengeluaran per kapita disesuaikan dan tingkat pengangguran terbuka tinggi. Clustering kabupaten / kota wilayah KTI menggunakan metode fuzzy c-means dengan jumlah cluster ( k ) sama dengan 4 divisualisasikan ke dalam bentuk peta pada Gambar 11. Berdasarkan gambar tersebut , dapat dilihat bahwa warna biru dan kuning mendominasi pada peta. Hal ini menunjukan bahwa sebagian besar wilayah KTI didominasi oleh kabupaten / kota yang memiliki kesejahteraan sosial yang masuk ke kategori tinggi dan rendah. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Sumber : Hasil pengolahan Gambar 11. Pengelompokan fuzzy c-means dengan k = 4 6.2 Evaluasi Hasil Cluster Evaluasi hasil cluster merupakan tahapan yang dilakukan untuk mencari algoritma machine learning terbaik yang digunakan dalam proses clustering kesejahteraan sosial kabupaten / kota wilayah KTI yang dilakukan pada penelitian ini. Metode evaluasi hasil clustering yang digunakan pada penelitian ini adalah metode davies bouldin index dan dunn index. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan , diperoleh hasil seperti pada Tabel 7. TABEL VII EVALUASI HASIL CLUSTERING Metode k-means clustering ( k=3 ) k-means clustering ( k=4 ) fuzzy c-means ( k=3 ) fuzzy c-means ( k=4 ) Davies Bouldin Index 1,1126 1,4388 1,2668 1,6228 Dunn Index 0,1179 0,0817 0,0640 0,0940 Berdasarkan Tabel 7 di atas , dapat dilihat bahwa hasil clustering yang memiliki nilai davies bouldin index terendah dan dunn index tertinggi adalah hasil clustering dengan menggunakan metode k-means clustering dengan jumlah cluster ( k ) sama dengan 3. Sehingga , dapat disimpulkan bahwa algoritma machine learning terbaik yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode k- means clustering dengan jumlah cluster ( k ) sebanyak 3. 6.3 Dashboard Infomasi Dashboard informasi yang dibangun dalam penelitian ini merupakan dashboard yang menampikan mengenai hasil pengelompokan kesejahteraan sosial dari algoritma machine learning terbaik yang digunakan dalam penelitian yang dilakukan. Pembangunan dashboard informasi tersebut sebagai bentuk visualisasi dari hasil yang diperoleh dalam penelitian ini , yang bertujuan untuk mempermudah pemahaman informasi dari hasil yang didapatkan dalam ini. Terdapat 4 menu dalam dashboard penelitian kesejahteraan sosial yang dibangun , yaitu : a. Menu Beranda Halaman Beranda merupakan halaman awal dari dashboard informasi yang dibangun. Sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 12 bahwa halaman ini menampilkan informasi singkat mengenai dashboard 7 / 9 kesejahteraan sosial yang dibangun pada penelitian ini. kabupaten / kota di tiap provinsi yang menjadi bagian dari wilayah KTI pada tahun 2019 ( Lihat Gambar 15 ) . Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Sumber : Hasil pengolahan Gambar 12. Halaman Menu Beranda Sumber : Hasil pengolahan Gambar 15. Halaman Menu Tabel Data d. Menu Konsep b. Menu Peta Tematik Halaman Peta Tematik merupakan halaman yang menampilkan visualisasi hasil pengelompokan kesejahteraan sosial wilayah KTI tahun 2019 dari algoritma machine learning terbaik yang digunakan dalam penelitian ini. Visualisasi hasil pengelompokan yang ditampilkan pada halaman ini berupa peta dan tabel ( Lihat Gambar 13 dan Gambar 14 ) . Halaman Konsep merupakan halaman yang menampilkan mengenai konsep dan definisi dari kata penting dashboard kesejahteraan sosial yang dibangun dalam penelitian ini ( Lihat Gambar 16 ) . digunakan dalam yang Sumber : Hasil pengolahan Gambar 13. Halaman Menu Peta Tematik [ 1 ] Sumber : Hasil pengolahan Gambar 16. Halaman Menu Konsep Evaluasi terhadap dashboard kesejahteraan sosial yang telah dibangun dilakukan dengan uji usability yang dilakukan terhadap 10 responden dengan menggunakan instrumen kuesioner SUS ( System Usability Scale ) yang terdiri dari 10 pertanyaan. Berdasarkan Tabel 8 , diketahui bahwa nilai SUS yang diperoleh adalah 86,75. Angka yang didapatkan tersebut lebih besar dari 68 , yang artinya bahwa dashboard yang telah dibangun dinilai cukup baik dan dapat digunakan oleh pengguna [ 12 ] . TABEL VIII HASIL UJI SUS ( SYSTEM USABILITY SCALE ) Sumber : Hasil pengolahan Gambar 14. Halaman Menu Peta Tematik [ 2 ] c. Menu Tabel Data Responden 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 4 4 4 3 4 3 3 3 4 2 2 4 4 3 4 4 3 4 3 4 4 3 4 4 3 3 4 3 4 4 4 4 Nilai Pertanyaan 7 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 5 4 4 4 3 4 3 3 3 3 3 Nilai SUS 6 4 4 3 4 3 4 3 3 3 2 4 0 4 3 4 2 3 4 4 4 4 Halaman Tabel Data merupakan halaman yang menampilkan data lengkap dari semua variabel yang berdasarkan penelitian digunakan dalam ini 8 4 4 4 4 3 4 4 4 4 4 9 4 4 3 4 3 3 4 4 4 3 10 4 3 3 3 2 2 4 2 3 1 Nilai Responden 90 97,5 85 90 82,5 77,5 92,5 82,5 92,5 77,5 86,75 8 / 9 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik VII. PENUTUP Penelitian ini telah berhasil menerapkan algoritma machine learning untuk pengelompokan kesejahteraan sosial wilayah KTI tahun 2019 dengan metode k-means clustering dan fuzzy c-means dengan jumlah cluster ( k ) yaitu 3 dan 4. Kemudian dari hasil proses clustering tersebut , dilakukan perbandingan kualitas hasil pengelompokan yang diperoleh dan didapatkan bahwa algoritma machine learning terbaik dalam penelitian ini adalah k-means clustering dengan jumlah cluster ( k ) sama dengan 3. Visualisasi dari hasil pengelompokan kesejahteraan sosial dengan algoritma machine learning terbaik dalam bentuk dashboard informasi telah dibangun dengan menggunakan package Shiny. Dari hasil penelitian ini , diharapkan nantinya dapat dijadikan referensi bagi para pengambil kebijakan agar dapat melaksanakan program serta kebijakan kesejahteraan sosial yang efektif dan tepat sasaran di wilayah KTI. Untuk penelitian selanjutnya , diharapkan dapat mengembangkan penelitian ini dengan menambah dimensi kesejahteraan sosial yang belum tercakup , menerapkan metode clustering lain untuk pengelompokan kesejahteraan sosial , serta dapat mengembangkan dashboard informasi yang telah dibangun. variabel-variabel dari DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Kementerian Sosial ( 2019 ) Undang-Undang Nomor 11 Tahun 2009 Tentang Kesejahteraan Sosial. [ 2 ] Setiawan , H. H. , “Merumuskan Indeks Kesejahteraan Sosial ( IKS ) di Indonesia , ” Sosio Informa , 5 ( 3 ) , 208-222 , 2019. Kemiskinan Statistik. Pusat [ 3 ] Badan dan Ketimpangan. https : / / www.bps.go.id / subject / 23 / kemiskinan-dan-ketimpangan.html. Diakses Pada Tanggal 10 September 2020. [ 4 ] Ramdhani , F. , Hoyyi , A. , dan Mukid , M. A. , “Pengelompokan Provinsi di Indonesia berdasarkan Karakteristik Kesejahteraan Rakyat menggunakan Metode K-Means Cluster , ” Jurnal Gaussian , 4 ( 4 ) , 875-884 , 2015. [ 5 ] Dwitiyanti , N. , Selvia , N. , dan Andrari , A. R. , “Penerapan Fuzzy C-Means Cluster dalam Pengelompokan Provinsi Indonesia Menurut Indikator Kesejahteraan Rakyat , ” Faktor Exacta , 12 ( 3 ) , 201-209 , 2019. [ 6 ] Hidayat , R. , Wasono , R. , dan Darsyah , M. Y. , “Pengelompokan Kabupaten / Kota di Jawa Tengah menggunakan Metode K-Means dan Fuzzy C-Means , ” Seminar Nasional Pendidikan , Sains dan Teknologi Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Muhammadiyah Semarang , 240-250. [ 7 ] Anuraga , G. , “Hierarchical Clustering Multiscale Bootstrap untuk Pengelompokan Kemiskinan di Jawa Timur , ” Statistika , 1 ( 3 ) , 27-33 , 2015. [ 8 ] Ningrat , D. R. , Maruddani , D. A. I. , dan Wuryandari , T. , “Analisis Cluster dengan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means Clustering untuk Pengelompokan Data Obligasi Korporasi , ” Jurnal Gaussian , 5 ( 4 ) , 641-650 , 2016. [ 9 ] Agustini , F. , “Implementasi Algoritma Fuzzy C-Means Studi Kasus Penjualan di Sushigroove Restaurant , ” Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer , 3 ( 1 ) , 127-132 , 2017. [ 10 ] Prasetyo , E. , “Data Mining : Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab , ” Yogyakarta : Andi Offset , 2012. [ 11 ] Bezdek , J. C. , Enrlich , R. , dan Full , W. , “FCM : The Fuzzy C-Means Clustering Algortihm , ” Computer & Geosciences , 10 ( 2-3 ) , 191-203 , 1984. [ 12 ] Bangor , A. , Kortum , P. T. dan Miller , J. T. , “An Empirical Evaluation of the System Usability Scale , ” International Journal of Human-Computer Interaction , 24 ( 6 ) , 574-594 , 2008. 9 / 9
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Penerapan Algoritma Machine Learning untuk Pengelompokan Kesejahteraan Sosial ( Studi Kasus : Kawasan Timur Indonesia Tahun 2019 ) Danu Abdi Saputra ( 221709607 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Dr. Tiodora Hadumaon Siagian , M. Pop. , Hum. Res. Ringkasan— Kesejahteraan sosial merupakan salah satu indikator yang menggambarkan pembangunan wilayah di Indonesia. Berbagai program serta kebijakan telah dilakukan pemerintah dalam proses penyelenggaraan kesejahteraan sosial di Indonesia. Namun nyatanya , masih terdapat beberapa wilayah di Indonesia yang pelaksanaan program serta kebijakan kesejahteraan sosial belum sepenuhnya efektif dan tepat sasaran. Hal ini diindikasikan dengan masih terdapat enam belas provinsi di Indonesia yang persentase jumlah penduduk miskinnya di atas 10 % berdasarkan data Badan Pusat Statistik pada Maret 2020 dimana diketahui sembilan dari enam belas provinsi tersebut merupakan provinsi di wilayah Kawasan Timur Indonesia ( KTI ) . Selain itu , lima provinsi dengan persentase penduduk miskin tertinggi di Indonesia juga merupakan provinsi yang ada di wilayah Berdasarkan permasalahan tersebut , pada ini dilakukan penerapan algoritma unsupervised penelitian machine learning yaitu clustering untuk pengelompokan kesejahteraan sosial pada seluruh kabupaten / kota di wilayah Metode clustering yang digunakan merupakan metode k- means clustering dan fuzzy c-means dengan jumlah cluster ( k ) yaitu 3 dan 4. Dari semua hasil pengelompokan yang telah diperoleh , kemudian dilakukan evaluasi dengan menggunakan metode davies-bouldin index dan dunn index untuk mencari algoritma machine learning terbaik dalam penelitian ini. Hasil pengelompokan dari algoritma machine learning terbaik tersebut divisualisasikan dalam sebuah dashboard kesejahteraan sosial yang telah dibangun dengan menggunakan Bahasa R dengan framework Shiny. Kata Kunci— Kesejahteraan sosial , KTI , unsupervised machine learning , k-means clustering , fuzzy c-means.
VII. PENUTUP Penelitian ini telah berhasil menerapkan algoritma machine learning untuk pengelompokan kesejahteraan sosial wilayah KTI tahun 2019 dengan metode k-means clustering dan fuzzy c-means dengan jumlah cluster ( k ) yaitu 3 dan 4. Kemudian dari hasil proses clustering tersebut , dilakukan perbandingan kualitas hasil pengelompokan yang diperoleh dan didapatkan bahwa algoritma machine learning terbaik dalam penelitian ini adalah k-means clustering dengan jumlah cluster ( k ) sama dengan 3. Visualisasi dari hasil pengelompokan kesejahteraan sosial dengan algoritma machine learning terbaik dalam bentuk dashboard informasi telah dibangun dengan menggunakan package Shiny. Dari hasil penelitian ini , diharapkan nantinya dapat dijadikan referensi bagi para pengambil kebijakan agar dapat melaksanakan program serta kebijakan kesejahteraan sosial yang efektif dan tepat sasaran di wilayah KTI. Untuk penelitian selanjutnya , diharapkan dapat mengembangkan penelitian ini dengan menambah dimensi kesejahteraan sosial yang belum tercakup , menerapkan metode clustering lain untuk pengelompokan kesejahteraan sosial , serta dapat mengembangkan dashboard informasi yang telah dibangun. variabel-variabel dari
di wilayah Berdasarkan permasalahan tersebut , pada ini dilakukan penerapan algoritma unsupervised penelitian machine learning yaitu clustering untuk pengelompokan kesejahteraan sosial pada seluruh kabupaten / kota di wilayah Metode clustering yang digunakan merupakan metode k- means clustering dan telah diperoleh , kemudian dilakukan evaluasi dengan menggunakan metode davies-bouldin index dan dunn index untuk mencari algoritma machine learning terbaik dalam penelitian ini. Hasil pengelompokan dari algoritma machine learning terbaik tersebut divisualisasikan dalam sebuah dashboard kesejahteraan sosial yang telah dibangun dengan menggunakan Bahasa R dengan fuzzy c-means. VII. PENUTUP Penelitian ini telah berhasil menerapkan algoritma machine learning untuk pengelompokan kesejahteraan sosial wilayah KTI tahun 2019 dengan metode k-means clustering dan fuzzy c-means dengan
O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE I-METODE O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O