## CLUSTERING PENDUDUK MISKIN UNTUK PENERIMA BANTUAN SOSIAL MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS (STUDI KASUS: DESA GREGED)
Muhamad Subur 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3
1,3 Teknik Informatika, 2 Manajemen Informatika STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10 B Majasem, Kota Cirebon, Indonesia Email:muhamadsubur211@gmail.com

## ABSTRAK
Penyaluran  bantuan  sosial  merupakan  strategi  vital  yang  diterapkan  oleh  pemerintah  dan  organisasi kemanusiaan  untuk  memberikan  dukungan  finansial  atau  materi  kepada  individu  atau  kelompok  yang memerlukan.  Salah  satu  kesulitan  yang  terkadang  dihadapi  Pemerintah  dalam  proses  penanganan  kemiskinan adalah proses pembagian bantuan sosial yang tidak merata dan tidak tepat sasaran. Ini disebabkan karena validasi data  sering  diabaikan  sehingga  sering  menimbulkan  data  yang  tidak  akurat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  penulis mencoba  untuk  menerapkan  Teknik  clustering  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  sebagai  metode penyelesaian  dalam  mengelompokkan  data  penduduk  di  Desa  Greged  yang  memang  dikatakan  tergolong penduduk  yang  berhak  menerima  bantuan sosial.  . Evaluasi dilakukan di software rapidminer dengan operator cluster  distance  performance  dengan  hasil  10  percobaan  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering menunjukkan  bahwa  nilai  K  yang  Paling  optimal  adalah  K=10.  Nilai  DBI  untuk  K=10  adalah  0,049,  yang menunjukan bahwa cluster-cluster penerima bantuan sosial memiliki tingkat kekompakan yang tinggi dan tingkat kesenjangan antar cluster yang rendah. Hal ini mengindikasikan bahwa penerima bantuan sosial di Desa Greged dapat di kelompokkan menjadi 10 cluster yang berbeda berdasarkan karakteristik demografis, ekonomi, dan sosial mereka.
Kata kunci : Data  mining,  Clusteirng,  Penduduk  Miskin,  Algoritma  K-Means,  Knowledge  Discovery  in Database (KDD)

## 1. PENDAHULUAN
Penyaluran  bantuan  sosial  merupakan  strategi vital  yang diterapkan oleh pemerintah dan organisasi kemanusiaan  untuk  memberikan  dukungan  finansial atau  materi  kepada  individu  atau  kelompok  yang memerlukan[1]. Tujuan utama dari pemberian bantuan sosial adalah untuk meringankan  beban ekonomi  dan meningkatkan  kesejahteraan  penerima,  khususnya mereka  yang  mengalami  kerentanan  ekonomi  atau menghadapi  situasi  krisis.  Jenis  bantuan  sosial meliputi  bantuan  tunai,  bantuan  pangan,  pemberian perumahan,  dukungan  pendidikan,  atau  layanan kesehatan,  dan  sering  ditujukan  kepada  kelompok seperti  keluarga  miskin,  penyandang  disabilitas,  atau korban  bencana  alam[2].  Proses  penyaluran  bantuan sosial memerlukan perencanaan yang teliti, identifikasi  penerima  yang  akurat,  serta  evaluasi berkelanjutan  untuk  memastikan  keefektifan  dalam memberikan  dampak  positif  bagi  masyarakat  yang membutuhkan bantuan[3].
Pelaksanaan bantuan sosial melibatkan serangkaian langkah kompleks, mulai dari perumusan kebijakan, pengidentifikasian penerima, hingga distribusi  yang  adil.  Meski  Pemerintah  telah meluncurkan  berbagai  program  untuk  mengurangi kemiskinan  seperti  PKH,  Raskin,  dan  BIDIKMISI, tetapi  tantangan  kemiskinan  tetap  ada.  Salah  satu hambatan utama adalah distribusi bantuan yang tidak efisien  dan  tidak  sesuai  sasaran  akibat  data  yang kurang  valid[4].  Oleh  karena  itu,  studi  ini  bertujuan untuk mengeksplorasi solusi untuk masalah kemiskinan di Desa Greged. Mengadaptasi diri dengan
perubahan  sosial  dan  ekonomi,  penting  bagi pemerintah  untuk  mengembangkan  strategi  yang inovatif, termasuk memanfaatkan teknologi informasi dan  analisis  data.  Penelitian  tentang  klasterisasi penerima bantuan dengan algoritma K-Means di Desa Greged,  Kabupaten  Cirebon,  menjadi  penting  karena potensinya  dalam  meningkatkan  akurasi  penentuan penerima  manfaat  dan  efisiensi  penggunaan  dana. Dengan  pendekatan  ini,  diharapkan  tercipta  sistem bantuan  yang  lebih  adaptif,  efisien,  dan  mampu memenuhi  kebutuhan  masyarakat  dengan  lebih efektif[5].
Tujuan dari penelitian ini penulis mencoba untuk menerapkan  Teknik  clustering  dengan  menggunakan algoritma  K-Means  sebagai  metode  penyelesaian dalam  mengelompokkan  data  penduduk  di  Desa Greged  yang  memang  dikatakan tergolong penduduk yang  berhak  menerima  bantuan  sosial.  Algoritma  K- Means  Clustering  atau  metode  analisis  klaster  yang bertujuan  untuk  mengelompokkan  data  menjadi klaster-klaster  yang  serupa  berdasarkan  kesamaan atribut atau karakteristik tertentu[6]. Dalam penelitian ini,  Algoritma  K-Means  akan  digunakan  untuk mengelompokkan  penduduk  Desa  Greged  ke  dalam kelompok yang memiliki kesamaan dalam hal kondisi ekonomi  dan  sosial.  Banyak  metode  clustering  yang telah diusulkan oleh para ahli, salah satunya adalah K- Means.  Metode  K-Means  merupakan  Algoritma klasterisasi  yang  paling  banyak  digunakan  dalam berbagai  aplikasi  kecil  hingga  menengah  karena kemudahan mengaplikasikannya[7].
Dalam  penelitian ini,  digunakan metode penelitian  yang  bersumber  dari  data  penduduk  Desa Greged  tahun  2020.  Teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu  obsevasi  dan wawancara. Dalam metode ini penulis mengumpulkan data  pada  bulan  Oktober  2023  dengan  melakukan observasi  /  pengamatan  langsung  ke  Kantor  Desa Greged dan  melakukan tanya  jawab/wawancara  yang dilakukan  dengan  staf  Kantor  Desa  Greged  untuk mengetahui  gambaran  tentang  kondisi  perekonomian Penduduk.  Teknik  analisis  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode  Knowledge  Discovery  in Database (KDD)[8]. Data yang dari observasi dan 14 wawancara  kemudian  diolah  menggunakan  metode KDD  untuk  mendapatkan  informasi  yang  lebih mendalam tentang kondisi perekonomian penduduk[9].
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menghasilkan informasi  yang  lebih  terperinci  dan  berharga  dalam upaya mengatasi masalah kemiskinan di wilayah Desa Greged.  Sehingga  dapat  membantu  dan  mendukung Kantor  Desa  Greged  dalam  pengambilan  keputusan yang  lebih  efisien  dalam  penyaluran  bantuan  sosial dan  perencanaan  program-program  pemberdayaan ekonomi  yang  lebih  efektif  untuk  penduduk  miskin. Selain itu, penelitian ini diharapkan dapat menyajikan temuan  dalam  bentuk  laporan  penelitian  yang  dapat digunakan  oleh  pemerintah  setempat  atau  instansi terkait  dan  dapat  memberikan  wawasan  yang  lebih dalam  tentang  penduduk  miskin  di  Desa  Greged. Penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  menjadi pendorong  bagi  Masyarakat  Desa  Greged  untuk mewujudkan desa  yang sejahtera. Namun,  masih  ada permasalahan yang sering terjadi pada saat pembagian bantuan sosial adalah kurang tepat  sasaran. Sehingga dapat  memunculkan  kecurigaan  masyarakat  terhadap Lembaga  yang  mengurus  tentang  bantuan  sosial[10]. Diharapkan penelitian ini dapat memberikan informasi yang  berguna  bagi  pihak  yang  terkait  dalam penyaluran dana dan juga penentuan Masyarakat yang menerima menfaat bantuan sosial di Desa Greged.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  ini  memanfaatkan pendekatan review literature  dengan  metode  systematic  reviews  untuk mengkaji  artikel-artikel  yang  relevan  dengan  tema penelitian. Penelitian yang dilakukan dalam lima tahun terakhir  oleh  para  peneliti  sebelumnya  memiliki relevansi signifikan dengan artikel yang sedang diteliti saat ini. Kajian-kajian terdahulu tersebut memberikan kontribusi  penting  dalam  pemahaman  yang  lebih mendalam  terkait  isu  yang  sedang  dibahas  dalam penelitian  ini.  Seperti  penelitian  yang  dilakukan  oleh Suhartini  dan  Ria  Yuliani[11]  berjudul  "Penerapan Data Mining untuk Mengcluster Data Penduduk Miskin Menggunakan Algoritma K-Means di Dusun Bagik Endep Sukamulia Timur" menggunakan data mining dengan algoritma K-means untuk mengelompokkan penduduk miskin di Sukamulia  Timur  ke  dalam  cluster  .  Mereka
mengumpulkan  data  tahun  2019  sebanyak  200  entri data yang menampilkan sembilan atribut seperti nama penduduk,  pekerjaan,  pendapatan  per  bulan,  jumlah anak bersekolah, jumlah anggota keluarga, dan masih banyak lagi. Mereka mengamati tiga klaster: Klaster 1 (18  warga),  populasi  ekonomi  tinggi;  Klaster  2  (72 warga), penduduk ekonomi menengah; Klaster 3 (110 jiwa), penduduk ekonomi rendah. Pandangan distributif  ini  membantu  pemerintah  desa  dalam memberikan bantuan secara efisien dan akurat kepada mereka yang membutuhkan. Para penulis menyimpulkan  efektivitas  cluster  terkait  dengan penentuan  centroid  awal,  dengan  pemilihan  centroid yang  berbeda  menghasilkan  hasil  yang  beragam. Tujuan dari strategi ini adalah untuk memberikan alat kepada  pemerintah  Desa  Sukamulia  Timur  untuk membantu  pengambilan  keputusan  dan  memecahkan masalah  terkait  pencatatan  penduduk  miskin  secara akurat  agar  distribusi  bantuan  menjadi  efisien.  Pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Baskoro[1]  dengan judul  "Klasifikasi Penduduk  Kurang Mampu Dengan Metode  K-Means  untuk  Optimalisasi  Program Bantuan  Sosial",  fokus  pada  optimalisasi  penyaluran bantuan  sosial  melalui  penggunaan  metode  K-Means untuk  mendklasifikasikan  populasi  yang  kurang mampu.  Penelitian  ini  dilakukan  dalam  konteks Indonesia,  dimana  tingkat  kemiskinan  cenderung meningkat  seiring  dengan  pandemi  COVID-19. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memastikan efektivitas  dan  keakuratan  penyaluran  program bantuan sosial yang dirasakan kurang terarah saat ini. Metode  yang  digunakan  adalah  algoritma  K-Means, yang  membantu  mengelompokkan  data  menjadi  tiga kelompok  berdasarkan  empat  variabel:  Pendidikan, Pekerjaan,  Tanggungan,  dan  Pengeluaran  perbulan. Hal  ini  diharapkan  dapat  membantu  mengungkap kemiskinan yang lebih akurat, serta mendistribusikan bantuan  sosial  yang  lebih  tepat  sasaran  dan  efisien. Proses  K-Means  menghasilkan  tiga  kluster  dari penduduk:  yang  sangat  layak  mendapatkan  bantuan, yang  layak  mendapatkan  bantuan,  dan  yang  kurang layak mendapatkan bantuan. Pada penelitian berjudul "Implementasi Data Mining Dalam Mengelompokkan Jumlah  Penduduk  Miskin  Berdasarkan  Provinsi Menggunakan Algoritma K-Means" oleh Yuni Radana Sembiring,  S  Saifullah,  dan  Riki  Winanjaya[12]. Penelitian ini fokus pada penerapan teknik data mining untuk  mengelompokkan  jumlah  penduduk  miskin  di Indonesia  berdasarkan  provinsi.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  K- Means  Clustering.Para  peneliti  menggunakan  data jumlah  penduduk  miskin  dari  tahun  2007-2019  yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik. Dalam penentuan cluster,  peneliti  menetapkan  tiga  kelompok,  yaitu cluster  tingkat  tinggi,  sedang,  dan  rendah.  Proses pengelompokan  penduduk  miskin  dilakukan  dalam beberapa langkah. Pertama, tentukan jumlah data yang akan  dikumpulkan  dan  jumlah  cluster  (k)  yang diinginkan. Kedua, menentukan nilai pusat (centroid) awal yang ditentukan secara acak. Ketiga, menghitung
jarak  setiap  data  jumlah  penduduk  miskin  terhadap pusat  cluster.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa dengan pendekatan data mining dan algoritma K-Means,  peneliti  berhasil  mengelompokkan  jumlah penduduk  miskin  di  tiap  provinsi  Indonesia. Umumnya,  metode  K-Means  digunakan  dalam berbagai  aplikasi  kecil  hingga  menengah  karena kemudahan  dalam  pengaplikasiannya.  Dari  hasil penelitian  ini,  peneliti  berharap  mampu  memberikan informasi  atau  masukan  bagi  pemerintah  dalam mengambil  langkah  yang  tepat  sebagai  upaya  untuk menurunkan  jumlah  kemiskinan  di  setiap  provinsi yang ada di Indonesia.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini,  metode yang diambil adalah Knowledge  in  Database  (KDD) yaitu  proses  yang bertujuan untuk menggali dan menganalisis data yang sangat  besar  menjadi  informasi  yang  berguna  untuk pengetahuan.  Algoritma  yang  digunakan  dalam melakukan  clustering  penduduk  miskin  untuk penerimaan  bantuan  sosial  menggunakan  metode algoritma K-Means [2] .
Gambar 1 Gambar Tahapan Metode KDD
Tahapan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) secara  garis  besar  dapat  dijelaskan  sebagai berikut.
1. Selection :  Pilih  sub  kumpulan  data  yang relevan untuk dianalisis.
2. Prepocessing : Bersihkan dan ubah data agar siap untuk dianalisis.
3. Transformation :  Mengubah  data  menjadi formal yang cocok untuk penambahan data.
4. Data Mining : Terapkan teknik dan Algoritma penambangan data ke data untuk mengekstrak  informasi  dan  wawasan  yang bermanfaat.
5. Evaluation : Evaluasi hasil untuk memastikan bahwa pengetahuan yang diekstraksi bermanfaat, akurat, dan bermakna.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Selection
Pada tahap awal, peneliti melakukan seleksi data dari sumber data sekunder yang disimpan oleh kantor Desa Greged. Data ini mencakup 4996 catatan dengan 17  variabel  atau  atribut,  termasuk  RT,  RW,  Dusun, Kode  Keluarga,  Nama  Kepala  Keluarga,  Jumlah
Tanggungan, NIK, Nama Anggota Keluarga, Tanggal Lahir, Status,
Agama, Golongan Darah,
Kewarganegaraan,  Etnis,  Pendidikan,  Pekerjaan,  dan Penghasilan.
Gambar 2 Data sebelum diseleksi
Dalam  studi  ini,  peneliti  memilih  untuk  fokus pada  data  per  kepala  keluarga.  Dari  seleksi  tersebut, ditemukan 1404 contoh data yang kemudian disimpan dalam sebuah file baru.

## Gambar  3 Data setelah diseleksi

## 4.2. Preprocessing
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  yang  sudah  lengkap.  Setelah  dilakukan pengecekan pada hasil statistik data ini tidak terdapat missing value.
Gambar 4 Proses pengecekkan missing values

## 4.3. Transformation
Dalam  tahap  transformasi  data,  diperlukan pembentukan  set  role  untuk  mengubah  nama  kepala keluarga  menjadi  ID.  Tujuan  dari  pembentukan  set role  ini  adalah  untuk  memberikan  identifikasi  yang khas bagi setiap kepala keluarga, memfasilitasi proses analisis,  dan  menjamin  kestabilan  dalam  pengurusan data.
Gambar 5 Operator set role
Dalam langkah ini, digunakan operator "Nominal to  Numerical"  untuk  mengkonversi  data  dari  format nominal  menjadi  bentuk  numerik,  memungkinkan rapidminer  untuk  memproses  dan  menganalisis  data dengan  lebih  efisien.  Atribut  yang  diubah  menjadi format numerik meliputi Pendidikan dan Pekerjaan.
Gambar 6 Proses Nominal to Numerical
Dalam kategori pendidikan, nilai 0 mengindikasikan  lulusan  SLTA  atau  setara,  nilai  1 untuk  lulusan  SD  atau  setara,  2  untuk  lulusan  SLTP atau  setara,  3  untuk  lulusan  D-3  atau  setara,  4  untuk individu  yang  tidak  menyelesaikan  pendidikan,  5 untuk lulusan S-1 atau setara, 6 untuk lulusan D-2 atau setara, 7 untuk mereka yang tidak pernah bersekolah, 8  untuk  individu  yang  tidak  bisa  membaca  dan menulis,  dan  9  untuk  lulusan  D-1  atau  setara. Sementara  untuk  kategori  pekerjaan,  nilai  0 mencerminkan  status  sebagai  Pegawai  Negeri  Sipil, nilai 1 untuk Buruh Harian Lepas, 2 untuk Wiraswasta, 3 untuk Pedagang Keliling, 4 untuk Pedagang Barang, 5  untuk  Buruh  Tani,  6  untuk  Peternak,  7  untuk Karyawan Perusahaan, 8 untuk Karyawan Honorer, 9 untuk  Petani,  10  untuk  Pemilik  Warung,  11  untuk Perangkat  Desa,  12  untuk  individu  tanpa  pekerjaan tetap, 13 untuk Guru Swasta, 14 untuk Wartawan, 15 untuk Sopir, 16 untuk Tukang Jahit, 17 untuk Tukang Listrik, 18 untuk Satpam, 19 untuk Purnawirawan atau pensiunan, dan 20 untuk Pengusaha Perdagangan.

## 4.4. Data Mining
Dalam  tahapan  ini,  penulis  menerapkan  teknik data  mining  menggunakan  algoritma  K-Means. Algoritma  K-Means  adalah  pendekatan  untuk mengelompokkan  data  berdasarkan  jarak  antar  data, yang  mengorganisir  data  ke  dalam  sejumlah  cluster yang telah ditentukan. Penulis melakukan eksperimen mulai  dari  K2  hingga  K10  dengan  batasan  iterasi maksimal sebanyak 10.

## Gambar 7 Proses Clustering
Nilai cluster (K) yang paling optimal adalah yang nilai  Davies  Bouldin  Index  nya  mendekati  0,  dan sudah dilakukan dengan maksimal 10 kali iterasi untuk mengetahui  hasil  Davies  Bouldien  Index  yang mendekati 0.
Algoritma  k-means  clustering  adalah  metode pengelompokkan  data  non-hirarkis  yang  bekerja dengan mengidentifikasi objek yang akan dikelompokkan.  Algoritma  ini  relatif  sederhana  dan bisa  digunakan  baik  untuk  data  berjumlah  kecil maupun  besar.  Pada  tahap  awal,  pusat  setiap  kluster ditentukan secara acak. Kemudian, jarak antara setiap data dengan pusat kluster dihitung. Proses pengelompokkan ini berlangsung berulang kali hingga kluster mencapai stabilitas.
a. Tentukan jumlah cluster
b. Hitung  jarak  dari  setiap  data  ke  dalam  kluster dengan  menggunakan persamaan ukuran  jarak yang paling dekat, yaitu Euclidean distance.
Dı( 𝑋 1 , 𝑋 2 )= ‖𝑥 2 −𝑥 1 ‖   = √∑ {𝑥 2𝑗 = 𝑥 1𝑗 𝑝 𝑗=1 } 2 (1)
Dimana Dı(( 𝑋 1 , 𝑋 2 ) adalah jarak diantara data ke-I dan data ke-j 𝑥 2𝑗 adalah jarak kordinat data 𝑥 2 pada dimensi j 𝑥 1𝑗 adalah kordinat data 𝑥 1 pada dimensi  j dan P dimensi data
c. Kelompokkan  data  ke  dalam cluster dengan jarak yang paling pendek dengan menggunakan rumus pada persamaan :
𝑉 𝑖𝑗 = ∑ 𝑥 𝑘𝑗 𝑁𝑖 𝑗=1 𝑁𝑖 (2)
𝑉 𝑖𝑗 adalah data cluster ke - i kolom j 𝑥 𝑘𝑗 adalah data ke -k kolom ke - j 𝑁𝑖 banyaknya anggota cluster ke - j d. Hitung  pada  pusat cluster yang  baru menggunakan persamaan
e. Kelompokkan  objek  berdasarkan  jarak  ke centroid terdekat. Ulangi langkah ke-2, lakukan iterasi hingga centroid bernilai optimal.
Gambar 9 Hasil DBI K=3 Gambar 10 Hasil DBI K=4 Gambar 11 Hasil DBI K=5 Gambar 12 Hasil K=6 Gambar 13 Hasil K=6 Gambar 14 Hasil DBI K=8
Gambar 15 Hasil DBI K=9
Gambar 16 Hasil DBI K=10
Setelah  eksplorasi  dari  K=2  hingga  K=10, ditemukan  bahwa  DBI  paling  mendekati  nol  dengan nilai  0,049  tercapai  saat  K=10.  Dari  hasil  ini, kesimpulannya  adalah  K=10  merupakan  pilihan terbaik untuk nilai K.
Gambar 17 Hasil Cluster K=10
Berdasarkan  standar  yang  diterapkan  oleh  Desa Greged,  keluarga  dengan  pendapatan  antara  Rp. 500.000  hingga  Rp.  1.000.000  dikategorikan  sebagai keluarga dengan status ekonomi menengah ke bawah. Dalam cluster ini, mereka dianggap sangat membutuhkan  bantuan  sosial.  Sementara  keluarga dengan  pendapatan  antara  Rp.  1.500.000  hingga  Rp. 2.000.000  dianggap  sebagai  keluarga  dengan  status ekonomi menengah, dan di dalam cluster ini, mereka adalah  kandidat  yang  layak  untuk  menerima  bantuan sosial. Di sisi lain, keluarga dengan pendapatan antara Rp.  2.500.000  hingga  Rp.  5.000.000  dikategorikan sebagai keluarga dengan status ekonomi menengah ke atas,  sehingga  dianggap  kurang  memerlukan  bantuan sosial.

## 4.5. Evaluation
Gambar 18 Operator Performance
Setelah  dilakukan  proses  evaluasi  didapatkan tingkat  performance  yang  paling  baik  terdapat  pada
K(10)  =  0.049,  sehingga  dipilih  K  yang  akan digunakan  yaitu  K=10  dengan  performance  vector sebagai berikut.
Tabel 1Tabel jumlah nilai DBI K2-K10 Percobaan Jumlah Cluster Nilai DBI 1 K2 0,131 2 K3 0,074 3 K4 0,076 4 K5 0,103 5 K6 0,075 6 K7 0,066 7 K8 0,063 8 K9 0,059 9 K10 0,049
Proses clustering dilakukan dengan 10 kali iterasi dan  pada  parameter  measure  types  diterapkan Numerical  Measures  dan  pada  Numerical  Measure diterapkan Euclidean Distance.
Gambar 19 Operator Parameters
Berikutnya, dilakukan penentuan pusat cluster/centroid. Dalam penelitian ini, didapat centroid pada masing-masing klaster sebagai berikut.
Gambar 20 Pusat Centroid
Gambar 21 Performance Vector
Setelah  menentukan  pusat  cluster,  langkah selanjutnya  adalah  menentukan  jarak  antar  cluster. Operator  yang  digunakan  untuk  menentukan  jarak antar cluster adalah Cluster Distance Performance, dan hasilnya  dapat  dilihat  pada  Performance  vector  pada gambar 21.
Selanjutnya,  data  dari  pengklasteran  dianalisis dalam  bentuk  diagram  batang  (Column  Chart)  untuk memperjelas interpretasi data tersebut.
Gambar 22 (Bar Column)
Dengan menerapkan metode Knowledge
Discovery in Database (KDD) dan teknik data mining untuk  mengklasifikasikan  penerima  bantuan  sosial menggunakan  algoritma  K-Means,  ditemukan  bahwa jumlah  K optimal  berdasarkan Davies Bouldin Index adalah K=10.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  analisis  menggunakan  algoritma  K-Means Clustering  pada  data  penerima  bantuan  sosial  Desa Greged,  beberapa  kesimpulan  dapat  ditarik  sebagai berikut:  Studi  ini  memanfaatkan  pendekatan  data mining  melalui  metode  Knowledge  Discovery  in Database  dan  algoritma  K-Means  Clustering  untuk mengategorikan warga berdasarkan status ekonominya,  mulai  dari  kategori  ekonomi  menengah kebawah,  menengah,  hingga  menengah  ke  atas.  Dari sepuluh eksperimen yang dilakukan dengan K-Means Clustering,  ditemukan  bahwa  K=10  adalah  pilihan terbaik. Indeks Davies Bouldin untuk K=10 mencapai 0,049,  menandakan  bahwa  cluster-cluster  penerima bantuan  sosial  memiliki  kohesi  yang  kuat  dan perbedaan  antara  cluster  minim.  Ini  menunjukkan bahwa warga penerima bantuan di Desa Greged dapat dikelompokkan  ke  dalam  10  kategori  berbeda berdasarkan  berbagai  aspek  seperti  demografi, ekonomi, dan faktor sosial.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  Baskoro,  A.  Gunaryati,  and  A.  Rubhasy, “Klasifikasi  Penduduk  Kurang  Mampu  Dengan Metode  K-Means  untuk  Optimalisasi  Program Bantuan  Sosial,” Infomatek ,  vol.  25,  no.  1,  pp. 41–48, 2023, doi: 10.23969/infomatek.v25i1.7271. [2]  A. Surahman and U. Hayati, “MPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI  PENERIMA  BANTUAN  SOSIAL (STUDI  KASUS:  DESA  JATIPANCUR),”  pp. 31–41, 2023.
[3]  F.  Azzahra,  A.  Zakir,  and  D.  Irwan, “PEMANFAATAN  ALGORITMA  K  MEANS UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BANTUAN  LANGSUNG  TUNAI  PADA KECAMATAN  MEDAN  AREA,” Djtechno  J. Inf.  Technol.  Res. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  260–267, 2022.
[4]  A.  E.  Putra  Haryanto  and  M.  Ulfa  Yanuar, “Metode K-Means
Clustering untuk
Pengelompokan  Kabupaten/Kota  dalam  Upaya Pengendalian Tingkat Inflasi di Pulau Jawa dan Sumatera,” Gov.  Stat. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  29–42, 2022, doi: 10.21787/govstat.1.2022.29-42.
[5]  M. Orisa, “Optimasi Cluster pada Algoritma  K- Means,” Pros. SENIATI , vol. 6, no. 2, pp. 430– 437, 2022, doi: 10.36040/seniati.v6i2.5034.
[6]  Y.  Kusnadi  and  M.  S.  Putri,  “Clustering Menggunakan Metode K-Means Untuk Menentukan  Prioritas  Penerima  Bantuan  Bedah Rumah (Studi Kasus : Desa Ciomas Bogor),” J. Teknol.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  7,  no.  1,  pp. 17–24, 2021, doi: 10.37012/jtik.v7i1.498.
[7]  M.  Khandava  Mulyadien  and  U.  Enri, “Algoritma  K-Means  Untuk  Pengelompokan Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT),” J.  Ilm. Wahana Pendidik. , vol. 8, no. 12, pp.  198–210, 2022.
[8]  Y. Filki, “Algoritma K-Means Clustering dalam
Memprediksi Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) Dana Desa,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 4,
pp. 166–171, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i4.166.
[9]  T. A.  Munandar,  “Penerapan  Algoritma Clustering  Untuk  Pengelompokan  Tingkat Kemiskinan Provinsi Banten,” JSiI (Jurnal  Sist. Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 109–114, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i2.5099.
[10]  D.  Agustina,  Y.  I.  Mukti,  and  S.  Muntari, “Integrasi Particle Swam Optimization Menggunakan  K-Means  untuk  Klasterisasi Pengangguran di Kota Pagar Alam,” vol. 3, no. 1, pp. 34–41, 2023.
[11]  S.  Suhartini  and  R.  Yuliani,  “Penerapan  Data Mining  untuk  Mengcluster  Data  Penduduk Miskin  Menggunakan  Algoritma  K-Means  di Dusun Bagik Endep Sukamulia Timur,” Infotek J. Inform. dan Teknol. , vol. 4, no. 1, pp. 39–50, 2021, doi: 10.29408/jit.v4i1.2986.
[12]  Yuni  Radana  Sembiring,  Saifullah,  and  Riki Winanjaya,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam Mengelompokkan  Jumlah  Penduduk  Miskin Berdasarkan Provinsi Menggunakan Algoritma,” KESATRIA  J.  Penerapan  Sist.  Inf.  (Komputer Manajemen) Vol. 2, No. 2, vol. 2, no. 2, pp. 125– 132, 2021.