## Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Vol. 21, No. 1, November 2021, pp. 205 ∼ 214 ISSN: 2476-9843, accredited by Kemenristekdikti, Decree No: 200/M/KPT/2020
DOI: 10.30812/matrik.v21i1.1554

## Pengelompokan Penerima Bantuan Sosial Masyarakat dengan Metode K-Means
Grouping of Recipients of Community Social Assistance with the
K-Means Method
Lalu Ganda Rady Putra 1 , Anthony Anggrawan 2
Universitas Bumigora, Indonesia

## Informasi Artikel
Genesis Artikel:
Diterima, 11 November 2021 Direvisi, 15 November 2021 Disetujui, 16 November 2021

## Kata Kunci:
Pengelompokan
K-Means Bantuan soisal
Masyarakat

## ABSTRAK
Pada umumnya bantuan yang di berikan oleh pemerintah kepada masyarakat terkadang tidak tepat sasaran, karena sebagian masyarakat yang mampu secara ekonomi mendapatkan bantuan sedangkan masih banyak masyarakat yang tidak mampu justru tidak menerima bantuan dari pemerintah. Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokan penerima bantuan sosial yang layak menerima bantuan dan kurang layak menerima bantuan. Solusi yang di berikan dengan menggunakan tahapan penelitian yaitu pengumpulan data, data preprossesing , implementasi metode klasifikasi dan analisa hasil untuk mengetahui hasil akhir. Analisis yang di gunakan adalah data penerima bantuan sosial yang belum di kelompokan dan berdasarkan hasil dalam pengelompokan penerima bantuan sosial menggunakan metode Kmeans, dari 257 data terdapat 196 data yang termasuk cluster 1 dengan status penerima bantuan sosial tepat sasaran dan 61 data yang termasuk cluster 2 dengan status penerima bantuan sosial tidak tepat sasaran. Dari hasil analisis data dapat ditarik sebuah kesimpulan yaitu masyarakat yang menerima bantuan sudah tepat sasaran karena mayoritas penerima bantuan diterima oleh masyarakat yang benar-benar membutuhkan bantuan dari pemerintah, dimana penerima bantuan bekerja sebagai buruh, tidak memiliki aset dan memiliki penghasilan di bawah Rp 500.000.

## Keywords:
Clustering K-Means Social Assistance Society

## ABSTRACT
In general, the assistance provided by the government to the community is sometimes not right on target, because some people who are economically able to get assistance while there are still many people who can’t afford it do not receive assistance from the government. The purpose of this study is to classify recipients of social assistance who are eligible to receive assistance and those who are less worthy of receiving assistance. The solution given by using the research stages are data collection, preprocessing data, implementation of the classification method and analysis of results to determine the final result. The analysis used is data on social assistance recipients that have not been grouped and based on the results in grouping social assistance recipients using the k-means method, from 257 data there are 196 data including cluster 1 with the status of recipients of social assistance right on target and 61 data belonging to cluster 2 with the status of recipients of social assistance is not right on target. From the results of data analysis, it concluded that the people who received the assistance were right on target because the majority of the beneficiaries were received by people who really needed assistance from the government, where the beneficiaries worked as laborers, did not have assets and had incomes below Rp. 500,000.
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Anthony Anggrawan, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Bumigora, Email: anthnony.anggrawan@universitasbuigora.ac.id
Journal homepage: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/matrik
206 r

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskian merupakan masalah yang ada pada semua negara di dunia. Kemiskinan merupakan kondisi kekurangan dalam keuangan untuk memenuhi kebutuhan dasar hidup [ 1 ] [ 2 ]. Kemiskinan banyak berada di negara berkembang dan menjadi salah satu masalah yang cukup rumit untuk di selesaikan [ 3 ], salah satunya yang terjadi di Indonesia. Kemiskinan menjadi masalah yang rumit dan membutuhkan waktu untuk menyelesaikannya [ 2 ], dimana pemerintah yang memiliki peran sangat penting dalam hal ini tetapi selalu memfokuskan perhatiannya di daerah - daerah perkotaan sehingga semakin meningkatnya kesenjangan sosial yang terjadi di daerah lainnya. Jumlah pendapatan penduduk daerah yang rendah serta tingkat lapangan kerja yang minim menjadi salah satu faktor kemiskinan karena minimnya lapangan pekerjaan yang ada. Kemiskinan pada suatu daerah dalam tempo lama akan memberi dampak menjadi batu sandungan bagi pembangunan secara nasional. Jika masyarakat di sebuah wilayah masih berfokus untuk perbaikan ekonomi, sedangkan pemerintah fokus untuk program-program lain yang lebih luas. Kemiskinan juga dapat memberikan efek pada kualitas hidup seseorang seperti kesehatan, pendidikan dan pangan [ 4 ]. Bantuan sosial umumnya adalah bagian dari program pemerintah dalam mendukung pendapatan minimum kepada keluarga miskin [ 5 ].
Untuk mengetahui apakah penerimaan bantuan sosial telah tepat yaitu masyarakat yang tergolong miskin atau tidak kita dapat menggunakan teknik clustering atau klasterisasi (pengelompokan data). Karenanya tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokan penerima bantuan sosial yang layak menerima bantuan dan kurang layak menerima bantuan dengan menggunakan metode K-Means. Metode K-Means pada hakekatnya merupakan metode untuk pengklasifikasian ( clustering ) [ 6 ]. Clustering adalah proses mengklasi- fikasikan data menjadi sejumlah kelompok ( cluster ) dari data multidimensi berdasarkan ukuran kesamaan atau kemiripan [ 7 ]. Metode K-Means sebagai metode pengklasifikasian yang sanagat sederhana dan paling umum digunakan [ 8 ]. Dari hasil pengklasifikasian data dari calon penerima dana sosial tersebut maka akan didapatkan hasil perhitungan pengelompokan kelayakan calon dalam pener- imaan dana bantuan. Dari hasil penelitian ini di harapkan peran penting pemerintah untuk memberi bantuan secara merata dan tepat sasaran kepada masyarakat miskin di wilayah Lombok khususnya Mataram, menjadikan penulis tertarik untuk membuat penelitian dalam bentuk laporan yang berjudul ” Clustering Perekonomian Masyarakat Mataram Dengan Metode K- Means”.
Penelitian yang telah dilakukan oleh peneliti terdahulu 5 tahun terakhir yang memiliki keterkaitan dengan artikel yang diteliti ini adalah sebagaimana berikut ini:
1. Albert V. Dian Sano dan Hendro Nindito (2016) melakukan klasifikasi data kemiskinan di Indonesia [ 9 ]. Penelitian terdahulu ini sama dengan penelitan pada artikel ini menggunakan metode K-Means untuk melakukan klasifikasi data. Perbedaannya adalah pada penelitian di artikel ini melakukan klasifikasi penerima bantuan sosial yang layak dan tidak layak menerima bantuan.
2. Zeynep Karaca (2018) melakukan klasifikasi industri manufaktur [ 10 ]. Metode yang digunakan pada penelitian terdahulu dan penelitian pada artikel ini sama-sama menggunakan metode K-Means. Perbedaannya adalah terletak pada obyek yang diteliti, yaitu penilitian terdahulu fokus pada klasifikasi dari pabrik industri, sedangkan artikel ini fokus pada klasifikasi bantuan sosial. 3. Henrique Jos de Paula Alves, Felipe Augusto Fernandes, Kelly Pereira de Lima, Ben Dłivide de Oliveira Batista, dan Tales Jesus Fernandes (2020) melakukan klasifikasi efektivitas biaya intervensi kesehatan masyarakat pada imunisasi ibu [ 11 ]. Persamaan penelitian terdahulu ini dengan penelitian di artikel ini sama-sama mengaplikasikan metode K-Means dalam mendapatkan klasifikasi. Perbedaannya adalah pada artikel ini mengklasifikasikan bantuan sosial di Indonesia.
4. Agustina Heryati, Muhammad Izman Herdiansyah (2020) melakukan klasifikasi data penerimaan mahasiswa baru [ 12 ]. Metode klasifikasi dari peneliti sebelumnya tersebut sama dengan metode yang digunakan pada artikel yang diteliti ini yaitu K-Means. Perbedaannya adalah pada penelitian terdahulu fokus pada klasifikasi data mahasiswa baru, sedangkan pada artikel ini fokus pada klasifikasi dana bantuan.
5. Nabila Amalia Khairani1 dan Edi Sutoyo (2020) melakukan studi penerapan metode clustering dengan metode algoritma k-means untuk klasifikasi daerah rawan hotspot [ 13 ]. Penelitian terdahulu ini sama dengan peneliitan pada artikel ini meng- gunakan metode algoritma K-Means untuk melakukan klasifikasi. Letak perbedaannya adalah pada penelitian di artikel ini melakukan klasifikasi penerima bantuan sosial bukan klasifikasi daerah hotspot .
6. Castaka Agus Sugianto1 dan Tri Pratiwi Olivia Riska Bokings (2021) mengklasifikasi data kemiskinan di provinsi Bangka Belitung [ 14 ]. Metode yang digunakan sama dengan metode yang digunakan pada makalah artikel ini yaitu gunakan metode K-Means. Perbedaan makalah penelitian terdahulu dengan makalah dari artikel pada penelitian ini adalah pada obyek yang diklasifikasikan.
7. S Ningsih and D Syahputra (2021) melakukan penelitian klasikasi pinjaman perbankan [ 15 ]. Penelitian terdahulu menerap- kan metode K-Means dalam melakukan klasifikasi sebagaimana artikel pada penelitian ini. Sama-sama mengkalsikan terkait keuangan, tetapi peneliti terdahul terkait pinjaman uang, sedangkan penelitian pada artikel ini terkait bantuan keuangan.
Dari tinjauan penelitian terdahulu yang terkait, menunjukkan bahwa penelitian yang dilakukan pada artikel ini belum pernah dilakukan sebelumnya oleh peneliti lainnya. Sehingga dengan kata lain penelitian ini memiliki kebaharuan hasil penelitian yang diperoleh.
Struktur penulisan makalah ini adalah: bagian selanjutnya adalah bagian ke 2 membahas metodologi penelitian; Bagian ke 3 membahas Hasil dan Pembahaan dari penelitian dan diakhiri dengan bagian ke 4 yang menarasikan Kesimpulan dari hasil penelitian dan saran untuk peneliitan berikutnya.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 205 – 214
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer

## 2. METODE PENELITIAN
Metode klasifikasi layak dan tidak layaknya bantuan sosial pada penelitian ini menggunakan algoritma K-Means. Sedangkan tahapan penelitian ini menggunakan tahapan data mining , terdiri dari pengumpulan data, data preprocesing , implementasi metode k-means, dan analisa hasil.

## 2.1. Pengumpulan Data
Data pada penelitian ini diperoleh dengan mengambil data pada kantor Lurah Kecamatam Ampenan, provinsi Nusa Tenggara Barat, Indonesia. Adapun data yang di dapat dari kantor Lurah Kecamatan Ampenan sebagaimana ditampilkan pada Tabel 1 .
Tabel 1. Data Penerima Bantuan
Nama NIK Bobot Pekerjaan Bobot Kepemilikan Aset Bobot Penghasilan Toni Hermansyah 5201140706950005 Nelayan Perhiasan > = 500.000 Lalu Agus Wildan 5201143008760001 Buruh Perhiasan < 500.000 Saiful 5201142809780001 Buruh Motor < 500.000 L. Wahyu Erwanda 5201140211970001 Buruh Motor < 500.000 Muhamad Zaeni 5201142507800005 Pegawai Perhiasan 1 - 1,5 juta Dian Apriana 5201144404910003 Buruh Motor < 500.000 Pijar Firmansyah 5201141302940001 Pegawai Perhiasan > = 500.000 Muhammad Fikri 5201143112840005 Nelayan Perhiasan > = 500.000 Irwan Rahadi Jaya Utama 5201141207781001 Nelayan Aset 1 - 1,5 juta Haerurrofiq 5201145808930002 Buruh Motor < 500.000 Mahsoni 5201140805790004 Buruh Motor < 500.000 Anshor 5201141212650004 Buruh Perhiasan < 500.000 Aswadi 5201140406860003 Buruh Perhiasan < 500.000 Sabri Haji 5201140107670004 Buruh Perhiasan < 500.000 Misnalim 5201140709620001 Buruh Perhiasan < 500.000 Hamzan Wadi 5201142510900002 Buruh Perhiasan < 500.000 Zulhanudin 5201140107750020 Buruh Motor < 500.000 Sahrul Rizali 5201141506950001 Pegawai Tidak Punya 1 - 1,5 juta M. Tarmizi 5201141710850002 Pegawai Perhiasan 1 - 1,5 juta Baiq Sriwahyu Kartini 5201146003770001 Nelayan Perhiasan > = 500.000 Hapiz 5201143112760124 Buruh Motor > = 500.000 Abdul Munzir 5201141903840002 Buruh Perhiasan 1 - 1,5 juta Zaenudin 5201140909880001 Nelayan Aset 1 - 1,5 juta Ibrahim 5201140205840001 Buruh Tidak Punya < 500.000 Agus Fatoni Rizal 5201142709770001 Buruh Tidak Punya < 500.000 Zaenal Abidin 5201142906870004 Buruh Motor < 500.000

## 2.2. Data Preprossesing
Pada tahap ini di lakukan konversi nilai atau memberikan pembobotan pada data asli oleh pihak terkait yang berwenang melakukan pembobotan. Dimana data di berikan bobot dari data nominal ke data numerik untuk mempermudah perhitungan k means. Adapun data hasil konversi yang telah di lakukan di tunjukan pada Tabel 2 , Tabel 3 , dan Tabel 4 .

## Tabel 2. Hasil Konversi Pekerjaan
Nama Pekerjaan Bobot Buruh 1 Petani 2
Nelayan
3
Pegawai
4

## Tabel 3. Hasil Konversi Aset
Jenis Aset Bobot Tidak Ada 1 Motor 2 Perhiasan 3 Aset 4
Pengelompokan Penerima Bantuan . . . (Lalu Ganda Rady Putra)
208 r
Tabel 4. Hasil Konversi Penghasilan
Jenis Aset Bobot < 500.000 1 > 500.000 2 1.000.000 1.500.000 3 > 1.500.000 4

## 2.3. Implementasi Metode K-means
Pada Implementasi metode Kmeans dilakukan perhitungan manual dengan menggunakan metode Kmeans untuk memperoleh hasil clustering yang di butuhkan. Pengujian di lakukan dengan mengambil 10% dari data yang ada menggunakan K-Means. Proses perhitungan K- Means memiliki alur seperti di tunjukan oleh flowchart pada Gambar 1 .
Gambar 1. Flowchart Metode K-means
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 205 – 214
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Tabel 5 menunjukkan data penerima bantuan yang digunakan dalam perhitungan pada penelitian.
Tabel 5. Data Penerima Bantuan Yang Digunakan Untuk Perhitungan
Nama Nik Bobot Pekerjaan Bobot Kepemilikan Aset Bobot Penghasilan Toni Hermansyah 5201140706950005 3 3 2 Lalu Agus Wildan 5201143008760001 1 3 1 Saiful 5201142809780001 1 2 1 L. Wahyu Erwanda 5201140211970001 1 2 1 Muhamad Zaeni 5201142507800005 4 3 3 Dian Apriana 5201144404910003 1 2 1 Pijar Firmansyah 5201141302940001 4 3 2 Muhammad Fikri 5201143112840005 3 3 2 Irwan Rahadi Jaya Utama 5201141207781001 3 4 3 Haerurrofiq 5201145808930002 1 2 1 Mahsoni 5201140805790004 1 2 1 Anshor 5201141212650004 1 3 1 Aswadi 5201140406860003 1 3 1 Sabri Haji 5201140107670004 1 3 1 Misnalim 5201140709620001 1 3 1 Hamzan Wadi 5201142510900002 1 3 1 Zulhanudin 5201140107750020 1 2 1 Sahrul Rizali 5201141506950001 4 1 3 M. Tarmizi 5201141710850002 4 3 3 Baiq Sriwahyu Kartini 5201146003770001 1 3 2 Hapiz 5201143112760124 1 2 2 Abdul Munzir 5201141903840002 3 3 3 Zaenudin 5201140909880001 3 4 3 Ibrahim 5201140205840001 1 1 1 Agus Fatoni Rizal 5201142709770001 1 1 1 Zaenal Abidin 5201142906870004 1 2 1
Menghitung jarak setiap objek data dengan pusat tiap cluster menggunakan persamaan ( 1 ).
d ( x, y ) = v u u t n X i =1 ( x i − y i ) 2 (1)
Keterangan: d(x,y) : jarak data dari x dan y x
: titik data pertama y : titik data kedua n : jumlah atribut dari data Jumlah cluster (k=2) Iterasi 1 C1 = posisi pusat data (1,2,1) C2 = posisi pusat data (4,3,3)
Dari perhitungan manual iterasi pertama, klasifikasi hasil perhitungan cluster tiap objek data ditunjukkan pada Tabel 6 dan hasil iterasinya ditunjukkan pada Gambar 2 .
210 r
Tabel 6. Hasil Perhitungan Cluster Tiap Objek Data
Nama Jarak Ke C1 Jarak Ke C2 Cluster Toni Hermansyah 2,449 1,414 C2 Lalu Agus Wildan 1 3,605 C1 Saiful 0 3,741 C1 L. Wahyu Erwanda 0 3,741 C1 Muhamad Zaeni 3,741 0 C2 Dian Apriana 0 3,741 C1 Pijar Firmansyah 3,316 1 C2 Muhammad Fikri 2,449 1,414 C2 Irwan Rahadi Jaya Utama 3,464 1,414 C2 Haerurrofiq 0 3,471 C1 Mahsoni 0 3,471 C1 Anshor 1 3,605 C1 Aswadi 1 3,605 C1 Sabri Haji 1 3,605 C1 Misnalim 1 3,605 C1 Hamzan Wadi 1 3,605 C1 Zulhanudin 0 3,741 C1 Sahrul Rizali 3,741 2 C2 M. Tarmizi 3,741 0 C2 Baiq Sriwahyu Kartini 1,414 3,162 C1 Hapiz 1 3,316 C1 Abdul Munzir 3 1 C2 Zaenudin 3,464 1,414 C2 Ibrahim 1 4,123 C1 Agus Fatoni Rizal 1 4,123 C1 Zaenal Abidin 0 3,741 C1
Gambar 2. Hasil Iterasi 1 Diperoleh keanggotaan cluster:
C1=(2,3,4,6,10,11,12,13,14,15,16,17,20,21,24,25,26) C2=(1,5,7,8,9,18,19,22,23) Menghitung besaran rasio Between Cluster Variation (BCV) dan Within Cluster Variation (WCV) Hitung BCV menggunakan data pusat cluster awal C1 = posisi pusat data (1,2,1) C2 = posisi pusat data (4,3,3) BCV = d ( C 1 , C 2) 2 BCV = 3,741 WCV = 24,995
Rasio = BCV/WCV = 3,741/24,995 = 0,149 Iterasi 2 untuk menentukan Centroid berikutnya di ambil dari jumlah rata - rata data awal pada masing - masing cluster , maka cluster berikut- nya:
C1 = posisi pusat data (1 , 2,294 , 1,117) C2 = posisi pusat data (3,444 , 3 , 2,666)
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 205 – 214
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Dari perhitungan manual itersi kedua, klasifikasi hasil perhitungan cluster tiap objek data ditunjukkan pada Tabel 7 dan hasil iterasinya ditunjukkan pada Gambar 3 .
Tabel 7. Hasil Perhitungan Iterasi 2 Cluster
Tiap Objek Data Nama Jarak Ke C1 Jarak Ke C2 Cluster Toni Hermansyah 2,297 0,788 C2 Lalu Agus Wildan 0,714 2,957 C1 Saiful 0,314 3,122 C1 L. Wahyu Erwanda 0,314 3,122 C1 Muhamad Zaeni 3,611 0,648 C2 Dian Apriana 0,1 2,94 C1 Pijar Firmansyah 3,12 0,65 C2 Muhammad Fikri 2,18 0,78 C2 Irwan Rahadi Jaya Utama 2,75 0,54 C2 Haerurrofiq 0,1 2,94 C1 Mahsoni 0,1 2,94 C1 Anshor 0,1 2,94 C1 Aswadi 0,1 2,94 C1 Sabri Haji 0,1 2,94 C1 Misnalim 0,1 2,94 C1 Hamzan Wadi 0,1 2,94 C1 Zulhanudin 0,1 2,94 C1 Sahrul Rizali 3,54 0,64 C2 M. Tarmizi 3,54 0,64 C2 Baiq Sriwahyu Kartini 0,88 2,52 C1 Hapiz 0,88 2,52 C1 Abdul Munzir 2,75 0,54 C2 Zaenudin 2,75 0,54 C2 Ibrahim 0,1 2,94 C1 Agus Fatoni Rizal 0,1 2,94 C1 Zaenal Abidin 0,1
2,94
C1
Gambar 3. Hasil Iterasi 2
Diperoleh keanggotaan cluster : C1=(2,3,4,6,10,11,12,13,14,15,16,17,20,21,24,25,26) C2=(1,5,7,8,9,18,19,22,23) Menghitung besaran rasio Between Cluster Variation (BCV) dan Within Cluster Variation (WCV).
Hitung BCV menggunakan data pusat cluster awal C1 = posisi pusat data (1 , 2,294 , 1,111) C2 = posisi pusat data (3,444 , 3 , 2,666)
212 r
BCV = d ( C 1 , C 2) 2 BCV = 3,016 WCV = 32,256
Rasio = BCV/WCV = 3,016 / 32,256 = 0,093
Karena hasil data clustering tidak berubah, centroid pada perhitungan selanjutnya akan sama maka iterasi dapat di hentikan.

## 3. HASIL DAN ANALISIS
Implementasi Aplikasi dimana pada tahapan ini di tunjukan tampilantampilan pada aplikasi yang di gunakan untuk membantu proses perhitungan.

## 3.1. Implementasi Aplikasi
Implementasi aplikasi dilakukan dengan menampilkan hasil tampilan pada aplikasi yang di gunakan untuk membantu proses perhitungan data dengan metode k-means. Adapun tampilan yang ada sebagai berikut:
1. Halaman Awal
Halaman awal menunjukan tampilan awal saat aplikasi mulai di jalankan di mana di tampilan ini dapat menambahkan data, serta masuk ke perhitungan k-means yang ditunjukkan pada Gambar 4 .
Gambar 4. Tampilan Awal
2. Tambah Data
Pada tampilan tambah data kita dapat menambahkan data yang akan di gunakan untuk perhitungan k-means yang ditunjukkan pada Gambar 5 .
Gambar 5. Tampilan Tambah Data
3. Perhitungan K Means
Pada tampilan ini menunjukan data yang sudah di inputkan sebelumnya dan user memasukan nilai centroid yang di inginkan untuk memulai proses perhitungan K-means yang ditunjukkan pada Gambar 6 .
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 205 – 214
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer
Gambar 6. Tampilan Perhitungan K Means
4. Hasil Akhir
Pada tampilan ini menunjukan hasil perhitungan dengan K-means di mana nilai centroid C 1 = (1 , 2 , 1) dan C 2 = (4 , 3 , 3) , sebagaimana hasil akhirnya ditunjukkan pada Gambar 7 .
Gambar 7. Tampilan Hasil Akhir

## 3.2. Analisa Hasil
Dari hasil perhitungan K- means yang telah di lakukan maka mendapatkan hasil yang di tarik berdasarkan hasil akhir se- belumnya adalah Berdasarkan hasil pengujian dalam pengelompokan penerima bantuan sosial, dari 260 data terdapat 196 data yang termasuk cluster 1 dengan status penerima bantuan sosial tepat sasaran dan 61 data yang termasuk cluster 2 dengan status penerima bantuan sosial tidak tepat sasaran. Dimana masyarakat yang menerima bantuan sudah tepat sasaran karena mayoritas penerima ban- tuan di terima oleh masyarakat yang benar - benar membutuhkan bantuan dari pemerintah, dimana mayoritas penerima bantuan (C1) bekerja sebagai buruh, memiliki asset motor dan memiliki penghasilan di bawah Rp 500.000. Data hasil clustering dari 257 data di tunjukan pada Gambar 8 .
Gambar 8. Hasil Clustering
214 r

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil perhitungan K-means jika di analisa poin pada bobot menurut data yang ada, maka C1 sebanyak 196 data terma- suk dalam kategori masyarakat prioritas utama yang tepat sasaran untuk menerima bantuan, sedangkan pada C2 sebanyak 61 data termasuk dalam kategori masyarakat yang kurang tepat menerima bantuan, karena di anggap cukup mampu dari segi pendapatan, aset dan pekerjaan yang di lakukan. Jadi dari perhitungan data penerima bantuan dengan K-Means ini dapat di simpulkan bahwa masyarakat yang menerima bantuan sudah tepat sasaran karena mayoritas penerima bantuan di terima oleh masyarakat yang benar- benar membutuhkan bantuan dari pemerintah. Hasil penelitian ini untuk menentukan layak tidak layaknya penerima data bantuan sosial adalah kebaharuan yang belum pernah dilakukan oleh peneliti sebelumnya. Berdasarkan Perhitungan yang telah dilakukan, penulis mengajukan saran yang dapat dilakukan dalam pengembangan untuk penelit selanjutnya dapat melakukan peng clusteran dengan menggunakan data yang lebih banyak dan karakteristik data yang lebih beragam.

## REFERENSI
[1] M. Mowafi and M. Khawaja, “Poverty,” Journal of Epidemiology and Community Health , vol. 59, no. 4, pp. 260–264, 2005.
[2] R. McAreavey and D. L. Brown, “Comparative Analysis of Rural Poverty and Inequality in The UK and The US,” Palgrave Communications , vol. 5, no. 1, pp. 1–10, 2019.
[3] E. Mansi, E. Hysa, M. Panait, and M. C. Voica, “Poverty-A Challenge for Economic Development? Evidences From Western Balkan Countries and The European Union,” Sustainability , vol. 12, no. 18, pp. 1–24, 2020.
[4] R. Paul-Sen Gupta, M. L. De Wit, and D. McKeown, “The Impact of Poverty on The Current and Future Health Status of Children,” Paediatrics and Child Health , vol. 12, no. 8, pp. 667–672, 2007.
[5] F. V. Shahidi, C. Ramraj, O. Sod-Erdene, V. Hildebrand, and A. Siddiqi, “The Impact of Social Assistance Programs on Pop- ulation Health: A Systematic Review of Research in High-Income Countries,” BMC Public Health , vol. 19, no. 1, pp. 1–11, 2019.
[6] A. S. Ahmar, D. Napitupulu, R. Rahim, R. Hidayat, Y. Sonatha, and M. Azmi, “Using K-Means Clustering to Cluster Provinces in Indonesia,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1028, no. 1, 2018.
[7] M. G. Omran, A. P. Engelbrecht, and A. Salman, “An Overview of Clustering Methods,” Intelligent Data Analysis , vol. 11, no. 6, pp. 583–605, 2007.
[8] M. Sammour and Z. Othman, “An Agglomerative Hierarchical Clustering with Various Distance Measurements for Ground Level Ozone Clustering in Putrajaya, Malaysia,” International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology , vol. 6, no. 6, pp. 1127–1133, 2016.
[9] A. V. D. Sano and H. Nindito, “Application of K-Means Algorithm for Cluster Analysis on Poverty of Provinces in Indonesia,” ComTech: Computer, Mathematics and Engineering Applications , vol. 7, no. 2, p. 141, 2016.
[10] Z. Karaca, “The Cluster Analysis in The Manufacturing Industry with K-Means Method: An Application for Turkey,” Eurasian Journal of Economics and Finance , vol. 6, no. 3, pp. 1–12, 2018.
[11] H. J. d. P. Alves, F. A. F. Henrique Jos´e de Paula Alves, K. P. de Lima, B. D. d. O. Batista, and T. J. Fernandes, “The COVID-19 Pandemic in Brazil An Application of The K-Means Clustering Method,” Research, Society and Developmen , vol. 9, no. 10, pp. 1–21, 2020.
[12] A. Heryati and M. I. Herdiansyah, “The Application of Data Mining by Using K-Means Clustering Method in Determining New Students’ Admission Promotion Strategy,” International Journal of Engineering and Advanced Technology , vol. 9, no. 3, pp. 824–833, 2020.
[13] N. A. Khairani and E. Sutoyo, “Application of K-Means Clustering Algorithm for Determination of Fire-Prone Areas Utilizing Hotspots in West Kalimantan Province,” International Journal of Advances in Data and Information Systems , vol. 1, no. 1, pp. 9–16, 2020.
[14] C. A. Sugianto, T. Pratiwi, and O. Riska, “K-Means Algorithm for Clustering Poverty Data in Bangka Belitung Island Province Journal of Computer Networks , Architecture and High Performance Computing,” Journal of Computer Networks , Architecture and High Performance Computing , vol. 3, no. 1, pp. 58–67, 2021.
[15] S. Ningsih and D. Syahputra, “K-Means Algorithm for Clustering Third-Party Funds of Conventional Banking,” Journal of Physics: Conference Series , vol. 1899, no. 1, 2021.
Matrik: Jurnal Managemen,Teknik Informatika, dan Rekayasa Komputer, Vol. 21, No. 1, November 2021: 205 – 214