PENGELOMPOKAN DAN PEMETAAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TIMUR BERDASARKAN TINGKAT KEMISKINAN TAHUN 2022

Fenomena Covid - 19 terdeteksi di Indonesia pada tanggal 2 Maret 2020 dan dampak yang ditimbulkan oleh fenomena tersebut dirasakan oleh seluruh masyarakat Indonesia. Sektor ekonomi merupakan salah satu sektor yang terkena dampak dari fenomena Covid - 19. Ketidakstabilan kondisi ekonomi di Indonesia berdampak pada tingkat kemiskinan di Indonesia. Fenomena Covid - 19 menyebabkan angka kemiskinan meningkat di beberapa provinsi di Indonesia, salah satunya Provinsi Jawa Timur. Tingginya angka kemiskinan tersebut membutuhkan upaya yang berhasil dalam penanggulangan kemiskinan. Analisis yang dapat membantu mencapai hal tersebut adalah analisis klaster dengan mengelompokkan kabupaten/kota berdasarkan tingkat kemiskinan. Analisis cluster yang digunakan adalah K-Means, K-Medoids, dan Fuzzy C-Means. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder pada tahun 2022 yang terdiri dari 7 variabel yang berkaitan dengan tingkat kemiskinan. Data penelitian diperoleh dari data yang dipublikasikan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Timur. Hasil analisis diperoleh metode terbaik adalah metode Fuzzy C - Means sebanyak 2 cluster dengan nilai silhouette index sebesar 0,634035. Cluster 1 memiliki anggota sebanyak 26 kabupaten sedangkan cluster 2 memiliki anggota sebanyak 3 kabupaten dan 9 kota dengan karakteristik cluster yang diperoleh bahwa cluster 1 memiliki tingkat kemiskinan yang lebih tinggi dibandingkan dengan cluster 2.

The Covid - 19 phenomenon was detected in Indonesia on March 2, 2020 and the impact caused by the phenomenon was felt by all Indonesian people. The economic sector is one of the sectors affected by the Covid - 19 phenomenon. The instability of economic conditions in Indonesia has an impact on the poverty rate in Indonesia. The Covid - 19 phenomenon has caused the poverty rate to increase in several provinces in Indonesia, one of which is East Java Province. The high poverty rate requires successful efforts in poverty reduction. An analysis that can help achieve this is cluster analysis by grouping districts/cities based on poverty levels. The cluster analysis used is K-Means, K-Medoids, and Fuzzy C-Means. The data used in this research is secondary data in 2022 which consists of 7 variables related to the poverty rate. The research data was obtained from data published by the Central Bureau of Statistics (BPS) of East Java Province. The analysis results obtained the best method is the Fuzzy C - Means method of 2 clusters with a silhouette index value of 0.634035. Cluster 1 has 26 regencies as members while cluster 2 has 3 regencies and 9 cities as members with cluster characteristics obtained that cluster 1 has a higher poverty rate than cluster 2.