Vol. 4 No. 2 Tahun. 2024
Pengembangan Aplikasi Website Pemetaan Penerima Zakat dengan Metode K- Means Clustering
Indrawan Ady Saputro* 1 , Iwan Ady Prabowo 2 , Riyan Abdul Aziz 3 1,3 Informatika, STMIK AMIKOM Surakarta, 2 Informatika STMIK Sinar Nusantara e-mail: * 1 indrawanadys@dosen.amikomsolo.ac.id , 2 iwanadyp@sinus.ac.id , 3 riyan@dosen.amikomsolo.ac.id
Abstract − Zakat is an asset collected from muzaki and distributed to 8 asnaf: the very poor, the deprived, zakat management officers, converts, those with a lot of debt, slaves seeking freedom, travelers, and those fighting in the way of Allah. Al-Huda Mosque, data on zakat recipients includes names, addresses, the number of family dependents, and amount of zakat received. However, the takmir doesn’t yet know the  priority  of  zakat  recipients.  Therefore,  an  algorithm  is  needed  to  group  zakat  recipient  data  based  on  family  dependents,  work,  home conditions, and transportation. This study used the K-Means Clustering method to group zakat recipient data. A web-based application was developed using PHP to facilitate data management. As a result, 7 recipients received high priority, 30 medium priority, and 16 low priority. Tests with the Silhouette Coefficient showed 4 clusters with strong structural values. Future research can add variables for more accurate and comprehensive results.
. Keywords  Clustering, Zakat, K-Means, Silhouette Coefficient.
Abstrak  Zakat  adalah  aset  yang  dikumpulkan  dari  muzaki  dan  dibagikan  kepada  8  asnaf,  yaitu  orang  yang  sangat  miskin,  orang  yang kekurangan,  petugas  pengelola  zakat,  muallaf,  orang  yang  memiliki  banyak  utang,  budak  yang  ingin  merdeka,  musafir,  dan  mereka  yang berjuang di jalan Allah. Di Masjid Al-Huda, data penerima zakat mencakup nama, alamat, jumlah tanggungan keluarga, dan jumlah zakat yang diterima.  Namun,  takmir  belum  mengetahui  prioritas  penerima  zakat.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  algoritma  untuk  mengelompokkan  data penerima zakat berdasarkan jumlah tanggungan keluarga, pekerjaan, kondisi rumah, dan transportasi. Penelitian ini menggunakan metode K- Means Clustering untuk mengelompokkan data penerima zakat. Aplikasi berbasis web dikembangkan menggunakan PHP untuk mempermudah pengelolaan data. Hasilnya, 7 penerima mendapat prioritas tinggi, 30 penerima prioritas sedang, dan 16 penerima prioritas rendah. Pengujian dengan  Silhouette  Coefficient  menunjukkan  4  kluster  dengan  nilai  struktural  yang  kuat.  Penelitian  selanjutnya  bisa  menambah  variabel tambahan untuk hasil yang lebih akurat dan komprehensif .
Kata Kunci  Clustering, Zakat, K-Means, Silhouette Coefficient.

## I. PENDAHULUAN
Zakat, sebagai kewajiban bagi muzaki dan dermawan, merupakan harta yang dikumpulkan untuk kemudian didistribusikan kembali kepada yang berhak menerimanya [1]. Berdasarkan ajaran Islam, penerima zakat mencakup delapan kelompok, yaitu fakir, miskin, petugas zakat, mualaf, orang yang berutang, budak yang ingin bebas, musafir, dan mereka yang berjuang di jalan Allah [2]. Penelitian menunjukkan bahwa mayoritas penerima zakat di daerah tersebut adalah penduduk miskin, yang umumnya memiliki penghasilan rendah dan tanggungan keluarga yang besar [3]. Namun, proses penyebaran zakat saat ini masih belum sesuai dengan strata ekonomi penduduk, menyebabkan kurangnya informasi yang lengkap mengenai data penerima zakat.
Kurangnya informasi yang lengkap mengenai data penerima zakat merupakan permasalahan utama dalam proses penyaluran zakat saat ini. Pengolahan data penerima zakat secara manual dianggap tidak memadai dalam menyajikan informasi yang lengkap tentang  penerima  yang  berhak  mendapatkan  zakat.  Karena  itu,  pengembangan  sistem  teknologi  yang  dapat  menyediakan informasi komprehensif tentang data penerima zakat menjadi penting. Metode yang mempunyai kemampuan dan kinerja yang baik dalam pengelompokan data adalah k-means, clustering adalah langkah-langkah dalam mengelompokkan suatu objek atau data  ke  dalam  kelompok  yang  serupa  berdasarkan  ciri-ciri  yang  dimiliki  oleh  objek  tersebut    [4][5].  K-Means  Clustering merupakan teknik untuk membagi sebuah data menjadi beberapa kelompok. [6] [7] [8]. K-means memiliki kemampuan untuk mengelompokkan data berdasarkan suatu kemiripan ciri atau karakteristik yang ada pada data tersebut [9][10][11].
Penggunaan  metode  K-Means  Clustering  untuk  mengelompokkan  data  penerima  zakat  di  Masjid  Al-Huda  Pandeyan merupakan inovasi signifikan yang memanfaatkan teknologi pengolahan data canggih untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pendistribusian zakat, berbeda dengan metode manual tradisional yang rentan terhadap kesalahan. Aplikasi ini memetakan data penerima  zakat  secara  visual,  memungkinkan  pengelola  zakat  untuk  melihat  distribusi  dan  konsentrasi  penerima  zakat berdasarkan  kategori  ekonomi  dan  sosial,  yang  sulit  dilakukan  dengan  metode  manual.  Selain  itu,  aplikasi  ini  tidak  hanya mengelompokkan  penerima  zakat  tetapi  juga  menetapkan  prioritas  berdasarkan  tingkat  kebutuhan  dan  karakteristik  ekonomi masing-masing kelompok, memastikan bantuan zakat lebih tepat sasaran dan memberikan dampak lebih besar bagi mereka yang membutuhkan. Dengan menyediakan akses informasi melalui website, aplikasi ini meningkatkan transparansi dan kemudahan

## Saputro, Pengembangan Aplikasi Web Pemetaan…| 255
akses, memungkinkan pengelola zakat dan masyarakat umum untuk mengakses informasi, sehingga meningkatkan kepercayaan dan  partisipasi  dalam  program  zakat.  Metode  K-Means  Clustering  memastikan  data  penerima  zakat  dikelompokkan  secara objektif  berdasarkan  ciri-ciri  dan  karakteristik  yang  terukur,  mengurangi  subjektivitas  dalam  pendataan  dan  memastikan keputusan pendistribusian zakat didasarkan pada analisis data yang akurat. Dengan memanfaatkan teknologi ini, aplikasi dapat memproses  dan  menganalisis  data  dalam  jumlah  besar  dengan  cepat  dan  akurat,  meningkatkan  efisiensi  pengelolaan  zakat, mengurangi beban administrasi, dan meminimalkan risiko kesalahan yang sering terjadi pada pengolahan data manual.
Berdasarkan uraian diatas, maka perlu membuat sebuah aplikasi pemetaan data penerima zakat yang berhak di Masjid Al- Huda Pandeyan dengan metode K-Means Clustering. Dengan demikian, aplikasi ini akan menampilkan prioritas data penerima zakat di Masjid Al-Huda Pandeyan. Hal ini diharapkan dapat membantu pendataan informasi penerima zakat yang dapat diakses melalui internet menggunakan website.

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Penelitian pemetaan data dengan  metode K-Means Clustering antara lain:  Pembahasan mengenai perbandingan algoritma FCM dan K-Means diperoleh hasil bahwa clustering dengan FCM memiliki akurasi 50%, sedangkan metode k-means dengan akurasi  lebih  baik  yaitu  83,3%  [12].  Metode  k-means  berfungsi  untuk  mengelompokan  penerima  bantuan  bedah  rumah berdasarkan  karakteristiknya  [13].  Pengelompokan  desa  miskin  menggunakan  algoritma  k-means  untuk  proses pengelompokannya.  Pengujian  cluster  dilakukan  dengan  analisis  deskriminan  dimana  digunakan  untuk  melihat  akurasi  yang terbaik [14]. Dalam penelitian ini, objek penelitian adalah penerima zakat di Kelurahan Keparakan dengan variabel karakteristik data  penerima  zakat.  Sebagai  perbandingan,  penelitian  [15]  menyelidiki  penduduk  miskin  di  Kabupaten  Malang  dengan mempertimbangkan  variabel  seperti  tingkat  pendidikan,  tingkat  kesehatan,  status  pekerjaan,  jumlah  tanggungan,  dan  akses terhadap layanan publik. Sementara itu, penelitian [16] mengamati penerima bantuan sosial di Kota Bandung dengan variabel seperti  tingkat  pendapatan,  kondisi  tempat  tinggal,  status  kesehatan,  dan  akses  terhadap  fasilitas  umum.  Temuan-temuan  ini menyoroti  pentingnya  memperhatikan  berbagai  aspek  kehidupan  yang  memengaruhi  kesejahteraan  masyarakat  penerima bantuan. Selain itu, penelitian [17] yang meneliti penerima zakat dengan mempertimbangkan variabel seperti jenis pekerjaan, tingkat  pendidikan,  kondisi  kesehatan,  dan  dukungan  sosial.  Dengan  melibatkan  berbagai  variabel  ini,  penelitian-penelitian tersebut memberikan pemahaman yang lebih holistik tentang karakteristik dan kebutuhan masyarakat penerima bantuan, yang dapat  menjadi  dasar  bagi  penyusunan  program-program  bantuan  yang  lebih  efektif  dan  tepat  sasaran.  Sehingga  perlu mengembangkan penelitian dengan objek penelitian data penerima zakat menggunakan variabel rasio jumlah penghasilan dibagi jumlah tanggungan keluarga, pekerjaan, rumah dan transportasi di Masjid Al-Huda Pandeyan.

## III. METODE PENELITIAN
1. Metode Pengumpulan Data
a. Wawancara: Dilakukan dengan menanyakan langsung kepada takmir masjid atau pengurus yang mengelola data penerima zakat.
b. Observasi: Melibatkan kunjungan langsung ke lokasi penerima zakat untuk mengumpulkan data.
c. Digitasi: Menggunakan Google Maps melalui smartphone untuk mengumpulkan data geografis.
d. Studi Pustaka: Pengkajian literatur dari buku dan jurnal ilmiah untuk mendapatkan referensi tentang clustering dan membangun aplikasi pemetaan data penerima zakat menggunakan metode K-Means Clustering.
2. Sumber Data
a. Data Primer: Berupa  nama  penerima, alamat, jumlah penghasilan, tanggungan  keluarga, pekerjaan, rumah, transportasi,  dan  titik  koordinat  yang  diperoleh  melalui  wawancara,  digitasi,  dan  observasi  dengan  takmir masjid dan pengurus zakat.
b. Data Sekunder: Informasi yang dikumpulkan melalui studi pustaka, mencakup penelitian buku, literatur, dan artikel yang relevan.
3. Desain Sistem
a. UML: Penggunaan Unified Modeling Language untuk merancang sistem melalui diagram use case, diagram kelas, diagram urutan, dan diagram aktivitas.
b. K-Means Clustering: Sistem dikembangkan untuk memetakan data penerima zakat menggunakan metode K- Means Clustering, dengan data dikelompokkan dalam tiga prioritas berdasarkan titik pusat awal yang diambil secara acak dari tiga penerima zakat.
c. Konstruksi Sistem: Tahap ini mencakup pembangunan sistem menggunakan perangkat lunak serta perangkat keras yang diperlukan untuk implementasi.
4. Pengujian Sistem
a. Pengujian Fungsionalitas: Dilakukan melalui blackbox testing untuk menemukan kelebihan dan kekurangan sistem.
b. Pengujian Validitas: Melihat  hasil perhitungan  manual  serta  perhitungan aplikasi  menggunakan  metode  K- Means Clustering dan validitas silhouette coefficient, yang bertujuan menilai kekuatan kluster yang dihasilkan. Implementasi akhir berupa aplikasi web untuk pemetaan data penerima zakat di Masjid Al-Huda Pandeyan.

## 256 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengembangan  sistem  ini  merupakan  langkah  maju  dalam  pengelolaan  data  penerima  zakat  dengan  fokus  pada pengelompokan menggunakan metode K-Means Clustering berdasarkan empat kriteria: rasio, pekerjaan, rumah, dan transportasi. Langkah-langkah tersebut tergambar dalam flowchart algoritma K-Means Clustering, yang diikuti dengan normalisasi data dan pemrosesan  data  penerima  zakat.  Setelah  inisialisasi  data,  proses  clustering  dimulai  dengan  menentukan  jumlah  cluster, menghitung  jarak  antara  data  dengan  pusat  cluster,  dan  menentukan  anggota  klaster  berdasarkan  jarak  terdekat.  Proses  ini dilakukan hingga tidak ada perubahan pada posisi data. Hasilnya, cluster pertama memiliki 7 anggota, cluster kedua memiliki 30 anggota, dan cluster ketiga memiliki 16 anggota.
Setelah proses clustering, dilanjutkan dengan desain sistem UML yang mencakup use case diagram, class diagram, sequence diagram, dan activity diagram. Implementasi sistem dilakukan melalui sebuah website menggunakan bahasa pemrograman PHP. Sistem ini memiliki berbagai halaman, termasuk halaman utama, halaman data penerima, halaman proses clustering, dan halaman hasil  clustering.  Pengujian  sistem  melibatkan  uji  fungsionalitas,  uji  validitas,  dan  uji  kualitas  cluster  menggunakan  metode silhouette coefficient. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berfungsi dengan baik, hasil clustering kualitatif, dan telah memperoleh  rata-rata  nilai  silhouette  coefficient  yang  sesuai  dengan  standar.Langkah  awal  yaitu  pemrosesan  data  dan normalisasi data penerima zakat beserta kriteria-kriteria perhitungan. Berikut data yang sudah diinisialisasi tersaji pada tabel 1.
Tabel 1. Data yang sudah di Inisialisasi No Nama Rasio Pekerjaan Rumah Transportasi 1 Ali 1 1 3 3 2 Arti 1 1 2 3 3 Bagiyo 2 2 3 3 4 Damin 1 2 3 3 5 Darmadi 1 2 3 3 6 Farkani 1 1 3 3 7 Giyono 2 2 3 3 8 Jaidi 1 1 2 2 9 Jumadi 1 2 3 3 10 Karmi 1 1 3 2 … ….. ….. ….. ….. …..
Data yang sudah diinisialisasi akan diolah menggunakan algoritma kmeans untuk mengelompokkan data penerima zakat di Masjid Al-Huda Pandeyan. Berikut adalah 256angkah-langkah dalam pengelompokkan data:
1. Langkah awal dalam melakukan clustering dengan algoritma k-means adalah menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk. Dalam penelitian ini, terdapat tiga cluster: C1, C2, dan C3. Selanjutnya, titik pusat cluster ditentukan secara acak. Setelah itu, dilakukan perhitungan jarak antara setiap data dengan setiap pusat cluster : C11= 12-122+ 22- 122+22-122+12-122   =1.41. Langkah berikutnya adalah menghitung jarak data pertama dengan pusat cluster kedua dan seterusnya hingga data ke-53. Hasil perhitungan masuk ke pusat cluster, dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Jarak Cluster No Nama C1 C2 C3 1 Ali 2,83 1,73 2,45 2 Arti 2,24 1,41 3,00 3 Bagiyo 3,16 1,00 1,41 4 Damin 3,00 1,41 2,24 5 Darmadi 3,00 1,41 2,24 6 Farkani 2,83 1,73 2,45 7 Giyono 3,16 1,00 1,41 8 Jaidi 1,41 1,73 3,16 9 Jumadi 3,00 1,41 2,24 … ….. … … …
2. Sebuah entri data akan dinyatakan sebagai anggota dari klaster yang memiliki jarak terdekat dari pusat klaster. Misalnya, untuk entri data pertama, jarak terdekat ditemukan pada klaster kedua, sehingga entri data pertama akan dianggap sebagai anggota dari klaster kedua. Kemudian, pusat klaster baru dihitung ulang. Untuk klaster pertama yang terdiri dari enam entri data, perhitungan dilakukan sebagai berikut: C11 = (1+2+1+1+1+1)/6 = 1,167; C12 = (1+1+1+1+1+2)/6 = 1,17; C13 = (2+3+1+2+1+2)/6 = 1,8; C14 = (2+1+1+2+1+1)/6 = 1,33.
3. Untuk cluster kedua yang terdiri dari 41 data, dihitung sebagai berikut: C21 = (1+1+…+2)/41 = 1,439; C22 = (1+1+…+2)/41 = 1,41; C23 = (3+2+…+2)/41 = 2,7; C24 = (3+3+…+3)/41 = 2,93.
4. Untuk cluster ketiga yang terdiri dari 6 data, dihitung sebagai berikut: C31 = (1+2+3+3+3+3)/6 = 2,5; C32 = (1+2+2+2+2+2)/6 = 1,83; C33 = (4+4+3+3+3+3)/6 = 3,3; C34 = (3+1+3+3+3+3)/6 = 2,67.
5. Langkah-langkah tersebut diulang sampai tidak ada perubahan pada posisi data. Dalam penelitian ini, pada iterasi ketiga dan keempat, tidak ada perubahan yang terjadi. Cluster pertama memiliki 7 anggota, sedangkan cluster kedua memiliki 30 anggota, dan cluster ketiga memiliki 16 anggota, sehingga menghasilkan output pada tabel 3.
Tabel 3 . Posisi dari hasil cluster pada Iterasi yang keempat
No  Nama Penerima  C1  C2  C3  No Nama Penerima C1 C2  C3 1 Ali * 28 Rukmini * 2 Arti * 29 Ruwah * 3 Bagiyo * 30 Samilah * 4 Damin * 31 Samingan * 5 Darmadi * 32 Sanijan * 6 Farkani * 33 Sarjuni * 7 Giyono * 34 Sarno * 8 Jaidi * 35 Sayem * 9 Jumadi * 36 Slamet * …  ………….. ….  ….  …  ….  …………………….  ….  ….  …. ….  …………. ….  ….  ….  ….  ……………………  …..  ….  …. 24 Parti * 51 Tandur * 25 Poniman * 52 Thomas * 26 Ramelan * 53 Waluyo * 27 Ririn S *
Berdasarkan tabel 3, data penerima pada cluster pertama (C1), 7 data yaitu Jaidi, Lami, Ruwah, Samilah, Sanijan, Sayem dan  Suriah.  Data  penerima  pada cluster kedua  (C2)  ada  30  data  yaitu  Ali,  Arti,  Damin,  Darmadi,  Farkani,  Jumadi,  Karmin, Kasdan,  Kasiyo,  Kusnandar,  M.Roji,  Marjuni,  Memet,  Mukhlis,  Parmo,  Parmin,  Poniman,  Samingan,  Sarno,  Sudimintik, Suhirjan,  Sukimin,  Sunardi,  Sungkono,  Sahirjan,  Suratman,  Suripto,  Sutiman,  Tandur,  Thomas.  Data  penerima  pada cluster ketiga (C3) ada 16 data penerima yaitu Bagiyo, Giyono, Mujiyem, Mul, Parditum, Parti, Ramelan, Ririn S, Rukmini, Sarjuni, Slamet, Sugeng S, Sukinem, Suryanti, Sutar dan Waluyo. Setelah proses data kmeans clustering, kemudian dilanjutkan desain sistem UML berikut ini hasil dari pembuatan desain uml :
a. Usecase diagram
Diagram  use  case  untuk  sistem  clustering  data  penerima  zakat  menggambarkan  penggunaan  aktor  pengunjung,  yang memiliki fungsi untuk melihat nama penerima & lokasi, dan aktor admin tersaji pada gambar 2.
Gambar 2 Use Case Diagram
b. Class Diagram
Class  diagram sistem clustering data  penerima  zakat  di  Masjid  Al-Huda  menggunakan  algoritma kmeans tersaji  pada gambar 3.
Gambar 3. Class Diagram Data Penerima zakat
c. Sequence Diagram
S equence diagram clustering kmeans tersaji pada gambar 4.
Gambar 4. Sequence Diagram Clustering Kmeans d. Activity Diagram
Menggambarkan alur aktifitas penggunaan program oleh user terhadap sistem yang akan dibuat. Berikut activity diagram perhitungan k-means pada aplikasi pemetaan data penerima zakat di Masjid Al-Huda tersaji pada gambar 5 sebagai berikut :
Gambar 5. Activity Diagram Perhitungan K-Means
Implementasi  sistem  dalam  pemetaan  data  penerima  zakat  Masjid  Al-Huda  menggunakan  website  dengan  bahasa pemrograman PHP. Berikut ini hasil implementasi sistem dari pemetaan data penerima zakat dimana terdapat halaman home, penerima zakat, lokasi, halaman login sebagai berikut :
a. Halaman Home
Halaman Utama adalah tampilan awal ketika aplikasi diakses. Halaman ini akan menampilkan beranda aplikasi program. Tersaji pada gambar 6.
Gambar 6. Halaman Utama
b. Halaman Data Penerima
Pada tampilan  menu daftar penerima digunakan admin dalam  mengelola data  yang digunakan dalam perhitungan sistem menggunakan algoritma kmeans dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman data penerima c. Halaman Clustering K-Means Halaman untuk memproses hasil, dengan memilih tombol “Proses Clustering” tersaji pada gambar 8.
Gambar 8. Halaman Clustering K-Means d. Halaman Hasil Clustering K-Means
Halaman hasil perhitungan clustering kmeans digunakan untuk menampilkan data hasil dari pengelompokan data penerima zakat seperti yang tersaji pada gambar 9.
Gambar 9. Halaman Hasil Clustering Kmeans
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  menguji  dari  sisi  fungsionalitas  sistem,  validitas  sistem  dan  pengujian  silhouette coefficient. Berikut ini hasil dari beberapa pengujian yang telah dilakukan sebagai berikut :
1. Metode  pengujian  fungsionalitas  dengan  metode Black  Box .  Dalam  penelitian  ini  dilakukan  uji  fungsionalitas melakukan login , menambah data, mengedit data, menghapus data dan berikut ini uji fungsionalitas menu clustering kmeans untuk melakukan perhitungan data dengan algoritma kmeans tersaji pada tabel 4. Tabel 4. Pengujian Fungsionalitas Menu Clustering Kmeans
2. Pengujian  Validitas  Sistem  melibatkan  perbandingan  antara  hasil  perhitungan  manual  dan  pengolahan  data  melalui Excel dengan hasil yang dihasilkan oleh sistem. Dari penelitian ini, terlihat hasil manual dan sistem sama.
3. Pengujian  kualitas  atau  kekuatan cluster dalam  perhitungan k-means pada  aplikasi  pemetaan  data  penerima  zakat membandingkan beberapa jumlah cluster jumlah Cluster : 2/3/4, max Iterasi : 10  dapat dilihat pada gambar 10. Gambar 10. Hasil Pengujian Silhouette Coefficient
Berdasarkan  gambar 10 dapat disimpulkan bahwa pengujian silhouette coefficient pada 4 cluster mempunyai rata-rata nilai SC sebesar 0,5 telah berada pada kualitas cluster yang layak/sesuai.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan analisis pengembangan aplikasi website pemetaan penerima zakat dengan metode K- Means Clustering, penelitian ini telah berhasil menciptakan solusi yang efektif dalam pengelolaan data zakat. Hasil pengelompokan menunjukkan bahwa sebanyak 7 penerima memiliki prioritas tinggi, 30 penerima memiliki prioritas sedang, dan 16 penerima memiliki prioritas rendah, memberikan gambaran yang jelas tentang penyebaran bantuan
0 0.1 0.2
0.3 0.4 0.5
0.6
2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster

## Pengujian Silhouette Coefficient
Saputro, Pengembangan Aplikasi Web Pemetaan…| 261
zakat. Pengujian menggunakan metode Silhouette Coefficient telah memvalidasi pembentukan 4 kluster dengan nilai struktural  yang  kuat,  mengindikasikan  keberhasilan  dan  keakuratan  dari  pengelompokan  tersebut.  Meskipun demikian, penelitian ini juga menyoroti potensi pengembangan lebih lanjut dengan menambahkan variabel tambahan untuk meningkatkan akurasi dan kelengkapan pengelompokan data, memberikan landasan untuk penelitian lanjutan dalam meningkatkan efektivitas distribusi zakat secara keseluruhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. Nurfiana and S. Sakinah, “Zakat Dan Kajiannya Di Indonesia,” Milkiyah J. Huk. Ekon. Syariah , vol. 1, no. 1, pp. 21– 25, 2022, doi: 10.46870/milkiyah.v1i1.158.
[2] M. A-Rahmaniy, “Zakat Sebagai Penentuan Pengembangan Moral, Ekonomi, dan Sosial Kemasyarakatan,” J. Ilm. Ekon. Islam , vol. 8, no. 3, p. 3466, 2022, doi: 10.29040/jiei.v8i3.6798.
[3] E. P. A. Jessika, “Analisis Penerima Zakat Di Kelurahan Keparakan, Kecamatan Mergangsan, Kota Yogyakarta Tahun 2015,” 2017.
[4] A. Poggiali, A. Berti, A. Bernasconi, G. M. Del Corso, and R. Guidotti, “Quantum clustering with k-Means: A hybrid approach,” Theor. Comput. Sci. , vol. 992, p. 114466, 2024, doi: https://doi.org/10.1016/j.tcs.2024.114466.
[5] J. Liao, X. Wu, Y. Wu, and J. Shu, “K-NNDP: K-means algorithm based on nearest neighbor density peak optimization and outlier removal,” Knowledge-Based Syst. , vol. 294, p. 111742, 2024, doi:
https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.111742.
[6] A. Muhariya, I. Riadi, Y. Prayudi, and I. A. Saputro, “Utilizing K-Means Clustering for the Detection of Cyberbullying Within  Instagram  Comments,” Ingénierie  des  systèmes  d  Inf. ,  vol.  28,  no.  4,  pp.  939–949,  2023,  doi: 10.18280/isi.280414.
[7] Z. R. Alfy, A. D. Baihaqie, and Z. F. A’ini, “Analisis Cluster K-Means pada Indikator Indeks Pembangunan Teknologi, Informasi, dan Komunikasi,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 8, no. 2, pp. 183–188, 2023.
[8] H. D. C. Vilca, L. M. O. Melgarejo, and ..., “Tuberculosis Detection architecture with image processing using the sift and k-means algorithm,” Comput. y … , 2020, [Online]. Available: https://search.bvsalud.org/global-literature-on-novel- coronavirus-2019-ncov/resource/fr/covidwho-914814
[9] A. Jarrah and S. Amri, “Traitement du Signal Optimized FPGA-Based Implementation of Brain Tumor Detection by Combining K-Means and Grey Wolf Optimization Algorithms,” vol. 39, no. 6, pp. 1879–1891, 2022.
[10] A. Muhariya, A. Riadi, and I. Prayudi, “Cyberbullying Analysis on Instagram Using K-Means Clustering,” JUITA J. Inform. , vol. 10, no. 2, pp. 261–271, 2022, doi: 10.30595/juita.v10i2.14490.
[11] X. Yang, W. Zhao, Y. Xu, C.-D. Wang, B. Li, and F. Nie, “Sparse K-means clustering algorithm  with anchor graph regularization,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 667, p. 120504, 2024, doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2024.120504.
[12] R.  K.  Dinata,  S.  Safwandi,  N.  Hasdyna,  and  N.  Azizah,  “Analisis  K-Means  Clustering  pada  Data  Sepeda  Motor,” INFORMAL Informatics J. , vol. 5, no. 1, p. 10, 2020, doi: 10.19184/isj.v5i1.17071.
[13] I. Tri Julianto, D. Kurniadi, Y. Septiana, and A. Sutedi, “Alternative Text Pre-Processing using Chat GPT Open AI,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 12, no. 1, pp. 67–77, 2023, doi: 10.23887/janapati.v12i1.59746.
[14] N. Novitasari, N. D. Nuris, and R. Herdiana, “Penerapan Algoritma K-Means untuk Clustering Data Jumlah Penduduk Miskin Berdasarkan Kota/Kabupaten di Jawabarat menggunakan Rapidminer,” J. Inform. Terpadu , vol. 9, no. 1, pp. 68– 73, 2023, doi: 10.54914/jit.v9i1.660.
[15] N. T. Luchia, H. Handayani, F. S. Hamdi, D. Erlangga, and S. F. Octavia, “Perbandingan K-Means dan K-Medoids Pada Pengelompokan Data Miskin di Indonesia,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 35–41, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i2.422.
[16] I. Hermawati and J. Risambessy, “Asesmen Bantuan Sosial pada Masa Pandemi Covid-19 Bagi Keluarga Miskin dan Rentan di Daerah Istimewa Yogyakarta,” J. PKS , no. 1, pp. 5–24, 2021.
[17] S. El Ayyubi, Ekawati Wahyuni, Pudji Muljono, and Irfan Syauqi Beik, “Peran Zakat terhadap Proses Perubahan Sosial melalui Pemberdayaan Masyarakat: Studi Narrative dan Bibliometrics,” Al-Muzara’Ah , vol. 11, no. 1, pp. 63–85, 2023, doi: 10.29244/jam.11.1.63-85.
[18] I. F. M. Rachmat, “Aplikasi Pemesanan Makanan Dan Minuman Berbasis Web Menggunakan Model Prototype (Studi Kasus  Roti  Bakar  88),” Insa.  Pembang.  Sist.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  39–48,  2022,  doi: 10.58217/ipsikom.v10i1.215.
[19] F. Schwenkreis, “Using the Silhouette Coefficient for Representative Search of Team Tactics in Noisy Data.,” DATA , 2022, [Online]. Available: https://www.scitepress.org/PublishedPapers/2022/111006/111006.pdf
[20] Z. Chen, W. Yu, X. Ding, and Y. Shao, “Silhouette Coefficient Regularization Based Adversarial Domain Adaptation Network  for  Fault  Diagnosis  of  Rotating  Machinery,” 2022  IEEE  Int.  … ,  2022,  [Online].  Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9915959/