## CLUSTERING PENDUDUK MISKIN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA WILAYAH JAWA BARAT
Dewanti Fuji Astri, Martanto Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa Barat 45131
1 Dewantifa07@gmail.com, 2 martantomusijo@gmail.com

## ABSTRAK
Abstrak tersebut membahas kemiskinan sebagai status sosial yang melibatkan aspek ekonomi, pendapatan, pekerjaan,  pendidikan,  kepemilikan  harta,  dan  tempat  tinggal.  Pemerintah  Indonesia  menjalankan  berbagai program pengentasan kemiskinan, seperti Program Keluarga Harapan (PKH) dan Bantuan Langsung Tunai (BLT). PKH  memberikan  bantuan  keuangan  bersyarat  kepada  Rumah  Tangga  Sangat  Miskin  (RTSM),  termasuk kelompok seperti ibu  hamil, anak-anak, lansia, dan penyandang disabilitas. Angka  kelahiran  yang tinggi dapat mempengaruhi pertumbuhan penduduk dan tingkat pengangguran di suatu wilayah. Program bantuan pemerintah kadang-kadang  tidak  tepat  sasaran  dan  dapat  menimbulkan  kecemburuan  sosial.  Penelitian  ini  mengusulkan penggunaan metode K-Means Clustering untuk mengatasi masalah pengelompokan keluarga miskin berdasarkan berbagai  kategori.  Hasilnya,  terdapat  dua  cluster  dengan  tingkat  kemiskinan  tinggi  dan  rendah.  penerapan Algoritma K-Means  Clustering didapatkan  pengelompokkan  menjadi  2 Cluster yaitu Cluster 0  dengan  tingkat kemiskinan tinggi sebanyak 90 data dan Cluster 1 dengan tingkat kemiskinan rendah sebanyak 45 data.
Kata kunci :  Penduduk miskin, K-Means, Jawa Barat

## 1. PENDAHULUAN
Selama  ini  pemerintah  telah  berupaya  untuk mengatasi masalah kemiskinan. Salah satunya adalah dukungan  terhadap  rumah  tangga  miskin,  antara  lain Program Keluarga Harapan (PKH), Bantuan Langsung Tunai (BLT), penerbitan kartu jaminan kesehatan, dan lain-lain.  PKH  memberikan  bantuan  keuangan bersyarat  kepada  Rumah  Tangga  Sangat  Miskin termasuk Ibu Hamil,  Anak Kecil, Anak Sekolah Dasar (SD),  Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP),  Sekolah Menengah atas Umum (SMA), lansia, dan penyandang disabilitas.  Besaran  bantuan  yang  diterima  PKH ditentukan  berdasarkan  tingkat  kemiskinan  keluarga. Parameter    kemiskinan  dipertimbangkan  berdasarkan jumlah kategori  RTSM yang dicakup serta kewajiban peserta  untuk  membuat  komitmen  penting  di  bidang kesehatan dan pendidikan.[1]
Namun  permasalahan  mendasar  yang    penting dan  dapat  menghambat  keberhasilan  program  ini adalah  sasaran  yang  buruk.  Salah  satu  penyebabnya adalah  belum  adanya  informasi  mengenai  situasi kemiskinan  di  setiap  kabupaten/kota.  Karena  data distribusi terstruktur terkait masyarakat miskin masih belum  efisien  dan  akurat,  maka  jika  ada  program
dukungan  pemerintah  tidak  tepat  sasaran  dan terkadang  dapat  menimbulkan  kecemburuan  di kalangan  masyarakat,  misalnya  ada  keluarga  yang mempunyai  akses  terhadap  distribusi  terstruktur. Peduli  terhadap  masyarakat  miskin  dan  menerima program dukungan.
Penelitian  terdahulu  ditinjau  dari  jurnal  yang ditulis oleh[2]menggunakan judul “Implementasi Data Mining  menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering dalam Pengelompokan keluarga Miskin Desa Tapung Jaya” berisi data keluarga miskin di wilayah tersebut dengan  menggunakan  pengelompokan  K-Means dengan metode elbow yang berguna dalam memberikan rekomendasi jumlah klaster terbaik agar pengelompokan  lebih  cepat.  Penelitian  selanjutnya menunjukkan bahwa tingkat kemiskinan masih relatif tinggi di beberapa wilayah di Indonesia. Oleh karena itu, perlu digunakan cara ini untuk menurunkan angka kemiskinan di suatu daerah. Apalagi di tahun 2020 ini kita  mengalami  pandemi  Covid-19,  resesi  ekonomi nasional  yang    menyebabkan  pengangguran  dimana- mana sehingga membuat perekonomian tidak stabil.
Tabel 1. Perkembangan Tingkat Kemiskinan di Jawa Barat
2017 2018 2019 2020 2021 2022 2024 Maret 4,17 juta orang 3,62 juta orang 3,40 juta orang 3,92 juta orang 4,20 juta orang 4,07 juta orang 3,89 juta orang September 3,77 juta orang 3,54 juta orang 3,88 juta orang 4,19 juta orang 4,00 juta orang 4,05 juta orang
2.
TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Landasan Teori
2.1.1. Algoritma
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI), algoritma juga dapat dijabarkan sebagai suatu prosedur terstruktur untuk menyelesaikan permasalahan  matematis  dengan  langkah-langkah yang  terbatas.  Selain  itu,  algoritma  juga  dapat diinterpretasikan  sebagai  rangkaian  keputusan  logis untuk menyelesaikan suatu masalah. [3].

## 2.1.2. Pengelompokan Data (Clustering)
Clustering adalah  metode  pengelompokkan data  yang  diterapkan  untuk  mengenali  kelompok (cluster) yang  terbentuk  melalui  penggabungan elemen-elemen yang memiliki karakteristik serupa [4]. Clustering merupakan  teknik  pengelompokkan  data yang  umumnya  diterapkan  dalam  data  mining  atau penambangan  data.  Clustering  juga  sering  disebut sebagai segmentasi data. Keuntungan dari penggunaan clutering adalah sebagai metode segmentasi data yang sangat  efektif  untuk  memprediksi  dan  menganalisis berbagai  permasalahan  bisnis  khusus,  termasuk pemetaan zona wilayah, segmentasi pasar, dan strategi pemasaran. [5]

## 2.1.3. K-Means
Algoritma K-means adalah metode klasterisasi yang mengelompokkan data berdasarkan pusat klaster terdekat atau centroid. Tujuan dari algoritma K-means adalah  mengelompokkan  data  dengan  maksimalkan kesamaan di antara klaster. Hal ini dilakukan dengan mengukur  kemiripan  klaster  berdasarkan  jarak terpendek antara data dan centroid. [6]

## 2.1.4. Pengertian Kemiskinan
Kemiskinan  merujuk  pada  situasi  dimana seseorang  atau  keluarga  tidak  dapat  memenuhi kebutuhan  dasar  sehari-hari  karena  pendapatan  yang rendah, yang menghambat kenyamanan dan kemakmuran. Ketika tingkat kemiskinan suatu Negara berhasil  atau  berada  pada  tingkat  rendah,  Negara tersebut  dianggap  sejahtera.  Jika  kemiskinan  tidap dapat  diatasi,  kesejahteraan  tidak  dapat  dicapai  oleh upaya  pemerintah  atau  lembaga  public.  Dengan  kata lain,  kegagalan  program  kesejahteraan  terjadi  ketika ada  komunitas  yang  tidak  dapat  memenuhi  standar kebutuhan  minimumnya  dan  hidup  di  bawah  tingkat kesejahteraan yang ditetapkan. [7].

## 2.1.5. Program Keluarga Harapan (PKH)
Program Keluarga Harapan (PKH) merupakan inisiatif perlidungan sosial yang memberikan bantuan uang  tunai  kepada  Rumah  Tangga  Sangat  Miskin (RTSM).  Penerima  manfaat  PKH  melibatkan  ibu hamil, nifas, atau menyusui, anak balita atau anak usia 5  hingga  7  tahun,  anak  usia  SD  atau  SMP,  dan  anak usia  15  hingga  18  tahun  yang  belum  menyelesaikan pendidikan  dasar.  PKH  berfungsi  sebagai  upaya pemberantasan  kemiskinan  dengan  memberikan
perlindungan  sosial  di  bidang  pendidikan  dan kesehatan kepada RTSM..[8].
2.1.6. RapidMiner RapidMiner merupakan suatu platform perangkat lunak yang sangat kuat untuk pembelajaran mesin dan ilmu data, menyediakan berbagai alat untuk pemodelan,  evalusasi,  implementasi,  dan  persiapan data.  Meskipun  dirancang  untuk  mudah  digunakan, RapidMiner memungkinkn individu tanpa pengalaman  pemrograman  untuk  dengan  cepat membangun  dan  menguji    berbagai  model.  Dengan antarmuka  drag-and-drop,  pengguna  dapat  membuat alur  kerja  untuk  memproses  dan  mengalisis  data. Keunggulan  perangkat  lunak  ini  terletak  pada dukungan terhadap berbagai sumber data, seperti file datar, basis data, dan platform big data seperti Hadoop dan  Spark.  RapidMiner  juga  menyertakan  berbagai operator  bawaan  yang  mencakup  semua  langkah dalam  proses  pemrosesan  data,  seperti  pemodelan, pembersihan data dan pemilihan fitur.[9]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari website resmi Daerah Jawa Barat, data.jabarprov.go.id yang  saya  pilih  pada  tanggal  1 November  2023  untuk  mengumpulkan  informasi tentang  penduduk  miskin  di  Daerah  Jawa  Barat. Penelitian ini menggunakan data sekunder. Dataset ini berisi  indeks  kedalaman  kemiskinan  untuk  masing- masing Kabupaten atau Kota pada Provinsi Jawa Barat dari tahun 2018 sampai 2022. Data ini berisi id, nama Kabupaten dan Kota, tahun, kode Kabupaten dan Kota, serta kedalaman kemiskinan di tahun tersebut.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, data sekunder dimanfaatkan karena berasal dari sumber lain. Secara lebih  spesifik,  penelitian  ini  memperoleh  informasi melalui analisis literature, yang mencakup pengumpulan data dari berbagai sumber seperti buku, jurnal,  artikel,  dan  internet.  [10].  Terdapat  135  data dari tahun 2018 hingga 2022 dari Badan Pusat Statistik Provinsi  Jawa  Barat.  Data  ini  diambil  dari  situs  web resmi open data Jawa Barat.

## 3.3. Tahapan Perancangan
Tahapan  perancangan  yang  dilakukan  dalam penelitian  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini menggunakan metode peracangan KDD. Data mining, yang  juga  dikenal  sebagai Knowledge  Discovery  ini Database (KDD),  merupakan  suatu  proses  ekstraksi infromasi  yang  potensial,  implisit,  dan  belum diketahui  dari  sejumlah  data.  Hasil  dari  proses  data mining,  yang  melibatkan  indentifikasi  trend  an  pola data,  selanjutnya  diolah  dengan  akurat  untuk menghasilkan informasi yang dapat dipahami dengan mudah [11]. Proses Knowledge Discovery in Database secara  garis  besar  terdiri  dari  5  tahapan  yaitu data
selection,  pre-processing/cleaning,  transformation, data  mining dan interpretation/evaluation. Tahapan dari KDD dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 1. Tahapan KDD
Berikut  ini  merupakan  tahapan  dari  proses Knowledge Discovery ini Database (KDD) : 1) Data Selection
Langkah  pemilihan  data,  yang  juga  dikenal sebagai “seleksi”, merujuk pada tahap dimana data  dipilih  dari  kumpulan  data  operasional sebelum dilakukan proses pengumpulan informasi  KDD.  Data  yang  diambil  untuk kegiatan  data  mining  berasal  dari  data operasional  dan  dikompilasi  dalam  satu dokumen. [12]
2) Data Preprocessing
Preprocessing data merupakan  tahap  awal dalam  proses  data  mining.  Pada  tahap  ini dilakukan tindakan penghapusan data duplikat, pemeriksaan  kesalahan  data,  dan  koreksi kesalahan seperti kesalahan penulisan[13]
3) Data Transformation
Tahap mengonversi data kedalam suatu format khusus  agar  dapat  dimanfaatkan  dalam  proses data mining.
4) Data Mining
Data mining merupakan suatu proses pengidentifikasian  pola  atau  informasi  yang menarik  dari  sejumlah  data  tertentu  dengan menerapkan  teknik  khusus,  bertujuan  untuk menghasilkan  informasi  yang  memiliki  nilai atau manfaat.. [14]
5) Interpretation/evalution
Tahap  ini  mengurangi  keperluan  untuk memverikasi  apakah  informasi  atau  data  yang dipresentasikan  sejalan  dengan  fakta  atau hipotesis sebelumnya.[12].

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penerapan Algoritma K-Means Clustering di Jawa Barat Dalam bagian hasil penelitian ini, tahapan KDD (Know Discovery in Database) digunakan dengan alat RapidMiner versi  10.1.  Data  ini  diambil  dari opendatajabar.com .  Algoritma  Clustering  K-means digunakan untuk uji coba ini.

## 4.1.1. Data Selection
Pada  tahap  awal,  hanya  beberapa  atribut  yang dapat diakses, yaitu id, nama_provinsi, kode_kabupaten_kota,nama_kabupaten_kota,persenta se_pendudu,  dan  tahun,  sehingga  total  dataset memiliki  135 daftar.  Langkah  pertama  dalam  proses pemilihan  data  adalah  mengimport  data  penduduk miskin  dalam  format  excel  (xlsx)  ke  dalam  aplikasi rapidminer.  Untuk dapat  melakukannya  dengan menggunakan  import  data  atau  menggunakan konfigurasi  wizard  di  bagian  operator  Read  Excel, yang dapat membaca data yang telah diimport. Berikut merupakan gambar dari Data Selection:
Gambar 2. Import data  pada operator Read Excel
Langkah selanjutnya menggunakan operator set role yaitu proses menentukan atribut mana saja yang akan digunakan. Berikut merupakan bentuk operator set role:
Gambar 3. Operator Set Role
Hasil  data  yang  telah  dimasukan  menggunakan operator set role terdapat pada gambar 4
Gambar 4. Data Pada Operator Set Role
4.1.2. Data Cleaning / Preprocessing
Pada proses tahapan Preprocessing yaitu untuk menghapus  atribut  data  yang  tidak  diperlukan  dan tidak digunakan agar saat diproses tidak menimbulkan kesalahan atau masalah pada data tersebut.
Gambar 5. Hasil Data Preprocessing
Pada  gambar  5  proses  data  cleaning  atau  data Preprocessing  didapatkan  hasil  bahwa  tidak  ada kesalahan  pada  data  tersebut.  Kemudian  langkah selanjutnya  adalah  menggunakan  operator Select Attributes yaitu  operator  yang  berfungsi  untuk memilih subset atribut  yang  akan  digunakan  dari ExampleSet dan menghapus atribut lainnya yang tidak digunakan.
Gambar 6. Hasil Data Select Attributes

## 4.1.3. Data Transformation
Gambar 7. Nomminal to numerical
Dalam proses tahapan Data Transformation ini mengubah tipe atribut data yang semula non-numeric diubah  menjadi  tipe  data numeric .  Berikut  hasil
penampilan data Tranformation menggunakan operator Nomnial to Numerical .

## 4.1.4. Data Mining
Pada  tahapan  Data  mining  menggunakan proses Clustering menggunakan  algoritma  K-Means dengan  operator  yang  digunakan  yaitu Clustering  K- Means dan  untuk  melakukan  pengujian  dan mengevaluasi  hasil  dari Clustering menggunakan operator Cluster Disance Perfomance dengan metode yang  digunakan  yaitu David  Bouldin  Index  (DBI) untuk  menentukan  jumlah  cluster  terbaik.  Berikut merupakan gambar model Algoritma K-means:
Gambar 8. Model Data Mining
Pada  saat  proses  melakukan clustering K- means yaitu untuk menentukan K yang paling optimal ketika  menggunakan  operator  performance  untuk menghitung  DBI  dan  parameter  yang  digunakan dimulai  dari  K  =  2  sampai  K  =  10.  Pada  proses clustering terdapat parameter  yang  harus disesuaikan terlebih  dahulu.  Tampilan  parameter clustering pada gambar berikut ini :
Gambar 9. Operator K-means Clustering
K adalah jumlah cluster yang digunakan. Jumlah percobaan  cluster  yang  ada  dicontoh  yaitu  dari  2-10 cluster.  Kemudian, max  runs adalah  jumlah maksimum  run  K-means  dan  jumlah  yang  ada dicontoh yaitu 10.
4.1.5. Interpretation/ Evaluation Operator Perfomance Cluster Distance digunakan  dalam  penelitian  ini.  Tahap  evaluasi  ini dilakukan  untuk  mengevaluasi  keberhasilan  model yang  telah  digunakan.  Sepuluh  percobaan  dilakukan dengan  operator Perfomance  Cluster  Distance ini untuk  menentukan  nilai  K  yang  ideal  dengan parameter max/run. Nilai DBI (Davies Bouldin Index) dari  setiap  cluster  dibatasi  untuk  menentukan  hasil yang paling baik berdasarkan jarak terdekat yang telah
dikelompokkan.  Berdasarkan  hasil  implementasi algoritma K-means, diperoleh hasil performance :
Gambar 10. Hasil Perfomance Vector
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  DBI terhadap 2 cluster dengan keseluruhan data sebanyak 135  record.  Dengan  hasil Avg.  Centroid  distance bernilai 0.796, hasil rata-rata c luster _0 bernilai 1.030, rata-rata  dalam cluster _1  bernilai  0,330,  kemudian nilai pengukuran jarak antar titik dalam cluster didapat nilai DBI 0,004.
4.2. Analisis Hasil Pengelompokkan Algoritma K- means di Jawa Barat Berikut merupakan hasil penerapan Algoritma K- means  yang  sudah  dilakukan  :  Pada  hasil  Evaluasi setelah dilakukan proses clustering dengan menggunakan cluster 2 sampai dengan 10 rekapitulasi dapat dilihat nilai DBI pada table sebagi berikut :
Tabel 2. Hasil Menentukan Nilai K Nilai K AVG DBI 2 0.796 0.004 3 0.330 0.016 4 0.242 0.021 5 0.183 0.028 6 0.153 0.031 7 0.138 0.034 8 0.125 0.037 9 0.120 0.038 10 0.140 0.040
Dijelaskan  pada  table  2  merupakan  proses menentukan  Cluster  Optimun  dan  nilai  DBI  dari mengelompokan  tingkat  kemiskinan  di  Jawa  Barat menggunakan Algoritma K-mens. Perlu dilakukan uji coba  untuk  menentukan  nilai  K  dimulai  nilai  Cluster 2-10 dan didapat yang mendekati angka 0 adalah ada di  K  2  dengan  nilai  DBI  0.004.  Jumlah Cluster sebanyak  2  (dua)  diperoleh  dengan  total  data  item sebanyak  135  items. Cluster 0  berjumlah  90  record, sedangkan Cluster 1  berjumlah  45  record.  Berikut merupakan hasil gambar Cluster model :
Sedangkan  untuk  melihat  pengelompokkan Cluster 0  dan Cluster 1  dalam  bentuk  Folder  yang terdapat pada bagian Folder View. Berikut gambar 11 dari Folder View pada Cluster 0 :
Gambar 12. Folder View Cluster 0
Berikut gambar 13 Folder View pada Cluster 1 :
Gambar 13. Folder View Cluster 1
Berikut  merupakan  tampilan  Visualizations gambar grafik histogram hasil Cluster dari keseluhan data :

## Gambar 14. Tampilan Histogram Cluster
Berdasarkan histogram pada Gambar 14 terdapat 2  Cluster,  yaitu  Cluster  0  dengan  jumlah  Kota  atau Kabupaten dengan tingkat kemiskinan tinggi sebanyak 90  data,  dan  Cluster  1  dengan  jumlah  Kota  atau Kabupaten  dengan  tingkat  kemiskinan  rendah sebanyak  45  data. Cluster 0  dengan  kelompok  Kota atau  Kabupaten  dengan  tingkat  kemiskinan  tinggi sebanyak  90  data,  dengan  gambar Cluster sebagai berikut :
Gambar 15. Cluster 0
Cluster 1 dengan kelompok Kota atau Kabupaten dengan  tingkat  kemiskinan  rendah  dengan  jumlah sebanyak  45  data,  dengan  gambar Cluster sebagai berikut :

## Gambar 16. Cluster 1

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  menerapkan  Data  Mining  metode  K- Means  Clustering  dalam  melakukan  melakukan pengelompokkan  data  Kemiskinan  di  Provinsi  Jawa Barat  dengan  jumlah  data  sebanyak  135  data, pengelompokkan data dilkakuanimpu dengan menggunakan  tools  RapidMiner.  Dapat  diuraikan keslan  sebagai  berikut  :  Dari  hasil  perhitungan menggunakan metode K-Means Clustering, didapatkan informasi  yaitu berupa tingkat kemiskinan yang terbagi menjadi 2 Cluster yaitu Cluster 0 dengan tingkat  kemiskinan  tinggi  sebanyak  90  data  dan Cluster 1 dengan tingkat kemiskinan rendah sebanyak 45  data.mSetelah  menentukan  pengelompokkan menggunakan  K-Means  Clustering  ini,  diharapkan dengan  adanya  informasi  ini  pemerintah  Jawa  Barat dengan cepat menentukan kebijakan yang tepat untuk menyalurkan  beberapa  bantuan  kepada  masyarakat yang  membutuhkan,  dan  didapatkan  pada  Cluster  0 dengan tingkat kemiskinan tinggi lebih membutuhkan bantuan dikarenakan terdapat banyak masyarakat yang masih kekurangan di wilayah tersebut.
Penelitian  ini  masih  banyak  kekurangan  untuk peningkatan yang  dapat  digunakan  di masa mendatang.  Berikut  ini  merupakan  saran  untuk pengembangan  penelitian  lebih  lanjut,  yaitu  :  Untuk membandingkan  hasil  akhir  dari  proses  peningkatan cluster,  penelitian  ini  dapat  menggunakan  algoritma tambahan  seperti  K-Medoids  atau  metode  Fpgrowth. Untuk  Pemerintah  Jawa  Barat  harus  memberikan
perhatian  lebih  besar  pada  masyarakat  dan  meninjau kembali ke lapangan untuk membuat kebijakan untuk memerangi  kemiskinan  di  wilayah  tersebut.  Ini termasuk membangun infrastruktur masyarakat umum seperti  jalan  umum  dan  peningkatan  program pendidikan,  serta  mengembangkan  program  ekonomi seperti bantuan kepada UMKM.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  RAHAYU  UTAMI,  “JURUSAN  TEKNIK INFORMATIKA  FAKULTAS  SAINS  DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM
NEGERI  MAULANA  MALIK  IBRAHIM MALANG  2018  APLIKASI  MONITORING KELUARGA MISKIN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING BERBASIS  MOBILE  GIS  (STUDI  KASUS : PKH KEC KEDUNGKANDANG KOTA MALANG),” 2018.
[2]  D.  Sebagai et  al. ,  “IMPLEMENTASI  DATA
MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K- MEANS CLUSTERING DALAM PENGELOMPOKAN  KELUARGA  MISKIN
DESA  TAPUNG  JAYA  TUGAS  AKHIR,” 2022.
[3]  Y. Suharya and H. Widia, “Implementasi Digital Signature  Menggunakan  Algoritma  Kriftografi RSA  Untuk  Pengamanan  Data  Di  Smk Wirakarya  1  Ciparay,” Computing ,  vol.  07,  no. 01, pp. 20–29, 2020.
[4]  A. S. Jinggo Pratama, Abdul Khamid, and Yesy Diah  Rosita,  “Pencarian  Rute  Optimal  Wisata Mojokerto  Dalam  Kasus  Traveling  Salesman Problem  Menggunakan  Algoritma  Genetika,” Jurnal  Informatika  Teknologi  dan  Sains (Jinteks) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  283–288, 2023,  doi: 10.51401/jinteks.v5i2.2447.
[5]   hanif  sri  Yulianto,  “Pengertian  Clustering, Metode, dan Syarat-syaratnya,” bola.com , 2022.
[6]  Y.  Prihati,  Suwarno,  and  A.  Dharmawan, “Implementasi  Algoritma  K-Means  Untuk Pemetaan  Prestasi  Akademik  Siswa  Disekolah Dasar Terang Bagi Bangsa Pati,” Kinabalu , vol. 11, no. 2, pp. 50–57, 2019.
[7]  H.  F.  D.  Laoh,  Elvira  Rosa.  Kalangi,  Josep Bintang.  Siwu,  “Pengaruh  Produk  Domestic Regional  Bruto  Dan  Indeks  Pembangunan Manusia,” Jurnal  Berkala  Ilmiah  Efisiensi ,  vol. 23, no. 1, pp. 85–96, 2023.
[8]  S.  A.  S.  Risna  Resnawaty,  “Program  Keluarga Harapan  (  Pkh  ):  Antara  Perlindungan  Sosial,” Prosiding Ks: Riset & Pkm , vol. 4, no. 1, pp. 1– 140, 2017.
[9]  M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  and  A.  Voutama, “IMPLEMENTASI  RAPIDMINER  DENGAN METODE  CLUSTERING  K-MEANS  UNTUK ANALISA  PENJUALAN  PADA  TOKO  OJ CELL,” 2023.
[10]  M. A. Sholihhudin, “Implementasi Data Mining Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering
Dalam  Pengelompokan  Keluarga  Miskin  Desa Tapung Jaya,” 2022.
[11]  M. Marsono,  “Penerapan  Data  Mining Pengaturan Pola Tata Letak Barang Pada Berkah Swalayan
Untuk Strategi Penjualan Menggunakan  Algoritma  Apriori,” InfoTekJar (Jurnal  Nasional  Informatika  dan  Teknologi Jaringan) , vol. 3, no. 2, pp. 170–175, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.908.
[12]  N.  Septiani,  S.  Anwar,  and  R.  Herdiana, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk  Harga  Rumah  di  Jakarta  Selatan,”
Trending:  Jurnal  Ekonomi,  Akuntansi  dan Manajemen , vol. 1, no. 2, 2023.
[13]  E.  Priyanti,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes Untuk  Klasifikasi  Bakteri  Gram-  Negatif,” Jurnal Teknik Komputer , vol. III, no. 2, pp. 68– 76, 2017.
[14]  Yuli Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data  mining merupakan bagian dari tahapan proses Knowledge  Discovery  in  Database  (  KDD  )  . Jurnal  Edik  Informatika,” Jurnal Edik Informatika , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2019.