Analisis Klasterisasi Kinerja Anggaran pada Satuan Kerja di Lingkup Kanwil DJPb DKI Jakarta
DOI:
https://doi.org/10.52436/1.jpti.753Kata Kunci:
Anggaran, IKPA, Klasterisasi, K-Means, Klasterisasi HirarkiAbstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola kinerja anggaran satuan kerja Kanwil DJPb DKI Jakarta menggunakan metode klasterisasi. Data yang digunakan mencakup Indikator Kinerja Pelaksanaan Anggaran (IKPA), realisasi anggaran, dan pagu anggaran tahun 2024. Teknik klasterisasi yang digunakan adalah K-Means dan Klasterisasi Hirarki (Single Linkage), serta validasi klaster menggunakan metode Silhouette Score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means membagi satuan kerja ke dalam empat klaster dengan distribusi yang signifikan, dengan mayoritas satuan kerja (65,3%) menunjukkan kinerja anggaran yang tinggi, sementara 3,8% satuan kerja tergolong dalam klaster dengan kinerja rendah. Klasterisasi Hirarki mengungkap adanya outlier yang perlu ditindaklanjuti, termasuk satuan kerja tanpa realisasi anggaran dan satuan kerja dengan pagu sangat besar,. Temuan utama menunjukkan bahwa sebagian besar satuan kerja telah berhasil merealisasikan anggaran secara optimal, namun terdapat klaster yang memerlukan perhatian khusus akibat rendahnya persentase realisasi atau kendala struktural dalam pengelolaan anggaran. Kombinasi kedua metode memberikan pemahaman yang lebih komprehensif mengenai pola kinerja anggaran, serta identifikasi kelompok yang memerlukan intervensi kebijakan. Rekomendasi diberikan untuk meningkatkan efisiensi anggaran pada klaster dengan kinerja rendah dan mempertahankan kualitas kinerja pada klaster dominan. Penelitian ini memberikan wawasan mengenai pola pengelolaan anggaran yang dapat menjadi dasar kebijakan perbaikan kinerja satuan kerja di lingkungan DJPb.
Unduhan
Referensi
J. Perpajakan dan Keuangan Publik, Y. Sri Rahayu, W. Ahmil Kautsar, K. Kunci, dan K. Reformulasi, “Analisa Reformulasi IKPA terhadap Pengawasan Pengelolaan Kinerja Keuangan Kementerian Agama,” 2022.
Pemerintah Indonesia, “Peraturan Direktur Jenderal Perbendaharaan No. PER-5/PB/2024 tentang Petunjuk Teknis Penilaian Indikator Kinerja Pelaksanaan Anggaran Belanja Kementerian Negara/Lembaga.” 2024
M. Annas dan S. N. Wahab, “Data Mining Methods: K-Means Clustering Algorithms,” International Journal of Cyber and IT Service Management, vol. 3, no. 1, hlm. 40–47, Mar 2023, doi: 10.34306/ijcitsm.v3i1.122.
V. Martynenko, Y. Kovalenko, I. Chunytska, O. Paliukh, M. Skoryk, dan I. Plets, “Fiscal Policy Effectiveness Assessment Based on Cluster Analysis of Regions”, doi: 10.22937/IJCSNS.2022.22.7.10.
U. D. A. Resiloy, W. Aprili, dan I. P. Solong, “PENGELOMPOKAN SATUAN KERJA PROVINSI MALUKU BERDASARKAN INDIKATOR KINERJA PELAKSANAAN ANGGARAN MENGGUNAKAN ANALISIS CLUSTER K-MEANS (STUDI KASUS: KPPN AMBON TAHUN 2021),” VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications, vol. 3, no. 2, hlm. 91–98, Mei 2022, doi: 10.30598/variancevol3iss2page91-98.
X. Shu dan Y. Ye, “Knowledge Discovery: Methods from data mining and machine learning,” Soc Sci Res, vol. 110, Feb 2023, doi: 10.1016/j.ssresearch.2022.102817.
K. Backhaus, B. Erichson, S. Gensler, R. Weiber, dan T. Weiber, Multivariate analysis: An application-oriented introduction. Springer Fachmedien Wiesbaden, 2021. doi: 10.1007/978-3-658-32589-3.
G. M. M. Sujak, H. N. Rofiq, dan F. I. Tawakal, “Implementasi K-Means Clustering untuk Optimalisasi Anggaran Penyakit Tidak Menular,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 5, no. 1, hlm. 67–74, Nov 2024, doi: 10.57152/malcom.v5i1.1597.
M. F. Nur dan A. Siregar, “Exploring the Use of Cluster Analysis in Market Segmentation for Targeted Advertising,” IAIC Transactions on Sustainable Digital Innovation (ITSDI), vol. 5, no. 2, hlm. 158, 2024.
M. Rifqy Zakaria, “Penerapan Data Mining untuk Klasterisasi Data Anggaran Pendapatan dan Belanja Daerah Menggunakan Algoritma K-Means,” 2025.
A. Firmansyah, “Jurnal Anggaran dan Keuangan Negara Indonesia KINERJA KEUANGAN PEMERINTAH DAERAH DI INDONESIA: BELANJA MODAL, TINGKAT KETERGANTUNGAN DAN UKURAN DAERAH INDONESIA LOCAL GOVERNMENT FINANCIAL PERFORMANCE: CAPITAL EXPENDITURE, REGIONAL DEPENDENCE AND REGIONAL SIZE,” 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://anggaran.e-journal.id/akurasi
S. Dzuba dan D. Krylov, “Cluster analysis of financial strategies of companies,” Mathematics, vol. 9, no. 24, Des 2021, doi: 10.3390/math9243192.
D. Marcelina, A. Kurnia, dan T. Terttiaavini, “Analisis Klaster Kinerja Usaha Kecil dan Menengah Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 3, no. 2, hlm. 293–301, Nov 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i2.952.
D. Nurfauziah dkk., “Sahid Banking Journal Volume III Nomor 2 (Mei 2024) https://jurnal.febi-inais.ac.id/index.php/SahidBankingJ ANALISIS PERBANDINGAN KINERJA KEUANGAN ANTARA BANK MUAMALAT DAN BANK SYARIAH MANDIRI PERIODE 2015-2019”, [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.febi-inais.ac.id/index.php/SahidBankingJ
