## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)

## Pengaplikasian Data Mining Dalam Mengelompokan Data Penerima Bantuan Subsidi Rumah dengan Menggunakan Metode K-Means Clustering
Alvendo Wahyu Aranski 1 , Sarah Astiti 2 , Riko Andrian Putra 3 , Darmansah 4,*
1 Fakultas Teknologi informasi, Prodi Sistem informasi , Institut Teknologi Batam, Batam, Indonesia
2 Fakultas Informatika, Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia
3 Prodi Sistem informasi, Institut Teknologi Dan Ilmu Sosial  Khatulistiwa, Pasaman, Indonesia
4* Fakultas Teknik dan komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Putera Batam, Batam, Indonesia Email: 1 alvendo@iteba.ac.id, 2 sarah@ittelkom-pwt.ac.id, 3 urangguma@gmail.com, 4,* darmansah071@gmail.com Email Penulis Korespondensi: darmansah071@gmail.com Submitted: 17/06/2024 ; Accepted: 30/06/2024 ; Published : 30/06/2024
Abstrak− Dari tahun 2015  hingga  saat ini,  pemerintah memberikan bantuan  untuk  renovasi  rumah didaerah Tembesi kecamatan Sagulung Kota Batam. Namun, dalam penentuan pemberian bantuan, pemerintah kecamatan terkadang menghadapi masalah dalam menentukan masyarakat yang akan mendapatkan subsidi rumah dan belum adanya skema atau kategori dalam penentuan peneriama bantuan. Oleh karena itu, penulis akan melakukan penelitian ini dengan mengelompokkan atau memclusterkan kelayakan penerima bantuan  subsidi  rumah  dengan  menggunakan Algoritma  K-Means.  algoritma pengelompokan  K-Means dapat mengelompokkan setiap data ke dalam kumpulan, sehingga kumpulan data dengan karakteristik yang sama akan dikelompokkan dalam kumpulan yang sama, atau kumpulan data dengan karakteristik yang berbeda akan dikelompokkan dalam kumpulan yang berbeda. Tujuan pengelompokan  adalah  untuk  menentukan  bahwa  kumpulan  0  dan  kumpulan  1  layak  menerima  bantuan  subsidi  rumah,  dan kumpulan 1 tidak. Penelitian ini menggunakan metrik seperti jumlah anggota keluarga, pekerjaan, kondisi rumah, dan pendapatan. Hasil dari penelitian ini di dapatkan data sebanyak 91 data dalam cluster 0 dan 79 data dalam cluster 1. Dengan demikian dari data yang berjumlah 170 data, 91 orang layak untuk mendapatkan bantuan subsidi rumah, dan 79 orang tidak layak.
Kata Kunci: Data Mining; Algoritma K-Means Clustering; Penerima Bantuan
Abstract− From 2015 until now, the government has provided assistance for house renovations in the Tembesi area, Sagulung sub- district, Batam City. However, in determining the provision of assistance, sub-district governments sometimes face problems in determining which people will receive housing subsidies and there is no scheme or category for determining recipients of assistance. Therefore, the author will conduct this research by grouping or clustering the eligibility of recipients of housing subsidy assistance using the K-Means algorithm. The K-Means clustering algorithm can group each data into sets, so that data sets with the same characteristics will be grouped in the same set, or data sets with different characteristics will be grouped in different sets. The purpose of grouping is to determine that group 0 and group 1 are eligible to receive housing subsidy assistance, and group 1 is not. This research uses metrics such as number of family members, employment, housing conditions, and income. The results of this research obtained 91 data in cluster 0 and 79 data in cluster 1. Thus, from the 170 data, 91 people were eligible for housing subsidy assistance, and 79 people were not eligible.
Keywords : Data Mining; K-Means Clustering Algorithm; Aid Recipients

## 1. PENDAHULUAN
Kemiskinan  adalah  masalah  yang  sering  terjadi  di  negara  berkembang  dan  salah  satunya  terjadi  di  Indonesia  [1]. Banyak  program  pemerintah  untuk  mengurangi  kemiskinan  [2],  seperti  program  bantuan  renovasi  rumah,  bantuan sosial,  bantuan  langsung  tunai  (BLT),  dan  program  keluarga  harapan (PKH),  antara  lain  [3][4][5][6].  Hasil  survei menunjukkan  bahwa  warga  pemerintah  tidak  menerima  bantuan  yang  mereka  butuhkan,  yang  mengakibatkan distribusi tunjangan yang tidak merata dan tidak konsisten [7],[8].
Kelurahan  Tembesi  terletak  di  kecamatan  Sagulung  kota  Batam  [9].  Banyak  penduduk  Tembesi  bekerja  di pasar, buruh, PNS, Honorer, atau sebagai  pekerja keras. Beberapa dari mereka bekerja di luar kota, bahkan di luar negeri  [10].  Akibatnya,  Tembesi  banyak  mendapat  bantuan  dari  program  pemerintah  seperti  subsidi  rumah  bagi masyarakat yang kurang mampu Namun, dengan bantuan tersebut, banyak penerima bantuan yang tidak tepat sasaran dengan program bantuan subsidi rumah, sehingga dampak yang ditimbulkan mengakibatkan bantuan yang tidak sesuai dengan masyarakat dikarenakan kurangnya penyelidikan yang lebih dalam [11], [3]. Oleh karena itu, penulis meneliti masalah ini lebih lanjut. Penelitian ini dilakukan selama sekitar dua bulan dan menemukan bahwa  desa-desa yang terlibat dalam program subsidi rumah. Untuk menyelesaikan masalah ini, penulis menggunakan Algoritma K-Means Clustering  untuk  menentukan kelayakan penerima bantuan berdasarkan atribut seperti pendapatan, jumlah anggota keluarga, pekerjaan, dan kelakayakan rumah. Dalam pengelompokan penulis membagi menjadi dua kelompok yaitu cluster 0 layak dan cluster 1 tidak layak [12].
Dari penelitian sebelumnya menyebutkan bahwa Algoritma K-Means adalah teknik clustering yang membagi kumpulan  data  menjadi  kluster  K  yang  tidak  tumpang  tindih  [13].  Setiap  kluster  memiliki  centroid  terdekat. Meminimalkan variansi kluster total atau kesalahan kuadrat total adalah tujuan algoritma ini [14]. Selain itu algortima ini membagi dataset ke dalam kelompok K dengan mengurangi jumlah total kesalahan kuadrat, atau total kesalahan kuadrat, dari setiap titik data ke centroid terdekatnya [15]. Kemudian Para peneliti telah menggunakan algoritma K- Means  Clustering  untuk  mengelompokkan  data.  Salah  satu  peneliti  sebelumnya  dari  penelitian  ini  adalah  untuk

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
menemukan pengelompokan data saat ini dari siswa yang layak mendapatkan beasiswa [1]. Penelitian ini dilakukan dengan  menggunakan  pemrosesan  data  cepat  yang  terdiri  dari  tiga  kelompok:  kelompok  tingkat  tinggi,  kelompok tingkat sedang, dan kelompok tingkat rendah[16].
Penelitian berikutnya bertujuan untuk mengelompokkan penduduk miskin ke dalam tiga kelompok. Penelitian ini  menguji  aplikasi  RapidMiner  untuk  memastikan  bahwa  hasil  dari  proses  mengelompokkan  data  untuk mengidentifikasi  penerima PKH yang menggunakan aplikasi  tersebut  sama dengan hasil yang dihasilkan di  sistem yang sama [17]. Penelitian ini diharapkan bisa menjadi acuan oleh pemerintah setempat dalam memberikan subsisi rumah kepada msyarakat di kawan kelurahan tembesi [18]. Selain itu metode K-Means clustering dinilai mampu untuk memberikan hasil yang baik dalam berbagai penelitian terdahulu [19], [20]. Oleh karena itu diharapkan penelitian ini bisa memberikan dampak yang positif dan bisa memberikan rujukan oleh pemerintah daerah atau kecamatan sagulung dalam memberikan bantuan subsidi rumah .

## 2. METODOLOGI PENELITAN

## 2.1 Tahapan penelitian
Pada penelitian ini agar tera rah dan sesuai denga napa yang diharapkan maka penulis membuat beberapa tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu seperti gambar 1 di bawah ini:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada gambar diatas dapat dijelaskan tahapan tahapan penelitian yang dilakukan seperti berikut ini:
a. Mengidentifikasi Masalah
Langkah  pertama  adalah  identifikasi  masalah,  pada  tahapan  ini  penulis  berusaha  untuk  melihat  dan memahami masalah saat bantuan subsidi rumah tidak tepat sasaran.
b. Study Literatur
Pada bagian ini, penulis melakukan sejumlah tugas yang berkaitan dengan pengumpulan daftar pustaka, membaca, dan mencatat. Selain itu, menyelesaikan masalah dengan melihat sumber tulisan sebelumnya, mengolah bahan penelitian, atau mencari teori yang relevan dengan masalah atau kasus penelitian ini.
c. Pengumpulan Data
Peneliti menggunakan dua metode untuk mendapatkan data: observasi dan wawancara. Dengan observasi, mereka  mengamati  lokasi  penelitian  penulis  untuk  mendapatkan  hasil  yang  akurat.  Dengan  wawancara,  secara langsung mewawancari Sekretaris kelurahan tembesi.
d. Preprocessing Data
Data prepocessing menjelaskan jenis proses yang menggunakan data mentah untuk mempersiapkan prosedur lain. Prepocessing  dalam data mining adalah untuk membuat  transformasi  data menjadi  lebih mudah dan efisien untuk digunakan. Setelah data primer (mentah) dipreposing, tahap pengolahan data dimulai.
e. Pemodelan Menggunakan K-Means
Pada tahap ini, penerapan algoritma k-means dilakukan secara manual.
f. Pengujian Menggunakan Rapid Miner
Setelah pemodelan selesai, pengujian dilakukan di aplikasi rapidminer untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan pemodelan.
g. Kemudian Kesimpulan
Pada tahapan ini penulis menarik Kesimpulan dari hasil analisis yang telah dilakukan.

## 2.2 Algoritma K-Means Clustering
K-Means  adalah  algoritma  clustering  non-hierarchical  yang  bekerja  pada  atribut  numerik  dan  membagi  data  ke dalam  cluster.  Ini  juga  termasuk  dalam  partitioning  clustering,  yang  memisahkan  data  ke  k  daerah  bagian  yang

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
terpisah. Algoritma K-Means sangat terkenal karena kemudahan dan kemampuan untuk mengklaster data besar dan outlier dengan sangat cepat.
Untuk  membentuk  pusat  cluster  awal,  algoritma  K-Means  pertama-tama  mengambil  sebagian  dari banyaknya komponen populasi. Pusat cluster ini dipilih secara acak dari sekumpulan populasi data. Selanjutnya, algoritma K-Means menguji setiap komponen di dalam populasi data dan menandai masing-masing komponen ke salah satu pusat cluster yang telah ditetapkan tergantung pada jarak minimum antara masing-masing komponen dan pusat cluster. Posisi pusat cluster akan dihitung. Berikut ini adalah proses Algoritma K-Means : a. Tentukan jumlah kluster (K)
b. Tentukan titik centroid awal secara acak
c. Menghitung jarak setiap objek.
d. Kelompokan nilai centroid yang sama ke dalam kelompok yang sama.
e. Lakukan iterasi, kemudian tentukan posisi centroid baru dengan menggunakan persamaan 1
f. Ulangi langkah 3 jika posisi centroid baru tidak sama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Identifikasi Masalah
Pada  tahap  awal  penelitian,  penulis  menemukan  masalah  untuk  diteliti  dan  dirumuskan  sebagai  tujuan  utama penelitian. Berdasarkan analisis mereka, penulis menemukan masalah yang akan digunakan sebagai rumusan tujuan penelitian. Fokus utama dari rumusan masalah ini adalah menentukan layak dan tidak layak penerima bantuan, yang akan dibagi menjadi dua kelompok dengan menggunakan algoritma k-means untuk menentukan layak dan tidak layak.

## 3.2 Processing Data
Tahap persiapan adalah proses mengubah data mentah menjadi format baru yang lebih efisien untuk memungkinkan melanjutkan proses.
a. Pembersihan data
Pembersihan  data  adalah  proses  menemukan  dan  memperbaiki  kesalahan  dan  ketidakakuratan  yang ditemukan selama pengumpulan data. Berikut adalah data awal seperti pada tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Data Awal No  Keluarga Kepala Keluarga Pekerjaan Kualitas Rumah Pendapatan 1 Sukadi Ernita Ani sertina Aldi Tomi wena Sukadi Buruh Rumah Tidak Layak 1700000 2 Andi Ritonga Weni sitorus mariana morulu Alex Gana Sindi Andi Ritonga Buruh Rumah Tidak Layak 1900000 3 Simbolon Renata Lusmiar Saut Simbolon Petani/Kebun Rumah Layak 3600000 4 Koslen Renata Iusmider Sindi wini Koslen Pegawai Rumah Layak 2700000 5 David Lenni Della Surya Erni David Buruh Rumah Tidak Layak 1700000

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
No  Keluarga Kepala Keluarga Pekerjaan Kualitas Rumah Pendapatan Layla Adlo Indi 6 Indra Juliana Partiwi Sekar Susi Indra Buruh Rumah Layak 1600000 7 Erianto Santi Kayla Erianto Buruh Rumah Layak 1600000 8 Amin Sibarani Rama Yanti Amin Buruh Rumah Layak 1600000 9 Anto Meta Anto Pedagang Rumah Layak 3400000 10 Sandi Sri Sandi Buruh Rumah Layak 1900000 … … … … … … 170 Salman Siti Salman Petani/Pekebun Rumah Tidak Layak 2500000
Tabel  1  di  atas  menunjukkan  bahwa  fitur  jumlah  anggota  keluarga  belum  ditentukan;  bagaimanapun,  cara menghitung jumlah anggota keluarga didasarkan pada jumlah keluarga, seperti yang ditunjukkan pada baris pertama dari keluarga Sukadi, di mana ada enam anggota. Untuk menghitung jumlah anggota keluarga dari kepala keluarga, hasilnya dapat dilihat di bawah ini. Pada tabel 2 merupakan tabel hasil pembersihan data
Tabel 2. Hasil Pembersihan Data No Nama Kepala Keluarga Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Kualitas Rumah Pendapatan 1  Sukadi Buruh 6 Rumah Tidak Layak 1700000 2  Andi Ritonga Buruh 7 Rumah Tidak Layak 1900000 3  Simbolon Petani/Pekebun 4 Rumah Layak 3600000 4  Koslen Pegawai 5 Rumah Layak 2700000 5  David Buruh 8 Rumah Tidak Layak 1700000 6  Indra Buruh 5 Rumah Layak 1600000 7  Erianto Buruh 3 Rumah Layak 1600000 8  Amin Buruh 4 Rumah Layak 1600000 9  Anto Pedagang 2 Rumah Layak 3400000 10  Sandi Buruh 2 Rumah Layak 1900000 11 … … … … … 170  Salman Buruh 2 Rumah Layak 1800000
b. Pemberian bobot
Tahap pemberian bobot adalah transformasi data yang berupa teks ke dalam data label untuk meningkatkan keakuratan clustering menggunakan k-means. Pada tahap ini, pemberian bobot dapat membantu algoritma k-means menyesuaikan dengan lebih baik terhadap karakteristik data dan menghasilkan hasil yang lebih relevan dengan atribut yang digunakan, seperti pekerjaan dan kualitas rumah. Berikut ini adalah pembobot seperti yang terlihat pada tabel 3 dan 4 dibawah ini:
Tabel 3. Bobot Nama Pekerjaan Atribut Kriteria Bobot Buruh 4 Nama Pekerjaan Petani/Pekebun 3 Pedagang 2 Pegawai 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Tabel 4. Bobot Kualitas Rumah
Atribut Kriteria Bobot Kualitas Rumah Rumah Tidak Layak 2 Rumah Layak 1
Pada Tabel 4 diatas adalah kualitas rumah. Berikut ini adalah tabel hasil dari pembobotan rumah seperti tabel 5 dibawah ini:
Tabel 5. Hasil Pembobotan No Nama Kepala Keluarga Bobot Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Bobot Kualitas Rumah Pendapatan 1 Sukadi 4 6 2 1700000 2 Andi Ritonga 4 7 2 1900000 3 Simbolon 3 4 1 3600000 4 Koslen 1 5 1 2700000 5 David 4 8 2 1700000 6 Indra 4 5 1 1600000 7 Erianto 4 3 1 1600000 8 Amin 4 2 1 1600000 9 Anto 2 2 1 3400000 10 Sandi 4 2 1 1900000 11 … … … … … 170 Salman 4 2 1 1800000
Untuk  menghitung  nilai  z-score,  nilai  average,  nilai  standart  deviasi,  dan  nilai  z-score  dihitung  dalam  tabel berikut: Tabel 6 di bawah ini menunjukkan hasil nilai average untuk setiap atribut yang digunakan.
Tabel 6. Hasil Nilai Avarage No Bobot Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Bobot Kualitas Rumah Pendapatan 1 4 6 2 1700000 2 4 7 2 1900000 3 3 4 1 3600000 4 1 5 1 2700000 5 4 8 2 1700000 6 4 5 1 1600000 7 4 3 1 1600000 8 4 2 1 1600000 9 2 2 1 3400000 10 4 2 1 1900000 11 --- --- --- --- 12 4 2 1 1800000
Adapun proses menghitung rata – rata dapat dapat dilihat dibawah ini:
𝑥 ̅  = 4+4+3+1+4+4+4+4+2+4+3+4+4+3+3+4+2+4+3+4+ ⋯ +3
170 𝑥 ̅  = 537 =  3,158823529 170 Menghitung nilai rata-rata untuk atribut lain juga sama dengan menjumlahkan semua data kemudian membagi total  data  untuk  mendapatkan  nilai  rata-rata.  Setelah  mengetahui  nilai  rata-rata  untuk  masing-masing  atribut,  nilai setiap objek kemudian dihitung. Pada Tabel 7 dibawah ini merupakan nilai bobot pekerjaan deviasi x i
Tabel 7. Nilai Bobot Pekerjaan Deviasi x i
Bobot Pekerjaan ( 𝑥 𝑖 − 𝑥 ̅) ( 𝑥 𝑖 − 𝑥 ̅) 2 4 0,841176471 0,707577855 4 0,841176471 0,707577855 3 -0,158823529 0,025224913 1 -2,158823529 4,660519031 4 0,841176471 0,707577855 4 0,841176471 0,707577855

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Bobot Pekerjaan ( 𝑥 𝑖 − 𝑥 ̅) ( 𝑥 𝑖 − 𝑥 ̅) 2 4 0,841176471 0,707577855 4 0,841176471 0,707577855 2 -1,158823529 1,342871972 4 0,841176471 0,707577855 3 0,841176471 0,707577855 … … … 3 -0,158823529 0,025224913
Untuk menghitung proses nilai objek deviasi dapat dilihat dibawah ini:
( 𝑥 1 − 𝑥 ̅) = (4 − 3,158823529) = 0,841176471 ( 𝑥 1 − 𝑥 ̅) 2 = (0,841176471) 2 =  0,707577855
Di bawah ini adalah contoh hasil tabel lainnya. Tabel 8 berikut menunjukkan nilai total dari semua anggota keluarga deviasi xi.
Tabel 8. Nilai Jumlah Anggota Keluarga Deviasi x i Jumlah Anggota Keluarga ( 𝑥 𝑖 − 𝑥 ̅) ( 𝑥 𝑖 − 𝑥 ̅) 2 6 1,558823529 2,429930796 7 2,558823529 6,547577855 4 -0,441176471 0,194636678 5 0,558823529 0,312283737 8 3,558823529 12,66522491 5 0,558823529 0,312283737 3 -1,441176471 2,076989619 2 -2,441176471 5,959342561 2 -2,441176471 5,959342561 2 -2,441176471 5,959342561 2 -2,441176471 5,959342563 … … … 6 1,558823529 2,429930796
Pada Tabel 9 dibawah ini merupakan nilai bobot kualitas rumah pendapatan deviasi x i Tabel 9. Nilai Bobot Kualitas Rumah Pendapatan Deviasi x i
Bobot Kualitas Rumah ( 𝑥 𝑖 − 𝑥 ̅) ( 𝑥 𝑖 − 𝑥 ̅) 2 2 0,694117647 0,481799308 2 0,694117647 0,481799308 1 -0,305882353 0,093564014 1 -0,305882353 0,093564014 2 0,694117647 0,481799308 1 -0,305882353 0,093564014 1 -0,305882353 0,093564014 1 -0,305882353 0,093564014 1 -0,305882353 0,093564014 1 -0,305882353 0,093564014 1 -0,305882353 0,093564014 … … … 2 0,694117647 0,481799308
Pada Tabel 10 dibawah ini merupakan nilai pendapatan deviasi x i seperti dibawah ini:
Tabel 10. Nilai Pendapatan Deviasi x i
Pendapatan ( 𝑥 𝑖 − 𝑥 ̅) ( 𝑥 𝑖 − 𝑥 ̅) 2 1700000 -677647 4,59205 1900000 -477647 2,28147 3600000 1222353 1,49415 2700000 322353 1,03911 1700000 -677647 4,59205 1600000 -777647 6,04735 1600000 -777647 6,04735 1600000 -777647 6,04735 3400000 1022353 1,04521

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
1900000 -477647 2,28147 3800000 1422353 2,02309 … … … 2500000 122352,9412 14970242215
Setelah  semua  nilai  objek  deviasi  didapatkan  kemudian  menghitung  standart  deviasi  dengan  rumus  pada persamaan 4 yang dijelaskan sebelumnya Standart deviasi bobot pekerjaan
𝑆 = √1700000 170 − 1 =   √1,010128785 = 1,005051633
Standart deviasi jumlah anggota keluarga
𝑆 = √1900000 170 − 1 =   √4,20066133  = 2,049551495
Standart deviasi bobot kualitas rumah
𝑆 = √3600000 170 − 1 =   √0,213574661  = 0,462141386

## Standart deviasi pendapatan
𝑆 = √2700000 170 − 1 =   √6,37249  = 798,278
Setelah  standart  deviasi  dan  average  didapatkan  kemudian  dapat  melanjutkan  menghitung  z-score,  berikut salah satu proses dalam menghitung z-score. Berikut tabel 11 normalisasi setelah dilakukan perhitungan z-score seperti dibawah ini:
Tabel 11. Hasil Normalisasi No Bobot Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Bobot Kualitas Rumah Pendapatan 1 0,836948514 0,760568121 1,501959504 -0,848885316 2 0,836948514 1,248479746 1,501959504 -0,598346247 3 -0,158025244 -0,215255129 -0,66188046 1,531235839 4 -2,147972759 0,272656496 -0,66188046 0,403810029 5 0,836948514 1,736391371 1,501959504 -0,848885316 6 0,836948514 0,272656496 -0,66188046 -0,97415485 7 0,836948514 -0,703166753 -0,66188046 -0,97415485 8 0,836948514 -1,191078378 -0,66188046 -0,97415485 9 -1,152999001 -1,191078378 -0,66188046 1,28069677 10 0,836948514 -1,191078378 -0,66188046 -0,598346247 11 -0,158025244 -1,191078378 -0,66188046 1,781774908 … … … … … 170 -0,158025244 0,760568121 1,501959504 0,15327096

## 3.3 Algoritma K-Means Clustering
Setelah normalisasi  selesai, algoritma k-means dapat  digunakan untuk  memclustering  data. Langkah pertama pada tahap  k-means  adalah  menemukan  titik  pusat  centroid,  yang  ditemukan  secara  kebetulan  dengan  data  yang  tidak memiliki  kesamaan  antaranya.  Selanjutnya,  titik  pusat  centroid  ditemukan.  Berikut  ini  adalah  tabel  12  letak  titik centroid:
Tabel 12. Titik Pusat Centroid Cluster Bobot Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Bobot Kualitas Rumah  Pendapatan C0 0,836948514 1,248479746 1,501959504 -0,598346247 C1 -1,152999001 -1,191078378 -0,66188046 1,28069677
Setelah menemukan titik pusat centroid, langkah berikutnya  adalah menghitung jarak antara masing-masing data.  Ini  dilakukan  dengan  data  yang  telah  dinormalisasi,  yang  dapat  ditemukan  dalam  tabel  11  diatas  hasil normalisasi. Cara menghitung jarak antara masing-masing data adalah sebagai berikut:
𝐷 (1 − 0) = √(0,836 − 0,836) 2 + (0,760 − 1,248) 2 + (1,501 − 1,501) 2 + ((−0,848) − 0,598) 2 =  0,54847751

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
𝐷 (1 − 1) = √(0,836 − 1,152) 2 + (0,760 − 1,191) 2 + (1,501 − 0,661) 2 + ((−0,848) − 1,280) 2 = 4,121424319
Proses di atas diambil dari salah satu data pertama, sehingga jarak dari masing-masing data dapat dilihat pada tabel di bawah ini. Tabel 13 di bawah ini menunjukkan hasil dari Iterasi ke 1.
Tabel 13. Iterasi ke 1 Nama Kepala Keluarga Bobot Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Bobot Kualitas Rumah Pendapatan C0 C1 Cluster Sukadi 0,8369 0,7606 1,50196 -0,8489 0,548  4,1214 0 Andi Ritonga 0,8369 1,2485 1,50196 -0,5983 0 4,2573 0 Simbolon -0,158 -0,215 -0,6619 1,5312 3,514  1,416 1 Koslen -2,148 0,2727 -0,6619 0,4038 3,943  1,9752 1 David 0,8369 1,7364 1,50196 -0,8489 0,548  4,6634 0 Indra 0,8369 0,2727 -0,6619 -0,9742 2,403  3,3447 0 Erianto 0,8369 -0,703 -0,6619 -0,9742 2,938  3,0467 0 Amin 0,8369 -1,191 -0,6619 -0,9742 3,283  3,0074 1 Anto -1,153 -1,191 -0,6619 1,2807 4,257 0 1 Sandi 0,8369 -1,191 -0,6619 -0,5983 3,261  2,7369 1 … … … … … … … … Salman -0,158 0,7606 1,50196 0,1533 1,339  3,2791 0
Setelah menghitung jarak masing-masing data, iterasi ke 1 ditemukan, seperti yang ditunjukkan pada tabel 13 di atas. Selanjutnya, hasil cluster ditemukan pada tabel 14 di bawah ini, yang menunjukkan iterasi ke 1 hasil cluster.
Tabel 14. Hasil Cluster Iterasi Ke 1 Cluster Total 0 83 1 87
Sampai  hasil  cluster  tidak  berubah,  iterasi  akan  berlanjut.  Sebelum  melanjutkan  iterasi  berikutnya,  perlu menentukan titik centroid baru. Proses menentukan titik centroid baru digambarkan di bawah ini:
𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑝𝑒𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎𝑎𝑛 (0)      = 0,48930708
=(−0,848)+(−0,598)+(−0,848)+(−0,974)+(−0,974)+(−1,09)+0,153+ ⋯ +0,153
83
𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 (0)           = −0,468548898 = 1,531+0,403+(−0,974)+1,280+(−0,598)+1,781+(−0,723)+1,030+ ⋯ +0,153 87
𝑝𝑒𝑛𝑑𝑎𝑝𝑎𝑡𝑎𝑛 (1) =  0,44700642
Tabel centroid baru dari iterasi sebelumnya ditunjukkan di bawah ini, di mana titik pusat centroid baru iterasi ke 1 ditunjukkan pada tabel 15 berikut ini:
Tabel 15. Titik Pusat Centroid Baru Iterasi Ke 1
Cluster Bobot Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Bobot Kualitas Rumah  Pendapatan C0 0,48930708 0,560700708 0,511285786 -0,468548898 C1 -0,466810203 -0,534921366 -0,487778394 0,44700642
Untuk menghitung Iterasi selanjutnya sama seperti sebelumnya untuk mendapatkan Iterasi ke 13,  berikut ini adalah hasil iterasi ke 13 kalinya seperti tabel 16 berikut ini:
Tabel 16. Iterasi Ke 13 Nama Kepala Keluarga Bobot Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Bobot Kualitas Rumah Pendapatan C0 C1 Cluster Sukadi 0,8369 0,7606 1,50196 -0,8489 1,685  2,9966 0 Andi Ritonga 0,8369 1,2485 1,50196 -0,5983 1,966  3,0207 0 Simbolon -0,158 -0,215 -0,6619 1,5312 2,612  1,1732 1 Koslen -2,148 0,2727 -0,6619 0,4038 3,242  1,5382 1 David 0,8369 1,7364 1,50196 -0,8489 2,299  3,3768 0 Indra 0,8369 0,2727 -0,6619 -0,9742 0,744  2,6658 0

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Erianto 0,8369 -0,703 -0,6619 -0,9742 0,98 2,746 0 Amin 0,8369 -1,191 -0,6619 -0,9742 1,371  2,9106 0 Anto -1,153 -1,191 -0,6619 1,2807 3,148  1,4354 1 Sandi 0,8369 -1,191 -0,6619 -0,5983 1,377  2,6798 0 … … … … … … … … Salman -0,158 0,7606 1,50196 0,1533 2,149  1,9936 1
Berikut hasil cluster dari Iterasi ke 13. Pada tabel 17 dibawah ini merupakan hasil cluster iterasi ke 13
Tabel 17. Hasil Cluster Iterasi Ke 13 Cluster Total 0 91 1 79
Selain  itu,  hasil  centroid  terakhir  dapat  dilihat  di  bawah  ini.  Hasil titik  centroid  terakhir  ditunjukkan  dalam tabel 18 di bawah ini.
Tabel 18. Titik Centroid Terakhir Cluster Bobot Pekerjaan Jumlah Anggota Keluarga Bobot Kualitas Rumah  Pendapatan C0 0,771345849 -0,006150146 0,003916452 -0,807587667 C1 -0,888512306 0,007084346 -0,004511357 0,930259211

## 3.4 Pengujian Rapid Miner
Langkah  terakhir  adalah  pengujian  system  di  rapid  miner,  Berikut ini adalah hasil dari pengujian dengan aplikasi rapidminer seperti yang terlihat pada gambar 2 di bawah ini:

## Gambar 2. Proses Rapid Miner
Proses pengolahan yang digambarkan pada gambar 2 di atas. Proses ini memulai dengan pengolahan data yang telah  dijelaskan  sebelumnya,  memilih  fitur  yang  akan  digunakan,  masuk  ke  tahap  normalisasi,  dan  kemudian menggunakan k-means untuk memcluster. Hasil cluster yang dihasilkan dapat dilihat pada gambar 3 bawah ini:

## Gambar 3. Hasil Cluster Rapid Miner
Cluster  menunjukkan  hasil  C0  sebanyak  91  dan  C1  sebanyak  79,  yang  sama  dengan  hasil  pemodelan sebelumnya, yang dapat dilihat pada tabel 17. Selanjutnya, hasil akhir centroid pada penambang cepat  ditunjukkan pada gambar 3. Berikut ini adalah gambar 4 yang menunjukan hasil centroid dengan aplikasi rapiminer:
Gambar 4. Hasil Centroid Pada Rapid Miner

## 4. KESIMPULAN
Dari Analisa yang dilakuan menggunakan algoritma K-means cluatering dari jumlah data sebanyak 170 dengan dibagi kedalam 2 cluster yaitu layak dan tidak layak mendapatkan bantuan subsidi rumah, maka dapat disimpulkan bahwa

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 480-489 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5366
cluster 0 atau layak mendapatkan bantuan sibsidi adalah sebanyak 91 kepala keluarga, dan cluster 1 atau tidak layak ada sebanyak 79 kepala keluarga tidak layak mendapatkan bantuan. Hasil ini dilakukan berdarkan beberapa atribut dan pembobotan atribut yang sudah dijelaskan pada tahapan analisis data.

## REFERENCES
[1] U.  S,  “Penerapan  Data  Mining  Dengan  Mengimplementasikan  Algoritma  K-Means  Dalam  Proses  Clustering  Untuk Pengelompokan  Mahasiswa  Calon  Penerima  Beasiswa  KIP,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  5,  no.  1,  2023,  doi: 10.47065/bits.v5i1.3411.
[2] D. N. Alfiansyah, V. R. S. Nastiti, and N. Hayatin, “Penerapan Metode K-Means pada Data Penduduk Miskin Per Kecamatan Kabupaten Blitar,” J. Repos. , vol. 4, no. 1, pp. 49–58, 2022, doi: 10.22219/repositor.v4i1.1416.
[3] S. Saragi, M. U. Batoebara, and N. A. Arma, “Analisis Pelaksanaan Program Keluarga Harapan (Pkh) Di Desa Kota Rantang Kecamatan Hamparan Perak,” Publik J. Manaj. Sumber Daya Manusia, Adm. dan Pelayanan Publik , vol. 8, no. 1, pp. 1–10, 2021, doi: 10.37606/publik.v8i1.150.
[4] N. Fitra Tsania, B. Setiawati, and S. R. Arfah, “Implementasi Program Bantuan Langsung Tunai (Blt) Bagi Masyarakat Miskin Di Desa Laringgi Kabupaten Soppeng,” KIMAP (Kajian Ilmu Mhs. Adm. Publik) , vol. 4, no. 4, pp. 2245–2256, 2023, [Online]. Available: https://journal.unismuh.ac.id/index.php/kimap/index.
[5] N. Ngabito, D. A. Razak, and B. Raf, “Implementasi Program Bantuan Rumah Hunian Bagi Masyarakat Miskin Di Provinsi Gorontalo,” Provid. J. Ilmu Pemerintah. , vol. 2, no. 1, pp. 76–93, 2023, doi: 10.59713/projip.v2i1.515.
[6] K. N. Azizah, A. K. Nuzuli, and W. Oktaviana, “Implementasi Program Bantuan Langsung Tunai (BLT) Bagi Masyarakat Miskin  di  Nagari  Batang  Arah  Tapan,” J.  Pengabdi.  Masy.  dan  Ris.  Pendidik. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  241–245,  2023,  doi: 10.31004/jerkin.v2i1.154.
[7] A. Ahyar, “Optimalisasi Pelayanan Bantuan Hukum Bagi Masyarakat Miskin,” J. Penelit. Huk. Jure , vol. 20, no. 3, p. 409, 2020, doi: 10.30641/dejure.2020.v20.409-434.
[8] A.  Kurniawan,  N.  Farkhatin,  and  M.  Hidayah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Bantuan  Program  Keluarga Harapan Menggunakan Metode Ahp,” Semnas Ristek (Seminar Nas. Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 8, no. 01, pp. 171–175, 2024, doi: 10.30998/semnasristek.v8i01.7152.
[9] R. Daswito and N. A. Cahyadi, “PH , suhu air , dan perilaku pemberantasan sarang nyamuk terhadap keberadaan jentik nyamuk Aedes sp di Tembesi Lama , Kota Batam PH , water temperature , and eradication of mosquito den behavior on the presence of Aedes sp mosquito larvae in Tembesi Lama ,” vol. 04, no. 01, pp. 1–9, 2024.
[10]  R. Antonio, “Kajian Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Perkembangan Morfologi Kota Batam, Studi Pada Kawasan Jodoh,” Sigma Tek. , vol. 6, no. 2, pp. 511–513, 2023, doi: 10.33373/sigmateknika.v6i2.5542.
[11]  S. Amaliyah, Jasmir, and S. Rianti, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Kelompok Prioritas Penerima Bantuan PKH Menggunakan Metode Clustering K-Means Pada Desa Kuala Dendang,” J. Inform. Dan Rekayasa Komputer(JAKAKOM) , vol. 3, no. 1, pp. 453–458, 2023, doi: 10.33998/jakakom.2023.3.1.802.
[12]  D. Darmansah, “Analisa Penyebab Kerusakan Tanaman Cabai Menggunakan Metode K-Means,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 126–134, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i2.309.
[13]  I. Iin, R. Fadila, A. Rizki Rinaldi, and F. Fathurrohman, “Penerapan Data Mining Dalam Mengelompokan Jumlah Umkm Berdasarkan Kabupaten Kota Menggunakan K-Means Clustering,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 1446– 1450, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i2.8427.
[14]  E.  F.  L.  Awalina  and  W.  I.  Rahayu,  “Optimalisasi  Strategi  Pemasaran  dengan  Segmentasi  Pelanggan  Menggunakan Penerapan K-Means Clustering pada Transaksi Online Retail,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 13, no. 2, pp. 122–137, 2023, doi: 10.34010/jati.v13i2.10090.
[15]  F. Febriansyah and S. Muntari, “Penerapan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Penduduk Miskin pada Kota Pagar Alam,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 8, no. 1, pp. 66–77, 2023, doi: 10.14421/jiska.2023.8.1.66-77.
[16]  G.  Sonia  and  R.  A.  Putri,  “Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk  Mengelompokkan  Data  Kelayakan  Penerima Bantuan Renovasi Rumah,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 5, no. 2, pp. 442–455, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i2.4298.
[17]  P. Dwi Lestari and M. Mulyawan, “Datamining Pada Penjualan Air Bersih Di Spam Akidah Menggunakan Algoritma K- Means  Clustering  Menggunakan  Rapidminer,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  412–416,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6315.
[18]  W. Winayah, R. Kurniawan, and Y. Arie Wijaya, “Penerapan Data Mining Clustering Menggunakan Algoritma X-Means Pada Data Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan Di Desa Gebang Kulon Kabupaten Cirebon,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 982–988, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i1.8827.
[19]  Y. I. Kurniawan, “Pengelompokan Prioritas Negara Yang Membutuhkan Bantuan Menggunakan Clustering K-Means dengan Elbow  dan  Silhouette,” J.  Pendidik.  dan  Teknol.  Indones. ,  vol.  3,  no.  10,  pp.  455–463,  2023,  [Online].  Available: https://doi.org/10.52436/1.jpti.343.
[20]  E.  Dwiguna  and  A.  Bahtiar,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Penerima  Bantuan  Blt  Menggunakan  Metode Clustering  K-Means  Pada  Desa  Pamulihan,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  1382–1388,  2024,  doi: 10.36040/jati.v8i2.9029.