## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 442 − 455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4298

## Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Mengelompokkan Data Kelayakan Penerima Bantuan Renovasi Rumah
Gina Sonia * , Raissa Amanda Putri
Fakultas Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatra Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* soniadomo28@gmail.com, 2 raissa.ap@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: soniadomo28@gmail.com Submitted: 15/09/2023 ; Accepted: 25/09/2023 ; Published : 27/09/2023
Abstrak− Pemerintah memberikan salah satu bantuan yaitu renovasi rumah didaerah Desa Kuala Bangka di kecamatan kualuh hilir, Kabupaten Labuhan Batu Utara dari tahun 2015 sampai sekarang. Namun dengan bantuan tersebut Desa Kuala Bangka terkadang mendapatkan  masalah  dalam penentuan kelayakan  penerimaan  bantuan  dari  pemerintah,  dengan  permasalahan  pada  penentuan kelayakan penerimaan bantuan dari pemerintah maka penulis akan melakukan penelitian dengan mengelompokan atau clustering kelayakan penerima bantuan renovasi rumah dengan menerapkan Algoritma K-Means. Proses Algoritma K-Means Clustering ini nantinya   dapat mengelompokkan  setiap  data  kedalam  cluster  sehingga  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  sama  akan dikelompokkan dalam  sebuah  cluster  yang  samadan  sebaliknya  jika  data  yang  mempunyai  karakteristik  yang  berbeda  maka dikelompokkan kedalam sebuah cluster yang lain, tujuan dari pengelompokan akan menentukan cluster 0 dan cluster 1 penerima bantuan  renovasi  rumah,  cluster  0  merupakan  layak  dan  cluster  1  merupakan  tidak  layak.    Attribute  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah jumlah anggota keluarga, pekerjaan, kondisi rumah, dan pendapatan. Hasil yang didapatkan dari 170 data adalah cluster 0 sebanyak 91 dan cluster 1 sebanyak 79 data, dari hasil tersebut maka 91 orang layak dalam penerima bantuan renovasi rumah dan 79 tidak layak dalam penrima bantuan renovasi rumah.
Kata Kunci: Data Mining; Algoritma K-Means Clustering; Penerima Bantuan
Abstract− The government provided one form of assistance, namely the renovation of houses in the Kuala Bangka Village area in Kualuh Hilir District, North Labuhan Batu Regency from 2015 until now. However, with this assistance, Kuala Bangka Village sometimes  has  problems  in  determining  the  feasibility  of  receiving  assistance  from  the  government,  therefore  the  author  will conduct research by categorizing the eligibility of recipients of house renovation assistance by applying the K-Means algorithm. The  K-Means  Clustering  algorithm  is  an  algorithm  that  can  classify  data  accurately  according  to  the  previous  problem.  The grouping aims to determine cluster 0 and cluster 1 as recipients of house renovation assistance, cluster 0 is feasible and cluster 1 is not feasible. The attributes used in this research are number of family members, employment, housing conditions, and income. The results obtained from 170 data were cluster 0 with 91 data and cluster 1 with 79 data. From these results, 91 people were eligible to receive home renovation assistance and 79 were not eligible to receive home renovation assistance.
Keywords : Data Mining; K-Means Clustering Algorithm; Aid Recipients

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan merupakan hal yang sering terjadi di negara berkembang dan  merupakan salah satu dari masalah yang cukup sulit untuk dipecahkan, salah satunya terjadi di Indonesia. Pemerintah telah melakukan beberapa upaya untuk mengentaskan kemiskinan, seperti program bantuan renovasi rumah, bantuan sosial, bantuan langsung tunai (BLT), program keluarga harapan (PKH), dll. Berdasarkan hasil survei pemerintah warga tidak mendapatkan bantuan yang mereka butuhkan sehingga distribusi tunjangan yang tidak merata dan tidak konsisten.[1]
Desa Kuala Bangka merupakan salah satu desa di Kecamatan Kualuh Hilir, Kabupaten Labuhan Batu Utara, banyak penduduk Desa Kuala Bangka yang berprofesi sebagai petani, pedagang, buruh tani, PNS, Honorer, bekerja sebagai  pekerja  keras  ada  juga  bekerja  diluar  kota  bahkan  di  luar  negeri  seperti  desa  pada  umumnya  namun  Desa Kuala Bangka lebih besar berprofesi sebagai buruh, petani, dan pedagang. Oleh sebab itu Desa Kuala Bangka banyak mendapat  bantuan  dari  program  pemerintah  berupa  renovasi  rumah  bagi  masyarakat  yang  kurang mampu.  Namun dengan bantuan tersebut banyak penerima bantuan yang tidak tepat sasaran dengan adanya program bantuan renovasi rumah, sehingga dampak yang ditimbulkan mengakibatkan bantuan yang tidak sesuai dengan Masyarakat dikarenakan kurangnya penyelidikan yang lebih dalam, dengan adanya permasalahan ini penulis meneliti lebih lanjut permasalahan tersebut,  penelitian  ini  dilakukan  selama  lebih  kurang  2  bulan  dengan  hasil  penelitian  yang  didapatkan,  dalam penelitian pada desa kuala bangka didapatkan  penentuan kelayakan penerima bantuan  tidak ditentukan bedasarkan range  rata  –  rata  pendapatan,  pekerjaan,  maupun  jumlah  keluarga,  tapi  dilakukan  hanya  pada  Masyarakat  yang memiliki surat  tidak mampu atau hanya mendaftarkan secara langsung  bahwa dirinya tidak mampu. Maka dengan permasalahan tersebut penulis menentukan kelayakan penerima bantuan dengan attribute pendapatan, jumlah anggota keluarga,  pekerjaan,  dan  kelakayakan  rumah,  dengan  menerapkan  Algoritma  K-Means  Clustering  metode  yang digunakan  dengan  menentukan  kelayakan  berdasarkan  attribute  yang  digunakan,  kelayakan  akan  dibagi  menjadi 2 yaitu cluster 0 atau layak dan cluster 1 tidak layak. [2], [3]
Algoritma K-Means Clustering banyak dilakukan oleh para peneliti sebelumnya untuk mengelompokkan data. Diantara peneliti sebelumnya yaitu dengan judul Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan Calon Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Algoritma K-Means dari penelitian tersebut diperoleh hasil bahwasanya Algoritms K-Means  Clustering  dapat  diterapkan  dalam  pengelolaan  kasus  data  peneriman  beasiswa  dengan  adanya  bantuan Rapid Miner maka proses perhitungannya lebih mudah dalam membantu mendapatkan hasil di penelitian ini.[2]–[4]

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 442 − 455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4298
Penelitian ini didukung dengan penelitian terkait pada tahun 2019 yang dilakukan oleh Dina Sunia dkk dengan judul  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Clustering  Data  Penduduk  Miskin  Menggunakan  Algoritma  K-Means,  pada penilitian ini juga membahas tentang kasus kemiskinan yang tidak tepat sasaran, dalam penelitian ini menentukan 5 cluster dengan hasil 13 penduduk masuk sebagai anggota klaster 1, 153 penduduk berada diklaster 2, 129 penduduk di klaster 3, 138 penduduk berada di klaster 4, dan 79 penduduk berada di klaster 5, dengan hasil tersebut penelitian sukses dilakukan dalam menentukan clustering dapa penduduk miskin.[5]
Penelitian lainnya pada tahun 2020 yang dilakukan oleh Nur Afriani Manihuruk dkk, dengan judul Penerapan Data  Mining  Dalam  Mengelompokkan  Calon  Penerima  Beasiswa  Dengan  Menggunakan  Algoritma    K-Means, penelitian ini bertujuan untuk mencari pengelompokkan data yang ada pada siswa yang berhak menerima beasiswa, penelitian  ini  dilakukan  pengujian  menggunakan  rapid  miner  dengan  3  cluster  yaitu  cluster  tingkat  tinggi,  cluster tingkat sedang dan cluster tingkat rendah, dan hasil dari pengujian rapid miner diperoleh hasil cluster 1 dengan hasil 73 data, cluster 2 dengan hasil 30 data, dan cluster 3 dengan hasil 25 data.[3], [6], [7]
Penelitian lainnya yang mendukung dengan penelitian terkait dilakukan pada tahun 2022 oleh Aviv Fitria Yulia dan    Handoyo  Widi  Nugroho,  dengan  judul  Implementasi  Algoritma  K-Means  Classifier  Sebagai  Pendukung Keputusan Penerima Dana Bantuan Siswa Miskin (Studi Kasus :  SMKN Sukoharjo), pada penelitian ini bertujuan dalam  mengambil  keputusan  penerima  bantuan  dana  siswa  yang  kurang  mampu,  attribute  yang  digunakan  dalam penerima bantuan adalah  nilai  rata-rata rapor, penghasilan orang tua siswa, tanggungan orang tua siswa, dan jarak tempuh ke sekolah, dalam penelitian ini cluster di bagi menjadi 3, yaitu cluster 0 layak menerima bantuan siswa miskin ,cluster 1 dapat di pertimbangkan menerima bantuan siswa miskin dan cluster 2 tidak layak menerima bantuan siswa miskin, maka hasil yang didapatkan dari pengujian manual dan pengujian rapid miner pada penilitian ini didapatkan hasil yang sama, yaitu cluster 0 sebanyak 393 siswa, cluster 1 sebanyak 278 siswa dan cluster 2 sebanyak 373 dari dataset yamg di uji sebanyak 1044.[8]
Penelitian berikut nya yang mendukung penelitian terkait dilakukan pada tahun 2023 oleh Febriansyah dan Siti Muntari, dengan judul Penerapan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Penduduk Miskin pada Kota Pagar Alam, memiliki tujuan dalam mengelompokan penduduk miskin dengan 3 cluster dan pengujian dilakukan pada rapid miner maka hasil dari proses clustering data dalam menentukan penerima PKH melalui aplikasi RapidMiner sama dengan hasil  yang  diterapkan  di  sistem  yang  telah  dibangun  dengan  jumlah  cluster  yang  terdiri  dari  tiga  cluster.  Cluster dimulai dari cluster 0, cluster 1, dan cluster 2. Data yang berada pada cluster 0 berjumlah 156 data, cluster 1 berjumlah 82 data, dan cluster_2 berjumlah 233 data.[9]

## 2. METODOLOGI PENELITAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  terdapat  metodologi  penelitian  yang  digunakan  secara  garis  besar  terdiri  dari  5  langkah penyelesaian. Berikut ini adalah langkah-langkah penelitian pada Gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  Gambar  1  diatas  merupakan  gambar  kerangka  penelitian  yang  akan  di  gunakan  pada  penelitian  ini. Berikut penjelasan tentang tahapan penelitian a. Mengidentifikasi Masalah
Langkah  Pertama  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  masalah  peneliti  berupaya  untuk mengamati dan memahami permasalahan dengan adanya permasalahan bantuan renovasi rumah yang tidak tepat sasaran.
b. Study Literatur
Pengumpulan Data Preprocessing Data Pemodelan Menggunakan K-Means Pengujian Menggunakan Rapid Miner Identifikasi Masalah

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 442 − 455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4298
Pada  bagian  ini  penulis  melakukan  serangkaian  kegiatan  yang  berkenaan  metode  pengumpulan  daftar  pustaka, membaca dan mencatat, untuk menyelesaikan persoalan dengan menelusuri sumber-sumber tulisan yang pernah dibuat sebelumnya. serta mengolah  bahan penelitian atau mencari referensi teori yang relevan dengan kasus atau permasalahan yang berhubungan dengan penelitian ini.[3], [4], [10]
c. Pengumpulan Data
Untuk memperoleh data, peneliti melakukan 2 cara, yaitu melalui observasi dan wawancara. Dari segi Observasi, peneliti  melakukan  pengamatan  terhadap  lokasi  penelitian  penulis  sehingga  memperoleh  hasil  yang  akurat, Sedangkan dari segi wawamcara, peneliti secara langsung mewawancari Sekretaris Kepala Desa yaitu bapak Ilham Tanjung.[1], [2], [11], [12]
d. Preprocessing Data
Setelah data berhasil didapatkan kemudian dilakukan processing dari data primer hingga mendapatkan data baru. Data yang diambil secara primer (data mentah) terkadang memiliki inkonsistensi, noise, informasi yang kurang lengkap dan nilai yang hilang. Data prepocessing menerangkan tipe-tipe proses yang melaksanakan data mentah untuk  mempersiapkan  proses  prosedur  yang  lainnya.  Tujuannya  prepocessing  dalam  data  mining  adalah mentransformasi data ke suatu format yang prosesnya lebih mudah dan efektif untuk kebutuhan pemakai. Setelah data primer (mentah) di prepocessing, maka selanjutnya masuk ketahapan pengolahan data.[1], [13]–[15]
e. Pemodelan Menggunakan K-Means
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  dalam melakukan  penerapan  menggunakan  algoritma  k-means,  tahap  ini  akan melakukan perhitungan secara manual dalam menerapkan algortima k-means.[7], [16]
f. Pengujian Menggunakan Rapid Miner
Setelah pemodelan selesai kemudian dilakukan pengujian kedalam rapid miner, dilakukan pengujian dalam rapid miner untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan pemodelan.[6], [7]

## 2.2 Algoritma K-Means Clustering
Algoritma K-Means adalah Metode clustering non hierarchical berbasis jarak yang membagi data kedalam cluster dan algoritma  ini  bekerja  pada  attribut  numerik.  Algoritma  K-Means  termasuk  dalam  partitioning  clustering  yang memisahkan  data  ke  k  daerah  bagian  yang  terpisah.  Algoritma  K  Means  sangat  terkenal  karena  kemudahan  dan kemampuannya untuk mengklaster data besar dan outlier dengan sangat cepat. [1], [2]
Algoritma  K-Means  pada  awalnya  mengambil  sebagian  dari  banyaknya  komponen  dari  populasi  untuk dijadikan pusat cluster awal. Pada step ini pusat cluster dipilih secara acak dari sekumpulan populasi data. Berikutnya K-Means menguji masing-masing komponen didalam populasi data dan menandai komponen tersebut kesalah satu pusat cluster yang telah didefinisikan tergantung dari jarak minimum antar komponen dengan tiap-tiap pusat cluster. Posisi pusat cluster akan dihitung kembali sampai semua komponen data digolongkan kedalam tiap-tiap cluster dan terakhir akan terbentuk posisi cluster baru[1], [4], [6], [8], [9], [17]
Algoritma  K-Means  pada  dasarnya  melakukan  2  proses  yakni  proses  pendeteksian  lokasi  pusat  cluster  dan proses pencarian anggota dari tiap-tiap cluster. Proses algoritma K-Means: [1], [4], [10] a. Tentukan k sebagai jumlah cluster yang dibentuk
b. Tentukan k centroid (titik pusat cluster) awal secara random
c. Hitung jarak setiap objek ke masing-masing centroid dari masing-masing cluster. Untuk menghitung jarak antara objek dari tiap centroid dapat menggunakan Euclidian Distance
𝑑(𝑥, 𝑦) = ‖𝑥 − 𝑦‖ 2 = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖+1
(1)
Keterangan: d = determinan (Euclidian Distance) x = titik pusat centroid
y = data
n = jumlah ke i
i = data ke
d. Alokasikan  masing-masing  objek  ke  dalam  centroid  yang  paling  dekat.  Untuk  melakukan  pengalokasian  objek kedalam masing-masing cl usterpada saat iterasi secara umum dapat dilakukan dengan cara hard k-means dimana secara tegas setiap objek dinyatakan sebagai anggota cluster dengan mengukur jarak kedekatan sifatnya terhadap titik pusat cluster tersebut.
e. Lakukan iterasi, kemudian tentukan posisi centroid baru dengan menggunakan persamaan 1
f. Ulangi langkah 3 jika posisi centroid baru tidak sama.[1], [4], [18], [19]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Identifikasi Masalah
Tahap  awal  dalam  sebuah  penelitian  adalah  mencari  permasalahan  yang  akan  diangkat  dan  diteliti,  Berdasarkan Analisa  yang  dilakukan  penulis,  penulis  menemukan  masalah  yang  akan  dijadikan  sebagai  rumusan  dalam  tujuan utama untuk menyelesaikan penelitian ini, fokusan utama pada rumusan masalah ini adalah menentukan layak dan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 442 − 455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4298
tidak  layak  penerima  bantuan  yang  akan  dijadikan  sebagai  2  cluster  yang  akan  menggunakan  algoritma  k-means sebagai penerapan dalam menentukan layak dan tidak layak penerima bantuan.[8]

## 3.2 Processing Data
Preprocessing adalah tahapan mengubah data mentah menjadi format baru yang lebih efisien dan efektif agar dapat melakukan  tahap  proses  selanjutnya.  Pada  penelitian  ini  preprocessing  ada  beberapa  tahapan  yaitu  tahapan pembersihan data, pemberian bobot data, dan normalisasi data.[8]
a. Pembersihan data
Pembersihan  data  adalah  proses  identifiksi  dan  memperbaiki  kesalahan  dan  ketidakakuratan  dalam pengumpulan data. Pembersihan data dapat  dilakukan secara manual  ataupun otomatis. Pada penelitian ini penulis melakukan  pembersihan  secara  manual.  Dimulai  dengan  pemilihan  colomn  atau  attribute  yang  digunakan,  berikut colomn awal sebelum digunakan.

## Tabel 1. Colomn Awal
Nama Nama Keluarga J/K Tempat Lahir Tgl Lahir Nik Agama Jenis Pekerjaan Status Perkawinan Pendidikan Dusun Kualitas rumah Nama Ayah Nama Ibu No Kk Pendapatan
Pada tabel 1 merupakan column awal. Dapat dilihat pada tabel 1 diatas terdapat 15 colomn, disini penulis hanya mengambil  colomn  sesuai  dengan  attribute  yang  digunakan,  attribute  yang  digunakan  adalah  pekerjaan,  jumlah anggota keluarga, kualitas rumah, dan pendapatan, berikut data sementara sebelum menghitung jumlah anggota dalam keluarga. Pada tabel 2 merupakan tabel data awal
Tabel 2. Data Awal No Keluarga Kepala Keluarga Pekerjaan Kualitas Rumah Pendapatan 1 J. Sri Hardono Heltina Br Hombing Briyan Harnata Sinaga Christian Harsavin Sinaga Puspita Nathaniela Br Sinaga Jordhy Harditya Sinaga J. Sri Hardono Buruh Rumah Tidak Layak 1700000 2 Robinson Sinaga Setialam Br Lumban Batu Marihot Candro P. Sinaga Morina Wati Sinaga Monaldi Sinaga Median Sinaga Mini Ceria Sinaga Robinson Sinaga Buruh Rumah Tidak Layak 1900000 3 Balut Parulian Sihombing Romauli Br Simbolon Dani Sihombing Holong Sihombing Balut Parulian Sihombing Petani/Pekebun Rumah Layak 3600000 4 Koslen Naibaho Rena Renata Sinaga Iusmider Naibaho Koslen Naibaho Pegawai Rumah Layak 2700000

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 442 − 455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4298
Nocince Br. Naibaho Wilinton Naibaho 5 David Pardosi Lenni Marlina Br Sitanggang Della Puspita Br Pardosi Surya Wandani Pardosi Kevin Robintang Pardosi Mexsel Ananta Pardosi Venti Sudarti Br Sinaga Christian Rumapea David Pardosi Buruh Rumah Tidak Layak 1700000 6 Iskandar Juliana Anjar Partiwi Sekar Kemuning Sri Utami Muhammad Samudra Iskandar Buruh Rumah Layak 1600000 7 Sanga Braly Erianto Sihombing May Santi Pardede Kayla Br. Sihombing Sanga Braly Erianto Sihombing Buruh Rumah Layak 1600000 8 Amin Rais Sibarani Rama Yanti Hutabarat Amin Rais Sibarani Buruh Rumah Layak 1600000 9 Harapan Togatorop Mesta Limbong Harapan Togatorop Pedagang Rumah Layak 3400000 10 Zebpri Sinaga Ester Dian Pratiwi Br. Girsang Zebpri Sinaga Buruh Rumah Layak 1900000 … … … … … … 170 Sugiarto Yuspina Simanjuntak Zevannya Siboro Rusmini Fajar Styawan Satria Ramadhani Sugiarto Petani/Pekebun Rumah Tidak Layak 2500000
Dapat dilihat pada tabel 2 diatas bahwa attribute jumlah anggota keluarga belum ditentukan, dalam menentukan attribute  jumlah  anggota  keluarga  didapatkan  dari  jumlah  keluarga  salah  satu  contoh  dalam  menentukan  jumlah anggota keluarga dapat  dilihat pada  baris ke 1 keluarga dari  J. Sri  Hardono ada 6 jumlah anggota keluarga, dalam menghitung anggota keluarga dimulai dari kepala keluarga, maka hasil untuk jumlah anggota keluarga dapat dilihat dibawah ini. Pada tabel 3 merupakan tabel hasil pembersihan data
Tabel 3. Hasil Pembersihan Data
No Nama Kepala Keluarga Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Kualitas Rumah Pendapatan 1 J. Sri Hardono Buruh 6 Rumah Tidak Layak 1700000 2 Robinson Sinaga Buruh 7 Rumah Tidak Layak 1900000 3 Balut Parulian Sihombing Petani/Pekebun 4 Rumah Layak 3600000 4 Koslen Naibaho Pegawai 5 Rumah Layak 2700000 5 David Pardosi Buruh 8 Rumah Tidak Layak 1700000 6 Iskandar Buruh 5 Rumah Layak 1600000 7 Sanga Braly Erianto Sihombing Buruh 3 Rumah Layak 1600000 8 Amin Rais Sibarani Buruh 2 Rumah Layak 1600000 9 Harapan Togatorop Pedagang 2 Rumah Layak 3400000 10 Zebpri Sinaga Buruh 2 Rumah Layak 1900000 11 Rusmawarni Sigalingging Petani/Pekebun 2 Rumah Layak 3800000 12 Desmaria Br Siallagan Buruh 2 Rumah Layak 1800000 13 Januari Ambarita Buruh 8 Rumah Tidak Layak 1500000 14 Sarmin Petani/Pekebun 6 Rumah Tidak Layak 2500000 15 Marungkil Butar Butar Petani/Pekebun 4 Rumah Tidak Layak 2200000 16 Mhd Sumisnan Buruh 3 Rumah Tidak Layak 1500000

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 442 − 455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4298
17 Marpos Niroha Sihombing Pedagang 5 Rumah Layak 3200000 18 Toni Mangasi Butar Butar Buruh 8 Rumah Tidak Layak 1600000 19 Sudirman Sianturi Petani/Pekebun 5 Rumah Layak 3200000 20 Mula Jantes Panjaitan Buruh 9 Rumah Tidak Layak 1800000 … … … … … … 170 Sugiarto Petani/Pekebun 6 Rumah Tidak Layak 2500000
b. Pemberian bobot
Pemberian bobot merupakan tahapan merubah data yang berupa teks kedalam data label agar meningkatkan keakuratan  dalam  clustering  menggunakan  k-means.  Pada  bagian  ini  dapat  membantu  algoritma  k-means  untuk menyesuaikan  dengan  lebih  baik  terhadap  karakteristik  data  dan  menghasilkan  hasil  yang  lebih  relevan  dengan attribute yang digunakan yaitu pekerjaan dan kualitas rumah, Berikut ini merupakan variabel penilaian kriteria.[17]
Tabel 4. Bobot Nama Pekerjaan Atribut Kriteria Bobot Nama Pekerjaan Buruh 4 Petani/Pekebun 3 Pedagang 2 Pegawai 1
Pada Tabel 4 dibawah merupakan bobot nama pekerjaan
Tabel 5. Bobot Kualitas Rumah Atribut Kriteria Bobot Kualitas Rumah Rumah Tidak Layak 2 Rumah Layak 1
Pada Tabel 5 dibawah merupakan bobot kualitas rumah .Sehingga hasil tabel setelah pemberian bobot menjadi seperti dibawah ini:
Tabel 6. Hasil Pembobotan No Nama Kepala Keluarga Bobot Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Bobot Kualitas Rumah Pendapatan 1 J. Sri Hardono 4 6 2 1700000 2 Robinson Sinaga 4 7 2 1900000 3 Balut Parulian Sihombing 3 4 1 3600000 4 Koslen Naibaho 1 5 1 2700000 5 David Pardosi 4 8 2 1700000 6 Iskandar 4 5 1 1600000 7 Sanga Braly Erianto Sihombing 4 3 1 1600000 8 Amin Rais Sibarani 4 2 1 1600000 9 Harapan Togatorop 2 2 1 3400000 10 Zebpri Sinaga 4 2 1 1900000 11 Rusmawarni Sigalingging 3 2 1 3800000 12 Desmaria Br Siallagan 4 2 1 1800000 13 Januari Ambarita 4 8 2 1500000 14 Sarmin 3 6 2 2500000 15 Marungkil Butar Butar 3 4 2 2200000 16 Mhd Sumisnan 4 3 2 1500000 17 Marpos Niroha Sihombing 2 5 1 3200000 18 Toni Mangasi Butar Butar 4 8 2 1600000 19 Sudirman Sianturi 3 5 1 3200000 20 Mula Jantes Panjaitan 4 9 2 1800000 … … … … … … 170 Sugiarto 3 6 2 2500000
Pada tabel 6 merupakan tabel hasil pembobotan
c. Normalisasi data
Normalisasi  data adalah proses mengatur atau memanipulasi  struktur data agar menjadi  lebih konsisten dan mempunyai relasi yang baik. Pada bagian ini besaran angka antara atribut pendapatan dan jumlah anggota keluarga cukup jauh dimana atribut dengan jumlah data yang besar dapat mendominasi hasil cluster dan membuat hasil cluster

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 442 − 455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4298
data  menjadi  tidak  valid.  Jika  memang  mempunyai  satuan  yang  berbeda  secara  signifikan,  standarisasi  data menggunakan rumus Z-Score atau didalam rapid miner dikenal Z-Transformation dapat menghasilkan keseimbagan nilai perbandingan antar data saat sebelum dan sesudah proses.[7], [16], [20]
Rumus yang digunakan z-score sebagai berikut:
𝑧 𝑖 = 𝑥 𝑖 −𝑥̅ 𝑠 (2)
Keterangan: 𝑧 𝑖 = Nilai z-score ke i 𝑥 𝑖 = Nilai datum ke i 𝑥̅ = Nilai average 𝑠 = Nilai standart deviasi Dalam menentukan average atau rumus rata – rata menggunakan rumus seperti berikut:
𝑥̅ = ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 (3)
Keterangan: 𝑥̅ = Nilai average 𝑛 = Banyaknya jumlah data 𝑥 𝑖 = Nilai atau objek ke i
Untuk menentukan nilai standart deviasi memiliki rumus seperti berikut ini:
𝑠 =   √ ∑ (𝑥 𝑖 −𝑥̅) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛−1 (4)
Keterangan: 𝑠 = Nilai standart deviasi 𝑥̅ = Nilai average 𝑥 𝑖 = Nilai atau objek ke i
Dalam  menghitung  z-score  terlebih  dahulu  menentukan  nilai  average  kemudian  menentukan  nilai  standart deviasi kemudian menentukan nilai z-score, berikut table hasil nilai average dari setiap attribute yang digunakan: Pada Tabel 7 dibawah ini merupakan hasil nila avarge
Tabel 7. Hasil Nilai Avarage
No Bobot Pekerjaan  Jumlah Anggota Keluarga  Bobot Kualitas Rumah  Pendapatan
1 4 6 2 1700000 2 4 7 2 1900000 3 3 4 1 3600000 4 1 5 1 2700000 5 4 8 2 1700000 6 4 5 1 1600000 7 4 3 1 1600000 8 4 2 1 1600000 9 2 2 1 3400000 10 4 2 1 1900000 11 3 2 1 3800000 12 4 2 1 1800000 13 4 8 2 1500000 14 3 6 2 2500000 15 3 4 2 2200000 16 4 3 2 1500000 17 2 5 1 3200000 18 4 8 2 1600000 19 3 5 1 3200000 20 4 9 2 1800000 … … … … … 170 3 6 2 2500000 𝑥̅ 3,158823529 4,441176471 1,305882353 2.377.647
Adapun proses menghitung rata – rata dapat dapat dilihat dibawah ini:
𝑥̅ = 4+4+3+1+4+4+4+4+2+4+3+4+4+3+3+4+2+4+3+4+⋯+3

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 442 − 455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4298
𝑥̅ = 537 170 = 3,158823529
Dalam menghitung rata - rata pada attribute lain juga sama dengan menjumlahkan semua data lalu membagi total  data, sehingga didapatkan nilai rata  – rata.  Setelah didapatkan nilai rata  – rata dari masing  – masing  attribute kemudian akan dihitung nilai setiap objek. Pada Tabel 8 dibawah ini merupakan nilai bobot pekerjaan deviasi x i
Tabel 8. Nilai Bobot Pekerjaan Deviasi x i
Bobot Pekerjaan (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 4 0,841176471 0,707577855 4 0,841176471 0,707577855 3 -0,158823529 0,025224913 1 -2,158823529 4,660519031 4 0,841176471 0,707577855 4 0,841176471 0,707577855 4 0,841176471 0,707577855 4 0,841176471 0,707577855 2 -1,158823529 1,342871972 4 0,841176471 0,707577855 3 0,841176471 0,707577855 4 -0,158823529 0,025224913 4 0,841176471 0,707577855 3 0,841176471 0,707577855 3 -0,158823529 0,025224913 4 -0,158823529 0,025224913 2 0,841176471 0,707577855 4 -1,158823529 1,342871971 3 0,841176471 0,707577855 4 -0,158823529 0,025224913 … … … 3 -0,158823529 0,025224913 ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 170 𝑖=1 170,7117647
Untuk menghitung proses nilai objek deviasi dapat dilihat dibawah ini:
(𝑥 1 − 𝑥̅) = (4 − 3,158823529) = 0,841176471
(𝑥 1 − 𝑥̅) 2 = (0,841176471) 2 = 0,707577855
Maka  untuk  hasil  tabel  yang  lainnya  dapat  dilihat  dibawah  ini.  Pada  Tabel  9  dibawah  ini  merupakan  nilai jumlah anggota keluarga deviasi x i
Tabel 9. Nilai Jumlah Anggota Keluarga Deviasi x i
Jumlah Anggota Keluarga (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 6 1,558823529 2,429930796 7 2,558823529 6,547577855 4 -0,441176471 0,194636678 5 0,558823529 0,312283737 8 3,558823529 12,66522491 5 0,558823529 0,312283737 3 -1,441176471 2,076989619 2 -2,441176471 5,959342561 2 -2,441176471 5,959342561 2 -2,441176471 5,959342561 2 -2,441176471 5,959342563 2 -2,441176471 5,959342563 8 -2,441176471 5,959342563 6 3,558823529 12,66522491 4 1,558823529 2,429930795 3 -0,441176471 0,194636679 5 -1,441176471 2,076989621 8 0,558823529 0,312283737 5 3,558823529 12,66522491 … … … 6 1,558823529 2,429930796

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 442 − 455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4298
∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 170 𝑖=1 709,9117647
Pada Tabel 10 dibawah ini merupakan nilai bobot kualitas rumah pendapatan deviasi x i
Tabel 10. Nilai Bobot Kualitas Rumah Pendapatan Deviasi x i
Bobot Kualitas Rumah (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 2 0,694117647 0,481799308 2 0,694117647 0,481799308 1 -0,305882353 0,093564014 1 -0,305882353 0,093564014 2 0,694117647 0,481799308 1 -0,305882353 0,093564014 1 -0,305882353 0,093564014 1 -0,305882353 0,093564014 1 -0,305882353 0,093564014 1 -0,305882353 0,093564014 1 -0,305882353 0,093564014 1 -0,305882353 0,093564014 2 -0,305882353 0,093564014 2 0,694117647 0,481799308 2 0,694117647 0,481799308 2 0,694117647 0,481799308 1 0,694117647 0,481799308 2 -0,305882353 0,093564014 1 0,694117647 0,481799308 2 -0,305882353 0,093564014 … … … 2 0,694117647 0,481799308 ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 170 𝑖=1 36,09411765
Pada Tabel 11 dibawah ini merupakan nilai pendapatan deviasi x i
Tabel 11. Nilai Pendapatan Deviasi x i
Pendapatan (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 1700000 -677647 4,59205 1900000 -477647 2,28147 3600000 1222353 1,49415 2700000 322353 1,03911 1700000 -677647 4,59205 1600000 -777647 6,04735 1600000 -777647 6,04735 1600000 -777647 6,04735 3400000 1022353 1,04521 1900000 -477647 2,28147 3800000 1422353 2,02309 1800000 -577647 3,33676 1500000 -877647 7,70264 2500000 122353 1497025 2200000 -177647 3155845 1500000 -877647 7,70264 3200000 822353 6,76264 1600000 -777647 6,04735 3200000 822353 6,76264 1800000 -577647 3,33676 … … … 2500000 122352,9412 14970242215 ∑ (𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 170 𝑖=1 1,07695
Setelah  semua  nilai  objek  deviasi  didapatkan  kemudian  menghitung  standart  deviasi  dengan  rumus  pada persamaan 4 yang dijelaskan sebelumnya
Standart deviasi bobot pekerjaan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 442 − 455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4298
𝑠 =   √ 170,7117647
170−1 =   √1,010128785 =  1,005051633
Standart deviasi jumlah anggota keluarga
𝑠 =   √ 709,9117647 170−1 =   √4,20066133 =  2,049551495
Standart deviasi bobot kualitas rumah
𝑠 =   √ 36,09411765 170−1 =   √0,213574661 =  0,462141386
Standart deviasi pendapatan
𝑠 =   √ 1,07695 170−1 =   √6,37249 =  798,278
Setelah  standart  deviasi  dan  average  didapatkan  kemudian  dapat  melanjutkan  menghitung  z-score,  berikut salah satu proses dalam menghitung z-score:
𝑧 (𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑝𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛) = 4 −3,158823529 1,005051633 = 0,836948514
𝑧 (𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑔𝑎) = 6 −4,441176471 2,049551495 = 0,760568121
𝑧 (𝑘𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑢𝑚𝑎ℎ) = 2 −1,305882353 0,462141386 = 1,501959504
𝑧 (𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛) = 1700000 −2.377.647 798,278 = -0,848885316
Berikut tabel normalisasi setelah dilakukan perhitungan z-score:
Tabel 12. Hasil Normalisasi
No Bobot Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Bobot Kualitas Rumah Pendapatan 1 0,836948514 0,760568121 1,501959504 -0,848885316 2 0,836948514 1,248479746 1,501959504 -0,598346247 3 -0,158025244 -0,215255129 -0,66188046 1,531235839 4 -2,147972759 0,272656496 -0,66188046 0,403810029 5 0,836948514 1,736391371 1,501959504 -0,848885316 6 0,836948514 0,272656496 -0,66188046 -0,97415485 7 0,836948514 -0,703166753 -0,66188046 -0,97415485 8 0,836948514 -1,191078378 -0,66188046 -0,97415485 9 -1,152999001 -1,191078378 -0,66188046 1,28069677 10 0,836948514 -1,191078378 -0,66188046 -0,598346247 11 -0,158025244 -1,191078378 -0,66188046 1,781774908 12 0,836948514 -1,191078378 -0,66188046 -0,723615781 13 0,836948514 1,736391371 1,501959504 -1,099424385 14 -0,158025244 0,760568121 1,501959504 0,15327096 15 -0,158025244 -0,215255129 1,501959504 -0,222537644 16 0,836948514 -0,703166753 1,501959504 -1,099424385 17 -1,152999001 0,272656496 -0,66188046 1,030157701 18 0,836948514 1,736391371 1,501959504 -0,97415485 19 -0,158025244 0,272656496 -0,66188046 1,030157701 20 0,836948514 2,224302996 1,501959504 -0,723615781 … … … … … 170 -0,158025244 0,760568121 1,501959504 0,15327096

## 3.3 Algoritma K-Means Clustering
Setelah didapatkan hasil dari normalisasi kemudian data bisa dilakukan clustering menggunakan algoritma k-means, Langkah pertama dalam dilakukan pada tahap k means adalah menentukan titik pusat centroid, penentuan titik pusat dilakukan dengan data random  dan tidak memiliki  kesamaan antara data, berikut titik pusat  centroid:[5], [6]. Pada Tabel 13 dibawah ini merupakan titik pusat centroid

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 442 − 455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4298
Tabel 13. Titik Pusat Centroid
Cluster Bobot Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Bobot Kualitas Rumah Pendapatan C0 0,836948514 1,248479746 1,501959504 -0,598346247 C1 -1,152999001 -1,191078378 -0,66188046 1,28069677
Setelah didapatkan titik pusat centroid kemudian adalah menghitung jarak masing - masing antara data, proses menghitung  jarak  menggunakan  data  yang  sudah  dinormalisasi  pada  tabel  12  hasil  normalisasi,  berikut  cara menghitung jarak masing – masing data:
𝐷(1 − 0) = √(0,836 − 0,836) 2 + (0,760 − 1,248) 2 + (1,501 − 1,501) 2 + ((−0,848) − 0,598) 2 =  0,54847751 𝐷(1 − 1) = √(0,836 − 1,152) 2 + (0,760 − 1,191) 2 + (1,501 − 0,661) 2 + ((−0,848) − 1,280) 2 = 4,121424319
Dalam proses diatas diammbil dari salah satu data yang pertama, maka untuk hasil jarak dari masing – masing data dapat dilihat pada table dibawah ini. Pada tabel 14 dibawah ini merupakan hasil dari Iterasi ke 1
Tabel 14. Iterasi ke 1 Nama Kepala Keluarga Bobot Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Bobot Kualitas Rumah Pendapatan C0 C1 Cluster J. Sri Hardono 0,8369 0,7606 1,50196 -0,8489 0,548  4,1214 0 Robinson Sinaga 0,8369 1,2485 1,50196 -0,5983 0 4,2573 0 Balut Parulian Sihombing -0,158 -0,215 -0,6619 1,5312 3,514  1,416 1 Koslen Naibaho -2,148 0,2727 -0,6619 0,4038 3,943  1,9752 1 David Pardosi 0,8369 1,7364 1,50196 -0,8489 0,548  4,6634 0 Iskandar 0,8369 0,2727 -0,6619 -0,9742 2,403  3,3447 0 Sanga Braly Erianto Sihombing 0,8369 -0,703 -0,6619 -0,9742 2,938  3,0467 0 Amin Rais Sibarani 0,8369 -1,191 -0,6619 -0,9742 3,283  3,0074 1 Harapan Togatorop -1,153 -1,191 -0,6619 1,2807 4,257 0 1 Zebpri Sinaga 0,8369 -1,191 -0,6619 -0,5983 3,261  2,7369 1 … … … … … … … … Sugiarto -0,158 0,7606 1,50196 0,1533 1,339  3,2791 0
Setelah menghitung jarak masing – masing data maka didapatkan iterasi ke 1 yang diapat dilihat pada tabel 14 diatas, maka hasil cluster dapat dilihat tabel dibawah ini. Pada tabel 15 dibawah ini merupakan hasil cluster iterasi ke 1
Tabel 15. Hasil Cluster Iterasi Ke 1 Cluster Total 0 83 1 87
Iterasi akan terus berlanjut sampai hasil cluster tidak berubah, sebelum melanjut ke iterasi selanjutnya maka harus menentukan titik centroid baru, proses mendapatkan titik pusat centroid baru dapat dilihat dibawah ini:
𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑝𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛 (0) = 0,8369+0,8369+0,8369+0,8369+0,8369+(−0,158)+(−0,158)+⋯+(−0,158) 83
𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑝𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛 (0) = 0,489307 08
𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑝𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛 (1) = (−0,158)+(−2,148)+0,8369+(−1,158)+0,8369+(−1,158)+0,8369+⋯±0,76 87
𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑝𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛 (1) = −0,466810203
𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑔𝑎 (0) = 0,7606+1,2485+1,7364+0,2727+(−0,703)+1,7364+0,7606+⋯+0,7606 83
𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑔𝑎 (0) = 0, 560700708
𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑔𝑎 (1) = (−0,21)+0,27+(−1,191)+(−1,19)+(−1,19)+(−1,19)+(−1,19)+⋯+(−0,215) 87
𝑎𝑛𝑔𝑔𝑜𝑡𝑎 𝑘𝑒𝑙𝑢𝑎𝑟𝑔𝑎 (1) =   −0,534921366
𝑘𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑢𝑚𝑎ℎ (0) = 1,501+1,501+1,501+(−0,661)+(−0,661)+1,501+1,501+⋯+1,501 83
𝑘𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑢𝑚𝑎ℎ (0) =  0,511285786

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 442 − 455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4298
𝑘𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑢𝑚𝑎ℎ (1) = (−0,661)+(−0,661)+(−0,661)+(−0,661)+(−0,661)+(−0,661)+⋯+1,501 87
𝑘𝑢𝑎𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑢𝑚𝑎ℎ (1) =   −0,487778394
𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 (0) = (−0,848)+(−0,598)+(−0,848)+(−0,974)+(−0,974)+(−1,09)+0,153+⋯+0,153 83
𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 (0) =   −0,468548898
𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 (1) = 1,531+0,403+(−0,974)+1,280+(−0,598)+1,781+(−0,723)+1,030+⋯+0,153 87
𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 (1) = 0,44700642
Untuk  tabel centroid baru  dari  Iterasi  sebelumnya  dapat  dilihat  dibawah  ini.  Pada  tabel  16  dibawah  ini merupakan titik pusat centroid baru iterasi ke 1
Tabel 16. Titik Pusat Centroid Baru Iterasi Ke 1
Cluster Bobot Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Bobot Kualitas Rumah Pendapatan C0 0,48930708 0,560700708 0,511285786 -0,468548898 C1 -0,466810203 -0,534921366 -0,487778394 0,44700642
Untuk  menghitung  Iterasi  selanjutnya  sama  seperti  sebelumnya  untuk  mendapatkan  Iterasi  ke  13,  seperti dijelaskan  sebelumnya  Iterasi  akan  berhenti  sampai  hasil  cluster  tidak  berubah,  pada  penelitian  ini  proses  Iterasi berhenti sampai Iterasi ke 13, berikut hasil Iterasi ke 13:
Tabel 17. Iterasi Ke 13 Nama Kepala Keluarga Bobot Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Bobot Kualitas Rumah Pendapatan C0 C1 Cluster J. Sri Hardono 0,8369 0,7606 1,50196 -0,8489 1,685  2,9966 0 Robinson Sinaga 0,8369 1,2485 1,50196 -0,5983 1,966  3,0207 0 Balut Parulian Sihombing -0,158 -0,215 -0,6619 1,5312 2,612  1,1732 1 Koslen Naibaho -2,148 0,2727 -0,6619 0,4038 3,242  1,5382 1 David Pardosi 0,8369 1,7364 1,50196 -0,8489 2,299  3,3768 0 Iskandar 0,8369 0,2727 -0,6619 -0,9742 0,744  2,6658 0 Sanga Braly Erianto Sihombing 0,8369 -0,703 -0,6619 -0,9742 0,98 2,746 0 Amin Rais Sibarani 0,8369 -1,191 -0,6619 -0,9742 1,371  2,9106 0 Harapan Togatorop -1,153 -1,191 -0,6619 1,2807 3,148  1,4354 1 Zebpri Sinaga 0,8369 -1,191 -0,6619 -0,5983 1,377  2,6798 0 … … … … … … … … Sugiarto -0,158 0,7606 1,50196 0,1533 2,149  1,9936 1
Berikut hasil cluster dari Iterasi ke 13. Pada tabel 18 dibawah ini merupakan hasil cluster iterasi ke 13
Tabel 18. Hasil Cluster Iterasi Ke 13 Cluster Total 0 91 1 79
Dan  untuk  hasi  centroid  terakhir  dapat  dilohat  dibawah  ini.    Pada  tabel  19  dibawah  merupakan  hasil  titik centroid terakhir
Tabel 19. Titik Centroid Terakhir Cluster Bobot Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Bobot Kualitas Rumah Pendapatan C0 0,771345849 -0,006150146 0,003916452 -0,807587667 C1 -0,888512306 0,007084346 -0,004511357 0,930259211

## 3.4 Pengujian Rapid Miner
Langkah  terakhir  adalah  pengujian  system  di  rapid  miner,  pengujian  ini  bertujuan  untuk  melihat  hasil  yang dikeluarkan sama atau tidak dengan yang dilakukan sebelumnya, berikut pengujiannya:[13]

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 442 − 455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4298
Gambar 2. Proses Rapid Miner
Pada gambar 2 diatas merupakan proses rapid miner. Dalam proses rapid miner data sudah melalu processing data  yang  sudah  dijelaskan  sebelumnya,  kemudian  pilih  attribute  yang  digunakan  lalu  masuk  ketahap  normalisasi kemudian tahap terakhir clustering menggunakan k-means, maka hasil cluster yang didapatkan dapat dilihat gambar bawah ini:

## Gambar 3. Hasil Cluster Rapid Miner
Pada gambar 3 merupakan hasil cluster rapid miner. Dapat dilihat pada gambar diatas hasil dari C0 sebanyak 91 dan C1 sebanyak 79, yang dimana hasil ini sama yang didapatkan pada pemodelan sebelumnya dapat dilihat pada tabel 18, kemudian melihat hasil akhir centroid pada rapid miner:
Gambar 4. Hasil Centroid Pada Rapid Miner
Pada gambar 4 merupakan hasil centroid pada rapid miner

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil pemodelan dan pengujian yang dilakukan maka didapatkan hasil dari pemodelan dan pengujian yang sama maka hasil dari 170 data yang digunakan dan didapatkan jumlah hasil cluster yaitu cluster 0 atau layak sebanyak 91 kepala keluarga layak mendapatkan bantuan renovasi rumah, dan cluster 1 atau tidak layak ada sebanyak 79 kepala keluarga  tidak  layak  mendapatkan  bantuan,  hasil  yang  didapatkan  berdasarkan  dari  attribute  pekerjaan,  jumlah anggota  keluarga,  kualitas  rumah,  dan  pendapatan.  Maka  hasil  dari  identifikasi  masalah  sudah  didapatkan  dan pengelompokan menggunakan algoritma k-means berhasil dilakukan.

## REFERENCES
[1] N. Komang Sri Julyantari Et Al., “Implementasi K-Means Untuk Pengelompokan Status Gizi Balita (Studi Kasus Banjar Titih)” Jurnal Janitra Informatika Dan Sistem Informasi, Vol. 1, No. 2, Pp. 92–101, 2021
[2] L. G. Rady Putra And A. Anggrawan, “Pengelompokan Penerima Bantuan Sosial Masyarakat Dengan Metode K-Means,” Matrik : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, Pp. 205–214, Nov. 2021
[3] N. Afriani Manihuruk, M. Zarlis, E. Irawan, And H. Satria Tambunan, “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokkan Calon Penerima Beasiswa Dengan Menggunakan Algoritma K-Means,” Vol. 4, No. 1, 2020
[4] R. Rosmini, A. Fadlil, And S. Sunardi, “Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah,” It Journal Research And Development, Vol. 3, No. 1, Pp. 22–31, Aug. 2018
[5] W. Utomo, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pengelompokkan Penyakit Kronis Pada Warga Lansia (Studi Kasus Pada: Posyandu Lansia Rw 07),” Jurnal Media Informatika Budidarma, Vol. 4, Pp. 1153–1161, 2020
[6] M.  Murdiaty,  A.  Angela,  And  C.  Sylvia,  “Pengelompokkan  Data  Bencana  Alam  Berdasarkan  Wilayah,  Waktu,  Jumlah Korban Dan Kerusakan Fasilitas Dengan Algoritma K-Means,” Jurnal Media Informatika Budidarma, Vol. 4, No. 3, P. 744, Jul. 2020
[7] R. Askia Kurniawan, M. Siddik Hasibuan, R. Syahrul Ramadhan, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Tempat Makan Di Batubara,” Cosie (Journal Of  Computer Science And Informatics Engineering) ,Vol. 01, No. 1, 10-18, Jan 2022

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 2, September 2023 Page: 442 − 455 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i2.4298
[8] A.  Fitria  Yulia  And  H.  Widi  Nugroho,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Classifier  Sebagai  Pendukung  Keputusan Penerima Dana Bantuan Siswa Miskin (Studi Kasus : Smkn Sukoharjo),” Seminar Nasional Hasil Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat, Pp, 48-58, Aug. 2022
[9] F.  Febriansyah  And  S.  Muntari,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Klasterisasi  Penduduk  Miskin  Pada  Kota  Pagar Alam,” Jiska (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), Vol. 8, No. 1, Pp. 66 – 77, Jan. 2023
[10]  H. Haviluddin, S. J. Patandianan, G. M. Putra, N. Puspitasari, And H. S. Pakpahan, “Implementasi Metode K-Means Untuk Pengelompokkan Rekomendasi Tugas Akhir,” Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, Vol. 16, No. 1, P. 13, Mar. 2021
[11]  P. Alkhairi And A. P. Windarto, ”Penerapan K-Means Cluster Pada Daerah Potensi Pertanian Karet Produktif Di Sumatera Utara,” Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (Sainteks), Pp, 762-767, Jan. 2019
[12]  L. G. Rady Putra And A. Anggrawan, “Pengelompokan Penerima Bantuan Sosial Masyarakat Dengan Metode K-Means,” Matrik : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, Pp. 205–214, Nov. 2021
[13]  H. Haviluddin, S. J. Patandianan, G. M. Putra, N. Puspitasari, And H. S. Pakpahan, “Implementasi Metode K-Means Untuk Pengelompokkan Rekomendasi Tugas Akhir,” Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, Vol. 16, No. 1, P. 13, Mar. 2021
[14]  R. A. Putri, N. I. Maghfirani, G. R. Setyawan, A. A. Rayhan, And N. A. Rakhmawati, “Analisis Pengelompokan Peraturan Kementerian Dengan Menggunakan K-Means Clustering,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer), Vol. 9, No. 2, Pp. 152–157, May 2020
[15]  S. Amaliyah And S. Rianti Agustini, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Kelompok Prioritas Penerima Bantuan Pkh Menggunakan Metode Clustering  K-Means Pada Desa Kuala Dendang,”Jurnal Informatika dan Rekayasa Komputer, Vol. 3, No. 1, Pp. 453-459, Apr 2023.
[16]  N. Komang Sri Julyantari Et Al., “Implementasi K-Means Untuk Pengelompokan Status Gizi Balita (Studi Kasus Banjar Titih),” Jurnal Janitra Informatika Dan Sistem Informasi, Vol. 1, No. 2, Pp. 92–101, 2021
[17]  U.  S,  “Penerapan  Data  Mining  Dengan  Mengimplementasikan  Algoritma  K-Means  Dalam  Proses  Clustering  Untuk Pengelompokan Mahasiswa Calon Penerima Beasiswa Kip,” Building Of Informatics, Technology And Science (Bits), Vol. 5, No. 1, Jun. 2023
[18]  Y.  F.  S.  Y.  Damanik,  S.  Sumarno,  I.  Gunawan,  D.  Hartama,  And  I.  O.  Kirana,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 Di Sumatera Utara Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika, Vol. 1, No. 2, Nov. 2021
[19]  K.  K.  Ningrum,  J.  Maulindar,  And  A.  Farida,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Untuk  Pengelompokkan  Penilaian  Akhir Semester Di Sdn Kadokan 01 Sukoharjo,” Infotech Journal, Vol. 9, No. 1, Pp. 190–197, Mei 2023
[20]  R. Rosmini, A. Fadlil, And S. Sunardi, “Implementasi Metode K-Means Dalam Pemetaan Kelompok Mahasiswa Melalui Data Aktivitas Kuliah,” It Journal Research And Development, Vol. 3, No. 1, Pp. 22–31, Aug. 2018