S MARTICS Journal , Vol.8 No.2 2022. p73-79 ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/10.21067/smartics.v8i2.7531
(Studi Kasus di Provinsi Kalimantan Utara)
Abdul Arif a , Ratna Dwi Christyanti b,*
a,b Matematika, Universitas Kaltara
* ratnadwichristyantii@gmail.com abdularif050779@gmail.com
Abstract –- Zakat is issued when it is able and the wealth has reached the nishab. Zakat funds are collected from zakat  givers  (muzakki)  and  then  distributed  to  zakat  recipients  (mustahik).  The  problem  that  often  arises  when distributing zakat is the inaccurate determination of mustahik. This happened because of an error in the distribution of aid. Therefore, the purpose of this research is to develop a GUI-assisted Matlab application to help determine the clustering of poverty  in prospective mustahik residents using the K-Means algorithm. The stages of the method in this study include 1) data collection, 2) data processing, 3) data clustering, 4) analyzing the output. The results of this study are cluster 1 is a cluster with a low value which is included in the affluent region, namely the Bulungan region, cluster 2 is included in the middle region, namely Tarakan, Malinau and Tana Tidung, and cluster 3 is a cluster with a high value which is included in the less fortunate region, namely Nunukan region. This means that areas in cluster 3 should be prioritized by the government in giving zakat or other government assistance programs than areas in cluster 1 and cluster 2.
Keywords— Zakat; Poverty; K-Means; GUI Matlab.
Abstrak –-  Zakat  dikeluarkan  apabila  telah  mampu  dan  hartanya  telah  mencapai  nishab.  Dana  zakat dikumpulkan  dari  para  pemberi  zakat  (muzakki)  untuk  kemudian  disalurkan  kepada  penerima  zakat (mustahik). Permasalahan yang sering timbul saat penyaluran zakat yaitu tidak tepatnya penentuan mustahik. Hal ini terjadi karena kesalahan pembagian bantuan. Oleh karena itu, tujuan dari penelitan ini yaitu untuk mengembangkan sebuah aplikasi berbantu GUI Matlab untuk membantu menentukan klasterisasi kemiskinan pada  penduduk  calon  mustahik  menggunakan  algoritma  K-Means.  Tahapan  metode  pada  penelitian  ini meliputi 1)  pengumpulan  data,  2)  pengolahan  data,  3)  klasterisasi  data,  4) analisis  hasil.  Dari  penelitian  ini diperolah cluster 1 merupakan cluster dengan nilai rendah yang termasuk dalam wilayah mampu yaitu wilayah Bulungan, cluster 2 termasuk dalam wilayah menengah yaitu Tarakan, Malinau dan Tana Tidung, dan cluster 3 merupakan cluster dengan nilai tinggi yang termasuk dalam wilayah kurang mampu yaitu wilayah Nunukan. Hal ini berarti, wilayah dalam cluster 3 seharusnya lebih diprioritaskan pemerintah dalam pemberian zakat atau program-program bantuan pemerintah lainnya dibandingkan wilayah dalam cluster 1 dan cluster 2.
Kata Kunci — Zakat; Kemiskinan; K-Means; GUI Matlab.

## I. PENDAHULUAN
Penelitian  ini  dilatarbelakangi  oleh  kewajiban  menunaikan  zakat  bagi  umat  Islam  sebagai  salah  satu rukun Islam. Zakat disalurkan dari pemberi zakat (muzakki) kepada penerima zakat (mustahik). Penyaluran zakat tersebut dapat dilakukan melalui lembaga penyalur, seperti masjid maupun lembaga penyalur lain (1). Salah satu dari lembaga penyalur tersebut adalah lembaga zakat. Potensi dari nilai dana zakat yang terkumpul tersebut sangatlah besar. Akan tetapi, seringkali terjadi kendala dalam proses penerimaan dan penyaluran dana zakat (2). Permasalahan pada penelitian ini akan berfokus pada ketidaktepatan penyaluran dana zakat kepada para mustahik. Ketidaktepatan ini terjadi karena kurang akuratnya penentuan klasterisasi kemiskinan  pada  penduduk  calon  mustahik  yang  dilakukan  oleh  lembaga  penyalur  zakat.  Akibat  dari ketidaktepatan ini, penyaluran besaran dana zakat yang diterima oleh mustahik pun menjadi tidak sesuai dengan  golongannya.  Untuk  menjamin  keakuratan  penentuan  golongan  mustahik  dapat  dilakukan  salah satunya  dengan  menggunakan  aplikasi  komputer  yang  dapat  mengklasifikasikan  kemiskinan  pada penduduk  calon  mustahik  dengan  lebih  tepat  (3).  Dengan  demikian,  tujuan  penelitian  ini  yaitu  :  1) menentukan klasterisasi kemiskinan untuk penduduk calon penerima zakat (mustahik) secara akurat dengan menggunakan algoritma K-means dan 2) melakukan simulasi klasterisasi tersebut dengan menggunakan data real. Data real berasal dari data kemiskinan pada BPS Provinsi Kalimantan Utara yang meliputi lima

## Clustering Calon Penerima Zakat Menggunakan Metode K-Means
wilayah  kabupaten/kota,  serta  data  tambahan  dari  lembaga  zakat  Provinsi  Kalimantan  Utara.  K-Means termasuk salah satu algoritma unspervised model dalam proses analisa data yang diperoleh melalui data mining (4). Metode K-means ini akan melakukan pengelompokan pada data-data yang diperoleh dengan menggunakan sistem partisi. Metode ini, mengelompokkan data menjadi beberapa kelompok (5). Data yang terdapat di dalam satu kelompok akan memiliki karakteristik yang sama. Dengan menggunakan metode K- Means ini, variasi antar data yang terdapat pada cluster yang sama akan minimal, sedangkan variasi dengan data di cluster lainnya akan maksimal. Pemilihan algoritma K-Means ini didasarkan fakta bahwa algoritma ini lebih baik daripada alogritma lainnya, seperti hierarical clustering maupun K-NN (6–8). Urgensi dari penelitian ini antara lain sebagai berikut: 1) terkumpulnya data-data mutakhir klasterisasi wilayah miskin pada penduduk calon mustahik yang ada di wilayah Kalimantan Utara dan 2) membantu pemerintah dalam pemberian zakat atau program-program bantuan pemerintah lainnya 3) tersalurkannya zakat kepada para mustahik yang berhak yang sesuai dengan besaran dana yang semestinya diterima oleh mereka. Telah banyak penelitian sebelumnya dalam klasterisasi menggunakan algoritma K-Means yang terdapat pada tabel 1 sebagai berikut.
Tabel. 1 Data Penelitian Terdahulu No Penulis Tujuan Metode Kelebihan Kekurangan 1. Hidayat dan Mukhlis (3) Mengembangkan aplikasi pengumpul zakat online Penelitian pengembangan Mudah digunakan oleh para muzakir Tidak dapat digunakan untuk penyaluran zakat kepada mustahik 2. Helmi, dkk (9) Mengumpulkan dana zakat lewat web Penelitian pengembangan 1. Mudah  digunakan  oleh para muzakir 2. Tidak  perlu  adanya instalasi perangkat lunak 1. Tidak  dapat  digunakan untuk  penyaluran  zakat kepada mustahik 2. Hanya dapat beroperasi dalam jaringan internet 3. Putrid an Ernawati (10) Mengembangkan web pengumpul zakat online Penelitian pengembangan 1. Mudah  digunakan  oleh para muzakir 2. Tidak  perlu  adanya instalasi perangkat lunak Penggunaan metode waterfall yang tidak sesfeltif algoritma K-Means 4. Zulkarnain, dkk (11) Pengembangan aplikasi pengelolaan zakat Penelitian pengembangan Mudah  digunakan  oleh para muzakir Penggunaan metode waterfall yang tidak sesfeltif dari pada metode K-Means

## II. METODE
Algoritma K-Means (12,13) sebagai berikut : Algoritma  K-Means  merupakan  algoritma  pengelompokan iterative yang  melakukan  partisi  set  data kedalam sejumlah cluster yang sudah ditetapkan di awal. Metode ini meminimalkan berbagai bentuk perbedaan yang terjadi antar data didalam satu cluster dan juga memaksimalkan perbedaan yang terjadi dengan cluster yang lain. Berikut sifat-sifat metode K-Means :
1. K-Means adalah metode pengelompokan sederhana;
2. Saat data tertentu, metode K-Means tidak bisa melakukan segmentasi data;
3. Saat terdapat outlier terkadang terjadi masalah.
Berikut, langkah-langkah perhitungan menggunakan metode K-Means
a. Tentukan nilai (jumlah cluster );
b. Hitung v ( centroid ) menggunakan
𝑣 = ∑ 𝑥 𝑛
; 𝑖 = 1,2,3, … 𝑛
dimana,
𝑣 =
centroid 𝑥 = objek ke- 𝑛 = banyaknya objek c. Hitung jarak dengan
dengan,
𝑑 =
Perhitungam jarak terhadap pusat cluster
𝑥 =
titik  koordinat objek 𝑦 = titik  koordinat centroid 𝑥 = titik  koordinat objek ke- 𝑦 = titik  koordinat centroid ke-
d. Tempatkan setiap objek ke centroid terdekat.
e. Lakukan proses iterasi, kemudian tentukan lokasi posisi pada centroid baru.
Ulangi kembali langkah c, apabila lokasi posisi centroid baru tidak sama. Proses ini dilakukan dengan membandingkan hasil matriks pada iterasi sebelumnya dengan hasil matriks iterasi yang sedang saat ini berjalan.  Apabila  hasil  yang  diperoleh  sama,  maka  analisis  menggunakan  algoritma  K-Means  sudah dinyatakan kovergen, begitu juga sebaliknya.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  kemiskinan  Provinsi  Kaltara  tahun  2021  dengan  15  indikator  yang terdapat pada table di bawah :
Tabel 2 Data Kemiskinan Provinsi Kaltara Tahun 2021.
kabupaten/kot a X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 X 11 X 12 X 13 X 14 X 15 Malinau 20,86 100 95,5 44,5 31,0 1 24,4 9 29,4 9 54,6 2 37,7 49 20,1 5 64,7 4 100 5,9 8 18,0 3 Bulungan 30,41 96,2 6 89,8 4 47,4 4 38,2 4 13,9 9 12,1 4 60,5 17,6 4 82,9 28,4
5 22,1 5 96,5 2 6,3 6 13,4 8 Tana Tidung 24,79 99,7 100 45,0 1 31,6 1 23,3 7 15,2 3 57,4 2 26,9 19,3 34,6 2 80,6 9 86,4
1 5 11,8 4 Nunukan 38,49 98,2 8 100 47,2 5 42,0 6 10,6 9 9,05 60,5 9 20,2 3 24,0 3 29,9 69,2 8 53 9,7 1 31,3 1 Tarakan 15,3 95,8 2 89,7 1 50,0 9 18,6 6 31,2 5 34,7 2 49,7 8 25,5 5 10,0 1 31,0 4 95,1 9 100 9,1 3 35,9 2 Sumber : BPS Provinsi Kaltara
dengan : 1. X 1 adalah persentase penduduk yang tidak tamat SD dengan umur 15 tahun keatas;
2. X 2 adalah persentase penduduk yang melek huruf dengan umur 15-55 tahun;
3. X 3 adalah persentase penduduk yang  masih bersekolah dengan umur 13-15 tahun;
4. X 4 adalah persentase penduduk yang tidak bekerja;
5. X 5 adalah persentase penduduk yang bekerja disektor informal;
6. X 6 adalah persentase penduduk yang bekerja disektor formal;
7. X 7 adalah persentase penduduk yang bekerja disektor pertanian;
8. X 8 adalah persentase total pengeluaran perkapita untuk makan dan nonmakan;
9. X 9 adalah persentase wanita yang menggunakan alat KB; 10. X 10 adalah persentase perempuan yang menggunakan penolong persalinan terakhir;
11. X 11 adalah persentase rumah tangga dengan luas lantai kurang dari ;
12. X 12 adalah persentase rumah tangga yang menggunakan air bersih; 13. X 13 adalah persentase rumah tangga yang menggunakan jamban sendiri atau bersama; 14. X 14 adalah persentase rumah tangga yang menerima raskin; 15. X 15 adalah persentase rumah tangga yang menerima bantuan pangan non tunai (BPNT).
Perhitungan menggunakan Algoritma K-Means Langkah-langkah proses perhitungan metode k-means , sebagai berikut :
1. Langkah Pertama
Menentukan k sebagai  jumlah cluster yang  akan  dibentuk.  Pada  penelitian  kali  ini,  jumlah k menggunakan 3 cluster dimana pada Cluster 1 (C 1 ), Cluster 2 (C 2 ), & Cluster 3 (C 3 ).
2. Langkah Kedua
Menentukan titik ( centroid ) awal secara random. Pada penelitian ini mengambil wilayah Bulungan sebagai centroid 1, wilayah  Tana Tidung sebagai centroid 2, wilayah Nunukan sebagai centroid 3. Tabel 3 Penentuan pusat cluster awal ( centroid )
centroi d X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 X 11 X 12 X 13 X 14 X 15 C 1 30,4 1 96,2 6 89,8 4 47,4 4 38,2 4 13,99 12,14 60,5 17,64 82,9 28,4 5 22,1 5 96,52 6,3 6 13,4 8 C 2 24,7 9 99,7 100 45,0 1 31,6 1 23,37 15,23 57,4 2 26,9 19,3 34,6 2 80,6 9 86,41 5 11,8 4 C 3 38,4 9 98,2 8 100 47,2 5 42,0 6 10,69 9,05 60,5 9 20,23 24,0 3 29,9 69,2
8 53 9,7 1 31,3 1 3. Langkah Ketiga
Lakukan  perhitungan  jarak  dari  setiap  data  yang  ada  terhadap  setiap  pusat cluster awal  dengan menggunakan rumus Euclidian Distance . Jarak ini akan menjadi penentu termasuk ke dalam cluster mana data tersebut. Hasil perhitungan iterasi ke-1 dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4 Hasil perhitungan centroid awal pada iterasi ke-1 Kabupaten/ko ta C 1 C 2 C 3 Malinau 64,12 43,99 67,46 Bulungan 0,00 89,48 90,15 Tanah Tidung 89,48 0,00 47,43 Nunukan 90,15 47,43 0,00 Tarakan 113,06  44,69 74,38 4. Langkah Keempat
Langkah selanjutnya, pilih data dari tabel 4 yang memiliki jarak terdekat dengan pusat cluster sebagai berikut
Tabel 5 Hasil cluster iterasi ke-1 Kabupaten/ko ta C 1 C 2 C 3 Malinau 0 1 0 Bulungan 1 0 0 Tana Tidung 0 1 0 Nunukan 0 0 1 Tarakan 0 1 0 5. Langkah Kelima
Kemudian,  hitung pusat cluster baru dengan menggunakan nilai rata-rata dari setiap anggota masing- masing cluster .    Apabila  hasil  belum  konvergen,  maka  dilanjutkan  dengan  perhitungan  iterasi selanjutnya menggunakan pusat cluster baru. Diperoleh pusat cluster baru sebagai berikut :
Tabel 6 Penentuan pusat cluster baru ( centroid )
centroid X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8
X 9 X 10 X 11 X 12 X 13 X 14 X 15 C 1 30,4 1 96,2 6 89,8 4 47,4 4 38,2 4 13,9 9 12,1
4 60,5 17,6 4 82,9 28,4 5 22,1 5 96,5 2 6,3 6 13,4 8 C 2 20,3 2 98,5 1 95,0 7 46,5 3 27,0 9 26,3 7 26,4 8 53,94 30,0 5 26,1 0 28,6 0 80,2 1 95,4 7 6,7 0 21,9 3 C 3 38,4 9 98,2 8 100 47,2 5 42,0 6 10,6 9 9,05 60,59 20,2 3 24,0 3 29,9 69,2 8 53 9,7 1 31,3 1
Kemudian akan dilakukan perhitungan jarak dari setiap data yang ada dengan menggunakan cluster baru.
6. Langkah keenam
Lakukan perhitungan jarak dengan menggunakan cluster baru diperoleh sebagai berikut :
Tabel 7 Hasil perhitungan centroid baru pada iterasi ke-2 Kabupaten/kot a C 1 C 2 C 3 Malinau 64,12 31,06 67,46 Bulungan 0,00 86,51 90,15 Tana Tidung 89,48 22,26 47,43 Nunukan 90,15 57,41 0,00 Tarakan 113,06  31,40 74,38 7. Langkah ketujuh
Langkah selanjutnya, pilih data dari tabel 7 yang memiliki jarak terdekat dengan pusat cluster sebagai berikut
Tabel 8 Hasil cluster iterasi 2 Kabupaten/k ota C 1 C 2 C 3 Malinau 0 1 0 Bulungan 1 0 0 Tana Tidung 0 1 0 Nunukan 0 0 1 Tarakan 0 1 0
Berdasarkan tabel 7, diperoleh hasil sudah konvergen yang artinya pusat cluster baru sama dengan pusat cluster lama sehingga hasil analisis pada iterasi ke-2 selesai.
Dari hasil perhitungan data kemiskinan Provinsi Kaltara pada tahun  2021 diperoleh bahwa a. cluster 1
Dapat  dilihat  bahwa  jika  variabel  yang  mempunyai  hasil  rata-rata  tidak  bekerja  (X 4 )  47,44, perempuan  dengan  penolongan  persalinan  terakhir  (X 10 )  82,9,  rumah  tangga  pengguna  jamban sendiri /bersama (X 13 ) 96,52, nilai-nilai ini lebih dominan daripada hasil rata-rata tidak bekerja (X 4 ), rumah tangga pengguna jamban sendiri /bersama (X 13 ), perempuan dengan penolongan persalinan terakhir (X 10 ) yang ada pada cluster 2. Cluster 1 merupakan cluster dengan nilai rendah daripada cluster 2 & cluster 3. Cluster 1 hanya terdapat satu anggota saja yaitu wilayah Bulungan; b. cluster 2 Dapat dilihat bahwa jika variabel yang mempunyai hasil rata-rata angka melek huruf (X 2 ) 98,51, bekerja  disektor  formal  (X 6 )  26,37,  bekerja  pada  disektor  pertanian  (X 7 )  26,48,  wanita  yang menggunakan alat KB (X 9 ) 30,05, rumah tangga yang menggunakan air bersih (X 12 ) 80,21, rumah tangga  penerima  BPNT(X 15 )  21,93 memiliki  nilai  yang  lebih  dominan  dibanding cluster 1  yang memiliki hasil rat-rata angka melek huruf (X 2 ) 96,26,  bekerja disektor formal (X 6 ) 13,99, bekerja disektor pertanian (X 7 ) 12,14, wanita yang menggunakan alat KB (X 9 ) 17,64, rumah tangga yang menggunakan air bersih (X 12 ) 22,15, rumah tangga penerima BPNT(X 15 ) 13,48. Dan jika semua nilai variabel dihitung, cluster 2 mempunyai nilai rata-rata yang lebih dominan dibandingkan cluster 1. Adapun cluster 2 memiliki tiga anggota yaitu wilayah Tarakan, Malinau dan Tana Tidung;
c. cluster 3
Dapat dilihat bahwa jika variabel yang mempunyai hasil rata-rata penduduk yang tidak tamat SD (X 1 )  38,49,  penduduk  yang    masih  bersekolah  (X 3 )  100,  bekerja  disektor  informal  (X 5 )  42,06, pengeluaran perkapita untuk makanan dan nonmakan (X 8 ) 60,59, luas lantai kurang dari (X 11 ) 29,9, rumah tangga penerima raskin (X 14 ) 9,71 nilai-nilai ini lebih dominan daripada hasil rata- rata penduduk yang tidak tamat SD (X 1 ), penduduk yang  masih bersekolah (X 3 ), bekerja disektor
informal (X 5 ), pengeluaran perkapita untuk makanan dan nonmakan (X 8 ), luas lantai < (X 11 ), rumah tangga penerima RasKin (X 14 ) yang ada pada cluster 1 dan cluster 2. Dan jika semua nilai variabel dihitung, cluster 3 mempunyai nilai rata-rata yang jauh diatas cluster 1 dan cluster 2. Cluster 3 hanya memiliki satu anggota saja yaitu wilayah Nunukan.
Perhitungan K-Means menggunakan GUI MATLAB
Hasil akhir perhitungan k-means menggunakan GUI MATLAB
Gambar 1 Hasil Akhir Perhitungan Data
Hasil dari pengklasteran kemiskinan Provinsi Kaltara pada tahun  2021  dengan metode k-means menggunakan GUI MATLAB diperoleh bahwa wilayah Bulungan berada pada cluster 1, wilayah Malinau, Tana Tidung dan Tarakan berada pada cluster 2 dan wilayah Nunuka berada pada cluster 3.

## IV. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  bisa  diambil  dari  penelitian  ini  adalah  berdasarkan clustering 5 kabupaten/kota  di  Provinsi  Kalimantan  Utara  Tahun  2021,  dapat  dibentuk  tiga  buah cluster . Cluster pertama  merupakan cluster dengan  nilai  rendah.  Hal  ini  berarti  termasuk  dalam  wilayah  mampu,  yang terdiri dari satu anggota saja yaitu wilayah Bulungan. Sedangkan untuk cluster 2 termasuk dalam wilayah menengah,  yang  terdiri  dari  tiga  kabupaten/kota  yaitu  Tarakan,  Malinau  dan  Tana  Tidung.  Kemudian, cluster tiga merupakan cluster dengan nilai tinggi. Hal ini berarti termasuk dalam wilayah kurang mampu, yang terdiri dari satu anggota saja yaitu  wilayah Nunukan. Dari hasil perhitungan menunjukkan bahwa cluster tiga lebih dominan dibandingkan cluster satu dan cluster dua. Artinya, prosestase nilai rata-rata dari masing-masing variabel kemiskinan tinggi sehingga seharusnya wilayah ini lebih diprioritaskan pemerintah dalam pemberian zakat atau program-program bantuan pemerintah lainnya dibandingkan cluster satu dan cluster dua.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami ucapkan  terima kasih kepada Kemendikbud Ristek khususnya bagian Direktorat  Riset dan Pengabdian Masyarakat (DRPM) atas bantuannya melalui hibah penelitian dengan skema  Penelitian Dosen Pemula (PDP) Tahun 2022 sehingga penelitian yang dilakukan ini dapat berjalan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Saprida  S,  Umari  ZF.  MANAJEMEN  PENGELOLAAN  ZAKAT  DI  DESA  PRAMBATAN  KECAMATAN  ABAB KABUPATEN PALI. Islamic Banking : Jurnal Pemikiran dan Pengembangan Perbankan Syariah. 2021 Aug 21;7(1):115–34.
[2] Nurhasanah  S,  Suryani  S.  MAKSIMALISASI  POTENSI  ZAKAT  MELALUI  PENINGKATAN  KESADARAN MASYARAKAT. JEBI (Jurnal Ekonomi dan Bisnis Islam). 2018 Dec 3;3(2):185–94.
[3] Hidayat A, Mukhlisin M. Analisis Pertumbuhan Zakat Pada Aplikasi Zakat Online Dompet Dhuafa. Jurnal Ilmiah Ekonomi Islam. 2020 Nov 19;6(3):675–84.
[4] Ahmed M, Seraj R, Islam SMS. The k-means Algorithm: A Comprehensive Survey and Performance Evaluation. Electronics. 2020 Aug;9(8):1295.
[5] Nagari  SS,  Inayati  L.  IMPLEMENTATION  OF  CLUSTERING  USING  K-MEANS  METHOD  TO  DETERMINE NUTRITIONAL STATUS. Jurnal Biometrika dan Kependudukan. 2020 Jun 15;9(1):62–8.
[6] Irbakanisa N, Cholissodin I, Bachtiar F. Klasifikasi Status Gizi pada Balita Menggunakan Metode Extreme Learning Machine dan Algoritme Genetika. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer. 2019;3(4):3640–6.
[7] Ahmar  AS,  Napitupulu  D,  Rahim  R,  Hidayat  R,  Sonatha  Y,  Azmi  M.  Using  K-Means  Clustering  to  Cluster  Provinces  in Indonesia. J Phys: Conf Ser. 2018 Jun;1028:012006.
[8] Sarasvananda IBG, Wardoyo R, Sari AK. The K-Means Clustering Algorithm With Semantic Similarity To Estimate The Cost of Hospitalization. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems). 2019 Oct 31;13(4):313–22.
[9] Helmi F, Suarna N, Nurdiawan O. Pembangunan Sistem Pendistribusian Pembayaran Zakat Online Berbasis Web. Jurnal ICT : Information Communication & Technology. 2017 Dec 27;16(2):43–7.
[10] Putri DA, Ernawati S. PENGEMBANGAN SUBSISTEM APLIKASI ZAKAT ONLINE BERBASIS WEB PADA BAZNAS KOTA BOGOR MENGGUNAKAN MODEL WATERFALL. JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer). 2019 Nov 15;4(2):63– 70.
[11] Zulkarnain Z, Nasution H, Irwansyah MA. Rancang Bangun Aplikasi Pengelolaan Zakat, Infaq dan Sadaqah Pada Yayasan Al- Fatwa. JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi). 2021 Jan 31;9(1):62–9.
[12] Mahmudi  A,  Nataly  S,  Kusyanti  DE.  Pengelompokan  pekerjaan  pembenahan  jaringan  irigasi  tersier  di  kabupaten  malang menggunakan metode k-means clustering. Sinteks : Jurnal Teknik. 2018 Jul 9;7(1):9–15.
[13] Efendi M. Penerapan metode k-means clustering pada sistem pendukung keputusan penentuan status gizi batita. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika). 2018 Sep 3;2(2):184–9.
Abdul Arif ,   Meraih   gelar   Sarjana   Pendidikan Islam   (S.PdI)   dari   Sekolah Tinggi Agama Islam Negeri Samarinda   pada tahun   2003. Kemudian meraih gelar Master (M.SI) dari Universitas Islam Indonesia pada tahun 2005. Saat ini Penulis menjadi dosen Pendidikan Agama Islam di Universitas Kaltara.
Ratna Dwi Christyanti,   Meraih   gelar   Sarjana   pada Prodi Matematika   (S.Si)   dari   Universitas Gadjah Mada   pada tahun   2011. Kemudian meraih gelar Master (M.Si) dari Universitas Brawijaya pada tahun 2014. Saat ini Penulis menjadi dosen prodi Matematika di Universitas Kaltara.