ABSTRAK Masalah kemiskinan merupakan masalah yang kompleks dan bersifat multidimensional karena sangat erat kaitannya dengan berbagai aspek kehidupan baik sosial, ekonomi, budaya, dan aspek lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dan mengelompokkan kabupaten/kota di Indonesia berdasarkan indikator tingkat kemiskinan, serta membandingkan kedua metode gerombol berhirarki dengan nilai-nilai validitas internal. Kabupaten/kota pada penelitian ini dibagi menjadi tiga wilayah waktu yaitu Waktu Indonesia Barat (WIB), Waktu Indonesia Tengah (WITA), dan Waktu Indonesia Timur (WIT). Metode yang digunakan adalah metode pautan lengkap dan metode pautan rataan. Data yang digunakan adalah tingkat kemiskinan kabupaten/kota yang bersumber dari Badan Pusat Statistik Indonesia tahun 2018. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode terbaik antara metode pautan lengkap dan metode pautan rataan untuk pengelompokan kabupaten/kota pada masing-masing wilayah waktu adalah metode pautan rataan, sehingga metode pautan rataan memiliki kinerja yang lebih baik dari metode pautan lengkap. Pengelompokan dengan kedua metode tersebut menghasilkan 4 gerombol. Gerombol 2 dari masing-masing zona memiliki nilai rata-rata terendah yang menggambarkan karakteristik tingkat kemiskinan pada gerombol 2 relatif lebih miskin dibandingkan 3 gerombol lainnya. Kata kunci: Indikator kemiskinan, pautan lengkap, pautan rataan, validitas internal ABSTRACT The problems of poverty are complex and multidimensional. Poverty is very closely related to various aspects of life such as social, economic, cultural, and other aspects. This study aims to compare and classify districts/cities in Indonesia based on poverty level indicators, as well as comparing the two hierarchical cluster methods with internal validity values. Districts/cities in this study were divided into three time zone, which are Indonesia Western Standard Time (WIB), Indonesia Central Standard Time (WITA), Ana Indonesia Eastern Standard Time (WIT). The method used is the complete linkage method and the average linkage method. The data used are districts/cities poverty levels sourced from the Indonesian Central Statistics Agency in 2018. The results showed the best method between the complete linking method and the average linking method for grouping districts/cities in each time region is the average linking method, so that the average linking method has better performance than the complete linking method. Cluster 2 from each zone has the lowest average value which illustrates the characteristics of the poverty level in cluster 2 relatively poorer than the other 3 clusters. Keywords: poverty indicators, complete linkages, average linkage, internal validity