## PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN BLT MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING K-MEANS PADA DESA PAMULIHAN
Eddiwan Dwiguna, Agus Bahtiar Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No 10 B Majasem Kota Cirebon, Indonesia eddiwandwiguna@gmail.com

## ABSTRAK
Penggunaan  metode  Clustering K-means dalam  Data  Mining  untuk  menentukan  penerima  Bantuan Langsung Tunai (BLT) terus berkembang seiring dengan kemajuan ketersediaan data, teknologi, dan kesadaran akan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan program bantuan sosial. Proses manual dalam menentukan penerima BLT  di  Desa  Pamulihan  dinilai  tidak  transparan,  kurang  efisien,  dan  dapat  menimbulkan  ketidakpuasan  di kalangan penduduk. Keberlanjutan program BLT juga terkendala oleh ketidakjelasan kriteria penentuan penerima, keterbatasan sumber daya finansial, dan potensi risiko kecurangan. Penelitian ini difokuskan pada penerapan K- means Clustering dengan mempertimbangkan penentuan kriteria penerima, optimalitas pengelompokan, evaluasi model, etika dan keadilan proses, serta pengelolaan data dan keamanan privasi. Tujuan utama dari penelitian ini adalah membangun model Data Mining menggunakan metode Clustering K-means untuk mengidentifikasi calon penerima bantuan BLT di Desa Pamulihan. Hasil penelitian di peroleh pengelompokkan terbaik adalah K9 dengan nilai Davies  bouldin  index (DBI)  sebesar  0.745,  nilai  tersebut  paling  optimal  karena  mendekati  angka  0  serta menghasilkan cluster data dengan jumlah data terbanyak adalah cluster 0, yang terdiri dari 50 data yang terdiri dari 14 data penerima, 15 data bukan penerima, dan 21 data dipertimbangkan jumlah data paling sedikit adalah cluster 2, yang terdiri dari 16 data yaitu penerima 15 dan bukan penerima 1.
Kata kunci : Data Mining, Clustering K-means, Bantuan Langsung Tunai, Bantuan Sosial Desa Pamulihan

## 1. PENDAHULUAN
Data  Mining,  khususnya  penggunaan  metode Clustering K-means ,  dalam  menentukan  penerima bantuan  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  terus mengalami  perkembangan  terkini  yang  menarik. Perkembangan ini berakar dari peningkatan ketersediaan  data,  teknologi,  dan  kesadaran  akan kebutuhan  untuk  mengelola  program  bantuan  sosial dengan  lebih  efisien  dan  akurat.  Berikut  adalah deskripsi  tentang  perkembangan  terkini  dalam penggunaan Data Mining untuk menentukan penerima bantuan BLT dengan metode Clustering K-means . Penelitian  ini  meliputi  penerapan  Data  Mining untuk mengidentifikasi     penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) dengan menggunakan metode clustering K-means yang  melibatkan  beberapa  konsep  dan definisi  yang  relevan  serta  permasalahan  penelitian yang  harus  diuraikan  Penelitian  ini  fokus  pada penerapan K-means clustering,  Permasalahannya meliputi  penentuan  kriteria  penerima,  optimalitas pengelompokan,  evaluasi  model,  etika  dan  keadilan proses, serta pengelolaan data dan keamanan privasi. Tujuannya adalah mencari solusi yang efisien dan adil dalam  mengidentifikasi  penerima  bantuan  BLT dengan menggunakan pendekatan data mining.
Data  yang  dapat  mendukung  urgensi  penelitian mengenai  penerapan  Data  Mining  dengan  metode Clustering K-means untuk menetapkan calon penerima Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  di  Desa  Pamulihan dapat  bersumber  dari  berbagai  sumber,  baik  berupa informasi lapangan yang diperoleh secara langsung di
lokasi  penelitian  maupun  dari  literatur  yang  telah dijelaskan dalam jurnal atau penelitian sebelumnya.
Oleh  karena  itu  diusulkan  penelitian  dengan judul  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan Penerima  Bantuan  BLT  Menggunakan  Metode Clustering K – MEANS Pada Desa Pamulihan Adapun yang  menjadi  alasan  dilakukannya  penelitian  ini dengan  judul  tersebut  karena  judul  sudah  dipilih setelah pertimbangan yang matang karena mencerminkan inti dari penelitian ini. Pertama, judul ini  mencakup  fokus  utama  penelitian,  yaitu pemanfaatan  teknik  Data  Mining  dengan  metode Clustering K-means untuk  proses  seleksi  penerima Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  di  Desa  Pamulihan. Kedua, judul ini dengan jelas menggambarkan solusi yang diusulkan, yaitu penerapan metode Clustering K- means untuk  meningkatkan  tingkat  akurasi  dan efisiensi  dalam  penentuan  penerima  BLT.  Ketiga, judul ini mencantumkan lokasi penelitian, yaitu Desa Pamulihan,  memberikan  konteks  yang  spesifik  dan relevan  yang  menunjukkan  permasalahan  yang dihadapi  di  tingkat  lokal.  Oleh  karena  itu,  judul  ini secara  komprehensif  mencerminkan  tujuan  dan metode  penelitian  serta  memberikan  informasi  yang memadai  kepada  pembaca  mengenai  latar  belakang penelitian ini.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  yang  dilakukan  Yosep  Filki  yang berjudul  Algoritma K-means Clustering  dalam
Memprediksi  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai (BLT) Dana Desa, untuk menentukan penerima BLT- DD  yang  tepat  sasaran  di  Nagari  Taluk  Kecamatan Lintau  Buo  Kabupaten  Tanah  Datar  menggunakan metode K-means Clustering.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  penggunaan  Metode K-means Clustering  efektif  dalam  memprediksi  penerima Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  (BLT-DD)  di Nagari  Taluk  Kecamatan  Lintau  Buo  Kabupaten Tanah Datar. Penggunaan metode K-means Clustering dalam  pengolahan  data  usulan  penerima  BLT-DD  di Nagari  Taluk  tahun  2022  menghasilkan  tiga  cluster, yaitu layak, dipertimbangkan, dan tidak layak. Dari 25 data sampel, 11 data termasuk dalam cluster 1 dengan status layak, 5 data termasuk dalam cluster 2 dengan status  dipertimbangkan,  dan  9  data  termasuk  dalam cluster 3 dengan status tidak layak [1].
Penelitian yang dilakukan oleh Sarmila Sari dan Joy  Nashar  Utamajaya  berjudul  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana Desa  Menggunakan  Metode  Algoritma  K-means Clustering,  bertujuan  untuk  menetapkan  prioritas penerima  bantuan  utama  dari  sejumlah  warga  yang mengajukan  permohonan  bantuan.  Algoritma  K- means  digunakan  untuk  ini.  Dengan  menerapkan metode  K-means  clustering  menggunakan  aplikasi RapidMiner  Studio  pada  336  data  penduduk  yang memenuhi  kriteria  sebagai  calon  penerima  BLT-DD, ditemukan  tiga  cluster.  Cluster  1,  dengan  87  data, tergolong dalam kategori penerima bantuan yang tepat sasaran. Cluster 2, dengan 193 data, tergolong dalam kategori  penerima  bantuan  yang  masih  perlu dipertimbangkan. Sementara itu, Cluster 3, dengan 56 data, tergolong dalam kategori penerima bantuan yang tidak tepat sasaran. [2].
Penelitian  yang  dilakukan  Aviv  Fitria  Yulia, Ratnasari,  Panji  Bintoro  yang  berjudul K-means Clustering  Dalam  Menentukan  Kelayakan  penerima bantuan  untuk  warga  miskin  studi  kasus  pekon Sukoharjo III, penelitian tersebut menghadapi masalah serupa  dengan  penelitian  ini,  yaitu  identifikasi  calon penerima bantuan sosial. Penelitian tersebut menggunakan  metode  clustering  K-means  untuk mengelompokkan  calon  penerima  bantuan,  yang menghasilkan  peningkatan  yang  signifikan  dalam tingkat  akurasi  identifikasi  penerima  bantuan. Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian sebelumnya adalah bahwa metode clustering K-means telah terbukti efektif dalam meningkatkan akurasi dan efisiensi  proses  identifikasi  penerima  bantuan  sosial. Temuan  ini  memberikan  dukungan  kuat  terhadap penelitian  yang  sedang  berlangsung,  menegaskan bahwa  penerapan  data  mining  dan  metode  clustering K-means  memiliki  potensi  besar  untuk  memberikan solusi efisien terhadap tantangan identifikasi penerima bantuan BLT di Desa Pamulihan, sesuai dengan hasil positif yang tercatat dalam penelitian terdahulu  [3].
Penelitian  yang  dilakukan  Arisman  Waruwu, Milfa Yetri, Feri Setiawan yang berjudul Implementasi Data Mining Dalam Mengelompokkan Data penduduk
Kurang  Mampu  Menggunakan  Metode K-means Clustering, untuk melakukan analisis dan pengelompokan data penduduk kurang mampu di Desa Hiliwaele II menggunakan metode k-means clustering, agar  data  penduduk  kurang  mampu  tersebut  dapat dikelompokkan  berdasarkan  karakteristik  yang  sama. Data  penduduk  kurang  mampu  di  Desa  Hiliwaele  II berhasil dikelompokkan menjadi 2 cluster menggunakan  metode k-means clustering.  Cluster  1 memiliki jumlah anggota sebanyak 15 orang. Cluster ini  terdiri  dari  penduduk  yang  memiliki  rata-rata pendapatan,  status  kepemilikan  rumah,  dan  jumlah tanggungan di atas rata-rata. Cluster 2 memiliki jumlah anggota  sebanyak  19  orang.  Cluster  ini  terdiri  dari penduduk  yang  memiliki  rata-rata  pendapatan,  status kepemilikan rumah, dan jumlah tanggungan di bawah rata-rata [4].
Penelitian  yang  dilakukan  Fadia  Azzahra, Ahmad Zakir, Dedy Irwan yang berjudul Pemanfaatan Algoritma K-means Untuk  Menentukan  Penerimaan Bantuan  Langsung  Tunai  Pada  Kecamatan  Medan Area,  tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk membangun suatu sistem data mining penentuan calon penerima bantuan tunai langsung berdasarkan kriteria yang sudah di tentukan oleh kantor camat medan area. Hasil yang dicapai adalah algoritma K-means terbukti efektif  digunakan  untuk  mengelompokkan  data bantuan langsung tunai sehingga diketahui masyarakat yang  membutuhkan dan tidak  membutuhkan bantuan tersebut [5].

## 2.2. Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  ekstraksi  pola atau  pengetahuan  yang  berguna  dari  suatu  set  data yang besar. Proses analisis data yang dikenal  sebagai data mining bertujuan untuk mengekstraksi pola atau informasi  berharga  dari  kumpulan  data  besar  atau kompleks.  Proses  ini  memanfaatkan  teknik  seperti matematika,  statistika,  dan  kecerdasan  buatan  untuk mengidentifikasi  pola  yang  tidak  terlihat  secara langsung,  memprediksi  hasil  masa  depan,  membagi data  menjadi  kelompok,  menemukan  anomali,  dan mengoptimalkan  proses  bisnis.  Data  mining,  yang memanfaatkan  berbagai  algoritma  seperti  regresi, klasifikasi, pengelompokan, dan asosiasi, memungkinkan  organisasi  untuk  membuat  pilihan yang  lebih  baik  dan  mengoptimalkan  penggunaan sumber daya mereka [6].

## 2.3. Clustering
Dalam analisis data, clustering adalah cara untuk mengelompokkan objek atau data ke dalam kelompok atau  klaster  berdasarkan  hal-hal  yang  serupa. Kelompok  yang  memiliki  banyak  kesamaan  internal sementara  sedikit  perbedaan  antar  mereka  adalah tujuan utama clustering. Dengan metode ini, data dapat dikelompokkan tanpa membutuhkan informasi sebelumnya  tentang  kategori  atau  kelompok  yang diharapkan.  Algoritma  clustering  digunakan  untuk mencoba  menemukan  struktur  yang  tersembunyi
dalam  data  dan  membagi  objek  menjadi  kelompok yang  berbeda  berdasarkan  sejumlah  fitur  atau  atribut yang  diukur.  Segmentasi  pelanggan,  pengelompokan dokumen dalam analisis teks, dan klasifikasi genetika dalam  studi  bioinformatika  adalah  beberapa  contoh penggunaan clustering [7].

## 2.4. Algoritma K-means
Algoritma clustering K-means digunakan dalam analisis  data  dan  pembelajaran  mesin  dengan  tujuan mengelompokkan  data  ke  dalam  k  kelompok  atau klaster berdasarkan kesamaan karakteristik atau fitur. Proses  dimulai  dengan  menginisialisasi  titik  pusat klaster secara acak, lalu data dikelompokkan ke dalam klaster  yang  memiliki  pusat  terdekat.  Titik  pusat klaster  dihitung  ulang  menggunakan  data  yang  telah dikelompokkan,  dan  proses  ini  diulang  sampai  titik pusat  stabil.  Walaupun  K-means  memiliki  kelebihan dalam skalabilitas dan efisiensi, algoritma ini sensitif terhadap  inisialisasi  awal,  yang  dapat  memengaruhi hasil clustering tergantung pada titik awal yang dipilih. Penting untuk menghitung jumlah klaster sebelumnya sebelum menggunakan K-means, dan interpretasi hasil clustering perlu dilakukan dengan hati-hati. Beberapa contoh penggunaan algoritma ini melibatkan segmentasi pelanggan, analisis teks, dan pengelompokan data dalam berbagai bidang ilmu [8].

## 2.5. Kriteria Penerima Bantuan BLT
Kriteria  untuk  penerima  Bantuan  Langsung Tunai  (BLT)  bergantung  pada  berbagai  hal,  seperti keadaan ekonomi, status sosial, dan kondisi individu. BLT  biasanya  diberikan  kepada  masyarakat  dengan pendapatan  rendah  atau  di  bawah  garis  kemiskinan. Faktor-faktor seperti status keluarga, jumlah tanggungan, dan keberlanjutan dalam kasus usia lanjut atau  disabilitas  juga  dapat  menjadi  pertimbangan. Selain  itu,  keadaan  khusus,  seperti  konsekuensi langsung dari bencana alam atau krisis ekonomi, dapat menentukan penerima BLT. Untuk memastikan bahwa penerima  benar-benar  memenuhi  persyaratan  yang telah  ditetapkan,  pendaftaran  dan  verifikasi  sering menjadi bagian dari proses. Ada kemungkinan bahwa program BLT akan difokuskan pada area tertentu yang dianggap membutuhkan bantuan tambahan. Selain itu, pemerintah  dapat  mempertimbangkan  perubahan dalam  kondisi  kehidupan  seseorang  sebagai  faktor penentu  kelayakan  penerima,  seperti  kehilangan pekerjaan atau kondisi kesehatan yang buruk [9].
2.6. Implementasi K-means dalam  Penentuan Penerima Bantuan Penjelasan  tentang  bagaimana  metode K-means diimplementasikan dalam penelitian ini. Ini mencakup langkah-langkah pemrosesan data, pengaturan parameter  K,  dan  analisis  hasil  untuk  menentukan kelompok  penerima  bantuan  BLT.  Dalam  penentuan penerima  bantuan,  algoritma  clustering  digunakan untuk mengelompokkan orang atau keluarga berdasarkan  fitur  tertentu.  Selama  proses  ini,  semua
data yang relevan diukur, termasuk tingkat pendapatan, jumlah tanggungan, dan status pekerjaan. Kemudian, algoritma K-means membagi data tersebut menjadi  kelompok,  atau  klaster,  yang  memiliki kesamaan karakteristik. Hasilnya membantu pemerintah  atau  lembaga  bantuan  sosial  menemukan kelompok  masyarakat  yang  membutuhkan  bantuan ekonomi  berdasarkan  tren  atau  pola  tertentu,  seperti tingkat  pendapatan  rendah  atau  jumlah  tanggungan yang  tinggi.  Meskipun K-means memberi  wawasan awal,  interpretasi  hasil  dan  kebijakan  bantuan  harus mempertimbangkan faktor sosial, ekonomi, dan etika. Sebelum membuat keputusan akhir tentang siapa yang akan  menerima  bantuan,  hasil  clustering  juga  perlu diverifikasi dan divalidasi dengan data tambahan [10].

## 2.7. Davis Bouldin Index
Davies  Bouldin  Index  (DBI)  adalah  metode validasi cluster yang dirancang oleh D.L. Davies. DBI merupakan fungsi perbandingan dari jumlah distribusi di  dalam  setiap  cluster  terhadap  pemisahan  antar cluster.  Penggunaan  DBI  sebagai  alat  pengukuran bertujuan  untuk  maksimalkan  jarak  antar-cluster. Dalam konteks penelitian ini, DBI diterapkan sebagai metode  validasi  data  pada  masing-masing  cluster untuk  memastikan  kualitas  pengelompokan  yang optimal.  Dengan  memanfaatkan  Davies  Bouldin Index,  sebuah  skema  pengelompokan  dianggap optimal jika memiliki nilai Davies Bouldin Index yang minimal.[11].

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Sumber  Data  pada  penilitian  ini  yaitu  Data primer,  Data  primer  adalah  jenis  informasi  yang dikumpulkan  secara  langsung  dari  sumbernya  tanpa melalui  interpretasi  atau  pengolahan  sebelumnya.  Ini termasuk  data  yang  dikumpulkan  melalui  metode seperti  wawancara,  survei,  observasi  langsung,  dan eksperimen.  Jenis  data  ini  unik  karena  dikumpulkan khusus untuk tujuan penelitian atau analisis dan dapat memberikan  wawasan  langsung  tentang  subjek  atau konteks yang sedang diteliti.
Data  primer  pada  penelitian  ini  bersumber  dari database yang diperoleh dari Desa Pamulihan dengan nama  data  data  penghasilan  aset  penduduk  desa Pamulihan.

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Untuk  mendapatkan  data  atau  informasi  dari berbagai  sumber,  teknik  pengumpulan  data  Memilih teknik  pengumpulan  yang  tepat,  untuk  memastikan bahwa  data  yang  dikumpulkan  relevan,  akurat,  dan dapat diandalkan. Berikut ini adalah beberapa metode yang saya gunakan untuk mengumpulkan data.
1. Wawancara
Untuk  mendapatkan  informasi  yang  diinginkan, metode wawancara melibatkan interaksi langsung  antara  peneliti  atau  pewawancara  dan
responden.  Wawancara  dapat  dilakukan  dalam berbagai bentuk dan pendekatan
2. Observasi Observasi adalah metode pengumpulan data yang melibatkan  pengamatan  langsung  terhadap objek, kejadian, atau perilaku untuk mendapatkan informasi yang diperlukan. Observasi  dapat  dilakukan  dalam  berbagai konteks,  seperti  penelitian  ilmiah,  penelitian sosial, atau pemantauan aktivitas tertentu.

## 3.3. Tahapan Perancangan

## Gambar 1. Proses KDD
Pada  gambar  1,  terlihat  tahapan Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  yang  menjelaskan beberapa  langkah  yang  diambil  untuk  menghasilkan klasifikasi dari data mining menggunakan metode K- means Clustering.

## 3.3.1. Data Selection
Data selection, juga dikenal sebagai pemilihan data, adalah proses memilih subset atau bagian tertentu dari  data  yang  akan  digunakan  untuk  analisis  lebih lanjut. Ini adalah tahap awal dalam proses penemuan pengetahuan dalam database (KDD), atau analisis data secara keseluruhan. Kualitas dan relevansi hasil dapat sangat dipengaruhi oleh pemilihan data yang baik.

## 3.3.2. Data Preprocesing/Cleaning Data
Data Cleaning adalah proses analisis data yang bertujuan  untuk  menemukan,  memperbaiki,  dan menghilangkan  kesalahan  atau  inkonsistensi  dari kumpulan  data.  Tujuan  utama  pembersihan  data adalah  meningkatkan  kualitas  data  sehingga  analisis yang  dilakukan  dapat  menghasilkan  hasil  yang  lebih akurat  dan  dapat  diandalkan.  Proses  ini  melibatkan tindakan  untuk  mengatasi  berbagai  masalah  yang dapat muncul dengan dataset.
3.3.3. Data Transformation adalah  proses  mengubah  atau  mengolah  data dari bentuk atau struktur aslinya menjadi bentuk yang lebih  sesuai  atau  bermanfaat  untuk  digunakan  untuk analisis  atau  keperluan  pengolahan  data  lainnya. Tujuan transformasi data adalah untuk meningkatkan kualitas data, membuatnya lebih mudah dipahami, dan
membuatnya  lebih  mudah  untuk  mengekstrak pengetahuan yang bermanfaat.

## 3.3.4. Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  ekstraksi  pola atau  informasi  penting  dari  kumpulan  data  yang berskala  besar.  Tujuan  utama  dari  proses  ini  adalah untuk  menemukan  hubungan  yang  tidak  terlihat  atau mendapatkan  pengetahuan  baru  dari  data  yang  ada. Metode  data  mining  melibatkan  penerapan  teknik matematika,  statistik,  dan  kecerdasan  buatan  untuk menganalisis  serta  menginterpretasi  pola  yang mungkin sulit atau bahkan tidak dapat terlihat melalui analisis manusia biasa.

## 3.3.5. Data interpretation (evaluation)
Interpretasi  data  adalah  proses  menganalisis dan  memberikan  makna  atau  pemahaman  terhadap informasi  yang  terkandung  dalam  data.  Proses  ini melibatkan ekstraksi pola, signifikansi, dan pengetahuan yang dapat membantu dalam pengambilan  keputusan  atau  memahami  lebih  lanjut tentang  fenomena  atau  masalah.  Interpretasi  data seringkali  merupakan  bagian  penting  dari  siklus analisis data dan dapat mencakup berbagai aspek.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil  Nilai  K  Optimal  Pada  Data  Penerima Bantuan BLT
4.1.1. Data Selection
Untuk  memasukkan dataset Penerima bantuan BLT  xlsx  ke  dalam  repository  Rapidminer,  perlu dilakukan  proses  import  menggunakan  operator  read excel.  Operator  ini  dapat  ditambahkan  ke  workflow Rapidminer  seperti  yang  ditunjukkan  pada  gambar  2 read excel dan selection data berikut.
Gambar 2. Read Excel dan Selection Data
Hasil  Read  Excel  dari  data  Penerima  (BLT), yang  sudah  dibaca,  menunjukkan  jumlah  280  data dengan 6 atribut sebelum dilakukan selection data.
Sebelum  dilakukan  proses  selection  data terdapat 6 atribut yaitu NO, NAMA, TANGGUNGAN,  PEKERJAAN,  GAJI,  STATUS dan setelah dilakukan proses selection data menjadi 4 atribut  yaitu  TANGGUNGAN,  PEKERJAAN,  GAJI serta  STATUS  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  3 setelah proses selection data di atas.

## 4.1.2. Data Preprocessing
Setelah  data  Penerima  Bantuan  BLT  diimpor, langkah  selanjutnya  adalah  membersihkan  data tersebut.
Gambar 4. Proses Preprocessing
Pada  gambar  4,  terihat  operator  pada  Rapid Miner untuk melakukan pembersihan data.
Gambar 5. Hasil Preprocessing
Berdasarkan yang didapat dari proses preprocessing ,  seperti  terlihat  pada    pada  Gambar  5 hasil preprocessing di atas, dapat disimpulkan bahwa tidak  ada  atribut  yang  memiliki  nilai  yang missing sehingga datanya tetap 280 data.

## 4.1.3. Data Transformation
Setelah  dilakukan  preprocessing  dilanjutkan proses  transformasi  data  pada  tahap  ini  dilakukan transformasi  data  sebanyak  2  kali,  yang  pertama adalah  seperti  yang  terlihat  pada  gambar  6  proses transformation data nominal to numerical berikut.
Gambar 6. Proses Tranfornation Data Nominal to Numerical
Transformasi  data  nominal  to  numeric  dapat dilakukan  untuk  mengubah  data  kategorikal  menjadi data  numerik.  Transformasi  ini  dapat  meningkatkan akurasi  model  data  mining,  performa  algoritma pembelajaran mesin, dan interpretabilitas model.

## 4.1.4. Data Mining
Untuk  membuat  cluster K-means ,  langkah pertama  yang  harus  dilakukan  adalah  menentukan jumlah cluster. Jumlah cluster atau K yang digunakan adalah  jumlah  cluster  optimal,  yaitu  jumlah  cluster yang dapat mengelompokkan data Penerima Bantuan BLT dengan baik. Berikut adalah desain proses untuk membuat  cluster K-means data  Penerima  Bantuan BLT menggunakan tools Rapid Miner versi 10.1.
Gambar 7. Model data mining
Proses  pengolahan  data  mining  dengan  model decision  tree dimulai  dengan  pemilihan  data  yang relevan. Data yang dipilih kemudian diproses melalui tahapan seleksi atribut, preprocessing , dan transformasi  data.  Tahapan-tahapan  ini  saling berhubungan dan saling mendukung satu sama lain.

## 4.1.5. Interpretation/Evaluation
Berikut  merupakan  tabel  hasil  percobaan sampai dengan 10 cluster.
Tabel 1. Hasil Percobaan Nilai K CLUSTER DBI 2 0.945 3 0,840 4 0.865 5 0.899 6 0.822 7 0.832 8 0.842 9 0.745 10 0.753
Berdasarkan  hasil  DBI  yang  diperoleh  dalam tabel  1,  hasil  percobaan  nilai  K  di  atas  dapat disimpulkan  hasil  evaluasi  dari  clustering  pada  tabel diatas bahwa pengelompokan terbaik adalah cluster 9 dengan Davies  bouldin  index (DBI)  sebesar  0.745, nilai tersebut paling optimal karena mendekati angka 0.  Penelitian  ini  mengelompokkan  data  Penerima Bantuan  BLT  dengan  tingkat  kesamaan  karakteristik yang mirip antara satu sama lain. Berikut hasil cluster
model  yang  bisa  dilihat  pada  gambar  8  hasil  cluster model pada halaman berikutnya.
Gambar 8. Hasil Cluster Model
Hasil  cluster  model  data  Penerima  Bantuan BLT  terdiri  dari  280  data  yang  terbagi  menjadi  9 cluster  yaitu  cluster  0,  50  data,  cluster  1,  22  data, cluster 2, 16 data, cluster 3, 38 data, cluster 4, 45 data, cluster 5, 28 data, cluster 6, 23 data, cluster 7, 23 data, dan cluster 8, 35 data.

## 4.2. Hasil  Cluster  Penerima  Bantuan  BLT  Desa Pamulihan
Berikut  adalah  hasil  cluster  dari  data  Penerima Bantuan BLT Desa Pamulihan yang bisa dilihat pada gambar 9 hasil cluster penerima bantuan BLT berikut.
Gambar 9. Hasil Cluster Penerima Bantuan BLT
Terdapat  9  cluster  yang  dihasilkan  dari  proses clustering. Masing-masing cluster memiliki karakteristiknya  masing-masing,  yang  dapat  dilihat dari  jumlah  data  dalam  cluster  tersebut,  serta  status data dalam cluster tersebut.
1. Cluster 0 adalah cluster dengan jumlah data yaitu 50 data. Cluster ini terdiri dari 14 data penerima, 15  data  bukan  penerima,  dan  21  data dipertimbangkan.
2. Cluster 1 adalah cluster dengan jumlah 22 data. Cluster  ini  terdiri  dari  20  data  penerima  dan  2 data bukan penerima.
3. Cluster 2 adalah cluster dengan jumlah yaitu 16 data. Cluster ini terdiri dari 15 data penerima dan 1 data bukan penerima.
4. Cluster 3 adalah cluster dengan jumlah yaitu 38 data. Cluster ini terdiri dari 13 data penerima, 13
data bukan penerima, dan 12 data dipertimbangkan.
5. Cluster 4 adalah cluster dengan jumlah data yaitu 45 data. Cluster ini terdiri dari 44 data penerima dan 1 data dipertimbangkan.
6. Cluster 5 adalah cluster dengan jumlah yaitu 28 data.  Cluster  ini  terdiri  dari  28  data  bukan penerima.
7. Cluster 6 adalah cluster dengan jumlah data yaitu 23 data. Cluster ini terdiri dari 22 data penerima dan 1 data bukan penerima.
8. Cluster 7 adalah cluster dengan jumlah data yaitu 23 data. Cluster ini terdiri dari 8 data penerima, 7 data  dipertimbangkan,  dan  8  data  bukan penerima.
9. Cluster 8 adalah cluster dengan jumlah data yaitu 35 data. Cluster ini terdiri dari 34 data penerima dan 1 data bukan penerima.
Berdasarkan penjelasan di atas, dapat disimpulkan bahwa hasil cluster menunjukkan bahwa terdapat 9 cluster data yang berbeda berdasarkan status datanya. Kelompok data dengan jumlah data terbanyak adalah cluster 0, yang terdiri dari 50 data. Kelompok data  ini  terdiri  dari  14  data  penerima,  15  data  bukan penerima, dan 21 data dipertimbangkan dan kelompok data dengan jumlah data paling sedikit adalah cluster 2,  yang  terdiri  dari  16  data  yaitu  penerima  15  dan bukan penerima 1.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian  di Desa Pamulihan dengan 280 data Penerima Bantuan BLT, disimpulkan bahwa  nilai  K  optimal  untuk  algoritma K-means adalah  9,  dengan  DBI  sebesar  0.745,  menunjukkan evaluasi  clustering  yang  baik.  Saran  untuk  penelitian selanjutnya mencakup penggunaan dataset yang lebih besar dan beragam guna mendapatkan hasil clustering yang lebih akurat serta pemilihan algoritma clustering yang berbeda untuk membandingkan kinerja algoritma dan menentukan yang terbaik sesuai karakteristik data. Kombinasi  dari  data  yang  lebih  besar  dan  variasi algoritma  dapat  memberikan  pemahaman  yang  lebih mendalam  terhadap  pola-pola  dalam  data  Penerima Bantuan  BLT,  meningkatkan  kehandalan  hasil penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y. Filki, “Algoritma K-Means Clustering dalam Memprediksi Penerima Bantuan Langsung Tunai (BLT) Dana Desa,” J. Inform. Ekon. Bisnis , vol.
4, pp. 166–171, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i4.166.
[2]  S. Sari and J. N. Utamajaya, “Sistem Pendukung Keputusan  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai Dana Desa Menggunakan Metode Algoritma K- Means Clustering,” J.  JUPITER ,  vol.  14,  no.  1, pp. 150–160, 2022.
[3]  A.  Fitria  Yulia  and  P.  Bintoro,  “K-Means Clustering  in  Determining  the  Eligibility  of
Recipients of Assistance for the Poor Case Study of  Village  Sukoharjo  III,” Int.  J.  Softw.  Eng. Informatics ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  63–70,  2023, [Online]. Available: https://journal.aisyahuniversity.ac.id/index.php/I Josei
[4]  A.  Waruwu,  M.  Yetri,  and  F.  Setiawan,
“Implementasi Data Mining Dalam Mengelompokkan Data penduduk Kurang
Mampu Menggunakan Metode K-Means
Clustering,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) ,  vol.  2,  no.  6,  p.  945,  2023,  doi: 10.53513/jursi.v2i6.8965.
[5]  F.  Azzahra,  A.  Zakir,  and  D.  Irwan, “Pemanfaatan  Algoritma  K  Means  Untuk Menentukan  Penerimaan  Bantuan  Langsung Tunai Pada Kecamatan Medan Area,” Djtechno J. Teknol. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 260–267, 2022, doi: 10.46576/djtechno.v3i2.2739.
[6]  W.  Febrianti  and  Mustopa  Husein  Lubis,  “Data Mining dalam Mengidentifikasi Calon Penerima Bantuan  Satu  Keluarga  Satu  Sarjana  (SKSS) dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J. Inform.  Ekon.  Bisnis ,  vol.  4,  pp.  53–58,  2022, doi: 10.37034/infeb.v4i2.117.
[7]  L.  G.  Rady  Putra  and  A.  Anggrawan, “Pengelompokan  Penerima  Bantuan  Sosial Masyarakat dengan Metode K-Means,” MATRIK J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa Komput. , vol. 21, no. 1, pp. 205–214, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1554.
[8]  A. M. Sholihah, N. Suarna, G. Dwilestari, and N. R,  “Implementasi  Metode  K-means  Clustering Untuk  Menganalisa  Penerima  Bantuan  di  Desa Palasah,” J. Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 111–117, 2023, doi: 10.56854/jt.v1i2.121.
[9]  L.  Anggraeni  and  M.  Muslihudin,  “Sosialisai Dan  Pendampingan  Pengelolan  Website  Desa Kepada Aparatur Desa,” J. PkM … , vol. 1, no. 2, pp. 41–50, 2020, [Online]. Available: http://jurnalpkmpemberdayaan.com/index.php/P kMLP3K/article/view/8
[10]  C.  Suhaeni,  A.  Kurnia,  and  R.  Ristiyanti, “Perbandingan Hasil Pengelompokan menggunakan  Analisis  Cluster  Berhirarki,  K- Means  Cluster,  dan  Cluster  Ensemble  (Studi Kasus  Data  Indikator  Pelayanan  Kesehatan  Ibu Hamil),” J. Media Infotama , vol. 14, no. 1, 2018, doi: 10.37676/jmi.v14i1.469.
[11]  Z. Mustofa and Iman Saufik Suasana, “Algoritma Clustering  K-Medoids  Pada  E-Government Bidang Information and Communication Technology  Dalam  Penentuan  Status  Edgi,” J. Teknol. Inf. Dan Komun. , vol. 9, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.51903/jtikp.v9i1.162.