PEMETAAN EFEKTIVITAS ANGGARAN KEMENTERIAN PADA TAHUN 2023 MELALUI KLASTERISASI DENGAN ORANGE DATA MINING

Abstract

Pengelolaan Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) yang efektif menjadi kunci dalam mendukung pembangunan nasional. Namun, tingginya serapan anggaran kementerian tidak selalu diikuti oleh capaian output yang optimal sehingga diperlukan pendekatan analisis yang mampu mengidentifikasi pola kinerja secara komprehensif. Penelitian ini bertujuan untuk memetakan efektivitas anggaran kementerian di Indonesia pada tahun 2023 berdasarkan kombinasi tingkat serapan anggaran dan rata-rata capaian output. Metode yang digunakan adalah K-Means Clustering dengan kerangka kerja CRISP-DM menggunakan Orange Data Mining. Data penelitian mencakup 34 kementerian, namun setelah proses pembersihan data, hanya 32 kementerian yang dianalisis. Hasil klasterisasi menghasilkan tiga kelompok utama, yaitu (1) efektivitas sedang namun stabil, (2) kinerja tinggi dan produktif dengan capaian output melampaui target meskipun serapan anggaran tidak maksimal, dan (3) serapan tinggi namun output rendah. Temuan menunjukkan bahwa tingkat serapan anggaran tidak selalu sebanding dengan kualitas capaian output sehingga evaluasi kinerja perlu mempertimbangkan faktor non-anggaran seperti kualitas perencanaan dan efektivitas program. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi bagi pengambil kebijakan untuk merumuskan strategi pengelolaan anggaran yang tepat sasaran, efisien, dan berorientasi pada hasil.