## ALGORITMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING PENERIMA PROGRAM KELUARGA HARAPAN DI NANAENOE NUSA TENGGARA TIMUR
Ewaldus Moruk, Martanto, Umi Hayati
Teknik Informatika, Manajemen Informatika, Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kota Cirebon Jawa Barat 45135, Indonesia
ewaldusmoruk729@gmail.com

## ABSTRAK
Setiap desa di Provinsi Nusa Tenggara Timur dapat menerima d ana bantuan, salah satunya memprioritaskan bantuan masyarakat kepada keluarga berpenghasilan rendah yang tergabung dalam Program Keluarga Harapan. Permasalahan ini di sebabkan banyaknya jumlah masyarakat berpenghasilan rendah di setiap daerah, dan lokasi dimana tempat tinggalnya harus diperhatikan, rumah tidak layak huni, kepala rumah tangga menganggur, rata- rata pendapatan per bulan, jumlah anggota keluarga, ada tidaknya anggota keluarga yang masih bersekolah dan faktor  lainnya.  Penerimaan  bantuan  Program  Keluarga  Harapan  menjadi  prioritas  utama  bagi  keluarga berpenghasilan  rendah.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode k-means  clustering yang terbagi dalam tahap pengumpulan data, data latih, dan data uji, dengan memperhatikan kriteria sebagai berikut: nama lengkap, tempat lahir, status perkawinan, pekerjaan, dusun dan pendidikan terakhir. Dengan menguji k=10 melalui clustering k-means , dengan Davies Bouldin index dapat dihasilkan urutan K2= 0.883, urutan K3=1.225, urutan  K4=1.059,  urutan  K5=0.934,  urutan  K6=0.838,  urutan  K7=0.764,  urutan  K8=0.817,  urutan  K9=0.835, urutan K10=0.866, maka kesimpulan dari proses Cluster terlihat pada nilai Davies Bouldin Index yang terbaik yaitu  0,764  pada  urutan  K7.  Penggunaan  metode  pengelompokan  k-means  clustering  memungkinkan  untuk mengidentifikasi kelompok penerima manfaat dari Program Keluarga Harapan di Desa Nanaenoe.
Kata kunci:  Clustering, K-Means, Program Keluarga Harapan

## 1. PENDAHULUAN
Terletak  di  Kabupaten  Belu,  di  wilayah  Nusa Tenggara  Timur,  Indonesia,  terdapat  Desa  Nanaenoe sebuah  komunitas  yang  menghadapi  tantangan  sosial ekonomi  yang  sangat  besar.  Dihadapkan  pada kurangnya kesempatan dan terbatasnya pembangunan, mendukung  upaya  penanggulangan  untuk  mengatasi penderitaan  penduduk  kurang  mampu  ini  merupakan masalah nasional yang mendesak. Aspek penting dari hal  ini  terletak  pada  kemampuan  pemerintah  untuk menilai  kebijakan  mereka  terhadap  masyarakat, mengevaluasi tren data di berbagai wilayah dan jangka waktu,  untuk  menetapkan  tujuan  yang  dapat  dicapai dan  menerapkan  strategi  yang  efektif  untuk memperbaiki kondisi mereka. Untuk mencapai tujuan ini,  ilmu  ekonomi  mengumpulkan  data  penting mengenai  penduduk  kurang  mampu,  sehingga memungkinkan penargetan dan pengelompokan upaya bantuan  yang  lebih  baik,  dengan  proyeksi  jangka waktu pada tahun 2024 [1].
Masalah  dalam  pembagian  penerima  manfaat bantuan  belum  optimal.  Sehingga  sebagian  besar masyarakat  di  Desa  Nanaenoe  masih  dalam  keadaan sulit  sehingga  mendapatkan  bantuan  sosial  untuk membantu kehidupan masyarakat tersebut karena kita tahu  bahwa  pemerintah  juga  memberikan  subsidi untuk  kesejahteraan  ekonomi  masyarakat  Indonesia. Pemerintah tertarik untuk memberikan bantuan sosial kepada  masyarakat  termiskin.  Untuk  menentukan penerima  bansos,  masyarakat  harus  diseleksi  sesuai prosedur pemerintah. Tetapi masih banyak masyarakat Desa  Nanaenoe  yang  mengeluh  dalam  pembagian penerima  manfaat  yang  belum  tepat  sasaran.
Pendataan  penerima  bantuan  Program  Keluarga Harapan (PKH) yang belum tepat, sehingga pemberian bantuan  hanya  memperhatikan  kriteria  kemiskinan secara  umum.  Oleh  karena  itu  diharapkan  kepada pemerintah lebih mengoptimalkan pembagian bantuan manfaat  ini.  Program  ini  diarahkan  untuk  menjadi episentrum dan pusat keunggulan dalam penanggulangan kemiskinan. Tujuan utamanya adalah untuk  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia, terutama  dalam  bidang  pendidikan,  serta  untuk mengurangi  angka  kemiskinan  dan  memutus  rantai kemiskinan. PKH telah dilaksanakan sejak tahun 2007 dan  merupakan  salah  satu  upaya  percepatan penanggulangan kemiskinan di Indonesia.
Menurut  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan oleh [2] Dengan judul penelitian  Analisis Metode K- Means pada Clustering Penerimaan  Bantuan  PKH Desa  Pulau  Rakyat  Tua  Analysis.  Penelitian  ini menganalisis metode K-Means dalam mengelompokkan  penerimaan  bantuan  PKH  di  Desa Pulau  Rakyat  Tua.  Tujuannya  adalah  untuk menerapkan algoritma K-Means dalam memilih calon penerima Manfaat Program Keluarga Harapan (PKH) [3].  Menurut  penelitian  terdahulu  [4].  Dengan  judul penelitian  Penerapan Algoritma  K-Means dalam Klasterisasi Data Penduduk Miskin Penerima Bantuan Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  di  Kota  Pagar Alam. Penelitian ini membahas penerapan data mining untuk  clustering  data  penduduk  miskin  penerima bantuan  PKH.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa sistem  clustering  yang  dibuat  akan  mengelompokan data penerima bantuan secara tepat dengan algoritma K-Means yang  teruji  berdasarkan  data  sebelumnya.
Menurut  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5],  dengan judul  Penerapan  Metode K-Means dalam  Penentuan Klasterisasi Status Ekonomi  Penduduk Desa Gunung Megang.  Penelitian  ini  mencakup  penerapan  metode K-Means dalam  analisis  status  ekonomi  penduduk Desa Gunung Megang, pengembangan aplikasi untuk membantu  kantor  desa  memahami  status  ekonomi penduduk,  serta  pemberian  informasi  latar  belakang tentang Knowledge  Discovery  in  Database (KDD), data  mining, algoritma  clustering K-Means ,  dan  alat yang  digunakan  untuk  pengembangan.  Metodologi penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  waterfall [6].  Hasil  pengujian  aplikasi  menunjukkan  bahwa aplikasi  berjalan  sesuai  harapan,  dan  saran  untuk pengembangan selanjutnya adalah menerapkan metode clustering lain sebagai perbandingan.
Metode K-Means  clustering telah  digunakan dalam  berbagai  penelitian  terkait  pemetaan  penerima bantuan  dan  penentuan  kelompok  penerima  bantuan yang  layak  dan  tidak  layak[7].  Penelitian  ini  juga menggunakan metode K-Means untuk mengelompokkan  masyarakat  kurang  mampu  atau berekonomi  lemah  di  Desa  Nanaenoe.  Metode K- Means  clustering juga  telah  terbukti  efektif  dalam penelitian  terkait  pemetaan  penduduk  penerima bantuan renovasi rumah, kelayakan penerima bantuan COVID-19,  penerima  beasiswa  Program  Indonesia Pintar,  penerima  bantuan  langsung  tunai  (BLT)  dana desa, penerima program bantuan sosial, dan penentuan prioritas penerima bantuan bedah rumah [2].
Tujuan  utama  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan  penerima  manfaat  bantuan,  masyarakat harus  diseleksi  sesuai  prosedur.  Sehingga  dalam pengolahan data dengan metode clustering guna untuk menentukan nilai cluster yang optimal. Kalsterisasi ini guna  akan  membantu  masyarakat  Desa  Nanaenoe mengambil tindakan yang tepat sesuai dengan sasaran. Dalam penelitian ini diharapkan untuk meningkatkan pemahaman  kepada  pemerintah  untuk  mengatasi masalah ini. Masalah yang timbul tersebut disebabkan karena  terjadinya  didalam  pengolahan  data  yang memakai  sistem  atau  mekanisme  penentuan  secara langsung  dalam  musyawarah  oleh  pemerintah  Desa Nanaenoe  untuk  menentukan  masyarakat  yang perioritas  sebagai  penerima  bantuan  dari  sekian banyak yang mengusulkan [8].
Permasalahan  kemiskinan  di  Indonesia  telah menyentuh ruang lingkup kehidupan  manusia sehari- hari,  dan  keadaan  tersebut  sangat  memprihatinkan karena  kemiskinan  tidak  dapat  hilang  begitu  saja[9]. Kemiskinan  dibedakan  menjadi  kemiskinan  absolut dan  kemiskinan  relatif,  perbedaannya  terletak  pada standar  nilai  yang  memuat  penilaian  kemiskinan  dan dapat  dinilai  dari  sudut  pandang  masyarakat  dan kebutuhan dasar minimum (Kurniabudi & Dina Sunia, 2019).  Sebagai  negara  berkembang,  permasalahan utama Indonesia tentu saja adalah kemiskinan. Karena tingkat  kemiskinan  yang  tinggi  di  Indonesia, pemerintah  telah  mengembangkan  program  bantuan untuk  mengatasi  masalah  ini.  Proyek  inilah  yang
sangat dibutuhkan oleh masyarakat miskin, diharapkan  dapat  membantu  masyarakat  miskin mengurangi  bebannya,  bantuan  ini  juga  diharapkan dapat  membantu  mengurangi  angka  kemiskinan  di Desa  Nanaenoe  [1].  Terutama  mereka  yang  kurang beruntung  atau  perekonomiannya  lemah.  Untuk mengatasi permasalahan tersebut, pemerintah berupaya  membantu  masyarakat  miskin  melalui berbagai  jenis  bantuan,  salah  satunya  Program Keluarga Harapan.
Diharapkan  bahwa  penelitian  ini  akan  mampu memberikan  pemahaman  yang  lebih  mendalam terhadap  metode  yang  efektif  dalam  pengumpulan data.  Hal  ini  akan  sangat  berguna  untuk  penelitian selanjutnya  dalam  topik  yang  sama.  Selain  itu, diharapkan pula bahwa penelitian ini akan memberikan  wawasan  yang  komprehensif  mengenai cara  yang  tepat  untuk  melakukan  analisis  sentimen pada  data  ulasan  anime  dengan  menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Lebih lanjut, diantisipasi bahwa metode Clutering  K-Means ini  akan mempermudah  penelitian.  Dengan  digunakanya perangkat lunak rapidminer, akan membuat penelitian jauh  lebih  baik  dengan  antarmuka  yang  ramah pengguna.  Lebih  penting  lagi,  perangkat  ini  mampu melakukan Clutering dengan jumlah data yang besar. Dengan  berbagai  tersebut  diharapkan  hasil  yang didapat akan memiliki akurasi yang tinggi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Bantuan PKH
Dalam penelitian ini dilakukan beberapa tahapan yang  dilakukan  secara  sistematis,  bertujuan  untuk memermudah  peneliti  dalam  mengangkat  prosedur dan  rangkaian  dalam  sebuah  penelitian  dan  lebih terarah,  penelitian  ini  merupakan  penelitian  yang menggunkan  model  penelitian  kualitatif.  Model kualitatif  ini  membantu  dan  mengarahkan  dalam sebuah  penelitian  dalam  bentuk  penyelesaian  sebuah masalah  dalam  bentuk  penelitian  agar  pencapaian tujuan  penelitian  tersebut  lebih  terarah  dengan  baik. Berikut ini adalah diagram alir dari proses keseluruhan dari analisa sistem yang telah dibuat.
Knowladge  Discovery  in  Database (KDD) adalah  metode  yang  digunakan  untuk  dapat memperoleh  pengetahuan  yang  berasal  dari  database yang  ada.  Hasil  pengetahun  yang  diperoleh  dapat dimanfaat  kan  untuk  basis  pengetahuan  (knowledge base)  yang  digunakan  dalam  keperluan  mengambil keputusan.  Berikut  adalah  langkah-langkah  Metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  dalam penelitian ini:
Gambar 1. Knowledge Discovery in Data base KDD atau Knowledge Discovery in Databases

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  Knowledge  Discovery  in Database memiliki tahapan dan proses sebagai berikut.
Tabel 1. Uraian Tahap Metode Penelitian Tahapan Aktivitas Depkripsi Aktivitas Metode Analisis Data Knowledge Discovery in Databace Source Data Sumber data dari operator Desa Nanaenoe Data Selection Data apa saja yang diseleksi untuk dipakai dalam penelitian. Data yang di pakai yaitu data dari tahun 2022-2023, attribut yang di pakai yaitu: Nama Lengkap di jadikan id, Dusun, Status Perkawinan, Pekerjaan dan Pendidikan Terakhir. Data Preprocesing Data yang di seleksi adalah data siap pakai. Data Transformation Data yang sudah siap di pakai akan dilakukan perubahan jenis type data, pengambungan atau merge data bila diperlukan. Data Mining Mencari k optimal sesuai dengan tujuan penelitian dengan clustering k- means Evaluation Melakukan iterasi untuk mencari tingkat akurasi atau performance terbaik. 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Tujuan 1
4.1.1. Data Selection Tabel 2. Data Selection No NAMA LENGKAP DUSUN STATUS PERKAWINAN PEKERJAAN PENDIDIKAN TERAKHIR 1 HENDRIKUS BAU WEDARE SUDAH KAWIN PETANI TAMAT SD 2 THERESIA MORU WEDARE SUDAH KAWIN MENGURUS RUMAH TANGGA TIDAK SEKOLAH 3 YOSEPH DOSANTOS BERE WEDARE BELUM KAWIN PELAJAR TAMAT SMA 4 YULIANA BETE WEDARE BELUM KAWIN PELAJAR MASIH SD 5 FLORENTINA BETE WEDARE BELUM KAWIN PELAJAR TAMAT SMA 6 KARLUS MORUK NANAENOE SUDAH KAWIN PETANI TIDAK SEKOLAH 7 YOVITA ABUK NANAENOE SUDAH KAWIN MENGURUS RUMAH TANGGA TIDAK TAMAT SD 8 MARIA ELVIRA MORU NANAENOE BELUM KAWIN PELAJAR MASIH SD 9 ERMELINDA ANOK NANAENOE BELUM KAWIN BELUM KERJA BELUM SEKOLAH 10 ARNOLDUS TAEK WEDARE SUDAH KAWIN PETANI TIDAK SEKOLAH … … … … … … 91 1 NATALINO BRIA MAKOKON BELUM KAWIN BELUM KERJA BELUM SEKOLAH
Operator  paling  mendasar  yang  digunakan sebelum  memulai  proses  adalah Read  Excel .  Data dapat  dimuat  menggunakan  operator  ini  dari Microsoft Excel.
Gambar 3, Operator Read Excel
Operator Read Excel digunakan untuk memanggil  data  membuka  file  berekstensi  xls.  Agar dataset  dapat  dieksekusi  dengan  benar,  lakukan konfigurasi seperti ini:
Gambar 4. Setingan Configuration Data
Setingan  Configuration  merupakan  setingan proses  transformasi  data.  Pertama  memasukan  atau pilih  dataset  yang  akan  digunakan  dengan  menekan ikon folder pada excel file, selanjutnya lakukan import Configuration Wizard seperti gambar 5.

## Gambar 5. Data Import Wizard
Gambar 6. Operator Set Role
merupakan  operator  Set  Role  untuk  memilih attribut  yang  akan  dijadikan  ID.  kemudian  klik  Edit List pada Set Role, selanjutnya pilih Attributes seperti Gambar 7 berikut ini.
Gambar 7. Edit List Parameter Set Role
Gambar 8. Operator Select Attributes
Operator  Select  Attributes  digunakan  untuk seleksi  attribut  yang  akan  diolah  menggunakan  k- means seperti gambar 9 dibawah ini.
Gambar 9. Select Subset
Gambar 10. Operator Nominal to Numerical
Nominal ke Numerik berfungsi untuk mengubah seluruh tipe atribut non -numerik menjadi tipe atribut numerik, serta mengubah seluruh nilai atribut numerik menjadi  nilai  numerik.    Data  yang  dapat  dinyatakan secara numerik meliputi nama belakang, tanggal lahir, status pekerjaan, dusun, dan pendidikan akhir.
Gambar 8. Hasil Proses Nominal to Numerical
Gambar 11. Operator Clustering (K-Means)
Operator  K-Means  digunakan  untuk  menetukan berapa  nilai  k,  max  runs,  measure  types,  numerical measure,  dan  max  optimization  steps  seperti  gambar 12 dibawah ini.
Gambar 12. Setingan Clustering (K-Means)
Gambar 13. Operator Cluster Distance Performance
Operator Cluster
Distance Performance digunakan untuk main criterion yaitu Davies Bouldin (DBi) seperti gambar 14 dibawah ini.
Gambar 14. Setingan Cluster Distance Performance
Gambar 15. Tampilan Hasil Clustering (K-Means)
Tabel 2. DBi Perbandingan K-Means K Dbi PerformanceVector K=2 0.883 K=3 1.225 K=4 1.059 K=5 0.934 K=6 0.838 K=7 0.764 K=8 0.817 K=9 0.835 K=10 0.866
Pada pengujian yang telah dilakukan oleh penulis untuk  memperoleh  nilai k terbaik  dalam  performa yakni  nilai k wajib  mendekati  angka  0.  Maka  nilai k yang  mendekati  angka  0  adalah k -7  dengan  nilai  dbi 0.764,  artinya  bahwa  nilai  dari k -7  dengan  dbi  0.764 adalah nilai yang terbaik dari 10 kali percobaan yang telah dilakukan oleh penulis sejauh ini. Untuk itu focus cluster  yang  diambil  dalam  penelitian  ini  adalah cluster 7 dengan dbi 0.764.
4.2. Hasil Tujuan 2 4.2.1. Jumlah Cluster Optomal
Gambar 12. Hasil Visualizations
Cluster_6  yang  berwarna  ungu,  adalah  acluster yang  jumlah  partisipannya  banyak,  semuanya  18. Klaster  ini  memberikan  dukungan  kepada  penerima manfaat Program Keluarga Harapan di Nusa Tenggara Timur, Kabupaten Belu, yaitu Desa Nanaenoe.
Tabel 3. Hasil Pengelompokan Cluster 7 Nama Dusun Perkawinan Pekerjaan Pendidikan Cluster Hendrikus Mali Wedare S. Kawin Wiraswasta Tamat SMA Cluster 7 Fridus Nahak Wedare S. Kawin Swasta Tamat SMA Cluster 7 Firminus E.M.Berek Wedare S. Kawin Wiraswasta Tamat SD Cluster 7 Andreas S. Pires Wedare S. Kawin Swasta Tamat SD Cluster 7 Maria Luruk Wedare B. Kawin Swasta Tamat SMA Cluster 7 Kresensia Tae Wedare S. Kawin Swasta Tamat SMA Cluster 7 Yohanes Moruk Wedare B. Kawin Swasta Tidak Tamat SD Jonisius Halek Wedare S. Kawin Swasta Tamat SMA Cluster 7 Marselus Mauk Nanaenoe S. Kawin Pedagang Tidak Sekolah Cluster 7 Siprianus Moruk Nanaenoe S. Kawin Pedagang Tidak Tamat SD Cluster 7 Florindo D. Santos Nanaenoe B. Kawin Sopir Tidak Tamat SD Cluster 7 Oktovianus R. Taek Nanaenoe S. Kawin Swasta Tamat SMA Cluster 7 Agustinus Hale Nanaenoe S. Kawin Pedagang Tamat SD Cluster 7 Kandidus Manek Nanaenoe S. Kawin Wiraswasta Tamat SD Cluster 7 Matheus Kehi Nanaenoe S. Kawin Swasta Tamat SMA Cluster 7 Paulus Eduk Nanaenoe S. Kawin Sopir Tidak Tamat SD Cluster 7 Marianus M. Luan Nanaenoe B. Kawin Sopir Tamat SD Cluster 7 Agustinus S. Seran Makokon S. Kawin Swasta Tamat SMA Cluster 7

## 4.2.2. Performa Cluster
Untuk  menghasilkan  nilai  cluster  (k)  yang paling  optimum  menggunakan  operator  Performance untuk  mengetahui  hasil  Davies  Bouldin  Index.  Nilai cluster  (k)  yang  paling  optimum  adalah  yang  nilai Davies  Bouldin  Index  nya  mendekati  0,  dan  sudah dilakukan  10  kali  percobaan  untuk  mengetahui  hasil Davies Bouldin Index yang mendekati 0.
Gambar 10. Hasil Performance
Untuk mengetahui hasil Davies Bouldin Index yang  paling  optimum  dilakukan  10  kali  percobaan untuk  mengetahui  nilai  Davies  Bouldin  Index  yang paling optimal yaitu, 0.764 pada cluster k=7.

## Tabel 4. Hasil Davies Bouldin Index
No Cluster Davies Bouldin Index 1 K2 0.883 2 K3 1.225 3 K4 1.059 4 K5 0.934 5 K6 0.838 6 K7 0.764 7 K8 0.817 8 K9 0.835 9 K10 0.866
Berdasarkan  Tabel  diatas  menunjukan  hasil cluster yang  optimal  dilakukan  10  kali  percobaan yaitu  k=7  dengan  nilai Davies  Bouldin  Index nya 0.764.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  klasterisasi  pada data  penduduk  Desa  Nanaenoe  menggunakan algoritma K-Means Clustering , dapat disimpulkan dari rumusan  masalah  yang  telah  dibuat  oleh  penulis sebagai  berikut:  Jumlah cluster yang  paling  optimal untuk pengelompokan data penduduk Desa Nanaenoe adalah  10 cluster ,  berdasarkan  nilai Davies  Bouldin Index (DBI)  terendah  yaitu  sebesar  0.764.  yang terdapat  pada  K=7.  Jenis  parameter Numerical Measure yang  menghasilkan  performa  klasterisasi paling  optimal  adalah  dengan  jenis Euclidean Distance .  Max  Runs  yang  paling  optimal  untuk mendapatkan k optimal adalah max runs ke 10

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. M. K. Clustering, “Implementasi Data Mining Dalam Mengelompokkan Data penduduk Kurang Mampu,”  vol.  2,  no.  November,  hal.  945–955, 2023.
[2]  D.  K.  Utami,  N.  Irawati,  dan  S.  Sumantri, “Analysis of the k-Means Method in Clustering Acceptance  of  PKH  Aid  in  Pulau  Rakyat  Tua Village,” Sistemasi , vol. 12, no. 3, hal. 953, 2023, doi: 10.32520/stmsi.v12i3.3236.
[3]  D.  Dana,  D.  Soilihudin,  D.  Penentuan,  N. Centroid,  dan  K.  Sirait,  “Hasil  Evaluasi Enhancement Clustering Indeks Davies-Bouldin dengan Penentuan  Centroid Awal  Algoritma K- Means”.
[4]  F.  Febriansyah  dan  S.  Muntari,  “Penerapan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Penduduk Miskin pada Kota Pagar Alam,” 2023.
[5]  E.  Edison,  Y.  Yupianti,  dan  L.  Elfianty, “Application  of  the  K-Means  Method  in
Determining  the  Clustering  of  the  Economic Status  of  the  Villagers  of  Gunung  Megang,” J. Komputer, Inf. dan Teknol. , vol. 1, no. 2, hal. 50– 58, 2021, doi: 10.53697/jkomitek.v1i2.230.
[6]  A. D. Kartina dan M. Safii, “Implementation of K-Means  Clustering  on  High  School  Students Management,” J. Artif. Intell. Eng. Appl. , vol. 1, no. 1, hal. 15–21, 2021, doi: 10.59934/jaiea.v1i1.47.
[7]  T.  Taryadi,  “Klasterisasi  Data  Keluarga  Pra Sejahtera  Di  Kota  Pekalongan  Dengan  Metode K-Means Clustering,” J. Litbang Kota Pekalongan , vol. 20, no. 1, hal. 70–76, 2022, doi: 10.54911/litbang.v20i1.180.
[8]  Y. Filki, “Algoritma K-Means Clustering dalam Memprediksi Penerima Bantuan Langsung Tunai
(BLT) Dana Desa,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol. 4,
hal.
166–171, 2022,
doi:
10.37034/infeb.v4i4.166.
[9]  V.  Darsono,  Amroni,  dan  A.  Andrianti, “Penerapan  Data  Mining  Algoritma  K-Means Untuk  Rekomendasi  Pemilihan  Bidang  Studi Perguruan  Tinggi  Pada  Siswa  SMKN  1  Kota Jambi,”
J. Inform. Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM) ,  vol.  2,  no.  2,  hal.  161– 171, 2022, doi: 10.33998/jakakom.2022.2.2.80.
[10]  A. M. Sholihah, N. Suarna, G. Dwilestari, dan N. R,  “Implementasi  Metode  K-means  Clustering Untuk  Menganalisa  Penerima  Bantuan  di  Desa Palasah,” J. Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, hal. 111–117, 2023, doi: 10.56854/jt.v1i2.121.