## IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASIFIKASI PENDUDUK MISKIN BERDASARKAN TINGKAT KEMISKINAN DI JAWA BARAT
Erna Nurliana, Bambang Irawan, Agus Bahtiar Teknik Informatika, Stmik Ikmi Cirebon Jalan Perjuagan No.10B ernanurliana31@gamil.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K-Means  untuk  menganalisis  data  populasi  penerima  manfaat Program Keluarga Harapan (PKH) di Desa Inbanagara Raya. Tujuan penelitian adalah menerapkan teknik data mining untuk menentukan prioritas penerima manfaat PKH. Uji Davies-Bouldin dilakukan dengan uji cluster dari 2 hingga 10, dan hasilnya menunjukkan nilai terbaik pada cluster ke-8 dengan indeks 0,002. Data ini mencakup atribut  dan  kriteria  penerima  PKH  yang  memenuhi  standar  yang  ditetapkan.  Diharapkan  hasilnya  dapat mendukung  distribusi  bantuan  yang  lebih  merata  kepada  masyarakat  desa  Inbanagara  Raya,  membantu mengurangi beban kemiskinan dan memutus rantai kemiskinan antargenerasi.
Kata Kunci: Kemiskinan, Warga, Jawa barat

## 1. PENDAHULUAN
Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  merupakan salah  satu  upaya  pemerintah  untuk  membantu masyarakat kurang mampu untuk mengatasi permasalahan  ini.  Ini  adalah  program  untuk mengurangi  kemiskinan.  Masyarakat  Desa  Palasah menerima  bantuan  berupa:  Alat  bantu  menjahit. Menentukan penerima bantuan peralatan menjahit dari otoritas public Kota Palasah sebenarnya menggunakan strategi adat untuk mengumpulkan informasi penduduk  atau  calon  penerima  bantuan  peralatan menjahit.  Informasi  dikumpulkan  kemudian  tahap pilihan  selesai.  Pilihan  yang  dilakukan  Pemerintah Kota  juga  masih  mengarah  pada  strategi  manual namun  tidak  terkoordinasi,  lebih  spesifiknya  dengan melihat dan mengisolasinya secara individu, informasi mengenai penduduk atau calon penerima manfaat yang memenuhi  aturan  dan  dengan  siapa  tidak  memenuhi langkah-langkah tersebut.
Program Keluarga Harapan (PKH), juga dikenal sebagai  Bantuan  Tunai  Bersyarat  dalam  istilah internasional, adalah program bantuan tunai bersyarat untuk  keluarga  berpenghasilan  rendah  (KM).  Di Indonesia,  pemberlakuan  PKH  dimulai  pada  tahun 2007,  dengan  tujuan  untuk  menciptakan  sistem jaminan  sosial  bagi  keluarga  berpenghasilan  rendah (KM)  dalam  rangka  meningkatkan  kualitas  hidup mereka melalui perbaikan tindakan terhadap Pendidikan  dan kesehatan, serta peningkatan kualitas hidup.  mendorong  tercapainya  kesejahteraan  sosial. PKH  juga  dimaksudkan  untuk  mengurangi  beban keuangan  keluarga  (dampak  konsumsi  langsung) sekaligus  meningkatkan  tabungan  untuk  generasi mendatang  dengan  meningkatkan  kesehatan  dan pendidikan  anak.  PKH  seharusnya  memutus  siklus kemiskinan antar generasi dalam jangka Panjang.
Berdasarkan  hasil  jumlah  dan  persentase penduduk miskin di Kota Pagar Alam selama periode
tahun  2018-2019.  Jumlah  penduduk  miskin  tahun 2018-2019 tidak mengalami banyak perubahan karena persentase  penduduk  miskin  di  Pagar  Alam  masih berada angka 8,77% dan 8,90%.
Namun, jumlah penduduk miskin justru mengalami  peningkatan  pada  tahun  2020  berjumlah 12,71  ribu  jiwa  dengan  persentase  penduduk  miskin 9,07%  pada  Kota  Pagar  Alam  hal  ini  menunjukan bahwa  masalah  kemiskinan  masih  menjadi  masalah yang cukup serius di kota Pagar Alam terutama pada Kecamatan Dempo Selatan. Dari 455 jumlah penerima (keluarga  penerima  manfaat)  bahwa  yang  tergolong miskin  adalah  sebanyak  4,55%,  Kecamatan  Dempo Tengah  dari  471  jumlah  penerima  bahwa  yang tergolong miskin adalah sebanyak 4,71%, Kecamatan Dempo  Utara  dari  450  jumlah  penerima  bahwa  yang tergolong  miskin  adalah  sebanyak  4,5%,  Kecamatan Pagar Alam Selatan dari 441 jumlah penerima bahwa yang  tergolong  miskin  adalah  sebanyak  4,41%,  dan Kecamatan  Pagar  Alam  Utara  dari  455  jumlah penerima  bahwa  yang  tergolong  miskin  adalah sebanyak 4,55%.
Faktor-faktor  pembagian  kelompok  penerima bantuan  PKH  dilihat  dari  keluarga  miskin  atau  pra sejahtera,  memiliki  anggota  keluarga  dengan  kriteria ibu hamil/menyusui,  memiliki anak  berusia 0 sampai dengan  6  tahun,  memiliki  anak  dengan  kategori pendidikan  SD,  SMP,  atau  SMA  sederajat,  memiliki keluarga  lanjut  usia  minimal  60  tahun,  dan penyandang  distabilitas  yang  diutamakan  peyandang distabilitas  berat.  Akan  tetapi,  dalam  proses penyaluran bantuan keluarga miskin melalui Program Keluarga Harapan (PKH) ini masih menemui banyak permasalahan  dalam  penyalurannya.  Di  antaranya ialah  pendataan  dan  penyaluran  penerima  bantuan PKH  masih  belum  tepat,  pemberian  bantuan  hanya memperhatikan  kriteria  kemiskinan  secara  umum,
sehingga  masih  banyak  masyarakat  miskin  yang merasa lebih pantas mendapatkan bantuan PKH.
Berdasarkan latar belakang tersebut dilakukanlah upaya penyelesaian yang salah satunya menggunakan proses  Data  Mining.  Data  mining  merupakan  proses analisa  data  untuk  menemukan  suatu  pola  dari kumpulan  data.  Tujuan  dari  clustering  adalah mengelompokan  item  data  ke  dalam  sejumlah  kecil grup  sedemikian  rupa  sehingga  masing-masing  grup mempunyai sesuatu persamaan yang esensial (Bahauddin et al., 2021).
Informasi kependudukan yang ada akan dipelajari  terlebih  dahulu,  kemudian  diselidiki  dan Hasil  investigasi  ini  digunakan  untuk  mengetahui siapa  saja  individu  yang  membutuhkan  dan  berhak mendapatkan bantuan sosial terbatas dari PKH, namun secara umum hal ini sangat besar Alat angkut bantuan PKH  banyak/ada  pula  yang  tidak  sesuai  jalur  Hal tersebut.
Hal  ini  dikarenakan  banyak  masyarakat  tidak mampu  yang tidak  mendapatkan bantuan PKH, salah satunya karena situasi dengan keluarga kurang mampu yang  memenuhi  syarat  untuk  mendapatkan  bantuan masih belum menentu ideal.[1]
Maksud  dari  pemeriksaan  ini  adalah  untuk membedakan  susunan  faktor-faktor  yang  sangat mempengaruhi  kebutuhan  informasi.  Selain  itu,  hasil ini juga dapat memberikan informasi tambahan dalam meningkatkan sasaran kemiskinan di Jawa Barat bagi para pengarah kepentingan, khususnya bagi pemerintah  Jawa  Barat,  pemerintah  pusat  dan masyarakat untuk mempercepat sasaran kemiskinan.
Mengingat  penjelasan  dasar  di  atas,  maka  judul yang diambil dalam eksplorasi ini adalah pelaksanaan penambangan informasi ke sekelompok jaringan putus ada menggunakan perhitungan k-implies.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Data  mining adalah  suatu  metode  pengolahan data  untuk  menemukan.  Pola  yang  tersembunyi  dari data  tersebut.  Hasil  dari  pengolahan  data  dengan metode  data  mining  ini  dapat  digunakan  untuk mengambil  keputusan  di  masa  depan.  Data  mining adalah pengolahan data dengan skala besar, sehingga data  mining  memiliki  peranan  penting  dalam  bidang industri,  keuangan,  cuaca,  ilmu  dan  teknologi  (Ong, 2013).  Data  mining  juga  dapat  dilakukan  pada berbagai  jenis  database  dan  penyimpanan  informasi, namun jenis pola yang akan ditemukan ditentukan oleh berbagai  fungsi  data  mining  seperti  deskripsi class/konsep,  asosiasi,  analisa  korelasi,  klasifikasi, prediksi,  analisa  cluster  dan  lain-lain  (Dash  et  al., 2010).[2]

## 2.2. Pengelompokan Data (Clustering)
Clustering
(pengelompokan data) mempertimbangkan sebuah pendekatan penting untuk mencari kesamaan dalam data dan menempatkan data yang sama ke dalam kelompok-kelompok. Clustering
membagi  kumpulan  data  ke  dalam  beberapa  8 kelompok dimana kesamaan dalam sebuah kelompok adalah  lebih  besar  daripada  diantara  kelompok- kelompok  (Rui  Xu  dan  Donald.  2009).  Gagasan mengenai  pengelompokan  data  atau  clustering, memiliki sifat yang sederhana dan dekat dengan cara berpikir manusia, kapanpun kepada kita dipresentasikan  jumlah  data  besar  ini  ke  dalam sejumlah  kecil  kelompok-kelompok  atau  kategori- kategori  untuk  memfasilitasi  analisanya  lebih  lanjut. Selain dari itu sebagian besar data yang dikumpulkan dalam banyak masalah terlihat memiliki beberapa sifat yang  melekat  yang  mengalami  pengelompokan- pengelompokan  natural  (Hammuda  dan  Karay, 2003).[3]

## 2.3. Algoritma K-Means
K-means termasuk dalam partitioning clustering yaitu  setiap  data  harus  masuk  dalam cluster tertentu dan  memungkinkan  bagi  setiap  data  yang  termasuk dalam cluster tertentu pada suatu tahapan proses, pada tahapan berikutnya berpindah ke cluster yang lain . K- means memisahkan  data  ke  k  daerah  bagian  yang terpisah,  dimana  k  adalah  bilangan  integer  positif. Algoritma K-Means merupakan algoritma pengelompokan  iteratif  yang  melakukan  partisi  set data  ke  dalam  sejumlah  K  cluster  yang  sudah diterapkan  di  awal.  Algoritma K-Means sederhana untuk  diimplementasikan  dan  dijalankan,  relative cepat,  mudah  beradaptasi,  umum  penggunaannya dalam praktek. Secara historis, K-Means menjadi salah satu algoritma yang paling penting dalam bidang data mining (Wu dan Kumar, 2009)[4]
Menurut Eko Prasetyo (2012) mengatakan bahwa metode  K-Means  ini  mempartisi  data  kedalam kelompok  sehingga  data  berkarakteristik  sama dimasukan kedalam sat kelompok yang sama dan data yang berkarakteristik berbeda dikelompokkan kedalam  kelompok  yang  lain.[5]  Langkah-langkah melakukan clustering dengan metode K-Means adalah sebagai berikut:
1. Tentukan  nilai  k  sebagai  jumlah  klaster  yang ingin dibentuk.
2. Inisialisasi  k  pusat  cluster  ini  bisa  dilakukan dengan  berbagai  cara,  namun  yang  paling seringdilakukan adalah dengan cara random yang di ambil dari data yang ada.
3. Menghitung  jarak  setiap  data  input  terhadap masing  –  masing  centroid  menggunakan  rumus jarak  Euclidean  (Euclidean  Distance)  hingga ditemukan  jarak  yang  paling  dekat  dari  setiap data dengan centroid
Berikut  adalah  persamaan  Euclidian  Distance  :
d : titik dokumen
xi : data kriteria
µj : centroid pada cluster ke- j
Dimana :
4. Mengklasifikasikan  setiap  data  berdasarkan kedekatannya dengan centroid (jarak terkecil).
5. Memperbaharui  nilai centroid. Nilai centroid baru  di  peroleh  dari  rata-rata cluster yang bersangkutan dengan menggunakan rumus:
Dimana:
µj(t+1) : centroid baru pada iterasi ke (t+1) Nsj : banyak data pada cluster sj 6. Melakukan  perulangan  dari  langkah  2  hingga 5,sampai  anggota  tiap cluster tidak  ada yangberubah.
Jika  langkah  6  telah  terpenuhi,  maka  nilai  pusa cluster ( µj )  pada  iterasi  terakhir    akan  digunakan sebagai parameter untuk menentukan klasifikasi data.
Gambar 1. Flowchart Algoritma K-Means Clustering

## 3. METODE PENELITIAN
Menemukan  informasi  yang  tersembunyi  di dalam  tumpukan  record  pada  sebuah  basis  data memerlukan  pendekatan  tersendiri.  Salah  satu pendekatan  tersebut  adalah  KDD  (Knowledge Discovery  in  Database).  KDD  merupakan  proses penggalian  informasi  dari  sebuah  basis  data  yang besar,  yang  mana  proses  ini  terdiri  dari  beberapa tahapan.  Adapun  tahapan  –  tahapan  dalam  KDD dijelaskan sebagai berikut:
Gambar 2. Metode Penelitian
Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari desa, sebuah platform terkemuka dalam komunitas  data  science  yang  menyediakan  akses kepada peneliti, ilmuwan data, dan praktisi di berbagai bidang.  Data  yang  digunakan  yakni  data  transaksi
penjualan,  Dari  data  yang  sudah  ada  dilanjutkan dengan  proses  preparasi  data  melalui  tahapan  data selection, data cleaning, dan data transformation.

## 3.1. Selection
Penyeleksian  atribut  yang  akan  digunakan  ada pada tahap ini. Tidak semua atribut dapat digunakan, hanya atribut yang relevan untuk dianalisis. Data hasil seleksi yang akan digunakan dalam proses data mining disimpan dalam suatu berkas yang terpisah dari basis data operasional.[6]

## 3.2. Preprocessing
Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan tahapan preprocessing pada data yang menjadi fokus KDD. Tahapan preprocessing mencakup  antara  lain  membersihkan  data  dari  noise, seperti  duplikasi  data,  memeriksa  data  yang inkonsisten,  memeriksa  missing  value,  memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak.

## 3.3. Transformation
Data  harus  dilakukan  transformasi  sebelum dilakukan pengolahan menggunakan data mining. Hal ini  bertujuan  untuk  menyesuaikan  data  yang  diolah berdasarkan algoritma dan software yang digunakan di dalam pengolahan data.[7]

## 3.4. Data Mining
Ini adalah proses menemukan pola dan informasi menarik  dalam  data  terpilih  dengan  menggunakan teknik  dan  metode  tertentu.  Teknik,  metode,  dan algoritma  penambangan  data  sangat  bervariasi. Pemilihan  metode  atau  algoritma  yang  tepat  sangat bergantung pada tujuan Anda dan proses KDD secara keseluruhan.

## 3.5. Evaluasi
Merupakan proses menginterpretasikan hasil rule yang didapatkan dari teknik data mining. Pada bagian ini  diberikan  rekomendasi  strategi  penjualan  produk berdasarkan  hasil rule yang  didapat  dari  hasil pengolahan data
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
Implementasi algoritma K-Means Clustering ini dirancang  dengan  menggunakan tools RapidMiner. Pada  penelitian  ini,  digunakan  tahapan Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  yang  terdiri  dari beberapa tahap, sebagai berikut:

## 4.1.1. Data Selection
Pada  tahap  ini,  gunakan  administrator  Read Succeed  untuk  mengimpor  informasi  desain  Succeed yang  disimpan  di  PC  klien  ke  dalam  proses penanganan informasi berkelanjutan dalam  perangkat lunak RapidMiner. Batas yang digunakan adalah batas default. adalah operator Baca Excel.
Gambar 3. Data Selection
Data pengelompokan Masyarakat kurang mampu selama ini tidak tersusun dengan baik sehingga data ini
tidak  dimanfaatkan  dengan  baik  untuk  mengetahui Masyarakat yang layak dan tidak layak oleh karena itu data  tersebut  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini dengan  tema  Masyarakat  layak  dan  tidak  layak menggunakan metode k-means dengan atribut, nama, jenis kelamin, pekerjaan, status perkawinan, Pendidikan terakhir dan penghasilan per bulan .
Berikut ini merupakan data yang diolah menggunakan rapidminer.
Tabel 1. Data set no Nama Jenis kelamin Pekerjaan Status perkawinan Pendidikan terakhir Penghasilan perbulan 1 Nusa L Perdagangan Kawin SLTP/sederajad 1000.000/2000.000 2 Rini P IRT Kawin SD/sederajad 0 3 Rizkiadian L PNS Belum kawin SLTA/ Sederajat 2.000.000-3.000.000 --- --- ----- ----- ----- ----- ------- 195 Passa ardiansyah L Tidak Bekerja Belum Kawin SLTP/ Sederajat 0 196 Alfian P Tidak bekerja Belum kawin Belum tamat Sd 0

## 4.1.2. Data Prepocessing
1) Import Data
Pada  gambar  4  data  yang  berekstensi  xls  atau excel  dimasukan  kedalam  rapidminer  untuk  di  olah dalam proses data mining.
Gambar 4. Import Data
Menampilkan  proses  setelah  data  di  masukan kedalam rapid miner untuk di pilih cell rangenya.
Gambar 5. Hail Import Data
Pada  gambar  5  menampilkan  proses  setelah pemilihan  cell  range  dan  yang  akan  di  olah  oleh operator.
Gambar 6. Hasil
Gambar 7. Hasil
2) Pemanggilan Operator
Pada  gambar  8  data  yang  berekstensi  xls  atau excel  dimasukan  kedalam  rapidminer  menggunakan operator  read  excel  untuk  di  olah  dalam  proses  data mining.
Gambar 8. Read Excel
Setelah  menggunakan  operator  read  excel laangkah  selanjutnya  menambah  operator  select atribut
Gambar 9. Select Attributes
Operator selanjutnya  yang akan dimasukan ke dalam  kerja  rapid  miner  adalh  set  role,  set  role digunakan  untuk  melabelkan  data  yang  akan  di  olah menggunakan rapid miner.
Gambar10. Set Role
Setelah  setrol  operator  yang  digunakan selanjutnya  yaitu  nominal  to  numerical  yang digunakan  untuk  mengubah  tipe  atribut  nonumerik menjadi tipe numerik.
Gambar 11. Nominal to Numerical
Gambar di bawah ini merupka replace missing value  yang  berfungsi  sebagai  salah  satu  cara  untuk menyelesaikan  masalahn  missing  value  dengan mengisi  nilai  baru  atau  dikenal  dengan  metode imputasi.
Gambar 12. Replace Missing Values
Setelah  menetapkan  beberapa  operator  di  atas atau  menampilkan  data  yang  ingin  di  olah  kemudian operator  selanjutnya  yang  akan  dipanggil  yaitu
clustering k-means yang digunakan untuk mengelompokan atau membuat cluster.
Gambar 1 Clustering Gambar di bawah merupakan operator terakhir yaitu  operator  cluster  distance  performance  untuk melihat hasil cluster dengan grafik.
\ Gambar 13. Performance
Tampilan  keseluruhan  operator  pada  lembar kerja rapid miner.

## Gambar  2 Proses Eksperimen
3) Penampilan Hasil Menjalankan Rapid Miner Setelah  operator  dimasukan  kedalam  lembar kerja  rapid  miner,  Langkah  selanjutnya  adalah menjalankan projek yang telah kita susun operatornya. Setelah  menjalankan  projek  maka  akan  tampil  hasil dari  rapid  miner.  Menampilkan  gambar  running  atau menjalankan projek yang kita buat.
Gambar 3 Ikon Play

## Gambar 4 Hasil Cluster
4.1.3. Data Transformation
Operator Nominal  to  Numeric seperti  pada Gambar  17,  ini digunakan untuk  mengubah tipe data atribut  non-numerik  menjadi  numerik.  Pada  dataset, atribut “Status” akan diubah menjadi tipe numerik.
Gambar 17. Nominal to Numeric
Parameter pada operator Nominal to Numerical yang digunakan Tabel 1. Parameter Nominal to Numerical No Parameter Isi 1 Attribute Filter Type Subset 2 Selected Attributes Status 3 Coding Type Unique Integers

## Gambar 5 Hasil Statistik

## 4.1.4. Data Mining
Tahapan  data  mining  pada  penelitian  ini menggunaan  metode  clustering  k-means.  Untuk membantu  proses  penggalian  data  penelitian  ini menggunakan perangkat lunak rapidminer.

## 4.2. Pembahasan
Program  Perwalian  Keluarga  (PKH)  dapat memanfaatkan perhitungan k-implies untuk memecah informasi  dari  jaringan  yang  tertindas.  Informasi tersebut ditangani menggunakan ekskavator cepat, dan administrator  "Eksekusi  Jarak  Banyak"  digunakan untuk  menilai  eksekusi  kelompok.  Perhitungan  k- implies adalah strategi pembagian yang mengelompokkan  informasi  berdasarkan kualitas  dan kemiripan. Perhitungan ini memerlukan k info batasan dari  klien  dan  mengumpulkan  dataset  yang  berisi  N objek ke dalam k kumpulan. Produk akhirnya adalah tingkat  kemiripan  yang  tinggi  di  dalam  pertemuan (intrakluster) dan rendahnya kemiripan antar pertemuan (intercluster). Beberapa batasan perhitungan  K-Means,  misalnya  anggapan  bahwa penyampaian  setiap  sifat  berbentuk  lingkaran,  semua kredit mempunyai fluktuasi yang sama.

## 4.2.1. Penentuan Nilai K Optimal
Penentuan  jumlah  cluster  yang  dilakukan menggunakan  operator  cluster  distance  performance untuk menghasilkan nilai perbandingan dari nilai davis bouldin.  Hasil  operasi  tersebut  menghasilkan  nilai  –
0.888  untuk  cluster  2,  untuk  cluster  3  menghasilkan nilai -1.025. untuk cluster 4 menghasilkan nilai -0.889, untuk  cluster  5  menghasilkan  nilai  -0.849,  untuk cluster  6  menghasilkan  nilai  -1.049,  untuk  cluster  7 menghasilkan nilai -1.128, untuk cluster 8 menghasilkan nilai -1.121, untuk cluster 9 menghasilkan  nilai  -1.077,  dan  untuk  cluster  10 menghasilkan  nilai  -1.012,  dihasilkannya  cluster terbaik  yaitu  pada  cluster  ke  5  dengan  nilai  DBI  - 0.849.  Maka  dapat  ditentukan  status  sangat  layak, layak, menengah, tidak layak, dan sangat tidak layak
Gambar 19. Hasil K Optimal 4.2.2. Hasil Penelitian
Implementasi yang dilakukan adalah implementasi  data  mining  untuk  mengelompokan Masyarakat  yang  kurang  mampu  menggunakan algoritma  k-means  dengan  jumlah  data  yang  diolah sebanyak 198.data ini dikategorikan menjadi Masyarakat  yang  mampu  dan  Masyarakat  kurang mampu.  PPKH  dapat  memanfaatkan  penerapan Algoritma  K-Means  dalam  implementasi  masyarakat kurang  mampu,  algoritma  K-Means  dapat  digunakan untuk melakukan analisis pada PPKH.
Dengan  menggunakan  algoritma  ini,  PPKH dapat  mengelompokkan  masyarakat  yang  tidak mampu  berdasarkan  kesamaan  karakteristik.  Selain itu,  dengan  menggunakan  metode  Algoritma  K- Means,  Dalam  konteks  penggunaan  RapidMiner, PPKH dapat menggunakan operator "Cluster Distance Performance"  untuk  mengevaluasi  performa  klaster berbasis  centroid,  termasuk  klaster  yang  dihasilkan oleh  algoritma  K-Means.  Operator  ini  memberikan kriteria performa  seperti rata-rata jarak dalam klaster dan indeks Davies-Bouldin.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  menunjukkan bahwa  algoritma  K-Means  efektif  digunakan  untuk menganalisis  masyarakat  kurang  mampu  penerima manfaat Program Keluarga Harapan (PKH), memungkinkan identifikasi tingkat kelayakan penerima manfaat. Saran untuk penelitian lebih lanjut meliputi  penggunaan  metode  clustering  alternatif, seperti  algoritma  hierarkis,  untuk  perbandingan dengan  K-Means.  Proses  preprocessing  data  dapat ditingkatkan  dengan  pembuatan  kamus  kata  baku, daftar  stop  word  yang  lebih  lengkap,  dan  pendataan terhadap karakteristik khusus yang perlu dihilangkan.
Penggunaan  algoritma  K-Nearest  Neighboard  dan penelitian terhadap algoritma klasifikasi dan clustering yang  berkelanjutan,  seperti  penggunaan  K-Means untuk  mengelompokkan  data  secara  lebih  spesifik, juga dapat menjadi fokus penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N. Alfiah, “Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial Program  Keluarga  Harapan  Menggunakan Metode Naive Bayes,” Respati , vol. 16, no. 1, p. 32, 2021, doi: 10.35842/jtir.v16i1.386.
[2]  M. C. Algorithm, “Teori K Means,” no. 2010, pp. 7–24, 2012.
[3]  D.  Hidayatullah,  “Chemical  Information  and Modeling,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 8–24, 2018.
[4]  Wahyu Baskoro, “BAB II Tinjauan Pustaka BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. 1–64,” Gastron. ecuatoriana  y Tur. local. , vol. 1, no. 69, pp. 5–
24, 2018.
[5]  S.  Ningsih,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Clustering  Untuk  Menentukan  Kelas  Kelompok Bimbingan Belajar Tambahan,” J. Sist. Inf. , vol.
3,  no.  2,  pp.  73–82,  2022,  [Online].  Available: http://ojs.itb- ad.ac.id/index.php/JUSIN/article/view/1961%0
Ahttps://ojs.itb- ad.ac.id/index.php/JUSIN/article/download/196 1/435
[6]  S.  K.  Gusti,  “Analisis  Sebaran  Puskesmas Kesehatan Dengan Metode Fuzzy C- Means,” J. Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689–1699, 2012, [Online]. Available: http://sir.stikom.edu/1062/5/BAB_II.pdf
[7]  Ansori,  “Tahapan  Data  Mining,” Pap.  Knowl.  . Towar. a Media Hist. Doc. , vol. 3, no. April, pp. 49–58, 2015.