## 25
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Penentuan Eligibilitas Bantuan Langsung Tunai Berbasis Mobile
Adi Setyo Nugroho 1 , Sulyono 2
1,2 Technical Information Departement, IIB Darmajaya , Lampung, Indonesia Email: 1 setyo7415@gmail.com

## Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengatasi masalah penyaluran Bantuan Langsung Tunai  (BLT)  yang  tidak  tepat  sasaran  kepada  masyarakat  miskin  dan  UMKM  di  Desa Rama  Indra,  Kecamatan  Seputih  Raman,  Kabupaten  Lampung  Tengah.  Metode  yang digunakan  adalah  analisis  cluster  menggunakan  algoritma  k-means  clustering,  yang mempartisi  data  menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan  kriteria  prioritas  yang  telah ditentukan. Hasil dari penggunaan metode ini menunjukkan peningkatan efektivitas dalam identifikasi keluarga yang berhak menerima bantuan, sehingga penyaluran BLT menjadi lebih  tepat  sasaran  dan  meningkatkan  akurasi  dalam  pemilihan  kelompok  keluarga penerima bantuan.
Kata  Kunci: Analisis  Cluster,  Algoritma  K-Means  Clustering,  Bantuan  Langsung  Tunai (BLT), Penyaluran Bantuan, Efektivitas Targeting

## Abstrct
The objective of this study is to address the issue of misdirected Direct Cash Assistance (BLT) distributions to impoverished communities and SMEs in Rama Indra Village, Seputih Raman Subdistrict, Central Lampung Regency. The method employed is cluster analysis using the k-means clustering algorithm, which partitions data into several groups based on  predetermined  priority  criteria.  The  results  of  this  method  demonstrate  enhanced effectiveness in identifying families eligible for assistance, thereby improving the precision of BLT distribution and increasing the accuracy in selecting recipient groups.
Keywords: Cluster Analysis, K-Means Clustering Algorithm, Direct Cash Assistance (BLT), Aid Distribution, Targeting Effectiveness
1. PENDAHULUAN
Bantuan Langsung Tunai (BLT) merupakan salah satu program pemerintah yang bertujuan  untuk  memberikan  bantuan  keuangan  kepada  masyarakat  yang memenuhi kriteria tertentu. Program ini memiliki peran penting dalam mengurangi kemiskinan  dan  memberikan  bantuan  kepada  mereka  yang  membutuhkan[1].
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
26 | Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Penentuan Eligibilitas .....
Namun, dalam pelaksanaannya, seringkali terdapat tantangan dalam menentukan siapa  yang  memenuhi  syarat  atau  eligibilitas  untuk  menerima  BLT  (Bantuan Lansung  Tunai).  Ketidakpastian  dalam  menentukan  eligibilitas  dapat mengakibatkan penyaluran bantuan yang tidak efisien dan berpotensi merugikan masyarakat yang membutuhkan bantuan [2].
Desa Rama Indra merupakan salah satu desa penerima bantuan Bantuan Lansung Tunai  (BLT)  di  Kabupaten  Lampung  Tenggah.  Desa  Rama  Indra  terletak  di kecamatan Seputih Raman, kabupaten Lampung Tengah, Provinsi Lampung. Desa Rama  Indra  memiliki  jumlah  penduduk  sebanyak  3054  orang  dengan 876 KK (kartu Keluarga). Mayoritas warga di desa Rama Indra bekerja sebagai petani dan buruh  yang  Berpenghasilan  tidak  menentu  (Data  Penduduk  Desa  Rama  Indra 2022).
Program Bantuan Langsung Tunai Dana Desa atau sering dikenal dengan BLT- DD    (Bantuan  Lansung  Tunai-  Dana  Desa)  merupakan  Salah  satu  Program Bantuan sosial yang dikeluarkan pemerintah melalui anggaran dana desa yang diberikan kepada keluarga kurang mampu pada suatu wilayah atau desa berupa pemberian  dana  tunai  sebesar  Rp.300.000  setiap  bulan  dalam  mengatasi pemulihan  ekonomi  nasional  Dalam  upaya  mencapai  target  penurunan kemiskinan  yang  tercantum  dalam  Rencana  Pembangunan  Jangka  Menengah Desa (RPJM-Desa) yan g mengedepankan “pembangunan dari masyarakat, oleh masyarakat dan untuk masyarakat” dalam mewujudkan kesejahteraan masyarakat desa, mempercepat pemerataan, dan keadilan. ermasuk didalamnya mengurangi angka kemiskinan untuk mencapai kesejahteraan rakyat desa[3]. Dalam bantuan sosial  masyarakat  miskin  yang  rentan  belum  menerima  bantuan  kesejahteraan sosial  seperti  Program  Bnatuan  Lansung  Tunai  (BLT)  masyrakat  miskin  dan Bantuan Lansung Tunai (BLT) UMKM[4].
2. METODE

## 2.1. Metode Penelitian
K-Means adalah algoritma clustering untuk data mining yang diciptakan tahun 70- an  dan  berguna  untuk  melakukan  clustering  secara unsupervised  learning (pembelajaran  tidak  terawasi)  dalam  kumpulan  data  berdasarkan  parameter- parameter tertentu. K-Means mengelompokkan objek menjadik cluster. Metode ini akan mencari pusat cluster dan batas-batas cluster melalui proses perulangan (iterative). Kedekatan atau kemiripan suatu objek lain atau dengan pusat cluster dihitung  dengan  menggunakan  fungsi  jarak[5].  Algoritma K-means  bertujuan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripannya, maka data yang memiliki
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Adi Setyo Nugroho, Sulyono | 27
kemiripan  akan  di  kelompokkan  ke  satu cluster  yang  sama.  Ukuran  dalam mengelompokan ini dengan menggunakan fungsi jarak. Sehingga hasil kemiripan data dapat diketahui berdasarkan dari jarak terpendek antara data terhadap titik klasterisasi.  Pada  umumnya  algoritma K-means  menggunakan  jarak  euclidean untuk menghitung kemiripan tersebut[6].
Gambar 1 Alur penelitian
Pada  gambar  1  menunjukan  tentang  alur  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini.

## 2.2. Pengumpulan Data
Langkah  pertama  dalam  penelitian  ini  adalah  pengumpulan  data.  Data  yang relevan  dengan  penentuan  eligibilitas  penerima  BLT  (Bantuan  Lansung  Tunai) akan dikumpulkan dari berbagai sumber. Data ini mencakup informasi demografis, pendapatan, kondisi sosial, dan faktor-faktor lain yang berpengaruh[7]. Sumber data dapat mencakup data yang sudah ada dalam basis data pemerintah, survei lapangan,  atau  data  yang  diperoleh  melalui  perangkat  desa.  Data  harus dikelompokkan dan disusun dengan baik agar siap untuk tahap selanjutnya, yaitu preprocessing data[8].

## 2.1.1 Preprocesing Data
Preprocessing data merupakan langkah penting dalam penelitian ini. Data yang dikumpulkan akan disiapkan dan dimurnikan untuk analisis. Proses preprocessing mencakup:
1) Pembersihan Data : Identifikasi dan penanganan data yang tidak valid, seperti data yang hilang, data duplikat, atau data yang tidak konsisten.
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
28 | Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Penentuan Eligibilitas .....
2) Pengisian Nilai yang Hilang : Jika ada nilai yang hilang dalam data, langkah ini  akan  mengisi  nilai  yang  hilang  menggunakan  metode  yang  sesuai, seperti mean, median, atau metode lainnya.
3) Transformasi Data : Jika diperlukan, data dapat diubah atau dinormalisasi agar sesuai dengan metode K-Means Clustering.

## 2.1.2 Implementasi K-Means Clustering
Langkah  selanjutnya  adalah  implementasi  metode K-Means  Clustering.  Dalam konteks ini, K-Means Clustering akan digunakan untuk mengelompokkan individu berdasarkan  karakteristik  yang  serupa.  Implementasi K-Means  Clustering mencakup:
1) Pemilihan  Jumlah  Kelompok  (K)  :  Pemilihan  jumlah  kelompok  yang optimal berdasarkan analisis data.
2) Inisialisasi Pusat Kelompok : Inisialisasi titik awal atau centroid kelompok.
3) Iterasi K-Means : Proses iteratif untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok yang sesuai.
4) Penentuan  Pusat  Kelompok  Akhir  :  Penentuan  pusat  kelompok  akhir setelah iterasi selesai.

## 2.1.3 Penentuan Eligibilitas
Setelah kelompok-kelompok terbentuk, langkah selanjutnya adalah menentukan eligibilitas masing-masing individu berdasarkan kelompok yang mereka masuki. Kriteria variabel eligibilitas akan ditentukan sesuai dengan karakteristik  masing- masing kelompok. Individu-individu yang memenuhi kriteria akan dianggap berhak menerima BLT (Bantuan Lansung Tunai).
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil penelitian
Hasil  penelitian  ini  merupakan  mengenai  hasil  dari  Implementasi K-Means Clustering BLT Masyarakat Miskin membantu analisis terhadap pengelompokan untuk menentukan prioritas keluarga yang layak mendapat bantuan BLT (Bantuan Lansung  Tunai)  di  Desa  Rama  Indra,  Kecamatan  Seputih  Raman.  Analisis dilakukan terhadap sebanyak 3054 jiwa dengan 876 KK (kartu Keluarga) pada tahun  2022.  Dalam  pengelompokan  ini,  yang  menjadi  atribut  adalah  Jumlah anggota  keluarga  dan  Attribut  penerima.  Data  tersebut  diolah  dengan menggunakan K-Means clustering. Berikut Hasil cluster dari RapidMiner.
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Adi Setyo Nugroho, Sulyono | 29
3.1.1 Input data masyrakat miskin
Pada  gambar  2  menunjukan  data  masyarakat  yang  di  input  dalam rapidminer untuk menentukan cluster .

## Gambar 2. Input data masyrakat miskin di rapidminer

## 1) Pengolahan data
Pada langkah ini penulis melakukan 3X proses pengklusteran, proses yang pertama  dibagi  menjadi 3 cluster, proses kedua 5 claster, dan ketiga 7 cluster.  Dari  3X  proses  cluster  proses  cluster  yang  pertama  dengan  3 cluster yang sesuai dengan penentuan claster pada penerimaan bantuan BLT (Bantuan Lansung Tunai)  Masyarakat Miskin, setelah itu data-data tersebut  telah  dapat  dikelompokan  dengan  menggunakan  algoritma K- Means Clustering.
2) Output data masyrakat miskin Setelah  data  diinput,  maka  hasil  yang  didapat  dari software  Rapidminer dapat dilihat sebagai berikut.
Gambar 3. 0utput performance davies bouldin rapidminer
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
30 | Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Penentuan Eligibilitas .....
Pada  gambar  3  menunjukan  nilai  hasil output  performance  davies  bouldin rapidminer yang terkecil semakin bagus untuk digunakan sebagai evalusi cluster.
3) Hasil Table Clustering BLT Masyarakat miskin
Pada  tabel  1  menampilkan  hasil  cluster  dari  rapidminer  sesuai  attribut  yang digunakan untuk BLT masyarakat miskin.
Tabel 1 Clustering BLT Masyarakat miskin Attri but Cluster_1 Cluster_2 Cluster_3 Cluster_4 Clu ster _5 Cluster_6 Cluster_7 Stat us Bang unan 1.330097 0873786 409 4.0 1.021226 4150943 395 1.060344 8275862 069 2.9 6 3.8 1.0 Stat us Laha n 1.194174 7572815 533 3.0 1.632075 4716981 132 1.008620 6896551 724 1.0 4 2.6 1.0 Peke rjaan 5.024271 8446601 94 1.913043 4782608 696 1.632075 4716981 132 5.922413 7931034 48 1.4 5.933333 3333333 34 2.952380 9523809 526 Peng hasil an 1.024271 8446601 942 3.869565 2173913 04 4.367924 5283018 87 3.75 4.6 3.266666 6666666 666 2.0

## 3.1.2 Pengolahan Data BLT Masyarakat miskin
Setelah semua data kriteria dan target bantuan BLT (Bantuan Lansung Tunai) ditransformasi  ke  dalam  bentuk  angka,  maka  data-data  tersebut  telah  dapat dikelompokan dengan menggunakan algoritma K-Means Clustering. Untuk dapat melakukan  pengelompokan  data-data  tersebut  menjadi  beberapa cluster  perlu dilakukan beberapa langkah, yaitu :
1) Menentukan Cluster
a) Tentukan  jumlah cluster  yang  diinginkan.  Dalam  penelitian  ini  data-data yang ada akan dikelompokan menjadi 3 cluster
b) Tentukan titik pusat awal dari setiap cluster. Dalam penelitian ini titik pusat awal ditentukan secara random dan didepan titik pusat dari setiap cluster.
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Adi Setyo Nugroho, Sulyono | 31
Pada tabel 2 menampilkan varibel penentu BLT masyarakat miskin dan  jumlah anggota keluarga. Tabel jumlah anggota keluarga yang dikeluarganya termasuk memenuhi variabel penerimaan Bantuan Lansung Tunai (BLT) Masyarakat Miskin. Variabel BLT Masyarakat Miskin merupakan suatu atribut bantuan yang terdiri dari Status lahan, Status banguan, Pekerjaan, dan Penghasilan.
Tabel 2 Variabel penentu BLT Masyarakat Miskin Jumlah anggota keluarga Variabel penentu 8 4 Variabel 6 4 Variabel 5 4 Variabel 5 4 Variabel 5 4 Variabel 2) Menentuka nilai Euclidian Distance. Setelah diketahui nilai k dan pusat cluster awal selanjutnya mengukur jarak antara pusat cluster menggunakan euclidian distance, kemudian akan didapatkan matriks jarak yaitu C1, C2 dan C3 sebagai berikut
[ (x,y) , (a,b) ] = √ (x-a)² + (y-b) ² (1)
a) Perhitungan Jarak data pertama pusat cluster pertama adalah
d11 = √ ((8+8) ² + (5-5)² = 0
b) Perhitungan Jarak data pertama pusat cluster kedua adalah
d12 = √(9 - 8)² + (4-4)² = √(2) ² + (-1)² = 4+(-1) = √3 = 1,7
c) Perhitungan Jarak data pertama pusat cluster ketiga adalah
d13 = √(9 – 8)² + (4 – 3)² = √(3) ² + (-1)² = √9 + (-1) = √8 = 2,8 = √1,6
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index

## Tabel 3 Hasil Perhitungan Jarak Cluster BLT masyrakat miskin
Jumlah anggota keluarga Atribut penentu Jarak C1 Jarak C2 Jarak C3 8 5 0 1,7 1,6 6 6 -1 0 1 5 6 -3 -1 0 5 4 -4 -3 -2 5 5 -3 0 -1 4 6 -2 -3 -1 4 5 -3 -2 -4 4 4 -3 0 -5 3 6 -2 -4 -3 Pada Tabel 3 menampilkan hasil nilai Euclidian Distance BLT masyarakat miskin untuk perhitungan jarak cluster BLT masyarakat miskin.
Jarak  hasil  perhitungan  akan  dilakukan  perbandingan  dan  dipilih  jarak  terdekat antara  data  dengan  pusat cluster,  jarak  ini  menunjukkan  bahwa  data  tersebut berada  dalam  satu  kelompok  dengan  pusat cluster  terdekat.  Dengan  cara membandingkah hasil cluster dan diambil yang paling kecil.
Tabel 4 Pengelompokan Group Cluster Terkecil BLT Masyarakat Miskin Jumlah anggota keluarga Atribut penentu C1 C2 C3 8 5 * 6 6 * 5 6 * 5 4 * 5 5 * 4 6 * 4 5 * 4 4 * 3 6 *
Pada table 4 menampilkan hasil hitung  pengelompokan Group Cluster Terkecil BLT Masyarakat Miskin.
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Adi Setyo Nugroho, Sulyono | 33
3) Menentukan pusat anggota cluster
Setelah diketahui anggota tiap-tiap cluster kemudian pusat cluster baru dihitung berdasarkan data anggota tiap-tiap cluster sesuai dengan rumus pusat anggota cluster. Dengan perhitungan sebagai berikut.
a) Perhitungan Cluster pertama, ada 5 yaitu data ke 1, ke 2, ke 3, ke 4, ke 5, sehingga
C 11 = 8+6+5+5+5 5 = 5,8 C 12 = 5+6+6+4+5 5 = 5,2
b) Perhitungan Cluster kedua, ada 2 yaitu data ke 6, ke 9, sehingga
C 21 = 4+3 2 = 3,5
C 22 = 6+6 2 = 6
c) Perhitungan Cluster ketiga, ada 2 yaitu data ke 7, ke 8, sehingga :
C 31 = 4+4 2 = 4 C 32 = 5+4 2 = 4,5
4) Menentukan pusat anggota cluster baru Pusat anggota cluster keempat dengan Jumlah anggota keluarga sebesar 5,8 dan Attribut  penentu  sebesar  5,2  pusat cluster  kelima  Jumlah  anggota  keluarga sebesar  3,5  dan  Attribut  penentu  sebesar  6,  pusat cluster  keenam  Jumlah anggota keluarga sebesar 4 dan Attribut penentu sebesar 4,5. Ulang perhitungan jarak data pertama dengan pusat cluster keempat adalah
a) Perhitungan cluster pertama, pusat cluster baru d14 = √(8 − 5.8)² + (5 – 5,2)² = (2,2)² + (-0,2)² = 4,84 + (-0.04) =
√4,8 = 2,1
b) Perhitungan cluster kedua, pusat cluster baru :
d15 = √(8 − 2,5) 2 + (5 – 6)² = (4,5)² + (-1)² = 20,25 + (-1) = √19,25
= 4,38
c) Perhitungan cluster ketiga, pusat cluster baru :
d16 = √(8 − 4)² + (5 – 4,5)² = (4)² + (0,5) 2 = 16 + 0,25  = √16,25 =
4,03
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
34 | Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Penentuan Eligibilitas .....
Tabel 5. Hasil Perhitungan Pusat Cluster Baru BLT Masyarakat Miskin
Jumlah anggota keluarga Atribut penentu Jarak C1 Jarak C2 Jarak C3 8 5 2,1 4,38 4,03 6 6 0 2,2 2,06 5 6 0 1,5 1,8 5 4 0,75 -1,75 -2,08 5 5 1,25 -0,68 1,1 4 6 0,5 -2,6 1,5 4 5 -3,2 -0,75 0,5 4 4 -0,25 -3,75 -4,68 3 6 -7,2 -0,25 1,1 Pada Tabel 5 menampilkan hasil perhitungan Pusat Cluster Baru BLT Masyarakat Miskin. Langkah selanjutnya hasil perhitungan akan dilakukan perbandingan dan dipilih  jarak  terdekat  antara  data  dengan  pusat cluster  , jarak ini menunjukkan bahwa data tersebut berada dalam satu kelompok dengan pusat cluster terdekat. Pada Tabel 6 menampilkan hasil pengelompokan group cluster BLT masyarakat miskin.
Tabel 6 Pengelompokan Group Cluster BLT Masyarakat Miskin Jumlah anggota keluarga Atribut penentu C1 C2 C3 8 5 * 6 6 * 5 6 * 5 4 * 5 5 * 4 6 * 4 5 * 4 4 * 3 6 *

## 4. KESIMPULAN
Implementasi metode k-means clustering untuk menentukan kelayakan penerima Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  melalui  platform  mobile  didasarkan  pada
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
Adi Setyo Nugroho, Sulyono | 35
pengolahan  data  dari  Data  Terpadu  Kesejahteraan  Sosial  (DTKS).  Metode  k- means  clustering  diaplikasikan  dengan  menggunakan  RapidMiner,  yang membantu dalam pengelompokan data untuk menemukan cluster terbaik dengan menggunakan indeks Davies-Bouldin. Hasil dari sistem ini adalah sebuah website yang dapat diakses oleh warga kelurahan Sidodadi, memungkinkan mereka untuk melihat pengumuman penerima BLT kapan saja dan di mana saja. Pendekatan digital  ini  tidak  hanya  mempercepat  proses  penentuan  kelayakan  tetapi  juga meningkatkan transparansi dan aksesibilitas bagi penerima bantuan.

## REFERENSI
[1]   Y.  Filki,  "Algoritma  K-Means  Clustering  dalam  Memprediksi  Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) Dana Desa," Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis,  vol.  4,  no.  4,  pp.  166 – 171,  Sep.  2022,  doi:
10.37034/infeb.v4i4.166.
[2]   Y. A. P. Kartikasari, Y. A. Pranoto, and D. Rudhistiar, "Penerapan Metode K- Modes  Untuk  Proses  Penentuan  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai (BLT)," Jati (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 5, no. 1, pp. 389- 397, 2021.
[3]   N.  Purwati,  R.  Abdurrahman,  N.  Nurjoko,  R.  Rizal,  H.  Kurniawan,  and  S. Karnila,  "Metode  Vikor  Untuk  Pengambilan  Keputusan  Penerima  BLT (Bantuan  Langsung  Tunai)," Jurnal  SIMADA  (Sistem  Informasi  dan Manajemen Basis Data), vol. 6, no. 1, pp. 63-72, 2023.
[4]   K. A. Ginting, "Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penerimaan Bantuan  Untuk  UMKM  dengan  Metode  Clustering  (Studi  Kasus:  Kec. Salapian)," in SEMINAR NASIONAL INFORMATIKA (SENATIKA), vol. 6, no.
3, pp. 728-738, Aug. 2022.
[5]   H.  Hasanah,  P.  Riswanto,  and  S.  Rahmatullah,  "Penerapan  Data  Mining Menggunakan  K-Means  Untuk  Penentuan  Penerima  Bantuan  Langsung Tunai  (BLT)  Dana  Desa  Pada  Desa  Cempaka  Timur," JTKSI  (Jurnal
Teknologi Komputer dan Sistem Informasi), vol. 6, no. 3, pp. 236-241,
2023.
[6]   S.  Sari  and  J.  N.  Utamajaya,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Bantuan Langsung Tunai Dana Desa Menggunakan Metode Algoritma K- Means Clustering," JUPITER: Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer, vol. 14, no. 1, pp. 150-160, 2022.
[7]   N.  Nurahman  and  J.  Susanto,  "Klasterisasi  Data  Penerima  Bantuan Langsung Tunai Menggunakan Algoritma K-Means," JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 10, no. 2, pp. 461-470, 2023.
[8]   H.  Hasanah,  P.  Riswanto,  and  S.  Rahmatullah,  "Penerapan  Data  Mining Menggunakan  K-Means  Untuk  Penentuan  Penerima  Bantuan  Langsung
Vol. 5, No. 1, 2024 e-ISSN: 2774-2121
https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/index
36 | Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Penentuan Eligibilitas .....
Tunai  (BLT)  Dana  Desa  Pada  Desa  Cempaka  Timur," JTKSI  (Jurnal Teknologi Komputer dan Sistem Informasi), vol. 6, no. 3, pp. 236-241, 2023.