## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
ht t p: / / www.i nf eb .or g 2022 Vol. 4 N o .   2 Hal:  53-58 e-ISSN: 2714-8491
Identifikasi Calon Penerima Bantuan Satu Keluarga Satu Sarjana (SKSS) Menggunakan Algoritma K-Means
Wenti Febrianti 1  , Mustopa Husein Lubis 2 1 Inspektorat Dharmasraya
2 Institut Teknologi dan Sains Padang Lawas Utara
wentifebrianti95@gmail.com

## Abstract
Regional  Regulation  (PERDA)  of  Dharmasraya  Regency  Number  4  of  2009  concerning  the  Formation  and  Structuring  of Nagari, one of the programs is the One Family One Bachelor (SKSS) assistance provided by the National Amil Zakat Agency (Baznas). This program aims to provide assistance so that the survival of the underprivileged can be overcome. Assistance provided by the government is educational assistance for families who have children during their education but cannot afford it in terms of costs. This One Family One Bachelor (SKSS) assistance is given to every sub-district in Dharmasraya, including Tiumang District which is one of the sub-districts in Dharmasraya Regency, West Sumatra Province. This program is intended to assist poor families in continuing their son's education to college level. Identification of prospective recipients of One Family One  Bachelor  (SKSS)  assistance  is obtained  after  a  selection  is made  based  on  criteria  that  are  in  accordance  with  what  is needed. The purpose of this study was to identify potential recipients of SKSS assistance in Tiumang District, Dharmasraya Regency. This research method uses data testing from Tiumang District, Dharmasraya Regency using the K-Means Cluster algorithm, which is to classify whether or not it is appropriate to receive the assistance. Based on the results of the identification using the K-means cluster, the grouping is feasible and not feasible. The amount of data used is 25 family data. The data used includes the criteria for the amount of parental income, the number of dependents of parents, the average value of the National Examination (UN), and memorizing the Koran. The results of the test showed that the eligible cluster 1 was 8 people, and the inappropriate cluster 2 was 17 people. So this research is very helpful in processing the determination of families who get Zakat to continue higher education.
Keywords: One Family One Bachelor (SKSS), Zakat, Education, K-Means, Custer.

## Abstrak
Peraturan Daerah (PERDA) Kabupaten Dharmasraya Nomor 4 Tahun 2009 tentang Pembentukan dan Penataan Nagari, salah satu programnya yaitu bantuan Satu Keluarga Satu Sarjana (SKSS) yang diberikan oleh Badan Amil Zakat Nasional (Baznas). Program  ini  bertujuan  untuk  memberikan  bantuan  agar  kelangsungan  hidup  masyarakat  yang  kurang  mampu  bisa  teratasi. Bantuan yang diberikan oleh pihak pemerintah yaitu bantuan pendidikan untuk keluarga yang mempunyai anak dalam masa pendidikan  namun  tidak  mampu dalam  hal  biaya.  Bantuan  Satu  Keluarga  Satu  Sarjana  (SKSS)  ini diberikan  kepada  setiap Kecamatan  yang  ada di  Dharmasraya,  termasuk  Kecamatan  Tiumang yang  merupakan  salah  satu Kecamatan  di  Kabupaten Dharmasraya  Provinsi  Sumatera  Barat.  Program  ini  dimaksudkan  untuk  membantu  keluarga  miskin  dalam  melanjutkan pendidikan putranya ke jenjang perguruan tinggi.  Identifikasi calon penerima bantuan  Satu Keluarga Satu Sarjana (SKSS) diperoleh  setelah  dilakukan  seleksi  berdasarkan  kriteria  yang  sesuai  dengan  yang  dibutuhkan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah untuk identifikasi calon penerima bantuan calon SKSS Pada Kecamatan Tiumang Kabupaten Dharmasraya.  Metode penelitian ini menggunakan pengujian data dari Kecamatan Tiumang Kabupaten Dharmasraya dengan menggunakan algoritma K-Means Cluster  yakni  mengelompokkan  layak  atau  tidak  layaknya  menerima  bantuan  tersebut.  Berdasarkan  hasil  identifikasi menggunakan K-means cluster di dapatlah pengelompokkannya dengan layak  dan tidak layak. Jumlah data yang digunakan adalah 25 data keluarga. Data yang digunakan meliputi kriteria jumlah penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, nilai rata-rata Ujian Nasional (UN), serta hafal Alquran.  Hasil dari pengujian didapat bahwa cluster 1 yang layak adalah  8 orang, dan cluster 2 yang tidak layak adalah 17 orang. Sehingga penelitian ini sangat membantu dalam memproses penentuan keluarga yang mendapatkan Zakat untuk melanjutkan Pendidikan yang lebih tinggi.
Kata kunci: Satu Keluarga Satu Sarjana (SKSS), Zakat, Pendidikan, K-Means,  Custer.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Peraturan  Daerah  (PERDA)  Kabupaten  Dharmasraya Nomor  4  Tahun  2009  tentang  Pembentukan  dan Penataan Nagari memiliki beberapa program [1]. Salah satu  programnya  yaitu  bantuan  Satu  Keluarga  Satu Sarjana (SKSS) yang diberikan oleh Badan Amil Zakat Nasional  (Baznas).  Program  ini  bertujuan  untuk
memberikan  bantuan  agar  kelangsungan  hidup masyarakat yang kurang mampu bisa teratasi. Bantuan yang  diberikan  oleh  pihak  pemerintah  yaitu  bantuan pendidikan  untuk  keluarga  yang  mempunyai  anak dalam masa pendidikan namun tidak mampu dalam hal biaya.  Bantuan  SKSS  ini  diberikan  kepada  setiap Kecamatan  yang  ada  di  Dharmasraya,  termasuk Kecamatan  Tiumang  yang  merupakan  salah  satu Kecamatan  di  Kabupaten  Dharmasraya  Provinsi
Sumatera  Barat  [2].  Program  ini  dimaksudkan  untuk membantu  keluarga  miskin  dalam  melanjutkan pendidikan putranya ke jenjang perguruan tinggi.
Untuk memproses data pemberian bantuan secara tepat dalam  program  ini,  maka  diperlukan  suatu  sistem pengolahan  dan  pengelompokan  atau  klister  calon- calon  yang  memenuhi  kriteria.  Klaster  ini  sangat membantu dalam ketepatan sasaran agar sesuai dnegan yang diharapkan dari program ini. Algoritma yang dapat dihandalkan adalah K-Means Clastering [4].
Algoritma  K-Means  memiliki  ketelitian  yang  cukup tinggi terhadap ukuran objek [5], sehingga algoritma ini relatif lebih terukur dan efisien untuk pengolahan objek dalam  jumlah  besar  [6][7].  Tujuan  melakukan Clustering yaitu untuk mencari dan mengelom-pokkan data yang memiliki kemiripan karakteristik (similiarity) antara satu data dengan data yang lain [8].
Penerapan  K-Means  dalam  mendisiribusikan  bantuan berupa  zakat  telah  banyak  dilakukan.  Beasiswa  unit penghimpun  zakat  di  perguruan  tinggi  di  Sumatera Utara  dapat  dilakukan  dengan  tepat  sasaran  [9]. Masyarakat  miskin  di  Kecamatan  Surade  agar menerima  zakat  benar-benar  orang  yang  miskin  dan berhak  mendapatkan  zakat  menurut  syarat  wajib mendapatkan  zakat  [10].  Status  kemiskinan  di Kabupaten  Hulu  Sungai  Tengahdapat  dikelompokan dengan  tepat  menggunakan  metode  cluster  yaitu  K- Means  dalam  data  populasi  [11].  Ketepatan  dalam penggunaan K-Means dalam mengelompokan pemberian bantuan maka dilakukan penelitian ini yang bertujuan  pengolompokan  keluarga  yang  tepat  dalam mendapatkan  bantuan  zakat  untuk  meningkatkan  taraf Pendidikan  keluarga.  Taraf  Pendidikan  keluarga  yang meningkat  dapat  dilakukan  dengan  memberikan bantuan  dalam  melanjutkan  pendidikan  yang  lebih tinggi,  yaitu  Sarjana  [12].  Semakin  banyak  penduduk suatu  daerah  yang  mendapatkan  Pendidikan  sebagai sarjana [13], maka taraf ekonomi masyarakat akan baik dan kehidupan masyarakat akan lebih maju [14].

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  melalui  beberapa  langkah  kegiatan yang disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1. Mengidentifikasi masalah
Dalam  kasus  ini,  peneliti  mendapatkan  permasalahan mengenai calon penerima bantuan Satu Keluarga Satu Sarjana  (SKSS)  di  Kecamatan  Tiumang  Kabupaten Dharmasraya.  Seperti  yang  telah  dijabarkan  dilatar belakang  bahwa  pihak  Kecamatan  sulit  menentukan calon  penerima  bantuan  Satu  Keluarga  Satu  Sarjana (SKSS) yang sesuai dengan kriteria serta tepat sasaran.
2.2. Menganalisa permasalahan
Proses  analisa  ini  berfungsi  untuk  dapat  lebih memahami  masalah  yang  diteliti  sesuai  dengan  ruang lingkup  yang  sudah  ditentukan.  Nantinya,  hasil pengujian ini diharapkan mampu menghasilkan output yang akurat untuk proses pengambilan keputusan.
2.3. Menentukan tujuan dari penelitian
Pada langkah ini, ditentukan tujuan dari penelitian yang ingin  dicapai.  Yang  mana,  dengan  penelitian  ini diharapkan  mampu  mengatasi  masalah  yang  terkait dalam penentuan calon penerima bantuan Satu Keluarga Satu Sarjana (SKSS) di Kecamatan Tiumang.
2.4. Mempelajari literatur yang digunakan
Literatur  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa artikel ilmiah data mining tentang Algoritma k-means, serta artikel pendukung lainnya.
2.5. Mengumpulkan data-data yang dibutuhkan
Adapun  beberapa  metode  dalam  pengumpulan  data yang dilakukann peneliti adalah sebagai berikut:
a. Observasi
Observasi bertujuan untuk melakukan pengumpulan data  dengan  cara  pengamatan  langsung  di  kantor Kecamatan
Tiumang,
guna mengetahui permasalahan  yang  ada  dengan  jelas.  Data  yang dikumpulkan merupakan data keluarga yang kurang mampu.
b. Wawancara
Wawancara dilakukan kepada Ibu Tugi  selaku Kasi Kesra  Kecamatan  Tiumang.  Peneliti  melakukan wawancara tentang kriteria dan tata cara pemilihan calon penerima bantuan Satu Keluarga Satu Sarjana (SKSS) di Kecamatan Tiumang.
c. Studi Pustaka
Mengumpulkan dan mempelajari artikel ilmiah yang berkaitan tentang penelitian yang diangkat.
2.6. Mengolah data menggunakan Algoritma K-Means
Pada  tahap  ini,  data  yang  diperoleh  pada  tahap pengumpulan  data  diproses  dan  diolah  dengan menggunakan Algoritma K-Means.
2.7. Melakukan Installasi Software
Adobe
Dreamweaver dan XAMPP
Tujuan dari instlasi software adalah untuk menguji hasil dari  data  yang  telah  diolah  secara  manual  dengan menggunakan  metode  algoritma  k-means.  Dengan tujuan, apakah data yang dihasilkan sebelumnya dengan data  yang  akan  diolah  dengan  menggunakan  software Adobe  Dreamweaver  dan  XAMPP  dengan  memiliki hasil yang sama.
2.8. Mengimplementasikan algoritma k-means dengan menggunakan software Adobe Dreamweaver dan XAMPP
Setelah  hasil  dari  data  yang  diolah  diperoleh  dan dianalisa, selanjutnya data tersebut dilakukan pengujian dengan  pengujian  dengan  menggunakan  bantuan software  Adobe  Dreamweaver  dan  XAMPP  dengan menerapkan  langkah-langkah  dari  algoritma  k-means. Sehingga dapat menghasilkan hasil yang sesuai dengan yang  diharapkan.  Hasilnya  dapat  membantu  staf Kecamatan  Tiumang  dalam  mengambil  keputusan untuk  menentukan  calon  penerima  bantuan  Satu Keluarga Satu Sarjana (SKSS).
2.9. Menguji Hasil
Langkah selanjutnya melakukan pengujian hasil dengan menggunakan algoritma k-means guna dapat mengetahui  tingkat  akurasi  sistem  yang  dihasilkan. Adapun  beberapa  tahapan-tahapan  yang  dilakukan dalam melakukan pengujian sistem adalah:
a. Menguji  hasil  dengan  menggunakan  algoritma  k- means.
b. Menguji  hasil  dengan  menggunakan  algoritma  k- means dengan bantuan software Adobe Dreamweaver dan XAMPP
2.10. Melakukan Analisa Hasil Pengujian
Melakukan analisa hasil yang telah diperoleh dari data yang  telah  diolah  dengan  menggunakan  algoritma  k- means  berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  di Kecamatan Tiumang.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dibuat  pada  bab- bab sebelumnya dapat dibentuk sebuah bagan alir dari sistem yang akan dirancang seperti Gambar 2.

## Gambar 2.  Bagan Alir Analisa dan Perancangan

## 3.1 Mempersiapkan Data
Data  utama  yang  digunakan  adalah  data  nama  calon penerima  bantuan,  jumlah  anggota  keluarga,  jumlah tanggungna  keluarga,  nilai  rata-rata  UN,  serta  hafalan Al-Quran.  Data  calon  penerima  beserta  kriterianya dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1.  Data Kriteria dan Range Penilaian
No Nama Kriteria Range (Rp) Penilaian 1. Jumlah Penghasilan Orang Tua 0 – 700.000 5 700.001 –  1.000.000 4 1.000.000 – 1.200.000 3 1.200.000 –  1.500.000 2 ≥ 1.500.000 1 2. Jumlah Tanggungan Orang Tua 9 Orang- 7 Orang 1 7 Orang – 5 Orang 2 5 Orang – 3 Orang 3 3 – 2 Orang 4 1 Orang 5 3. Nilai rata- rata UN 100 – 80 5 80 – 70 4 <70 – 65 3 <65 – 30 2 <30 – 0 1 4. Hafalan Al- Qura’an 37 – 30 5 <30 – 25 4 <25 – 15 3 <15 – 7 2 <7 – 0 1
Tabel 2.  Data Calon Penerima Bantuan SKSS Kecamatan Tiumang No Nama Alamat 1. Abdul Malik Jorong Rejosari 2. Wariyem Jorong Rejosari 3. Rusngi Jorong Rejosari 4. Tumikem Jorong Rejosari 5. Marikem Jorong Rejosari 6. Sadinem Jorong Rejosari 7. Wahyu Widia Ningsih Jorong Rejosari 8. Nasiyah Jorong Rejosari 9. Mainem Jorong Rejosari 10. Sakiyem Jorong Rejosari 11. Kastim Jorong Rejosari 12. Salinem Jorong Rejosari 13. Syamsudin Jorong Rejosari 14. Legiyem Jorong Sei Kalang I 15. Sumarni Jorong Sei Kalang I 16. Sutanti Jorong Sei Kalang I 17. Katni Jorong Sei Kalang I 18. Tri Lusiah Jorong Sei Kalang I 19. Renni Multiana Safitri Jorong Sei Kalang I 20. Sarikem Jorong Sei Kalang I 21. Sartini Jorong Sei Kalang I 22. Sumarmi Jorong Sei Kalang I 23. Parti Jorong Sei Kalang I 24. Mulyani Jorong Sei Kalang I 25. Sukijem Jorong Sei Kalang I
Selanjutnya  data  diinisialisasi  terhadap  Nama  Kriteria untuk  menghilangkan  bias.  K1  untuk  Jumlah Penghasilan Orang Tua,  K2 untuk Jumlah Tanggungan Orang Tua, K3 untuk Nilai rata- rata UN, dan K4 untuk Hafalan Al-Qura’an.   Hasil inisialisaasi  disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3.  Data Setelah Inisialisasi Menjadi Angka
No Nama K1 K2 K3 K4 1. Abdul malik 1 3 4 3 2. Wariyem 3 1 3 4 3. Rusngi 3 2 4 3 4. Tumikem 4 4 3 4 5. Marikem 3 1 4 2 6. Sadinem 3 3 4 3 7. Wahyu widia ningsih 3 5 2 4 8. Nasiyah 4 4 3 4 9. Mainem 2 1 4 5 10. Sakiyem 1 4 4 3 11. Kastim 5 5 2 3 12. Salinem 3 3 3 3 13. Syamsudin 3 4 3 4 14. Legiyem 4 2 4 3 15. Sumarni 3 3 5 3 16. Sutanti 3 3 3 4 17. Katni 4 2 4 2 18. Tri lusiah 5 1 5 1 19. Renni multiana safitri 1 4 3 1 20. Sarikem 2 3 3 2 21. Sartini 3 5 3 3 22. Sumarmi 3 3 4 4 23. Parti 4 3 4 3 24. Mulyani 5 4 4 2 25. Sukijem 3 4 3 4
3.2 Melakukan Perhitungan Dengan Metode K-Means
Tahapan dalam penentuan clustering dengan metode K- Means adalah sebagai berikut:
a. Memilih  secara  acak  k  buah  data  sebagai  pusat pengelompokan ( cluster)
Untuk  menghitung  jarak  semua  data  ke  setiap  titik pusat cluster penelitian ini menggunakan teori jarak Euclidean dengan Rumus (1).
D (i,j) = √(X 1i −X 1j ) 2 + (X 2i − X 2j ) 2 + ⋯ + (X xi −X xj ) 2 (1)
Dimana  D (i,j)  merupakan jarak data ke  i ke pusat cluster j, Xki adalah data ke i pada atribut data ke k, Xkj adalah titik pusat ke j pada atribut ke k.
b. Penempatan  data  dalam cluster yang  terdekat,
dengan cara dihitung dari tengah cluster.
c. Pusat dari cluster baru ditentukan jika semua data sudah  ditetapkan  dalam cluster terdekat.  Rumus penghitungan  titik  pusat cluster baru  dengan  cara menggunakan Rumus (2).
v = ∑ Xi       ; i = 1,2,3, … . , n n n=1 (2)
Dimana  v  merupakan centroid pada cluster, Xi adalah  objek  ke  i,  n  merupakan  banyaknya  objek ataupun  jumlah  objek  yang  menjadi  anggota  dari cluster.
d. Teknik  dalam  menentukan center (pusat) cluster serta untuk menempatkan data dalam sebuah cluster dilakukan secara berulang kali sampai nilai centroid tidak lagi mengalami perubahan.
Berdasarkan langkah-langkah dari metode K-Means di atas,  selanjutnya  dibentuklah pseudocode yang disajikan pada Algoritma 1.
Algorima 1. K-Means Clustering Input : X,k,n,s
Output : C
Procedure C←0; For i←1 to n Si←RandomSample(x,s) (ai,ci)←kmeans(Si,k) C←AppendRows(C,ci) End for Return Cfinal←kmeans(C,k) End procedure
Pada tahap ini dilakukan perhitungan dengan Metode K- Means  Clustering sesuai  dengan  data  calon  penerima SKSS  yang  telah  disjaikan  pada  Tabel  3.  Selanjutnya dilakukan proses perhitungan menggunakan Metode K- Means Clustering.
Nilai  Maksimum  dari  Centroid  awal  yang  ditandai dengan P1.
Claster untuk P1 adalah Layak.
Nilai  Tengah  dari  nilai  sekunder  1-5  sebagai  pusat Cluster .
Cluster 2 untuk P2 adalah Tidak Layak
Proses iterasi-1 disajikan pada Tabel 5. P1 4 3 4 3 P2 3 3 4
3
Tabel 5.  Hasil Jarak Antara Data dengan Centroid Serta Cluster Iterasi ke-1 No Nama P1 P2 Jarak Terdekat Cluster 1. Abdul Malik 3 2 2 2 2. Wariyem 2,645751311 2,449489743 2,449489743 2 3. Rusngi 1,414213562 1 1 2 4. Tumikem 1,732050808 2 1,732050808 1 5. Marikem 2,449489743 2,236067977 2,236067977 2 6. Sadinem 1 0 0 2 7. Wahyu Widia Ningsih 3,16227766 3 3 2 8. Nasiyah 1,732050808 2 1,732050808 1 9. Mainem 3,464101615 3 3 2 10. Sakiyem 3,16227766 2,236067977 2,236067977 2 11. Kastim 3 3,464101615 3 1 12. Salinem 1,414213562 1 1 2 13. Syamsudin 2 1,732050808 1,732050808 2 14. Legiyem 1 1,414213562 1 1 15. Sumarni 1,414213562 1 1 2 16. Sutanti 1,732050808 1,414213562 1,414213562 2 17. Katni 1,414213562 1,732050808 1,414213562 1 18. Tri Lusiah 3,16227766 3,605551275 3,16227766 1 19. Renni Multiana Safitri 3,872983346 3,16227766 3,16227766 2 20. Sarikem 2,449489743 1,732050808 1,732050808 2 21. Sartini 2,449489743 2,236067977 2,236067977 2 22. Sumarmi 1,414213562 1 1 2 23. Parti 0 1 0 1 24. Mulyani 1,732050808 2,449489743 1,732050808 1 25. Sukijem 2 1,732050808 1,732050808 2
Proses iterasi-2 ini akan dilakukan perhitungan dengan centroid (Pusat Cluster ) nya yang tidak lagi berdasarkan sampel  sebelumnya  namun  dari centroid baru.  Hasil proses iterasi-2 disajikan pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Tabel 4.  Pusat Cluster Baru P1 4,375 3,125 3,625 2,75 4,375 P2 2,954545455 2,954545455 3,590909091 3,045454545 2,954545455
Tabel 5.  Hasil Jarak Antara Data dengan Centroid Serta Cluster Iterasi ke-2 No Nama P1 P2 Jarak Terdekat Cluster 1. Abdul Malik 3,407253293 1,997932816 1,997932816 2 2. Wariyem 2,891258377 2,25447214 2,25447214 2 3. Rusngi 1,832859787 1,040502104 1,040502104 2 4. Tumikem 1,690968657 1,856416169 1,690968657 1 5. Marikem 2,666341126 2,25447214 2,25447214 2 6. Sadinem 1,452368755 0,41659779 0,41659779 2 7. Wahyu Widia Ningsih 3,099899192 2,761901369 2,761901369 2 8. Nasiyah 1,690968657 1,856416169 1,690968657 1 9. Mainem 3,919103852 2,952796685 2,952796685 2 10. Sakiyem 3,515590278 2,25447214 2,25447214 2 11. Kastim 2,570870475 3,301639963 2,570870475 1 12. Salinem 1,536025716 0,596130775 0,596130775 2 13. Syamsudin 2,146945505 1,534722092 1,534722092 2 14. Legiyem 1,268611446 1,474297704 1,268611446 1 15. Sumarni 1,964529206 1,411288609 1,411288609 2 16. Sutanti 1,964529206 1,124483352 1,124483352 2 17. Katni 1,452368755 1,806782447 1,452368755 1 18. Tri Lusiah 3,139964172 3,764778044 3,139964172 1 19. Renni Multiana Safitri 3,950870157 3,073480274 3,073480274 2 20. Sarikem 2,570870475 1,534722092 1,534722092 2 21. Sartini 2,420614591 2,130068093 2,130068093 2 22. Sumarmi 1,899835519 1,040502104 1,040502104 2 23. Parti 0,59947894 1,124483352 0,59947894 1 24. Mulyani 1,363589014 2,556792929 1,363589014 1 25. Sukijem 2,146945505 1,534722092 1,534722092 2
Pada pengelompokkan hasil iterasi ke-2 tidak ada data yang berubah dan perhitungan dihentikan. Berdasarkan hasil  iterasi-1  sampai  dengan  iterasi-2,  maka  dapat diambil kesimpulan, yaitu:
a. Untuk cluster 1 yang Layak ada 8 orang yang layak menerima bantuan SKSS
b. Untuk  cluster  2  yang  Tidak  Layak  ada  17 orang  yang  tidak  layak  menerima  bantuan SKSS
Kelompok  data  yang  termasuk  ke  dalam  Cluster  1, Cluster 2, dan Cluster 3 disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6.  Hasil Pengujian No Nama Cluster Keterangan 1. Abdul Malik 2 Tidak layak 2. Wariyem 2 Tidak layak 3. Rusngi 2 Tidak layak 4. Tumikem 1 Layak 5. Marikem 2 Tidak layak 6. Sadinem 2 Tidak layak 7. Wahyu Widia Ningsih 2 Tidak layak 8. Nasiyah 1 Layak 9. Mainem 2 Tidak layak 10. Sakiyem 2 Tidak layak 11. Kastim 1 Layak 12. Salinem 2 Tidak layak 13. Syamsudin 2 Tidak layak 14. Legiyem 1 Layak 15. Sumarni 2 Tidak layak 16. Sutanti 2 Tidak layak 17. Katni 1 Layak 18. Tri Lusiah 1 Layak 19. Renni Multiana Safitri 2 Tidak layak 20. Sarikem 2 Tidak layak 21. Sartini 2 Tidak layak 22. Sumarmi 2 Tidak layak 23. Parti 1 Layak 24. Mulyani 1 Layak 25. Sukijem 2 Tidak layak
Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  6  maka  terdapat  8 keluarga  yang  layak  untuk  mendapatkan  bantuan Pendidikan  menjadi  Sarjana.  Nama-nama  yang  layak tersebut  adalah  Tumikem,  Nasiyah,  Kastin,  Legiyem, Katni,  Tri  Lusiah,  Parti  dan  Mulyani  dengan  tingkat 32% dari seluruh data yang diolah.

## 4. Kesimpulan
Hasil penelitian ini sangat tepat dan dapat menjadikan solusi  dalam  penyaluran  Zakat  bagi  keluarga  dalam meningkatkan taraf Pendidikan. Sehingga penelitian ini memudahkan  dan  menjadi  rekomendasi  dalam  akurasi dan  kecepatan  pengolahan,  sehingga  pemilihan  dari semua data penyaluran zakat menjadi tepat sasaran.

## Daftar Rujukan
[1] Santoso, I. B., Daud, R., & Yusrianti, H. (2014). Evaluasi Atas Sistem dan Prosedur Penerimaan Daerah Kabupaten Dharmasraya  Provinsi  Sumatera  Barat  (Doctoral  dissertation, Sriwijaya University). https://repository.unsri.ac.id/43176/
[2] Putra,  M.  D.,  &  Ronaldi,  R.  (2021).  Distribution  Patterns  Of Educational  Assistance  (Scholarships)  In  Improving  Student Academic  Achievement  (Case  Study  Of  The  Dharmasraya National Amil Zakat Agency). ZAWA: Management of Zakat and Waqf Journal, 1 (2), 43-56. DOI:
http://dx.doi.org/10.31958/zawa.v1i2.5063
[3] Pyo, S., Uysal, M., & Chang, H. (2002). Knowledge discovery in database  for  tourist  destinations. Journal  of  Travel  Research, 40 (4), 374-384. DOI: https://doi.org/10.1177/0047287502040004006
[4] Rezaee, M. J., Eshkevari, M., Saberi, M., & Hussain, O. (2021). GBK-means  clustering  algorithm:  An  improvement  to  the  K- means  algorithm  based  on  the  bargaining  game.  Knowledge-
Based Systems, 213, 106672. DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2020.106672
[5] Aldino, A. A., Darwis, D., Prastowo, A. T., & Sujana, C. (2021). Implementation  of  K-means  algorithm  for  clustering  corn planting feasibility area in south lampung regency. In Journal of Physics:  Conference  Series  (Vol. 1751,  No. 1, p. 012038).  IOP
Publishing. DOI
https://doi.org/10.1088/1742-
6596/1751/1/012038
[6] Zhao, D., Hu, X., Xiong, S., Tian, J., Xiang, J., Zhou, J., & Li, H. (2021).  K-means  clustering  and  kNN  classification  based  on negative databases. Applied Soft Computing, 110, 107732. DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2021.107732
[7] Ghazal, T. M., Hussain, M. Z., Said, R. A., Nadeem, A., Hasan, M. K., Ahmad, M., ... & Naseem, M. T. (2021). Performances of K-means  clustering  algorithm  with  different  distance  metrics. DOI: https://doi.org/10.32604/iasc.2021.019067
[8] Gupta, M. K., & Chandra, P. (2021). Effects of similarity/distance metrics on k-means algorithm with respect to its applications in IoT  and  multimedia:  a  review.  Multimedia  Tools  and Applications,  1-26.  DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-021- 11255-7
[9] Astuti,  S.  (2021).  Penerapan  Data  Mining  Dalam  Menentukan Penerima Beasiswa UPZ (Unit Pengumpulan Zakat)
Menggunakan Algoritma K-Means. JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal), 13(2). DOI: https://doi.org/10.36706/jsi.v13i2.15544
[10] Firdaus,  B.  A.  (2021).  Penentuan  Masyarakat  Miskin  Penerima Zakat  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Jurnal
Sistem Informasi (JASISFO), 2(2).
https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jasisfo/article/view/3482
[11] Istiqamah, N., Soesanto, O., & Anggraini, D. (2021, November). Application  of  the  K-Means  algorithm  to  determine  poverty status in Hulu Sungai Tengah. In Journal of Physics: Conference Series  (Vol.  2106,  No.  1,  p.  012027).  IOP  Publishing.  DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2106/1/012027
[12] Fathurrochman,  I.,  Endang,  E.,  Bastian,  D.,  Ameliya,  M.,  & Suryani,  A.  (2021).  Strategi  Pemasaran  Jasa  Pendidikan  Dalam Meningkatkan  Nilai  Jual  Madrasah  Aliyah  Riyadus  Sholihin Musirawas.  Jurnal  Isema:  Islamic  Educational  Management, 6(1), 1-12.  DOI: https://doi.org/10.15575/isema.v6i1.9471
[13] Othman, M. S., & Jamil, M. R. M. (2021). Penilaian Pelaksanaan Pengajaran  Guru  Pendidikan  Islam  (GPI):  Mengintegrasikan Kemahiran Berfikir Aras Tinggi (KBAT) di Negeri Terengganu, Malaysia.  Asian  People  Journal  (APJ),  4(2),  16-28.  DOI: https://doi.org/10.37231/apj.2021.4.2.280
[14] Mardiansyah,  N.  (2021).  Pengaruh  Investasi  Luar  Negeri, Investasi  Dalam  Negeri,  Produk  Domestik  Bruto,  Pengeluaran Pemerintah  dan  Upah  Minimum  terhadap  Penyerapan  Tenaga Kerja  berdasarkan  Pendidikan  Rendah  dan  Tinggi  di  Indonesia (Doctoral  dissertation,  Universitas  Jenderal  Soedirman). http://repository.unsoed.ac.id/11723/