Aloysius No Pengarang KERISTINA BR GINTING Dosen Pembimbing 1 Arista M. Tamonob - 199008092023212043 Dosen Pembimbing 2 Maria Agustina Kleden Ketua Penguji Keristina Br Ginting Penguji 1 Arista M. Tamonob - 199008092023212043 Penguji 2

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator penting untuk mengukur keberhasilan dalam upaya membangun kualitas hidup penduduk suatu daerah atau negara. Indeks Pembangunan Manusia Provinsi Nusa Tenggara Timur berada di posisi lebih rendah dibandingkan dengan rata-rata nasional dan tidak menunjukkan peningkatan yang signifikan dari tahun ke tahun. Kondisi pembangunan manusia yang belum merata menyulitkan pemerintah dalam pengambilan keputusan, sehingga perlu dilakukan pengelompokkan terhadap kabupaten/kota di Provinsi NTT berdasarkan indikator IPM untuk mengetahui karakteristik dari masing-masing cluster. Pada penelitian ini menggunakan analisis K-Means Cluster untuk mengelompokkan 22 kabupaten/kota di Provinsi Nusa Tenggara Timur berdasarkan indikator penyusun Indeks Pembangunan Manusia, yaitu: Angka Harapan Hidup (AHH), Harapan Lama Sekolah (HLS), Rata-rata Lama Sekolah (RLS) dan Pengeluaran Rill Perkapita per Tahun yang disesuaikan (PPK). Berdasarkan hasil penelitian di peroleh 3 cluster yaitu Cluster 1 (IPM tinggi): Kota Kupang, dengan karakteristik cluster yaitu variabel AHH, HLS, RLS, dan PPK memiliki nilai rata-rata populasi lebih tinggi di bandingkan dengan Cluster 2 dan 3. Selanjutnya Cluster 2 (IPM sedang): Kabupaten Sumba Barat, Sumba Timur, Timor Tengah Selatan, Timor Tengah Utara, Belu, Alor, Lembata, Flores Timur, Sikka, Ende, Ngada, Manggarai, Manggarai Barat, Nagakeo, Manggarai Timur, dan Malaka, dengan karakteristik cluster yaitu variabel AHH, HLS, RLS dan PPK yang lebih baik baik daripada Cluster 3 namun masih berada di bawah Cluster 1. Cluster 3 (IPM rendah): Kabupaten Kupang, Rote Ndao, Sumba Tengah, Sumba Barat Daya, dan Sabu Raijua. Dengan karakteristik cluster yaitu variabel AHH, HLS, RLS, dan PPK yang lebih rendah dibandingkan dengan Cluster 1 dan Cluster 3. Kata Kunci: Indeks Pembangunan Manusia, Analisis Cluster, K-Means Cluster