Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 136 – 144 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3214 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
PENGGUNAAN K-MEANS METHOD DALAM KLASIFIKASI TINGKAT KESEJAHTERAAN PENDUDUK (STUDI KASUS: KANTOR KEPALA DESA PONDOK BUNGUR)
Sylvia Anggraini 1 , Akmal Nasution 2* , Mustika Fitri Larasati 2
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal
2 Dosen Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal *email : nst.akmal@gmail.com
Abstract: The  quality  of  family  life  reflects  community  welfare,  measured  through  various aspects of life such as education, employment, income, ownership, living conditions, and access to clean water and electricity. To determine the level of welfare in the community, three criteria from all these variables are used to differentiate whether they belong to a high, medium, or low cluster.  Pondok  Bungur,  a  village  in  Asahan  Regency  with  10  hamlets,  where  most  residents have low incomes, lack secondary necessities, use non-PDAM water, and have low electricity access.  Due  to  the  lack  of  clear  classification  regarding  welfare,  social  aid  often  misses  the target. As a solution, data mining techniques with the k-means algorithm are applied to classify the level  of  welfare in the village.  This study found  that 2  hamlets are  at  a  high  welfare level (20%), 3 hamlets at a medium level (30%), and 5 hamlets at a low level (50%). Hamlets 2 and 5 are  the  most  prosperous,  while  Hamlets  1,  4,  and  9  have  a  medium  level  of  welfare.  The remaining 50% of the hamlets that are still at a low level need to be prioritized for assistance.

## Keywords: Data Mining, K-Means, Classification, Population Welfare
Abstrak: Kualitas  hidup  keluarga  mencerminkan  kesejahteraan  masyarakat,  yang  diukur melalui  berbagai  aspek  kehidupan  seperti  pendidikan,  pekerjaan,  penghasilan,  kepemilikan, kondisi  tempat  tinggal,  serta  akses  ke  air  bersih  dan  listrik.  Untuk  menentukan  tingkat kesejahteraan  di  masyarakat,  tiga  kriteria  dari  semua  variabel  tersebut  digunakan  untuk membedakan  apakah  mereka  berada  pada cluster tinggi,  menengah,  atau  rendah.  Pondok Bungur,  sebuah  desa  di  Kabupaten  Asahan  dengan  10  dusun,  kebanyakan  penduduknya memiliki  pendapatan  rendah,  tidak  memiliki  barang  kebutuhan  sekunder,  menggunakan  air bukan dari PDAM, dan memiliki akses daya listrik rendah. Karena belum ada klasifikasi yang jelas  mengenai  kesejahteraan,  bantuan  sosial  sering  kali  tidak  tepat  sasaran.  Sebagai  solusi, teknik  data  mining  dengan  algoritma k-means diterapkan  untuk  mengklasifikasikan  tingkat kesejahteraan  di  desa  tersebut.  Penelitian  ini  menemukan  bahwa  2  dusun  berada  pada  tingkat kesejahteraan  tinggi  (20%),  3  dusun  pada  tingkat  menengah  (30%),  dan  5  dusun  pada  tingkat rendah  (50%).  Dusun  2  dan  5  merupakan  yang  paling  sejahtera,  sementara  Dusun  1,  4,  dan  9 memiliki  tingkat  kesejahteraan  menengah.  Sisa  50%  dusun  yang  masih  berada  pada  tingkat rendah perlu diprioritaskan dalam pemberian bantuan.
Kata kunci: Data Mining, K-Means, Klasifikasi, Kesejahteraan Penduduk
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 136 – 144 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3214 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## PENDAHULUAN
Dalam  era  globalisasi  dan  perkembangan  teknologi,  penilaian  tingkat kesejahteraan penduduk menjadi suatu aspek penting dalam upaya pembangunan suatu daerah. Peningkatan kesejahteraan masyarakat bukan hanya sekedar dari segi ekonomi, melainkan  juga  mencakup  faktor-faktor  sosial,  kesehatan,  dan  lingkungan.  Penduduk merupakan  unit  masyarakat  yang  memegang  peran  strategis  dalam  menciptakan keseimbangan  antara  pertumbuhan  ekonomi,  kesejahteraan  sosial,  dan  kelestarian lingkungan[1] . Permasalahan  kesejahteraan  ini  memang  tidak  akan  sepenuhnya  dapat diatasi namun hal ini harus bisa ditekan serendah mungkin dan ditangani dengan serius untuk  mewujudkan  pembangunan  yang  merata  ke  segala  lapisan  masyarakat.  Tingkat kesejahteraan  dapat  diukur  berdasarkan  pendapatan  perkapita  suatu  negara/daerah tertentu. Indonesia sendiri yang memiliki jumlah penduduk 280,73 juta jiwa pada tahun 2023 bedasarkan data dari Dukcapil. Untuk mengukur pendapatan per kapita Indonesia kita  membutuhkan  Total  Pendapatan  Nasional  yang  dihitung  dari  Produk  Nasional Bruto (PNB) atau Produk Domestik Bruto (PDB).
Berdasarkan  data  dari  BPS  diketahui  bahwa  PDB  per  kapita  Indonesia  untuk tahun  2023  adalah  Rp.  74.964.701.  Secara  global,  PDB  per  kapita  tersebut  setara dengan  sekitar  USD  4919,7  (berdasarkan  kurs  saat  ini).  Menurut  klasifikasi  Bank Dunia,  negara-negara  dibagi  menjadi  beberapa  kategori  berdasarkan  pendapatan nasional  bruto  (PNB)  per  kapita,  yaitu  pendapatan  tinggi  (lebih  dari  USD  12,536  per tahun),  pendapatan  menengah-atas  (USD  4,046  hingga  USD  12,535  per  tahun), pendapatan  menengah-bawah  (USD  1,036  hingga  USD  4,045  per  tahun),  dan pendapatan rendah (Kurang dari USD 1,035 per tahun). Dengan pendapatan per kapita sekitar  USD  4.919,7  per  tahun,  Indonesia  berada  di  bawah  ambang  batas  kategori negara  berpendapatan  menengah-atas  menurut  standar  ini.  Meskipun  secara  global Indonesia  masuk  dalam  pendapatan  menengah-atas,  namun  untuk  mengukur kesejahteraan tentu dapat dinilai juga dari kondisi lainnya dan biaya hidup yang berbeda disetiap  daerah.  Level  kesejahteraan  masyarakat  menunjukkan  bagaimana  kemampuan masyarakat  di  berbagai  aspek  kehidupan.  Level  ini  dapat  diukur  melalui  berbagai indikator  seperti  tingkat  pendidikan,  jenis  pekerjaan,  jumlah  penghasilan,  kepemilikan aset, kondisi perumahan, serta akses terhadap air bersih dan penerangan yang layak [2].
Pondok bungur merupakan salah satu desa yang ada di Kecamatan Rawang Panca Arga, Kabupaten Asahan. Berdasarkan data pada BPS Sumut, Asahan sendiri memiliki jumlah  penduduk  802,563  jiwa  pada  tahun  2023.  Sementara  Desa  Pondok  Bungur  di tahun  2023  memiliki  jumlah  penduduk  5013  jiwa  yang  terdiri  dari  10  dusun,  dimana mayoritas  penduduknya  berpendidikan  rendah,  memiliki  penghasilan  yang  tidak banyak,  menganggur,  dan  kekurangan  barang  kebutuhan  sekunder.  Mereka  juga menggunakan  air yang bukan dari PDAM serta  memiliki akses yang terbatas terhadap listrik.  Rata-rata  pendapatan  perbulan  desa  Pondok  Bungur  adalah  Rp.  1,88  juta  per bulan.  Sehingga  jika  dihitung  pendapatan  per  kapita  daerah  Desa  Pondok  Bungur hannya sekitar Rp. 4.500,29 per tahun. Jika di bandingkan data global nilai ini tentunya sangat rendah, hal ini dapat mempengaruhi kesejahteraan penduduk untuk kedepannya. Meskipun  jika  dibandingkan  secara  global  tingkat  kesejahteraan  penduduk  di  desa Pondok  Bungur  termasuk  rendah,  diperlukan  peran  yang  lebih  besar  dari  pemerintah desa  untuk  melaksanakan  upaya  dan  tindakan-tindakan  yang  dapat  meningkatkan
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 136 – 144 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3214 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
kesejahteraan masyarakat desa tersebut. Salah satunya dengan dilakukannya klasifikasi terhadap  penduduk  desa  Pondok  Bungur  agar  pemerintah  setempat  dapat  memetakan dusun  mana  dengan  penduduk  yang  tingkat  kesejahteraan  yang  paling  rendah  sebagai prioritas dalam pemberian bantuan sosial.
Satu  isu  yang  dihadapi  oleh  pemerintah  desa  Pondok  Bungur  saat  ini  adalah kesulitan  dalam  mengidentifikasi  warga  berdasarkan  tingkat  kesejahteraannya.  Oleh karena itu, pemerintah desa perlu melakukan klasifikasi penduduk berdasarkan kriteria yang telah ditentukan untuk mendapatkan hasil yang relevan. Untuk mendapatkan hasil yang  relevan  diperlukan  metode  yang  dapat  menggali  informasi  dari  data  tersebut, metode  yang  dapat  digunakan  yaitu  metode  Data  Mining.  Data  mining  merupakan metode  yang  digunakan  dalam  pengolahan  data  berskala  besar  oleh  karena  itu  data mining  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  dalam  beberapa  bidang  kehidupan diantaranya yaitu bidang industri, bidang keuangan, cuaca, ilmu dan teknologi [3]. Data mining memiliki beberapa metode, salah satu  di  antaranya  adalah K-Means clustering . K-Means adalah algoritma pengklusteran yang  mengelompokan data berdasarkan pada nilai centroid (titik  pusat  cluster).  K-Means  menggunakan  fungsi  jarak  pada pengklasteran  data  terhadap centroid [5].  Melalui  metode K-Means nanti  klasifikasi dapat  dibagi  menjadi  3  bagian  yaitu  tinggi,  menengah,  dan  rendah  dimana  klasifikasi rendah akan mendapatkan prioritas bantuan sosial terlebih dahulu. Untuk itu penelitian ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mempelajari  dan  mengetahui  tingkat  kesejahteraan penduduk  didesa  pondok  bungur,  untuk  mengetahui  bagaimana  mengelola  data penduduk  yang  banyak  menggunakan  metode K-means ,  dan  untuk  membuat  aplikasi data  mining  berbasis web yang  menggunakan  metode K-means dalam  mengklasifikasi kesejahteraan penduduk di Desa Pondok Bungur.

## METODE
Metode K-Means merupakan  algoritma  yang  menggunakan  pendekatan      non- hirarki  atau  partisi.  Tujuan  algoritma  ini  adalah  melakukan  partisi  data  menjadi beberapa  kelompok  atau cluster dimana  data  yang  memiliki  tingkat    kemiripan karakteristik  yang tinggi  ditempatkan  pada satu cluster yang  sama. Metode bekerja dengan memanfaatkan masukan berupa nilai k yang merupakan representasi dari jumlah cluster yang  harus K-Means buat.  Nilai  k  juga  akan  menentukan  berapa  banyak  titik centroid yang akan digunakan untuk membentuk cluster selama proses clustering nanti [4].  K-Means  adalah  algoritma  pengklusteran  yang  mengelompokan  data  berdasarkan pada  nilai centroid (titik  pusat  cluster).  K-Means  menggunakan  fungsi  jarak  pada pengklusteran data terhadap centroid [5].
Dalam  melakukan clustering langkah-langkah  dengan  metode K-Means adalah sebagai berikut [6] :
1. Tentukan jumlah kluster K.
2. Inisialisasi  pusat  kluster  dengan  memberikan  nilai  acak  pada  K  pusat  kluster, yang dapat dilakukan dengan beberapa cara, salah satunya adalah secara acak.
3. Alokasikan setiap data atau objek ke kluster yang paling dekat. Kedekatan antara dua objek atau antara data dan pusat kluster diukur berdasarkan jarak. Jarak tiap data  ke  pusat  kluster  dihitung  pada  tahap  ini,  dengan  menggunakan  formula
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 136 – 144 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3214 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
Euclidean  Distance untuk  menentukan  keanggotaan  data  pada  kluster.  Rumus formulanya seperti terlihat pada rumus (1):
𝐷 ( 𝑖 , 𝑗 ) = √ ( 𝑋 1 𝑖 − 𝑌 1 𝑖 ) 2 + ( 𝑋 2 𝑖 − 𝑌 2 𝑖 ) 2 + ⋯ + ( 𝑋𝑘𝑖 − 𝑌𝑘𝑗 ) 2 (1)
Penjelasan : D(i, j) : Jarak dari data ke i ke pusat cluster j Xki : Data ke i pada atribut data ke k
Ykj : Titik pusat ke j pada atribut ke k
4. Hitung  ulang  pusat  kluster  berdasarkan  anggota  kluster  saat  ini.  Pusat  kluster dihitung sebagai rata-rata dari semua data atau objek dalam kluster tersebut, atau menggunakan median dari data kluster.
5. Ulangi  proses  penugasan  data  ke  pusat  kluster  yang  baru.  Jika  pusat  kluster stabil  dan  tidak  mengalami  perubahan,  maka  proses  pengklusteran  dianggap selesai. Jika tidak, kembali ke langkah 3 dan ulangi sampai pusat kluster stabil.
Setelah  proses  pengklusteran  untuk  masing-masing  nilai  K  selesai,  untuk menentukan  jumlah  kluster  terbaik  bisa  menggunakan Davies-Bouldin  Index (DBI). Metode  ini  dirancang  untuk  mengoptimalkan  jarak  antarkluster,  sekaligus meminimalkan  jarak  antarobjek  dalam  kluster  yang  sama.  Kluster  yang  paling  ideal adalah  yang  memiliki  nilai  DBI  paling  rendah,  menunjukkan  kualitas  pengklasteran yang  optimal  [7].  Nilai  DBI  dirumuskan  pada  rumus  (2),  rumus  (3),  dan  rumus  (4) berikut:
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑘 ∑ 𝑅 𝑎 𝑘 𝑎=1 (2)
dengan,
𝑅 𝑎 = 𝑅 𝑎𝑏 𝑏=1,…,𝑘,𝑎≠𝑏 𝑚𝑎𝑥 , 𝑅 𝑎𝑏 = 𝑆𝑎+𝑆𝑏 𝑑 (𝑉𝑎,𝑉𝑏) (3)
dimana: k = Jumlah cluster R ab = Ukuran kemiripan antara cluster ke-a dan cluster ke-b Sa = Ukuran dispersi cluster ke-a, a = 1, 2, ..., k
S a = [ 1 𝑛 𝑎 ∑ 𝑑 2 (𝑇 𝑖, 𝑉 𝑎, ) 𝑛 𝑎 𝑇𝑖∈𝐶 𝑎,𝑖=1 ] ½ , d 2 (T i, V a, ) = (d(T i, V a, )) 2 (4)
dimana: na = banyaknya anggota cluster ke-a, a = 1, 2, ..., k Ca = Cluster ke-a Ti = Anggota ke-i pada cluster ke-a, a = 1, 2, ..., k

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  awal  yang  dijadikan  sebagai  bahan  masukan  dalam  penelitian  ini berhubungan dengan data penduduk desa pondok bungur seperti terlihat pada tabel 1.
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 136 – 144 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3214 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
Tabel 1. Data Awal Penduduk Desa Pondok Bungur 2023 Dusun Penduduk Pekerjaan Rumah Jumlah Penduduk Jumlah Kepala Keluarga Rata-rata Penghasilan (per bulan) (jt) Rata-rata Daya Listrik Jumlah Pengguna Air PAM % Pengguna PAM 1 556 139 2.3 900 95 68.34532 2 709 177 2.9 1200 135 76.27119 3 451 113 1.5 900 81 71.68142 4 587 147 2.1 900 113 76.87075 5 800 200 3.4 900 180 90 6 390 97 1 450 45 46.39175 7 401 100 1.5 450 63 63 8 306 77 0.8 450 27 35.06494 9 450 112 1.9 900 90 80.35714 10 363 91 1.4 450 31 34.06593 Total 5013 1253
Untuk  memulai  tahapan  proses k-means dilakukan Data  Selection dari  tabel  1  diatas. Kemudian dilanjutkan tahap Pre-processing data untuk mengubah data mentah menjadi bentuk  data  yang  mudah  dipahami  dan  sesuai  kebutuhan.  Setelah  melalui  tahap pre- processing diperoleh kondisi data sesuai dengan tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Hasil Pre-processing Data No Nama Dusun
Kriteria Kesejahteraan Penduduk Pondok Bungur Tahun 2023 Penghasilan Listrik % PAM 1 DUSUN 1 2300000 900 68.34 2 DUSUN 2 2900000 1200 76.27 3 DUSUN 3 1500000 900 71.68 4 DUSUN 4 2100000 900 76.87 5 DUSUN 5 3400000 900 90 6 DUSUN 6 1000000 450 46.39 7 DUSUN 7 1500000 450 63 8 DUSUN 8 850000 450 35.06 9 DUSUN 9 1900000 900 80.35 10  DUSUN 10 1400000 450 34.06
Selanjutnya masuk ke proses data mining dengan menggunakan metode k-means. Iterasi pertama  dimulai  dengan  menentukan  centroid  awal  yaitu  centroid  1,  centroid  2,  dan centroid  3  dari  data  yang  tersedia,  kemudian  melakukan  perhitungan k-means pada
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 136 – 144 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3214 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
centroid  awal  tersebut.  Dengan menggunakan rumus (1) perhitungan k-means centroid pertama pada iterasi pertama sebagai berikut:
Data Ke-1 (Dusun 1) Pada Centroid 1 D = √(2300000 − 2300000) 2 + (900 − 900) 2 + (68.34 − 68.34) 2 = 0
Data Ke-2 (Dusun 2) Pada Centroid 1 D = √(2900000 − 2300000) 2 + (1200 − 900) 2 + (76.27 − 68.34) 2 = 600000.0751
Data Ke-3 (Dusun 3) Pada Centroid 1 D = √(1500000 − 2300000) 2 + (900 − 900) 2 + (71.68 − 68.34) 2
= 800000
dan  seterusnya  hingga  data  ke-10  pada  dusun  10.  Lakukan  langkah  yang  sama  untuk centroid 2 dan centroid 3. Sehingga diperoleh hasil perhitungan k-means iterasi pertama sesuai tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Perhitungan K-Means Iterasi Pertama (Minimum & Cluster ) Data Ke C1 C2 C3 Minimum Cluster 1 0 600000.0751 800000 0 1 2 600000.0751 0 1400000.032 0 2 3 800000 1400000.032 0 0 3 4 200000.0002  800000.0563 600000 200000.0002 1 5 1100000 500000.0902 1900000 500000.0902 2 6 1300000.078  1900000.148  500000.2031  500000.2031 3 7 800000.1266  1400000.201  450.083706 450.083706 3 8 1450000.07  2050000.138  650000.1568  650000.1568 3 9 400000.0002  1000000.045  400000.0001  400000.0001 3 10 900000.1132  1500000.188  100001.0196  100001.0196 3
Setelah  hasil  nilai  minimum  sudah  ditentukan,  maka  tahap  selanjutnya  ialah menentukan  data cluster .  Dimana  data cluster ini  diperoleh  dari  penempatan  nilai  C1, C2  dan  C3  yang  sudah  ditetapkan  dinilai  minimum.  Pusat cluster baru  dapat  dilihat pada tabel 4 dibawah ini. Dengan pusat cluster baru tersebut dilakukan iterasi kedua dan seterusnya  sampai  tidak  ada  lagi  perubahan  pusat cluster .  Dari  pembahasan  ini diperoleh iterasi keempat sebagai iterasi terakhir.
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 136 – 144 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3214 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php
Tabel 4. Pusat Cluster Baru Iterasi Kedua Data Ke C1 C2 C3 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 1 10 1
Karena  iterasi  sudah  berakhir  di  iterasi  keempat  maka  dilakukan  analisis  akhir  untuk memberikan  keterangan cluster kepada  setiap  dusun,  sesuai  dengan  hasil cluster terakhir  yang  diperoleh  dari  perhitungan k-means .  Sehingga  hasil  dari  klasifikasi kesejahteraan penduduknya seperti terlihat pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Hasil Klasifikasi Cluster Data Ke Nama Cabang Cluster Minimum Keterangan Cluster 1 DUSUN 1 C1 200000.0001 Menengah 4 DUSUN 4 C1 1.683333333 Menengah 9 DUSUN 9 C1 200000.0001 Menengah 2 DUSUN 2 C2 250000.0451 Tinggi 5 DUSUN 5 C2 250000.0451 Tinggi 3 DUSUN 3 C3 250000.2601 Rendah 6 DUSUN 6 C3 250000.0162 Rendah 7 DUSUN 7 C3 250000.0165 Rendah 8 DUSUN 8 C3 400000.0104 Rendah 10 DUSUN 10 C3 150000.0279 Rendah
Hasil  klasifikasi  perhitungan  secara  manual  diatas  sesuai  dengan  hasil  klasifikasi  dari sistem  yang  dibuat  (gambar  1),  sehingga  dapat  disimpulkan  sistem  yang  dibuat  telah berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan  dan  mampu  memberikan  hasil  klasifikasi terhadap  data  penduduk  untuk  mengelompokan  dusun  di  Desa  Pondok  Bungur  sesuai kesejahteraannya  sehingga  mudah  dalam  pemberian  prioritas  bantuan  sosial  untuk kedepannya.
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 136 – 144 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3214 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## Gambar 1. Hasil Perhitungan Sistem

## SIMPULAN
Sistem  data  mining  yang  dibuat  berhasil  melakukan  klasifikasi  dengan  cepat dengan mengelompokan penduduk menjadi 3 kluster berdasarkan dusun. Dari 10 dusun di  desa  Pondok  Bungur,  diperoleh  2  dusun  dengan  klasifikasi  tinggi  (20%),  3  dusun klasifikasi  menengah  (30%),  dan  5  dusun  yang  klasifikasi  masih  rendah  (50%)  atau tingkat  kesejahteraannya  paling  rendah  dari  semua  dusun.  Secara  global  tingkat kesejahteraan  di  Desa  Pondok  Bungur  tergolong  rendah,  namun  secara  pemetaan  desa untuk  Dusun  2  dan  Dusun  5  menjadi  dusun  dengan  tingkat  kesejahteraan  tertinggi  di desa Pondok Bungur, Dusun 1, Dusun 4, dan Dusun 9 adalah dusun-dusun yang tingkat kesejahteraan  penduduknya  menengah  di  desa  Pondok  Bungur.  Selebihnya  sisa  50% lagi  masih  dalam  tingkat  kesejahteraan  rendah,  sehingga  dapat  dijadikan  sebagai prioritas  dalam  pemberian  bantuan.  Untuk  perhitungan  yang  lebih  akurat  lagi disarankan  dapat  dikembangan  dengan  metode  terbarukan  lainnya  seperti machine learning .  Untuk  keamanan  sistem  datamining  yang  dibuat  disarankan  dapat mengembangkannya  lagi  menggunakan framework seperti  CI  atau  laravel.  Untuk analisis yang lebih detail lagi disarankan menggunakan data penduduk yang lebih detail, atau memfokuskan penelitian untuk menyasar pengelompokan penduduk sesuai dengan kartu keluarga nya masing-masing.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dapat  dilaksanakan  dengan  baik  berkat  bantuan  dari  berbagai pihak,  untuk  itu  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Kepala  Desa  Pondok Bungur,  Kepala  Dusun  Pondok  Bungur  yang  telah  memberikan  kerjasama  yang  baik dalam penelitian ini.
Vol. 4 No. 2, Juli 2024, hlm. 136 – 144 DOI: 10.33330/j-com.v4i2.3214 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hutabarat, L. Y., Gunawan, I., Purnamasari, I., Safii, M., & Saputra, W. (2021). Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam  Pengelompokan  Jumlah  Penduduk Berdasarkan  Kelurahan  Di  Kota  Pematangsiantar. Jurnal  Ilmu  Komputer  dan Teknologi , 2 (2), 20-26 .
[2] Riana,  D.  S.  (2021). Analisis  Cluster  Untuk  Mengklsifikasi  Tingkat Kesejahteraan  Sosial  Masyarakat  Di  Kabupaten  Deli  Serdang  Menggunakan Metode Fuzzy C-Mean Clustering Saat Pandemi Covid-19 (Doctoral dissertation, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara Medan) .
[3] Novitasari,  N.,  Nuris,  N.  D.,  &  Herdiana,  R.  (2023).  Penerapan  Algoritma  K- Means  untuk  Clustering  Data  Jumlah  Penduduk  Miskin  Berdasarkan Kota/Kabupaten  di  Jawabarat  menggunakan  Rapidminer. Jurnal  Informatika Terpadu , 9 (1), 68-73.
[4] Wakhidah,  N.  (2010).  Clustering  menggunakan  k-means  algorithm. Jurnal Transformatika , 8 (1), 33-39.
[5] Fathurrahman,  F.,  Harini,  S.,  &  Kusumawati,  R.  (2023).  Evaluasi  clustering  K- Means  dan  K-Medoid  pada  persebaran  Covid-19  di  Indonesia  dengan  metode Davies-Bouldin Index (DBI). Jurnal Mnemonic , 6 (2), 117-128.
[6] Indrawan, I., & Oktarina, D. (2023). Sistem Penilaian Kinerja untuk Peningkatan Akurasi  Dalam  Pemberian  Kenaikan  Gaji  Karyawan  dengan  Metode  360 Degree. Jurnal  Mahasiswa  Aplikasi  Teknologi  Komputer  Dan  Informasi (Jmapteksi) , 4 (1), 14-18.
[7] Budiman,  I.,  Saori,  S.,  Anwar,  R.  N.,  Fitriani,  F.,  &  Pangestu,  M.  Y.  (2021). Analisis  Pengendalian  Mutu  Di  Bidang  Industri  Makanan  (Studi  Kasus:  Umkm Mochi  Kaswari  Lampion  Kota  Sukabumi). Jurnal  Inovasi  Penelitian , 1 (10), 2185-2190.