Kemiskinan merupakan masalah yang kompleks yang dihadapi Indonesia. Usaha untuk menanggulangi
kemiskinan sudah lama diupayakan, namun hasilnya belum maksimal. Kemiskinan masih banyak dialami oleh
rakyat dan terkonsentrasi pada wilayah-wilayah tertentu. Ada beberapa hal yang menyebabkan terjadinya
konsentrasi kemiskinan tersebut, antara lain adanya perbedaan kemajuan pembangunan suatu wilayah yang
dapat menimbulkan kesenjangan pendapatan dan sekaligus akan menimbulkan perbedaan tingkat kemiskinan.
Pada penelitian ini dilakukan pengelompokkan kemiskinan menggunakan fuzzy clustering means. Dengan
menggunakan 28 indikator kemiskinan dan dikelompokkan menjadi 5 kriteria (kesejateraan, pendidikan,
lingkungan ekonomi, infrastruktur dan pelayanan, dan lingkungan pendukung) maka tingkat kemiskinan dapat
dibagi menjadi 4 cluster wilayah kemiskinan yaitu sangat miskin, cukup miskin, agak miskin dan tidak miskin.
Penanganan setiap wilayah kemiskinan satu daerah dengan daerah lain akan berbeda, tergantung dengan latar
belakang kemiskinan wilayah tersebut. Dengan menggunakan case base reasoning dan model similarity
matching coefficient maka langkah penanggulanggalan kemiskinan dapat disesuaikan dengan kondisi dan latar
belakang wilayah tersebut
