## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL . 6 N O . 1 (2024) 65-71
Terbit online pada laman web jurnal : https://e-journal.unper.ac.id/index.php/informatics | ISSN (Print) 2775-2208    |    ISSN (Online) 2715-0453  |
Optimasi Algoritma K-Means Menggunakan Metode Elbow Pada Data Penerima Program Keluarga Harapan ( PKH )
Castaka Agus Sugianto 1 , Keny Kirana Wanaziana 2
12 Program Studi Teknik Informatika-Politeknik TEDC, Jl. Pesantren km 2 Cibabat-Cimahi Utara, Cimahi, Indonesia e-mail: castaka@poltektedc.ac.id *1 , kenykwz@gmail.com 2

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Sejarah Artikel :
Diterima Redaksi : 2 Maret 2024
Revisi Akhir : 15 Mei 2024
Diterbitkan Online : 30 Mei 2024
Program  Keluarga  Harapan (PKH)  merupakan  program  pemberian  bantuan  sosial bersyarat  kepada keluarga  miskin  yang  ditujukan  kepada  keluarga  penerima manfaat PKH.  Melalui PKH,  keluarga  miskin  didorong  untuk  memiliki  akses  dan memanfaatkan pelayanan sosial dasar di bidang kesehatan, pendidikan, pangan dan gizi, perawatan, serta pendampingan.  Pada  kelurahan  Cibabat  dan  kelurahan  Cipageran kecamatan  Cimahi  Utara  terdapat  387  data  penerima  bantuan  PKH  pada  tahun  2022. Namun belum adanya pengolahan data penerima bantuan PKH tersebut sehingga dalam melakukan  pendampingan  penerima  bantuan  PKH  belum  mendapatkan  penglompokan yang  sesuai  dengan  riwayat  pendidikan.  Berdasarkan  latar  belakang  masalah  yang telah dijabarkan,  penulis  tertarik  untuk  melakukan  Clustering  menggunakan  Algoritma  K- means  pada  data  penerima  bantuan  PKH.  Berdasarkan  pengujian  metode  elbow  pada algoritma k-means didapat nilai k yang optimal adalah k=3. Pengelompokan dataset yang digunakan menjadi 3 kelompok cluster, diantranya cluster_0 sebanyak 257 data, cluster_1 sebanyak  75  data,  dan  cluster_2  sebanyak  55  data.  Pada  cluster_0  di  dominasi  oleh peserta  lulusan  SD  sebanyak  173  data,  untuk  cluster_1  di  dominasi  oleh  peserta  tidak sekolah  sebanyak  40  data,  dan  untuk  cluster_2  di  dominasi  peserta  tidak  sekolah sebanyak  48  data.  Pada  cluster  tersebut  didapatkan  nilai  performa  berdasarkan  rata-rata avg.  within  centroid  distance_cluster_0  adalah  6.720,  avg.  within  centroid distance_cluster_1  adalah  14.373,  avg.  within  centroid  distance_cluster_2  adalah  8.496 dan Davies Bouildin Index  adalah 0.816.  Hasil penelitian ini diharapkan menjadi acuan bagi  pengurus  sekretariat  PPKH  dalam  melaksanakan  pendampingan  masyarakat penerima Program Keluarga Harapan..
Kata Kunci :
PKH , Optimasi, Algoritma K-Means, Elbow, Cimahi Utara
Korespondensi :
Telepon / Hp : +62 85352086591 E-mail : castaka@poltektedc.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Peraturan  Menteri  Sosial  Republik  Indonesia nomor  1  Tahun  2018  tentang  Program  Keluarga Harapan  dijelaskan  bahwa  program  pemberian  bantuan sosial  bersyarat  kepada  keluarga  dan/atau  seseorang miskin  dan  rentan  yang  terdaftar  dalam  data  terpadu program  penanganan  fakir  miskin,  diolah  oleh  Pusat Data dan Informasi Kesejahteraan Sosial dan ditetapkan sebagai  keluarga  penerima  manfaat  PKH  [1]. Program Keluarga  Harapan (PKH)  adalah  program  pemberian bantuan  sosial  bersyarat  kepada Keluarga  Miskin (KM) yang  ditujukan  kepada  keluarga  penerima manfaat PKH. Sedikitnya 4.751 Rumah Tangga Sasaran Miskin  (RTSM)  di  Kota  Cimahi  menjadi  penerima bantuan  PKH.  Masyarakat  yang  mendapatkan  bantuan dari  PKH  tidak  hanya  menerima  bantuan  berupa  uang tunai  tetapi  kegiatan  sehari-hari  masyarakat  juga dipantau  jika  ada  yang  menyimpang  atau  melanggar dan  tidak  memenuhi  kewajiban  akan  diberikan  sanksi [2].  Berdasarkan  hasil  observasi  yang  dilakukan  oleh penulis  di  kelurahan  Cibabat  dan  kelurahan  Cipageran kecamatan  Cimahi  Utara  terdapat  387  data  penerima bantuan  PKH  pada  tahun  2022.  Namun  belum  adanya pengolahan  data  penerima  bantuan  PKH  tersebut sehingga  dalam  melakukan  pendampingan  penerima bantuan  PKH  belum  mendapatkan  pengelompokan yang  sesuai  dengan  riwayat  pendidikan  karena
pendidikan  memiliki  pengaruh  dalam  pola  pikir masyarakat  untuk  menghadapi  permasalahan  dan penerimaan  informasi  [3].  Maka  dari  itu  perlu dilakukan  pengelompokan  peserta  penerima  bantuan PKH pada hal ini untuk menyelesaikan permasalahan di atas di perlukan metode yang cepat dalam mengelompokan  data  salah  satunya data  mining . Dengan  definisi data  mining ,  ada  beberapa  teknik  dan sifat analisa yang dapat digolongkan dalam data mining yaitu klasifikasi, clustering , association rule, regression [4] .
Pada  kali  ini  peneliti  menggunakan  teknik Clustering untuk  mengelompokan  data  penerima  bantuan  PKH pada  kecamatan  Cimahi  Utara. Clustering merupakan teknik  untuk  mengelompokkan  data  dan  membentuk kelas  objek-objek  yang  memiliki  kemiripan.  Dalam penelitian  ini  peneliti  juga  menggunakan  algoritma K- means .  Kelebihan  dari  algoritma K-means clustering adalah  metode  partisi  yang  paling  efisien  dan  telah digunakan dalam berbagai aplikasi karena kesederhanaan  dan  dapat  mencapai  konvergensi  yang cepat  [5].  Algoritma K-means lebih  baik  daripada algoritma K-Medoids [6][7]. Dari segi waktu, algoritma K-means dapat mengklaster lebih cepat jika dibandingkan dengan algoritma [8]. Algoritma K-means sering  digunakan  oleh  beberapa  peneliti  salah  satunya [9]  menerapkan K-means untuk  mengelompokan penerima  bantuan  social  menjadi  2 cluster. Metode  ini
66 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 6, No. 1, Mei 2024, hlm. 65-71
juga pernah digunakan untuk  mengelompokan bantuan bedah  rumah  dan  membaginya  ke  dalam  3 cluster [10]. Penelitian  lainnya  juga  yang  mengunakan  algoritma  k- means yang menghasilkan 3 cluster , untuk mengelompokan  rumah  tangga  sangat  miskin  yang mendapatkan  bantuan  PKH[11].  Namun,  algoritma  K- Means memiliki kelemahan, terutama ketika menentukan jumlah cluster dan memilih centroid awal, yang  dapat  mempengaruhi  hasil clustering [12][13]. Banyak metode yang bisa digunakan untuk mengoptimalkan jumlah cluster pada metode clustering diantaranya  metode elbow , Silhouett e  dan Particle Swarm Optimization (PSO)[14][15] [16]. Metode elbow merupakan  metode  yang  dapat  diterapkan  pada clustering untuk  menentukan  jumlah cluster yang optimal yang akan dibentuk[17]. Tujuan dari penelitian ini  adalah  untuk  menentukan  jumlah cluster yang optimal  untuk  pengklasteran  penerima  Program Keluarga Harapan (PKH).

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini Ada 8 (delapan) tahapan yang akan dilakukan diantaranya:

## A. Menentukan Masalah
Penentuan  masalah  yang  peneliti  lakukan merupakan  proses  awal  dalam  melakukan  penelitian. Tahapan  menentukan  masalah  sudah  dijelaskan  dalam latar belakang mengenai pengelompokan data penerima bantuan  PKH  menggunakan  metode clustering  K- means.

## B. Menentukan Tujuan dan Ruang Lingkup
Menentukan  tujuan  dan  ruang  lingkup  pada penulisan  adalah  tentang  apa  saja  yang  akan  di  bahas pada penulisan ini serta batasan-batasannya yang dibuat oleh  peneliti  agar  peneliti  fokus  dalam  pada  masalah yang sudah diangkat.

## C. Mencari Literature
Mencari literature atau referensi dilakukan untuk mencari berbagai sumber yang berkaitan tentang bantuan PKH, data mining, clustering, RapidMiner, dataset, algoritma K-means, dan metode elbow. Selain itu peneliti juga menggunakan metode studi pustaka yang merupakan metode mengumpulkan dan mencari sumber dari buku, internet, jurnal. Data–data yang dikumpulkan oleh penulis dari metode studi pustaka adalah:
1) Konsep Data Mining
2) Konsep RapidMiner 3) Konsep Clustering
4) Konsep K-means
5) Konsep metode elbow

## D. Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunkan  beberapa  sumber data diantarany yaitu:
1) Data Primer
Data  primer  adalah  data  yang  didapatkan penulis  secara  langsung  dari  sumber  data
tersebut  yang berkaitan dengan penelitian yang sedang dilakukan. Pada penelitian ini data yang didapat langsung dari Sekertariat Unit Pelaksana  Program  Keluarga  Harapan  berupa data peserta PKH tahun 2022.
2) Data Sekunder Data  sekunder  adalah  data  yang  diperoleh secara  tidak  langsung,  yaitu  dari  pihak  kedua yang  mengolah  data  untuk  orang  lain.  Pada penelitian  ini  data  sekunder  yang  didapat  yaitu dari  journal,  artikel,  buku  yang  berkaitan dengan penelitian.
3) Observasi Observasi  merupakan  metode  yang  digunakan untuk memperoleh data dengan cara melakukan pertemuan  tatap  muka,  pencarian  data  dan informasi,  serta  wawancara  atau  dengan  alat perantara.  Dalam  penelitian  ini  melakukan observasi  di  kantor  Sekertariat  Unit  Pelaksana Program Keluarga Harapan.

## E. Metode Yang Digunakan
Tahap  ini  akan  menjelaskan  tentang  proses dalam  pengolahan  data  penulisan.  Pada  penelitian  kali ini yang tergambar melalui Gambar 1.
Gambar 1. Proses Pengolahan Data
1. Dataset Masyarakat Penerima Bantuan PKH
Dataset yang  gunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  dari  peserta  penerima  bantuan  PKH kelurahan  Cibabat  dan  Cipageran  dengan  persetujuan dari  Dinas  Sosial  Kota  Cimahi. Data  yang  didapatkan berupa data penerima bantuan PKH yang berjumlah 387 data dan data yang diambil dari periode tahun 2022.
2. Preparasi Data
Data  yang  sudah  didapatkan  ditahap  ini  akan  di preparasi atau cleaning data untuk menghilangkan data yang  kurang  penting  dalam  proses  pengolahan  data nantinya.  Gambar  2.  Merupakan  data  yang  sudah dipreparasi.
Data set Preparasi Data Proses Algoritma K-means
(Elbow)
Hasil
Gambar 2. Dataset Penerima Bantuan PKH
3. Proses Algoritma
Penelitian  kali  ini  menggunakan  aplikasi rapidminer. Pada  aplikasi rapidminer penulis  akan melakukan  proses cluster data  peserta  bantuan  PKH, algoritma  yang  dipakai  penulis  adalah  algoritma K- means dengan metode optimasi Elbow .
4. Hasil
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah cluster dari data  pendidikan  peserta  PKH  di  daerah  Kelurahan Cibabat  dan  Cipageran  Kecamatan  Cimahi  Utara. Dalam  penelitian  ini  juga  akan  di  hasilkan  pengujian algoritma K-means terhadap clustering data  peserta penerima  bantuan  PKH  di  Kelurahan  Cipageran  dan Cibabat  yang  akan  mengahsilkan  nilai  k  terbaik  dan mendapatkan jumlah cluster terbaik pada pengelompokan data terkait.
F. Proses Dan Hasil
Proses pada penelitian ini penulis menggunakan  metode elbow. Penulis  menggunakan metode  ini  karena  untuk  mengetahui  berapa  cluster yang  harus  di  hasilkan  agar  mendapatkan  hasil  cluster yang terbaik terhadap data penerima bantuan PKH.

## G. Analisis
Proses  analisis  akan  dilakukan  penulis  untuk mengamati  dan  menganalisa  hasil  yang  didapat  dari proses data mining menggunakan software rapidminer .

## H. Penarikan Kesimpulan
Penarikan kesimpulan akan menjelaskan tentang  hasil  dari  proses  pengujian  algoritma k-means dengan  optimalisasi  metode elbow dari  data  peserta penerima  bantuan  PKH  di  Kelurahan  Cibabat  dan Cipageran kecamatan Cimahi Utara.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Menentukan Jumlah Cluster Terbaik Tahap  ini  menggunakan  metode elbow untuk menguji  dan  melihat  hasil cluster terbaik  dengan memasukan  data  yang  sudah  dipreparasi  sebelumnya dengan  cara import data  pada software rapidminer dan menyeleksi data yang akan digunakan yaitu data dengan nama  data  keny.xlsx  yang  di  beritanda  warna  biru. Dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Import Data
Proses  pengujian  ini  menggunkan software rapidminer dan  mengaplikasikan  Algoritma k-means dengan  memasukan  data  yang  sudah  dipreparasikan sebelumnya.  Proses  pengujian  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Proses Memasukan Data Kedalam Rapidminer
Setelah  beberapa  proses  di  atas  selanjutnya adalah  mengatur  parameter  pada K-means  clustering , penulis melakukan 9 kali percobaan untuk mendapatkan nilai avg. within centroid distance sebagai  bahan untuk pengujian metode elbow .
Gambar  5. Hasil Pengujian parameter k-10
Setelah pengaturan parameter k-means clustering sudah selesai,  maka  selanjunya  penulis  akan  melakukan pengujian  menggunakan  metode elbow dari  hasil  ke  9 parameter diatas kita masukan kedalam Microsoft excel untuk  melihat  nilai  manakah  yang  memiliki  kurva paling  siku  yang  dihasilkan  metode elbow untuk menentukan nilai k yang tepat.
Gambar  6  menunjukkan  kurva  yang  memiliki sudut  yang  tajam  pada  saat  bernilai  k=3  dan  k=4. Dalam  metode elbow ketika  ada  lebih  dari  satu  nilai  k yang  membentuk  siku  maka  dalam  menentukan  k terbaik  dengan melihat seberapa besar nilai avg. within centroid  distance pada  kedua  nilai  k  tersebut,  untuk k=3,  nilai avg.  within  centroid  distance adalah  8.456, sedangkan  untuk  k=4,  nilai avg.  within  centroid distance adalah  6.557.  Oleh  karena  itu  berdasarkan hasil  ini,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  k  terbaik adalah  k=3.  Uji  coba  pengujian  metode elbow juga dapat ditemukan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Pengujian Metode Elbow

## B. Hasil Data Cluster K-Means
Dari  proses  penentuan cluster didapatkan cluster 3  dengan  menggunakan  metode elbow dengan nilai  yang  terbaik.  Maka  pengelompokan  data  pada penelitian  ini  menjai  3  kelompok  yaitu cluster_ 0 dengan  jumlah  257  data,  kelompok  data cluster_ 1 berjumlah  75  data  sedangkan  kelompok  data cluster_ 2 berjumlah  55  data  dengan  total  387  data  dan  nilai avg. within  distance  cetrroid adalah  8.456  sedangkan  nilai Davies  Bouldin  Index 0.816.  Pengelompokan  data tersebut dapat dilihat pada Gambar 7 dan Gambar 8.
Dimana akurasi berdasarkan rata-rata within centroid distance dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Rata-rata centroid distance
Berikut  data  peserta  penerima  bantuan  PKH yang  termasuk  kedalam cluster_ 0  terdiri  dari  257  data dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data yang Termasuk Kedalam Cluster _0
No N A M A P E N E R IM A C L U S T E R JK A L A M A T P E KE R JA A N JU M L A H ANAK P E N D ID IKAN 1 P0 cluster_ 0 P 1 Tidak Bekerja 2 SD 2 P1 cluster_ 0 P 1
Bekerja 10 SD 3 P2 cluster_ 0
P 1
Bekerja 2 SLT A 4 P3 cluster_ 0 P 1 Tidak Bekerja 2 SLT A 6 P5 cluster_ 0 P 1 Tidak Bekerja 2 SD 7 P6 cluster_ 0 P 1 Tidak Bekerja 1 SD 8 P7 cluster_ 0 P 1 Tidak Bekerja 2 SLTP 9 P8 cluster_ 0 P 1
Bekerja 4 SD 10 P9 cluster_ 0 P 1 Tidak Bekerja 4 SLTP . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 7 P311 cluster_ 0 L 8 Tidak Bekerja 3 SD
Berikut  data  peserta  penerima  bantuan  PKH yang  termasuk  kedalam cluster _1  yang  terdiri  dari  75 data dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data yang Termasuk Kedalam Cluster _1
NO N A M A P E N E R IM A C L U S T E R JK A L A M A T P E KE R JA A N JU M L A H ANAK P
E N D ID IKAN 1 P312 cluster_1 L 13 Bekerja 3 SD
2 P313 cluster_1 L 13 Bekerja 5 SD
3 P314 cluster_1 P 13 Bekerja 2 SD
4 P315 cluster_1 P 13 Tidak Bekerja 1 TS 5 P316 cluster_1 P 13 Bekerja 3 SD . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 P386 cluster_1 P 18 Tidak 3 TS
NO N A M A P E N E R IM A C L U S T E R JK A L A M A T P E KE R JA A N JU M L A H ANAK P E N D ID IKAN

## Bekerja
Berikut  data  peserta  penerima  bantuan  PKH yang  termasuk  kedalam cluster _1  yang  terdiri  dari  55 data dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data yang Termasuk Kedalam Cluster _2 NO N A M A P E N E R IM A C L U S T E R JK A L A M A T P E KE R JA A N JU M L A H ANAK P E N D ID IKAN 1 P4 cluster_
2 P 1 Tidak Bekerja 2 SM K 2 P15 cluster_ 2 P 1 Bekerja 4 SM
K 3 P41 cluster_ 2 P 6 Tidak Bekerja 3 SLT P 4 P59 cluster_ 2 L 6 Tidak Bekerja 0 TS 5 P117 cluster_ 2 P 7 Tidak Bekerja 4 SLT A 6 P136 cluster_ 2 P 7 Tidak Bekerja 0 TS 7 P138 cluster_ 2 P 7 Tidak Bekerja 2 SLT P 8 P141 cluster_ 2 P 7 Tidak Bekerja 1 SLT A 9 P175 cluster_ 2 P 7 Tidak Bekerja 0 TS 10 P177 cluster_ 2 P 2 Tidak Bekerja 3 TS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 P309 cluster_ 2 L 8 Tidak Bekerja 3 TS C.
Analisis Hasil Algoritma K-means
Hasil  pengujian  yang  sudah  dilakukan  oleh penulis  menggunakan  metode elbow pada  algoritma k- means menghasilkan  3 cluster. Dari  387  peserta penerima  bantuan  PKH  menghasilkan  pengelompokan yang  didominasi  sesuai  kategori  pendidikan  yaitu dengan Riwayat Pendidikan SD dan Tidak Sekolah.

## D. Pengelompokan Data Penerima Bantuan PKH
Dari  hasil  pengujian  menggunakan  metode elbow didapatkan  hasil cluster terbaik  yaitu  k=3 berdasarkan  kategori  pendidikan.  Dengan  itu  untuk pengelompokan dataset yang  digunakan  menjadi  3 kelompok cluster berdasarkan  kategori  pendidikan, diantranya cluster_ 0 sebanyak 257, cluster_ 1  sebanyak 75  data,  dan cluster_ 2  sebanyak  55  data.  Dilihat  dari Tabel  4.1,  4.2  dan  4.3  hasil  dari cluster  k-means terdapat  beberapa  dominasi  data  dari  setiap cluster nya. Pada cluster_ 0  didominasi  oleh  peserta  lulusan  SD sebanyak  173  data,  SLTP  sebanyak  55  data  dan SLTA sebanyak  29  data,  untuk cluster_ 1  didominasi  oleh
peserta  tidak  sekolah  sebanyak  40,  SD  sebanyak  18 data,  SLTP  sebanyak  13  data,  dan  SLTA  4  data  untuk cluster_ 2 didominasi peserta tidak sekolah sebanyak 48 data,  SLTA  sebanyak  5  data,  SLTP  sebanyak  2  data. Hal  ini  dapat  menunjukan  bahwa  penerima  bantuan PKH di Kecamatan Cimahi Utara yaitu lulusan SD dan yang  tidak  bersekolah. Grafik  hasil  pengujian menggunakan  metode elbow pada  algoritma k-means kategori pendidikan ditunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9. Grafik Kategori Pendidikan
Berdasarkan  dari  alamat cluster_ 0  didominasi oleh  kelurahan  Cipageran  dengan  jumlah  168  data diantaranya RW 1 sebanyak 16 data, RW 6 sebanyak 81 data dan RW 7 sebanyak 71 data, sedangkan kelurahan Cibabat  yaitu  89  data  diantaranya  RW  2  sebanyak  14 data,  RW  5  sebanyak  31  data  dan  RW  8  sebanyak  44 data,  lalu  c luster_ 1  didominasi  dengan  kelurahan Cibabat  dengan  jumlah  75  data  diantaranya  RW  13 sebanyak  24  data  dan  RW  18  sebanyak  51  data, sedangkan cluster_ 2  didominasi  dengan  kelurahan Cibabat  dengan  jumlah  46  data  diantanya  RW  2 sebanyak  14  data,  RW  5  sebanyak  13  data,  dan  RW  8 sebanyak  19  data,  sedangkan  untuk  kelurahan Cipageran  yaitu  9  data  diantaranya  RW  1  sebanyak  2 data,  RW  6  sebanyak  2  data,  dan  RW  7  sebanyak  5 data.  Hasil cluster berdasarkan  kategori  alamat menggunakan  algoritma k-means mengasilkan  daerah kelurahan  yang  menerima  bantuan  PKH  yaitu didominasi  oleh  Kelurahan  Cipageran  Kecamata Cimahi Utara dengan jumlah data 168 data. Grafik hasil pengujian  menggunakan  metode elbow pada  algoritma k-means kategori alamat ditunjukkan pada Gambar 10.

## Gambar 10. Grafik Kategori Alamat

## E. Upaya Untuk Mengurangi Angka Kemiskinan
Hasil  analisis  mengenai  pengkelompokan  data penerima  bantuan  PKH  yang  menggunakan  algoritma k-means maka  penulis  dapat  menyimpulkan  beberapa saran  untuk  menekan  angka  kemiskinan  diwilayah
70 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 6, No. 1, Mei 2024, hlm. 65-71
kelurahan  Cibabat  dan  Cipageran,  maka  dari  itu  untuk pengembangan  lebih  lanjut  maka  diperlukan  beberapa saran sebagai berikut:
1. Perlunya pendampingan dilakukan kepada
masyarakat untuk memberikan pemahaman mengenai pentingnya pendidikan. Hal ini disebabkan  karena  pendidikan  yang  baik  dapat membantu mengurangi kemiskinan jangka panjang dan dengan memperoleh pendidikan yang layak  untuk  memiliki  peluang  yang  lebih  baik mendapatkan pekerjaan yang layak dan meningkatkan pendapatan.
2. Hasil  pengelompokan  dari  data  penerima  bantuan PKH  didominasi  oleh  peserta  yang  riwayat pendidikannya  adalah  tingkat  Sekolah  Dasar  dan tidak  sekolah,  maka  pada  saat  pendampingan pendamping  dari  masing-masing  kelurahan  harus memberikan  pelatihan  keterampilan  yang  relevan, mencari  peluang  ekonomi  dan  memberikan informasi  tentang  bantuan  modal  usaha,  pelatihan kewirausahaan  atau  memberikan  saran  mengenai jenis usaha yang sesuai kemampuan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Pengujian  menggunakan  metode elbow pada algoritma k-means didapatkan  hasil  3 cluster , dimana cluster_ 0  sebanyak  257  data, cluster_ 1 sebanyak 75 data, dan cluster_ 2 sebanyak 55 data dengan  total  387  data.  Hasil cluster berdasarkan
kategori riwayat pendidikan menggunakan algoritma k-means mengasilkan riwayat
pendidikan  pada  peserta  bantuan  PKH  di Kelurahan  Cibabat  dan  Cipageran  Kecamata Cimahi  Utara  yaitu  didominasi  oleh  lulusan  SD dan  tidak  sekolah.  Berdasarkan  kategori  alamat menggunakan  algoritma k-means menghasilkan daerah  kelurahan  yang  menerima  bantuan  PKH yaitu  didominasi  oleh  Kelurahan  Cipageran Kecamata  Cimahi  Utara  dengan  jumlah  data  168 data.
2. Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan oleh  penulis  menggunakan  metode elbow untuk  mencari cluster terbaik  dilihat  dari kurva  paling  siku  diantara  9  percobaan  lain untuk  menentukan  k  terbaiknya,  k  yang dihasilkan  dari  pengujian elbow yaitu  k=3 maka dapat disimpulkan bahwa dalam metode elbow k  terbaiknya  yaitu  pada  k=3. Sedangkan untuk algoritma k- means, didapatkan  nilai  performa  berdasarkan  rata- rata avg.  within  centroid  distance_cluster_ 0 adalah 6.720, avg. within centroid distance_cluster_ 1 adalah 14.373, avg. within
centroid  distance_cluster_ 2  adalah  8.496  dan Davies Bouildin Index adalah 0.816.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kementrian  Sosial  RI,  “Peraturan  Menteri Sosial  Republik  Indonesia  Nomor  1  Tahun 2018  Tentang  Program  Keluarga  Harapan Dengan Rahmat Tuhan Yang Maha Esa Menteri Sosial  Republik  INDONESIA,  Menimbang,” 2018.
[2] Z.  A.  Fakrulloh,  “Dukcapil  Kemendagri  rilis data  penduduk  semester  1  tahun  2022,  naik 0,54%  dalam  waktu  6  bulan,” Direktorat Jendral  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil Kementerian Dalam Negeri . p. 1, 2022.
[3] D.  Nafkiyah,  L.  Rifatin,  and  M.  R.  Rozikin, “Analisis  Cluster  dalam  Pengelompokan Kabupaten  /  Kota  di  Provinsi  Jawa  Timur berdasarkan Indikator Pendidikan,” J. Ilm. Mat. dan  Pendidik.  Mat. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  1–16, 2022.
[4] M.  A.  Muslim et  al. ,  “Buku  Data  Mining,” 2019.
[5] F. Fajriani, “Persebaran Tingkat Kemiskinan di Sulawesi  Selatan,”  in Seminar  Nasional Teknologi  Informasi  dan  Komputer ,  2019,  pp. 276–281.
[6] C. A. Sugianto, A. H. Rahayu, and A. Gusman, “Algoritma  K-Means  untuk  Pengelompokkan Penyakit  Pasien  pada  Puskesmas  Cigugur Tengah,” J. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 39– 44, 2020, doi: 10.47292/joint.v2i2.30.
[7] C.  A.  Sugianto  and  T.  P.  O.  R.  Bokings,  “K- Means  Algorithm  For  Clustering  Poverty  Data in  Bangka  Belitung  Island  Province,” J.
Comput.  Networks  ,  Archit.  High  Perform. Comput. , vol. 3, no. 1, pp. 58–67, 2021.
[8] W.  Widayani  and  H.  Harliana,  “Perbandingan Algoritma K-Means dan SFCM Pada Pengelompokkan  Rumah  Tangga  Miskin,” J. Sains dan Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 1–9, 2020, doi: 10.34128/jsi.v6i1.200.
[9] L.  G.  Rady  Putra  and  A.  Anggrawan,
“Pengelompokan  Penerima  Bantuan  Sosial Masyarakat dengan Metode K-Means,”
MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 1, pp. 205–214, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1554.
[10] Y.  Kusnadi  and  M.  S.  Putri,  “Clustering
Menggunakan Metode K-Means Untuk
Menentukan Prioritas Penerima Bantuan Bedah Rumah (Studi Kasus : Desa Ciomas Bogor),” J. Teknol. Inform. dan Komput. , vol. 7, no. 1, pp. 17–24, 2021, doi: 10.37012/jtik.v7i1.498.
[11] S.  A.  Azis,  S.  Defit,  and  Y.  Yunus, “Klasterisasi  Dana  Bantuan  Pada  Program Keluarga  Harapan  (  PKH  ),” J.  Inform.  Ekon. Bisnis ,  vol.  3,  pp.  53–59,  2021,  doi:
10.37034/infeb.v3i2.66.
[12] A.  Muqoddam,  “Pengelompokan  Produksi Tambak  Garam  Dengan  Metode  Cluster  K- Means  Dan  Optimasi  Cluster  Menggunakan
Elbow (Studi Kasus: Dinas Kelautan Kabupaten Bangkalan),” Method.  J.  Tek.  Inform.  dan  Sist. Inf. ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  45–49,  2023,  doi:
10.46880/mtk.v9i1.1586.
[13] M. Orisa, “Optimasi Cluster pada Algoritma K- Means,” in Prosiding SENIATI , 2022, pp. 430– 437, doi: 10.36040/seniati.v6i2.5034.
[14] Handrik,  Kusrini,  and  Kusnawi,  “Optimasi Penentuan Sentroid Awal Pada K-Means Untuk Meningkatkan  Hasil  Evaluasi  Davies  Bouldin Index.,” J. Inform. Teknol. dan Sains , vol. 6, no.
1, pp. 52–57, 2024.
[15] R.  Saputra  and  I.  Purnama,  “optimizing  k- means  algorithm  with  elbow  and  silhouette methods  for  national  exam  score  data clustering.,” J.  Ilmu  Komput.  Ruru ,  vol.  1,  no. 1, pp. 1–6, 2024.
[16] A.  R.  Lashiyanti,  I.  R.  Munthe,  and  F.  A. Nasution,  “Optimisasi  Klasterisasi  Nilai  Ujian Nasional  dengan  Pendekatan  Algoritma  K- Means,  Elbow,  dan  Silhouette,” J.  Ilmu Komput. dan Sist. Inf. (JIKOMSI , vol. 6, no. 1, pp. 14–20, 2023.
[17] N.  A.  Maori  and  E.  Evanita,  “Metode  Elbow dalam  Optimasi  Jumlah  Cluster  pada  K-Means Clustering,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu  Komput. ,  vol.  14,  no.  2,  pp.  277–288, 2023, doi: 10.24176/simet.v14i2.9630.