## EXPLORER
Pengelompokan Data Mining Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Menggunakan Metode Clustering
(Studi Kasus : Kantor Desa Payabakung Hamparan Perak)
Fany Juliawati 1 , Relita Buaton 2 , Rusmin Saragih 3* 1,2,3 STMIK Kaputama, Binjai, Indonesia
1 fanijualiwati@gmail.com, 2 bbcbuaton@gmail.com, 3 evitha12014@gmail.com
Abstrak− Kemiskinan  merupakan permasalahan  yang sering dihadapi oleh berbagai Negara di dunia termasuk Indonesia. Dalam upaya mengatasi kemiskinan dan meningkatkan akses masyarakat terhadap pangan, pada Tahun 2017  Pemerintah  bertahap  membuat  suatu  program  yang  dibentuk  untuk  mengurangi  beban  masyarakat  dalam memenuhi  kebutuhan  pokok,  dengan  Program  Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT).  Permasalahannya  adalah karena  bantuan  yang  diberikan  belum  tersalurkan  secara  tepat  sasaran/pembagian  bantuan  belum  objektif, dikarenakan keterbatasan data dan informasi yang didapatkan terkait keluarga penerima bantuan BPNT, sehingga pihak keluarga yang seharusnya berhak menerima bantuan tersebut menjadi tidak bisa menerima bantuan karena keterbatasan data yang ada. Oleh sebab itu pihak kantor desa wajib mendata lagi keluarga yang berhak menerima bantuan BPNT dengan kriteria yang ada. Solusi yang ditawarkan adalah dengan membuat sistem dengan k- means menampilkan hasil clustering penerima Bantuan Pangan Non Tunai, dengan  memanfaatkan sejumlah data yang dimiliki pihak instansi, sehingga dapat dikelompokkan dengan menggunakan teknologi data mining. Penggunaan teknik  data  mining  dalam  pengelompokkan  penerima  BPNT  diharapkan  dapat  berguna  untuk  mempermudah proses dalam pencarian data secara sistematis, yang sebelumnya masih bersifat manual. Kelompok data penerima Bantuan  Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  pada  grup  pekerjaan  (X)  adalah  Karyawan  Swasta,  untuk  kelompok penghasilan  (Y)  ialah  1.400.001  –  1.700.000  dan  pada  grup  status  rumah  (Z)  ialah  rumah  milik  sendiri,  serta centroid 2 (1.552.861.44), kelompok data penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) pada grup pekerjaan (X) adalah Perkebunan, untuk kelompok penghasilan (Y) ialah 800.001 – 1.100.000 dan pada grup status rumah (Z) adalah rumah  milik sendiri, dan Centroid3 (4.592.351.64) kelompok data penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) pada  grup pekerjaan  (X) adalah Buruh, untuk kelompok penghasilan (Y) ialah 500.001  – 800.000 dan pada grup status rumah (Z) ialah rumah Sewa.
Kata Kunci: Kemiskinan, Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT), K-Means Clustering , Data Mining
Abstract− Poverty is  a problem  that is often  faced  by  various  countries in the  world,  including Indonesia. In  an  effort to overcome poverty and increase people's access to food, in 2017 the Government gradually created a program that was formed to reduce the burden on the community in meeting basic needs, with the Non-Cash Food Assistance Program (BPNT). The problem is that the assistance provided has not been distributed on target  / the distribution of assistance has not been objective, due to limited data and information obtained regarding families receiving BPNT assistance, so that families who should be entitled to receive assistance cannot receive assistance due to limited data available. Therefore, the village office is required to record again the families who are entitled to receive BPNT assistance with the existing criteria. The solution offered is to create a system of k-means that displays the clustering results of recipients of Non-Cash Food Assistance, by utilizing a number of data owned by the agency, it can be grouped using data mining technology. The benefit is that data mining can help agencies gain knowledge. by processing existing BPNT beneficiary data. The use of data mining techniques in grouping BPNT recipients is expected to be useful in facilitating the process of searching system data, which was previously still manual. The data gr oup for recipients of Non-Cash Food Assistance (BPNT) in the work group (X) are private employees, for the income group (Y) are 1,400,001 – 1,700,000 and in the home status group (Z) are self-owned homes, and Centroid 2 ( 1,552,861.44), the data group for recipients of Non-Cash Food Assistance (BPNT) in the occupation group (X) is Plantation, for the income group (Y) is 800,001 – 1,100,000 and in the house status group (Z) is Owned house, and Centroid3 (4,592,351.64) data group for recipients of Non-Cash Food Assistance (BPNT) in the occupation group (X) is Labor, for the income group (Y) is 500,001 – 800,000 and in the house status group (Z) is Rent house.
Keywords : Poverty, Non-Cash Food Aid (BPNT), K-Means Clustering, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Kerentanan pangan di Indonesia merupakan suatu tantangan yang perlu dihadapi Pemerintah dari tahun ke tahun [1]. Kemiskinan merupakan permasalahan yang sering dihadapi oleh berbagai Negara di dunia termasuk Indonesia, serta  masalah  yang rumit terus terjadi  maka  memerlukan penanganan dan tindakan  yang  berkelanjutan [1]–[4]. Dalam  upaya  mengatasi  kemiskinan  dan  meningkatkan  akses  masyarakat  terhadap  pangan,  pada  Tahun  2017 Pemerintah  bertahap  membuat  suatu  program  yang  dibentuk  untuk  mengurangi  beban  masyarakat  dalam memenuhi kebutuhan pokok, dengan Program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) [3], [5], [6].Bantuan Pangan

## EXPLORER
Non  Tunai  (BPNT)  merupakan  bantuan  pangan  yang  diberikan  secara  non  tunai  dari  pemerintahan  kepada keluarga penerima bantuan dari segi ekonomi, untuk setiap bulannya melalui mekanisme akun elektronik dengan perantara kartu, yang akan mendapatkan transferan dana yang digunakan langsung untuk membeli dan ditukarkan dengan bahan pangan ditempat yang telah bekerja sama dengan bank dan e-warung [7]–[9].
Dengan  adanya  program  yang  dikeluarkan  dari  pemerintah  bukan  berarti  masalah  kemiskinan  bisa ditanggani  begitu  saja  dengan  secara  mudah,  sebab  permasalahan  kemiskinan  merupakan  suatu  standar  tingkat hidup  yang  rendah,  karena  adanya  tingkat  kekurangan  materi  pada  sejumlah  orang,  berbeda  jika  dibandingkan dengan standar kehidupan yang umum berlaku di masyarakat [4], [9], serta permasalahan juga sering terjadi karena bantuan yang diberikan belum tersalurkan secara tepat sasaran/pembagian bantuan belum  objektif, dikarenakan keterbatasan data dan informasi yang didapatkan terkait keluarga penerima bantuan BPNT. Pihak keluarga yang seharusnya berhak menerima bantuan tersebut menjadi tidak bisa menerima bantuan karena keterbatasan data yang ada. Oleh sebab itu pihak kantor desa wajib mendata lagi keluarga yang berhak menerima bantuan BPNT dengan kriteria yang ada, agar bantuan yang diberikan tersalurkan tepat sasaran dan keluarga bisa menerima dengan baik.
Program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) diharapkan dapat memenuhi hak masyarakat miskin dalam meningkatkan  ketahanan  pangan  serta  sekaligus  sebagai  penanggulangan  kemiskinan  di  Indonesia  serta mendapatkan hasil yang maksimal untuk kedepannya [3], [7].
Sistem  yang  dibuat  dari  k- means menampilkan  hasil Clustering penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai, dengan  memanfaatkan  sejumlah  data  yang  dimiliki  pihak  instansi,  maka  dapat  dikelompokkan  dengan menggunakan teknologi data mining. Data mining dapat membantu pihak instansi dalam menggali pengetahuan baru  dengan  cara  memproses  data  penerima  BPNT  yang  sudah  ada.  Penggunaan  teknik  data  mining  dalam pengelompokan  penerima  BPNT  diharapkan  dapat  berguna  untuk  mempermudah  proses  dalam  pencarian  data secara cepat, yang sebelumnya masih secara manual.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  suatu  sistem  agar  memudahkan  petugas  dalam  menentukan penerima BPNT, sehingga sistem ini dapat membantu penerima bantuan pangan non tunai secara cepat dan akurat. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  penerima  bantuan  non  tunai  menggunakan  metode K-Means Clustering menghasilkan data yang layak mendapatkan bantuan sesuai kriteria yang telah ditentukan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining adalah  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan  di  dalam database [10]–[13]. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan dan machine  learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan  pengetahuan yang terakit dari berbagai database besar [14]–[16]. Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan[14]–[16], yaitu:
1. Depenelitian,  terkadang  peneliti  dan  analis  secara  sederhana  ingin  mencoba  mencari  cara  untuk menggambarkan pola dan kecenderungan yang terdapat dalam data.
2. Estimasi, hampir sama dengan klasifikasi, kecuali variabel target estimasi lebih ke arah numerik dari pada ke arah  kategori.  Model  dibangun  dengan  menggunakan record lengkap  yang  menyediakan  nilai  dari  variabel target sebagai nilai prediksi.
3. Prediksi, prediksi hampir sama dengan klasifikasi dan estimasi, kecuali bahwa dalam prediksi nilai dari hasil akan ada di masa mendatang.
4. Klasifikasi, terdapat terget variabel kategori, sebagai contoh, penggologan pendapatan dapat dipisahkan dalam tiga kategori, yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang dan pendapatan rendah.
5. Pengklusteran,  merupakan  pengelompokan record ,  pengamatan,  atau  memperhatikan  dan  membentuk  kelas objek-objek yang memiliki kemiripan. Cluster adalah kumpulan record yang memiliki kemiripan satu dengan yang lainnya dan memiliki ketidakmiripan dengan record-record dalam cluster lain.

## 2.2 Metode Clustering
Metode clustering merupakan suatu metode untuk mencari dan mengelompokkan data yang memiliki kemiripan karakteriktik ( similarity ) antara satu data dengan data yang lain [11], [17]–[20]. Clustering merupakan salah satu metode data  mining yangbersifat  tanpa  arahan  ( unsupervised ),  maksudnya  metode  ini  diterapkan  tanpa  adanya latihan ( training ) dan tanpa ada guru ( teacher ) serta tidak memerlukan target output [21]. Clustering adalah salah satu alat bantu pada data mining yang  membantu  mengelompokan obyek-obyek yang didasarkan hanya pada informasi  yang ditentukan dalam data  yang  menggambarkan obyek dan hubungan diantaranya [22]. Cluster adalah sekelompok obyek-obyek data yang memiliki kemiripan satu dengan yang lainnya dan ketidakmiripan dengan record-record dalam cluster [23].

## EXPLORER

## 2.3 Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan algoritma yang sangat sederhana untuk mengklasifikasikan atau mengelompokan sejumlah besar objek dengan atribut tertentu kedalam kelompok–kelompok ( cluster ) sebanyak K, pada algoritma K-Means . Jumlah cluster K sudah ditentukan terlebih dahulu, K-Means adalah salah satu metode clustering non hirarki yang berusaha mepartisi data ke dalam cluster / kelompok sehingga data memiliki karakteristik yang sama akan  dikelompokan  ke  dalam  satu cluster yang  sama  dan  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda dikelompokan ke dalam kelompok lain [10], [17], [19], [24].
Tahapan dari algoritma K- Means sebagai proses dari metode Clustering adalah sebagai berikut[17]: 1. Pilih jumlah cluster K.
2. Inisialisasi k pusat cluster ini bisa dilakukan dengan berbagai cara. Namun yang paling sering dilakukan adalah dengan cara random. Pusat-pusat cluster diberi nilai awal dengan angka-angka random.
3. Alokasikan semua data/ objek ke cluster terdekat. Kedekatan dua objek ditentukan berdasarkan jarak kedua objek tersebut. Demikian juga kedekatan suatu data
4. Hitung kembali pusat cluster dengan keanggotaan cluster yang sekarang. Pusat cluster adalah rata-rata dari semua data/ objek dalam cluster tertentu. Jika dikehendaki bisa juga menggunakan median dari cluster tersebut. Jadi rata-rata ( mean ) bukan satu satunya ukuran yang bisa dipakai.
5. Tugaskan lagi setiap objek memakai pusat cluster yang baru. Jika pusat cluster tidak berubah lagi maka proses clustering selesai. Atau, kembali ke langkah nomor 3 sampai pusat cluster tidak berubah lagi.

## 2.4 Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT)
Program Bantuan Pangan Non  Tunai (BPNT)  merupakan bantuan pangan yang diberikan  secara non tunai dari pemerintahan kepada keluarga penerima bantuan dari segi ekonomi, untuk setiap bulannya  melalui  mekanisme akun elektronik dengan perantara kartu, yang akan mendapatkan dana yang digunakan langsung untuk membeli dan ditukarkan dengan bahan pangan ditempat yang telah bekerja sama dengan bank dan e-warung [6], [9], [25].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Metodologi Penelitian
Metodologi penelitian ini dilakukan untuk mencari sesuatu sistematis dengan menggunakan metode ilmiah serta sumber yang berlaku. Dengan adanya proses ini dapat memberikan hasil penelitian yang baik dan tepat.

## 3.2 Uraian Kegiatan Penelitian
Penulis melakukan penelitian dengan menyusun langkah-langkah dengan terstruktur agar hasil dari penelitian lebih baik. Berikut ini adalah kerangka kerja uraian kegiatan penelitian mulai dari awal hingga hasil :
Gambar 1. Alur Kerja Penelitian Keterangan: 1. Rumusan Masalah
Tahap ini merupakan tahapan awal dalam penelitian pembuatan  penelitian, yaitu  mulai dengan  menentukan latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan, tujuan dan manfaat agar tidak keluar dari fokus pembahasan atau penyususnan penelitian.
2. Kajian Teori
Tahap ini adalah mencari suatu informasi, atau sumber-sumber yang berkaitan dengan masalah yang dihadapi, baik informasi/sumber dari studi pustaka, jurnal dan internet, sebagai pendukung dan landasan dasar dalam penulis penelitian.
3. Pengumpulan Data
Di tahap ini merupakan pengumpulan data penelitian yaitu data tentang Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) yang sesuai dengan variabel untuk diperlukan dalam pembuatan penelitian, yang dimana lokasi penelitian yang berlokasi di Kantor Desa Payabakung, Hamparan Perak.
4. Analisa Data
Tahap ini merupakan tahapan  mengolah dan  menganalisis data yang telah diperoleh dari pengumpulan data, sehingga data tersebut dapat dikelompokan sesuai dengan variabel yang telah ditentukan.
5. Pengujian Dan Implementasi

## EXPLORER
Tahap  ini  merupakan  tahapan  untuk  melakukan  pengujian  validasi  dan  implementasi,  yaitu  untuk  menguji penerapan hasil grup dari setiap cluster yang akan di import ke program MATLAB, dan implementasi yang dilakukan  nantinya  akan  dilakukan  analisa  terhadap  program  atau  coding  sehingga  dapat  diketahui  apakah sudah memenuhi tujuan yang ingin dicapai.
6. Evaluasi
Tahap  ini  merupakan  tahapan  mengambil  kesimpulan  dan  saran  yang  dapat  dilakukan  dalam  penyusunan penelitian. Dengan adanya kesimpulan maka akan diketahui hasil dari keseluruhan penelitian dan diharapkan dengan saran akan perbaikan-perbaikan dan manfaat bagi yang lain.

## 3.4 Perancangan Flowchart
Adapun flowchart pada proses pengelompokan menggunakan software Matlab tentang pekerjaan, penghasilan dan status rumah dapat dilihat pada gambar 2.
Mulai Import Data (yang sudah ditransformasi) Tentukan Banyak Cluster dan Pusat / Centroid Hitung Jarak Objek Ke Pusat Kelompokan Objek ke Dalam Cluster Berdasarkan Jarak Minimum Kemudian Gabungkan Tidak Ada Objek yang Berpindah Cluster Hasil  K- Means Clustering Selesai Ya Tidak
Gambar 2. Flowchart Sistem
Keterangan :
1. Mulai, ambil data yang akan di proses.
2. Lakukan proses data mining.
3. Kelompokan objek ke dalam cluster berdasarkan jarak terdekat, kemudian gabungkan.
4. Apakah objek ada yang berpindah, jika tidak ada yang berpindah maka lanjut ke langkah selanjutnya dan jika objek ada yang berpindah maka lakukan ke proses data mining lagi.
5. Menampilkan hasil dari K- Means Clustering . Selesai

## 3.5 Pengujian dan Implementasi
Dalam permasalahan metode yang digunakan adalah Clustering , proses awal yang dilakukan dalam pembentukan cluster adalah  transformasi  data  ke  dalam  bentuk  numeric  dengan  kode-kode  yang  telah  ditentukan,  tentukan jumlah  group  (K),  hitung centroid ,  hitung  jarak  objek  ke centroid dan  kemudian  grupkan  berdasarkan  jarak terdekat, jika tidak ada objek yang pindah grup maka iterasi selesai.

## EXPLORER
Tabel 1. Data Penelitian No Nama Pekerjaan Penghasilan Status Rumah 1 A Perkebunan 800.000 Milik sendiri 2 B Buruh 1.300.000 Sewa 3 C Wiraswasta 1.800.000 Milik sendiri 4 D Perkebunan 1.400.000 Milik sendiri 5 E Petani 500.000 Sewa 6 F Petani 1.200.000 Milik sendiri 7 G Perkebunan 1.100.000 Sewa 8 H Karyawan swasta 2.000.000 Milik sendiri 9 I Buruh 900.000 Sewa 10 J Wiraswasta 2.200.000 Milik sendiri 11 K Petani 700.000 Sewa 12 L Buruh 1.500.000 Sewa 13 M Perkebunan 1.350.000 Milik sendiri 14 N Karyawan swasta 1.700.000 Milik sendiri 15 O Petani 950.000 Milik sendiri 16 P Wiraswasta 700.000 Sewa 17 Q Buruh 1.600.000 Sewa 18 R Perkebunan 1.000.000 Milik sendiri 19 S Buruh 500.000 Milik sendiri 20 T Petani 650.000 Sewa
Gambar 3 adalah grafik hasil proses cluster ing pada pengujian data yang terdapat pada penelitian ini:
Gambar 3. Grafik Clustering Penerimaan BPNT

## 3.5.1 Pembahasan Rapidminer
Pada  bagian  ini  akan  membahas  proses  Rapidminer  dalam  menemukan  k-means  data  penerimaan  BPNT.  Data yang  akan  digunakan  adalah  data  penerimaan  BPNT  dalam  bentuk excel .  hasil  dari  data  mining  ini  adalah informasi yang berupa pola/ rules data penerimaan BPNT yang akan mendukung penelitian ini:

## EXPLORER
Setelah melakukan proses data menggunakan rapidminer maka hasilnya seperti gambar 5.
Gambar 5. Grafik Hasil Proses Data Rapidminer K-Means

## 3.5.2 Pembahasan MATLAB
Dengan  menggunakan  aplikasi  MATLAB,  mengimpor  data  yang  ada  di  MS.  Excel  kemudian  membuat  desain program dengan tampilan pada Matlab, sehingga proses cluster ing akan seperti gambar 6.
Gambar 6. Proses matlab cluster 3
Adapun penentuan hasil jumlah centroid untuk setiap group adalah sebagai berikut: A. Centroid 1 = total group 1/banyak group 1: C1 = 759/ 203= 3,73 C2 = 947 / 203 = 4,66 C3 = 253/ 203 = 1,24 B. Centroid 2 = total group 2/banyak group 2: C1 = 420/ 270 = 1,55 C2 = 773 / 270 = 2,86 C3 = 391 / 270= 1,44 C. Centroid 3 = total group 3/banyak group 3: C1 =583 / 127 = 4,59 C2 =299 /127 = 2,35 C3 = 209 / 127 = 1,64
Dari hasil perhitungan centroid , dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Centroid No Pekerjaan (X) Penghasilan (Y) Status Rumah (Z) Keterangan 1 3.73 4.66 1.24 Centroid 1 2 1.55 2.86 1.44 Centroid 2 3 4.59 2.35 1.64 Centroid 3
Dari 600 data penerimaan BPNT diperoleh 3 cluster , dimana cluster 1 berjumlah 203 data dan cluster 2 berjumlah 270 data dan cluster 3 berjumlah 127 data. Berikut adalah keterangan dari pusat cluster pada grafik.

## EXPLORER
1. 3,73(4)   4,66(5)   1,24(1)
Dapat diketahui bahwasannya pada cluster 1. Kelompok penerima bantuan pangan non tunai (BPNT)pada grup pekerjaan  (X)  adalah  Karyawan  Swasta,  untuk  kelompok  penghasilan  (Y)  ialah  1.400.001  –  1.700.000  dan pada grup status rumah (Z) ialah rumah Milik Sendiri.
2. 1,55(2)   2,86(3)   1,44(1)
Dapat diketahui bahwasannya pada cluster 2. Kelompok penerima bantuan pangan non tunai (BPNT)pada grup pekerjaan (X) adalah Perkebunan, untuk kelompok penghasilan (Y) ialah 800.001 – 1.100.000 dan pada grup status rumah (Z) ialah rumah Milik Sendiri.
3. 4,59(5)   2,35(2)   1,64 (2)
Dapat  diketahui  bahwasannya  pada cluster 3.  Kelompok  penerima  bantuan  pangan  non  tunai  (BPNT)  pada grup pekerjaan (X) adalah Buruh, untuk kelompok penghasilan (Y) ialah 500.001 – 800.000 dan pada  grup status rumah (Z) ialah rumah Sewa.

## 3.5.3 Hasil Uji Coba Pengujian 3 Cluster
Hasil analisa dari proses percobaan cluster ditentukan sebanyak 5 kali perulangan, yang dimana cluster ditentukan sebanyak 3 (X, Y, dan Z) maka total iterasi sebanyak 10 kali, hal ini menunjukkan bahwa proses iterasi berhenti ketika total dan jarak dengan iterasi sebelumnya sampai pada grup yang tidak berubah lagi.

## 3.5.4 Analisa Rapidminer Dan MATLAB
Berdasarkan hasil yang sudah didapatkan dari Rapidminer, maka diperoleh bahwa setelah melakukan percobaan cluster 2 dan cluster 3 pada rapidminer, serta juga  melakukan percobaan performance pada cluster mana  yang lebih  baik  yaitu  didapatkan cluster 3.  Dengan  menggunakan  data  MS.  Excel  yang  berisi  600  data  penerimaan BPNT dan juga melakukan pengujian 3 cluster pada program MATLAB yang ditentukan sebanyak 5 kali proses, dengan hasil yang didapatkan cluster 3. Analisa yang lebih baik dapat disimpulkan berdasarkan dari grafik yang dihasilkan program Matlab dengan menggunakan metode clustering , karena dapat menampilkan titik dari centroid yang lebih baik dari pada menggunakan Rapidminer.

## 4. KESIMPULAN
Implementasi  data  mining  untuk  Kantor  Desa  Payabakung  Hamparan  Perak  adalah  agar  mempermudah menganalisa data berdasarkan hasil analisa yang diperoleh dari rancangan tersebut dan dengan metode clustering yang  telah  digunakan  untuk  mengolah  data  penerimaan  bantuan  pangan  non  tunai  (BPNT),  maka  telah menghasilkan informasi baru untuk pihak Kantor Desa Payabakung Hamparan Perak dari 600 data yang telah diuji dan analisa yang lebih baik dapat disimpulkan berdasarkan dari grafik yang dihasilkan program  Matlab dengan menggunakan  metode clustering ,  karena  dapat  menampilkan  titik  dari  centroid  yang  lebih  baik  dari  pada menggunakan Rapidminer.

## REFERENCES
[1] K. Nisa, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Migrasi Tenaga Kerja Indonesia (TKI) (Studi Kasus Pada 6 Provinsi Tahun 2008-2017),” FEB UIN Syarif Hidayatullah , 2019.
[2] L. E. Nainggolan, L. D. Sembiring, and N. T. Nainggolan, “Analisis Pengaruh Pertumbuhan Ekonomi terhadap Indeks Pembangunan Manusia yang Berdampak pada Kemiskinan di Provinsi Sumatera Utara,” Open J. Syst. , vol. 15, no. 10, 2021.
[3] T. J.  Tan and D. Epriadi, “Evaluasi Pelaksanaan Bantuan Pangan Non Tunai di Kota  Batam,” Progr.  Stud.  Adm. Negara, Univ. Puter. Batam , no. 1, 2021.
[4] S. Laurentcia and R. Yusran, “Evaluasi Program Bantuan Pangan Non Tunai dalam Penanggulangan Kemiskinan di Kecamatan Nanggalo Kota Padang,” J. Civ. Educ. , vol. 4, no. 1, 2021, doi: 10.24036/jce.v4i1.433.
[5] M. Suryapuspita and J. Maâ€ TM muri, “IMPLEMENTASI KEBIJAKAN  BANTUAN PANGAN NON  TUNAI  DI KECAMATAN  DANUREJAN  KOTA  YOGYAKARTA,” Maj.  Ilm.  Din.  Adm. ,  vol.  17,  no.  2,  2021,  doi: 10.56681/da.v17i2.29.
[6] D. Irvansyah and B. Setiawati, “Efektivitas Program Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) di Desa Simpung Layung Kecamatan Muara Uya Kabupaten Tabalong,” JAPB J. Mhs. Adm. Publik dan Adm. Bisnis , vol. 4, no. 2, 2021.
[7] J.  Karim,  M.  A.  Puspa,  and  R.  Kasim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Pangan  Non  Tunai Masyarakat Pada Kelurahan Dulalowo Timur Kota Gorontalo Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 5, no. 4, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3269.
[8] W. I. Akhyar, Gunawan, Haris Widiasmoro, and Layla Izza Rufaida, “Kebijakan Bantuan Pangan Non Tunai Dalam Perspektif Filsafat Hukum Murni,” Reformasi Huk. , vol. 25, no. 1, 2021, doi: 10.46257/jrh.v25i1.189.
[9] E. I. Syaripudin and M. T. Putri, “Kajian Kategori Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dalam Perspektif Hukum Ekonomi Syari’ah,” J. JHESY , vol. 01, 2022.
[10] R. Kurniawan, S. Suhada, and R. Dewi, “Penerapan Algoritma K-Means Cluster ing Dalam Persentase Merokok Pada

## EXPLORER
Penduduk Umur Di Atas 15 Tahun Menurut Provinsi,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, 2021.
[11] P.  M.  Silitonga  Irene  Sri,  “Klusterisasi  Pola  Penyebaran  Penyakit  Pasien  Berdasarkan  Usia  Pasien  Dengan Menggunakan K-Means Cluster ing,” J. TIMES , vol. VI, no. Vol 6, No 2 (2017), 2017.
[12] L.  Y.  Hutabarat,  I.  Gunawan,  I.  Purnamasari,  M.  Safii,  and  W.  Saputra, “Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam Pengelompokan Jumlah Penduduk Berdasarkan Kelurahan Di Kota Pematangsiantar,” J. Ilmu Komput. dan Teknol. , vol. 2, no. 2, 2022, doi: 10.35960/ikomti.v2i2.704.
[13] Widodo, “Analisa Data Mining Dalam Mengelompokan Data Menggunakan MATLAB,” Merdeka Penelit. , vol. 4, no. 2, 2018, doi: 10.21009/pinter.4.2.5.
[14] C. A. Sirait, J. H. Kandami, G. B. Aji, and A. Fadli, “Analisis Data Populasi Ayam Kampung di Wilayah Papua Barat Menggunakan Metode K-Means,” G-Tech J. Teknol. Terap. , vol. 7, no. 1, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i1.1917.
[15] Y.  Syahra,  I.  Mariami,  R.  I.  Ginting,  R.  Mahyuni,  and  A.  Azlan,  “Pelatihan  Penggunaan  Rapid  Miner  Untuk Pengelompokan  Data  Nilai  Siswa  SMK  Raksana  2  Medan,” ABDIMAS  IPTEK ,  vol.  3,  no.  1,  2023,  doi: 10.53513/abdi.v3i1.7452.
[16] W. Romadhona, B. Indarmawan Nugroho, and A. Alim Murtopo, “Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Minfo Polgan , vol. 11, no. 2, 2022, doi: 10.33395/jmp.v11i2.11797.
[17] S. Budi, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis . 2007.
[18] E. Prasetyo, Data Mining : Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab . 2013.
[19] S.  Butsianto  and  N.  T.  Mayangwulan,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Mobil  Menggunakan Metode K-Means Cluster ing,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 3, 2020, doi: 10.32672/jnkti.v3i3.2428.
[20] B. S. Praja, P. D. Kusuma, and C. Setianingsih, “Penerapan Metode K-Means Cluster ing Dalam Pengelompokan Data Penumpang Dan Kapal Angkutan Laut Di Indonesia,” e-Proceeding Eng. , vol. 06, no. 1, 2019.
[21] A. F. Ayutrisula and A. Fanani, “Customer Profiling dengan Menggunakan Metode K-Means Euclidean Distance di BPJS Ketenagakerjaan Tanjung Perak,” J. Mhs. Mat. Algebr. , vol. 1, no. 1, 2020.
[22] P. W. Kesuma, A. Risalah, and B. P. Purba, “Penerapan Data Mining Dalam Proses Pengelompokkan Data Masyarakat Kurang Mampu di Kota Deli Serdang Menggunakan Metode Cluster ing,” J. Masy. Inform. Sumatera Utara , vol. 10, no. 5, 2020, doi: 10.14710/jmasif.v7i1.10794.
[23] S. Ramadani, I. Ambarita, and A. M. H. P. Pardede, “Metode K-Means Untuk Pengelompokan Masyarakat Miskin Dengan Menggunakan Jarak Kedekatan Manhattan City Dan Euclidean (Studi Kasus Kota Binjai),” Inf. Syst. Dev. , vol. 4, no. 2, Jul. 2019.
[24] R. K. Dinata, H. Akbar, and N. Hasdyna, “Algoritma K-Nearest Neighbor dengan Euclidean Distance dan Manhattan Distance untuk Klasifikasi Transportasi Bus,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.539.104- 111.
[25] J. Hutagalung, D. Nofriansyah, and M. A. Syahdian, “Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Menggunakan Metode ARAS,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 6, no. 1, pp. 198–207, 2022.