Identifikasi Klaster Pembangunan Wilayah Kecamatan di Kabupaten Karawang: Pendekatan dengan Metode K-Medoids
Kata Kunci:
K-Medoids, Kabupaten Karawang, Klasterisasi, Pembangunan WilayahAbstrak
Ketimpangan pembangunan wilayah masih menjadi isu penting di Kabupaten Karawang, di mana sebagian wilayah berkembang pesat sementara wilayah lain tertinggal baik dari segi infrastruktur, pelayanan publik, maupun aktivitas ekonomi. Pemetaan kondisi pembangunan wilayah secara komprehensif diperlukan sebagai dasar perumusan kebijakan pembangunan yang lebih adil dan berkelanjutan. Penelitian ini bertujuan memetakan wilayah kecamatan di Kabupaten Karawang menggunakan analisis klaster berbasis pendekatan K-Medoids, dengan mempertimbangkan lima indikator pembangunan, yaitu aksesibilitas, pendidikan, kesehatan, sosial, dan ekonomi, yang masing-masing diwakili oleh variabel-variabel terkait. Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam mengelompokkan data ke dalam klaster yang memiliki kemiripan karakteristik, meskipun terdapat data outlier. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kecamatan-kecamatan di Kabupaten Karawang terbagi ke dalam empat klaster dengan karakteristik pembangunan yang beragam. Salah satu klaster diisi hanya oleh satu kecamatan yang menunjukkan capaian pembangunan tertinggi hampir di seluruh indikator, sedangkan klaster lainnya memiliki variasi kondisi, mulai dari wilayah dengan aksesibilitas baik dan fasilitas cukup memadai, hingga wilayah dengan keterbatasan sarana publik serta akses ekonomi yang masih rendah. Perbedaan klaster ini memperlihatkan ketidakmerataan pembangunan yang nyata, sekaligus menunjukkan adanya potensi wilayah tertentu untuk dikembangkan sebagai pusat pertumbuhan baru. Penelitian ini menegaskan perlunya strategi pembangunan yang disesuaikan dengan kondisi spesifik tiap klaster agar tercapai pemerataan pembangunan dan pertumbuhan ekonomi yang lebih seimbang di Kabupaten Karawang.
Referensi
Amelia, S., & Maulani, A. (2022). Klasterisasi Kabupaten/Kota Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia dengan Metode Average Linkage. Mat Vision, 4(2), 69–74.
Anggoro, F., Caraka, R. ., Prasetyo, F. ., Ramadhani, M., Gio, P. ., Chen, R. ., & Pardemean, B. (2022). Revisting Cluster Vulnerabilities Towards Information and Communication Technologies in The Eastern Island of Indonesia Using Fuzzy C-Means. Sustainability, 14(6), 3482.
Anisah, A., Soedwiwahjono, S., & Miladan, N. (2018). Analisis Perkembangan Wilayah Kecamatan Kartasura Sebagai Kawasan Strategis Cepat Tumbuh. Jurnal Tata Loka, 20(4), 486.
Apriana, M., & Rudiarto, I. (2020). Penentuan Pusat Pelayanan Perkotaan di Kota Tanjungpinang. Tunas Geografi, 9(1), 1–12.
Astrawan, R., Rosnawitang, & Barani, S. (2025). Analisis Ketimpangan Pembangunan Wilayah Kabupaten/Kota Provinsi Sulawesi Tenggara. Jurnal Ekonomi, 10(1), 33–41.
Azrahwati, Nusrang, M., Aidid, M. K., & Rais, Z. (2022). K-Means Cluster Analysis for Grouping Districts in South Sulawesi Province Based on Village Potential. 2(2), 73–82.
Badan Pusat Statistik, I. (2023). Indeks Kemiskinan Indonesia.
Budhiarto, T. (2017). Kajian Tipologi Desa Berdasarkan Status Perkembangan dan Kemandirian Desa (Studi Kasus Kabupaten Bogor, Propinsi Jawa Barat). Thesis: Sekolah Pascasarjana Institut Pertanian Bogor.
Dani, P., Kawung, G. M. V, & Rompas, W. F. . (2024). Analisis Ketimpangan Pembangunan Wilayah Kabupaten dan Kota di Provinsi Maluku Utara. Musytari: Neraca Manajemen, Ekonomi, 10(2), 1–9.
Diartho, H. . (2017). Perencanaan Pengembangan Kawasan Perdesaan Berbasis Potensi di Kabupaten Bondowoso. Jurnal Ekuilibrium, 1(1), 1–9.
Fathia, A. N., Rahmawati, R., & Tarno. (2016). Analisis Klaster Kecamatan di Kabupaten Semarang berdasarkan Potensi Desa Menggunakan Metode WARD dan Single Linkage. Jurnal Gaussian, 5(4), 801–810.
Fitriani, F. L., Kurniawan, I., & Ahmad, F. (2020). Strategi Pengembangan Potensi Desa dengan Pembuatan Klaster di Wilayah Kabupaten Bandung. Jurnal Wacana Kinerja, 23(2), 151–178.
Fitrianti, A. A., Romahan, A. A., & Salahuddin. (2022). Perencanaan Pembangunan Infrastruktur Perdesaan: Kajian Pustaka Terstruktur. Journal of Regional and Rural Development Planning, 6(1), 47–64.
Haumahu, G., Matdoan, M. ., & Loklomin, S. B. (2022). K-Medoids Clustering Algorithm for Classification of Poverty Levels at Districts and Cities in Maluku Islands and Papua. Variance: Journal of Statistics and Its Applications, 4(2), 1–7.
Istyawan, A. (2025). Kemiskinan Perdesaan dan Perkotaan: Sebuah Literature Review. AKADEMIK: Jurnal Mahasiswa Humanis, 5(2), 973–986.
Koagow, Y. Y., Walewangko, E. ., & Rorong, I. P. . (2022). Analisis Disparitas Pembangunan Ekonomi Dan Hubungan Dengan Investasi Di Provinsi Sulawesi Utara. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi, 22(5), 1–12.
Lathifah, L. N., Rustiadi, E., & Agusta, I. (2024). Analisis Status Perkembangan Desa di Kabupaten Karawang. Provinsi Jawa Barat. TATALOKA, 26(3), 165–179.
Muliana, R., Astuti, P., & Fadli, A. (2018). Kajian Pusat-Pusat Pelayanan di Kabupaten Kampar. Jurnal Saintis, 18(1), 59–72.
Priyarsono, D. S., Wijaya, M. B. L. S. K., & Sigiro, E. E. (2023). Determinan Kesenjangan Kemiskinan Desa-Kota di Indonesia. Majalah Geografi Indonesia, 37(2), 186–195.
Sindi, S., Ningse, W. R. O., Sihombing, I. A., Zer, P. P. P. A. N. . F. iImi R. H., & Hartama, D. (2020). Analisis algoritma k-medoids clustering dalam pengelompokan penyebaran covid-19 di indonesia. 4(1), 166–173.
Supriyadi, A., Triayudi, A., & Sholihati, I. . (2021). Perbandingan Algoritma K-Means dengan K-Medoids pada Pengelompokkan Armada Kendaraan Truk berdasarkan Produktivitas. 06, 229–240.
Todaro, M. ., & Smith, S. (2012). Economic Development (11th Ed.). Harlow: Addison-Wesley, Pearson. https://shahroodut.ac.ir/fa/download.php?id=1111128678
Ulum, B., Tohidi, E., & Nuris, N. D. (2024). Penerapan Algoritma K-Medoids Dalam Menentukan Cluster Kabupaten/Kota Berdasarkan Migrasi Penduduk Jawa Barat. Jurnal Teknik Informatika Dan Teknologi Informasi (JUTITI), 4(1), 111–122.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Aditya Idris
Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
