## PENERAPAN DATA MINING CLUSTERING MENGGUNAKAN ALGORITMA X- MEANS PADA DATA PENERIMA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN DI DESA GEBANG KULON KABUPATEN CIREBON
Winayah, Rudi Kurniawan, Yudhistira Arie Wijaya Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kecamatan Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135
Winayah2303@gmail.com

## ABSTRAK
Program  Keluarga  Harapan  yang  diartikan  sebagai  bantuan  sosial  kepada  keluarga  tidak  mampu, menghadapi  kerumitan  dalam  pengolahan  data  pada  penerima  PKH  di  Desa  Gebang  Kulon.  Kesulitan  ini melibatkan  penentuan  prioritas  penerima  bantuan  yang  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  seperti  pengangguran, penghasilan rata-rata, dan jumlah anggota keluarga. Tujuan penelitian ini untuk menentukan jumlah cluster yang optimal, mengukur besarnya Davies Bouldin index, dan mengidentifikasi parameter x-means yang efektif. Dalam penerapan  data  mining  metode  yang  digunakan  adalah  Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD)  diterapkan dalam tahapan  selection, cleaning, transformation, dan evaluation  untuk memproses data penelitian.  Penerapan algoritma x-means menggunakan RapidMiner versi 10.3 pada data tahun 2023 menghasilkan 3 cluster, cluster 0 terdiri  1217  item,  cluster  1  terdiri  3  item  dan  cluster  2  teridiri  4  item,  dimana  cluster  ini  mencerminkan karakteristik kelompok penerima bantuan PKH. Nilai Davies Bouldin Index sebesar -0,005 dan parameter yang digunakan  yaitu  Numerical  Measuremet.  Diharapkan  bahwa  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi positif dengan  membantu Desa Gebang Kulon dalam meningkatkan proses penyaluran bantuan PKH, sehingga pemberian bantuan menjadi lebih optimal dan akurat sesuai masyarakat yang membutuhkan.
Kata kunci: Data Mining, Clustering, X-Means, Davies Bouldin Index (DBI), dan Program Keluarga Harapan

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  merupakan  masalah  serius  dalam proses  pembangunan,  selain  kegiatan  pembangunan ada  berbagai  program  pengentasan  kemiskinan  yang telah  diupayakan.  Program  bantuan  sosial  yang  telah pemerintah  jalankan  saat  ini,  salah  satunya  Program Keluarga  Harapan  adalah  program  bantuan  untuk keluarga  berpenghasilan  rendah,  permasalahannya, terkadang  proses  penyaluran  bantuan  ini  masih dianggap tidak merata atau tepat sasaran.
Data  mining  merupakan  bagian  intergal  dari proses Knowledge Discovery in Databases (KDD), di mana langkah-langkahnya melibatkan ekstrasi pengetahuan  dari  data.  Proses  KDD  mencakup pemelihan  data,  preprocessing,  transformasi,  data mining,  interpretas  atau  evaluasi,  dan  pembentukan pengetahuan baru. Clustering adalah salah satu teknik data  mining  yang  digunakan  untuk  mengelompokan data  berdasarkan  kesamaan  fitur  atau  karakteristik tertentu.  Dalam  melakukan  clusterisasi,  beberapa  hal yang  perlu  di  pertimbangkan  jenis  data,  tujuan clusterisasi,  metode  clusterisasi,  preprocessing  data dan evaluasi.
Algoritma X-Means adalah variasi dari algoritma K-Means  yang  dikembangkan  untuk  mengatasi kelemahan  dalam  menentukan  jumlah  cluster  secara manual.  X-Means  menggunakan  pendekatan  yang lebih dinamis untuk menentukan jumlah cluster, tidak memerlukan input K dari pengguna, dan bekerja secara interative.  Meskipun  tidak  selalu  lebih  cepat  dari  K- Means,  X-Means  dapat  lebih  efisien  dalam  beberapa kasus karena menghindari kebutuhan untuk mengulani eksperimen  dengan  jumlah  cluster  yang  berbeda.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  jumlah cluster dan mengukur besarnya Davies Bouldin Index . Sehingga  penerapan  Data  Mining  dengan  metode Clustering X-Means, untuk memudahkan pengelolaan data,  efektifitas  pengelompokan  dapat  diukur  dari tingkat  homogenitas  dalam  suatu  kelompok  dan tingkat  perbedaan  antar  kelompok.  Semakin  tinggi tingkat  homogenitas  dan  perbedaan,  semakin  baik hasil  pengelompokan.  Algoritma  yang  mampu mencapai pengelompokan ini adalah x-means. Pada X- Means,  salahsatu  kelemahannya  pada  penentuan matriks  jarak.  Matriks  jarak  menjadi  faktor  kursial yang  bergantung  pada  dataset  yang  digunakan  oleh algoritma X-Means. Kualitas nilai matriks jarak  yang dihasilkan  akan  berdampak  pada  kinerja  algoritma tersebut.
Dari  latar  belakang  yang  telah  diuraikan, penelitian  ini  akan  membahas  mengenai  “Penerapan Data  Mining  Clustering  Menggunakan  Algoritma  X- Means  Pada  Data  Penerima  Bantuan  Program Keluarga Harapan”  Harapannya,  temuan  dari penelitian  ini  dapat  memberikan  dukungan  kepada pihak  Desa  Gebang  Kulon  dalam  meningkatkan efektivitas  penyaluran  bantuan  Program  Keluarga Harapan  (PKH).  Dengan  demikian,  diharapkan pemberian bantuan menjadi lebih optimal dan terarah kepada masyarakat yang membutuhkan.

## 2. LITERATURE REVIEW TINJAUAN PUSTAKA
Pencarian  literatur  yang  relevan  dengan  topik penelitian.  Langkah  ini  dapat  memberikan  gambaran mengenai Penerapan Data Mining Clustering
Menggunakan  Algoritma  X-Means  Proses  pencarian dan  pengumpulan  artikel  dengan  menggunakan  tools publish or perish, yang diambil dari database akademik yaitu Google Scholar, Shinta dan Scopus dengan kata kunci “Data Mining” dan “Clustering X-Means”.
[1]  dengan  judul  “Analisa  Penerapan  Metode Clustering X-Means Dalam Pengelompokan Penjualan Barang” membahas mengenai pengetahuan tingkat  penjualan  produk  pada  sebuah  perusahaan untuk  memberikan  rekomendasi  pada  pemilik perusahaan tentang produk mana yang prioritas diberi perhatian demi kemajuan perusahaan tersebut. Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  algoritma clustering x-means.
[2]  dengan  judul  “Analisis  Rumah  Tidak  Layak Huni  Menggunakan  Algoritma  X-Means  Analyzing Uninhabitable  Houses  Using  X-Means  Algorith” membahas  mengenai  pengelompokan  rumah  tidak layak  huni  dengan  melihat  struktur  bangunan  rumah dan fasilitas rumah yang dimiliki setiap rumah tangga di 4 wilayah  yaitu:  Batu layang, siantan hilir, siantan tengah dan siantan hulu. Salah satu metode yang dapat digunakan  untuk  pengelompokan  rumah  tidak  layak huni  adalah  metode  X-Means  clustering.  Dalam memetakan  atau  mengelompokan  rumah  tidak  layak huni  menggunakan  algoritma  x-means  menjadi beberapa cluster serta untuk mengetahui nilai akurasi terbaik dari hasil uji Davies Bouldin Index (DBI).
[3]  dengan  judul  “Data  Mining  Manhattan Distance  dan  Euclidean  Distance  pada  Algoritma  X- Means  dalam  Klasifikasi  Minat  dan  Bakat  Siswa” membahas  mengenai  Data  mining  yang  dibangun dapat  membantu  dan  memberikan  kemudahan  dalam proses  klasifikasi  minat  dan  bakat  siswa.  Setting variabel penilaian dilakukan melalui sistem. Jadi, jika ada  perubahan  nilai  maksimal  dan  minimal  variabel, admin tinggal mengupdate melalui sistem tanpa harus merubah programnya.
[4]  dengan  judul  “Analisis  Clustering  Penduduk Miskin Di Provinsi Aceh Menggunakan Algoritma K- Means Dan X-Means” membahas  mengenai pembandingan  hasil  analisis  clustering  K-Means dengan X-Means menggunakan data penduduk miskin provinsi  Aceh  tahun  2018  dan  data  Iris.  Hasil pengujian clustering dengan data Iris memiliki tingkat kemurnian  dan  hasil  pengelompokan  yang  baik  dari masing-masing  Algoritma,  Berdasarkan  Waktu  yang dibutuhkan  selama  proses  clustering  algoritma  X- Means memiliki kecepatan yang lebih baik yaitu 0.06 second.  Sedangkan  K-Means  membutuhkan  waktu selama  0.22  second.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  algoritma  X-Means  lebih  cepat  dalam melakukan  pengelompokan  dibandingkan  algoritma K-Means.
[5] dengan  judul  “Penerapan  Algoritma Clustering  K-Means  Untuk  Menentukan  Prioritas Penerima  Bantuan  Dana  Sosial  PKH  Di  Kelurahan Kampung Singkep” membahas mengenai perhitungan Clustering  K-  Means  untuk  menentukan  penerima bantuan terhadap data penduduk Kelurahan Kampung
Singkep,  agar  dapat  mengetahui  bantuan  apa  yang sesuai dengan kondisi mereka, sehingga mempermudah  tim  penyeleksi  memberikan  bantuan sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan  apakah layak atau tidak layak menerima bantuan tersebut.
[6] dengan judul “Penerapan Data Mining Untuk Bantuan  Program  Keluarga  Harapan  Menggunakan Algoritma K-Means” membahas mengenai penggunaan  Algoritma  K-Means  dalam  proses klasterisasi data penerima PKH, maka diprediksi akan ditentukan kelompok prioritas dan nomor klaster yang paling  tepat/akurat  untuk  data  penerima  PKH  di Kecamatan Banjarmasin Tengah kedepannya memastikan bahwa data tidak salah arah. Algoritma K- Means digunakan dalam perangkat lunak. Diasumsikan  bahwa  setelah  menggunakan  perangkat lunak,  model  desain  yang  digunakan  dalam  hal  ini akan  selesai  dan  memiliki  solusi  terbaik.  Sehingga nantinya dapat membantu Camat Banjarmasin Tengah dalam menentukan kategori prioritas untuk mendapatkan dana bantuan PKH.
[7] dengan judul “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan  Kelompok  Prioritas  Penerima  Bantuan PKH Menggunakan Metode Clustering K-Means Pada Desa  Kuala  Dendang”  membahas  mengenai  karena banyaknya data penduduk pada desa Kuala Dendang, membuat  pihak  yang  menangani  data  membutuhkan waktu  lama  untuk  menentukan  warga  yang  berhak mendapatkan  bantuan  karena  masih  melakukan pengecekan data secara manual, yaitu dengan melihat data  satu-persatu.  Apalagi  data  yang  tersedia  masih ada beberapa yang belum terperbaharui atau lengkap. Atau  terkadang  pihak  desa  hanya  menerima rekomendasi dari setiap RT yang ada mengenai warga- warga  yang  diusulkan  mendapat  bantuan  PKH. Penentuan  prioritas  penerima  bantuan  ini  dapat dilakukan  dengan  dengan  data  mining,  salah  satunya dengan metode Clustering K-Means.
[8]  dengan  judul  “Data  Mining  Menentukan Cluster Penerima Program Bantuan dengan Metode K- Means” membahas mengenai penggunaan data mining untuk melakukan cluster data dengan metode K-Means dan  pengolahan  data  juga  dilakukan  dengan  aplikasi Rapidminer.  Dalam  data  mining,  data  yang  dimiliki saat  penelitian  dilakukan  pengklasifikasian  data, membuat  prediksi  serta  memperkirakan  untuk mendapatkan informasi yang bermanfaat  dari kumpulan data yang akan diolah.
[9]  dengan  judul  “Pengelompokkan  Tingkat Pemahaman  Guru  PAUD  Terhadap  Pembelajaran Berbasis  STEAM  Menggunakan  Metode  X-Means Clustering” membahas mengenai penggunaan algoritma  X-Means  clustering  sebagai  salah  satu algoritma data mining dalam melakukan pengelompokkan data tingkat pemahaman guru PAUD terhadap pembelajaran berbasis STEAM. Pengelompokkan dengan  menggunakan algoritma X- Means  Clustering  menghasilkan  tingkat  pemahaman guru  PAUD  di  Kecamatan  Medan  Area  sebanyak  12 guru yang sangat paham, 7 guru yang paham, 7 guru
yang  cukup  paham,  serta  4  guru  yang  tidak  paham pembelajaran berbasis STEAM.
[10]  dengan  judul  “Implementation  of  the  X- Means  Algorithm  on  Unemployment  Data  in  West Java”  membahas  mengenai  pengelompokkan  data pengangguran  khususnya  di  Provinsi  Jawa  Barat dengan  menerapkan  algoritma  X-Means  berdasarkan jenjang pendidikan dan kabupaten/kota untuk melihat kenaikan  dan  penurunan  dari  pengangguran.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  fluktuasi dalam  jumlah  pengangguran  dalam  Provinsi  Jawa Barat  di  tahun  2011  hingga  2022.  Tingkat pengangguran  rendah  di  Provinsi  Jawa  Barat meningkat sebesar 66,7% pada 2014-2015, stabil pada 2017-2019,  sementara  tingkat  pengangguran  tinggi turun  80%  pada  2014-2015,  stabil  pada  2017-2019, tetapi naik 20% pada 2020-2022.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  tahapan- tahapan penting yang dikerjakan dengan berorientasikan  kepada  indikator  keberhasilan  dalam pengelompokan data penerima PKH yang ada di Desa Gebang  Kulon  sehingga  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan  permasalahan  multi  objektif.  Untuk dapat  mencapai,  indikator  tersebut,  maka  tahapan- tahapan penelitian ini adalah sebagai berikut.
a. Analisa  masalah,  dalam  hal  ini  kebutuhan menganalisa  permasalahan  yang  akan  diteliti mengenai  pengelompokan  data  masyarakat miskin.
b. Analisa  kebutuhan,  dalam  hal  ini  segala kebutuhan dalam meneliti baik dari jurnal, buku, literatur-literatur, tools dan software.
c. Mendesain system clustering berdasarkan Algoritma X-Means.
d. Membuat  analisa  dengan  menggunakan  tools Rapidminer.
e. Menguji  data  dengan  Algoritma  X-Means  yang dibuat.
f. Membuat  laporan  dan  menyimpulkan  hasil penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  proses Knowledge Discovery  in  Databases (KDD),  Berikut  tahapan penelitian yang dilakukan:
a. Selection salah satu proses dimana pengambilan informasi/ pengumpulan  informasi,  pemilihan  informasi serta pengecekan informasi. Pada tahap ini, data digunakan  sebagai  bahan  penelitian  adalah  data yang diambil dari tahun 2023 lalu dipilih atribut sesuai yang dibutuhkan.
b. Preprocessing sebagian  proses  persiapan  informasi  sebelum dikerjakannya  proses  Data  Mining.  Data  yang dilakukan preprocessing biasanya dicoba dengan sebagian  sesi  berupa cleaning , reduction ,  dan integration .  Saat  sebelum  proses  prediksi, diperlukan  proses  preprocessing  terlebih  dahulu
dengan  hapus  data  yang  tidak  perlu,  data  yang hilang atau data missing.
c. Transformasi Pada tahap ini dilakukan proses transformasi data ke  dalam  bentuk  format  yang  sesuai  untuk  di proses  ke  Data  Mining.  Bertujuan  untuk memudahkan koordinasi data yang diproses oleh Algoritma  dan  alat  yang  digunakan  dalam penelitian.
d. Data Mining proses  pengolahan  data  berdasarkan  Algoritma yang  konsisten  dengan  alur  Data  Mining. Algoritma  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Algoritma X-Means Clustering.
e. Evaluation Pada tahap evaluasi digunakan untuk mengevaluasi  hasil  dari  Algoritma  X-Means Clustering  untuk  mengetahui  kesimpulan  dari proses data mining.
f. Knowledge Tahapan Knowledge ini menampilkan data yang dihasilkan  dari  proses  Data  Mining,  proses  ini memaparkan  hasil  sehingga  menjadi  data  yang mudah untuk dipahami.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Dataset
Dataset  yang  digunakan,  dapat  dilihat  pada Gambar berikut ini.
Gambar 1. Dataset
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdiri dari 1224 data penerima bantuan PKH di Desa Gebang Kulon. Data ini mencakup periode waktu dari tahun  2023,  memberikan  gambaran  longitudinal tentang penerima bantuan selama satu terakhir.

## 4.2. Data Mining
Proses mencari atau menggali informasi menarik dalam sebuah data dengan jumlah besar yang terpilih dengan  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu. Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma  X-Means untuk  mengelompokkan  penerima  bantuan  Program Keluarga  Harapan  (PKH)  di  Desa  Gebang  Kulon. Dalam penelitian ini pengolahan data ini menggunakan bantuan software RapidMiner. software RapidMiner bisa dilihat pada Gambar berikut ini.
Gambar 2. Halaman Utama RapidMiner
Import  data  dilakukan  untuk  memasukan  data yang  akan  diuji  dalam  bentuk  format  .xls  atau  .xlsx. Adapun  langkah  untuk  import  data  yaitu  Klik  kanan pada layar > Insert Operator > Data Access > Files > Read  > Read Excel.Operator Read Excel  yang sudah dipanggil dapat dilihat pada Gambar berikut ini.
Gambar 3. Operator Read Excel yang sudah dipanggil
Setelah  operator  read  excel  telah  dipanggil, langkah  selanjutnya  yaitu  import  data untuk diproses dengan cara klik Import Configurations Wizard > klik file  yang  akan  digunakan.  Jika  data  telah  berhasil  di import dan tidak ada yang error maka klik finish untuk melanjutkan ke langkah selanjutnya. Tampilan Import Data dapat dilihat pada Gambar berikut ini.
Gambar 4. Tampilan Import Data
Pada  proposes  Clustering  X-Means  terdapat beberapa operator yang digunakan untuk menganalisis data. Operator tersebut adalah:
1. Read  Excel,  digunakan  untuk  membaca  data yang akan dikelompokan.
2. Clustering,  digunakan  untuk  mengelompokkan ke dalam beberapa cluster.
3. Cluster Performance Distance

## 4.3. Selection
Untuk membaca dataset dalam bentuk file excel, menggunakan  operator  Read  Excel  seperti  tampak pada Gambar berikut ini.
Gambar 5. Operator Read Excel pada Rapidminer
Setelah  mengkonfigurasi operator "Read Excel" sesuai  kebutuhan,  dapat  menggunakannya  sebagai langkah  awal  dalam  workflow  RapidMiner  untuk memuat data dari file Excel ke dalam platform analisis dan pemodelan data ini.

## 4.4. Preprocessing
Proses  cleaning  atau  pembersihan  data  yang missing atau memiliki nilai yang tidak konsisten pada langkah preprocessing. Sebelum melakukan proses ini, dilakukan  analisis  terlebih  dahulu  apakah  dataset memiliki  nilai  missing atau tidak serta memiliki  data yang  konsisten  atau  tidak.  Dari  hasil  result  dari statistik dataset seperti tampak pada Gambar dibawah ini.

## Gambar 6. Result dari Statistik Dataset
Diketahui bahwa tidak ada atribut yang memiliki nilai  missing  karena  memiliki  nilai  0  pada  kolom missing.  Untuk  memeriksa  konsisten  atau  tidak konsistennya  dataset  yang  digunakan  diperiksa  per record secara langsung dan menunjukan bahwa dataset memiliki data yang konsisten terhadap nilainya. Pada langkah  Preprocessing,  tidak  dilakukan  apa-apa karena  data  dianggap  sudah  konsisten  dan  tidak memiliki nilai yang missing.

## 4.5. Transformation
Pada  langkah  transformation  dilakukan  untuk data  bertipe polynomial menjadi  numerik  agar  data dapat diolah berdasarkan jarak. Untuk mengubah data operator Nominal to Numerical.  Operator nominal to numerical  data  adalah  untuk  melakukan  validasi sederhana  dengan  membagi  dataset  secara  acak menjadi dua data terpisah yaitu data latih dan data uji. Seperti pada Gambar berikut ini.
Gambar 7. Operator Nominal to Numerical pada

## Rapidminer
Proses ini membantu dalam mempersiapkan data untuk analisis lebih lanjut, terutama ketika menggunakan algoritma-algoritma atau metode analisis yang memerlukan tipe data numerik.
Untuk Parameter hasil data transformasi  seperti pada Tabel dibawah ini.
Tabel 1. Parameter Nominal to Numerical
Proses  ini  mengubah  data  nominal  (seperti kategori atau label) dalam atribut yang dipilih menjadi representasi numerik yang unik. Penggunaan representasi  numerik  ini  seringkali  diperlukan  dalam beberapa algoritma atau analisis data yang memerlukan data dalam bentuk numerik, seperti dalam proses clustering atau analisis data mining tertentu.
Pada langkah data mining, dilakukan pengelompokan  data  menggunakan  Algoritma  X- Means  sehingga  menggunakan  operator  X-Means seperti tampak pada Gambar berikut ini.
Gambar 8. Operator X-Means pada Rapidminer
Setelah  konfigurasi  operator  "X-Means,"  dapat menambahkan operator lain dalam workflow RapidMiner  untuk  menganalisis  dan  memanfaatkan hasil  dari  proses  clustering  ini. Model  proses  pada Rapidminer  sampai  dengan  langkah  Data  Mining tampak pada Gambar berikut ini.
Gambar 9. Model proses sampai dengan langkah Data
Mining
Parameter  X-Means  tampilannya  seperti  pada Tabel berikut ini.
Parameter Keterangan k min 3 k max 60 measure type NumericalMeasurement numerical measure EuclideanDistance clustering algorithm KMeans Tabel 2. Parameter X-Means
Dengan  konfigurasi  ini,  algoritma  K-Means  akan dijalankan dengan mencoba membentuk klaster antara 3  hingga  60  klaster,  menggunakan  jarak  Euclidean sebagai  metrik  numerik  untuk  mengukur  kesamaan antar data.
Cluster distance performance tampilannya seperti pada Tabel berikut ini.
Tabel 3. Cluster distance performance metode  pengukuran  atau  kriteria  utama  yang digunakan untuk mengevaluasi kualitas cluster dalam konteks analisis clustering.

## 4.6. Evaluation
Hasil  dari  data  mining  yang  diperoleh  dengan menggunakan Algoritma X-Means sebagai berikut.
1) Hasil  pengelompokan  menggunakan  X-Means diperoleh  sebanyak  3  cluster,  yaitu  cluster  0 sebanyak  1217  item,  cluster  1  sebanyak  3  item, dan  cluster  2  sebanyak  4  item.  Cluster  model dapat dilihat pada Gambar berikut ini.

## Gambar 10. Cluster Model
2) Nilai index Davies Boulding 0,005 untuk jumlah cluster  3.  Adapun  jarak  rata-rata  antar  centroid tampak pada Gambar berikut ini.
Gambar 11. Performance vector
Parameter Keterangan Attribute filter type Subset Attribute Select Attribute (PKH, PBI, BPNT, Dusun, Jabatan, Nama, dan Pekerjaan) Coding type Unique Integers Main criterion Davies Bouldin
Performance  vector  memberikan  pemahaman komprehensif tentang seberapa baik model atau proses  bekerja  dan  sebagai  ringkasan  dari evaluasi  model  atau  analisis  yang  telah dilakukan.
3) Plot Dari  grafik  plot  diperoleh  data  bahwa  beberapa karakteristik  sebagai  berikut.Grafik  Plot  dapat dilihat pada Gambar berikut ini.
Gambar 12. Grafik Plot
Dengan  menggunakan  grafik  plot,  dapat memanfaatkan  kekuatan  visualisasi  untuk mendukung pemahaman dan interpretasi data.
4) Visualizations Grafik Visualizations dapat dilihat pada Gambar berikut ini.

## Gambar 13. Grafik Visualizations
5) Weight Visualizations Grafik  Weight Visualizations dapat dilihat pada Gambar berikut ini.

## Gambar 14. Grafik Weight Visualizations

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari hasil setelah dilakukan proses Data Mining dapat disimpulkan sebagai berikut:
Hasil pengelompokan menggunakan X-Means diperoleh  terbaik  sebanyak  3  cluster,  yaitu  cluster  0 sebanyak  1217  item  cluster  1  sebanyak  3  item,  dan
cluster 2 sebanyak 4 item. Nilai Davies Bouldin Index yang  dihasilkan  dari  Algoritma  X-Means  ini  sebesar 0,005.  Dalam  rangka  memperbaiki  kekurangan  serta guna penyempurnaan penelitian ini maka memberikan beberapa  saran  sebagai  berikut:  Hasil  cluster  yang terbentuk  dapat  dikembangkan  dengan  metode  lain, seperti Neural Network, Naïve Bayes, Decision Tree, dll.  Pada  penelitian  selanjutnya  bisa  menggunakan dataset  dengan  record  lebih  banyak.  Penelitian  ini dapat  dikembangkan  lagi  menjadi  basis  pengetahuan untuk  sistem  penduduk Keputusan,  pemetaan penduduk, dan calon penerima bantuan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Rizqi Sulistio, N. Suarna, and O. Nurdiawan, “Analisa Penerapan Metode Clustering X-Means Dalam  Pengelompokan  Penjualan  Barang,” Jurnal  Teknologi  Ilmu  Komputer ,  vol.  1,  no.  2, pp. 37–42, 2023, doi: 10.56854/jtik.v1i2.49.
[2]  G.  F.  Rohendi,  N.  Suarna,  and  G.  D.  Lestari, “Analisis Rumah Tidak Layak Huni Menggunakan  Algoritma  X-Means,” Jurnal
Janitra Informatika dan Sistem Informasi , vol. 3, no. 1, pp. 18–29, May 2023, doi: 10.25008/janitra.v3i1.151.
[3]  M.  Mughnyanti  and  S.  Hafiz  Nanda  Ginting, “Data Mining Manhattan Distance dan Euclidean Distance  Pada  Algoritma  X-Means  Dalam Klasifikasi Minat dan Bakat Siswa,” remik , vol. 7,  no.  1,  pp.  835–842,  Jan.  2023,  doi: 10.33395/remik.v7i1.12162.
[4]  B. Yusuf, R. Mahara, H. Ahmadian, S. Wahyuni, P.  Studi  Teknologi  Informasi,  and  P.  Sudi Pendidikan  Teknologi  Informasi,  “Analisis Clustering  Penduduk  Miskin  Di  Provinsi  Aceh Menggunakan  Algoritma  K-Means  Dan  X- Means,” Jurnal  Nasional  Komputasi  dan Teknologi Informasi , vol. 5, no. 1, 2022.
[5]  S. Sari and J. N. Utamajaya, “Sistem Pendukung Keputusan  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai Dana Desa Menggunakan Metode Algoritma K- Means Clustering,” 2022.
[6]  F.  Yuridka,  F.  Teknologi  Informasi,  U.  Islam Kalimantan  MAB  Banjarmasin,  and  A.  Setiap kecamatan  di  Provinsi  Kalimantan  Selatan, “PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK
BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA K-MEANS,” 2022. [7]  S.  Amaliyah  and  S.  Rianti  Agustini,  “Jurnal Informatika Dan Rekayasa Komputer (JAKAKOM)  Penerapan  Data  Mining  Untuk Menentukan  Kelompok  Prioritas  Penerima Bantuan PKH Menggunakan Metode Clustering K-Means Pada Desa Kuala Dendang.” [Online]. Available:
http://ejournal.unama.ac.id/index.php/jakakom
[8]  R. R. A. Aria, S. Susilowati, and I. R. Rahadjeng, “Data  Mining  Menentukan  Cluster  Penerima Program  Bantuan  dengan  Metode  K-Means,”
remik , vol. 7, no. 1, pp. 291–300, Jan. 2023, doi: 10.33395/remik.v7i1.12030.
[9]  S.  Fatimah  and  A.  Usman,  “Pengelompokkan Tingkat  Pemahaman  Guru  PAUD  Terhadap Pembelajaran  Berbasis  STEAM  Menggunakan Metode X-Means Clustering,” 2022.
[10]  N.  P.  D.  -,  Gurbinder  Singh,  R.  D.  L.  Tobing, Aldwin  Simamora,  J.  A.  T.  Naibaho,  and  BA Wijaya,  “Implementation  of  the  X-Means Algorithm  on  Unemployment  Data  in  West Java,” JOURNAL  OF  INFORMATICS  AND TELECOMMUNICATION ENGINEERING , vol. 7,  no.  1,  pp.  271–281,  Jul.  2023,  doi:
10.31289/jite.v7i1.10109.