## KLASTERISASI PENERIMA DANA BANTUAN PROGRAM KELUARGA HARAPAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS PADA DESA GEREBA
Ninda Siti Paridah 1 , Martanto 2
1 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
2 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon nindasitifaridah69@gmail.com

## ABSTRAK
Salah  satu  unsur  yang  harus  diperhatikan  pemerintah  untuk  mencapai  kesejahteraan  penduduk  adalah persoalan kemiskinan.  Salah satu  upaya penanggulangan kemiskinan, pemerintah  memberikan bantuan kepada masyarakat yang diberi nama program keluarga harapan (PKH) .  Desa yang menerima bantuan dana ini  adalah Desa Gereba. Dari informasi yang diperoleh dari penerima PKH, terdapat tantangan dalam memproses data untuk menentukan  masyarakat  miskin  yang  harus  menjadi  prioritas  dalam  menerima  bantuan,  juga  kesulitan  dalam mendistribusikan  bantuan  secara  merata  di  berbagai  dusun  di  Desa  Gereba  dikarenakan  banyak  masyarakat merasa  dirinya  berhak  menerima  bantuan  PKH,  walaupun  tidak  memenuhi  persyaratan  yang  ada.  Tujuan penulisan tugas akhir ini untuk membantu pemerintahan desa dalam mengelompokkan data penduduk yang layak menerima bantuan menggunakan algoritma K-means clustering . K-Means merupakan sebuah metode dalam data mining yang memiliki kemampuan untuk melakukan pengelompokkan atau Clustering data, dimana entitas yang memiliki atribut serupa dikelompokkan ke dalam satu Hasil penelitian didapatkan yaitu menggunakan algoritma K-Means dibagi  menjadi  2 cluster pada cluster 0 berjumlah 163 items , cluster 1 berjumlah 167 items. Cluster optimum  dan  nilai DBI terdapat  pada cluster 2  tanpa  menggunakan  operator Normalize dengan  nilai Davies Bouldin Index atau DBI yaitu 0.500. Maka dusun yang menjadi prioritas yaitu Dusun Ciawitali.
Kata Kunci : DBI, Clustering , K-Means, Komponen, PKH

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  suatu  daerah  bisa  dinilai  dari  tingkat kesejahteraan  penduduknya.  Faktor  penting  dalam mencapai kesejahteraan yaitu penanggulangan kemiskinan,  yang  menghambat proses pembangunan, terlihat  dari  keterbatasan,  ketidakmampuan,  dan kekurangan  yang  banyak  dialami.  Keterbatasan mencakup kesulitan dalam mencapai kebebasan hidup sesuai  dengan  harapan  hidup,  kesulitan  dalam  akses pendidikan,  akses  yang  terbatas  terhadap  layanan kesehatan  yang  memadai,  serta  kekurangan  dalam pemenuhan  kebutuhan  dasar  seperti  sandang  dan pangan . [1].
Untuk  mengatasi  isu  kemiskinan  pemerintah telah melakukan berbagai upaya dengan mengadakan bantuan  kepada  masyarakat  diantaranya  dengan meluncurkan  program  khusus  yang  diberi  nama program  keluarga  harapan  (PKH).  PKH  merupakan sebuah  program  bantuan  sosial  dengan  syarat  yang diberikan  kepada  keluarga  atau  individu  yang tergolong  dalam  kategori  miskin  dan  rentan,  yang terdaftar  dalam  basis  data  terpadu  untuk  penanganan fakir  miskin.  Data  ini  diolah  oleh  pusat  data  dan informasi  kesejahteraan  sosial  dan  digunakan  untuk menentukan keluarga yang menjadi penerima manfaat dari program PKH. [2].
Bantuan yang disalurkan melalui PKH memiliki persyaratan yang harus dipenuhi terutama untuk rumah tangga  miskin  dan  memiliki  komponen  antara  lain yaitu:  anak  sekolah,  balita,  ibu  hamil,  penyandang disabilitas, dan lansia, rumah tangga penerima bantuan PKH secara nominal sesuai dengan kriteria komponen.
Bantuan ini memiliki syarat tertentu, seperti kehadiran minimal 80% untuk anak sekolah, kunjungan bulanan ke  puskesmas  untuk  balita,  ibu  hamil,  dan  individu dengan  disabilitas  untuk  pemeriksaan  kesehatan  dan imunisasi.  Lansia  diwajibkan  ke  posyandu  (pos pelayanan  terpadu)  dan  melakukan  pemeriksaan kesehatan setiap bulannya.
Salah satu desa yang  mendapatkan alokasi dana bantuan  PKH  yaitu  Desa  Gereba.  Desa  Gereba merupakan salah satu desa di Kabupaten Ciamis yang terdiri  dari  4  dusun  yaitu  Dusun  Ciawitali,  Dusun Gereba,  Dusun  Nanggerang,  Dusun  Ciroyom  dengan jumlah KK 1.257, dari  jumlah  KK tersebut penerima bantuan PKH di Desa Gereba yaitu sebanyak 330 KK. Untuk  mengoptimalkan  bantuan  dana  tersebut tentunya harus disesuaikan dengan prasyarat penerima PKH,  namun  penerimaan  bantuan  dana  PKH  dinilai oleh beberapa masyarakat tidak tepat sasaran sehingga terjadi  kecemburuan  sosial  antar  masyarakat  di  Desa Gereba. clustering )  data  penduduk  yang  memenuhi syarat  untuk  menerima  bantuan  dengan  akurat menggunakan algoritma K-means clustering . Hasil  pengklusteran  akan  disesuaikan  dengan menggunakan clustering komponen penerima bantuan PKH  sesuai  prasyarat  yang  ditentukan,  sehingga bantuan dapat diterima secara merata dan tepat sasaran kepada  masyarakat  miskin  di  Desa  Gereba  dapat terlaksana  dengan  baik,  serta  staff  desa  dapat mengetahui  dusun  mana  yang  memiliki  jumlah masyarakat  miskin  terbanyak  setiap  dusunnya sehingga  dapat  mendapatkan  perhatian  lebih  untuk tahun-tahun yang akan datang.
Dari latar belakang masalah yang ada maka diusulkan tugas akhir dengan judul “ Klasterisasi Penerima Dana Bantuan  Program  Keluarga  Harapan  Menggunakan Metode K-Means Pada Desa Gereba”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Program Keluarga Harapan (PKH)
Menurut  Peraturan  Menteri  No  1  Tahun  2018 Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  adalah  program pemberian  bantuan  sosial  bersyarat  kepada  keluarga dan/atau  seseorang  miskin  dan  rentan  yang  terdaftar dalam data terpadu program penanganan fakir miskin, diolah  oleh  pusat  data  dan  informasi  kesejahteraan sosial  dan  ditetapkan  sebagai  keluarga  penerima manfaat  PKH  .  Tujuan  PKH  menurut  PERMENSOS No 1 Tahun 2018 yaitu:
1. Untuk  meningkatkan  kualitas  hidup  keluarga penerima  manfaat  melalui  akses  yang  lebih baik  ke  layanan  pendidikan,  kesehatan,  dan kesejahteraan sosial .
2. Mengurangi beban
pengeluaran dan
meningkatkan  pendapatan  keluarga  yang miskin dan rentan.
3. Mendorong perubahan perilaku dan
kemandirian keluarga penerima manfaat dalam mengakses  layanan  kesehatan,  pendidikan,
serta kesejahteraan sosial.
4. Mereduksi tingkat kemiskinan dan kesenjangan.

## 2.2. Data Mining
Menurut  Alkhairi  &  Windarto  dalam  [3]  data Mining merupakan serangkaian proses untuk menggali nilai  tambah  berupa  informasi  yang  selama  ini  tidak diketahui pengolahan data secara manual dari sebuah basis  data.  Pada  tahun  1990-an,  Data Mining mulai diperkenalkan  sebagai  metode  yang  tepat  untuk mengekstrak  pola  dan  informasi  dari  data  guna menemukan  keterkaitan  antar  data,  memungkinkan pengelompokkan  dalam  satu  atau  lebih cluster sehingga objek dalam satu cluster memiliki kesamaan yang  signifikan  satu  sama  lain.  Data Mining merupakan bagian dari proses penemuan pengetahuan dari Knowledge Discovery in Databases, suatu proses pemahaman informasi dari basis data.
2.3. Klasterisasi ( Clustering )
Klasterisasi  atau Clustering termasuk  kedalam salah  satu  teknik unsupervised  learning dimana  di dalamnya tidak perlu dilakukan pelatihan  model atau bisa  juga  dikatakan  dengan  tidak  diperlukan  tahap pelatihan  model,  atau  disebut  juga  tanpa  fase pembelajaran. Clustering adalah proses yang membagi data  menjadi  beberapa  kelompok  atau  cluster berdasarkan kesamaan atau ciri-ciri yang dimiliki oleh data tersebut. Data-data yang memiliki kemiripan akan berkumpul  atau  dikelompokan  di  satu cluster yang sama. Sedangkan data-data yang memiliki karakteristik  yang  berbeda  akan  berkumpul  atau dikelompokan pada cluster yang berbeda. Tujuan dari
klasterisasi ini adalah pengelompokan data atau objek kedalam sebuah kelompok sehingga setiap kelompok akan berisi data-data yang memiliki karakteristik yang sangat mirip [4]

## 2.4. Metode K-Means
K-Means merupakan sebuah  metode dalam data mining yang  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan pengelompokkan atau Clustering data, dimana entitas yang memiliki atribut serupa dikelompokkan ke dalam satu  kelompok  tunggal,  sementara  yang  memiliki atribut  yang  berbeda  ditempatkan  dalam  kelompok yang berbeda . [5]

## 2.5. RapidMiner
RapidMiner adalah platform perangkat  lunak yang  kuat  untuk  ilmu  data  dan  pembelajaran  mesin. RapidMine r  menyajikan  berbagai  perangkat  untuk menyusun  data,  membuat  model,  mengevaluasi,  dan menerapkan  hasilnya.  Dirancang  untuk  kemudahan penggunaan,  platform  ini  m  emfasilitasi  pembuatan dan pengujian model tanpa perlu keahlian pemrograman. RapidMiner menawarkan  antarmuka drag-anddrop yang  memungkinkan  pengguna  untuk membangun  alur  kerja  untuk  memproses  dan menganalisis  data.  Ini  mendukung  beragam  sumber data, termasuk file datar, basis data, dan platform big data  seperti Hadoop dan Spark .  Perangkat  lunak  ini juga  mencakup  beragam  operator  yang  sudah dibangun,  yang  merupakan  blok  bangunan  dari  alur kerja,  yang  mencakup  semua  tahap  proses  data Mining , seperti pembersihan data, pemilihan fitur, dan pemodelan.[6]
3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Sumber  data  dalam  penelitian  ini  diperoleh langsung dari salah satu staff Desa Gereba yaitu Bapak Usman Ali selaku penanggungjawab penyaluran PKH Desa  Gereba,  penelitian  dilakukan  di  Kantor  Desa Gereba pada tanggal 17 Oktober 2023.

## 3.1.1. Data Penelitian
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini terdiri  dari  informasi  yang  bersumber  langsung
Gambar  1. Langkah clustering menggunakan metode K-means
(primer)  serta  informasi  yang  diperoleh  dari  sumber lain  atau  sebelumnya  (sekunder).  Data  primer diperoleh  dari  hasil  wawancara  secara  langsung dengan  salah  satu  staff  Desa  Gereba  yang  juga merupakan  penanggung  jawab  penyaluran  dana bantuan  PKH  Desa  Gereba.  Data  sekunder  diperoleh dari  informasi  terkait  Keluarga  Penerima  Manfaat (KPM) PKH yang berlokasi di area Desa Gereba. Data ini  berisi  nama  dan  alamat  KPM  PKH,  komponen PKH  serta  jumlah  bantuan  yang  diberikan  sepanjang tahun 2023.

## 3.1.2. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan informasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah:[7] 1. Observasi Dalam penelitian ini peneliti melakukan pengamatan langsung ke kantor Desa Gereba untuk mengetahui  informasi  penerima  PKH  serta permasalahan  yang  ada  pada  saat  penyaluran bantuan PKH. 2. Wawancara Dalam penelitian ini wawancara dilakukan dengan salah  seorang  staff    Desa  Gereba  yaitu  Bapak Usman  Ali  selaku  penanggung  jawab  penyalur bantuan  PKH.  Wawancara  yang  diterapkan mengggunakan pertanyaan yang terbuka, bertujuan untuk  mendapatkan  informasi  sebanyak  mungkin tentang penerima bantuan PKH dan masalah yang muncul  dalam  penyalurannya.  Tujuannya  adalah mendapatkan  data  yang  detail  tanpa  kehilangan fokus pada topik utama serta tujuan penelitian yang sebenarnya.

## 3.2. Tahapan Perancangan
Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian  adalah  menggunakan  perancangan KDD . Menurut  Tomar  &  Agarwal  dalam  [8]  Data  Mining adalah  bagian  integral  dari  enam  proses  dalam Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD).  KDD merupakan serangkaian langkah untuk mengeksplorasi  informasi  yang  lebih  berharga,  lebih mudah  dipahami,  dan  baru  dari  data  yang  besar  dan kompleks.[9]  Proses  KDD  melibatkan  interpretasi hasil  dari  kumpulan  data  dengan  mengintegrasikan berbagai  ilmu.  Dimulai  dengan  menetapkan  tujuan, proses KDD berakhir dengan evaluasi. [10]
Dari  Gambar  2.  dideskripsikan  tahapan-tahapan  dari KDD.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Mengimplementasikan Algoritma K-Means Dalam  pengamatan  ini  menggunakan  tahapan KDD pada  pengelompokan  data  penerima  bantuan PKH, adapun tahapan alur KDD yaitu :

## 4.1.1. Data Selection
Pada tahapan ini ada tujuh atribut yang didapat dari  data  penerima  bantuan  PKH  Desa  Gereba  yaitu No,  Nama  Penerima,  Kategori,  Nama  Pemilik, Nominal,  dan  Alamat  dengan  jumlah  data  sebanyak 330 record .  Pada  proses  data selection tahapan pertama  yang  dilakukan  yaitu  mengimport  seluruh data  penerima  bantuan  PKH  yang  berformat excel (xlsx) pada  aplikasi RapidMiner versi  9.9,  apabila tombol pada operator read excel tidak lagi tanda seru warna  kuning  artinya  operator  telah  berisi  data  dan siap untuk diolah.
Pada  gambar  3  disajikan  gambar  operator  read excel yang  berfungsi  untuk  membaca  data  dengan format xlsx.
Hasil  data excel yang  telah  diimport  menggunakan operator read excel disajikan pada gambar 4.
Gambar 5.  merupakan bentuk dari operator Set role yang  digunakan  untuk  menetapkan field atau atribut yang akan dipergunakan sebagai id.
Gambar  2. Tahapan KDD
Gambar  3. Operator read excel Gambar  4. Data excel pada operator read excel
Gambar  5. Operator set role
Gambar  6.  Hasil  data excel yang  telah  diimport menggunakan operator Set role .
4.1.2. Preprocessing / Cleaning
Pada  proses  tahapan  data preprocessing dilakukan pemisahan atribut dari data yang digunakan dan  tidak  digunakan  sehingga  tidak  adanya missing value.
Gambar 8 . Hasil proses preprocessing
Pada  gambar  7  merupakan  data  sebelum preprocessing Sementara gambar 8 merupakan proses data prepocessing / cleaning dimana atribut yang tidak digunakan  akan  dihilangkan,  agar  data  yang dipergunakan dalam proses data mining lebih efisien.
Gambar 9. Hasil data select atributes
Pada  gambar  9  proses  data preprocessing atau cleaning dilakukan  dengan  menggunakan  software RapidMiner versi 9.9 didapatkan hasil bahwa tidak ada missing value pada data, baik pada atribut maupun id. Setelah  didapatkan  proses  data cleaning dilakukan
proses  seleksi  dengan  ekspresi  reguler  atau  hanya memilih  atribut  tanpa  nilai  yang  hilang  untuk memudahkan  pemilihan  atribut,  hasil  atribut  yang dipilih akan dikirim ke port output dan sisanya dihapus dari ExampleSet .
4.1.3. Data Transformation Pada tahap data transformation data dilakukan perubahan  data  dengan  menjumlahkan  variabel  pada jenis kategori dari setiap dusun di Desa Gereba.  Maka dari  7  atribut  di  transformasikan  menjadi  3  atribut yaitu  alamat,  nama  penerima  dan  kategori.  Berikut merupakan  gambar  proses  data transformation menggunakan operator nominal to numerical .
Gambar  7. Hasil nominal to numerical
Gambar 8. Hasil data transformation
4.1.4. Data Mining Gambar  9. Model algoritma k-means Tahapan pada data mining dilakukan menggunakan  teknik  klasterisasi  dengan  algoritma yang  digunakan  yaitu  K-means.  Pada  operator clustering  ini  diambil  objek  dari  port  input  dan mengirimkan  salinannya  ke  port  output,  setiap  port yang  terhubung  akan  membuat  salinan  yang  tidak terikat, oleh karena itu ketika mengubah suatu salinan tidak berpengaruh pada salinan yang lain. Gambar 12 merupakan  hasil  dari clustering tersebut  dapat dihubungkan  dengan performance yaitu  untuk mengetahui  suatu  model  algoritma K-means dengan hasil  pemodelan  berupa  pola  informasi  pada  salinan yang lain.
Gambar 7. Data sebelum preprocessing
Adapun tahapan-tahapan yang dilakukan dalam proses pemodelan algoritma K-means yaitu : 1. Menentukan jumlah cluster
Untuk menentukan jumlah cluster pada RapidMiner yaitu menggunakan operator clustering ,  operator  ini  merupakan  operator utama untuk mengetahui hasil dari pengklasteran tersebut.  Algoritma K-Means digunakan  untuk menentukan  satu  set  k cluster dan  menetapkan
setiap contoh ke satu cluster yang tepat.
Untuk  menentukan  jumlah cluster dilakukan percobaan 10 cluster yaitu C0 sampai C9 dengan atribut  Nama  Penerima,  Kategori,  Alamat. Berikut  ini  merupakan  nilai cluster per  atribut dengan jumlah percobaan 10 cluster
2. Menentukan titik centroid secara acak Titik  centroid      dipilih  secara  acak  melalui serangkaian  percobaan cluster di RapidMiner . Dari  10  percobaan  tersebut,  titik  pusat  klaster terkecil  dipilih  untuk  memperoleh  hasil  yang optimal.
3. Menghitung jarak data ke centroid
Setelah  memasukkan  dataset  dan  algoritma K- Means pada RapidMiner maka  proses  data dengan  klik run untuk  melihat  jarak  data  ke centroid.
Gambar  11. Jarak data ke centroid
4. Perbarui nilai titik centroid Setelah  beberapa  percobaan,  titik  pusat  klaster tidak  mengalami  perubahan  dalam  klaster tersebut.  Jika  terjadi  perubahan  pada  titik  pusat klaster, iterasi akan terus dilakukan. Namun, jika tidak  ada  perubahan,  proses  iterasi  dihentikan dan  kelompok-kelompok  yang  telah  terbentuk akan diperoleh.
4.1.5. Data Mining Untuk  mengukur  peforma  dari  operator K- Means digunakan  operator  Performance  untuk evaluasi  kinerja  metode clustering berbasis centroid. Operator  Cluster  Distance  Performance mengambil model cluster  centroid ini  dan clustered  set sebagai input  dan  mengevaluasi  kinerja  model  berdasarkan centroid cluster .
4.2. Analisis  Hasil  Penerapan  Algoritma K
Means
Berikut  merupakan  hasil  penerapan  algoritma K-Means :
4.2.1. Hasil  Analisis  Penerima  Bantuan  PKH Dalam Bentuk Cluster Model Tiap cluster memiliki  anggota  yang  berbeda, bedasarkan  kemiripan  data  satu  sama  lainnya.  Pada penelitian  ini  pengelompokan  dengan  algoritma  K- Means  dibagi  menjadi  2 cluster pada cluster 0 berjumlah 163 items , cluster 1 berjumlah 167 items .
Gambar  16  menampilkan  hasil  dari  proses pengelompokan data penerima bantuan PKH menggunakan algoritma K-Means .
Gambar  17  menyajikan cluster dalam  bentuk folder  digunakan  menu folder  view jika  di  hitung jumlah  anggotanya  akan  sama  dengan  jumlah  yang tertera pada description .
Gambar  15. Graph
Gambar  18  merupakan  ilustrasi graph dalam bentuk tree ,  semakin  banyak  anggota  maka  semakin
Gambar  10. Percobaan 10 cluster Gambar  12. Hasil performance vector
Gambar  13. Cluster model
Gambar  14. Folder View
besar  bulatannya.  Maka  dari graph tersebut  dapat disimpulkan bahwa cluster 1 paling besar bulatannya dikarenakan memiliki jumlah anggota paling banyak.
Gambar  19  menampilkan  visualisasi centroid dalam  bentuk  grafis  menggunakan  menu Plot untuk memudahkan dalam membaca data.

## 4.2.2. Hasil  Analisis  Penerima  Bantuan  PKH
Dalam Bentuk Example Set Berikut  gambar Visualizations Penerima Bantuan PKH berdasarkan nilai atribut kategori  :
4.2.3. Menetukan Nilai Cluster Optimum dan Nilai DBI
Davies Bouldin Index atau nilai DBI ini bekerja untuk mengevaluasi kinerja dari proses pengklusteran yang  telah  dilakukan  pada  tahap  4.1,  dari  evaluasi tersebut akan menghasilkan sebuah parameter berupa numeric .  Berikut  merupakan  proses  pencarian  nilai DBI :
Gambar 3 Tampilan parameter k-means clustering
Pada Gambar 22 merupakan proses menentukan cluster  optimum  dan  nilai  DBI  dari  mengelompokan
penerima  bantuan  PKH  menggunakan  algoritma  K- Means.  Perlu  dilakukan  uji  coba  n  nilai  cluster  2-10, dari  setiap cluster yang dibuat dan dievaluasi dengan operator Cluster distance performance untuk mengetahui nilai DBI tiap cluster 2-10. Pada penelitian ini menggunakan 3 metode, yaitu tanpa menggunakan operator  Normalize,  Z-Tranformation  dan  Range Tranformation .
Pada gambar 23 adalah hasil pencarian nilai DBI tanpa  menggunakan  operator normalize dengan percobaan K2 sampai K10. Berikut merupakan tabel pencarian  nilai  DBI    tanpa  menggunakan  operator normalize :
Tabel 1. Pencarian nilai DBI tanpa menggunakan operator normalize Cluster (K) Nilai DBI 2 0.500 3 0.500 4 0.505 5 0.504 6 0.516 7 0.520 8 0.522 9 0.516 10 0.514 Pencarian  yang  kedua  menggunakan  operator Normalize dengan method Z-Transformation . Normalisasi  ini  berfungsi  untuk  menskalakan  nilai agar  sesuai  dengan  rentang  tertentu  serta  untuk membandingkan atribut yang ukurannya bervariasi. Z- Transformation ini  juga  disebut  normalisasi  statistik untuk mengurangi rata-rata data dari semua nilai, dan mempertahankan distribusi data asli agar tidak terlalu terpengaruh oleh outlier .

## Gambar 5 Pencarian nilai DBI menggunakan operator
Z-Transformation
Pada gambar 24 adalah hasil pencarian nilai DBI menggunakan  operator normalize dengan  metode Z- Transformation .  Berikut  merupakan  tabel  pencarian nilai  DBI  menggunakan  metode Z-Transformation dengan percobaan K2 sampai K10:
Gambar  16. Plot
Gambar 1 Visualizations atribut kategori Gambar 2 Visualizations atribut alamat
Gambar 4 Pencarian nilai DBI tanpa menggunakan operator normalize
Tabel 2. Hasil pencarian nilai DBI metode z-
transformation
Percobaan  yang  ketiga  yaitu  menggunakan metode
Range Transformation . Metode ini menormalkan  semua  nilai  Atribut  ke  rentang  nilai tertentu dan semua nilai lainnya diskalakan, sehingga sesuai dengan rentang yang diberikan. Metode Range Transformation ini  juga  dapat  dipengaruhi  oleh outlier,  karena  batasnya  bergerak  ke  arah  outlier. Berikut  merupakan  gambar  pencarian  nilai  DBI menggunakan  operator Normalize dengan  metode Range Transformation :
Pada gambar 25 adalah hasil pencarian nilai DBI menggunakan  operator normalize dengan  metode Range Transformation .
Tabel 3. Hasil pencarian nilai DBI metode z- transformation Cluster (K) Nilai DBI 2 0.729 3 0.848 4 0.982 5 0.853 6 0.853 7 0.908 8 0.793 9 0.626 10 0.681
Berdasarkan  ketiga  pengujian  yang  telah dilakukan, maka hasil rekapitulasi perbandingan nilai DBI dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini:
Tabel 3. Rekapitulasi 3 metode
K Nilai DBI Non Normalize Z Transformation Range Transformation 2 0.500 0.922 0.729 3 0.500 0.758 0.848 4 0.505 0.828 0.982
K Nilai DBI Non Normalize Z Transformation Range Transformation 5 0.504 0.863 0.853 6 0.516 0.694 0.853 7 0.520 0.794 0.908 8 0.522 0.892 0.793 9 0.516 0.941 0.626 10 0.514 0.882 0.681
Dari  hasil  pencarian  3  metode  tersebut  maka cluster terbaik  ada  di cluster 2  tanpa  menggunakan operator normalize. Berikut merupakan hasil Performance Vector pada cluster 2 :

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  di Desa  Gereba  dengan  menggunakan  330  data  maka dapat diuraikan kesimpulan sebagai berikut: Pengelompokan  dengan  algoritma  K-Means  dibagi menjadi 2 cluster pada cluster 0 berjumlah 163 items , cluster 1  berjumlah  167 items .  Setelah  dilakukan proses clustering maka  dapat  diketahui cluster yang menjadi prioritas lebih di Desa Gereba adalah berada pada cluster 1 yaitu Dusun Ciawitali. Cluster optimum optimum  dari DBI didapat  pada cluster 2  tanpa menggunakan  operator Normalize dengan  nilai DBI yaitu  0.500.  Disarankan  untuk  pengembangan penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  proses implementasi data mining dapat dilakukan menggunakan  metode  yang  berbeda  seperti  metode Fpgrowth yang berguna untuk menemukan himpunan data yang sering muncul atau Association atau metode Decission  Tree yang  berguna  untuk  pengambilan keputusan ataupun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  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.
[2]  V. Museliza, A. Afrizal, and R. Eliza, “Pengaruh Program  Keluarga  Harapan  (Pkh)  Terhadap Kesejahteraan  Keluarga  Penerima  Manfaat  Di Kecamatan Tampan Kota Pekanbaru,” J. Manaj. dan Ilmu Adm. Publik
[3]  P.  Mai  Sarah  Tarigan,  J.  Tata  Hardinata,  H. Qurniawan,  M.  Safii,  and  R.  Winanjaya, “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan
Cluster (K) Nilai DBI 2 0.922 3 0.758 4 0.828 5 0.863 6 0.694 7 0.794 8 0.892 9 0.941 10 0.882
Gambar.25. Pencarian nilai DBI metode range transformation Gambar 26. Hasil performance vector pada cluster
2
Algoritma Apriori Dalam Menentukan
Persediaan  Barang  (Studi  Kasus :  Toko  Sinar Harahap),” Just IT  J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput
[4]  M.  R.  Nugroho,  I.  E.  Hendrawan,  and  P.  P. Purwantoro,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk Klasterisasi Data Obat Pada Rumah Sakit ASRI,” Nuansa Inform.
[5]  S.  N.  Arofah  and  F.  Marisa,  “Penerapan  Data Mining  untuk  Mengetahui  Minat  Siswa  pada Pelajaran Matematika  menggunakan Metode  K- Means  Clustering,” JOINTECS  (Journal  Inf. Technol. Comput. Sci
[6]  M.  Rafi  Nahjan,  Nono  Heryana,  and  Apriade Voutama,  “Implementasi  Rapidminer  Dengan Metode  Clustering  K-Means  Untuk  Analisa Penjualan Pada Toko Oj Cell,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform
[7]  Y.  Apriyanti,  E.  Lorita,  and  Y.  Yusuarsono, “Kualitas  Pelayanan  Kesehatan  Di  Pusat Kesehatan Masyarakat Kembang
Seri
Kecamatan  Talang  Empat  Kabupaten  Bengkulu Tengah,” Prof. J. Komun. dan Adm. Publik , vol. 6, no. 1, 2019, doi: 10.37676/professional.v6i1.839.
[8]  S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[9]  K.  F.  Mauladi  and  P.  H.  Susilo,  “Klasterisasi Virus Covid-19 Di Wilayah Kabupaten Lamongan Dengan Metode K-Means
Clustering,” JIPI  (Jurnal  Ilm.  Penelit.  dan Pembelajaran Inform.
[10]  I. K. Juni  Arta, G. Indrawan, and G. R. Dantes, “Data  Mining  Rekomendasi  Calon  Mahasiswa Berprestasi  Di  Stmik  Denpasar  Menggunakan Metode  Technique  for  Others  Reference  By Similarity To Ideal Solution,”