http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Analisis Metode k-Means pada Clustering Penerimaan Bantuan PKH Desa Pulau Rakyat Tua
Analysis of the k-Means Method in Clustering Acceptance of PKH Aid in Pulau Rakyat Tua Village
1 Dwi Kurnia Utami*, 2 Novica Irawati, 3 Sumantri
1,2,3 Sistem Informasi, Ilmu Komputer, STMIK ROYAL Kisaran Jalan Prof. H. M. Yamin No. 173 Kota Kisaran Timur, Asahan, Sumatera Utara, Indonesia *e-mail: dwikurniautami202@gmail.com
( received : 27 Juli 2023, revised : 30 Juli 2023, accepted : 10 Agustus 2023)

## Abstrak
Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  adalah  program  yang  memberikan  bantuan  tunai  Kepada Rumah Tangga Sangat Miskin (RSTM) diwajibkan memenuhi persyaratan terkait dengan upaya peningkatan  kualitas  sumber  daya  manusia.  Di  dalam  memilih  warga  dalam  penerima  Program Keluarga Harapan (PKH)  di Desa Pulau Rakyat Tua akan permasalahan yang sering muncul adalah pemberian  bantuan  Program  Keluarga  Harapan  seringkali  dianggap  tidak  tepat  sasaran.  Selain  itu, sering  terjadi  kesalahan  dikarenakan  seleksi  dilakukan  masih  manual  dan  memerlukan  waktu  yang cukup  lama  dalam  pemilihan  peserta  dapat  dipengaruhi  oleh  penilaian  objektif  pendamping  PKH. Tujuan penelitian adalah menerapkan algoritma k-means clustering dalam menyeleksi calon penerima bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH).  Metode  yang  digunakan  menggunakan  penerapan  data mining  dengan  algoritma k-means  clustering. Berdasarkan  hasil  penerapan  algoritma k-means clustering mendapatkan  hasil  sistem  yang  dibangun  dapat  mempermudah  dalam  menyeleksi  calon penerima  bantuan  Program  Keluarga.  Hasil  pengujian  algoritma k-means  clustering menghasilkan Cluster  1  kategori  Layak  berjumlah  29  data  penerima  bantuan  PKH  dan  Cluster  2  kategori  Tidak Layak berjumlah 1 data penerima bantuan PKH.
Kata kunci: Clustering, K-Means, Bantuan PKH.

## Abstract
The  Family  Hope  Program  (PKH)  is  a  program  that  provides  cash  assistance  to  Very  Poor Households (RSTM) which are required to fulfill requirements related to efforts to improve the quality of  human  resources.  In  selecting  residents  to  be  recipients  of  the  Family  Hope  Program  (PKH)  in Pulau Rakyat Tua Village, the problem that often arises is that the provision of Family Hope Program assistance is often considered not to be on target. In addition, errors often occur because the selection is still done manually and requires a long time in selecting participants, which can be influenced by the  objective  assessment  of  PKH  companions.  The  research  objective  is  to  apply  the  k-means clustering algorithm in selecting prospective beneficiaries of the Family Hope Program (PKH). The method used uses the application of data mining with the k-means clustering algorithm. Based on the results of applying the k-means clustering algorithm, the results of the system being built can make it easier  to  select  potential  recipients  of  Family  Program  assistance.  The  results  of  the  k-means clustering  algorithm  test  produced  Cluster  1  in  the  Eligible  category  totaling  29  PKH  beneficiary data and Cluster 2 in the Ineligible category totaling 1 PKH beneficiary data.
Keywords: Clustering, K-Means, PKH Aid.

## 1 Pendahuluan
Program Keluarga Harapan (PKH) adalah program yang memberikan bantuan tunai Kepad a Rumah Tangga Sangat Miskin (RSTM) diwajibkan memenuhi persyaratan terkait dengan upaya peningkatan kualitas sumber daya manusia. Tujuan umum PKH adalah untuk mengurangi angka dan  memutus  rantai  kemiskinan,  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  serta
meningkatkan taraf hidup melalui layanan kesehatan, pendidikan, dan kesejahteraan sosial dalam upaya menigkatkan kesejahteraan.
PKH  di  indonesia  di  rancang  untuk  membantu  penduduk  miskin  kluster  terbawah  berupa bantuan bersyarat. Program PKH diharapkan penerima bantuan memiliki akses yang lebih baik untuk memanfaatkan pelayanan sosial seperti kesehatan, pendidikan, pangan dan gizi agar bisa mengurangi kesenjangan  sosial,  dan  keterasingan  sosial  selama  ini  melekat  pada  diri  warga  miskin.  PKH  bkan kelanjutan  Program  Subsidi  Langsung  Tunai  (BLT)  yang  diberikan  dalam  rangka  membantu  rumah tangga miskin pada pengeluaran biaya di saat pemerintah melakukan penyesuaian harga BBM. Tapi PKH  lebih  dimaksudkan  sebagai  upaya  membangun  sistem  perlindungan  sosial  kepada  masyarakat miskin. Dalam rangka percepatan penanggulangan kemiskinan sekaligus pengembangan kebijakan di bidang  perlindungan  sosial,  sejak  tahun  2007,  pemerintah  indonesia  telah  melaksanakan  Program Keluarga Harapan  (PKH).
Dalam memilih warga dalam penerima Program Keluarga Harapan (PKH)  di Desa Pulau Rakyat Tua  akan  permasalahan  yang  sering  muncul  adalah  pemberian  bantuan  Program  Keluarga  Harapan seringkali  dianggap  tidak  tepat  sasaran.  Selain  itu,  sering  terjadi  kesalahan  dikarenakan  seleksi dilakukan  masih  manual  dan  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  dalam  pemilihan  peserta  dapat dipengaruhi  oleh  penilaian  objektif  pendamping  PKH.  Terutama  kesejahteraan  sosial pada  Lansia, jumlah  Lansia  di  Desa  Pulau  Rakyat  Tua  berjumlah  714  jiwa. Permasalahan  yg  terdapat  pada kesejahteran  sosial  terutama  lansia  yang  tidak  memiliki  pendapatan  pekerjaan  dan  bergantung  pada pemasukan  tertentu  seperti  bantuan  dari  keluarga  atau  warga  sekitar. Terdapat  dari  permasalahan tersebut  sangat  direkomendasikan  suatu  sistem  untuk  mengambil  suatu  keputusan  yang  dapat membantu  pihak  Desa  Pulau  Rakyat  Tua  dalam  menentukan  penerima  bantuan  Program  Keluarga Harapan  khususnya  pada  kesejahteraan  sosial  di  Desa  Pulau  Rakyat  Tua,  Kabupaten  Asahan.  Pada uraian  masalah  di  atas  berkaitan  dengan  metode  untuk  membantu  dalam  membuat  suatu  keputusan, dan bertujuan menyelesaikan permasalahan penentuan penerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH)  adalah  metode K-Means .  Metode  tersebut  dipilih  karena  diharapkan  dapat  membantu  dalam menentukan penerimaan bantuan sesuai kriteria yang sudah ditetapkan.
Data  Mining adalah  serangkaian  proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  untuk menggali  nilai  tambah  berupa  informasi  dari  suatu  basis  data.  Informasi  yang  dihasilkan  didapat dengan mengekstraksi dan mengenali pola penting dari dalam basis data yang besar [1]. Data mining sering  digunakan  untuk  mencari  pola  yang  nantinya  mudah  dipahami  oleh  manusia  dan  dapat menjelaskan karakteristik data. Data mining juga digunakan untuk membuat model pengetahuan yang bisa digunakan untuk melakukan sebuah prediksi [2].
Algoritma  K-Means  merupakan  suatu  algoritma  klasterisasi  yang  mengelompokkan  suatu  data berdasarkan  titik  pusat  klaster  (centroid)  terdekat  dengan  data.  Cluster  merupakan  sekelompok  atau sekumpulan  objek  data  yang  similar  satu  sama  lain  dalam  cluster  yang  sama.  Objek  akan dikelompokkan ke dalam satu atau lebih cluster sehingga objek yang berada dalam satu cluster akan mempunyai  kesamaan  yang  tinggi  antara  objek  satu  dengan  yang  lainnya.  Tujuan  K-Means  adalah pengelompokkan  data  dengan  cara  memaksimalkan  kemiripan  data  dalam  satu  klaster  dan meminimalkan kemiripan data antar klaster [3].
Tujuan  penelitian  adalah  menerapkan  algoritma k-means  clustering dalam  menyeleksi  calon penerima  bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH).  Manfaat  penelitian  ini  adalah  membantu pemerintah  desa  dalam  menyeleksi  calon  penerima  bantuan  Program  Keluarga  Harapan  (PKH) dengan efektif dan efesien.

## 2 Tinjauan Literatur
Pada  tinjauan  literatur  akan  dijelaskan  penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  algoritma  k- means.  Pada  metode  k-means  data  dikelompokkan  menjadi  beberapa  kelompok  dimana  setiap kelompok  mempunyai  karakteristik  yang  mirip  atau  sama  dengan  lainnya  namun  dengan  kelompok lainnya memiliki karakteristik yang berbeda. Sebuah cluster adalah suatu kumpulan data yang mirip dengan  lainnya  atau  kemiripan  data  pada  kelompok  lainnya  [4].  Artinya  hasil-hasil  penelitian terdahulu yang akan dikemukakan merupakan hasil berupa pengelompokan dari masing-masing kasus penelitian.
Hasil  penelitian algoritma  k-means yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  adalah  antara  lain penelitian  tentang  pemetaan  penduduk  penerima  bantuan  renovasi  rumah  menghasilkan  tiga cluster yaitu  penduduk  yang  layak,  kurang  layak  dan  penduduk  yang  tidak  layak  menerima  bantuan  [5], penelitian tentang kelayakan penerima bantuan covid-19 menghasilkan cluster layak dan tidak layak menerima bantuan [6], penelitian tentang penerima beasiswa program indonesia pintar menghasilkan bahwa  metode  k-means  clustering  efektif  digunakan  untuk  menentukan  penerima  beasiswa  KIP Kuliah  [7][8],  penelitian  tentang  penerima  bantuan  langsung  tunai  (BLT)  dana  desa  menghasilkan bahwa  dapat  dijadikan  solusi  dalam  menentukan  calon  penerima  bantuan  langsung  tunai  dana  desa. Sehingga  benar  tepat  sasarannya  tersalurkan  kepada  keluarga  yang  berhak  menerimanya  [9], penelitian  tentang  penerima  program  bantuan  sosial  menghasilkan  gambaran  kepada  pemerintah daerah  tentang  provinsi  yang  menerima  bantuan  berdasarkan  jenisnya  yang  ada  sehingga  bantuan sosial yang diberikan bisa tepat sasaran kepada penerimanya [10] [11], penelitian tentang menentukan prioritas  penerima  bantuan  bedah  rumah  menghasilkan  pengklasteran  yang  membantu  keputusan dalam menentukan kelompok penduduk prioritas yang mendapatkan bedah rumah [12].
Pada  hasil  penelitian  tersebut,  algoritma  k-means  telah  banyak  diterapkan  di  berbagai  bidang salah satunya di dalam pemerintahan. Maka dalam penelitian ini akan diterapkan dengan kasus yang berbeda yaitu dalam penerima bantuan program keluarga harapan. Sehingga disimpulkan algoritma k- means  dapat  diterapkan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dalam  klasterisasi  penerima  bantuan  program keluarga harapan (PKH) yang akan membantu pemerintah desa dalam menyeleksi penerima bantuan yang layak menerima PKH.

## 3 Metode Penelitian
Pada metode penelitian akan dijelaskan tahapan dalam menyelesaikan penelitian yang bertujuan agar proses penelitian selesai sesuai yang diharapkan.

## a. Data Penelitian
Data sampel yang digunakan dalam penelitian dapat dilihat pada Tabel 1 sebagai berikut.
Tabel 1. Data Penelitian No Nama Penerima Jumlah Tanggungan Kondisi Rumah Status Kepemilikan Status Kesejahteraan Jumlah Penghasilan Pekerjaan Kepemilikan Aset 1 Nurainun 3 Kurang Baik Hak Milik Kurang Rp1.200,000 Serabutan Motor 2 Supariah 4 Cukup Hak Milik Cukup Rp1.500,000 Serabutan Motor 3 Sukartini 5 Kurang Baik Hak Milik Cukup Rp1.500,000 Serabutan Motor 4 Suriyati 1 Cukup Hak Milik Baik Rp3.000,000 Petani Motor 5 Rouli Br Siburian 4 Kurang Baik Hak Milik Kurang Rp1.500,000 Serabutan Motor 6 Mila karmila 6 Kurang Baik Numpang Cukup Rp1.500,000 Serabutan Motor … … … … … … … … … … … … … … … … … … 30 Kadiman 1 Cukup Hak Milik Kurang Rp1.000,000 Serabutan Tidak Ada
Table 1 di atas merupakan data sampel penerima bantuan PKH diperoleh dari desa yang akan di olah  menggunakan algoritma  k-means .  Pada  data tertentu, teknik  klasterisasi  biasa  digunakan  untuk mereduksi  data.  Ide  dasarnya  sangatlah  sederhana,  objek  data  dipartisi  kedalam  sejumlah  kelompok atau  cluster  dimana  objek-objek  yang  sangat  mirip  dikelompokkan  kedalam  klaster  yang  sama sedangkan  objek-objek  yang  berbeda  di  klaster  yang  berbeda  [13].  Tujuan  utama  dari  metode clustering adalah pengelompokan sejumlah data atau obyek ke dalam cluster (group) sehingga dalam setiap cluster dapat berisi data yang semirip mungkin [14].

## b. Tahapan Penelitian
Berikut  ini  merupakan  langkah-langkah  yang  terbentuk  dalam  bagan  penelitian proses  analisis algoritma K-Means terlihat pada Gambar 1:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  identifikasi  masalah  yang  terjadi  di  Desa  Pulau  Rakyat  Tua yaitu distribusi pada bantuan Program Keluarga Harapan (PKH) yang sering di anggap tidak tepat sasaran
2. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini,  penulis  mengumpulkan  data-data  yang  diperlukan  dalam  klasterisasi  penerima bantuan  PKH  yaitu  adalah  warga  Desa  Pulau  Rakyat  Tua.  Penulis  melakukan  wawancara langsung ke Balai Desa Pulau Rakyat Tua.
3. Transformasi Data
Pada tahap ini, penulis melakukan transformasi data dengan merubah data karakter menjadi angk atau numeric agar dapat di olah dan dilakukan perhitungan algoritma k-means.
4. Analisis Data
Pada tahap ini, penulis melakukan analisis data hasil teknik data mining dengan metode K-Means untuk  mengetahui  keakuratan  data  yang  dihasilkan.  Hasilnya  adalah  2  (dua)  klasterisasi  yaitu warga  Desa  Pulau  Rakyat  Tua  yang  layak  menerima  bantuan  PKH  dan  yang  tidak  layak menerima bantuan PKH.
5. Hasil
Hasil dari penelitian ini akan membantu penulis untuk dijadikan sebuah kesimpulan.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil  penelitian  dalam  klasterisasi penerima  bantuan program  bantuan harapan sebagai  berikut. Berdasarkan  Tabel  1  data  penelitian  tersebut,  terdapat  7  kriteria  yang  akan  dijadikan  pengujian perhitungan  kmeans  yaitu  jumlah  tanggungan,  kondisi  rumah,  status  kepemilikan,  status kesejahteraan, jumlah penghasilan, pekerjaan dan kepemilikan aset. Akan tetapi, yang memiliki nilai angka  hanya  jumlah  tanggungan  dan  jumlah  penghasilan.  Maka  akan  dilakukan  transformasi  data menjadi angka sebagai berikut :
Berikut ini transformasi data kriteria kondisi rumah yang terdiri dari baik, cukup dan kurang baik menjadi nilai angka yang terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kondisi Rumah Kondisi Rumah Nilai Baik 0 Cukup 1 Kurang Baik 2
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data

## Transformasi Data
Analisis Data Hasil
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Berikut ini transformasi data kriteria status kepemilikan  yang terdiri dari hak milik, numpang dan sewa menjadi nilai angka yang terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Status Kepemilikan Status Kepemilikan Nilai Hak Milik 0 Numpang 1 Sewa 2
Berikut  ini  transformasi  data  kriteria  status  kesejahteraan  yang  terdiri  dari  baik,  cukup  dan kurang baik menjadi nilai angka yang terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Status Kesejahteraan Status Kesejahteraan Nilai Baik 0 Cukup 1 Kurang Baik 2
Berikut  ini transformasi  data  kriteria  pekerjaan  yang  terdiri dari  pegawai,  wirausaha,  petani  dan serabutan menjadi nilai angka yang terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Pekerjaan Pekerjaan Nilai Pegawai 0 Wirausaha 1 Petani 2 Serabutan 3
Berikut ini transformasi data kriteria kepemilikan aset yang terdiri dari motor, perhiasan dan tida ada menjadi nilai angka yang terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Kepemilikan Aset Kepemilikan Aset Nilai Motor 0 Perhiasan 1 Tidak Ada 2
Setelah mendapatkan transformasi data nilai angka tersebut maka mendapatkan nilai yang terlihat pada Tabel 7 sebagai berikut :
Tabel 7. Hasil Transformasi Data No Nama Penerima Jumlah Tanggungan Kondisi Rumah Status Kepemilikan Status Kesejahteraan Jumlah Penghasilan Pekerjaan Kepemilikan Aset 1 Nurainun 3 2 0 2 1200000 3 0 2 Supariah 4 1 0 1 1500000 3 0 3 Sukartini 5 2 0 1 1500000 3 0 4 Suriyati 1 1 0 0 3000000 2 0 5 Rouli Br Siburian 4 2 0 2 1500000 3 0 6 Mila karmila 6 2 1 1 1500000 3 0 … … … … … … … … … … … … … … … … … … 30 Kadiman 1 1 0 2 1000000 3 2
Setelah  mendapatkan  hasil  transformasi  data, langkah  awal  metode  kmeans  adalah  menentukan nilai  cluster  dari  tiap  data.  Dalam  hal  ini  harus  menentukan  nilai cluster mana  yang  paling  dekat dengan  data,  maka  perlu  dihitung  jarak  setiap  data  dengan Centroid setiap cluster .  Perhitungan dimulai  dari  iterasi-1  sampai  dengan  iterasi-n  dimana  pada  saat  pengelompokan  data  pada  iterasi-1 ( G1 ) dengan pengelompokan data pada iterasi-n ( Gn ) hasilnya sama dan tidak ada perubahan, maka
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
proses perhitungan di hentikan dan pengelompokan sudah di tetapkan. Adapun pusat cluster sebagai berikut :
Diambil data ke-19 sebagai pusat cluster.
Cluster 1 untuk data penerima bantuan PKH yang layak
Diambil data ke-4 sebagai pusat cluster.
Cluster 2 untuk data penerima bantuan PKH yang tidak layak
Setelah  itu,  untuk  melakukan  perhitungan  jarak  antara  data  dengan  pusat  cluster  pada  algoritma  k- means menggunakan persamaan 1  berikut [15]:
D (i,j) = √(𝑋1𝑖 − 𝑌1𝑗) 2 + (𝑋2𝑖 − 𝑌2𝑗) 2 + … … . + (𝑋𝑘𝑖 − 𝑌𝑘𝑗) 2 (1)
Dimana: D(i, j) : Jarak 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 A. Iterasi-1
1. Perhitungan jarak dari data ke-1 terhadap pusat Cluster
K01 = √ (3 − 2) 2 + (2 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (2 − 0) 2 + (1200000 − 200000) 2 +(3 − 3) 2 + (0 − 0) 2
= 1000000
K02 = √ (3 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (2 − 0) 2 + (1200000 − 3000000) 2 + (3 − 2) 2 + (0 − 0) 2
= 1800000
2. Perhitungan jarak dari data ke-2 terhadap pusat Cluster
K01 = √ (4 − 2) 2 + (1 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (1 − 0) 2 + (1500000 − 200000) 2 +(3 − 3) 2 + (0 − 0) 2
= 1300000
K02 = √ (4 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (1 − 0) 2 + (1500000 − 3000000) 2 + (3 − 2) 2 + (0 − 0) 2
= 1500000
3. Perhitungan jarak dari data ke-3 terhadap pusat Cluster
K01 = √ (5 − 2) 2 + (2 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (1 − 0) 2 + (1500000 − 200000) 2 +(3 − 3) 2 + (0 − 0) 2
= 1300000
K02 = √ (5 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (1 − 0) 2 + (1500000 − 3000000) 2 + (3 − 2) 2 + (0 − 0) 2
= 1500000
4. Perhitungan jarak dari data ke-4 terhadap pusat Cluster
K01 = √ (1 − 2) 2 + (1 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (3000000 − 200000) 2 +(2 − 3) 2 + (0 − 0) 2
K01= 2 0 0 0 200000 3 0 K02= 1 1 0 0 3000000 2 0
= 2800000
K02 = √ (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (3000000 − 3000000) 2 + (2 − 2) 2 + (0 − 0) 2
= 0 5. Perhitungan jarak dari data ke-5 terhadap pusat Cluster
K01 = √ (4 − 2) 2 + (2 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (2 − 0) 2 + (1500000 − 200000) 2 +(3 − 3) 2 + (0 − 0) 2
= 1300000
K02 = √ (4 − 1) 2 + (2 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (2 − 0) 2 + (1500000 − 3000000) 2 + (3 − 2) 2 + (0 − 0) 2
= 1500000
6. Sampai perhitungan jarak dari data ke-30 terhadap pusat Cluster
K01 = √ (1 − 2) 2 + (1 − 0) 2 + (0 − 0) 2 + (2 − 0) 2 + (1000000 − 200000) 2 +(3 − 3) 2 + (2 − 0) 2
= 800000
K02 = √ (1 − 1) 2 + (1 − 1) 2 + (0 − 0) 2 + (2 − 0) 2 + (1000000 − 3000000) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 0) 2
= 2000000
Hasil perhitungan jarak dari data ke-n terhadap pusat Cluster pada iterasi-1 dapat terlihat pada Tabel 8 berikut.
Tabel 8. Hasil Jarak Antara Data dengan Centroid (Iterasi 1) No Nama Penerima K01 K02 1 Nurainun 1000000  1800000 2 Supariah 1300000  1500000 3 Sukartini 1300000  1500000 4 Suriyati 2800000 0 5 Rouli Br Siburian 1300000  1500000 6 Mila karmila 1300000  1500000 … … … … … … … … 30 Kadiman 800000  2000000
Selanjutnya adalah membuat tabel pengelompokan dimana nilai terkecil dari perhitungan di beri nilai 1 (satu) dan sisanya 0 (nol). Berikut ini hasil pengelompokan pada Tabel 9.
Tabel 9. Pengelompokan Iterasi 1 No Nama Penerima K01 K02 1 Nurainun 1 0 2 Supariah 1 0 3 Sukartini 1 0 4 Suriyati 0 1 5 Rouli Br Siburian 1 0 6 Mila karmila 1 0 … … … … … … … … 30 Kadiman 1 0

## B. Iterasi-2
Proses  iterasi-2  ini  akan  dilakukan  perhitungan  dengan centroid (Pusat Cluster ) nya  yang  tidak lagi berdasarkan sampel sebelumnya namun dari centroid baru. Berikut ini pusat cluster baru 2 pada Tabel 10.
Tabel 10. Pusat Cluster Baru 2 K01 313.793 144.828  0.27586 144.828 127.413.793.103 241.379  0.48276 K02 1 1 0 0 3000000 2 0
Hasil  perhitungan  jarak  dari  data  ke-n  terhadap  pusat Cluster pada  iterasi-2  dapat  terlihat  pada Tabel 11 berikut.
Tabel 11. Hasil Jarak Antara Data dengan Centroid (Iterasi 2) No Nama Penerima K01 K02 1 Nurainun 74.137.931  1800000 2 Supariah 225.862.069  1500000 3 Sukartini 225.862.069  1500000 4 Suriyati 1.725.862.069 0 5 Rouli Br Siburian 225.862.069  1500000 6 Mila karmila 225.862.069  1500000 … … … … … … … … 30 Kadiman 274.137.931  2000000
Selanjutnya  adalah  membuat  tabel  pengelompokan  dimana  nilai  terkecil  dari  perhitungan  di beri nilai 1 (satu) dan sisanya 0 (nol). Berikut ini hasil pengelompokan pada Tabel 12.
Tabel 12. Pengelompokan Iterasi 2 No Nama Penerima K01 K02 1 Nurainun 1 0 2 Supariah 1 0 3 Sukartini 1 0 4 Suriyati 0 1 5 Rouli Br Siburian 1 0 6 Mila karmila 1 0 … … … … … … … … 30 Kadiman 1 0
Dikarenakan  hasil  iterasi  1  dan  iterasi  1  memiliki  hasil cluster yang  sama  maka  proses pengulangan iterasi berhenti. Sehingga hasil klasterisasi iterasi 1 dan 2 adalah sebagai berikut.
1. Berdasarkan  hasil  klastrerisasi  metode  kmeans  menghasilkan  untuk  Cluster  1  (C1)  kategori Layak berjumlah 29 data penerima bantuan PKH sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan.
2. Berdasarkan hasil klastrerisasi metode kmeans menghasilkan untuk Cluster 2 (C2) kategori Tidak Layak berjumlah 1 data penerima bantuan PKH sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penerapan  algoritma k-means  clustering mendapatkan  hasil  sistem  yang dibangun dapat mempermudah dalam menyeleksi calon penerima bantuan Program Keluarga Harapan (PKH).  Hasil  pengujian  algoritma k-means  clustering menghasilkan  Cluster  1  kategori  Layak berjumlah  29  data  penerima  bantuan  PKH  dan  Cluster  2  kategori  Tidak  Layak  berjumlah  1  data penerima  bantuan  PKH.  Sehingga  sistem  yang  dibuat  dengan  menggunakan  algoritma k-means clustering dapat membantu pemerintah desa dalam proses penerima bantuan Program Keluar Harapan (PKH) dengan efektif dan efesien.
Volume 12, Nomor 3, September 2023: 953-961                                                                                                      e-ISSN:2540-9719

## Referensi
[1] Haryani, D. Nofriansyah, and I. Mariami, “Implementasi Data Mining untuk Pengelempokan Buku  Di  Perpustakaan  Yayasan  Nurul  Islam  Indonesia  Baru  Dengan  Metode  K-Means Clustering,” J. CyberTech , vol. 1, no. 1, pp. 1–12, 2021.
[2] F.  Maylani,  Sriyanto,  and  Nosiel,  “Implementasi  Metode  Data  Mining  untuk  Memprediksi Warna  Anak  Kucing  Pada  Proses  Pengembangbiakan  Kucing  Ras  menggunakan  Algoritma Support Vector Machine ( SVM ),” Semin. Nas. Has. Penelit. dan Pengabdi. Masy. 2021 , pp. 114–125, 2021.
[3] D.  J.  A.  Putra,  D.  Remawati,  and  T.  Irawati,  “Metode  k-Means  untuk  Pemetaan  Persebaran Usaha Mikro Kecil dan Menengah,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 2, p. 39, 2021, doi: 10.30646/tikomsin.v9i2.574.
[4] S. N. Saragih, M. Safii, and D. Suhendro, “Implementasi Metode k-Means pada Hasil Produksi Daging  Jenis  Ternak,” J.  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  235,  2021,  doi: 10.30645/jurasik.v6i1.288.
[5] R. Mbanimara and W. Saputro, “Klasifikasi Pemetaan Penduduk Penerima Bantuan Renovasi Rumah menggunakan Algoritma K-Means,” J. Pendidik. dan Konseling , vol. 4, no. 5, pp. 637– 646, 2022.
[6] A. Nursia, W. Ramdhan, and W. M. Kifti, “Analisis Kelayakan Penerima Bantuan Covid-19 Menggunakan Metode k–Means,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 3, no. 4, pp. 574–583, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1399.
[7] D. Darlinda and J. N. Utamajaya, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Program Indonesia  Pintar  menggunakan  Metode  Algoritma  k-Means  Clustering,” JURIKOM  (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 167–175, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3971.
[8] D.  T.  Yuliana,  M.  I.  A.  Fathoni,  and  N.  Kurniawati,  “Penentuan  Penerima  Kartu  Indonesia Pintar KIP  Kuliah  dengan  menggunakan  Metode K-Means  Clustering,” J.  Focus  Action  Res. Math. (Factor M) , vol. 5, no. 1, pp. 127–141, 2022, doi: 10.30762/f_m.v5i1.570.
[9] Y.  Filki,  “Algoritma  k-Means  Clustering  dalam  Memprediksi  Penerima  Bantuan  Langsung Tunai  (BLT)  Dana  Desa,” J.  Inform.  Ekon.  Bisnis ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  166–171,  2022,  doi: 10.37034/infeb.v4i4.166.
[10] R. R. Aria, S. Susilowati, and I. R. Rahadjeng, “Data Mining Menentukan Cluster Penerima Program  Bantuan  dengan  Metode  K-Means,” Remik  Ris.  dan  E-Jurnal  Manaj.  Inform. Komput. , vol. 7, no. 1, pp. 291–300, 2023.
[11] L.  G.  R.  Putra  and  A.  Anggrawan,  “Pengelompokan  Penerima  Bantuan  Sosial  Masyarakat dengan Metode k-Means,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 1, pp. 205–214, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1554.
[12] 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.
[13] R. Astuti and K. Ukar, “Implementasi Data Mining dengan Metode Clustering Algoritma k- Means untuk Pengelompokan Data Tilang di Instansi Pemerintah,” Media Inform. , vol. 20, no. 2, pp. 109–121, 2021.
[14] H.  Sulastri  and  A.  I.  Gufroni,  “Penerapan  Data  Mining  dalam  Pengelompokan  Penderita Thalassaemia,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, 2017.
[15] Y.  P.  Santoso,  M.  Marlina,  and  H.  Agung,  “Implementasi  Metode  k-Means  Clustering  pada Sistem Rekomendasi Dosen Tetap Berdasarkan Penilaian Dosen,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 3, no. 4, p. 228, 2018, doi: 10.32493/informatika.v3i4.2133.