## PENERAPAN METODE K-MEANS UNTUK PROSES PENENTUAN BANTUAN LANGSUNG TUNAI (BLT) PADA DESA MEKAR SARI KECAMATAN KUMPEH KABUPATEN MUARO JAMBI
Rike Limia Budiarti 1 , Lailyn Puad 2 , Rismawati 3
1,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Nurdin Hamzah, Jambi
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nurdin Hamzah, Jambi E-mail: 1 rikelimia@gmail.com, 2 lailynfuad@gmail.com, 3 rismawati.jambi20@gmail.com
Abstract – Direct Cash Assistance is a government assistance program that provides cash for the poor. Poverty is also a factor in people's inability to meet their daily needs, causing difficulties  in meeting their basic needs. For data collection, secondary data came from various literature related to direct cash assistance. Based on the data that has  been explained,  the findings in  the implementation  of  direct cash  assistance  are  not yet  optimal because  various  kinds  of  problems  are  still  found,  such  as  discrepancies  in  providing  direct  cash  assistance, which  aims  to  assist  in  the  calculation  process  according  to  those  who  are  less  fortunate  or  who  deserve assistance. cash straight away. To classify recipients of this assistance, the K-Means method is used to analyze an object that is included in the class attribute in the algorithm. The K-Means method is a method that aims to group several data based on the characteristics of the data quickly and efficiently. The tool used is Rapidminer software to calculate the data accounting level.
Keywords : BLT, Data Mining, Data Processing, K-Means, Rapidminer

## I. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Kantor Desa Mekar Sari Kecamatan Kumpeh Kabupaten  Muaro  Jambi  merupakan  suatu  pusat pelayanan  desa  yang  menjadi  acuan  semua  kegitan yang  ada  di  desa,  baik  dalam  kegiatan  berbagai bidang pemerintahan, pemberdayaan, pembangunan, maupun  pembinaan.  Kantor  Desa  Mekar  Sari Kecamatan  Kumpeh  Kabupaten  Muaro  Jambi  juga merupakan  suatu  tempat  lokasi  penelitian  yang beralamat di Desa Mekar Sari.
Bantuan langsung tunai merupakan  program bantuan  pemerintah  berjenis  pemberian  uang  tunai untuk  masyarakat  miskin.  Menurut  Mufid  (2019, h.190),  Bantuan  Langsung  Tunai  atau  BLT merupakan  salah  satu  program  pemerintah  untuk meringankan beban hidup masyarakat miskin dalam memenuhi  kebutuhan  dasarnya.  Kemiskinan  yang terjadi  pada  masyarakat  merupakan  masalah  utama yang  menjadi  perhatian  di  berbagai  pemerintah provinsi,  kabupaten,  kota,  kecamatan  dan  desa. Penanggulangan  kemiskinan  di  lakukan  oleh pemerintah  salah  satunya  adalah  dengan  pemberian bantuan  langsung  tunai.  Diharapakan  melalui program pemberian BLT dapat mengatasi permasalahan  yang  dialami  setiap  warga  kurang mampu khususnya permasalan dalam ekonomi.
Untuk  proses  pendataan  penerimaan  bantuan pada  Desa  Mekar  Sari  Kecamatan  Kumpeh Kabupaten  Muaro  Jambi  yang  dilakukan  dalam penerapan  Bantuan  Langsung  Tunai  adalah  masih menggunakan Kesepakatan antara Dusun I, Dusun II dan  Dusun  III.  Dari  tiga  Dusun  tersebut  maka diperoleh  masing-masing  calon  masyarakat  yang
akan  mendapat  Bantuan  Langsung  Tunai  dan kemudian  dilakukan  Permusyawarahan  yang  akan menentukan  calon  penerima  bantuan langsung  tunai sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan.  Proses pendataan  ini  belum  menerapkan  sistem  ataupun menggunakan Microsoft Excel , sehingga untuk hasil penetapan  pemberian  Bantuan  Langsung  Tunai kepada masyarakat tidak tepat sasaran.
Oleh karena itu, dalam kegiatan penelitian ini peneliti  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  pada Kantor  Desa  Mekar  Sari  Kecamatan  Kumpeh Kabupaten  Muaro  Jambi  untuk  menganalisis pengembangan  yang  dapat  membantu  dalam menentukan  penerima  Bantuan  Langsung  Tunai pada  Desa  Mekar  Sari,  yaitu  berdasarkan  kriteria yang  akan  ditentukan  dan  kemudian  akan  diproses dengan  menggunakan  metode K-Means. Dimana metode ini akan mengelompokkan berdasarkan jarak setiap  data  dengan  titik  pusat  pada  masing-masing cluster. Pada  penentuan cluster dibagi  menjadi  3 cluster yaitu:  cluster  1  (satu)  digunakan  untuk cluster yang sangat layak mendapatkan BLT, cluster 2  (dua)  digunakan  untuk cluster yang  layak mendapatkan  BLT,  dan cluster 3  (tiga)  digunakan untuk cluster yang tidak layak mendapatkan BLT. Namun  untuk  memastikan  dalam  penentuan bantuan  langsung  tunai  maka  peneliti  menerapkan menggunakan Microsoft  Excel dan  perlu  dibantu dengan tools yang  ada  sebagai  acuan  tolak  ukur untuk  mencapai  target  penerima  bantuan  langsung tunai  tepat  pada  sasaran.  Sehingga  dapat membantu memudahkan  dalam  penentuan  penerima  Bantuan Langsung  Tunai,  membantu  mempersingkat  waktu dalam  pengolahan  data  dan  diharapkan  dapat berjalan dengan baik dan tepat pada sasaran.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Oleh  karena  itu  peneliti  tertarik  untuk melakukan  pengembangan  terhadap  penelitian sebelumnya  dan  mencocokkan  hasil  akhir  dari penelitian ini dalam judul penelitian: “PENERAPAN  METODE  K-MEANS  UNTUK PROSES PENENTUAN BANTUAN LANGSUNG  TUNAI  (BLT)  PADA  DESA MEKAR SARI KECAMATAN KUMPEH
KABUPATEN MUARO JAMBI”.

## 1.2. Rumusan Masalah
Adapun perumusan masalah dalam penelitian ini  adalah  bagaimana  Menganalisis  Penerapan Metode K-Means untuk  proses  penentuan  Bantuan Langsung  Tunai  (BLT)  Pada  Desa  Mekar  Sari Kecamatan Kumpeh Kabupaten Muaro Jambi?

## 1.3. Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  menggunakan  metode K-means dalam penentuan  Bantuan  Langsung  Tunai  (BLT)  Pada desa  Mekar  Sari  Kecamatan  Kumpeh  Kabupaten Muaro  Jambi  agar  tepat  sasaran  kepada  masyarakat yang  layak  untuk  mendapatkan  Bantuan  Langsung Tunai berdasarkan kriteria kependudukannya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Clustering
Menurut  Jolyta,  Ramdhan  dan  Zarlis  (2020, h.115), Clustering adalah  proses  pengelompokan objek  berdasarkan  informasi  yang  di  peroleh  dari data yang menjelaskan hubungan antar objek dengan prinsip  untuk  memaksimalkan  kesamaan  antara anggota  satu  kelas  dan  meminimalkan  kesamaan antar kelas atau cluster. Tujuannya untuk menemukan cluster yang  berkualitas  dalam  waktu yang layak.
Menurut  Sidik  at  al  (2021,  hh.1-2), Clustering adalah proses pengelompokan sekumpulan  objek  sedemikian rupa  sehingga  objek- objek  tersebut  berada  dalam  kelompok  yang  sama, dalam  sebuah cluster harus  semirip  mungkin  dan data  dalam  satu cluster harus  sebeda  mungkin  dari data  dalam cluster lainnya.  Kesimpulan  dari beberapa  definisi Clustering adalah  suatu  proses kegiatan  pengelompokan  data  dari  beberapa  objek untuk  meminimalisir  ke  samaan  pada  setiap kelompok atau cluster .

## 2.2. Data Mining
Menurut  Arhami  dan  Nasir  (2020,  hh.1-2), Data  mining  juga  merupakan  proses  penggalian informasi  dan  pola  yang  bermanfaat  dari  data  yang sangat  besar.  Data  mining  mencakup  pengumpulan data,  ekstraksi  data,  analisis  data  dan  statistik  data.
Data  mining  juga  dikenal  sebagai knowlage discovery,  knowlage  exctraction,  data/plattern analysis, information harvesting dan lain-lain. Menurut (Suntoro 2019, hh.2-3), Data mining merupakan  suatu  proses  ekstrasi  suatu  data  yang sebelumnya  tidak  diketahui,  bersifat implisit dan dianggap  tidak  berguna  yang  kemudian  diolah menjdi  sebuah  informasi  dan  pengetahuan  dari  data yang jumlahnya sangat besar. Secara umum terdapat lima  peranan  penting  dalam  data  mining,  yaitu estimasi,  prediksi,  klasifikasi, clustering, dan asosiasi.
Dari  beberapa  definisi  dapat  disimpulkan bahwa  data  mining  merupakan  sebuah  proses mencari  informasi  yang  dahulunya  tidak  diketahui dan  tidak  berguna  yang  kemudian  dapat  di simpulkan  atau  dijadikan  menjadi  sebuah  informasi dari jumlah data yang sangat besar dan tak terhitung.

## 2.3. Metode K-Means
Menurut  Irwansyah  dan  Faisal  (2015,  h.10), Metode K-means merupakan metode clustering yang paling sederhana dan umum. Hal ini dikarenakan K- means  mempunyai  kemampuan  mengelompokkan data  dalam  jumlah  yang  cukup  besar  dengan  waktu komputasi  yang  cepat  dan  efisien.  K-means merupakan  salah  satu  algoritma  klastering  dengan metode  partisi  (Partitioning  Method)  yang  berbasis titik  pusat  (centroid)  selain  algoritma  K-medoids yang berbasis obyek.
Menurut Marisa, Maukar dan Akhriza (2021, h.66),  K-Means  merupakan  salah  satu  metode cluster  analysis  non  hierarki  yang  berusaha  untuk mempartisi  objek  yang  ada  kedalam  satu  atau  lebih cluster  atau  mengelompokan  objek  berdasarkan karakteristiknya. K-Means melakukan pengelompokan  data  yang  ada  kedalam  beberapa kelompok.
Dari  beberapa  definisi  dapat  disimpulkan bahwa  metode  k-means  merupakan  suatu  metode yang bertujuan untuk mengelompokan dari beberapa data  berdasarkan  karakteristik  dari  data  tersebut dengan waktu yang cepet dan efisien.
Tahap  dalam  penentuan clustering dengan menggunakan  metode k-means adalah  sebagai berikut:
a.    Memilih  secara  acak  k  buah  data  sebagai  pusat pengelompokan (cluster) Proses  menghitung jarak  semua  data  kesetiap  titik  pusat  dengan memakai teori    jarak euclidean dengan rumus: D(i,j)= √ ( X 1 i − X 1 j )2+( X 2 i − X 2 j ) 2+ … + ( Xxi − Xxj )2
Dimana: D(i,j) : jarak data ke i ke pusat cluster j Xki : data ke i pada atribut data ke k Xkj : titik pusat ke j pada atribut ke k
b. Penempatan  data  dalam cluster yang  terdekat, dengan cara dihitung dari tengah cluster.
c. Penentuan  pusat  dari cluster baru  yaitu apabila  sama  data  sudah  diteteapkan  dalam
cluster terdekat. Maka rumus untuk menghitung  titik  pusat cluster mengguakan rumus:
V= ∑ X 1: i = 1 , 2 , 3 …,n Dimana: v : centroid pada cluster Xi : objek ke i n :  banyaknya  objek  yang  menjadi anggota dari cluster tersebt d. Penentuan pusat cluster serta untuk memposisikan  data  dalam  sebuah cluster yang  dilakukan  secara  berulang  sehingga nilai centroid tidak berubah lagi. Penempatan data dalam cluster yang terdekat, dengan cara dihitung mulai tengah cluster.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Melakukan  Perhitungan  Dengan  Metode
K-Means D(i,j)= √ ( X 1 i − X 1 j )2+( X 2 i − X 2 j )2+ … + ( Xxi − Xxj )2 Dimana: D(i,j) : jarak data ke i ke pusat cluster j Xki : data ke i pada atribut data ke k Xkj
: titik pusat ke j pada atribut ke k
1. Kriteria BLT Kriteria  BLT  merupakan  kriteria  bantuan langsung  tunain  yang  telah  dikonfersi  yang memiliki  bobot  masing-masing  untuk  setiap kriteria.
Tabel 3.1 Pekerjaan PEKERJAAN BOBOT TIDAK BEKERJA 1 IRT 2 PETANI 3 SWASTA 4 WIRASWASTA 5 Tabel 3.2 Tanggungan TANGGUNGAN BOBOT 5-6 ORANG 1 3-4 ORANG 2 1-2 ORANG 3 Tabel 3.3 Pendapatan PENDAPATAN BOBOT 1.000.000 1 2.000.000 2 3.000.000 3
Tabel 3.4 Penyakit PENYAKIT BOBOT ADA 1 TIDAK ADA 2 Tabel 3.5 Penerima bantuan MENERIMA BANTUAN BOBOT TIDAK 1 YA 2 Tabel 3.6 Keluarga lanjut usia KELUARGA LANJUT USIA BOBOT YA 1 TIDAK 2

## II. Perhitungan Excel
a. Data Mentah Calon Penerima Data  mentah  calon  penerima  ini  merupakan data  awal  dari  masyarakat  Desa  Mekar  Sari yang  belum  diolah  atau  di  konfersi  menjadi nilai  ataupun  nominal.oleh  alumni,  yaitu sebagai berikut :
Gambar 3.1 Data mentah
b. Data penerima Setelah dikonfersi
Berikut ini  merupakan  data  penerima  setelah di  konfersi  yang  telah  memiliki  nilai  dari masing-masing berdasarkan kesesuain kriteria yang ditentukan.
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
Gambar 3.2 Data mentah setelah dikonfersi
1. Proses Iterasi 1
Proses iterasi 1 merupakan proses pertama dalam melakukan proses perhitungan dengan menggunakan metode k-means . a. Centroid Iterasi 1 Centroid ini merupakan proses untuk melakukan proses perhitungan, dimana nilai yang dilakukan secara acak.
Gambar 3.3 Centroid iterasi 1
1. Proses Itersi 2
a. Centroid Iterasi 2
Centroid iterasi 2 ini  merupakan proses  lanjutan dari iterasi 1 untuk melakukan proses perhitungan, dimana nilai centroid 2 didapat dari hasil rata-rata cluster 1.
Gambar 3.4 Centroid iterasi 2
2. Hasil Perhitungan
a.  Hasil Cluster 1 Hasil cluster 1, didapat hasil yaitu terdiri dari hasil yaitu 30 orang.
Gambar 3.5 Hasil cluster 1
b. Hasil Cluster 2 Pada  hasil cluster 2  didapat  hasil  yaitu  terdiri dari 43 orang
c. Hasil Cluster 3
Pada hasil cluster 3 di dapat hasil 57 orang yang terpilih.
Gambar 3.7 Hasil cluster 3
d. Hasil excel dengan k-means
Hasil output yang  dikeluarkan Excel dari  proses menggunakan metode K-Means adalah hasil dari pengujian  yang  tergolong  ke cluster 1  sebagai sangat  layak, cluster 2  layak  dan cluster 3  tidak layak.  Dalam  penelitian  ini  yang  berhak mendapat  bantuan  langsung  tunai  yang  sangat layak  ialah cluster 1,  dengan  hasil  dibawah  ini yang terdiri dari 30 orang.
Gambar 3.8 Excel dengan k-means
3.2 Perancangan Sistem
1. Flowchart Algoritma K-means Flowchart algoritma k-means adalah representasi  visual  dari  proses  yang  dilakukan dalam  algoritma k-means untuk  melakukan
clustering data.
START JUMLAH CLUSTER HITUNG JARAK OBJEK DATA KE CENTROID KELOMPOKAN OBJEK DATA BERDASARKAN JARAK MINIMUM KE CENTROID ADA OBJEK YANG BERPINDAH KELOMPOK? END TENTUKAN CENTROID T Y Gambar 3.9 Flowchart algoritma k-means
Adapun penjelasan langkah-langkah flowchart Algoritma K-Means pada  gambar  diatas adalah sebagai berikut:
 Langkah pertama dengan memulai/ start
 Menentukan jumlah cluster
 Menentukan centroid
 Menghitung jarak objek data ke centroid
2. Flowchart Rapidminer
Flowchart  rapidminer adalah  representasi visual  dari  proses  yang  dilakukan  dalam rapidminer untuk melakukan clustering data
DATA VALIDASI SILANG PENGUJIAN DATA MEMPREDIKSI DATA VALIDASI MODEL KLASIFIKASI ALGORITMA DATA PELATIHAN Gambar 3.10 Flowchart rappidminer
Adapun
penjelasan
langkah-langkah flowchart  Rapidminer pada  gambar  diatas  adalah sebagai berikut:
 Langkah  pertama  adalah  dengan  memasukan data
 Validasi  silang  (terdapat  2  kemungkinan  yaitu langsung  ke  pengujian  data  atau  ke  data pelatihan)
 Jika  kedata  pelatihan  maka  akan  melakukan proses selanjutnya
 Untuk  proses  selanjutnya  yaitu  klasifikasi algoritma
 Memvalidasikan model
3.3 Antarmuka pada Rapid Miner
1. Implementasi New Process Tampilan  ini  merupakan  menu  utama  untuk melukan proses rapidminer .
Gambar 3.11 Implementasi New Process

## 2. Implementasi read excel
Tampilan  ini  merupakan  menu  untuk menselect data yang telah dibuat sebelumnya kemudian disampan dalam vormat excel .
3.12 Implementasi read excel
3. Implementasi clustering k-means
Pada tampilan ini merupakan operator yang akan digunakan  dalam  proses cluster .  Dengan menginput  operator read  excel dan  kemudian clustering.
Gambar 3.13 Implementasi clustering k-means
c. Implementasi output clustering
Tampilan  hasil output yang  di  keluarkan  dari hasil clustering yang  terdiri  dari  beberapa  tipe Output yang dikeluarkan seperti di bawah ini:
1. Output descriptions
Gambar 3.14 Output descriptions
2. Output Graph Gambar 3.15 Output Graph
3. Output Plot
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## 4. Hasil Analisis
Pada  analisis  hasil  dari  proses  perhitungan clustering dari  130  data  yang  diolah  mengeluarkan output C1,  C2  dan  C3.  Dimana  C1  merupakan cluster sangat  layak  menerima  bantuan,  C2 merupakan layak meneriman bantuan, dimana C2 ini memiliki  pertimbangan  dan  C3  merupakan  tidak layak  menerima  bantuan. Output yang  di  keluarkan dapat di lihat pada gambar di bawah ini:
Gambar 3.17  Hasil Analisis

## IV. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Dari  pembahasan-pembahasan  pada  bab sebelumnya  yang  telah  diuraikan  dalam  sebuah bentuk  permasalahan  yang  terjadi  pada  Penerapan Metode K-Means Untuk  Proses  Penentuan  Bantuan Langsung  Tunai  (BLT)  Pada  Desa  Mekar  Sari Kecamatan Kumpeh Kabupaten Muaro Jambi, maka dengan  ini  peneliti  dapat  mengambil  suatu kesimpulan sebagai berikut :
1. Variabel  yang  digunakan  sebagai  atribut  dalam proses Penerapan Metode K-Means Untuk Proses Penentuan Bantuan Langsung Tunai (BLT) Pada Desa Mekar Sari Kecamatan Kumpeh Kabupaten Muaro  Jambi  adalah  pekerjaa,  tanggungan, pendapatan, rentan  penyakit, menerima  bantuan, keluarga lanjut usia.
2. Untuk  melakukan  perhitungan  pada  penerima bantuan langsung tunai menggunakan metode K- Means.
3. Tools yang  digunakan  sebagai  alat  bantu  untuk melukan proses
perhitungan adalah menggunakan rapidminer .
4. Output atau  hasil  yang  dikeluarkan  berupa  data masyarakat  yang  berhak  mendapat  bantuan langsung tunai.
Pada penelitian ini dalam penerapan menggunakan  metode K-Means, dengan  130  data kependudukan    telah  di  uji  keakuratannya  yang menghasilkan cukup baik, dengan nilai akurasi 80%.

## 4.2. Saran
Pada  penelitian  ini  dengan  judul  Penerapan Metode  K-Means  Untuk  Proses  Penentuan  Bantuan Langsung  Tunai  (BLT)  pada  desa  mekar  sari kecamatan  kumpeh  kabupaten  muaro  jambi  ini merupakan  sebuah  penelitian  yang  masih  memiliki keterbatasan  dan  kekurangan  sehingga  perlu
dikembangkan dan disempurnakan lebih lanjut, agar program  yang  telah  di  bangun  dapat  berkembang menjadi lebih baik lagi.
Adapun  saran-saran  tersebut  antara  lain sebagai berikut :
1. Dalam  penelitian  selanjutnya,  diharapkan adanya  pengembangan  metode K-Means dapat  dikembangkan  dengan  baik  lagi, sehingga  didapatkan  hasil yang lebih maksimal dan komplek. 2. Memperluas  sampel  atau  data  penelitian  dan mendalami  setiap  setiap  kriteria  sehingga aplikasi  dapat  melakukan  klasifikasi  yang lebih akurat 3. Sistem  ini  juga  perlu  dikembangkan  ke  versi mobile (Android) atau website agar sistem ini bisa berkembang mengikuti kemajuan teknologi dan zaman

## DAFTAR REFERENSI
Arhami,  M  &  Nasir,  M  2022,  Data  Mining Algoritma  dan  Implementasi,  Andi  Offset, Surabaya, dilihat 01 November 2023 https://www.google.co.id/books/edition/Data _Mining_Algoritma_danImplementasi/AtcC EAAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=definisi+d ata+mining&printsec=frontcover Dr.  Moh.  Mufid,  Lc,  M.H  I  2019,  Kaidah  Fikih Ekonomi Dan Keuangan Kontemporer,
Kencana, Jakarta, dilihat 01 November 2023, https://www.google.co.id/books/edition/Kaid ah_Fikih_Ekonomi_Dan_Keuangan_Kontem
/y6VjEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=kaid ah+ekonomi+dan+keuangan&printsec=frontc over
Irwansyah, E, Faisal, M 2015, Advanced Clustering
Teori  dan  Aplikasi,  DeePublish,  Surabaya, dilihat 01 November 2023, https://www.google.co.id/books/edition/Adva nced_Clustering/8y80BgAAQBAJ?hl=id&gb pv=1&dq=advanced+clustering+teori+dan+a plikasi&pg=PP1&printsec=frontcover
Iskandar,  Y  2018,  Buku  Ajar  Pengantar  Aplikasi
Komputer,  CV  Budi  Utama,  Yogyakarta, dilihat 15 Oktober 2023, https://www.google.co.id/books/edition/Buku _Ajar_Pengantar_Aplikasi_Komputer/CFUD wAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=definisi+mi crosoft+excel&pg=PA136&printsec=frontco ver Jolyta,  D,  Ramdhan,  W  &  Zarlis,  M  2020,  Konsep Data Mining Dan Penerapannya, Yogyakarta, dilihat 01 November 2023, https://www.google.co.id/books/edition/Kons ep_Data_Mining_Dan_Penerapan/piMJEAA
AQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=konsep+data+m ining+dan+penerapannya&printsec=frontcov er
Marisa,  F,  Maukar,  A,  L  &  Akhriza,  T,  M  2021,
Data  Mining  Konsep  dan  Penerapannya, Deepublish  Publisher,  Yogyakarta,  dilihat  01 November 2023, https://www.google.co.id/books/edition/Data _Mining_Algoritma_dan_Implementasi_d/8
NKdDwAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=defini si+data+mining&pg=PA2&printsec=frontcov er
Sidik,  M,  Mawengkang,  H,  Efendi,  S  &  Jollyta,  D
2021,  Teknik  Evaluasi  Cluster  Solusi Menggunakan Phyton Rapidminer, Deepublish, Yogyakarta, dilihat 01 November 2023, https://www.google.co.id/books/edition/Tekn ik_Evaluasi_Cluster_Solusi_Menggunakan/3 rcgEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=definisi +clustering+menggunakan+rapidminer&pg= PR12&printsec=frontcover
Sulasmoro,  A,  H  2022,  Buku  Ajar  Algoritma  dan
Pemrograman I, Pusat Pengembangan
Pendidikan  dan  Penelitian  Indonesia,  Nusa Tenggara  Barat,  dilihat  31  Oktober  2023, https://www.google.co.id/books/edition/Buku _ajar_algoritma_dan_pemrograman_I/gUNjE AAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=definisi+flo wchart&pg=PA51&printsec=frontcover Suntoro,  J  2019,  Data  Mining  Algoritma  dan Implementasi dengan Pemrograman PHP, PT Elex  Media  Komputindo,  Jakarta,  dilihat  31
Oktober 2023,
https://www.google.co.id/books/edition/Data _Mining_Algoritma_dan_Implementasi_d/8 NKdDwAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=defini si+data+mining&pg=PA2&printsec=frontcov er
Supriyadi,  E  2022,  Panduan  Praktis  Belajar Microsoft  Excel  2021,  CV.  Tohar  Media, Makassar,  dilihat  01  November  2023,
https://www.google.co.id/books/edition/Pand uan_Praktis_Belajar_Microsoft_Excel/ukWE EAAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&dq=panduan+ praktis+belajar+microsoft+excel+2021&pg= PA218&printsec=frontcover
Wahyudi,  A,  T  2021,  Pemrograman  Komputer Menggunakan  Flowgorithm  dan  APP Inventor,  USB  Press,  Surakarta,  dilihat  01
November 2023, https://www.google.co.id/books/edition/Pe mrograman_Komputer_menggunakan_Flo wgor/lqFKEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=1&d q=definisi+flowchart&pg=PA34&printsec= frontcover

## IDENTITAS PENULIS
Nama : Rike Limia. B, M.Kom NIDN/NIK : 1006128802 TTL : Jambi, 06 Desember 1988 Golongan / Pangkat  : III-C Jabatan Fungsional  : Lektor Alamat Rumah : Jl. Pendidikan, RT.07 Telp. : - Email : rikelimia@gmail.com Nama : Lailyn Puad, M.Kom NIDN/NIK : 1017129001 TTL : Sengeti, 17 Desember 1990 Golongan / Pangkat   : III-D Jabatan Fungsional    : Lektor Alamat Rumah : Jl. Pendidikan, RT. 07 Telp. : - Email : lailynpuad@gmail.com Nama : Rismwati NIDN/NIK : 2002059 TTL : Palembang,13 Mei 2000 Email : rismawati.jambi20@gmail.com